รีเซต

การ์ทเนอร์ คาดรายได้ชิป AI ทั่วโลก ปี 66 อาจสูงแตะ 5.3 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

การ์ทเนอร์ คาดรายได้ชิป AI ทั่วโลก ปี 66 อาจสูงแตะ 5.3 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ
TNN ช่อง16
6 กันยายน 2566 ( 16:46 )
62

การ์ทเนอร์ บริษัทวิจัยและให้คำปรึกษาชั้นนำของโลก คาดการณ์มูลค่าโอกาสในการสร้างรายได้ของเซมิคอนดักเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อรันเวิร์กโหลดปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ปี 2566 จะเพิ่มขึ้น 20.9% จากปี 2565 หรือคิดเป็นมูลค่า 5.34 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ


อลัน พรีสต์ลีย์ รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า “การพัฒนา Generative AI และการใช้งานที่เพิ่มขึ้นของ AI-Based Applications ที่หลากหลายในดาต้าเซ็นเตอร์, โครงสร้างพื้นฐาน Edge และอุปกรณ์ปลายทาง จำเป็นต้องติดตั้งหน่วยประมวลผลกราฟิกประสิทธิภาพสูง (GPU) และอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ที่เหมาะสม ซึ่งสิ่งนี้กำลังขับเคลื่อนการผลิตและการใช้งานชิป AI” 


การ์ทเนอร์ พบว่าตลอดช่วงเวลาของการคาดการณ์ รายได้จากเซมิคอนดักเตอร์ AI จะยังเติบโตเป็นตัวเลขสองหลัก โดยในปี 2567 จะเพิ่มขึ้น 25.6% หรือคิดเป็นมูลค่า 67,100 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ (ดูตารางที่ 1) และภายในปี 2570 รายได้ชิป AI คาดว่าจะเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวของตลาดในปี 2566 โดยมีมูลค่าถึง 119,400 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ


ตารางที่ 1 การคาดการณ์รายได้ของ AI เซมิคอนดักเตอร์ทั่วโลก ระหว่างปี 2565-2567 (หน่วย: ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ)


2022
2023
2024
Revenue ($M)
44,220
53,445
67,148

ที่มา: การ์ทเนอร์ (สิงหาคม 2566)


อุตสาหกรรมและองค์กรด้านไอทีจำนวนมากจะปรับใช้ระบบที่มีชิป AI ตามปริมาณเวิร์กโหลดงานที่ใช้ AI ในองค์กรที่เติบโตสูงขึ้น หากพิจารณาตลาดอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค นักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ประเมินว่า ภายในสิ้นปี 2566 มูลค่าของชิปประมวลผลในแอปพลิเคชันที่ใช้งาน AI (AI-Enabled Application) ในอุปกรณ์ต่าง ๆ จะแตะ 1,200 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ โดยเพิ่มขึ้นจาก 558 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2565

 

ความต้องการด้านการออกแบบที่มีประสิทธิภาพและเหมาะสมที่สุดสำหรับรองรับการดำเนินการปริมาณเวิร์กโหลดงานที่ใช้ AI อย่างคุ้มค่าส่งผลให้มีการใช้งานชิป AI ที่ออกแบบเองเพิ่มขึ้น พรีสต์ลีย์ กล่าวเพิ่มเติมว่า “สำหรับองค์กรหลาย ๆ แห่ง การปรับใช้ชิป AI ที่ออกแบบเองสำหรับใช้งานในสเกลใหญ่ ๆ จะเข้ามาแทนที่สถาปัตยกรรมชิปในปัจจุบัน รวมถึง discrete GPUs สำหรับใช้ในปริมาณเวิร์กโหลดงานที่ใช้ AI ที่หลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้เทคนิค Generative AI” 

 

Generative AI ยังกระตุ้นความต้องการระบบคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการพัฒนาและการนำไปใช้ โดยมีผู้จำหน่ายหลายรายที่เสนอระบบ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูง และอุปกรณ์เครือข่ายซึ่งมองว่าเป็นประโยชน์ระยะสั้น แต่ในระยะยาว การ์ทเนอร์คาดว่าจะมีการใช้ชิป AI ที่ออกแบบเองเพิ่มขึ้น เมื่อผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่ (หรือ Hyperscaler) มองหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในการปรับใช้แอปพลิเคชันเหล่านี้


ที่มาข้อมูลและรูปภาพ Gartner

ยอดนิยมในตอนนี้

แท็กยอดนิยม

ข่าวที่เกี่ยวข้อง