Taille du marché des puces d'IA optimisées pour transformateurs - Par type de puce, par classe de performance, par mémoire, par application, par utilisateur final - Prévisions mondiales, 2025-2034

Taille du marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs

Le marché mondial des puces d'IA optimisées pour les transformateurs était évalué à 44,3 milliards de dollars en 2024. Le marché devrait croître de 53 milliards de dollars en 2025 à 278,2 milliards de dollars en 2034, avec un TCAC de 20,2 % pendant la période de prévision selon le dernier rapport publié par Global Market Insights Inc.
 

Le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs gagne en momentum alors que la demande augmente pour des matériels spécialisés capables d'accélérer les modèles basés sur les transformateurs et les grands modèles de langage (LLMs). La demande pour ces puces croît dans les environnements d'entraînement et d'inférence de l'IA où le débit, la faible latence et l'efficacité énergétique sont prioritaires. Le passage vers des architectures spécifiques au domaine adoptant des unités de calcul optimisées pour les transformateurs, une mémoire à haute bande passante et des interconnecteurs optimisés stimule l'adoption de ces puces dans les cas d'utilisation de l'IA de nouvelle génération.
 

Par exemple, l'accélérateur AI Gaudi 3 d'Intel Corporation est conçu spécifiquement pour les charges de travail basées sur les transformateurs et est équipé de 128 Go de mémoire HBM2e et d'une bande passante mémoire de 3,7 To/s, ce qui lui permet d'entraîner les grands modèles de langage plus rapidement et de maintenir une latence d'inférence plus faible. Cette capacité continue de promouvoir l'adoption dans les centres de données cloud et les plateformes d'IA d'entreprise.
 

Des industries telles que l'informatique cloud, les systèmes autonomes et l'IA de bord adoptent rapidement les puces optimisées pour les transformateurs pour soutenir l'analyse en temps réel, l'IA générative et les applications d'IA multimodales. Par exemple, le GPU NVIDIA H100 Tensor Core a développé des optimisations spécifiques aux transformateurs, y compris des opérations d'auto-attention efficaces et des améliorations de la hiérarchie mémoire, permettant aux entreprises de déployer des modèles de transformateurs à grande échelle avec des taux de traitement plus rapides et moins d'énergie.
 

Cette croissance est favorisée par l'émergence d'accélérateurs spécifiques au domaine et de stratégies d'intégration de chiplets qui combinent plusieurs dies et interconnecteurs à haute vitesse pour mettre à l'échelle les performances des transformateurs de manière efficace. En fait, la start-up Etched.ai Inc. a annoncé qu'elle travaillait sur un ASIC Sohu uniquement pour les transformateurs pour 2024, optimisé pour l'inférence sur les charges de travail des transformateurs, ce qui indique un mouvement vers des matériels hautement spécialisés pour les charges de travail de l'IA. Les améliorations émergentes des emballages et de la hiérarchie mémoire déplacent le marché vers une latence de puce réduite et des densités accrues pour permettre aux transformateurs de fonctionner plus rapidement à proximité des unités de calcul.
 

Par exemple, le Gaudi 3 d'Intel combine des piles de mémoire HBM multi-dies et une technologie d'interconnexion de chiplets innovante pour entraîner et inférer des transformateurs à grande échelle de manière résiliente - démontrant que la co-optimisation matériel-logiciel permet de meilleurs transformateurs avec des coûts opérationnels réduits.
 

Ces avancées contribuent à étendre les cas d'utilisation des puces d'IA optimisées pour les transformateurs dans les espaces cloud haute performance, l'IA de bord et l'informatique distribuée, et peuvent propulser la croissance du marché et le déploiement à grande échelle dans les cas d'utilisation d'entreprise, industrielle et de recherche en IA.
 

Tendances du marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs

• Une tendance majeure est le passage aux accélérateurs d'IA ciblant un domaine spécifique, à savoir le matériel de puce spécifiquement optimisé pour les grands modèles de langage et les architectures de transformateurs. Les entreprises conçoivent des puces qui fusionnent la mémoire à haute bande passante, des unités de traitement d'auto-attention dédiées et des interconnecteurs à faible latence pour exploiter les performances des transformateurs. Comme noté, cette tendance répond aux besoins des systèmes d'IA de centres de données et cloud en raison de sa capacité à fournir un entraînement plus rapide, des inférences en temps réel et une efficacité énergétique améliorée.
   
• Grâce à cette capacité, les puces d'IA optimisées pour les transformateurs sont saluées non seulement comme des accélérateurs d'IA polyvalents, mais aussi comme des composants matériels essentiels pour gérer les charges de travail à haut débit des transformateurs. Les industries de l'informatique en nuage, des systèmes autonomes et de l'IA en périphérie ont également commencé à adopter ces systèmes pour l'inférence à faible latence, les applications multimodales d'IA et les cas d'utilisation génératifs. Par exemple, le GPU NVIDIA H100 met en œuvre des optimisations pour les transformateurs et peut même permettre le déploiement à grande échelle des grands modèles de langage.
   
• Dans le domaine de l'IA et des déploiements en périphérie, ces puces commencent à remplacer la fonction des GPU hérités dans des charges de travail spécifiques aux transformateurs, ce qui rend leur utilisation courante dans les piles technologiques des secteurs à forte croissance (c'est-à-dire les plateformes d'IA en nuage, les véhicules autonomes, l'IA industrielle). Il existe également une tendance distincte autour de la composition des chiplets, de la hiérarchie de la mémoire et des boîtiers multi-dies qui peuvent offrir un débit plus élevé, une latence plus faible et une efficacité thermique améliorée. Un exemple de ce dernier serait l'accélérateur Intel Gaudi 3, qui utilise des empilements de mémoire HBM (_high-bandwidth memory_) multi-dies et des interconnecteurs de chiplets, pour atteindre non seulement une bande passante mémoire plus élevée, mais également une performance de transformateur plus élevée.
   
• À mesure que ces changements sont mis à l'échelle et mûrissent, l'efficacité énergétique et la densité de calcul s'améliorent, permettant aux puces optimisées pour les transformateurs de se déployer sur des appareils connectés en périphérie, des systèmes d'IA distribués et des centres de données haute performance. Il y a de plus en plus de déploiements en temps réel, en particulier dans les charges de travail d'IA impliquant l'analyse en temps réel, l'IA générative et l'inférence de grands modèles de langage. Par exemple, le TPU v5 de Google est introduit avec des améliorations de mémoire et des configurations de réseaux systoliques, permettant de mettre à l'échelle efficacement les charges de travail des transformateurs.
   
• Ces puces propulsent la prochaine génération d'applications d'IA en périphérie, dans le cloud et dans l'informatique distribuée, en utilisant une exécution à haute bande passante, à faible latence et économe en énergie pour les charges de travail des transformateurs. Cette tendance élargit le marché adressable disponible pour le matériel d'IA optimisé pour les transformateurs et établit un rôle important en tant qu'activateur au sein des architectures informatiques pilotées par l'IA.
   
• Il semble y avoir une tendance vers des puces plus petites et à faible consommation pour les déploiements de transformateurs en périphérie, certains indices étant des limites de puissance faibles, une bande passante mémoire élevée et une inférence en temps réel. Par exemple, des startups comme Etched.ai optimisent les ASICs dédiés aux transformateurs pour l'inférence uniquement, ciblant les systèmes d'IA en périphérie et distribués, soulignant cette direction de transition vers un matériel spécialisé à faible consommation.
   

Analyse du marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs

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Sur la base du type de puce, le marché est divisé en unités de traitement neuronal (NPU), unités de traitement graphique (GPU), unités de traitement tensoriel (TPU), circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) et réseaux de portes programmables sur site (FPGA). Les unités de traitement graphique (GPU) représentaient 32,2 % du marché en 2024.
 

• Le segment des unités de traitement graphique (GPU) détient la plus grande part du marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs en raison de leur écosystème mature, de leur haut niveau de parallélisme et de leur capacité éprouvée à accélérer les charges de travail basées sur les transformateurs. Les GPU permettent un débit massif pour l'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage (LLM) et d'autres architectures de transformateurs, les rendant idéaux pour le cloud, les centres de données et les déploiements d'IA d'entreprise. Leur polyvalence, leur large support logiciel et leur haute densité informatique attirent l'adoption dans divers secteurs, notamment l'informatique en nuage, les systèmes autonomes, la finance et la santé, positionnant les GPU comme l'épine dorsale de l'informatique d'IA optimisée pour les transformateurs.
   
• Les fabricants doivent continuer à optimiser les GPU pour les charges de travail des transformateurs en améliorant la bande passante mémoire, l'efficacité énergétique et les ensembles d'instructions spécifiques à l'IA. Les collaborations avec les fournisseurs de cloud, les développeurs de frameworks d'IA et les opérateurs de centres de données peuvent encore stimuler l'adoption, garantissant des performances évolutives pour les modèles de transformateurs de prochaine génération.
   
• Le segment des unités de traitement neuronales (NPU), le plus dynamique du marché avec un TCAC de 22,6 %, est porté par la demande croissante de matériel spécialisé, économe en énergie et optimisé pour l'IA basée sur les transformateurs en périphérie et dans les environnements distribués. Les NPU offrent une inférence à faible latence, des facteurs de forme compacts et une efficacité de calcul élevée, les rendant idéaux pour les applications d'IA en temps réel dans les véhicules autonomes, la robotique, les appareils intelligents et les déploiements d'IA en périphérie. L'adoption croissante de l'IA embarquée et de l'inférence des transformateurs en temps réel accélère l'innovation technologique et la croissance du marché des NPU.
   
• Les fabricants doivent se concentrer sur la conception de NPU avec des unités de calcul d'auto-attention améliorées, des hiérarchies de mémoire optimisées et un fonctionnement à faible consommation pour prendre en charge les charges de travail des transformateurs en périphérie et distribués. Les investissements dans l'intégration avec les plateformes mobiles, automobiles et IoT, ainsi que les partenariats avec les développeurs de logiciels d'IA, débloqueront de nouvelles opportunités de marché et accéléreront encore la croissance du segment des NPU.
   

Selon la classe de performance, le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs est segmenté en informatique haute performance (>100 TOPS), performance moyenne (10-100 TOPS), performance en périphérie/mobile (1-10 TOPS) et ultra-faible consommation (<1 TOPS). Le segment de l'informatique haute performance (>100 TOPS) a dominé le marché en 2024 avec un chiffre d'affaires de 16,5 milliards de dollars.
 

• Le segment de l'informatique haute performance (HPC) (>100 TOPS) détient la plus grande part de 37,2 % sur le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs grâce à sa capacité à prendre en charge l'entraînement de grands modèles d'IA, le parallélisme massif et un débit ultra-élevé. Les puces de classe HPC sont essentielles pour les centres de données cloud et d'entreprise où les modèles basés sur les transformateurs nécessitent des dizaines de milliards de paramètres. Ces puces permettent un entraînement plus rapide des LLM, une inférence par lots et des applications d'IA multimodales complexes, les rendant indispensables pour les institutions de recherche, les hyperscalers et les industries pilotées par l'IA telles que la finance, la santé et l'informatique scientifique.
   
• Les fabricants améliorent les puces HPC avec une mémoire à haute bande passante, des interconnects avancés et des unités de calcul de transformateurs optimisées pour maximiser les performances des charges de travail d'IA à grande échelle. Les alliances stratégiques avec les fournisseurs de cloud et les développeurs de frameworks d'IA renforcent encore l'adoption et le déploiement dans les environnements de centres de données.
   
• Le segment de la performance en périphérie/mobile (1–10 TOPS) est le segment à la croissance la plus rapide, porté par le déploiement croissant de modèles d'IA basés sur les transformateurs dans les appareils en périphérie, les plateformes mobiles et les applications IoT. Les puces de classe périphérique offrent des solutions de calcul compactes et économes en énergie capables d'inférence de transformateurs en temps réel, permettant une IA à faible latence pour les véhicules autonomes, les caméras intelligentes, les appareils AR/VR et les systèmes d'IA portables. La demande croissante pour l'intelligence embarquée, l'IA préservant la vie privée et le traitement distribué de l'IA stimule la croissance de ce segment.
   
• Les fabricants se concentrent sur l'intégration de NPU, de hiérarchies de mémoire optimisées et d'accélération de transformateurs à faible consommation dans les puces de classe périphérique. Les collaborations avec les OEM de dispositifs, les développeurs de logiciels d'IA et les fournisseurs de télécommunications accélèrent l'adoption, permettant des expériences d'IA en temps réel et élargissant le marché des matériels optimisés pour les transformateurs en périphérie.
   

Selon la mémoire, le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs est segmenté en mémoire à haute bande passante (HBM) intégrée, SRAM sur puce optimisée, systèmes de mémoire distribuée et mémoire intégrée (PIM). Le segment de la mémoire à haute bande passante (HBM) intégrée a dominé le marché en 2024 avec un chiffre d'affaires de 14,7 milliards de dollars.
 

• Le segment intégré de mémoire à haute bande passante (HBM) détient la plus grande part de 33,2 % sur le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs en raison de son accès mémoire ultra-rapide et de sa bande passante massive, essentiels pour l'entraînement et l'inférence des modèles basés sur les transformateurs. L'intégration de HBM minimise les goulots d'étranglement mémoire, permettant aux GPU de classe HPC et aux accélérateurs d'IA de gérer efficacement les grands modèles de langage (LLM), l'IA multimodale et l'analyse en temps réel. Les entreprises et les fournisseurs de cloud exploitent les puces activées par HBM pour accélérer les charges de travail d'IA, réduire la latence et améliorer les performances globales du système.
   
• Le déploiement croissant des puces intégrant HBM dans les environnements informatiques haute performance étend leurs applications à l'IA générative, à la recherche scientifique et au traitement de grandes quantités de données. En permettant des multiplications de matrices et des opérations d'auto-attention plus rapides, ces puces prennent en charge des capacités avancées d'IA telles que le raisonnement multimodal, les systèmes de recommandation à grande échelle et la traduction de langage en temps réel.
   
• Le segment de traitement en mémoire (PIM) est le segment à la croissance la plus rapide avec un TCAC de 21,5 % et est stimulé par le besoin de réduire le mouvement des données et la consommation d'énergie pour l'inférence des transformateurs, en particulier dans les applications d'IA embarquée et mobiles. Les architectures PIM intègrent la logique de calcul directement dans les matrices de mémoire, permettant des opérations de transformateurs en temps réel avec une latence réduite, une efficacité énergétique accrue et une charge thermique réduite. Cela les rend idéales pour les systèmes autonomes, les plateformes d'IA portables et l'analyse en périphérie où les contraintes de puissance et d'espace sont critiques.
   
• L'adoption de PIM s'étend à mesure que les déploiements de transformateurs en périphérie et distribués augmentent, permettant le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les applications de fusion de capteurs sur appareil. En combinant mémoire et calcul, PIM réduit la dépendance à la DRAM externe et permet une inférence à faible latence pour la prise de décision en temps réel, débloquant de nouvelles utilisations dans l'automatisation industrielle, les infrastructures intelligentes et les appareils électroniques grand public activés par l'IA.
   

En fonction de l'application, le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs est segmenté en grands modèles de langage (LLM), transformateurs de vision par ordinateur (ViT), systèmes d'IA multimodaux, applications d'IA générative et autres. Le segment des grands modèles de langage (LLM) a dominé le marché en 2024 avec un chiffre d'affaires de 12,1 milliards de dollars.
 

• Le segment des grands modèles de langage (LLM) détient la plus grande part de 27,2 % sur le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, stimulé par la hausse de la demande en IA générative, en compréhension du langage naturel et en applications texte-à-texte. Les puces optimisées pour les transformateurs permettent un parallélisme massif, une grande bande passante mémoire et un calcul à faible latence, essentiels pour l'entraînement et le déploiement de LLM avec des milliards de paramètres. Les plateformes d'IA cloud, les institutions de recherche et les systèmes d'IA d'entreprise s'appuient de plus en plus sur ces puces pour accélérer les cycles d'entraînement, réduire la consommation d'énergie et optimiser le débit d'inférence.
   
• Les LLM sont désormais déployés dans divers secteurs tels que la finance, la santé et le service client pour des applications telles que la synthèse automatique de documents, les systèmes de réponse aux questions et la génération de code. La capacité à traiter de vastes ensembles de données en temps réel stimule la demande en matériel optimisé pour les transformateurs capable de gérer efficacement les opérations intensives d'attention et d'intégration.
   
• Le segment des systèmes d'IA multimodaux est le plus dynamique avec un TCAC de 23,1 % et est alimenté par l'expansion des modèles d'IA capables de traiter simultanément le texte, les images, l'audio et la vidéo. Les puces optimisées pour les transformateurs conçues pour les charges de travail multimodales offrent une grande bande passante mémoire, une efficacité de calcul et des interconnects spécialisés pour gérer divers flux de données. Ces capacités permettent l'analyse en temps réel, le raisonnement intermodal et l'IA générative pour les systèmes autonomes, la réalité augmentée et les applications interactives d'IA.
   
• À mesure que les industries adoptent l'IA multimodale pour les assistants intelligents, les robots autonomes et les expériences multimédias immersives, le besoin de matériel transformateur compact, économe en énergie et à haut débit augmente. Cette tendance de croissance met en lumière le passage vers des solutions d'IA intégrées capables de fournir une intelligence transdomaine en périphérie et dans les centres de données, élargissant ainsi l'opportunité globale du marché.

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Selon l'usage final, le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs est segmenté en services technologiques et cloud, automobile et transport, santé et sciences de la vie, services financiers, télécommunications, industriel et fabrication et autres. Le segment des services technologiques et cloud a dominé le marché en 2024 avec un chiffre d'affaires de 12,1 milliards de dollars.
 

• Le segment des services technologiques et cloud domine le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, porté par les centres de données hyperscale, les institutions de recherche en IA et les fournisseurs de cloud d'entreprise déployant des modèles de transformateurs à grande échelle pour l'IA générative, l'optimisation des recherches et les systèmes de recommandation. Les puces optimisées pour les transformateurs offrent la densité de calcul, la capacité de traitement parallèle et la bande passante mémoire nécessaires pour entraîner et inférer efficacement des charges de travail d'IA massives. Les leaders du cloud utilisent ces puces pour réduire le coût total de possession, accélérer le déploiement des services d'IA et améliorer la scalabilité des offres commerciales d'IA telles que les API de grands modèles de langage et les plateformes SaaS pilotées par l'IA.
   
• L'intégration croissante des accélérateurs optimisés pour les transformateurs dans l'infrastructure cloud soutient un écosystème plus large de développeurs d'IA et d'entreprises utilisant des modèles d'IA avancés pour la productivité, l'analyse et l'automatisation. Cette domination reflète le rôle central du secteur du cloud dans la stimulation de l'innovation matérielle d'IA et de l'adoption massive sur les marchés mondiaux.
   
• Le segment automobile et transport est le plus dynamique avec un TCAC de 22,6 %, porté par l'intégration de systèmes pilotés par l'IA dans les véhicules autonomes, les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et les plateformes numériques embarquées. Les puces optimisées pour les transformateurs sont de plus en plus utilisées pour traiter les données de fusion de capteurs, la perception visuelle en temps réel et les interfaces de langage naturel pour l'interaction homme-machine, améliorant ainsi l'intelligence et la sécurité des véhicules.
   
• Le besoin croissant d'inférence d'IA embarquée, de prise de décision à faible latence et de compression efficace des modèles propulse la demande de puces optimisées pour les transformateurs dans ce secteur. À mesure que les constructeurs automobiles et les fournisseurs de premier rang adoptent des réseaux neuronaux basés sur les transformateurs pour la maintenance prédictive, la conscience situationnelle et la navigation, le segment est appelé à devenir un contributeur majeur à l'innovation de la mobilité de prochaine génération.

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Le marché nord-américain des puces d'IA optimisées pour les transformateurs a dominé avec une part de chiffre d'affaires de 40,2 % en 2024.
 

• L'Amérique du Nord mène l'industrie des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, portée par la demande croissante des fournisseurs de cloud hyperscale, des institutions de recherche en IA et des programmes technologiques de défense. L'écosystème robuste de conception de semi-conducteurs de la région, la disponibilité de capacités de fonderie avancées et la forte concentration sur les investissements dans les infrastructures d'IA sont des facteurs clés de croissance.Voici le contenu HTML traduit en français : Government-backed initiatives promoting domestic chip production and AI innovation, such as the CHIPS and Science Act, further accelerate market expansion across high-performance computing and data-driven industries.
   
• The rapid adoption of generative AI, autonomous systems, and AI-as-a-service platforms is intensifying demand for transformer-optimized accelerators. Enterprises across sectors ranging from cloud and software to healthcare and finance—are integrating these chips to enhance model training efficiency and inference scalability. North America’s well-established AI cloud infrastructure and expanding deployment of large language models continue to reinforce its dominance in this segment.
   
• Collaborative efforts among research institutions, AI startups, and national laboratories are advancing chip architectures optimized for transformer workloads. Regional innovation programs focusing on energy-efficient designs, chiplet integration, and edge-AI optimization supporting next-generation computing performance. With strong public-private R&D partnerships and rising demand for AI-optimized computing across commercial and defense sectors, North America is set to remain a global hub for transformer-accelerated AI technologies.
   

The U.S. transformer-optimized AI chip market was valued at USD 7.7 billion and USD 9.5 billion in 2021 and 2022, respectively. The market size reached USD 14.6 billion in 2024, growing from USD 11.8 billion in 2023.
 

• The U.S. dominates the transformer-optimized AI chip industry, driven by its unparalleled leadership in AI research, semiconductor design, and hyperscale computing infrastructure. The presence of major cloud service providers such as Amazon, Microsoft, and Google combined with advanced chip innovators and AI-focused startups, underpins large-scale adoption. Strategic government initiatives, including the CHIPS and Science Act, are strengthening domestic fabrication, R&D capabilities, and AI supply chain resilience. The U.S. continues to lead in developing transformer-based architectures powering large language models, generative AI, and enterprise-scale intelligent computing systems.
   
• To sustain leadership, U.S. stakeholders should prioritize developing energy-efficient, high-throughput AI chips tailored for transformer workloads. Focus areas include optimizing interconnect bandwidth, memory integration, and heterogeneous compute capabilities to meet the evolving needs of cloud and edge AI ecosystems. Expanding public-private partnerships, accelerating AI workforce development, and fostering innovation in chiplet-based and domain-specific architectures will further reinforce the U.S.’s dominance in next-generation transformer-optimized AI computing.
   

Europe transformer-optimized AI chip market accounted for USD 7.9 billion in 2024 and is anticipated to show lucrative growth over the forecast period.
 

• Europe holds a strong position supported by robust investments in semiconductor R&D, AI infrastructure, and sustainable digital transformation. Key countries such as Germany, France, and the Netherlands are leading initiatives to integrate transformer-optimized chips into data centers, autonomous systems, and industrial AI applications. The region’s strategic emphasis on sovereign computing capabilities and government-backed programs under the EU Chips Act are accelerating domestic chip production and AI innovation, strengthening Europe’s role in high-performance and energy-efficient AI computing.
   
• Enterprises and research institutions are increasingly adopting transformer-optimized architectures for generative AI, multimodal systems, and edge inference workloads.Ces puces permettent une formation et un déploiement efficaces de modèles complexes dans les secteurs automobile, manufacturier et des infrastructures intelligentes. Les efforts collaboratifs entre les laboratoires de recherche en IA, les entreprises de semi-conducteurs et les constructeurs automobiles stimulent les avancées dans les accélérateurs d'IA spécifiques aux domaines et les puces transformatrices à faible consommation, positionnant l'Europe comme un hub clé pour l'innovation matérielle en IA durable et responsable, alignée sur sa stratégie industrielle numérique et verte.
   

L'Allemagne domine avec une part de 24,3 % du marché européen des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, démontrant un fort potentiel de croissance.
 

• L'Allemagne représente un marché pivot pour l'industrie des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, portée par sa solide base industrielle, son leadership dans l'innovation automobile et sa concentration croissante sur la fabrication et l'automatisation pilotées par l'IA. Les initiatives stratégiques du pays dans le cadre du « AI Made in Germany » et les investissements substantiels dans les semi-conducteurs et les infrastructures de données soutiennent l'intégration des architectures basées sur les transformateurs dans les usines intelligentes, la mobilité autonome et la robotique industrielle. L'accent mis par l'Allemagne sur la souveraineté technologique et la transformation numérique renforce encore la demande intérieure pour des puces d'IA haute performance et économe en énergie.
   
• L'écosystème en expansion des constructeurs automobiles, des leaders de l'automatisation industrielle et des instituts de recherche en IA en Allemagne accélère l'adoption des puces optimisées pour les transformateurs pour les applications d'analyse en temps réel, de maintenance prédictive et de conception générative. Les partenariats entre les développeurs de semi-conducteurs et les entreprises de technologie automobile font progresser les systèmes de contrôle pilotés par l'IA et l'intelligence de bord pour les véhicules connectés et les environnements de production. Ces développements positionnent l'Allemagne comme un leader européen dans le déploiement de solutions d'IA optimisées pour les transformateurs dans les domaines industriel et de la mobilité.
   

Le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs en Asie-Pacifique devrait enregistrer le taux de croissance annuel composé le plus élevé de 21,7 % pendant la période d'analyse.
 

• L'Asie-Pacifique émerge comme la région à la croissance la plus rapide dans l'industrie des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, portée par les avancées rapides dans la fabrication de semi-conducteurs, l'expansion des infrastructures d'IA et le fort soutien gouvernemental à la transformation numérique. Des pays comme la Chine, le Japon, la Corée du Sud et Taïwan investissent massivement dans le calcul accéléré par l'IA, les infrastructures cloud et le déploiement de l'IA de bord. La domination de la région dans la fabrication et l'emballage de semi-conducteurs permet une production rentable de puces optimisées pour les transformateurs, soutenant une adoption à grande échelle dans des secteurs tels que l'électronique grand public, l'automobile et les télécommunications.
   
• L'augmentation des charges de travail d'entraînement de l'IA, des modèles d'IA générative et de l'intégration des appareils intelligents propulse la demande régionale de puces transformatrices haute performance capables de gérer un débit de données massif avec une faible latence. Les partenariats stratégiques entre les fabricants de puces, les fournisseurs de cloud et les institutions de recherche stimulent l'innovation dans l'accélération des modèles d'IA, l'efficacité énergétique et les architectures optimisées pour la mémoire. Avec l'investissement croissant dans les stratégies nationales d'IA et l'expansion des centres de données, l'Asie-Pacifique est prête à devenir un hub mondial pour le développement et le déploiement de puces optimisées pour les transformateurs dans les environnements d'entreprise et de bord.
   

Le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs en Chine devrait croître avec un taux de croissance annuel composé significatif de 22 % de 2025 à 2034, sur le marché de l'Asie-Pacifique.
 

• La Chine renforce rapidement sa position dans l'industrie des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, portée par des initiatives gouvernementales soutenues, des investissements massifs dans les infrastructures d'IA et un écosystème en expansion de startups de semi-conducteurs.Le pays’s concentration sur l’autonomie dans la fabrication de puces et l’innovation en IA, soutenue par des programmes comme le “Plan de développement de l’intelligence artificielle de nouvelle génération,” accélère la production nationale de processeurs optimisés pour les transformateurs. Les grandes entreprises technologiques telles que Huawei, Baidu et Alibaba développent des accélérateurs d’IA internes pour améliorer l’efficacité de l’entraînement et de l’inférence pour les grands modèles de langage et les applications multimodales.
   
• L’essor des industries pilotées par l’IA, y compris la conduite autonome, la fabrication intelligente et les systèmes de villes intelligentes, stimule une forte demande en puces transformatrices performantes et économes en énergie. La capacité de centres de données en pleine expansion de la Chine et le déploiement croissant de dispositifs d’IA en périphérie renforcent encore la croissance du marché. L’intégration de technologies avancées d’emballage, d’empilement 3D et de mémoire à haute bande passante permet aux fabricants chinois d’améliorer la densité de calcul et l’efficacité des coûts. Ces facteurs positionnent collectivement la Chine comme un moteur clé de croissance dans l’écosystème mondial des puces d’IA optimisées pour les transformateurs.
   

Le marché des puces d’IA optimisées pour les transformateurs en Amérique latine était évalué à environ 1,9 milliard de dollars en 2024 et gagne en dynamisme grâce à l’intégration croissante des systèmes pilotés par l’IA dans les centres de données, les plateformes cloud et l’automatisation industrielle. La concentration accrue de la région sur la transformation numérique, la fabrication intelligente et la mobilité connectée stimule la demande en processeurs optimisés pour les transformateurs capables de gérer des charges de travail d’IA à grande échelle.
 

Les investissements croissants des fournisseurs de cloud mondiaux, couplés aux initiatives nationales promouvant l’éducation, la recherche et l’innovation en semi-conducteurs, soutiennent davantage l’expansion du marché. Des pays comme le Brésil, le Mexique et le Chili connaissent une adoption accélérée des puces transformatrices dans l’analyse financière, la gestion de l’énergie et les applications du secteur public. De plus, les partenariats avec les développeurs de puces américains et asiatiques améliorent l’accès aux architectures d’IA de nouvelle génération, renforcent l’efficacité informatique et positionnent l’Amérique latine comme un participant émergent dans l’écosystème mondial des puces d’IA optimisées pour les transformateurs.
 

Le marché des puces d’IA optimisées pour les transformateurs au Moyen-Orient et en Afrique devrait atteindre environ 12 milliards de dollars d’ici 2034, porté par les investissements croissants dans les infrastructures pilotées par l’IA, les centres de données et les écosystèmes de villes intelligentes. Les gouvernements régionaux privilégient l’intégration de l’IA dans les services publics, les transports autonomes et la modernisation de la défense, accélérant ainsi la demande en processeurs optimisés pour les transformateurs performants. Les programmes de transformation numérique en expansion dans des pays comme l’Arabie saoudite, les Émirats arabes unis et l’Afrique du Sud stimulent davantage la croissance du marché en promouvant l’innovation locale, l’éducation en IA et les partenariats avec les entreprises mondiales de semi-conducteurs.
 

Les Émirats arabes unis sont en passe de connaître une croissance significative sur le marché des puces d’IA optimisées pour les transformateurs, portée par ses ambitieux programmes de villes intelligentes, son engagement fort du gouvernement en faveur de l’IA et de l’innovation en semi-conducteurs, ainsi que ses investissements substantiels dans les infrastructures numériques et cloud. Le pays privilégie le déploiement de puces optimisées pour les transformateurs dans les centres de données d’IA, les plateformes de mobilité autonome et les infrastructures intelligentes, permettant des analyses en temps réel, une inférence à faible latence et un calcul économe en énergie pour les charges de travail d’IA à grande échelle.
 

• Les Émirats arabes unis émergent comme un hub régional clé pour les puces d’IA optimisées pour les transformateurs, porté par des initiatives telles que la Stratégie nationale d’intelligence artificielle 2031 et la Stratégie du gouvernement numérique des Émirats arabes unis. Ces programmes promeuvent l’intégration de l’IA dans les services publics, les transports et l’automatisation industrielle, accélérant l’adoption de puces transformatrices performantes dans les applications d’entreprise, de défense et d’infrastructure urbaine.
   
• Les entreprises technologiques et les institutions de recherche aux Émirats arabes unis collaborent de plus en plus pour développer des écosystèmes informatiques locaux d'IA qui exploitent des processeurs optimisés pour les transformateurs pour l'IA multimodale, le traitement du langage naturel et l'intelligence générative. L'intégration de ces puces dans des centres de données hyperscale et des grappes d'entraînement d'IA améliore la scalabilité des performances et l'efficacité énergétique. Les partenariats en cours entre les fournisseurs mondiaux de semi-conducteurs, les intégrateurs locaux et les centres de recherche universitaires favorisent l'innovation dans les architectures d'IA économes en énergie et renforcent le leadership des Émirats arabes unis dans le déploiement de matériel d'IA de nouvelle génération dans toute la région du Moyen-Orient.
   

Part de marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs

L'industrie des puces d'IA optimisées pour les transformateurs connaît une croissance rapide, tirée par la demande croissante de matériel spécialisé capable d'accélérer les modèles basés sur les transformateurs et les grands modèles de langage (LLMs) dans les domaines de l'entraînement de l'IA, de l'inférence, du calcul en périphérie et des applications cloud. Des entreprises leaders telles que NVIDIA Corporation, Google (Alphabet Inc.), Advanced Micro Devices (AMD), Intel Corporation et Amazon Web Services (AWS) représentent collectivement plus de 80 % du marché mondial. Ces acteurs clés exploitent des collaborations stratégiques avec les fournisseurs de services cloud, les développeurs d'IA et les fournisseurs de solutions d'entreprise pour accélérer l'adoption des puces optimisées pour les transformateurs dans les centres de données, les accélérateurs d'IA et les plateformes d'IA en périphérie. Pendant ce temps, les développeurs de puces émergents innovent avec des accélérateurs compacts, économes en énergie et spécifiques à un domaine, optimisés pour l'auto-attention et les motifs de calcul des transformateurs, améliorant ainsi le débit de calcul et réduisant la latence pour les charges de travail d'IA en temps réel.
 

En outre, les entreprises spécialisées dans le matériel stimulent l'innovation sur le marché en introduisant une intégration de mémoire à haute bande passante, un traitement en mémoire (PIM) et des architectures à base de chiplets adaptées aux applications d'IA cloud, en périphérie et mobiles. Ces entreprises se concentrent sur l'amélioration de la bande passante mémoire, de l'efficacité énergétique et des performances de latence, permettant un entraînement et une inférence plus rapides des grands modèles de transformateurs, de l'IA multimodale et des systèmes d'IA distribués. Les partenariats stratégiques avec les hyperscaleurs, les laboratoires de recherche en IA et les adopteurs industriels de l'IA accélèrent l'adoption dans divers secteurs. Ces initiatives améliorent les performances du système, réduisent les coûts opérationnels et soutiennent le déploiement plus large des puces d'IA optimisées pour les transformateurs dans les écosystèmes de calcul intelligent de nouvelle génération.
 

Entreprises du marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs

Les principaux acteurs du marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs sont les suivants :
 

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Alibaba Group
• Amazon Web Services
• Apple Inc.
• Baidu, Inc.
• Cerebras Systems, Inc.
• Google (Alphabet Inc.)
• Groq, Inc.
• Graphcore Ltd.
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Intel Corporation
• Microsoft Corporation
• Mythic AI
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• SiMa.ai
• SambaNova Systems, Inc.
• Tenstorrent Inc.
• Tesla, Inc.
  
   
• NVIDIA Corporation (USA)

NVIDIA Corporation domine le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs avec une part de marché d'environ 43 %. L'entreprise est reconnue pour ses accélérateurs d'IA basés sur GPU optimisés pour les charges de travail des transformateurs et des grands modèles de langage. NVIDIA exploite les innovations en matière de cœurs tensoriels, de hiérarchie de mémoire et d'interconnexions à haute bande passante pour offrir des performances à faible latence et à haut débit pour l'entraînement et l'inférence de l'IA. Son écosystème de frameworks logiciels, notamment CUDA et les bibliothèques NVIDIA AI, renforce l'adoption dans les centres de données cloud, l'IA d'entreprise et les déploiements d'IA en périphérie, consolidant ainsi sa position de leader sur le marché.
 

• Google (Alphabet Inc.) (USA)

Google détient environ 14 % du marché mondial des puces d'IA optimisées pour les transformateurs. L'entreprise se concentre sur le développement d'accélérateurs d'IA spécifiques à un domaine, tels que les Tensor Processing Units (TPUs), conçus pour les modèles de transformateurs et les charges de travail d'IA à grande échelle. Les puces de Google combinent une mémoire à haute bande passante, des interconnects efficaces et des motifs de calcul optimisés pour accélérer l'entraînement et l'inférence dans les applications cloud et edge. L'intégration stratégique avec les services Google Cloud AI et les initiatives de recherche en IA permet un déploiement évolutif du matériel optimisé pour les transformateurs pour les applications entreprises, de recherche et industrielles, renforçant la présence de l'entreprise sur le marché.
 

• Advanced Micro Devices (AMD) (USA)

AMD capture environ 10 % du marché mondial des puces d'IA optimisées pour les transformateurs, offrant des solutions GPU et APU optimisées pour les charges de travail de transformateurs et l'entraînement d'IA à grande échelle. AMD se concentre sur les capacités de calcul haute performance avec une mémoire à haute bande passante et une intégration de puces multi-die pour fournir un traitement efficace et à faible latence. Sa collaboration avec les fournisseurs de cloud, les développeurs de logiciels d'IA et les clients entreprises permet un déploiement dans les centres de données, la recherche en IA et les systèmes edge. L'innovation d'AMD en matière d'architectures évolutives, d'optimisation de la mémoire et de conception économe en énergie renforce sa position concurrentielle dans l'espace des puces d'IA optimisées pour les transformateurs.
 

Actualités de l'industrie des puces d'IA optimisées pour les transformateurs

• En avril 2025, Google LLC a annoncé sa septième génération de TPU, codée “Ironwood”, un accélérateur d'IA optimisé pour les transformateurs conçu spécifiquement pour les charges de travail d'inférence et le service de grands modèles avec un calcul et une bande passante extrêmement élevés. Google a souligné qu'Ironwood réduit considérablement la latence pour les applications d'IA en temps réel, y compris le traitement du langage naturel et les moteurs de recommandation. Le TPU intègre également des fonctionnalités améliorées de gestion de la mémoire et de parallélisme des modèles, permettant aux organisations de déployer efficacement de grands modèles de transformateurs sur Google Cloud.
   
• En juin 2024, Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) a révélé sa feuille de route élargie des accélérateurs d'IA lors du Computex 2024, introduisant les accélérateurs Instinct MI325X (et prévisualisant MI350) avec une très haute bande passante mémoire et des performances conçues pour les charges de travail d'IA de prochaine génération, y compris les modèles de transformateurs. AMD a noté que ces accélérateurs sont optimisés pour les environnements de calcul hétérogènes, exploitant à la fois les cœurs GPU et les cœurs dédiés à l'IA pour accélérer l'entraînement et l'inférence. L'entreprise a également souligné leur conception économe en énergie, permettant aux centres de données et aux déploiements edge d'exécuter de grandes charges de travail de transformateurs avec une consommation d'énergie réduite.
   
• En mars 2024, NVIDIA Corporation a dévoilé sa nouvelle famille de processeurs AI Blackwell lors du GTC, chaque puce contenant plus de 200 milliards de transistors et visant à suivre le rythme de la demande en IA générative et l'accélération des modèles de transformateurs. Les puces Blackwell présentent des cœurs tensoriels améliorés et une bande passante mémoire plus élevée, permettant un entraînement plus rapide des grands modèles de langage. NVIDIA a souligné que ces processeurs prennent également en charge le calcul en précision mixte et des techniques de parcimonie avancées, optimisant à la fois les performances et l'efficacité énergétique pour les charges de travail d'IA cloud et entreprises.
   

Le rapport de recherche sur le marché des puces d'IA optimisées pour les transformateurs comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de revenus en milliards de dollars américains de 2021 à 2034 pour les segments suivants :

Marché, par type de puce

• Unités de traitement neuronales (NPUs)
• Unités de traitement graphique (GPUs)
• Unités de traitement tensoriel (TPUs)
• Circuit intégré spécifique à l'application (ASICs)
• Matrices de portes programmables sur site (FPGAs)

Marché, par classe de performance

• Calcul haute performance (>100 TOPS)
• Performance moyenne (10-100 TOPS)
• Performance edge/mobile (1-10 TOPS)
• Ultra-faible puissance (<1 TOPS)

Marché, par mémoire

• Mémoire à Large Bande Passante (HBM) Intégrée
• SRAM sur Puce Optimisée
• Traitement en Mémoire (PIM)
• Systèmes de Mémoire Distribués

Marché, Par Application

• Grands Modèles de Langage (LLMs)
• Transformateurs de Vision par Ordinateur (ViTs)
• Systèmes d'IA Multimodaux
• Applications d'IA Générative
• Autres

Marché, Par Utilisation Finale

• Technologie et Services Cloud
• Automobile et Transport
• Santé et Sciences de la Vie
• Services Financiers
• Télécommunications
• Industrie et Fabrication
• Autres

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

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Allemagne
  • Royaume-Uni
  • France
  • Espagne
  • Italie
  • Pays-Bas
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie
  • Corée du Sud
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• Moyen-Orient et Afrique
  • Afrique du Sud
  • Arabie Saoudite
  • Émirats Arabes Unis