Dimensioni del mercato dell hardware AI: per processore, per memoria e storage, per applicazione, per distribuzione, previsioni di crescita, 2025-2034

Dimensione del mercato hardware

La dimensione globale del mercato AI Hardware è stata stimata a 59,3 miliardi di dollari nel 2024. Il mercato dovrebbe crescere da 66,8 miliardi di USD nel 2025 a 296,3 miliardi di USD nel 2034, a un CAGR del 18%.

• La crescita di applicazioni come ChatGPT e DALL·E ha aumentato la domanda di hardware AI specializzato ad un tasso precedentemente non previsto. Queste applicazioni e altri come loro richiedono alti livelli di throughput computazionale che sta guidando gli investimenti in GPU, TPU, intelligenza artificiale e anche ASIC. Questo stimola ulteriormente la vendita di chip AI, data center e la creazione di hardware che è progettato per soddisfare le esigenze delle applicazioni AI di prossima generazione.
• L'intelligenza artificiale viene utilizzata da imprese e OEM ai margini su dispositivi IoT di livello industriale, smartphone, e anche agli endpoint per isolare aree di ritardo e consentire il processo decisionale in tempo reale. Ad esempio, Qualcomm nell'ottobre 2023 ha introdotto la piattaforma Snapdragon 8 Gen 3 che dispone di un motore AI in grado di elaborare dispositivi di grandi modelli di lingua Llama 2 e Whisper senza alcun onere cloud.
• Nel 2019, il settore hardware AI è stato emergente a causa della necessità di GPU per le strutture data center e lavoro accademico. Il segmento data center di NVIDIA che include GPU AI come il Tesla V100 ha generato ricavi per 2,98 miliardi di USD nel 2019 rispetto a 1.93 miliardi di USD nel 2018.
• La pandemia COVID-19 ha testimoniato che c'era un cambiamento integrato nella strategia delle infrastrutture aziendali a causa delle accelerazioni delle integrazioni AI e della migrazione cloud. Ciò ha portato a requisiti in rapida evoluzione per i data center e gli ambienti edge che a loro volta hanno aumentato la necessità di memoria e chipset ottimizzati per l'IA. Quasi tutte le implementazioni hardware sono state predisposte dall'IA entro il 2024 a causa degli investimenti da parte di partecipanti iperscala e dell'espansione delle collaborazioni ecosistemiche.
• L'uso dell'intelligenza artificiale sta trasformando aree come diagnostica, imaging e genomica insieme al settore farmaceutico. Queste aree richiedono hardware sofisticato con alti livelli di elaborazione e archiviazione. Ad esempio, nel marzo 2025, Subtle Medical utilizzerà i nuovi sistemi GPU e DGX di NVIDIA per la tecnologia GenAI, migliorando notevolmente l'imaging medico. Attualmente, le loro scansioni MRI, CT e PET ultra-basso hanno ridotto l'esposizione alle radiazioni del 75%, una maggiore velocità di scansione cinque volte e una maggiore visibilità della lesione.
• Nord America conduce il mercato hardware AI, Open AI e Microsoft entrambi hanno annunciato un progetto multi-fase AI supercomputing per i campus statunitensi che è previsto per essere completato in 3 fasi. Con la fase 3 attiva e un progetto “Stargate” accumulo di 100 miliardi di dollari entro il 2028. Questa collaborazione include i data center finanziati da Microsoft con NVIDIA GB200 “Blackwell” chip AI installati che saranno utilizzati per la formazione LLM ulteriormente solidificando il dominio del Nord America sulle infrastrutture di calcolo e la supremazia regionale AI.
• Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, guidata da programmi di politica nazionale AI, programmi semiconduttori autosufficienti, e crescenti requisiti di calcolo dei bordi, Cina, India e Corea del Sud stanno investendo nella progettazione e produzione di chip AI. Come esempio, l'India ha approvato la sua India AI Mission nel 2024 che aumenta la spesa del paese di circa 1,24 miliardi di dollari in cinque anni verso l'infrastruttura semiconduttore e migliorare le ambizioni dell'economia digitale del paese.

Tendenze del mercato hardware AI

• Il passaggio da GPUs generali a NPU e Asics progettato per funzioni particolari come NLP, riconoscimento delle immagini e formazione, sta ridefinindo le tattiche hardware AI. La tendenza è iniziata nel 2021 con i TPU di Google, i Trainium/Inferentia di Amazon e i motori neurali di Apple, tutti motivati dalla necessità di alternative ad alte prestazioni, efficienti e flessibili. Consente una migliore integrazione tra software e hardware, aumentando la sicurezza del sistema. La maggior parte dei leader tecnologici del settore sono previsti per passare verso un ecosistema di silicio proprietario entro il 2026, rendendolo lo standard del settore.
• ? Il tentativo di raggiungere l'indipendenza del silicio, le aziende stanno iniziando ad affrontare i problemi di sviluppo e scalabilità che stanno ora rendendo più evidente la complessità del disegno personalizzato dell'acceleratore AI. Questo è stato esemplare nel giugno 2025 quando Microsoft ha spinto indietro la produzione del suo chip AI personalizzato “Maia” da sei mesi. Questa tendenza è iniziata alla fine del 2023, come iperscale mira a ridurre la dipendenza da NVIDIA. Anche se ci sono inconvenienti di progettazione, questa iniziativa sta anticipando la trazione operativa del 2027 che consentirebbe una catena di approvvigionamento di chip diversificata e l'elaborazione specifica di attività su cloud e bordo.
• Il bisogno esistente e crescente di circuiti più piccoli, come chip ad alta efficienza energetica, che possono elaborare i dati in cui vengono raccolti, con capacità decisionali in tempo reale. Tale esigenza è stata supportata da Qualcomm, NVIDIA e Intel. Inoltre, veicoli autonomi, droni e applicazioni IoT industriali lo alimentarono all'inizio del 2022. Compiti come il trattamento dei dati al bordo migliorare la privacy, la latenza inferiore, e sono vitali per settori come la salute e la produzione. Come tale, la tendenza è pronta ad aumentare il ritmo nei mercati emergenti entro il 2026, in quanto l'infrastruttura dei bordi prolifera in ambienti a bassa larghezza di banda.
• L'integrazione della memoria ad alta larghezza di banda (HBM) nell'hardware AI sta emergendo come una cosa chiave per gestire la formazione e l'inferenza del modello AI su larga scala. Questa tendenza è iniziata a metà del 2022, come chipmakers come SK Hynix, Samsung e Micron ha accelerato lo sviluppo di HBM3 e architetture di memoria di prossima generazione per supportare GPU e acceleratori AI. Spinta dalle richieste di AI e LLM generativi, questa tendenza migliora la velocità di lavorazione, riduce i colli di bottiglia e supporta il parallelismo. Si prevede di diventare mainstream entro il 2025, alimentando carichi di lavoro AI avanzati attraverso i data center cloud, HPC e edge.

Analisi del mercato hardware

Sulla base del processore, il mercato hardware AI è segmentato in unità di elaborazione grafica, unità di elaborazione centrali, unità di elaborazione tensore, circuiti integrati specifici per applicazioni, array gate programmabili sul campo, unità di elaborazione neurale. The unità di elaborazione grafica segmento ha detenuto una quota di mercato di circa il 39% nel 2024 e si prevede che crescerà ad un CAGR di oltre il 18% dal 2025 al 2034.

• I progressi nelle tecnologie dell'intelligenza artificiale, in particolare nei sistemi di automazione basati sull'intelligenza artificiale, sono ampi e guadagnano popolarità. Data la loro ineguagliabile prowes in elaborazione parallela, elaborazione, larghezza di banda di memoria, e la formazione e l'inferenza di modelli su larga scala, le GPU sono più che leader del settore; dominano il mercato dell'hardware cloud dell'intelligenza artificiale sia in settori di impresa che di ricerca.
• Le unità di elaborazione neurale stanno crescendo ad un CAGR di oltre il 19%, a causa dell'aumento della necessità di processi di inferenza dell'IA on-device e di efficienza energetica è il fattore primario che guida questo cambiamento. L'adozione è attualmente limitata dalla complessità dell'integrazione e dalle architetture specifiche del fornitore. Dato che le piattaforme hardware AI contemporanee integrano sempre più le NPU con CPU e GPU per l'esecuzione AI in tempo reale su dispositivi di bordo, mobile, automotive e gli ecosistemi IoT beneficiano di applicazioni a bassa latenza, ad alta efficienza energetica che non richiedono risorse cloud.
• L'aumento delle applicazioni AI-driven nelle imprese, c'è più attenzione in fase di ottimizzazione in tempo reale per l'efficienza della GPU. Ciò sta portando alla creazione di GPU ottimizzate per l'inferenza per la distribuzione all'interno di server edge, sistemi autonomi e dispositivi intelligenti, con dimensioni ridotte e consumo energetico.
• Ad esempio, nel marzo 2024, NVIDIA ha rilasciato la GPU L4, che Google Cloud ha ora integrato nella sua Vertex AI. NVIDIA rilasciato L4 nel marzo 2024, sostenendo che è stato in grado di eseguire video e AI inference workloads 120× meglio di edge CPUs e gli analoghi di bordo AI inference erano. Lo spostamento crescente verso le GPU programmate specificamente per l'inferenza AI in tempo reale ha raggiunto una nuova altezza.
• Il valore totale del mercato dell'hardware AI si attesta a circa il 68 % con l'inclusione di circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC), unità di elaborazione neurale (NPU), e unità di elaborazione grafica (GPU) con concentrato moderato. Questi segmenti migliorano l'esecuzione della formazione di modelli linguistici di grandi dimensioni e l'inferenza in tempo reale sui dispositivi di bordo, superando le CPU di uso generale, oltre a sottolineare architetture obsolete in situazioni di performance-centric.

Sulla base della memoria e dello storage, il mercato hardware AI è segmentato in memoria ad alta larghezza di banda, dram ottimizzato per l'intelligenza artificiale, memoria non volatile, tecnologie di memoria emergenti. Il segmento di memoria ad alta larghezza di banda ha tenuto una quota di mercato del 47% nel 2024, e il segmento è previsto per crescere a un CAGR di oltre il 19% dal 2025 al 2034.

• L'enorme domanda di elaborazione dei dati paralleli con latenza minima nei carichi di lavoro AI avanzati continua ad aumentare la necessità di memoria hardware della larghezza di banda (HBM). Considerando il crescente numero di casi di utilizzo per i modelli di lingua di grandi dimensioni e l'AI generativa, HBM aiuta con i requisiti di velocità e capacità necessari sia per la formazione che per l'inferenza.
• Ci sono modelli AI con HBM hanno la capacità di recupero quasi istantaneo dei dati memorizzati che aumenta la reattività in sistemi in tempo reale senza ritardi. Ciò influisce notevolmente sull'assorbimento delle infrastrutture aziendali.
• Ad esempio, nel luglio 2025, Micron lancerà il chip HBM4 36 GB con un'altezza di 12 strati, rivolto ai data center AI. Il nuovo livello di integrazione dell'implementazione di HBM in acceleratori AI avanzati. Le nuove varianti HBM sono progettate per affrontare strozzature di memoria a banda limitata di carichi di lavoro AI avanzati.
• AI-Ottimizzata DRAM si espande in una CAGR superiore al 18%, la sua adozione è prevista per aumentare significativamente a causa della sua capacità di consentire uno scambio rapido di dati durante i processi di formazione. I leader del settore come Samsung e SK Hynix, che forniscono avanzata bassa latenza e DRAM ad alta velocità agli acceleratori di AI e GPU, ulteriormente a riva su questo mercato.
• Non volatile La memoria sta crescendo a un CAGR del 15% a causa della loro capacità di conservare i dati senza energia. Ad esempio, Micron e Intel stanno perseguendo innovazioni in questo settore, considerando NVM cruciale per lo storage persistente necessario durante l'inferenza dell'IA e le decisioni in tempo reale nei sistemi AI basati sui dati e nel processo decisionale in tempo reale in ambienti dotati di potere.

Sulla base dell'applicazione, il mercato hardware AI è segmentato in data center e cloud computing, automotive e trasporti, scienze della salute e della vita, elettronica di consumo, industria e produzione, servizi finanziari e telecomunicazioni. Il data center e il segmento cloud computing dovrebbero crescere, guidato dalla crescente domanda di formazione del modello AI su larga scala, elaborazione ad alte prestazioni e infrastruttura scalabile per supportare i carichi di lavoro generativi AI.

• Il data center e il segmento cloud computing dominano il mercato hardware dell'intelligenza artificiale con l'organizzazione di costruire i loro nuovi data center su misura per carichi di lavoro specifici. Questi servizi AI appositamente costruiti includono GPU, TPU e acceleratori di intelligenza artificiale proprietari. Microsoft, Amazon, Google e altri leader del settore che mettono a disposizione fondi considerevoli stanno dirigendo nuovo sviluppo infrastrutturale per ospitare carichi di lavoro basati su AI su larga scala.
• Ad esempio, nel giugno 2025, con la sua seconda generazione di chip Trainium 2, il progetto di Amazon rainier segna un investimento di $100 miliardi in data center AI appositamente costruito cluster s. Si cerca di sostenere la formazione di modelli di lingua per i clienti come Anthropic e dispone di centinaia di migliaia di processori AI su misura che si spostano i passi successivi verso l'infrastruttura verticalmente integrata a iperscala e ulteriore ottimizzazione per AI.
• L'integrazione sistemi avanzati di assistenza al conducente (ADAS)♪ veicoli autonomi, e la fusione dei sensori in tempo reale stanno trasformando le industrie automobilistiche e dei trasporti AI su una tecnologia AI propellente ai produttori di auto e rappresentano circa il 16% della quota di mercato hardware AI.
• L'adozione dell'hardware AI nell'elettronica di consumo sta sorvolando con un CAGR di circa il 18%, la proliferazione di smartphone, altoparlanti intelligenti e cuffie di realtà aumentata/virtuale sottolinea l'importanza dell'intelligenza on-device. Le capacità dei processori NPU e AI-centric stanno rendendo possibile l'imaging in tempo reale, la traduzione e la personalizzazione. Poiché l'AI bordo diventa più prevalente, il settore dell'elettronica di consumo rimane un hotbed per la commercializzazione aggressiva di processori AI miniaturizzati ed efficienti dall'energia.
• Le organizzazioni sono impegnate in attività produttive e industriali stanno applicando tecnologie AI per la manutenzione predittiva, l'automazione robotica, così come il controllo di qualità. I sistemi di visione basati sull'intelligenza artificiale accoppiati con i dispositivi di inferenza dei bordi ottimizzano la produttività e riducono al minimo i tempi di fermo sul pavimento del negozio. La crescita è guidata dall'adozione di fabbriche intelligenti, Industria 4.0, e da una crescente domanda di hardware AI in tempo reale robusto costruito per ambienti industriali difficili.

Sulla base della distribuzione, il mercato hardware AI è segmentato in hardware AI cloud-based e l'infrastruttura on-premises ai. Il segmento hardware AI basato su cloud dovrebbe crescere, grazie alla sua capacità di fornire infrastrutture AI flessibili, sicure e convenienti.

• Il segmento hardware AI basato su cloud domina il mercato hardware dell'intelligenza artificiale (AI). L'integrazione di chip AI come Googles TPUs, AWS Trainium logics e Microsoft Athena hanno reso l'IA potenziare la formazione su larga scala. La fornitura di calcolo AI sta diventando sempre più efficace e rapida a causa di processi semplificati costruiti nel corso degli anni.
• Ad esempio, nel maggio 2024, TPU v5e di Google Cloud è identificato come unico fornitore di carichi di lavoro scalabili GenAI e sta aiutando i clienti aziendali a risparmiare il 50% del costo sulla formazione.
• Si prevede che entro l'anno 2024, l'infrastruttura nel cloud sarebbe stata sufficientemente avanzata per gestire gli immensi carichi di lavoro necessari per gli strumenti di generazione dell'intelligenza artificiale come Chat GPT, Bard e Claude. Le aziende sarebbero in grado di ridurre la spesa per le infrastrutture con software sofisticato e scalabile e sofisticate AI generative che utilizzano il cloud.
• Ad esempio, nel marzo 2025, AWS ha recentemente rilasciato istanze G6e EC2 con GPU NVIDIA L40S. Questi sono finalizzati all'implementazione locale di LLM e alla produzione di cloud di immagini generate da LLM, contenuti audio e video. Tali LLM sono su misura per le applicazioni AI generative, che mostrano la direzione in cui il settore cloud intende ruotare – verso infrastrutture più personalizzate per supportare i progressi in corso nella tecnologia dell'intelligenza artificiale.
• L'infrastruttura AI continua a contribuire circa il 32% della quota di mercato hardware AI con un CAGR di circa il 15%. La tendenza è particolarmente utile per le aziende che gestiscono dati critici che richiedono un trattamento a bassa latenza. Consente un maggior controllo, nonché la privacy dei dati e la personalizzazione per i carichi di lavoro AI in settori come la sanità, la difesa e la finanza. Rafforza anche i sistemi Ibridi AI e probabilmente espanderà in parallelo con l'uso di infrastrutture cloud edge e private.

Gli Stati Uniti hanno dominato il mercato hardware AI in Nord America con circa il 91% della quota di mercato e hanno generato ricavi di 19,8 miliardi di dollari nel 2024.

• Gli Stati Uniti hanno mantenuto una parte sostanziale del mercato dell'hardware AI, a causa di un'ineguagliabile prodezza nell'innovazione, nella supply chain e nell'infrastruttura, rendendo ulteriormente la leadership del paese sulla tecnologia di fondazione AI.
• Le principali aziende americane come NVIDIA, AMD, Intel e Qualcomm sono i principali produttori di hardware AI. Hanno una quota di mercato di comando sulle GPU del settore, acceleratori di AI e chip personalizzati. Le aziende statunitensi hanno continuato a lanciare processori avanzati progettati per la formazione di modelli di grande lingua e inferenza in tempo reale nel 2024.
• Canada sta crescendo nel mercato dell'hardware AI con un CAGR del 22 % a causa delle politiche nazionali dell'AI, i programmi di R&D sponsorizzati dal governo e le collaborazioni attive dell'università e del settore. I settori dell'assistenza sanitaria e dell'energia riguardano l'intelligenza artificiale, e c'è bisogno di hardware focalizzato sulla privacy dei dati che è basso consumo di energia. Anche il Canada sta diventando sempre più un hub per la crescita delle infrastrutture per l'AI a causa di iniziative come la strategia Pan-Canadian AI.
• L'adozione dell'IA nel settore sanitario, finanziario, retail, automobilistico e manifatturiero è passata negli Stati Uniti nel 2024. Questo ha creato nuove sfide nell'analisi dei dati, nell'automazione e nel calcolo.
• Ad esempio, nel gennaio 2025, NVIDIA ha collaborato con la sanità GE nel gennaio 2025 per implementare i sistemi di imaging AI alimentati dalla GPU Blackwell, migliorando la diagnostica e riducendo anche i costi, dimostrando come il calcolo vitale spinge la domanda avanzata nei settori cruciali.

Il mercato dell'hardware AI in Europa dovrebbe sperimentare una crescita significativa e promettente dal 2025 al 2034.

• L'Europa detiene la terza parte più grande del mercato dell'hardware AI con un tasso di crescita annuale del 17,2%, questo viene alimentato dalla necessità di infrastrutture di AI sovrane, localizzazione dei dati e implementazioni di AI settoriali. Le politiche sponsorizzate dall'UE, come l'IPCEI sui semiconduttori e Horizon Europe, stanno guidando l'utilizzo di chip AI attraverso le ecosfere multifunzionali, compresi i domini pubblici e industriali come l'automotive e la sanità.
• L’industria hardware semiconduttore AI in Germania ha una posizione di primo piano in Europa, guidata dalla strategia del paese sulla rivoluzione industriale 4.0 e sostenuta dagli investimenti governativi nei semiconduttori alimentati dall’IA. Oltre al Fondo Tedesco per il Futuro, impegnato oltre 1,6 miliardi di euro sulle tecnologie AI e semiconduttori, altri microprocessori stanziati hanno incluso i microprocessori multistrato automobilistici avanzati, la robotica, l'automazione industriale e altri settori.
• ? Il Regno Unito sta emergendo come un punto focale di nuove innovazioni nel design dei semiconduttori alimentato dalla sua strategia AI nazionale da 1 miliardo di sterline e dagli investimenti in altri centri di ricerca AI come il polo semiconduttore Bristol & Bath. Il Regno Unito si sta concentrando sull'infrastruttura di calcolo sovrana e quantum-AI che crea la domanda di processori ad alte prestazioni e chip di memoria in finanza, dife