Counterpoint Research on avaldanud teates, mis tõstavad esile tugevaid kasvupotentsiaale tehisintellekti kiipide turul, pöörates erilist tähelepanu mitte-GPU-serveri AI-kiipide segmentile – mida tavaliselt nimetatakse AI ASIC-ideks (rakendusspetsiifilised integreeritud vooluahelad). Analüüs ennustab kiiret kasvu, eeldades, et AI ASIC-ide saadetised kahekordistuvad 2027. aastaks võrreldes 2024. tasemega. See laienemine peegeldab tugevat nõudlust ning laialdast nende spetsialiseeritud AI-kiipide kasutuselevõttu erinevates tööstusharudes ja rakendustes. Veelgi enam, raport prognoosib, et aastaks 2028 ületavad AI ASIC-ide saadetised traditsiooniliste GPU-põhiste AI-kiipide saadetised. Kuigi GPU-del (graafikaprotsessorirühmad) on mänginud olulist rolli AI arvutustes – eriti koolitus- ja eeldustöötlusfaasis, tänu nende paralleeltöötlusvõimele – on AI ASIC-ide eesmärgiks spetsiaalselt AI töökoormuste jaoks loodud disain, pakkudes suuremat efektiivsust ja jõudlust. See spetsiifilisus muudab need järjest ahvatlevamaks nende kasutuselevõtuks andmekeskustes ja ääri-lahendustes. Counterpoint Research prognoosib, et AI ASIC-ide segment ületab 2028.

aastaks 15 miljoniüksuse läve, näidates märkimisväärset üleminekut AI riistvara ökosüsteemis – üldiste protsessorite, nagu GPU-de, hüppe täpsemalt spetsialiseeritud ASIC-ide suunas, mis on optimeeritud konkreetsete AI funktsioonide jaoks. See üleminek on kooskõlas laiemate trendidega tehisintellekti arenduses: kuna AI-mudelid muutuvad keerukamaks ning arvutusnõuded kasvavad, suureneb laiahaardeliste ja tõhusate riistvaralahenduste vajadus. AI ASIC-id vastavad sellele nõudlusele, pakkudes suuremat kiirust, madalamat energiatarbimist ning paremat jõudlust, spetsiaalselt tehisintellekti ja masinõppe ülesannete jaoks. Mitmed tegurid soodustavad AI ASIC-ide kasvavat populaarsust. Nende vooluringitasandi optimeerimine näiteks süvaõppimise eeldustöötluse jaoks tagab parem energiatisesust kui GPU-del. Lisaks võimaldavad semikonduktorite tootmise pidevad edusammud ja AI algoritmide arenguid kiirendada AI ASIC-ide kiiret iteratsiooni ning kohandamist arenavates AI kasutusjuhtudes. Tööstusettevõtted ja andmekeskuste operaatorid eeldatavasti üha enam kasutavad AI ASIC-e, väärtustades neid eeliseid. See muutus vormib AI riistvara pakkujate konkurentsiolukorda, pakkudes märkimisväärseid kasvuvõimalusi ettevõtetele, kes keskenduvad AI ASIC-ide arendamisele. Raport toob esile ka AI ASIC-ide potentsiaalse mõju erinevates tööstusharudes, sealhulgas pilveteenused, telekommunikatsioon, autotööstus, tervishoid ja ääri-arvutused. Nende skaleeritavus ning spetsialiseeritus võimaldavad tõhusamat AI töötlemist ning toetavad reaalajas analüütikat, autonoomseid süsteeme ning paremat kasutajakogemust. Kuna tehisintellekti tehnoloogiad arenevad ning muutuvad lahutamatuks erinevate tehnoloogilise ja ühiskondliku valdkonna osaks, tuleb ka nende toetav riistvara arendada edasi. AI ASIC-ide ehk 2027. aastaks oodatavalt kolmekordistuva ja 2028. aastaks GPU-dele järele jõudva saadetise saavutamise prognoos on oluline verstapost tehisintellekti riistvara arengus. Counterpoint Researchi tulemused rõhutavad AI ASIC-ide olulist rolli tehisintellekti infrastruktuuri tulevikukujundamisel, lubades sihipärasema, tõhusama ja võimsama AI töötluse arengut, mis kiirendab ülemaailmset AI kasutuselevõttu ning innovatsiooni.