Counterpoint Research hat einen Bericht veröffentlicht, der starke Wachstumsaussichten im Markt für KI-Chips hervorhebt, mit Fokus auf den Nicht-GPU-Server-KI-Chip-Bereich – bekannt als AI ASICs (Application-Specific Integrated Circuits). Die Analyse prognostiziert eine schnelle Expansion, wobei die Lieferungen von AI ASICs bis 2027 im Vergleich zu den Zahlen von 2024 voraussichtlich ver tripeln werden. Dieses Wachstum spiegelt die robuste Nachfrage und die weitverbreitete Akzeptanz dieser spezialisierten KI-Chips in verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen wider. Der Bericht sagt außerdem voraus, dass bis 2028 die Lieferungen von AI ASICs die traditionaler GPU-basierter KI-Chips übersteigen werden. Während GPUs (Grafikprozessoren) bislang zentral für KI-Berechnungen waren, insbesondere für Training und Inferenz aufgrund ihrer parallelen Verarbeitungskapazitäten, sind AI ASICs speziell für KI-Workloads entwickelt und bieten überlegenere Effizienz und Leistung. Dies macht sie zunehmend attraktiv für den Einsatz in Rechenzentren und Edge-Geräten. Counterpoint Research erwartet, dass der AI-ASIC-Sektor bis 2028 mehr als 15 Millionen Einheiten umfassen wird, was auf einen bedeutenden Wandel im AI-Hardware-Ökosystem hindeutet – weg von generalisierten Prozessoren wie GPUs hin zu hochspezialisierten ASICs, die für konkrete KI-Funktionen optimiert sind. Diese Entwicklung steht im Einklang mit den umfassenderen Trends in der KI-Entwicklung: Da KI-Modelle immer komplexer werden und die Rechenanforderungen steigen, wächst der Bedarf an effizienten, skalierbaren Hardwarelösungen. AI ASICs erfüllen diese Bedürfnisse durch höhere Geschwindigkeit, geringeren Stromverbrauch und verbesserte Leistung, maßgeschneidert für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Mehrere Faktoren begünstigen die Präferenz für AI ASICs. Ihre circuit-level-Optimierung für Aufgaben wie Deep-Learning-Inferenz führt zu einer besseren Energieeffizienz als GPUs.

Zusätzlich ermöglichen laufende Fortschritte in der Halbleiterherstellung und in KI-Algorithmen eine schnelle Iteration und Anpassung der AI ASICs an sich entwickelnde KI-Anwendungen. Branchenakteure und Betreiber von Rechenzentren werden voraussichtlich vermehrt AI ASICs integrieren und somit diese Vorteile nutzen. Dieser Wandel wird das Wettbewerbsumfeld für Anbieter von KI-Hardware neu gestalten und bedeutende Wachstumschancen für Unternehmen eröffnen, die sich auf die Entwicklung von AI ASICs spezialisieren. Der Bericht hebt auch das potenzielle Einflussfeld von AI ASICs in Bereichen wie Cloud-Dienste, Telekommunikation, Automobilindustrie, Gesundheitswesen und Edge-Computing hervor. Deren Skalierbarkeit und Spezialisierung ermöglichen effizientere KI-Verarbeitung, die Echtzeit-Analysen, autonome Systeme und verbesserte Nutzererlebnisse unterstützt. Da KI-Technologien sich weiterentwickeln und in verschiedene Bereiche von Technologie und Gesellschaft vordringen, muss auch die zugrundeliegende Hardware entsprechend angepasst werden. Die prognostische Verdreifachung der AI-ASIC-Lieferungen bis 2027 und deren erwarteter Wettkampf um die Führungsposition bei den GPU-Lieferungen bis 2028 markieren einen entscheidenden Wandel in der KI-Hardware-Dynamik. Die Erkenntnisse von Counterpoint Research betonen die zentrale Rolle von AI ASICs bei der Gestaltung der zukünftigen KI-Infrastruktur mit zielgerichteteren, effizienteren und leistungsstärkeren KI-Verarbeitungen, die die globale KI-Akzeptanz und Innovation beschleunigen werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der AI-ASIC-Sektor auf einem rasanten Wachstumspfad ist, getrieben von der zunehmenden Komplexität der KI-Workloads und der steigenden Nachfrage. Mit einer dreifachen Steigerung der Lieferungen bis 2027 und der Überholung der GPUs bis 2028 stellen AI ASICs eine entscheidende nächste Phase in der Entwicklung der KI-Hardware dar – eine Reflexion technologischer Fortschritte und ein Zeichen für bedeutende Chancen und Veränderungen in den KI-abhängigen Branchen.