機械学習プロセッサ市場-2024年から2029年までの予測

機械学習プロセッサ市場は2022年に38億4,300万米ドルと評価され、CAGR 19.94%で成長し、2029年には139億1,700万米ドルの市場規模に達します。

世界の機械学習プロセッサ市場は、人工知能の普及とビッグデータへの動向により上昇しています。IoTデバイスの増加が機械学習プロセッサの需要をさらに押し上げ、市場成長を促進しています。AI用途の増加、コンピュータパワーの向上、ハードウェアコストの低下が機械学習プロセッサの売上を牽引しています。自動化を目的とした人工知能の各業界での採用率の高さが、機械学習プロセッサ市場を牽引しています。現在、あらゆる技術ソースから生成されるデータ量が増加しているため、より高速で高度な分析を行う機械学習プロセッサへの要求が高まっています。各企業は、より大きな市場シェアを獲得するため、研究開発に多額の投資を行い、新製品や最新製品を投入しています。機械学習プロセッサは、消費者サービスの向上と運用コストの削減を実現し、市場成長を大きく後押ししています。

しかし、熟練労働者の不足と標準やプロトコルの不在が機械学習プロセッサの市場成長を抑制しています。AIは複雑なシステムであり、その開発、管理、導入には一定のスキルを持った従業員が必要です。

市場の促進要因：

• 機械学習（ML）と人工知能（AI）技術の採用の増加。

機械学習プロセッサ市場は、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の利用拡大により大きな影響を受けています。画像認識、自然言語処理、予測分析などのワークロードの計算複雑性を効果的に処理できる専用プロセッサのニーズは、さまざまな業界の企業がMLやAIを業務に取り入れるにつれて高まっています。機械学習プロセッサは、従来のプロセッサーとは対照的に、機械学習アルゴリズムで使用される行列計算と並列処理専用に設計されています。これにより、より迅速で効果的なモデルの推論とトレーニングが可能になります。

• AIモデルの複雑化。

機械学習プロセッサ市場は、機械学習（ML）モデルの複雑化によって大きな影響を受けており、ハードウェア・アーキテクチャと機能の向上が求められています。機械学習（ML）モデル、特にディープラーニング（深層学習）を使用するモデルがより詳細で高度になるにつれて、学習と推論の両方で複雑な数学演算を効果的に実行するために、計算能力を向上させるプロセッサに対する需要が高まっています。このニーズに応えるため、GPU、TPU、その他のアクセラレーターなど、特殊なハードウェア設計が生み出されてきました。これらのアーキテクチャは、大規模な機械学習モデルに伴う複雑な行列演算や並列処理を処理するために特別に作られています。多くのコアを持つプロセッサーや並列処理ユニットを含む市場の反応は、並列コンピューティングのための最適化がより重視されていることを示しています。

• 市場で大きなシェアを占めると予想されるGPU

GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）は、ゲームや動画視聴の用途で使用されることが増えています。AR（拡大現実）のような進歩する新技術が、市場におけるGPUプロセッサの需要を牽引しています。CPUは、量子コンピューティングの利用が増加しているため、予測期間中に適正なCAGRが見込まれます。量子コンピューティングでは、数千年かかる計算をわずか数秒で完了させることができます。FPGAは機械学習プロセッサ市場を牽引しています。毎年新しく高度な技術が登場し、人々はその時々の動向に合わせてアップデートを繰り返しています。ASICプロセッサは、業界の要求に応じて特定のタスクを実行するために、さまざまな業界でますます使用されるようになっており、市場成長にプラスの影響を与えています。

技術別では、システムオンチップが主要セグメントの1つになると予想されています。

世界の機械学習プロセッサ市場では、スマートフォン市場の拡大により、システム・オン・チップが注目すべきシェアを占めています。システム・オン・チップは、中央処理装置、メモリ、入出力ポート、二次記憶装置などを、コイン大の単一基板またはマイクロプロセッサ上に集積したもので、スマートフォンに最適です。システム・オン・チップは通常、性能向上とマルチタスク活動の高速処理のためにスマートフォンに使用されます。システム・イン・パッケージは、3D開発に使用されるため、機械学習プロセッサ市場をますます押し上げています。この技術への市場参入企業の投資が活発化し、スマートフォンやメディア参入企業から、より幅広い産業セグメントへの応用が広がっています。この技術は他の多くの技術よりも幅広い統合技術をサポートしているため、ソリューションの柔軟性を求めるエンドユーザーはこの技術の採用を継続的に増やしており、市場の成長を後押ししています。

コンシューマーエレクトロニクスは、機械学習プロセッサ市場参入企業にとって主要産業の1つになると予測されています。

コンシューマーエレクトロニクスセグメントは、予測期間中に大きな市場シェアを占めると予測されています。技術の進歩が進むことで、用途を改善したより良いデバイスの市場が形成されつつあります。技術の将来は、人工知能とビッグデータの利用の増加に依存しています。企業はスマートフォンに機械学習プロセッサを使用することで、より高速なプロセッサやマルチタスク能力の向上など、機能を向上させ、能力を最大限に引き出しています。スマートフォンやタブレット端末には人工知能が組み込まれ、顧客体験の向上やより優れたユーザーインターフェースの実現が図られています。したがって、先進的な家電製品に対する需要の高まりが、機械学習プロセッサの需要に拍車をかけています。医療や通信・技術セグメントでの先端技術の利用が増加しているため、機械学習プロセッサの利用が増加しています。小売業界は、世界のeコマース産業の活況により、予測期間中に大きな市場成長が見込まれています。

地域別では、北米が最大の市場になると予測されています。

地域別では、機械学習プロセッサの世界市場は北米、南米、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋に分類されます。北米は、先進技術の早期導入と大手市場参入企業の存在により、機械学習プロセッサの世界市場で顕著なシェアを占めると予想されます。この地域に進出している世界のソフトウェアとハードウェア企業は、技術を向上させ、顧客により良いサービスを提供するために、人工知能、ビッグデータ、拡大知能をますます利用するようになっています。人工知能への高い投資は、予測期間を通じてこの地域の機械学習プロセッサ市場の成長をさらに後押しすると考えられます。

主要発展：

• 2023年10月、革新的半導体技術の大手メーカーであるRenesas Electronics Corporationと、エネルギー効率に優れたエッジ型人工知能（AI）処理システムのトップサプライヤーであるEdgeCortixとの間で戦略的提携が成立しました。Renesasは、戦略的パートナーシップと同時に、EdgeCortixの直近の資金調達ラウンドに貢献しています。今回の協業と出資により、ルネサスはEdgeCortixの最先端技術に独占的にアクセスできるようになります。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場概要
• 市場の定義
• 調査範囲
• 市場セグメンテーション
• 通貨
• 前提条件
• 基準年と予測年のタイムライン
• ステークホルダーにとっての主要メリット

第2章 調査手法

• 調査デザイン
• 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

• 主要調査結果
• CXOの視点

第4章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• ポーターのファイブフォース分析
• 業界バリューチェーン分析
• アナリストビュー

第5章 機械学習プロセッサ市場：プロセッサタイプ別

• イントロダクション
• グラフィックプロセッサ
• ASIC
• CPU
• FPGA

第6章 機械学習プロセッサ市場：技術別

• イントロダクション
• システムオンプロセッサー（SIC）
• システムインパッケージ（SIP）
• マルチプロセッサモジュール
• その他

第7章 機械学習プロセッサ市場：業界別

• イントロダクション
• 家電
• 通信技術
• 小売り
• 医療
• 自動車
• その他

第8章 機械学習プロセッサ市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
• 南米
• 欧州
• 中東・アフリカ
• アジア太平洋

第9章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 市場シェア分析
• 合併、買収、合意とコラボレーション
• 競合ダッシュボード

第10章 企業プロファイル

• ARM Limited
• NVIDIA Corporation
• Samsung
• Amazon
• Intel
• Qualcomm
• IBM
• Apple

The machine learning processor market is evaluated at US$3.843 billion for the year 2022 growing at a CAGR of 19.94% reaching the market size of US$13.917 billion by the year 2029.

The global machine learning processor market is rising due to the growing popularity of artificial intelligence and the trend toward big data. Increasing IoT devices is further driving the demand for machine learning processors, thereby driving market growth. The increasing number of AI applications, improved computer power, and falling hardware costs are driving machine learning processor sales. The high adoption of artificial intelligence by various industries for automation purposes is driving the market for machine learning processors. The increasing amount of data generated nowadays from all technical sources is growing the requirement for faster and more advanced machine learning processors for faster analysis. Companies are heavily investing in research and development to introduce new and updated products to occupy a larger market share. The machine learning processor is improving consumer services and reducing operational costs, which are significantly driving the market growth.

However, the lack of a skilled workforce and the absence of standards and protocols are restraining the market growth of machine learning processors. AI is a complex system, and developing, managing, and implementing, it requires employees with certain skill sets.

MARKET DRIVERS:

• Increasing adoption of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) technologies.

The machine learning processors market is greatly impacted by the growing use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies. The need for specialized processors that can effectively handle the computational complexities of workloads like image recognition, natural language processing, and predictive analytics is growing as companies in a variety of industries incorporate ML and AI into their operations. Machine learning processors, as opposed to conventional processors, are designed expressly for the matrix computations and parallel processing used in machine learning algorithms. This allows for quicker and more effective model inference and training.

• Rising complexity of AI Models.

The machine learning processors market is significantly impacted by the growing complexity of machine learning (ML) models, which calls for improvements in hardware architecture and capabilities. To effectively perform complicated mathematical operations during both training and inference, there is an increasing demand for processors that can supply increased computing capacity as machine learning (ML) models, especially those using deep learning, get more detailed and advanced. Owing to this need, specialized hardware designs have been created, including GPUs, TPUs, and other accelerators. These architectures are made expressly to handle the complicated matrix operations and parallel processing that come with large-scale machine-learning models. The market's reaction, which includes processors with many cores and parallel processing units, demonstrates a greater emphasis on optimization for parallel computing.

• GPU is anticipated to have a significant share of the market

GPU (graphics processing units) are increasingly being used for gaming and video viewing purposes. Advancing and new technology like AR (Augmented Reality) are driving the demand for GPU processors in the market. The CPU is expected to witness a decent CAGR during the forecast period due to the increasing use of Quantum computing. Quantum computing takes only a few seconds to complete a calculation that otherwise may take thousands of years. The FPGA is driving the machine learning processor market as new and advanced technology is coming every year and people are continuously updating according to the current trend, and the FPGA processor makes it faster to configure. ASIC processors are increasingly being used by different industries for carrying out specific tasks according to the requirements of the industry, thereby positively impacting market growth.

By technology, System-On-Chip is anticipated to be one of the major segments.s

System-on-chip has a noteworthy share in the global machine learning processor market on account of the growing market for smartphones. System-On-Chip includes a central processing unit, memory, input/output ports, and secondary storage, all on a single substrate or microprocessor, the size of a coin, which is perfectly suitable for smartphones. System-on-chip is usually used in smartphones for better performance and faster processing of multi-task activities. System-in-package is increasingly boosting the market for machine learning processors due to its usage in 3D development. The heavy inflow of investments by market players into this technology is expanding its scope of application from smartphones and media players to many more applications across a wider range of industries. Since this technology supports a wider range of integration techniques than many other technologies, end-users seeking more flexibility in solutions are showing a continuously increasing adoption of this technology, thus fueling the market growth.

Consumer Electronics is predicted to be one of the major industries for machine learning processor market players.

The consumer electronics segment is predicted to account for a significant market share during the forecast period. The increasing advancement in technology is building the market for better devices with improved applications. The future of technology is dependent on the increasing use of artificial intelligence and big data. Companies are using a machine learning processor in smartphones to improve their features and maximize capabilities, like a faster processor and improved multi-tasking ability. Smartphones and tablets are embedded with artificial intelligence to enhance customer experience and a better user interface. Hence, the growing demand for advanced consumer electronics is spurring the demand for machine learning processors. Increased usage of advanced technologies in healthcare and communication & technology is giving rise to the use of machine learning processors as new devices are highly embedded with machine learning processors for better performance. The retail sector is expected to experience significant market growth during the forecast period owing to the booming global e-commerce industry.

By geography, North America is anticipated to be the largest market.

Regionally, the global machine learning processor market is classified into North America, South America, Europe, the Middle East and Africa, and the Asia Pacific. North America is expected to have a notable market share in the global machine learning processor market owing to the early adoption of advanced technologies and the presence of major market players in the region. Global software and hardware companies present in this region are increasingly using artificial intelligence, big data, and augmented reality to improve technology and provide better services to customers. High investments in artificial intelligence will further bolster the market growth of machine learning processors across this region throughout the forecast period.

Key Developments:

• In October 2023, a strategic alliance was established between Renesas Electronics Corporation, a leading producer of innovative semiconductor technologies, and EdgeCortix, a top supplier of edge Artificial Intelligence (AI) processing systems that are energy-efficient. Renesas has contributed to EdgeCortix's most recent fundraising round in tandem with the strategic partnership. Through this collaboration and investment, EdgeCortix will provide Renesas exclusive access to its cutting-edge technology.

Segmentation:

By Processor Type

• GPU
• ASIC
• CPU
• FPGA

By Technology

• System-On-Processor (SIC)
• System-IN-Package (SIP)
• Multi-Processor Module
• Others

By Industry Vertical

• Consumer Electronics
• Communication & Technology
• Retail
• Healthcare
• Automotive
• Others

By Geography

• North America
• USA
• Canada
• Mexico
• South America
• Brazil
• Argentina
• Others
• Europe
• Germany
• France
• United Kingdom
• Spain
• Others
• Middle East and Africa
• Saudi Arabia
• Israel
• UAE
• Others
• Asia Pacific
• China
• Japan
• South Korea
• India
• Thailand
• Taiwan
• Indonesia
• Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

• 1.1. Market Overview
• 1.2. Market Definition
• 1.3. Scope of the Study
• 1.4. Market Segmentation
• 1.5. Currency
• 1.6. Assumptions
• 1.7. Base, and Forecast Years Timeline
• 1.8. Key Benefits to the stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

• 2.1. Research Design
• 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Key Findings
• 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

• 4.1. Market Drivers
• 4.2. Market Restraints
• 4.3. Porter's Five Forces Analysis
  • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.3.3. Threat of New Entrants
  • 4.3.4. Threat of Substitutes
  • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
• 4.4. Industry Value Chain Analysis
• 4.5. Analyst View

5. MACHINE LEARNING PROCESSOR MARKET, BY PROCESSOR TYPE

• 5.1. Introduction
• 5.2. GPU
  • 5.2.1. Market Trends and Opportunities
  • 5.2.2. Growth Prospects
  • 5.2.3. Geographic Lucrativeness
• 5.3. ASIC
  • 5.3.1. Market Trends and Opportunities
  • 5.3.2. Growth Prospects
  • 5.3.3. Geographic Lucrativeness
• 5.4. CPU
  • 5.4.1. Market Trends and Opportunities
  • 5.4.2. Growth Prospects
  • 5.4.3. Geographic Lucrativeness
• 5.5. FPGA
  • 5.5.1. Market Trends and Opportunities
  • 5.5.2. Growth Prospects
  • 5.5.3. Geographic Lucrativeness

6. MACHINE LEARNING PROCESSOR MARKET, BY TECHNOLOGY

• 6.1. Introduction
• 6.2. System-on-Processor (SIC)
  • 6.2.1. Market Trends and Opportunities
  • 6.2.2. Growth Prospects
  • 6.2.3. Geographic Lucrativeness
• 6.3. System-in-Package (SIP)
  • 6.3.1. Market Trends and Opportunities
  • 6.3.2. Growth Prospects
  • 6.3.3. Geographic Lucrativeness
• 6.4. Multi-Processor Module
  • 6.4.1. Market Trends and Opportunities
  • 6.4.2. Growth Prospects
  • 6.4.3. Geographic Lucrativeness
• 6.5. Others
  • 6.5.1. Market Trends and Opportunities
  • 6.5.2. Growth Prospects
  • 6.5.3. Geographic Lucrativeness

7. MACHINE LEARNING PROCESSOR MARKET, BY INDUSTRY VERTICAL

• 7.1. Introduction
• 7.2. Consumer Electronics
  • 7.2.1. Market Trends and Opportunities
  • 7.2.2. Growth Prospects
  • 7.2.3. Geographic Lucrativeness
• 7.3. Communication & Technology
  • 7.3.1. Market Trends and Opportunities
  • 7.3.2. Growth Prospects
  • 7.3.3. Geographic Lucrativeness
• 7.4. Retail
  • 7.4.1. Market Trends and Opportunities
  • 7.4.2. Growth Prospects
  • 7.4.3. Geographic Lucrativeness
• 7.5. Healthcare
  • 7.5.1. Market Trends and Opportunities
  • 7.5.2. Growth Prospects
  • 7.5.3. Geographic Lucrativeness
• 7.6. Automotive
  • 7.6.1. Market Trends and Opportunities
  • 7.6.2. Growth Prospects
  • 7.6.3. Geographic Lucrativeness
• 7.7. Others
  • 7.7.1. Market Trends and Opportunities
  • 7.7.2. Growth Prospects
  • 7.7.3. Geographic Lucrativeness

8. MACHINE LEARNING PROCESSOR MARKET, BY GEOGRAPHY

• 8.1. Introduction
• 8.2. North America
  • 8.2.1. By Processor Type
  • 8.2.2. By Technology
  • 8.2.3. By Industry Vertical
  • 8.2.4. By Country
    • 8.2.4.1. USA
      • 8.2.4.1.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.2.4.1.2. Growth Prospects
    • 8.2.4.2. Canada
      • 8.2.4.2.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.2.4.2.2. Growth Prospects
    • 8.2.4.3. Mexico
      • 8.2.4.3.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.2.4.3.2. Growth Prospects
• 8.3. South America
  • 8.3.1. By Processor Type
  • 8.3.2. By Technology
  • 8.3.3. By Industry Vertical
  • 8.3.4. By Country
    • 8.3.4.1. Brazil
      • 8.3.4.1.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.3.4.1.2. Growth Prospects
    • 8.3.4.2. Argentina
      • 8.3.4.2.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.3.4.2.2. Growth Prospects
    • 8.3.4.3. Others
      • 8.3.4.3.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.3.4.3.2. Growth Prospects
• 8.4. Europe
  • 8.4.1. By Processor Type
  • 8.4.2. By Technology
  • 8.4.3. By Industry Vertical
  • 8.4.4. By Country
    • 8.4.4.1. Germany
      • 8.4.4.1.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.4.4.1.2. Growth Prospects
    • 8.4.4.2. France
      • 8.4.4.2.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.4.4.2.2. Growth Prospects
    • 8.4.4.3. United Kingdom
      • 8.4.4.3.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.4.4.3.2. Growth Prospects
    • 8.4.4.4. Spain
      • 8.4.4.4.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.4.4.4.2. Growth Prospects
    • 8.4.4.5. Others
      • 8.4.4.5.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.4.4.5.2. Growth Prospects
• 8.5. Middle East and Africa
  • 8.5.1. By Processor Type
  • 8.5.2. By Technology
  • 8.5.3. By Industry Vertical
  • 8.5.4. By Country
    • 8.5.4.1. Saudi Arabia
      • 8.5.4.1.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.5.4.1.2. Growth Prospects
    • 8.5.4.2. UAE
      • 8.5.4.2.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.5.4.2.2. Growth Prospects
    • 8.5.4.3. Israel
      • 8.5.4.3.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.5.4.3.2. Growth Prospects
    • 8.5.4.4. Others
      • 8.5.4.4.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.5.4.4.2. Growth Prospects
• 8.6. Asia Pacific
  • 8.6.1. By Processor Type
  • 8.6.2. By Technology
  • 8.6.3. By Industry Vertical
  • 8.6.4. By Country
    • 8.6.4.1. China
      • 8.6.4.1.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.1.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.2. Japan
      • 8.6.4.2.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.2.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.3. South Korea
      • 8.6.4.3.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.3.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.4. India
      • 8.6.4.4.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.4.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.5. Thailand
      • 8.6.4.5.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.5.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.6. Indonesia
      • 8.6.4.6.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.6.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.7. Taiwan
      • 8.6.4.7.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.7.2. Growth Prospects
    • 8.6.4.8. Others
      • 8.6.4.8.1. Market Trends and Opportunities
      • 8.6.4.8.2. Growth Prospects

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

• 9.1. Major Players and Strategy Analysis
• 9.2. Market Share Analysis
• 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
• 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

• 10.1. ARM Limited
• 10.2. NVIDIA Corporation
• 10.3. Samsung
• 10.4. Amazon
• 10.5. Intel
• 10.6. Qualcomm
• 10.7. IBM
• 10.8. Apple