Taille du marché du matériel d' ' IA : par processeur, par mémoire et stockage, par application, par déploiement, prévisions de croissance, 2025-2034

Taille du marché du matériel AI

La taille du marché mondial du matériel AI a été estimée à 59,3 milliards de dollars en 2024. Le marché devrait passer de 66,8 milliards de dollars en 2025 à 296,3 milliards de dollars en 2034, avec un TCAC de 18 %.

• La croissance des applications telles que ChatGPT et DALL·E a augmenté la demande de matériel d'IA spécialisé à un rythme précédemment imprévu. Ces applications et d'autres comme elles nécessitent des niveaux élevés de débit computationnel qui conduit à l'investissement dans les GPU, TPU, Brainded AI et même ASIC. Cela stimule la vente de puces d'IA, de centres de données et la création de matériel conçu pour répondre aux besoins des applications d'IA next-gen.
• L'IA est utilisée par les entreprises et les OEM à la pointe sur les appareils IoT de qualité industrielle, les smartphones, et même aux terminaux pour isoler les zones de décalage et permettre la prise de décisions en temps réel. Par exemple, Qualcomm en octobre 2023 a introduit la plate-forme Snapdragon 8 Gen 3 qui dispose d'un moteur AI capable de sur le traitement des appareils des modèles de grande langue Lama 2 et Whisper sans charge nuageuse.
• En 2019, le secteur du matériel d'IA a vu le jour en raison du besoin de GPUs par les installations des centres de données et les travaux scientifiques. Le segment de centre de données de NVIDIA qui comprend des GPU AI comme la Tesla V100 a généré des revenus de USD 2,98 milliards en 2019 contre USD 1,93 milliard en 2018.
• La pandémie de COVID-19 a été témoin d'un changement intégré dans la stratégie d'infrastructure des entreprises en raison de l'accélération des intégrations d'IA et de la migration des nuages. Cela a entraîné une évolution rapide des besoins des centres de données et des environnements périphériques, ce qui a accru le besoin de mémoire et de chipsets optimisés pour l'IA. Presque tous les déploiements matériels étaient prêts à l'IA d'ici 2024 en raison des investissements des participants à hyperéchelle et de l'expansion des collaborations écosystémiques.
• L'utilisation de l'intelligence artificielle transforme des domaines tels que le diagnostic, l'imagerie et la génomique avec le secteur pharmaceutique. Ces domaines exigent du matériel sophistiqué avec des niveaux élevés de traitement et de stockage. Par exemple, en mars 2025, Subtle Medical utilisera les nouveaux GPU et systèmes DGX de NVIDIA pour la technologie GenAI, améliorant grandement l'imagerie médicale. À l'heure actuelle, leur IRM ultra-faible dose, leur CT et leur TEP ont réduit l'exposition au rayonnement de 75 %, augmenté les vitesses de balayage de cinq fois et amélioré la visibilité des lésions.
• L'Amérique du Nord est leader sur le marché du matériel d'IA, Open AI et Microsoft ont tous deux annoncé un projet de supercomputing d'IA en plusieurs phases pour les campus américains qui devrait être achevé en trois phases. Avec la phase 3 active et une construction prévue de 100 milliards de dollars d'ici 2028. Cette collaboration comprend des centres de données financés par Microsoft avec NVIDIA GB200 .Blackwell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
• L'Asie-Pacifique est la région qui connaît la croissance la plus rapide, sous l'impulsion de programmes de politique nationale en matière d'IA, de programmes autosuffisants de semi-conducteurs et d'exigences croissantes en matière de calcul de pointe. À titre d'exemple, l'Inde a approuvé sa mission Inde AI en 2024, ce qui stimule les dépenses du pays d'environ 1,24 milliard de dollars sur cinq ans en faveur de l'infrastructure semi-conducteur et de l'amélioration des ambitions du pays en matière d'économie numérique.

Tendances du marché du matériel AI

• Le passage des GPU à usage général aux NPU et aux Asics conçus pour des fonctions particulières telles que les NLP, la reconnaissance d'images et l'entraînement, redéfinit la tactique matérielle de l'IA. La tendance a commencé en 2021 avec les TPU de Google, les Trainium/Inferentia d'Amazon et les moteurs neuronaux d'Apple, tous motivés par le besoin d'alternatives performantes, performantes et flexibles pour les fournisseurs. Il permet une meilleure intégration entre logiciel et matériel, renforçant ainsi la sécurité du système. La plupart des chefs de file de l'industrie devraient passer à un écosystème de silicium propriétaire d'ici 2026, ce qui en fera la norme de l'industrie.
• La tentative d'obtenir l'indépendance du silicium, les entreprises commencent à faire face à des problèmes de développement et d'évolutivité, ce qui rend la complexité de la conception d'accélérateurs AI personnalisés plus évidente. Cela a été illustré en juin 2025 lorsque Microsoft a repoussé de six mois la production de sa puce AI personnalisée. Cette tendance a commencé à la fin de 2023, car les hyperscales visaient à réduire la dépendance à NVIDIA. Bien qu'il y ait des obstacles à la conception, cette initiative anticipe la traction opérationnelle d'ici 2027, ce qui permettrait une chaîne d'approvisionnement diversifiée en puces et un traitement spécifique aux tâches dans tout le nuage et le bord.
• Le besoin actuel et croissant de circuits plus petits, comme les puces écoénergétiques, qui peuvent traiter les données là où elles sont recueillies, avec des capacités de décision en temps réel. Ce besoin a été soutenu par Qualcomm, NVIDIA et Intel. De plus, les véhicules autonomes, les drones et les applications industrielles IoT l'ont alimenté au début de 2022. Des tâches telles que le traitement des données à la pointe améliorent la vie privée, réduisent la latence et sont vitales pour des secteurs comme les soins de santé et la fabrication. En tant que telle, la tendance est sur le point de s'accélérer dans les marchés émergents d'ici 2026, alors que les infrastructures de pointe prolifèrent dans des environnements à faible bande passante.
• L'intégration de la mémoire à large bande (HBM) dans le matériel d'IA apparaît comme un élément clé pour la gestion de la formation et de l'inférence des modèles d'IA à grande échelle. Cette tendance a commencé au milieu de 2022, comme les chipmakers comme SK Hynix, Samsung, et Micron ont accéléré le développement des architectures de mémoire HBM3 et next-gen pour soutenir les GPU et les accélérateurs d'IA. Animée par les demandes de l'IA et des LLM génériques, cette tendance accroît la vitesse de traitement, réduit les goulets d'étranglement et soutient le parallélisme. On s'attend à ce qu'il devienne courant d'ici 2025, ce qui permettra d'alimenter les charges de travail avancées en matière d'IA dans les centres de données cloud, HPC et bord.

Analyse du marché du matériel AI

Basé sur le processeur, le marché du matériel d'IA est segmenté en unités de traitement graphiques, unités centrales de traitement, unités de traitement tensor, circuits intégrés spécifiques à l'application, réseaux de portes programmables sur le terrain, unités de traitement neuronal. Les unités de traitement graphique segment détenait une part de marché d'environ 39 % en 2024 et devrait augmenter à un TCAC de plus de 18 % de 2025 à 2034.

• Les progrès dans les technologies de l'IA, en particulier dans les systèmes d'automatisation pilotés par l'IA, sont importants et gagnent en popularité. Compte tenu de leurs prouesses inégalées dans le traitement parallèle, l'informatique, la bande passante de la mémoire, ainsi que la formation et l'inférence de modèles à grande échelle, les GPU sont plus que les chefs de file de l'industrie; ils dominent le marché du matériel cloud d'intelligence artificielle tant dans les entreprises que dans les secteurs de la recherche.
• Les unités de traitement neuraux sont en croissance à un TCAC de plus de 19 %, en raison de l'augmentation du besoin d'IA sur les appareils et des processus d'inférence écoénergétique sont le principal facteur à l'origine de ce changement. L'adoption est actuellement limitée par la complexité de l'intégration et les architectures propres aux fournisseurs. Pourvu que les plateformes matérielles d'IA contemporaines intègrent de plus en plus les NPU avec les processeurs et les GPU pour l'exécution en temps réel de l'IA sur les périphériques, les écosystèmes mobiles, automobiles et IoT bénéficient d'applications à faible latence et à faible rendement énergétique qui ne nécessitent pas de ressources en nuage.
• La montée en puissance des applications basées sur l'IA dans les entreprises met davantage l'accent sur les optimisations en temps réel pour l'efficacité du GPU. Cela conduit à la création de GPU optimisés par inférence pour le déploiement au sein des serveurs de bord, des systèmes autonomes et des appareils intelligents, avec une réduction de la taille et de la consommation d'énergie.
• Par exemple, en mars 2024, NVIDIA a publié le L4 GPU, que Google Cloud a maintenant intégré dans son Altex AI. NVIDIA a publié L4 en mars 2024, affirmant qu'il a été en mesure d'exécuter des charges de travail d'inférence vidéo et AI 120× mieux que les processeurs de bord et les analogues de l'inférence AI de bord étaient. La tendance croissante vers les GPU programmées spécifiquement pour l'inférence AI en temps réel a atteint une nouvelle hauteur.
• La valeur marchande totale du matériel d'IA est d'environ 68 % avec l'inclusion de circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), d'unités de traitement neuronal (NPU) et d'unités de traitement graphique (GPU) montrant une concentration modérée. Ces segments améliorent l'exécution de la formation de grands modèles de langue ainsi que l'inférence en temps réel sur les périphériques de bord, surperformant les CPU à usage général et éliminant progressivement les architectures dépassées dans des situations centrées sur la performance.

Basé sur la mémoire et le stockage, le marché du matériel d'IA est segmenté en mémoire haute bande passante, dram optimisée par l'IA, mémoire non volatile, technologies de mémoire émergentes. Le segment de la mémoire haute bande passante détenait une part de marché de 47 % en 2024, et le segment devrait croître à un TCAC de plus de 19 % de 2025 à 2034.

• L'énorme demande de traitement parallèle de données avec une latence minimale dans les charges de travail avancées en matière d'IA continue d'augmenter le besoin de mémoire de bande passante matérielle (HBM). Compte tenu du nombre croissant de cas d'utilisation pour les grands modèles linguistiques et l'IA générative, HBM aide avec les exigences de vitesse et de capacité nécessaires pour la formation et l'inférence.
• Il existe des modèles d'IA avec HBM ont la capacité de récupérer presque instantanément les données stockées, ce qui augmente la réactivité dans les systèmes en temps réel sans décalage. Cela affecte grandement l'adoption de l'infrastructure des entreprises.
• Par exemple, en juillet 2025, Micron lancera la puce HBM4 36 Go d'une hauteur de 12 couches, destinée aux centres de données AI. Le nouveau niveau d'intégration L'implémentation de HBM dans les accélérateurs d'IA avancés. Les nouvelles variantes HBM sont conçues pour remédier aux goulets d'étranglement de la mémoire de bande passante des charges de travail avancées en matière d'IA.
• La DRAM optimisée par l'IA s'étend à un TCAC de plus de 18 %, son adoption devrait augmenter considérablement en raison de sa capacité à permettre un échange rapide de données au cours des processus de formation. Les leaders de l'industrie tels que Samsung et SK Hynix, qui fournissent des accélérateurs et des GPU à faible latence et à haute vitesse DRAM avancés, renforcent ce marché.
• Non-Volatile La mémoire augmente à un TCAC de 15% en raison de leur capacité à conserver des données sans puissance. Par exemple, Micron et Intel poursuivent des percées dans ce domaine, considérant NVM comme cruciale pour le stockage persistant nécessaire lors de l'inférence d'IA et des décisions en temps réel dans les systèmes d'IA axés sur les données et la prise de décisions en temps réel dans des environnements soumis à des contraintes de puissance.

Basé sur l'application, le marché du matériel d'IA est segmenté en datacenter et cloud computing, automobile et transport, santé et sciences de la vie, électronique grand public, industrie et fabrication, services financiers et télécommunications. On s'attend à ce que le centre de données et le segment de l'informatique en nuage augmentent, en raison de la demande croissante de formation à grande échelle sur les modèles d'IA, de l'informatique à haute performance et de l'infrastructure évolutive pour soutenir les charges de travail génératrices d'IA.

• Le data center et le segment cloud computing dominent le marché du matériel d'intelligence artificielle avec l'organisation de construire leurs nouveaux data centers adaptés à des charges de travail spécifiques. Ces installations d'IA spécialement conçues comprennent des GPU, des TPU et des accélérateurs d'IA propriétaires. Microsoft, Amazon, Google et d'autres leaders de l'industrie allouant des fonds considérables dirigent de nouveaux développements d'infrastructures pour répondre à des charges de travail à grande échelle et exigeantes.
• Par exemple, en juin 2025, avec ses puces Trainium 2 de deuxième génération, le projet Rainier d'Amazon marque un investissement de 100 milliards de dollars dans le cluster de centres de données AI spécialement construit. Il vise à soutenir la formation de grands modèles de langue pour les clients comme Anthropic et dispose de centaines de milliers de processeurs d'IA sur mesure qui déplace les étapes suivantes vers une infrastructure verticalement intégrée à hyperéchelle et une optimisation supplémentaire pour l'IA.
• L'intégration des systèmes avancés d'assistance au conducteur (ADAS), véhicules autonomes, et la fusion de capteurs en temps réel transforment les industries de l'automobile et du transport AI sur une technologie de propulsion de l'IA aux constructeurs automobiles et représentent environ 16% de la part du marché du matériel d'IA.
• L'adoption de matériel d'IA dans l'électronique grand public est en hausse avec un TCAC d'environ 18%, la prolifération des smartphones, haut-parleurs intelligents et casques de réalité augmentée/virtuelle souligne l'importance de l'intelligence sur les appareils. Les capacités des processeurs NPU et IA rendent possible l'imagerie, la traduction et la personnalisation en temps réel. À mesure que l'IA de pointe devient plus répandue, le secteur de l'électronique de consommation demeure un foyer pour la commercialisation agressive de processeurs d'IA miniatures et économes en énergie.
• Les organisations sont engagées dans la fabrication et les activités industrielles appliquent les technologies d'IA pour la maintenance prédictive, l'automatisation robotique, ainsi que le contrôle de la qualité. Les systèmes de vision basés sur l'IA couplés à des dispositifs d'inférence de bord optimisent la productivité et minimisent les temps d'arrêt sur le plancher. La croissance est motivée par l'adoption d'usines intelligentes, Industrie 4.0, et une demande croissante de matériel d'IA robuste en temps réel construit pour des environnements industriels difficiles.

Sur la base du déploiement, le marché du matériel d'IA est segmenté en matériel d'IA basé sur le cloud et infrastructure sur site. Le segment du matériel d'IA basé sur le cloud devrait croître en raison de sa capacité à fournir une infrastructure d'IA flexible, sécurisée et rentable.

• Le segment du matériel d'IA basé sur le cloud domine le marché du matériel d'intelligence artificielle (IA). L'intégration de puces AI comme Google TPUs, AWS Trainium logiques et Microsoft Athena ont rendu l'IA autonomiser la formation à grande échelle. La fourniture du calcul de l'IA devient de plus en plus rentable et rapide grâce à des processus simplifiés construits au fil des ans.
• Par exemple, en mai 2024, le TPU v5e de Google Cloud est identifié comme le seul fournisseur de charge de travail évolutive de GenAI et aide les clients des entreprises à économiser 50% du coût de la formation.
• On prévoit que d'ici 2024, l'infrastructure dans le cloud aurait suffisamment avancé pour faire face à l'immense charge de travail nécessaire aux outils de génération d'IA hyper ecients comme Chat GPT, Bard et Claude. Les entreprises seraient en mesure de réduire les dépenses en infrastructures grâce à des logiciels sophistiqués, évolutifs et des IA génériques sophistiqués utilisant le cloud.
• Par exemple, en mars 2025, AWS a récemment publié des instances G6e EC2 avec des GPU NVIDIA L40S. Ils visent le déploiement local de LLM et la production en nuage d'images, de contenus audio et vidéo générés par LLM. De telles LLM sont adaptées aux applications génératrices d'IA, montrant la direction dans laquelle le secteur du cloud a l'intention de pivoter – vers une infrastructure plus personnalisée pour soutenir les progrès en cours dans la technologie de l'intelligence artificielle.
• L'infrastructure AI sur site représente environ 32 % de la part du marché du matériel AI avec un TCAC d'environ 15 %. Cette tendance est particulièrement utile pour les entreprises qui gèrent des données critiques nécessitant un traitement à faible latence. Il permet un plus grand contrôle ainsi que la confidentialité des données et la personnalisation pour les charges de travail d'IA dans des secteurs comme les soins de santé, la défense et les finances. Il renforce également les systèmes hybrides d'IA et va probablement se développer en parallèle avec l'utilisation des infrastructures de bord et de cloud privé.

Les États-Unis ont dominé le marché du matériel d'IA en Amérique du Nord avec environ 91 % de parts de marché et ont généré un chiffre d'affaires de 19,8 milliards de dollars en 2024.