Gartner prognostiziert, dass der weltweite Umsatz mit KI-Chips bis 2023 53 Milliarden US-Dollar und bis 2027 119,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird

Nachrichten vom 24. August, laut der neuesten Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner, Der weltweite Hardware-Umsatz für KI wird im Jahr 2023 im Vergleich zum Vorjahr voraussichtlich um 20,9 % steigen und 53,4 Milliarden US-Dollar (derzeit etwa 388,752 Milliarden US-Dollar) erreichen Milliarden Yuan) .

Laut Gartner werden die Entwicklung generativer KI und die weit verbreitete Nutzung verschiedener KI-basierter Anwendungen in Rechenzentren, Edge-Infrastrukturen und Endpunktgeräten, die den Einsatz von GPUs und optimierten Halbleitergeräten für die Bereitstellung erfordern, die Produktion und Bereitstellung von vorantreiben Chips für künstliche Intelligenz

Was neu geschrieben werden muss, ist: ▲ Zahlenquellen-Beratungsunternehmen

Gartner geht davon aus, dass der Umsatz mit KI-Halbleitern im Prognosezeitraum weiterhin zweistellig wachsen wird, wird im Jahr 2024 um 25,6 % wachsen % , was einem Wert von 67,1 Milliarden US-Dollar entspricht (Anmerkung auf dieser Website: derzeit etwa 488,488 Milliarden Yuan)

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Gartner sagte, dass mit zunehmender Nutzung von KI-Workloads in Unternehmen viel mehr Branchen und IT-Organisationen Systeme mit KI-Chips einsetzen werden. Im Hinblick auf den Unterhaltungselektronikmarkt schätzt Gartner, dass der Wert KI-fähiger Anwendungsprozessoren für Geräte bis Ende 2023 1,2 Milliarden US-Dollar (derzeit etwa 8,736 Milliarden Yuan) erreichen wird, verglichen mit 558 Millionen US-Dollar im Jahr 2022 (derzeit etwa 4,062 Milliarden Yuan). Milliarden Yuan) Yuan RMB).

Gartner ist davon überzeugt, dass der Bedarf an effizienten und optimierten Designs, die eine kostengünstige Ausführung von KI-Workloads unterstützen, zu einem Anstieg des Einsatzes kundenspezifischer KI-Chips führen wird. Für viele Unternehmen wird der groß angelegte Einsatz benutzerdefinierter KI-Chips die derzeit vorherrschende Chiparchitektur, diskrete GPUs, für eine Vielzahl von KI-Arbeitslasten ersetzen, die auf generativen KI-Technologien basieren.

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