世界各国のリアルタイムなデータ・インテリジェンスで皆様をお手伝い

ディープラーニングチップの世界市場規模調査:チップタイプ別(GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他)、技術別(システムオンチップ、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他)、産業分野別(メディア・広告、BFSI、IT・通信、小売、ヘルスケア、自動車、その他)、地域別予測:2022年~2032年


Global Deep Learning Chip Market Size Study, by Chip Type (GPU, ASIC, FPGA, CPU, Others), by Technology (System-on-chip, System-in-package, Multi-chip module, Others), by Industry Vertical (Media & Advertising, BFSI, IT & Telecom, Retail, Healthcare, Automotive, Others), and Regional Forecasts 2022-2032

ディープラーニングチップの世界市場は、2023年に約110億5000万米ドルと評価され、2024年から2032年までの予測期間に35.27%のCAGRで堅調な成長が見込まれている。ディープラーニングチップは、人工知能(AI)タス... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
Bizwit Research & Consulting LLP
ビズウィットリサーチ&コンサルティング
2024年8月10日 US$4,950
シングルユーザライセンス(印刷不可)
ライセンス・価格情報
注文方法はこちら
285 英語

 

サマリー

ディープラーニングチップの世界市場は、2023年に約110億5000万米ドルと評価され、2024年から2032年までの予測期間に35.27%のCAGRで堅調な成長が見込まれている。ディープラーニングチップは、人工知能(AI)タスク、特にディープラーニングアルゴリズムを高速化するために設計された専用ハードウェアである。これらのチップは、ニューラルネットワークに関わる複雑な計算を最適化し、性能と効率を高める。主な機能には、並列処理機能、高メモリ帯域幅、低消費電力などがある。この市場の主なプレーヤーには、エヌビディア、インテル、グーグルが含まれ、それぞれが自律走行車、医療画像処理、自然言語処理などのさまざまなアプリケーション向けに先進的なチップを開発している。AI主導のソリューションに対する需要の高まりが、ディープラーニング・チップ産業の急成長を後押ししている。
ディープラーニング・チップの世界市場は、量子コンピューティングの登場とロボット工学におけるディープラーニング・チップの導入拡大が牽引している。ロボット工学におけるディープラーニング・チップの統合が進むことで、複雑なデータを処理し、高度なタスクを実行する能力が強化され、市場拡大の原動力となっている。これらのチップは、ロボットがデータから学習し、新しい状況に適応し、時間とともにパフォーマンスを向上させることを可能にし、製造業、ヘルスケア、自律システムなどの産業において極めて重要なものとなっている。この2つの影響力が市場の成長軌道を大きく後押ししている。さらに、自己開発や自律制御が可能な自律型ロボットの台数増加は、大きな成長機会をもたらしている。しかし、業界は熟練した専門家の不足などの課題に直面している。テスト、バグ修正、クラウド実装など、主にディープラーニング・チップが管理するタスクは、必要な専門知識の不足に悩まされている。
ディープラーニングチップの世界市場調査において考慮された主要地域には、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、その他の地域が含まれる。2023年には、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されており、これは様々なアプリケーションにおけるディープラーニング技術の急速な採用と統合を示している。この成長は、人工知能への投資の増加、技術インフラの拡大、ヘルスケア、自動車、金融などの業界における高度な分析に対する需要の高まりによってもたらされる。中国、インド、日本、オーストラリアなどの主要市場がこのトレンドをリードしており、ディープラーニングを活用して各分野のイノベーションと効率性を高めている。
レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り:
アルファベット
クアルコム社
ザイリンクス
Bitmain Technologies Ltd.
アドバンスト・マイクロ・デバイス社
インテル コーポレーション
エヌビディア・コーポレーション
バイドゥ
アマゾン・ドット・コム
サムスン電子Ltd.

市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する:
チップタイプ別
- GPU
- ASIC
- FPGA
- CPU
- その他
テクノロジー別
- システムオンチップ(SoC)
- システム・イン・パッケージ(SIP)
- マルチチップ・モジュール
- その他
産業別
- メディア・広告
- BFSI
- IT&テレコム
- 小売
- ヘルスケア
- 自動車
- その他
地域別
北米
- 米国
- カナダ
欧州
- 英国
- ドイツ
- フランス
- スペイン
- イタリア
- ROE
アジア太平洋
- 中国
- インド
- 日本
- オーストラリア
- 韓国
- ロサンゼルス
ラテンアメリカ
- ブラジル
- メキシコ
- RoLA
中東・アフリカ
- サウジアラビア
- 南アフリカ
- RoMEA
調査対象年は以下の通り:
- 過去2022年
- 基準年 - 2023年
- 予測期間 - 2024年から2032年
主な内容
- 2022年から2032年までの10年間の市場推定と予測。
- 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。
- 主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。
- 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。
- 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。
- 市場の競争構造の分析
- 市場の需要側と供給側の分析

ページTOPに戻る


目次

第1章.ディープラーニングチップの世界市場 エグゼクティブサマリー
1.1.ディープラーニングチップの世界市場規模・予測(2022~2032年)
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.チップタイプ別
1.3.2.テクノロジー別
1.3.3.産業分野別
1.4.主要トレンド
1.5.不況の影響
1.6.アナリストの推奨と結論

第2章.世界のディープラーニングチップ市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性(消費者の視点)
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート

第3章.ディープラーニングチップの世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.量子コンピューティングの出現
3.1.2.ロボット工学への実装強化
3.2.市場の課題
3.2.1.熟練労働者の不足
3.3.市場機会
3.3.1.自律型ロボットの出現
3.3.2.様々な産業での採用拡大

第4章.ディープラーニングチップの世界市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.買い手の交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースの影響分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的要因
4.2.2.経済的
4.2.3.社会
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.最高の投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論

第5章 ディープラーニングチップの世界市場ディープラーニングチップの世界市場規模・予測(チップタイプ別) 2022-2032
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.ディープラーニングチップの世界市場チップタイプ別売上動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
5.2.1.GPU
5.2.2.ASIC
5.2.3.FPGA
5.2.4.CPU
5.2.5.その他

第6章.ディープラーニングチップの世界市場規模・技術別予測 2022-2032
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.ディープラーニングチップの世界市場技術別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
6.2.1.システムオンチップ(SoC)
6.2.2.システム・イン・パッケージ(SIP)
6.2.3.マルチチップモジュール
6.2.4.その他

第7章.ディープラーニングチップの世界市場規模・産業分野別予測 2022-2032
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.ディープラーニングチップの世界市場産業分野別売上動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
7.2.1.メディア・広告
7.2.2.BFSI
7.2.3.IT・通信
7.2.4.小売
7.2.5.ヘルスケア
7.2.6.自動車
7.2.7.その他

第8章.ディープラーニングチップの世界市場規模・地域別予測 2022-2032
8.1.北米ディープラーニングチップ市場
8.1.1.米国ディープラーニングチップ市場
8.1.1.1.チップタイプの内訳規模・予測、2022~2032年
8.1.1.2.技術の内訳サイズと予測、2022年~2032年
8.1.1.3.産業別内訳:市場規模&予測、2022-2032年
8.1.2.カナダのディープラーニングチップ市場
8.2.欧州ディープラーニングチップ市場
8.2.1.イギリスのディープラーニングチップ市場
8.2.2.ドイツのディープラーニングチップ市場
8.2.3.フランスのディープラーニングチップ市場
8.2.4.スペインディープラーニングチップ市場
8.2.5.イタリアのディープラーニングチップ市場
8.2.6.その他のヨーロッパのディープラーニングチップ市場
8.3.アジア太平洋ディープラーニングチップ市場
8.3.1.中国ディープラーニングチップ市場
8.3.2.インドのディープラーニングチップ市場
8.3.3.日本ディープラーニングチップ市場
8.3.4.オーストラリアディープラーニングチップ市場
8.3.5.韓国ディープラーニングチップ市場
8.3.6.その他のアジア太平洋地域のディープラーニングチップ市場
8.4.中南米のディープラーニングチップ市場
8.4.1.ブラジルのディープラーニングチップ市場
8.4.2.メキシコのディープラーニングチップ市場
8.4.3.その他のラテンアメリカのディープラーニングチップ市場
8.5.中東・アフリカのディープラーニングチップ市場
8.5.1.サウジアラビアのディープラーニングチップ市場
8.5.2.南アフリカのディープラーニングチップ市場
8.5.3.その他の中東・アフリカのディープラーニングチップ市場

第9章.競合他社の動向
9.1.主要企業のSWOT分析
9.1.1.企業1
9.1.2.企業2
9.1.3.会社3
9.2.トップ市場戦略
9.3.企業プロフィール
9.3.1.アルファベット
9.3.1.1.主要情報
9.3.1.2.概要
9.3.1.3.財務(データの入手可能性による)
9.3.1.4.製品概要
9.3.1.5.市場戦略
9.3.2.クアルコム
9.3.3.ザイリンクス
9.3.4.ビットメイン・テクノロジーズ
9.3.5.アドバンスト・マイクロ・デバイス社
9.3.6.インテル コーポレーション
9.3.7.エヌビディア・コーポレーション
9.3.8.バイドゥ株式会社
9.3.9.アマゾン・ドット・コム
9.3.10.サムスン電子Ltd.
第10章.研究プロセス
10.1.研究プロセス
10.1.1.データマイニング
10.1.2.分析
10.1.3.市場推定
10.1.4.バリデーション
10.1.5.出版
10.2.研究属性

 

ページTOPに戻る


 

Summary

Global Deep Learning Chip Market was valued at approximately USD 11.05 billion in 2023 and is expected to grow at a robust CAGR of 35.27% over the forecast period from 2024 to 2032. Deep learning chips are specialized hardware designed to accelerate artificial intelligence (AI) tasks, particularly deep learning algorithms. These chips optimize complex computations involved in neural networks, enhancing performance and efficiency. Key features include parallel processing capabilities, high memory bandwidth, and low power consumption. Major players in this market include NVIDIA, Intel, and Google, each developing advanced chips for various applications like autonomous vehicles, medical imaging, and natural language processing. The increasing demand for AI-driven solutions fuels the rapid growth of the deep learning chip industry.
The Global Deep Learning Chip Market is driven by the advent of quantum computing and the increasing deployment of deep learning chips in robotics. the growing integration of deep learning chips in robotics enhances their ability to process complex data and perform sophisticated tasks, driving market expansion. These chips enable robots to learn from data, adapt to new situations, and improve performance over time, making them crucial in industries such as manufacturing, healthcare, and autonomous systems. This dual influence significantly boosts the market's growth trajectory. Moreover, rising number of autonomous robots, capable of self-development and autonomous control, presents significant growth opportunities. However, the industry faces challenges such as a shortage of skilled professionals. Tasks such as testing, bug fixing, and cloud implementation, primarily managed by deep learning chips, suffer from a lack of requisite expertise.
The key regions considered for the Global Deep Learning Chip Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, Asia-Pacific region is projected to exhibit the highest CAGR during the forecast period, indicating a rapid adoption and integration of deep learning technologies in various applications. This growth is driven by increasing investments in artificial intelligence, expanding technological infrastructure, and rising demand for advanced analytics in industries such as healthcare, automotive, and finance. Key markets such as China, India, Japan, and Australia are leading this trend, leveraging deep learning to enhance innovation and efficiency in their respective sectors.
Major market players include in report are:
Alphabet Inc
Qualcomm Incorporated
Xilinx, Inc.
Bitmain Technologies Ltd.
Advanced Micro Devices, Inc.
Intel Corporation
NVIDIA Corporation
Baidu, Inc.
Amazon.com, Inc.
Samsung Electronics Co. Ltd.

The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:
By Chip Type
• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• Others
By Technology
• System-on-chip (SoC)
• System-in-package (SIP)
• Multi-chip module
• Others
By Industry Vertical
• Media & Advertising
• BFSI
• IT & Telecom
• Retail
• Healthcare
• Automotive
• Others
By Region:
North America
• U.S.
• Canada
Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
Latin America
• Brazil
• Mexico
• RoLA
Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA
Years considered for the study are as follows:
• Historical year – 2022
• Base year – 2023
• Forecast period – 2024 to 2032
Key Takeaways:
• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market



ページTOPに戻る


Table of Contents

Chapter 1. Global Deep Learning Chip Market Executive Summary
1.1. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Chip Type
1.3.2. By Technology
1.3.3. By Industry Vertical
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Deep Learning Chip Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Availability
2.3.3.2. Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment
2.3.3.4. Market Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Consumer’s Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Regulatory frameworks
2.3.4.2. Technological Advancements
2.3.4.3. Environmental Considerations
2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Deep Learning Chip Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Emergence of Quantum Computing
3.1.2. Enhanced Implementation in Robotics
3.2. Market Challenges
3.2.1. Dearth of Skilled Workforce
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Emergence of Autonomous Robots
3.3.2. Growing Adoption in Various Industries

Chapter 4. Global Deep Learning Chip Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model
4.1.7. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economical
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top investment opportunity
4.4. Top winning strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Chip Type 2022-2032
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global Deep Learning Chip Market: Chip Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.2.1. GPU
5.2.2. ASIC
5.2.3. FPGA
5.2.4. CPU
5.2.5. Others

Chapter 6. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Technology 2022-2032
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global Deep Learning Chip Market: Technology Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.2.1. System-on-chip (SoC)
6.2.2. System-in-package (SIP)
6.2.3. Multi-chip module
6.2.4. Others

Chapter 7. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Industry Vertical 2022-2032
7.1. Segment Dashboard
7.2. Global Deep Learning Chip Market: Industry Vertical Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.2.1. Media & Advertising
7.2.2. BFSI
7.2.3. IT & Telecom
7.2.4. Retail
7.2.5. Healthcare
7.2.6. Automotive
7.2.7. Others

Chapter 8. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Region 2022-2032
8.1. North America Deep Learning Chip Market
8.1.1. U.S. Deep Learning Chip Market
8.1.1.1. Chip Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
8.1.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2022-2032
8.1.1.3. Industry Vertical breakdown size & forecasts, 2022-2032
8.1.2. Canada Deep Learning Chip Market
8.2. Europe Deep Learning Chip Market
8.2.1. U.K. Deep Learning Chip Market
8.2.2. Germany Deep Learning Chip Market
8.2.3. France Deep Learning Chip Market
8.2.4. Spain Deep Learning Chip Market
8.2.5. Italy Deep Learning Chip Market
8.2.6. Rest of Europe Deep Learning Chip Market
8.3. Asia-Pacific Deep Learning Chip Market
8.3.1. China Deep Learning Chip Market
8.3.2. India Deep Learning Chip Market
8.3.3. Japan Deep Learning Chip Market
8.3.4. Australia Deep Learning Chip Market
8.3.5. South Korea Deep Learning Chip Market
8.3.6. Rest of Asia Pacific Deep Learning Chip Market
8.4. Latin America Deep Learning Chip Market
8.4.1. Brazil Deep Learning Chip Market
8.4.2. Mexico Deep Learning Chip Market
8.4.3. Rest of Latin America Deep Learning Chip Market
8.5. Middle East & Africa Deep Learning Chip Market
8.5.1. Saudi Arabia Deep Learning Chip Market
8.5.2. South Africa Deep Learning Chip Market
8.5.3. Rest of Middle East & Africa Deep Learning Chip Market

Chapter 9. Competitive Intelligence
9.1. Key Company SWOT Analysis
9.1.1. Company 1
9.1.2. Company 2
9.1.3. Company 3
9.2. Top Market Strategies
9.3. Company Profiles
9.3.1. Alphabet Inc
9.3.1.1. Key Information
9.3.1.2. Overview
9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
9.3.1.4. Product Summary
9.3.1.5. Market Strategies
9.3.2. Qualcomm Incorporated
9.3.3. Xilinx, Inc.
9.3.4. Bitmain Technologies Ltd.
9.3.5. Advanced Micro Devices, Inc.
9.3.6. Intel Corporation
9.3.7. NVIDIA Corporation
9.3.8. Baidu, Inc.
9.3.9. Amazon.com, Inc.
9.3.10. Samsung Electronics Co. Ltd.
Chapter 10. Research Process
10.1. Research Process
10.1.1. Data Mining
10.1.2. Analysis
10.1.3. Market Estimation
10.1.4. Validation
10.1.5. Publishing
10.2. Research Attributes

 

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野(ディープラーニング)の最新刊レポート

Bizwit Research & Consulting LLP社の電子機器分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD(deep learning)の最新刊レポート


よくあるご質問


Bizwit Research & Consulting LLP社はどのような調査会社ですか?


Bizwit Research & Consulting (Bizwit Research & Consulting LLP)は世界の多様なマクロおよびマイクロ経済の動向を継続的に調査しています。 ... もっと見る


調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?


在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-4日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。


注文の手続きはどのようになっていますか?


1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。


お支払方法の方法はどのようになっていますか?


納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書(必要に応じて納品書も)を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ(通常は円払い)の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。


データリソース社はどのような会社ですか?


当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。



詳細検索

このレポートへのお問合せ

03-3582-2531

電話お問合せもお気軽に

 

2024/12/19 10:26

155.94 円

162.31 円

199.02 円

ページTOPに戻る