Marché du matériel d’intelligence artificielle Taille et part 2025 – 2034

Taille du marché du matériel d’IA

La taille du marché mondial du matériel d’IA était estimée à 59,3 milliards de dollars (USD) en 2024. Le marché devrait progresser de 66,8 milliards de dollars (USD) en 2025 à 296,3 milliards de dollars (USD) en 2034, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 18 %.
 

• Le développement d’applications telles que ChatGPT et DALL·E a accru la demande de matériel d’IA spécialisé à un rythme auparavant imprévisible. Ces applications, ainsi que d’autres applications similaires, nécessitent des capacités élevées de traitement informatique, ce qui stimule les investissements dans les GPU, les TPU, Brainded AI et même les ASIC. Cette évolution stimule davantage les ventes de puces d’IA, de centres de données et le développement de matériel conçu pour répondre aux besoins des applications d’IA de nouvelle génération.
   
• Les entreprises et les fabricants d’équipements d’origine (OEM) utilisent l’IA en périphérie sur des appareils IoT de qualité industrielle, des smartphones et même au niveau des terminaux afin d’identifier les sources de latence et de permettre une prise de décision en temps réel. Par exemple, en octobre 2023, Qualcomm a présenté la plateforme Snapdragon 8 Gen 3, dotée d’un moteur d’IA capable de traiter sur l’appareil les grands modèles de langage Llama 2 et Whisper, sans solliciter le cloud.
   
• En 2019, le secteur du matériel d’IA était émergent, porté par les besoins en GPU des centres de données et des travaux universitaires. Le segment des centres de données de NVIDIA, qui comprend des GPU d’IA tels que le Tesla V100, a généré un chiffre d’affaires de 2,98 milliards de dollars (USD) en 2019, contre 1,93 milliard de dollars (USD) en 2018.
   
• La pandémie de COVID-19 a entraîné une évolution intégrée de la stratégie d’infrastructure des entreprises, sous l’effet de l’accélération de l’intégration de l’IA et de la migration vers le cloud. Cette évolution a rapidement transformé les besoins des centres de données et des environnements en périphérie, ce qui a accru la demande de mémoires et de jeux de puces optimisés pour l’IA. En 2024, la quasi-totalité des déploiements matériels était compatible avec l’IA, grâce aux investissements des acteurs de l’hyperscale et à l’expansion des collaborations au sein de l’écosystème.
   
• L’utilisation de l’intelligence artificielle transforme des domaines tels que le diagnostic, l’imagerie et la génomique, ainsi que le secteur pharmaceutique. Ces domaines nécessitent un matériel sophistiqué offrant des capacités élevées de traitement et de stockage. Par exemple, en mars 2025, Subtle Medical utilisera les derniers GPU et systèmes DGX de NVIDIA pour la technologie GenAI, améliorant considérablement l’imagerie médicale. Actuellement, leurs examens IRM, CT et TEP à très faible dose ont réduit l’exposition aux rayonnements de 75 %, multiplié la vitesse des examens par cinq et amélioré la visibilité des lésions.
   
• L’Amérique du Nord domine le marché du matériel d’IA. Open AI et Microsoft ont tous deux annoncé un projet de superinformatique d’IA en plusieurs phases pour des campus américains, dont l’achèvement est prévu en trois phases. La phase 3 est active et un déploiement « Stargate » de 100 milliards de dollars est prévu d’ici 2028. Cette collaboration comprend des centres de données financés par Microsoft et équipés de puces d’IA NVIDIA GB200 « Blackwell », qui seront utilisées pour l’entraînement de grands modèles de langage, renforçant ainsi la position dominante de l’Amérique du Nord dans les infrastructures de calcul et la suprématie régionale en matière d’IA.
   
• L’Asie-Pacifique est la région qui connaît la croissance la plus rapide, portée par les programmes nationaux en faveur de l’IA, les initiatives d’autosuffisance dans le secteur des semi-conducteurs et l’augmentation des besoins en informatique de périphérie. La Chine, l’Inde et la Corée du Sud investissent dans la conception et la production de puces d’IA. À titre d’exemple, l’Inde a approuvé son India AI Mission en 2024, ce qui accroît les dépenses du pays d’environ 1,24 milliard de dollars (USD) sur cinq ans pour développer les infrastructures de semi-conducteurs et renforcer les ambitions de son économie numérique.

Tendances du marché du matériel d’IA

• Le passage des GPU polyvalents aux NPU et aux ASIC conçus pour des fonctions spécifiques telles que le traitement automatique du langage naturel, la reconnaissance d’images et l’entraînement redéfinit les stratégies en matière de matériel d’IA. Cette tendance a débuté en 2021 avec les TPU de Google, les solutions Trainium/Inferentia d’Amazon et les Neural Engines d’Apple, tous motivés par la nécessité de disposer d’alternatives performantes, économes en énergie et offrant une plus grande flexibilité vis-à-vis des fournisseurs. Elle permet une meilleure intégration entre les logiciels et le matériel, renforçant ainsi la sécurité des systèmes. La plupart des leaders technologiques du secteur devraient s’orienter vers un écosystème de silicium propriétaire d’ici 2026, ce qui devrait en faire la norme du secteur.
   
• Dans leur quête d’indépendance vis-à-vis du silicium, les entreprises commencent à se heurter à des retards de développement et à des problèmes de mise à l’échelle, ce qui met désormais davantage en évidence la complexité de la conception d’accélérateurs d’IA personnalisés. Cette situation a été illustrée en juin 2025, lorsque Microsoft a reporté de six mois la production de sa puce d’IA personnalisée « Maia ». Cette tendance a débuté fin 2023, les acteurs de l’hyperscale cherchant à réduire leur dépendance à NVIDIA. Malgré les revers de conception, cette initiative devrait gagner en traction opérationnelle d’ici 2027, ce qui permettrait de diversifier la chaîne d’approvisionnement en puces et de mettre en place un traitement spécifique aux tâches dans les environnements cloud et en périphérie.
   
• Le besoin actuel et croissant de circuits plus compacts, tels que les puces à faible consommation d’énergie capables de traiter les données là où elles sont collectées et de prendre des décisions en temps réel. Ce besoin a été soutenu par Qualcomm, NVIDIA et Intel. En outre, les véhicules autonomes, les drones et les applications industrielles de l’IoT l’ont alimenté au début de 2022. Des tâches telles que le traitement des données en périphérie améliorent la confidentialité, réduisent la latence et sont essentielles à des secteurs comme la santé et l’industrie manufacturière. Cette tendance devrait donc s’accélérer sur les marchés émergents d’ici 2026, à mesure que les infrastructures de périphérie se développent dans les environnements caractérisés par une faible bande passante.
   
• L’intégration de mémoires à large bande passante (HBM) dans le matériel d’IA s’impose comme un élément clé pour gérer l’entraînement et l’inférence de modèles d’IA à grande échelle. Cette tendance a débuté à la mi-2022, lorsque des fabricants de puces tels que SK Hynix, Samsung et Micron ont accéléré le développement de la HBM3 et d’architectures de mémoire de nouvelle génération afin de prendre en charge les GPU et les accélérateurs d’IA. Portée par les besoins intensifs en mémoire de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLM), cette tendance améliore la vitesse de traitement, réduit les goulets d’étranglement et favorise le parallélisme. Elle devrait se généraliser d’ici 2025 et permettre l’exécution de charges de travail d’IA avancées dans les centres de données cloud, HPC et de périphérie.
   

Analyse du marché du matériel d’IA

Comprendre les tendances clés du marché

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Selon le processeur, le marché du matériel d’IA est segmenté en unités de traitement graphique, unités centrales de traitement, unités de traitement tensoriel, circuits intégrés spécifiques à une application, réseaux de portes programmables et unités de traitement neuronal. Le segment des unités de traitement graphique détenait une part de marché d’environ 39 % en 2024 et devrait progresser à un taux de croissance annuel composé (TCAC) supérieur à 18 % de 2025 à 2034.
 

• Les avancées dans les technologies d’IA, notamment dans les systèmes d’automatisation pilotés par l’IA, sont considérables et gagnent en popularité. Grâce à leurs capacités inégalées en matière de traitement parallèle, de calcul, de bande passante mémoire ainsi que d’entraînement et d’inférence de modèles à grande échelle, les GPU ne sont pas seulement les leaders du secteur : ils dominent le marché du matériel d’IA destiné au cloud dans les secteurs des entreprises et de la recherche.
   
• Les unités de traitement neuronal affichent un taux de croissance annuel composé (TCAC) supérieur à 19 %, la forte hausse des besoins en intelligence artificielle (IA) embarquée et en processus d’inférence économes en énergie constituant le principal facteur à l’origine de cette évolution. L’adoption reste actuellement limitée par la complexité de l’intégration et les architectures propres à chaque fournisseur. Étant donné que les plateformes matérielles d’IA contemporaines intègrent de plus en plus des NPU avec des CPU et des GPU pour exécuter l’IA en temps réel sur les appareils en périphérie, les écosystèmes mobiles, automobiles et de l’Internet des objets bénéficient d’applications à faible latence et à faible consommation d’énergie ne nécessitant pas de ressources infonuagiques.
   
• Avec l’essor des applications pilotées par l’IA dans les entreprises, l’optimisation en temps réel de l’efficacité des GPU fait l’objet d’une attention accrue. Cette évolution favorise la création de GPU optimisés pour l’inférence et conçus pour être déployés dans des serveurs en périphérie, des systèmes autonomes et des appareils intelligents, avec une taille et une consommation d’énergie réduites.
   
• En mars 2024, NVIDIA a lancé le GPU L4, désormais intégré par Google Cloud à sa plateforme Vertex AI. NVIDIA a lancé le L4 en mars 2024, affirmant qu’il pouvait exécuter des charges de travail vidéo et d’inférence d’IA avec une efficacité 120 fois supérieure à celle des CPU en périphérie et des solutions analogues d’inférence d’IA en périphérie. Le recours croissant à des GPU programmés spécifiquement pour l’inférence d’IA en temps réel a atteint un nouveau sommet.
   
• La valeur totale du marché du matériel d’IA s’élève à environ 68 %, l’inclusion des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), des unités de traitement neuronal (NPU) et des unités de traitement graphique (GPU) faisant apparaître une concentration modérée. Ces segments améliorent l’exécution de l’entraînement des grands modèles de langage ainsi que l’inférence en temps réel sur les appareils en périphérie, surpassant les CPU généralistes tout en éliminant progressivement les architectures obsolètes dans les environnements axés sur les performances.
   

Selon la mémoire et le stockage, le marché du matériel d’IA est segmenté entre la mémoire à large bande passante, la DRAM optimisée pour l’IA, la mémoire non volatile et les technologies de mémoire émergentes. Le segment de la mémoire à large bande passante détenait une part de marché de 47 % en 2024 et devrait afficher un TCAC supérieur à 19 % de 2025 à 2034.
 

• La forte demande en traitement parallèle des données avec une latence minimale pour les charges de travail d’IA avancées continue d’accroître les besoins en mémoire à large bande passante (HBM). Compte tenu du nombre croissant de cas d’utilisation des grands modèles de langage et de l’IA générative, la HBM répond aux exigences de vitesse et de capacité nécessaires à l’entraînement comme à l’inférence.
   
• Les modèles d’IA équipés de HBM peuvent récupérer les données stockées presque instantanément, ce qui améliore la réactivité des systèmes en temps réel sans ralentissement. Cette évolution influe fortement sur l’adoption des infrastructures d’entreprise. 
   
• En juillet 2025, Micron lancera la puce HBM4 de 36 Go dotée de 12 couches, destinée aux centres de données d’IA. Ce nouveau niveau d’intégration renforce la mise en œuvre de la HBM dans les accélérateurs d’IA avancés. Les nouvelles variantes de HBM sont conçues pour remédier aux goulets d’étranglement liés à la bande passante de la mémoire dans les charges de travail d’IA avancées.
   
• La DRAM optimisée pour l’IA progresse à un TCAC supérieur à 18 % et son adoption devrait augmenter considérablement grâce à sa capacité à permettre un échange rapide des données pendant les processus d’entraînement. Des leaders du secteur tels que Samsung et SK Hynix, qui fournissent aux accélérateurs d’IA et aux GPU des DRAM avancées à faible latence et à haut débit, renforcent encore ce marché.
   
• La mémoire non volatile progresse à un TCAC de 15 % en raison de sa capacité à conserver les données sans alimentation électrique. Micron et Intel poursuivent notamment leurs avancées dans ce domaine, considérant la mémoire non volatile comme essentielle au stockage persistant requis lors de l’inférence d’IA et de la prise de décision en temps réel dans les systèmes d’IA fondés sur les données, ainsi que pour la prise de décision en temps réel dans des environnements soumis à des contraintes énergétiques.
   

Selon l’application, le marché du matériel d’IA est segmenté entre les centres de données et l’informatique en nuage, l’automobile et les transports, la santé et les sciences de la vie, l’électronique grand public, l’industrie et la fabrication, les services financiers et les télécommunications. Le segment des centres de données et de l’informatique en nuage devrait progresser, porté par la demande croissante de formation de modèles d’IA à grande échelle, de calcul haute performance et d’infrastructures évolutives pour prendre en charge les charges de travail d’IA générative.
 

• Le segment des centres de données et de l’informatique en nuage domine le marché du matériel d’intelligence artificielle, les organisations construisant de nouveaux centres de données adaptés à des charges de travail spécifiques. Ces installations d’IA conçues sur mesure intègrent des GPU, des TPU et des accélérateurs d’IA propriétaires. Microsoft, Amazon, Google et d’autres leaders du secteur, qui mobilisent des fonds considérables, orientent le développement de nouvelles infrastructures afin de répondre à des charges de travail d’IA exigeantes et de grande ampleur.
   
• Par exemple, en juin 2025, avec ses puces Trainium 2 de deuxième génération, le projet Rainier d’Amazon représente un investissement de 100 milliards de dollars (USD) dans des clusters de centres de données d’IA conçus sur mesure. Il vise à prendre en charge l’entraînement de grands modèles de langage pour des clients tels qu’Anthropic et comprend des centaines de milliers de processeurs d’IA personnalisés, faisant progresser les infrastructures verticalement intégrées à l’échelle des hyperscalers et leur optimisation pour l’IA.
   
• L’intégration de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), des véhicules autonomes et de la fusion des capteurs en temps réel transforme les secteurs de l’automobile et des transports en favorisant l’adoption des technologies d’IA par les constructeurs automobiles et représente environ 16 % de la part du marché du matériel d’IA.
   
• L’adoption du matériel d’IA dans l’électronique grand public progresse rapidement, avec un TCAC d’environ 18 %. La prolifération des smartphones, des enceintes connectées et des casques de réalité augmentée ou virtuelle souligne l’importance de l’intelligence embarquée. Les capacités des NPU et des processeurs dédiés à l’IA rendent possibles l’imagerie, la traduction et la personnalisation en temps réel. À mesure que l’IA en périphérie se généralise, le secteur de l’électronique grand public reste un terrain privilégié pour la commercialisation à grande échelle de processeurs d’IA compacts et économes en énergie.
   
• Les organisations actives dans les secteurs manufacturier et industriel appliquent les technologies d’IA à la maintenance prédictive, à l’automatisation robotisée ainsi qu’au contrôle qualité. Les systèmes de vision fondés sur l’IA, associés à des dispositifs d’inférence en périphérie, optimisent la productivité et réduisent les temps d’arrêt sur les chaînes de production. La croissance est portée par l’adoption des usines intelligentes, de l’Industrie 4.0 et par la demande croissante de matériel d’IA robuste, fonctionnant en temps réel et conçu pour les environnements industriels difficiles.
   

Selon le mode de déploiement, le marché du matériel d’IA est segmenté entre le matériel d’IA basé sur le cloud et l’infrastructure d’IA sur site. Le segment du matériel d’IA basé sur le cloud devrait progresser grâce à sa capacité à fournir une infrastructure d’IA flexible, sécurisée et économique.
 

• Le segment du matériel d’IA basé sur le cloud domine le marché du matériel d’intelligence artificielle (IA). L’intégration de puces d’IA telles que les TPU de Google, les circuits logiques Trainium d’AWS et Athena de Microsoft a permis de prendre en charge l’entraînement de modèles à grande échelle. La fourniture de capacités de calcul pour l’IA devient de plus en plus économique et rapide grâce à des processus rationalisés et perfectionnés au fil des ans.
   
• Par exemple, en mai 2024, le TPU v5e de Google Cloud est présenté comme l’unique solution capable de prendre en charge des charges de travail d’IA générative évolutives et aide les entreprises clientes à réduire de 50 % leurs coûts d’entraînement.
   
• Il était prévu qu’en 2024, les infrastructures cloud auraient suffisamment progressé pour gérer les charges de travail considérables nécessaires aux outils de génération d’IA hautement efficaces tels que Chat GPT, Bard et Claude. Les entreprises pourraient réduire leurs dépenses d’infrastructure grâce à des logiciels sophistiqués et évolutifs, ainsi qu’à des systèmes d’IA générative sophistiqués utilisant le cloud.
   
• Par exemple, en mars 2025, AWS a récemment lancé les instances G6e EC2 équipées de processeurs graphiques NVIDIA L40S. Ces instances sont destinées au déploiement local de grands modèles de langage (LLM) et à la production cloud d’images, de contenus audio et de vidéos générés par des LLM. Ces LLM sont conçus pour les applications d’IA générative, illustrant l’orientation que le secteur du cloud entend prendre — vers des infrastructures davantage personnalisées afin de soutenir les progrès continus des technologies d’intelligence artificielle.
   
• Les infrastructures d’IA sur site détiennent environ 32 % du marché du matériel d’IA, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) d’environ 15 %. Cette tendance est particulièrement utile aux entreprises qui gèrent des données critiques nécessitant un traitement à faible latence. Elle permet un meilleur contrôle, ainsi qu’une protection accrue des données et une personnalisation des charges de travail d’IA dans des secteurs tels que la santé, la défense et la finance. Elle renforce également les systèmes d’IA hybrides et devrait se développer parallèlement à l’utilisation des infrastructures edge et des clouds privés.
   

En savoir plus sur les principaux segments façonnant ce marché

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Les États-Unis dominaient le marché nord-américain du matériel d’IA, avec environ 91 % de parts de marché et un chiffre d’affaires de 19,8 milliards de dollars (USD) en 2024.

• Les États-Unis détenaient une part substantielle du marché du matériel d’IA grâce à leur avance inégalée en matière d’innovation, de chaîne d’approvisionnement et d’infrastructures, renforçant ainsi leur leadership dans les technologies fondamentales de l’IA.
   
• Les principales entreprises américaines, telles que NVIDIA, AMD, Intel et Qualcomm, sont les principaux fabricants de matériel d’IA. Elles détiennent une part dominante du marché des processeurs graphiques, des accélérateurs d’IA et des puces personnalisées du secteur. En 2024, les entreprises américaines ont continué à lancer des processeurs avancés conçus pour l’entraînement de grands modèles de langage et l’inférence en temps réel.
   
• Le marché canadien du matériel d’IA progresse, avec un TCAC de 22 %, grâce aux politiques nationales en matière d’IA, aux programmes de recherche et développement financés par le gouvernement et aux collaborations actives entre les universités et le secteur privé. Les secteurs de la santé et de l’énergie s’intéressent à l’IA edge et ont besoin de matériel à faible consommation d’énergie axé sur la protection des données. Le Canada devient également de plus en plus un pôle de croissance des infrastructures d’IA grâce à des initiatives telles que la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle.
   
• L’adoption de l’IA dans les secteurs de la santé, de la finance, de la vente au détail, de l’automobile et de la fabrication s’est accélérée aux États-Unis en 2024. Cette évolution a créé de nouveaux défis en matière d’analyse des données, d’automatisation et de calcul. 
   
• Par exemple, en janvier 2025, NVIDIA s’est associée à GE healthcare pour déployer des systèmes d’imagerie médicale alimentés par des processeurs graphiques Blackwell, améliorant les diagnostics tout en réduisant les coûts. Cette initiative démontre à quel point la puissance de calcul est essentielle pour stimuler la demande dans les secteurs stratégiques.
   

Le marché européen du matériel d’IA devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.
 

• L’Europe détient la troisième plus grande part du marché du matériel d’IA, avec un taux de croissance annuel de 17,2 %. Cette progression est alimentée par le besoin d’infrastructures d’IA souveraines, de localiser les données et de mettre en œuvre l’IA dans différents secteurs. Les politiques soutenues par l’UE, telles que l’IPCEI sur les semi-conducteurs et Horizon Europe, accélèrent l’utilisation des puces d’IA dans des écosystèmes variés, notamment dans les domaines public et industriel, comme l’automobile et la santé.
   
• Le secteur allemand du matériel pour semi-conducteurs d’IA occupe une position de premier plan en Europe, porté par la stratégie du pays en matière de quatrième révolution industrielle et renforcé par les investissements publics dans les semi-conducteurs dédiés à l’IA. Outre l’engagement de plus de 1,6 milliard d’euros du Fonds allemand pour l’avenir en faveur des technologies de l’IA et des semi-conducteurs, les autres domaines ayant bénéficié de dépenses consacrées aux microprocesseurs comprennent notamment les microprocesseurs automobiles multicouches avancés, la robotique, l’automatisation industrielle et d’autres secteurs.
   
• Le Royaume-Uni s’impose comme un pôle d’innovations dans la conception des semi-conducteurs, porté par sa stratégie nationale en matière d’IA, dotée d’un milliard de livres sterling, ainsi que par ses investissements dans d’autres centres de recherche sur l’IA, tels que le pôle de semi-conducteurs de Bristol & Bath. Le Royaume-Uni se concentre sur les infrastructures informatiques souveraines ainsi que sur l’IA quantique, ce qui stimule la demande de processeurs hautes performances et de puces mémoire dans les secteurs de la finance, de la défense et des sciences de la vie.
   
• L’Italie développe ses capacités en matière de matériel pour l’IA, soutenue par les fonds européens de relance et par des initiatives telles que le Plan national pour la transition numérique. Face à l’intérêt croissant pour les applications de l’IA dans la production intelligente, l’automobile et l’administration publique, l’Italie accélère l’adoption des dispositifs d’IA en périphérie et investit dans la recherche et le développement régionaux dans le domaine des semi-conducteurs afin de stimuler l’innovation nationale.
   

Le marché du matériel pour l’IA en Chine devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.
 

• La région Asie-Pacifique représentait plus de 24 % du marché du matériel pour l’IA en 2024 et constitue la région affichant la croissance la plus rapide, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) d’environ 20 %. Cette croissance est portée par des stratégies nationales ambitieuses en matière d’IA, l’augmentation de la demande en informatique en périphérie et d’importants investissements en faveur de l’autonomie dans le domaine des semi-conducteurs.
   
• L’Inde se positionne stratégiquement comme un centre asiatique du matériel pour l’IA grâce à la mission India AI (2024) et à de nouvelles politiques de subvention des semi-conducteurs. L’Inde a désormais affecté plus de 1,24 milliard de dollars à ses infrastructures d’IA et prévoit de développer la conception nationale de puces, de favoriser les coalitions de recherche et développement public-privé et de subventionner l’IA en périphérie dans les secteurs de la santé, de l’agriculture et des technologies financières.
   
• Le Vietnam gagne du terrain dans le paysage du matériel pour l’IA, soutenu par les objectifs nationaux de transformation numérique et par des partenariats avec des entreprises mondiales de semi-conducteurs. Les investissements dans les zones de recherche et développement consacrées à l’IA et dans les initiatives de villes intelligentes accélèrent l’adoption de puces d’IA en périphérie pour la sécurité publique, la gestion du trafic et l’Internet industriel des objets, faisant du Vietnam une base en forte croissance pour les infrastructures intégrant l’IA.
   
• Les marchés chinois et japonais du matériel pour l’IA répondent à des finalités différentes. La Chine accroît ses investissements dans les infrastructures et la fabrication de puces d’IA, tandis que le Japon privilégie la robotique et l’IA en périphérie pour la prise en charge des personnes âgées et l’automatisation industrielle. Les deux pays accordent une grande importance aux systèmes autonomes et à l’analyse en temps réel, qui nécessitent un matériel pour l’IA sécurisé et hautes performances.
   
• Les marchés émergents tels que l’Indonésie, le Vietnam et les Philippines alimentent la croissance régionale du marché du matériel pour l’IA, portée par la progression de la pénétration des smartphones, la numérisation soutenue par les pouvoirs publics et le déploiement croissant de l’IA en périphérie dans les secteurs de la santé, de l’agriculture et de la logistique. Les solutions matérielles économes en énergie, économiques et adaptables aux environnements à connectivité limitée sont bien positionnées pour combler les déficits d’infrastructures dans ces économies à fort potentiel et encore insuffisamment desservies.
   

Le marché du matériel pour l’IA au Brésil devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.
 

• L’Amérique latine affiche un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 15,6 % sur le marché du matériel pour l’IA, portée par l’extension de la numérisation urbaine, les projets de villes intelligentes et l’adoption de l’IA dans les services publics et le secteur manufacturier.
   
• Le Brésil mobilise des ressources afin d’adapter ses infrastructures à l’expansion des services cloud et à la construction de nouveaux centres de données. Les acteurs stratégiques mondiaux et locaux du cloud établissent des installations à São Paulo en raison de la demande accrue des entreprises pour des capacités de calcul dédiées à l’IA. Ces installations nécessitent des GPU, des TPU et des accélérateurs de pointe pour l’apprentissage automatique, l’analyse de données et les offres d’IA en tant que service.
   
• Le Mexique et la Colombie figurent parmi les pays qui adoptent le plus activement le matériel d’IA en Amérique latine, sous l’impulsion de projets de villes intelligentes, de l’automatisation industrielle et de la numérisation du secteur public. En Colombie, les avancées de l’IA appliquée à la santé et à la logistique sont soutenues par des partenariats public-privé et des initiatives gouvernementales, tandis que le Mexique se concentre sur les tendances émergentes de l’IA appliquée à la surveillance et à la mobilité, en raison de sa proximité avec les usines américaines de fabrication de puces.
   
• L’Argentine, le Chili et le Pérou constituent de nouveaux pôles d’adoption du matériel d’IA, stimulée par des initiatives universitaires dans les domaines de l’agriculture régionale avancée et du développement des infrastructures. L’expertise universitaire de l’Argentine contribue à la miniaturisation des dispositifs d’IA. Les secteurs chiliens des mines et des énergies renouvelables intègrent des puces d’IA en périphérie de réseau. Le Pérou se concentre sur du matériel peu énergivore conçu en priorité pour les appareils mobiles, destiné aux régions isolées et mal desservies.
   

Le marché du matériel d’IA en Arabie saoudite devrait connaître une croissance notable et prometteuse de 2025 à 2034.
 

• La région MEA représentait 7 % du marché mondial du matériel d’IA en 2024. Cette part témoigne des progrès constants réalisés grâce aux politiques nationales en matière d’IA, aux initiatives de villes intelligentes et aux projets d’« infrastructure intelligente » dans les pays du Golfe. Les puces d’IA et les centres de données hyperscale des Émirats arabes unis et de l’Arabie saoudite contribuent au développement du marché des infrastructures d’IA dans la région MEA, tandis que certaines régions d’Afrique continuent de pâtir d’infrastructures obsolètes qui ralentissent l’adoption du matériel d’IA à plus grande échelle.
   
• Les Émirats arabes unis sont à l’avant-garde du secteur du matériel d’IA dans la région MEA, grâce à leur stratégie en matière d’intelligence artificielle à l’horizon 2031, à leurs investissements dans une infrastructure informatique souveraine et aux initiatives de ville intelligente de Dubaï. Les Émirats arabes unis cherchent à déployer des technologies de puces optimisées pour l’IA dans les domaines de la santé, de l’énergie et des services publics, ce qui ferait du pays un pôle central des infrastructures et de l’innovation de pointe en matière d’IA dans la région.
   
• Des opportunités émergent au Nigeria, au Kenya et en Égypte, qui développent le matériel d’IA dans le cadre de leurs programmes nationaux de transformation numérique et bénéficient d’un environnement entrepreneurial favorable. En outre, ces pays s’intéressent également aux dispositifs d’IA en périphérie de réseau à faible consommation et aux infrastructures informatiques localisées pour l’agriculture, l’éducation et la santé.
   
• Des opportunités stratégiques émergent au Nigeria, au Kenya et en Égypte, qui mettent en place des activités de développement du matériel d’IA, sous l’impulsion de leurs programmes nationaux de transformation numérique et d’un climat entrepreneurial favorable. En outre, ces pays se concentrent également sur les dispositifs en périphérie de réseau à faible consommation et sur les infrastructures informatiques localisées dans les domaines de l’agriculture, de l’éducation et de la santé.
   
• Au Kenya, par exemple, Apollo Agriculture utilise des images satellite et une technologie d’intelligence artificielle périphérique peu énergivore pour fournir des conseils en matière d’agriculture de précision aux petits exploitants agricoles, augmentant ainsi les rendements grâce à des recommandations en temps réel concernant les semis et l’entretien planifié des cultures.
   

Part de marché du matériel d’IA

Les sept principales entreprises du secteur du matériel d’IA — NVIDIA, Microsoft, Qualcomm Technologies, Amazon Web Services (AWS), Intel, Advanced Micro Devices et Apple — représentaient environ 83 % du marché en 2024.
 

• NVIDIA a été la première entreprise à proposer des GPU, désormais essentiels à l’entraînement des modèles d’IA dans les centres de données et pour l’informatique en périphérie. Sa plateforme CUDA, associée aux systèmes DGX, joue un rôle déterminant dans l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’IA générative. NVIDIA développe également des infrastructures d’IA et des logiciels de mise en réseau. Avec près de 50 % du marché mondial des puces d’IA, NVIDIA est un acteur essentiel des grands modèles de langage (LLM) et des infrastructures d’IA dans le monde entier.
   
• Microsoft investit massivement dans l’optimisation de l’IA, notamment depuis le lancement de sa plateforme cloud Azure, qui intègre les GPU NVIDIA, ainsi que des puces d’IA personnalisées telles qu’Azure Maia. En collaboration avec Open AI, Microsoft prévoit d’intégrer des fonctionnalités d’IA de nouvelle génération à Microsoft 365 et à Copilot, un assistant universel.
   
• Qualcomm se distingue comme l’un des principaux fournisseurs de matériel d’IA pour les appareils mobiles et périphériques. Ses plateformes snapdragon intègrent l’IA aux smartphones, aux appareils portables et aux technologies automobiles grâce à des unités de traitement neuronal. Qualcomm AI Engine permet l’inférence directement sur l’appareil pour les tâches de vision, de reconnaissance vocale et de prédiction au moyen de technologies d’IA. L’entreprise développe également des solutions d’IA pour l’Internet des objets et la robotique.
   
• Parmi les principaux fournisseurs d’infrastructures d’IA cloud, AWS propose ses propres puces d’IA, Trainium et Inferentia, destinées respectivement à l’entraînement et à l’inférence des modèles. Ces puces sont utilisées dans les centres de données AWS pour prendre en charge Sage Maker, Bedrock et d’autres applications d’IA générative. AWS prend également en charge les GPU NVIDIA et AMD. Pour rester un fournisseur cloud d’IA fondamental, AWS renforce sa position en développant ses infrastructures mondiales et son offre matérielle afin de répondre à la demande croissante d’IA dans le cloud ainsi qu’aux besoins d’innovation des entreprises et des start-up.
   
• Intel compte depuis longtemps parmi les principaux acteurs du secteur du matériel informatique. L’entreprise propose non seulement des produits optimisés pour l’IA, tels que les processeurs Xeon, les accélérateurs d’IA Habana Labs Gaudi et les FPGA, mais se concentre également sur les solutions d’IA cloud et en périphérie destinées aux secteurs de la santé, de l’automatisation industrielle et des centres de données. La société accorde une grande importance aux piles logicielles pour l’IA ainsi qu’aux plateformes ouvertes telles qu’Open VINO. Grâce à la poursuite de ses investissements en recherche et développement dans l’informatique neuromorphique et les puces d’IA évolutives, Intel espère devancer ses concurrents en fournissant des solutions intégrées pour l’inférence et l’entraînement dans différents secteurs.
   
• AMD propose des GPU hautes performances de la série Instinct pour les centres de données et les charges de travail d’IA. L’entreprise fait face à la concurrence, mais ses puces MI300 et MI350, dont la commercialisation est prochaine, devraient lui permettre de réduire l’emprise de NVIDIA sur l’entraînement des grands modèles. AMD se tourne également vers les systèmes d’IA en racks complets et acquiert des entreprises telles que Pensando et Eno semi afin de poursuivre le développement de l’IA et de la photonique sur silicium.
   
• Apple intègre des capacités d’IA à ses composants en silicium conçus en interne, notamment le Neural Engine intégré aux puces des séries A et M. Ces composants permettent le fonctionnement de Face ID, de Siri, de l’amélioration des photos et des algorithmes d’apprentissage automatique exécutés directement sur l’appareil. Apple atteint des niveaux élevés de confidentialité et de performance grâce au traitement local de l’IA.
   

Entreprises du marché du matériel d’IA

Les principaux acteurs du secteur du matériel d’IA sont :

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Samsung Electronics
   
• AMD a lancé une nouvelle gamme d’accélérateurs et de systèmes en racks complets baptisée Instinct MI350, destinée au calcul haute performance pour l’IA dans les centres de données. NVIDIA a également présenté sa puissante architecture de GPU Blackwell et dévoilé le projet GROOT, une technologie de pointe pour l’informatique personnelle dédiée à l’IA. AWS a lancé de nouvelles puces avec Trainium et Inferentia, permettant une mise à l’échelle avancée et économique de l’entraînement et de l’inférence des modèles d’IA dans le cloud. 
   
• Intel a également lancé de nouvelles puces et de nouveaux processeurs d’IA Gaudi 3, améliorant l’efficacité des systèmes alimentés par l’IA au sein des entreprises. Google, de son côté, a commercialisé son propre processeur Axion et développé le TPU v5p (Ironwood) afin d’améliorer ses charges de travail internes liées à l’IA. Microsoft a lancé des appareils alimentés par l’IA équipés de puces Azure Maia 100 ainsi que des PC Copilot dotés de NPU haute puissance, pour une expérience fluide de l’IA. 
   
• Baltra, une puce serveur personnalisée, est en cours de développement pour les activités internes d’IA d’Apple, tandis que Qualcomm a lancé les processeurs Snapdragon X Elite et Cloud AI 100 Ultra, maintenant la référence du secteur en matière d’efficacité énergétique de l’IA. IBM a amélioré ses processeurs d’IA Telum II tout en préparant les puces North Pole, destinées à l’informatique d’IA ultra-efficace en périphérie et sur les mainframes.
   
• Avec le soutien de NVIDIA et d’AMD, Samsung a commencé à produire des GPU d’IA de nouvelle génération selon des procédés de fabrication de 3 nm et 4 nm, qui permettent une production de puces plus efficace sur le plan énergétique. Samsung travaille également sur une solution complète en concevant des accélérateurs d’IA et de la mémoire à large bande passante pour optimiser l’entraînement de l’IA, et a développé ses propres architectures afin d’optimiser le trafic de données sur la puce. Samsung joue désormais un double rôle de partenaire de fonderie et de contributeur technologique, favorisant l’innovation dans le matériel d’IA.
   

Actualités du secteur du matériel d’IA

• En juillet 2025, le HNSE Asia AI Hardware Battle 2025 s’est étendu au Japon, en partenariat avec de grands distributeurs afin de présenter les innovations en matière de matériel d’IA sur l’un des principaux marchés technologiques d’Asie. Le programme favorise la visibilité internationale des entreprises entrepreneuriales et stimule la croissance du matériel électronique grand public haut de gamme.
   
• En juin 2025, lancées avec la série iPhone 16, les puces A18 et A18 Pro d’Apple intègrent des Neural Engines avancés atteignant 35 TOPS, ce qui augmente jusqu’à 2× les performances d’apprentissage automatique par rapport à l’A16 Bionic. Les tâches d’IA réalisées sur l’appareil, telles que la synthèse de textes, les améliorations de Siri et l’analyse d’images, peuvent désormais être effectuées en temps réel sans compromettre la confidentialité des utilisateurs. En intégrant directement des NPU avancés dans les appareils grand public, Apple répond au besoin de rapidité et d’intelligence du marché du matériel d’IA dans les interactions avec les utilisateurs, faisant ainsi de l’intégration de matériel d’IA spécialisé un facteur de croissance essentiel dans le secteur de l’électronique.
   
• En juin 2025, les GPU Blackwell dévoilés par Nvidia, qui devraient être utilisés dans la série RTX 50 et présentés lors de la conférence GTC 2025, affichent une efficacité annoncée jusqu’à 50 fois supérieure à celle des CPU. Les améliorations apportées aux FLOPS, à la bande passante mémoire et à la consommation électrique contribuent toutes à l’efficacité énergétique. Cette initiative renforce la tendance à optimiser la conception des GPU pour les calculs d’IA à grande échelle de manière durable.
   
• En mars 2025, afin de créer des synergies avec Arm et Graph core, SoftBank a acquis Ampere, l’un des principaux fabricants de processeurs pour centres de données d’IA fondés sur l’architecture Arm. Cette acquisition renforce davantage le conglomérat de SoftBank dans le domaine de l’informatique d’IA.
   

Le rapport d’étude du marché du matériel d’IA présente une analyse approfondie du secteur avec des estimations et des prévisions en termes de revenus (milliards de dollars) et de volume (unités) de 2021 à 2034, pour les segments suivants.

Marché, par processeur

• Unité de traitement graphique (GPU)
  • Entraînement
  • Inférence
  • Périphérie
  • Centre de données
• Unité centrale de traitement (CPU)
  • Optimisé pour l’IA
  • CPU serveur avec accélération de l’IA
  • Informatique en périphérie
• Unité de traitement tensoriel (TPU)
  • Cloud
  • Périphérie
  • Conceptions personnalisées
• Circuit intégré spécifique à une application (ASIC)
  • Entraînement de l’IA
  • Inférence de l’IA
  • IA personnalisée

• Circuits logiques programmables (FPGA)
  • Optimisé pour l’IA
  • IA en périphérie
  • Plateformes informatiques reconfigurables
• Unités de traitement neuronal (NPU)
  • Smartphone
  • IA en périphérie
  • IoT

Marché, par mémoire et stockage

• Mémoire à large bande passante (HBM)
• DRAM optimisée pour l’IA
• Mémoire non volatile
• Technologies de mémoire émergentes

Marché, par application

• Centres de données et informatique en nuage 
• Automobile et transport
• Santé et sciences de la vie
• Électronique grand public
• Industrie et fabrication
• Services financiers
• Télécommunications

Marché, par mode de déploiement

• Fondé sur le cloud
• Sur site

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants :

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume-Uni
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Pays nordiques
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Japon
  • Inde
  • Corée du Sud
  • Philippines
  • Vietnam
  • ANZ
  • Singapour
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• MEA
  • Émirats arabes unis
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud