データセンターチップ市場：提供製品別（GPU、CPU、FPGA、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）） 2030年までの世界予測

Data Center Chip Market by Offerings (GPU, CPU, FPGA, Trainium, Inferentia, T-head, Athena ASIC, MTIA, LPU, Memory (DRAM (HBM, DDR)), Network (NIC/Network Adapters, Interconnects)) Global Forecast to 2030

世界のデータセンター用チップ市場は、2025年の2069億6000万米ドルから2030年には3906億5000万米ドルに成長し、2025年から2030年までの年平均成長率は13.5%になると予測されている。データセンターの容量拡大... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年12月19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	通常2営業日以内	270	291	英語

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サマリー

世界のデータセンター用チップ市場は、2025年の2069億6000万米ドルから2030年には3906億5000万米ドルに成長し、2025年から2030年までの年平均成長率は13.5%になると予測されている。

データセンターの容量拡大は、データセンター・チップ市場成長の主要因のひとつである。より多くのデジタルサービスに対する需要の高まりに伴い、企業はより大量のデータを扱うようになり、新たな技術を採用することで、データセンターの容量に対する需要が増加している。このような拡大は、データ集約型アプリケーションの普及、クラウド・コンピューティングの誕生、IoTデバイス数の増加、データに基づく意思決定の増加傾向に起因している。

アプリケーション分野のジェネレーティブAIが予測期間中に最も高いCAGRで成長する
データセンターチップ市場は、GPT-4、DALL-E、Stable Diffusionなどの生成モデルが業界全体で急速に採用されていることから、生成AI分野で高い成長率が見込まれている。リアルタイムで、これらのモデルは、テキスト、画像、動画などの高品質のコンテンツを生成するために大規模な計算能力を必要とします。コンテンツ作成、創薬、設計自動化などの用途にジェネレーティブAIを展開することで、さまざまな組織で高性能データセンター・チップの需要が高まっている。NVIDIAやAMDのような企業は、ジェネレーティブ・モデルが必要とする並列処理需要に合わせて最適化された、高度に改良されたテンソル・コアを搭載した特定のGPUの開発を続けている。CerebrasやGraphcoreのような、生成タスクに適合するように特別に設計されたカスタムAIアクセラレータの市場の成長が、その急成長に拍車をかけている。ジェネレーティブAIモデルの高度な計算に対応し、レイテンシとエネルギー消費を削減する能力は、この市場の成長を加速させる重要な要因となっている。

AIプロセッサーは、予測期間中、プロセッサー市場で最大の市場シェアを占めると予想される。
AIプロセッサにはGPU、CPU、FPGAが含まれる。データセンター用チップには主に中央演算処理装置が搭載されており、データを処理するためのプロセス実行における計算作業の大半を担っているため、プロセッサと呼ばれることも多い。これらのプロセッサは、算術演算と論理演算を実行し、コマンドに対して入出力演算を行い、データ内の他のコンポーネント間の活動を監督する。現在、最新のトレンドは、性能の向上と、一度に異なるタスクを実行することによる消費電力の低減を実現するマルチコア・プロセッサです。GPUは強力なプロセッサで、複数のタスクを同時に処理できるため、機械学習、深層学習、データ分析などの複雑な計算の高速化に最適です。大量のデータや重い処理を必要とするタスクを高速化するため、ビッグコンピューティング・アプリケーションをより高速かつ効率的に実行することが可能になる。
予測期間中、北米が第2位の市場規模になると予想される。
2024年のデータセンターチップ市場シェアは、北米が第2位を占めた。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）などの企業がある。クラウドサービスプロバイダーには、Amazon Web Services, Inc.（AWS）（米国）、Microsoft Azure（米国）、Google Cloud（米国）などがある。これらのデータセンターはさらにAIインフラに支えられており、世界中でリアルタイム・サービスを提供している。この地域には、データセンター用チップを提供する新興企業も複数設立されており、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。この地域の多くの最新データセンターは、最先端のAIハードウェアを備えている。この地域における大規模データセンターと大手データセンターチップ開発企業の存在が、市場成長の原動力となっている。
二次調査を通じて収集したいくつかのセグメントとサブセグメントの市場規模を決定・検証するにあたり、データセンターチップ市場の主要関係者に広範な一次インタビューを実施した。以下は、本レポートの主要参加者のプロフィールの内訳である。

- 企業タイプ別ティア1：40%、ティア2：40%、ティア3：20
- 役職別役員40％、マネージャー40％、その他20
- 地域別北米40%、アジア太平洋地域20%、欧州30%、アジア太平洋地域10
本レポートでは、データセンターチップ市場の主要プレイヤーを紹介し、その市場シェアを分析している。本レポートでは、エヌビディア・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）、インテル・コーポレーション（米国）、マイクロン・テクノロジー（米国）、グーグル（米国）、SKハイニックス（韓国）、AWS（米国）、サムスン（韓国）、テキサス・インスツルメンツ（米国）、アリババ（中国）、アナログ・デバイセズ（米国）、モノリシック・パワー・システムズ（米国）、STMicroe, Inc、(米国）、STMicroelectronics（スイス）、Sensirion AG（スイス）、Honeywell International, Inc.（米国）、AKCP（米国）、Bosch Sensortec（ドイツ）、ルネサスエレクトロニクス（日本）、Infineon（ドイツ）、Diodes Incorporated（米国）、Imagination Technologies（英国）、Graphcore（英国）、Cisco Systems, Inc.（米国）、Dell Inc.(Ltd.（中国）。

調査範囲
この調査レポートは、データセンターチップ市場をコンポーネント、データセンター規模、用途、エンドユーザー、地域別に定義、記述、予測しています。成長に影響を与える促進要因、阻害要因、機会、課題に関する詳細情報を提供しています。また、製品の発売、買収、拡大、契約、パートナーシップ、主要企業が市場で成長するために実施した行動などの競合動向も分析しています。
本レポートを購入する理由
本レポートは、データセンターチップ市場全体とサブセグメントにおける収益数の最も近い概算に関する情報を提供し、市場リーダーや新規参入者に役立ちます。また、利害関係者が競争状況を理解し、より深い洞察を得ることで、自社のビジネス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。本レポートはまた、関係者が市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供するのに役立ちます。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

- データセンターチップ市場の成長に影響を与える主な促進要因（データセンター容量の拡大、大容量データに対する需要の急増と高速かつ効率的なデータ処理の差し迫ったニーズ、機械学習と深層学習技術の継続的な進歩、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）、阻害要因（熟練した専門家の不足、データセンターGPUに関連する高コスト）、機会（ソブリンAIの出現、FPGAベースのアクセラレータの出現）、および課題（データセンターの高エネルギー消費、データセンターに関連するセキュリティ上の懸念）の分析。

- 製品開発/イノベーション：データセンターチップ市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの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 - 当レポートでは、さまざまな地域のデータセンターチップ市場を分析しています。

- 市場の多様化：データセンターチップ市場における新製品＆サービス、未開拓地域、最近の開発、投資に関する詳細情報

- 競合評価：NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、Micron Technology, Inc.（米国）、SK HYNIX INC.（韓国）など、データセンター用チップ市場戦略における主要企業の市場シェア、成長戦略、製品などを詳細に評価。

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1 はじめに 29
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 30
1.3.1 調査対象市場 30
1.3.2 調査対象および除外項目 31
1.3.3 考慮した年数 31
1.4 考慮した通貨 32
1.5 単位
1.6 制限事項 32
1.7 利害関係者 32
2 研究方法 33
2.1 調査アプローチ
2.1.1 二次調査と一次調査 35
2.1.2 二次データ 35
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト 36
2.1.2.2 二次資料からの主要データ 36
2.1.3 一次データ 36
2.1.3.1 一次資料からの主要データ 37
2.1.3.2 一次インタビュー参加者リスト 37
2.1.3.3 プライマリーの内訳 38
2.1.3.4 主要業界インサイト 38
2.2 市場規模の推定方法 39
2.2.1 ボトムアップアプローチ 40
2.2.1.1 ボトムアップ分析（需要側）による市場規模算出アプローチ 40
2.2.2 トップダウンアプローチ 41
2.2.2.1 トップダウン分析（供給側）を用いた市場規模算出アプローチ 41
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 42
2.4 リサーチの前提 42
2.5 リサーチの限界 43
2.6 リスク分析 43
3 エグゼクティブサマリー 44

4 プレミアムインサイト 47
4.1 データセンター・チップ市場におけるプレーヤーの魅力的な機会 47
4.2 データセンター・チップ市場：コンポーネント別 47
4.3 データセンターチップ市場：北米（エンドユーザー別、国別） 48
4.4 データセンターチップ市場：データセンター規模別 48
4.5 データセンターチップ市場：用途別 49
4.6 データセンターチップ市場：国別 49
5 市場の概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 データセンター容量の急速な拡大 51
5.2.1.2 低遅延かつ高スループットのデータ処理に対するニーズの高まり 52
5.2.1.3 機械学習と深層学習技術の導入の増加 52
5.2.1.4 AIデータセンターにおける並列コンピューティング重視の高まり 53
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 熟練労働者の不足 54
5.2.2.2 データセンターGPUの高コスト 54
5.2.3 機会 54
5.2.3.1 ソブリンAIの出現 55
5.2.3.2 FPGAベースのアクセラレータの採用増加 55
5.2.4 課題 56
5.2.4.1 データセンターにおける高いエネルギー消費 56
5.2.4.2 データセンターのハードウェア・コンポーネントに関連するセキュリティ上の懸念 56
5.3 技術分析 57
5.3.1 主要技術
5.3.1.1 ジェネレーティブAI 57
5.3.2 補足技術
5.3.2.1 データセンターの電力管理と冷却システム 57
5.3.3 隣接技術 58
5.3.3.1 量子AI 58
5.4 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 58
5.5 価格分析 59
5.5.1 AIプロセッサ別主要プレイヤーの指標価格（2023年） 59
5.5.2 平均販売価格動向（地域別）、2020～2023年 60
5.6 バリューチェーン分析 62
5.7 エコシステム分析 64
5.8 投資と資金調達のシナリオ 66
5.9 特許分析 67

5.10 貿易分析 69
5.10.1 輸入シナリオ（HSコード854231） 69
5.10.2 輸出シナリオ（HSコード854231） 70
5.11 関税と規制の状況 71
5.11.1 関税分析 71
5.11.2 規制機関、政府機関、その他の団体 72
5.11.3 規格 75
5.11.3.1 米国 76
5.11.3.2 欧州 76
5.11.3.3 中国 76
5.11.3.4 日本
5.12 主要な会議とイベント（2024-2025年） 77
5.13 ケーススタディ分析 78
5.13.1 StmicroelectronicsがR&Dデータセンターのパフォーマンス強化のためにamd epycプロセッサを採用 78
5.13.2 JOCDNがamd epycプロセッサを採用して放送ビデオのストリーミング機能を向上 78
5.13.3 DBS 銀行が amd epyc プロセッサ搭載のデル製サーバを活用してデータセンター・インフラを変革 78
5.14 ポーターの5つの力分析 79
5.14.1 競争上のライバルの激しさ 80
5.14.2 供給者の交渉力 80
5.14.3 買い手の交渉力 80
5.14.4 代替品の脅威 80
5.14.5 新規参入企業の脅威 80
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 81
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 81
5.15.2 購入基準 82
5.16 AI／ジェネAIがデータセンター・チップ市場に与える影響 83
6 データセンター・チップ市場、コンポーネント別 84
6.1 はじめに
6.2 プロセッサ 86
6.2.1 AIプロセッサー 87
6.2.2 汎用コンピューティング・プロセッサ 88
6.2.2.1 GPU 89
6.2.2.1.1 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 89
6.2.2.2 CPU 91
6.2.2.2.1 汎用性の高いAI処理に対する需要の高まりが市場成長を後押し 91

6.2.2.3 FPGA 92
6.2.2.3.1 AIワークロードの柔軟性とカスタマイズニーズの高まりが需要を促進 92
6.2.2.4 道場とFSD 94
6.2.2.4.1 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処理への高い需要が普及を促進 94
6.2.2.5 Trainium & Inferentia 95
6.2.2.5.1 複雑なAIやディープラーニングモデルを訓練する能力が採用を促進 95
6.2.2.6 Athena ASIC 95
6.2.2.6.1 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 95
6.2.2.7 Tヘッド 96
6.2.2.7.1 中国のデータセンターでカスタマイズされた高性能AIチップの需要増が市場成長を刺激 96
6.2.2.8 MTIA 96
6.2.2.8.1 メタ社のAR、VR、メタバースへの進出が市場成長を促進 96
6.2.2.9 LPU 97
6.2.2.9.1 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 97
6.2.2.10 その他のASIC 97
6.3 メモリ 98
6.3.1 DDR 99
6.3.1.1 データセンターでAI対応CPUの採用が増加し、市場成長を支える 99
6.3.2 HBM 100
6.3.2.1 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 100
6.4 ネットワーク 100
6.4.1 NIC/ネットワーク・アダプター 102
6.4.1.1 InfiniBand 104
6.4.1.1.1 待ち時間を最小化しスループットを最大化する HPC や AI モデルの利用が拡大し、セグメント成長を後押し 104
6.4.1.2 イーサネット 104
6.4.1.2.1 スケーラブルでコスト効率の高いネットワークソリューションへの需要の高まりが成長を促進 104
6.4.1.3 その他 104
6.4.2 相互接続 105
6.4.2.1 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 105

6.5 センサー
6.5.1 温度センサー 105
6.5.1.1 最適な運用効率への要求の高まりが温度センサー需要を牽引 105
6.5.2 湿度センサー 106
6.5.2.1 環境要因に対する意識の高まりが湿度モニタリングの採用を促進 106
6.5.3 気流センサー 106
6.5.3.1 サーバーラックの増加が気流センサー市場を牽引 106
6.106 5.4 その他のセンサー
6.6 電源管理 108
6.6.1 多相コントローラ 108
6.6.1.1 性能の管理と最適化の必要性がセグメント成長を促進する 108
6.6.2 負荷点（POL）（DC/DC コンバータ） 108
6.6.2.1 エネルギー効率と高性能コンピューティングへの需要の高まりが市場成長を促進 108
6.6.3 低ドロップアウト（LDO） 109
6.6.3.1 安定した出力電圧を維持する能力が需要を牽引 109
6.6.4 48V中間バス・コンバータ（IBC） 109
6.6.4.1 効率的な電源管理のための十分な供給を確保するのに役立つ 109
6.6.5 ホットスワップコントローラ/ヒューズ 109
6.6.5.1 データセンターでの低遅延需要の増加がホットスワップコントローラー市場を牽引 109
6.6.6 パワーシーケンサ 110
6.6.6.1 異なる電圧レールの電源投入順序を調整するのに役立つ 110
6.6.7 ベースボード管理コントローラ（BMC） 110
6.6.7.1 サーバーハードウェアの遠隔監視・管理需要の増加が市場を牽引 110
6.7 アナログ＆ミックスドシグナルIC 112
6.7.1 マルチチャンネルADC/DAC 112
6.7.1.1 各種センサーから発生するデータの効率的制御に使われるコンバーター 112
6.7.2 マルチチャンネルADC/DAC 113
6.7.2.1 データセンターチップ内の他のコンポーネント間の高速データ転送に役立つ 113
6.7.3 MUX 113
6.7.3.1 複数のデータセンターサーバー間のストリーミングに役立つ 113
6.7.4 電流センサアンプ 113
6.7.4.1 需要を牽引する消費電力監視の必要性 113
6.7.5 監視用IC 113
6.7.5.1 電力供給の安定化ニーズが市場成長を促進する 113
6.7.6 ファンコントローラー 114
6.7.6.1 データセンターの規模と性能の向上がファンコントローラの需要を創出 114
6.7.7 クロックIC 114
6.7.7.1 安定した高速データ転送が市場成長を支える 114
7 データセンター・チップ市場（データセンター規模別） 117
7.1 はじめに 118
7.2 小規模データセンター 119
7.2.1 エッジ、コンピューティング、コスト効率、スケーラビリティ、迅速な展開へのニーズが市場を牽引 119
7.3 中規模データセンター 120
7.3.1 冗長性と高可用性機能が需要を牽引 120
7.4 大規模データセンター 121
7.4.1 大規模データ処理、クラウド・コンピューティング、拡張性、高可用性のニーズが市場を牽引 121
8 データセンター・チップ市場：用途別 123
8.1 はじめに
8.2 ジェネレーティブAI 125
8.2.1 ルールベースのモデル 127
8.2.1.1 金融分野における不正検知ニーズの高まりが市場を牽引 127
8.2.2 統計モデル 127
8.2.2.1 複雑なデータ構造から正確な予測を行う必要性がセグメント成長を後押し 127
8.2.3 ディープラーニング 128
8.2.3.1 AI技術を進化させる能力が需要を押し上げる 128
8.2.4 生成的敵対ネットワーク（GAN） 129
8.2.4.1 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 129
8.2.5 オートエンコーダー 130
8.2.5.1 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 130
8.2.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 130
8.2.6.1 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 130
8.2.7 トランスモデル 131
8.2.7.1 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 131
8.2.8 機械学習 132
8.2.8.1 画像認識や音声認識、予測分析での利用増加が市場成長に寄与する 132
8.2.9 自然言語処理 132
8.2.9.1 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 132
8.2.10 コンピュータビジョン 133
8.2.10.1 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 133
8.3 汎用コンピューティング 134
9 データセンター・チップ市場：エンドユーザー別 135
9.1 導入 136
9.2 クラウドサービスプロバイダー 137
9.2.1 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 137
9.3 企業 138
9.3.1 NLP、画像認識、予測分析の利用拡大が成長機会を生む 138
9.3.2 ヘルスケア 139
9.3.2.1 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 139
9.3.3 BFSI 140
9.3.3.1 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 140
9.3.4 自動車 141
9.3.4.1 安全で充実した運転体験への注目の高まりが需要を促進 141
9.3.5 小売・電子商取引 143
9.3.5.1 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 143
9.3.6 メディア＆エンターテインメント 144
9.3.6.1 視聴者の嗜好や人口統計情報のリアルタイム分析が市場成長を促進 144
9.3.7 その他 145
9.4 政府機関 146
9.4.1 ルーチン・タスクの自動化とリアルタイムの洞察の抽出が市場の成長を支える 146
10 データセンター・チップ市場：地域別 148
10.1 はじめに 149
10.2 北米 150
10.2.1 北米のマクロ経済見通し 150
10.2.2 米国 154
10.2.2.1 デジタル・ソリューション需要の高まりが市場を牽引 154
10.2.3 カナダ 155
10.2.3.1 成長するデジタルトランスフォーメーションと5Gサービスが市場成長を支える 155
10.2.4 メキシコ 155
10.2.4.1 政府主導による都市中心部での接続性確保が需要を押し上げる 155

10.3 欧州 156
10.3.1 欧州のマクロ経済見通し 156
10.3.2 ドイツ 160
10.3.2.1 インダストリー4.0の採用と技術インフラの進歩が市場を牽引 160
10.3.3 イギリス 161
10.3.3.1 様々な業種でデータセンターとHPCの採用が増加し、市場成長を支える 161
10.3.4 フランス 161
10.3.4.1 データセンター・インフラを促進する連邦政府の支援が市場成長を促進 161
10.3.5 その他のヨーロッパ地域 161
10.4 アジア太平洋地域 162
10.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 162
10.4.2 中国 167
10.4.2.1 高速データ処理需要の高まりが市場成長を加速 167
10.4.3 日本 167
10.4.3.1 AIやIoTなどデータ集約型技術の採用急増が市場を牽引 167
10.4.4 インド 167
10.4.4.1 AIインフラを強化する政府の取り組みが市場成長を促進 167
10.4.5 その他のアジア太平洋地域 168
10.5 ROW 168
10.5.1 ROWのマクロ経済見通し 168
10.5.2 南米 173
10.5.2.1 ネットワークインフラ整備に対する政府の強力な支援が需要を押し上げる 173
10.5.3 中東・アフリカ 173
10.5.3.1 GCC諸国 174
10.5.3.2 その他の中東・アフリカ地域 174
11 競争環境 175
11.1 概要 175
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年） 175
11.3 収益分析（2021-2023年） 177
11.4 市場シェア分析（2023年） 177
11.5 企業評価と財務指標（2024年） 180
11.6 ブランド／製品の比較 181

11.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 182
11.7.1 スター企業 182
11.7.2 新興リーダー 182
11.7.3 浸透型プレーヤー 182
11.7.4 参加企業 182
11.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 184
11.7.5.1 企業フットプリント 184
11.7.5.2 地域別フットプリント 185
11.7.5.3 コンポーネントのフットプリント 186
11.7.5.4 エンドユーザーフットプリント 187
11.7.5.5 アプリケーションフットプリント 188
11.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 189
11.8.1 進歩的企業 189
11.8.2 反応企業 189
11.8.3 ダイナミックな企業 189
11.8.4 スタートアップ企業 189
11.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 191
11.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 191
11.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 191
11.9 競争シナリオ 192
11.9.1 製品上市 192
11.9.2 取引 193
11.9.3 その他の開発 194
12 企業プロファイル 195
12.1 主要プレーヤー 195
12.1.1 エヌビディア・コーポレーション 195
12.1.1.1 事業概要 195
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 196
12.1.1.3 最近の動向 198
12.1.1.3.1 製品発表 198
12.1.1.3.2 取引 199
12.1.1.4 MnMの見解 200
12.1.1.4.1 主要な強み／勝つための権利 200
12.1.1.4.2 戦略的選択 200
12.1.1.4.3 弱点／競争上の脅威 200

12.1.2 アドバンスト・マイクロ・デバイス201
12.1.2.1 事業概要 201
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 202
12.1.2.3 最近の動向 203
12.1.2.3.1 製品上市 203
12.1.2.3.2 取引 204
12.1.2.4 MnMの見解 205
12.1.2.4.1 主要な強み／勝つための権利 205
12.1.2.4.2 戦略的選択 205
12.1.2.4.3 弱点／競争上の脅威 205
12.1.3 インテル株式会社 206
12.1.3.1 事業概要 206
12.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 207
12.1.3.3 最近の動向 209
12.1.3.3.1 製品の発売 209
12.1.3.3.2 取引 210
12.1.3.4 MnMビュー 211
12.1.3.4.1 主要な強み／勝つための権利 211
12.1.3.4.2 戦略的選択 211
12.1.3.4.3 弱点／競争上の脅威 212
12.1.4 サムスン 213
12.1.4.1 事業概要 213
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 214
12.1.4.3 最近の動向 215
12.1.4.3.1 製品の発売 215
12.1.4.3.2 取引 216
12.1.4.4 MnMビュー 217
12.1.4.4.1 主要な強み／勝つための権利 217
12.1.4.4.2 戦略的選択 217
12.1.4.4.3 弱点／競争上の脅威 217
12.1.5 SKハイニックス218
12.1.5.1 事業概要 218
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 219
12.1.5.3 最近の動向 220
12.1.5.3.1 製品の発売 220
12.1.5.3.2 取引 221
12.1.5.3.3 その他の動向 221
12.1.5.4 MnMの見解 221
12.1.5.4.1 主要な強み／勝つための権利 221
12.1.5.4.2 戦略的選択 221
12.1.5.4.3 弱点／競争上の脅威 222

12.1.6 グーグル 223
12.1.6.1 事業概要 223
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 224
12.1.6.3 最近の動向 225
12.1.6.3.1 製品の発売 225
12.1.6.3.2 取引 225
12.1.7 アマゾンウェブサービス（株226
12.1.7.1 事業概要 226
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 226
12.1.7.3 最近の動向 227
12.1.7.3.1 製品の発売 227
12.1.7.3.2 取引 227
12.1.8 モノリシックパワーシステムズ 229
12.1.8.1 事業概要 229
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 230
12.1.8.3 最近の動向 231
12.1.8.3.1 取引 231
12.1.9 テクサスインスツルメンツ 232
12.1.9.1 事業概要 232
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 233
12.1.9.3 最近の動向 234
12.1.9.3.1 その他の開発 234
12.1.10 ミクロン・テクノロジー235
12.1.10.1 事業概要 235
12.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 236
12.1.10.3 最近の動向 237
12.1.10.3.1 製品上市 237
12.1.10.3.2 取引 238
12.1.11 アナログ・デバイセズ239
12.1.11.1 事業概要 239
12.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 240
12.1.11.3 最近の動向 241
12.1.11.3.1 事業拡大 241
12.1.12 マイクロソフト 242
12.1.12.1 事業概要 242
12.1.12.2 提供する製品／ソリューション／サービス 243
12.1.12.3 最近の動向 244
12.1.12.3.1 製品の発売 244
12.1.12.3.2 取引 244

12.2 その他のプレーヤー 245
12.2.1 イマジネーションテクノロジー 245
12.2.2 グラフコア 246
12.2.3 セレブラス・システムズ・インク246
12.2.4 GROQ, INC.247
12.2.5 テスラ 248
12.2.6 ストマイクロ・エレクトロニクス 249
12.2.7 センシリオン 249
12.2.8 AKCP 250
12.2.9 ボッシュ・センソルテック 251
12.2.10 ルネサスエレクトロニクス 252
12.2.11 インフィニオン・テクノロジーズ 253
12.2.12 ダイオード・インコーポレーテッド 254
12.2.13 マイクロチップ・テクノロジー255
12.2.14 ファーウェイ・テクノロジー（株256
12.2.15 Tヘッド 257
12.2.16 ブレイズ 258
12.2.17 ハイロ・テクノロジーズ 259
12.2.18 KNERON, INC.260
12.2.19 テンストレント 261
12.2.20 タアラス 261
12.2.21 サペオン262
12.2.22 リベリオンズ262
13 付録 263
13.1 ディスカッションガイド 263
13.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 266
13.3 カスタマイズオプション 268
13.4 関連レポート 268
13.5 著者の詳細 269

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Table of Contents

Summary

The global data center chip market is expected to grow from USD 206.96 billion in 2025 to USD 390.65 billion by 2030, growing at a CAGR of 13.5% from 2025 to 2030.

The expansion of data center capacity is one of the primary drivers of growth in the data center chip market. With the growing demand for more digital services, organizations handle more significant volumes of data and are adopting emerging technologies, increasing the demand for data center capacity. This expansion comes from the proliferation of data-intensive applications, the birth of cloud computing, the rise in the number of IoT devices, and the trend of increased data-based decisions.

Generative AI in the Application segment to grow with the highest CAGR during the forecast period
The data center chip market is expected to experience a high growth rate in the Generative AI segment due to the rapid adoption of generative models such as GPT-4, DALL-E and Stable Diffusion across industries. In real-time, these models require massive computational power to generate high-quality content, such as text, images, and videos. The deployment of Generative AI for applications such as content creation, drug discovery, and design automation increases the demand for high-performance data center chips in various organizations. Companies like NVIDIA and AMD continue developing specific GPUs with highly improved tensor cores optimized to suit the parallel processing demands that the generative model requires. The growth in the market for custom AI accelerators, specially designed to fit generative tasks, such as those of Cerebras and Graphcore, is fueling its rapid growth. The capability to deal with the high computation of Generative AI models in reducing latency and energy consumption is a key factor fueling the accelerated growth in this market.

The AI processor is expected to have the largest market share in the processor market during the forecast period.
AI processor includes GPU, CPU, and FPGAs. Data center chips primarily contain the central processing unit, often called processors, as they have most of the computation work in executing processes to process data. These processors perform arithmetic and logical operations, perform input/output operations on the commands, and supervise the activities among other components in the data. Currently, the modern trend is for multicore processors with improvements in performance and decreasing power consumption through the execution of different tasks at a given time. A GPU is a powerful processor, which can handle multiple tasks simultaneously, making them ideal for accelerating complex computations, including machine learning, deep learning, and data analysis. It accelerates tasks that require lots of data and heavy processing, thus making it possible to execute big computing applications faster and more efficiently.
North America is expected to have the second-largest market during the forecast period.
North America took the second-largest market share of data center chip market share in 2024. The presence of prominent technology firms and data center operators is driving the market across the North American region. The region hosts companies such as NVIDIA Corporation (US), Intel Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (US), and Google (US). Cloud service providers include Amazon Web Services, Inc. (AWS) (US), Microsoft Azure (US), and Google Cloud (US). These data centers are further backed by AI infrastructure to provide real-time services worldwide. The region also hosts several startups set up in the area for delivering data center chips for data centers, which include SAPEON Inc. (US), Tenstorrent (Canada), Taalas (Canada), Kneron, Inc. (US), SambaNova Systems, Inc. (US). Many modern data centers in this region are equipped with state-of-the-art AI hardware. The presence of large-scale data centers and leading data center chip developers in the area are driving the market growth.
In determining and verifying the market size for several segments and subsegments gathered through secondary research, extensive primary interviews have been conducted with key officials in the data center chip market. Following is the breakup of the profiles of the primary participants for the report.

• By Company Type: Tier 1 – 40 %, Tier 2 – 40%, and Tier 3 – 20%
• By Designation: Directors –40%, Managers- 40%, and Others – 20%
• By Region: North America– 40%, Asia Pacific – 20%, Europe- 30%, and RoW – 10%
The report profiles key players in the data center chip market and analyzes their market shares. Players profiled in this report are NVIDIA Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (US), Intel Corporation (US), Micron Technology, Inc. (US), Google (US), SK HYNIX INC. (South Korea), AWS (US), Samsung (South Korea), Texas Instruments Incorporated (US), Alibaba (China), Analog Devices (US), Monolithic Power Systems, Inc., (US), STMicroelectronics (Switzerland), Sensirion AG (Switzerland), Honeywell International, Inc. (US), AKCP(US), Bosch Sensortec (Germany), Renesas Electronic Corporation (Japan), Infineon (Germany), Diodes Incorporated (US), Imagination Technologies (UK), Graphcore (UK), Cisco Systems, Inc. (US), Dell Inc. (US), Huawei Technologies Co., Ltd. (China).

Research Coverage
The report defines, describes, and forecasts the data center chip market based on component, data Center size, application, end-user, and region. It provides detailed information regarding drivers, restraints, opportunities, and challenges influencing its growth. It also analyzes competitive developments such as product launches, acquisitions, expansions, contracts, partnerships, and actions carried out by the key players to grow in the market.
Reasons to Buy This Report
The report will help market leaders and new entrants with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall data center chip market and the subsegments. It will also help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to better position their businesses and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the market pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

• Analysis of key drivers (Expansion of data center capacity, Surging demand for high data volumes and pressing need for fast and efficient data processing, Continuous advancement in machine learning and deep learning technologies, Rising focus on parallel computing in AI data center), restraints (Shortage of skilled professional, High cost associated with data center GPUs), opportunities (Emergence of sovereign AI, Emergence of FPGA-based Accelerator), and challenges (High energy consumption of data centers, Security concerns associated with data centers) influencing the growth of the data center chip market.

• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the data center chip market

• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the data center chip market across varied regions

• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the data center chip market

• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and offerings of leading players NVIDIA Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), Intel Corporation (US), Micron Technology, Inc. (US), SK HYNIX INC. (South Korea), among others in the data center chip market strategies.

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1 INTRODUCTION 29
1.1 STUDY OBJECTIVES 29
1.2 MARKET DEFINITION 29
1.3 STUDY SCOPE 30
1.3.1 MARKETS COVERED 30
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 31
1.3.3 YEARS CONSIDERED 31
1.4 CURRENCY CONSIDERED 32
1.5 UNIT CONSIDERED 32
1.6 LIMITATIONS 32
1.7 STAKEHOLDERS 32
2 RESEARCH METHODOLOGY 33
2.1 RESEARCH APPROACH 33
2.1.1 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 35
2.1.2 SECONDARY DATA 35
2.1.2.1 List of key secondary sources 36
2.1.2.2 Key data from secondary sources 36
2.1.3 PRIMARY DATA 36
2.1.3.1 Key data from primary sources 37
2.1.3.2 List of primary interview participants 37
2.1.3.3 Breakdown of primaries 38
2.1.3.4 Key industry insights 38
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 39
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 40
2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis (demand side) 40
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 41
2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis (supply side) 41
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 42
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 42
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 43
2.6 RISK ANALYSIS 43
3 EXECUTIVE SUMMARY 44

4 PREMIUM INSIGHTS 47
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN DATA CENTER CHIP MARKET 47
4.2 DATA CENTER CHIP MARKET, BY COMPONENT 47
4.3 DATA CENTER CHIP MARKET IN NORTH AMERICA, BY END USER AND COUNTRY 48
4.4 DATA CENTER CHIP MARKET, BY DATA CENTER SIZE 48
4.5 DATA CENTER CHIP MARKET, BY APPLICATION 49
4.6 DATA CENTER CHIP MARKET, BY COUNTRY 49
5 MARKET OVERVIEW 50
5.1 INTRODUCTION 50
5.2 MARKET DYNAMICS 50
5.2.1 DRIVERS 51
5.2.1.1 Rapid expansion of data center capacity 51
5.2.1.2 Rising need for low-latency and high-throughput data processing 52
5.2.1.3 Increasing deployment of machine learning and deep learning technologies 52
5.2.1.4 Growing emphasis on parallel computing in AI data centers 53
5.2.2 RESTRAINTS 53
5.2.2.1 Shortage of skilled workforce 54
5.2.2.2 High costs of data center GPUs 54
5.2.3 OPPORTUNITIES 54
5.2.3.1 Emergence of sovereign AI 55
5.2.3.2 Increasing adoption of FPGA-based accelerators 55
5.2.4 CHALLENGES 56
5.2.4.1 High energy consumption in data centers 56
5.2.4.2 Security concerns associated with data center hardware components 56
5.3 TECHNOLOGY ANALYSIS 57
5.3.1 KEY TECHNOLOGIES 57
5.3.1.1 Generative AI 57
5.3.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 57
5.3.2.1 Data center power management and cooling systems 57
5.3.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 58
5.3.3.1 Quantum AI 58
5.4 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 58
5.5 PRICING ANALYSIS 59
5.5.1 INDICATIVE PRICING OF KEY PLAYERS, BY AI PROCESSOR, 2023 59
5.5.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION, 2020–2023 60
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS 62
5.7 ECOSYSTEM ANALYSIS 64
5.8 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 66
5.9 PATENT ANALYSIS 67

5.10 TRADE ANALYSIS 69
5.10.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 69
5.10.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 70
5.11 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 71
5.11.1 TARIFF ANALYSIS 71
5.11.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 72
5.11.3 STANDARDS 75
5.11.3.1 US 76
5.11.3.2 Europe 76
5.11.3.3 China 76
5.11.3.4 Japan 76
5.12 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 77
5.13 CASE STUDY ANALYSIS 78
5.13.1 STMICROELECTRONICS DEPLOYS AMD EPYC PROCESSORS TO ENHANCE R&D DATA CENTER PERFORMANCE 78
5.13.2 JOCDN ADOPTS AMD EPYC PROCESSORS TO IMPROVE BROADCAST VIDEO STREAMING CAPABILITIES 78
5.13.3 DBS BANK LEVERAGES DELL SERVERS POWERED BY AMD EPYC PROCESSORS TO TRANSFORM DATA CENTER INFRASTRUCTURE 78
5.14 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 79
5.14.1 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 80
5.14.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 80
5.14.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 80
5.14.4 THREAT OF SUBSTITUTES 80
5.14.5 THREAT OF NEW ENTRANTS 80
5.15 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 81
5.15.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 81
5.15.2 BUYING CRITERIA 82
5.16 IMPACT OF AI/GEN AI ON DATA CENTER CHIP MARKET 83
6 DATA CENTER CHIP MARKET, BY COMPONENT 84
6.1 INTRODUCTION 85
6.2 PROCESSORS 86
6.2.1 AI PROCESSOR 87
6.2.2 GENERAL-PURPOSE COMPUTING PROCESSOR 88
6.2.2.1 GPU 89
6.2.2.1.1 Ability to handle AI workloads and process vast data volumes to boost adoption 89
6.2.2.2 CPU 91
6.2.2.2.1 Rising demand for versatile and general-purpose AI processing to augment market growth 91

6.2.2.3 FPGA 92
6.2.2.3.1 Growing need for flexibility and customization for AI workloads to spur demand 92
6.2.2.4 DOJO & FSD 94
6.2.2.4.1 High demand for high-performance, energy-efficient AI processing in autonomous vehicles to fuel adoption 94
6.2.2.5 Trainium & Inferentia 95
6.2.2.5.1 Ability to train complex AI and deep learning models to drive adoption 95
6.2.2.6 Athena ASIC 95
6.2.2.6.1 Increasing need to handle complex NLP and language-based AI tasks to accelerate market growth 95
6.2.2.7 T-Head 96
6.2.2.7.1 Rising demand for customized, high-performance AI chips across Chinese data centers to stimulate market growth 96
6.2.2.8 MTIA 96
6.2.2.8.1 Meta's expansion into AR, VR, and Metaverse to fuel market growth 96
6.2.2.9 LPU 97
6.2.2.9.1 Increasing need to handle complex NLP and language-based AI tasks to accelerate market growth 97
6.2.2.10 Other ASIC 97
6.3 MEMORY 98
6.3.1 DDR 99
6.3.1.1 Rising adoption of AI-enabled CPUs in data centers to support market growth 99
6.3.2 HBM 100
6.3.2.1 Elevating need for high throughput in data-intensive AI tasks to fuel market growth 100
6.4 NETWORK 100
6.4.1 NIC/NETWORK ADAPTERS 102
6.4.1.1 InfiniBand 104
6.4.1.1.1 Growing utilization of HPC and AI models to minimize latency and maximize throughput to boost segmental growth 104
6.4.1.2 Ethernet 104
6.4.1.2.1 Rising demand for scalable and cost-effective networking solutions to propel growth 104
6.4.1.3 Others 104
6.4.2 INTERCONNECTS 105
6.4.2.1 Growing complexity of AI models requiring high-bandwidth data paths to fuel demand 105

6.5 SENSORS 105
6.5.1 TEMPERATURE SENSOR 105
6.5.1.1 Increased requirement for optimal operational efficiency to drive demand for temperature sensor 105
6.5.2 HUMIDITY SENSOR 106
6.5.2.1 Growing awareness of environmental factors driving adoption of humidity monitoring 106
6.5.3 AIRFLOW SENSOR 106
6.5.3.1 Increasing server racks to drive market for airflow sensor 106
6.5.4 OTHER SENSORS 106
6.6 POWER MANAGEMENT 108
6.6.1 MULTIPHASE CONTROLLER 108
6.6.1.1 Need to manage and optimize performance to drive segmental growth 108
6.6.2 POINT-OF-LOAD (POL) (DC/DC CONVERTER) 108
6.6.2.1 Increasing demand for energy efficiency and high-performance computing to fuel market growth 108
6.6.3 LOW DROPOUT (LDO) 109
6.6.3.1 Ability to maintain stable output voltage to drive demand 109
6.6.4 48V INTERMEDIATE BUS CONVERTER (IBC) 109
6.6.4.1 Helps ensure adequate supply of efficient power management 109
6.6.5 HOT SWAP CONTROLLER/EFUSE 109
6.6.5.1 Increasing demand for low latency in data centers to drive market for hot swap controller 109
6.6.6 POWER SEQUENCER 110
6.6.6.1 Helps regulate power-up sequence of different voltage rails 110
6.6.7 BASEBOARD MANAGEMENT CONTROLLER (BMC) 110
6.6.7.1 Increasing demand for remote monitoring and management of server hardware to drive market 110
6.7 ANALOG & MIXED-SIGNAL ICS 112
6.7.1 MULTICHANNEL ADC/DAC 112
6.7.1.1 Converters used to provide efficient control of data generated from various sensors 112
6.7.2 MULTICHANNEL ADC/DAC 113
6.7.2.1 Helps in high-speed data transfer among other components in data center chip 113
6.7.3 MUX 113
6.7.3.1 Helps in streaming between multiple data center server 113
6.7.4 CURRENT SENSOR AMPLIFIER 113
6.7.4.1 Necessity for monitoring power consumption to drive demand 113
6.7.5 SUPERVISORY ICS 113
6.7.5.1 Need for stabilization of power supply to fuel market growth 113
6.7.6 FAN CONTROLLER 114
6.7.6.1 Increasing scale and performance of data centers creating demand for fan controllers 114
6.7.7 CLOCK IC 114
6.7.7.1 Importance of stable high-speed data transfer to support market growth 114
7 DATA CENTER CHIP MARKET, BY DATA CENTER SIZE 117
7.1 INTRODUCTION 118
7.2 SMALL DATA CENTERS 119
7.2.1 NEED FOR EDGE, COMPUTING, COST EFFICIENCY, SCALABILITY, AND RAPID DEPLOYMENT TO DRIVE MARKET 119
7.3 MEDIUM-SIZED DATA CENTERS 120
7.3.1 REDUNDANCY AND HIGH AVAILABILITY FEATURES TO DRIVE DEMAND 120
7.4 LARGE DATA CENTERS 121
7.4.1 NEED FOR MASSIVE DATA PROCESSING, CLOUD COMPUTING, SCALABILITY, AND HIGH AVAILABILITY TO DRIVE MARKET 121
8 DATA CENTER CHIP MARKET, BY APPLICATION 123
8.1 INTRODUCTION 124
8.2 GENERATIVE AI 125
8.2.1 RULE-BASED MODELS 127
8.2.1.1 Rising need to detect fraud in finance sector to propel market 127
8.2.2 STATISTICAL MODELS 127
8.2.2.1 Requirement to make accurate predictions from complex data structures to boost segmental growth 127
8.2.3 DEEP LEARNING 128
8.2.3.1 Ability to advance AI technologies to boost demand 128
8.2.4 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GAN) 129
8.2.4.1 Pressing needs to handle large-scale data to fuel segmental growth 129
8.2.5 AUTOENCODERS 130
8.2.5.1 Ability to compress and restructure data to ensure optimum storage space in data centers to stimulate demand 130
8.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 130
8.2.6.1 Surging demand for realistic and high-quality images and videos to accelerate market growth 130
8.2.7 TRANSFORMER MODELS 131
8.2.7.1 Increasing utilization in image synthesis and captioning applications to foster segmental growth 131
8.2.8 MACHINE LEARNING 132
8.2.8.1 Rising use in image and speech recognition and predictive analytics to contribute to market growth 132
8.2.9 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 132
8.2.9.1 Increasing need for real-time applications to support market growth 132
8.2.10 COMPUTER VISION 133
8.2.10.1 Escalating need for advanced processing capabilities to boost demand 133
8.3 GENERAL-PURPOSE COMPUTING 134
9 DATA CENTER CHIP MARKET, BY END USER 135
9.1 INTRODUCTION 136
9.2 CLOUD SERVICE PROVIDERS 137
9.2.1 SURGING AI WORKLOADS AND CLOUD ADOPTION TO STIMULATE MARKET GROWTH 137
9.3 ENTERPRISES 138
9.3.1 ESCALATING USE OF NLP, IMAGE RECOGNITION, AND PREDICTIVE ANALYTICS TO CREATE GROWTH OPPORTUNITIES 138
9.3.2 HEALTHCARE 139
9.3.2.1 Integration of AI in computer-aided drug discovery and development to foster market growth 139
9.3.3 BFSI 140
9.3.3.1 Surging need for fraud detection in financial institutions to boost demand 140
9.3.4 AUTOMOTIVE 141
9.3.4.1 Growing focus on safe and enhanced driving experiences to fuel demand 141
9.3.5 RETAIL & E-COMMERCE 143
9.3.5.1 Increasing use of chatbots and virtual assistants to offer improved customer services to drive market 143
9.3.6 MEDIA & ENTERTAINMENT 144
9.3.6.1 Real-time analysis of viewer preferences and demographic information to augment market growth 144
9.3.7 OTHERS 145
9.4 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 146
9.4.1 FOCUS ON AUTOMATING ROUTINE TASKS AND EXTRACTING REAL-TIME INSIGHTS TO SUPPORT MARKET GROWTH 146
10 DATA CENTER CHIP MARKET, BY REGION 148
10.1 INTRODUCTION 149
10.2 NORTH AMERICA 150
10.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 150
10.2.2 US 154
10.2.2.1 Rising demand for digital solutions to drive market 154
10.2.3 CANADA 155
10.2.3.1 Growing digital transformation and 5G services to support market growth 155
10.2.4 MEXICO 155
10.2.4.1 Government-led initiatives to ensure connectivity within urban centers to boost demand 155

10.3 EUROPE 156
10.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 156
10.3.2 GERMANY 160
10.3.2.1 Adoption of industry 4.0 and advancement in technology infrastructure to drive market 160
10.3.3 UK 161
10.3.3.1 Increasing adoption of data centers and HPC by various verticals to support market growth 161
10.3.4 FRANCE 161
10.3.4.1 Federal support to promote data center infrastructure to augment market growth 161
10.3.5 REST OF EUROPE 161
10.4 ASIA PACIFIC 162
10.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 162
10.4.2 CHINA 167
10.4.2.1 Rising demand for high-speed data processing to accelerate market growth 167
10.4.3 JAPAN 167
10.4.3.1 Surge in adoption of data-intensive technologies like AI and IoT to drive market 167
10.4.4 INDIA 167
10.4.4.1 Government initiatives to boost AI infrastructure to foster market growth 167
10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 168
10.5 ROW 168
10.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 168
10.5.2 SOUTH AMERICA 173
10.5.2.1 Strong government support to develop network infrastructure to boost demand 173
10.5.3 MIDDLE EAST & AFRICA 173
10.5.3.1 GCC countries 174
10.5.3.2 Rest of Middle East & Africa 174
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 175
11.1 OVERVIEW 175
11.2 KEY PLAYERS’ STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 175
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2021−2023 177
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 177
11.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS, 2024 180
11.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 181

11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 182
11.7.1 STARS 182
11.7.2 EMERGING LEADERS 182
11.7.3 PERVASIVE PLAYERS 182
11.7.4 PARTICIPANTS 182
11.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 184
11.7.5.1 Company footprint 184
11.7.5.2 Region footprint 185
11.7.5.3 Component footprint 186
11.7.5.4 End user footprint 187
11.7.5.5 Application footprint 188
11.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 189
11.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 189
11.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 189
11.8.3 DYNAMIC COMPANIES 189
11.8.4 STARTING BLOCKS 189
11.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 191
11.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 191
11.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 191
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 192
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES 192
11.9.2 DEALS 193
11.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 194
12 COMPANY PROFILES 195
12.1 KEY PLAYERS 195
12.1.1 NVIDIA CORPORATION 195
12.1.1.1 Business overview 195
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 196
12.1.1.3 Recent developments 198
12.1.1.3.1 Product launches 198
12.1.1.3.2 Deals 199
12.1.1.4 MnM view 200
12.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 200
12.1.1.4.2 Strategic choices 200
12.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 200

12.1.2 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 201
12.1.2.1 Business overview 201
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 202
12.1.2.3 Recent developments 203
12.1.2.3.1 Product launches 203
12.1.2.3.2 Deals 204
12.1.2.4 MnM view 205
12.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 205
12.1.2.4.2 Strategic choices 205
12.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 205
12.1.3 INTEL CORPORATION 206
12.1.3.1 Business overview 206
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 207
12.1.3.3 Recent developments 209
12.1.3.3.1 Product launches 209
12.1.3.3.2 Deals 210
12.1.3.4 MnM view 211
12.1.3.4.1 Key strengths/Right to win 211
12.1.3.4.2 Strategic choices 211
12.1.3.4.3 Weaknesses/Competitive threats 212
12.1.4 SAMSUNG 213
12.1.4.1 Business overview 213
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 214
12.1.4.3 Recent developments 215
12.1.4.3.1 Product launches 215
12.1.4.3.2 Deals 216
12.1.4.4 MnM view 217
12.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 217
12.1.4.4.2 Strategic choices 217
12.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 217
12.1.5 SK HYNIX INC. 218
12.1.5.1 Business overview 218
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 219
12.1.5.3 Recent developments 220
12.1.5.3.1 Product launches 220
12.1.5.3.2 Deals 221
12.1.5.3.3 Other developments 221
12.1.5.4 MnM view 221
12.1.5.4.1 Key strengths/Right to win 221
12.1.5.4.2 Strategic choices 221
12.1.5.4.3 Weaknesses/Competitive threats 222

12.1.6 GOOGLE 223
12.1.6.1 Business overview 223
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 224
12.1.6.3 Recent developments 225
12.1.6.3.1 Product launches 225
12.1.6.3.2 Deals 225
12.1.7 AMAZON WEB SERVICES, INC. 226
12.1.7.1 Business overview 226
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 226
12.1.7.3 Recent developments 227
12.1.7.3.1 Product launches 227
12.1.7.3.2 Deals 227
12.1.8 MONOLITHIC POWER SYSTEMS, INC 229
12.1.8.1 Business overview 229
12.1.8.2 Products/Solutions/Services Offered 230
12.1.8.3 Recent developments 231
12.1.8.3.1 Deals 231
12.1.9 TEXAS INSTRUMENTS INCORPORATED 232
12.1.9.1 Business overview 232
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 233
12.1.9.3 Recent developments 234
12.1.9.3.1 Other developments 234
12.1.10 MICRON TECHNOLOGY, INC. 235
12.1.10.1 Business overview 235
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 236
12.1.10.3 Recent developments 237
12.1.10.3.1 Product launches 237
12.1.10.3.2 Deals 238
12.1.11 ANALOG DEVICES, INC. 239
12.1.11.1 Business overview 239
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 240
12.1.11.3 Recent developments 241
12.1.11.3.1 Expansions 241
12.1.12 MICROSOFT 242
12.1.12.1 Business overview 242
12.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 243
12.1.12.3 Recent developments 244
12.1.12.3.1 Product launches 244
12.1.12.3.2 Deals 244

12.2 OTHER PLAYERS 245
12.2.1 IMAGINATION TECHNOLOGIES 245
12.2.2 GRAPHCORE 246
12.2.3 CEREBRAS SYSTEMS INC. 246
12.2.4 GROQ, INC. 247
12.2.5 TESLA 248
12.2.6 STMICROELECTRONICS 249
12.2.7 SENSIRION AG 249
12.2.8 AKCP 250
12.2.9 BOSCH SENSORTEC GMBH 251
12.2.10 RENESAS ELECTRONICS CORPORATION 252
12.2.11 INFINEON TECHNOLOGIES AG 253
12.2.12 DIODES INCORPORATED 254
12.2.13 MICROCHIP TECHNOLOGY INC. 255
12.2.14 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 256
12.2.15 T-HEAD 257
12.2.16 BLAIZE 258
12.2.17 HAILO TECHNOLOGIES LTD 259
12.2.18 KNERON, INC. 260
12.2.19 TENSTORRENT 261
12.2.20 TAALAS 261
12.2.21 SAPEON INC. 262
12.2.22 REBELLIONS INC. 262
13 APPENDIX 263
13.1 DISCUSSION GUIDE 263
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 266
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 268
13.4 RELATED REPORTS 268
13.5 AUTHOR DETAILS 269

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