Gartner 预测 2024 年全球芯片收入将增长 33%

如今，人工智能加速器业务炙手可热已不是什么秘密，半导体制造商正在大力发展神经处理单元，而人工智能 PC 计划则将更强大的处理器引入笔记本电脑、台式机和工作站。

Gartner 研究了 AI 芯片行业，发现到 2024 年，全球 AI 芯片收入预计将增长 33%。具体来说， Gartner 报告 “预测分析：全球人工智能半导体”详细介绍了超大规模企业（其中一些正在开发自己的芯片并寻求半导体供应商的帮助）之间的竞争、人工智能芯片的用例以及对片上人工智能加速器的需求。

Gartner 分析师 Alan Priestley 在报告中写道：“从长远来看，基于人工智能的应用程序将从数据中心转移到个人电脑、智能手机、边缘和终端设备。”

这些 AI 芯片都去哪儿了？

Gartner 预测，2024 年 AI 芯片总收入将达到 713 亿美元（高于 2023 年的 537 亿美元），到 2025 年将增至 920 亿美元。在 AI 芯片总收入中，计算机电子产品可能在 2024 年占 334 亿美元，占所有 AI 芯片收入的 47%。AI 芯片收入的其他来源将是汽车电子产品（71 亿美元）和消费电子产品（18 亿美元）。

在 2024 年 713 亿美元的人工智能半导体收入中，大部分将来自离散和集成应用程序流程、离散 GPU 和用于计算的微处理器，而不是嵌入式微处理器。

就2024年AI半导体应用收入而言，大部分将来自计算电子设备、有线通信电子设备和汽车电子设备。

Gartner 注意到计算需求从最初的 AI 模型训练转向推理，推理是完善 AI 模型在训练中学到的一切的过程。Gartner 预测，到 2028 年，数据中心部署的 80% 以上的工作负载加速器将用于执行 AI 推理工作负载，比 2023 年增加 40%。

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人工智能与工作负载加速器齐头并进

Gartner 预测，到 2024 年，服务器中的 AI 加速器将成为一个价值 210 亿美元的产业。

Priestley 在新闻稿中表示：“如今，生成式人工智能 (GenAI) 正在推动数据中心对高性能人工智能芯片的需求。到 2024 年，用于服务器的人工智能加速器（用于卸载微处理器的数据处理）的价值将达到 210 亿美元，到 2028 年将增至 330 亿美元。”

Gartner 预测，人工智能工作负载也需要增强标准微处理单元。

Priestley 在 5 月 4 日对全球 AI 半导体的预测分析中写道：“许多此类 AI 应用程序都可以在标准微处理单元 (MPU) 上执行，MPU 供应商正在通过专用的片上 AI 加速器扩展其处理器架构，以更好地处理这些处理任务。”

此外，数据中心应用中人工智能技术的兴起将推动对工作负载加速器的需求，预计到 2028 年 25% 的新服务器将配备工作负载加速器，而 2023 年这一比例为 10%。

人工智能个人计算机的曙光？

Gartner 对人工智能电脑持乐观态度，这种电脑旨在在笔记本电脑、工作站和台式机的后台本地运行大型语言模型。Gartner 将人工智能电脑定义为具有神经处理单元的电脑，可让人们将人工智能用于“日常活动”。

该分析公司预测，到 2026 年，企业购买的每台 PC 都将成为 AI PC。目前尚不清楚这一预测是否属实，但超大规模企业肯定会将 AI 融入其下一代设备中。

超大规模企业之间的人工智能促进竞争与合作

如今，AWS、谷歌、Meta 和微软都在寻求内部 AI 芯片，同时也在寻求来自 NVIDIA、AMD、高通、IBM、英特尔等公司的硬件。例如，戴尔宣布推出一系列使用高通骁龙 X 系列处理器来运行 AI 的新款笔记本电脑，而微软和苹果都在寻求 添加 OpenAI 产品融入其硬件。Gartner 预计开发定制设计的 AI 芯片的趋势将会持续下去。

Gartner 分析师 Gaurav Gupta 表示，超大规模提供商正在设计自己的芯片，以便更好地控制其产品路线图、控制成本、减少对现成芯片的依赖、利用 IP 协同效应并优化特定工作负载的性能。

古普塔表示：“台积电和三星等半导体芯片代工厂为科技公司提供了接触尖端制造工艺的机会。”

与此同时，“Arm 和 Synopsys 等其他公司提供了先进的知识产权，使定制芯片设计变得相对容易，”他说。轻松访问云和半导体组装和测试服务 (SATS) 提供商的文化变化也使超大规模企业更容易进入芯片设计领域。

Gartner 在一份报告中写道：“虽然芯片开发成本高昂，但使用定制设计的芯片可以提高运营效率，降低向用户提供基于人工智能的服务的成本，并降低用户访问新的基于人工智能的应用程序的成本。” 新闻稿。