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Dinámica del mercado 

Conductor: proliferación de vehículos autónomos impulsados ​​por la IA

La proliferación de vehículos autónomos impulsados ​​por la IA es un impulsor clave del mercado de chips de IA. Tesla ha estado a la vanguardia, integrando más de 5,000 chips AI por vehículo en su sistema de autocontrol completo (FSD). La demanda de chips de IA en el sector automotriz ha surgido, con más de 30 millones de chips de IA desplegados en vehículos autónomos a nivel mundial en 2024. Empresas como Nvidia y Mobileye también están haciendo avances significativos, con los chips de Nvidia Orin utilizados en más de 10 millones de vehículos en todo el mundo en todo el mundo. . La creciente complejidad de los algoritmos de conducción autónomos, que requieren el procesamiento en tiempo real de grandes cantidades de datos del sensor, está alimentando la necesidad de chips AI de alto rendimiento. El cambio de la industria automotriz hacia la autonomía de Nivel 4 y Nivel 5 está acelerando aún más esta tendencia, y los chips de IA se convierten en un componente crítico para lograr una autonomía completa.

El aumento de los vehículos autónomos impulsados ​​por la IA también está impulsando la innovación en el diseño de chips de IA. El chip Dojo Ai de Tesla, por ejemplo, está diseñado específicamente para capacitar modelos de conducción autónomos, con una capacidad de procesamiento de más de 1 Exaflop. Se espera que la demanda del mercado de chips de IA en el sector automotriz crezca exponencialmente, con más de 50 millones de chips de IA proyectados para ser desplegados en vehículos autónomos para 2026. La creciente adopción de vehículos eléctricos (EVS) también está contribuyendo a este crecimiento, como EVS. Requiere sistemas AI avanzados para la gestión de la batería y la optimización de energía. Empresas como Nvidia y Qualcomm están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de chips de IA adaptados para el sector automotriz, con la plataforma de transmisión de Nvidia utilizada por más de 20 fabricantes de automóviles en todo el mundo. La integración de los chips de IA en los vehículos autónomos no solo mejora la seguridad, sino que también permite nuevas características como el mantenimiento predictivo y las experiencias personalizadas en el automóvil. La creciente demanda de chips de IA en el sector automotriz también está impulsando colaboraciones entre los fabricantes de chips y los fabricantes de automóviles en el mercado de chips de IA. La asociación de Tesla con Samsung para la producción de sus chips AI es un excelente ejemplo. Se espera que el impulso de la industria automotriz hacia vehículos conectados y autónomos cree un mercado de $ 50 mil millones para chips de IA en 2033. 

Tendencia: Cambio hacia chips de IA especializados para AI generativo

El cambio hacia chips de IA especializados para IA generativa es una tendencia prominente que da forma al mercado de chips de IA. El GPT-4 de Openai, por ejemplo, requirió más de 100,000 GPU para capacitación, destacando la necesidad de hardware especializado. Empresas como Google y Tesla están desarrollando chips de IA personalizados, como las unidades de procesamiento de tensor de Google (TPU) y los chips Dojo de Tesla, que están optimizados para cargas de trabajo de IA específicas. La demanda de chips de IA especializados está impulsada por la creciente complejidad de los modelos de IA generativos, que requieren una potencia computacional masiva. El aumento de las aplicaciones de IA generativas, como la generación de texto, la síntesis de imágenes y la creación de videos, está alimentando la necesidad de chips de IA que puedan manejar el procesamiento de datos a gran escala y la capacitación en modelos.

El desarrollo de chips de IA especializados también permite una capacitación más rápida y eficiente de los modelos de IA generativos. Las TPU de Google, por ejemplo, pueden procesar más de 100 petaflops de datos, lo que los hace ideales para capacitar a los modelos de IA a gran escala. La creciente adopción de IA generativa en industrias como el entretenimiento, el marketing y la atención médica está impulsando aún más la demanda de un mercado especializado de chips de IA. Empresas como NVIDIA y AMD también están invirtiendo en el desarrollo de chips de IA adaptados para IA generativa, con la GPU de A100 de NVIDIA utilizando en más del 50% de las aplicaciones generativas de IA a nivel mundial. La creciente popularidad del contenido generado por la IA, como los profundos y los influenciadores virtuales, también está contribuyendo a la demanda de chips de IA especializados, ya que estas aplicaciones requieren hardware de alto rendimiento para el procesamiento en tiempo real.

El cambio hacia chips AI especializados también está impulsando la innovación en la arquitectura de chips de IA. Empresas como IBM e Intel están explorando la computación neuromórfica, que imita las redes neuronales del cerebro humano, para desarrollar chips de IA optimizados para la IA generativa. 

Desafío: creciente complejidad de los algoritmos de IA

La creciente complejidad de los algoritmos de IA es un desafío significativo en el mercado de chips de IA. Los modelos AI avanzados, como el GPT-4 de OpenAI, requieren más de 100,000 GPU para capacitación, destacando las demandas computacionales de los algoritmos de IA modernos. El desarrollo de chips de IA capaces de manejar estos algoritmos complejos se está volviendo cada vez más desafiante, ya que los modelos de IA requieren potencia computacional masiva y ancho de banda de memoria. La creciente complejidad de los algoritmos de IA también está aumentando el costo del desarrollo de chips de IA, con compañías como NVIDIA y AMD que invierten miles de millones en I + D para mantenerse al día con la demanda. La necesidad de chips de IA para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real complica aún más el diseño y el proceso de fabricación.

El desafío de desarrollar chips AI para algoritmos complejos también está impulsando la innovación en la arquitectura de chips de IA en todo el mercado global de chips de IA. Empresas como IBM e Intel están explorando la computación neuromórfica, que imita las redes neuronales del cerebro humano, para desarrollar chips de IA optimizados para cargas de trabajo complejas de IA. La creciente complejidad de los algoritmos de IA también está impulsando la necesidad de chips de IA con un mayor ancho de banda de memoria y potencia de procesamiento. El desarrollo de chips de IA capaces de manejar algoritmos complejos se está volviendo cada vez más crítico, ya que los modelos de IA se están implementando en aplicaciones en tiempo real como vehículos autónomos y atención médica. La creciente demanda de chips de IA optimizado para algoritmos complejos está reestructurando el mercado de chips de IA, con compañías como Nvidia, AMD e IBM liderando el cargo.

La creciente complejidad de los algoritmos de IA también está impulsando colaboraciones entre los fabricantes de chips y los desarrolladores de IA. Empresas como Google y OpenAI están trabajando estrechamente con los fabricantes de chips en el mercado de chips de IA para desarrollar chips de IA optimizados para sus modelos de IA específicos. El desafío de desarrollar chips AI para algoritmos complejos también está impulsando la necesidad de hardware especializado, como las unidades de procesamiento de tensor de Google (TPUS) y Dojo Chips de Tesla. La creciente complejidad de los algoritmos de IA también está impulsando la necesidad de chips de IA con mayor eficiencia energética, ya que los centros de datos consumen más de 200 horas de electricidad de terawatt anualmente. La creciente demanda de chips de IA capaces de manejar algoritmos complejos está remodelando el mercado de chips de IA, con compañías como Nvidia, AMD e IBM liderando el cargo.

Análisis segmentario 

Por tipo 

Las GPU se han convertido en el tipo más destacado de mercado de chips de IA, lo que ordenó más del 30% de la participación de mercado. Este dominio está impulsado por sus incomparables capacidades de procesamiento paralelas, que son esenciales para capacitar y ejecutar modelos de IA complejos. Las GPU pueden manejar miles de cálculos simultáneamente, haciéndolos ideales para tareas de aprendizaje profundo. La demanda global de GPU ha aumentado debido al crecimiento exponencial en las aplicaciones de IA, con centros de datos solos consumiendo más de 1,5 millones de GPU anualmente. Los usuarios finales clave incluyen proveedores de servicios en la nube, instituciones de investigación y empresas que implementan soluciones impulsadas por la IA. En donde, la oferta anual de GPU ha luchado para mantener el ritmo de la demanda, lo que lleva a una brecha amplia. 

En 2023, NVIDIA, el proveedor líder de la GPU, informó un aumento del 409% en las ventas de GPU del centro de datos, pero la escasez persiste. Otros proveedores clave en el mercado de chips de IA como AMD e Intel están aumentando la producción, pero la arquitectura avanzada y el ecosistema de software de Nvidia le dan una ventaja competitiva. La compañía ha invertido más de $ 10 mil millones en I + D para mejorar el rendimiento y la eficiencia de GPU, solidificando aún más su posición de mercado. La brecha entre la demanda y la oferta se ve exacerbada por la rápida adopción de IA generativa, que requiere una potencia computacional masiva. Por ejemplo, la capacitación de un solo modelo de lenguaje grande puede consumir más de 10,000 GPU. Esto ha llevado a una acumulación de pedidos, y algunas compañías esperan hasta seis meses para entregas de GPU. NVIDIA ha respondido aumentando su capacidad de fabricación, con planes de producir más de 2 millones de GPU anualmente para 2025. Sin embargo, la creciente complejidad de los modelos de IA y la necesidad de hardware especializado continúan forzando la cadena de suministro.

Por tecnología 

La tecnología System-on-Chip (SOC) ha obtenido más del 35% del mercado de chips de IA, impulsado por su capacidad para integrar múltiples componentes en un solo chip, reduciendo el consumo de energía y mejorando la eficiencia. Los SOC son particularmente adecuados para las aplicaciones de IA Edge, donde la compacidad y el bajo uso de energía son críticos. La demanda global de SOC ha aumentado, con más de 500 millones de unidades enviadas anualmente, principalmente para teléfonos inteligentes , dispositivos IoT y vehículos autónomos. SOCS supera a otras tecnologías en el mercado de chips de IA debido a su versatilidad y rentabilidad. Pueden manejar una amplia gama de tareas, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, lo que las hace ideales para diversas aplicaciones de IA. Por ejemplo, el Snapdragon SoCS de Qualcomm alimenta más de mil millones de dispositivos en todo el mundo, ofreciendo capacidades de IA a una fracción del costo de las GPU tradicionales. Esto ha hecho de SOCS la opción preferida para los fabricantes de electrónica de consumo, que requieren un alto rendimiento con un bajo consumo de energía.

El dominio de la tecnología SOC se ve reforzado por su adaptabilidad a las tendencias emergentes de IA. Por ejemplo, los SOC se utilizan cada vez más en dispositivos portátiles con IA, y se espera que los envíos superen los 200 millones de unidades para 2025. Empresas como Apple y Samsung están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de SOC, con los chips de la serie A de Apple que impulsan más de 1.500 millones de iPhones a nivel mundial. La capacidad de integrar aceleradores de IA directamente en SOCS también ha impulsado su adopción en aplicaciones automotrices, donde se espera que más de 50 millones de vehículos habilitados con AI estén en la carretera para 2030.

Por industria 

La industria de TI y telecomunicaciones se ha convertido en el mayor consumidor del mercado de chips de IA, lo que representa más del 30% de los ingresos del mercado. Esto es impulsado por la creciente adopción de IA en la optimización de la red, la ciberseguridad y el servicio al cliente. Por ejemplo, los operadores de telecomunicaciones están implementando soluciones con AI para administrar más de mil millones de dispositivos conectados a nivel mundial, lo que requiere más de 500,000 chips AI anualmente. La demanda de chips de IA en este sector se ve impulsada por el despliegue de 5G , que requieren algoritmos de IA avanzados para el procesamiento de datos en tiempo real. En donde, las aplicaciones clave que impulsan la demanda de chips de IA en la industria de TI y telecomunicaciones incluyen gestión del tráfico de red, detección de fraude y mantenimiento predictivo. Por ejemplo, las herramientas de optimización de red con IA pueden reducir la latencia de hasta un 50%, mejorando el rendimiento de las redes 5G. Esto ha llevado a un aumento en la demanda de chips de IA, con más de 200,000 unidades enviadas anualmente para una infraestructura 5G solo. Empresas como Huawei y Ericsson están invirtiendo fuertemente en soluciones impulsadas por IA, con los chips ASCEND AI de Huawei que impulsan más de 1 millón de estaciones base 5G a nivel mundial.

La creciente complejidad de la infraestructura de TI también está impulsando la demanda de chips de IA. Por ejemplo, los centros de datos están implementando soluciones con AI para administrar más de 100 exabytes de datos diariamente, lo que requiere más de 1 millón de chips de IA anualmente. Esto ha llevado a una acumulación de pedidos, con compañías como NVIDIA y AMD que luchan por satisfacer la demanda. La creciente adopción de IA en ciberseguridad, donde se detectan más de mil millones de ataques cibernéticos anualmente, aumenta aún más la demanda de chips de IA. Se espera que la industria de TI y telecomunicaciones consuma más de 2 millones de chips de IA anualmente para 2025, impulsada por la necesidad de soluciones avanzadas impulsadas por la IA.

Por aplicación 

Actualmente, la visión por computadora posee más del 38% de participación de mercado. Sin embargo, el segmento de procesamiento del lenguaje natural crecerá en la CAGR más rápida en los próximos años, lo que se debe principalmente a la rápida adopción de modelos de IA generativos como GPT y Bert. Estos modelos requieren recursos computacionales masivos, con capacitación de un solo modelo GPT-3 que consume más de 1,000 GPU y 10,000 horas de CPU. Los consumidores clave de Chips AI para PNL incluyen gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y OpenAI, que están implementando estos modelos en motores de búsqueda, asistentes virtuales y herramientas de generación de contenido. Además, el aumento de la IA generativa ha aumentado significativamente la demanda de chips de IA en PNL. Por ejemplo, el modelo GPT-4 de OpenAI requiere más de 100,000 GPU para el entrenamiento, lo que lleva a una acumulación de pedidos de proveedores de la nube. El volumen de pedido total para las aplicaciones de PNL ha superado las 500,000 GPU anualmente, con compañías como NVIDIA y AMD que luchan por satisfacer la demanda. Esto ha impulsado el desarrollo de chips de IA especializados, como las TPU de Google, que están optimizadas para las tareas de PNL y ofrecen un procesamiento hasta 10 veces más rápido que las GPU tradicionales.

El crecimiento más rápido del PNL en el mercado de chips de IA se ve impulsado por la creciente complejidad de los modelos de idiomas. Por ejemplo, GPT-4 tiene más de 1 billón de parámetros, lo que requiere más de 1 exaflop de potencia computacional para el entrenamiento. Esto ha llevado a un aumento en la demanda de chips AI de alto rendimiento, siendo las GPU A100 de NVIDIA la opción preferida para las cargas de trabajo de PNL. La compañía ha enviado más de 100,000 GPU A100 a centros de datos en todo el mundo, pero la demanda continúa superando la oferta. La creciente adopción de chatbots y asistentes virtuales con AI, que se espera que superen los 10 mil millones de usuarios para 2030, impulsará aún más la demanda de chips de IA en PNL.

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Análisis Regional 

América del Norte domina el mercado de chips de IA con una participación de mercado de más del 40%, impulsada por la presencia de compañías tecnológicas líderes y un ecosistema de innovación robusto. Solo Estados Unidos contribuye con más del 80% de los ingresos de la región, con compañías como Nvidia, Intel y AMD liderando el cargo. Nvidia, el líder del mercado, reportó más de $ 60 mil millones en ingresos en 2024, impulsado por la creciente demanda de chips de IA. Estados Unidos es el hogar de más del 50% de las nuevas empresas de IA del mundo, creando un terreno fértil para el desarrollo y la adopción de chips de IA. El dominio de los EE. UU. En el mercado de chips de IA se ve reforzado por su liderazgo en la investigación y el desarrollo de la IA. Por ejemplo, Estados Unidos representa más del 60% de las patentes de IA globales, con compañías como Google y Microsoft que invierten más de $ 20 mil millones anuales en investigación de IA. Esto ha llevado al desarrollo de chips AI de vanguardia, como las TPU de Google y las GPU A100 de NVIDIA, que se utilizan ampliamente en centros de datos en todo el mundo. Estados Unidos también se beneficia de una sólida base de fabricación de semiconductores, con más del 50% de la capacidad de producción de semiconductores del mundo ubicada en el país.

La creciente adopción de IA en diversas industrias está impulsando la demanda de chips de IA en América del Norte. Por ejemplo, el sector de la salud está implementando soluciones con AI para analizar más de mil millones de imágenes médicas anualmente, lo que requiere más de 100,000 chips de IA. La industria automotriz también es un consumidor clave en el mercado de chips de inteligencia artificial, con más de 10 millones de vehículos habilitados para AI que se espera que estén en las carreteras de los Estados Unidos para 2030. La creciente complejidad de los modelos de IA, como GPT-4, que requiere más de 1 exaflop de El poder computacional está aumentando aún más la demanda de chips AI. Se espera que América del Norte siga siendo el jugador dominante en el mercado, con más de 2 millones de chips AI enviadas anualmente para 2025.

Desarrollos recientes en el mercado de chips de IA

• En enero de 2024, Synopsys anunció una adquisición de ANSYS de $ 35 mil millones, con el objetivo de mejorar las capacidades de diseño y simulación en la industria de semiconductores.
• En abril de 2024, NVIDIA adquirió Run: AI, un proveedor de software de orquestación israelí, por unos $ 700 millones reportados para simplificar la gestión de la carga de trabajo de la IA en diferentes plataformas.
• En junio de 2024, Etched.ai recaudó $ 120 millones en una ronda de la Serie A dirigida por socios de riesgo primarios y suma positiva para desarrollar chips que puedan ejecutar modelos de IA más rápido y más barato que las GPU.
• En agosto de 2024, Groq, una startup de semiconductores de IA y software, recaudó $ 640 millones en una ronda de la Serie D dirigida por BlackRock, valorando a la compañía en más de $ 3 mil millones.
• En septiembre de 2024, Intel y Amazon Web Services (AWS) ampliaron su colaboración estratégica con un marco de varios miles de millones de dólares para coinvertir en diseños de chips personalizados para aplicaciones de IA.
• En octubre de 2024, Lightmatter, una startup de computación fotónica, recaudó una ronda de la Serie D de $ 400 millones dirigida por T. Rowe Price, valorando a la compañía en $ 4.4 mil millones.
• En noviembre de 2024, Amazon, uno de los consumidores clave en el mercado de chips de IA, anunció una inversión adicional de $ 4 mil millones en la startup de IA Anthrope, convirtiendo a AWS en su principal socio de capacitación de IA.
• En noviembre de 2024, Enfabrica, una startup de chip de red de IA, recaudó $ 115 millones en una ronda de la Serie C dirigida por Spark Capital para acelerar el lanzamiento de su chip Supernic ACF.
• En diciembre de 2024, Tenstorrent obtuvo más de $ 693 millones en su ronda de financiación de la Serie D a una valoración previa al dinero de $ 2 mil millones, dirigida por Samsung Securities y AFW Partner.
• En diciembre de 2024, la administración Biden-Harris anunció un premio de incentivos de Chips a SK Hynix, proporcionando hasta $ 458 millones en fondos directos para respaldar una inversión de $ 3.87 mil millones en instalaciones de producción de chips de IA en Indiana.

Las principales empresas en el mercado de chips de IA

• AMD
• TSMC
• Google
• IBM
• Nvidia
• microsoft
• Intel
• Huawei
• Qualcomm
• AWS
• Otros jugadores destacados

Descripción general de la segmentación del mercado:

Por tipo de chip

• GPU
• ASIC
• FPGA
• UPC
• Otros

Por tecnología

• Sistema en chip (SOC)
• Sistema en paquete (SIP)
• Módulo múltiple (MCM)
• Otros

Por aplicación

• Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
• Visión por computadora
• Robótica
• Seguridad de la red
• Otros

Por industria

• Cuidado de la salud
• Automotor
• Electrónica de Consumo
• Minorista y comercio electrónico
• BFSI
• TI y telecomunicaciones
• Gobierno y Defensa
• Otros

Por región 

• América del norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Europa occidental
    • el reino unido
    • Alemania
    • Francia
    • Italia
    • España
    • Resto de Europa occidental
  • Europa Oriental
    • Polonia
    • Rusia
    • Resto de Europa del Este
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • India
  • Japón
  • Australia y Nueva Zelanda
  • Corea del Sur
  • Resto de Asia Pacífico
• Medio Oriente y África
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Emiratos Árabes Unidos
  • Resto de MEA
• Sudamerica
  • Argentina
  • Brasil
  • Resto de Sudamérica