Inteligência Artificial e o redesenho global da produção de chips
Até 2026, 100% dos computadores usarão chips com IA. Hoje são 22%, o que remonta um potencial de oportunidades para o mercado de semicondutores.
A receita global de semicondutores voltados à inteligência artificial deverá totalizar US$ 71 bilhões (R$ 370 bilhões) em 2024, um aumento de 33% em relação a 2023, segundo o Gartner.
“Hoje, a IA generativa (GenAI) está alimentando a demanda por chips de IA de alto desempenho em data centers. Em 2024, o valor dos aceleradores de IA usados em servidores, que descarregam o processamento de dados dos microprocessadores, totalizará US$ 21 bilhões e aumentará para US$ 33 bilhões até 2028”, disse Alan Priestley, vice-presidente analista do Gartner.
O Gartner prevê que as remessas de PCs com IA atingirão 22% do total de remessas de PCs em 2024 e, até o final de 2026, 100% das compras de PCs empresariais serão de PCs com IA. Os PCs com IA incluem uma unidade de processamento neural (NPU) que permite que os PCs com IA funcionem por mais tempo, de forma mais silenciosa e mais fria e tenham tarefas de IA em execução contínua em segundo plano, criando novas oportunidades para aproveitar a IA nas atividades diárias.
Embora a receita de semicondutores de IA continue a apresentar um crescimento de dois dígitos durante o período de previsão, 2024 experimentará a maior taxa de crescimento durante esse período.
Em 2024, a receita de chips de IA da eletrônica computacional deverá totalizar US$ 33,4 bilhões, o que representará 47% da receita total de semicondutores de IA. Espera-se que a receita de chips de IA provenientes de eletrônicos automotivos atinja US$ 7,1 bilhões e US$ 1,8 bilhão de eletrônicos de consumo em 2024.
Embora grande parte do foco esteja no uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho para novas cargas de trabalho de IA, os principais hiperscaladores (AWS, Google, Meta e Microsoft) estão todos investindo no desenvolvimento de seus próprios chips otimizados para IA.
Apesar de o desenvolvimento de chips seja reconhecidamente caro, o uso de chips personalizados pode melhorar a eficiência operacional, reduzir os custos de fornecimento de serviços baseados em IA aos usuários e diminuir os custos para os usuários acessarem novos aplicativos baseados em IA. “À medida que o mercado muda do desenvolvimento para a implantação, esperamos ver esta tendência continuar”, disse Priestley.
