Counterpoint Research ha publicat un informe que destaca prospectes de creixement contundents en el mercat de xips d'intel·ligència artificial, amb un èmfasi particular en el segment de xips AI per a servidors no-GPU — comunament coneguts com a ASICs d'IA (Circuit Integrat de Aplicació Específica). L’anàlisi preveu un creixement ràpid, preveient que les remeses d’ASICs d’IA es tripliquin abans del 2027 en comparació amb els nivells del 2024. Aquest creixement reflecteix una forta demanda i una adopció generalitzada d’aquests xips especialitzats en IA a diverses indústries i aplicacions. A més, el report preveu que, per al 2028, les remeses d’ASICs d’IA superaran les dels xips d’IA basats en GPU tradicionals. Tot i que les GPUs (Unitats de Processament Gràfic) han jugat un paper central en les computacions d’IA — especialment per a l’entrenament i la inferència degut a les seves fortaleses en processament paral·lel — els ASICs d’IA estan dissenyats específicament per a les càrregues de treball d’IA, proporcionant més eficiència i rendiment. Aquesta especificitat els fa cada cop més atractius per al desplegament en centres de dades i dispositius a la vora de la xarxa. Counterpoint Research preveu que el segment d’ASICs d’IA superi els 15 milions d’unitats enviades abans del 2028, indicant un canvi notable dins de l’ecosistema de maquinari d’IA — de processadors generalistes com les GPUs cap a ASICs altament especialitzats i optimitzats per a funcions concretes d’IA. Aquesta transició s’alinea amb tendències més àmplies en el desenvolupament d’IA: com els models d’IA es fan més complexos i les demandes computacionals s’intensifiquen, augmenta la necessitat de solucions de maquinari eficients i escalables. Els ASICs d’IA satisfan aquests requisits oferint major velocitat, menor consum energètic i un millor rendiment adaptat a tasques d’intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic. Diversos factors impulsen la creixent preferència per als ASICs d’IA. La seva optimització a nivell de circuit per a operacions com la inferència d'aprenentatge profund ofereix una eficiència energètica superior en comparació amb les GPUs. A més, els avenços continuats en la fabricació de semiconductors i en els algoritmes d’IA permeten una ràpida iteració i adaptació dels ASICs d’IA a casos d’ús en evolució. Els actors de la indústria i els operadors de centres de dades preveuen adoptar cada cop més els ASICs d’IA, aprofitant aquests beneficis. Aquesta transició transformarà el panorama competitiu dels proveïdors de maquinari d’IA, creant oportunitats de creixement importants per a les empreses dedicades al desenvolupament d’ASICs d’IA. L’informe també destaca l’impacte potencial dels ASICs d’IA en sectors com els serveis en núvol, les telecomunicacions, la indústria de l’automòbil, la salut i l’internet de les coses. La seva escalabilitat i especialització faciliten un processament d’IA més eficient, donant suport a anàlisi en temps real, sistemes autònoms i experiències millorades pels usuaris. A mesura que les tecnologies d’IA avancen i s’integren en diversos àmbits tecnològics i socials, el maquinari que els suporta ha d’evolucionar en conseqüència. Les previsions de triplicar les remeses d’ASICs d’IA abans del 2027 i de superar les remeses de GPUs abans del 2028 representen una transformació clau en la dinàmica del maquinari d’IA. Els resultats de Counterpoint Research posen de manifest el paper fonamental dels ASICs d’IA en la configuració del futur de la infraestructura d’IA, prometent un processament més dirigits, eficients i potents que acceleraran l’adopció i la innovació globals en aquesta àrea.