- Zusammenfassung
Marktgröße für Chipsätze für künstliche Intelligenz:
Der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz wird voraussichtlich bis 2031 ein Volumen von über 297,50 Milliarden US-Dollar erreichen, ausgehend von 44,72 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Bis 2024 wird ein Wachstum von 55,88 Milliarden US-Dollar prognostiziert, was einer jährlichen Wachstumsrate von 26,7 % von 2024 bis 2031 entspricht.
Marktumfang und -übersicht für Chipsätze für künstliche Intelligenz:
Chipsätze für künstliche Intelligenz (KI) sind spezialisierte Hardwarekomponenten, die die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von KI-bezogenen Aufgaben, einschließlich maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzoperationen, verbessern sollen. Diese Chipsätze sind für komplexe Berechnungen und datenintensive Workloads optimiert und daher für Anwendungen wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung und autonome Systeme unverzichtbar. KI-Chipsätze werden häufig in Branchen wie der Automobilindustrie, dem Gesundheitswesen, der Unterhaltungselektronik und dem Finanzwesen eingesetzt, wo schnelle Datenanalyse und Echtzeit-Entscheidungen unerlässlich sind. Diese Chipsätze basieren auf fortschrittlichen Architekturen und Parallelverarbeitungsfunktionen, wodurch sie KI-Workloads im Vergleich zu herkömmlichen Prozessoren effizienter bewältigen können. Das Angebot an KI-Chipsätzen umfasst GPUs, CPUs, FPGAs und kundenspezifische KI-Beschleuniger, die jeweils auf die spezifischen Leistungsanforderungen KI-basierter Anwendungen zugeschnitten sind. Zu den Endnutzern von KI-Chipsätzen zählen Cloud-Service-Anbieter, Rechenzentren, Automobilhersteller und Elektronikunternehmen, die alle leistungsstarke Computing-Lösungen für die effektive Implementierung von KI-Systemen benötigen. Da sich KI weiterentwickelt und ihre Anwendungsgebiete erweitert, bleiben KI-Chipsätze ein integraler Bestandteil dieser Innovationen in verschiedenen Branchen.
Marktdynamik für Chipsätze für künstliche Intelligenz – (DRO) :
Wichtige Treiber:
Zunehmende Nutzung von KI in Rechenzentren und Cloud Computing treibt das Marktwachstum voran
Die rasante Entwicklung von Cloud-Computing-Diensten und Rechenzentrumsinfrastruktur ist ein entscheidender Treiber für den Markt für KI-Chipsätze. KI-Workloads, einschließlich Deep-Learning- und Machine-Learning-Anwendungen, erfordern erhebliche Rechenleistung. Spezielle KI-Chipsätze wie GPUs (Graphics Processing Units), ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) und TPUs (Tensor Processing Units) sind darauf ausgelegt, diese Hochleistungs-Rechenaufgaben effizient zu bewältigen. Da Unternehmen zunehmend auf KI-gestützte Analysen für Aufgaben wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und vorausschauende Wartung setzen, steigt der Bedarf an Chipsätzen, die diese komplexen Workloads unterstützen. Rechenzentren, die das Rückgrat von Cloud-Diensten bilden, setzen zunehmend KI-optimierte Hardware ein, um den wachsenden Bedarf an Echtzeit-KI-Verarbeitung zu decken. Die Skalierbarkeit und Effizienz von KI-Chipsätzen in Cloud-Umgebungen treiben das Marktwachstum weiter voran.
Wichtigste Einschränkungen:
Komplexe und teure Fertigungsprozesse hemmen das Marktwachstum
Die Herstellung von KI-Chipsätzen ist technologisch komplex und erfordert fortschrittliche Fertigungsprozesse mit modernsten Technologieknoten (oft im 5-nm- oder 7-nm-Bereich). Dies erhöht sowohl die Kosten als auch die Komplexität der Produktion und schränkt die Wettbewerbsfähigkeit kleinerer Anbieter ein. KI-Chipsätze müssen oft stark individualisiert werden, um sie für spezifische KI-Workloads wie die Verarbeitung natürlicher Sprache oder Computer Vision zu optimieren. Dies erhöht die Design- und Herstellungskosten zusätzlich. Die Designkomplexität führt zudem zu längeren Entwicklungszyklen und einem höheren Risiko, da das Verfehlen von Leistungsbenchmarks kostspielige Überarbeitungen nach sich ziehen kann. Darüber hinaus haben der globale Halbleitermangel und Lieferkettenunterbrechungen, verschärft durch die anhaltenden geopolitischen Spannungen, die Produktionskosten weiter erhöht und die Verfügbarkeit wichtiger Materialien für die Herstellung von KI-Chips eingeschränkt. Die oben genannten Faktoren, die den Ausbau der Produktionskapazitäten und die Gewährleistung der Kosteneffizienz behindern, stellen erhebliche Hemmnisse dar, die die Marktnachfrage bremsen.
Zukünftige Chancen:
Der Ausbau von KI in Smart Cities und im Infrastrukturmanagement eröffnet neue Möglichkeiten
Die anhaltenden globalen Investitionen in Smart-City-Infrastrukturen treiben den Bedarf an fortschrittlichen KI-Chipsätzen in die Höhe. Städte integrieren zunehmend KI-Technologien in Verkehrsmanagement, Überwachungssysteme, Energiemanagement und öffentliche Sicherheit, um die Betriebseffizienz zu steigern, die Ressourcennutzung zu optimieren und Kosten zu senken. KI-Chipsätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Echtzeit-Datenverarbeitung, die für die Verwaltung riesiger Informationsströme von Sensoren, Kameras und IoT-Geräten im städtischen Umfeld erforderlich ist.
Die zunehmende Verbreitung von Edge-KI-Lösungen, die eine lokalisierte Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung an der Quelle ermöglichen, eröffnet Herstellern von KI-Chipsätzen neue Möglichkeiten zur Entwicklung energieeffizienter Prozessoren für Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Mustererkennung und vorausschauende Wartung. Diese Anwendungen sind unerlässlich für die Reaktionsfähigkeit und Nachhaltigkeit von Smart-City-Systemen. Darüber hinaus legen Regierungen und Kommunen zunehmend Wert auf KI-gestützte öffentliche Dienste. Dadurch entsteht ein bedeutender Markt für KI-Hardwarelösungen, die auf die spezifischen Anforderungen intelligenter Infrastrukturen zugeschnitten sind. Die zunehmende Bedeutung von KI-gestütztem Stadtmanagement treibt daher die Marktchancen für Chipsätze für künstliche Intelligenz voran.
Segmentanalyse des Marktes für Chipsätze für künstliche Intelligenz:
Nach Chipsatztyp:
Basierend auf dem Chipsatztyp unterteilt sich der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz in Grafikprozessoren (GPU), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASIC), feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGA), Zentralprozessoren (CPU) und weitere.
Das GPU-Segment erzielte 2023 mit 40,62 % den größten Umsatzanteil am gesamten Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz.
- Grafikprozessoren (GPUs) spielen aufgrund ihrer parallelen Verarbeitungsfähigkeiten eine zentrale Rolle bei der Beschleunigung von KI-Workloads, insbesondere in Deep-Learning-Anwendungen.
- GPUs bieten eine hohe Rechenleistung, die für das Training komplexer KI-Modelle und die Verarbeitung großer Datensätze in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und dem Finanzwesen unerlässlich ist.
- Die kontinuierliche Verbesserung der GPU-Technologie und die steigenden Anforderungen an KI-basierte Lösungen festigen die marktbeherrschende Stellung der GPU.
- Das GPU-Segment hält weiterhin den größten Anteil am KI-Chipsatzmarkt, was auf seine Bedeutung für Trainings- und Inferenzaufgaben für KI-Modelle in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen zurückzuführen ist.
- Daher treibt der Bedarf an Hochgeschwindigkeitsrechnern die Nachfrage nach Chipsätzen für künstliche Intelligenz an.
Es wird erwartet, dass das ASIC-Segment im Prognosezeitraum die höchste jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen wird.
- Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) gewinnen an Bedeutung, da sie maßgeschneiderte Lösungen für spezifische KI-Anwendungen wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildklassifizierung bieten.
- Diese maßgeschneiderten Chips sind hocheffizient, verbrauchen weniger Strom und bieten gleichzeitig eine höhere Leistung als Standard-GPUs.
- Da Branchen wie die Automobilindustrie (autonomes Fahren) und die Unterhaltungselektronik (intelligente Geräte) spezialisierte Hardware für Echtzeit-KI-Anwendungen benötigen, wird der Bedarf an ASICs voraussichtlich stark steigen.
- Das ASIC-Segment wird voraussichtlich die schnellste Entwicklung erleben, angetrieben vom steigenden Bedarf an hocheffizienter und anwendungsspezifischer KI-Hardware, insbesondere in Branchen wie der Automobilindustrie und der Unterhaltungselektronik.
- Laut einer segmentspezifischen Trendanalyse fördert der Bedarf an maßgeschneiderten Lösungen das Wachstum des Marktes für Chipsätze für künstliche Intelligenz.
Nach Technologie:
Der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz ist je nach Technologietyp in System-on-Chip (SoC), System-in-Package (SiP), Multi-Chip-Module und weitere unterteilt.
Das Segment System-on-Chip (SoC) erzielte den größten Umsatzanteil in 2023.
- System-on-Chip (SoC)-Technologie integriert mehrere Komponenten eines Computersystems, wie Prozessoren, Speicher und Konnektivität, auf einem einzigen Chip.
- SoCs sind unverzichtbar für kompakte Geräte, bei denen Platzbedarf, Energieeffizienz und Leistung entscheidend sind.
- Sie werden häufig in Smartphones, Tablets und IoT-Geräten eingesetzt, die eine effiziente Verarbeitung für KI-Anwendungen wie Spracherkennung, Bildverarbeitung und prädiktive Analytik benötigen.
- Die Vielseitigkeit und Effizienz von SoC-Lösungen begründen ihre Marktdominanz.
- Das SoC-Segment dominiert den Markt aufgrund seiner Integrationsfähigkeit und seiner entscheidenden Rolle bei der Bereitstellung von KI-fähigen Mobilgeräten, Wearables und IoT-Anwendungen.
- Dank der Vielseitigkeit und hohen Effizienz von SoCs treibt es das Wachstum des Marktes für Chipsätze für künstliche Intelligenz voran.
Das System-in-Package (SiP)-Segment ist wird voraussichtlich das schnellste Wachstum verzeichnen.
- Die System-in-Package (SiP)-Technologie ermöglicht die Unterbringung mehrerer integrierter Schaltkreise und ermöglicht so erweiterte Funktionalität in kompakten Geräten.
- Diese Technologie gewinnt zunehmend an Bedeutung im KI-Edge-Computing, wo Geräte Daten lokal mit begrenztem Stromverbrauch und Platzbedarf verarbeiten müssen.
- Da die Nachfrage nach Echtzeit-KI-Verarbeitung am Edge steigt, wird erwartet, dass die SiP-Technologie in Branchen wie der Automobilindustrie, der Unterhaltungselektronik und der intelligenten Infrastruktur schnell Einzug hält.
- SiP wird voraussichtlich das am schnellsten wachsende Technologiesegment sein, angetrieben durch den steigenden Bedarf an Echtzeit-KI-Verarbeitung in Edge-Computing-Geräten in verschiedenen Branchen.
- Laut Markttrendanalyse treibt SiP daher die Markttrends im Bereich der Chipsätze für künstliche Intelligenz voran.
Von Processing Typ:
Basierend auf dem Verarbeitungstyp unterteilt sich der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz in Edge, Cloud und Hybrid.
Das Cloud-Segment erzielte 2023 den größten Umsatzanteil.
- Cloudbasierte KI-Chipsätze sind entscheidend für die Verarbeitung großer, datenintensiver KI-Workloads wie das Training von Modellen für maschinelles Lernen, Datenanalysen und Echtzeit-Inferenz.
- Führende Cloud-Dienstanbieter wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud und Microsoft Azure setzen auf leistungsstarke KI-Chipsätze wie GPUs und maßgeschneiderte KI-Chips (TPUs), um eine breite Palette von KI-Diensten zu unterstützen.
- Da Unternehmen ihre Workloads zunehmend in die Cloud migrieren, steigt der Bedarf an für Cloud-Umgebungen optimierten KI-Chipsätzen rasant.
- Cloudbasierte KI-Chipsätze dominieren den Markt, angetrieben durch die zunehmende Abhängigkeit von Cloud-Plattformen für KI-Workloads, insbesondere in datenintensive Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel.
- Laut Marktanalyse für Chipsätze für künstliche Intelligenz treibt das Cloud-Segment daher das Marktwachstum voran.
Es wird erwartet, dass das Edge-Segment im Prognosezeitraum die höchste jährliche Wachstumsrate verzeichnet.
- Edge Computing, bei dem die KI-Verarbeitung lokal auf Geräten (z. B. Smartphones, IoT-Geräten, autonomen Fahrzeugen) erfolgt, gewinnt rasant an Dynamik.
- Edge-KI-Chipsätze ermöglichen Echtzeit-Datenverarbeitung mit minimaler Latenz, was für Anwendungen wie autonomes Fahren, Smart-City-Infrastruktur und industrielle Automatisierung von entscheidender Bedeutung ist.
- Der zunehmende Fokus auf KI-gestützte IoT-Geräte und der Bedarf an dezentralen Verarbeitungskapazitäten treiben den Bedarf an Edge-KI-Chipsätzen voran.
- Darüber hinaus wird erwartet, dass Fortschritte bei stromsparenden und leistungsstarken Chipsätzen für Edge Computing zu Verbesserungen in diesem Segment führen werden.
- Das Edge-Segment wird voraussichtlich aufgrund der zunehmenden Verbreitung KI-fähiger IoT-Geräte und des Bedarfs an Echtzeitverarbeitung mit geringer Latenz in autonomen Systemen und intelligenten Anwendungen schnell wachsen.
- Laut der segmentalen Trendanalyse steigert das Edge-Segment daher die Marktnachfrage.
Nach Funktionalität:
Basierend auf dem Funktionalitätstyp unterteilt sich der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz in Training und Inferenz.
Das Trainingssegment erzielte 2023 den größten Umsatzanteil.
- KI-Training umfasst die Verarbeitung riesiger Datenmengen zur Erstellung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen, was enorme Rechenleistung erfordert.
- Hochleistungs-GPUs und Spezialchips wie TPUs sind entscheidend für das Training von Deep-Learning-Modellen, die in verschiedenen Anwendungen, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache, eingesetzt werden. (NLP), Computer Vision und autonome Systeme.
- Die Komplexität von KI-Trainingsaufgaben, insbesondere in Forschung und Entwicklung, treibt den Bedarf an fortschrittlichen KI-Chipsätzen, die große Datenmengen verarbeiten können.
- Der zunehmende Fokus auf die Entwicklung anspruchsvoller KI-Modelle verstärkt die Dominanz des Trainingssegments.
- Das Trainingssegment dominiert den Markt aufgrund des hohen Rechenbedarfs für die Erstellung und Optimierung von KI-Modellen in Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonome Systeme.
- Daher treibt der Bedarf an Berechnung und Verarbeitung großer Datenmengen die Nachfrage nach Chipsätzen für künstliche Intelligenz an.
Es wird erwartet, dass das Inferenzsegment im Prognosezeitraum die schnellste CAGR verzeichnet.
- KI-Inferenz beinhaltet den Einsatz trainierter Modelle, um Vorhersagen oder Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, häufig auf Edge-Geräten oder in Cloud-Umgebungen.
- Inferenz-Chipsätze sind auf Effizienz und Geschwindigkeit optimiert und ermöglichen die Ausführung von KI-Anwendungen in Produktionsumgebungen wie Smart Devices, autonomen Fahrzeugen und Echtzeit-Analyseplattformen.
- Mit dem Übergang von der Forschung zur Praxis wird der Bedarf an inferenzoptimierten Chipsätzen voraussichtlich deutlich steigen, insbesondere in Branchen wie der Automobilindustrie, dem Gesundheitswesen und der Unterhaltungselektronik.
- Das Inferenzsegment wird voraussichtlich aufgrund des zunehmenden Einsatzes von KI-Anwendungen in Echtzeitumgebungen, insbesondere in Edge-Geräten und autonomen Systemen, die eine latenzarme und hocheffiziente Verarbeitung erfordern, stark wachsen.
- Daher treibt der Bedarf an prädiktiven Modellen für die Entscheidungsfindung die Marktentwicklung voran.
Nach Endbenutzer:
Basierend auf der Endbenutzerbranche ist der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz in die Branchen Automobilindustrie, Unterhaltungselektronik, Gesundheitswesen, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI) und andere.
Der Automobilsektor erzielte 2023 den größten Umsatzanteil.
- Die Automobilbranche setzt KI-Chipsätze für verschiedene Anwendungen ein, von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) bis hin zu vollständig autonomen Fahrzeugen.
- KI-Chipsätze sind entscheidend für die Verarbeitung großer Mengen von Sensordaten in Echtzeit, um die Fahrzeugsicherheit zu gewährleisten und das Fahrerlebnis zu verbessern.
- Der Trend zu autonomen Fahrzeugen und die zunehmende Integration von KI in vernetzte Autos haben die Automobilbranche zum größten Abnehmer von KI-Chipsätzen gemacht.
- Wichtige Akteure wie Tesla, NVIDIA und Waymo investieren massiv in KI-Chipsatzlösungen, um die Entwicklung autonomer Fahrtechnologien zu beschleunigen.
- Die Automobilbranche ist führend im Markt für KI-Chipsätze, angetrieben durch die rasante Entwicklung von ADAS und autonomen Fahrzeugen sowie den Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen.
- Daher laut Laut einer Segmenttrendanalyse steigert der Automobilsektor die Marktnachfrage.
Das Gesundheitssegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.
- Der Gesundheitssektor setzt zunehmend KI für Anwendungen wie medizinische Bildgebung, Diagnostik, personalisierte Medizin und Arzneimittelforschung ein.
- KI-Chipsätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung dieser fortschrittlichen Gesundheitsanwendungen, indem sie komplexe Algorithmen verarbeiten, die Krankheiten erkennen, Behandlungen vorschlagen und die Behandlungsergebnisse verbessern können.
- Angesichts des steigenden Bedarfs an KI-gestützten medizinischen Geräten und Diagnostika wird erwartet, dass der Gesundheitssektor das höchste Wachstum bei der Einführung von KI-Chipsätzen verzeichnen wird, insbesondere zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit und der Betriebseffizienz.
- Das Gesundheitssegment wird voraussichtlich am schnellsten wachsen, angetrieben durch die zunehmende Nutzung von KI in Diagnostik, medizinischer Bildgebung und personalisierter Medizin, wo KI-Chipsätze für die Bereitstellung datenbasierter Erkenntnisse in Echtzeit von entscheidender Bedeutung sind.
- Daher ist der Segmenttrendanalyse zufolge der Das Gesundheitssegment steigert die Marktnachfrage.
Regionale Analyse:
Die abgedeckten Regionen sind Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, der Nahe Osten und Afrika sowie Lateinamerika.
Der Wert der Region Asien-Pazifik wurde im Jahr 2023 auf 13,57 Milliarden USD geschätzt. Darüber hinaus wird ein Wachstum von 16,99 Milliarden USD im Jahr 2024 und ein Erreichen von über 92,34 Milliarden USD bis 2031 prognostiziert. Davon entfielen 35,5 % des Gesamtanteils im Jahr 2023 auf China. Der Asien-Pazifik-Raum ist die am schnellsten wachsende Region für KI-Chipsätze, angetrieben von Chinas schnellen Investitionen in KI-Technologien und 5G-Infrastruktur. China ist nicht nur ein riesiger Verbraucher, sondern auch weltweit führend in der KI-Forschung und Chipsatzproduktion. Unternehmen wie Huawei und Baidu treiben KI-Anwendungen in Smart Cities, im Gesundheitswesen und beim autonomen Fahren voran. Japan ist ein weiterer wichtiger Akteur, wo der Bedarf an KI-Chipsätzen durch seine Führungsrolle in der Robotik und Fertigungsautomatisierung gestärkt wird. Indien zeigt sich als wichtiger Anwender von KI vielversprechend, insbesondere in den Bereichen Landwirtschaft, Bildung und Finanztechnologie. Daher treiben die laufenden Entwicklungen im asiatisch-pazifischen Raum das Marktwachstum voran.
Nordamerika wird voraussichtlich von 15,68 Milliarden USD im Jahr 2023 auf über 105,29 Milliarden USD im Jahr 2031 anwachsen und bis 2024 voraussichtlich um 19,61 Milliarden USD wachsen. Diese Region, insbesondere die Vereinigten Staaten, ist der dominierende Akteur auf dem Markt für KI-Chipsätze, angetrieben vom technologischen Fortschritt und einer starken Branchenpräsenz. In den USA sind große Halbleiterunternehmen wie NVIDIA, Intel und AMD ansässig, die maßgeblich an der Entwicklung KI-gestützter Technologien wie autonomen Fahrzeugen, Cloud Computing und intelligenten Gesundheitssystemen beteiligt sind. Der Markt profitiert von erheblichen Investitionen in Forschung und Entwicklung, wobei KI-Chipsätze für Rechenzentren und Edge Computing unverzichtbar sind. Obwohl der Markt in Kanada kleiner ist, erlebt dort ebenfalls einen KI-Boom, der durch seinen Fokus auf KI-Ethik, Forschungsinstitute und die Zusammenarbeit mit in den USA ansässigen Unternehmen unterstützt wird. Analysen zufolge treibt der Anstieg der technologischen Entwicklungen in Nordamerika das Marktwachstum für Chipsätze für künstliche Intelligenz voran.
Europa nimmt eine strategische Position im Markt für KI-Chipsätze ein, angeführt von Ländern wie Deutschland, Großbritannien und Frankreich. Deutschland mit seinem starken Industriesektor, insbesondere im Automobilbau, treibt den Einsatz von KI-Chipsätzen im autonomen Fahren und in intelligenten Fabriken voran. Großbritannien ist führend in der KI-Forschung und wird durch Initiativen wie die KI-Strategie unterstützt, die sich auf Sektoren wie das Gesundheitswesen und den Finanzsektor konzentriert und die Einführung von KI-Technologie fördert. Frankreich investiert ebenfalls stark in KI für das Gesundheitswesen und Smart Cities, wo KI-Chipsätze eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung von Lösungen spielen.
Im Nahen Osten und in Afrika zeigt sich eine allmähliche, aber stetige Entwicklung der KI-Chipsatz-Einführung, insbesondere in Ländern wie den Vereinigten Arabischen Emiraten und Südafrika. Die Vereinigten Arabischen Emirate sind mit ihren ehrgeizigen Smart-City-Projekten führend bei der Einführung von KI-Technologien und der Integration von KI-Chipsätzen in Stadtplanung und Gesundheitssysteme. Darüber hinaus treiben die Investitionen der VAE in die KI-Forschung und Partnerschaften mit globalen Technologieunternehmen das Marktwachstum voran. Südafrika, die größte Volkswirtschaft Afrikas, konzentriert sich auf den Einsatz von KI im Bergbau, bei Finanzdienstleistungen und in Smart Cities, was den Bedarf an KI-Chipsätzen erhöht.
Lateinamerika ist ein aufstrebender Markt für KI-Chipsätze, wobei Länder wie Brasilien, Mexiko und Argentinien ein erhebliches Potenzial aufweisen. Brasilien ist Vorreiter bei der Einführung von KI und investiert zunehmend in KI-Anwendungen in der Landwirtschaft, im Gesundheitswesen und im Transportwesen. Die KI-Strategie des Landes, unterstützt durch Initiativen der brasilianischen Regierung und die Zusammenarbeit mit dem Privatsektor, dürfte den Bedarf an KI-Chipsätzen weiter ankurbeln. Mexiko verzeichnet einen Anstieg im Automobilbau und in der Elektronikindustrie, wo KI in die intelligente Fertigung integriert wird. Argentinien setzt KI schrittweise in Branchen wie der Landwirtschaft und der Energiewirtschaft ein und trägt so zur Marktentwicklung bei.
Wichtigste Akteure & Marktanteile:
Der Markt für KI-Chipsätze ist hart umkämpft, da wichtige Akteure Dienstleistungen für KI-Chipsätze auf dem nationalen und internationalen Markt anbieten. Wichtige Akteure verfolgen verschiedene Strategien in den Bereichen Forschung und Entwicklung (F&E), Produktinnovation und Markteinführung beim Endbenutzer, um eine starke Position auf dem globalen Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz zu behaupten. Zu den wichtigsten Akteuren der Chipsatzbranche für künstliche Intelligenz zählen:
Aktuelle Branchenentwicklungen:
- Im Oktober 2024 brachte AMD die Prozessoren der Ryzen AI Pro 300-Serie auf den Markt, die die KI-Funktionen von Business-Laptops verbessern sollen. Diese Prozessoren verfügen über AMDs erste Hardware-KI-Engine auf Basis der Zen 4-Architektur und bieten verbesserte Energieeffizienz und Sicherheit für Unternehmensanwendungen. Sie wurden für moderne KI-Workloads entwickelt und richten sich an Nutzer, die mehr Leistung für Geschäfts- und Sicherheitsaufgaben benötigen.
- Im Oktober 2024 stellte Qualcomm den Snapdragon 8 Elite vor, der mit der weltweit schnellsten mobilen CPU ausgestattet ist. Dieser Chipsatz bietet überlegene Leistung für KI, Gaming und Bildgebung bei verbesserter Effizienz. Er verfügt über eine fortschrittliche GPU für High-End-Gaming und eine leistungsstarke KI-Engine zur Beschleunigung von Aufgaben wie Sprachverarbeitung und Fotografie. Der Snapdragon 8 Elite bietet außerdem Konnektivität der nächsten Generation mit Wi-Fi 7 und 5G-Unterstützung und ist somit für Premium-Smartphones und -Mobilgeräte geeignet.
- Im März 2024 stellte NVIDIA die Blackwell-Plattform vor, einen bedeutenden Fortschritt im beschleunigten Computing. Diese Plattform ist für die effiziente Verarbeitung von Billionen-Parameter-Sprachmodellen konzipiert und bietet im Vergleich zum Vorgänger eine bis zu 25-mal höhere Kosten- und Energieeffizienz. Die Blackwell-GPU-Architektur umfasst sechs bahnbrechende Technologien, die auf Durchbrüche in der Datenverarbeitung, technischen Simulation, elektronischen Designautomatisierung, computergestützten Arzneimittelentwicklung, Quantencomputing und generativen KI abzielen. Es wird erwartet, dass große Unternehmen die Blackwell-Plattform einsetzen, um ihre KI- und Rechenkapazitäten zu verbessern.
Marktbericht: Erkenntnisse zum Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz:
| Berichtsattribute | Berichtsdetails |
| Zeitplan der Studie | 2018–2031 |
| Marktgröße 2031 | 297,50 Milliarden USD |
| CAGR (2024–2031) | 26,7 % |
| Nach Chipsatztyp |
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| Nach Technologie |
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| Nach Verarbeitungstyp |
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| Nach Funktionalität |
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| Nach Endbenutzer |
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| Nach Regionen |
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| Wichtige Akteure |
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| Nordamerika | USA Kanada Mexiko |
| Europa | Großbritannien Deutschland Frankreich Spanien Italien Russland Benelux Restliches Europa |
| APAC | China Südkorea Japan Indien Australien ASEAN Restlicher Asien-Pazifik-Raum |
| Naher Osten und Afrika | GCC Türkei Südafrika Restlicher Naher Osten |
| LATAM | Brasilien Argentinien |
