Rapport d'analyse de la taille, de la part et des tendances du marché – Aperçu et prévisions de l'industrie jusqu'en 2033

Quelle est la taille et le taux de croissance du marché des puces d'accélérateur d'IA

• Conformément à l'analyse de marché de Data Bridge, le marché mondial des puces d'accélérateurs a été évalué à environ119,5 milliards de dollars en 2025et devrait atteindre254,24 milliards de dollars en 2033, croissance à unTCAC de 23,40% de 2026 à 2033.
• Le marché connaît une croissance due à l'augmentation de la demande de stockage de données de haute capacité, à l'adoption croissante desmartphonesl'électronique grand public, l'infrastructure croissante des centres de données et les exigences croissantes en matière de solutions mémoire performantes et économes en énergie. AI Accelerator Chips est largement utilisé dans les smartphones,moteurs à l'état solide (SSD), ordinateurs portables,comprimés, les systèmes de stockage d'entreprise, et les centres de données, soutenant son adoption continue à travers les applications de consommation et commerciales.
• L'adoption croissante de l'informatique en nuage, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des applications à forte intensité de données crée de nouvelles possibilités de croissance. L'expansion des centres de données hyperéchelle, l'augmentation de la demande de SSD d'entreprise, l'augmentation des besoins de stockage et les progrès de la technologie de couche NAND soutiennent le développement du marché dans les applications électroniques grand public, l'automobile, le stockage d'entreprise et les centres de données.

Taille du marché et prévisions

• Valeur de marché (2025): USD 119.5 Million
• Valeur marchande prévue (2033): USD 254,24 Million
• Prévisions CAGR (2026-2033): 23,40%
• Région phare en 2025: Asie-Pacifique
• Région de croissance la plus rapide: Asie-Pacifique

Quelles sont les principales options du marché des puces d'accélérateur d'IA

• L'Asie Pacifique a dominé le marché mondial des puces d'accélérateur d'IA avec une part de 23,13 % en 2025, soutenue par la forte présence de grands fabricants de semi-conducteurs, une grande capacité de fabrication et une forte demande pour les smartphones, ssds, ordinateurs portables, centres de données et autres appareils électroniques. La région comprend d'importants centres de production 3D comme la Corée du Sud, le Japon, la Chine et le taïwan.
• L'Asie Pacifique devrait connaître une forte croissance du marché mondial des puces d'accélérateur d'IA au cours de la période de prévision, avec 5,35 % de cagr, soutenue par l'expansion de la capacité de fabrication de semi-conducteurs, l'augmentation des investissements dans les centres de données, l'augmentation de la charge de travail et la demande croissante de solutions de stockage à haute capacité. La concentration des principaux fabricants et des écosystèmes à semi-conducteurs contribue davantage au développement du marché régional.
• La cellule à trois niveaux (tlc) représentait le segment le plus important du marché mondial des puces d'accélérateur d'ai avec une part de 54,23 % en 2025, soutenue par son équilibre de la densité de stockage, des performances et des coûts, ainsi que l'adoption généralisée dans les smartphones, ssds, ordinateurs portables et autres applications de stockage de consommateurs et d'entreprises. Les données actuelles de nand-market identifient également tlc comme le premier type de cellule.
• L'entraînement à l'état solide (ssd) représentait un segment d'application majeur du marché mondial des puces d'accélérateur d'IA avec une part de 23,13 % en 2025, soutenue par une demande croissante de stockage à grande vitesse, compact et économe en énergie dans l'électronique grand public, les systèmes d'entreprise, l'infrastructure cloud et les centres de données. Les applications de ssd d'entreprise sont également en forte croissance à mesure que les organisations développent l'infrastructure de stockage flash.
• L'électronique de consommation représentait un segment d'utilisateur final de premier plan du marché mondial des puces d'accélérateur d'IA avec une part de 32,12 % en 2025, soutenue par l'adoption croissante de smartphones, tablettes, ordinateurs portables, appareils de jeux et autres appareils électroniques connectés nécessitant un stockage haute capacité et haute performance. L'adoption croissante d'appareils compatibles avec l'ai et d'applications multimédias à haute résolution appuie davantage la demande.

Portée du rapport Segmentation du marché des puces d'accélérateur d'IA

Quelle est la tendance clé du marché des puces d'accélérateur d'IA

• L'adoption croissante de puces d'accélérateur d'IA personnalisées pour l'inférence et l'informatique spécifique à la charge de travail apparaît comme une tendance clé sur le marché. Les hyperscaleurs et les entreprises technologiques développent de plus en plus des accélérateurs spécifiques à l'application et des ASIC personnalisés pour améliorer les performances de l'IA, réduire la consommation d'énergie, réduire les coûts de calcul et optimiser le matériel pour une formation spécifique et des charges de travail d'inférence. Cette tendance est particulièrement pertinente pour les centres de données qui soutiennent l'IA générative, les grands modèles linguistiques, les agents d'IA et d'autres applications à forte intensité de calcul. Le passage à des accélérateurs personnalisés favorise également une plus grande diversification au-delà des GPU classiques.
• Par exemple, le 9 avril 2025, Google a introduit Ironwood, son unité de traitement de Tensor de septième génération (TPU), à Google Cloud Next 2025. Google a décrit Ironwood comme son premier TPU spécialement conçu pour l'inférence à l'échelle, avec l'architecture supportant jusqu'à 9 216 puces refroidies par liquide interconnectées en un seul déploiement. L'accélérateur a été conçu pour répondre aux exigences croissantes en matière de calcul et de communication de l'IA et des charges de travail d'inférence.
• Cette tendance devrait demeurer importante étant donné que les charges de travail liées à l'IA exigent de plus en plus une plus grande efficacité informatique et des coûts d'inférence plus faibles. Les fournisseurs de services Cloud investissent de plus en plus dans le silicium personnalisé aux côtés des GPU pour optimiser le matériel pour leurs charges de travail spécifiques en matière d'IA. TrendForce a signalé en février 2026 que les principaux fournisseurs de services en nuage investissaient de plus en plus dans les CITI afin d'améliorer la capacité de charge de travail en matière d'IA et l'efficacité des coûts des centres de données, soulignant le rôle croissant des accélérateurs d'IA personnalisés dans la future infrastructure d'IA.
• L'accent de plus en plus mis sur l'inférence influence davantage le développement de l'accélérateur, car les applications d'IA nécessitent de plus en plus un traitement à faible latence pour les réponses en temps réel et les charges de travail des agents d'IA. La disponibilité ultérieure d'Ironwood pour les clients Cloud de Google en novembre 2025 a renforcé ce changement, avec l'entreprise positionnant l'accélérateur pour l'inférence AI à haut volume, faible latence et le service de modèle.

Quels sont les principaux moteurs du marché des puces d'accélérateur d'IA

• Le déploiement croissant de l'IA génératrice, de grands modèles linguistiques, de l'apprentissage automatique et des agents d'IA stimule la demande de puces d'accélérateur spécialisées qui peuvent fournir un débit de calcul élevé avec une meilleure efficacité énergétique et économique. L'évolution vers des charges de travail à forte intensité d'inférence soutient particulièrement la demande de GPU, de TPU et de CITI AI personnalisés. TrendForce s'attend à ce que la puissance de calcul de l'inférence d'IA parmi les principaux fournisseurs de services en nuage nord-américains augmente considérablement en 2026 à mesure que les applications d'IA se développent commercialement.
• L'adoption croissante d'accélérateurs d'IA personnalisés par les fournisseurs de services Cloud : les entreprises de cloud hyperscale développent et déploient de plus en plus d'accélérateurs d'IA propriétaires pour optimiser les charges de travail, réduire la dépendance à l'égard des GPU à usage général et améliorer l'économie des centres de données. Google élargit son portefeuille de TPU, tandis que AWS étend sa plateforme Trainium. TrendForce a signalé en février 2026 que les principaux fournisseurs de services en nuage accroissaient les investissements dans l'infrastructure AI basée sur l'ASIC aux côtés des plateformes NVIDIA et AMD GPU.
• Par exemple, le 2 décembre 2025, AWS a lancé Trainium3 UltraServer, alimenté par son accélérateur d'IA Trainium3 3 nanomètre. AWS a déclaré que le système fournit plus de quatre fois la performance et quatre fois la mémoire de la génération précédente pour la formation en AI et les charges de travail d'inférence. Le lancement démontre que l'industrie se concentre de plus en plus sur les accélérateurs spécialement conçus pour les infrastructures d'IA à grande échelle.
• Promotion de l'architecture et de l'efficacité énergétique de l'accélérateur d'IA : Les fabricants d'accélérateurs améliorent de plus en plus la densité de calcul, la bande passante de la mémoire, la technologie d'interconnexion et les performances par watt afin de répondre aux exigences croissantes de calcul des modèles d'IA. Par exemple, Google a dévoilé sa septième génération de TPU Ironwood en avril 2025, spécialement optimisée pour les charges de travail d'inférence, mettant en évidence le passage de l'industrie vers des architectures spécialisées conçues pour le traitement à grande échelle de l'IA.
• Augmenter l'investissement dans l'infrastructure du centre de données d'IA : Les grandes entreprises du cloud et de la technologie engagent des capitaux substantiels pour les serveurs d'IA, les accélérateurs, le réseautage et l'infrastructure de soutien.

Quels sont les facteurs qui entravent la croissance du marché des puces d'accélérateur d'IA

• Exigences en matière d'infrastructure de haute consommation d'électricité et d'entrée de données : Le déploiement accru de puces d'accélérateur d'IA pour la formation et l'inférence crée des défis liés à la consommation d'électricité, au refroidissement, au réseautage et à l'infrastructure globale des centres de données. Les GPU haute performance et les accélérateurs d'IA personnalisés nécessitent une grande quantité d'électricité et de systèmes de refroidissement avancés, ce qui augmente le coût d'exploitation de l'infrastructure d'IA. À l'échelle de la charge de travail de l'IA, les fabricants de puces et les opérateurs de centres de données se concentrent de plus en plus sur l'amélioration des performances par watt et la réduction des besoins énergétiques des plates-formes d'accélérateur.
• Par exemple, le 24 juin 2026, OpenAI et Broadcom ont dévoilé Jalapeño, un accélérateur d'IA optimisé LLM spécialement conçu pour les charges de travail d'inférence. OpenAI a déclaré que les premiers essais ont montré une amélioration substantielle des performances par watt par rapport à l'état actuel de la technique. L'accélérateur est prévu pour un déploiement à l'échelle de gigawatts avec des partenaires de datacenter, soulignant l'accent mis par l'industrie sur l'amélioration de l'efficacité énergétique au fur et à mesure que les besoins en calcul d'IA augmentent.
• La concurrence croissante entre les GPU et les accélérateurs d'IA personnalisés crée également des défis technologiques et de développement. Les fournisseurs de cloud développent de plus en plus des accélérateurs propriétaires comme les TPU de Google et le Trainium d'Amazon, tandis que des entreprises comme OpenAI développent des processeurs personnalisés pour des charges de travail spécifiques en matière d'IA. Pour cela, les fabricants d'accélérateurs doivent continuellement améliorer les performances informatiques, la bande passante de la mémoire, les technologies d'interconnexion, la compatibilité des logiciels et l'efficacité énergétique pour rester compétitifs.
• On s'attend à ce que ce défi demeure important à mesure que les modèles d'IA se multiplient et que la charge de travail des inférences augmente. Google a annoncé ses systèmes TPU de huitième génération en 2026, y compris TPU 8t pour la formation à haut débit et TPU 8i pour l'inférence et le renforcement de l'apprentissage, démontrant le mouvement de l'industrie vers des architectures d'accélérateurs spécifiques à la charge de travail conçues pour améliorer les performances et l'efficacité à l'échelle des centres de données.

Comment le marché des puces d'accélérateur AI est-il segmenté

Le marché est segmenté en fonction du type de puce, du type de transformation et de l'industrie.

• Par type de puce

Sur la base du type de puce, le marché mondial des puces d'accélérateur d'IA est segmenté en GPU, ASIC, FPGA, CPU et autres. Le segment GPU devrait dominer le marché avec une part de marché de 43,12 % en 2025, soutenue par ses hautes capacités de traitement parallèle, sa flexibilité dans la charge de travail en matière d'IA, son écosystème logiciel mature et son utilisation étendue dans la formation et l'inférence des modèles d'IA. Les GPU sont largement déployés dans les centres de données, les plateformes cloud, les systèmes autonomes et d'autres applications à forte intensité d'IA. L'analyse actuelle de l'industrie identifie également les GPU comme la catégorie d'accélérateur leader par chiffre d'affaires.

Le segment ASIC devrait connaître une forte croissance au cours de la période de prévision, avec un TCAC de 6,43 % en 2026 à 2033, appuyé par le développement d'accélérateurs d'IA spécifiques à la charge de travail par les fournisseurs de cloud hyperscale et les entreprises technologiques. Les ASIC peuvent être optimisés pour des charges de travail particulières en matière d'IA, ce qui permet d'améliorer les performances, l'efficacité énergétique et le coût par opération.

• Par type de traitement

Sur la base du type de traitement, le marché mondial des puces d'accélérateur d'IA est segmenté en Edge et Cloud. Le segment Cloud devrait dominer le marché avec une part de marché de 54,23 % en 2025, soutenue par le déploiement croissant de la formation et de la charge de travail d'inférence sur les centres de données hyperéchelle, les plateformes cloud et l'infrastructure informatique d'entreprise. Les modèles d'IA à grande échelle nécessitent d'importantes ressources informatiques, ce qui rend le déploiement d'accélérateurs basés sur le cloud particulièrement important pour les charges de travail génératrices d'IA et d'apprentissage automatique.

Le segment Edge devrait connaître une forte croissance au cours de la période de prévision du TCAC 5,34 % entre 2026 et 2033, en raison de la demande croissante de traitement en temps réel de l'IA, de faibles latences, de la confidentialité des données et de la diminution de la dépendance à l'égard de l'infrastructure cloud centralisée. Les systèmes automobiles, l'automatisation industrielle, les appareils de soins de santé, la robotique, les smartphones et d'autres appareils connectés soutiennent l'adoption des accélérateurs d'IA de bord.

• Par industrie

Sur la base de l'industrie, le marché mondial des puces d'accélérateur d'IA est segmenté en Automotive, Consumer Electronics, Healthcare, Manufacturing, etc. Le segment de Consumer Electronics devrait représenter une part importante de 43,23 % en 2025, grâce à l'intégration croissante des capacités d'IA dans les smartphones, les PC, les caméras intelligentes, les portables et autres appareils connectés. Les accélérateurs d'IA permettent des fonctions sur les appareils comme le traitement d'image, la reconnaissance vocale, la personnalisation, la sécurité et l'IA générative.

Le segment de l'automobile devrait connaître une croissance significative de 7,45 % entre 2026 et 2033, soutenue par l'adoption croissante de systèmes de conduite autonome, d'assistance avancée au conducteur, de systèmes intelligents de pilotage et de traitement de l'IA dans le véhicule. Le segment de la fabrication s'étend également à mesure que les accélérateurs d'IA sont de plus en plus déployés pour la vision des machines, la maintenance prédictive, l'inspection automatisée, la robotique et la prise de décisions industrielles en temps réel. Les applications de soins de santé gagnent en traction grâce à l'imagerie médicale, au diagnostic et aux technologies cliniques assistées par l'IA.

Quelle région détient la plus grande part du marché des puces d'accélérateur d'IA

• L'Asie-Pacifique a dominé le marché mondial des puces d'accélérateur d'IA, représentant 23,13 % des revenus en 2025, soutenu par l'expansion rapide de l'infrastructure d'IA, les capacités de fabrication de semi-conducteurs, les centres de données hyperéchelle, et le déploiement croissant d'accélérateurs d'IA dans l'informatique en nuage, l'électronique grand public, l'automobile et les applications industrielles. Des pays comme la Chine, le Japon, la Corée du Sud et Taiwan ont renforcé l'écosystème régional en investissant dans la fabrication avancée de semi-conducteurs, l'infrastructure informatique d'IA et le développement de puces d'accélérateur.
• L'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide du marché mondial des puces d'accélérateur d'IA au cours de la période de prévision, avec un TCAC de 5,35 % de 2026 à 2033, en raison de l'augmentation des investissements dans les centres de données d'IA, de l'adoption croissante de GPU, d'ASIC et d'autres accélérateurs spécialisés, de l'expansion des applications d'IA de pointe et de l'augmentation de la demande de calcul haute performance à partir de l'IA, de l'apprentissage automatique et des charges de travail à forte intensité de données.

Les puces d'accélérateur d'IA aux États-Unis

Le marché américain des puces d'accélérateur d'IA se développe à mesure que la demande de calcul haute performance augmente dans le cloud computing, les centres de données, l'IA générative, l'apprentissage automatique et les applications d'entreprise. Le pays bénéficie de la présence de grandes sociétés de semi-conducteurs et de technologie, notamment NVIDIA, AMD, Intel, Google, Amazon Web Services et Microsoft, soutenant l'innovation dans les processeurs GPU, ASIC et AI spécialisés. Les investissements croissants dans les centres de données hyperéchelle et l'infrastructure d'IA soutiennent davantage le développement du marché. L'adoption croissante de l'IA de pointe, de systèmes autonomes et de logiciels compatibles avec l'IA crée également des possibilités pour les technologies d'accélérateur de pointe dans plusieurs industries.

Europe puces d'accélérateur d'IA

Europe Le marché des puces d'accélérateur d'IA se développe à mesure que les investissements dans l'intelligence artificielle, l'informatique en nuage, l'informatique à haute performance et l'infrastructure des centres de données augmentent dans toute la région. L'adoption croissante des processeurs GPU, ASIC, FPGA et AI spécialisés soutient les applications dans l'automobile, la santé, la fabrication, les services financiers et les télécommunications. Les constructeurs automobiles européens intègrent de plus en plus l'informatique d'IA dans les systèmes d'assistance aux conducteurs et les technologies de mobilité autonomes, tandis que les entreprises industrielles déploient l'IA pour l'automatisation, la maintenance prédictive et la vision des machines. Les initiatives gouvernementales soutenant la fabrication de semi-conducteurs, le développement de l'IA et l'infrastructure numérique renforcent encore la demande régionale de puces d'accélérateur d'IA.

U.K. Les puces d'accélérateur d'IA

Le marché des puces d'accélérateur d'IA au Royaume-Uni se développe alors que la demande d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique, d'informatique en nuage et d'informatique à haute performance continue d'augmenter dans les entreprises et les centres de données. L'adoption croissante de modèles génériques d'IA et de grands langages soutient la demande de GPU, ASIC et d'autres architectures d'accélérateur spécialisées. Les investissements dans l'infrastructure de l'IA, les installations informatiques de pointe et la capacité des centres de données renforcent encore les débouchés commerciaux. Les secteurs de l'automobile, des soins de santé, des services financiers et de la fabrication adoptent également des solutions adaptées à l'IA, ce qui crée une demande supplémentaire pour des technologies d'accélérateur efficaces qui soutiennent le traitement à grande vitesse et la charge de travail en temps réel de l'IA.

Allemagne puces d'accélérateur AI Aperçu du marché

Allemagne Le marché des puces d'accélérateur d'IA se développe à mesure que les investissements dans l'intelligence artificielle, l'informatique à haute performance, l'automatisation industrielle et l'infrastructure des centres de données continuent d'augmenter. L'adoption croissante de l'IA dans la fabrication automobile, les soins de santé, les services financiers et les applications industrielles soutient la demande de GPU, ASIC, FPGA et d'autres technologies d'accélérateur spécialisées. Allemagne Le fort écosystème automobile et industriel encourage le déploiement de l'IA pour les systèmes autonomes, la maintenance prédictive, la vision des machines et la fabrication intelligente. De plus en plus d'exigences en matière d'adoption du cloud et d'informatique de pointe contribuent au développement du marché, tandis que les considérations liées à la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs et les coûts élevés de l'infrastructure demeurent des facteurs importants du marché.

Asia-Pacific AI Accelerator Chips Market Insight

Le marché des puces d'accélérateur d'IA Asie-Pacifique se développe à mesure que les investissements dans l'infrastructure d'intelligence artificielle, les centres de données, le cloud computing et la fabrication avancée de semi-conducteurs continuent d'augmenter dans toute la région. La Chine, le Japon, la Corée du Sud et Taïwan renforcent leurs capacités régionales grâce à des investissements dans les transformateurs d'IA, les GPU, les ASIC et les installations de fabrication de semi-conducteurs. L'adoption croissante de l'IA génératrice, de l'apprentissage automatique, de l'informatique de bord, des systèmes autonomes et des appareils intelligents soutient davantage la demande de puces d'accélérateur à haute performance. L'augmentation de la charge de travail liée à l'IA et l'expansion des centres de données hyperéchelle créent des possibilités supplémentaires pour les fabricants de puces d'accélérateur dans toute la région.

Japon puces d'accélérateur AI Aperçu du marché

Japon Le marché des puces d'accélérateur d'IA se développe à mesure que les investissements dans l'intelligence artificielle, l'informatique à haute performance, la robotique et l'infrastructure des centres de données continuent d'augmenter. Le pays a créé un écosystème de semi-conducteurs, une industrie électronique avancée et une forte présence d'entreprises technologiques et automobiles soutiennent la demande de GPU, ASIC et d'autres accélérateurs d'IA spécialisés. L'adoption croissante de l'IA dans la fabrication, l'automobile, les soins de santé et l'électronique grand public crée d'autres possibilités de déploiement de puces d'accélérateur. De plus en plus d'applications d'IA soutiennent également la demande de solutions informatiques à faible latence et économes en énergie. Toutefois, les coûts élevés de développement des semi-conducteurs, la complexité technologique et la concurrence des fabricants mondiaux de puces demeurent une considération clé du marché.

Chine puces d'accélérateur AI

Chine Le marché des puces d'accélérateur d'IA se développe à mesure que les investissements dans l'intelligence artificielle, les centres de données, l'informatique en nuage et l'informatique haute performance continuent d'augmenter. L'adoption croissante de l'IA générique, de grands modèles linguistiques, de systèmes autonomes et d'IA industrielle soutient la demande de GPU, d'ASIC et d'autres architectures d'accélérateur spécialisées. Les entreprises nationales de semi-conducteurs renforcent également le développement de puces d'IA et développent les capacités informatiques locales pour soutenir la charge de travail croissante. Le déploiement croissant de l'IA dans l'automobile, l'électronique grand public, les soins de santé et la fabrication crée des possibilités supplémentaires. Toutefois, les contraintes de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs, les exigences de fabrication avancées et la concurrence intense demeurent des considérations importantes sur le marché.

Quelles sont les meilleures entreprises du marché des puces d'accélérateur d'IA

L'industrie des puces d'accélérateur d'IA est principalement dirigée par des entreprises bien établies, notamment:

• NVIDIA Corporation (États-Unis)
• Micro-appareils avancés, Inc. (AMD) (États-Unis)
• Intel Corporation (États-Unis)
• Google LLC (États-Unis)
• Amazon Web Services, Inc. (AWS) (États-Unis)
• Microsoft Corporation (États-Unis)
• Qualcomm Incorporated (États-Unis)
• Broadcom Inc. (États-Unis)
• Huawei Technologies Co., Ltd. (Chine)
• Cerebras Systems Inc. (États-Unis)
• Groq, Inc. (États-Unis)
• SambaNova Systems, Inc. (États-Unis)
• Graphcore Limited (Royaume-Uni)
• Tenstorrent Inc. (Canada)
• Samsung Electronics Co., Ltd. (Corée du Sud)

Quels sont les derniers développements sur le marché des puces d'accélérateur d'IA

• En juillet 2026, AMD a lancé ses GPU de la série Instinct MI400 et ses systèmes d'IA à rack Helios, ciblant l'entraînement et l'inférence à haute performance. La société a également annoncé des collaborations avec OpenAI, Anthropic, Meta, Cerebras, AT&T et Cisco pour étendre les déploiements d'infrastructures d'IA.
• En avril 2026, Google a introduit TPU 8t pour la formation à grande échelle sur l'IA et TPU 8i pour les charges de travail d'inférence et d'agent. Google a déclaré que TPU 8t peut atteindre 9 600 TPU et 2 petaoctets de mémoire partagée à bande haute dans un seul superpode.
• En octobre 2025, OpenAI a annoncé un partenariat avec Broadcom pour développer ses premiers processeurs internes d'IA. OpenAI va concevoir les accélérateurs personnalisés, tandis que Broadcom va développer et déployer les systèmes, avec le déploiement initial prévu de la seconde moitié de 2026 et une cible de 10 gigawatts de capacité.
• En mars 2025, SoftBank Group a accepté d'acquérir Ampère Computing pour 6,5 milliards USD. L'acquisition renforce le portefeuille de semi-conducteurs de SoftBank grâce à la technologie CPU basée sur le centre de données Arm d'Ampere utilisée dans les infrastructures d'IA et de cloud.
• En mai 2025, NVIDIA a annoncé son intention de fournir des centaines de milliers de puces AI avancées à Humain, tandis qu'AMD a annoncé une collaboration de 10 milliards de dollars avec Humain pour développer jusqu'à 500 MW d'infrastructure AI sur cinq ans.
• En septembre 2026, MediaTek a annoncé que son premier accélérateur AI conçu pour un important fournisseur américain de services en nuage devrait entrer dans la production de masse au Q4 2026, soulignant l'expansion des accélérateurs AI spécialisés au-delà des fournisseurs GPU traditionnels.

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