ขนาดตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกและการคาดการณ์

ขนาดตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกมีมูลค่า 8.23 ​​พันล้านเหรียญสหรัฐในปี 2024 และคาดว่าจะถึง USD 25.05 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2574 เติบโตที่ CAGR ที่ 14.93% ในช่วงระยะเวลาคาดการณ์ปี 2024-2031

• ชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกคือส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่ปรับแต่งเองซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความเร็วในการดำเนินการงานคำนวณที่ซับซ้อนในอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก
• ชิปเซ็ตเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์แบบขนานที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้เครือข่ายประสาทเทียม ส่งผลให้ดำเนินการได้เร็วกว่า CPU หรือ GPU ทั่วไปมาก
• สถาปัตยกรรมของชิปเซ็ตประกอบด้วยคอร์เฉพาะและโครงสร้างหน่วยความจำที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วน (CNN) และโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN)
• นอกจากนี้ ชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกยังมีแอปพลิเคชันในหลากหลายสาขา เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรู้จำเสียง รถยนต์อัตโนมัติ และการวินิจฉัยทางการแพทย์

พลวัตของตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกระดับโลก

การเปลี่ยนแปลงของตลาดที่สำคัญซึ่งกำหนดทิศทางของตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก ได้แก่

ตัวขับเคลื่อนตลาดหลัก

• ความต้องการแอปพลิเคชัน AI ที่เพิ่มขึ้น การขยายตัวที่เพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึงยานยนต์ การดูแลสุขภาพ และการเงิน กำลังเพิ่มความต้องการสำหรับชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกที่มีความสามารถ ของการดำเนินการอัลกอริธึมที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิผล
• ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี การพัฒนาอย่างต่อเนื่องในเทคโนโลยีชิปเซ็ต เช่น อัตราการประมวลผลที่รวดเร็วขึ้นและการใช้พลังงานที่ลดลง ช่วยให้การใช้งานเชิงลึกมีประสิทธิภาพและกว้างขวางยิ่งขึ้น เทคโนโลยีการเรียนรู้ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคและการใช้งานในอุตสาหกรรม
• การเพิ่มขึ้นของ Edge Computingความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ในอุปกรณ์ Network Edge กำลังผลักดันการพัฒนาชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถ ประมวลผลข้อมูลในท้องถิ่น ลดเวลาแฝงและการใช้แบนด์วิธ
• การสนับสนุนภาครัฐและอุตสาหกรรมการสนับสนุนที่แข็งแกร่งจากรัฐบาลทั่วโลกผ่านการจัดหาเงินทุน ความคิดริเริ่ม และกฎเกณฑ์ที่ดี รวมกับการลงทุนจำนวนมากจาก บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่กำลังขับเคลื่อนการเติบโตและนวัตกรรมในตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก

ความท้าทายหลัก

• ต้นทุนการพัฒนาสูง การออกแบบและการผลิตชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงต้องใช้ค่าใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนาจำนวนมาก ซึ่งทำให้เทคโนโลยีมีราคาแพงและอาจจำกัดการใช้งานสำหรับองค์กรที่ได้รับทุนสนับสนุนอย่างดี
• ความซับซ้อนทางเทคโนโลยี อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมี ชิปเซ็ตที่มีความเชี่ยวชาญสูงซึ่งยากต่อการสร้างและปรับให้เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ซึ่งจำกัดนวัตกรรมและอัตราการนำไปใช้
• การแข่งขันจากเทคโนโลยีที่เป็นที่ยอมรับ ชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงจากที่มีอยู่ เทคโนโลยีการประมวลผลที่ได้รับการบูรณาการอย่างดีเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคแล้ว ทำให้การเข้าสู่ตลาดและการขยายทำได้ยากสำหรับคู่แข่งรายใหม่

แนวโน้มหลัก

• การย่อขนาดและประสิทธิภาพ ชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกมีขนาดเล็กลง ประหยัดพลังงานมากขึ้น และสามารถส่งมอบประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์ Edge
• สถาปัตยกรรมไฮบริด ผู้ผลิตกำลังออกแบบสถาปัตยกรรมชิปไฮบริดมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ผสมผสาน CPU, GPU และตัวเร่งความเร็วพิเศษ เพื่อปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพการใช้พลังงานสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง
• การปรับแต่งสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ บริษัทต่างๆ กำลังพัฒนาชิปเซ็ตพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ เช่น การขับขี่อัตโนมัติและการจดจำคำพูด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลในด้านเหล่านั้น
• AI บนชิป (AIoC)การบูรณาการของ ความสามารถของ AI โดยตรงในชิปเซ็ต (AI บนชิป) กำลังแพร่หลายมากขึ้น ทำให้อุปกรณ์ที่ชาญฉลาดและครบวงจรสามารถดำเนินกิจกรรม AI โดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์

การวิเคราะห์ภูมิภาคของตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกระดับโลก

นี่คือการวิเคราะห์ระดับภูมิภาคโดยละเอียดเพิ่มเติมของตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก

อเมริกาเหนือ

เอเชียแปซิฟิก

• ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกคาดว่าจะมีการเติบโตสูงสุดในตลาดในช่วงระยะเวลาคาดการณ์ เอเชียแปซิฟิกกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในฐานะแกนหลักสำหรับองค์กรด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในจีนและอินเดีย ซึ่งผลักดันความต้องการชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกที่เหนือกว่า
• รัฐบาลในภูมิภาคกำลังใช้จ่ายอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับ AI และโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี โดยออกกฎหมายที่ สนับสนุนการพัฒนาในท้องถิ่นและการใช้เทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น ชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก
• ภาคส่วนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคจำนวนมหาศาลของภูมิภาค โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเกาหลีใต้และญี่ปุ่น สร้างความต้องการสูงสำหรับชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับสมาร์ทโฟนและอื่นๆ อุปกรณ์อัจฉริยะ
• นอกจากนี้ เนื่องจากบริการคลาวด์และศูนย์ข้อมูลของเอเชียแปซิฟิกเพิ่มขึ้น จึงมีความต้องการชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงมากขึ้นเพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล

ยุโรป

• ภูมิภาคยุโรปคาดว่าจะมีการเติบโตอย่างมากในช่วงระยะเวลาคาดการณ์ สถาบันการศึกษาและการวิจัยที่แข็งแกร่งของยุโรปกำลังผลักดันนวัตกรรมในด้าน AI และเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก ส่งผลให้มีความต้องการชิปเซ็ตขั้นสูงเพิ่มมากขึ้น
• รัฐบาลยุโรปกำลังจัดตั้งโครงการริเริ่มและแผนการระดมทุนจำนวนมากเพื่อส่งเสริมการพัฒนา AI โดยผลักดันให้ธุรกิจในท้องถิ่นยอมรับ เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก
• อุตสาหกรรมยานยนต์ชั้นนำของยุโรปกำลังค่อยๆ รวมเอา AI สำหรับการขับขี่อัตโนมัติและระบบยานพาหนะที่ได้รับการปรับปรุง ส่งผลให้มีความต้องการชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกเฉพาะทางเพิ่มขึ้น
• นอกจากนี้ ข้อกำหนดการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวด เช่น GDPR กำลังผลักดันองค์กรต่างๆ ให้ประมวลผลข้อมูลในพื้นที่ เพิ่มความต้องการชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกที่รวดเร็วซึ่งสามารถจัดการกับการคำนวณที่ซับซ้อนในองค์กรได้

การวิเคราะห์การแบ่งส่วนตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกระดับโลก

ตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกแบ่งตามประเภท เทคโนโลยี อุตสาหกรรมผู้ใช้ปลายทาง และภูมิศาสตร์

ตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก ตามประเภท

ตามประเภท ตลาดจะแบ่งออกเป็น CPU, GPU, FPGA, ASIC และอื่นๆ ส่วนหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) คาดว่าจะเติบโตที่ CAGR สูงสุดภายในตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลที่เหนือกว่าของ GPU และประสิทธิภาพในการจัดการการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและการดำเนินการแบบขนาน ซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและดำเนินการโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก . GPU เร่งการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโครงข่ายประสาทเทียม ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และพลังการคำนวณที่ยอดเยี่ยม นอกจากนี้ ความยืดหยุ่นของ GPU ต่อแอปพลิเคชัน AI ที่หลากหลาย ตั้งแต่เกมและยานยนต์ไปจนถึงการดูแลสุขภาพและการเงิน ได้เสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของพวกเขาในฐานะเทคโนโลยีหลักในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เชิงลึก

ตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกตามเทคโนโลยี

• System-on-chip (SOC)
• System-in-package (SIP)
• โมดูลมัลติชิป

ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยี ตลาดแบ่งออกเป็น System-on-chip, System-in-package และ Multi-chip Module ส่วนระบบบนชิป (SOC) คาดว่าจะครองตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากความสามารถในการบูรณาการและประสิทธิภาพของระบบ SoC ซึ่งรวมส่วนประกอบคอมพิวเตอร์หลาย ๆ ชิ้นไว้ในชิปตัวเดียว การบูรณาการนี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเงินและความซับซ้อนเท่านั้น แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพโดยการลดความล่าช้าที่มักเกี่ยวข้องกับการสื่อสารส่วนประกอบบนชิปที่แยกจากกัน คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ SoC เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย รวมถึงอุปกรณ์เคลื่อนที่และระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงในกิจกรรมปัญญาประดิษฐ์

ตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกโดยอุตสาหกรรมผู้ใช้ปลายทาง

การดูแลสุขภาพ
• ยานยนต์
• การค้าปลีก
• การธนาคาร บริการทางการเงิน และการประกันภัย (BFSI)
• การผลิต
• โทรคมนาคม
• พลังงาน
• อื่นๆ

ตามอุตสาหกรรมผู้ใช้ปลายทาง ตลาดแบ่งออกเป็นการดูแลสุขภาพ ยานยนต์ การค้าปลีก BFSI การผลิต โทรคมนาคม พลังงาน และอื่นๆ คาดว่ากลุ่มยานยนต์จะครองตลาดในช่วงเวลาคาดการณ์ เนื่องจากการบูรณาการเทคโนโลยี AI ในรถยนต์เพิ่มมากขึ้น เช่น การพัฒนาระบบขับขี่อัตโนมัติ และการใช้มาตรการด้านความปลอดภัยอย่างกว้างขวาง เมื่อรถยนต์เชื่อมต่อกันและเป็นอิสระมากขึ้น ความต้องการชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ก็เพิ่มขึ้น ส่งผลให้ภาคยานยนต์กลายเป็นผู้เล่นที่โดดเด่นในตลาดนี้

การเรียนรู้เชิงลึก ตลาดชิปเซ็ต ตามภูมิศาสตร์

• อเมริกาเหนือ
• ยุโรป
• เอเชียแปซิฟิก
• ส่วนที่เหลือของโลก
< /ul>

ตามภูมิศาสตร์ ตลาดชิปเซ็ต Deep Learning แบ่งออกเป็นอเมริกาเหนือ ยุโรป เอเชียแปซิฟิก และส่วนที่เหลือของโลก ภูมิภาคอเมริกาเหนือคาดว่าจะครองตลาดในช่วงเวลาที่คาดการณ์ เนื่องจากมีฐานเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งและการมีอยู่ของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่เป็นผู้นำในการพัฒนา AI เช่น Google, NVIDIA และ Intel ภูมิภาคได้รับประโยชน์จากการลงทุนที่แข็งแกร่งของภาครัฐและเอกชนในด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งส่งเสริมนวัตกรรมและการนำไปใช้ในธุรกิจที่หลากหลาย นอกจากนี้ บรรยากาศทางกฎหมายของอเมริกาเหนือยังส่งเสริมการพัฒนาและการใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองและอุปกรณ์อัจฉริยะ ซึ่งต้องใช้ความสามารถด้าน AI ที่เหนือกว่า การบรรจบกันของนวัตกรรมเทคโนโลยี การลงทุน และกฎหมายที่เอื้ออำนวยทำให้อเมริกาเหนือเป็นผู้มีส่วนร่วมชั้นนำในตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกทั่วโลก

ผู้เล่นหลัก

การศึกษา "ตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก" รายงานจะให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีคุณค่าโดยเน้นตลาดโลก ผู้เล่นหลักในตลาด ได้แก่ 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 และ Synopsys Inc.

การวิเคราะห์ตลาดของเรา ยังมีส่วนที่ทุ่มเทให้กับผู้เล่นรายใหญ่โดยเฉพาะ โดยที่นักวิเคราะห์ของเราให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับงบการเงินของผู้เล่นหลักทั้งหมด พร้อมด้วยการเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์และการวิเคราะห์ SWOT ส่วนภาพรวมการแข่งขันยังรวมถึงกลยุทธ์การพัฒนาที่สำคัญ ส่วนแบ่งการตลาด และการวิเคราะห์อันดับตลาดของผู้เล่นที่กล่าวถึงข้างต้นทั่วโลก

การพัฒนาล่าสุดของตลาดชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึก

< ul>
• ในเดือนพฤศจิกายน 2023 MediaTek ได้ประกาศชิปเซ็ต Dimensity 9300 ซึ่งเป็น CPU มือถือระดับพรีเมียมประสิทธิภาพสูงที่มุ่งปรับปรุงแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การเล่นเกม การจับภาพวิดีโอ และการประมวลผล AI แบบสร้างสรรค์ ชิปนี้ประกอบด้วยหน่วยประมวลผล AI ขั้นสูงที่ปรับปรุงประสิทธิภาพของอุปกรณ์และประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ทำให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้นผ่านแอปต่างๆ มากมาย
• ในเดือนตุลาคม 2023 Comcast และ Broadcom ร่วมมือกันสร้างเครือข่ายการเข้าถึงที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครือข่ายแรกของโลก ซึ่งรวมเอาเทคโนโลยี DOCSIS 4.0 Full Duplex ไว้ด้วย ความพยายามนี้มีจุดมุ่งหมายที่จะฝัง AI และการเรียนรู้ของเครื่องลงในโครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย เพิ่มการทำงานอัตโนมัติอย่างมาก และส่งเสริมประสบการณ์ผู้ใช้ผ่านบริการที่ชาญฉลาดและเชื่อถือได้มากขึ้น​
• ในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2566 NVIDIA ได้ประกาศความร่วมมือกับ Microsoft เพื่อบูรณาการ NVIDIA Omniverse Cloud ซึ่งพยายามส่งมอบความสามารถในการจำลองและการทำงานร่วมกันที่เหนือกว่าให้กับธุรกิจที่หลากหลายการทำงานร่วมกันนี้เน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของชิปเซ็ตการเรียนรู้เชิงลึกในการเปิดใช้ความสามารถด้าน AI และการประมวลผลขั้นสูงในทุกภาคส่วน

ขอบเขตรายงาน

คุณลักษณะรายงาน	รายละเอียด
การศึกษา ระยะเวลา	2021-2031
ปีฐาน	2024 < /td>
ช่วงคาดการณ์	2024-2031
ช่วงประวัติศาสตร์	2021-2023
หน่วย	มูลค่า (พันล้านดอลลาร์สหรัฐ) < /td>
ประวัติบริษัทสำคัญ	NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc
กลุ่มที่ครอบคลุม	ตามประเภท ตามเทคโนโลยี , ตามอุตสาหกรรมผู้ใช้ปลายทาง และตามภูมิศาสตร์
ขอบเขตการปรับแต่ง	การปรับแต่งรายงานฟรี (เทียบเท่ากับวันทำการของนักวิเคราะห์สูงสุด 4 วันทำการ ) พร้อมกับการซื้อ การเพิ่มเติมหรือการเปลี่ยนแปลงประเทศ ภูมิภาค & ขอบเขตส่วน

วิธีการวิจัยของการวิจัยตลาด

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการวิจัยและแง่มุมอื่นๆ ของการศึกษาวิจัย โปรดติดต่อ ของเรา

เหตุผลในการซื้อรายงานนี้

การวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณของตลาดตามการแบ่งส่วนที่เกี่ยวข้องกับปัจจัยทั้งทางเศรษฐกิจและที่ไม่ใช่ทางเศรษฐกิจ การจัดเตรียมข้อมูลมูลค่าตลาด (พันล้านเหรียญสหรัฐ) สำหรับแต่ละส่วนและส่วนย่อย ระบุภูมิภาคและส่วนที่คาดว่าจะเติบโตเร็วที่สุด ตลอดจนการครองตลาด การวิเคราะห์โดยภูมิศาสตร์ที่เน้นการบริโภคสินค้า/บริการในภูมิภาคตลอดจนระบุปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อตลาดในแต่ละภูมิภาค แนวการแข่งขัน ซึ่งรวมเอาอันดับตลาดของผู้เล่นหลักพร้อมด้วยใหม่ๆ การเปิดตัวบริการ/ผลิตภัณฑ์ การเป็นหุ้นส่วน การขยายธุรกิจ และการเข้าซื้อกิจการในช่วงห้าปีที่ผ่านมาของบริษัทต่างๆ โปรไฟล์บริษัทที่กว้างขวางประกอบด้วยภาพรวมของบริษัท ข้อมูลเชิงลึกของบริษัท การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ และการวิเคราะห์ SWOT สำหรับผู้เล่นในตลาดหลัก แนวโน้มตลาดในปัจจุบันและอนาคตของ อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาล่าสุด (ซึ่งเกี่ยวข้องกับโอกาสในการเติบโตและตัวขับเคลื่อนตลอดจนความท้าทายและข้อจำกัดของทั้งภูมิภาคเกิดใหม่และที่พัฒนาแล้ว รวมถึงการวิเคราะห์เชิงลึกของตลาดในมุมมองที่หลากหลายผ่านการวิเคราะห์ห้ากองกำลังของ Porter ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาด ผ่านสถานการณ์ไดนามิกของตลาดห่วงโซ่คุณค่า พร้อมด้วยโอกาสการเติบโตของตลาดในปีต่อๆ ไป การสนับสนุนนักวิเคราะห์หลังการขาย 6 เดือน

การปรับแต่งรายงาน

ในกรณีใดๆ โปรดเชื่อมต่อ กับทีมขายของเราซึ่งจะรับประกันว่าตรงตามความต้องการของคุณ



Table of Content

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )

List of Figure

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( sales@mraccuracyreports.com )