El tamaño del mercado de chipsets de inteligencia artificial (IA) se expandirá significativamente para fines de 2032

Según el último informe de Reports and Data, el mercado global de conjuntos de chips de inteligencia artificial (IA) alcanzó los USD 14,900 millones en 2022. Se prevé que experimente una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de ingresos del 40 % durante el período de pronóstico.

El crecimiento de los ingresos del mercado está siendo impulsado por varios factores. En primer lugar, existe una mayor competencia en el mercado de dispositivos habilitados para IA, como teléfonos inteligentes, computadoras portátiles y dispositivos portátiles. Además, los avances en tecnologías como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático están contribuyendo al crecimiento. Además, la creciente demanda de capacidades mejoradas en el procesamiento, almacenamiento y transferencia de datos, junto con el uso cada vez mayor de la IA en diversas industrias, como la atención médica, las finanzas y el comercio minorista, están impulsando el crecimiento de los ingresos del mercado.

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Además, se espera que el mercado se beneficie de la creciente necesidad de informática perimetral. Edge Computing es una tecnología que permite el procesamiento de datos en el borde de una red en lugar de depender de un centro de datos centralizado. Esta tecnología está ganando popularidad ya que reduce la latencia y mejora la eficiencia del procesamiento de datos. Además, se prevé que la creciente adopción de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) contribuya al crecimiento de los ingresos del mercado.

Factores impulsores del mercado Chipsets de inteligencia artificial (IA)

Algunas de las innovaciones notables en el mercado de conjuntos de chips de inteligencia artificial (IA)

Una innovación notable en el mercado de conjuntos de chips de inteligencia artificial (IA) es el desarrollo de aceleradores de IA especializados. Los aceleradores de IA son componentes de hardware diseñados específicamente para optimizar y acelerar los cálculos de IA, haciéndolos más eficientes y rápidos que las unidades de procesamiento central (CPU) y las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) tradicionales.

Estos aceleradores de IA especializados aprovechan técnicas como el procesamiento paralelo, la multiplicación de matrices y la aritmética de precisión reducida para realizar tareas de IA como la inferencia y el entrenamiento de redes neuronales con una velocidad y eficiencia energética excepcionales. Por lo general, se implementan como chips dedicados o se integran en procesadores existentes.

Un ejemplo destacado de aceleradores de IA es la Unidad de procesamiento de tensores (TPU) de Google. Las TPU son chips diseñados a medida desarrollados por Google para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Están específicamente optimizados para TensorFlow, un popular marco de aprendizaje automático de código abierto. Las TPU sobresalen en la ejecución de cálculos de redes neuronales y han demostrado mejoras notables en el rendimiento en comparación con las CPU y GPU tradicionales.

Otra innovación notable es el surgimiento de arreglos de puertas programables en campo (FPGA) en el mercado de conjuntos de chips de IA. Los FPGA son circuitos integrados reconfigurables que se pueden personalizar para realizar tareas específicas, incluidos los cálculos de IA. Ofrecen flexibilidad y adaptabilidad, lo que permite a los usuarios adaptar el hardware a sus cargas de trabajo de IA específicas.

Los FPGA son particularmente útiles para crear prototipos e implementar modelos de IA en entornos especializados donde el consumo de energía, la baja latencia o el procesamiento en tiempo real son críticos. Se pueden reprogramar para implementar diferentes arquitecturas de redes neuronales y, a menudo, se emplean en dispositivos informáticos de borde, vehículos autónomos y automatización industrial.

Panorama competitivo:

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