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1776735

AIチップ市場の2032年までの予測： チップタイプ別、処理タイプ別、機能別、テクノロジーノード別、メモリタイプ別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

AI Chips Market Forecasts to 2032 - Global Analysis by Chip Type (Central Processing Unit, Graphics Processing Unit and Other Chip Types), Processing Type, Functionality, Technology Node, Memory Type, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3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=150.39円
AIチップ市場の2032年までの予測： チップタイプ別、処理タイプ別、機能別、テクノロジーノード別、メモリタイプ別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年07月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のAIチップ市場は2025年に1,703億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは22.9％で成長し、2032年には7,215億米ドルに達すると予測されています。

AIチップは、機械学習やディープラーニングなどの人工知能タスクを処理するために設計された専用プロセッサです。これらのチップは、大量のデータを並列処理することで複雑な計算を高速化します。より高速で効率的なAIモデルへの需要が高まる中、これらのチップはヘルスケアや金融からロボット工学やスマートデバイスに至るまで、業界全体で不可欠なものとなっています。

エヌビディアによると、AIワークロードをサポートするGPUコンピューティングの需要は急増しており、データセンターの売上高は2024年度第2四半期に226億米ドル（前年同期比171％増）に達しました。

業界を横断するAI導入の爆発的成長

ヘルスケア、自動車、金融、製造などのセクターで人工知能が急速に統合されていることが、AIチップ市場の主な促進要因となっています。自動化、分析、意思決定にAIを活用する企業が増えるにつれ、複雑な計算を処理できる専用チップの需要が急増しています。このような広範な採用は大企業に限ったことではなく、中小企業もAI主導のソリューションを取り入れています。さらに、データセンターやクラウドベースのサービスの普及により、高性能AIチップのニーズが高まっており、市場の拡大に拍車をかけています。

高い研究開発と製造コスト

先進的なAIチップの開発と製造は、研究開発、専門人材、最先端の製造設備への多額の投資を必要とする、高価で複雑なプロセスです。チップ設計の複雑さは、進化するAIアルゴリズムに対応するための絶え間ない技術革新の必要性と相まって、高い参入障壁を生み出しています。さらに、サプライチェーンの混乱や重要な原材料の不足は、コストをさらに上昇させる可能性があります。これらの要因は、特に新規参入企業や小規模企業にとって、総体として市場の成長を制約し、業界の技術進歩のペースを遅らせる可能性があります。

AIのアルゴリズムとモデルの進歩

AIのアルゴリズムとモデルにおける継続的なブレークスルーは、大きな機会をもたらします。モデルがより洗練され、リソースを大量に消費するようになるにつれて、これらのワークロードを効率的に処理できるハードウェアの必要性が高まっています。さらに、エッジコンピューティングの進化と、ロボット工学、IoT、自律システムにおける新しいAIアプリケーションの出現が、革新的なチップアーキテクチャの需要を促進しています。業界が性能とエネルギー効率の両方に最適化されたハードウェアを求める中、こうした進歩をうまく利用する企業は、採用拡大による利益を享受することになります。

倫理的懸念と規制の監視

AIチップは、倫理的配慮と規制監督による課題が山積しています。データのプライバシー、アルゴリズムの偏り、AI技術の悪用の可能性といった問題は、政府や規制機関に、より厳格なガイドラインの導入を促しています。こうした規制の進展は、コンプライアンスコストを増大させ、製品の発売を遅らせる可能性があります。さらに、世間の監視の目が厳しくなることで、消費者の信頼に影響を与え、AIを活用したソリューションの採用が遅れる可能性もあります。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は当初、世界のサプライチェーンと製造業務を混乱させ、AIチップの生産と展開に遅れをもたらしました。しかし、この危機は、組織がリモートワークにシフトし、AI駆動型テクノロジーへの依存度が高まるにつれて、デジタルトランスフォーメーションを加速させることにもなりました。このため、ヘルスケア、物流、eコマースなどの分野でAIチップの需要が急増しました。初期の挫折にもかかわらず、市場はすぐに適応し、AIインフラへの投資が増加し、業界はパンデミック後の堅調な成長に向けて位置づけられました。

予測期間中、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）分野が最大となる見込み

グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）セグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。GPUは、その並列処理能力により、データセンター、クラウド環境、高性能コンピューティングアプリケーションにおける複雑なAIワークロードの処理に最適であるとして支持されています。NVIDIA、AMD、Intelなどの大手企業は、継続的な技術革新と、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのAIを活用する業界からの旺盛な需要により、この分野で確固たる地位を築いています。ジェネレーティブAIや大規模な言語モデルが普及するにつれ、この優位性は持続するとみられます。

予測期間中、エッジセグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、エッジセグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。自律走行車、スマートデバイス、産業オートメーションにおけるリアルタイムデータ処理と低レイテンシAIアプリケーションのニーズの高まりが、エッジAIチップの需要を促進しています。これらのチップはローカル処理を可能にし、クラウドインフラへの依存を減らし、スピード、プライバシー、エネルギー効率を向上させる。IoTの採用が拡大し、オンデバイスのインテリジェンスを必要とするデバイスが増えるにつれて、エッジセグメントは大幅に加速すると思われます。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。この優位性は、主要テクノロジー企業の存在、強固なイノベーションエコシステム、AI研究開発への多額の投資に起因します。同地域では、ヘルスケアから自動車に至る多様な分野でAI技術が早期に採用されており、需要をさらに後押ししています。さらに、政府の支援策とベンチャーキャピタルの資金調達により、AIチップのイノベーションと商業化に有利な環境が醸成され、北米のリーダーシップが確固たるものとなっています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。急速なデジタル化、産業オートメーションの拡大、AIインフラへの投資の増加がこの地域の主要な促進要因です。中国、日本、韓国のような国々は、政府の強力な政策とハイテク新興企業の成長エコシステムに支えられて、AIチップの製造と展開の最前線にいます。スマートデバイスとIoTアプリケーションの普及は、手頃な価格のAIソリューションに対する需要の高まりと相まって、アジア太平洋地域を最も急成長している地域と位置付けています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご提供いたします。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のAIチップ市場：チップタイプ別

  • 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）
    • ニューラルプロセッシングユニット（NPU）
    • テンソルプロセッシングユニット（TPU）
    • その他のカスタムAIアクセラレータ
  • その他のチップタイプ

第6章 世界のAIチップ市場：処理タイプ別

  • エッジ
  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 世界のAIチップ市場：機能別

  • トレーニング
  • 推論

第8章 世界のAIチップ市場：テクノロジーノード別

  • 10nm以下
  • 10nm～20nm
  • 20nm以上

第9章 世界のAIチップ市場：メモリタイプ別

  • DDR（DRAM）
  • HBM（高帯域幅メモリ）
  • その他のメモリタイプ

第10章 世界のAIチップ市場：アプリケーション別

  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョン
  • 生成AI
  • ネットワークセキュリティ
  • ロボット工学
  • 予測分析
  • その他のアプリケーション

第11章 世界のAIチップ市場：エンドユーザー別

  • 家電
  • データセンター
  • 自動車
  • ヘルスケア
  • BFSI
  • IT・通信
  • 産業
  • 航空宇宙・防衛
  • 小売り
  • 農業
  • その他のエンドユーザー

第12章 世界のAIチップ市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第13章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第14章 企業プロファイリング

  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.（AMD）
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • Alphabet Inc.（Google LLC）
  • IBM Corporation
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Baidu, Inc.
  • Apple Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Broadcom Inc.
  • MediaTek Inc.
  • Graphcore Limited
  • Rebellions Inc.
  • SK Hynix Inc.
  • Sapeon Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI Chips Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI Chips Market Outlook, By Chip Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global AI Chips Market Outlook, By Central Processing Unit (CPU) (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global AI Chips Market Outlook, By Graphics Processing Unit (GPU) (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global AI Chips Market Outlook, By Field Programmable Gate Array (FPGA) (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global AI Chips Market Outlook, By Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global AI Chips Market Outlook, By Neural Processing Units (NPUs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global AI Chips Market Outlook, By Tensor Processing Units (TPUs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global AI Chips Market Outlook, By Other Custom AI Accelerators (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global AI Chips Market Outlook, By Other Chip Types (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global AI Chips Market Outlook, By Processing Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global AI Chips Market Outlook, By Edge (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global AI Chips Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global AI Chips Market Outlook, By On-premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global AI Chips Market Outlook, By Functionality (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global AI Chips Market Outlook, By Training (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global AI Chips Market Outlook, By Inference (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global AI Chips Market Outlook, By Technology Node (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global AI Chips Market Outlook, By 10nm and Below (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global AI Chips Market Outlook, By 10nm to 20nm (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global AI Chips Market Outlook, By 20nm and Above (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global AI Chips Market Outlook, By Memory Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global AI Chips Market Outlook, By DDR (DRAM) (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global AI Chips Market Outlook, By HBM (High-Bandwidth Memory) (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global AI Chips Market Outlook, By Other Memory Types (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global AI Chips Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global AI Chips Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global AI Chips Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global AI Chips Market Outlook, By Generative AI (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global AI Chips Market Outlook, By Network Security (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global AI Chips Market Outlook, By Robotics (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global AI Chips Market Outlook, By Predictive Analysis (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global AI Chips Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global AI Chips Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global AI Chips Market Outlook, By Consumer Electronics (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global AI Chips Market Outlook, By Data Centers (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global AI Chips Market Outlook, By Automotive (2024-2032) ($MN)
  • Table 38 Global AI Chips Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
  • Table 39 Global AI Chips Market Outlook, By BFSI (2024-2032) ($MN)
  • Table 40 Global AI Chips Market Outlook, By IT & Telecom (2024-2032) ($MN)
  • Table 41 Global AI Chips Market Outlook, By Industrial (2024-2032) ($MN)
  • Table 42 Global AI Chips Market Outlook, By Aerospace & Defense (2024-2032) ($MN)
  • Table 43 Global AI Chips Market Outlook, By Retail (2024-2032) ($MN)
  • Table 44 Global AI Chips Market Outlook, By Agriculture (2024-2032) ($MN)
  • Table 45 Global AI Chips Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC30066

According to Stratistics MRC, the Global AI Chips Market is accounted for $170.3 billion in 2025 and is expected to reach $721.5 billion by 2032 growing at a CAGR of 22.9% during the forecast period. AI chips are specialized processors designed to handle artificial intelligence tasks like machine learning and deep learning. These chips accelerate complex computations by processing large volumes of data in parallel. With growing demand for faster, more efficient AI models, these chips are becoming essential across industries, from healthcare and finance to robotics and smart devices.

According to NVIDIA, the demand for GPU computing to support AI workloads has surged, with data center revenue reaching $22.6 billion in Q2 FY2024, a 171% increase year-over-year.

Market Dynamics:

Driver:

Explosive growth of Ai adoption across industries

The rapid integration of artificial intelligence across sectors such as healthcare, automotive, finance, and manufacturing is a primary driver for the AI chips market. As organizations increasingly leverage AI for automation, analytics, and decision-making, the demand for specialized chips capable of handling complex computations has surged. This widespread adoption is not limited to large enterprises; small and medium-sized businesses are also embracing AI-driven solutions. Furthermore, the proliferation of data centers and cloud-based services has intensified the need for high-performance AI chips, fueling market expansion.

Restraint:

High research & development and manufacturing costs

Developing and manufacturing advanced AI chips is an expensive and intricate process, requiring significant investments in R&D, specialized talent, and state-of-the-art fabrication facilities. The complexity of chip design, coupled with the need for constant innovation to keep pace with evolving AI algorithms, creates high entry barriers. Additionally, supply chain disruptions and the scarcity of critical raw materials can further escalate costs. These factors collectively constrain market growth, particularly for new entrants and smaller firms, and may slow the pace of technological advancement in the industry.

Opportunity:

Advancements in Ai algorithms and models

Ongoing breakthroughs in AI algorithms and models present substantial opportunities. As models become more sophisticated and resource-intensive, there is a growing need for hardware that can efficiently process these workloads. Moreover, the evolution of edge computing and the emergence of new AI applications in robotics, IoT, and autonomous systems are driving demand for innovative chip architectures. Companies that successfully harness these advancements stand to benefit from increased adoption, as industries seek hardware optimized for both performance and energy efficiency.

Threat:

Ethical concerns and regulatory scrutiny

AI chips face mounting challenges from ethical considerations and regulatory oversight. Issues such as data privacy, algorithmic bias, and the potential misuse of AI technologies have prompted governments and regulatory bodies to introduce stricter guidelines. These evolving regulations can increase compliance costs and delay product launches. Additionally, heightened public scrutiny may impact consumer trust and slow the adoption of AI-powered solutions.

Covid-19 Impact:

The Covid-19 pandemic initially disrupted global supply chains and manufacturing operations, causing delays in AI chip production and deployment. However, the crisis also accelerated digital transformation as organizations shifted to remote work and increased reliance on AI-driven technologies. This led to a surge in demand for AI chips in sectors such as healthcare, logistics, and e-commerce. Despite early setbacks, the market quickly adapted, and investments in AI infrastructure rose, positioning the industry for robust post-pandemic growth.

The graphics processing unit (GPU) segment is expected to be the largest during the forecast period

The graphics processing unit (GPU) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. GPUs are favored for their parallel processing capabilities, making them ideal for handling complex AI workloads in data centers, cloud environments, and high-performance computing applications. Major players such as NVIDIA, AMD, and Intel have established strong positions in this segment, driven by continuous innovation and robust demand from industries leveraging AI for deep learning, natural language processing, and computer vision. This dominance is set to persist as generative AI and large language models become more prevalent.

The edge segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the edge segment is predicted to witness the highest growth rate. The increasing need for real-time data processing and low-latency AI applications in autonomous vehicles, smart devices, and industrial automation is propelling demand for edge AI chips. These chips enable local processing, reducing reliance on cloud infrastructure and improving speed, privacy, and energy efficiency. As IoT adoption expands and more devices require on-device intelligence, the edge segment will experience significant acceleration.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. This dominance is attributed to the presence of leading technology companies, robust innovation ecosystems, and substantial investments in AI research and development. The region's early adoption of AI technologies across diverse sectors ranging from healthcare to automotive further bolsters demand. Additionally, supportive government initiatives and venture capital funding have fostered a favorable environment for AI chip innovation and commercialization, solidifying North America's leadership.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Rapid digitalization, expanding industrial automation, and increasing investments in AI infrastructure are key drivers in this region. Countries like China, Japan, and South Korea are at the forefront of AI chip manufacturing and deployment, supported by strong government policies and a growing ecosystem of tech startups. The proliferation of smart devices and IoT applications, coupled with rising demand for affordable AI solutions, positions Asia Pacific as the fastest-growing region.

Key players in the market

Some of the key players in AI Chips Market include NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Inc. (AMD), Qualcomm Technologies, Inc., Alphabet Inc. (Google LLC), IBM Corporation, Samsung Electronics Co., Ltd., Huawei Technologies Co., Ltd., Baidu, Inc., Apple Inc., Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., Broadcom Inc., MediaTek Inc., Graphcore Limited, Rebellions Inc., SK Hynix Inc. and Sapeon Inc.

Key Developments:

In June 2025, AMD launched the AMD Instinct(TM) MI350 Series, delivering up to 4 x generation-on-generations AI compute improvement and up to 35x leap in inferencing performance. AMD also showcased its new developer cloud to empowering AI developers with seamless access to AMD Instinct GPUs and ROCm for their AI innovation. The company also previewed its next-gen "Helios" AI rack infrastructure, integrating MI400 GPUs, EPYC "Venice" CPUs, and Pensando "Vulcano" NICs for unprecedented AI compute density and scalability

In May 2025, NVIDIA announced that Taiwan's leading system manufacturers are set to build NVIDIA DGX Spark and DGX Station(TM) systems. Growing partnerships with Acer, GIGABYTE and MSI will extend the availability of DGX Spark and DGX Station personal AI supercomputers - empowering a global ecosystem of developers, data scientists and researchers with unprecedented performance and efficiency. Enterprises, software providers, government agencies, startups and research institutions need robust systems that can deliver the performance and capabilities of an AI server in a desktop form factor without compromising data size, proprietary model privacy or the speed of scalability.

In May 2025, At Embedded World Germany, Qualcomm Technologies, Inc. announced the entry into an agreement to acquire EdgeImpulse Inc., which will enhance its offering for developers and expand its leadership in AI capabilities to power AI-enabled products and services across IoT. The closing of this deal is subject to customary closing conditions. This acquisition is anticipated to complement Qualcomm Technologies' strategic approach to IoT transformation, which includes a comprehensive chipset roadmap, unified software architecture, a suite of services, developer resources, ecosystem partners, comprehensive solutions, and IoT blueprints to address diverse industry needs and challenges.

Chip Types Covered:

  • Central Processing Unit (CPU)
  • Graphics Processing Unit (GPU)
  • Field Programmable Gate Array (FPGA)
  • Application-Specific Integrated Circuit (ASIC)
  • Other Chip Types

Processing Types:

  • Edge
  • Cloud
  • On-premise

Functionalities Covered:

  • Training
  • Inference

Technology Nodes Covered:

  • 10nm and Below
  • 10nm to 20nm
  • 20nm and Above

Memory Types Covered:

  • DDR (DRAM)
  • HBM (High-Bandwidth Memory)
  • Other Memory Types

Applications Covered:

  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Generative AI
  • Network Security
  • Robotics
  • Predictive Analysis
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Consumer Electronics
  • Data Centers
  • Automotive
  • Healthcare
  • BFSI
  • IT & Telecom
  • Industrial
  • Aerospace & Defense
  • Retail
  • Agriculture
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI Chips Market, By Chip Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Central Processing Unit (CPU)
  • 5.3 Graphics Processing Unit (GPU)
  • 5.4 Field Programmable Gate Array (FPGA)
  • 5.5 Application-Specific Integrated Circuit (ASIC)
    • 5.5.1 Neural Processing Units (NPUs)
    • 5.5.2 Tensor Processing Units (TPUs)
    • 5.5.3 Other Custom AI Accelerators
  • 5.6 Other Chip Types

6 Global AI Chips Market, By Processing Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Edge
  • 6.3 Cloud
  • 6.4 On-premise

7 Global AI Chips Market, By Functionality

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Training
  • 7.3 Inference

8 Global AI Chips Market, By Technology Node

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 10nm and Below
  • 8.3 10nm to 20nm
  • 8.4 20nm and Above

9 Global AI Chips Market, By Memory Type

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 DDR (DRAM)
  • 9.3 HBM (High-Bandwidth Memory)
  • 9.4 Other Memory Types

10 Global AI Chips Market, By Application

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Natural Language Processing (NLP)
  • 10.3 Computer Vision
  • 10.4 Generative AI
  • 10.5 Network Security
  • 10.6 Robotics
  • 10.7 Predictive Analysis
  • 10.8 Other Applications

11 Global AI Chips Market, By End User

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 Consumer Electronics
  • 11.3 Data Centers
  • 11.4 Automotive
  • 11.5 Healthcare
  • 11.6 BFSI
  • 11.7 IT & Telecom
  • 11.8 Industrial
  • 11.9 Aerospace & Defense
  • 11.10 Retail
  • 11.11 Agriculture
  • 11.12 Other End Users

12 Global AI Chips Market, By Geography

  • 12.1 Introduction
  • 12.2 North America
    • 12.2.1 US
    • 12.2.2 Canada
    • 12.2.3 Mexico
  • 12.3 Europe
    • 12.3.1 Germany
    • 12.3.2 UK
    • 12.3.3 Italy
    • 12.3.4 France
    • 12.3.5 Spain
    • 12.3.6 Rest of Europe
  • 12.4 Asia Pacific
    • 12.4.1 Japan
    • 12.4.2 China
    • 12.4.3 India
    • 12.4.4 Australia
    • 12.4.5 New Zealand
    • 12.4.6 South Korea
    • 12.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 12.5 South America
    • 12.5.1 Argentina
    • 12.5.2 Brazil
    • 12.5.3 Chile
    • 12.5.4 Rest of South America
  • 12.6 Middle East & Africa
    • 12.6.1 Saudi Arabia
    • 12.6.2 UAE
    • 12.6.3 Qatar
    • 12.6.4 South Africa
    • 12.6.5 Rest of Middle East & Africa

13 Key Developments

  • 13.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 13.2 Acquisitions & Mergers
  • 13.3 New Product Launch
  • 13.4 Expansions
  • 13.5 Other Key Strategies

14 Company Profiling

  • 14.1 NVIDIA Corporation
  • 14.2 Intel Corporation
  • 14.3 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
  • 14.4 Qualcomm Technologies, Inc.
  • 14.5 Alphabet Inc. (Google LLC)
  • 14.6 IBM Corporation
  • 14.7 Samsung Electronics Co., Ltd.
  • 14.8 Huawei Technologies Co., Ltd.
  • 14.9 Baidu, Inc.
  • 14.10 Apple Inc.
  • 14.11 Microsoft Corporation
  • 14.12 Amazon Web Services, Inc.
  • 14.13 Broadcom Inc.
  • 14.14 MediaTek Inc.
  • 14.15 Graphcore Limited
  • 14.16 Rebellions Inc.
  • 14.17 SK Hynix Inc.
  • 14.18 Sapeon Inc.