Counterpoint Research သည် လူအလိုက်အစားနဲ့ စက်ရုပ်ရဲ့ အာရုံကြရုံအာရုံကြောငွေ့များအတွက် ချိတ်တပ်ထားတဲ့ AI ASIC များအကြောင်းကို အကြမ်းအားဖြင့် တိုးတက်မှုကြီးမားနေပါခြင်းကို ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး၊ အထူးသဖြင့် GPU မဟုတ်တဲ့ ဆာဗာ AI ချစ်စစ်အပိုင်းကိုအာရုံစိုက်ထားသည်—အဲဒီ့ကို AI ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) လို့လည်း ခေါ်ပါတယ်။ ဤအချက်အလက်အရ ငွေ့အမြန် တိုးတက်မှု မျှော်လင့်ထားပြီး၊ 2024 နှစ်လျှင် မည်မှာ ထုတ်ပိုးခဲ့သော စခန်းစာများကို 2027 သို့တိုးအောင်ကြာင်း ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ ယင်းအကျိုးရှိသော ဤတိုးတက်မှုသည် လူအတွက်အလျှင်အစစ်အမှန်လိုအပ်ချက်များ၊ အကျိုးအမြတ်နှင့် မျိုးစုံသော ကုမ္ပဏီများနှင့်အခြားထုတ်လုပ်မှုအပေါ် မျှဝေမှုများအတွက် အားခွန်များပြားလာသည်ကို ပြသသည်။ ထို့အပြင်၊ 2028 ခုနှစ်အတွက် ဤအစီရင်ခံစာက AI ASIC များ၏ပို့ကုန်ငွေ့သည် ရိုးရိုး GPU များကိုကျော်မည်ဟု မျှော်လင့်ထားတာပါ။ GPU များ (Graphics Processing Units) သည် AI တွင် အထူးအခန်းကဏ္ဍကွဲ တစ်ခုအနေနဲ့အသုံးပြုခဲ့ပြီး၊ ၎င်းတို့ရဲ့ ဆက်စပ်စွမ်းရည်များကြောင့် ခြားခြားသည့် လေ့ကျင့်ခြင်းကဲ့သို့သော စွမ်းရည်မှ တိုင်တည်ခဲ့ကြသည်။ တည်ဆောက်မှုအနေဖြင့် AI ASIC များသည် AI တာဝန်များအတွက် ထူးခြားစွာ ဒီဇိုင်းဆွဲထားပါသဖြင့် ပိုမိုထိရောက်မှုနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများ ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ဤအထူးအင်္ဂါရပ်ကြောင့် ထုတ်ကုန်များကို Data Center များနှင့် Edge Device များတွင် အသုံးပြုလိုအား ပိုမိုမန်းလာသည်။ Counterpoint Research သည် 2028 ခုနှစ်အတွက် AI ASIC များ၏ ပို့ကုန်အရေအတွက် 15 သန်းကျော်မည်ဟု မျှော်လင့်ထားပြီး၊ ယင်းအနေဖြင့် AI hardware ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဘာသာရပ်များကိုအပြည့်အဝ ပြောင်းလဲမှု ဖြစ်စေမည်ဖြစ်ပါသည်။ မျိုးစုံသော ချိန်ဆက်မှုများဖြစ်ကာ များစွာသောအရာများအတွက် ထမင်းထမင်းအဖြစ် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိလာမည်ဖြစ်သည့်သဘောထားသည် အေဂျင်တိုင်းဖြစ်သည်။ ယင်းပြောင်းလဲမှုသည် AI မော်ဒယ်များအဆင့်မြှင့်တင်လာခြင်းနှင့် ကွန်ပျူတာတီထွင်မှုများ တိုးတက်လာခြင်းကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော hardware ဖြေရှင်းချက်များ လိုအပ်လာသည်ကို လက်ခံပါသည်။ AI ASIC များသည် စုစည်းသော အလုပ်များအတွက် မြွှင့်တင်စွမ်းရည်၊ ဓာတ်ငွေ့လျော့ပါးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းအရည်အသွေး မြှင့်တင်ပြီး၊ အချိန်နှင့်အခြေအနေများတွင် တိုးတက်မှုခံနိုင်စွမ်းရှိသော ထူးခြားသော ကိရိယာများဖြစ်လာစေရန် ဦးတည်ထားသည်။ AI ASIC များကို ပိုမိုနှစ်သက်စေရန် အသုံးပြုသူများအပေါ် ထည့်သွင်းထားသော အကြောင့်အတောများရှိသည်။ သူတို့၏ ချိတ်ဆက်မှုကြောင့် (Deep Learning Inference) များလည်း ထိရောက်မှုရှိစေနိုင်ပြီး၊ ဓာတ်ငွေ့လျော့စွမ်းရည်များမှာ GPU များနှင့် ယှဉ်တွဲပါဝင်စေသည်။ တစ်နည်းအားဖြင့် Semiconductor များရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ၊ AI ဥယျာဉ်အဆင့် မြှင့်တင်နေမှုများ၊ AI အပေါ် ထည့်သွင်းမည့် ပြောင်းလဲမှုများဖြစ်စေသည်။ လုပ်ငန်းခွဲအသင်း များနှင့် Data Center များ အနေဖြင့် AI ASIC များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာမည်ဟု မျှော်လင့်ထားပြီး၊ ၎င်းတို့အကျိုးအမြတ်များကို ချက်ချင်းအသုံးချနိုင်မှုရှိသည်။ ယင်းပြောင်းလဲမှုသည် AI hardware ပေးသွင်းသူများအတွက် ယှဉ်ပြိုင်မှုအပေါ် သက်ရောက်မှုများသတ်မှတ်ပြီး၊ AI ASIC ဖန်တီးမှုအခိုက်အတန့်အခါမှာ တိုးတက်မှုများကို လှုံ့ဆော်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြည့်အဝ၊ ဤအစီရင်ခံစာက AI ASIC များ၏အနာဂတ်ကို သက်မှတ်နေပြီး၊ Cloud ဝန်ဆောင်မှုများ၊ တယ်လီကွန်ရေးရှင်း၊ မော်တော်ယာဉ်၊ ကျန်းမာရေးစနစ်များနှင့် Edge Computing စ ကဏ္ဍများတွင် ၎င်းတို့၏ ဖြေရှင်းမှု၏ လုပ်ငန်းကျမှူကို တွန်းအားပေးသည်။ ၎င်းတို့၏ တိုးတက်မှုနှင့် အထူးအရည်အချင်းများမှာ ပိုမိုထိရောက်သော AI ပရိုဆက်ဆာများ၊ အချိန်အတွင်း သုံးသပ်နိုင်မှု၊ ကိုယ်လိုအပ်ချက်များကို ညီမှီလုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံများကို ကောင်းမွန်စေသည်။ AI နည်းပညာများ လိုက်လံတိုးတက်လာပြီး စနစ်ပေါ်တွင် များစွာသောနည်းပညာများနှင့် လူ့အသိုက်အဝန်းအကျိုးများအတွက် အရေးပါလာသည်။ ထိုအပြင်၊ AI ASIC များပို့ကုန်အင်အား၏ ထပ်မံတိုးခြင်း နှင့် 2028 ခုနှစ်အတွင်း GPU များထက် များပြားလာမည်ဖြစ်ခြင်းတို့မှ AI hardware ၏ လုပ်ဆောင်မှုအရောင်းအရဖြစ်သည်။ Counterpoint Research ၏ ရှာဖွေချက်များမှာ AI ASIC များသည် AI အခြေခံအခြေခံအဖွဲ့အစည်းအဖြစ် အရေးပါ ဖြစ်လာပြီး၊ ပိုမိုနိယာမမှီတည်၍ ပိုမိုထိရောက်သော၊ အင်အားအလွန်မြင့်မားသော AI ကြားသုံးဆန်းများကို ဖန်တီးဖို့အတွက် ပိုမိုခိုင်မာလာမည်ဟု အာမခံထားသည်။