人工智能硬件市场（2025 - 2033）

人工智能硬件市场概述

预计 2024 年全球人工智能硬件市场规模为 867.9 亿美元，预计到 2033 年将达到 6910.4 亿美元，2025 年至 2033 年复合年增长率为 25.1%。在消费电子、汽车、医疗保健和国防等行业越来越多地采用人工智能 (AI) 的推动下，该市场正在迅速扩张。

对高性能处理器、内存和支持复杂人工智能模型训练和推理的专用芯片的需求不断增长，推动了增长。现在正在优化芯片设计，以直接在设备上处理人工智能工作负载。这一进步使智能手机、可穿戴设备和个人电脑能够更高效地处理复杂模型。对云连接的依赖减少确保了实时应用程序的更快性能。同时，将计算保持在本地可以增强数据隐私和安全性。这些发展共同推动了向设备内人工智能处理的更强有力的转变。

例如，2025 年 9 月，英国半导体公司 Arm Holdings plc 推出了 Lumex 芯片设计，专为移动设备上的人工智能而设计，涵盖从低功耗可穿戴设备到能够在本地运行大型 AI 模型而无需依赖云访问的高级智能手机。 Lumex 系列是 Arm 计算子系统业务的一部分，基于 3 纳米制造节点构建。

用于复杂 AI 任务的专用芯片的开发正在推动 AI 硬件行业的增长。这些芯片提高了现实世界人工智能应用的效率和速度，促使组织投资于能够处理大规模计算的先进硬件。对实际人工智能工作负载的重视正在促进芯片设计、内存架构和系统集成方面的创新。它还鼓励制造商提供支持多样化人工智能应用的可扩展解决方案。钴公司越来越多地开发高性能、以任务为中心的芯片，以有效地实现实用的人工智能解决方案。例如，2025 年 9 月，专门从事 GPU 和 AI 硬件的美国科技公司 NVIDIA 公司宣布推出 Rubin CPX GPU，该 GPU 专为分类 AI 推理而设计，其中以计算为中心的芯片处理上下文处理，内存带宽优化的芯片管理生成任务。 Rubin CPX 与即将推出的 Vera Rubin NVL144 CPX 机架中的标准 Rubin GPU 搭配使用，将提供高达 8 exaFLOPs 的性能，针对多步推理和 AI 视频生成等大型 AI 工作负载。

边缘计算越来越影响芯片设计，重点是处理靠近其源头的数据。这种方法减少了实时人工智能应用程序的延迟。芯片必须独立运行以支持分散的工作负载，而电源效率对于边缘设备仍然至关重要。紧凑的设计允许集成到小型设备中m因素和低热输出确保在有限空间内稳定运行。可靠性对于处理各种远程环境至关重要。以边缘为中心的设计通常在单个芯片上集成多种功能。这些创新提高了人工智能任务的性能和响应能力。芯片开发商正在优先考虑多功能性和效率。制造商也在探索新材料和架构，以进一步优化边缘性能。

硬件组件洞察

在高性能计算解决方案需求不断增长的推动下，处理器领域在 2024 年占据市场主导地位，收入份额为 57.3%。这些处理器是人工智能工作负载的核心，可实现更快的数据处理和高效的模型执行。 GPU、CPU和AI加速器技术的进步增强了它们的能力，支持跨行业的复杂AI应用。采用专门的处理器进行训练和推理进一步加强巩固了他们的市场地位。对数据中心和边缘计算的投资不断增加，推动了对强大处理器的需求。因此，该细分市场在整个 2024 年保持着人工智能硬件市场的主导份额。

专用嵌入式硬件预计将在预测期内实现显着增长。这些设备旨在高效执行专用人工智能任务，具有低功耗和紧凑的外形尺寸。它们在汽车、医疗保健和工业自动化等行业的采用率正在上升。随着人工智能工作负载变得更加多样化和去中心化，对嵌入式解决方案的需求不断增加。这一趋势表明市场正在转向更加针对特定应用且节能的人工智能硬件。制造商正在投资研发，以增强处理能力并减少延迟。

应用洞察

机器学习和深度学习占据主导地位到 2024 年，人工智能硬件行业将占据最大份额。硬件（主要是高性能 GPU）支持广泛的任务，包括计算机视觉、自然语言处理和一般数据分析。这些技术在医疗保健、金融和制造等行业的广泛使用使该细分市场成为市场份额最大的细分市场。这种主导地位归功于这些基础人工智能模型的成熟和广泛实施。由于不断需要更强大、更高效的硬件来训练日益复杂的模型，这种持续的主导地位得到了进一步巩固。

生成式人工智能是人工智能硬件市场中快速增长的力量，尽管它仍然是一个较小的细分市场。随着大型语言模型和图像生成工具的复杂性增加，对专业且强大的硬件的需求正在加速增长。该行业的爆炸性增长是由创建下一代模型的大量投资推动的，这些模型需要前所未有的竞争用于训练和推理的utational资源。未来生成式人工智能的市场份额预计将大幅扩大，挑战传统机器学习硬件的主导地位。

最终用途洞察

消费电子产品将在 2024 年主导人工智能硬件行业。智能手机、智能音箱和智能电视等智能设备的普及带动了对设备内置人工智能芯片和处理器的巨大需求。将语音助手、个性化推荐和高级图像处理等人工智能功能直接集成到消费产品中，进一步推动了这一市场的发展。这种广泛的采用，加上每年销售的设备数量巨大，巩固了消费电子产品在市场上的主导地位。智能设备的不断创新，每一代新设备都提供了更先进的人工智能功能，确保了这种主导地位在可预见的未来将持续下去。

汽车行业是人工智能硬件日益重要且快速增长的市场。高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的兴起和全自动驾驶汽车的推动正在创造对强大且专业的人工智能芯片的巨大需求。硬件对于处理来自摄像头、激光雷达和雷达的实时传感器数据以实现车道保持辅助和自动紧急制动等功能至关重要。随着法规收紧以及消费者对更智能、更安全汽车的需求增加，汽车行业行业对人工智能硬件的投资呈指数级增长。向电动汽车的过渡进一步推动了这种爆炸式增长，电动汽车严重依赖人工智能来优化电池管理和提高能源效率。

地区洞察

北美在 2024 年占据人工智能硬件市场的最大份额，达到 32.4%，这是由该地区蓬勃发展的技术生态系统推动的。众多处于创建强大处理器前沿的领先硬件开发人员。这些组织在研发方面进行了大量投资，从而巩固了该地区的技术领先地位。此外，北美受益于大量风险投资资金以及顶尖研究机构和技术人才的高度集中。从 IT 到医疗保健，人工智能在各个行业的早期和广泛采用进一步推动了对先进硬件的需求。

美国AI硬件市场趋势

美国是AI硬件的主要市场，推动了全球市场价值的很大一部分。这一地位是高度发达的技术生态系统和众多领先的人工智能硬件创新者的强大影响力的结果。美国受益于人工智能研发的大量私营和公共部门投资，这是一个强劲的风险投资资本环境和深厚的技术人才库。

欧洲人工智能硬件市场趋势

欧洲是人工智能硬件的一个主要且稳定增长的市场，受到制造业、汽车和医疗保健领域日益普及的推动。该地区正在通过政府举措积极加强自身的半导体和人工智能能力，并注重建立强大的技术基础。虽然欧洲的市场份额小于美国，但其对道德人工智能框架和专业工业应用开发的重视使其能够持续、深思熟虑地扩张。

亚太人工智能硬件市场趋势

亚太地区是增长最快的人工智能硬件行业，并有望大幅提高其全球份额。这种快速增长是由大规模数字化努力、政府支持和蓬勃发展的消费电子行业推动的。中国、日本等国家韩国正在对人工智能和 5G 基础设施进行大规模投资，为人工智能设备创造一个巨大且不断扩大的市场。该地区是创新和制造的重要中心，使其成为全球人工智能硬件供应链的关键参与者。

主要人工智能硬件公司见解

人工智能硬件行业的一些主要公司包括 Amazon.com, Inc.；苹果公司；大脑系统公司；图核；和英特尔公司。组织正致力于增加客户群以获得竞争优势。因此，主要参与者正在采取多项战略举措，例如并购以及与其他主要公司建立合作伙伴关系。

• 微软一直在积极扩展其人工智能硬件和云基础设施能力，以支持人工智能工作负载。其Azure云平台提供针对机器学习和深度学习任务优化的专门AI实例。公司正在投资高- 高性能计算集群，加速人工智能研究和企业采用。 Microsoft 与硬件供应商合作，将先进的 GPU 和 FPGA 集成到其产品中。这些努力使 Microsoft 能够为各行各业提供可扩展、高效且安全的 AI 解决方案。

• NVIDIA 公司是 AI 硬件领域的主要参与者，尤其以其用于机器学习和深度学习应用的 GPU 而闻名。其 GPU 架构旨在为训练和推理工作负载提供高性能。 NVIDIA 还开发人工智能软件框架，使其能够与其硬件无缝集成以加速计算。该公司的创新使其成为云提供商、研究机构和企业的首选。 NVIDIA 不断推出针对下一代 AI 模型和高效计算的新产品，推进 AI 硬件的发展。

近期发展

• 2025 年 6 月，美国信息技术公司惠普企业 (Hewlett Packard Enterprise) 与 NVIDIA 公司在拉斯维加斯的 HPE Discover 上扩大了合作伙伴关系，推出了新的模块化 AI 基础设施和统包 AI 平台，包括 HPE 支持 AI 的 RTX PRO 服务器和HPE 私有云人工智能平台。其目标是通过提供结合了 com 的全栈人工智能工厂解决方案，帮助企业构建和扩展生成、代理和工业人工智能应用程序。

• 2024年9月，英特尔公司推出至强6处理器和Gaudi 3人工智能加速器，以提升企业人工智能性能和效率。这些AI硬件解决方案旨在优化总拥有成本并支持大规模AI工作负载。

• 2024年6月，NVIDIA公司在台北Computex 2024上推出了新的AI硬件和产品，包括全面推出Nvidia ACE生成式AI、计划于2025年推出Ultra版本Blackwell平台以及代号为Rubin的下一代GPU架构。它旨在通过将传统数据中心转变为以人工智能为中心的工厂、支持生成式人工智能应用程序以及启用人工智能驱动的自主系统来加速人工智能的采用。

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