![Gartner prevê que receita mundial de chips de IA cresça 33% este ano](https://midias.inforchannel.com.br/wp-content/uploads/2019/12/office-1209640_1920-2-1-1024x683.jpg)
A receita de semicondutores de IA globalmente deve totalizar US$ 71 bilhões em 2024, um aumento de 33% em relação a 2023, de acordo com a última previsão do Gartner. “Hoje, a IA generativa (GenAI) está alimentando a demanda por chips de IA de alto desempenho em Data Centers. Em 2024, o valor dos aceleradores de IA usados em servidores, que descarregam o processamento de dados de microprocessadores, totalizará US$ 21 bilhões e aumentará para US$ 33 bilhões até 2028”, disse Alan Priestley, analista vice-presidente do Gartner.
O Gartner prevê que as remessas de AI PCs chegarão a 22% das remessas totais de PCs em 2024 e, até o final de 2026, 100% das compras de PCs corporativos serão de AI PCs. Os PCs de IA incluem uma unidade de processamento neural (NPU) que permite que eles funcionem por mais tempo, mais silenciosos e mais refrigerados e tenham tarefas de IA sendo executadas continuamente em segundo plano, criando novas oportunidades para alavancar a IA em atividades diárias.
Embora a receita de semicondutores de IA continue a experimentar um crescimento de dois dígitos durante o período de previsão, 2024 experimentará a maior taxa de crescimento durante esse período.
Em 2024, a receita de chips de IA de eletrônicos de computador está projetada para totalizar US$ 33,4 bilhões, o que representará 47% da receita total de semicondutores de IA. A receita de chips de IA de eletrônicos automotivos deve atingir US$ 7,1 bilhões e US$ 1,8 bilhão de eletrônicos de consumo em 2024.
Embora grande parte do foco esteja no uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho para novas cargas de trabalho de IA, os principais hiperscalers (AWS, Google, Meta e Microsoft) estão investindo no desenvolvimento de seus próprios chips otimizados para IA. Embora o desenvolvimento de chips seja caro, o uso de chips personalizados pode melhorar a eficiência operacional, reduzir os custos de fornecimento de serviços baseados em IA aos usuários e reduzir os custos para os usuários acessarem novos aplicativos baseados em IA. “À medida que o mercado muda do desenvolvimento para a implementação, esperamos ver essa tendência continuar”, disse Priestley.
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