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市場調査レポート
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1518865

ディープラーニングチップセット市場：世界の産業分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2024年～2032年

Deep Learning Chipset Market: Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2024-2032
出版日: | 発行: Persistence Market Research | ページ情報: 英文 250 Pages | 納期: 2～5営業日

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ディープラーニングチップセット市場：世界の産業分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2024年～2032年
出版日: 2024年07月18日
発行: Persistence Market Research
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～5営業日
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概要

Persistence Market Researchはこのほど、ディープラーニングチップセットの世界市場に関する包括的なレポートを発表しました。当レポートでは、促進要因・動向・機会・課題など、重要な市場ダイナミクスを徹底的に評価し、市場構造に関する詳細な洞察を提供しています。

主要な洞察

  • ディープラーニングチップセット市場規模（2024年）：101億米ドル
  • 予測市場金額（2032年）：728億米ドル
  • 世界市場成長率（CAGR 2024年～2032年）：28.0%

ディープラーニングチップセット市場 - レポート範囲：

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、コンシューマーエレクトロニクスなど、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す。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、技術やイノベーションの進歩を促進しています。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、幅広い業界に対応しています。市場成長の促進力は、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す。

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推進されています。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ます。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）の開発などの技術的進歩は、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ます。さらに、AIの研究開発への投資の増加と、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が相まって、市場プレーヤーがより幅広い顧客層にアプローチするための新たな道が生まれています。

市場抑制要因：

ディープラーニングチップセット市場は、有望な成長見通しにもかかわらず、高い開発コスト、技術的な複雑さ、規制遵守に関連する課題に直面しています。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であるため、中小企業にとっては経済的な障壁となります。さらに、ディープラーニング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ります。特にヘルスケアや金融など、AIやML技術の利用を規制する規制が厳しい業界では、規制遵守やデータプライバシーに関する懸念も課題となっています。

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ます。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、技術革新を刺激します。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ます。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相まって、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で市場のリーダーシップを維持するために不可欠です。

本レポートで扱う主要な質問

  • ディープラーニングチップセット市場の世界の成長を促進する主要な要因は何か？
  • 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のか？
  • 技術進歩はディープラーニングチップセット市場の競合情勢をどのように変えているのか？
  • ディープラーニングチップセット市場に貢献している主要企業はどこで、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？
  • 世界のディープラーニングチップセット市場の新たな動向と将来展望は？

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

  • 市場範囲 / 分類
  • 市場の定義 / 範囲 / 制限

第3章 市場背景

  • 市場力学
  • シナリオ予測
  • 機会マップ分析
  • 製品ライフサイクル分析
  • サプライチェーン分析
  • 投資実現可能性マトリックス
  • バリューチェーン分析
  • PESTLEとポーター分析
  • 規制状況
  • 地域別の親市場見通し
  • 生産・消費統計
  • 輸入と輸出の統計

第4章 世界のディープラーニングチップセット市場分析

  • 過去の市場規模金額（10億米ドル）と数量（単位）分析、2019年～2023年
  • 現在および将来の市場規模金額（10億米ドル）と数量（単位）予測、2024年～2032年
    • 前年比成長動向分析
    • 絶対額の機会分析

第5章 世界のディープラーニングチップセット市場分析：タイプ別

  • イントロダクション / 主要な調査結果
  • 過去の市場規模（10億米ドル）と数量（単位）の分析：タイプ別、2019年～2023年
  • 現在および将来の市場規模金額（10億米ドル）と数量（単位）の分析と予測：タイプ別、2024年～2032年
    • 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）
  • 前年比成長動向分析：タイプ別、2019年～2023年
  • 絶対額の機会分析：タイプ別、2024年～2032年

第6章 世界のディープラーニングチップセット市場分析：技術別

  • イントロダクション / 主要な調査結果
  • 過去の市場規模金額（10億米ドル）と数量（単位）の分析：技術別、2019年～2023年
  • 現在および将来の市場規模金額（10億米ドル）と数量（単位）の分析と予測：技術別、2024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
  • 前年比成長動向分析：技術別、2019年～2023年
  • 絶対額の機会分析：技術別、2024年～2032年

第7章 世界のディープラーニングチップセット市場分析：地域別

  • イントロダクション
  • 過去の市場規模（10億米ドル）と数量（単位）の分析：地域別、2019年～2023年
  • 現在の市場規模金額（10億米ドル）と数量（単位）の分析と予測：地域別、2024年～2032年
    • 北米
    • ラテンアメリカ
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • 中東・アフリカ
  • 市場の魅力分析：地域別

第8章 北米のディープラーニングチップセット市場分析：国別

第9章 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：国別

第10章 欧州のディープラーニングチップセット市場分析：国別

第11章 アジア太平洋のディープラーニングチップセット市場分析：国別

第12章 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：国別

第13章 主要国のディープラーニングチップセット市場分析

  • 米国
  • カナダ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • シンガポール
  • タイ
  • インドネシア
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 湾岸協力会議諸国
  • 南アフリカ
  • イスラエル

第14章 市場構造分析

  • 競合ダッシュボード
  • 競合ベンチマーク
  • 主要企業の市場シェア分析

第15章 競合分析

  • 競合の詳細情報
    • 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

第16章 使用される前提条件と頭字語

第17章 調査手法

目次
Product Code: PMRREP33373

Persistence Market Research has recently released a comprehensive report on the worldwide market for deep learning chipsets. The report offers a thorough assessment of crucial market dynamics, including drivers, trends, opportunities, and challenges, providing 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%

Deep Learning Chipset Market - Report Scope:

Deep learning chipsets are integral components in various applications such as data centers, autonomous vehicles, healthcare, and consumer electronics. These chipsets enable complex computations required for artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) tasks, driving advancements in technology and innovation. The deep learning chipset market caters to a broad range 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 propelled 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. Moreover, the increasing investment in AI research and development, coupled with the expansion of cloud-based services and edge computing, creates new avenues for market players to reach a wider customer base.

Market Restraints:

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). Additionally, 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, particularly in industries such as 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, coupled with the introduction of cost-effective, energy-efficient chipsets, is essential to capitalize on emerging opportunities and sustain market leadership in the dynamic deep learning landscape.

Key Questions Answered 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 players contributing to the deep learning chipset market, 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. Moreover, 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

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