人工智能加速器行业市场规模分析及发展趋势预测报告

2024-10-30调研咨询机构环洋市场咨询出版的【全球人工智能加速器行业总体规模、主要厂商及IPO上市调研报告，2024-2030】只要调研全球人工智能加速器总体规模，主要地区规模，主要企业规模和份额，主要产品分类规模，下游主要应用规模以及未来发展前景预测。统计维度包括销量、价格、收入，和市场份额。同时也重点分析全球市场主要厂商（品牌）产品特点、产品规格、价格、销量、销售收入及发展动态。历史数据为2019至2023年，预测数据为2024至2030年。 调研机构：Global Info Research电子及半导体研究中心 报告页码：115 人工智能 (AI) 加速器是一种专用硬件，旨在加速特定于 AI 的计算，特别是与机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 任务相关的计算。这些加速器经过优化，可处理大规模数据处理、矩阵运算和神经网络训练。与传统中央处理器 (CPU) 不同，图形处理单元 (GPU)、张量处理单元 (TPU) 和专用集成电路 (ASIC) 等 AI 加速器旨在执行并行计算，这显著增强了它们处理复杂 AI 模型的能力。AI 加速器已成为自然语言处理 (NLP)、自动驾驶汽车、机器人和计算机视觉等 AI 应用的重要组成部分，这些应用需要实时或近实时处理。 根据本项目团队最新调研，预计2030年全球人工智能加速器收入达到54900百万美元，2024-2030年期间年复合增长率CAGR为22.1%。 由于多个行业越来越多地采用 AI 技术，人工智能 (AI) 加速器市场在过去几年中显着增长。 NVIDIA、AMD、谷歌和英特尔等公司一直引领这些硬件解决方案的开发。 GPU，尤其是来自 NVIDIA 的 GPU，因其强大的并行处理能力而被广泛认为是领先的 AI 加速器。 然而，像谷歌这样的新玩家凭借其 TPU 和其他以 AI 为中心的硬件正在扩大市场。 随着 AI 在医疗保健、金融、自动驾驶和云计算等领域变得越来越不可或缺，对能够处理高性能、低延迟 AI 工作负载的加速器的需求持续增长。 2023 年，全球人工智能 (AI) 加速器市场竞争激烈，各公司旨在优化电源效率、速度和可扩展性。 高性能计算 (HPC) 中心、数据中心和云服务提供商是 AI 加速器的最大消费者之一，它们使用它们来处理大型数据集并支持 AI 驱动的应用程序。市场对加速器的需求推动了这一发展，这种加速器可以减少深度学习模型的训练时间，提高推理速度，并处理实时应用中更复杂的算法。 AI 加速器的未来与新互连标准的发展密切相关，例如 UALink（超级加速器链路），它有望改善数据中心内 AI 加速器之间的通信。UALink 1.0 预计将很快发布，旨在实现多达 1,024 个 AI 加速器芯片（如 GPU 或 TPU）之间的无缝连接，这些芯片将连接到单个超级加速器交换机。 除了互连性之外，人们还非常注重提高 AI 加速器的能源效率和外形尺寸，尤其是当 AI 应用从数据中心转移到边缘时。边缘计算，即 AI 加速器嵌入智能手机、无人机和自动驾驶汽车等设备中，需要的硬件不仅功能强大，而且节能且紧凑。随着人工智能技术变得越来越普遍，对灵活、可扩展且节能的人工智能加速器的需求将推动硬件和集成技术的创新。 根据不同产品类型，人工智能加速器细分为：图形处理单元 (GPU)、 张量处理单元 (TPU)、 现场可编程门阵列 (FPGA)、 专用集成电路 (ASIC)、 神经处理单元 (NPU)、 其他 根据人工智能加速器不同下游应用，本文重点关注以下领域：汽车行业、 卫生保健、 制造业、 农业、 网络安全、 政府、 其他 本文重点关注全球范围内人工智能加速器主要企业，包括：华为、 Qualcomm、 Intel、 IBM、 Amazon Web Services、 NVIDIA、 AMD、 Achronix、 Google (Alphabet)、 Hailo、 Alibaba、 Groq、 MediaTek、 Microsoft、 Samsung 章节内容概述： 第1章、人工智能加速器定义、产品分类、应用下游分析、产能分析、总体规模及预测（销量及价格） 第2章、全球人工智能加速器只要企业基本情况、主营业务及主要产品、销量、收入、价格、企业最新动态等。 第3章、全球人工智能加速器竞争态势分析，主要包括企业的销量、价格、收入及份额、相关业务/产品布局以及下游应用/市场，同时也分析人工智能加速器行业并购，新进入者及扩产情况（2019-2030） 第4章、全球人工智能加速器主要地区规模及预测，包括收入，销量，价格等（2019-2030） 第5章、全球人工智能加速器不同产品类型的细分规模及预测的分析，统计指标包括销量、收入、价格（2019-2030）