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Halbleiterumsatz soll sich bis 2025 verdreifachen

30. Januar 2020, 06:00 Uhr   |  Iris Stroh

Halbleiterumsatz soll sich bis 2025 verdreifachen
© Monster Ztudio/stock.adobe.com

IHS Markit, mittlerweile Teil von Informa Tech, prognostiziert, dass der weltweite Umsatz mit Speichern und Prozessoren, die in KI-Anwendungen eingesetzt werden, bis 2025 ein Volumen von 128,9 Mrd. Dollar erreichen wird.

Dieser Umsatz entspricht laut IHS Markit einer Verdreifachung des derzeitigen Umsatzes, der 2019 bei 42,8 Mrd. Dollar lag.
Innerhalb des KI-Segments, also alle Systeme, auf denen KI-Funktionen laufen, sollen die Speicher 2025 einen Umsatz in Höhe von 60,4 Mrd. Dollar erreichen (2019: 20,6 Mrd. Dollar), die Prozessoren sollen auf 68,5 Mrd. Dollar kommen (2019: 22,2 Mrd. Dollar).
KI-Chips warden laut den Analysten in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen eingesetzt, einschließlich Automotive, Kommunikation, Computer, Consumer-Elektronik, industrielle Anwendungen und im Gesundheitswesen. Das größte Absatzsegment für Speicherkomponenten in KI-Anwendungen soll der Computer-Markt sein. Dort soll der Umsatz mit KI-Komponenten bis 2025 auf 65,9 Mrd. Dollar steigen. Das entspricht einer durchschnittlichen Wachstumsrate von 15,7 Prozent pro Jahr (CAGR) zwischen 2019 und 2025. Kommunikation, Consumer-Elektronik, industrielle Anwendungen und das Gesundheitswesen sind zwar nicht so groß wie der Computer-Bereich, sie sollen aber deutlich stärker wachsen.
»Halbleiter stellen die Grundlage der KI-Supply-Chain dar, denn sie stellen die wesentlichen Verarbeitungs- und Speicherfähigkeiten dar, die weltweit für jede Anwendung künstlicher Intelligenz erforderlich sind«, sagt Luca De Ambroggi, Senior Research Director für KI bei IHS Markit. »KI treibt bereits ein massives Wachstum aufseiten der Nachfrage nach Halbleitern voran, aber die Technologie verändert die Form des Halbleitermarktes, weil traditionelle Prozessorarchitekturen und Speicherschnittstellen neu definiert werden, um den neuen Leistungsanforderungen gerecht zu werden.«


Es entstehen KI-optimierte Prozessorarchitekturen
Diverse Startups bieten komplett neue Architekturen an und fordern damit die Marktführer, die mit traditionellen Bausteinen - GPUs, FPGAs, MPUs, MCUs und DSPs - KI-Anwendungen adressieren. Diese neuen Architekturen umafssen Funktionen wie integrierte Vektorverarbeitung, die Deep-Learning-Aufgaben beschleunigen können. De Ambroggi glaubt außerdem, dass aufgrund der Integration von KI-Fähigkeiten in andere Bausteine, die traditionellen Prozessorklassen ihre Alleinstellungsmerkmale verlieren und somit nicht mehr als eigenständige Kategorie erkennbar sein werden. »Die alten Definitionen dessen, was eine MPU, DSP oder MCU ausmacht, beginnen in der KI-Ära zu verschwimmen, da in jeden Bausteintyp Verarbeitungskerne mit unterschiedlichen Kernfunktionen hinzufügt werden«, so De Ambroggi.

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