Gartner прогнозирует, что мировая выручка от производства чипов вырастет на 33% в 2024 году

Ни для кого не секрет, что бизнес ускорителей искусственного интеллекта сегодня очень популярен: производители полупроводников наращивают число нейронных процессоров, а инициатива AI PC внедряет более мощные процессоры в ноутбуки, настольные компьютеры и рабочие станции.

Gartner изучила отрасль чипов ИИ и обнаружила, что в 2024 году прогнозируется рост мирового дохода от чипов ИИ на 33%. В частности, в отчете Gartner «Анализ прогнозов: полупроводники ИИ во всем мире» подробно описана конкуренция между гиперскейлерами (некоторые из которых разрабатывают собственные чипы и обращаются к поставщикам полупроводников), варианты использования чипов ИИ и спрос на встроенные ускорители ИИ.

«В долгосрочной перспективе приложения на основе искусственного интеллекта перейдут из центров обработки данных на ПК, смартфоны, периферийные и конечные устройства», — написал в отчете аналитик Gartner Алан Пристли.

Куда идут все эти чипы искусственного интеллекта?

Gartner прогнозирует, что общий доход от чипов искусственного интеллекта в 2024 году составит 71,3 миллиарда долларов (по сравнению с 53,7 миллиарда долларов в 2023 году) и увеличится до 92 миллиардов долларов в 2025 году. Доход от чипов искусственного интеллекта. Другими источниками доходов от чипов искусственного интеллекта станут автомобильная электроника (7,1 миллиарда долларов) и бытовая электроника (1,8 миллиарда долларов).

Из $71,3 млрд доходов от полупроводникового искусственного интеллекта в 2024 году большая часть будет получена от дискретных и интегрированных прикладных процессов, дискретных графических процессоров и микропроцессоров для вычислений, а не от встроенных микропроцессоров.

Что касается доходов от применения полупроводников искусственного интеллекта в 2024 году, большая часть доходов будет приходиться на устройства вычислительной электроники, проводную коммуникационную электронику и автомобильную электронику.

Gartner заметила сдвиг в вычислительных потребностях от первоначального обучения модели ИИ к выводу, который представляет собой процесс уточнения всего, чему модель ИИ научилась в ходе обучения. Gartner прогнозирует, что к 2028 году более 80% ускорителей рабочих нагрузок, развернутых в центрах обработки данных, будут использоваться для выполнения рабочих нагрузок вывода ИИ, что на 40% больше, чем в 2023 году.

ПОСМОТРЕТЬ: Новая категория компьютеров Microsoft, Copilot+, будет использовать процессоры Qualcomm для запуска искусственного интеллекта на устройстве.

Искусственный интеллект и ускорители рабочих нагрузок идут рука об руку

По прогнозам Gartner, в 2024 году ускорители искусственного интеллекта на серверах станут индустрией стоимостью 21 миллиард долларов.

«Сегодня генеративный искусственный интеллект (GenAI) стимулирует спрос на высокопроизводительные чипы искусственного интеллекта в центрах обработки данных. В 2024 году стоимость ускорителей искусственного интеллекта, используемых в серверах, которые разгружают обработку данных с микропроцессоров, составит $21 млрд, а к 2028 году увеличится до $33 млрд», — сообщил Пристли в пресс-релизе.

По прогнозам Gartner, рабочие нагрузки ИИ также потребуют расширения стандартных микропроцессоров.

«Многие из этих приложений с поддержкой искусственного интеллекта могут выполняться на стандартных микропроцессорных устройствах (MPU), а производители микропроцессоров расширяют свои процессорные архитектуры с помощью специальных встроенных ускорителей искусственного интеллекта, чтобы лучше справляться с этими задачами обработки», — написал Пристли в анализе прогнозов от 4 мая. полупроводников искусственного интеллекта по всему миру.

Кроме того, распространение технологий искусственного интеллекта в приложениях центров обработки данных будет стимулировать спрос на ускорители рабочей нагрузки: по прогнозам, в 2028 году ускорители рабочей нагрузки будут установлены на 25% новых серверов по сравнению с 10% в 2023 году.

Рассвет ПК с искусственным интеллектом?

Gartner оптимистично настроена в отношении компьютеров с искусственным интеллектом, стремящихся запускать большие языковые модели локально в фоновом режиме на ноутбуках, рабочих станциях и настольных компьютерах. Gartner определяет компьютеры с искусственным интеллектом как имеющие нейронный процессор, который позволяет людям использовать искусственный интеллект для «повседневной деятельности».

Аналитическая фирма прогнозирует, что к 2026 году каждый корпоративный ПК, приобретаемый на предприятии, будет ПК с искусственным интеллектом. Пока неизвестно, окажется ли это правдой, но гиперскейлеры наверняка встраивают ИИ в свои устройства следующего поколения.

ИИ среди гиперскейлеров поощряет как конкуренцию, так и сотрудничество

AWS, Google, Meta и Microsoft сегодня разрабатывают собственные чипы искусственного интеллекта, а также ищут оборудование от NVIDIA, AMD, Qualcomm, IBM, Intel и других. Например, Dell анонсировала ряд новых ноутбуков, которые используют процессор Qualcomm Snapdragon серии X для работы с искусственным интеллектом, в то время как Microsoft и Apple продолжают добавлять продукты OpenAI в свое оборудование. Gartner ожидает, что тенденция разработки специализированных чипов искусственного интеллекта сохранится.

Гиперскейлеры разрабатывают свои собственные чипы, чтобы лучше контролировать планы своих продуктов, контролировать затраты, уменьшать зависимость от готовых чипов, использовать синергию IP и оптимизировать производительность для своих конкретных рабочих нагрузок, говорит аналитик Gartner Гаурав Гупта.

«Заводы по производству полупроводниковых чипов, такие как TSMC и Samsung, предоставили технологическим компаниям доступ к передовым производственным процессам», — сказал Гупта.

В то же время «Arm и другие фирмы, такие как Synopsys, предоставили доступ к передовой интеллектуальной собственности, которая делает разработку индивидуальных чипов относительно простой», — сказал он. Легкий доступ к облаку и меняющаяся культура поставщиков услуг по сборке и тестированию полупроводников (SATS) также облегчили гипермасштабировщикам возможность заняться разработкой чипов.

«Хотя разработка чипов обходится дорого, использование специально разработанных чипов может повысить эффективность работы, снизить затраты на предоставление пользователям услуг на основе искусственного интеллекта и снизить затраты пользователей на доступ к новым приложениям на основе искусственного интеллекта», — пишет Gartner в пресс-релизе.