Rynek wysokowydajnych obliczeń i akceleratorów AI w latach 2025-2035
DUBLIN – (BUSINESS WIRE) – Raport zatytułowany „Globalny rynek wysokowydajnych obliczeń (HPC) i akceleratorów AI 2025-2035” został dodany do oferty ResearchAndMarkets.com.
Rynek wysokowydajnych obliczeń (HPC) i akceleratorów sztucznej inteligencji przeżywa bezprecedensowy wzrost, napędzany głównie przez gwałtowny rozwój generatywnych zastosowań AI w różnych branżach. Ten sektor zmienił się z niszowej specjalizacji w kluczowy element współczesnej infrastruktury obliczeniowej, gdzie procesory centrów danych stanowią podstawę tej rewolucji.
Globalny rynek procesorów do centrów danych zbliżył się do 150 miliardów dolarów w 2024 roku i przewiduje się, że do 2030 roku wzrośnie do ponad 370 miliardów dolarów, a dalszy rozwój może przekroczyć 500 miliardów dolarów do 2035 roku.
Ten wzrost jest napędzany głównie przez wyspecjalizowany sprzęt zaprojektowany do obsługi ogromnych wymagań obliczeniowych związanych z AI. Procesory graficzne (GPU) i układy ASIC przeznaczone dla AI stały się dominującymi siłami na tym rynku, odnotowując dwucyfrowy wzrost, ponieważ zasilają najbardziej wymagające systemy generatywnej sztucznej inteligencji.
Tradycyjne procesory CPU oraz procesory sieciowe, takie jak DPU, nadal odgrywają ważną rolę w infrastrukturze centrów danych, ale nie reprezentują już najnowocześniejszych rozwiązań w dziedzinie obliczeń AI. Układy FPGA, które kiedyś uważano za obiecujące dla zastosowań AI, odnotowały znaczący spadek i oczekuje się, że ich udział w rynku pozostanie na stałym poziomie do 2035 roku, ponieważ dedykowane akceleratory AI okazały się bardziej wydajne.
Od przełomowych innowacji OpenAI w 2022 roku krajobraz konkurencyjności uległ znaczącej zmianie. Nvidia ugruntowała swoją dominację na rynku dzięki zaawansowanym układom GPU, takim jak architektury Hopper (H100/H200) i nowsze Blackwell (B200/B300). Te chipy oferują innowacyjne funkcje, takie jak zwiększona pojemność pamięci – ponad 250 GB pamięci HBM – co umożliwia obsługę większych modeli AI.
Jednak główni dostawcy usług chmurowych, tacy jak Google i AWS, dążą do większej niezależności poprzez współpracę z firmami takimi jak Broadcom, Marvell i Alchip w celu projektowania własnych układów ASIC. Te specjalizowane chipy oferują korzyści w porównaniu z GPU, w tym niższy całkowity koszt posiadania, mniejsze ryzyko uzależnienia od dostawcy i lepszą optymalizację pod kątem konkretnych zadań, takich jak transformatory czy systemy rekomendacyjne.
Na rynku pojawiło się również wiele innowacyjnych startupów, takich jak Cerebras, Groq, Graphcore, SambaNova i Untether AI, które wprowadzają nowatorskie architektury, w tym procesory z kontrolą przepływu danych, rozwiązania oparte na płytkach krzemowych, przestrzenne akceleratory AI oraz technologie przetwarzania w pamięci. Ta fala innowacji wywołała intensywną aktywność w zakresie fuzji i przejęć, ponieważ uznani gracze starają się włączyć najnowsze technologie do swoich ofert.
Wśród kluczowych trendów technologicznych można wymienić przejście w kierunku architektur wieloukładowych, które optymalizują wydajność produkcji, umożliwiając tworzenie większych układów, oraz szybkie wdrażanie zaawansowanych procesów technologicznych. Obecnie najnowocześniejsze procesory CPU wykorzystują technologię 3 nm, podczas gdy GPU i układy ASIC dla AI są produkowane w procesie 4 nm, przy czym oczekuje się, że 3 nm pojawi się już w 2025 roku w produktach takich jak AWS Trainium 3, a technologie poniżej 1 nm mogą stać się rzeczywistością do 2035 roku.
Wydajność obliczeniowa wzrosła ośmiokrotnie od 2020 roku, a ambitne plany, takie jak projekt Nvidii Rubin Ultra, zakładają osiągnięcie 100 PetaFLOPów w formacie FP4 do 2027 roku. Do 2035 roku przewiduje się, że wiodące procesory AI mogą osiągnąć wydajność eksaskalową w kompaktowych formach, co oznacza tysiąckrotny wzrost w porównaniu z obecnymi możliwościami.
Technologie pamięciowe stają się coraz ważniejsze w miarę rozszerzania się modeli AI. Obecnie pamięć HBM jest standardem w wysokowydajnych systemach AI, choć niektóre startupy badają alternatywy oparte na SRAM, aby jeszcze bardziej poprawić wydajność.
W branży obserwuje się również zmiany architektoniczne – procesory oparte na architekturze Arm zyskują na popularności, podczas gdy tradycyjna architektura x86, zdominowana przez Intela i AMD, traci na znaczeniu. Jednocześnie firmy zajmujące się kopaniem kryptowalut, mające doświadczenie w rozwiązaniach chłodzenia i infrastrukturze wysokiej mocy, dywersyfikują swoją działalność, udostępniając potężne klastry GPU dla AI.
Oczekuje się, że do 2035 roku rynek utrzyma średnioroczne tempo wzrostu na poziomie 10-12%, a przychody mogą przekroczyć 800 miliardów dolarów, ponieważ rozwój zaawansowanej sztucznej inteligencji będzie napędzał popyt na specjalistyczne chipy w centrach danych na całym świecie, a technologie te będą coraz częściej wbudowywane w infrastrukturę krytyczną we wszystkich sektorach gospodarki.
Raport „Globalny rynek wysokowydajnych obliczeń (HPC) i akceleratorów AI 2025-2035” zawiera dogłębną analizę szybko rozwijającego się rynku HPC, ze szczególnym uwzględnieniem transformacyjnego wpływu technologii sztucznej inteligencji. Raport obejmuje dynamikę rynku, postępy technologiczne, strategie konkurencyjne oraz przyszłe trendy, które ukształtują ten kluczowy sektor w ciągu najbliższej dekady.
Zawierając szczegółowe prognozy przychodów na lata 2025-2035, raport dostarcza niezbędnych informacji dla inwestorów, dostawców technologii, operatorów centrów danych oraz osób podejmujących decyzje w przedsiębiorstwach, które chcą zrozumieć złożone powiązania między tradycyjnymi wysokowydajnymi obliczeniami a najnowszymi technologiami akceleracji AI.
Zawartość raportu obejmuje:
- Wielkość rynku i prognozy wzrostu (2025-2035): Szczegółowe prognozy dla chipów AI, GPU, CPU, AI ASIC, DPU, sieciowych ASIC i układów dla kryptowalut, uwzględniające zarówno dostawy, jak i przychody.
- Kluczowe punkty zwrotne w technologii: Analiza przejścia na kolejne generacje procesów technologicznych, zaawansowanych technik pakowania oraz innowacji w systemach pamięci.
- Czynniki napędzające rynek i wyzwania: Dogłębna analiza wymagań obliczeniowych generatywnej AI, konieczności poprawy efektywności energetycznej oraz słabych punktów w łańcuchu dostaw i strategii ich łagodzenia.
- Perspektywy inwestycyjne i możliwości: Przegląd segmentów rynku o wysokim wzroście oraz obszarów pojawiających się technologii.
- Wprowadzenie do HPC i AI: Ewolucja od historycznych systemów HPC do ery obliczeń eksaskalowych, porównanie superkomputerów z centrami danych hyperscale oraz podstawy obliczeń AI.
- Technologie i architektury procesorów: Kompleksowa analiza CPU (x86, ARM, RISC-V), GPU, AI ASIC, FPGA, DPU oraz sprzętu do kopania kryptowalut.
- Technologie wspomagające: Szczegółowe omówienie zaawansowanej produkcji półprzewodników, technik pakowania, innowacji w pamięciach, rozwiązań chłodzenia, postępów w sieciach oraz technologii przechowywania danych.
- Analiza rynku i prognozy: Prognozy dla poszczególnych segmentów, w tym GPU, AI ASIC, CPU, FPGA i DPU, wraz z analizą użytkowników końcowych, takich jak dostawcy chmury, centra HPC, przedsiębiorstwa i telekomunikacja.
- Analiza łańcucha dostaw: Szczegółowe spojrzenie na produkcję półprzewodników, usługi zaawansowanego pakowania, dostawców pamięci, dostawców rozwiązań chłodzenia, komponenty dostarczania energii, integratorów systemów oraz słabe punkty w łańcuchu dostaw.
- Trendy technologiczne i rynkowe: Trajektorie skalowania wydajności, wyzwania związane z przepustowością pamięci, rozwój ekosystemu oprogramowania oraz inicjatywy poprawy efektywności energetycznej.
- Segmenty aplikacji i przypadki użycia: Specjalne wymagania infrastrukturalne dla trenowania AI, wdrażania inferencji, tradycyjnych aplikacji HPC, infrastruktury dostawców chmury oraz potrzeb obliczeniowych przedsiębiorstw.
- Profile firm: Szczegółowa analiza ponad 200 firm, w tym producentów półprzewodników, startupów zajmujących się chipami AI, dostawców usług chmurowych oraz integratorów systemów, wraz z tabelami innych firm w łańcuchu dostaw.
Wymienione firmy obejmują:
- Accelsius
- Achronix
- Advanced Micro Devices (AMD)
- AheadComputing
- AiM Future
- Aistorm
- AI21labs
- Ambient Scientific
- Amlogic
- Ampere Computing
- Anaflash
- Analog Inference
- Apple
- AONdevices
- Arm
- Astrus
- Atos
- Amazon Web Services (AWS)
- Axelera AI
- Axera Semiconductor
- Azure Engine
- Baidu
- Baya Systems
- Biren Technology
- Bitmain
- Blumind
- Brainchip Holdings
- ByteDance
- Cambricon Technologies
- Canaan
- Celestial AI
- Cerebras
- Ceremorphic
- CIX Technology
- Clouder
- Cognifiber
- Cohere
- Corerain Technologies
- Corigine
- CoreWeave
- Cornami
- DeepL
- DeepSeek
- Deepx
- Deezer
- DeGirum
- Denglin Technology
- Digital Reality
- d-Matrix
- Easy Technology
- EdgeCortix
- Efinix
- EnCharge AI
- Enflame
- Equinix
- Epic Semiconductors
- Esperanto Technologies
- Etched
- Eviden
- Evomotion
- Expedera
- Flex Logix
- Fulhan
- Fujitsu
- Fungible
- Furiosa
- GlobalFoundries
- GigaByte
- Gowin
- GrAI Matter Labs
- Graphcore
- GreenWaves Technologies
- Groq
- GUC
- Guoxin Micro
- Gwanak Analog
- Gyrfalcon Technology
- Habana
- Hailo
- HiSilicon
- Hitachi
- Hewlett Packard Enterprise
- Horizon Robotics
- Houmo.ai
- HjMicro
- Huawei
- Hygon
- IBM
- Iluvatar CoreX
- Icubecorp
- Inflection AI
- Innatera Nanosystems
- Innosilicon
- Intel
- Inventec
- Intellifusion
- Intelligent Hardware Korea (IHWK)
- Inuitive
- InspireSemi
- iPronics
- Jingjia Micro
- Kalray
- Kinara
- Kneron
- Knuedge
- Krutrim
- Kunlunxin Technology
- Lattice Semiconductor
- Lightelligence
- Lightmatter
- LiSuan Tec
- Loongson Technology
- Luminous Computing
- Lynxi
- Marvell Technology
- MediaTek
- Mellanox
- MemryX
- Meta
- Metax-tech
- Microsoft
- Mistral AI
- Mobilint
- Modular
- Moffett AI
- Moonshot AI
- Moore Threads
- Mythic
- Nano-Core Chip
- NebulaMatrix
- Neuchips
- Neuroblade
- Neureality
- Netronome
- Nextchip
- NTT Communications
- Nuovoton
- Nuvia
- Nvidia
- NXP
- OpenAI
- Oracle
- Optalysys
- Panmnesia
- Penguin Computing
- Pensando
- Perceive
- Pezy Computing
- Phytium
- Positron
- PyTorch
- Qilingxin
- Quadric
- Quanta Cloud Technology
- Quanta Computer
- Qualcomm
- Quillion
- Rackspace
- Rain
- Rapidus
- Rebellions
- Recogni
- Renesas
- Resnics
- Retym
- Rivai
- Rockchip
- Roviero
- Salience Labs
- SambaNova
- Samsung
Rynek wysokowydajnych obliczeń i akceleratorów AI przechodzi bezprecedensową transformację, napędzaną gwałtownym wzrostem generatywnej AI, coraz bardziej złożonymi zadaniami obliczeniowymi oraz innowacjami technologicznymi w całym stosie obliczeniowym. Ten raport dostarcza kluczowych informacji na temat dynamiki rynku, pozycji konkurencyjnej oraz strategicznych możliwości, które będą definiować sukces w tym szybko rozwijającym się środowisku.
Od najnowocześniejszych technologii półprzewodnikowych po nowatorskie architektury i strategie wdrażania, ta kompleksowa analiza wyposaża interesariuszy w wiedzę niezbędną do poruszania się w złożonej grze możliwości technicznych, wymagań rynkowych i presji konkurencyjnej, które charakteryzują ten kluczowy sektor.
Więcej informacji na temat raportu można znaleźć