 | • レポートコード：MRC2412B064 • 出版社/出版日：Persistence Market Research / 2024年11月 • レポート形態：英文、PDF、250ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：半導体＆電子 |
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レポート概要
Persistence Market Researchは最近、ディープラーニングチップセットの世界市場に関する詳細なレポートを発行しました。このレポートでは、推進要因、トレンド、機会、課題など、市場のダイナミクスに関する包括的な分析を提供し、市場構造に関する詳細な洞察を提供しています。
主な洞察：
• ディープラーニングチップセット市場規模（2024年予測）：101億米ドル
• 市場価値予測（2032年予測）：728億米ドル
• 世界市場成長率（2024年～2032年の年平均成長率）：28.0
レポートの対象範囲：ディープラーニングチップセット市場
ディープラーニングチップセットは、データセンター、自動運転車、ヘルスケア、家電製品など、さまざまなアプリケーションにおける重要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）のタスクに必要な複雑な計算を可能にし、技術の進歩とイノベーションを推進します。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、多様な業界にサービスを提供しています。市場の成長は、AIとMLの採用拡大、ビッグデータ分析の急増、演算能力と効率性を高めるチップセット技術の進歩によって牽引されています。
市場成長の要因：
世界のディープラーニングチップセット市場は、さまざまな業界におけるAIとMLアプリケーションの需要の高まりなど、いくつかの主要な要因によって牽引されています。デジタル変革イニシアティブによって生成されるデータの量の増加と、リアルタイムデータ処理の必要性は、ディープラーニングチップセットの採用を促進しています。アプリケーション専用集積回路（ASIC）、グラフィックス処理ユニット（GPU）、テンソル処理ユニット（TPU）などの技術進歩により、性能、エネルギー効率、拡張性が向上し、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、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により、市場関係者はより幅広い顧客層にリーチできる新たな機会が生まれています。
市場の課題：
有望な成長見通しがあるにもかかわらず、ディープラーニングチップセット市場は、高い開発コスト、技術的な複雑性、および規制コンプライアンスに関連する課題に直面しています。高度なチップセットの設計および製造に必要な多額の投資は、中小企業（SME）にとって財務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関連する技術的な複雑性は、市場浸透の妨げとなる可能性があります。また、特にヘルスケアや金融などの業界では、AIやML技術の利用を厳格に規制する規制への準拠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ています。AIやMLが、自動運転車、ロボット、スマートシティなどの新興分野に統合されることで、市場の可能性が広がり、イノベーションが促進されます。戦略的提携、合併、買収により、企業は補完的な技術を活用し、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、および費用対効果が高く、エネルギー効率に優れたチップセットの導入は、ダイナミックなディープラーニングの分野において、新たな機会を最大限に活用し、市場でのリーダーシップを維持するために不可欠です。
レポートで取り上げた主な質問：
• ディープラーニング用チップセット市場の成長を世界的に牽引する主な要因は何か？
• 異なる業界でディープラーニングの採用を牽引するチップセットの種類と用途は何か？
• 技術の進歩はディープラーニング用チップセット市場の競争環境をどのように再形成しているか？
• 主要な市場参加者は誰か、また、市場で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か？
• 世界のディープラーニング用チップセット市場における新たなトレンドと将来の見通しは何か？
競合情報とビジネス戦略：
NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Advanced Micro Devices, Inc.など、世界的なディープラーニング・チップセット市場をリードする企業は、イノベーション、製品差別化、戦略的提携に重点的に取り組み、競争優位性を獲得しています。これらの企業は、多様なAIおよびMLアプリケーションに対応する先進的なディープラーニングチップセット（GPU、TPU、ASICなど）の開発に向けた研究開発に投資しています。テクノロジープロバイダー、学術機関、規制当局との連携は、市場参入を促進し、技術の採用を推進します。さらに、オープンソースフレームワーク、開発者コミュニティ、顧客教育に重点的に取り組むことで、急速に進化するディープラーニングの分野における市場の成長を促進し、ユーザー体験を向上させます。
主な対象企業：
• 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.
グローバルディープラーニングチップセット市場の見通し（カテゴリー別
タイプ別：
• 中央処理装置（CPU）
• グラフィック処理装置（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（ニューラルプロセッサユニットおよびハイブリッドチップ）
技術別：
• 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
地域別：
• 北米
• ラテンアメリカ
• 欧州
• アジア太平洋
• 中東およびアフリカ
1. エグゼクティブサマリー
1.1. 世界市場の見通し
1.2. 需要サイドの動向
1.3. 供給サイドの動向
1.4. テクノロジーロードマップ分析
1.5. 分析と提言
2. 市場概要
2.1. 市場対象範囲 / 分類
2.2. 市場定義 / 範囲 / 制限
3. 市場背景
3.1. 市場力学
3.1.1. 推進要因
3.1.2. 抑制要因
3.1.3. 機会
3.1.4. 傾向
3.2. シナリオ予測
3.2.1. 楽観的シナリオにおける需要
3.2.2. 可能性の高いシナリオにおける需要
3.2.3. 保守的なシナリオにおける需要
3.3. 機会マップ分析
3.4. 製品ライフサイクル分析
3.5. サプライチェーン分析
3.5.1. 供給サイドの参加者とその役割
3.5.1.1. 生産者
3.5.1.2. 中間レベルの参加者（トレーダー/エージェント/ブローカー
3.5.1.3. 卸売業者および流通業者
3.5.2. サプライチェーンにおける付加価値とノードで創出される価値
3.5.3. 原材料サプライヤーのリスト
3.5.4. 既存および潜在的な買い手のリスト
3.6. 投資実現可能性マトリクス
3.7. バリューチェーン分析
3.7.1. 利益率分析
3.7.2. 卸売業者および流通業者
3.7.3. 小売業者
3.8. PESTLE 分析およびポーターの分析
3.9. 規制環境
3.9.1. 主要地域別
3.9.2. 主要国別
3.10. 地域別親市場の見通し
3.11. 生産と消費の統計
3.12. 輸入と輸出の統計
4. ディープラーニングチップセットの世界市場分析 2019年～2023年および予測、2024年～2032年
4.1. 2019年から2023年の市場規模の価値（10億米ドル）と数量（単位）の分析
4.2. 2024年から2032年の市場規模の価値（10億米ドル）と数量（単位）の現在および将来予測
4.2.1. 前年比成長トレンド分析
4.2.2. 絶対$機会分析
5. グローバルディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年、タイプ別
5.1. はじめに / 主な調査結果
5.2. タイプ別 市場規模（金額単位：十億米ドル）および数量（単位）分析 2019年～2023年
5.3. 種類別、2024年から2032年の市場規模（金額単位：十億米ドル）および数量（単位）の現状と将来の見通し分析
5.3.1. 中央処理装置（CPU）
5.3.2. グラフィック処理装置（GPU）
5.3.3. フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（FPGA）
5.3.4. 特定用途向け集積回路（ASIC）
5.3.5. その他（NPUおよびハイブリッドチップ）
5.4. 種類別、2019年～2023年の前年比成長トレンド分析
5.5. 種類別、2024年～2032年の絶対ドル機会分析
6. グローバルディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年、技術別
6.1. はじめに / 主な調査結果
6.2. 技術別 市場規模（金額：十億米ドル）および数量（単位）分析 2019年～2023年
6.3. 技術別 市場規模（金額単位：十億米ドル）および数量（単位）の現状と将来予測分析、2024年～2032年
6.3.1. システムオンチップ（SOC）
6.3.2. システムインパッケージ（SIP
6.3.3. マルチチップモジュール
6.3.4. その他
6.4. 技術別、2019年～2023年の前年比成長トレンド分析
6.5. 技術別、2024年～2032年の絶対ドル機会分析
7. 地域別、2019年～2023年の世界ディープラーニングチップセット市場分析および2024年～2032年の予測
7.1. はじめに
7.2. 地域別市場規模（単位：10億米ドル）および数量（単位：台）の推移、2019年～2023年
7.3. 地域別市場規模（単位：10億米ドル）および数量（単位：台）の現状分析と予測、2024年～2032年
7.3.1. 北米
7.3.2. ラテンアメリカ
7.3.3. ヨーロッパ
7.3.4. アジア太平洋
7.3.5. 中東およびアフリカ
7.4. 地域別市場魅力度分析
8. 北米ディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年、国別
8.1. 市場分類別 市場規模（US$ 十億）および数量（単位）推移分析 2019年～2023年
8.2. 市場分類別 市場規模（US$ 十億）および数量（単位）予測 2024年～2032年
8.2.1. 国別
8.2.1.1. 米国
8.2.1.2. カナダ
8.2.2. タイプ別
8.2.3. テクノロジー別
8.3. 市場魅力度分析
8.3.1. 国別
8.3.2. タイプ別
8.3.3. テクノロジー別
8.4. 主な結論
9. ラテンアメリカ ディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年 国別
9.1. 市場分類別 市場規模（US$十億）および数量（単位）推移分析 2019年～2023年
9.2. 市場分類別市場規模予測（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
9.2.1. 国別
9.2.1.1. ブラジル
9.2.1.2. メキシコ
9.2.1.3. その他の中南米諸国
9.2.2. タイプ別
9.2.3. テクノロジー別
9.3. 市場魅力度分析
9.3.1. 国別
9.3.2. 種類別
9.3.3. 技術別
9.4. 主な結論
10. 欧州ディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年、国別
10.1. 市場分類別 市場規模（単位：10億米ドル）および数量（単位：台）推移分析 2019年～2023年
10.2. 市場分類別 市場規模（単位：10億米ドル）および数量（単位：台）予測 2024年～2032年
10.2.1. 国別
10.2.1.1. ドイツ
10.2.1.2. 英国
10.2.1.3. フランス
10.2.1.4. スペイン
10.2.1.5. イタリア
10.2.1.6. その他の欧州
10.2.2. タイプ別
10.2.3. テクノロジー別
10.3. 市場魅力度分析
10.3.1. 国別
10.3.2. 種類別
10.3.3. 技術別
10.4. 主な結論
11. アジア太平洋ディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年、国別
11.1. 市場分類別 市場規模（US$億）および数量（単位）推移分析 2019年～2023年
11.2. 市場分類別 市場規模（US$億）および数量（単位）予測 2024年～2032年
11.2.1. 国別
11.2.1.1. 中国
11.2.1.2. 日本
11.2.1.3. 韓国
11.2.1.4. シンガポール
11.2.1.5. タイ
11.2.1.6. インドネシア
11.2.1.7. オーストラリア
11.2.1.8. ニュージーランド
11.2.1.9. アジア太平洋地域その他
11.2.2. タイプ別
11.2.3. 技術別
11.3. 市場魅力度分析
11.3.1. 国別
11.3.2. タイプ別
11.3.3. 技術別
11.4. 主な結論
12. 中東およびアフリカのディープラーニングチップセット市場分析 2019年～2023年および予測 2024年～2032年、国別
12.1. 市場分類別 市場規模（US$十億）および数量（単位）の推移分析 2019年～2023年
12.2. 市場分類別市場規模予測（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
12.2.1. 国別
12.2.1.1. 湾岸協力会議（GCC）諸国
12.2.1.2. 南アフリカ
12.2.1.3. イスラエル
12.2.1.4. 中東およびアフリカのその他地域
12.2.2. 種類別
12.2.3. 技術別
12.3. 市場魅力度分析
12.3.1. 国別
12.3.2. 種類別
12.3.3. 技術別
12.4. 主な結論
13. ディープラーニングチップセット市場における主要国分析
13.1. 米国
13.1.1. 価格分析
13.1.2. 市場シェア分析、2024年
13.1.2.1. 種類別
13.1.2.2. 技術別
13.2. カナダ
13.2.1. 価格分析
13.2.2. 市場シェア分析、2024年
13.2.2.1. 種類別
13.2.2.2. 技術別
13.3. ブラジル
13.3.1. 価格分析
13.3.2. 市場シェア分析、2024年
13.3.2.1. タイプ別
13.3.2.2. 技術別
13.4. メキシコ
13.4.1. 価格分析
13.4.2. 市場シェア分析、2024年
13.4.2.1. 種類別
13.4.2.2. 技術別
13.5. ドイツ
13.5.1. 価格分析
13.5.2. 市場シェア分析、2024年
13.5.2.1. 種類別
13.5.2.2. 技術別
13.6. 英国
13.6.1. 価格分析
13.6.2. 市場シェア分析、2024年
13.6.2.1. タイプ別
13.6.2.2. テクノロジー別
13.7. フランス
13.7.1. 価格分析
13.7.2. 市場シェア分析、2024年
13.7.2.1. タイプ別
13.7.2.2. テクノロジー別
13.8. スペイン
13.8.1. 価格分析
13.8.2. 市場シェア分析、2024年
13.8.2.1. 種類別
13.8.2.2. 技術別
13.9. イタリア
13.9.1. 価格分析
13.9.2. 市場シェア分析、2024年
13.9.2.1. 種類別
13.9.2.2. 技術別
13.10. 中国
13.10.1. 価格分析
13.10.2. 市場シェア分析、2024年
13.10.2.1. 種類別
13.10.2.2. 技術別
13.11. 日本
13.11.1. 価格分析
13.11.2. 市場シェア分析、2024年
13.11.2.1. 種類別
13.11.2.2. 技術別
13.12. 韓国
13.12.1. 価格分析
13.12.2. 市場シェア分析、2024年
13.12.2.1. タイプ別
13.12.2.2. 技術別
13.13. シンガポール
13.13.1. 価格分析
13.13.2. 市場シェア分析、2024年
13.13.2.1. タイプ別
13.13.2.2. 技術別
13.14. タイ
13.14.1. 価格分析
13.14.2. 市場シェア分析、2024年
13.14.2.1. 種類別
13.14.2.2. 技術別
13.15. インドネシア
13.15.1. 価格分析
13.15.2. 市場シェア分析、2024年
13.15.2.1. タイプ別
13.15.2.2. 技術別
13.16. オーストラリア
13.16.1. 価格分析
13.16.2. 市場シェア分析、2024年
13.16.2.1. タイプ別
13.16.2.2. 技術別
13.17. ニュージーランド
13.17.1. 価格分析
13.17.2. 市場シェア分析、2024年
13.17.2.1. 種類別
13.17.2.2. 技術別
13.18. 湾岸協力会議諸国
13.18.1. 価格分析
13.18.2. 市場シェア分析、2024年
13.18.2.1. 種類別
13.18.2.2. 技術別
13.19. 南アフリカ
13.19.1. 価格分析
13.19.2. 市場シェア分析、2024年
13.19.2.1. 種類別
13.19.2.2. 技術別
13.20. イスラエル
13.20.1. 価格分析
13.20.2. 市場シェア分析、2024年
13.20.2.1. 種類別
13.20.2.2. 技術別
14. 市場構造分析
14.1. 競争ダッシュボード
14.2. 競争ベンチマーキング
14.3. 主要企業の市場シェア分析
14.3.1. 地域別
14.3.2. 種類別
14.3.3. 技術別
15. 競合分析
15.1. 競合他社分析
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
16. 使用した前提条件および略語
17. 調査方法
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%
Scope of the Report: Deep Learning Chipset Market
Deep learning chipsets are vital components in various applications such as data centers, autonomous vehicles, healthcare, and consumer electronics. These chipsets enable complex computations necessary for artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) tasks, driving technological advancements and innovation. The deep learning chipset market caters to a diverse array 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 fueled 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. Additionally, increasing investment in AI research and development, along with the expansion of cloud-based services and edge computing, creates new opportunities for market players to reach a broader customer base.
Market Challenges:
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). Furthermore, 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, especially in industries like 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, along with the introduction of cost-effective, energy-efficient chipsets, is crucial for capitalizing on emerging opportunities and maintaining market leadership in the dynamic deep learning landscape.
Key Questions Addressed 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 market players, 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. Additionally, 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