Dimensioni e previsioni del mercato dei chipset per il deep learning

Le dimensioni del mercato dei chipset per il deep learning sono state valutate a 8,23 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungeranno 25,05 miliardi di dollari entro il 2031, in crescita a un CAGR del 14,93% durante il periodo di previsione 2024-2031.

• Un chipset di deep learning è un componente hardware personalizzato inteso ad accelerare l'esecuzione di complesse attività computazionali negli algoritmi di deep learning.
• Questi chipset sono personalizzati per i calcoli matematici parallelizzati richiesti per l'addestramento e l'implementazione di reti neurali artificiali, con conseguente esecuzione molto più rapida rispetto alle normali CPU o GPU.
• La loro architettura comprende core dedicati e strutture di memoria progettate specificamente per attività di deep learning , come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN).
• Inoltre, i chipset per l'apprendimento profondo hanno applicazioni in una varietà di campi, tra cui la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, le automobili autonome e diagnostica medica.

Dinamiche del mercato globale dei chipset per il deep learning

Le principali dinamiche di mercato che stanno plasmando il mercato dei chipset per il deep learning includono

Fattori chiave del mercato

• Crescente domanda di applicazioni IA la crescente espansione delle applicazioni di intelligenza artificiale in una varietà di settori, tra cui quello automobilistico, sanitario e finanziario, sta aumentando la domanda di chipset di deep learning in grado di di eseguire efficacemente algoritmi complicati.
• Progressi tecnologici i continui sviluppi nella tecnologia dei chipset, come velocità di elaborazione più rapide e consumo energetico inferiore, stanno consentendo un'implementazione più efficace e ampia di deep tecnologie di apprendimento nell'elettronica di consumo e nelle applicazioni industriali.
• Aumento dell'edge computingla crescente domanda di elaborazione in tempo reale nei dispositivi periferici della rete sta guidando lo sviluppo di chipset di deep learning in grado di elaborare i dati localmente, riducendo la latenza e l'utilizzo della larghezza di banda.
• Supporto del governo e dell'industriaforte sostegno da parte dei governi di tutto il mondo attraverso finanziamenti, iniziative e regole favorevoli, combinato con considerevoli investimenti da parte di grandi aziende tecnologiche, sta guidando la crescita e l'innovazione nel mercato dei chipset per il deep learning.

Sfide principali

• Costi di sviluppo elevati La progettazione e la produzione di chipset avanzati per il deep learning richiedono notevoli spese in ricerca e sviluppo, rendendo la tecnologia costosa e potenzialmente limitandone l'adozione da parte di imprese ben finanziate.
• Complessità tecnologica gli algoritmi di deep learning richiedono chipset altamente specializzati, difficili da creare e ottimizzare per una varietà di applicazioni, limitando l'innovazione e i tassi di adozione.
• Concorrenza da parte di tecnologie consolidate i chipset per il deep learning devono affrontare una dura concorrenza da parte delle tecnologie esistenti tecnologie di elaborazione che sono già ben integrate nell'infrastruttura tecnica, rendendo difficile l'ingresso nel mercato e l'espansione per i nuovi concorrenti.

Tendenze chiave

• Miniaturizzazione ed efficienza i chipset di deep learning stanno diventando sempre più piccoli, più efficienti dal punto di vista energetico e in grado di fornire prestazioni più elevate, il che è fondamentale per i dispositivi mobili e periferici.
• Architetture ibride I produttori progettano sempre più spesso architetture di chip ibridi che combinano CPU, GPU e acceleratori specializzati per migliorare la velocità e l'efficienza energetica per le attività di machine learning.
• Personalizzazione per applicazioni specifiche Le aziende stanno sviluppando chipset specializzati per applicazioni specifiche, come la guida autonoma e il riconoscimento vocale, per migliorare le prestazioni e l'efficienza in questi campi.
• AI on Chip (AIoC)l'integrazione di Le funzionalità di intelligenza artificiale direttamente nei chipset (AI on Chip) stanno diventando sempre più diffuse, consentendo ai dispositivi più intelligenti e autonomi di eseguire attività di intelligenza artificiale senza la necessità di connettività cloud.

Analisi regionale del mercato globale dei chipset per il deep learning

Ecco un'analisi regionale più dettagliata del mercato dei chipset per il deep learning

Nord America

Asia Pacifico

• Si stima che la regione Asia Pacifico mostrerà la crescita più elevata nel mercato durante il periodo di previsione. L'Asia Pacifico sta rapidamente emergendo come un nucleo primario per le imprese tecnologiche, in particolare in Cina e India, stimolando la domanda di chipset di deep learning di qualità superiore.
• I governi della regione stanno investendo ampiamente nell'intelligenza artificiale e nelle infrastrutture tecnologiche, promulgando leggi che incoraggiare lo sviluppo locale e l'uso di tecnologie all'avanguardia come i chipset di deep learning.
• L'enorme settore dell'elettronica di consumo della regione, in particolare in Corea del Sud e Giappone, crea un'elevata domanda di chipset di deep learning per smartphone e altri elettrodomestici intelligenti.
• Inoltre, con l'aumento dei servizi cloud e dei data center nell'Asia del Pacifico, c'è una maggiore domanda di chipset di deep learning efficienti e ad alte prestazioni per gestire e analizzare enormi quantità di dati.

Europa

• Si stima che la regione europea mostrerà una crescita sostanziale durante il periodo di previsione. I forti istituti accademici e di ricerca europei stanno spingendo l'innovazione nelle tecnologie di intelligenza artificiale e deep learning, aumentando la domanda di chipset avanzati.
• I governi europei stanno creando una serie di iniziative e programmi di finanziamento per promuovere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, spingendo le imprese locali ad abbracciare tecnologie di deep learning.
• L'industria automobilistica leader in Europa sta gradualmente incorporando l'intelligenza artificiale per la guida autonoma e sistemi di veicoli migliorati, aumentando la domanda di chipset specializzati nel deep learning.
• Inoltre, rigorosi requisiti di protezione dei dati, come il GDPR, stanno spingendo le organizzazioni a elaborare i dati localmente, aumentando la domanda di chipset veloci per il deep learning in grado di gestire calcoli complicati in sede.

Analisi della segmentazione del mercato globale dei chipset per il deep learning

Il mercato dei chipset per l'apprendimento profondo è segmentato in base a tipo, tecnologia, settore dell'utente finale e area geografica.

Mercato dei chipset per l'apprendimento profondo, per tipo

In base al tipo, il mercato è segmentato in CPU, GPU, FPGA, ASIC e altri. Si stima che il segmento delle unità di elaborazione grafica (GPU) crescerà al CAGR più elevato nel mercato dei chipset per il deep learning grazie alla capacità di elaborazione superiore della GPU e all'efficienza nella gestione di calcoli matematici complicati e operazioni parallele, necessarie per l'addestramento e l'esecuzione di modelli di deep learning. . Le GPU accelerano l'elaborazione di enormi set di dati e reti neurali, rendendole perfette per le applicazioni IA che richiedono elaborazione dei dati in tempo reale e grande potenza di calcolo. Inoltre, la flessibilità delle GPU verso un'ampia gamma di applicazioni IA, dai giochi, all'automotive, alla sanità e alla finanza, ha consolidato la loro posizione come tecnologia chiave nell'ambiente del deep learning.

Mercato dei chipset per il deep learning, per tecnologia.

• System-on-chip (SOC)
• System-in-package (SIP)
• Modulo multi-chip

Basato sulla tecnologia, il mercato è segmentato in System-on-chip, System-in-package e Modulo multi-chip. Si stima che il segmento system-on-chip (SOC) dominerà il mercato dei chipset per il deep learning grazie alle capacità di integrazione e all’efficienza dei sistemi SoC, che uniscono più componenti del computer in un unico chip. Questa integrazione non solo fa risparmiare denaro e complessità, ma migliora anche le prestazioni riducendo il ritardo spesso associato alla comunicazione dei componenti su chip separati. Queste proprietà rendono i SoC particolarmente adatti per un'ampia gamma di applicazioni, inclusi dispositivi mobili e sistemi informatici ad alte prestazioni in attività di intelligenza artificiale.

Mercato dei chipset per il deep learning, per settore dell'utente finale

• Sanità
• Automotive
• Vendita al dettaglio
• Banche, servizi finanziari e assicurativi (BFSI)
• Produzione
• Telecomunicazioni
• Energia
• Altro

In base all'industria dell'utente finale, il mercato è suddiviso in sanità, automobilistico, vendita al dettaglio, BFSI, produzione, telecomunicazioni, energia e altri. Si stima che il segmento automobilistico dominerà il mercato nel periodo di previsione a causa della maggiore integrazione della tecnologia AI nelle automobili, come gli sviluppi nei sistemi di guida autonomi e l’applicazione diffusa di misure di sicurezza. Man mano che le automobili diventano sempre più connesse e autonome, è aumentata la domanda di sofisticati chipset di deep learning in grado di analizzare enormi volumi di dati in tempo reale, ponendo il settore automobilistico come attore di primo piano in questo mercato.

Deep Learning Mercato dei chipset, per area geografica

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• Resto del mondo
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In base alla geografia, il mercato Chipset per l'apprendimento profondo è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico e il resto del mondo. Si stima che la regione del Nord America dominerà il mercato durante il periodo previsto grazie alla sua solida base tecnologica e all’esistenza di grandi aziende tecnologiche leader nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, come Google, NVIDIA e Intel. La regione beneficia di forti investimenti governativi e del settore privato nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, che promuovono l’innovazione e l’adozione in un’ampia gamma di imprese. Inoltre, il clima giuridico del Nord America promuove lo sviluppo e l’implementazione di nuove tecnologie, come le auto a guida autonoma e i dispositivi intelligenti, che richiedono capacità di intelligenza artificiale superiori. Questa convergenza di innovazione tecnologica, investimenti e leggi favorevoli colloca il Nord America come uno dei principali partecipanti nel mercato mondiale dei chipset per il deep learning.

Attori chiave

Lo studio "Deep Learning Chipset Market" Il rapporto fornirà informazioni preziose che metteranno in risalto il mercato globale. I principali concorrenti identificate in questo mercato sono NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc, Texas Instruments Incorporated, NXP Semiconductors NV, Infineon Technologies AG, Mythic Inc., Kalray, Canaan Creative, Cambricon Technologies Corporation e Synopsys Inc.

La nostra analisi di mercato comprende anche una sezione dedicata esclusivamente a questi importanti attori in cui i nostri analisti forniscono una panoramica dei rendiconti finanziari di tutti i principali attori, insieme al benchmarking dei prodotti e all'analisi SWOT. La sezione del panorama competitivo comprende anche strategie chiave di sviluppo, quote di mercato e analisi della classifica di mercato degli attori sopra menzionati a livello globale.

Sviluppi recenti del mercato dei chipset per l'apprendimento profondo

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• Nel novembre 2023, MediaTek ha annunciato il chipset Dimensity 9300, una CPU mobile premium ad alte prestazioni volta a migliorare applicazioni come giochi, acquisizione video ed elaborazione IA generativa. Questo chip contiene un'unità di elaborazione AI avanzata che migliora le prestazioni del dispositivo e l'efficienza energetica, offrendo un'esperienza utente migliore su numerose app.
• Nell'ottobre 2023, Comcast e Broadcom hanno collaborato per creare la prima rete di accesso al mondo basata sull'intelligenza artificiale. , che incorpora la tecnologia DOCSIS 4.0 Full Duplex. Questo sforzo mira a incorporare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nell'infrastruttura di rete, aumentando notevolmente l'automazione operativa e migliorando l'esperienza degli utenti attraverso servizi più intelligenti e affidabili.​
• Nel marzo 2023, NVIDIA ha annunciato una partnership con Microsoft per integrare la sua NVIDIA Omniverse Cloud, che mira a fornire capacità di simulazione e collaborazione superiori a una varietà di aziende. Questa collaborazione sottolinea l'importante ruolo svolto dai chipset di deep learning nel consentire funzionalità avanzate di intelligenza artificiale e di elaborazione in tutti i settori.

Ambito del report

ATTRIBUTI DEL RAPPORTO	DETTAGLI
Studio Periodo	2021-2031
Anno base	2024 < /td>
Periodo di previsione	2024-2031
Periodo storico	2021-2023
Unità	Valore (miliardi di dollari) < /td>
Aziende chiave descritte	NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc
Segmenti coperti	Per tipo, per tecnologia , per settore dell'utente finale e per area geografica.
Ambito di personalizzazione	Personalizzazione gratuita del report (equivalente a un massimo di 4 giorni lavorativi per l'analista ) con l'acquisto. Aggiunta o modifica a paese, regione e indicazione ambito del segmento

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e su altri aspetti dello studio di ricerca, contatta il nostro .

Motivi per acquistare questo rapporto

Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge fattori sia economici che non economici Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di dollari) per ciascun segmento e sottosegmento Indica la regione e il segmento che si prevede testimonierà la crescita più rapida nonché per dominare il mercato Analisi per area geografica evidenziando il consumo del prodotto/servizio nella regione e indicando i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme a nuovi lanci di servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni di aziende profilate negli ultimi cinque anni Profili aziendali estesi comprendenti panoramica dell'azienda, approfondimenti aziendali, benchmarking dei prodotti e analisi SWOT per i principali attori del mercato Le prospettive di mercato attuali e future di del settore rispetto ai recenti sviluppi (che coinvolgono opportunità e fattori di crescita, nonché sfide e restrizioni sia delle regioni emergenti che di quelle sviluppate Include un'analisi approfondita del mercato da varie prospettive attraverso l'analisi delle cinque forze di Porter Fornisce informazioni sul mercato attraverso lo scenario delle dinamiche di mercato della catena del valore, insieme alle opportunità di crescita del mercato negli anni a venire Supporto da parte degli analisti post-vendita di 6 mesi

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