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市場調査レポート
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1757447

ディープラーニングチップセット市場：世界の産業分析、市場規模・シェア・成長・動向、将来予測 (2025～2032年)

Deep Learning Chipset Market: Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2025 - 2032

出版日
ページ情報
英文 250 Pages
納期
2～5営業日
カスタマイズ可能
価格
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本日の銀行送金レート: 1USD=144.69円
ディープラーニングチップセット市場：世界の産業分析、市場規模・シェア・成長・動向、将来予測 (2025～2032年)
出版日: 2025年06月26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
  • 目次
概要

Persistence Market Research社はこのほど、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、市場促進要因・動向・機会・促進要因・課題などの重要な市場力学を徹底的に評価し、市場構造に関する詳細な洞察を提供しています。この調査レポートは、2025年から2032年までの世界のディープラーニングチップセット市場の予測成長軌道を概説する独占データと統計を掲載しています。

主要な洞察

  • ディープラーニングチップセットの市場規模 (2025年)：67億2,630万米ドル
  • 市場規模の予測 (金額ベース、2032年)：360億4,090万米ドル
  • 世界市場の成長率 (CAGR、2025～2032年)：27.1%

ディープラーニングチップセット市場：分析範囲

ディープラーニングチップセットは、人工知能（AI）システムの動力源となる不可欠なコンポーネントであり、多様な産業においてリアルタイムのデータ処理、予測分析、機械学習タスクを可能にします。これらのチップセットは、複雑な数学演算を効率的に実行するように設計されており、ニューラルネットワークのトレーニングと推論をサポートします。ディープラーニングチップセット市場は、自動車、ヘルスケア、金融、家電、防衛など幅広い最終用途分野に対応しています。自然言語処理、自律走行、コンピュータビジョンなど、AIを活用したアプリケーションの急増は、GPU、FPGA、ASIC、NPUを含む高性能チップセットの需要を加速させています。市場の成長は、AI採用の増加、チップアーキテクチャの進歩、エッジコンピューティングとデータセンターインフラへの投資の増加によってさらに促進されます。

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場は、各分野におけるAIベースのソリューションの急速な普及や、高速処理能力に対する需要の高まりなど、いくつかの重要な要因によって推進されています。自律走行車、スマートアシスタント、インテリジェント監視システムの出現により、深層学習ワークロードに最適化された専用チップセットのニーズが高まっています。5nmファブリケーション、3Dスタッキング、ヘテロジニアス・コンピューティングなどの技術進歩により、より効率的でコンパクトなチップ設計が可能になり、エッジデバイスやモバイルプラットフォームへの幅広い展開がサポートされます。さらに、AI研究に対する政府および民間セクターの投資の増加と、ITインフラを近代化するための戦略的イニシアチブは、世界的に市場の勢いを強めています。

市場の抑制要因：

堅調な成長が見込まれるもの、ディープラーニングチップセット市場は、開発コストの高さ、消費電力の懸念、AIハードウェア設計に熟練した専門家の不足といった課題に直面しています。レガシーシステムにディープラーニングハードウェアを統合することの複雑さや、技術革新の急速なペースは、製品ライフサイクルの短さにつながり、メーカーや投資家にリスクをもたらす可能性があります。さらに、半導体生産に影響を及ぼすサプライチェーンの混乱や地政学的緊張は、市場の可用性とコストの安定性に制約をもたらす可能性があります。これらの障壁に対処するには、戦略的パートナーシップ、人材開発への投資、弾力的なサプライチェーン戦略が必要です。

市場機会：

ディープラーニングチップセット市場は、家電、産業オートメーション、ヘルスケア診断へのAIの統合によって大きな成長機会がもたらされます。スマートカメラ、ドローン、ウェアラブルヘルスモニターなどのエッジAIデバイスの人気が高まっており、低レイテンシで電力効率の高いチップセットに新たな道が開けています。5Gネットワークとクラウドインフラの拡大は、リアルタイムデータ分析をさらにサポートし、データセンターにおけるAIアクセラレータの需要を促進しています。さらに、アジアやラテンアメリカの新興市場ではAI技術の導入が加速しており、チップセットベンダーにとって未開拓の収益源が広がっています。量子コンピューティング、ニューロモルフィックチップ、オープンソースハードウェアプラットフォームの革新は、競争の力学を再定義し、新たな可能性を解き放つ態勢を整えています。

当レポートで回答する主な質問

  • 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な要因は何か？
  • AIハードウェアソリューションの需要を促進しているチップセットの種類と最終用途は？
  • チップアーキテクチャの進歩は、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形成しているか？
  • 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れか、また、市場のリーダーシップを維持するためにどのような戦略を採用しているか？
  • 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性は？

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

  • 市場の範囲と定義
  • バリューチェーン分析
  • マクロ経済要因
    • 世界のGDP見通し
    • 世界の建設業界の概要
    • 世界の鉱業産業の概要
  • 予測要因：関連性と影響
  • COVID-19の影響評価
  • PESTLE分析
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 地政学的緊張：市場への影響
  • 規制と技術の情勢

第3章 市場力学

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 動向

第4章 価格動向分析（2019～2032年）

  • 地域別の価格分析
  • セグメントの別価格
  • 価格の影響要因

第5章 世界のディープラーニングチップセット市場の展望：過去（2019～2024年）と予測（2025～2032年）

  • 主なハイライト
  • 世界のディープラーニングチップセット市場の展望：種類別
    • イントロダクション/主な調査結果
    • 過去の市場規模の分析：種類別 (金額ベース、2019～2024年)
    • 現在の市場規模の予測：種類別 (金額ベース、2025～2032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）
    • 市場魅力分析：種類別
  • 世界のディープラーニングチップセット市場の展望：技術別
    • イントロダクション/主な調査結果
    • 過去の市場規模の分析：技術別 (金額ベース、2019～2024年)
    • 現在の市場規模の予測：技術別 (金額ベース、2025～2032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
    • 市場魅力分析：技術別

第6章 世界のディープラーニングチップセット市場の展望：地域別

  • 主なハイライト
  • 過去の市場規模の分析：地域別 (金額ベース、2019～2024年)
  • 現在の市場規模の予測：地域別 (金額ベース、2025～2032年)
    • 北米
    • 欧州
    • 東アジア
    • 南アジア・オセアニア
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ
  • 市場魅力分析：地域別

第7章 北米ディープラーニングチップセット市場の展望：過去（2019～2024年）と予測（2025～2032年）

第8章 欧州ディープラーニングチップセット市場の展望：過去（2019～2024年）と予測（2025～2032年）

第9章 東アジアのディープラーニングチップセット市場の展望：過去（2019～2024年）と予測（2025～2032年）

第10章 南アジア・オセアニアのディープラーニングチップセット市場の展望：過去（2019年～2024年）と予測（2025年～2032年）

第11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の展望：過去（2019～2024年）と予測（2025～2032年）

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の展望：過去（2019年～2024年）と予測（2025年～2032年）

第13章 競合情勢

  • 市場シェア分析 (2025年)
  • 市場構造
    • 競合強度マップ：市場別
    • 競合ダッシュボード
  • 企業プロファイル
    • 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14章 付録

  • 分析手法
  • 分析の前提条件
  • 頭字語と略語
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. This research publication presents exclusive data and statistics outlining the anticipated growth trajectory of the global deep learning chipset market from 2025 to 2032.

Key Insights:

  • Deep Learning Chipset Market Size (2025E): USD 6,726.3 Million
  • Projected Market Value (2032F): USD 36,040.9 Million
  • Global Market Growth Rate (CAGR 2025 to 2032): 27.1%

Deep Learning Chipset Market - Report Scope:

Deep learning chipsets are essential components powering artificial intelligence (AI) systems, enabling real-time data processing, predictive analytics, and machine learning tasks across diverse industries. These chipsets are designed to execute complex mathematical operations efficiently, supporting neural network training and inference. The deep learning chipset market serves a wide array of end-use sectors including automotive, healthcare, finance, consumer electronics, and defense. The surge in AI-powered applications such as natural language processing, autonomous driving, and computer vision is accelerating demand for high-performance chipsets including GPUs, FPGAs, ASICs, and NPUs. Market growth is further driven by increasing AI adoption, advancements in chip architecture, and rising investment in edge computing and data center infrastructure.

Market Growth Drivers:

The global deep learning chipset market is propelled by several key factors, including the rapid proliferation of AI-based solutions across sectors and growing demand for high-speed processing capabilities. The emergence of autonomous vehicles, smart assistants, and intelligent surveillance systems has intensified the need for specialized chipsets optimized for deep learning workloads. Technological advancements such as 5nm fabrication, 3D stacking, and heterogeneous computing enable more efficient and compact chip designs, supporting wider deployment in edge devices and mobile platforms. Furthermore, increasing government and private sector investments in AI research, coupled with strategic initiatives to modernize IT infrastructure, are reinforcing market momentum globally.

Market Restraints:

Despite robust growth prospects, the deep learning chipset market faces challenges such as high development costs, power consumption concerns, and limited availability of skilled professionals for AI hardware design. The complexity of integrating deep learning hardware into legacy systems and the rapid pace of innovation may result in short product lifecycles, creating risks for manufacturers and investors. Additionally, supply chain disruptions and geopolitical tensions affecting semiconductor production can pose constraints on market availability and cost stability. Addressing these barriers requires strategic partnerships, investment in workforce development, and resilient supply chain strategies.

Market Opportunities:

The deep learning chipset market presents substantial growth opportunities fueled by the integration of AI into consumer electronics, industrial automation, and healthcare diagnostics. The rising popularity of edge AI devices such as smart cameras, drones, and wearable health monitors creates new avenues for low-latency, power-efficient chipsets. The expansion of 5G networks and cloud infrastructure further supports real-time data analytics, driving demand for AI accelerators in data centers. Moreover, emerging markets in Asia and Latin America are adopting AI technologies at an accelerating pace, opening up untapped revenue streams for chipset vendors. Innovations in quantum computing, neuromorphic chips, and open-source hardware platforms are poised to redefine competitive dynamics and unlock new possibilities.

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 end-use applications are propelling demand for AI hardware solutions?
  • How are advancements in chip architecture shaping 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 leadership?
  • What are the emerging trends and future prospects in the global deep learning chipset market?

Competitive Intelligence and Business Strategy:

These companies invest heavily in R&D to develop high-efficiency chipsets tailored to specialized AI workloads, including natural language processing, image recognition, and autonomous navigation. Strategic collaborations with cloud service providers, AI startups, and academic institutions foster co-development and accelerate time-to-market. Emphasis on software-hardware co-design, open-source frameworks, and robust developer ecosystems further enhances product adoption and customer engagement in this rapidly evolving domain.

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.

Deep Learning Chipset Market Research Segmentation:

The deep learning chipset market encompasses a diverse range of product types, applications, and end-use industries, addressing a broad spectrum of AI-powered solutions.

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 Deep Learning Chipset Market Snapshot 2025 and 2032
  • 1.2. Market Opportunity Assessment, 2025-2032, US$ Mn
  • 1.3. Key Market Trends
  • 1.4. Industry Developments and Key Market Events
  • 1.5. Demand Side and Supply Side Analysis
  • 1.6. PMR Analysis and Recommendations

2. Market Overview

  • 2.1. Market Scope and Definitions
  • 2.2. Value Chain Analysis
  • 2.3. Macro-Economic Factors
    • 2.3.1. Global GDP Outlook
    • 2.3.2. Global Construction Industry Overview
    • 2.3.3. Global Mining Industry Overview
  • 2.4. Forecast Factors - Relevance and Impact
  • 2.5. COVID-19 Impact Assessment
  • 2.6. PESTLE Analysis
  • 2.7. Porter's Five Forces Analysis
  • 2.8. Geopolitical Tensions: Market Impact
  • 2.9. Regulatory and Technology Landscape

3. Market Dynamics

  • 3.1. Drivers
  • 3.2. Restraints
  • 3.3. Opportunities
  • 3.4. Trends

4. Price Trend Analysis, 2019-2032

  • 4.1. Region-wise Price Analysis
  • 4.2. Price by Segments
  • 4.3. Price Impact Factors

5. Global Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 5.1. Key Highlights
  • 5.2. Global Deep Learning Chipset Market Outlook: Type
    • 5.2.1. Introduction/Key Findings
    • 5.2.2. Historical Market Size (US$ Mn) Analysis by Type, 2019-2024
    • 5.2.3. Current Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
      • 5.2.3.1. Central Processing Units (CPUs)
      • 5.2.3.2. Graphics Processing Units (GPUs)
      • 5.2.3.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
      • 5.2.3.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
      • 5.2.3.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
    • 5.2.4. Market Attractiveness Analysis: Type
  • 5.3. Global Deep Learning Chipset Market Outlook: Technology
    • 5.3.1. Introduction/Key Findings
    • 5.3.2. Historical Market Size (US$ Mn) Analysis by Technology, 2019-2024
    • 5.3.3. Current Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
      • 5.3.3.1. System-on-chip (SOC)
      • 5.3.3.2. System-in-package (SIP)
      • 5.3.3.3. Multi-Chip Module
    • 5.3.4. Market Attractiveness Analysis: Technology

6. Global Deep Learning Chipset Market Outlook: Region

  • 6.1. Key Highlights
  • 6.2. Historical Market Size (US$ Mn) Analysis by Region, 2019-2024
  • 6.3. Current Market Size (US$ Mn) Forecast, by Region, 2025-2032
    • 6.3.1. North America
    • 6.3.2. Europe
    • 6.3.3. East Asia
    • 6.3.4. South Asia & Oceania
    • 6.3.5. Latin America
    • 6.3.6. Middle East & Africa
  • 6.4. Market Attractiveness Analysis: Region

7. North America Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 7.1. Key Highlights
  • 7.2. Pricing Analysis
  • 7.3. North America Market Size (US$ Mn) Forecast, by Country, 2025-2032
    • 7.3.1. U.S.
    • 7.3.2. Canada
  • 7.4. North America Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
    • 7.4.1. Central Processing Units (CPUs)
    • 7.4.2. Graphics Processing Units (GPUs)
    • 7.4.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 7.4.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 7.4.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
  • 7.5. North America Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
    • 7.5.1. System-on-chip (SOC)
    • 7.5.2. System-in-package (SIP)
    • 7.5.3. Multi-Chip Module

8. Europe Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 8.1. Key Highlights
  • 8.2. Pricing Analysis
  • 8.3. Europe Market Size (US$ Mn) Forecast, by Country, 2025-2032
    • 8.3.1. Germany
    • 8.3.2. Italy
    • 8.3.3. France
    • 8.3.4. U.K.
    • 8.3.5. Spain
    • 8.3.6. Russia
    • 8.3.7. Rest of Europe
  • 8.4. Europe Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
    • 8.4.1. Central Processing Units (CPUs)
    • 8.4.2. Graphics Processing Units (GPUs)
    • 8.4.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 8.4.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 8.4.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
  • 8.5. Europe Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
    • 8.5.1. System-on-chip (SOC)
    • 8.5.2. System-in-package (SIP)
    • 8.5.3. Multi-Chip Module

9. East Asia Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 9.1. Key Highlights
  • 9.2. Pricing Analysis
  • 9.3. East Asia Market Size (US$ Mn) Forecast, by Country, 2025-2032
    • 9.3.1. China
    • 9.3.2. Japan
    • 9.3.3. South Korea
  • 9.4. East Asia Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
    • 9.4.1. Central Processing Units (CPUs)
    • 9.4.2. Graphics Processing Units (GPUs)
    • 9.4.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 9.4.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 9.4.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
  • 9.5. East Asia Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
    • 9.5.1. System-on-chip (SOC)
    • 9.5.2. System-in-package (SIP)
    • 9.5.3. Multi-Chip Module

10. South Asia & Oceania Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 10.1. Key Highlights
  • 10.2. Pricing Analysis
  • 10.3. South Asia & Oceania Market Size (US$ Mn) Forecast, by Country, 2025-2032
    • 10.3.1. India
    • 10.3.2. Southeast Asia
    • 10.3.3. ANZ
    • 10.3.4. Rest of SAO
  • 10.4. South Asia & Oceania Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
    • 10.4.1. Central Processing Units (CPUs)
    • 10.4.2. Graphics Processing Units (GPUs)
    • 10.4.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 10.4.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 10.4.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
  • 10.5. South Asia & Oceania Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
    • 10.5.1. System-on-chip (SOC)
    • 10.5.2. System-in-package (SIP)
    • 10.5.3. Multi-Chip Module

11. Latin America Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 11.1. Key Highlights
  • 11.2. Pricing Analysis
  • 11.3. Latin America Market Size (US$ Mn) Forecast, by Country, 2025-2032
    • 11.3.1. Brazil
    • 11.3.2. Mexico
    • 11.3.3. Rest of LATAM
  • 11.4. Latin America Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
    • 11.4.1. Central Processing Units (CPUs)
    • 11.4.2. Graphics Processing Units (GPUs)
    • 11.4.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 11.4.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 11.4.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
  • 11.5. Latin America Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
    • 11.5.1. System-on-chip (SOC)
    • 11.5.2. System-in-package (SIP)
    • 11.5.3. Multi-Chip Module

12. Middle East & Africa Deep Learning Chipset Market Outlook: Historical (2019-2024) and Forecast (2025-2032)

  • 12.1. Key Highlights
  • 12.2. Pricing Analysis
  • 12.3. Middle East & Africa Market Size (US$ Mn) Forecast, by Country, 2025-2032
    • 12.3.1. GCC Countries
    • 12.3.2. South Africa
    • 12.3.3. Northern Africa
    • 12.3.4. Rest of MEA
  • 12.4. Middle East & Africa Market Size (US$ Mn) Forecast, by Type, 2025-2032
    • 12.4.1. Central Processing Units (CPUs)
    • 12.4.2. Graphics Processing Units (GPUs)
    • 12.4.3. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 12.4.4. Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 12.4.5. Others (NPU & Hybrid Chip)
  • 12.5. Middle East & Africa Market Size (US$ Mn) Forecast, by Technology, 2025-2032
    • 12.5.1. System-on-chip (SOC)
    • 12.5.2. System-in-package (SIP)
    • 12.5.3. Multi-Chip Module

13. Competition Landscape

  • 13.1. Market Share Analysis, 2025
  • 13.2. Market Structure
    • 13.2.1. Competition Intensity Mapping
    • 13.2.2. Competition Dashboard
  • 13.3. Company Profiles
    • 13.3.1. Alphabet Inc.
      • 13.3.1.1. Company Overview
      • 13.3.1.2. Product Portfolio/Offerings
      • 13.3.1.3. Key Financials
      • 13.3.1.4. SWOT Analysis
      • 13.3.1.5. Company Strategy and Key Developments
    • 13.3.2. Amazon.Com, Inc.
    • 13.3.3. Advanced Micro Devices, Inc.
    • 13.3.4. Baidu, Inc.
    • 13.3.5. Bitmain Technologies Ltd.
    • 13.3.6. Intel Corporation
    • 13.3.7. Nvidia Corporation
    • 13.3.8. Qualcomm Incorporated
    • 13.3.9. Samsung Electronics Co. Ltd.
    • 13.3.10. Xilinx, Inc

14. Appendix

  • 14.1. Research Methodology
  • 14.2. Research Assumptions
  • 14.3. Acronyms and Abbreviations