Может ли ИИ стать драйвером роста рынка аппаратного обеспечения

Влияние ИИ на продажи аппаратного обеспечения

Рост внедрения искусственного интеллекта (ИИ) стимулирует значительное увеличение спроса на специализированное аппаратное обеспечение, необходимое для выполнения сложных вычислительных задач. По данным Gartner, уже 42% организаций внедрили хотя бы одну технологию ИИ, и еще 40% компаний проводят эксперименты с ИИ для последующего масштабирования внутри компании.

По прогнозам, мировой рынок ИИ в аппаратном обеспечении продолжит свой стремительный рост. В 2022 году его объем составлял 133 миллиарда долларов, в 2023 году он достиг 537 миллиардов долларов, и ожидается, что к 2033 году этот показатель превысит 4,7 триллиона долларов. Среднегодовой темп роста (CAGR) прогнозируется на уровне 24,5%. Такой рост обусловлен увеличением спроса на вычислительные мощности, необходимые для обработки и анализа огромных объемов данных, которые используются в ИИ-приложениях.

Полупроводники, такие как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), также демонстрируют высокие темпы роста. Согласно прогнозам Gartner, спрос на ИИ-полупроводники будет расти на 18,1% ежегодно, что значительно опережает рост рынка полупроводников для не-ИИ приложений. К 2026 году ИИ-полупроводники могут составить почти 20,9% от общего спроса на полупроводники, что эквивалентно примерно 67 миллиардам долларов дохода.

Компании активно инвестируют в специализированное оборудование, такое как GPU, TPU и другие ускорители, которые более эффективно справляются с ИИ-нагрузками по сравнению с традиционными центральными процессорами (CPU). Исследование Deloitte показывает, что 54% организаций уже используют или планируют использовать специализированное оборудование для задач ИИ/ML.

Экономическое влияние внедрения ИИ-решений

Внедрение ИИ-решений в бизнес-процессы оказывает значительное экономическое воздействие. Компании, инвестирующие в ИИ, отмечают повышение эффективности, снижение затрат и рост доходов. Например, по данным McKinsey, компании, внедрившие ИИ, в среднем на 10% быстрее увеличивают свои доходы и на 20% эффективнее снижают затраты.

Тенденции на российском рынке

Доля российских компаний, использующих ИИ-технологии, значительно выросла за последние два года. В 2023 году 35% компаний в России внедрили хотя бы один ИИ-сервис. Российское правительство и частные фонды активно поддерживают развитие и внедрение ИИ, что стимулирует дополнительные инвестиции в аппаратное обеспечение. Такие инициативы, как «Цифровая экономика» и проект «Искусственный интеллект» от Сколково, направлены на увеличение доли ИИ в различных отраслях экономики.

Кроме того, российский рынок активно развивает собственные ИИ-аппаратные решения. Это способствует росту отечественных производителей, которые разрабатывают процессоры для внутреннего рынка, оптимизированные под ИИ. Эти компании стремятся создать конкурентоспособные продукты, которые могут заменить импортные аналоги и снизить зависимость от зарубежных поставок.

Внедрение ИИ-сервисов и требования к техническому обеспечению

Российские компании активно разрабатывают услуги на базе больших лингвистических моделей (LLM) — цифровые сотрудники, чат-боты, сервисы анализа телефонных коммуникаций, которые обучаются на внутрикорпоративной неструктурированной информации. Эти решения помогают улучшить взаимодействие с клиентами, сократить затраты на персонал и повысить точность прогнозов продаж. Для размещения и работы с моделями, такими как LLaMA 3 70B, необходимы значительные вычислительные ресурсы, включая не менее 20 GB SSD-дискового пространства, 32 GB RAM и 8 GB VRAM.

Среди текущих трендов особое внимание привлекают решения на основе больших лингвистических моделей (LLM). Эта технология активно развивается, и бизнес стремится найти оптимальные способы ее применения. Компании ориентируются на передовые решения в области прогнозирования, цифровизации бизнес-процессов и сокращения затрат на персонал, особенно в таких секторах, как ритейл. Однако, следует понимать, что внедрение ИИ, машинного обучения (ML) или LLM — это лишь инструменты для решения бизнес-задач. Использование технологий ради самих технологий не приносит ощутимой пользы, если отсутствует глубокое понимание бизнес-процессов компании и специфики работы конкретных решений. Здесь важна роль лидеров российского ИТ-рынка которые обладают значительным опытом в цифровизации бизнеса и способны адаптировать ИИ-технологии под конкретные нужды заказчиков.

Влияние внедрения ИИ на закупки аппаратного оборудования

Внедрение ИИ-решений напрямую стимулирует спрос на специализированное аппаратное обеспечение. Компании, интегрирующие ИИ в свои процессы, вынуждены увеличивать вычислительные мощности для обработки больших объемов данных и выполнения сложных вычислений.

Компании также модернизируют свою инфраструктуру для поддержки ИИ-нагрузок, инвестируя в GPU, TPU и другие ускорители, которые более эффективно справляются с задачами ИИ по сравнению с традиционными CPU.

Заключение

Внедрение ИИ оказывает значительное влияние на рынок аппаратного обеспечения. Организации, активно использующие ИИ-технологии, сталкиваются с возрастающими требованиями к вычислительным мощностям и специализированному оборудованию, что ведет к увеличению спроса на CPU, GPU, TPU и другие компоненты.

Эти технологии не только способствуют улучшению бизнес-процессов и повышению эффективности, но и открывают новые возможности для оптимизации затрат и увеличения доходов. Несмотря на геополитические вызовы, российский рынок продолжает двигаться в сторону локализации и импортозамещения, что способствует развитию отечественного производства аппаратного обеспечения, оптимизированного для ИИ.

Для специалистов в области продаж аппаратного обеспечения это создает новые перспективы и вызовы, связанные с необходимостью понимания и удовлетворения потребностей клиентов, работающих с ИИ-технологиями. В условиях растущего спроса на ИИ-решения и связанные с ними аппаратные ресурсы, важно следить за последними тенденциями и технологиями, чтобы успешно конкурировать и предлагать клиентам лучшие решения для их бизнес-задач.