Докладът на пазара за машинно обучение на чипове прогнозира, че глобалният пазар на чипове за ML ще бъде на стойност 37,8 милиарда долара през 2025 г., което демонстрира сложен годишен темп на растеж (CAGR) от 40,8% между 2018 и 2025 година.

Докладът разглежда чиповете по тип (GPU, невроморфни, флаш-базирани, ASIC и FPGA) в потребителската електроника, автомобилостроенето, здравеопазването и индустрията на роботиката, където се очаква увеличаване на използването на изкуствен интелект (AI), ML и квантови изчисления. за увеличаване на търсенето на ML чипове.

Въпреки че GPU е най-големият сектор, който представлява почти една трета от общите приходи през 2017 г., се очаква той да бъде изпреварен от пазара на ASIC през 2025 г., който се очаква да нарасне с 21,33% CAGR от 2018 г. до 2025 г.

Други фактори, стимулиращи търсенето, са разпространението на интелигентни домове и градове, стремежът към повече човекоподобни роботи и разпространението на IoT, въпреки че това ще бъде балансирано от „AI фобия“, която може да ограничи пазара.

Машинен чип за обучение може да се използва в медиите и рекламата, производството, финансите, здравеопазването, автомобилостроенето и транспорта, за икономия на време наблюдение и превенция.

AI обхваща ML, роботиката и системите за сътрудничество. Тук един ML чип може да ускори системата без човешка намеса. Примерите за употреба варират от чатботи до автономни автомобили.

Предупреждава се, че ML чиповете изискват сложни алгоритми и умения за софтуерно инженерство, които не са достатъчни. Докладът предупреждава, че „недостигът на квалифицирана работна сила е видна ограничаваща сила на пазара“.

Докладът обсъжда технологии като система на чип (SoC), система в пакет (SIP), мулти-чип модул и други. Сегментът на системата с чип вероятно ще представлява близо половината от общите пазарни приходи до 2025 г.

Понастоящем в момента Северна Америка доминира на пазара, докато Азиатско-Тихоокеанският регион се очаква да нарасне най-бързо при CAGR от 21% до 2025 г. (Фигура 1).