ディープラーニングチップセット市場：製品タイプ、エンドユーザー、地域別（北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカ）：世界の産業分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2024-2032年
Deep Learning Chipset Market by Product Type, End-Users, and Geography (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and the Middle East and Africa): Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2024-2032
Persistence Market Research社はこのほど、深層学習チップセットの世界市場に関する詳細な調査レポートを発行しました。当レポートでは、促進要因、トレンド、機会、課題など、本質的な市場ダイナミクスを包括的... もっと見る
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サマリー Persistence Market Research社はこのほど、深層学習チップセットの世界市場に関する詳細な調査レポートを発行しました。当レポートでは、促進要因、トレンド、機会、課題など、本質的な市場ダイナミクスを包括的に分析し、市場構造に関する詳細な洞察を提供しています。
主な洞察
- ディープラーニングチップセットの市場規模（2024E）：101億米ドル
- 予測市場規模（2032F）：10,100億米ドル728億米ドル
- 世界市場成長率（CAGR 2024～2032）： 28.0%
レポートの範囲ディープラーニングチップセット市場
ディープラーニング・チップセットは、データセンター、自律走行車、ヘルスケア、家電製品など、さまざまなアプリケーションに不可欠なコンポーネントである。これらのチップセットは、人工知能（AI）や機械学習（ML）タスクに必要な複雑な計算を可能にし、技術の進歩とイノベーションを推進している。ディープラーニング・チップセット市場は、テクノロジー大手、自動車メーカー、ヘルスケア・プロバイダー、家電メーカーなど、多様な業界に対応している。市場成長の原動力は、AIとMLの採用の増加、ビッグデータ分析の急増、計算能力と効率を高めるチップセット技術の進歩である。
市場成長の促進要因
世界のディープラーニング・チップセット市場は、様々な産業におけるAIとMLアプリケーションの需要の高まりなど、いくつかの重要な要因によって促進されている。デジタルトランスフォーメーションの取り組みによって生成されるデータ量の増加や、リアルタイムのデータ処理の必要性が、ディープラーニング・チップセットの採用を後押ししている。特定用途向け集積回路（ASIC）、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）、テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）の開発といった技術の進歩は、性能、エネルギー効率、スケーラビリティの向上をもたらし、市場の成長を促進している。さらに、AIの研究開発への投資の増加、クラウドベースのサービスやエッジコンピューティングの拡大により、市場プレーヤーはより幅広い顧客層にリーチする新たな機会を生み出している。
市場の課題
有望な成長が見込まれるものの、ディープラーニング・チップセット市場は、高い開発コスト、技術的複雑性、規制遵守に関連する課題に直面している。先進的なチップセットの設計と製造には多額の投資が必要なため、中小企業にとっては経済的な障壁となっている。さらに、深層学習チップセットを既存のインフラに統合し、さまざまなAIフレームワークとの互換性を確保することに伴う技術的な複雑さは、市場浸透の妨げとなる可能性がある。規制コンプライアンスやデータ・プライバシーに関する懸念も、特に医療や金融のような、AIやML技術の使用を規制する厳しい業界では課題となる。
市場機会：
ディープラーニング・チップセット市場は、技術革新、新たなアプリケーション、進化するビジネスモデルによって大きな成長機会がもたらされる。AIとMLの自律走行車、ロボット工学、スマートシティなどの新興分野への統合は、市場範囲を拡大し、技術革新を刺激する。戦略的パートナーシップ、合併、買収により、企業は補完的技術を活用し、製品ポートフォリオを拡大することができる。研究開発への投資は、コスト効率が高くエネルギー効率の高いチップセットの導入とともに、新たな機会を活用し、ダイナミックなディープラーニングの状況において市場でのリーダーシップを維持するために極めて重要である。
本レポートで扱う主な質問
- 深層学習チップセット市場の世界的な成長を促進する主な要因は何か？
- どのチップセットの種類とアプリケーションが、さまざまな業界でディープラーニングの採用を促進しているか？
- 深層学習チップセット市場の競争環境は技術進歩によってどのように変化しているのか？
- 市場の主要プレーヤーは誰で、市場の関連性を維持するためにどのような戦略を採用しているのか？
- 世界の深層学習チップセット市場における新たなトレンドと将来性は？
競争情報とビジネス戦略：
NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Advanced Micro Devices, Inc.など、世界のディープラーニング・チップセット市場における主要企業は、イノベーション、製品の差別化、戦略的パートナーシップに注力し、競争力を高めています。これらの企業は、多様なAIやMLアプリケーションに対応するGPU、TPU、ASICを含む高度な深層学習チップセットを開発するために研究開発に投資している。技術プロバイダー、学術機関、規制機関とのコラボレーションは、市場へのアクセスを容易にし、技術採用を促進する。さらに、オープンソースのフレームワーク、開発者コミュニティ、顧客教育に重点を置くことで、市場の成長を促進し、急速に進化するディープラーニングの状況におけるユーザーエクスペリエンスを向上させます。
主な企業
- アルファベット
- アマゾン・ドット・コム
- アドバンスト・マイクロ・デバイス
- バイドゥ
- ビットメイン・テクノロジーズ・リミテッド
- インテル株式会社
- エヌビディア・コーポレーション
- クアルコム
- サムスン電子Ltd.
- ザイリンクス
ディープラーニング・チップセットの世界市場展望（カテゴリー別
タイプ別
- 中央処理装置（CPU）
- グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
- フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
- 特定用途向け集積回路（ASIC）
- その他（NPU＆ハイブリッド・チップ）
テクノロジー別
- システム・オン・チップ（SOC）
- システム・イン・パッケージ（SIP）
- マルチチップモジュール
地域別
- 北米
- ラテンアメリカ
- ヨーロッパ
- アジア太平洋
- 中東・アフリカ
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目次 1.要旨
1.1.世界市場の展望
1.2.需要サイドの動向
1.3.供給サイドの動向
1.4.技術ロードマップ分析
1.5.分析と提言
2.市場概要
2.1.市場カバレッジ／分類
2.2.市場の定義／範囲／限界
3.市場の背景
3.1.市場ダイナミクス
3.1.1.促進要因
3.1.2.阻害要因
3.1.3.機会
3.1.4.トレンド
3.2.シナリオ予測
3.2.1.楽観シナリオにおける需要
3.2.2.可能性の高いシナリオにおける需要
3.2.3.保守的シナリオにおける需要
3.3.機会マップ分析
3.4.製品ライフサイクル分析
3.5.サプライチェーン分析
3.5.1.サプライサイドの参加者とその役割
3.5.1.1.生産者
3.5.1.2.中間レベルの参加者（トレーダー／エージェント／ブローカー）
3.5.1.3.卸売業者および流通業者
3.5.2.サプライチェーンのノードにおける付加価値と創出価値
3.5.3.原材料サプライヤー一覧
3.5.4.既存および潜在的バイヤーのリスト
3.6.投資可能性マトリックス
3.7.バリューチェーン分析
3.7.1.利益率分析
3.7.2.卸売業者と流通業者
3.7.3.小売業者
3.8.PESTLE分析とポーター分析
3.9.規制情勢
3.9.1.主要地域別
3.9.2.主要国別
3.10.地域別親市場展望
3.11.生産と消費の統計
3.12.輸出入統計
4.ディープラーニングチップセットの世界市場分析2019-2023年と予測、2024-2032年
4.1.過去の市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）分析、2019-2023年
4.2.現在と将来の市場規模金額（10億米ドル）＆数量（ユニット）予測、2024年～2032年
4.2.1.前年比成長トレンド分析
4.2.2.絶対額機会分析
5.ディープラーニングチップセットの世界市場分析2019-2023年および予測2024-2032年（タイプ別
5.1.はじめに／主な調査結果
5.2.過去の市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）分析：タイプ別、2019年～2023年
5.3.タイプ別現在および将来市場規模金額（10億米ドル）＆数量（ユニット）分析と予測、2024-2032年
5.3.1.中央処理装置（CPU）
5.3.2.グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
5.3.3.FPGA（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）
5.3.4.特定用途向け集積回路（ASIC）
5.3.5.その他（NPU＆ハイブリッドチップ）
5.4.タイプ別前年比成長動向分析（2019～2023年
5.5.タイプ別絶対価格機会分析、2024年～2032年
6.ディープラーニングチップセットの世界市場分析2019-2023年および予測2024-2032年、技術別
6.1.はじめに／主な調査結果
6.2.過去の市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）分析：技術別、2019～2023年
6.3.技術別の現在および将来の市場規模金額（10億米ドル）＆数量（ユニット）分析と予測、2024年～2032年
6.3.1.システムオンチップ（SOC)
6.3.2.システム・イン・パッケージ（SIP
6.3.3.マルチチップモジュール
6.3.4.その他
6.4.技術別前年比成長動向分析（2019-2023年
6.5.技術別の絶対価格機会分析、2024年～2032年
7.ディープラーニングチップセットの世界市場分析2019-2023年および予測2024-2032年、地域別
7.1.はじめに
7.2.過去の地域別市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）分析、2019-2023年
7.3.地域別の現在の市場規模金額（10億米ドル）＆数量（ユニット）分析と予測、2024年～2032年
7.3.1.北米
7.3.2.ラテンアメリカ
7.3.3.ヨーロッパ
7.3.4.アジア太平洋
7.3.5.中東・アフリカ
7.4.地域別市場魅力度分析
8.北米ディープラーニングチップセット市場分析2019-2023年および予測2024-2032年（国別
8.1.市場分類別過去市場規模金額（億米ドル）＆数量（ユニット）推移分析、2019-2023年
8.2.市場分類別市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）予測、2024年～2032年
8.2.1.国別
8.2.1.1.米国
8.2.1.2.カナダ
8.2.2.タイプ別
8.2.3.技術別
8.3.市場魅力度分析
8.3.1.国別
8.3.2.タイプ別
8.3.3.技術別
8.4.主要項目
9.ラテンアメリカのディープラーニングチップセット市場分析2019-2023年および予測2024-2032年（国別
9.1.過去の市場規模金額（10億米ドル）・数量（ユニット）推移分析：市場分類別、2019年～2023年
9.2.市場分類別市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）予測、2024年～2032年
9.2.1.国別
9.2.1.1.ブラジル
9.2.1.2.メキシコ
9.2.1.3.その他のラテンアメリカ
9.2.2.タイプ別
9.2.3.技術別
9.3.市場魅力度分析
9.3.1.国別
9.3.2.タイプ別
9.3.3.技術別
9.4.主要項目
10.欧州ディープラーニングチップセット市場分析2019-2023年および予測2024-2032年（国別
10.1.過去の市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）推移分析：市場分類別、2019年～2023年
10.2.市場分類別市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）予測、2024年～2032年
10.2.1.国別
10.2.1.1.ドイツ
10.2.1.2.イギリス
10.2.1.3.フランス
10.2.1.4.スペイン
10.2.1.5.イタリア
10.2.1.6.その他のヨーロッパ
10.2.2.タイプ別
10.2.3.技術別
10.3.市場魅力度分析
10.3.1.国別
10.3.2.タイプ別
10.3.3.技術別
10.4.主要項目
11.アジア太平洋地域のディープラーニングチップセット市場分析2019-2023年および予測2024-2032年（国別
11.1.過去の市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）推移分析：市場分類別、2019年～2023年
11.2.市場分類別市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）予測、2024年～2032年
11.2.1.国別
11.2.1.1.中国
11.2.1.2.日本
11.2.1.3.韓国
11.2.1.4.シンガポール
11.2.1.5.タイ
11.2.1.6.インドネシア
11.2.1.7.オーストラリア
11.2.1.8.ニュージーランド
11.2.1.9.その他のアジア太平洋地域
11.2.2.タイプ別
11.2.3.技術別
11.3.市場魅力度分析
11.3.1.国別
11.3.2.タイプ別
11.3.3.技術別
11.4.主要項目
12.中東・アフリカのディープラーニングチップセット市場分析2019-2023年および予測2024-2032年（国別
12.1.過去の市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）推移分析：市場分類別、2019～2023年
12.2.市場分類別市場規模金額（億米ドル）・数量（ユニット）予測、2024年～2032年
12.2.1.国別
12.2.1.1.湾岸協力会議諸国
12.2.1.2.南アフリカ
12.2.1.3.イスラエル
12.2.1.4.その他の中東・アフリカ
12.2.2.タイプ別
12.2.3.技術別
12.3.市場魅力度分析
12.3.1.国別
12.3.2.タイプ別
12.3.3.技術別
12.4.主要項目
13.主要国のディープラーニングチップセット市場分析
13.1.米国
13.1.1.価格分析
13.1.2.市場シェア分析、2024年
13.1.2.1.タイプ別
13.1.2.2.技術別
13.2.カナダ
13.2.1.価格分析
13.2.2.市場シェア分析、2024年
13.2.2.1.タイプ別
13.2.2.2.技術別
13.3.ブラジル
13.3.1.価格分析
13.3.2.市場シェア分析、2024年
13.3.2.1.タイプ別
13.3.2.2.技術別
13.4.メキシコ
13.4.1.価格分析
13.4.2.市場シェア分析、2024年
13.4.2.1.タイプ別
13.4.2.2.技術別
13.5.ドイツ
13.5.1.価格分析
13.5.2.市場シェア分析、2024年
13.5.2.1.タイプ別
13.5.2.2.技術別
13.6.イギリス
13.6.1.価格分析
13.6.2.市場シェア分析、2024年
13.6.2.1.タイプ別
13.6.2.2.技術別
13.7.フランス
13.7.1.価格分析
13.7.2.市場シェア分析、2024年
13.7.2.1.タイプ別
13.7.2.2.技術別
13.8.スペイン
13.8.1.価格分析
13.8.2.市場シェア分析、2024年
13.8.2.1.タイプ別
13.8.2.2.技術別
13.9.イタリア
13.9.1.価格分析
13.9.2.市場シェア分析、2024年
13.9.2.1.タイプ別
13.9.2.2.技術別
13.10.中国
13.10.1.価格分析
13.10.2.市場シェア分析、2024年
13.10.2.1.タイプ別
13.10.2.2.技術別
13.11.日本
13.11.1.価格分析
13.11.2.市場シェア分析、2024年
13.11.2.1.タイプ別
13.11.2.2.技術別
13.12.韓国
13.12.1.価格分析
13.12.2.市場シェア分析、2024年
13.12.2.1.タイプ別
13.12.2.2.技術別
13.13.シンガポール
13.13.1.価格分析
13.13.2.市場シェア分析、2024年
13.13.2.1.タイプ別
13.13.2.2.技術別
13.14.タイ
13.14.1.価格分析
13.14.2.市場シェア分析、2024年
13.14.2.1.タイプ別
13.14.2.2.技術別
13.15.インドネシア
13.15.1.価格分析
13.15.2.市場シェア分析、2024年
13.15.2.1.タイプ別
13.15.2.2.技術別
13.16.オーストラリア
13.16.1.価格分析
13.16.2.市場シェア分析、2024年
13.16.2.1.タイプ別
13.16.2.2.技術別
13.17.ニュージーランド
13.17.1.価格分析
13.17.2.市場シェア分析、2024年
13.17.2.1.タイプ別
13.17.2.2.技術別
13.18.湾岸協力会議諸国
13.18.1.価格分析
13.18.2.市場シェア分析、2024年
13.18.2.1.タイプ別
13.18.2.2.技術別
13.19.南アフリカ
13.19.1.価格分析
13.19.2.市場シェア分析、2024年
13.19.2.1.タイプ別
13.19.2.2.技術別
13.20.イスラエル
13.20.1.価格分析
13.20.2.市場シェア分析、2024年
13.20.2.1.タイプ別
13.20.2.2.技術別
14.市場構造分析
14.1.競争ダッシュボード
14.2.競合ベンチマーキング
14.3.トッププレーヤーの市場シェア分析
14.3.1.地域別
14.3.2.タイプ別
14.3.3.技術別
15.競合分析
15.1.競争の深層
15.1.1.アルファベット
15.1.1.1.概要
15.1.1.2.製品ポートフォリオ
15.1.1.3.市場セグメント別収益性
15.1.1.4.販売拠点
15.1.1.5.戦略の概要
15.1.1.5.1.マーケティング戦略
15.1.1.5.2.製品戦略
15.1.1.5.3.チャネル戦略
15.1.2.アマゾン・ドット・コム
15.1.2.1.概要
15.1.2.2.製品ポートフォリオ
15.1.2.3.市場セグメント別収益性
15.1.2.4.販売拠点
15.1.2.5.戦略の概要
15.1.2.5.1.マーケティング戦略
15.1.2.5.2.製品戦略
15.1.2.5.3.チャネル戦略
15.1.3.アドバンスト・マイクロ・デバイス社
15.1.3.1.概要
15.1.3.2.製品ポートフォリオ
15.1.3.3.市場セグメント別収益性
15.1.3.4.販売拠点
15.1.3.5.戦略の概要
15.1.3.5.1.マーケティング戦略
15.1.3.5.2.製品戦略
15.1.3.5.3.チャネル戦略
15.1.4.バイドゥ
15.1.4.1.概要
15.1.4.2.製品ポートフォリオ
15.1.4.3.市場セグメント別収益性
15.1.4.4.販売拠点
15.1.4.5.戦略の概要
15.1.4.5.1.マーケティング戦略
15.1.4.5.2.製品戦略
15.1.4.5.3.チャネル戦略
15.1.5.ビットメイン・テクノロジーズ
15.1.5.1.概要
15.1.5.2.製品ポートフォリオ
15.1.5.3.市場セグメント別収益性
15.1.5.4.販売拠点
15.1.5.5.戦略の概要
15.1.5.5.1.マーケティング戦略
15.1.5.5.2.製品戦略
15.1.5.5.3.チャネル戦略
15.1.6.インテル株式会社
15.1.6.1.概要
15.1.6.2.製品ポートフォリオ
15.1.6.3.市場セグメント別収益性
15.1.6.4.販売拠点
15.1.6.5.戦略の概要
15.1.6.5.1.マーケティング戦略
15.1.6.5.2.製品戦略
15.1.6.5.3.チャネル戦略
15.1.7.エヌビディア・コーポレーション
15.1.7.1.概要
15.1.7.2.製品ポートフォリオ
15.1.7.3.市場セグメント別収益性
15.1.7.4.販売拠点
15.1.7.5.戦略の概要
15.1.7.5.1.マーケティング戦略
15.1.7.5.2.製品戦略
15.1.7.5.3.チャネル戦略
15.1.8.クアルコム・インコーポレイテッド
15.1.8.1.概要
15.1.8.2.製品ポートフォリオ
15.1.8.3.市場セグメント別収益性
15.1.8.4.販売拠点
15.1.8.5.戦略の概要
15.1.8.5.1.マーケティング戦略
15.1.8.5.2.製品戦略
15.1.8.5.3.チャネル戦略
15.1.9.サムスン電子Ltd.
15.1.9.1.概要
15.1.9.2.製品ポートフォリオ
15.1.9.3.市場セグメント別収益性
15.1.9.4.販売拠点
15.1.9.5.戦略の概要
15.1.9.5.1.マーケティング戦略
15.1.9.5.2.製品戦略
15.1.9.5.3.チャネル戦略
15.1.10.ザイリンクス
15.1.10.1.概要
15.1.10.2.製品ポートフォリオ
15.1.10.3.市場セグメント別収益性
15.1.10.4.販売拠点
15.1.10.5.戦略の概要
15.1.10.5.1.マーケティング戦略
15.1.10.5.2.製品戦略
15.1.10.5.3.チャネル戦略
16.前提条件と略語
17.調査方法
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Summary Persistence Market Research has recently published an in-depth report on the worldwide market for deep learning chipsets. The report provides a comprehensive analysis of essential market dynamics, including drivers, trends, opportunities, and challenges, offering detailed insights into the market structure.
Key Insights:
• Deep Learning Chipset Market Size (2024E): USD 10.1 Billion
• Projected Market Value (2032F): USD 72.8 Billion
• Global Market Growth Rate (CAGR 2024 to 2032): 28.0%
Scope of the Report: Deep Learning Chipset Market
Deep learning chipsets are vital components in various applications such as data centers, autonomous vehicles, healthcare, and consumer electronics. These chipsets enable complex computations necessary for artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) tasks, driving technological advancements and innovation. The deep learning chipset market caters to a diverse array of industries, including technology giants, automotive manufacturers, healthcare providers, and consumer electronics companies. Market growth is driven by the increasing adoption of AI and ML, the surge in big data analytics, and advancements in chipset technology enhancing computational power and efficiency.
Market Growth Drivers:
The global deep learning chipset market is fueled by several key factors, including the rising demand for AI and ML applications across various industries. The growing volume of data generated by digital transformation initiatives and the need for real-time data processing drive the adoption of deep learning chipsets. Technological advancements, such as the development of application-specific integrated circuits (ASICs), graphics processing units (GPUs), and tensor processing units (TPUs), offer improved performance, energy efficiency, and scalability, fostering market growth. Additionally, increasing investment in AI research and development, along with the expansion of cloud-based services and edge computing, creates new opportunities for market players to reach a broader customer base.
Market Challenges:
Despite promising growth prospects, the deep learning chipset market faces challenges related to high development costs, technical complexities, and regulatory compliance. The substantial investment required for designing and manufacturing advanced chipsets poses financial barriers for small and medium-sized enterprises (SMEs). Furthermore, the technical complexities associated with integrating deep learning chipsets into existing infrastructure and ensuring compatibility with various AI frameworks can hinder market penetration. Regulatory compliance and data privacy concerns also pose challenges, especially in industries like healthcare and finance, where stringent regulations govern the use of AI and ML technologies.
Market Opportunities:
The deep learning chipset market presents significant growth opportunities driven by technological innovations, emerging applications, and evolving business models. The integration of AI and ML into emerging fields such as autonomous vehicles, robotics, and smart cities enhances market scope and stimulates innovation. Strategic partnerships, mergers, and acquisitions enable companies to leverage complementary technologies and expand their product portfolios. Investment in research and development, along with the introduction of cost-effective, energy-efficient chipsets, is crucial for capitalizing on emerging opportunities and maintaining market leadership in the dynamic deep learning landscape.
Key Questions Addressed in the Report:
• What are the primary factors driving the growth of the deep learning chipset market globally?
• Which chipset types and applications are driving deep learning adoption across different industries?
• How are technological advancements reshaping the competitive landscape of the deep learning chipset market?
• Who are the key market players, and what strategies are they employing to maintain market relevance?
• What are the emerging trends and future prospects in the global deep learning chipset market?
Competitive Intelligence and Business Strategy:
Leading players in the global deep learning chipset market, including NVIDIA Corporation, Intel Corporation, and Advanced Micro Devices, Inc., focus on innovation, product differentiation, and strategic partnerships to gain a competitive edge. These companies invest in R&D to develop advanced deep learning chipsets, including GPUs, TPUs, and ASICs, catering to diverse AI and ML applications. Collaborations with technology providers, academic institutions, and regulatory agencies facilitate market access and promote technology adoption. Additionally, emphasis on open-source frameworks, developer communities, and customer education fosters market growth and enhances user experience in the rapidly evolving deep learning landscape.
Key Companies Profiled:
• Alphabet Inc.
• Amazon.Com, Inc.
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Baidu, Inc.
• Bitmain Technologies Ltd.
• Intel Corporation
• Nvidia Corporation
• Qualcomm Incorporated
• Samsung Electronics Co. Ltd.
• Xilinx, Inc.
Global Deep Learning Chipset Market Outlook by Category
By Type:
• Central Processing Units (CPUs)
• Graphics Processing Units (GPUs)
• Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
• Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
• Others (NPU & Hybrid Chip)
By Technology:
• System-on-chip (SOC)
• System-in-package (SIP)
• Multi-Chip Module
By Region:
• North America
• Latin America
• Europe
• Asia Pacific
• Middle East and Africa
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Table of Contents 1. Executive Summary
1.1. Global Market Outlook
1.2. Demand-side Trends
1.3. Supply-side Trends
1.4. Technology Roadmap Analysis
1.5. Analysis and Recommendations
2. Market Overview
2.1. Market Coverage / Taxonomy
2.2. Market Definition / Scope / Limitations
3. Market Background
3.1. Market Dynamics
3.1.1. Drivers
3.1.2. Restraints
3.1.3. Opportunity
3.1.4. Trends
3.2. Scenario Forecast
3.2.1. Demand in Optimistic Scenario
3.2.2. Demand in Likely Scenario
3.2.3. Demand in Conservative Scenario
3.3. Opportunity Map Analysis
3.4. Product Life Cycle Analysis
3.5. Supply Chain Analysis
3.5.1. Supply Side Participants and their Roles
3.5.1.1. Producers
3.5.1.2. Mid-Level Participants (Traders/ Agents/ Brokers)
3.5.1.3. Wholesalers and Distributors
3.5.2. Value Added and Value Created at Node in the Supply Chain
3.5.3. List of Raw Material Suppliers
3.5.4. List of Existing and Potential Buyer’s
3.6. Investment Feasibility Matrix
3.7. Value Chain Analysis
3.7.1. Profit Margin Analysis
3.7.2. Wholesalers and Distributors
3.7.3. Retailers
3.8. PESTLE and Porter’s Analysis
3.9. Regulatory Landscape
3.9.1. By Key Regions
3.9.2. By Key Countries
3.10. Regional Parent Market Outlook
3.11. Production and Consumption Statistics
3.12. Import and Export Statistics
4. Global Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast, 2024-2032
4.1. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis, 2019-2023
4.2. Current and Future Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Projections, 2024-2032
4.2.1. Y-o-Y Growth Trend Analysis
4.2.2. Absolute $ Opportunity Analysis
5. Global Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Type
5.1. Introduction / Key Findings
5.2. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis By Type, 2019-2023
5.3. Current and Future Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis and Forecast By Type, 2024-2032
5.3.1. Central Processing Units (CPUs)
5.3.2. Graphics Processing Units (GPUs)
5.3.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
5.3.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
5.3.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
5.4. Y-o-Y Growth Trend Analysis By Type, 2019-2023
5.5. Absolute $ Opportunity Analysis By Type, 2024-2032
6. Global Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Technology
6.1. Introduction / Key Findings
6.2. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis By Technology, 2019-2023
6.3. Current and Future Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis and Forecast By Technology, 2024-2032
6.3.1. System-on-chip (SOC))
6.3.2. System-in-package (SIP
6.3.3. Multi-Chip Module
6.3.4. Others
6.4. Y-o-Y Growth Trend Analysis By Technology, 2019-2023
6.5. Absolute $ Opportunity Analysis By Technology, 2024-2032
7. Global Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Region
7.1. Introduction
7.2. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis By Region, 2019-2023
7.3. Current Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Analysis and Forecast By Region, 2024-2032
7.3.1. North America
7.3.2. Latin America
7.3.3. Europe
7.3.4. Asia Pacific
7.3.5. Middle East and Africa
7.4. Market Attractiveness Analysis By Region
8. North America Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Country
8.1. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2019-2023
8.2. Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Forecast By Market Taxonomy, 2024-2032
8.2.1. By Country
8.2.1.1. USA
8.2.1.2. Canada
8.2.2. By Type
8.2.3. By Technology
8.3. Market Attractiveness Analysis
8.3.1. By Country
8.3.2. By Type
8.3.3. By Technology
8.4. Key Takeaways
9. Latin America Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Country
9.1. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2019-2023
9.2. Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Forecast By Market Taxonomy, 2024-2032
9.2.1. By Country
9.2.1.1. Brazil
9.2.1.2. Mexico
9.2.1.3. Rest of Latin America
9.2.2. By Type
9.2.3. By Technology
9.3. Market Attractiveness Analysis
9.3.1. By Country
9.3.2. By Type
9.3.3. By Technology
9.4. Key Takeaways
10. Europe Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Country
10.1. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2019-2023
10.2. Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Forecast By Market Taxonomy, 2024-2032
10.2.1. By Country
10.2.1.1. Germany
10.2.1.2. United Kingdom
10.2.1.3. France
10.2.1.4. Spain
10.2.1.5. Italy
10.2.1.6. Rest of Europe
10.2.2. By Type
10.2.3. By Technology
10.3. Market Attractiveness Analysis
10.3.1. By Country
10.3.2. By Type
10.3.3. By Technology
10.4. Key Takeaways
11. Asia Pacific Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Country
11.1. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2019-2023
11.2. Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Forecast By Market Taxonomy, 2024-2032
11.2.1. By Country
11.2.1.1. China
11.2.1.2. Japan
11.2.1.3. South Korea
11.2.1.4. Singapore
11.2.1.5. Thailand
11.2.1.6. Indonesia
11.2.1.7. Australia
11.2.1.8. New Zealand
11.2.1.9. Rest of Asia Pacific
11.2.2. By Type
11.2.3. By Technology
11.3. Market Attractiveness Analysis
11.3.1. By Country
11.3.2. By Type
11.3.3. By Technology
11.4. Key Takeaways
12. Middle East and Africa Deep Learning Chipset Market Analysis 2019-2023 and Forecast 2024-2032, By Country
12.1. Historical Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Trend Analysis By Market Taxonomy, 2019-2023
12.2. Market Size Value (US$ billion) & Volume (Units) Forecast By Market Taxonomy, 2024-2032
12.2.1. By Country
12.2.1.1. Gulf Cooperation Council Countries
12.2.1.2. South Africa
12.2.1.3. Israel
12.2.1.4. Rest of Middle East and Africa
12.2.2. By Type
12.2.3. By Technology
12.3. Market Attractiveness Analysis
12.3.1. By Country
12.3.2. By Type
12.3.3. By Technology
12.4. Key Takeaways
13. Key Countries Deep Learning Chipset Market Analysis
13.1. USA
13.1.1. Pricing Analysis
13.1.2. Market Share Analysis, 2024
13.1.2.1. By Type
13.1.2.2. By Technology
13.2. Canada
13.2.1. Pricing Analysis
13.2.2. Market Share Analysis, 2024
13.2.2.1. By Type
13.2.2.2. By Technology
13.3. Brazil
13.3.1. Pricing Analysis
13.3.2. Market Share Analysis, 2024
13.3.2.1. By Type
13.3.2.2. By Technology
13.4. Mexico
13.4.1. Pricing Analysis
13.4.2. Market Share Analysis, 2024
13.4.2.1. By Type
13.4.2.2. By Technology
13.5. Germany
13.5.1. Pricing Analysis
13.5.2. Market Share Analysis, 2024
13.5.2.1. By Type
13.5.2.2. By Technology
13.6. United Kingdom
13.6.1. Pricing Analysis
13.6.2. Market Share Analysis, 2024
13.6.2.1. By Type
13.6.2.2. By Technology
13.7. France
13.7.1. Pricing Analysis
13.7.2. Market Share Analysis, 2024
13.7.2.1. By Type
13.7.2.2. By Technology
13.8. Spain
13.8.1. Pricing Analysis
13.8.2. Market Share Analysis, 2024
13.8.2.1. By Type
13.8.2.2. By Technology
13.9. Italy
13.9.1. Pricing Analysis
13.9.2. Market Share Analysis, 2024
13.9.2.1. By Type
13.9.2.2. By Technology
13.10. China
13.10.1. Pricing Analysis
13.10.2. Market Share Analysis, 2024
13.10.2.1. By Type
13.10.2.2. By Technology
13.11. Japan
13.11.1. Pricing Analysis
13.11.2. Market Share Analysis, 2024
13.11.2.1. By Type
13.11.2.2. By Technology
13.12. South Korea
13.12.1. Pricing Analysis
13.12.2. Market Share Analysis, 2024
13.12.2.1. By Type
13.12.2.2. By Technology
13.13. Singapore
13.13.1. Pricing Analysis
13.13.2. Market Share Analysis, 2024
13.13.2.1. By Type
13.13.2.2. By Technology
13.14. Thailand
13.14.1. Pricing Analysis
13.14.2. Market Share Analysis, 2024
13.14.2.1. By Type
13.14.2.2. By Technology
13.15. Indonesia
13.15.1. Pricing Analysis
13.15.2. Market Share Analysis, 2024
13.15.2.1. By Type
13.15.2.2. By Technology
13.16. Australia
13.16.1. Pricing Analysis
13.16.2. Market Share Analysis, 2024
13.16.2.1. By Type
13.16.2.2. By Technology
13.17. New Zealand
13.17.1. Pricing Analysis
13.17.2. Market Share Analysis, 2024
13.17.2.1. By Type
13.17.2.2. By Technology
13.18. Gulf Cooperation Council Countries
13.18.1. Pricing Analysis
13.18.2. Market Share Analysis, 2024
13.18.2.1. By Type
13.18.2.2. By Technology
13.19. South Africa
13.19.1. Pricing Analysis
13.19.2. Market Share Analysis, 2024
13.19.2.1. By Type
13.19.2.2. By Technology
13.20. Israel
13.20.1. Pricing Analysis
13.20.2. Market Share Analysis, 2024
13.20.2.1. By Type
13.20.2.2. By Technology
14. Market Structure Analysis
14.1. Competition Dashboard
14.2. Competition Benchmarking
14.3. Market Share Analysis of Top Players
14.3.1. By Regional
14.3.2. By Type
14.3.3. By Technology
15. Competition Analysis
15.1. Competition Deep Dive
15.1.1. Alphabet Inc.
15.1.1.1. Overview
15.1.1.2. Product Portfolio
15.1.1.3. Profitability by Market Segments
15.1.1.4. Sales Footprint
15.1.1.5. Strategy Overview
15.1.1.5.1. Marketing Strategy
15.1.1.5.2. Product Strategy
15.1.1.5.3. Channel Strategy
15.1.2. Amazon.Com, Inc.
15.1.2.1. Overview
15.1.2.2. Product Portfolio
15.1.2.3. Profitability by Market Segments
15.1.2.4. Sales Footprint
15.1.2.5. Strategy Overview
15.1.2.5.1. Marketing Strategy
15.1.2.5.2. Product Strategy
15.1.2.5.3. Channel Strategy
15.1.3. Advanced Micro Devices, Inc.
15.1.3.1. Overview
15.1.3.2. Product Portfolio
15.1.3.3. Profitability by Market Segments
15.1.3.4. Sales Footprint
15.1.3.5. Strategy Overview
15.1.3.5.1. Marketing Strategy
15.1.3.5.2. Product Strategy
15.1.3.5.3. Channel Strategy
15.1.4. Baidu, Inc.
15.1.4.1. Overview
15.1.4.2. Product Portfolio
15.1.4.3. Profitability by Market Segments
15.1.4.4. Sales Footprint
15.1.4.5. Strategy Overview
15.1.4.5.1. Marketing Strategy
15.1.4.5.2. Product Strategy
15.1.4.5.3. Channel Strategy
15.1.5. Bitmain Technologies Ltd.
15.1.5.1. Overview
15.1.5.2. Product Portfolio
15.1.5.3. Profitability by Market Segments
15.1.5.4. Sales Footprint
15.1.5.5. Strategy Overview
15.1.5.5.1. Marketing Strategy
15.1.5.5.2. Product Strategy
15.1.5.5.3. Channel Strategy
15.1.6. Intel Corporation
15.1.6.1. Overview
15.1.6.2. Product Portfolio
15.1.6.3. Profitability by Market Segments
15.1.6.4. Sales Footprint
15.1.6.5. Strategy Overview
15.1.6.5.1. Marketing Strategy
15.1.6.5.2. Product Strategy
15.1.6.5.3. Channel Strategy
15.1.7. Nvidia Corporation
15.1.7.1. Overview
15.1.7.2. Product Portfolio
15.1.7.3. Profitability by Market Segments
15.1.7.4. Sales Footprint
15.1.7.5. Strategy Overview
15.1.7.5.1. Marketing Strategy
15.1.7.5.2. Product Strategy
15.1.7.5.3. Channel Strategy
15.1.8. Qualcomm Incorporated
15.1.8.1. Overview
15.1.8.2. Product Portfolio
15.1.8.3. Profitability by Market Segments
15.1.8.4. Sales Footprint
15.1.8.5. Strategy Overview
15.1.8.5.1. Marketing Strategy
15.1.8.5.2. Product Strategy
15.1.8.5.3. Channel Strategy
15.1.9. Samsung Electronics Co. Ltd.
15.1.9.1. Overview
15.1.9.2. Product Portfolio
15.1.9.3. Profitability by Market Segments
15.1.9.4. Sales Footprint
15.1.9.5. Strategy Overview
15.1.9.5.1. Marketing Strategy
15.1.9.5.2. Product Strategy
15.1.9.5.3. Channel Strategy
15.1.10. Xilinx, Inc
15.1.10.1. Overview
15.1.10.2. Product Portfolio
15.1.10.3. Profitability by Market Segments
15.1.10.4. Sales Footprint
15.1.10.5. Strategy Overview
15.1.10.5.1. Marketing Strategy
15.1.10.5.2. Product Strategy
15.1.10.5.3. Channel Strategy
16. Assumptions & Acronyms Used
17. Research Methodology
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