Gartner คาดการณ์รายได้ชิป AI ทั่วโลก ในปี 2566 จะสูงแตะ 53 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ | Techsauce

Gartner คาดการณ์รายได้ชิป AI ทั่วโลก ในปี 2566 จะสูงแตะ 53 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

Gartner คาดการณ์มูลค่าโอกาสในการสร้างรายได้ของเซมิคอนดักเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อรันเวิร์กโหลดปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ปี 2566 จะเพิ่มขึ้น 20.9% จากปี 2565 หรือคิดเป็นมูลค่า 53.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

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

การ์ทเนอร์พบว่าตลอดช่วงเวลาของการคาดการณ์ รายได้จากเซมิคอนดักเตอร์ AI จะยังเติบโตเป็นตัวเลขสองหลัก โดยในปี 2567 จะเพิ่มขึ้น 25.6% หรือคิดเป็นมูลค่า 67.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ (ดูตารางที่ 1) และภายในปี 2570 รายได้ชิป AI คาดว่าจะเพิ่มขึ้นกว่าเท่าตัวของตลาดในปี 2566 โดยมีมูลค่าถึง 119.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

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

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

ที่มา: การ์ทเนอร์ (สิงหาคม 2566)

อุตสาหกรรมและองค์กรด้านไอทีจำนวนมากจะปรับใช้ระบบที่มีชิป AI ตามปริมาณเวิร์กโหลดงานที่ใช้ AI ในองค์กรที่เติบโตสูงขึ้น หากพิจารณาตลาดอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค นักวิเคราะห์การ์ทเนอร์ประเมินว่า ภายในสิ้นปี 2566 มูลค่าของชิปประมวลผลในแอปพลิเคชันที่ใช้งาน AI (AI-Enabled Application) ในอุปกรณ์ต่าง ๆ จะแตะ 1.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ 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

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

Cloudflare เปิดผลสำรวจ ภัยคุกคามไซเบอร์ยังทวีความรุนแรง องค์กรไทยกังวล AI ยิ่งซ้ำเติมปัญหา

Cloudflare เปิดเผยรายงาน “สำรวจภูมิทัศน์ความปลอดภัย: การศึกษาความพร้อมด้านไซเบอร์ซีเคียวริตี้ในเอเชียแปซิฟิก” พร้อมเผยให้เห็นวิธีการที่องค์กรต่าง ๆ นำมาใช้เพื่อรับมือกับปัญหาแรนซัม...

Responsive image

รวมพลัง GEN S ถอดรหัสความยั่งยืนไปกับ GC Sustainable Living Symposium 2024

รวมพลังคน GEN S Generation Sustainability ตัวจริงด้านความยั่งยืน กับภารกิจกู้โลกเดือดความร่วมมือครั้งสำคัญ กว่า 30 วิทยากร ทั้งภาครัฐและเอกชน ร่วมแชร์ความคิด สร้างไอเดีย สู่การลงมื...

Responsive image

โบลท์เปิดตัว "Bolt Business" โซลูชันเพื่อการเดินทางของธุรกิจในไทย

โบลท์ (Bolt) เปิดตัวบริการ Bolt Business ในประเทศไทย มุ่งตอบโจทย์ธุรกิจที่ต้องการจัดการการเดินทางได้อย่างสะดวกและมีประสิทธิภาพผ่านแอปพลิเคชันโบลท์ บริการนี้ช่วยองค์กรควบคุมต้นทุน เ...