Markt für Hardwarebeschleunigung – Größe, Anteil, Branchentrends und Prognosen (2025 – 2032)

Nach Typ:

Basierend auf dem Typ ist der Markt in Grafikprozessoren (GPUs), FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), TPUs (Tensor Processing Units), Kryptografiebeschleuniger, DPU-Beschleuniger, KI-Beschleuniger und Andere.

Trends im Typ:

• Rechenzentren nutzen zunehmend DPU-Beschleuniger, um die Leistung von Infrastrukturtechnologien zu verbessern und so den Markttrend für Hardwarebeschleunigung voranzutreiben.
• Die zunehmende Arbeitslast im Bereich maschinelles Lernen treibt die Einführung von Tensor-Processing-Unit-Beschleunigern voran, was wiederum den Markttrend für Hardwarebeschleunigung vorantreibt.

Grafikprozessorbeschleuniger werden im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil erzielen.

• Der Einsatz von GPU-Beschleunigern beschleunigt Videokodierung, -dekodierung und Bildverarbeitung erheblich und ermöglicht schnelleres Rendering und Echtzeitbearbeitung, was wiederum den Marktanteil der Hardwarebeschleunigung steigert.
• Darüber hinaus treibt die zunehmende Bedeutung von KI-spezifischer Hardware und die zunehmende Verbreitung von KI in verschiedenen Anwendungen den Bedarf an GPU-Beschleunigern voran. Dies wiederum treibt das Marktwachstum für Hardwarebeschleunigung voran.
• GPUs werden zunehmend in Edge Computing integriert, was Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht und das Marktwachstum für Hardwarebeschleunigung vorantreibt.
• Beispielsweise ging Databricks im Juni 2024 eine Partnerschaft mit NVIDIA ein, um die Unterstützung für NVIDIA-GPU-Beschleunigung auf der Databricks-Plattform zu verbessern. Die Partnerschaft zielt darauf ab, die Einführung generativer KI-Anwendungen bzw. digitaler Zwillinge voranzutreiben.
• Die zunehmende Bedeutung von KI und verbesserten Bildverarbeitungsaufgaben treibt den GPU-Beschleuniger voran.

Der KI-Beschleuniger wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.

• Die Hauptaufgabe von KI-Beschleunigern besteht darin, Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz zu steigern, um der steigenden Nachfrage nach Hochleistungsgeräten für KI-Workloads gerecht zu werden.
• Darüber hinaus fördert die Möglichkeit, Zeit und Energie zu sparen und einfache, kostengünstige KI-Skalierbarkeitslösungen bereitzustellen, die Einführung von KI-Beschleunigern im Cloud-Computing und anderen Bereichen.
• Beispielsweise arbeitete IBM im November 2024 mit AMD zusammen, um AMD Instinct MI300X-Beschleuniger zu entwickeln. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Leistung und Energieeffizienz von KI-Modellen der neuen Generation, wie z. B. Hochleistungsrechneranwendungen, zu verbessern.
• Daher wird erwartet, dass die Möglichkeit, Zeit und Energie zu sparen und eine einfache, kostengünstige KI-Skalierbarkeit zu ermöglichen, den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln wird.

Nach Anwendung:

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Deep-Learning-Inferenz, Produktdesign und -produktion, Datenverarbeitung und -analyse, Public-Cloud-Inferenz, Inventarisierung und Supply-Chain-Management und mehr.

Anwendungstrends:

• Der Trend zur Einführung digitaler Zwillinge in der Fertigungsindustrie treibt die Nutzung von Beschleunigern für Anwendungen wie Produktdesign und -produktion voran.
• Der Trend zu einer steigenden Anzahl von Rechenzentren treibt den Bedarf an Hardwarebeschleunigern für Datenverarbeitungs- und -analyseanwendungen voran.

Deep-Learning-Inferenz erzielte im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.

• Die Vorteile des Einsatzes eines Beschleunigers für Deep-Learning-Interferenz liegen in der Zeitersparnis, der Geschwindigkeit, der Effizienzsteigerung und den geringeren Kosten für Training und Bereitstellung, was wiederum den Markt für Hardwarebeschleunigung ankurbelt.
• Darüber hinaus verkürzt der Hardwarebeschleuniger die Zeit für Training und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen erheblich, was den Bedarf an Beschleunigern für Deep-Learning-Interferenzanwendungen erhöht.
• Beispielsweise hat MiTAC Computing Technology im Mai 2023 mit Hailo Technologies zusammengearbeitet, um die MiTAC MiAi-H8-Karte auf den Markt zu bringen. Die Karte ist ein Hardwarebeschleuniger, der die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) und Deep-Learning-Inferenzaufgaben in Edge-Computing-Umgebungen nutzt.
• Laut der Marktanalyse für Hardwarebeschleunigung treiben die genannten Vorteile des Einsatzes eines Beschleunigers in Deep-Learning-Schnittstellenanwendungen den Markt für Hardwarebeschleunigung an.

Nach Endnutzer:

Basierend auf dem Endnutzer ist der Markt in die Bereiche IT & Telekommunikation, Fertigung, Gesundheitswesen, Unterhaltungselektronik, Einzelhandel & Lagerhaltung und andere.

Trends im Endnutzerbereich:

• Der Trend zur zunehmenden Verbreitung autonomer Fahrzeuge treibt den Bedarf an Beschleunigern im Automobilsektor voran.
• Der Trend zu tragbaren Geräten, die Beschleuniger nutzen, um die Leistung zu steigern und Dienste wie Video, Bilder, Musik-Echtzeitverarbeitung und Streaming zu beschleunigen.

IT und Telekommunikation machten im Jahr 2024 mit 30,10 % den größten Umsatzanteil aus.

• Die IT- und Telekommunikationsbranche Der Telekommunikationssektor spielt eine entscheidende Rolle bei der Einführung von Hardwarebeschleunigern, um die Transaktionsabwicklung zu beschleunigen, Produktionsprozesse zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und hochwertige Grafiken zu rendern.
• Darüber hinaus treibt der 5G-Einsatz die Nachfrage nach Hardwarebeschleunigung voran, die eine entscheidende Rolle für die effiziente und zuverlässige Bereitstellung von Hochgeschwindigkeitskommunikation mit geringer Latenz spielt.
• So brachte IEI im April 2021 eine 5G-Netzwerklösung auf den Markt, die in PUZZLE-IN005, einem Prozessor von Intel, eingebettet ist. Der Prozessor integriert die Hardwarebeschleunigung rechenintensiver Workloads, um die CPU-Auslastung zu maximieren und höhere Datenraten zu unterstützen.
• Daher treibt der 5G-Einsatz den Marktanteil der Hardwarebeschleunigung in der IT- und Telekommunikationsbranche voran. Telekommunikationssektor.

Der Gesundheitssektor wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.

• Der Gesundheitssektor nutzt Beschleuniger zur Steigerung der Rechenleistung, zur Verarbeitung medizinischer Daten, zur Unterstützung von Diagnoseentscheidungen und für erweiterte Analysen.
• Außerdem nutzen CT- und MRT-Bildverarbeitung sowie intelligente Krankenhausdatensysteme Beschleuniger zur Datenverarbeitung und -analyse, was den Markt für Hardwarebeschleunigung vergrößert.
• So brachte Acceleration Robotics im September 2022 ROBOTCORE auf den Markt, das zur Beschleunigung von Roboterbetriebssystemen eingesetzt wird. Das System verfügt über ROS 2-Hardwarebeschleunigung, die schneller reagiert, weniger Energie verbraucht und zusätzliche Echtzeitfunktionen bietet. Der Roboter ist für Anwendungen wie autonome Mobilität, industrielle Manipulation und Gesundheitsanwendungen konzipiert.
• Laut der Marktanalyse zur Hardwarebeschleunigung steigt daher der Bedarf an Datenverarbeitung und Die Analyse im Gesundheitswesen dürfte den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln.