Gartner：AI芯片市场规模大增
来源：内容由半导体芯闻（id:moorenews）编译自gartner
到 2027 年，ai 芯片收入预计将增长一倍以上。
根据 gartner, inc. 的最新预测，到 2023 年，用于执行人工智能 (ai) 工作负载的半导体将为半导体行业带来 534 亿美元的收入机会，较 2022 年增长 20.9%。
“生成式人工智能的发展以及数据中心、边缘基础设施和端点设备中基于人工智能的应用程序的日益广泛使用需要部署高性能图形处理单元（gpu）和优化的半导体设备。这正在推动人工智能芯片的生产和部署。” gartner 副总裁分析师alan priestley表示。
在预测期内，ai 半导体收入将继续实现两位数增长，到 2024 年将增长 25.6%，达到 671 亿美元（见表 1）。到2027年，ai芯片收入预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。
随着企业中基于人工智能的工作负载的使用日趋成熟，更多行业和 it 组织将部署包含人工智能芯片的系统。在消费电子市场，gartner分析师估计，到2023年底，设备中使用的人工智能应用处理器的价值将达到12亿美元，高于2022年的5.58亿美元。
需要高效和优化的设计来支持基于人工智能的工作负载的经济有效的执行，这将导致定制设计的人工智能芯片的部署增加。priestley 表示：“对于许多组织来说，大规模部署定制 ai 芯片将取代当前占主导地位的芯片架构（离散 gpu），以适应各种基于 ai 的工作负载，特别是那些基于生成式 ai 技术的工作负载。”
生成式 ai 还推动了对用于开发和部署的高性能计算系统的需求，许多提供基于 gpu 的高性能系统和网络设备的供应商都看到了显着的近期效益。从长远来看，随着超大规模企业寻求高效且经济高效的方式来部署这些应用程序，gartner 预计他们将增加定制设计的 ai 芯片的使用。
此外，gartner 调查发现 63% 的营销领导者计划在未来 24 个月内投资生成式 ai。
gartner的一项调查显示，63% 的营销领导者计划在未来 24 个月内投资生成式 ai。略多于一半的受访者 (56%) 认为生成式 ai 的回报大于风险。
gartner 在 2023 年 5 月和 6 月对 405 名营销领导者进行的一项调查显示，他们组织的整体营销技术堆栈能力的利用率到 2023 年平均下降至 33%，这是连续第二年下降（2022 年为 42%，2020 年为 58%） ）。
“首席营销官认识到生成式人工智能的前景和挑战，” gartner 营销实践副总裁分析师本杰明·布鲁姆 ( benjamin bloom)表示。“在当前的技术堆栈上进行更多投资以提高利用率，或者将有限的资源重新分配给即将到来的生成式人工智能应用程序（这些应用程序可能不会遇到同样的利用率问题）之间存在着明显的紧张关系。”
martech利用率从2022年的42%下降至2023年的33%
gartner 的 2023 年 cmo 支出和战略调查发现，组织将 2023 年营销预算的 25.4% 用于技术。随着营销技术利用率的急剧下降，营销人员认识到营销人员只使用了三分之一的技术能力，而消耗了其全部预算的四分之一，因此成本优化压力将不可避免。
相比之下，对于少数使用超过 50% 的 martech 堆栈的组织来说，他们报告被要求削减 martech 预算的可能性要小得多。
提高组织的 martech 利用率非常困难：只有 11% 的受访者表示，与 12 个月前相比，到 2023 年，他们的营销技术利用率将提高 10% 以上。调查受访者认为，当前生态系统的复杂性、客户数据挑战和不灵活的治理是进一步利用其营销技术堆栈的最常见障碍（见图 1）。
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“生成式人工智能的发展以及数据中心、边缘基础设施和端点设备中基于人工智能的应用程序的日益广泛使用需要部署高性能图形处理单元（gpu）和优化的半导体设备。这正在推动人工智能芯片的生产和部署。” gartner 副总裁分析师alan priestley表示。
在预测期内，ai 半导体收入将继续实现两位数增长，到 2024 年将增长 25.6%，达到 671 亿美元（见表 1）。到2027年，ai芯片收入预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。
随着企业中基于人工智能的工作负载的使用日趋成熟，更多行业和 it 组织将部署包含人工智能芯片的系统。在消费电子市场，gartner分析师估计，到2023年底，设备中使用的人工智能应用处理器的价值将达到12亿美元，高于2022年的5.58亿美元。
需要高效和优化的设计来支持基于人工智能的工作负载的经济有效的执行，这将导致定制设计的人工智能芯片的部署增加。priestley 表示：“对于许多组织来说，大规模部署定制 ai 芯片将取代当前占主导地位的芯片架构（离散 gpu），以适应各种基于 ai 的工作负载，特别是那些基于生成式 ai 技术的工作负载。”
生成式 ai 还推动了对用于开发和部署的高性能计算系统的需求，许多提供基于 gpu 的高性能系统和网络设备的供应商都看到了显着的近期效益。从长远来看，随着超大规模企业寻求高效且经济高效的方式来部署这些应用程序，gartner 预计他们将增加定制设计的 ai 芯片的使用。
此外，gartner 调查发现 63% 的营销领导者计划在未来 24 个月内投资生成式 ai。
gartner的一项调查显示，63% 的营销领导者计划在未来 24 个月内投资生成式 ai。略多于一半的受访者 (56%) 认为生成式 ai 的回报大于风险。
gartner 在 2023 年 5 月和 6 月对 405 名营销领导者进行的一项调查显示，他们组织的整体营销技术堆栈能力的利用率到 2023 年平均下降至 33%，这是连续第二年下降（2022 年为 42%，2020 年为 58%） ）。
“首席营销官认识到生成式人工智能的前景和挑战，” gartner 营销实践副总裁分析师本杰明·布鲁姆 ( benjamin bloom)表示。“在当前的技术堆栈上进行更多投资以提高利用率，或者将有限的资源重新分配给即将到来的生成式人工智能应用程序（这些应用程序可能不会遇到同样的利用率问题）之间存在着明显的紧张关系。”
martech利用率从2022年的42%下降至2023年的33%
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相比之下，对于少数使用超过 50% 的 martech 堆栈的组织来说，他们报告被要求削减 martech 预算的可能性要小得多。
提高组织的 martech 利用率非常困难：只有 11% 的受访者表示，与 12 个月前相比，到 2023 年，他们的营销技术利用率将提高 10% 以上。调查受访者认为，当前生态系统的复杂性、客户数据挑战和不灵活的治理是进一步利用其营销技术堆栈的最常见障碍（见图 1）。
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