Mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale Dimensioni e quota 2025 – 2034

Dimensione del mercato dell'hardware per l'IA

La dimensione del mercato globale dell'hardware per l'IA era stimata a 59,3 miliardi di dollari USA nel 2024. Si prevede che il mercato cresca da 66,8 miliardi di dollari USA nel 2025 a 296,3 miliardi di dollari USA nel 2034, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 18%.
 

• La crescita di applicazioni come ChatGPT e DALL·E ha aumentato la domanda di hardware specializzato per l'IA a un ritmo precedentemente imprevisto. Queste applicazioni e altre simili richiedono elevati livelli di capacità di elaborazione, stimolando gli investimenti in GPU, TPU, Brainded AI e persino ASIC. Ciò favorisce ulteriormente la vendita di chip per l'IA, la realizzazione di data center e lo sviluppo di hardware progettato per soddisfare le esigenze delle applicazioni di IA di nuova generazione.
   
• L'IA viene utilizzata da aziende e OEM all'edge, su dispositivi IoT di livello industriale, smartphone e persino endpoint, per individuare le aree di latenza e consentire processi decisionali in tempo reale. Ad esempio, nell'ottobre 2023 Qualcomm ha introdotto la piattaforma Snapdragon 8 Gen 3, dotata di un motore di IA in grado di elaborare sul dispositivo modelli linguistici di grandi dimensioni come Llama 2 e Whisper senza ricorrere al cloud.
   
• Nel 2019, il settore dell'hardware per l'IA era in fase emergente, sostenuto dalla necessità di GPU per i data center e per la ricerca accademica. Il segmento dei data center di NVIDIA, che comprende GPU per l'IA come Tesla V100, ha generato ricavi pari a 2,98 miliardi di dollari USA nel 2019, rispetto a 1,93 miliardi di dollari USA nel 2018.
   
• La pandemia di COVID-19 ha determinato un cambiamento integrato nella strategia infrastrutturale aziendale, dovuto all'accelerazione dell'integrazione dell'IA e della migrazione al cloud. Ciò ha portato a un'evoluzione rapida dei requisiti per i data center e gli ambienti edge, aumentando a sua volta la necessità di memorie e chipset ottimizzati per l'IA. Quasi tutte le implementazioni hardware erano pronte per l'IA entro il 2024, grazie agli investimenti degli operatori hyperscale e all'espansione delle collaborazioni all'interno dell'ecosistema.
   
• L'impiego dell'intelligenza artificiale sta trasformando ambiti quali la diagnostica, l'imaging e la genomica, oltre al settore farmaceutico. Questi ambiti richiedono hardware sofisticato con elevati livelli di capacità di elaborazione e archiviazione. Ad esempio, a marzo 2025 Subtle Medical utilizzerà le GPU e i sistemi DGX più recenti di NVIDIA per la tecnologia GenAI, migliorando significativamente l'imaging medico. Attualmente, le scansioni MRI, CT e PET a dose ultra-bassa hanno ridotto l'esposizione alle radiazioni del 75%, aumentato di cinque volte la velocità delle scansioni e migliorato la visibilità delle lesioni.
   
• Il Nord America è leader nel mercato dell'hardware per l'IA. Open AI e Microsoft hanno annunciato un progetto di supercalcolo per l'IA in più fasi destinato ai campus statunitensi, la cui conclusione è prevista in tre fasi. Con la Fase 3 attiva, è prevista entro il 2028 la realizzazione del progetto “Stargate”, dal valore di 100 miliardi di dollari. La collaborazione comprende data center finanziati da Microsoft e dotati di chip per l'IA NVIDIA GB200 “Blackwell”, che saranno utilizzati per l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, consolidando ulteriormente la posizione dominante del Nord America nelle infrastrutture di calcolo e la sua leadership regionale nell'IA.
   
• L'area Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, sostenuta dai programmi nazionali per l'IA, dai programmi volti all'autosufficienza nel settore dei semiconduttori e dalla crescente necessità di edge computing. Cina, India e Corea del Sud stanno investendo nella progettazione e nella produzione di chip per l'IA. Ad esempio, nel 2024 l'India ha approvato la propria India AI Mission, che incrementerà la spesa del Paese di circa 1,24 miliardi di dollari USA nell'arco di cinque anni, destinati alle infrastrutture per i semiconduttori e al rafforzamento degli obiettivi dell'economia digitale nazionale.

Tendenze del mercato dell'hardware per l'IA

• Il passaggio dalle GPU general-purpose alle NPU e agli ASIC progettati per funzioni specifiche, come l'NLP, il riconoscimento delle immagini e l'addestramento, sta ridefinendo le strategie nel settore dell'hardware per l'IA. La tendenza è iniziata nel 2021 con le TPU di Google, Trainium/Inferentia di Amazon e i Neural Engine di Apple, tutte soluzioni motivate dalla necessità di disporre di alternative ad alte prestazioni, efficienti dal punto di vista energetico e flessibili rispetto ai fornitori. Ciò consente una migliore integrazione tra software e hardware, rafforzando la sicurezza dei sistemi. Entro il 2026, si prevede che la maggior parte dei leader tecnologici del settore passerà a un ecosistema proprietario di semiconduttori, rendendolo lo standard del settore.
   
• Nel tentativo di raggiungere una maggiore indipendenza dai fornitori di chip, le aziende stanno iniziando ad affrontare ritardi nello sviluppo e problemi di scalabilità, che rendono più evidente la complessità della progettazione di acceleratori personalizzati per l'IA. Ciò è stato evidenziato nel giugno 2025, quando Microsoft ha posticipato di sei mesi la produzione del proprio chip personalizzato per l'IA, denominato “Maia”. La tendenza è iniziata alla fine del 2023, quando le aziende hyperscale hanno puntato a ridurre la dipendenza da NVIDIA. Sebbene si trovino ad affrontare difficoltà di progettazione, si prevede che questa iniziativa acquisisca slancio operativo entro il 2027, consentendo una catena di fornitura dei chip diversificata e un'elaborazione specifica per attività nel cloud e nell'edge.
   
• La necessità, già esistente e in crescita, di circuiti più piccoli, come i chip efficienti dal punto di vista energetico, in grado di elaborare i dati nel luogo in cui vengono raccolti e di supportare il processo decisionale in tempo reale. Tale esigenza è stata sostenuta da Qualcomm, NVIDIA e Intel. Inoltre, all'inizio del 2022, le applicazioni per veicoli autonomi, droni e IoT industriale ne hanno alimentato la domanda. Attività come l'elaborazione dei dati nell'edge migliorano la privacy, riducono la latenza e sono fondamentali per settori come quello sanitario e manifatturiero. Di conseguenza, si prevede che la tendenza acceleri nei mercati emergenti entro il 2026, con la diffusione delle infrastrutture edge negli ambienti caratterizzati da una larghezza di banda ridotta.
   
• L'integrazione della memoria ad alta larghezza di banda (HBM) nell'hardware per l'IA sta emergendo come un fattore chiave per la gestione dell'addestramento e dell'inferenza di modelli di IA su larga scala. La tendenza è iniziata a metà del 2022, quando produttori di chip come SK Hynix, Samsung e Micron hanno accelerato lo sviluppo di HBM3 e di architetture di memoria di nuova generazione per supportare GPU e acceleratori per l'IA. Alimentata dalle esigenze intensive in termini di memoria dell'IA generativa e degli LLM, questa tendenza aumenta la velocità di elaborazione, riduce i colli di bottiglia e supporta il parallelismo. Si prevede che diventi una soluzione ampiamente diffusa entro il 2025, alimentando carichi di lavoro avanzati per l'IA nei data center cloud, HPC ed edge.
   

Analisi del mercato dell'hardware per l'IA

Per comprendere le tendenze chiave

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In base al processore, il mercato dell'hardware per l'IA è segmentato in unità di elaborazione grafica, unità di elaborazione centrale, unità di elaborazione tensoriale, circuiti integrati specifici per applicazione, array di porte programmabili sul campo e unità di elaborazione neurale. Il segmento delle unità di elaborazione grafica ha detenuto una quota di mercato di circa il 39% nel 2024 e si prevede che cresca a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 18% dal 2025 al 2034.
 

• I progressi nelle tecnologie di IA, in particolare nei sistemi di automazione basati sull'IA, sono considerevoli e stanno guadagnando popolarità. Grazie alle loro capacità senza pari nell'elaborazione parallela, nella capacità di calcolo, nella larghezza di banda della memoria e nell'addestramento e nell'inferenza di modelli su larga scala, le GPU non sono soltanto leader del settore: dominano il mercato dell'hardware cloud per l'intelligenza artificiale sia nel comparto aziendale sia in quello della ricerca.
   
• Le unità di elaborazione neurale crescono a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 19%, principalmente a causa del forte aumento della domanda di intelligenza artificiale sul dispositivo e di processi di inferenza efficienti dal punto di vista energetico. L'adozione è attualmente limitata dalla complessità dell'integrazione e dalle architetture specifiche dei fornitori. Poiché le moderne piattaforme hardware per l'IA integrano sempre più le NPU con CPU e GPU per l'esecuzione dell'IA in tempo reale sui dispositivi edge, gli ecosistemi mobile, automobilistico e dell'Internet of Things (IoT) beneficiano di applicazioni a bassa latenza ed efficienti dal punto di vista energetico, che non richiedono risorse cloud.
   
• Con la diffusione delle applicazioni basate sull'IA nelle aziende, è stata posta maggiore attenzione all'ottimizzazione in tempo reale dell'efficienza delle GPU. Ciò sta portando alla creazione di GPU ottimizzate per l'inferenza e progettate per l'implementazione in server edge, sistemi autonomi e dispositivi intelligenti, caratterizzate da dimensioni e consumi energetici ridotti.
   
• Ad esempio, nel marzo 2024 NVIDIA ha lanciato la GPU L4, che Google Cloud ha successivamente integrato nella propria piattaforma Vertex AI. NVIDIA ha dichiarato che la L4 era in grado di eseguire carichi di lavoro video e di inferenza dell'IA con prestazioni 120 volte superiori rispetto alle CPU edge e alle soluzioni analoghe per l'inferenza dell'IA edge. Il crescente orientamento verso GPU programmate specificamente per l'inferenza dell'IA in tempo reale ha raggiunto un nuovo livello.
   
• Il valore complessivo del mercato dell'hardware per l'IA si attesta a circa il 68%, includendo circuiti integrati specifici per applicazione (ASIC), unità di elaborazione neurale (NPU) e unità di elaborazione grafica (GPU), che mostrano una concentrazione moderata. Questi segmenti migliorano l'esecuzione dell'addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e dell'inferenza in tempo reale sui dispositivi edge, superando le CPU general-purpose e sostituendo gradualmente le architetture obsolete negli scenari incentrati sulle prestazioni.
   

In base alla memoria e all'archiviazione, il mercato dell'hardware per l'IA è segmentato in memoria ad alta larghezza di banda, DRAM ottimizzata per l'IA, memoria non volatile e tecnologie di memoria emergenti. Il segmento della memoria ad alta larghezza di banda ha detenuto una quota di mercato del 47% nel 2024 e si prevede che cresca a un CAGR superiore al 19% dal 2025 al 2034.
 

• La forte domanda di elaborazione parallela dei dati con latenza minima nei carichi di lavoro avanzati dell'IA continua ad accrescere la necessità di memoria ad alta larghezza di banda (HBM). Considerando il numero crescente di casi d'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni e dell'IA generativa, la HBM contribuisce a soddisfare i requisiti di velocità e capacità necessari sia per l'addestramento sia per l'inferenza.
   
• I modelli di IA dotati di HBM sono in grado di recuperare quasi istantaneamente i dati archiviati, aumentando la reattività dei sistemi in tempo reale senza ritardi. Ciò incide significativamente sull'adozione delle infrastrutture aziendali. 
   
• Ad esempio, nel luglio 2025 Micron lancerà il chip HBM4 da 36 GB con un'altezza di 12 strati, destinato ai data center per l'IA. Questo nuovo livello di integrazione favorisce l'implementazione della HBM negli acceleratori avanzati per l'IA. Le nuove varianti HBM sono progettate per affrontare i colli di bottiglia della memoria dovuti ai limiti di larghezza di banda nei carichi di lavoro avanzati dell'IA.
   
• La DRAM ottimizzata per l'IA cresce a un CAGR superiore al 18% e si prevede che la sua adozione aumenti significativamente grazie alla capacità di consentire uno scambio rapido dei dati durante i processi di addestramento. Leader del settore come Samsung e SK Hynix, che forniscono DRAM avanzate a bassa latenza e ad alta velocità per acceleratori di IA e GPU, rafforzano ulteriormente questo mercato.
   
• La memoria non volatile cresce a un CAGR del 15% grazie alla capacità di conservare i dati anche in assenza di alimentazione. Ad esempio, Micron e Intel stanno perseguendo innovazioni in questo ambito, considerando la NVM fondamentale per l'archiviazione persistente necessaria durante l'inferenza dell'IA e per le decisioni in tempo reale nei sistemi di IA basati sui dati e negli ambienti caratterizzati da vincoli energetici.
   

In base all’applicazione, il mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale è segmentato in data center e cloud computing, settore automobilistico e trasporti, sanità e scienze della vita, elettronica di consumo, industria e produzione, servizi finanziari e telecomunicazioni. Si prevede che il segmento dei data center e del cloud computing cresca, sostenuto dalla domanda sempre più elevata di addestramento di modelli di IA su larga scala, calcolo ad alte prestazioni e infrastrutture scalabili a supporto dei carichi di lavoro dell’IA generativa.
 

• Il segmento dei data center e del cloud computing domina il mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale, poiché le organizzazioni stanno costruendo nuovi data center progettati per carichi di lavoro specifici. Queste strutture di IA realizzate appositamente includono GPU, TPU e acceleratori proprietari per l’IA. Microsoft, Amazon, Google e altri leader del settore stanno destinando fondi considerevoli allo sviluppo di nuove infrastrutture per accogliere carichi di lavoro basati sull’IA su larga scala e ad alta intensità di risorse.
   
• Ad esempio, nel giugno 2025, con i chip Trainium 2 di seconda generazione, il progetto Rainier di Amazon ha previsto un investimento di 100 miliardi di dollari USA in cluster di data center per l’IA realizzati appositamente. Il progetto mira a supportare l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni per clienti come Anthropic e comprende centinaia di migliaia di processori di IA personalizzati, favorendo ulteriori sviluppi verso infrastrutture integrate verticalmente su scala hyperscale e una maggiore ottimizzazione per l’IA.
   
• L’integrazione di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), veicoli autonomi e fusione dei sensori in tempo reale sta trasformando i settori automobilistico e dei trasporti, promuovendo l’adozione delle tecnologie di IA da parte delle case automobilistiche e rappresentando circa il 16% della quota di mercato dell’hardware per l’IA.
   
• L’adozione dell’hardware per l’IA nell’elettronica di consumo sta aumentando rapidamente, con un CAGR di circa il 18%. La diffusione di smartphone, altoparlanti intelligenti e visori per la realtà aumentata e virtuale sottolinea l’importanza dell’intelligenza direttamente sul dispositivo. Le capacità delle NPU e dei processori progettati specificamente per l’IA rendono possibili l’elaborazione delle immagini, la traduzione e la personalizzazione in tempo reale. Con la crescente diffusione dell’IA edge, il settore dell’elettronica di consumo continua a rappresentare un centro nevralgico per la commercializzazione su vasta scala di processori di IA compatti ed efficienti dal punto di vista energetico.
   
• Le organizzazioni attive nei settori industriale e manifatturiero stanno applicando le tecnologie di IA alla manutenzione predittiva, all’automazione robotica e al controllo qualità. I sistemi di visione basati sull’IA, abbinati a dispositivi per l’inferenza edge, ottimizzano la produttività e riducono i tempi di inattività negli stabilimenti. La crescita è sostenuta dall’adozione delle fabbriche intelligenti, dell’Industria 4.0 e dalla domanda sempre più elevata di hardware per l’IA in tempo reale, robusto e progettato per ambienti industriali difficili.
   

In base alla modalità di implementazione, il mercato dell’hardware per l’IA è segmentato in hardware per l’IA basato sul cloud e infrastrutture di IA on-premise. Si prevede che il segmento dell’hardware per l’IA basato sul cloud cresca grazie alla sua capacità di fornire infrastrutture di IA flessibili, sicure ed efficienti in termini di costi.
 

• Il segmento dell’hardware per l’IA basato sul cloud domina il mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale (IA). L’integrazione di chip per l’IA come le TPU di Google, le logiche Trainium di AWS e Athena di Microsoft ha reso possibile l’addestramento su larga scala. La fornitura di capacità di calcolo per l’IA sta diventando sempre più conveniente e rapida grazie a processi ottimizzati sviluppati nel corso degli anni.
   
• Ad esempio, nel maggio 2024, la TPU v5e di Google Cloud è stata identificata come l’unico fornitore di carichi di lavoro GenAI scalabili e sta aiutando i clienti aziendali a ridurre del 50% i costi di addestramento.
   
• Si prevedeva che entro il 2024 l'infrastruttura cloud sarebbe progredita abbastanza da gestire gli enormi carichi di lavoro necessari per strumenti di generazione di IA iper-efficienti come Chat GPT, Bard e Claude. Le aziende avrebbero potuto ridurre la spesa per l'infrastruttura grazie a software sofisticati e scalabili e a sistemi di IA generativa avanzati che utilizzano il cloud.
   
• Ad esempio, nel marzo 2025, AWS ha recentemente rilasciato le istanze G6e EC2 con GPU NVIDIA L40S. Queste istanze sono destinate all'implementazione locale di LLM e alla produzione nel cloud di contenuti di immagini, audio e video generati da LLM. Tali LLM sono progettati per applicazioni di IA generativa e mostrano la direzione verso cui il settore cloud intende orientarsi—ovvero infrastrutture più personalizzate per sostenere i continui progressi della tecnologia dell'intelligenza artificiale.
   
• L'infrastruttura di IA on-premise rappresenta circa il 32% della quota di mercato dell'hardware per IA, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) di circa il 15%. Questa tendenza è particolarmente utile per le aziende che gestiscono dati critici e necessitano di elaborazione a bassa latenza. Consente un maggiore controllo, oltre a privacy e personalizzazione dei dati per i carichi di lavoro di IA in settori quali sanità, difesa e finanza. Rafforza inoltre i sistemi di IA ibrida e probabilmente si espanderà parallelamente all'utilizzo di infrastrutture edge e di cloud privato.
   

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Gli Stati Uniti hanno dominato il mercato dell'hardware per IA in Nord America, con una quota di mercato di circa il 91%, e hanno generato ricavi pari a 19,8 miliardi di dollari USA nel 2024.

• Gli Stati Uniti hanno mantenuto una quota significativa del mercato dell'hardware per IA grazie alla loro eccezionale capacità di innovazione, alla solidità della catena di fornitura e alle infrastrutture avanzate, consolidando ulteriormente la leadership del Paese nelle tecnologie fondamentali per l'IA.
   
• Le principali aziende statunitensi, tra cui NVIDIA, AMD, Intel e Qualcomm, sono produttori primari di hardware per IA. Detengono una quota di mercato dominante nel settore delle GPU, degli acceleratori per IA e dei chip personalizzati. Nel 2024 le aziende statunitensi hanno continuato a lanciare processori avanzati progettati per l'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni e per l'inferenza in tempo reale.
   
• Il mercato canadese dell'hardware per IA sta crescendo a un CAGR del 22% grazie alle politiche nazionali in materia di IA, ai programmi di ricerca e sviluppo sponsorizzati dal governo e alle collaborazioni attive tra università e industria. I settori della sanità e dell'energia mostrano una crescente attenzione all'IA edge e vi è la necessità di hardware a basso consumo energetico incentrato sulla privacy dei dati. Il Canada sta inoltre diventando sempre più un polo di crescita infrastrutturale per l'IA grazie a iniziative come la Pan-Canadian AI Strategy.
   
• L'adozione dell'IA nei settori della sanità, della finanza, della vendita al dettaglio, automobilistico e manifatturiero è aumentata rapidamente negli Stati Uniti nel 2024. Ciò ha creato nuove sfide nell'analisi dei dati, nell'automazione e nell'elaborazione. 
   
• Ad esempio, nel gennaio 2025, NVIDIA ha avviato una collaborazione con GE healthcare nel gennaio 2025 per implementare sistemi di imaging basati su GPU Blackwell, migliorando la diagnostica e riducendo al contempo i costi. Ciò dimostra come la capacità di calcolo avanzata stia stimolando la domanda nei settori critici.
   

Si prevede che il mercato europeo dell'hardware per IA registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.
 

• L'Europa detiene la terza quota più elevata del mercato dell'hardware per IA, con un tasso di crescita annuo del 17,2%; tale andamento è alimentato dalla necessità di infrastrutture sovrane per l'IA, dalla localizzazione dei dati e dalle applicazioni dell'IA nei diversi settori. Politiche sostenute dall'UE, come l'IPCEI sui semiconduttori e Horizon Europe, stanno promuovendo l'utilizzo di chip per IA negli ecosistemi multifunzionali, inclusi gli ambiti pubblico e industriale, come quello automobilistico e sanitario.
   
• Il settore dell’hardware per semiconduttori destinato all’intelligenza artificiale in Germania occupa una posizione di primo piano in Europa, sostenuto dalla strategia del Paese per la Quarta rivoluzione industriale e rafforzato dagli investimenti pubblici nei semiconduttori basati sull’intelligenza artificiale. Oltre all’impegno del German Future Fund, che ha destinato più di 1,6 miliardi di euro alle tecnologie di intelligenza artificiale e dei semiconduttori, altri finanziamenti destinati ai microprocessori hanno riguardato microprocessori automobilistici avanzati multistrato, la robotica, l’automazione industriale e altri settori.
   
• Il Regno Unito sta emergendo come polo di nuove innovazioni nella progettazione dei semiconduttori, sostenuto dalla strategia nazionale per l’intelligenza artificiale da 1 miliardo di sterline e dagli investimenti in altri centri di ricerca sull’IA, come il Bristol & bath semiconductor hub. Il Regno Unito sta concentrando l’attenzione sulle infrastrutture di calcolo sovrane e sull’IA quantistica, creando una domanda di processori ad alte prestazioni e chip di memoria nei settori finanziario, della difesa e delle scienze della vita.
   
• L’Italia sta ampliando le proprie capacità nel campo dell’hardware per l’intelligenza artificiale, sostenuta dai fondi europei per la ripresa e da iniziative come il Piano nazionale per la transizione digitale. Con il crescente interesse per le applicazioni dell’IA nella produzione intelligente, nel settore automobilistico e nella pubblica amministrazione, l’Italia sta aumentando l’adozione dei dispositivi edge AI e investendo nella ricerca e sviluppo regionale sui semiconduttori per rafforzare l’innovazione nazionale.
   

Si prevede che il mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale in Cina registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.
 

• L’area Asia-Pacifico rappresenta oltre il 24% del mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale nel 2024 ed è la regione in più rapida crescita, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) di circa il 20%. La crescita è sostenuta da strategie nazionali aggressive nel campo dell’IA, dalla crescente domanda di edge computing e da ingenti investimenti nell’autosufficienza nel settore dei semiconduttori.
   
• L’India si sta posizionando strategicamente come centro asiatico per l’hardware destinato all’intelligenza artificiale grazie all’India AI Mission (2024) e alle nuove politiche di sovvenzione per i semiconduttori. L’India ha ora destinato oltre 1,24 miliardi di dollari USA alle proprie infrastrutture di IA e intende sviluppare la progettazione nazionale dei chip, promuovere coalizioni pubblico-private per la ricerca e sviluppo e sovvenzionare l’IA edge nei settori sanitario, agricolo e fintech.
   
• Il Vietnam sta acquisendo slancio nel panorama dell’hardware per l’intelligenza artificiale, sostenuto dagli obiettivi nazionali di trasformazione digitale e dalle partnership con aziende globali di semiconduttori. Gli investimenti nelle aree di ricerca e sviluppo sull’IA e nelle iniziative per le città intelligenti stanno accelerando l’adozione di chip edge AI per la sicurezza pubblica, la gestione del traffico e l’IoT industriale, rendendo il Vietnam una base in rapida crescita per le infrastrutture abilitate all’intelligenza artificiale.
   
• I mercati dell’hardware per l’intelligenza artificiale di Cina e Giappone hanno finalità diverse. La Cina sta aumentando gli investimenti nelle infrastrutture e nella produzione di chip per l’IA, mentre il Giappone pone l’accento sulla robotica e sull’edge AI per l’assistenza agli anziani e l’automazione industriale. Entrambi i Paesi attribuiscono grande importanza ai sistemi autonomi e all’analisi in tempo reale, che richiedono hardware per l’intelligenza artificiale sicuro e ad alte prestazioni.
   
• I mercati emergenti come Indonesia, Vietnam e Filippine stanno alimentando la crescita regionale del mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale, sostenuti dalla crescente penetrazione degli smartphone, dalla digitalizzazione promossa dai governi e dalla maggiore diffusione dell’edge AI nei settori sanitario, agricolo e logistico. Le soluzioni hardware efficienti dal punto di vista energetico, convenienti e adattabili agli ambienti caratterizzati da connettività limitata sono ben posizionate per colmare le lacune infrastrutturali in queste economie ad alto potenziale e ancora insufficientemente servite.
   

Si prevede che il mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale in Brasile registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.
 

• L’America Latina sta crescendo a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 15,6% nel mercato dell’hardware per l’intelligenza artificiale, sostenuta dall’espansione della digitalizzazione urbana, dai progetti di città intelligenti e dall’adozione dell’IA nei servizi pubblici e nel settore manifatturiero.
   
• Il Brasile sta destinando risorse al bilanciamento tra le infrastrutture, l'espansione dei servizi cloud e la costruzione di nuovi data center. I principali operatori cloud globali e locali stanno realizzando strutture a São Paulo in risposta alla crescente domanda delle imprese di capacità di calcolo per l'IA. Queste strutture richiedono GPU, TPU e acceleratori all'avanguardia per l'apprendimento automatico, l'analisi e le offerte di IA come servizio.
   
• Messico e Colombia sono tra i Paesi dell'America Latina che adottano più attivamente l'hardware per l'IA, grazie a progetti di città intelligenti, all'automazione industriale e alla digitalizzazione del settore pubblico. In Colombia, i progressi dell'IA nei settori sanitario e logistico sono sostenuti da partenariati pubblico-privati e iniziative governative, mentre il Messico si concentra sulle tendenze emergenti nell'IA applicata alla sorveglianza e alla mobilità, anche grazie alla vicinanza agli impianti statunitensi di produzione di chip.
   
• Argentina, Cile e Perù rappresentano nuove aree di sviluppo che integrano l'adozione dell'hardware per l'IA, favorita dalle iniziative universitarie nei settori dell'agricoltura regionale avanzata e dello sviluppo delle infrastrutture. Il know-how accademico dell'Argentina contribuisce alla miniaturizzazione dei dispositivi per l'IA. I settori minerario e delle energie rinnovabili del Cile stanno integrando chip per l'IA edge. Il Perù si concentra su hardware a basso consumo e progettato innanzitutto per dispositivi mobili, destinato alle aree remote e scarsamente servite.
   

Si prevede che il mercato dell'hardware per l'IA in Arabia Saudita registri una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.
 

• La regione MEA rappresentava il 7% del mercato globale dell'hardware per l'IA nel 2024. Questo dato indica progressi costanti favoriti dalle politiche nazionali in materia di IA, dalle iniziative per le città intelligenti e dai progetti di «infrastrutture intelligenti» nei Paesi del Golfo. Mentre i chip per l'IA e i data center hyperscale degli Emirati Arabi Uniti e dell'Arabia Saudita contribuiscono allo sviluppo del mercato delle infrastrutture per l'IA nella regione MEA, alcune aree dell'Africa continuano a risentire di infrastrutture obsolete che rallentano l'adozione dell'hardware per l'IA su scala più ampia.
   
• Gli Emirati Arabi Uniti sono all'avanguardia nel settore dell'hardware per l'IA nella regione MEA grazie alla strategia per l'intelligenza artificiale 2031, agli investimenti in infrastrutture informatiche sovrane e alle iniziative di Dubai per le città intelligenti. Gli Emirati Arabi Uniti intendono implementare tecnologie basate su chip ottimizzati per l'IA nei settori sanitario, energetico e dei servizi pubblici, trasformando il Paese in un punto di riferimento regionale per infrastrutture e innovazione all'avanguardia nel campo dell'IA.
   
• Stanno emergendo opportunità in Nigeria, Kenya ed Egitto, che perseguono lo sviluppo dell'hardware per l'IA nell'ambito delle rispettive agende digitali nazionali, sostenute da un ambiente favorevole all'imprenditorialità. Inoltre, l'interesse di questi Paesi comprende anche dispositivi edge a basso consumo e infrastrutture informatiche localizzate per l'agricoltura, l'istruzione e la sanità.
   
• Stanno emergendo opportunità strategiche in Nigeria, Kenya ed Egitto, che stanno sviluppando l'hardware per l'IA sulla spinta delle agende digitali nazionali e sostenuti da un contesto imprenditoriale favorevole. Inoltre, l'attenzione di questi Paesi comprende anche dispositivi edge a basso consumo e infrastrutture informatiche localizzate nei settori dell'agricoltura, dell'istruzione e della sanità.
   
• Ad esempio, in Kenya, Apollo Agriculture utilizza immagini satellitari e tecnologie di intelligenza artificiale edge a basso consumo per offrire indicazioni di agricoltura di precisione ai piccoli agricoltori, aumentando così i raccolti attraverso raccomandazioni in tempo reale sulla semina e sulla cura programmata delle colture.
   

Quota di mercato dell'hardware per l'IA

Le 7 principali aziende del settore dell'hardware per l'IA — NVIDIA, Microsoft, Qualcomm Technologies, Amazon Web Services (AWS), Intel, Advanced Micro Devices e Apple — rappresentavano circa l'83% del mercato nel 2024.
 

• NVIDIA è stata la prima azienda a offrire GPU, oggi essenziali per l’addestramento dell’IA nei data center e nell’edge computing. La sua piattaforma CUDA, insieme ai sistemi DGX, svolge un ruolo fondamentale nell’apprendimento automatico, nel deep learning e nell’IA generativa. NVIDIA opera oggi anche nel settore delle infrastrutture per l’IA e dei software di networking. Con una quota pari a quasi il 50% del mercato globale dei chip per l’IA, NVIDIA è un elemento fondamentale per gli LLM e le infrastrutture per l’IA in tutto il mondo.
   
• Microsoft investe ingenti risorse nell’ottimizzazione dell’IA, soprattutto dal lancio della piattaforma cloud Azure, che integra le GPU NVIDIA, oltre a chip per l’IA personalizzati come Azure Maia. In collaborazione con Open AI, Microsoft sta pianificando funzionalità di nuova generazione basate sull’IA per Microsoft 365 e Copilot, un assistente universale.
   
• Qualcomm si distingue come uno dei principali fornitori di hardware per l’IA destinato ai dispositivi edge e mobili. Le sue piattaforme snapdragon integrano l’IA negli smartphone, nei dispositivi indossabili e nelle tecnologie automobilistiche attraverso unità di elaborazione neurale. Qualcomm AI Engine consente l’inferenza direttamente sul dispositivo per attività di visione, riconoscimento vocale e analisi predittiva basate su tecnologie di IA. L’azienda sta inoltre sviluppando soluzioni di IA per l’IoT e la robotica.
   
• In qualità di uno dei principali fornitori di infrastrutture cloud per l’IA, AWS offre chip per l’IA progettati internamente, Trainium e Inferentia, rispettivamente per l’addestramento e l’inferenza dei modelli. Questi chip sono utilizzati nei data center AWS per supportare Sage Maker, Bedrock e altre attività di IA generativa. AWS supporta inoltre le GPU NVIDIA e AMD. Per rimanere un fornitore fondamentale di servizi cloud per l’IA, AWS sta rafforzando la propria posizione ampliando l’infrastruttura globale e l’offerta hardware, così da rispondere alla crescente necessità di IA nel cloud e all’innovazione delle aziende e delle start-up.
   
• Intel è stata uno dei principali operatori del settore dell’hardware informatico. L’azienda offre non solo prodotti ottimizzati per l’IA, come i processori Xeon, gli acceleratori per l’IA Habana Labs Gaudi e gli FPGA, ma si concentra anche su soluzioni di IA cloud ed edge per il settore sanitario, l’automazione industriale e i data center. L’azienda attribuisce grande importanza agli stack software per l’IA e alle piattaforme aperte come Open VINO. Grazie alla continua attività di ricerca e sviluppo nel campo del calcolo neuromorfico e dei chip per l’IA scalabili, Intel punta a contrastare la concorrenza fornendo soluzioni integrate per l’inferenza e l’addestramento in diversi settori.
   
• AMD fornisce GPU ad alte prestazioni della serie Instinct per i data center e i carichi di lavoro legati all’IA. L’azienda deve affrontare la concorrenza, ma con i chip MI300 e i prossimi MI350, di cui è imminente il lancio, potrà ridurre il predominio di NVIDIA nell’addestramento di modelli di grandi dimensioni. AMD sta inoltre entrando nel settore dei sistemi per l’IA a rack completo e sta acquisendo aziende come Pensando ed Eno semi per sviluppare ulteriormente l’IA e la fotonica al silicio.
   
• Apple implementa funzionalità di IA attraverso chip progettati internamente, come il Neural Engine integrato nei chip delle serie A e M. Questi dispositivi consentono il funzionamento di Face ID, Siri, delle funzioni di miglioramento delle foto e degli algoritmi di apprendimento automatico eseguiti direttamente sul dispositivo. Apple raggiunge elevati livelli di privacy e prestazioni grazie all’elaborazione locale dell’IA.
   

Aziende del mercato dell’hardware per l’IA

I principali operatori del settore dell’hardware per l’IA sono:

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Samsung Electronics
   
• AMD ha lanciato una nuova gamma di acceleratori e sistemi a rack completo denominata Instinct MI350, dedicata al calcolo IA ad alte prestazioni nei data center. NVIDIA ha inoltre introdotto la potente architettura GPU Blackwell, presentando Project GROOT, la più recente tecnologia di calcolo personale basata sull’IA. AWS ha introdotto nuovi chip, Trainium e Inferentia, che consentono una scalabilità avanzata ed economicamente efficiente per l’addestramento e l’inferenza dei modelli di IA nel cloud. 
   
• Intel ha inoltre lanciato nuovi chip e processori AI Gaudi 3, aumentando l'efficienza dei sistemi alimentati dall'IA nelle aziende. Google, d'altra parte, ha introdotto la propria CPU Axion e sviluppato la TPU v5p (Ironwood) per migliorare i carichi di lavoro interni dell'IA. Microsoft ha lanciato dispositivi alimentati dall'IA con chip Azure Maia 100 e PC Copilot dotati di NPU ad alta potenza, per un'esperienza IA fluida. 
   
• Baltra, un chip per server personalizzato, è in fase di sviluppo per l'IA interna di Apple, mentre Qualcomm ha lanciato i processori Snapdragon X Elite e Cloud AI 100 Ultra, mantenendo il benchmark di settore per l'efficienza dell'IA per watt. IBM ha potenziato i propri processori IA Telum II e si prepara a lanciare i chip North Pole, destinati a un'elaborazione IA ultraefficiente all'edge e nei mainframe.
   
• Con il supporto di NVIDIA e AMD, Samsung ha iniziato a produrre GPU IA di nuova generazione utilizzando processi a 3 e 4 nm, che consentono una produzione di chip più efficiente dal punto di vista energetico. Samsung sta inoltre lavorando a una soluzione full-stack progettando acceleratori IA e memorie ad alta larghezza di banda per un addestramento efficiente dell'IA e ha sviluppato architetture proprietarie per ottimizzare il traffico dei dati sul chip. Samsung svolge ora il duplice ruolo di partner per la produzione di semiconduttori e di fornitore di tecnologie, contribuendo all'innovazione dell'hardware IA.
   

Notizie sul settore dell'hardware IA

• A luglio 2025, la HNSE Asia AI Hardware Battle 2025 si è estesa al Giappone, collaborando con importanti rivenditori per presentare innovazioni nell'hardware IA in uno dei principali mercati tecnologici asiatici. Il programma favorisce la visibilità internazionale delle iniziative imprenditoriali e sostiene la crescita dell'hardware per l'elettronica di consumo di fascia alta.
   
• A giugno 2025, i chip A18 e A18 Pro di Apple, lanciati insieme alla serie iPhone 16, integrano Neural Engine avanzati con 35 TOPS, aumentando fino a 2× le prestazioni di apprendimento automatico rispetto all'A16 Bionic. Le attività IA eseguite sul dispositivo, come la sintesi dei testi, i miglioramenti di Siri e l'analisi delle immagini, possono ora essere svolte in tempo reale senza compromettere la privacy degli utenti. Integrando NPU avanzate direttamente nei dispositivi di consumo, Apple risponde all'esigenza di velocità e intelligenza nell'interazione con l'utente espressa dal mercato dell'hardware IA, rendendo così l'integrazione di hardware IA specializzato un fattore di crescita fondamentale nel settore dell'elettronica.
   
• A giugno 2025, le GPU Blackwell presentate da Nvidia, che dovrebbero essere utilizzate nella serie RTX 50 e sono state presentate al GTC 2025, vantano un'efficienza fino a 50 volte superiore a quella delle CPU. I miglioramenti in termini di FLOPS, larghezza di banda della memoria e consumo energetico contribuiscono tutti all'efficienza energetica. Questa iniziativa rafforza la tendenza a ottimizzare la progettazione delle GPU per i calcoli IA su larga scala in modo sostenibile.
   
• A marzo 2025, con l'obiettivo di creare sinergie con Arm e Graph core, SoftBank ha acquisito Ampere, uno dei principali produttori di processori per data center IA basati su Arm. Questa acquisizione rafforza ulteriormente il conglomerato di SoftBank nel settore dell'elaborazione IA.
   

Il report di ricerca sul mercato dell'hardware IA offre una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di ricavi (miliardi di dollari USA) e volume (unità) dal 2021 al 2034, per i seguenti segmenti.

Mercato, per processore

• Unità di elaborazione grafica (GPU)
  • Addestramento
  • Inferenza
  • Edge
  • Data center
• Unità di elaborazione centrale (CPU)
  • Ottimizzata per l'IA
  • CPU per server con accelerazione IA
  • Edge computing
• Unità di elaborazione tensoriale (TPU)
  • Cloud
  • Edge
  • Progettazioni personalizzate
• Circuito integrato specifico per l'applicazione (ASIC)
  • Addestramento dell'IA
  • Inferenza dell'IA
  • IA personalizzata

• Array di porte programmabili sul campo (FPGA)
  • Ottimizzato per l'IA
  • IA edge
  • Piattaforme di calcolo riconfigurabili
• Unità di elaborazione neurale (NPU)
  • Smartphone
  • IA edge
  • IoT

Mercato per memoria e archiviazione

• Memoria ad ampia larghezza di banda (HBM)
• DRAM ottimizzata per l'IA
• Memoria non volatile
• Tecnologie di memoria emergenti

Mercato per applicazione

• Data center e cloud computing 
• Settore automobilistico e trasporti
• Sanità e scienze della vita
• Elettronica di consumo
• Settore industriale e manifatturiero
• Servizi finanziari
• Telecomunicazioni

Mercato per modalità di implementazione

• Basato sul cloud
• In sede

Le informazioni sopra riportate sono fornite per le seguenti regioni e i seguenti Paesi:

• America del Nord
  • Stati Uniti
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Russia
  • Paesi nordici
• Asia-Pacifico
  • Cina
  • Giappone
  • India
  • Corea del Sud
  • Filippine
  • Vietnam
  • ANZ
  • Singapore
• America Latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
• MEA
  • Emirati Arabi Uniti
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica