Secondo le ultime previsioni di Gartner, i semiconduttori progettati per eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale (IA) raggiungeranno un volume di fatturato di 53,4 miliardi di dollari nel 2023, con un aumento del 20,9% rispetto al 2022.

“Gli sviluppi dell’IA generativa e il crescente utilizzo di un’ampia gamma di applicazioni basate sull’IA nei data center, nelle infrastrutture edge e nei dispositivi endpoint richiedono l’impiego di unità di elaborazione grafica (GPU) ad alte prestazioni e di dispositivi a semiconduttore ottimizzati. Questo sta spingendo la produzione e l’implementazione di chip IA”, ha dichiarato Alan Priestley, VP Analyst di Gartner.

Il fatturato dei semiconduttori IA continuerà a registrare una crescita a due cifre nel periodo di previsione, con un aumento del 25,6% nel 2024 fino a 67,1 miliardi di dollari. Entro il 2027, si prevede che il fatturato dei chip AI sarà più che raddoppiato rispetto al mercato del 2023, raggiungendo i 119,4 miliardi di dollari.

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Molti altri settori e organizzazioni IT implementeranno sistemi che includono chip IA man mano che l’uso di carichi di lavoro basati sull’IA nelle aziende matura. Nel mercato dell’elettronica di consumo, gli analisti di Gartner stimano che entro la fine del 2023 il valore dei processori applicativi abilitati all’IA utilizzati nei dispositivi ammonterà a 1,2 miliardi di dollari, rispetto ai 558 milioni di dollari del 2022.

La necessità di progetti efficienti e ottimizzati per supportare l’esecuzione economica di carichi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale porterà inoltre a un aumento delle implementazioni di chip IA custom. “Per molte organizzazioni, l’impiego su larga scala di chip IA personalizzati sostituirà l’attuale architettura di chip predominante (le GPU discrete) per un’ampia gamma di carichi di lavoro basati sull’IA, in particolare quelli basati su tecniche di AI generativa”, continua Priestley.

L’IA generativa sta anche spingendo la domanda di sistemi di elaborazione ad alte prestazioni per lo sviluppo e l’implementazione, con molti fornitori che offrono sistemi basati su GPU ad alte prestazioni e apparecchiature di rete che vedono significativi vantaggi a breve termine. A lungo termine, quando gli hyperscaler cercheranno modi efficienti e convenienti per distribuire queste applicazioni, Gartner prevede un aumento dell’uso di chip IA progettati su misura.