O Gartner prevê que a receita mundial de semicondutores com inteligência artificial (AI) chegará a US$ 71 bilhões em 2024, um aumento de 33% em relação a 2023.
“Hoje, a Inteligência Artificial Generativa (GenAI) está impulsionando a demanda por chips de Inteligência Artificial de alta performance em Data Centers. Em 2024, o valor dos aceleradores de IA usados em servidores, que descarregam o processamento de dados dos microprocessadores, chegará este ano a US$ 21 bilhões e aumentará para US$ 33 bilhões até 2028”, diz Alan Priestley, Vice-Presidente e Analista do Gartner.
O Gartner prevê que os envios de PCs equipados com Inteligência Artificial alcançarão 22% do total de remessas de computadores em 2024 e, até o final de 2026, 100% dos PCs corporativos adquiridos terão recursos de Inteligência Artificial. Os computadores com Inteligência Artificial incluem uma unidade de processamento neural (NPU) que permite o funcionamento por mais tempo, de forma mais silenciosa e em temperaturas mais baixas. Suas tarefas de IA estarão sendo executadas continuamente em segundo plano, criando oportunidades para aproveitar a tecnologia nas atividades do dia a dia.
Embora a receita de semicondutores de Inteligência Artificial continue a experimentar um aumento de dois dígitos, 2024 terá a maior taxa de crescimento.
Receita de chips de Inteligência Artificial de eletrônicos de computação registrará maior participação no segmento de equipamentos eletrônicos: Em 2024, a receita de chips de Inteligência Artificial provenientes de eletrônicos de computação está projetada para chegar a US$ 33,4 bilhões, o que representará 47% da receita total de semicondutores de Inteligência Artificial. A receita de chips de Inteligência Artificial provenientes de eletrônicos automotivos deve alcançar US$ 7,1 bilhões, e US$ 1,8 bilhão de eletrônicos direcionados para consumo em 2024.
Batalha acirrada entre fornecedores de semicondutores e empresas de tecnologia: Embora grande parte do foco esteja no uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) de alta performance para novas cargas de trabalho de Inteligência Artificial, os principais hipercaladores (AWS, Google, Meta e Microsoft) estão todos investindo no desenvolvimento de seus próprios chips otimizados para Inteligência Artificial. Embora o desenvolvimento de chips seja caro, seu uso projetado sob medida pode melhorar as eficiências operacionais, reduzir despesas de entrega de serviços baseados em Inteligência Artificial para os usuários e diminuir os custos para que consigam acessar novas aplicações baseadas em Inteligência Artificial. “À medida que o mercado passa do desenvolvimento para a implantação, esperamos ver essa tendência continuar”, diz Priestley.
