Il mercato dei chip dedicato all’intelligenza artificiale (IA) sta vivendo una crescita eccezionale, con prospettive ancora più brillanti nel futuro prossimo. Secondo le previsioni di Gartner, nel 2024 il valore del mercato raggiungerà la cifra di 67 miliardi di dollari.
Mercato dei chip per l’IA: crescita annuale costante
Il settore dei chip per l’IA sta registrando una crescita annua del 20%, secondo le stime di Gartner. Nel 2023, ci si aspetta che il mercato raggiunga i 53,4 miliardi di dollari, con un aumento del 20,9% rispetto al 2022. Il 2024 dovrebbe segnare un incremento del 25,6%, portando il totale a 67,1 miliardi di dollari. Questa crescita non si fermerà qui, con previsioni che suggeriscono che entro il 2027 il mercato raggiungerà i 119,4 miliardi di dollari.
“Gli sviluppi nell’IA generativa e l’uso crescente di una vasta gamma di applicazioni basate sull’IA nei data center, nell’infrastruttura periferica e nei dispositivi endpoint richiedono la distribuzione di unità di elaborazione grafica (GPU) ad alte prestazioni e dispositivi semiconduttori ottimizzati. Questo sta guidando la produzione e la distribuzione di chip per l’IA“, ha dichiarato Alan Priestley, VP Analyst di Gartner.
Cambiamento nel settore tecnologico
Le organizzazioni stanno abbandonando gradualmente le architetture basate su GPU discrete, preferendo i chip per l’IA personalizzati per una vasta gamma di applicazioni basate sull’IA. Questo cambiamento è guidato in particolare dalle evoluzioni nell’IA generativa e dall’uso crescente di applicazioni basate sull’IA in ambienti come i data center, l’infrastruttura periferica e i dispositivi finali.
“Per molte organizzazioni, le distribuzioni su larga scala di chip per l’IA personalizzati sostituiranno l’attuale architettura predominante dei chip discreti GPU per una vasta gamma di carichi di lavoro basati sull’IA, soprattutto quelli basati su tecniche di IA generativa“, ha dichiarato Priestley.
Il mercato dei chip per l’IA e l’impatto su diverse industrie
L’adozione crescente di chip per l’IA sta influenzando una varietà di settori.
Nell’elettronica di consumo, la previsione è che entro il 2023 il valore dei processori applicativi basati sull’IA nei dispositivi raggiungerà 1,2 miliardi di dollari, rispetto ai 558 milioni del 2022. Questo impulso non riguarda solo l’hardware, ma anche la richiesta di sistemi informatici ad alte prestazioni per sviluppo e implementazione.
La fase di crescita del mercato dei chip per l’IA è alimentata da sviluppi nell’IA generativa e dall’adozione sempre maggiore di applicazioni basate sull’IA. Questo fenomeno sta trasformando il panorama tecnologico e avrà un impatto significativo su diverse industrie nei prossimi anni.
I chip per l’Intelligenza Artificiale (IA) sono progettati specificamente per essere utilizzati in svariate industrie. Questi chip integrano acceleratori dedicati all’IA. La crescente adozione dell’Intelligenza Artificiale in numerosi settori ha spinto i produttori di chip a sviluppare soluzioni avanzate, più economiche e più veloci per questi chip che sono progettati per aiutare le aziende a ottenere miglioramenti commerciali. Rispetto ai chip tradizionali, offrono maggiori risultati e utilità e lavorano in modo più efficiente, garantendo un ridotto consumo energetico per il dispositivo/applicazione.
L’infrastruttura hardware di un chip di Intelligenza Artificiale è in continua evoluzione, a causa dei rapidi progressi tecnologici. I produttori di chip sono concentrati nello sviluppo di tipologie più leggere e compatte. Operando a velocità notevolmente superiori, i chip per l’IA consentono ai dispositivi di svolgere compiti multipli contemporaneamente.
Aziende come NVIDIA, Intel, Google Alphabet e Advanced Micro Devices hanno già fatto il loro ingresso nel mercato globale, lanciando i loro modelli di chip per l’IA.
Prospettive future
In base alla tecnologia, il mercato globale dei chip per l’Intelligenza Artificiale è suddiviso in machine learning, natural language processing, context-aware computing, computer vision e predictive analysis.
Il segmento del machine learning domina il mercato globale per la crescente adozione del machine learning da parte di diverse industrie e la disponibilità di big data. Il machine learning utilizza tecniche statistiche per prendere decisioni senza alcun intervento umano.
L’applicazione del machine learning offre una previsione precisa degli esiti. Una delle funzioni importanti è la rilevazione delle frodi e delle minacce alla sicurezza delle reti. Aziende di rilievo utilizzano il machine learning per comprendere gli interessi dei consumatori al fine di fornire un servizio migliore. E’ previsto che il segmento della tecnologia del machine learning acquisirà la più grande quota di ricavi .
In base al tipo di chip, il mercato globale dei chip per l’Intelligenza Artificiale è suddiviso in GPU, ASIC, FPGA, CPU e altri. Ogni tipo ha caratteristiche e funzioni uniche. Il segmento della CPU è il principale nel mercato dei chip per l’Intelligenza Artificiale.
I chip AI Central Processing Unit (CPU) sono avanzati e possono completare i calcoli più rapidamente. La GPU occupa la seconda posizione nel mercato dei chip per l’Intelligenza Artificiale. Le unità di elaborazione grafica (GPU) vengono utilizzate per perfezionare e sviluppare algoritmi di IA.
Opportunità
La crescita esponenziale dei dati digitali da varie fonti offre immense opportunità per il mercato dell’IA. Con la proliferazione di dispositivi connessi, piattaforme di social media, transazioni online e sensori, viene generata una quantità senza precedenti di dati ogni giorno. Questa abbondanza di dati offre risorse vaste e diverse su cui gli algoritmi di IA possono fare leva. L’IA si basa sui dati, e la disponibilità di set di dati ampi e diversificati consente ai sistemi di IA di apprendere, analizzare e fare previsioni accurate. Più dati sono disponibili, meglio gli algoritmi di IA comprendono modelli, tendenze e correlazioni.
Ciò permette alle aziende e alle organizzazioni di ottenere preziose informazioni, prendere decisioni basate sui dati e promuovere l’innovazione. Ad esempio, nel marketing, gli algoritmi di IA analizzano dati estesi sui clienti per identificare preferenze, personalizzare campagne e migliorare l’interazione.
Nel settore della salute, l’IA analizza i dati dei pazienti per individuare segni precoci di malattie, fornire piani di trattamento personalizzati e migliorare l’assistenza ai pazienti. Inoltre, la crescita dei dati digitali alimenta lo sviluppo delle tecnologie e delle soluzioni di IA. L’aumento della disponibilità di dati stimola gli investimenti nella ricerca e nello sviluppo di IA, portando a progressi negli algoritmi, nei modelli di machine learning e nelle tecniche di elaborazione dei dati.
Preoccupazioni legate all’output generato in modo inaccurato
Le questioni legate alla tendenza e alla generazione inaccurata di output costituiscono una sfida significativa per la crescita del mercato dell’IA. Ad esempio, i sistemi di riconoscimento facciale tendenziosi hanno mostrato tassi di errore più elevati per le donne e per le persone con tonalità della pelle più scura, portando a possibili errori di identificazione e discriminazione. Tali tendenze erodono la fiducia e ostacolano l’adozione delle tecnologie di IA, in particolare in aree sensibili come la selezione, le forze dell’ordine e l’assistenza sanitaria. Inoltre, un output generato in modo inaccurato dai sistemi di IA ha conseguenze gravi. Ad esempio, nel settore sanitario, se un sistema di IA diagnosticasse erroneamente una condizione medica o raccomandasse trattamenti errati, ciò comporterebbe rischi per la salute e la sicurezza dei pazienti. Tali incidenti minano la fiducia nell’IA.
