Размер рынка чипов для ИИ с оптимизацией под трансформеры - по типу чипов, по классу производительности, по памяти, по применению, по конечному использованию - глобальный прогноз, 2025-2034

Размер рынка чипов для ИИ, оптимизированных для трансформеров

Глобальный рынок чипов для ИИ, оптимизированных для трансформеров, оценивался в 44,3 млрд долларов США в 2024 году. Ожидается, что рынок вырастет с 53 млрд долларов США в 2025 году до 278,2 млрд долларов США в 2034 году, с CAGR 20,2% в прогнозируемый период, согласно последнему отчету, опубликованному компанией Global Market Insights Inc.

Рынок чипов для ИИ, оптимизированных для трансформеров, набирает обороты, так как растет спрос на специализированное оборудование, способное ускорять модели на основе трансформеров и большие языковые модели (LLMs). Спрос на эти чипы растет в средах обучения ИИ и вывода, где приоритетом являются пропускная способность, низкая задержка и энергоэффективность. Переход к архитектурам, специализированным для определенных областей, с использованием вычислительных блоков, оптимизированных для трансформеров, высокоскоростной памяти и оптимизированных соединений, способствует внедрению этих чипов в перспективных применениях ИИ.

Например, ускоритель ИИ Gaudi 3 от Intel Corporation специально разработан для нагрузок на основе трансформеров и оснащен 128 ГБ памяти HBM2e и пропускной способностью памяти 3,7 ТБ/с, что позволяет быстрее обучать большие языковые модели и поддерживать низкую задержку вывода. Эта возможность продолжает способствовать внедрению в облачных центрах обработки данных ИИ и корпоративных платформах ИИ.

Отрасли, такие как облачные вычисления, автономные системы и edge AI, быстро внедряют чипы, оптимизированные для трансформеров, для поддержки аналитики в реальном времени, генеративного ИИ и мультимодальных приложений ИИ. Например, GPU NVIDIA H100 Tensor Core имеет оптимизации, специфичные для трансформеров, включая эффективные операции самовнимания и улучшения иерархии памяти, что позволяет предприятиям развертывать крупномасштабные модели трансформеров с более высокими скоростями обработки и меньшим энергопотреблением.

Этот рост способствует появлению ускорителей, специализированных для определенных областей, и стратегий интеграции чиплетов, которые сочетают несколько кристаллов и высокоскоростные соединения для эффективного масштабирования производительности трансформеров. Фактически, стартап Etched.ai Inc. объявил, что работает над ASIC Sohu, предназначенным только для трансформеров, для 2024 года, оптимизированным для вывода нагрузок трансформеров, что свидетельствует о переходе к высокоспециализированному оборудованию для нагрузок ИИ. Появляющиеся улучшения упаковки и иерархии памяти смещают рынок в сторону меньшей задержки чипов и большей плотности, что позволяет быстрее запускать трансформеры в непосредственной близости от вычислительных блоков.

Например, Gaudi 3 от Intel сочетает многокристальные стеки памяти HBM и инновационную технологию соединения чиплетов для обеспечения устойчивого обучения и вывода трансформеров в масштабах - демонстрируя, что аппаратно-программная кооптимизация позволяет создавать лучшие трансформеры с меньшими эксплуатационными расходами.

Эти достижения способствуют расширению применения чипов для ИИ, оптимизированных для трансформеров, в облачных вычислениях высокой производительности, edge AI и распределенных вычислениях, что может ускорить рост рынка и масштабируемое внедрение в корпоративных, промышленных и исследовательских применениях ИИ.

Тенденции рынка чипов для ИИ, оптимизированных для трансформеров

• Одной из ключевых тенденций является переход к ускорителям ИИ, ориентированным на конкретную область, а именно к аппаратному обеспечению чипов, специально оптимизированных для больших языковых моделей и архитектур трансформеров. Компании разрабатывают чипы, которые сочетают высокоскоростную память, выделенные блоки обработки самовнимания и соединения с низкой задержкой для использования производительности трансформеров. Как отмечалось, эта тенденция соответствует потребностям центров обработки данных и облачных систем ИИ благодаря своей способности обеспечивать более быстрое обучение, вывод в реальном времени и улучшенную энергоэффективность.
  
• С этой возможностью оптимизированные для трансформеров AI-чипы приветствуются не только как универсальные ускорители ИИ, но и как важное основное оборудование для управления высокопроизводительными нагрузками трансформеров. Облачные вычисления, автономные системы и отрасли ИИ на краю сети также начали внедрять эти системы для низкозадержностного вывода, мультимодальных ИИ-приложений и генеративных сценариев. Например, графический процессор NVIDIA H100 реализует оптимизации для трансформеров и даже может позволить масштабировать развертывание крупномасштабных языковых моделей.
  
• В области ИИ и развертываний на краю сети эти чипы начинают заменять функцию устаревших графических процессоров в определенных нагрузках трансформеров, что делает их использование доступным в технологических стеках высокорослых вертикалей (например, облачные ИИ-платформы, автономные транспортные средства, промышленный ИИ). Также существует отдельная тенденция в области композиции чиплетов, иерархии памяти и многочиповых пакетов, которые могут обеспечить более высокую пропускную способность, более низкую задержку и повышенную тепловую эффективность. Одним из примеров последнего является ускоритель Intel Gaudi 3, который использует многочиповые стеки HBM (_память с высокой пропускной способностью_) и соединения чиплетов, чтобы достичь не только более высокой пропускной способности памяти, но и более высокой производительности трансформеров.
  
• По мере масштабирования и созревания этих изменений улучшаются энергоэффективность и вычислительная плотность, что позволяет оптимизированным для трансформеров чипам масштабироваться на устройствах, подключенных к краю сети, распределенных ИИ-системах и высокопроизводительных центрах обработки данных. Увеличивается количество развертываний в реальном времени, особенно в ИИ-нагрузках, связанных с аналитикой в реальном времени, генеративным ИИ и выводом крупномасштабных языковых моделей. Например, Google TPU v5 вводится с улучшениями памяти и конфигурациями систолических массивов, эффективно масштабируя нагрузки трансформеров.
  
• Эти чипы стимулируют следующее поколение ИИ-приложений на краю сети, в облаке и в распределенных вычислениях с использованием высокопроизводительных, низкозадержностных и энергоэффективных вычислений для нагрузок трансформеров. Эта тенденция расширяет доступный адресуемый рынок для оптимизированного для трансформеров ИИ-оборудования и устанавливает роль важного элемента в архитектурах вычислений, основанных на ИИ.
  
• Похоже, существует тенденция к более компактным, энергоэффективным чипам для развертываний трансформеров на краю сети, с некоторыми доказательствами в виде низких энергопотребления, высокой пропускной способности памяти и вывода в реальном времени. Например, стартапы, такие как Etched.ai, оптимизируют только для вывода трансформеров ASIC, ориентированные на ИИ на краю сети и распределенные ИИ-системы, подчеркивая это переходное направление к специализированному энергоэффективному оборудованию.
  

Анализ рынка оптимизированных для трансформеров AI-чипов

На основе типа чипов рынок разделен на нейронные процессорные единицы (NPU), графические процессорные единицы (GPU), тензорные процессорные единицы (TPU), специализированные интегральные схемы (ASIC) и программируемые логические матрицы (FPGA). Графические процессорные единицы (GPU) составили 32,2% рынка в 2024 году.

• Сегмент графических процессорных единиц (GPU) занимает наибольшую долю на рынке оптимизированных для трансформеров AI-чипов благодаря своей зрелой экосистеме, высокой параллельности и доказанной способности ускорять нагрузки на основе трансформеров. Графические процессоры обеспечивают огромную пропускную способность для обучения и вывода крупномасштабных языковых моделей (LLM) и других архитектур трансформеров, что делает их идеальными для облачных, центров обработки данных и корпоративных ИИ-развертываний. Их универсальность, широкая поддержка программного обеспечения и высокая вычислительная плотность привлекают внедрение в различных отраслях, включая облачные вычисления, автономные системы, финансы и здравоохранение, что позволяет графическим процессорам стать основой для вычислений ИИ, оптимизированных для трансформеров.
  
• Производители должны продолжать оптимизировать GPU для задач трансформеров, улучшая пропускную способность памяти, энергоэффективность и специализированные инструкции для ИИ. Сотрудничество с поставщиками облачных услуг, разработчиками фреймворков ИИ и операторами центров обработки данных может еще больше ускорить внедрение, обеспечивая масштабируемую производительность для трансформеров следующего поколения.
  
• Сегмент нейрообрабатывающих устройств (NPU) — самый быстрорастущий на рынке с CAGR 22,6%, и его рост обусловлен растущим спросом на специализированное энергоэффективное оборудование, оптимизированное для трансформерных ИИ на периферии и в распределенных средах. NPU обеспечивают низкую задержку инференса, компактные размеры и высокую вычислительную эффективность, что делает их идеальными для приложений ИИ в реальном времени в автономных транспортных средствах, робототехнике, умных устройствах и развертываниях ИИ на периферии. Увеличение внедрения ИИ на устройствах и трансформерного инференса в реальном времени ускоряет технологические инновации и рост рынка NPU.
  
• Производители должны сосредоточиться на проектировании NPU с улучшенными вычислительными блоками самовнимания, оптимизированными иерархиями памяти и энергоэффективной работой для поддержки трансформерных задач на периферии и в распределенных системах. Инвестиции в интеграцию с мобильными, автомобильными и IoT-платформами, а также партнерства с разработчиками программного обеспечения ИИ откроют новые возможности на рынке и еще больше ускорят рост сегмента NPU.
  

В зависимости от класса производительности рынок чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, разделен на высокопроизводительные вычисления (>100 TOPS), средний уровень производительности (10–100 TOPS), производительность на периферии/в мобильных устройствах (1–10 TOPS) и сверхнизкое энергопотребление (<1 TOPS). В 2024 году сегмент высокопроизводительных вычислений (>100 TOPS) доминировал на рынке с выручкой в размере 16,5 млрд долларов США.

• Сегмент высокопроизводительных вычислений (HPC) (>100 TOPS) занимает наибольшую долю в 37,2% на рынке чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, благодаря своей способности поддерживать обучение крупномасштабных моделей ИИ, массивное параллелизм и сверхвысокую пропускную способность. Чипы класса HPC критически важны для облачных и корпоративных центров обработки данных ИИ, где трансформерные модели требуют десятков миллиардов параметров. Эти чипы позволяют ускорить обучение LLM, инференс большими партиями и сложные мультимодальные приложения ИИ, делая их незаменимыми для исследовательских институтов, гипермасштабируемых поставщиков и отраслей, основанных на ИИ, таких как финансы, здравоохранение и научные вычисления.
  
• Производители улучшают чипы HPC за счет высокопроизводительной памяти, передовых интерконнектов и оптимизированных вычислительных блоков трансформеров для максимизации производительности для крупномасштабных задач ИИ. Стратегические альянсы с поставщиками облачных услуг и разработчиками фреймворков ИИ еще больше укрепляют внедрение и развертывание в средах центров обработки данных.
  
• Сегмент производительности на периферии/в мобильных устройствах (1–10 TOPS) — самый быстрорастущий, что обусловлено увеличением развертывания трансформерных моделей ИИ в устройствах на периферии, мобильных платформах и приложениях IoT. Чипы класса периферии предлагают компактные, энергоэффективные вычислительные решения, способные выполнять трансформерный инференс в реальном времени, обеспечивая ИИ с низкой задержкой для автономных транспортных средств, умных камер, устройств AR/VR и носимых систем ИИ. Растущий спрос на интеллект на устройствах, защищенный ИИ и распределенную обработку ИИ стимулирует рост этого сегмента.
  
• Производители сосредоточены на интеграции NPU, оптимизированных иерархий памяти и ускорения трансформеров с низким энергопотреблением в чипы класса периферии. Сотрудничество с производителями устройств OEM, разработчиками программного обеспечения ИИ и телекоммуникационными поставщиками ускоряет внедрение, обеспечивая ИИ в реальном времени и расширяя рынок периферийного оборудования, оптимизированного для трансформеров.
  

В зависимости от памяти рынок чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, разделен на интегрированную память высокой пропускной способности (HBM), оптимизированную на-чип SRAM, обработку в памяти (PIM) и распределенные системы памяти. В 2024 году сегмент интегрированной памяти высокой пропускной способности (HBM) доминировал на рынке с выручкой в размере 14,7 млрд долларов США.

• Сегмент с интегрированной высокоскоростной памятью (HBM) занимает наибольшую долю в размере 33,2% на рынке AI-чипов, оптимизированных для трансформеров, благодаря своей сверхбыстрой памяти и огромной пропускной способности, которые критически важны для обучения и вывода трансформерных моделей. Интеграция HBM минимизирует узкие места памяти, позволяя GPU класса HPC и AI-ускорителям эффективно обрабатывать крупномасштабные LLMs, мультимодальные AI и аналитику в реальном времени. Предприятия и облачные провайдеры используют чипы с поддержкой HBM для ускорения AI-нагрузок, снижения задержек и повышения общей производительности системы.
  
• Увеличение развертывания чипов с интегрированной HBM в высокопроизводительных вычислительных средах расширяет их применение в области генеративного AI, научных исследований и обработки больших данных. Обеспечивая более быстрые матричные умножения и операции самовнимания, эти чипы поддерживают продвинутые возможности AI, такие как мультимодальное рассуждение, крупномасштабные рекомендательные системы и перевод языка в реальном времени.
  
• Сегмент обработки в памяти (PIM) является самым быстрорастущим с CAGR 21,5% и обусловлен необходимостью снижения перемещения данных и энергопотребления для вывода трансформеров, особенно в edge AI и мобильных приложениях. Архитектуры PIM встраивают вычислительную логику непосредственно в массивы памяти, обеспечивая выполнение трансформерных операций в реальном времени с меньшей задержкой, более высокой энергоэффективностью и сниженной тепловой нагрузкой. Это делает их идеальными для автономных систем, носимых AI-платформ и edge-аналитики, где критически важны ограничения по мощности и пространству.
  
• Применение PIM расширяется по мере увеличения развертывания edge AI и распределенных трансформеров, что позволяет выполнять обработку естественного языка, компьютерное зрение и сенсорное слияние на устройстве. Сочетая память и компьютер, PIM снижает зависимость от внешней DRAM и обеспечивает низкозадержестный вывод для принятия решений в реальном времени, открывая новые возможности в промышленной автоматизации, умной инфраструктуре и потребительской электроники с поддержкой AI.
  

По применению рынок AI-чипов, оптимизированных для трансформеров, сегментирован на крупномасштабные языковые модели (LLMs), трансформеры компьютерного зрения (ViTs), мультимодальные AI-системы, генеративные AI-приложения и другие. В 2024 году сегмент крупномасштабных языковых моделей (LLMs) доминировал на рынке с выручкой в размере 12,1 млрд долларов США.

• Сегмент крупномасштабных языковых моделей (LLMs) занимает наибольшую долю в размере 27,2% на рынке AI-чипов, оптимизированных для трансформеров, что обусловлено ростом спроса на генеративный AI, понимание естественного языка и текстовые приложения. Чипы, оптимизированные для трансформеров, обеспечивают массивное параллелизм, высокую пропускную способность памяти и вычисления с низкой задержкой, что критически важно для обучения и развертывания LLMs с миллиардами параметров. Облачные AI-платформы, исследовательские учреждения и корпоративные AI-системы все чаще полагаются на эти чипы для ускорения циклов обучения, снижения энергопотребления и оптимизации пропускной способности вывода.
  
• LLMs теперь развертываются в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и обслуживание клиентов, для приложений, включая автоматизированное резюмирование документов, системы вопросов и ответов и генерацию кода. Возможность обработки огромных наборов данных в реальном времени стимулирует спрос на аппаратное обеспечение, оптимизированное для трансформеров, способное эффективно обрабатывать интенсивные операции внимания и встраивания.
  
• Сегмент мультимодальных AI-систем является самым быстрорастущим с CAGR 23,1% и обусловлен расширением AI-моделей, способных одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. Чипы, оптимизированные для трансформеров и предназначенные для мультимодальных нагрузок, обеспечивают высокую пропускную способность памяти, вычислительную эффективность и специализированные интерконнекты для обработки разнообразных потоков данных. Эти возможности позволяют выполнять аналитику в реальном времени, кросс-модальное рассуждение и генеративный AI для автономных систем, дополненной реальности и интерактивных AI-приложений.
  
• По мере того как отрасли внедряют мультимодальные ИИ для интеллектуальных помощников, автономных роботов и иммерсивных медиа-опытов, возрастает потребность в компактных, энергоэффективных и высокопроизводительных трансформерных аппаратных решениях. Этот рост подчеркивает переход к интегрированным ИИ-решениям, способным обеспечивать междоменную интеллектуальность на периферии и в центрах обработки данных, расширяя общую рыночную возможность.

На основе конечного использования рынок трансформер-оптимизированных ИИ-чипов сегментирован на технологии и облачные услуги, автомобильную и транспортную отрасли, здравоохранение и науки о жизни, финансовые услуги, телекоммуникации, промышленность и производство, а также другие. Сегмент технологий и облачных услуг доминировал на рынке в 2024 году с выручкой в размере 12,1 млрд долларов США.

• Сегмент технологий и облачных услуг доминирует на рынке трансформер-оптимизированных ИИ-чипов, что обусловлено гипермасштабными центрами обработки данных, исследовательскими институтами ИИ и корпоративными поставщиками облачных услуг, развертывающими крупномасштабные трансформерные модели для генеративного ИИ, оптимизации поиска и систем рекомендаций. Трансформер-оптимизированные чипы обеспечивают вычислительную плотность, параллельную обработку и пропускную способность памяти, необходимые для эффективного обучения и вывода больших ИИ-нагрузок. Лидеры облачных технологий используют эти чипы для снижения общей стоимости владения, ускорения развертывания ИИ-услуг и повышения масштабируемости коммерческих ИИ-решений, таких как API крупных языковых моделей и ИИ-ориентированные SaaS-платформы.
  
• Увеличивающаяся интеграция трансформер-оптимизированных ускорителей в облачную инфраструктуру поддерживает более широкий экосистему разработчиков ИИ и предприятий, использующих передовые ИИ-модели для повышения производительности, анализа и автоматизации. Это доминирование отражает центральную роль облачного сектора в стимулировании инноваций в области ИИ-аппаратного обеспечения и массового внедрения ИИ по всему миру.
  
• Сегмент автомобильной и транспортной отрасли демонстрирует самый высокий темп роста — 22,6% CAGR, что обусловлено интеграцией ИИ-систем в автономные транспортные средства, системы помощи водителю (ADAS) и цифровые платформы внутри автомобиля. Трансформер-оптимизированные чипы все чаще используются для обработки данных сенсорного слияния, восприятия изображения в реальном времени и интерфейсов естественного языка для взаимодействия человека и машины, что повышает интеллектуальность и безопасность транспортных средств.
  
• Растущая потребность в ИИ-выводах на борту, принятии решений с низкой задержкой и эффективной компрессии моделей стимулирует спрос на трансформер-оптимизированные чипы в этом секторе. По мере того как автомобильные производители и поставщики уровня 1 внедряют нейросети на основе трансформеров для прогнозируемого обслуживания, ситуационной осведомленности и навигации, сегмент готовится стать важным вкладчиком в инновации следующего поколения в области мобильности.

Рынок трансформер-оптимизированных ИИ-чипов в Северной Америке доминировал с долей выручки 40,2% в 2024 году.

• Северная Америка лидирует в индустрии трансформер-оптимизированных ИИ-чипов, что обусловлено растущим спросом со стороны гипермасштабных поставщиков облачных услуг, исследовательских институтов ИИ и программ оборонных технологий. Сильная полупроводниковая экосистема проектирования региона, доступность передовых возможностей производства и сильный фокус на инвестициях в ИИ-инфраструктуру являются ключевыми факторами роста.Вот переведенный HTML-контент: Government-backed initiatives promoting domestic chip production and AI innovation, such as the CHIPS and Science Act, further accelerate market expansion across high-performance computing and data-driven industries.
  
• The rapid adoption of generative AI, autonomous systems, and AI-as-a-service platforms is intensifying demand for transformer-optimized accelerators. Enterprises across sectors ranging from cloud and software to healthcare and finance—are integrating these chips to enhance model training efficiency and inference scalability. North America’s well-established AI cloud infrastructure and expanding deployment of large language models continue to reinforce its dominance in this segment.
  
• Collaborative efforts among research institutions, AI startups, and national laboratories are advancing chip architectures optimized for transformer workloads. Regional innovation programs focusing on energy-efficient designs, chiplet integration, and edge-AI optimization supporting next-generation computing performance. With strong public-private R&D partnerships and rising demand for AI-optimized computing across commercial and defense sectors, North America is set to remain a global hub for transformer-accelerated AI technologies.
  

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

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

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

• Europe holds a strong position supported by robust investments in semiconductor R&D, AI infrastructure, and sustainable digital transformation. Key countries such as Germany, France, and the Netherlands are leading initiatives to integrate transformer-optimized chips into data centers, autonomous systems, and industrial AI applications. The region’s strategic emphasis on sovereign computing capabilities and government-backed programs under the EU Chips Act are accelerating domestic chip production and AI innovation, strengthening Europe’s role in high-performance and energy-efficient AI computing.
  
• Enterprises and research institutions are increasingly adopting transformer-optimized architectures for generative AI, multimodal systems, and edge inference workloads.Эти чипы обеспечивают эффективное обучение и развертывание сложных моделей в автомобильной, производственной и умной инфраструктурной отраслях. Совместные усилия между лабораториями ИИ, полупроводниковыми компаниями и автомобильными OEM способствуют развитию специализированных ускорителей ИИ и энергоэффективных трансформерных чипов, позиционируя Европу как ключевой центр инноваций в области устойчивого и ответственного аппаратного обеспечения ИИ, соответствующего ее цифровой и зеленой промышленной стратегии.
  

Германия доминирует с долей 24,3% на рынке трансформер-оптимизированных чипов ИИ в Европе, демонстрируя сильный потенциал роста.

• Германия представляет собой ключевой рынок для индустрии трансформер-оптимизированных чипов ИИ, что обусловлено ее сильной промышленной базой, лидерством в автомобильных инновациях и растущим вниманием к производству и автоматизации на основе ИИ. Стратегические инициативы Германии в рамках программы «ИИ, сделанный в Германии» и значительные инвестиции в полупроводниковую и данные инфраструктуры способствуют интеграции архитектур на основе трансформеров в умные фабрики, автономную мобильность и промышленную робототехнику. Акцент Германии на технологическом суверенитете и цифровой трансформации еще больше усиливает внутренний спрос на высокопроизводительные и энергоэффективные чипы ИИ.
  
• Расширяющаяся экосистема автомобильных OEM, лидеров промышленной автоматизации и исследовательских институтов ИИ в Германии ускоряет внедрение трансформер-оптимизированных чипов для аналитики в реальном времени, предиктивного обслуживания и генеративного дизайна. Партнерства между разработчиками полупроводников и автомобильными технологическими компаниями способствуют развитию систем управления на основе ИИ и интеллекта на краю сети для подключенных автомобилей и производственных сред. Эти разработки позиционируют Германию как европейского лидера в внедрении трансформер-оптимизированных решений ИИ в промышленной и мобильной сферах.
  

Рынок трансформер-оптимизированных чипов ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе, как ожидается, будет расти с наибольшим темпом роста CAGR 21,7% в течение анализируемого периода.

• Азиатско-Тихоокеанский регион становится самым быстрорастущим регионом в индустрии трансформер-оптимизированных чипов ИИ, что обусловлено быстрыми достижениями в производстве полупроводников, расширением инфраструктуры ИИ и сильной государственной поддержкой цифровой трансформации. Страны, такие как Китай, Япония, Южная Корея и Тайвань, активно инвестируют в ускоренные вычисления на основе ИИ, облачную инфраструктуру и внедрение ИИ на краю сети. Доминирование региона в производстве и упаковке полупроводников позволяет производить трансформер-оптимизированные чипы с низкими затратами, что способствует их массовому внедрению в различных отраслях, включая потребительскую электронику, автомобильную промышленность и телекоммуникации.
  
• Рост нагрузок на обучение ИИ, генеративных моделей ИИ и интеграции умных устройств стимулирует региональный спрос на высокопроизводительные трансформерные чипы, способные обрабатывать огромные объемы данных с низкой задержкой. Стратегические партнерства между производителями чипов, поставщиками облачных услуг и исследовательскими учреждениями способствуют инновациям в ускорении моделей ИИ, энергоэффективности и архитектурах, оптимизированных для памяти. С учетом растущих инвестиций в национальные стратегии ИИ и расширение центров обработки данных Азиатско-Тихоокеанский регион готов стать глобальным центром разработки и внедрения трансформер-оптимизированных чипов как в корпоративных, так и в краевых средах.
  

Рынок трансформер-оптимизированных чипов ИИ в Китае, как ожидается, будет расти с значительным темпом роста CAGR 22% с 2025 по 2034 год в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

• Китай быстро укрепляет свои позиции в индустрии трансформер-оптимизированных чипов ИИ, что обусловлено значительными государственными инициативами, крупномасштабными инвестициями в инфраструктуру ИИ и расширяющейся экосистемой стартапов в области полупроводников.Вот переведенный HTML-контент: CRITICAL RULES: - Preserve ALL HTML tags, attributes, classes, IDs exactly as they are - Only translate the text content between HTML tags - Do not add any markdown formatting like ```html - Do not add any explanations, comments, or additional text - Return ONLY the translated HTML content - Maintain exact HTML structure and formatting - Do not wrap the output in code blocks HTML Content: Страна делает ставку на самообеспечение в производстве чипов и инновации в области ИИ, поддерживаемые программами, такими как «План развития искусственного интеллекта следующего поколения», что ускоряет внутреннее производство процессоров, оптимизированных для трансформеров. Крупные технологические компании, такие как Huawei, Baidu и Alibaba, разрабатывают собственные ускорители ИИ для повышения эффективности обучения и вывода для больших языковых моделей и мультимодальных приложений.
  
• Рост отраслей, основанных на ИИ, включая автономное вождение, умное производство и интеллектуальные городские системы, стимулирует спрос на высокопроизводительные энергоэффективные чипы трансформеров. Быстро расширяющаяся мощность центров обработки данных Китая и растущее внедрение устройств краевого ИИ еще больше укрепляют рост рынка. Интеграция передовых технологий упаковки, 3D-стекирования и высокоскоростной памяти позволяет китайским производителям повышать вычислительную плотность и стоимостную эффективность. Эти факторы в совокупности делают Китай ключевым двигателем роста в глобальной экосистеме чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров.
  

Рынок чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, в Латинской Америке оценивался примерно в 1,9 млрд долларов США в 2024 году, но набирает обороты благодаря растущему внедрению систем на основе ИИ в центры обработки данных, облачные платформы и промышленную автоматизацию. Усиление фокуса региона на цифровой трансформации, умном производстве и подключенной мобильности стимулирует спрос на высокоэффективные процессоры, оптимизированные для трансформеров, способные обрабатывать крупномасштабные нагрузки ИИ.

Рост инвестиций со стороны глобальных поставщиков облачных услуг, а также национальные инициативы по продвижению образования, исследований и инноваций в области полупроводников еще больше способствуют расширению рынка. Страны, такие как Бразилия, Мексика и Чили, наблюдают ускоренное внедрение чипов трансформеров в финансовом анализе, управлении энергоресурсами и государственных приложениях. Кроме того, партнерства с разработчиками чипов из США и Азии улучшают доступ к архитектурам ИИ следующего поколения, повышают вычислительную эффективность и позиционируют Латинскую Америку как нового участника глобальной экосистемы чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров.

Рынок чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, в регионе Ближнего Востока и Африки, по прогнозам, достигнет примерно 12 млрд долларов США к 2034 году, что обусловлено ростом инвестиций в инфраструктуру на основе ИИ, центры обработки данных и экосистемы умных городов. Региональные правительства приоритизируют интеграцию ИИ в государственные услуги, автономный транспорт и модернизацию оборонной сферы, что ускоряет спрос на высокопроизводительные процессоры, оптимизированные для трансформеров. Расширяющиеся программы цифровой трансформации в таких странах, как Саудовская Аравия, ОАЭ и ЮАР, еще больше стимулируют рост рынка, продвигая местные инновации, образование в области ИИ и партнерства с глобальными производителями полупроводников.

ОАЭ готовы к значительному росту на рынке чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, благодаря амбициозным программам умных городов, сильной государственной поддержке инноваций в области ИИ и полупроводников, а также существенным инвестициям в цифровую и облачную инфраструктуру. Страна приоритизирует внедрение чипов, оптимизированных для трансформеров, в центры обработки данных ИИ, платформы автономной мобильности и интеллектуальную инфраструктуру, что позволяет обеспечивать анализ в реальном времени, низкозадержковую инференцию и энергоэффективные вычисления для крупномасштабных нагрузок ИИ.

• ОАЭ становятся ключевым региональным центром для чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, благодаря инициативам, таким как Национальная стратегия искусственного интеллекта 2031 и Стратегия цифрового правительства ОАЭ. Эти программы способствуют интеграции ИИ в государственные услуги, транспорт и промышленную автоматизацию, ускоряя внедрение высокопроизводительных чипов трансформеров в корпоративных, оборонных и городских инфраструктурных приложениях.
  
• Технологические компании и исследовательские учреждения в ОАЭ все чаще сотрудничают для разработки локальных экосистем вычислительных систем ИИ, использующих процессоры, оптимизированные для трансформеров, для мультимодального ИИ, обработки естественного языка и генеративного интеллекта. Интеграция этих чипов в гипермасштабные центры обработки данных и кластеры обучения ИИ повышает масштабируемость производительности и энергоэффективность. Текущие партнерства между глобальными поставщиками полупроводников, местными интеграторами и академическими исследовательскими центрами способствуют инновациям в энергоэффективных архитектурах ИИ и укрепляют лидерство ОАЭ в развертывании оборудования ИИ следующего поколения на Ближнем Востоке.
  

Доля рынка чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров

Промышленность чипов ИИ, оптимизированных для трансформеров, переживает быстрый рост, обусловленный растущим спросом на специализированное оборудование, способное ускорять модели на основе трансформеров и большие языковые модели (LLMs) в области обучения ИИ, инференса, вычислительных систем на краю сети и облачных приложений. Лидирующие компании, такие как NVIDIA Corporation, Google (Alphabet Inc.), Advanced Micro Devices (AMD), Intel Corporation и Amazon Web Services (AWS), в совокупности занимают более 80% мирового рынка. Эти ключевые игроки используют стратегические сотрудничества с поставщиками облачных услуг, разработчиками ИИ и поставщиками корпоративных решений для ускорения внедрения чипов, оптимизированных для трансформеров, в центры обработки данных, ускорители ИИ и платформы ИИ на краю сети. В то же время новые разработчики чипов внедряют компактные, энергоэффективные, специализированные ускорители, оптимизированные для самовнимания и вычислительных паттернов трансформеров, повышая пропускную способность вычислений и снижая задержки для работы ИИ в реальном времени.

Кроме того, специализированные компании по производству оборудования стимулируют инновации на рынке, внедряя интеграцию памяти с высокой пропускной способностью, обработку в памяти (PIM) и архитектуры на основе чиплетов, адаптированные для облачных, краевых и мобильных приложений ИИ. Эти компании сосредоточены на улучшении пропускной способности памяти, энергоэффективности и производительности задержек, что позволяет ускорять обучение и инференс больших моделей трансформеров, мультимодального ИИ и распределенных систем ИИ. Стратегические партнерства с гипермасштаб