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市場調査レポート
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1534224

ディープラーニングチップの世界市場規模調査：チップタイプ別、技術別、業界別、地域別予測、2022年～2032年

Global Deep Learning Chip Market Size Study, by Chip Type, by Technology, by Industry Vertical, and Regional Forecasts 2022-2032
出版日: | 発行: Bizwit Research & Consulting LLP | ページ情報: 英文 285 Pages | 納期: 2～3営業日

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ディープラーニングチップの世界市場規模調査：チップタイプ別、技術別、業界別、地域別予測、2022年～2032年
出版日: 2024年08月10日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

ディープラーニングチップの世界市場は、2023年に約110億5,000万米ドルと評価され、2024年から2032年までの予測期間に35.27%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

ディープラーニングチップは、人工知能（AI）タスク、特にディープラーニングアルゴリズムを高速化するために設計された専用ハードウェアです。これらのチップは、ニューラルネットワークに関わる複雑な計算を最適化し、性能と効率を高める。主な機能には、並列処理機能、高メモリ帯域幅、低消費電力などがあります。この市場の主要プレーヤーには、エヌビディア、インテル、グーグルが含まれ、それぞれが自律走行車、医療画像処理、自然言語処理などのさまざまなアプリケーション向けに先進的なチップを開発しています。AI主導のソリューションに対する需要の高まりが、ディープラーニングチップ産業の急成長を後押ししています。

ディープラーニングチップの世界市場は、量子コンピューティングの登場とロボット工学におけるディープラーニングチップの導入拡大が牽引しています。ロボット工学におけるディープラーニングチップの統合が進むことで、複雑なデータを処理し、高度なタスクを実行する能力が強化され、市場拡大の原動力となっています。これらのチップにより、ロボットはデータから学習し、新たな状況に適応し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることが可能になり、製造、ヘルスケア、自律システムなどの産業において極めて重要な存在となっています。この2つの影響力が市場の成長軌道を大きく後押ししています。さらに、自己開発や自律制御が可能な自律型ロボットの台数増加は、大きな成長機会をもたらしています。しかし、業界は熟練した専門家の不足などの課題に直面しています。テスト、バグ修正、クラウド実装など、主にディープラーニングチップが管理するタスクは、必要な専門知識の不足に悩まされています。

ディープラーニングチップの世界市場調査において考慮した主な地域は、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、その他ラテンアメリカ地域です。2023年には、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されており、これは様々なアプリケーションにおけるディープラーニング技術の急速な採用と統合を示しています。この成長は、人工知能への投資の増加、技術インフラの拡大、ヘルスケア、自動車、金融などの業界における高度な分析に対する需要の高まりによってもたらされます。中国、インド、日本、オーストラリアなどの主要市場がこの動向をリードしており、ディープラーニングを活用して各分野のイノベーションと効率性を高めています。

目次

第1章 ディープラーニングチップの世界市場エグゼクティブサマリー

  • ディープラーニングチップの世界市場規模・予測（2022-2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 ディープラーニングチップの世界市場定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 ディープラーニングチップの世界市場力学

  • 市場促進要因
    • 量子コンピューティングの出現
    • ロボットへの実装強化
  • 市場の課題
    • 熟練労働力の不足
  • 市場機会
    • 自律型ロボットの出現
    • 様々な産業での採用拡大

第4章 ディープラーニングチップの世界市場産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 ディープラーニングチップの世界市場規模と予測：チップタイプ別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ディープラーニングチップの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • GPU
    • ASIC
    • FPGA
    • CPU
    • その他

第6章 ディープラーニングチップの世界市場規模と予測：技術別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ディープラーニングチップの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • 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
    • その他

第7章 ディープラーニングチップの世界市場規模と予測：業界別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ディープラーニングチップの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • メディア・広告
    • BFSI
    • IT＆テレコム
    • 小売
    • ヘルスケア
    • 自動車
    • その他

第8章 ディープラーニングチップの世界市場規模と予測：地域別、2022年～2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第9章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • Alphabet Inc
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Qualcomm Incorporated
    • Xilinx, Inc.
    • Bitmain Technologies Ltd.
    • Advanced Micro Devices, Inc.
    • Intel Corporation
    • NVIDIA Corporation
    • Baidu, Inc.
    • Amazon.com, Inc.
    • Samsung Electronics Co. Ltd.

第10章 調査プロセス

  • 調査プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場推定
    • 検証
    • 出版
  • 調査属性
目次

Global Deep Learning Chip Market was valued at approximately USD 11.05 billion in 2023 and is expected to grow at a robust CAGR of 35.27% over the forecast period from 2024 to 2032. Deep learning chips are specialized hardware designed to accelerate artificial intelligence (AI) tasks, particularly deep learning algorithms. These chips optimize complex computations involved in neural networks, enhancing performance and efficiency. Key features include parallel processing capabilities, high memory bandwidth, and low power consumption. Major players in this market include NVIDIA, Intel, and Google, each developing advanced chips for various applications like autonomous vehicles, medical imaging, and natural language processing. The increasing demand for AI-driven solutions fuels the rapid growth of the deep learning chip industry.

The Global Deep Learning Chip Market is driven by the advent of quantum computing and the increasing deployment of deep learning chips in robotics. the growing integration of deep learning chips in robotics enhances their ability to process complex data and perform sophisticated tasks, driving market expansion. These chips enable robots to learn from data, adapt to new situations, and improve performance over time, making them crucial in industries such as manufacturing, healthcare, and autonomous systems. This dual influence significantly boosts the market's growth trajectory. Moreover, rising number of autonomous robots, capable of self-development and autonomous control, presents significant growth opportunities. However, the industry faces challenges such as a shortage of skilled professionals. Tasks such as testing, bug fixing, and cloud implementation, primarily managed by deep learning chips, suffer from a lack of requisite expertise.

The key regions considered for the Global Deep Learning Chip Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, Asia-Pacific region is projected to exhibit the highest CAGR during the forecast period, indicating a rapid adoption and integration of deep learning technologies in various applications. This growth is driven by increasing investments in artificial intelligence, expanding technological infrastructure, and rising demand for advanced analytics in industries such as healthcare, automotive, and finance. Key markets such as China, India, Japan, and Australia are leading this trend, leveraging deep learning to enhance innovation and efficiency in their respective sectors.

Major market players include in report are:

  • Alphabet Inc
  • Qualcomm Incorporated
  • Xilinx, Inc.
  • Bitmain Technologies Ltd.
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Baidu, Inc.
  • Amazon.com, Inc.
  • Samsung Electronics Co. Ltd.

The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:

By Chip Type

  • GPU
  • ASIC
  • FPGA
  • CPU
  • Others

By Technology

  • System-on-chip (SoC)
  • System-in-package (SIP)
  • Multi-chip module
  • Others

By Industry Vertical

  • Media & Advertising
  • BFSI
  • IT & Telecom
  • Retail
  • Healthcare
  • Automotive
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • RoLA
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global Deep Learning Chip Market Executive Summary

  • 1.1. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Chip Type
    • 1.3.2. By Technology
    • 1.3.3. By Industry Vertical
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Deep Learning Chip Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Deep Learning Chip Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Emergence of Quantum Computing
    • 3.1.2. Enhanced Implementation in Robotics
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Dearth of Skilled Workforce
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Emergence of Autonomous Robots
    • 3.3.2. Growing Adoption in Various Industries

Chapter 4. Global Deep Learning Chip Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Chip Type 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Deep Learning Chip Market: Chip Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. GPU
    • 5.2.2. ASIC
    • 5.2.3. FPGA
    • 5.2.4. CPU
    • 5.2.5. Others

Chapter 6. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Technology 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Deep Learning Chip Market: Technology Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. System-on-chip (SoC)
    • 6.2.2. System-in-package (SIP)
    • 6.2.3. Multi-chip module
    • 6.2.4. Others

Chapter 7. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Industry Vertical 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global Deep Learning Chip Market: Industry Vertical Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. Media & Advertising
    • 7.2.2. BFSI
    • 7.2.3. IT & Telecom
    • 7.2.4. Retail
    • 7.2.5. Healthcare
    • 7.2.6. Automotive
    • 7.2.7. Others

Chapter 8. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 8.1. North America Deep Learning Chip Market
    • 8.1.1. U.S. Deep Learning Chip Market
      • 8.1.1.1. Chip Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.3. Industry Vertical breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 8.1.2. Canada Deep Learning Chip Market
  • 8.2. Europe Deep Learning Chip Market
    • 8.2.1. U.K. Deep Learning Chip Market
    • 8.2.2. Germany Deep Learning Chip Market
    • 8.2.3. France Deep Learning Chip Market
    • 8.2.4. Spain Deep Learning Chip Market
    • 8.2.5. Italy Deep Learning Chip Market
    • 8.2.6. Rest of Europe Deep Learning Chip Market
  • 8.3. Asia-Pacific Deep Learning Chip Market
    • 8.3.1. China Deep Learning Chip Market
    • 8.3.2. India Deep Learning Chip Market
    • 8.3.3. Japan Deep Learning Chip Market
    • 8.3.4. Australia Deep Learning Chip Market
    • 8.3.5. South Korea Deep Learning Chip Market
    • 8.3.6. Rest of Asia Pacific Deep Learning Chip Market
  • 8.4. Latin America Deep Learning Chip Market
    • 8.4.1. Brazil Deep Learning Chip Market
    • 8.4.2. Mexico Deep Learning Chip Market
    • 8.4.3. Rest of Latin America Deep Learning Chip Market
  • 8.5. Middle East & Africa Deep Learning Chip Market
    • 8.5.1. Saudi Arabia Deep Learning Chip Market
    • 8.5.2. South Africa Deep Learning Chip Market
    • 8.5.3. Rest of Middle East & Africa Deep Learning Chip Market

Chapter 9. Competitive Intelligence

  • 9.1. Key Company SWOT Analysis
  • 9.2. Top Market Strategies
  • 9.3. Company Profiles
    • 9.3.1. Alphabet Inc
      • 9.3.1.1. Key Information
      • 9.3.1.2. Overview
      • 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 9.3.1.4. Product Summary
      • 9.3.1.5. Market Strategies
    • 9.3.2. Qualcomm Incorporated
    • 9.3.3. Xilinx, Inc.
    • 9.3.4. Bitmain Technologies Ltd.
    • 9.3.5. Advanced Micro Devices, Inc.
    • 9.3.6. Intel Corporation
    • 9.3.7. NVIDIA Corporation
    • 9.3.8. Baidu, Inc.
    • 9.3.9. Amazon.com, Inc.
    • 9.3.10. Samsung Electronics Co. Ltd.

Chapter 10. Research Process

  • 10.1. Research Process
    • 10.1.1. Data Mining
    • 10.1.2. Analysis
    • 10.1.3. Market Estimation
    • 10.1.4. Validation
    • 10.1.5. Publishing
  • 10.2. Research Attributes