AIトレーニングチップの世界市場 - 2023-2030

Global AI Training Chip Market - 2023-2030

概要世界のAIトレーニングチップ市場は、2022年に153億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率29.2%で成長し、2030年には1,327億米ドルに達すると予測される。世界のAIトレーニングチップ... もっと見る

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出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
DataM Intelligence データMインテリジェンス	2023年11月17日	US$4,350 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報・注文方法はこちら	201	英語

サマリー

概要
世界のAIトレーニングチップ市場は、2022年に153億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率29.2%で成長し、2030年には1,327億米ドルに達すると予測される。
世界のAIトレーニングチップ市場は、幅広い産業でAIを活用したアプリケーションやサービスの需要が高まっていることから急成長している。AIチップは、AIモデルの訓練と推論を加速するように設計された特殊な集積回路である。通常、データセンターやその他の高性能コンピューティング環境で使用される。
AIトレーニングチップ市場は、幅広い産業や用途で有用性を発揮する。物体の検出、センサーデータの組み合わせ、自律走行車の分野での判断などの業務を推進し、安全性を高め、自動運転機能を実現する。AIチップはヘルスケアにおいて、医療写真の評価やX線、MRI、CTスキャンからの診断の補助に役立っている。AIチップは、音声認識や言語翻訳といった言語関連のAIタスクを提供し、バーチャルアシスタントや即時言語翻訳ツールの進歩につながる。
CPUチップタイプが最も高い市場シェアを占めている。同様に、アジア太平洋地域はAIトレーニングチップ市場を支配しており、55%を超える最大の市場シェアを獲得している。同地域はAIトレーニングチップの開発と製造の主要拠点となっている。中国がアジア太平洋地域のAIトレーニングチップ市場全体の60％以上の最大シェアを占め、日本、韓国がこれに続く。
ダイナミクス
深層学習アルゴリズムの人気の高まり
ディープラーニングアルゴリズムは、人工ニューラルネットワークを使用してデータから学習する機械学習アルゴリズムの一種である。画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまな用途で利用されている。ディープラーニング・アルゴリズムは非常に計算量が多いため、学習には多くの処理能力が必要となる。そこで、AIトレーニングチップの出番となる。AIトレーニング・チップは、ディープラーニング・アルゴリズムのトレーニングを加速するために特別に設計されている。通常、多数のコアと高性能メモリを搭載しており、大量のデータを迅速かつ効率的に処理できる。
ディープラーニングアルゴリズムの人気の高まりが、AIトレーニングチップの需要を牽引している。市場の成長は、さまざまな業界でディープラーニング技術が採用されるようになり、より強力で効率的な新しいAIトレーニングチップが開発されることによってもたらされる。ディープラーニング技術を採用する企業や組織が増えるにつれ、AIトレーニングチップの需要は今後も伸び続けると予想される。
幅広い業界におけるAI搭載アプリケーションの需要増加
AIを活用したアプリケーションは、ヘルスケア、製造、自動車、小売、金融など、さまざまな業界で利用されている。ヘルスケア分野では、新薬の開発、病気の診断、個人に合わせた治療計画の提供にAIが活用されている。さらに自動車分野では、自動運転車の開発、交通管理の改善、パーソナライズされた運転体験の提供などにAIが活用されている。
AIを活用したアプリケーションの開発と展開には、多くのコンピューティング・パワーが必要となる。そこで登場するのがAIトレーニング・チップだ。AIトレーニング・チップは、AIモデルのトレーニングを加速するために特別に設計されている。通常、多数のコアと高性能メモリを搭載しており、大量のデータを迅速かつ効率的に処理できる。AI技術を採用する企業や組織が増えるにつれ、AIトレーニングチップの需要は今後も伸び続けると予想される。
熟練労働者の不足
AIトレーニングチップの開発と展開には、熟練した労働力が必要である。しかし、半導体業界では熟練労働者が不足している。これは、半導体産業が高度に専門化された分野であり、多くの訓練と経験を必要とするためである。
熟練労働者の不足は、様々な形でAIトレーニングチップ市場の成長を抑制している。第一に、企業が新しいAIアプリケーションを開発・展開することが難しくなっている。第二に、AIアプリケーションの開発・導入コストが増大している。第三に、AIトレーニングチップ市場の技術革新のペースを遅らせている。
多くの国々は、熟練労働者の不足に対処するため、外国人人材の誘致を模索している。それは、魅力的なビザや移民政策を提供したり、財政的なインセンティブを提供したりすることで可能だ。熟練労働者の不足に対処することで、AIトレーニングチップ市場は成長を続け、新しいAIアプリケーションの開発をサポートすることができる。
セグメント分析
世界のAIトレーニングチップ市場は、ハードウェア、チップタイプ、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。
安価で入手しやすく、ソフトウェア開発者に支持されている
CPUは、さまざまなタスクを実行するように設計された汎用プロセッサである。しかし、AIアプリケーション向けに特別に設計されたものではない。にもかかわらず、CPUは比較的安価で入手しやすいため、AIトレーニング用として人気が高まっている。また、ソフトウェア開発者によるサポートも充実している。
CPUは、GPUやASICといった他のタイプのAIトレーニング用チップに比べて比較的安価だ。そのため、予算が限られている企業や組織にとっては良い選択肢となる。CPUは様々なベンダーから容易に入手できる。そのため、企業や組織は必要なチップを簡単に手に入れることができる。CPU上でAIアプリケーションを開発・展開するためのソフトウェア・ツールは多種多様である。そのため、企業や組織はAIトレーニングを簡単に始めることができる。
地理的普及
新興企業の増加と政府の継続的支援
アジア太平洋地域は、世界のAIトレーニングチップ市場で圧倒的な強さを誇っている。同地域には、Intel、NVIDIA、Qualcommなど、AIトレーニング・チップ市場の大手企業が進出している。アジア太平洋地域はAI技術導入の主要拠点である。この地域には、中国、インド、日本など、世界最大級の経済大国がある。これらの経済圏は、競争力向上のためにAI技術に多額の投資を行っている。
アジア太平洋地域には、AIアプリケーションを開発する新興企業が増えている。新興企業はAIトレーニングチップの需要を牽引している。例えば、メディアテックは台湾の多国籍半導体企業で、さまざまなAIトレーニング用チップを提供している。同社のAIトレーニング用チップは、スマートフォンやタブレットなど、さまざまなアプリケーションで使用されている。この地域には、半導体産業における熟練労働者のプールが多い。そのため、AIトレーニング用チップの開発・製造に適した場所となっている。アジア太平洋地域の政府はAI技術の開発を支援している。アジア太平洋地域は、AIトレーニングチップ市場の成長に有利な環境作りに貢献している。
COVID-19の影響分析
COVID-19パンデミックはAIトレーニングチップ市場に様々な影響を与えた。一方では、企業や組織が作業の自動化や効率化のためにAIを活用するようになったため、パンデミックはAIトレーニングチップの需要増加につながった。その一方で、パンデミックはサプライチェーンに混乱をもたらし、AIトレーニングチップの入手をより困難にしている。
パンデミックによって、企業や組織が作業の自動化や効率化のためにAIに目を向けたため、AIトレーニングチップの需要が高まっている。COVID-19の流行との闘いにおいて重要な、顔認識、接触者追跡、詐欺検出などのタスクをAIで実行できるからだ。パンデミックは、AIトレーニングチップ市場の技術革新を加速させている。チップメーカーは、より強力で効率的な新しいAIトレーニングチップを開発している。企業や組織は、タスクの自動化や効率向上に役立つチップにより多くの対価を支払うことを望んでいるからだ。
ロシア・ウクライナ戦争の影響分析
ロシア・ウクライナ戦争は、AIトレーニングチップ市場に大きな影響を与えている。この戦争により、AIトレーニング用チップのサプライチェーンが寸断されている。このため、AIトレーニング用チップは不足し、価格が上昇している。AIトレーニング用チップの不足は価格上昇につながっている。そのため、企業や組織がAIアプリケーションを開発・展開するためのコストが高くなっている。
加えて、この戦争は世界経済の不確実性を高め、企業や組織に新たなAIプロジェクトへの投資をためらわせている。また、AIトレーニング用チップの需要にも悪影響を及ぼしている。戦争はまた、新しいAIトレーニングチップの開発を遅らせている。これらのチップを開発している企業の多くがロシアとウクライナで事業を展開しているからだ。
企業や組織はサプライヤーと協力し、さらなる混乱に備えた危機管理計画を策定する必要がある。ロシア・ウクライナ戦争は、AIトレーニングチップ市場にとって大きな課題である。しかし、戦争の影響を軽減するための措置を講じることで、企業や組織はAIアプリケーションの開発と展開を継続することができる。
ハードウェア別
プロセッサー
メモリー
ネットワーク
その他
チップタイプ別
GPU
CPU
ASIC
FPGA
その他
テクノロジー別
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
アプリケーション別
自然言語処理
ロボティクス
コンピュータビジョン
ネットワークセキュリティ
その他
エンドユーザー別
BFSI
ヘルスケア
自動車・運輸
IT・通信
その他
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
その他のヨーロッパ
南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
その他の南米
アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
主な展開
2023年7月2日、テスラは無人運転車の訓練用スーパーコンピュータ「Dojo」の生産を開始。テスラが設計したチップとインフラ全体、およびテスラ車両からのビデオデータを使用し、テスラの自律走行用マシンビジョン技術をサポートするために重要なニューラルネットワークをトレーニングする。
2023年5月28日、エヌビディアは、生成AI言語アプリケーション、レコメンダーシステム、データ分析ワークロード向けの巨大な次世代モデルの開発を可能にするために開発された、NVIDIA GH200 Grace Hopper SuperchipsとNVIDIA NVLink Switch Systemを搭載したNVIDIA DGXスーパーコンピュータという、新しいクラスの大メモリAIスーパーコンピュータを発表した。
2023年8月30日、グーグルは人工知能を搭載したツールを企業顧客向けに月額30米ドルで提供。グーグルの新ツールには「Duet AI in Workspace」が含まれ、Docsでの文書作成、Gmailでの電子メールの下書き、Slidesでのカスタムビジュアルの生成など、同社のアプリ全体で顧客を支援する。
競争状況
同市場の主なグローバルプレイヤーには、Tesla, Inc.、NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Graphcore Limited、Google Corporation、Qualcomm Technologies, Inc.、Shanghai Enflame Technology Co Ltd.、Kunlun Core (Beijing) Technology Co., Ltd.、T-Head (Hangzhou) Semiconductor Co., Ltd.、MetaX Integrated Circuits (Shanghai) Co., Ltd.などがいる。
レポートを購入する理由
ハードウェア、チップタイプ、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界のAIトレーニングチップ市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。
トレンドと共同開発の分析による商機の特定
AIトレーニングチップ市場レベルの全セグメントを網羅した多数のデータを収録したエクセルデータシート。
徹底的な定性インタビューと綿密な調査による包括的な分析結果をまとめたPDFレポート。
全主要企業の主要製品からなる製品マッピングをエクセルで提供。
世界のAIトレーニングチップ市場レポートは約77表、85図、201ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 研究専門家
- 新興企業

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1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Hardware
3.2. Snippet by Chip Type
3.3. Snippet by Technology
3.4. Snippet by Application
3.5. Snippet by End-User
3.6. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Growing Popularity of Deep Learning Algorithms
4.1.1.2. Increasing Demand for AI-powered Applications in a Wide Range of Industries
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Shortage of Skilled Labor Workforce
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Hardware
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Hardware
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Hardware
7.2. Processor*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Memory
7.4. Network
7.5. Others
8. By Chip Type
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Chip Type
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Chip Type
8.2. GPU*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. CPU
8.4. ASIC
8.5. FPGA
8.6. Others
9. By Technology
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
9.2. System on Chip*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. System in Package
9.4. Multi-chip Module
9.5. Others
10. By Application
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
10.2. Natural Language Processing*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Robotics
10.4. Computer Vision
10.5. Network Security
10.6. Others
11. By End-User
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
11.2. BFSI*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Healthcare
11.4. Automotive and Transportation
11.5. IT and Telecommunications
11.6. Others
12. By Region
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
12.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
12.2. North America
12.2.1. Introduction
12.2.2. Key Region-Specific Dynamics
12.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Hardware
12.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Chip Type
12.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.2.8.1. U.S.
12.2.8.2. Canada
12.2.8.3. Mexico
12.3. Europe
12.3.1. Introduction
12.3.2. Key Region-Specific Dynamics
12.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Hardware
12.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Chip Type
12.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.3.8.1. Germany
12.3.8.2. UK
12.3.8.3. France
12.3.8.4. Italy
12.3.8.5. Russia
12.3.8.6. Rest of Europe
12.4. South America
12.4.1. Introduction
12.4.2. Key Region-Specific Dynamics
12.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Hardware
12.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Chip Type
12.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.4.8.1. Brazil
12.4.8.2. Argentina
12.4.8.3. Rest of South America
12.5. Asia-Pacific
12.5.1. Introduction
12.5.2. Key Region-Specific Dynamics
12.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Hardware
12.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Chip Type
12.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.5.8.1. China
12.5.8.2. India
12.5.8.3. Japan
12.5.8.4. Australia
12.5.8.5. Rest of Asia-Pacific
12.6. Middle East and Africa
12.6.1. Introduction
12.6.2. Key Region-Specific Dynamics
12.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Hardware
12.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Chip Type
12.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
13. Competitive Landscape
13.1. Competitive Scenario
13.2. Market Positioning/Share Analysis
13.3. Mergers and Acquisitions Analysis
14. Company Profiles
14.1. Tesla, Inc.*
14.1.1. Company Overview
14.1.2. Product Portfolio and Description
14.1.3. Financial Overview
14.1.4. Key Developments
14.2. NVIDIA Corporation
14.3. Intel Corporation
14.4. Graphcore Limited
14.5. Google Corporation
14.6. Qualcomm Technologies, Inc.
14.7. Shanghai Enflame Technology Co Ltd
14.8. Kunlun Core (Beijing) Technology Co., Ltd.
14.9. T-Head (Hangzhou) Semiconductor Co., Ltd.
14.10. MetaX Integrated Circuits (Shanghai) Co., Ltd.
LIST NOT EXHAUSTIVE
15. Appendix
15.1. About Us and Services
15.2. Contact Us

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Table of Contents

Summary

Overview
Global AI Training Chip Market reached US$ 15.3 billion in 2022 and is expected to reach US$ 132.7 billion by 2030, growing with a CAGR of 29.2% during the forecast period 2023-2030.
The global AI training chip market is growing rapidly due to the increasing demand for AI-powered applications and services across a wide range of industries. AI chips are specialized integrated circuits that are designed to accelerate the training and inference of AI models. It is typically used in data centers and other high-performance computing environments.
The AI training chip market provides usefulness in a wide range of industries and applications. It drives duties like as detecting objects, combining sensor data and making judgments in the area of autonomous vehicles, hence enhancing safety and enabling self-driving capabilities. AI chips are useful in healthcare for evaluating medical pictures and aiding diagnosis from X-rays, MRIs and CT scans. AI chips provide language-related AI tasks such as speech recognition and language translation, leading to advancements in virtual assistants and instantaneous language translation tools.
The CPU chip type accounts for the highest market share. Similarly, the Asia-Pacific dominates the AI training chip market, capturing the largest market share of over 55%. The region has been a major hub for the development and manufacturing of AI training chips. China accounted for the largest share of over 60% of the total AI training chip market in Asia-Pacific, followed by Japan and South Korea.
Dynamics
Growing popularity of deep learning algorithms
Deep learning algorithms are a type of machine learning algorithm that uses artificial neural networks to learn from data. It is used in a wide variety of applications, such as image recognition, natural language processing and speech recognition. Deep learning algorithms are very computationally intensive, which means that they require a lot of processing power to train. The is where AI training chips come in. AI training chips are specifically designed to accelerate the training of deep learning algorithms. It is typically equipped with a large number of cores and high-performance memory, which allows them to process large amounts of data quickly and efficiently.
The growing popularity of deep learning algorithms is driving the demand for AI training chips. The growth of the market will be driven by the increasing adoption of deep learning technologies in various industries and the development of new AI training chips that are more powerful and efficient. As more and more businesses and organizations adopt deep learning technologies, the demand for AI training chips is expected to continue to grow.
Increasing demand for AI-powered applications in a wide range of industries
AI-powered applications are being used in a variety of industries, including healthcare, manufacturing, automotive, retail and finance. In the healthcare sector, AI is being used to develop new drugs, diagnose diseases and provide personalized treatment plans. Furthermore, in the automotive sector, AI is being used to develop self-driving cars, improve traffic management and personalized driving experiences.
The development and deployment of AI-powered applications require a lot of computing power. The is where AI training chips come in. AI training chips are specifically designed to accelerate the training of AI models. It is typically equipped with a large number of cores and high-performance memory, which allows them to process large amounts of data quickly and efficiently. As more and more businesses and organizations adopt AI technologies, the demand for AI training chips is expected to continue to grow.
Shortage of skilled labor workforce
The development and deployment of AI training chips require a skilled workforce. However, there is a shortage of skilled workers in the semiconductor industry. The is due to the fact that the semiconductor industry is a highly specialized field and requires a lot of training and experience.
The shortage of skilled labor is restraining the growth of the AI training chip market in a number of ways. First, it is making it more difficult for companies to develop and deploy new AI applications. Second, it is increasing the cost of developing and deploying AI applications. Third, it is slowing down the pace of innovation in the AI training chip market.
Many countries are looking to attract foreign talent to help address the shortage of skilled workers. It can be done by offering attractive visa and immigration policies, as well as by providing financial incentives. By addressing the shortage of skilled labor, the AI training chip market can continue to grow and support the development of new AI applications.
Segment Analysis
The global AI training chip market is segmented based on hardware, chip type, technology, application, end-user and region.
Inexpensive, Easy to find and well-supported by Software Developers
CPUs are general-purpose processors that are designed to perform a variety of tasks. However, they are not specifically designed for AI applications. Despite this, CPUs are becoming increasingly popular for AI training because they are relatively inexpensive and easy to find. It is also well-supported by software developers.
CPUs are relatively inexpensive compared to other types of AI training chips, such as GPUs and ASICs. The makes them a good option for businesses and organizations that are on a budget. It is readily available from a variety of vendors. The makes it easy for businesses and organizations to get their hands on the chips they need. There are a wide variety of software tools available for developing and deploying AI applications on CPUs. The makes it easy for businesses and organizations to get started with AI training.
Geographical Penetration
Growing number of startups and continuous government support
Asia-Pacific has been a dominant force in the global AI training chip market. The region is home to some of the leading players in the AI training chip market, such as Intel, NVIDIA and Qualcomm. Asia-Pacific is a major hub for the adoption of AI technologies. The region is home to some of the world's largest economies, such as China, India and Japan. The economies are investing heavily in AI technologies to improve their competitiveness.
Asia-Pacific is home to a growing number of startups that are developing AI applications. The startups are driving the demand for AI training chips. For example, MediaTek is a Taiwanese multinational semiconductor company that offers a range of AI training chips. The company's AI training chips are used in a variety of applications, including smartphones and tablets. The region has a large pool of skilled labor in the semiconductor industry. The makes it a good place to develop and manufacture AI training chips. Governments in Asia-Pacific are supporting the development of AI technologies. The is helping to create a favorable environment for the growth of the AI training chip market.
COVID-19 Impact Analysis
The COVID-19 pandemic has had a mixed impact on the AI training chip market. On the one hand, the pandemic has led to an increase in demand for AI training chips, as businesses and organizations have turned to AI to automate tasks and improve efficiency. On the other hand, the pandemic has also caused disruptions to the supply chain, making it more difficult to obtain AI training chips.
The pandemic has led to an increased demand for AI training chips, as businesses and organizations have turned to AI to automate tasks and improve efficiency. The is because AI can be used to perform tasks such as facial recognition, contact tracing and fraud detection, which are all important in the fight against the COVID-19 outbreak. The pandemic has accelerated innovation in the AI training chip market. Chipmakers are developing new AI training chips that are more powerful and efficient. The is because businesses and organizations are willing to pay more for chips that can help them automate tasks and improve efficiency.
Russia-Ukraine War Impact Analysis
The Russia-Ukraine war is having a significant impact on the AI training chip market. The war has disrupted the supply chain for AI training chips, as many of the components used to make these chips are manufactured in Russia and Ukraine. The has led to shortages and price increases for AI training chips. The shortages of AI training chips have led to price increases. The is making it more expensive for businesses and organizations to develop and deploy AI applications.
In addition, the war has increased uncertainty in the global economy, which is making businesses and organizations hesitant to invest in new AI projects. The is also having a negative impact on the demand for AI training chips. The war is also delaying the development of new AI training chips. The is because many of the companies that are developing these chips have operations in Russia and Ukraine.
Businesses and organizations should work with their suppliers to develop contingency plans in case of further disruptions. The Russia-Ukraine war is a major challenge for the AI training chip market. However, by taking steps to mitigate the impact of the war, businesses and organizations can continue to develop and deploy AI applications.
By Hardware
● Processor
● Memory
● Network
● Others
By Chip Type
● GPU
● CPU
● ASIC
● FPGA
● Others
By Technology
● System on Chip
● System in Package
● Multi-chip Module
● Others
By Application
● Natural Language Processing
● Robotics
● Computer Vision
● Network Security
● Others
By End-User
● BFSI
● Healthcare
● Automotive and Transportation
● IT and Telecommunications
● Others
By Region
● North America
o U.S.
o Canada
o Mexico
● Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Russia
o Rest of Europe
● South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
● Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
● Middle East and Africa
Key Developments
● On July 2o, 2023, Tesla starts production of Dojo supercomputer to train driverless cars. It uses Tesla-designed chips and the entire infrastructure, as well as video data from the Tesla fleet, to train the neural network that is critical to supporting Tesla's machine vision technology for autonomous driving.
● On May 28, 2023, NVIDIA announced a new class of large-memory AI supercomputer — an NVIDIA DGX supercomputer powered by NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips and the NVIDIA NVLink Switch System — created to enable the development of giant, next-generation models for generative AI language applications, recommender systems and data analytics workloads.
● On August 30, 2023, Google made its artificial intelligence-powered tools available to enterprise customers at a monthly price of US$30 per user. Google's new tools include "Duet AI in Workspace", which will assist customers across its apps with writing in Docs, drafting emails in Gmail and generating custom visuals in Slides, among others.
Competitive Landscape
The major global players in the market include Tesla, Inc., NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Graphcore Limited, Google Corporation, Qualcomm Technologies, Inc., Shanghai Enflame Technology Co Ltd, Kunlun Core (Beijing) Technology Co., Ltd., T-Head (Hangzhou) Semiconductor Co., Ltd. and MetaX Integrated Circuits (Shanghai) Co., Ltd.
Why Purchase the Report?
● To visualize the global AI training chip market segmentation based on hardware, chip type, technology, application, end-user and region, as well as understand key commercial assets and players.
● Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
● Excel data sheet with numerous data points of AI training chip market-level with all segments.
● PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
● Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global AI training chip market report would provide approximately 77 tables, 85 figures and 201 Pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies

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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。

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よくあるご質問

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