Сегодня рынок оборудования для систем искусственного интеллекта развивается очень активно. По словам сопредседателя OpenAI Сэма Эльтмана, именно достижения в сфере «железа» в дальнейшем будут определять развитие новейших технологий. Согласно IDC, доходы вендоров аппаратного обеспечения, так или иначе задействованного для потребностей ИИ, в период с 2016 по 2020 год сохранят среднегодовой темп роста на уровне 60%. Хотя в этом контексте речь идет главным образом о чипах для ускорения глубокого обучения, сегменту других микропроцессоров, в частности для обработки звука и компьютерного зрения, экономисты тоже прогнозируют заметный рост.
Встроенные или автономные?
Развитием процессоров компьютерного зрения мы обязаны прежде всего индустрии автономных, то есть беспилотных автомобилей. В компании Yole Développement выделяют два способа машинной обработки изображений — с помощью самого процессора компьютерного зрения (VP) и встроенного модуля компьютерного зрения (VPU). Первый существует как автономная независимая единица и находит свое применение в основном в сферах биометрии, системах управления дронами, дополненной и виртуальной реальности, умных домов. Второй, как правило, встраивается непосредственно в смартфон и используется в работе приложений, связанных с распознаванием и обработкой визуальной информации. По информации Yole Développement, доходы рынка аппаратного обеспечения для ИИ, который определялся этими двумя основными продуктами, в 2017 году составили 635 млн долларов. Наибольшая доля пришлась на встроенный модуль компьютерного зрения (96%), скорее всего, за счет высоких показателей продаж смартфонов. Однако уже в 2020 году эксперты прогнозируют, что свою долю на рынке отвоюют процессоры обработки звука — как встроенные, так и автономные.
По аналогии с VPU, встроенный модуль обработки звука также используется в смартфонах. В свою очередь, автономный звуковой процессор (SP) работает с приложениями для умных домов, в гарнитуре и шлемах виртуальной реальности. В 2020 году доля этих чипов должна вырасти до 46%, а рынок процессоров машинного зрения и обработки звука в совокупности должен достичь 9,7 млрд долларов. В 2023 году ожидаются еще более впечатляющие цифры — 23,305 млрд долларов США.
Оборудование — самый маленький сегмент
По прогнозам IDC, в 2021 году компании должны потратить на когнитивные системы и системы искусственного интеллекта 57,6 млрд долларов. Для сравнения: показатели 2017 года оказались куда более скромными, так как составили 12 млрд долларов. Около половины (50,3%) этих расходов ожидаемо были направлены на программное обеспечение. На оборудование приходилось всего 18,8%. После 2019 года рост расходов на программное обеспечение несколько замедлится, а расходы на cервисы будут стабильно расти в период с 2016 по 2021 год (среднегодовой темп роста равен 53,7%). Оборудование будет самым маленьким и медленно растущим сегментом, хотя и сохранит высокий CAGR — 40,4%.
Больше всего заинтересованы в применении технологий ИИ банковская отрасль и сфера розничной торговли, промышленность и здравоохранение. Ожидается, что к 2021 году их совокупные инвестиции в сегменты систем искусственного интеллекта составят почти 55% от общемировых расходов.
Чипы для обучения
Особое внимание на рынке ИИ-оборудования уделяется чипам для ускорения машинного (глубокого) обучения. Такие компании, как Nvidia, Intel, Qualcomm, AMD и ряд стартапов работает над тем, чтобы сделать процесс обработки огромного количества данных быстрее, дешевле и мощнее.
Nvidia, которая у всех ассоциируется в первую очередь с разработкой видеокарт для игровой индустрии, также сосредоточена на улучшении своих GPU для удовлетворения требований современных приложений ИИ.
Google, Graphcore, Intel и Scortex разрабатывают чипы с большей пропускной способностью памяти, более высокой плотностью вычислений, эффективностью и производительностью на ватт. Эти микросхемы потом могут использоваться, например, в транспортных средствах с автономным управлением, беспилотных летательных аппаратах и робототехнике.
По данным New York Times, в настоящее время над разработкой чипов для ускорения ИИ работает не менее 45 стартапов. Венчурные инвесторы всего мира настолько в них верят, что в 2017 году уже вложили в релевантные проекты около 1,5 млрд долларов США.
Заключение
Наблюдать за развитием технологий всегда увлекательно. Еще то, что сегодня кажется невозможным, завтра может стать частью нашей повседневной жизни. Вопрос с оборудованием для полноценной и быстрой работы приложений на основе технологии ИИ пока остается открытым. Но сколько же нового и интересного сейчас творится в исследовательских лабораториях вендоров по всему миру!
colobridge.net
