Чипы для искусственного интеллекта

Основные статьи:

• Искусственный интеллект
• Процессоры

Нейроморфные процессоры

Основная статья: Нейроморфные процессоры

ASIC (интегральные схемы специального назначения)

Основная статья: ASIC (интегральные схемы специального назначения)

Хроника

2025

Представлен самый мощный в мире ИИ-процессор — он способен выполнять 4,614 трлн операций в секунду

9 апреля 2025 года компания Google объявила о создании самого мощного в мире чипа для задач искусственного интеллекта. Изделие под названием Ironwood может выполнять 4,614 триллионов операций в секунду (Тфлопс). Подробнее здесь.

В мире не хватает ИИ-процессоров. Есть ли дефицит в России - TA мнения

В мире наблюдается нехватка графических процессоров для искусственного интеллекта, и эта проблема останется в ближайшее время. В январе 2025 года TAdviser пообщался с участниками рынка, чтобы выяснить есть ли дефицит чипов в России, и как эти изделия импортируются в страну.

Председатель TSMC (крупнейший в мире контрактный производитель чипов) Марк Лю в интервью изданию Nikkei рассказывал, что дефицит ИИ-ускорителей в мире сохранится по меньшей мере до 2026 года. В качестве причин такой ситуации он называл бум спроса на генеративный ИИ и ограниченные мощности TSMC в части «упаковки» микросхем.

𝓲

Фото: Freepik

В АО «НТЦ «Модуль» в разговоре с TAdviser сообщили, что российский рынок также сталкивается с определенным дефицитом импортных графических процессоров. В компании пояснили, что о труднодоступности импортных изделий говорит, в первую очередь, повышенный интерес к продукции российского производства, а именно к специализированным процессорам для задач ИИ (к началу 2025 года Россия не производит непосредственно GPU-процессоры). Так, количество таких обращений в НТЦ «Модуль» увеличилось в разы за последние два года, добавили в компании.

Генеральный директор АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» (НЦК ИСУ) Кирилл Семион связывает дефицит GPU в России с санкциями. По мнению эксперта, нехватках таких комплектующих существенно замедляет развитие проектов, связанных с ИИ, так как моделям, обрабатывающим масштабные массивы данных, требуется повышенный объем вычислительных ресурсов. Семион назвал такую ситуацию «серьезной проблемой», поскольку именно в ИИ-процессорах остро нуждается крупный бизнес, они позволят ему решать сложные задачи в рамках больших производственных процессов.

Директор по продажам и развитию продуктов ИИ «DатаРу» (производит серверы и другое оборудование для дата-центров) Владислав Ганюшин отрицает существование дефицита ИИ-процессоров в России и заявил, что ввоз такого оборудования «не составляет особого труда». На вопрос о способах поставок собеседник ответил, что «вариантов много».

Это российские компании, специализирующиеся на решениях подобного рода и дистрибуторы, партнеры и поставщики из дружественных стран. А уж из какой страны привезти и каким маршрутом – это вопрос вторичный, — рассказал Ганюшин.

Гендиректор ИТ-компании «ГрафТех» Петр Василенко также утверждает, что поставки графических процессоров в РФ осуществляются практически бесперебойно при помощи механизма параллельного импорта. Проблема лишь в цене и длине логистических цепочек, которые определяют целесообразность закупок таких решений.

По словам Евгения Свидерского, директора облачного бизнеса ITglobal.com, большинство профильных компаний смогли наладить поставки оборудования через альтернативные цепочки, но это привело к удорожанию решений, увеличению сроков реализации и изменению условий технической поддержки.

Мы регулярно получаем обратную связь от наших партнеров, системных интеграторов и дистрибуторов, что возникновение новых логистических цепочек помогает поставлять любой продукт в адекватные сроки даже в условиях текущей нестабильности на рынке, — сообщил Петр Василенко из «ГрафТеха».

Помимо параллельного импорта, процессоры можно заказать у ритейлеров, предлагающих международную доставку, говорит представитель системного интегратора Ferrum IT Group системный архитектор Виталий Гиевой. По его словам, небольшие компании также используют собственные сервера с GPU-оборудованием.

Проблема не в доступности ИИ-процессоров, а в их высокой стоимости и неочевидности бизнес-эффекта от использования больших языковых моделей (LLM), для развития которых применяются GPU, рассуждает менеджер продукта K2 Cloud Илья Саламатова. В основном спрос них LLM есть со стороны компаний, которые постоянно тестируют новые технологии, и используют их для создания внутренних баз с «умным поиском» на основе генеративных моделей, ИИ-агентов, к которым можно отнести, например, чат-боты в КЦ, а также co-pilot, инструмент для разработчиков, уточнил спикер.

Российские компании (Yadro, «Аквариус», Arbyte и др.) ведут работу над собственными разработками. «Аквариус» планирует серийно поставлять собственные чипы на архитектуре RISC-V и использовать их в своей технике в 2026 году. Yadro разрабатывает ИИ-серверы, которые будут использоваться для обучения и дообучения моделей. Ожидается, что первые тестирования серверов начнутся на инфраструктуре заказчиков в начале 2025 года.

2024

Продажи чипов для периферийных ИИ-платформ за год достигли $2,93 млрд

В 2024 году объем глобального рынка процессоров для периферийных ИИ-платформ (Edge AI) составил $2,93 млрд. Более 40% от этой суммы пришлось на североамериканский регион. Соответствующие данные отражены в исследовании Fortune Business Insights, результаты которого опубликованы в начале ноября 2025 года.

Аналитики учитывают поставки чипов, которые используются для выполнения ИИ-задач на устройствах, расположенных близко к источнику информации, а не на облачных платформах или в крупных центрах обработки данных (ЦОД). Применение концепции Edge AI обеспечивает ряд преимуществ. В частности, устраняется необходимость передачи данных в облако и обратно, благодаря чему достигается низкая задержка: это критично для приложений, требующих мгновенной реакции. Кроме того, снижается нагрузка на каналы передачи данных, а сами периферийные ИИ-устройства могут работать даже при отсутствии постоянного подключения к интернету. Плюс к этому улучшается безопасность, поскольку конфиденциальная информация обрабатывается локально, а не отправляется на внешние серверы.

В числе ключевых драйверов рынка авторы исследования называют стремительное развитие интернета вещей (IoT). По оценкам IoT Analytics, количество этих устройств во все мире достигло 18,5 млрд к концу 2024 году, что на 12% больше, чем в 2023-м. Ожидается, что к 2030 году показатель увеличится до 39 млрд. IoT-оборудование генерирует огромные потоки данных, для анализа которых требуются значительные вычислительные ресурсы. Но пересылка информации в централизованные ЦОДы вызывает задержки и увеличивает расходы. На этом фоне растет спрос на периферийные системы, оснащенные процессорами для локального выполнения операций. Подобные серверы дают возможность обрабатывать данные в режиме реального времени, что критически важно для таких сфер применения, как автономные транспортные средства и предиктивное обслуживание оборудования на предприятиях.

Расширению рынка также способствуют технологические достижения. Отраслевые игроки разрабатывают процессоры, ориентированные на конкретные сферы применения, включая потребительскую электронику, умные камеры, промышленную робототехнику и автомобилестроение. Чипы, оптимизированные для определенных задач, сочетают низкое энергопотребление, небольшие размеры и необходимую вычислительную мощность. Переход на специализированное периферийное оборудование для ИИ стимулирует инновации в полупроводниковом и технологическом секторах.

По сфере применения процессоров для платформ Edge AI рынок сегментирован на потребительскую электронику, здравоохранение, автомобилестроение, розничную торговлю и электронную коммерцию, государственный сектор и оборону и пр. В 2024 году наибольшую долю выручки обеспечил первый из этих секторов — 23,8%. По типу изделий выделяются графические чипы (GPU), центральные процессоры (CPU), программируемые вентильные матрицы (FPGA) и специализированные интегральные схемы (ASIC). Лидируют GPU-ускорители с продажами в объеме $1,16 млрд. В географическом плане доминирует Северная Америка с $1,25 млрд, или 42,7%. Крупными отраслевыми игроками в глобальном масштабе названы:

• Nvidia;
• Intel;
• Qualcomm Technologies;
• AMD;
• Apple;
• Mythic AI;
• Hailo Technologies;
• Axelera AI;
• Ambarella;
• MediaTek;
• Lattice Semiconductor;
• Synaptics.

В 2025 году объем рассматриваемого рынка, как ожидается, достигнет $3,25 млрд. Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (CAGR) составит 17,9%. Таким образом, к 2032 году затраты могут увеличиться до $10,32 млрд.^[1]

Объем мирового рынка ИИ-ускорителей за год достиг $26,03 млрд

По итогам 2024 года продажи ускорителей разных типов для платформ искусственного интеллекта в глобальном масштабе составили $26,03 млрд. Около 40% от общемировых расходов пришлось на Азиатско-Тихоокеанский регион, о чем говорится в исследовании Fortune Business Insights, результаты которого опубликованы 25 сентября 2025 года.

Аналитики учитывают отгрузки ускорителей на основе графических чипов (GPU), тензорных процессоров (TPU), интегральных схем специального назначения (ASIC) и программируемых пользователем вентильных матриц (FPGA). Такие изделия предназначены для выполнения ресурсоёмких задач, связанных с ИИ: в частности, для обучения больших языковых моделей (LLM) с сотнями миллиардов параметров, инференса и пр.

Одним из основных драйверов рынка является стремительное развитие приложений и сервисов на основе генеративного ИИ (ГенИИ). Таким системам требуются огромные вычислительные ресурсы, что вынуждает гиперскейлеров и операторов центров обработки данных в больших количествах закупать дорогостоящие ИИ-ускорители. Увеличению спроса на подобные аппаратные решения также способствует растущая сложность ИИ-моделей. Например, в мае 2025 года была выпущена улучшенная версия модели DeepSeek-R1, количество параметров у которой достигает 685 млрд.

Положительное влияние на отрасль также оказывают технологические достижения. Ведущие отраслевые игроки, такие как Nvidia и AMD, постоянно улучшают характеристики ИИ-ускорителей, повышая их производительность. Кроме того, на рынке появляются новые стартапы, проектирующие специализированные акселераторы, которые оптимизированы под определенные задачи ИИ.

Основным сдерживающим фактором авторы исследования называют высокие затраты на разработку и приобретение передовых ИИ-акселераторов. Причем, помимо покупки собственно ускорителей, гиперскейлерам приходится развивать сопутствующую инфраструктуру, которая включает внедрение современных систем жидкостного охлаждения, развертывание высокопроизводительного сетевого оборудования, интеграцию возобновляемых источников энергии и пр. Кроме того, требуется привлечение квалифицированных специалистов.

В 2024 году наибольшую долю выручки в общем объеме продаж обеспечили решения на основе GPU. Однако самые высокие темпы роста наблюдаются в сегменте ASIC: такие изделия все чаще берут на вооружение ведущие облачные провайдеры, в число которых входят Amazon и Google. По сфере применения выделяются ИТ и телекоммуникации, BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование), розничная торговля, автомобилестроение, здравоохранение и др. Лидирует первый из перечисленных сегментов с долей на уровне 29%. По модели развертывания доминирует облачный сектор, что обусловлено растущими спросом на облачные ИИ-сервисы. С географической точки зрения пальму первенства удерживает Азиатско-Тихоокеанский регион с 40,7%, или $10,6 млрд. В глобальном масштабе значимыми отраслевыми игроками названы:

• Nvidia;
• AMD;
• Intel;
• TSMC;
• Samsung Electronics;
• Apple;
• Google;
• Qualcomm;
• IBM;
• United Microelectronics;
• SMIC;
• GlobalFoundries;
• Groq;
• Axelera AI;
• EdgeCortix;
• Graphcore;
• Alibaba Group;
• Rebellions;
• Tenstorrent.

В 2025 году объем мирового рынка ИИ-ускорителей, как ожидается, достигнет $33,69 млрд. Аналитики Fortune Business Insights полагают, что в дальнейшем среднегодовой темп роста в сложных процентах (величина CAGR) составит 30,7%. Таким образом, к 2032 году затраты могут достигнуть 219,63 млрд.^[2]

Объем мирового рынка облачных сервисов для доступа к мощным графическим процессорам за год достиг $24 млрд

По итогам 2024 года затраты на глобальном рынке облачных сервисов для доступа к мощным графическим процессорам (GPUaaS) достигли $24 млрд. Данный сектор демонстрирует стремительный рост, обусловленный быстрым развитием машинного обучения и искусственного интеллекта, в том числе генеративного (ГенИИ). Об этом говорится в исследовании ABI Research, с результатами которого TAdviser ознакомился в середине июля 2025 года.

Платформы GPUaaS используются для решения ресурсоемких задач, таких как обучение больших языковых моделей (LLM), моделирование и визуализация, научные исследования, обработка и анализ данных и пр. Благодаря переносу подобных нагрузок в облако компании получают ряд преимуществ. Одним из основных является доступ к огромным вычислительным мощностям без необходимости формирования собственной дорогостоящей инфраструктуры. Причем предприятия получают возможность сэкономить средства не только на закупках оборудования, но и на обслуживании систем: за администрирование, безопасность, мониторинг и доступность сервисов отвечает провайдер. Кроме того, платформы GPUaaS обеспечивают гибкость и масштабируемость: наращивать или сокращать ресурсы организации могут по мере необходимости — это позволяет эффективно реализовывать проекты любой сложности. Доступ к облачным системам обеспечивается из любой точки мира с подключением к интернету. Еще одним преимуществом является простота развертывания.

По словам Себастьяна Вилке (Sebastian Wilke), главного аналитика ABI Research, спрос на услуги центров обработки данных для ИИ-нагрузок быстро растет, в два–три раза превышая показатели облачных инфраструктур общего назначения. На этом фоне операторы дата-центров и гиперскейлеры в больших количествах закупают передовые ИИ-ускорители на основе графических процессоров. В результате, расходы на платформы GPUaaS увеличиваются.

Большие языковые модели, компьютерное зрение и инференс в реальном времени требуют огромных вычислительных мощностей. Мы ожидаем значительного роста спроса на услуги ЦОД для ИИ-задач. Наблюдающиеся тенденции подталкивают гиперскейлеров и стартапы к созданию специализированной инфраструктуры ИИ, — говорит Вилке.

ABI Research отмечает, что, помимо решений на основе GPU, активно внедряются альтернативные акселераторы, такие как тензорные ускорители (TPU) разработки Google, чипы AWS Trainium/Inferentia и Azure Maia. Параллельно развиваются периферийные площадки и микро-ЦОД для поддержки ИИ в режиме реального времени. При этом провайдерам приходится решать вопросы устойчивого развития.

Энергопотребление в центрах обработки данных для задач ИИ растет экспоненциально. Это стимулирует инновации в области жидкостного охлаждения, а также приводит к ускорению интеграции возобновляемых источников энергии, — подчеркивает Вилке.

В региональном плане США остаются лидером по инвестициям в центры обработки данных ИИ. Здесь базируются крупнейшие мировые облачные провайдеры, включая Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud. Вместе с тем самые высокие темпы роста демонстрирует Азиатско-Тихоокеанский регион. Европа, как отмечается, делает ставку на дата-центры, построенные с соблюдением нормативных требований: ЕС пытается найти баланс между регулированием и стимулированием инноваций.

Аналитики ABI Research полагают, что в перспективе среднегодовой темп роста в сложных процентах (CAGR) на глобальном рынке GPUaaS составит 17%. Таким образом, к 2030 году расходы могут превысить $65 млрд.^[3]

В России запущено производство фотонных интегральных схем для ИИ

Российские производители изготовили фотонные интегральные схемы по топологии 90 и 350 нанометров в декабре 2024 года. Разработка предназначена для создания оптических квантовых и нейроморфных процессоров, необходимых для ускорения систем искусственного интеллекта и вычислительных устройств. Подробнее здесь.

Индия представила свои первые ИИ-процессоры

В середине августа 2024 года компания Ola Electric, один из крупнейших в Индии производителей электрических двухколесных транспортных средств, представила первые в стране процессоры для задач искусственного интеллекта. Анонсированы чипы Bodhi 1, Sarv 1 и Ojas для приложений разного класса. Подробнее здесь

Вызов для Nvidia и Qualcomm. В Китае началось производство 6-нм 12-ядерных ИИ-процессоров

В конце июля 2024 года китайская компания Cixin Technology сообщила о начале массового производства процессоров Cixin P1 для устройств с поддержкой искусственного интеллекта. Это изделие может стать альтернативой некоторым чипам Nvidia и Qualcomm. Подробнее здесь

Представлен сверхмощный ИИ-процессор, который в 20 раз быстрее, чем у Nvidia

25 июня 2024 года стартап Etched анонсировал сверхмощный ускоритель под названием Sohu для задач искусственного интеллекта. Утверждается, что это устройство в десятки раз быстрее решений Nvidia на основе графических процессоров (GPU). Подробнее здесь

Представлен первый в мире языковой процессор. Он произведет революцию на рынке ИИ

В конце февраля 2024 года стартап Groq представил специализированный процессор LPU (Language Processing Unit), предназначенный для ускорения работы больших языковых моделей (LLM). Ожидается, что изделие произведет революцию на рынке искусственного интеллекта. Подробнее здесь.

Выпущена заточенная под ИИ память. Она на 50% быстрее и плотнее аналогов

27 февраля 2024 года компания Samsung анонсировала память с высокой пропускной способностью HBM3E нового поколения, которая предназначена для использования в системах искусственного интеллекта. Изделия, как утверждается, более чем на 50% превосходят ранее выпущенные аналогичные продукты по скорости передачи данных и емкости. Подробнее здесь.

2023

Мировой рынок ИИ-ускорителей за год вырос на 224%

В 2023 году объем глобального рынка ускорителей на основе графических процессоров (GPU) и специализированных акселераторов увеличился на 224% по отношению к 2022-му. Драйвером отрасли стал высокий спрос на серверы, предназначенные для обработки нагрузок, связанных с искусственным интеллектом и большими языковыми моделями (LLM). Об этом говорится в исследовании Dell’Oro Group, с результатами которого TAdviser ознакомился в начале октября 2024 года.

Рынок ускорителей устойчиво растет, поскольку гиперскейлеры разворачивают ИИ-инфраструктуру следующего поколения для более крупных ИИ-моделей и растущих потребностей в инференсе. Ускоряется внедрение ИИ-приложений на предприятиях, что обуславливает потребность в дополнительных мощностях как в публичных облаках, так и в частных центрах обработки данных, — говорит Барон Фанг (Baron Fung), старший директор по исследованиям в Dell'Oro Group.

𝓲

Фото: Freepik

Отмечается, что в 2023 году Nvidia лидировала по размеру выручки в сегменте компонентов для серверов и систем хранения данных. Связано это с увеличивающимися продажами ускорителей на основе GPU. Далее в рейтинге следуют Intel и Samsung. Доходы от ускорителей в 2023-м впервые превысили выручку от центральных процессоров (CPU), что отражает сдвиг в сторону высокопроизводительных вычислений. Прогнозируется, что выручка от продаж графических процессоров продолжит быстро расти.

Доходы в сегменте сетевых карт Smart NIC в 2023 году поднялись более чем на 50% благодаря широкому внедрению гипермасштабируемых решений как для ИИ, так и для традиционных сценариев использования. Решения Smart NIC ускоряют определенную сетевую функциональность, благодаря чему снижается нагрузка на CPU серверов. Это повышает эффективность выполнения ресурсоемких задач.^[4]

Продажи ИИ-процессоров в мире за год выросли до $27,31 млрд

В 2023 году глобальные продажи процессоров с поддержкой искусственного интеллекта достигли $27,31 млрд. Это на четверть больше результата за 2022-й, когда объем реализации оценивался в $21,8 млрд. Ключевым драйвером является стремительное внедрение инструментов машинного обучения и средств анализа больших данных в различных сферах. Отраслевые тенденции рассматриваются в обзоре Market Research Future, опубликованном в начале сентября 2024 года.

Авторы исследования отмечают, что ИИ используется в широком спектре самых разных приложений — от распознавания лиц и обработки естественного языка до предиктивной аналитики и генерации всевозможного контента. На этом фоне все более востребованными становятся специализированные аппаратные решения, оптимизированные для обработки ИИ-нагрузок. Кроме того, наблюдается тенденция по интеграции ИИ-чипов на уровне периферии, что позволяет обрабатывать данные в реальном времени без необходимости их передачи на облачные платформы. Это особенно важно в тех сферах, где существует потребность в принятии решений с минимальными задержками, например, в области автономных транспортных средств или промышленной автоматизации. По мере того, как периферийный ИИ набирает обороты, увеличивается спрос на аппаратные изделия, предназначенные для таких задач.

Внедрение ИИ также стимулируется правительственными инициативами: власти по всему миру инвестируют огромные средства в соответствующие исследования и разработки. Это приводит к быстрому развитию новых технологий и приложений ИИ, что в свою очередь порождает дополнительный спрос на специализированные процессоры.

Авторы отчета подразделяют рынок на четыре сегмента: это центральные процессоры (CPU) с функциями ИИ, графические чипы (GPU), программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) и интегральные схемы специального назначения (ASIC). В 2023 году CPU занимали наибольшую долю рассматриваемого рынка, что обусловлено их универсальностью и экономической эффективностью. Вместе с тем изделия на основе GPU быстро набирают популярность благодаря своей высокой производительности при выполнении массовых параллельных вычислений. С точки зрения применения ИИ-чипов выделяются обработка и распознавание изображений, обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение и предиктивная аналитика. Сегмент обработки и распознавания изображений показал наибольший результат в 2023 году — более 35% от общего объема выручки.

Значимыми игроками мировой отрасли ИИ-процессоров являются Baidu, Cerebras, SambaNova Systems, Hailo Technologies, Apple, Mythic, Groq, Nvidia, Intel, Microsoft, Amazon, AMD, Graphcore, Google и Qualcomm. Северная Америка с ее передовой технологической инфраструктурой доминирует на глобальном рынке: здесь базируются ведущие технологические компании, которые вкладывают большие средства в исследования и разработки, связанные с ИИ. На втором месте находится Европа, где наблюдается сильное присутствие стартапов в области ИИ. Азиатско-Тихоокеанский регион во главе с Китаем показывает существенный рост благодаря правительственным инициативам и наличию крупной производственной базы. Южная Америка, Ближний Восток и Африка обладают значительным потенциалом, поскольку правительства признают преимущества ИИ и инвестируют в его развитие.

Аналитики полагают, что в дальнейшем отрасль будет устойчиво развиваться. Показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) прогнозируется на отметке 25,24%. В результате, к 2032-му объем мирового рынка процессоров для задач ИИ может достичь $206,9 млрд.^[5]

Глобальные продажи ИИ-чипов за год выросли до $53,66 млрд

По итогам 2023 года глобальная выручка от поставок чипов искусственного интеллекта достигла $53,66 млрд. В перспективе в данном сегменте ожидается стремительный рост, о чем говорится в исследовании Gartner, результаты которого обнародованы 29 мая 2024 года.

Аналитики отмечают, что росту спроса на ускорители с графическими процессорами (GPU) и на специализированные акселераторы способствует стремительное развитие сервисов генеративного ИИ (ГенИИ). Такие аппаратные решения востребованы в центрах обработки данных (ЦОД) и на облачных площадках. Вместе с тем появляется все больше компьютеров, оснащенных нейропроцессорным блоком (NPU) для ускорения операций, связанных с ИИ.

𝓲

Фото: Gartner

По мнению Gartner, в 2024 году глобальные продажи ИИ-чипов достигнут $71,25 млрд, поднявшись на 33% по отношению к 2023-му. А в 2025-м затраты в рассматриваемом сегменте могут достичь $91,96 млрд. В исследовании сказано, что в 2024 году ИИ-ускорители для серверов обеспечат приблизительно $21 млрд выручки. На ИИ-чипы для компьютерной электроники придется $33,4 млрд, или около 47% в общем объеме рынка. Еще примерно $7,1 млрд принесут ИИ-изделия для автомобильных систем, около $1,8 млрд — решения для бытовой электроники.

По состоянию на 2024 год основную часть вычислительных нагрузок ИИ в дата-центрах выполняют ускорители на основе GPU. Вместе с тем все основные гиперскейлеры, включая AWS, Google, Meta (признана экстремистской организацией; деятельность на территории Российской Федерации запрещена) и Microsoft, инвестируют в разработку собственных чипов, оптимизированных для ИИ. Хотя создание таких изделий обходится дорого, использование специализированных решений может повысить эффективность работы сервисов, а также снизить затраты на предоставление пользователям услуг на основе ИИ.

О быстром расширении глобального рынка ИИ-чипов также говорят аналитики Market.us Scoop. По их оценкам, объем отрасли в 2023 году достиг примерно $23 млрд (цифры отличаются от значений Gartner в связи с иной методикой подсчета). В дальнейшем ожидается показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 31,2%. В результате, к 2033-му расходы могут подняться до $341 млрд.

Среди ключевых факторов, способствующих росту поставок ИИ-чипов, специалисты Market.us Scoop называют интеграцию технологий ИИ в мобильные и бытовые устройства (смартфоны, технику для умного дома и пр.), развитие периферийных вычислений, достижения в архитектуре нейронных сетей, необходимость повышения энергетической эффективности ИИ-платформ, квантовые вычисления, а также расширение сферы применения ИИ в целом.

С другой стороны, существуют определенные проблемы. Существенным препятствием является технологическая сложность проектирования и производства ИИ-чипов. Еще одна проблема заключается в интеграции таких изделий в существующие системы и инфраструктуры. Кроме того, разработчикам приходится решать вопросы совместимости различных компонентов, а также создавать специализированное программное обеспечение, способное в полной мере раскрыть потенциал ИИ-чипов.

В целом, подчеркивают аналитики, чипы ИИ играют важную роль в стимулировании инноваций. Они позволяют разрабатывать новые модели и приложения искусственного интеллекта, способствуя прогрессу в таких областях, как создание перспективных лекарств, мониторинг окружающей среды, технологии умного города и пр. Внедрение ИИ-чипов также способствует экономическому росту благодаря созданию новых рынков.^[6][7]

2022: Индусы создали процессор, который в 100 раз быстрее GPU для дата-центров

2 февраля 2022 года индийская компания Qpisemi анонсировала продажи процессоров специально для приложений, связанных с искусственным интеллектом, - AI 2.0. Они, как утверждают разработчики, в 100 раз мощнее GPU, используемых в дата-центрах. Предполагается, что данная технология будет способствовать развитию технологии в области биоинформатики, открытия лекарств, моделирования машинного интеллекта и оптимизации производства. Подробнее здесь.

2020: Создан самый мощный процессор для искусственного интеллекта. В нём триллион транзисторов и 381 тыс. ядер

В конце ноября 2020 года инженеры Cerebras представили самый мощный процессор для искусственного интеллекта c 381 тыс. ядер. Это решение уже начало использоваться клиентами компании. Подробнее здесь.

2019: Intel презентовала Nervana Neural Network Processors для обучения нейронных сетей

13 ноября 2019 года компания Intel представила ускорители Intel Nervana Neural Network Processors (NNP) для обучения нейронных сетей (NNP-T1000) и для построения логических выводов (NNP-I1000). Эти первые специализированные микросхемы (ASIC) Intel для решения сложных задач машинного обучения с хорошей масштабируемостью и эффективностью предназначены для заказчиков, развивающих облачные технологии и центры обработки данных. Кроме того, Intel представила поколение визуальных процессоров (Vision Processing Unit или VPU) Intel Movidius Myriad для обработки медиа-данных на периферийных устройствах, создания автономных систем компьютерного зрения и построения логических выводов. Подробнее здесь.

2018

Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей

По состоянию на 2018 год практически все приложения, так или иначе связанные с нейронными сетями, работают на серверах компании Nvidia, а если иных, то все равно на GPU Nvidia. Но есть серьезный шанс на то, что усилиями Intel монополия Nvidia будет нарушена. Конкурентом, способным потеснить, а может быть даже и сместить GPU с позиции лидера, станут новые, не имеющие аналогов процессоры Intel Nervana Neural Network Processor (NNP). В них, как следует из названия, реализована интеллектуальная собственность, приобретенная Intel вместе с компанией Nervana в 2016 году (подробнее).

Amazon разрабатывает ИИ-чипы

В феврале 2018 года стало известно о разработке компанией Amazon собственных чипов. Они ориентированы на вычислительные задачи, связанные с искусственным интеллектом (ИИ). Подробнее здесь.

Примечания