세계의 딥러닝 칩 시장 규모 조사 : 칩 유형별, 기술별, 산업별, 지역별 예측(2022-2032년)
Global Deep Learning Chip Market Size Study, by Chip Type, by Technology, by Industry Vertical, and Regional Forecasts 2022-2032
상품코드
:
1534224
리서치사
:
Bizwit Research & Consulting LLP
발행일
:
2024년 08월
페이지 정보
:
영문 285 Pages
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세계 딥러닝 칩 시장은 2023년 약 110억 5,000만 달러로 평가되며, 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 35.27%의 CAGR로 견조한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
딥러닝 칩은 인공지능(AI) 작업, 특히 딥러닝 알고리즘의 속도를 높이기 위해 설계된 전용 하드웨어입니다. 이 칩은 신경망과 관련된 복잡한 계산을 최적화하여 성능과 효율성을 높입니다. 주요 기능으로는 병렬 처리 기능, 높은 메모리 대역폭, 낮은 전력 소비 등이 있습니다. 이 시장의 주요 업체로는 엔비디아와 인텔, 구글 등이 있으며, 각 업체는 자율주행차, 의료 영상 처리, 자연어 처리 등 다양한 애플리케이션을 위한 첨단 칩을 개발하고 있으며, AI 기반 솔루션에 대한 수요 증가는 딥러닝 칩 산업의 급격한 성장을 견인하고 있습니다.
세계 딥러닝 칩 시장은 양자 컴퓨팅의 등장과 로봇공학 분야에서의 딥러닝 칩 도입 확대가 주도하고 있습니다. 로봇 공학에서 딥러닝 칩의 통합이 확대되면서 복잡한 데이터를 처리하고 고도의 작업을 수행할 수 있는 능력이 강화되면서 시장 확대의 원동력이 되고 있습니다. 딥러닝 칩은 로봇이 데이터를 통해 학습하고, 새로운 상황에 적응하며, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있게함으로써 제조, 헬스케어, 자율 시스템 등의 산업에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 두 가지 영향력이 시장의 성장 궤도에 큰 힘을 실어주고 있습니다. 또한, 자체 개발 및 자율 제어가 가능한 자율 로봇의 증가는 큰 성장 기회를 제공하고 있습니다. 그러나 업계는 숙련된 전문가 부족과 같은 도전 과제에 직면해 있습니다. 테스트, 버그 수정, 클라우드 구현 등 주로 딥러닝 칩이 관리하는 작업은 필요한 전문 지식의 부족으로 어려움을 겪고 있습니다.
세계 딥러닝 칩 시장 조사에서 고려한 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카 및 기타 지역입니다. 2023년에는 아시아태평양이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상되며, 이는 다양한 애플리케이션에서 딥러닝 기술의 빠른 채택과 통합이 이루어지고 있음을 보여줍니다. 이러한 성장은 인공지능에 대한 투자 증가, 기술 인프라 확대, 헬스케어, 자동차, 금융 등의 산업에서 고급 분석에 대한 수요 증가로 인한 것입니다. 중국, 인도, 일본, 호주 등 주요 시장들이 이러한 추세를 주도하고 있으며, 딥러닝을 활용하여 각 분야의 혁신과 효율성을 높이고 있습니다.
목차
제1장 딥러닝 칩 세계 시장 주요 요약
- 딥러닝 칩 세계 시장 규모와 예측(2022-2032년)
- 지역별 개요
- 부문별 개요
- 주요 동향
- 경기후퇴의 영향
- 애널리스트의 결론과 제안
제2장 딥러닝 칩 세계 시장 정의와 조사 가정
- 조사 목적
- 시장 정의
- 조사 가정
- 포함과 제외
- 제한사항
- 공급측 분석
- 입수 가능성
- 인프라
- 규제 환경
- 시장 경쟁
- 경제성(소비자의 관점)
- 수요측 분석
- 규제 프레임워크
- 기술의 진보
- 친환경
- 소비자 의식과 수용
- 조사 방법
- 조사 대상 연도
- 통화 환산율
제3장 딥러닝 칩 세계 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인
- 시장 과제
- 시장 기회
- 자율형 로봇의 출현
- 다양한 산업에서의 채용 확대
제4장 딥러닝 칩 세계 시장 산업 분석
- Porter's Five Forces 모델
- 공급 기업의 교섭력
- 구매자의 교섭력
- 신규 참여업체의 위협
- 대체품의 위협
- 경쟁 기업 간의 경쟁 관계
- Porter's Five Forces 모델로의 미래지향적 접근법
- Porter's Five Forces의 영향 분석
- PESTEL 분석
- 주요 투자 기회
- 주요 성공 전략
- 파괴적 동향
- 업계 전문가의 관점
- 애널리스트의 결론과 제안
제5장 딥러닝 칩 세계 시장 규모와 예측 : 칩 유형별, 2022-2032년
- 부문 대시보드
- 딥러닝 칩 세계 시장 : 매출 동향 분석, 2022년·2032년
제6장 딥러닝 칩 세계 시장 규모와 예측 : 기술별, 2022-2032년
- 부문 대시보드
- 딥러닝 칩 세계 시장 : 매출 동향 분석, 2022년·2032년
- 시스템온칩(SoC)
- 시스템 인 패키지(SIP)
- 멀티칩 모듈
- 기타
제7장 딥러닝 칩 세계 시장 규모와 예측 : 업계별, 2022-2032년
- 부문 대시보드
- 딥러닝 칩 세계 시장 : 매출 동향 분석, 2022년·2032년
- 미디어·광고
- BFSI
- IT 및 통신
- 소매
- 헬스케어
- 자동차
- 기타
제8장 딥러닝 칩 세계 시장 규모와 예측 : 지역별, 2022-2032년
- 북미
- 유럽
- 아시아태평양
- 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
- 사우디아라비아
- 남아프리카공화국
- 기타 중동 및 아프리카
제9장 경쟁 정보
- 주요 기업 SWOT 분석
- 주요 시장 전략
- 기업 개요
- Alphabet Inc
- 주요 정보
- 개요
- 재무(데이터 가용성에 따라 다름)
- 제품 개요
- 시장 전략
- Qualcomm Incorporated
- Xilinx, Inc.
- Bitmain Technologies Ltd.
- Advanced Micro Devices, Inc.
- Intel Corporation
- NVIDIA Corporation
- Baidu, Inc.
- Amazon.com, Inc.
- Samsung Electronics Co. Ltd.
제10장 조사 과정
ksm
영문 목차
Global Deep Learning Chip Market was valued at approximately USD 11.05 billion in 2023 and is expected to grow at a robust CAGR of 35.27% over the forecast period from 2024 to 2032. Deep learning chips are specialized hardware designed to accelerate artificial intelligence (AI) tasks, particularly deep learning algorithms. These chips optimize complex computations involved in neural networks, enhancing performance and efficiency. Key features include parallel processing capabilities, high memory bandwidth, and low power consumption. Major players in this market include NVIDIA, Intel, and Google, each developing advanced chips for various applications like autonomous vehicles, medical imaging, and natural language processing. The increasing demand for AI-driven solutions fuels the rapid growth of the deep learning chip industry.
The Global Deep Learning Chip Market is driven by the advent of quantum computing and the increasing deployment of deep learning chips in robotics. the growing integration of deep learning chips in robotics enhances their ability to process complex data and perform sophisticated tasks, driving market expansion. These chips enable robots to learn from data, adapt to new situations, and improve performance over time, making them crucial in industries such as manufacturing, healthcare, and autonomous systems. This dual influence significantly boosts the market's growth trajectory. Moreover, rising number of autonomous robots, capable of self-development and autonomous control, presents significant growth opportunities. However, the industry faces challenges such as a shortage of skilled professionals. Tasks such as testing, bug fixing, and cloud implementation, primarily managed by deep learning chips, suffer from a lack of requisite expertise.
The key regions considered for the Global Deep Learning Chip Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, Asia-Pacific region is projected to exhibit the highest CAGR during the forecast period, indicating a rapid adoption and integration of deep learning technologies in various applications. This growth is driven by increasing investments in artificial intelligence, expanding technological infrastructure, and rising demand for advanced analytics in industries such as healthcare, automotive, and finance. Key markets such as China, India, Japan, and Australia are leading this trend, leveraging deep learning to enhance innovation and efficiency in their respective sectors.
Major market players include in report are:
- Alphabet Inc
- Qualcomm Incorporated
- Xilinx, Inc.
- Bitmain Technologies Ltd.
- Advanced Micro Devices, Inc.
- Intel Corporation
- NVIDIA Corporation
- Baidu, Inc.
- Amazon.com, Inc.
- Samsung Electronics Co. Ltd.
The detailed segments and sub-segments of the market are explained below:
By Chip Type
By Technology
- System-on-chip (SoC)
- System-in-package (SIP)
- Multi-chip module
- Others
By Industry Vertical
- Media & Advertising
- BFSI
- IT & Telecom
- Retail
- Healthcare
- Automotive
- Others
By Region:
- North America
- U.S.
- Canada
- Europe
- UK
- Germany
- France
- Spain
- Italy
- ROE
- Asia Pacific
- China
- India
- Japan
- Australia
- South Korea
- RoAPAC
- Latin America
- Brazil
- Mexico
- RoLA
- Middle East & Africa
- Saudi Arabia
- South Africa
- RoMEA
Years considered for the study are as follows:
- Historical year - 2022
- Base year - 2023
- Forecast period - 2024 to 2032
Key Takeaways:
- Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
- Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
- Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
- Competitive landscape with information on major players in the market.
- Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
- Analysis of competitive structure of the market.
- Demand side and supply side analysis of the market
Table of Contents
Chapter 1. Global Deep Learning Chip Market Executive Summary
- 1.1. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecast (2022-2032)
- 1.2. Regional Summary
- 1.3. Segmental Summary
- 1.3.1. By Chip Type
- 1.3.2. By Technology
- 1.3.3. By Industry Vertical
- 1.4. Key Trends
- 1.5. Recession Impact
- 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global Deep Learning Chip Market Definition and Research Assumptions
- 2.1. Research Objective
- 2.2. Market Definition
- 2.3. Research Assumptions
- 2.3.1. Inclusion & Exclusion
- 2.3.2. Limitations
- 2.3.3. Supply Side Analysis
- 2.3.3.1. Availability
- 2.3.3.2. Infrastructure
- 2.3.3.3. Regulatory Environment
- 2.3.3.4. Market Competition
- 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
- 2.3.4. Demand Side Analysis
- 2.3.4.1. Regulatory frameworks
- 2.3.4.2. Technological Advancements
- 2.3.4.3. Environmental Considerations
- 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
- 2.4. Estimation Methodology
- 2.5. Years Considered for the Study
- 2.6. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Deep Learning Chip Market Dynamics
- 3.1. Market Drivers
- 3.1.1. Emergence of Quantum Computing
- 3.1.2. Enhanced Implementation in Robotics
- 3.2. Market Challenges
- 3.2.1. Dearth of Skilled Workforce
- 3.3. Market Opportunities
- 3.3.1. Emergence of Autonomous Robots
- 3.3.2. Growing Adoption in Various Industries
Chapter 4. Global Deep Learning Chip Market Industry Analysis
- 4.1. Porter's 5 Force Model
- 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
- 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
- 4.1.3. Threat of New Entrants
- 4.1.4. Threat of Substitutes
- 4.1.5. Competitive Rivalry
- 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
- 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
- 4.2. PESTEL Analysis
- 4.2.1. Political
- 4.2.2. Economical
- 4.2.3. Social
- 4.2.4. Technological
- 4.2.5. Environmental
- 4.2.6. Legal
- 4.3. Top investment opportunity
- 4.4. Top winning strategies
- 4.5. Disruptive Trends
- 4.6. Industry Expert Perspective
- 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Chip Type 2022-2032
- 5.1. Segment Dashboard
- 5.2. Global Deep Learning Chip Market: Chip Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
- 5.2.1. GPU
- 5.2.2. ASIC
- 5.2.3. FPGA
- 5.2.4. CPU
- 5.2.5. Others
Chapter 6. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Technology 2022-2032
- 6.1. Segment Dashboard
- 6.2. Global Deep Learning Chip Market: Technology Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
- 6.2.1. System-on-chip (SoC)
- 6.2.2. System-in-package (SIP)
- 6.2.3. Multi-chip module
- 6.2.4. Others
Chapter 7. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Industry Vertical 2022-2032
- 7.1. Segment Dashboard
- 7.2. Global Deep Learning Chip Market: Industry Vertical Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
- 7.2.1. Media & Advertising
- 7.2.2. BFSI
- 7.2.3. IT & Telecom
- 7.2.4. Retail
- 7.2.5. Healthcare
- 7.2.6. Automotive
- 7.2.7. Others
Chapter 8. Global Deep Learning Chip Market Size & Forecasts by Region 2022-2032
- 8.1. North America Deep Learning Chip Market
- 8.1.1. U.S. Deep Learning Chip Market
- 8.1.1.1. Chip Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
- 8.1.1.2. Technology breakdown size & forecasts, 2022-2032
- 8.1.1.3. Industry Vertical breakdown size & forecasts, 2022-2032
- 8.1.2. Canada Deep Learning Chip Market
- 8.2. Europe Deep Learning Chip Market
- 8.2.1. U.K. Deep Learning Chip Market
- 8.2.2. Germany Deep Learning Chip Market
- 8.2.3. France Deep Learning Chip Market
- 8.2.4. Spain Deep Learning Chip Market
- 8.2.5. Italy Deep Learning Chip Market
- 8.2.6. Rest of Europe Deep Learning Chip Market
- 8.3. Asia-Pacific Deep Learning Chip Market
- 8.3.1. China Deep Learning Chip Market
- 8.3.2. India Deep Learning Chip Market
- 8.3.3. Japan Deep Learning Chip Market
- 8.3.4. Australia Deep Learning Chip Market
- 8.3.5. South Korea Deep Learning Chip Market
- 8.3.6. Rest of Asia Pacific Deep Learning Chip Market
- 8.4. Latin America Deep Learning Chip Market
- 8.4.1. Brazil Deep Learning Chip Market
- 8.4.2. Mexico Deep Learning Chip Market
- 8.4.3. Rest of Latin America Deep Learning Chip Market
- 8.5. Middle East & Africa Deep Learning Chip Market
- 8.5.1. Saudi Arabia Deep Learning Chip Market
- 8.5.2. South Africa Deep Learning Chip Market
- 8.5.3. Rest of Middle East & Africa Deep Learning Chip Market
Chapter 9. Competitive Intelligence
- 9.1. Key Company SWOT Analysis
- 9.2. Top Market Strategies
- 9.3. Company Profiles
- 9.3.1. Alphabet Inc
- 9.3.1.1. Key Information
- 9.3.1.2. Overview
- 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
- 9.3.1.4. Product Summary
- 9.3.1.5. Market Strategies
- 9.3.2. Qualcomm Incorporated
- 9.3.3. Xilinx, Inc.
- 9.3.4. Bitmain Technologies Ltd.
- 9.3.5. Advanced Micro Devices, Inc.
- 9.3.6. Intel Corporation
- 9.3.7. NVIDIA Corporation
- 9.3.8. Baidu, Inc.
- 9.3.9. Amazon.com, Inc.
- 9.3.10. Samsung Electronics Co. Ltd.
Chapter 10. Research Process
- 10.1. Research Process
- 10.1.1. Data Mining
- 10.1.2. Analysis
- 10.1.3. Market Estimation
- 10.1.4. Validation
- 10.1.5. Publishing
- 10.2. Research Attributes
관련자료
