가트너의 자료에 따르면 보여, 이제, NVIDIA 프로세서와 다른 반도체 공장과 강력한 AI 응용, 반도체를 제공하고, AI는 급속한 성장을 어셔하기 위해이 반도체 공장의 수단으로도 동시 개발을 시작하지만 것을 2016 반도체 장비 시장 매출은 $ 37.4 억 달러로 11 % 증가했다. 한편, 가트너는 반도체 장비 시장의 2017 매출은 $ 46.6 억 달러로 26 %를 성장할 것으로 예측하고있다.
또한, 가트너에 따르면 2017 년 세계 반도체 설비 투자는 반도체 소자의 가장 큰 구매자 될 것입니다 2020, TSMC, UMC, GlobalFoundriew와 SMIC에 의해 $ 75.8 억 증가에 TSMC $ 69.9 억 것이라고 예측 삼성 전자, 마이크론, 인텔, 텍사스 인스트루먼트 (TI)와 ST 마이크로 일렉트로닉스 (ST)와 같은 다른 칩 공장의 3 분의 1을 차지한다하는 것은 비록 자신의 공장을 가지고 있지만 미래는 새로운 장비를 추가 할 계획이다.
결과적으로 반도체 장비 응용 재료, Lam Research, ASML, Tokyo Electron 및 KLA-Tencor와 같은 회사는 이러한 추세로 인해 혜택을 볼 수 있습니다.
여전히 분석가 보수적 인 태도가 있다는 것을 그러나 주목할 가치가있다. 조셉 무어 생각의 모건 스탠리 (Mogran 스탠리), 의심의 여지가, AI는 비즈니스 사이클을 변경하는 것만으로는 충분하지 여전히 성장하는 반도체 장비 산업을 가지고 있지만 것 기능을 제공합니다. 무어는 새로운 기술의 기여는 항상 지난 7 년, 스마트 폰과 클라우드 컴퓨팅을 통해, 예를 들어, 성장하고 있지만, 2017까지 반도체 장비 시장은 거의 개선, 운동 에너지에 의한 AI의 미래 성장은 다른 요구하지 않을 수 있음을 지적 부분적으로 감소에 의해 상쇄, 그래서 전체 산업 그들이 할 수 있기 때문에하지 AI 및 응용 재료 CEO 디커 슨은 다른 관점을 가지고있는 동안, 그는 AI가 PC 시대에서, 반도체 장비 산업의 변동성을 감소시키는 또 다른 요인이 될 것입니다 생각했다 전환점, 대한 PC 수요에 의해 일반적으로 장비 지출은 있지만, 2010 년 이후 경제는 스마트 폰 및 기타 모바일 장치는 반도체 장비 및 플랜트, 지금 AI, 클라우드 컴퓨팅과의 IoT도 점차 감소하는 장비에 대한 추가 수요를 창출 할 때 사이클 모드의 운명을 변경하기 시작했다 산업 변동성.
현재의 인공 지능 개발은 아직 초기 단계에 있으며 미래는 반도체 장치에 대한 수요를 좌우할 수 있습니다.