AIチップ市場：提供製品別（GPU、CPU、FPGA、NPU、TPU、Trainium、Inferentia、T-head、Athena ASIC、MTIA、LPU、メモリ（DRAM（HBM、DDR））、ネットワーク（NIC/ネットワークアダプタ、インターコネクト））、機能別（トレーニング、推論）、地域別 2029年までの世界予測

AI Chip Market by Offerings (GPU, CPU, FPGA, NPU, TPU, Trainium, Inferentia, T-head, Athena ASIC, MTIA, LPU, Memory (DRAM (HBM, DDR)), Network (NIC/Network Adapters, Interconnects)), Function (Training, Inference) & Region Global Forecast to 2029

AIチップ市場は、2024年の1,232億米ドルから成長し、2029年には3,115億8,000万米ドルに達すると予測され、2024年から2029年までの年平均成長率は20.4%と予測されている。 AIチップの市場は、機械学習やディープ... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	図表数	言語
MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年8月20日	US$4,950 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	359	306	英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。

サマリー

AIチップ市場は、2024年の1,232億米ドルから成長し、2029年には3,115億8,000万米ドルに達すると予測され、2024年から2029年までの年平均成長率は20.4%と予測されている。
AIチップの市場は、機械学習やディープラーニングアルゴリズムの採用増加により拡大が見込まれている。AIサーバーの出荷台数の増加は、AI機能をサポートするチップの需要を押し上げるだろう。さらに、自律走行車の新たなトレンドが、リアルタイムの意思決定に使用されるAIチップの市場を押し上げると予想される。
"ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）セグメントは予測期間中に高成長が予測される"
ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）セグメントは、2024年から2029年にかけてAIチップ市場で高い成長率を示すと予測されている。この市場成長の背景には、ハイエンドスマートフォンやAI PC、ラップトップの採用が増加し、エッジに専用のAI機能が必要になっていることがある。NPUは、高度なAI画像処理や自然言語処理など、AI主導のタスクを実行するためのニューラルネットワーク処理を高速化するのに役立つ。市場各社は、市場での競争力を維持するため、ハイエンドNPUソリューションの開発に幅広く注力している。例えば、2023年9月、米アップル社はA17 Proチップを搭載したiPhone 15 Proシリーズを発売した。この新しいAIプロセッサーには、毎秒35兆回の演算（TOPS）を実行する能力を持つ16コアの専用ニューラル・エンジンが組み込まれている。このような重要な製品の開発や発売により、予測期間中、市場におけるNPUの採用が拡大すると予想される。
"AIチップ市場の機械学習セグメントは予測期間中に高い市場シェアを目撃する"
AIチップ市場の機械学習セグメントは、予測期間中に高い成長率で成長すると予測されている。AIチップは、学習や推論などの機械学習タスクに最適化されているため、大規模なデータセットを実行して処理し、予測分析を可能にし、リアルタイムの意思決定をサポートする上で重要である。このカテゴリーのAIチップでは、自律システム内での機械学習モデルの柔軟性と拡張性、およびパーソナライズされたレコメンデーションが最大の採用要因となっている。このAIチップは、クラウドサービスやヘルスケアから金融、自動車、小売に至るまで、多くの分野で広く使用されており、各企業は機械学習機能をサポートする強力なAIチップを開発している。例えば、グーグル（米）は2024年5月、第6世代のTPUとしてトリリウムを発表した。このTPUは、機械学習のワークロードを高速化するアクセラレーターを搭載したクラウドプラットフォームに焦点を当てている。TPUを採用した企業は、機械学習のパワーを予測分析、パーソナライゼーション、業務効率化に幅広く活用している。これは、この領域でAIチップへの依存度が高まっていることを表している。企業が洞察力、効率性、顧客体験のためにデータの力を活用しようとしているため、機械学習機能に対する需要が急増している。
「予測期間中、北米がAIチップ市場の主要シェアを占める」 2023年のAIチップ市場で最大の市場シェアを占めたのは北米であった。著名なテクノロジー企業やデータセンター事業者の存在が、北米地域全体のAIチップ市場を牽引している。同地域には、エヌビディア・コーポレーション（米国）、インテル・コーポレーション（米国）、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）（米国）、グーグル（米国）などの企業があり、クラウド・サービス・プロバイダーには、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）（米国）、マイクロソフト・アジュール（米国）、グーグル・クラウド（米国）などがある。例えば、2024年4月、グーグル（米国）は米国全土にデータセンターを拡張するために30億米ドルを投資すると発表した。これらのデータセンターはさらに、世界中にリアルタイム・サービスを提供するためのAIインフラに支えられている。この地域には、データセンターにAIチップを提供するために設立された新興企業も複数あり、SAPEON Inc.（米国）、Tenstorrent（カナダ）、Taalas（カナダ）、Kneron, Inc.（米国）、SambaNova Systems, Inc.（米国）などがある。北米には、高度なAIの研究開発を支える技術インフラが確立されている。この地域には、最先端のAIハードウェアを備えた最新のデータセンターが非常に多い。これらにはGPUやTPUのほか、AI専用チップも含まれる。この地域の大規模データセンターと主要AIチップ開発企業の存在が、AIチップの市場成長を牽引している。
二次調査を通じて収集した様々なセグメントとサブセグメントの市場規模を決定・検証するために、AIチップ市場の主要な業界専門家に広範な一次インタビューを実施した。本レポートの主要参加者の内訳は以下の通りです：
AIチップ市場の主要参入企業のプロファイルの内訳は以下の通りです：
- 企業タイプ別：ティア1：45%、ティア2：32%、ティア3：23
- 役職別Cレベル：30%、ディレクターレベル：45%、その他：25
- 地域別北米：26%、欧州：40%、アジア太平洋地域：22%、ROW：12
本レポートでは、AIチップ市場の主要プレイヤーをそれぞれの市場ランキング分析とともに紹介しています。本レポートに掲載されている主要企業は、NVIDIA Corporation（米国）、Intel Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、Micron Technology, Inc.（米国）、Google（米国）、Samsung（韓国）、SK HYNIX INC.（韓国）、Qualcomm Technologies, Inc.（米国）、Huawei Technologies Co.(中国）、アップル社（米国）、イマジネーション・テクノロジーズ社（英国）、グラフコア社（英国）、セレブラス社（米国）。
これ以外に、Mythic（米国）、Kalray（フランス）、Blaize（米国）、Groq, Inc.（米国）、HAILO TECHNOLOGIES LTD（イスラエル）、GreenWaves Technologies（フランス）、SiMa Technologies, Inc.(米国）、Rain Neuromorphics Inc.（米国）、Tenstorrent（カナダ）、SambaNova Systems, Inc.（米国）、Taalas（カナダ）、SAPEON Inc.（米国）、Rebellions Inc.（韓国）、Rivos Inc、Ltd.（中国）などがある。(Ltd.（中国）などがAIチップ市場の新興企業である。
調査範囲この調査レポートは、AIチップ市場を提供、機能、技術、エンドユーザー、地域に基づいて分類しています。AIチップ市場に関連する主な促進要因、阻害要因、課題、機会を記載し、2029年まで同市場を予測します。これらとは別に、本レポートはAIチップエコシステムに含まれるすべての企業のリーダーシップマッピングと分析でも構成されています。
本レポートを購入する主な利点本レポートは、AIチップ市場全体とサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供することで、本市場の市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業をより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。また、本レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：
- 主な促進要因（データトラフィックの増加と高い計算能力へのニーズ、自律走行車の新たなトレンド、産業用ロボットの採用拡大、AIデータセンターにおける並列コンピューティングへの注目の高まり、機械学習と深層学習アルゴリズムの採用拡大、AIチップの需要を押し上げるAIサーバー出荷の増加）、阻害要因（AIハードウェアの専門家と熟練労働者の不足、消費電力の増加）、機会（AIベースのフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）技術への需要の急増、AIチップ市場の成長に影響を与える課題（AIプラットフォームに関連するデータプライバシーに関する懸念、AIアルゴリズムの信頼性の低さ、効率的なAIシステムを開発するための限られた構造化データの入手可能性、サプライチェーンの混乱）。
- 製品開発/イノベーション：AIチップ市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービス発表に関する詳細な洞察。
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 本レポートでは、様々な地域のAIチップ市場を分析しています。
- 市場の多様化：AIチップ市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報
- 競合評価：AIチップ市場におけるNVIDIA Corporation（米国）、Intel Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、Micron Technology, Inc.（米国）、Google（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、製品提供を詳細に評価。

ページTOPに戻る

1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 29
1.3.1 対象市場と地域範囲 29
1.3.2 対象範囲と除外項目 30
1.3.3 考慮した年数 30
1.4 考慮した通貨 31
1.5 単位
1.6 制限事項 31
1.7 利害関係者 31
1.8 変更点のまとめ 32
2 調査方法 34
2.1 調査データ 34
2.1.1 二次調査と一次調査 36
2.1.2 二次データ 36
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト 37
2.1.2.2 二次資料からの主要データ 37
2.1.3 一次データ 37
2.1.3.1 一次インタビュー参加者リスト 38
2.1.3.2 プライマリーの内訳 38
2.1.3.3 一次資料からの主要データ 39
2.1.3.4 主要業界インサイト 40
2.2 市場規模の推定方法 41
2.2.1 ボトムアップアプローチ 43
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
(需要側） 43
2.2.2 トップダウンアプローチ 44
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推計の考え方
(供給側） 44
2.3 データの三角測量 45
2.4 リサーチの前提 46
2.5 リスク分析 47
2.6 調査の限界 47
3 エグゼクティブ・サマリー 48

4 プレミアムインサイト 54
4.1 AIチップ市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 54
4.2 AI チップ市場、コンピュート別 54
4.3 AIチップ市場、メモリ別 55
4.4 AIチップ市場：ネットワーク別 55
4.5 AIチップ市場：技術・機能別 56
4.6 AIチップ市場：エンドユーザー別 56
4.7 AIチップ市場：地域別 57
4.8 AIチップ市場：国別 57
5 市場の概要
5.1 導入 58
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因 59
5.2.1.1 大規模データ処理とリアルタイム分析のニーズの高まり 59
5.2.1.2 自律走行車の普及 60
5.2.1.3 AIサーバーにおけるGPUとASICの使用急増 60
5.2.1.4 機械学習と深層学習技術の絶え間ない進歩
学習技術 61
5.2.1.5 AIサーバーの普及拡大 61
5.2.2 阻害要因 62
5.2.2.1 技術的ノウハウを持つ熟練労働者の不足 62
5.2.2.2 AIチップの計算ワークロードと消費電力 63
5.2.2.3 AIアルゴリズムの信頼性の低さ 64
5.2.3 機会 65
5.2.3.1 AIベースのFPGAチップに対する需要の高まり 65
5.2.3.2 AI対応防衛システムを展開する政府の取り組み 66
5.2.3.3 AIを活用した診断・治療の増加傾向 66
5.2.3.4 クラウドサービスプロバイダーによるAI対応データセンターへの投資の増加 67
クラウドサービスプロバイダー 67
5.2.3.5 AIベースのASIC技術の採用増加 67
5.2.4 課題 68
5.2.4.1 AIプラットフォームに関連するデータプライバシーへの懸念 68
5.2.4.2 効率的なAIシステムを開発するための限られた構造化データの入手可能性 69
5.2.4.3 サプライチェーンの混乱 69
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 70
5.4 価格分析 71
5.4.1 主要企業の平均販売価格動向（コンピュート別） 71
5.4.2 平均販売価格動向（地域別） 72
5.5 バリューチェーン分析 74
5.6 エコシステム分析
5.7 投資と資金調達のシナリオ 80
5.8 技術分析 81
5.8.1 主要技術 81
5.8.1.1 広帯域メモリー（HBM） 81
5.8.1.2 GenAI ワークロード 82
5.8.2 補完的技術 82
5.8.2.1 データセンターの電力管理と冷却システム 82
5.8.2.2 高速相互接続 82
5.8.3 隣接技術 83
5.8.3.1 AI開発フレームワーク 83
5.8.3.2 量子AI 83
5.9 サーバーのコスト構造／部品表 83
5.9.1 CPUサーバー
5.9.2 CPUサーバー 85
5.10 AIサーバーの普及と成長 87
5.11 クラウドサービスプロバイダー（CSP）によるデータセンターの今後の展開 88
5.12 クラウドサービスプロバイダーの設備投資 88
5.13 クラウドサービスプロバイダーによるサーバー調達（2020～2029年） 90
5.14 プロセッサーのベンチマーク 91
5.14.1 Gpuベンチマーク 91
5.14.2 CPUベンチマーク 91
5.15 特許分析 92
5.16 貿易分析 98
5.16.1 輸入シナリオ（HSコード854231） 98
5.16.2 輸出シナリオ（HSコード854231） 100
5.17 主要会議とイベント（2024-2025年） 101
5.18 ケーススタディ分析 103
5.18.1 CDWがamd epycソリューションを統合してエネルギー効率とスペースの最適利用を確保 103
5.18.2 AIワークロードにおけるクラウド・ソリューションのパフォーマンス最適化のためにamd epycプロセッサを活用したOVH SAS 103
5.18.3 インテルのXeonスケーラブル・プロセッサがテンセント・クラウドのXiaoweiインテリジェント・スピーチ・ビデオ・サービス・アクセス・プラットフォームに採用 104
5.18.4 AIC、ウェスタンデジタル社のSSDテストと検証の効率化をAMDプロセッサーで支援 104
5.19 規制の現状 105
5.19.1 規制機関、政府機関、その他の団体
その他の組織 105
5.19.2 規格 109
5.20 ポーターの5つの力分析 112
5.20.1 新規参入の脅威 113
5.20.2 代替品の脅威 114
5.20.3 供給者の交渉力 114

5.20.4 買い手の交渉力 114
5.20.5 競争の激しさ 115
5.21 主要ステークホルダーと購買基準 115
5.21.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 115
5.21.2 購入基準 116
6 AIチップ市場（コンピュート別） 117
6.1 はじめに 118
6.2 GPU 121
6.2.1 AIワークロードを処理し、膨大なデータ量を処理する能力
が採用を後押し 121
6.3 CPU 122
6.3.1 多用途で汎用的なAI処理への需要の高まりが市場成長を促進する 122
市場の成長を後押しするAI処理能力 122
6.4 FPGA 123
6.4.1 柔軟性とカスタマイズへのニーズの高まりが
需要に拍車がかかる 123
6.5 NPU 124
6.5.1 ハイエンドスマートフォン需要の高まりが
セグメント成長を牽引 124
6.6 TPU 125
6.6.1 AI研究・アプリケーション開発における高速処理ニーズが需要を押し上げる 125
6.7 道場とFSD 126
6.7.1 自律走行車における高性能でエネルギー効率に優れたAI処理の需要が加速し、普及を促進 126
6.8 Trainium & Inferentia 127
6.8.1 複雑なAI・ディープラーニングモデルの学習能力
採用が進む 127
6.9 アテナASIC 128
6.9.1 複雑なNLPや言語ベースのAIタスクを処理するニーズの高まりが市場成長を加速 128
6.10 T-HEAD 128
6.10.1 中国のデータセンターでカスタマイズされた高性能AIチップの需要が高まり、市場成長を促す 128
6.11 MTIA 129
6.11.1 AR、VR、メタバースへのメタの進出が市場成長を促進する 129
市場成長を促進する 129
6.12 LPU 129
6.12.1 複雑なNLPや言語ベースのAIタスクを処理する必要性の高まりが市場成長を加速する
市場成長を加速 129
6.13 その他のasic 130

7 AIチップ市場：メモリー別 131
7.1 導入 132
7.2 DDR 134
7.2.1 データセンターでAI対応CPUの採用が増加。
市場成長を支える 134
7.3 HBM 135
7.3.1 データ集約的なAIタスクにおける高スループットへのニーズの高まりが市場成長を促進する 135
8 AIチップ市場（ネットワーク別） 136
8.1 導入 137
8.2 NIC/ネットワーク・アダプター 139
8.2.1 インフィニバンド 141
8.2.1.1 HPCとAIモデルの利用が増加し、待ち時間を最小化しスループットを最大化することで、セグメントの成長を後押し 141
8.2.2 イーサネット 141
8.2.2.1 スケーラブルでコスト効率に優れたネットワーキング・ソリューションへの需要の高まりが成長を促進 141
8.3 相互接続 141
8.3.1 広帯域データパスを必要とするAIモデルの複雑化が需要を促進 141
9 AIチップ市場：技術別 143
9.1 導入 144
9.2 ジェネレーティブAI 145
9.2.1 ルールベース・モデル 146
9.2.1.1 金融分野での不正検知ニーズの高まりが市場を後押し 146
9.2.2 統計モデル 147
9.2.2.1 複雑なデータ構造から正確な予測を行うことが求められ、セグメントの成長を後押し 147
9.2.3 ディープラーニング 148
9.2.3.1 AI技術を進化させる能力が需要を押し上げる 148
9.2.4 生成的敵対ネットワーク（GAN） 149
9.149 2.4.1 大規模データへの対応が急務となりセグメント成長を促進 149
9.2.5 オートエンコーダー 149
9.2.5.1 データセンターの最適なストレージスペースを確保するためにデータを圧縮・再構築する能力が需要を喚起する 149
9.2.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 150
9.2.6.1 臨場感のある高画質画像・映像への需要急増が市場成長を加速 150
9.2.7 トランスモデル 151
9.2.7.1 画像合成やキャプション用途での利用拡大がセグメント成長を促進する 151

9.3 機械学習 152
9.3.1 画像認識や音声認識、予測分析での利用が増加し、市場成長に寄与する 152
9.4 自然言語処理 152
9.4.1 リアルタイムアプリケーションへのニーズの高まりが
市場成長を支える 152
9.5 コンピュータビジョン 153
9.5.1 高度な処理能力へのニーズの高まりが需要を押し上げる
需要が高まる 153
10 AIチップ市場（機能別） 154
10.1 はじめに 155
10.2 トレーニング 157
10.2.1 大規模データセットの処理と並列計算のニーズが急増。
並列計算のニーズが高まっている。
10.3 推論
10.3.1 様々な産業への展開が需要を押し上げる 158
11 AI チップ市場（エンドユーザー別） 159
11.1 はじめに 160
11.2 消費者 161
11.2.1 AI対応パーソナル・デバイスの普及拡大が市場を押し上げる 161
が市場を牽引する 161
11.3 データセンター 162
11.3.1 クラウド・サービス・プロバイダー 163
11.3.1.1 AIワークロードの急増とクラウド導入が市場成長を刺激する 163
11.3.2 企業 164
11.3.2.1 NLP、画像認識、予測分析の利用拡大が成長機会を生む 164
11.3.2.2 ヘルスケア 165
11.3.2.2.1 コンピューター支援による創薬開発におけるAIの統合が市場成長を促進 165
11.3.2.3 BFSI 166
11.3.2.3.1 金融機関における不正検知ニーズの急増が需要を押し上げる 166
11.3.2.4 自動車 167
11.3.2.4.1 安全で充実した運転体験への関心の高まりが需要を後押し 167
11.3.2.5 小売・eコマース 169
11.3.2.5.1 顧客サービスの向上を目的としたチャットボットやバーチャルアシスタントの利用が増加し、市場を牽引 169
11.3.2.6 メディア＆エンターテイメント 170
11.3.2.6.1 視聴者の嗜好、エンゲージメントパターン、人口統計情報のリアルタイム分析による
市場が成長する 170
11.3.2.7 その他 171
11.4 政府機関 172
11.4.1 ルーチン・タスクの自動化とリアルタイムの実用的な洞察の抽出が市場の成長を支える 172
12 AIチップ市場（地域別） 174
12.1 はじめに
12.2 北米 176
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 176
12.2.2 米国 181
12.2.2.1 政府主導の半導体製造促進策が市場を牽引 181
12.2.3 カナダ 181
12.2.3.1 AIの商業化重視の高まりが需要を喚起する 181
12.2.4 メキシコ 182
12.2.4.1 デジタルプラットフォームとクラウドベースのソリューションへのシフトが需要を加速する 182
12.3 欧州 183
12.3.1 欧州のマクロ経済見通し 183
12.3.2 英国 188
12.3.2.1 データセンター・インフラへの投資拡大が需要を押し上げる 188
12.3.3 ドイツ 189
12.3.3.1 堅固な産業基盤が有利な成長機会をもたらす 189
な成長機会を提供する。
12.3.4 フランス 189
12.3.4.1 AI新興企業の増加が需要を加速 189
12.3.5 イタリア 190
12.3.5.1 自動車・医療分野でのデジタル化導入の増加が市場を牽引 190
12.3.6 スペイン 191
12.3.6.1 AIメーカー間の共同研究や提携の増加が需要を促進 191
12.3.7 その他の欧州 191
12.4 アジア太平洋地域 192
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 192
12.4.2 中国 197
12.4.2.1 研究費の急増と支援的規制政策の実施が市場成長を促進する 197
12.4.3 日本 198
12.4.3.1 ロボットシステムを進化させるAIチップの採用が増加し、有利な成長機会をもたらす 198
12.4.4 インド 198
12.4.4.1 AIインフラを強化する政府主導の取り組みが市場成長を促進する 198
市場成長を促進する 198
12.4.5 韓国 199
12.4.5.1 活発な半導体産業が市場成長を牽引する 199
12.4.6 その他のアジア太平洋地域 199
12.5 ROW 200
12.5.1 ROWのマクロ経済見通し 200
12.5.2 中東 204
12.5.2.1 デジタルトランスフォーメーションと技術革新を重視する動きが市場成長を牽引 204
12.5.2.2 GCC諸国 205
12.5.2.3 その他の中東地域 205
12.5.3 アフリカ 206
12.5.3.1 インターネット普及率とモバイル契約数の増加が有利な成長機会をもたらす 206
12.5.4 南米 206
12.5.4.1 膨大なデータの保存ニーズの高まりが需要を押し上げる 206
13 競争環境 207
13.1 はじめに 207
13.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2019～2024年） 207
13.3 収益分析（2021～2023年） 209
13.4 市場シェア分析（2023年） 210
13.5 企業評価と財務指標 214
13.6 ブランド／製品の比較 215
13.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 216
13.7.1 スター企業 216
13.7.2 新興リーダー 216
13.7.3 浸透型プレーヤー 216
13.7.4 参加企業 216
13.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 218
13.7.5.1 カンパニーフットプリント 218
13.7.5.2 コンピュート・フットプリント 219
13.7.5.3 メモリフットプリント 220
13.7.5.4 ネットワークフットプリント 221
13.7.5.5 テクノロジーフットプリント 222
13.7.5.6 ファンクションフットプリント 223
13.7.5.7 エンドユーザーフットプリント 224
13.7.5.8 地域別フットプリント 225
13.8 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 226
13.8.1 進歩的企業 226
13.8.2 反応する企業 226
13.8.3 ダイナミックな企業 226
13.8.4 スタートアップ・ブロック 226
13.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 228
13.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 228
13.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 229
13.9 競争シナリオ 230
13.9.1 製品上市 230
13.9.2 取引 243
14 企業プロファイル 256
14.1 主要企業 256
14.1.1 エヌビディア・コーポレーション 256
14.1.1.1 事業概要 256
14.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 257
14.1.1.3 最近の動向 259
14.1.1.3.1 製品の発売 259
14.1.1.3.2 取引 261
14.1.1.4 MnMの見解 262
14.1.1.4.1 主要な強み 262
14.1.1.4.2 戦略的選択 262
14.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 262
14.1.2 アドバンスト・マイクロ・デバイス263
14.1.2.1 事業概要 263
14.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 264
14.1.2.3 最近の動向 266
14.1.2.3.1 製品上市 266
14.1.2.3.2 取引 267
14.1.2.4 MnMの見解 268
14.1.2.4.1 主要な強み 268
14.1.2.4.2 戦略的選択 268
14.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 269
14.1.3 インテルコーポレーション 270
14.1.3.1 事業概要 270
14.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 271
14.1.3.3 最近の動向 275
14.1.3.3.1 製品の発売 275
14.1.3.3.2 取引 277
14.1.3.3.3 その他の動向 278
14.1.3.4 MnMの見解 278
14.1.3.4.1 主要な強み 278
14.1.3.4.2 戦略的選択 279
14.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 279
14.1.4 SKハイニックス280
14.1.4.1 事業概要 280
14.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 281
14.1.4.3 最近の動向 282
14.1.4.3.1 製品の発売 282
14.1.4.3.2 取引 283
14.1.4.3.3 その他の動向 283
14.1.4.4 MnMの見解 284
14.1.4.4.1 主要な強み 284
14.1.4.4.2 戦略的選択 284
14.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 284
14.1.5 サムスン
14.1.5.1 事業概要 285
14.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 286
14.1.5.3 最近の動向 289
14.1.5.3.1 製品の発売 289
14.1.5.3.2 取引 291
14.1.5.4 MnMの見解 292
14.1.5.4.1 主要な強み 292
14.1.5.4.2 戦略的選択 292
14.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 292
14.1.6 ミクロン・テクノロジー293
14.1.6.1 事業概要 293
14.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 294
14.1.6.3 最近の動向 296
14.1.6.3.1 製品上市 296
14.1.6.3.2 取引 297
14.1.7 アップル298
14.1.7.1 事業概要 298
14.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 299
14.1.7.3 最近の動向 301
14.1.7.3.1 製品の発売 301
14.1.7.3.2 取引 302
14.1.8 クアルコム・テクノロジーズ303
14.1.8.1 事業概要 303
14.1.8.2 提供する製品/ソリューション/サービス 304
14.1.8.3 最近の動向 307
14.1.8.3.1 製品の発売 307
14.1.8.3.2 取引 308
14.1.9 ファーウェイ・テクノロジー（株311
14.1.9.1 事業概要 311
14.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 312
14.1.9.3 最近の動向 313
14.1.9.3.1 製品発表 313
14.1.9.3.2 取引 314

14.1.10 グーグル 315
14.1.10.1 事業概要 315
14.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 316
14.1.10.3 最近の動向 317
14.1.10.3.1 製品の発売 317
14.1.10.3.2 取引 318
14.1.11 アマゾンウェブサービス（株319
14.1.11.1 事業概要 319
14.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 320
14.1.11.3 最近の動向 321
14.1.11.3.1 製品の発売 321
14.1.11.3.2 取引 321
14.1.12 テスラ 323
14.1.12.1 事業概要 323
14.1.12.2 提供する製品／ソリューション／サービス 324
14.1.13 マイクロソフト 325
14.1.13.1 事業概要 325
14.1.13.2 提供する製品／ソリューション／サービス 326
14.1.13.3 最近の動向 327
14.1.13.3.1 製品の発売 327
14.1.13.3.2 取引 327
14.1.14 META 329
14.1.14.1 事業概要 329
14.1.14.2 提供する製品／ソリューション／サービス 330
14.1.14.3 最近の動向 331
14.1.14.3.1 製品上市 331
14.1.14.3.2 取引 331
14.1.15 ティー・ヘッド 332
14.1.15.1 事業概要 332
14.1.15.2 提供する製品／ソリューション／サービス 332
14.1.16 イマジネーションテクノロジー 333
14.1.16.1 事業概要 333
14.1.16.2 提供する製品／ソリューション／サービス 333
14.1.16.3 最近の動向 334
14.1.16.3.1 製品上市 334
14.1.16.3.2 取引 335
14.1.17 グラフコア 336
14.1.17.1 事業概要 336
14.1.17.2 提供する製品／ソリューション／サービス 336
14.1.17.3 最近の動向 337
14.1.17.3.1 製品発表 337
14.1.17.3.2 取引 337
14.1.18 セレブラス 338
14.1.18.1 事業概要 338
14.1.18.2 提供する製品／ソリューション／サービス 338
14.1.18.3 最近の動向 339
14.1.18.3.1 製品の発売 339
14.1.18.3.2 取引 339
14.2 その他のプレーヤー 340
14.2.1 MYTHIC 340
14.2.2 カルレー 341
14.2.3 BLAIZE 342
14.2.4 GROQ, INC.343
14.2.5 ハイロ・テクノロジーズ 344
14.2.6 グリーンウェイブス・テクノロジーズ 343
14.2.7 シーマ・テクノロジー345
14.2.8 KNERON, INC.346
14.2.9 レイン・ニューロモルフィックス346
14.2.10 テンストレント 347
14.2.11 サンバノバシステムズ株式会社347
14.2.12 タアラス 348
14.2.13 サペオン348
14.2.14 リベリオンズ349
14.2.15 リヴォス349
14.2.16 上海碧蓮科技有限公司350
15 付録 351
15.1 ディスカッションガイド 351
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 355
15.3 カスタマイズオプション 357
15.4 関連レポート 357
15.5 著者の詳細 358

ページTOPに戻る

Table of Contents

Summary

The AI Chip market is projected to grow from USD 123.2 billion in 2024 and is estimated to reach USD 311.58 billion by 2029; it is expected to grow at a CAGR of 20.4% from 2024 to 2029.
The market for AI chips is expected to grow due to increasing adoption of machine learning and deep learning algorithms. The increase in AI server shipments will boost the demand for chips supporting AI capabilities. Moreover, the emerging trend of autonomous vehicles is expected to boost the market for AI chips used for real-time decision making.
“The Neural Processing Unit (NPU) segment is projected to grow at a high rate during the forecast period.”
The Neural Processing Unit (NPU) segment is projected grow at a high rate in the AI chip market from 2024 to 2029. The market growth is attributed to the increasing adoption of high-end smartphones and AI PCs and laptops which requires dedicated AI capabilities at the edge. The NPUs helps to accelerate the neural network processing to perform the AI-driven tasks including advanced AI image processing and natural language processing. Market players are extensively focusing on developing high-end NPU solutions to stay competitive in the market. For instance, in September 2023, Apple Inc. (US) launched the iPhone 15 Pro series, featuring the A17 Pro chip. The new AI processor is incorporated with a dedicated 16-core Neural Engine which has capabilities of performing 35 trillion operations per second (TOPS). Such significant product developments and launches are expected to amplify the adoption of NPUs in the market over the forecast timeframe.
“Machine Learning segment of the AI Chip market to witness high market share during the forecast period.”
The machine learning segment in AI chip market is expected to grow at a high rate during the forecast period. AI chips are critical in running large datasets to process and enable predictive analytics, supporting real-time decision-making, as they are optimized to machine learning tasks such as training and inference. For this category of AI chips, the foremost drivers of adoption were flexibility and scalability of machine learning models within autonomous systems and personalized recommendations. This AI chip is widely used in many sectors—from cloud services and healthcare to finance, automotive, and retail—in which companies are developing powerful AI chips in support of machine learning capabilities, where business insights can be gained, the customer experience improved, and efficiency generally jacked. For instance, Google (US) announced Trillium in May 2024 as its sixth-generation TPU. It focuses on its cloud platform with an onboard accelerator for machine learning workload acceleration. Enterprises that have adopted TPUs widely bring machine learning power to predictive analytics, personalization, and operational efficiency. This represents increasing dependence on AI chips in this domain. As businesses seek to exploit the power of data for insight, efficiencies, and customer experience, demand is surging for machine learning capabilities.
“North America to hold a major market share of the AI chip market during the forecast period” North America took the largest market share for the AI chip market in 2023. The presence of prominent technology firms and data center operators are driving the AI chip market across North America region. The region hosts companies such as NVIDIA Corporation (US), Intel Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (US), Google (US); and cloud service providers include Amazon Web Services, Inc. (AWS) (US), Microsoft Azure (US), and Google Cloud (US). For instance, in April 2024, Google (US) announced a USD 3 billion investment to expand their data centers across the US. These data centers are further backed by AI infrastructure to provide real-time services across the world. The region also hosts several startups set up in the area for providing AI chips for data centers, which include SAPEON Inc. (US), Tenstorrent (Canada), Taalas (Canada), Kneron, Inc. (US), SambaNova Systems, Inc. (US). North America has a well-established technological infrastructure that supports advanced AI research and development. There are very many modern data centers in this region, equipped with state-of-the-art AI hardware. They may include GPUs and TPUs, as well as specialized AI chips. The presence of large scale data centers and leading AI chip developers in the region are driving the market growth of AI chips.
Extensive primary interviews were conducted with key industry experts in the AI chip market to determine and verify the market size for various segments and subsegments gathered through secondary research. The break-up of primary participants for the report has been shown below:
The break-up of the profile of primary participants in the AI chip market:
• By Company Type: Tier 1 – 45%, Tier 2 – 32%, and Tier 3 – 23%
• By Designation: C-level – 30%, Director Level – 45%, Others- 25%
• By Region: North America – 26%, Europe – 40%, Asia Pacific – 22%, ROW- 12%
The report profiles key players in the AI Chip market with their respective market ranking analysis. Prominent players profiled in this report are NVIDIA Corporation (US), Intel Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), Micron Technology, Inc. (US), Google (US), Samsung (South Korea), SK HYNIX INC. (South Korea), Qualcomm Technologies, Inc. (US), Huawei Technologies Co., Ltd. (China), Apple Inc. (US), Imagination Technologies (UK), Graphcore (UK), Cerebras (US).
Apart from this, Mythic (US), Kalray (France), Blaize (US), Groq, Inc. (US), HAILO TECHNOLOGIES LTD (Israel), GreenWaves Technologies (France), SiMa Technologies, Inc. (US), Kneron, Inc. (US), Rain Neuromorphics Inc. (US), Tenstorrent (Canada), SambaNova Systems, Inc. (US), Taalas (Canada), SAPEON Inc. (US), Rebellions Inc. (South Korea), Rivos Inc. (US), and Shanghai BiRen Technology Co., Ltd. (China) are among a few emerging companies in the AI chip market.
Research Coverage: This research report categorizes the AI Chip market on the basis of offerings, function, technology, end user, and region. The report describes the major drivers, restraints, challenges, and opportunities pertaining to the AI chip market and forecasts the same till 2029. Apart from these, the report also consists of leadership mapping and analysis of all the companies included in the AI chip ecosystem.
Key Benefits of Buying the Report The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI chip market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (increasing data traffic and need for high computing power, emerging trend of autonomous vehicles, growing adoption of industrial robots, rising focus on parallel computing in AI data centers, increasing adoption of machine learning and deep learning algorithms, increase in AI server shipments to boost the demand for AI chips), restraints (lack of AI hardware experts and skilled workforce, increasing power consumption), opportunities (surging demand for AI-based field programmable gate array (FPGA) technology, integration of AI-based solutions into defense systems, growing potential of AI-based tools in healthcare sector, planned investments in data centers by cloud service providers, rise of ASICs based on AI technology), and challenges (data privacy concerns associated with AI platforms, unreliability of AI algorithms, availability of limited structured data to develop efficient AI systems, supply chain disruptions) influencing the growth of the AI Chip market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI chip market.
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analysis the AI chip market across various regions
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the Ai Chip market.
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and product offerings of leading players like NVIDIA Corporation (US), Intel Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), Micron Technology, Inc. (US), Google (US), among others in the AI Chip market.

ページTOPに戻る

1 INTRODUCTION 28
1.1 STUDY OBJECTIVES 28
1.2 MARKET DEFINITION 28
1.3 STUDY SCOPE 29
1.3.1 MARKETS COVERED AND REGIONAL SCOPE 29
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 30
1.3.3 YEARS CONSIDERED 30
1.4 CURRENCY CONSIDERED 31
1.5 UNIT CONSIDERED 31
1.6 LIMITATIONS 31
1.7 STAKEHOLDERS 31
1.8 SUMMARY OF CHANGES 32
2 RESEARCH METHODOLOGY 34
2.1 RESEARCH DATA 34
2.1.1 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 36
2.1.2 SECONDARY DATA 36
2.1.2.1 List of key secondary sources 37
2.1.2.2 Key data from secondary sources 37
2.1.3 PRIMARY DATA 37
2.1.3.1 List of primary interview participants 38
2.1.3.2 Breakdown of primaries 38
2.1.3.3 Key data from primary sources 39
2.1.3.4 Key industry insights 40
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 41
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 43
2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis
(demand side) 43
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 44
2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis
(supply side) 44
2.3 DATA TRIANGULATION 45
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 46
2.5 RISK ANALYSIS 47
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 47
3 EXECUTIVE SUMMARY 48

4 PREMIUM INSIGHTS 54
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI CHIP MARKET 54
4.2 AI CHIP MARKET, BY COMPUTE 54
4.3 AI CHIP MARKET, BY MEMORY 55
4.4 AI CHIP MARKET, BY NETWORK 55
4.5 AI CHIP MARKET, BY TECHNOLOGY AND FUNCTION 56
4.6 AI CHIP MARKET, BY END USER 56
4.7 AI CHIP MARKET, BY REGION 57
4.8 AI CHIP MARKET, BY COUNTRY 57
5 MARKET OVERVIEW 58
5.1 INTRODUCTION 58
5.2 MARKET DYNAMICS 58
5.2.1 DRIVERS 59
5.2.1.1 Pressing need for large-scale data handling and real-time analytics 59
5.2.1.2 Rising adoption of autonomous vehicles 60
5.2.1.3 Surging use of GPUs and ASICs in AI servers 60
5.2.1.4 Continuous advancements in machine learning and deep
learning technologies 61
5.2.1.5 Increasing penetration of AI servers 61
5.2.2 RESTRAINTS 62
5.2.2.1 Shortage of skilled workforce with technical know-how 62
5.2.2.2 Computational workloads and power consumption in AI Chip 63
5.2.2.3 Unreliability of AI algorithms 64
5.2.3 OPPORTUNITIES 65
5.2.3.1 Elevating demand for AI-based FPGA chips 65
5.2.3.2 Government initiatives to deploy AI-enabled defense systems 66
5.2.3.3 Rising trend of AI-driven diagnostics and treatments 66
5.2.3.4 Increasing investments in AI-enabled data centers by
cloud service providers 67
5.2.3.5 Rise in adoption of AI-based ASIC technology 67
5.2.4 CHALLENGES 68
5.2.4.1 Data privacy concerns associated with AI platforms 68
5.2.4.2 Availability of limited structured data to develop efficient AI systems 69
5.2.4.3 Supply chain disruptions 69
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 70
5.4 PRICING ANALYSIS 71
5.4.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY COMPUTE 71
5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION 72
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 74
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 77
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 80
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 81
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 81
5.8.1.1 High-bandwidth Memory (HBM) 81
5.8.1.2 GenAI workload 82
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 82
5.8.2.1 Data center power management and cooling system 82
5.8.2.2 High-speed interconnects 82
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 83
5.8.3.1 AI development frameworks 83
5.8.3.2 Quantum AI 83
5.9 SERVER COST STRUCTURE/BILL OF MATERIAL 83
5.9.1 CPU SERVER 83
5.9.2 GPU SERVER 85
5.10 PENETRATION AND GROWTH OF AI SERVERS 87
5.11 UPCOMING DEPLOYMENT OF DATA CENTERS BY CLOUD SERVICE PROVIDERS (CSPS) 88
5.12 CLOUD SERVICE PROVIDERS’ CAPEX 88
5.13 SERVER PROCUREMENT BY CLOUD SERVICE PROVIDERS, 2020–2029 90
5.14 PROCESSOR BENCHMARKING 91
5.14.1 GPU BENCHMARKING 91
5.14.2 CPU BENCHMARKING 91
5.15 PATENT ANALYSIS 92
5.16 TRADE ANALYSIS 98
5.16.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 98
5.16.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 100
5.17 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 101
5.18 CASE STUDY ANALYSIS 103
5.18.1 CDW INTEGRATED AMD EPYC SOLUTIONS TO ENSURE ENERGY EFFICIENCY AND OPTIMUM SPACE UTILIZATION 103
5.18.2 OVH SAS LEVERAGED AMD EPYC PROCESSOR TO OPTIMIZE PERFORMANCE OF CLOUD SOLUTIONS IN AI WORKLOADS 103
5.18.3 INTEL XEON SCALABLE PROCESSORS POWER TENCENT CLOUD’S XIAOWEI INTELLIGENT SPEECH AND VIDEO SERVICE ACCESS PLATFORM 104
5.18.4 AIC HELPS WESTERN DIGITAL TO ENHANCE SSD TESTING AND VALIDATION EFFICIENCY USING AMD PROCESSOR 104
5.19 REGULATORY LANDSCAPE 105
5.19.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES,
AND OTHER ORGANIZATIONS 105
5.19.2 STANDARDS 109
5.20 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 112
5.20.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 113
5.20.2 THREAT OF SUBSTITUTES 114
5.20.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 114

5.20.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 114
5.20.5 INTENSITY OF COMPETITION RIVALRY 115
5.21 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 115
5.21.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 115
5.21.2 BUYING CRITERIA 116
6 AI CHIP MARKET, BY COMPUTE 117
6.1 INTRODUCTION 118
6.2 GPU 121
6.2.1 ABILITY TO HANDLE AI WORKLOADS AND PROCESS VAST DATA VOLUMES
TO BOOST ADOPTION 121
6.3 CPU 122
6.3.1 RISING DEMAND FOR VERSATILE AND GENERAL-PURPOSE
AI PROCESSING TO AUGMENT MARKET GROWTH 122
6.4 FPGA 123
6.4.1 GROWING NEED FOR FLEXIBILITY AND CUSTOMIZATION FOR
AI WORKLOADS TO SPUR DEMAND 123
6.5 NPU 124
6.5.1 RISING DEMAND FOR HIGH-END SMARTPHONES TO
DRIVE SEGMENTAL GROWTH 124
6.6 TPU 125
6.6.1 PRESSING NEED FOR FASTER PROCESSING IN AI RESEARCH AND APPLICATION DEVELOPMENT TO BOOST DEMAND 125
6.7 DOJO & FSD 126
6.7.1 ACCELERATING DEMAND FOR HIGH-PERFORMANCE, ENERGY-EFFICIENT AI PROCESSING IN AUTONOMOUS VEHICLES TO FUEL ADOPTION 126
6.8 TRAINIUM & INFERENTIA 127
6.8.1 ABILITY TO TRAIN COMPLEX AI AND DEEP LEARNING MODELS
TO DRIVE ADOPTION 127
6.9 ATHENA ASIC 128
6.9.1 INCREASING NEED TO HANDLE COMPLEX NLP AND LANGUAGE-BASED AI TASKS TO ACCELERATE MARKET GROWTH 128
6.10 T-HEAD 128
6.10.1 RISING DEMAND FOR CUSTOMIZED, HIGH-PERFORMANCE AI CHIPS ACROSS CHINESE DATA CENTERS TO STIMULATE MARKET GROWTH 128
6.11 MTIA 129
6.11.1 META'S EXPANSION INTO AR, VR, AND METAVERSE TO
FUEL MARKET GROWTH 129
6.12 LPU 129
6.12.1 INCREASING NEED TO HANDLE COMPLEX NLP AND LANGUAGE-BASED
AI TASKS TO ACCELERATE MARKET GROWTH 129
6.13 OTHER ASIC 130

7 AI CHIP MARKET, BY MEMORY 131
7.1 INTRODUCTION 132
7.2 DDR 134
7.2.1 RISING ADOPTION OF AI-ENABLED CPUS IN DATA CENTERS TO
SUPPORT MARKET GROWTH 134
7.3 HBM 135
7.3.1 ELEVATING NEED FOR HIGH THROUGHPUT IN DATA-INTENSIVE AI TASKS TO FUEL MARKET GROWTH 135
8 AI CHIP MARKET, BY NETWORK 136
8.1 INTRODUCTION 137
8.2 NIC/NETWORK ADAPTERS 139
8.2.1 INFINIBAND 141
8.2.1.1 Growing utilization of HPC and AI models to minimize latency and maximize throughput to boost segmental growth 141
8.2.2 ETHERNET 141
8.2.2.1 Rising demand for scalable and cost-effective networking solutions to propel growth 141
8.3 INTERCONNECTS 141
8.3.1 GROWING COMPLEXITY OF AI MODELS REQUIRING HIGH-BANDWIDTH DATA PATHS TO FUEL DEMAND 141
9 AI CHIP MARKET, BY TECHNOLOGY 143
9.1 INTRODUCTION 144
9.2 GENERATIVE AI 145
9.2.1 RULE-BASED MODELS 146
9.2.1.1 Rising need to detect fraud in finance sector to propel market 146
9.2.2 STATISTICAL MODELS 147
9.2.2.1 Requirement to make accurate predictions from complex data structures to boost segmental growth 147
9.2.3 DEEP LEARNING 148
9.2.3.1 Ability to advance AI technologies to boost demand 148
9.2.4 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GAN) 149
9.2.4.1 Pressing need to handle large-scale data to fuel segmental growth 149
9.2.5 AUTOENCODERS 149
9.2.5.1 Ability to compress and restructure data to ensure optimum storage space in data centers to stimulate demand 149
9.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 150
9.2.6.1 Surging demand for realistic and high-quality images and videos to accelerate market growth 150
9.2.7 TRANSFORMER MODELS 151
9.2.7.1 Increasing utilization in image synthesis and captioning applications to foster segmental growth 151

9.3 MACHINE LEARNING 152
9.3.1 RISING USE IN IMAGE AND SPEECH RECOGNITION AND PREDICTIVE ANALYTICS TO CONTRIBUTE TO MARKET GROWTH 152
9.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 152
9.4.1 INCREASING NEED FOR REAL-TIME APPLICATIONS TO
SUPPORT MARKET GROWTH 152
9.5 COMPUTER VISION 153
9.5.1 ESCALATING NEED FOR ADVANCED PROCESSING CAPABILITIES
TO BOOST DEMAND 153
10 AI CHIP MARKET, BY FUNCTION 154
10.1 INTRODUCTION 155
10.2 TRAINING 157
10.2.1 SURGING NEED TO PROCESS LARGE DATA SETS AND PERFORM
PARALLEL COMPUTATION TO CREATE OPPORTUNITIES 157
10.3 INFERENCE 158
10.3.1 SURGING DEPLOYMENT ACROSS VARIOUS INDUSTRIES TO BOOST DEMAND 158
11 AI CHIP MARKET, BY END USER 159
11.1 INTRODUCTION 160
11.2 CONSUMER 161
11.2.1 GROWING ADOPTION OF AI-ENABLED PERSONAL DEVICES
TO PROPEL MARKET 161
11.3 DATA CENTERS 162
11.3.1 CLOUD SERVICE PROVIDERS 163
11.3.1.1 Surging AI workloads and cloud adoption to stimulate market growth 163
11.3.2 ENTERPRISES 164
11.3.2.1 Escalating use of NLP, image recognition, and predictive analytics to create growth opportunities 164
11.3.2.2 Healthcare 165
11.3.2.2.1 Integration of AI in computer-aided drug discovery and development to foster market growth 165
11.3.2.3 BFSI 166
11.3.2.3.1 Surging need for fraud detection in financial institutions to boost demand 166
11.3.2.4 Automotive 167
11.3.2.4.1 Growing focus on safe and enhanced driving experiences to fuel demand 167
11.3.2.5 Retail & ecommerce 169
11.3.2.5.1 Increasing use of chatbots and virtual assistants to offer improved customer services to drive market 169
11.3.2.6 Media & entertainment 170
11.3.2.6.1 Real-time analysis of viewer preferences, engagement patterns, and demographic information to augment
market growth 170
11.3.2.7 Others 171
11.4 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 172
11.4.1 SIGNIFICANT FOCUS ON AUTOMATING ROUTINE TASKS AND EXTRACTING REAL-TIME ACTIONABLE INSIGHTS TO SUPPORT MARKET GROWTH 172
12 AI CHIP MARKET, BY REGION 174
12.1 INTRODUCTION 175
12.2 NORTH AMERICA 176
12.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 176
12.2.2 US 181
12.2.2.1 Government-led initiatives to boost semiconductor manufacturing to drive market 181
12.2.3 CANADA 181
12.2.3.1 Growing emphasis on commercializing AI to spur demand 181
12.2.4 MEXICO 182
12.2.4.1 Increasing shift toward digital platforms and cloud-based solutions to accelerate demand 182
12.3 EUROPE 183
12.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 183
12.3.2 UK 188
12.3.2.1 Growing investments in data center infrastructure to boost demand 188
12.3.3 GERMANY 189
12.3.3.1 Presence of robust industrial base to offer lucrative
growth opportunities 189
12.3.4 FRANCE 189
12.3.4.1 Increasing number of AI startups to accelerate demand 189
12.3.5 ITALY 190
12.3.5.1 Rising adoption of digitalization in automotive and healthcare sectors to drive market 190
12.3.6 SPAIN 191
12.3.6.1 Growing collaborations and partnerships among AI manufacturers to spur demand 191
12.3.7 REST OF EUROPE 191
12.4 ASIA PACIFIC 192
12.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 192
12.4.2 CHINA 197
12.4.2.1 Surge in research funding and implementation of supportive regulatory policy to augment market growth 197
12.4.3 JAPAN 198
12.4.3.1 Rising adoption of AI chips to advance robotic systems to offer lucrative growth opportunities 198
12.4.4 INDIA 198
12.4.4.1 Government-led initiatives to boost AI infrastructure to
foster market growth 198
12.4.5 SOUTH KOREA 199
12.4.5.1 Thriving semiconductor industry to drive market growth 199
12.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 199
12.5 ROW 200
12.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 200
12.5.2 MIDDLE EAST 204
12.5.2.1 Growing emphasis on digital transformation and technological innovation to drive market growth 204
12.5.2.2 GCC countries 205
12.5.2.3 Rest of Middle East 205
12.5.3 AFRICA 206
12.5.3.1 Rising internet penetration and mobile subscriptions to offer lucrative growth opportunities 206
12.5.4 SOUTH AMERICA 206
12.5.4.1 Growing need to store vast volumes of data to boost demand 206
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 207
13.1 INTRODUCTION 207
13.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2019–2024 207
13.3 REVENUE ANALYSIS, 2021–2023 209
13.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 210
13.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 214
13.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 215
13.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 216
13.7.1 STARS 216
13.7.2 EMERGING LEADERS 216
13.7.3 PERVASIVE PLAYERS 216
13.7.4 PARTICIPANTS 216
13.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 218
13.7.5.1 Company footprint 218
13.7.5.2 Compute footprint 219
13.7.5.3 Memory footprint 220
13.7.5.4 Network footprint 221
13.7.5.5 Technology footprint 222
13.7.5.6 Function footprint 223
13.7.5.7 End user footprint 224
13.7.5.8 Region footprint 225
13.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 226
13.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 226
13.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 226
13.8.3 DYNAMIC COMPANIES 226
13.8.4 STARTING BLOCKS 226
13.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 228
13.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 228
13.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 229
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 230
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES 230
13.9.2 DEALS 243
14 COMPANY PROFILES 256
14.1 KEY PLAYERS 256
14.1.1 NVIDIA CORPORATION 256
14.1.1.1 Business overview 256
14.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 257
14.1.1.3 Recent developments 259
14.1.1.3.1 Product launches 259
14.1.1.3.2 Deals 261
14.1.1.4 MnM view 262
14.1.1.4.1 Key strengths 262
14.1.1.4.2 Strategic choices 262
14.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 262
14.1.2 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 263
14.1.2.1 Business overview 263
14.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 264
14.1.2.3 Recent developments 266
14.1.2.3.1 Product launches 266
14.1.2.3.2 Deals 267
14.1.2.4 MnM view 268
14.1.2.4.1 Key strengths 268
14.1.2.4.2 Strategic choices 268
14.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 269
14.1.3 INTEL CORPORATION 270
14.1.3.1 Business overview 270
14.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 271
14.1.3.3 Recent developments 275
14.1.3.3.1 Product launches 275
14.1.3.3.2 Deals 277
14.1.3.3.3 Other developments 278
14.1.3.4 MnM view 278
14.1.3.4.1 Key strengths 278
14.1.3.4.2 Strategic choices 279
14.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 279
14.1.4 SK HYNIX INC. 280
14.1.4.1 Business overview 280
14.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 281
14.1.4.3 Recent developments 282
14.1.4.3.1 Product launches 282
14.1.4.3.2 Deals 283
14.1.4.3.3 Other developments 283
14.1.4.4 MnM view 284
14.1.4.4.1 Key strengths 284
14.1.4.4.2 Strategic choices 284
14.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 284
14.1.5 SAMSUNG 285
14.1.5.1 Business overview 285
14.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 286
14.1.5.3 Recent developments 289
14.1.5.3.1 Product launches 289
14.1.5.3.2 Deals 291
14.1.5.4 MnM view 292
14.1.5.4.1 Key strengths 292
14.1.5.4.2 Strategic choices 292
14.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 292
14.1.6 MICRON TECHNOLOGY, INC. 293
14.1.6.1 Business overview 293
14.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 294
14.1.6.3 Recent developments 296
14.1.6.3.1 Product launches 296
14.1.6.3.2 Deals 297
14.1.7 APPLE INC. 298
14.1.7.1 Business overview 298
14.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 299
14.1.7.3 Recent developments 301
14.1.7.3.1 Product launches 301
14.1.7.3.2 Deals 302
14.1.8 QUALCOMM TECHNOLOGIES, INC. 303
14.1.8.1 Business overview 303
14.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 304
14.1.8.3 Recent developments 307
14.1.8.3.1 Product launches 307
14.1.8.3.2 Deals 308
14.1.9 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 311
14.1.9.1 Business overview 311
14.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 312
14.1.9.3 Recent developments 313
14.1.9.3.1 Product launches 313
14.1.9.3.2 Deals 314

14.1.10 GOOGLE 315
14.1.10.1 Business overview 315
14.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 316
14.1.10.3 Recent developments 317
14.1.10.3.1 Product launches 317
14.1.10.3.2 Deals 318
14.1.11 AMAZON WEB SERVICES, INC. 319
14.1.11.1 Business overview 319
14.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 320
14.1.11.3 Recent developments 321
14.1.11.3.1 Product launches 321
14.1.11.3.2 Deals 321
14.1.12 TESLA 323
14.1.12.1 Business overview 323
14.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 324
14.1.13 MICROSOFT 325
14.1.13.1 Business overview 325
14.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 326
14.1.13.3 Recent developments 327
14.1.13.3.1 Product launches 327
14.1.13.3.2 Deals 327
14.1.14 META 329
14.1.14.1 Business overview 329
14.1.14.2 Products/Solutions/Services offered 330
14.1.14.3 Recent developments 331
14.1.14.3.1 Product launches 331
14.1.14.3.2 Deals 331
14.1.15 T-HEAD 332
14.1.15.1 Business overview 332
14.1.15.2 Products/Solutions/Services offered 332
14.1.16 IMAGINATION TECHNOLOGIES 333
14.1.16.1 Business overview 333
14.1.16.2 Products/Solutions/Services offered 333
14.1.16.3 Recent developments 334
14.1.16.3.1 Product launches 334
14.1.16.3.2 Deals 335
14.1.17 GRAPHCORE 336
14.1.17.1 Business overview 336
14.1.17.2 Products/Solutions/Services offered 336
14.1.17.3 Recent developments 337
14.1.17.3.1 Product launches 337
14.1.17.3.2 Deals 337
14.1.18 CEREBRAS 338
14.1.18.1 Business overview 338
14.1.18.2 Products/Solutions/Services offered 338
14.1.18.3 Recent developments 339
14.1.18.3.1 Product launches 339
14.1.18.3.2 Deals 339
14.2 OTHER PLAYERS 340
14.2.1 MYTHIC 340
14.2.2 KALRAY 341
14.2.3 BLAIZE 342
14.2.4 GROQ, INC. 343
14.2.5 HAILO TECHNOLOGIES LTD 344
14.2.6 GREENWAVES TECHNOLOGIES 345
14.2.7 SIMA TECHNOLOGIES, INC. 345
14.2.8 KNERON, INC. 346
14.2.9 RAIN NEUROMORPHICS INC. 346
14.2.10 TENSTORRENT 347
14.2.11 SAMBANOVA SYSTEMS, INC. 347
14.2.12 TAALAS 348
14.2.13 SAPEON INC. 348
14.2.14 REBELLIONS INC. 349
14.2.15 RIVOS INC. 349
14.2.16 SHANGHAI BIREN TECHNOLOGY CO., LTD. 350
15 APPENDIX 351
15.1 DISCUSSION GUIDE 351
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 355
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 357
15.4 RELATED REPORTS 357
15.5 AUTHOR DETAILS 358

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（電子部品／半導体）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のSemiconductor and Electronics分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（chip）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

マーケッツアンドマーケッツ（MarketsandMarkets）は通信、半導体、医療機器、エネルギーなど、幅広い市場に関する調査レポートを出版しています。また広範な市場を対象としたカスタム調査も行って... 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。

サマリー

目次

Summary

Table of Contents

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。

本レポートと同分野（電子部品／半導体）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のSemiconductor and Electronics分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（chip）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

注文の手続きはどのようになっていますか?

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

データリソース社はどのような会社ですか?