Los chipsets de inteligencia artificial moverán 9 000 millones de dólares el año que viene

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Según ABI Research, se pondrán en circulación más de 1,4 millones de chipsets de IA ‘cloud’ y 330 millones de IA ‘edge’.

Hasta 9 000 millones de dólares. Esa es la cifra que ABI Research ha establecido que ingresará el mercado de los chipsets de inteligencia artificial (IA) durante 2020, al que califica de año “emocionante” para este segmento.

Por un lado, la consultora cree que se pondrá a la venta una mayor cantidad de chipsets de este tipo personalizados.

“2020 será un año emocionante para los chipsets de IA”, indica Lian Jye Su, analista principal de inteligencia artificial y aprendizaje automático de ABI Research, en el que varias startups deberían lanzar “chipsets programables para centros de datos, mientras que la aparición de nuevas aplicaciones de IA en dispositivos edge dará lugar a más circuitos integrados para aplicaciones específicas (ASICs) dedicados para cargas de trabajo de inferencia de IA edge“.

Parece que el año que viene se pondrán en circulación más de 1,4 millones de chipsets de inteligencia artificial cloud y 330 millones de inteligencia artificial edge.

Por otra parte, ABI Research considera clave el papel de la informática heterogénea para soportar las futuras redes de inteligencia artificial.

Los frameworks IA y Machine Learning (ML) de próxima generación serán multimodales por naturaleza y pueden requerir recursos informáticos heterogéneos para sus operaciones”, señala al respecto Lian Jye Su.

“Los principales actores, incluidos Intel, NVIDIA, Xilinx y Qualcomm, introducirán nuevos tipos de chipsets coronados por aceleradores de hardware para abordar los nuevos casos de uso. Los vendedores de estos chips dejarán de ofrecer stacks de software propietarios y comenzarán a adoptar enfoques abiertos de kits de desarrollo de software (SDKs) e interfaz de programación de aplicaciones (API) en sus herramientas para simplificar la complejidad de la tecnología para sus desarrolladores y ayudarles a centrarse en construir algoritmos eficientes para las nuevas aplicaciones de IA y ML”, explica este analista.

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