A receita de semicondutores de IA continuará a apresentar crescimento de dois dígitos durante o período de previsão, aumentando 25,6% em 2024 para US$ 67,1 bilhões
Os semicondutores projetados para executar cargas de trabalho de Inteligência Artificial (IA) representarão uma oportunidade de receita de US$ 53,4 bilhões para a indústria de semicondutores em 2023, um aumento de 20,9% em relação a 2022, de acordo com a última previsão do Gartner.
“Os desenvolvimentos em IA generativa e o uso crescente de uma ampla variedade de aplicativos baseados em IA em Data Centers, infraestrutura de Borda e dispositivos de endpoint exigem a implementação de unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho e dispositivos semicondutores otimizados. Isso está impulsionando a produção e a implementação de chips de IA”, disse Alan Priestley, VP Analyst do Gartner.
A longo prazo, à medida que os hiperescaladores buscam maneiras eficientes e econômicas de implementar esses aplicativos, o Gartner espera um aumento no uso de chips de IA personalizados
A receita de semicondutores de IA continuará a apresentar crescimento de dois dígitos durante o período de previsão, aumentando 25,6% em 2024 para US$ 67,1 bilhões. Até 2027, espera-se que a receita dos chips de IA seja mais que o dobro do tamanho do mercado em 2023, atingindo US$ 119,4 bilhões.
Muitos outros setores e organizações de TI implementarão sistemas que incluem chips de IA à medida que o uso de cargas de trabalho baseadas em IA na empresa amadurece. No mercado de eletrônicos de consumo, os analistas do Gartner estimam que, até o final de 2023, o valor dos processadores de aplicativos habilitados para IA usados em dispositivos chegará a US$ 1,2 bilhão, acima dos US$ 558 milhões em 2022.
A necessidade de projetos eficientes e otimizados para suportar a execução econômica de cargas de trabalho baseadas em IA resultará em um aumento nas implementações de chips de IA personalizados. “Para muitas organizações, implementações em larga escala de chips de IA personalizados substituirão a atual arquitetura de chip predominante – GPUs discretas – por uma ampla gama de cargas de trabalho com base em IA, especialmente aquelas baseadas em técnicas de IA generativa”, disse Priestley.
A IA generativa também está impulsionando a demanda por sistemas de computação de alto desempenho para desenvolvimento e implementação, com muitos fornecedores oferecendo sistemas baseados em GPU de alto desempenho e equipamentos de rede obtendo benefícios significativos a curto prazo. A longo prazo, à medida que os hiperescaladores buscam maneiras eficientes e econômicas de implementar esses aplicativos, o Gartner espera um aumento no uso de chips de IA personalizados.
Fonte: INFORCHANNEL.