El tamaño del mercado de la tarjeta de acelerador, la participación y el análisis de la industria por tipo de procesador (CPU, GPU, matriz de compuerta programable de campo (FPGA) y circuito integrado específico de la aplicación (ASIAC)), por tipo de acelerador (acelerador de nube y de alto rendimiento, el acelerador de computación), por aplicación (aprendizaje de máquina, video y procesamiento de imágenes, análisis de datos, y otros (computación financiera)), y región regional), y 2024

El mercado global de tarjetas de aceleradores está experimentando una expansión sustancial debido a la creciente necesidad de potentes soluciones informáticas en sectores como IA, juegos, telecomunicaciones y centros de datos. Las tarjetas de aceleración, reconocidas por su capacidad para mejorar la fuerza y ​​la velocidad del procesamiento, se están convirtiendo en elementos cruciales para abordar los obstáculos computacionales de las aplicaciones contemporáneas. El crecimiento de la IA, el aprendizaje automático y el análisis de big data está impulsando la demanda de hardware más rápido y más expandible, lo que hace que las tarjetas de aceleradores sean una respuesta vital.

Los desarrollos en tecnologías GPU, FPGA y NPU, combinadas con mejoras en las técnicas de fabricación, están reduciendo los gastos y aumentando su uso. Las cartas de aceleradores juegan un papel crucial en el avance de la próxima generación de tecnologías informáticas, ya que las industrias se centran en la eficiencia energética, el procesamiento más rápido y el rendimiento mejorado.

Impacto de la IA generativa en el Mercado de tarjetas de acelerador

La IA generativa está impulsando la expansión de la industria de tarjetas de aceleradores al crear una necesidad de opciones de computación avanzadas y de alta velocidad que puedan administrar tareas exigentes, como manipular modelos de idiomas grandes y generar imágenes. Estas tareas necesitan equipos altamente desarrollados, lo que está impulsando los avances en GPU, TPU y FPGA centrados en AI. Los fabricantes están siendo impulsados ​​por la demanda de escalabilidad, eficiencia y rentabilidad para crear tarjetas acelerador optimizadas para AI-AI-Optimizadas para centros de datos y empresas de hiperscala, lo que permite una amplia adopción de IA generativa. Por ejemplo,

• En 2024, Neuchips lanzó la tarjeta Viper Genai PCIe en Computex 2024, un acelerador AI enchufado y jugador diseñado para tareas generativas de IA. Mejora el rendimiento del modelo de lenguaje grande (LLM), mejora la precisión del trapo e incluye la memoria local de 48 GB para el manejo seguro de datos.

Mercado de tarjetas de acelerador Conductor

El aumento en los centros de datos es un impulsor importante para el mercado

Con la creciente demanda de servicios en la nube, análisis de big data y aplicaciones impulsadas por la IA, los centros de datos deben tener soluciones informáticas avanzadas para administrar grandes cargas de trabajo. Las tarjetas acelerador, como las GPU, las NPU y las FPGA, juegan un papel crucial en la mejora de las velocidades de procesamiento y la eficiencia energética dentro de los centros de datos. La creciente necesidad de opciones más rápidas y adaptables es impulsar el uso de tarjetas de aceleradores en centros de datos para manejar tareas complejas y grandes cantidades de datos de manera eficiente, lo que lleva a la expansión del mercado. Por ejemplo,

• Según el informe de la industria, en diciembre de 2023, había aproximadamente 10,978 ubicaciones de centros de datos en todo el mundo, con los 20 principales países liderando el camino, incluidos Estados Unidos (5,388), Alemania (522), el Reino Unido (517), China (449), Canadá (336), Francia (315) y Australia (306).

Mercado de tarjetas de acelerador Restricción

Los requisitos de energía y enfriamiento pueden obstaculizar el crecimiento del mercado

Las tarjetas de acelerador, especialmente las utilizadas en la computación de alto rendimiento (HPC) y las aplicaciones de IA, consumen cantidades significativas de energía, que a menudo requieren cientos de amperios a bajos voltajes. Estos extensos requisitos de energía crean un calor significativo, que requieren sistemas de enfriamiento avanzados y eficientes para mantener las condiciones de funcionamiento ideales. En los centros de datos, se convierte en un desafío crítico garantizar un enfriamiento suficiente y administrar efectivamente el consumo de energía al implementar múltiples tarjetas de acelerador en configuraciones densas. Esto da como resultado mayores gastos operativos, ya que los sistemas de energía y enfriamiento deben ampliarse para acomodar estos requisitos intensivos en energía. Además, los problemas con la distribución de energía y el enfriamiento pueden afectar el funcionamiento general y la longevidad del hardware. Por ejemplo,

• Según un artículo de EE Power, las tarjetas de acelerador de IA requieren una potencia extremadamente alta para procesar las cargas de trabajo de IA, con ciertos modelos que entregan más de 1000 A en los niveles sub-1v. Estas tarjetas a menudo enfrentan transitorios de alta corriente y picos de voltaje que pueden interrumpir el rendimiento del sistema. Por ejemplo, los chips de IA pueden experimentar demandas de energía de hasta 650 por continuamente, con una corriente máxima superior a 1000 A.

Mercado de tarjetas de acelerador Oportunidad

La minería de criptomonedas crea una oportunidad para el mercado

La industria minera de criptomonedas presenta una oportunidad de mercado significativa para las tarjetas aceleradoras, particularmente las GPU y los ASIC, debido a la alta potencia computacional requerida para resolver rompecabezas criptográficos complejos en los algoritmos de prueba de trabajo. Las criptomonedas como Bitcoin y Ethereum están evolucionando, lo que lleva a una mayor dificultad minera que requiere hardware más avanzado, como GPU y ASIC personalizados. En los mercados alcistas, el aumento de la actividad minera aumenta la necesidad de tarjetas de acelerador de alto rendimiento, particularmente en operaciones mineras a gran escala y grupos mineros.

Además, la creciente demanda de hardware de eficiencia energética debido al creciente supervisión regulatoria y la expansión de actividades mineras en todo el mundo también está impulsando el mercado, creando posibilidades continuas para el avance y la expansión en la industria de tarjetas de aceleradores. Por ejemplo,

• En 2022, Intel ingresó a la industria minera de Bitcoin con un nuevo chip de acelerador de blockchain de bajo consumo de energía, diseñado para mejorar significativamente el rendimiento al tiempo que reduce el consumo de energía. El chip promete una mejora de 1000X en el rendimiento por vatio en comparación con las GPU tradicionales utilizadas para la minería SHA-256.

Segmentación

Ideas clave

El informe cubre las siguientes ideas clave:

• Micro indicadores económicos
• Conductores, restricciones, tendencias y oportunidades
• Estrategias comerciales adoptadas por jugadores clave
• Impacto de la IA generativa en el mercado de tarjetas de acelerador
• Análisis FODA consolidado de jugadores clave

Análisis por tipo de procesador

Según el tipo de procesador, el mercado se fragmenta en CPU, GPU, matriz de compuerta programable de campo (FPGA) y circuito integrado específico de aplicación (ASIAC).

El segmento de GPU domina debido a sus excelentes capacidades de procesamiento paralelo, es adecuado para aplicaciones en IA, aprendizaje automático y computación de alto rendimiento. Las GPU se han convertido en la opción preferida para tareas de datos pesados ​​en campos como IA y aprendizaje profundo debido a su capacidad para manejar cargas de trabajo paralelas extensas. Aunque las CPU siguen siendo la opción más común para las tareas de computación general y se prefieren los FPGA y los ASIC para funciones específicas, las GPU se han convertido en la mejor opción en el mercado debido a su flexibilidad y escalabilidad. Además, las innovaciones recientes en la industria apoyan esta tendencia. Por ejemplo,

• En 2023, AMD lanzó su acelerador instinto MI300X AI, una potente GPU diseñada para cargas de trabajo AI y HPC. Con 192 GB de memoria HBM3 y un ancho de banda de memoria de 5.3 TB/s, el MI300X está construido para manejar tareas exigentes de entrenamiento e inferencia de IA.

Análisis por tipo de acelerador

Según el tipo de acelerador, el mercado se fragmenta en el acelerador de nubes y el acelerador informático de alto rendimiento.

El segmento de acelerador de nube domina el mercado debido a la creciente demanda de servicios basados ​​en la nube que requieren una alta potencia computacional para tareas como la IA y el aprendizaje automático. Los aceleradores de la nube ofrecen a las empresas la capacidad de procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos sin la necesidad de costosos hardware local, debido a sus capacidades de procesamiento escalables y bajo demanda. Con el creciente número de empresas que migran sus operaciones a la nube y buscan soluciones efectivas y adaptables de procesamiento de datos, la demanda de aceleradores de la nube ha aumentado, lo que las convierte en un factor crucial en el mercado. El uso creciente de IA en diferentes sectores y mejoras en la infraestructura en la nube está impulsando la necesidad de soluciones de computación en la nube más avanzadas y efectivas. Por ejemplo,

• En 2024,AMD e IBM se asociaron para implementar los aceleradores Instinct MI300X como un servicio en IBM Cloud para aumentar la aceleración de la nube para los modelos AI y la computación de alto rendimiento. Esta colaboración tiene como objetivo mejorar el rendimiento y la eficiencia energética, lo que respalda la inferencia Watsonx AI y Red Hat Linux AI de IBM.

Análisis por aplicación

Según la aplicación, el mercado se subdivide en el aprendizaje automático, el procesamiento de videos e imágenes, el análisis de datos y otros (informática financiera).

El segmento de aprendizaje automático domina el mercado de tarjetas de acelerador, ya que requiere una inmensa potencia computacional para entrenar e inferir modelos grandes y complejos, que los aceleradores como las GPU son únicamente adecuados. La creciente necesidad de un hardware fuerte para procesar de manera rápida y eficiente grandes cantidades de datos en diversas industrias, como la atención médica y las finanzas, es el resultado de la creciente demanda de inteligencia artificial (IA).

Las GPU, especialmente las diseñadas para el aprendizaje automático, ofrecen la potencia de procesamiento paralela necesaria para acelerar estos cálculos. Además, el reciente lanzamiento de productos en la industria respalda esta tendencia. Por ejemplo,

• En 2024,Cloudera lanzó aceleradores para proyectos de aprendizaje automático (AMP) para acelerar las implementaciones de IA. Estas soluciones previas a la fuente abierta, con herramientas como el estudio y el trapo con gráfico de conocimiento, permiten la adopción rápida de IA y maximizan el valor de los datos. Cloudera los mostró en Evolve24 en Dubai, destacando su impacto en acelerar los proyectos de IA y mejorar la productividad.

Análisis regional

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Basado en la región, el mercado se ha estudiado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América del Sur y Oriente Medio y África.

América del Norte posee una participación mayoritaria en el mercado de tarjetas de aceleradores. La región es donde se encuentran compañías tecnológicas líderes como NVIDIA, AMD e Intel, que lideran el camino en los avances de tecnología de tarjetas de aceleradores, especialmente para la IA, el aprendizaje automático y la computación de alto rendimiento. Además, existe una necesidad significativa de IA y soluciones basadas en datos en diversas industrias, como la atención médica, las finanzas y el automóvil en América del Norte, lo que lleva a un aumento en el uso de tarjetas de aceleradores para un procesamiento de datos más rápido. Además, el dominio de América del Norte en el mercado está respaldado por una robusta adopción empresarial, investigación académica e innovaciones recientes. Por ejemplo,

• En 2024, IBM dio a conocer el acelerador Spyre en Hot Chips 2024, aumentando las capacidades de IA de IBM Z con 32 núcleos y agrupación de tarjetas PCIe. Permite tareas de IA generativas eficientes, detección de fraude y modelo de IA local, al tiempo que garantiza soluciones de IA empresariales seguras y escalables.

Europa posee la segunda mayor participación en el mercado de tarjetas de aceleradores, impulsada por importantes inversiones en investigación de IA y transformación digital en las industrias clave. Alemania, Francia y el Reino Unido están a la vanguardia, con industrias como automotriz, atención médica y financiamiento cada vez más recurriendo a la tecnología de IA. Las industrias que luchan por el progreso en áreas como la conducción autónoma, la fabricación inteligente y la medicina de precisión tienen una fuerte demanda de tarjetas de aceleradores. Además, el énfasis de Europa en la sostenibilidad y la innovación, junto con los programas respaldados por el gobierno que promueven la utilización de la IA, aumenta la demanda de soluciones informáticas efectivas, destacando la importancia de las tarjetas de aceleradores en el avance de la tecnología de la región.

Asia Pacific posee la tercera mayor participación en el mercado mundial de tarjetas de aceleradores, impulsado por los rápidos avances tecnológicos de la región y la fuerte presencia de los principales fabricantes de semiconductores, como Japón, Corea del Sur y Taiwán. El aumento en el uso de tecnologías de IA en sectores como electrónica, comercio electrónico y telecomunicaciones está sintiendo la necesidad de tarjetas de aceleradores. Además, China e India están realizando importantes inversiones en proyectos de IA, enfocándose específicamente en áreas como la fabricación, la fintech y la atención médica, lo que está aumentando la demanda de soluciones informáticas avanzadas. El creciente énfasis en la digitalización e innovación en los mercados en desarrollo en la región de Asia-Pacífico lo posiciona como un jugador crucial en el mercado de tarjetas de aceleradores. Por ejemplo,

• En 2023, Intel lanzó la tarjeta de acelerador de aprendizaje profundo Habana Gaudi 2 para el mercado chino, con 24 núcleos de procesamiento de tensor, memoria HBM2E de 96 GB y ancho de banda de 2.4tb/s. A la medida de las regulaciones locales, admite modelos de IA a gran escala, que ofrece un mejor rendimiento y una eficiencia de rentabilidad. Los productos del servidor que usan Gaudi 2 se esperan de Inspur, H3C y Xfusion.

Jugadores clave cubiertos

El mercado global de tarjetas de acelerador está fragmentado con la presencia de un gran número de grupos y proveedores independientes. En los EE. UU., Los 5 mejores jugadores representan alrededor del 28% del mercado.

El informe incluye los perfiles de los siguientes jugadores clave:

• Alphabet Inc (EE. UU.)
• AMD (EE. UU.)
• Achronix Semiconductor Corporation (EE. UU.)
• Dell Technologies (EE. UU.)
• Hewlett Packard Enterprise (EE. UU.)
• IBM (EE. UU.)
• Intel (EE. UU.)
• Nvidia (EE. UU.)
• Qualcomm (EE. UU.)

Desarrollos clave de la industria

• En 2024, AMD lanzó la tarjeta Acelerator Alveo UL3422, una solución delgada y rentable optimizada para el comercio electrónico de latencia ultra baja. Impulsado por el AMD Virtex UltraScale+ FPGA, logra el rendimiento líder en el comercio de la industria con una latencia inferior a 3NS, que atiende a empresas comerciales de todos los tamaños.

• En 2024, PowerEdge XE9680 de Dell integra la tarjeta Acelerator Intel Gaudi 3 AI, que ofrece computación AI de alto rendimiento rentable. Ofreciendo hasta 1.8 veces un mejor rendimiento de calcular y velocidades de entrenamiento/inferencia más rápidas, aprovecha la red de Ethernet por escalabilidad y asequibilidad.