Рынок оборудования для ИИ Размер и доля 2025 – 2034

Объем рынка оборудования для искусственного интеллекта

Объем мирового рынка оборудования для искусственного интеллекта оценивается в 59,3 млрд долларов США в 2024 году. Ожидается, что рынок вырастет с 66,8 млрд долларов США в 2025 году до 296,3 млрд долларов США в 2034 году при среднегодовом темпе роста 18%.
 

• Рост числа приложений, таких как ChatGPT и DALL·E, увеличил спрос на специализированное оборудование для искусственного интеллекта с невиданной ранее скоростью. Эти и другие подобные приложения требуют высокого уровня вычислительной мощности, что стимулирует инвестиции в графические процессоры, TPU, Brainded AI и даже ASIC. Это еще больше стимулирует продажу чипов искусственного интеллекта, центров обработки данных и создание оборудования, предназначенного для удовлетворения потребностей приложений искусственного интеллекта следующего поколения.
   
• Искусственный интеллект используется предприятиями и OEM-производителями на периферии промышленных устройств Интернета вещей, смартфонах и даже на конечных точках для изоляции областей задержки и принятия решений в режиме реального времени. Например, Qualcomm в октябре 2023 года представила платформу Snapdragon 8 Gen 3, которая оснащена движком искусственного интеллекта, способным обрабатывать на устройстве большие языковые модели Llama 2 и Whisper без нагрузки на облако.
   
• В 2019 году сектор аппаратного обеспечения ИИ развивался в связи с потребностью в графических процессорах для центров обработки данных и научными работами. Сегмент дата-центров NVIDIA, который включает в себя графические процессоры с искусственным интеллектом, такие как Tesla V100, получил доход в размере 2,98 млрд долларов США в 2019 году по сравнению с 1,93 млрд долларов США в 2018 году.
   
• Пандемия COVID-19 привела к тому, что в стратегии корпоративной инфраструктуры произошел комплексный сдвиг в связи с ускорением интеграции ИИ и миграцией в облако. Это привело к быстрому росту требований к центрам обработки данных и периферийным средам, что, в свою очередь, увеличило потребность в памяти и наборах микросхем, оптимизированных для искусственного интеллекта. К 2024 году почти все аппаратные развертывания были готовы к использованию ИИ благодаря инвестициям участников гипермасштабирования и расширению сотрудничества в экосистеме.
   
• Использование искусственного интеллекта трансформирует такие области, как диагностика, визуализация и геномика, а также фармацевтический сектор. Эти области требуют сложного оборудования с высоким уровнем обработки и хранения. Например, в марте 2025 года Subtle Medical будет использовать новейшие графические процессоры NVIDIA и системы DGX для технологии GenAI, что значительно улучшит медицинскую визуализацию. В настоящее время их сверхнизкие дозы МРТ, КТ и ПЭТ снизили лучевую нагрузку на 75%, увеличили скорость сканирования в пять раз и улучшили видимость поражений.
   
• Северная Америка лидирует на рынке аппаратного обеспечения ИИ, Open AI и Microsoft объявили о многоэтапном проекте суперкомпьютеров ИИ для кампусов США, который планируется завершить в 3 этапа. С активной фазой 3 и запланированным строительством «Звездных врат» на сумму 100 миллиардов долларов к 2028 году. Это сотрудничество включает в себя центры обработки данных, финансируемые Microsoft, с установленными чипами искусственного интеллекта NVIDIA GB200 «Blackwell», которые будут использоваться для обучения LLM, что еще больше укрепит господство Северной Америки над вычислительной инфраструктурой и региональное превосходство искусственного интеллекта.
   
• Азиатско-Тихоокеанский регион является самым быстрорастущим регионом, движимым национальными программами ИИ, самодостаточными полупроводниковыми программами и растущими потребностями в периферийных вычислениях, Китай, Индия и Южная Корея инвестируют в разработку и производство чипов ИИ. Например, в 2024 году Индия утвердила свою миссию India AI Mission, которая увеличит расходы страны примерно на 1,24 миллиарда долларов США в течение пяти лет на полупроводниковую инфраструктуру и повышение амбиций страны в области цифровой экономики.

Тенденции рынка аппаратного обеспечения ИИ

• Переход от графических процессоров общего назначения к NPU и ASIC, предназначенным для конкретных функций, таких как NLP, распознавание изображений и обучение, меняет тактику аппаратного обеспечения ИИ. Эта тенденция началась в 2021 году с TPU от Google, Trainium/Inferentia от Amazon и Neural Engines от Apple, все они мотивированы потребностью в высокопроизводительных, энергоэффективных и гибких альтернативах. Это обеспечивает лучшую интеграцию между программным и аппаратным обеспечением, повышая безопасность системы. Ожидается, что к 2026 году большинство технологических лидеров отрасли перейдут на проприетарную кремниевую экосистему, что сделает ее отраслевым стандартом.
   
• Стремясь достичь независимости от кремния, компании начинают сталкиваться с задержками в разработке и проблемами масштабируемости, что в настоящее время делает сложность проектирования пользовательских ускорителей искусственного интеллекта более очевидной. Примером этого стал июнь 2025 года, когда Microsoft отложила производство своего кастомного чипа искусственного интеллекта «Maia» на шесть месяцев. Эта тенденция началась в конце 2023 года, когда гипермасштабирование было направлено на снижение зависимости от NVIDIA. Несмотря на то, что существуют проблемы с проектированием, эта инициатива предполагает операционный оборот к 2027 году, что позволит диверсифицировать цепочку поставок чипов и обработку конкретных задач в облаке и на периферии.
   
• Существующая и растущая потребность в более компактных схемах, таких как энергоэффективные чипы, которые могут обрабатывать данные там, где они собираются, с возможностью принятия решений в режиме реального времени. Такую потребность поддержали Qualcomm, NVIDIA и Intel. Кроме того, в начале 2022 года его подпитывали автономные транспортные средства, дроны и промышленные приложения IoT. Такие задачи, как обработка данных на периферии, повышают конфиденциальность, снижают задержку и имеют жизненно важное значение для таких секторов, как здравоохранение и производство. Таким образом, к 2026 году эта тенденция должна набрать обороты на развивающихся рынках, поскольку периферийная инфраструктура распространяется в средах с низкой пропускной способностью.
   
• Интеграция памяти с высокой пропускной способностью (HBM) в аппаратное обеспечение ИИ становится ключевым фактором для управления крупномасштабным обучением моделей ИИ и выводом выводов. Эта тенденция началась в середине 2022 года, когда производители чипов, такие как SK Hynix, Samsung и Micron, ускорили разработку архитектур памяти HBM3 и следующего поколения для поддержки графических процессоров и ускорителей искусственного интеллекта. Эта тенденция, обусловленная требованиями генеративного искусственного интеллекта и LLM к интенсивному использованию памяти, повышает скорость обработки данных, сокращает количество узких мест и поддерживает параллелизм. Ожидается, что к 2025 году он станет мейнстримом, обеспечивая расширенные рабочие нагрузки искусственного интеллекта в облаке, высокопроизводительных вычислениях и периферийных центрах обработки данных.
   

Анализ рынка оборудования для искусственного интеллекта

В зависимости от процессора рынок аппаратного обеспечения ИИ сегментирован на графические процессоры, центральные процессоры, тензорные процессоры, специализированные интегральные схемы, программируемые вентильные матрицы, нейронные процессоры. Сегмент графических процессоров занимал долю рынка около 39% в 2024 году и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом роста более 18% с 2025 по 2034 год.
 

• Достижения в технологиях искусственного интеллекта, особенно в системах автоматизации на основе искусственного интеллекта, обширны и набирают популярность. Учитывая их беспрецедентное мастерство в параллельной обработке, вычислениях, пропускной способности памяти, а также обучении и выводе крупномасштабных моделей, графические процессоры являются более чем лидерами отрасли; Они доминируют на рынке облачного оборудования с искусственным интеллектом как в корпоративном, так и в исследовательском секторах.
   
• Среднегодовой темп роста нейронных процессоров составляет более 19% из-за резкого роста потребности в искусственном интеллекте на устройствах и энергоэффективных процессах вывода, которые являются основным фактором, способствующим этим изменениям. В настоящее время внедрение ограничено сложностью интеграции и архитектурами, специфичными для поставщиков. Учитывая, что современные аппаратные платформы ИИ все чаще интегрируют NPU с ЦП и графическими процессорами для выполнения ИИ в режиме реального времени на периферийных устройствах, мобильные, автомобильные и IoT-экосистемы получают преимущества от энергоэффективных приложений с низкой задержкой, не требующих облачных ресурсов.
   
• С ростом числа приложений, управляемых искусственным интеллектом на предприятиях, все больше внимания уделяется оптимизации в реальном времени для повышения эффективности графического процессора. Это приводит к созданию оптимизированных для инференса графических процессоров, предназначенных для развертывания на пограничных серверах, в автономных системах и интеллектуальных устройствах, отличающихся меньшими размерами и энергопотреблением.
   
• Например, в марте 2024 года NVIDIA выпустила графический процессор L4, который Google Cloud теперь интегрировал в свой Vertex AI. NVIDIA выпустила L4 в марте 2024 года, заявив, что она смогла выполнять рабочие нагрузки по видео и выводу ИИ на 120× лучше, чем периферийные процессоры и аналоги периферийного вывода ИИ. Растущий сдвиг в сторону графических процессоров, запрограммированных специально для вывода искусственного интеллекта в реальном времени, достиг новой высоты.
   
• Общая рыночная стоимость аппаратного обеспечения ИИ составляет примерно 68% с учетом специализированных интегральных схем (ASIC), нейронных процессоров (NPU) и графических процессоров (GPU), демонстрирующих умеренную концентрацию. Эти сегменты улучшают выполнение обучения больших языковых моделей, а также вывод в режиме реального времени на периферийных устройствах, превосходя процессоры общего назначения и постепенно отказываясь от устаревших архитектур в ситуациях, ориентированных на производительность.
   

Подробнее о ключевых сегментах, формирующих этот рынок

Скачать бесплатный PDF-файл

Исходя из памяти и хранилища, рынок аппаратного обеспечения ИИ сегментирован на память с высокой пропускной способностью, оптимизированную для ИИ память, энергонезависимую память, новые технологии памяти. Сегмент памяти с высокой пропускной способностью занимал долю рынка в 47% в 2024 году, и ожидается, что с 2025 по 2034 год этот сегмент будет расти со среднегодовым темпом роста более 19%.
 

• Огромный спрос на параллельную обработку данных с минимальной задержкой в сложных рабочих нагрузках ИИ продолжает увеличивать потребность в аппаратной памяти с пропускной способностью (HBM). Учитывая растущее число вариантов использования больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта, HBM помогает удовлетворить необходимые требования к скорости и емкости как для обучения, так и для вывода.
   
• Существуют модели искусственного интеллекта с HBM, которые имеют возможность практически мгновенного извлечения сохраненных данных, что повышает скорость отклика в системах реального времени без задержек. Это сильно влияет на освоение корпоративной инфраструктуры. 
   
• Например, в июле 2025 года Micron выпустит чип HBM4 36 GB высотой 12 слоев, предназначенный для центров обработки данных с искусственным интеллектом. Новый уровень интеграции внедрения HBM в продвинутые ускорители искусственного интеллекта. Новые варианты HBM предназначены для устранения узких мест в памяти с ограниченной пропускной способностью в сложных рабочих нагрузках искусственного интеллекта.
   
• Оптимизированная для искусственного интеллекта память DRAM расширяется со среднегодовым темпом роста более 18%, прогнозируется, что ее внедрение значительно возрастет благодаря ее способности обеспечивать быстрый обмен данными во время процессов обучения. Лидеры отрасли, такие как Samsung и SK Hynix, которые поставляют передовую память DRAM с низкой задержкой и высокую скорость DRAM для ускорителей искусственного интеллекта и графических процессоров, еще больше укрепляют этот рынок.
   
• Энергонезависимая память растет со среднегодовым темпом роста 15% из-за ее способности хранить данные без питания. Например, Micron и Intel стремятся совершить прорыв в этой области, считая NVM критически важным для постоянного хранения, необходимого при выводе ИИ и принятии решений в режиме реального времени в системах искусственного интеллекта, управляемых данными, а также при принятии решений в режиме реального времени в средах с ограниченным энергопотреблением.
   

В зависимости от области применения рынок аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта делится на центры обработки данных и облачные вычисления, автомобилестроение и транспорт, здравоохранение и медико-биологические науки, бытовую электронику, промышленность и производство, финансовые услуги и телекоммуникации. Ожидается, что сегмент центров обработки данных и облачных вычислений будет расти, что обусловлено растущим спросом на крупномасштабное обучение моделей ИИ, высокопроизводительные вычисления и масштабируемую инфраструктуру для поддержки генеративных рабочих нагрузок ИИ.
 

• Сегмент центров обработки данных и облачных вычислений доминирует на рынке аппаратного обеспечения искусственного интеллекта, поскольку организации создают свои новые центры обработки данных, адаптированные к конкретным рабочим нагрузкам. Эти специализированные средства искусственного интеллекта включают в себя графические процессоры, TPU и запатентованные ускорители искусственного интеллекта. Microsoft, Amazon, Google и другие лидеры отрасли, выделяющие значительные средства, направляют новые инфраструктурные разработки на размещение крупномасштабных рабочих нагрузок, управляемых искусственным интеллектом.
   
• Например, в июне 2025 года проект Amazon rainier со вторым поколением чипов Trainium 2 предусматривает инвестиции в размере 100 миллиардов долларов в специализированные кластеры центров обработки данных с искусственным интеллектом. Он направлен на поддержку обучения больших языковых моделей для таких клиентов, как Anthropic, и включает в себя сотни тысяч специализированных процессоров искусственного интеллекта, что делает последующие шаги к вертикально интегрированной инфраструктуре в гипермасштабе и дальнейшей оптимизации для искусственного интеллекта.
   
• Интеграция передовых систем помощи водителю (ADAS), автономных транспортных средств и объединения датчиков в режиме реального времени превращают ИИ в автомобильную и транспортную отрасли в технологию ИИ для автопроизводителей и составляют около 16% доли рынка аппаратного обеспечения ИИ.
   
• Внедрение аппаратного обеспечения ИИ в потребительскую электронику растет со среднегодовым темпом роста около 18%, распространение смартфонов, умных колонок и гарнитур дополненной/виртуальной реальности подчеркивает важность интеллекта на устройстве. Возможности NPU и процессоров, ориентированных на искусственный интеллект, делают возможным создание образов, перевод и персонализацию в режиме реального времени. По мере того, как периферийный ИИ становится все более распространенным, сектор потребительской электроники остается очагом агрессивной коммерциализации миниатюрных и энергоэффективных процессоров ИИ.
   
• Организации, занимающиеся производственной и промышленной деятельностью, применяют технологии искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания, роботизированной автоматизации, а также контроля качества. Системы машинного зрения на основе искусственного интеллекта в сочетании с устройствами вывода периферийных вычислений оптимизируют производительность и сводят к минимуму время простоя в цехе. Рост обусловлен внедрением умных заводов, Индустрией 4.0 и растущим спросом на защищенное оборудование искусственного интеллекта в режиме реального времени, созданное для суровых промышленных условий.
   

В зависимости от развертывания рынок аппаратного обеспечения ИИ сегментирован на облачное оборудование ИИ и локальную инфраструктуру ИИ. Ожидается, что сегмент облачного оборудования для искусственного интеллекта будет расти благодаря своей способности предоставлять гибкую, безопасную и экономичную инфраструктуру искусственного интеллекта.
 

• Сегмент облачного оборудования для искусственного интеллекта доминирует на рынке аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ). Интеграция чипов искусственного интеллекта, таких как Google TPU, AWS Trainium logics и Microsoft Athena, позволила искусственному интеллекту расширить возможности крупномасштабного обучения. Предоставление вычислительных ресурсов ИИ становится все более экономически эффективным и быстрым благодаря оптимизированным процессам, созданным на протяжении многих лет.
   
• Например, в мае 2024 года TPU v5e от Google Cloud был определен как единственный поставщик масштабируемых рабочих нагрузок GenAI и помогает корпоративным клиентам сэкономить 50% затрат на обучение.
   
• Прогнозируется, что к 2024 году инфраструктура в облаке будет достаточно развита, чтобы справиться с огромными рабочими нагрузками, необходимыми для гипервысокотехнологичных инструментов генерации искусственного интеллекта, таких как Chat GPT, Bard и Claude. Предприятия смогут сократить расходы на инфраструктуру с помощью сложного, масштабируемого программного обеспечения и сложных генеративных ИИ, использующих облако.
   
• Например, в марте 2025 года AWS недавно выпустила инстансы G6e EC2 с графическими процессорами NVIDIA L40S. Они направлены на локальное развертывание LLM и облачное производство изображений, аудио- и видеоконтента, сгенерированных LLM. Такие LLM предназначены для приложений генеративного искусственного интеллекта, демонстрируя направление, в котором облачный сектор намерен развиваться — в сторону более специализированной инфраструктуры для поддержки текущих достижений в области технологий искусственного интеллекта.
   
• Локальная инфраструктура искусственного интеллекта составляет около 32% доли рынка оборудования для искусственного интеллекта со среднегодовым темпом роста около 15%. Эта тенденция особенно полезна для компаний, управляющих критически важными данными, требующими обработки с низкой задержкой. Это обеспечивает больший контроль, а также конфиденциальность данных и настройку для рабочих нагрузок ИИ в таких отраслях, как здравоохранение, оборона и финансы. Он также усиливает гибридные системы искусственного интеллекта и, вероятно, будет расширяться параллельно с использованием периферийных и частных облачных инфраструктур.
   

США доминировали на рынке оборудования для искусственного интеллекта в Северной Америке с долей рынка около 91% и получили доход в размере 19,8 млрд долларов США в 2024 году.

• США удерживали значительную часть рынка аппаратного обеспечения ИИ благодаря беспрецедентному мастерству в области инноваций, цепочки поставок и инфраструктуры, что еще больше сделало лидерство страны в области технологий ИИ основополагающим.
   
• Ведущие американские компании, такие как NVIDIA, AMD, Intel и Qualcomm, являются основными производителями оборудования для искусственного интеллекта. Они занимают доминирующую долю рынка графических процессоров, ускорителей искусственного интеллекта и пользовательских чипов. В 2024 году американские компании продолжили выпускать передовые процессоры, предназначенные для обучения больших языковых моделей и инференса в реальном времени.
   
• Канада растет на рынке аппаратного обеспечения искусственного интеллекта со среднегодовым темпом роста 22% благодаря национальной политике в области искусственного интеллекта, программам исследований и разработок, спонсируемым правительством, а также активному сотрудничеству университета и промышленности. Секторы здравоохранения и энергетики обеспокоены периферийным искусственным интеллектом, и существует потребность в оборудовании, ориентированном на конфиденциальность данных, которое потребляет мало энергии. Канада также все больше становится центром роста инфраструктуры для ИИ благодаря таким инициативам, как Панканадская стратегия ИИ.
   
• В 2024 году в США резко возросло внедрение ИИ в здравоохранении, финансах, розничной торговле, автомобилестроении и производстве. Это создало новые проблемы в анализе, автоматизации и вычислениях данных. 
   
• Например, в январе 2025 года NVIDIA заключила партнерское соглашение с GE Healthcare для развертывания систем визуализации искусственного интеллекта на базе графических процессоров Blackwell, улучшая диагностику и сокращая затраты, демонстрируя, как жизненно важные вычисления стимулируют растущий спрос в ключевых секторах.
   

Ожидается, что рынок аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта в Европе будет переживать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.
 

• Европа занимает третью по величине долю рынка оборудования для искусственного интеллекта с годовым темпом роста 17,2%, что обусловлено потребностью в суверенной инфраструктуре искусственного интеллекта, локализации данных и отраслевом внедрении искусственного интеллекта. Спонсируемые ЕС политики, такие как IPCEI по полупроводникам, а также Horizon Europe, возглавляют использование чипов искусственного интеллекта в многофункциональных экосистемах, включая общественные и промышленные сферы, такие как автомобилестроение и здравоохранение.
   
• Индустрия полупроводникового оборудования с искусственным интеллектом в Германии занимает лидирующие позиции в Европе, что обусловлено стратегией страны по промышленной революции 4.0 и подкреплено государственными инвестициями в полупроводники на основе искусственного интеллекта. Помимо того, что Немецкий фонд будущего выделил более 1,6 млрд евро на искусственный интеллект и полупроводниковые технологии, другие микропроцессоры включали передовые автомобильные многослойные микропроцессоры, робототехнику, промышленную автоматизацию и другие сектора.
   
• Великобритания становится центром инноваций в области разработки полупроводников, чему способствует ее национальная стратегия в области искусственного интеллекта стоимостью 1 миллиард фунтов стерлингов и инвестиции в другие исследовательские центры искусственного интеллекта, такие как полупроводниковый центр в Бристоле и Бате. Великобритания уделяет особое внимание суверенной вычислительной инфраструктуре, а также квантовому искусственному интеллекту, который создает спрос на высокопроизводительные процессоры и чипы памяти в области финансов, обороны и медико-биологических наук.
   
• Италия расширяет свои аппаратные возможности искусственного интеллекта, подпитываемые фондами восстановления ЕС и такими инициативами, как Национальный план цифрового перехода. В связи с растущим интересом к приложениям ИИ в интеллектуальном производстве, автомобилестроении и государственном управлении, Италия все шире внедряет периферийные устройства ИИ и инвестирует в региональные исследования и разработки в области полупроводников для стимулирования отечественных инноваций.
   

Ожидается, что рынок аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта в Китае будет испытывать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.
 

• На Азиатско-Тихоокеанский регион приходится более 24% рынка оборудования для искусственного интеллекта в 2024 году, и он является самым быстрорастущим регионом со среднегодовым темпом роста около 20%. Рост подпитывается агрессивными национальными стратегиями в области искусственного интеллекта, растущим спросом на периферийные вычисления и крупными инвестициями в самодостаточность полупроводников.
   
• Индия стратегически позиционирует себя как центр аппаратного обеспечения ИИ в Азии благодаря Индийской миссии ИИ (2024 год) и новой политике субсидирования полупроводников. В настоящее время Индия выделила более 1,24 миллиарда долларов на свою инфраструктуру искусственного интеллекта и делает вид, что создает отечественные чипы, способствует государственно-частным коалициям в области исследований и разработок и субсидирует искусственный интеллект на переднем крае здравоохранения, сельского хозяйства и финтеха.
   
• Вьетнам набирает обороты в области аппаратного обеспечения ИИ, чему способствуют национальные цели цифровой трансформации и партнерские отношения с глобальными полупроводниковыми компаниями. Инвестиции в зоны исследований и разработок в области искусственного интеллекта и инициативы в области умного города ускоряют внедрение периферийных чипов искусственного интеллекта для общественной безопасности, управления дорожным движением и промышленного Интернета вещей, что делает Вьетнам быстрорастущей базой для инфраструктуры с поддержкой искусственного интеллекта.
   
• Рынки оборудования для искусственного интеллекта в Китае и Японии имеют разное назначение. Китай увеличивает инвестиции в инфраструктуру и производство чипов для искусственного интеллекта, с другой стороны, Япония делает упор на робототехнику и периферийный искусственный интеллект для ухода за пожилыми людьми и промышленной автоматизации. Обе страны уделяют особое внимание автономным системам и аналитике в режиме реального времени, требуя безопасного и высокопроизводительного оборудования искусственного интеллекта.
   
• Развивающиеся рынки, такие как Индонезия, Вьетнам и Филиппины, стимулируют региональный рост рынка аппаратного обеспечения для ИИ, обусловленный растущим проникновением смартфонов, поддерживаемой государством цифровизацией и более широким развертыванием периферийного ИИ в здравоохранении, сельском хозяйстве и логистике. Аппаратные решения, которые являются энергоэффективными, экономичными и адаптируемыми к средам с низким уровнем подключения, имеют хорошие возможности для устранения пробелов в инфраструктуре в этих странах с высоким потенциалом и недостаточным уровнем обслуживания.
   

Ожидается, что рынок аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта в Бразилии будет демонстрировать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.
 

• Среднегодовой темп роста Латинской Америки на рынке оборудования для ИИ составляет 15,6%, что обусловлено расширением цифровизации городов, проектами «умных городов» и внедрением ИИ в сфере государственных услуг и производства.
   
• Бразилия выделяет ресурсы на балансировку инфраструктуры с расширением облачных сервисов и строительством новых дата-центров. Стратегические глобальные и локальные облачные игроки открывают объекты в Сан-Паулу из-за повышенного спроса предприятий на вычислительные возможности искусственного интеллекта. Эти объекты требуют передовых графических процессоров, TPU и ускорителей для машинного обучения, аналитики и предложений AI-as-a-service.
   
• Мексика и Колумбия являются одними из самых активных пользователей оборудования искусственного интеллекта в Латинской Америке, что обусловлено проектами умных городов, промышленной автоматизацией и цифровизацией государственного сектора. Колумбия добилась успехов в области здравоохранения и логистики Искусственный интеллект поддерживается государственно-частными партнерствами и правительственными инициативами, в то время как Мексика фокусируется на новых тенденциях в области видеонаблюдения и мобильного искусственного интеллекта из-за своей близости к американским заводам по производству чипов.
   
• Аргентина, Чили и Перу служат новыми остановками, которые интегрируют внедрение оборудования ИИ, стимулируемое университетскими инициативами в сложном региональном сельском хозяйстве и развитии инфраструктуры. Академическое мастерство Аргентины способствует миниатюризации устройств с искусственным интеллектом. Чилийский сектор горнодобывающей промышленности и возобновляемых источников энергии внедряет чипы ИИ. Перу концентрируется на маломощном мобильном оборудовании для отдаленных и недостаточно обслуживаемых регионов.
   

Ожидается, что рынок оборудования для искусственного интеллекта в Саудовской Аравии будет демонстрировать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.
 

• В 2024 году на регион MEA приходилось 7% мирового рынка оборудования для искусственного интеллекта. Это свидетельствует о постоянном прогрессе, достигнутом благодаря национальной политике в области искусственного интеллекта, инициативам «умного города» и проектам «интеллектуальной инфраструктуры» в странах Персидского залива. В связи с тем, что чипы искусственного интеллекта и гипермасштабируемые центры обработки данных из ОАЭ и Саудовской Аравии продвигают рынок инфраструктуры искусственного интеллекта MEA, некоторые части Африки все еще борются с устаревшей инфраструктурой, которая замедляет внедрение оборудования искусственного интеллекта в больших масштабах.
   
• Объединенные Арабские Эмираты находятся на переднем крае индустрии аппаратного обеспечения искусственного интеллекта в регионе MEA благодаря своей стратегии искусственного интеллекта до 2031 года, суверенным расходам на компьютерную инфраструктуру и инициативам умного города Дубая. ОАЭ стремятся внедрить технологию чипов, оптимизированных для искусственного интеллекта, в здравоохранении, энергетике и государственных услугах, что сделает страну центром передовой инфраструктуры и инноваций в области искусственного интеллекта в регионе.
   
• Такая возможность появляется в Нигерии, Кении и Египте, поскольку они занимаются разработкой аппаратного обеспечения ИИ в соответствии с их национальными цифровыми повестками дня и при поддержке предпринимательской среды. Кроме того, интересы этих стран также включают в себя маломощные периферийные устройства и локализованную вычислительную инфраструктуру для сельского хозяйства, образования и здравоохранения.
   
• Стратегические возможности появляются в Нигерии, Кении и Египте по мере того, как они начинают разработку аппаратного обеспечения ИИ, движимую национальными цифровыми повестками дня и поддерживаемую предпринимательским климатом. Кроме того, в центре внимания этих стран также находятся маломощные периферийные устройства и локализованная вычислительная инфраструктура в области сельского хозяйства, образования и здравоохранения.
   
• Например, в Кении Apollo Agriculture использует спутниковые снимки и технологию искусственного интеллекта с низким энергопотреблением, чтобы предложить мелким фермерам рекомендации по точному земледелию, тем самым повышая урожайность за счет рекомендаций в режиме реального времени по посадке и планировочному уходу за посевами.
   

Доля рынка оборудования для искусственного интеллекта

В топ-7 компаний индустрии аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта входят NVIDIA, Microsoft, Qualcomm Technologies, Amazon Web Services (AWS), Intel, Advanced Micro Devices, Apple около 83% рынка в 2024 году.
 

• NVIDIA была первой, кто предложил графические процессоры, которые в настоящее время имеют решающее значение для обучения ИИ для дата-центров и периферийных вычислений. Ее платформа CUDA вместе с системами DGX играют важную роль в машинном обучении, глубоком обучении и генеративном искусственном интеллекте. В настоящее время NVIDIA также занимается инфраструктурой искусственного интеллекта и сетевым программным обеспечением. Занимая почти 50% мирового рынка чипов для искусственного интеллекта, NVIDIA является неотъемлемой частью LLM и инфраструктуры искусственного интеллекта по всему миру.
   
• Microsoft вкладывает значительные средства в оптимизацию искусственного интеллекта, особенно с момента запуска своей облачной платформы Azure с интеграцией графических процессоров NVIDIA, а также специализированных чипов искусственного интеллекта, таких как Azure Maia. С помощью Open AI корпорация Майкрософт планирует создать функции искусственного интеллекта следующего поколения для Microsoft 365 и Copilot, универсального помощника.
   
• Qualcomm выделяется как один из ведущих поставщиков оборудования для искусственного интеллекта для периферийных и мобильных устройств. Ее платформы Snapdragon включают искусственный интеллект в смартфоны, носимые устройства и автомобильные технологии с помощью нейронных процессоров. Qualcomm AI Engine позволяет делать выводы на устройстве для задач зрения, речи и прогнозирования с помощью технологий искусственного интеллекта. Компания продолжает развивать AI-решения для IoT и робототехники.
   
• Являясь одним из ведущих поставщиков инфраструктуры искусственного интеллекта в облаке, AWS предлагает чипы искусственного интеллекта собственной разработки, Trainium и Inferentia, для обучения моделей и вывода соответственно. Они используются в центрах обработки данных AWS для поддержки Sage Maker, Bedrock и других задач генеративного ИИ. AWS также поддерживает графические процессоры NVIDIA и AMD. Чтобы оставаться основным поставщиком облачного ИИ, AWS укрепляет свои позиции, расширяя глобальное предложение инфраструктуры и оборудования, чтобы не отставать от потребности в ИИ в облаке и инновациях со стороны предприятий и стартапов.
   
• Корпорация Intel является одним из ведущих игроков в отрасли в области вычислительного оборудования. Они не только предлагают оптимизированные для искусственного интеллекта продукты, такие как процессоры Xeon, ускорители искусственного интеллекта Habana Labs Gaudi и FPGA, но также специализируются на облачных и периферийных решениях искусственного интеллекта в здравоохранении, промышленной автоматизации и центрах обработки данных. Компания уделяет большое внимание программным стекам для искусственного интеллекта, а также открытым платформам, таким как Open VINO. Продолжая исследования и разработки в области нейроморфных вычислений и масштабируемых чипов искусственного интеллекта, Intel надеется предотвратить другую конкуренцию, предоставляя интегрированные решения для вывода и обучения в различных секторах.
   
• AMD предлагает один из высокопроизводительных графических процессоров серии Instinct для центров обработки данных и рабочих нагрузок искусственного интеллекта. У них есть конкуренты, но с их MI300 и чипами MI350, которые скоро будут выпущены, они смогут сокрушить хватку NVIDIA в обучении больших моделей. AMD также переходит к полноценным системам искусственного интеллекта и покупает такие компании, как Pensando и Eno semi, для дальнейшего развития искусственного интеллекта, а также кремниевой фотоники.
   
• Apple реализует возможности искусственного интеллекта с помощью собственных кремниевых процессо