2035年までのAIハードウェア市場：産業動向と世界予測

AI Hardware Market Till 2035: Industry Trends and Global Forecasts

Roots Analysisによると、世界のAIハードウェア市場規模は、2035年までの予測期間中に31.23%のCAGRで、現在の314億米ドルから2035年までに6,244億米ドルに成長すると推定される。 AIハードウェア市場の機会は... もっと見る

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Roots Analysis ルーツアナリシス	2025年3月12日	US$3,499 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	3-4営業日程度	179	英語

サマリー

Roots Analysisによると、世界のAIハードウェア市場規模は、2035年までの予測期間中に31.23%のCAGRで、現在の314億米ドルから2035年までに6,244億米ドルに成長すると推定される。

AIハードウェア市場の機会は、以下のセグメントに分布している：

AIハードウェアのタイプ
 組み込みサウンドプロセッサー
 組み込みビジョン・プロセッサ
 スタンドアロン・ビジョン・プロセッサ
 スタンドアロン・サウンド・プロセッサ

導入形態
 クラウド
 オンプレミス

製品タイプ
 メモリ
 DRAM
 NVM
 SRAM
 プロセッサ
 CPU
 FPGA
 GPU
 TPU
 ネットワーキング
 ストレージ

デバイスの種類
 自動車
 カメラ
 ロボット
 スマートフォン
 スマートミラー
 スマートスピーカー
 ウェアラブル

消費電力の種類
 1W未満
 1-3W
 3-5W
 5-10W
 10W以上

プロセスの種類
 推論
 トレーニング

エンドユーザーのタイプ
 航空宇宙および防衛
 自動車・運輸
 BFSI
 コンシューマー・エレクトロニクス
 電子商取引
 教育
 エネルギー・公益事業
 政府・公共サービス
 ナビゲーション
 不動産
 スマートホーム
 通信・IT
 その他

企業規模
 大企業
 中小企業

ビジネスモデルの種類
 B2B
 B2C
 B2B2C

地域
 北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
 その他の北米諸国
 ヨーロッパ
 オーストリア
 ベルギー
 デンマーク
 フランス
 ドイツ
 アイルランド
 イタリア
 オランダ
 ノルウェー
 ロシア
 スペイン
 スウェーデン
 スイス
 英国
 その他のヨーロッパ諸国
 アジア
 中国
 インド
 日本
 シンガポール
 韓国
 その他のアジア諸国
 ラテンアメリカ
 ブラジル
 チリ
 コロンビア
 ベネズエラ
 その他のラテンアメリカ諸国
 中東・北アフリカ
 エジプト
 イラン
 イラク
 イスラエル
 クウェート
 サウジアラビア
 UAE
 その他のMENA諸国
 その他の国
 オーストラリア
 ニュージーランド
 その他の国

AIハードウェア市場：成長と動向
AIハードウェアとは、人工知能技術で使用するために特別に設計・開発された機器を指す。AIアルゴリズム、ディープラーニングモデル、AIアプリケーションに不可欠なその他の計算タスクのパフォーマンスを強化するために最適化されたさまざまなデバイスやシステムが含まれる。AIのワークロードがますます複雑化し、データ量が多くなるにつれて、AIのイノベーションと開発を促進するための高性能、エネルギー効率、スケーラビリティを提供できる特殊なハードウェア・ソリューションに対する需要が大幅に高まっている。このニーズの急増により、AI専用ハードウェアの開発を目的とした多額の投資が行われ、その結果、市場は飛躍的な成長を遂げている。

世界的な産業の進歩に伴い、AIアルゴリズムをより効果的に管理するための処理能力と計算能力の向上に対する需要がかなり高まっており、その結果、AIハードウェアのメーカーはリソースを新製品の開発に振り向けるようになっている。半導体業界の動向や技術的進歩とともに、エッジAIやさまざまな分野にわたるAIモデルや製品の普及が進み、AIハードウェアメーカーが革新的な製品を発売するための新たな道が開かれつつある。さらに、カスタムAIチップセットとエネルギー効率の高いAIハードウェアの作成は、AIハードウェア分野の多くの企業にとって主要な焦点になると予測されている。さらに、主要な市場プレーヤーは、需要の高まりに対応してストレージアクセラレータの生産増強にも取り組んでいる。ストレージ・ソリューションに対する進化する要件を満たすため、人工知能は不揮発性メモリの開発に貢献している。
https://www.rootsanalysis.com/img006/ai-hardware-market-by-type-of-deployment.png

世界中の様々なステークホルダーからの投資と関心の高まりに後押しされ、AIハードウェア市場は予測期間中に健全なペースで成長すると予想される。

AIハードウェア市場：主要セグメント

AIハードウェアのタイプ別市場シェア
AIハードウェアのタイプに基づき、世界のAIハードウェア市場は、組み込み型サウンドプロセッサ、組み込み型ビジョンプロセッサ、スタンドアロン型ビジョンプロセッサ、スタンドアロン型サウンドプロセッサに区分される。当社の推計によると、現在、スタンドアロンビジョンプロセッサセグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、エッジAIの採用が増加していること、コンピュータビジョンアプリケーションの需要が増加していること、技術が進歩していることに起因している。しかし、組み込みサウンドプロセッサ分野は、予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

展開タイプ別市場シェア
AIハードウェア市場は、展開のタイプに基づいて、クラウドとオンプレミスに区分される。当社の推計によると、現在、クラウドセグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、クラウドベースのAIソリューションが提供するアクセシビリティ、柔軟性、拡張性、費用対効果に起因している。さらに、多くの企業がアクセシビリティと効率性を重視するようになっていることも、このセグメントの拡大を後押ししている。クラウドベースの導入により、あらゆる規模の組織が、ハードウェアやインフラへの多額の初期投資を必要とせずに、高度なAIツールや技術を利用できるようになる。

製品タイプ別市場シェア
AIハードウェア市場は、製品の種類に基づき、メモリ（DRAM、NVM、SRAM）、プロセッサ（CPU、FPGA、GPU、TPU）、ネットワーキング、ストレージに区分される。当社の推計によると、現在、プロセッサー・セグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、特にディープラーニングや機械学習そのものを含む機械学習のアプリケーションに有益な、高い計算速度に起因している。また、教師あり強化学習でも一般的に利用されている。さらに、プロセッサ市場の成長を促す重要な要因は、機械学習デバイスに対する世界的な需要の高まりである。このため、主要な市場プレーヤーは、革新的で高速なコンピューティング・プロセッサを提供するために投資を行っている。

デバイスタイプ別市場シェア
デバイスのタイプに基づき、AIハードウェア市場は自動車、カメラ、ロボット、スマートフォン、スマートミラー、スマートスピーカー、ウェアラブル技術に区分される。当社の推計によると、現在、自動車分野が市場の大半のシェアを占めている。これは、衝突回避やクルーズコントロールなど、安全性と効率性に関連する機能をAIハードウェアに大きく依存する高度運転支援システムの台頭によるものと考えられる。しかし、スマートスピーカー分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

消費電力タイプ別市場シェア
アプリケーションのタイプに基づき、AIハードウェア市場は1W未満、1～3W、3～5W、5～10W、10W以上に区分される。当社の推計によると、現在、消費電力1～3Wのセグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、消費電力が1～3Wの範囲が一般的な家電製品において、AIハードウェアが広く使用されていることに起因している。さらに、この範囲で動作するデバイスは、十分な性能を提供しながらエネルギー効率も高いため、省電力アプリケーションに最適である。しかし、1W未満のセグメントは予測期間中、より高いCAGRで成長すると予測されている。

プロセスタイプ別市場シェア
AIハードウェア市場は、プロセスのタイプに基づき、推論とトレーニングに区分される。当社の推計によると、現在、推論セグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、自律走行車やスマートカメラなど、迅速な意思決定が求められるリアルタイムアプリケーションにおいて不可欠な機能であるためと考えられる。また、様々な業界で幅広く採用されていることも、このセグメントの成長に寄与している。しかし、トレーニング分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

エンドユーザー別市場シェア
AIハードウェア市場は、エンドユーザーのタイプに基づき、航空宇宙・防衛、自動車・輸送、BFSI、家電、eコマース、教育、エネルギー・公共事業、政府・公共サービス、ナビゲーション、不動産、スマートホーム、通信・IT、その他に区分される。当社の推定によると、現在、通信・IT分野が市場の大半のシェアを占めている。これは、膨大な量のビッグデータが処理される通信セクターにおいて、効率的な意思決定を行うためにAIが適用されていることに起因している。この分野でのAIの導入は、通信業界が直面する複雑な課題に対処する上で特に有益である。

企業タイプ別市場シェア
企業のタイプに基づき、AIハードウェア市場は大企業と中小企業に区分される。当社の推計によると、現在、大企業セグメントが市場の大半のシェアを占めている。しかし、中小企業セグメントは予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。この成長は、彼らの機敏さ、革新的な能力、ニッチ市場に的を絞った取り組み、移り変わる顧客の嗜好や市場環境の変化への対応力などに起因している。

地域別市場シェア
AIハードウェア市場は、地域別に北米、欧州、アジア、中南米、中東・北アフリカ、その他の地域に区分される。当社の推計によると、現在、北米が市場の大半のシェアを占めている。これは、AIハードウェアの開発に専念する新興企業の数が増加しているためであり、ひいてはこの分野のAIハードウェア企業に新たな機会を生み出している。しかし、アジアの市場シェアは、予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

AIハードウェア市場のプレーヤー例
 アドバンスト・マイクロ・デバイス
 アマゾン・ウェブ・サービス
 アライド・ビジョン・テクノロジーズ
 アリババ
 百度
 ケイデンス・デザイン・システムズ
 セレブラス・システムズ
 シスコ
 CEVA
 富士通
 グラフコア
 ファーウェイ
 IBM
 インテル
 マイクロン
 マイクロソフト
 マイテック
 NXP
 NVIDIA
 オラクル
 クアルコム・テクノロジーズ
 サムスン
 シノプシス
 ザイリンクス

AIハードウェア市場：調査範囲
この調査レポートは、AIハードウェア市場に関する以下の調査結果を掲載しています：
 市場サイジングと機会分析：A]AIハードウェアの種類、[B]展開の種類、[C]製品の種類、[D]デバイスの種類、[E]消費電力の種類、[F]プロセスの種類、[G]エンドユーザーの種類、[H]企業規模、[I]ビジネスモデルの種類、[J]地理的地域など、主要な市場セグメントに焦点を当てたAIハードウェア市場の詳細分析。
 競争環境：A]設立年、[B]企業規模、[C]本社所在地、[D]所有構造など、いくつかの関連パラメータに基づいて、AIハードウェア市場に従事する企業を包括的に分析。
 企業プロフィール：A]本社所在地、[B]企業規模、[C]企業使命、[D]企業フットプリント、[E]経営陣、[F]連絡先詳細、[G]財務情報、[H]事業セグメント、[I]AIハードウェアポートフォリオ、[J]堀分析、[K]最近の動向、および情報に基づいた将来の見通しに関する詳細を提供します。
 SWOT分析：洞察に満ちたSWOTフレームワークにより、当該領域における強み、弱み、機会、脅威を浮き彫りにします。さらに、各SWOTパラメータの相対的な影響を強調するハーベイボール分析を提供します。

本レポートでお答えする主な質問
 現在、この市場に従事している企業は何社あるか？
 AIハードウェア市場はどのような課題に直面しているか？
 AIハードウェア市場の新たなトレンドは何か？
 この市場の進化に影響を与えそうな要因は何か？
 AIハードウェア開発における今後の注目分野は？
 現在と将来の市場規模は？
 この市場のCAGRは？
 現在および将来の市場機会は主要市場セグメントにどのように分配されそうか？

本レポートを購入する理由
 本レポートは包括的な市場分析を提供し、市場全体と特定のサブセグメントに関する詳細な収益予測を提供します。この情報は、既に市場をリードしている企業にとっても、新規参入企業にとっても貴重なものです。
 利害関係者は本レポートを活用することで、市場内の競争力学をより深く理解することができます。競合状況を分析することで、企業は市場でのポジショニングを最適化し、効果的な市場参入戦略を策定するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
 当レポートは、主要な促進要因、障壁、機会、課題など、市場の包括的な概要を関係者に提供します。この情報により、関係者は市場動向を把握し、成長見込みを活用するためのデータ主導の意思決定を行うことができます。

その他の特典
 レポート内の全分析モジュール用Excelデータパックプレゼント
 10％の無料コンテンツカスタマイズ
 リサーチチームによる詳細レポートのウォークスルーセッション
 レポートが 6～12 ヶ月以上前の場合、無料でレポートを更新

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1.はじめに
1.1.はじめに
1.2.市場シェア
1.3.主要市場インサイト
1.4.レポート範囲
1.5.主な質問に対する回答
1.6.各章の概要

2.研究方法論
2.1.章の概要
2.2.調査の前提
2.3.データベースの構築
2.3.1.データ収集
2.3.2.データの検証
2.3.3.データ分析

2.4.プロジェクトの方法論
2.4.1.二次調査
2.4.1.1.年次報告書
2.4.1.2.学術研究論文
2.4.1.3.企業ウェブサイト
2.4.1.4.投資家向けプレゼンテーション
2.4.1.5.規制当局への届出
2.4.1.6.ホワイトペーパー
2.4.1.7.業界出版物
2.4.1.8.会議およびセミナー
2.4.1.9.政府ポータル
2.4.1.10.メディアおよびプレスリリース
2.4.1.11.ニュースレター
2.4.1.12.業界データベース
2.4.1.13.ルーツ独自のデータベース
2.4.1.14.有料データベースと情報源
2.4.1.15.ソーシャルメディア・ポータル
2.4.1.16.その他の二次情報源
2.4.2.一次調査
2.4.2.1.はじめに
2.4.2.2.種類
2.4.2.2.1.質的
2.4.2.2.2.量的
2.4.2.3.利点
2.4.2.4.テクニック
2.4.2.4.1.インタビュー
2.4.2.4.2.アンケート調査
2.4.2.4.3.フォーカス・グループ
2.4.2.4.4.観察調査
2.4.2.4.5.ソーシャルメディア交流
2.4.2.5.ステークホルダー
2.4.2.5.1.企業幹部（CXO）
2.4.2.5.2.取締役会
2.4.2.5.3.社長および副社長
2.4.2.5.4.主要オピニオンリーダー
2.4.2.5.5.研究開発責任者
2.4.2.5.6.技術専門家
2.4.2.5.7.サブジェクト・マター・エキスパート
2.4.2.5.8.科学者
2.4.2.5.9.医師およびその他の医療提供者
2.4.2.6.倫理と誠実さ
2.4.2.6.1.研究倫理
2.4.2.6.2.データの完全性

2.4.3.分析ツールとデータベース

3.経済的およびその他のプロジェクト特有の考慮事項
3.1.予測方法
3.1.1.トップダウン・アプローチ
3.1.2.ボトムアップアプローチ
3.1.3.ハイブリッド・アプローチ
3.2.市場評価の枠組み
3.2.1.総アドレス可能市場（TAM）
3.2.2.サービス可能市場（SAM）
3.2.3.サービス可能市場（SOM）
3.2.4.現在獲得可能な市場（CAM）
3.3.予測ツールと技法
3.3.1.定性的予測
3.3.2.相関
3.3.3.回帰
3.3.4.時系列分析
3.3.5.外挿
3.3.6.収束
3.3.7.予測誤差分析
3.3.8.データの可視化
3.3.9.シナリオプランニング
3.3.10.感度分析
3.4.主な検討事項
3.4.1.人口統計
3.4.2.市場アクセス
3.4.3.償還シナリオ
3.4.4.業界再編
3.5.強固な品質管理
3.6.主要市場セグメント
3.7.制限事項

4.マクロ経済指標
4.1.章の概要
4.2.市場ダイナミクス
4.2.1.期間
4.2.1.1.過去のトレンド
4.2.1.2.現状と予測
4.2.2.通貨カバレッジ
4.2.2.1.市場に影響を与える主要通貨の概要
4.2.2.2.通貨変動の業界への影響
4.2.3.為替の影響
4.2.3.1.為替レートの評価と市場への影響
4.2.3.2.為替リスク軽減のための戦略
4.2.4.景気後退
4.2.4.1.過去の不況の歴史的分析と教訓
4.2.4.2.現在の経済状況の評価と市場への潜在的影響
4.2.5.インフレ
4.2.5.1.経済におけるインフレ圧力の測定と分析
4.2.5.2.インフレが市場に与える潜在的影響
4.2.6.金利
4.2.6.1.金利の概要と市場への影響
4.2.6.2.金利リスク管理戦略
4.2.7.商品フロー分析
4.2.7.1.商品の種類
4.2.7.2.原産地と仕向地
4.2.7.3.価値と重量
4.2.7.4.輸送手段
4.2.8.世界貿易のダイナミクス
4.2.8.1.輸入シナリオ
4.2.8.2.輸出シナリオ
4.2.9.戦争影響分析
4.2.9.1.ロシア・ウクライナ戦争
4.2.9.2.イスラエル・ハマス戦争
4.2.10.COVIDの影響／関連要因
4.2.10.1.世界経済への影響
4.2.10.2.産業別インパクト
4.2.10.3.政府の対応と景気刺激策
4.2.10.4.今後の見通しと適応戦略
4.2.11.その他の指標
4.2.11.1.財政政策
4.2.11.2.個人消費
4.2.11.3.国内総生産（GDP）
4.2.11.4.雇用
4.2.11.5.税金
4.2.11.6.研究開発イノベーション
4.2.11.7.株式市場のパフォーマンス
4.2.11.8.サプライチェーン
4.2.11.9.クロスボーダー・ダイナミクス

5.要旨

6.はじめに
6.1.章の概要
6.2.AIハードウェア市場の概要
6.2.1.AIハードウェアの種類
6.2.2.導入形態
6.2.3.製品の種類
6.2.4.デバイスの種類
6.2.5.消費電力の種類
6.2.6.プロセスの種類
6.2.7.エンドユーザーの種類
6.3.将来の展望

7.競争環境
7.1.各章の概要
7.2.AIハードウェア市場全体の状況
7.2.1.設立年別分析
7.2.2.企業規模別分析
7.2.3.本社所在地別分析
7.2.4.所有形態別分析

8.AIハードウェア市場における新興企業エコシステム
8.1.AIハードウェア市場新興企業の市場ランドスケープ
8.1.1.設立年別分析
8.1.2.企業規模別分析
8.1.3.企業規模別・設立年別分析
8.1.4.本社所在地別分析
8.1.5.企業規模別・本社所在地別分析
8.1.6.オーナーシップ構造による分析
8.2.主な調査結果

9.企業プロフィール
9.1.各章の概要
9.2.アドバンスト・マイクロ・デバイス
9.2.1.会社概要
9.2.2.会社の使命
9.2.3.フットプリント
9.2.4.経営陣
9.2.5.連絡先
9.2.6.財務実績
9.2.7.事業セグメント
9.2.8.サービス／製品ポートフォリオ（プロジェクト別）
9.2.9.MOAT分析
9.2.10.最近の動向と将来展望

* その他の下記企業についても、公開情報に基づき同様の詳細を記載している。

9.3.アマゾン・ウェブ・サービス
9.4.アライドビジョン・テクノロジーズ
9.5.アリババ
9.6.バイドゥ
9.7.ケイデンス・デザイン・システムズ
9.8.セレブラス・デザイン・システムズ
9.9.シスコ
9.10.CEVA
9.11.富士通
9.12.グラフコア
9.13.ファーウェイ
9.14.IBM
9.15.インテル
9.16.マイクロン
9.17.マイクロソフト
9.18.神話
9.19.NXP
9.20.エヌビディア
9.21.オラクル
9.22.クアルコム・テクノロジーズ

10.バリューチェーン分析

11.SWOT分析

12.世界のAIハードウェア市場
12.1.各章の概要
12.2.主な前提条件と方法論
12.3.市場に影響を与えるトレンドの混乱
12.4.世界のAIハードウェア市場、過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.5.多変量シナリオ分析
12.5.1.保守的シナリオ
12.5.2.楽観的シナリオ
12.6.主要市場セグメント

13.AIハードウェアの種類に基づく市場機会
13.1.各章の概要
13.2.主な前提条件と方法論
13.3.収益シフト分析
13.4.市場の動き分析
13.5.普及-成長（P-G）マトリックス
13.6.組み込みサウンドプロセッサ向けAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.7.組み込みビジョンプロセッサ向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.8.スタンドアロン型ビジョンプロセッサ向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.9.スタンドアロンサウンドプロセッサ向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.10.データの三角測量と検証

14.展開タイプに基づく市場機会
14.1.各章の概要
14.2.主要前提条件と方法論
14.3.収益シフト分析
14.4.市場の動き分析
14.5.普及-成長（P-G）マトリックス
14.6.クラウド向けAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
14.7.オンプレミス向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
14.8.データの三角測量と検証

15.製品の種類に基づく市場機会
15.1.各章の概要
15.2.主要前提条件と方法論
15.3.収益シフト分析
15.4.市場の動き分析
15.5.普及-成長（P-G）マトリックス
15.6.メモリ向けAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.6.1.DRAM向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.6.2.NVM向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.6.3.SRAM向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.7.プロセッサ向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.7.1.CPU向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.7.2.FPGA向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.7.3.GPU向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.7.4.TPU向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）

15.8.ネットワーク向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.9.ストレージ向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.10.データの三角測量と検証

16.デバイスの種類に基づく市場機会
16.1.各章の概要
16.2.主要前提条件と方法論
16.3.収益シフト分析
16.4.市場の動き分析
16.5.普及-成長（P-G）マトリックス
16.6.車載用AIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.7.カメラ向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.8.ロボット向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.9.スマートフォン向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.10.スマートミラー向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.11.スマートスピーカー向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.12.ウェアラブル向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.13.データの三角測量と検証

17.消費電力の種類に基づく市場機会
17.1.各章の概要
17.2.主要前提条件と方法論
17.3.収益シフト分析
17.4.市場の動き分析
17.5.普及-成長（P-G）マトリックス
17.6.1W未満のAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.7.1～3W向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.8.3～5W向けAIハードウェア市場：歴史推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.9.5～10W向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.10.10W以上のAIハードウェア市場：歴史推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.11.データの三角測量と検証

18.プロセスの種類に基づく市場機会
18.1.各章の概要
18.2.主要前提条件と方法論
18.3.収益シフト分析
18.4.市場の動き分析
18.5.普及-成長（P-G）マトリックス
18.6.推論用AIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.7.学習用AIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.8.データの三角測量と検証

19.エンドユーザーのタイプに基づく市場機会
19.1.各章の概要
19.2.主要前提条件と方法論
19.3.収益シフト分析
19.4.市場の動き分析
19.5.普及-成長（P-G）マトリックス
19.6.航空宇宙・防衛向けAIハードウェア市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.7.自動車・運輸向けAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.8.BFSI向けAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.9.家電向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.10.電子商取引向けAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.11.教育向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.12.エネルギー・公益事業向けAIハードウェア市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.13.政府・公共サービス向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.14.ナビゲーション向けAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.15.不動産向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.16.スマートホーム向けAIハードウェア市場：歴史推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.17.通信・IT向けAIハードウェア市場：歴史推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.18.その他向けAIハードウェア市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.19.データの三角測量と検証

20.北米におけるAIハードウェアの市場機会
20.1.各章の概要
20.2.主な前提条件と方法論
20.3.収益シフト分析
20.4.市場の動き分析
20.5.普及-成長（P-G）マトリックス
20.6.北米のAIハードウェア市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.1.米国のAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.2.カナダのAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.3.メキシコのAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.4.その他の北米諸国のAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.7.データの三角測量と検証

21.欧州におけるAIハードウェアの市場機会
21.1.各章の概要
21.2.主要前提条件と方法論
21.3.収益シフト分析
21.4.市場の動き分析
21.5.普及-成長（P-G）マトリックス
21.6.欧州のAIハードウェア市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.1.オーストリアのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.2.ベルギーのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.3.デンマークのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.4.フランスのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.5.ドイツのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.6.アイルランドのAIハードウェア市場アイルランドの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.7.イタリアのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.8.オランダのAIハードウェア市場オランダの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.9.ノルウェーのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.10.ロシアのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.11.スペインのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.12.スウェーデンのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.13.スウェーデンのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.14.スイスのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.15.イギリスのAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.16.その他の欧州諸国のAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.7.データの三角測量と検証

22.アジアにおけるAIハードウェアの市場機会
22.1.各章の概要
22.2.主要前提条件と方法論
22.3.収益シフト分析
22.4.市場の動き分析
22.5.普及-成長（P-G）マトリックス
22.6.アジアのAIハードウェア市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.1.中国のAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.2.インドのAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.3.日本のAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.4.シンガポールのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.5.韓国のAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.6.その他のアジア諸国のAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.7.データの三角測量と検証

23.中東・北アフリカ（MENA）におけるAIハードウェアの市場機会
23.1.各章の概要
23.2.主要前提条件と方法論
23.3.収益シフト分析
23.4.市場の動き分析
23.5.普及-成長（P-G）マトリックス
23.6.中東・北アフリカ（MENA）のAIハードウェア市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.1.エジプトのAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（205年まで）
23.6.2.イランのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.3.イラクのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.4.イスラエルのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.5.クウェートのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.6.サウジアラビアのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.7.アラブ首長国連邦（UAE)のAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.6.8.その他のMENA諸国のAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.7.データの三角測量と検証

24.ラテンアメリカにおけるAIハードウェアの市場機会
24.1.各章の概要
24.2.主要前提条件と方法論
24.3.収益シフト分析
24.4.市場の動き分析
24.5.普及-成長（P-G）マトリックス
24.6.ラテンアメリカのAIハードウェア市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.1.アルゼンチンのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.2.ブラジルのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.3.チリのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.4.コロンビアのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.5.ベネズエラのAIハードウェア市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.6.その他の中南米諸国のAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.7.データの三角測量と検証

25.その他の地域におけるAIハードウェアの市場機会
25.1.各章の概要
25.2.主要前提条件と方法論
25.3.収益シフト分析
25.4.市場の動き分析
25.5.普及-成長（P-G）マトリックス
25.6.その他の地域のAIハードウェア市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.1.オーストラリアのAIハードウェア市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.2.ニュージーランドのAIハードウェア市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.3.その他の国のAIハードウェア市場
25.7.データの三角測量と検証

26.集計データ
27.企業・団体リスト
28.カスタマイズの機会
29.ルーツサブスクリプションサービス
30.著者詳細

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Table of Contents

Summary

As per Roots Analysis, the global AI hardware market size is estimated to grow from USD 31.40 billion in the current year to USD 624.4 billion by 2035, at a CAGR of 31.23% during the forecast period, till 2035.

The opportunity for AI hardware market has been distributed across the following segments:

Type of AI Hardware
 Embedded Sound Processor
 Embedded Vision Processor
 Stand-alone Vision Processor
 Stand-alone Sound Processor

Type of Deployment
 Cloud
 On-premises

Type of Product
 Memory
 DRAM
 NVM
 SRAM
 Processors
 CPU
 FPGA
 GPU
 TPU
 Networking
 Storage

Type of Device
 Automotive
 Cameras
 Robots
 Smartphones
 Smart Mirror
 Smart Speaker
 Wearable

Type of Power Consumption
 Less than 1W
 1-3W
 3-5W
 5-10W
 More than 10W

Type of Process
 Inference
 Training

Type of End-Users
 Aerospace & Defense
 Automotive & Transportation
 BFSI
 Consumer Electronics
 E-Commerce
 Education
 Energy & Utilities
 Government & Public Services
 Navigation
 Real Estate
 Smart Home
 Telecommunication & IT
 Others

Company Size
 Large Enterprises
 Small and Medium Enterprises

Type of Business Model
 B2B
 B2C
 B2B2C

Geographical Regions
 North America
 US
 Canada
 Mexico
 Other North American countries
 Europe
 Austria
 Belgium
 Denmark
 France
 Germany
 Ireland
 Italy
 Netherlands
 Norway
 Russia
 Spain
 Sweden
 Switzerland
 UK
 Other European countries
 Asia
 China
 India
 Japan
 Singapore
 South Korea
 Other Asian countries
 Latin America
 Brazil
 Chile
 Colombia
 Venezuela
 Other Latin American countries
 Middle East and North Africa
 Egypt
 Iran
 Iraq
 Israel
 Kuwait
 Saudi Arabia
 UAE
 Other MENA countries
 Rest of the World
 Australia
 New Zealand
 Other countries

AI HARDWARE MARKET: GROWTH AND TRENDS
AI hardware refers to equipment specifically engineered and developed for use in artificial intelligence technologies. It encompasses a range of devices and systems optimized to enhance the performance of AI algorithms, deep learning models, and other computational tasks integral to AI applications. As AI workloads become increasingly intricate and data-heavy, the demand for specialized hardware solutions that can provide high performance, energy efficiency, and scalability to foster AI innovation and development has significantly increased. This surge in need has resulted in substantial investments aimed at creating dedicated AI hardware, consequently leading to tremendous market growth.

In the context of global industrial advancement, there is a considerable demand for enhanced processing and computational capabilities to more effectively manage AI algorithms, which in turn encourages manufacturers of AI hardware to channel resources into the development of new products. The growing prevalence of edge AI, as well as AI models and products across various sectors, alongside trends and technological advancements in the semiconductor industry, is opening up new avenues for AI hardware manufacturers to launch innovative offerings. Additionally, the creation of custom AI chipsets and energy-efficient AI hardware is projected to be the primary focus for many companies in the AI hardware space. Moreover, leading market players are also working to boost production of storage accelerators in response to rising demand. To meet the evolving requirements for storage solutions, artificial intelligence is contributing to the development of non-volatile memory.
https://www.rootsanalysis.com/img006/ai-hardware-market-by-type-of-deployment.png

Driven by increasing investments and interest from various stakeholders worldwide, the AI hardware market is anticipated to grow at a healthy pace during the forecast period.

AI HARDWARE MARKET: KEY SEGMENTS

Market Share by Type of AI Hardware
Based on the type of AI hardware, the global AI hardware market is segmented into embedded sound processors, embedded vision processors, stand-alone vision processors, and stand-alone sound processors. According to our estimates, currently, stand-alone vision processors segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the rising adoption of edge AI, increased demand for computer vision applications, and advancements in technology. However, embedded sound processors segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Deployment
Based on the type of deployment, the AI hardware market is segmented into cloud, and on-premises. According to our estimates, currently, cloud segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the accessibility, flexibility, scalability, and cost-effectiveness that cloud-based AI solutions provide. Additionally, the growing emphasis on accessibility and efficiency by numerous businesses is driving the expansion of this segment. Cloud-based deployment enables organizations of all sizes to utilize advanced AI tools and technologies without the requirement of significant initial investments in hardware and infrastructure.

Market Share by Type of Product
Based on the type of product, the AI hardware market is segmented into memory (DRAM, NVM, SRAM), processors (CPU, FPGA, GPU, TPU), networking and storage. According to our estimates, currently, processors segment captures the majority share of the market. This can be attributed to their high computing speed, which is particularly beneficial for applications in machine learning, including deep learning and machine learning itself. They are also commonly utilized in supervised reinforcement learning. Further, a significant factor driving growth in the processor market is the rising global demand for machine learning devices. This has led major market players to invest in order to deliver innovative and high-speed computing processors.

Market Share by Type of Device
Based on the type of device, the AI hardware market is segmented into automotive, cameras, robots, smartphones, smart mirror, smart speaker and wearable technologies. According to our estimates, currently, automotive segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the rise of advanced driver-assistance systems that heavily depend on AI hardware for features related to safety and efficiency, such as collision avoidance and cruise control. However, smart speaker segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Power Consumption
Based on the type of application, the AI hardware market is segmented into less than 1W, 1-3W, 3-5W, 5-10W, and more than 10W. According to our estimates, currently, 1-3W power consumption segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the prevalent use of AI hardware in consumer electronics, where power consumption in the 1-3W range is common. Additionally, devices that operate within this range can provide adequate performance while also being energy-efficient, making them ideal for power-saving applications. However, less than 1W segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Process
Based on the type of process, the AI hardware market is segmented into inference and training. According to our estimates, currently, inference segment captures the majority share of the market. This can be attributed to its essential function in real-time applications that demand quick decision-making, such as autonomous vehicles and smart cameras. The broad adoption of this segment across various industries is another factor contributing to its growth. However, training segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of End Users
Based on the type of end-users, the AI hardware market is segmented into aerospace & defense, automotive & transportation, BFSI, consumer electronics, e-commerce, education, energy & utilities, government & public services, navigation, real estate, smart home, telecommunication & IT and others. According to our estimates, currently, telecommunication & IT segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the application of AI in making efficient decisions within the telecom sector, where significant volumes of big data are processed. The implementation of AI in this field is particularly beneficial for addressing the intricate challenges faced by the telecommunications industry.

Market Share by Type of Enterprise
Based on the type of enterprise, the AI hardware market is segmented into large and small and medium enterprise. According to our estimates, currently, large enterprise segment captures the majority share of the market. However, small and medium enterprise segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period. This growth can be attributed to their agility, innovative capabilities, targeted focus on niche markets, and their ability to respond to shifting customer preferences and changes in market conditions.

Market Share by Geographical Regions
Based on the geographical regions, the AI hardware market is segmented into North America, Europe, Asia, Latin America, Middle East and North Africa, and Rest of the World. According to our estimates, currently, North America captures the majority share of the market. This can be attributed to the growing number of startups dedicated to creating AI hardware, which in turn creates new opportunities for AI hardware firms in this area. However, market share in Asia is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Example Players in AI Hardware Market
 Advanced Micro Devices
 Amazon Web Services
 Allied Vision Technologies
 Alibaba
 Baidu
 Cadence Design Systems
 Cerebras Systems
 Cisco
 CEVA
 Fujitsu
 Graphcore
 Huawei
 IBM
 Intel
 Micron
 Microsoft
 Mythic
 NXP
 NVIDIA
 Oracle
 Qualcomm Technologies
 Samsung
 Synopsys
 Xilinx

AI HARDWARE MARKET: RESEARCH COVERAGE
The report on the AI hardware market features insights on various sections, including:
 Market Sizing and Opportunity Analysis: An in-depth analysis of the AI hardware market, focusing on key market segments, including [A] type of AI hardware, [B] type of deployment, [C] type of product, [D] type of device, [E] type of power consumption, [F] type of process, [G] type of end-users, [H] company size, [I] type of business model and [J] geographical regions.
 Competitive Landscape: A comprehensive analysis of the companies engaged in the AI hardware market, based on several relevant parameters, such as [A] year of establishment, [B] company size, [C] location of headquarters, [D] ownership structure.
 Company Profiles: Elaborate profiles of prominent players engaged in the AI hardware market, providing details on [A] location of headquarters, [B]company size, [C] company mission, [D] company footprint, [E] management team, [F] contact details, [G] financial information, [H] operating business segments, [I] AI hardware portfolio, [J] moat analysis, [K] recent developments, and an informed future outlook.
 SWOT Analysis: An insightful SWOT framework, highlighting the strengths, weaknesses, opportunities and threats in the domain. Additionally, it provides Harvey ball analysis, highlighting the relative impact of each SWOT parameter.

KEY QUESTIONS ANSWERED IN THIS REPORT
 How many companies are currently engaged in this market?
 What challenges does the AI hardware market face?
 What are the emerging trends in the AI hardware market?
 What factors are likely to influence the evolution of this market?
 What are the future focus areas in AI hardware development?
 What is the current and future market size?
 What is the CAGR of this market?
 How is the current and future market opportunity likely to be distributed across key market segments?

REASONS TO BUY THIS REPORT
 The report provides a comprehensive market analysis, offering detailed revenue projections of the overall market and its specific sub-segments. This information is valuable to both established market leaders and emerging entrants.
 Stakeholders can leverage the report to gain a deeper understanding of the competitive dynamics within the market. By analyzing the competitive landscape, businesses can make informed decisions to optimize their market positioning and develop effective go-to-market strategies.
 The report offers stakeholders a comprehensive overview of the market, including key drivers, barriers, opportunities, and challenges. This information empowers stakeholders to stay abreast of market trends and make data-driven decisions to capitalize on growth prospects.

ADDITIONAL BENEFITS
 Complimentary Excel Data Packs for all Analytical Modules in the Report
 10% Free Content Customization
 Detailed Report Walkthrough Session with Research Team
 Free Updated report if the report is 6-12 months old or older

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1. PREFACE
1.1. Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines

2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Database Building
2.3.1. Data Collection
2.3.2. Data Validation
2.3.3. Data Analysis

2.4. Project Methodology
2.4.1. Secondary Research
2.4.1.1. Annual Reports
2.4.1.2. Academic Research Papers
2.4.1.3. Company Websites
2.4.1.4. Investor Presentations
2.4.1.5. Regulatory Filings
2.4.1.6. White Papers
2.4.1.7. Industry Publications
2.4.1.8. Conferences and Seminars
2.4.1.9. Government Portals
2.4.1.10. Media and Press Releases
2.4.1.11. Newsletters
2.4.1.12. Industry Databases
2.4.1.13. Roots Proprietary Databases
2.4.1.14. Paid Databases and Sources
2.4.1.15. Social Media Portals
2.4.1.16. Other Secondary Sources
2.4.2. Primary Research
2.4.2.1. Introduction
2.4.2.2. Types
2.4.2.2.1. Qualitative
2.4.2.2.2. Quantitative
2.4.2.3. Advantages
2.4.2.4. Techniques
2.4.2.4.1. Interviews
2.4.2.4.2. Surveys
2.4.2.4.3. Focus Groups
2.4.2.4.4. Observational Research
2.4.2.4.5. Social Media Interactions
2.4.2.5. Stakeholders
2.4.2.5.1. Company Executives (CXOs)
2.4.2.5.2. Board of Directors
2.4.2.5.3. Company Presidents and Vice Presidents
2.4.2.5.4. Key Opinion Leaders
2.4.2.5.5. Research and Development Heads
2.4.2.5.6. Technical Experts
2.4.2.5.7. Subject Matter Experts
2.4.2.5.8. Scientists
2.4.2.5.9. Doctors and Other Healthcare Providers
2.4.2.6. Ethics and Integrity
2.4.2.6.1. Research Ethics
2.4.2.6.2. Data Integrity

2.4.3. Analytical Tools and Databases

3. ECONOMIC AND OTHER PROJECT SPECIFIC CONSIDERATIONS
3.1. Forecast Methodology
3.1.1. Top-Down Approach
3.1.2. Bottom-Up Approach
3.1.3. Hybrid Approach
3.2. Market Assessment Framework
3.2.1. Total Addressable Market (TAM)
3.2.2. Serviceable Addressable Market (SAM)
3.2.3. Serviceable Obtainable Market (SOM)
3.2.4. Currently Acquired Market (CAM)
3.3. Forecasting Tools and Techniques
3.3.1. Qualitative Forecasting
3.3.2. Correlation
3.3.3. Regression
3.3.4. Time Series Analysis
3.3.5. Extrapolation
3.3.6. Convergence
3.3.7. Forecast Error Analysis
3.3.8. Data Visualization
3.3.9. Scenario Planning
3.3.10. Sensitivity Analysis
3.4. Key Considerations
3.4.1. Demographics
3.4.2. Market Access
3.4.3. Reimbursement Scenarios
3.4.4. Industry Consolidation
3.5. Robust Quality Control
3.6. Key Market Segmentations
3.7. Limitations

4. MACRO-ECONOMIC INDICATORS
4.1. Chapter Overview
4.2. Market Dynamics
4.2.1. Time Period
4.2.1.1. Historical Trends
4.2.1.2. Current and Forecasted Estimates
4.2.2. Currency Coverage
4.2.2.1. Overview of Major Currencies Affecting the Market
4.2.2.2. Impact of Currency Fluctuations on the Industry
4.2.3. Foreign Exchange Impact
4.2.3.1. Evaluation of Foreign Exchange Rates and Their Impact on Market
4.2.3.2. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
4.2.4. Recession
4.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
4.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
4.2.5. Inflation
4.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
4.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4.2.6. Interest Rates
4.2.6.1. Overview of Interest Rates and Their Impact on the Market
4.2.6.2. Strategies for Managing Interest Rate Risk
4.2.7. Commodity Flow Analysis
4.2.7.1. Type of Commodity
4.2.7.2. Origins and Destinations
4.2.7.3. Values and Weights
4.2.7.4. Modes of Transportation
4.2.8. Global Trade Dynamics
4.2.8.1. Import Scenario
4.2.8.2. Export Scenario
4.2.9. War Impact Analysis
4.2.9.1. Russian-Ukraine War
4.2.9.2. Israel-Hamas War
4.2.10. COVID Impact / Related Factors
4.2.10.1. Global Economic Impact
4.2.10.2. Industry-specific Impact
4.2.10.3. Government Response and Stimulus Measures
4.2.10.4. Future Outlook and Adaptation Strategies
4.2.11. Other Indicators
4.2.11.1. Fiscal Policy
4.2.11.2. Consumer Spending
4.2.11.3. Gross Domestic Product (GDP)
4.2.11.4. Employment
4.2.11.5. Taxes
4.2.11.6. R&D Innovation
4.2.11.7. Stock Market Performance
4.2.11.8. Supply Chain
4.2.11.9. Cross-Border Dynamics

5. EXECUTIVE SUMMARY

6. INTRODUCTION
6.1. Chapter Overview
6.2. Overview of AI Hardware Market
6.2.1. Type of AI Hardware
6.2.2. Type of Deployment
6.2.3. Type of Product
6.2.4. Type of Device
6.2.5. Types of Power Consumption
6.2.6. Type of Processes
6.2.7. Type of End Users
6.3. Future Perspective

7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1. Chapter Overview
7.2. AI Hardware: Overall Market Landscape
7.2.1. Analysis by Year of Establishment
7.2.2. Analysis by Company Size
7.2.3. Analysis by Location of Headquarters
7.2.4. Analysis by Ownership Structure

8. STARTUP ECOSYSTEM IN THE AI HARDWARE MARKET
8.1. AI Hardware Market: Market Landscape of Startups
8.1.1. Analysis by Year of Establishment
8.1.2. Analysis by Company Size
8.1.3. Analysis by Company Size and Year of Establishment
8.1.4. Analysis by Location of Headquarters
8.1.5. Analysis by Company Size and Location of Headquarters
8.1.6. Analysis by Ownership Structure
8.2. Key Findings

9. COMPANY PROFILES
9.1. Chapter Overview
9.2. Advanced Micro Devices*
9.2.1. Company Overview
9.2.2. Company Mission
9.2.3. Company Footprint
9.2.4. Management Team
9.2.5. Contact Details
9.2.6. Financial Performance
9.2.7. Operating Business Segments
9.2.8. Service / Product Portfolio (project specific)
9.2.9. MOAT Analysis
9.2.10. Recent Developments and Future Outlook

* similar detail is presented for other below mentioned companies based on information in the public domain

9.3. Amazon Web Services
9.4. Allied Vision Technologies
9.5. Alibaba
9.6. Baidu
9.7. Cadence Design Systems
9.8. Cerebras Design Systems
9.9. Cisco
9.10. CEVA
9.11. Fujitsu
9.12. Graphcore
9.13. Huawei
9.14. IBM
9.15. Intel
9.16. Micron
9.17. Microsoft
9.18. Mythic
9.19. NXP
9.20. NVIDIA
9.21. Oracle
9.22. Qualcomm Technologies

10. VALUE CHAIN ANALYSIS

11. SWOT ANALYSIS

12. GLOBAL AI HARDWARE MARKET
12.1. Chapter Overview
12.2. Key Assumptions and Methodology
12.3. Trends Disruption Impacting Market
12.4. Global AI Hardware Market, Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.5. Multivariate Scenario Analysis
12.5.1. Conservative Scenario
12.5.2. Optimistic Scenario
12.6. Key Market Segmentations

13. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF AI HARDWARE
13.1. Chapter Overview
13.2. Key Assumptions and Methodology
13.3. Revenue Shift Analysis
13.4. Market Movement Analysis
13.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
13.6. AI Hardware Market for Embedded Sound Processor: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.7. AI Hardware Market for Embedded Vision Processor: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.8. AI Hardware Market for Stand-alone Vision Processor: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.9. AI Hardware Market for Stand-alone Sound Processor: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.10. Data Triangulation and Validation

14. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF DEPLOYMENT
14.1. Chapter Overview
14.2. Key Assumptions and Methodology
14.3. Revenue Shift Analysis
14.4. Market Movement Analysis
14.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
14.6. AI Hardware Market for Cloud: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
14.7. AI Hardware Market for On-Premises: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
14.8. Data Triangulation and Validation

15. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF PRODUCT
15.1. Chapter Overview
15.2. Key Assumptions and Methodology
15.3. Revenue Shift Analysis
15.4. Market Movement Analysis
15.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
15.6. AI Hardware Market for Memory: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.6.1. AI Hardware Market for DRAM: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.6.2. AI Hardware Market for NVM: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.6.3. AI Hardware Market for SRAM: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7. AI Hardware Market for Processors: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7.1. AI Hardware Market for CPU: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7.2. AI Hardware Market for FPGA: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7.3. AI Hardware Market for GPU: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7.4. AI Hardware Market for TPU: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

15.8. AI Hardware Market for Networking: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.9. AI Hardware Market for Storage: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.10. Data Triangulation and Validation

16. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF DEVICE
16.1. Chapter Overview
16.2. Key Assumptions and Methodology
16.3. Revenue Shift Analysis
16.4. Market Movement Analysis
16.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
16.6. AI Hardware Market for Automotive: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.7. AI Hardware Market for Cameras: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.8. AI Hardware Market for Robots: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.9. AI Hardware Market for Smartphones: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.10. AI Hardware Market for Smart Mirror: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.11. AI Hardware Market for Smart Speaker: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.12. AI Hardware Market for Wearable: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.13. Data Triangulation and Validation

17. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPES OF POWER CONSUMPTION
17.1. Chapter Overview
17.2. Key Assumptions and Methodology
17.3. Revenue Shift Analysis
17.4. Market Movement Analysis
17.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
17.6. AI Hardware Market for Less than 1W: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.7. AI Hardware Market for 1-3W: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.8. AI Hardware Market for 3-5W: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.9. AI Hardware Market for 5-10W: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.10. AI Hardware Market for More than 10W: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.11. Data Triangulation and Validation

18. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF PROCESSES
18.1. Chapter Overview
18.2. Key Assumptions and Methodology
18.3. Revenue Shift Analysis
18.4. Market Movement Analysis
18.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
18.6. AI Hardware Market for Inference: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.7. AI Hardware Market for Training: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.8. Data Triangulation and Validation

19. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF END USERS
19.1. Chapter Overview
19.2. Key Assumptions and Methodology
19.3. Revenue Shift Analysis
19.4. Market Movement Analysis
19.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
19.6. AI Hardware Market for Aerospace & Defense: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.7. AI Hardware Market for Automotive & Transportation: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.8. AI Hardware Market for BFSI: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.9. AI Hardware Market for Consumer Electronics: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.10. AI Hardware Market for E-Commerce: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.11. AI Hardware Market for Education: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.12. AI Hardware Market for Energy & Utilities: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.13. AI Hardware Market for Government & Public Services: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.14. AI Hardware Market for Navigation: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.15. AI Hardware Market for Real Estate: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.16. AI Hardware Market for Smart Home: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.17. AI Hardware Market for Telecommunication & IT: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.18. AI Hardware Market for Others: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.19. Data Triangulation and Validation

20. MARKET OPPORTUNITIES AI HARDWARE IN NORTH AMERICA
20.1. Chapter Overview
20.2. Key Assumptions and Methodology
20.3. Revenue Shift Analysis
20.4. Market Movement Analysis
20.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
20.6. AI Hardware Market in North America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.1. AI Hardware Market in the US: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.2. AI Hardware Market in Canada: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.3. AI Hardware Market in Mexico: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.4. AI Hardware Market in Other North American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.7. Data Triangulation and Validation

21. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI HARDWARE IN EUROPE
21.1. Chapter Overview
21.2. Key Assumptions and Methodology
21.3. Revenue Shift Analysis
21.4. Market Movement Analysis
21.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
21.6. AI Hardware Market in Europe: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.1. AI Hardware Market in Austria: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.2. AI Hardware Market in Belgium: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.3. AI Hardware Market in Denmark: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.4. AI Hardware Market in France: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.5. AI Hardware Market in Germany: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.6. AI Hardware Market in Ireland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.7. AI Hardware Market in Italy: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.8. AI Hardware Market in Netherlands: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.9. AI Hardware Market in Norway: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.10. AI Hardware Market in Russia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.11. AI Hardware Market in Spain: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.12. AI Hardware Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.13. AI Hardware Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.14. AI Hardware Market in Switzerland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.15. AI Hardware Market in the UK: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.16. AI Hardware Market in Other European Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.7. Data Triangulation and Validation

22. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI HARDWARE IN ASIA
22.1. Chapter Overview
22.2. Key Assumptions and Methodology
22.3. Revenue Shift Analysis
22.4. Market Movement Analysis
22.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
22.6. AI Hardware Market in Asia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.1. AI Hardware Market in China: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.2. AI Hardware Market in India: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.3. AI Hardware Market in Japan: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.4. AI Hardware Market in Singapore: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.5. AI Hardware Market in South Korea: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.6. AI Hardware Market in Other Asian Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.7. Data Triangulation and Validation

23. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI HARDWARE IN MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA (MENA)
23.1. Chapter Overview
23.2. Key Assumptions and Methodology
23.3. Revenue Shift Analysis
23.4. Market Movement Analysis
23.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
23.6. AI Hardware Market in Middle East and North Africa (MENA): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.1. AI Hardware Market in Egypt: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 205)
23.6.2. AI Hardware Market in Iran: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.3. AI Hardware Market in Iraq: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.4. AI Hardware Market in Israel: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.5. AI Hardware Market in Kuwait: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.6. AI Hardware Market in Saudi Arabia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.7. AI Hardware Market in United Arab Emirates (UAE): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.6.8. AI Hardware Market in Other MENA Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.7. Data Triangulation and Validation

24. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI HARDWARE IN LATIN AMERICA
24.1. Chapter Overview
24.2. Key Assumptions and Methodology
24.3. Revenue Shift Analysis
24.4. Market Movement Analysis
24.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
24.6. AI Hardware Market in Latin America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.1. AI Hardware Market in Argentina: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.2. AI Hardware Market in Brazil: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.3. AI Hardware Market in Chile: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.4. AI Hardware Market in Colombia Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.5. AI Hardware Market in Venezuela: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.6. AI Hardware Market in Other Latin American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.7. Data Triangulation and Validation

25. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI HARDWARE IN REST OF THE WORLD
25.1. Chapter Overview
25.2. Key Assumptions and Methodology
25.3. Revenue Shift Analysis
25.4. Market Movement Analysis
25.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
25.6. AI Hardware Market in Rest of the World: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.1. AI Hardware Market in Australia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.2. AI Hardware Market in New Zealand: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.3. AI Hardware Market in Other Countries
25.7. Data Triangulation and Validation

26. TABULATED DATA
27. LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATIONS
28. CUSTOMIZATION OPPORTUNITIES
29. ROOTS SUBSCRIPTION SERVICES
30. AUTHOR DETAILS

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