Artificial Intelligence Chipsets Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Function (Inference and Training), Hardware, Technology, Processing Type, Application, End User and By Geography
Stratistics MRC에 따르면 세계의 인공지능 칩셋(Artificial Intelligence Chipsets) 시장은 2023년 186억 달러를 차지했습니다. 2030년 31.1%의 CAGR로 성장할 전망이며, 1,238억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI) 칩은 AI 기술을 포함한 머신러닝에 사용되는 특수 실리콘 칩입니다. 일부 산업 분야는 인명 위험을 줄이고 제거하는 데 도움이 됩니다. 데이터 양이 증가함에 따라 수학 및 계산 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 시스템을 개발하는 것이 점차 중요해지고 있습니다. 그 결과 IT 분야 대기업 대부분이 AI 칩과 소프트웨어 개발에 주력하고 있습니다.
프라이스 워터하우스 쿠퍼스(PwC)에 따르면 제조업, 자동차, 일렉트로닉스와 같은 유럽 산업은 2020년 인더스트리 4.0 솔루션에 1,820억 4,000만 달러를 투자할 것으로 예상됩니다.
클라우드 기반 솔루션 채택 확대
IT 및 통신, 자동차 등 산업 데이터센터 건설 확대에 의해 클라우드 기반 Al 칩셋 수요가 증가할 것으로 예측됩니다. 소셜 미디어와 전자상거래 보급으로 데이터 양이 크게 증가하고 있습니다. 칩셋은 머신러닝이 활성화됨에 따라 처리 속도를 높이는 요구에 대응합니다. 데이터 양이 급속히 증가함에 따라 고속 프로세서 요구가 커지고 시장 확대에 긍정적 영향을 미치고 있습니다.
AI 인재 부족
AI는 복잡한 알고리즘으로 구성됩니다. 기업이 AI 시스템을 구축, 운영 및 배포하려면 풍부한 경험과 특정 기술을 갖춘 직원이 필요합니다. 또한 AI 기반 솔루션을 현재 시스템에 통합하는 것은 인간 행동을 모방하기 위해 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하는 어려운 작업입니다. 게다가 AI와 ML과 같은 첨단 기술의 전문적인 자격이나 표준이 없다는 것이 시장 성장을 제한하고 있습니다.
양자 컴퓨팅 출현
양자 컴퓨팅 기술은 복잡한 문제를 해결하고 분석 계산을 수행하기 위해 세계의 기업에서 널리 채택되었습니다. 양자 컴퓨터는 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전, 빅데이터 AR/VR 등의 기술로 실현됩니다. 사기 탐지, 위험 관리, 포트폴리오 최적화, 즉각적인 데이터 응답이 필요한 용도, 등 다양한 기능을 활용합니다. 따라서 양자 컴퓨팅 출현은 시장 성장을 가속할 것으로 예상됩니다.
AI 플랫폼 데이터 프라이버시 우려
AI 플랫폼는 민감한 데이터와 개인 데이터를 포함한 방대한 데이터베이스 액세스가 자주 필요합니다. 이로 인해 데이터 보안 및 보호 우려가 있습니다. AI 모형을 학습하는 데 사용되는 데이터는 효과적으로 보호되지 않으면 무단 액세스, 위반 및 악용에 노출될 수 있습니다. 개인 정보 도용, 개인 정보 보호 문제 및 기타 유형 데이터 악용이 이로 인해 발생할 수 있습니다. 그러나 관할 구역에 따라 데이터 프라이버시 방법이 다를 수 있으므로 규정 준수를 보장하고 사용자 프라이버시를 보호하기가 어렵습니다.
COVID-19 영향::
이 유행은 시장에 악영향을 미치고 있으며 앞으로도 그 경향이 계속될 것으로 보입니다. 이는 영향을 받는 생산 공정, 공급망 및 신흥 산업이 AI 채용을 제한하는 것과 관련이 있습니다. 봉쇄 요건으로 인해 많은 산업 기업들이 생산을 중단하고 세계적으로 공급망 시스템에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 이 유행 결과로 AI 기반 하드웨어 및 소프트웨어 배포가 지연되었습니다. 이 위기로 인해 자동차와 산업 부문을 포함한 많은 기업들이 특히 큰 타격을 입었습니다.
메모리 부문이 최대가 될 것으로 예상됩니다.
예측 분석, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등 검증, 테스트 및 훈련에 필요한 데이터 축적이 급증했기 때문에 메모리 부문이 최대가 될 것으로 예상됩니다. 따라서 많은 양의 데이터 저장을 위한 메모리가 필요합니다. 고대역폭 메모리는 컴퓨팅 아키텍처에 의존하지 않는 용도로도 사용됩니다. 신흥기업는 생산성 향상을 위해 광대역 파일 시스템 연구도 진행됩니다.
가장 높을 것으로 예상되는 것은 머신러닝 부문입니다.
음성인식, 영상인식, 다국어 채팅봇과 같은 혁신적인 제품 투자가 증가함에 따라 머신러닝 분야는 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예상됩니다. 따라서 많은 수준의 데이터를 활용하기 위해 이러한 솔루션에는 강력한 머신러닝이 필요합니다.
최대 점유율을 차지하는 지역
예측 기간 중 북미가 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측되는데, 이는 미국을 거점으로 하는 하이테크 대기업이 시장에 다수 진출하고 있기 때문입니다. 이 지역은 구매력이 향상된 대규모 인구, 지속적인 인프라 투자, 정부가 AI 용도 내제화에 주력하고 있는 것 등이 특징입니다. AI 칩셋 시장은 AI 용도의 급속한 개척으로 기회를 얻고 있습니다.
가장 높은 지역:
아시아태평양은 Al 기술 투자가 증가함에 따라 가장 높은 성장률을 유지할 것으로 예상됩니다. Al 칩 사용은 제조 부문이 최첨단 현대 생산 기술을 채택함으로써 도움이 됩니다. 음성 명령은 노트북, 태블릿, 스마트폰과 같은 소비자 전자 제품 AI 칩셋이 점점 더 많이 사용되고 있는 수많은 기능 중 하나일 뿐입니다. 이 때문에 이 지역은 AI 칩셋이 높은 수준으로 받아들여지고 있습니다.
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- 기업 프로필
- 추가 시장 기업 종합적 프로파일링(3사)
- 주요 기업 SWOT 분석(3사)
- 지역 세분화
- 고객 관심에 응한 주요국 시장 추계, 예측, CAGR(주 : 타당성 확인에 따름)
- 경쟁 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 존재, 전략 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 서문
- 주요 요약
- 이해관계자
- 조사 범위
- 조사 방법
- 데이터 마이닝
- 데이터 분석
- 데이터 검증
- 조사 접근
- 조사 소스
제3장 시장 동향 분석
- 성장 촉진 요인
- 억제 요인
- 기회
- 위협
- 기술 분석
- 용도, 분석
- 최종 사용자, 분석
- 신흥 시장
- COVID-19 영향
제4장 포터의 5세력 분석
- 공급기업 협상력
- 구매자 협상력
- 대체품 위협
- 신규 참가업체 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계
제5장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 기능별
제6장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 하드웨어별
- 메모리
- 통신망
- 프로세서
- 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)
- 중앙처리장치(CPU)
- 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)
- 특정 용도용 집적 회로(ASIC)
- 기타 하드웨어
제7장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 기술별
- 자연언어처리
- 컴퓨터 비전
- 예측 분석
- 컨텍스트 인식 컴퓨팅
- 머신러닝
- 비지도 학습
- 교사 있음 학습
- 딥러닝
- 강화 학습
- 기타 기술
제8장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 처리 유형별
제9장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 용도별
- 자동차
- 스마트폰
- 의료 화상 처리
- 로봇 공학
- 보안 시스템
- 기타 용도
제10장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 최종 사용자별
- 농업
- 사이버 보안
- 마케팅
- 핀테크
- 자동차
- 인사
- 헬스케어
- 소매
- 정부
- 사법
- 제조업
- 기타 최종 사용자
제11장 세계의 인공지능 칩셋 시장 : 지역별
- 북미
- 유럽
- 아시아태평양
- 일본
- 중국
- 인도
- 호주
- 뉴질랜드
- 한국
- 기타 아시아태평양
- 남미
- 중동 및 아프리카
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트(UAE)
- 카타르
- 남아프리카
- 기타 중동 및 아프리카
제12장 주요 발전
- 계약/파트너십/협업/합작투자(JV)
- 인수와 합병
- 신제품 발매
- 사업 확대
- 기타 주요 전략
제13장 기업 주요 요약
- Google Inc.
- NVIDIA Corporation
- Intel Corporation
- Graphcore Ltd
- Advanced Micro Devices Inc.
- Samsung Electronics Co. Ltd
- Huawei Technologies Co.
- Xilinx Inc.
- Baidu Inc.
- Fujitsu Limited
- Micron Technology Inc.
- Qualcomm Technologies, Inc.
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services
- Apple Inc.
- GreenWaves Technologies
- XMOS Limited
- General Vision, Inc.
- Kalray Corporation
- MediaTek Inc
NJH
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence Chipset Market is accounted for $18.6 billion in 2023 and is expected to reach $123.8 billion by 2030 growing at a CAGR of 31.1% during the forecast period. Artificial intelligence (AI) chips are specialised silicon chips used for machine learning that contain AI technology. In several industry sectors, it aids in reducing or eliminating the risk to human life. As the amount of data has expanded, it has become increasingly important to develop systems that are more effective at addressing mathematical and computational issues. As a result, most of the big businesses in the IT sector concentrate on creating AI chips and software.
According to PricewaterhouseCoopers (PwC), European industries such as manufacturing, automotive, electronics, and others are expected to invest USD 182.04 billion in the Industry 4.0 solutions in 2020.
Market Dynamics:
Driver:
Growing adoption of cloud-based solutions
The expansion of data centre construction in industries such as IT & telecom, automotive, etc. is projected to increase demand for cloud-based Al chipsets. Data volume has greatly increased as a result of social media and e-commerce becoming more widely used. The chipset takes care of the need for quicker processing caused by machine learning that is activated. The need for high-speed processors has increased as a result of the data volume's quick growth, which is favorably affecting the market's expansion.
Restraint:
Inadequate AI workforce
AI is made up of complex algorithms. Businesses need a staff with significant experience and specific skill sets in order to create, operate, and deploy AI systems. Additionally, integrating AI-based solutions into the current systems is a difficult operation that necessitates processing enormous amounts of data to mimic human behaviour. Furthermore, the lack of professional certifications and standards in sophisticated technologies such as AI, ML, and others is limiting the growth of the market.
Opportunity:
Emergence of Quantum Computing
Quantum computing technology is widely adopted by enterprises globally, to solve complex problems, and perform analytical calculations. Quantum computers are enabled with technologies such as artificial intelligence, machine learning, computer vision, big data, AR/VR, and others. It is used in various functions such as fraud detection, risk management, portfolio optimization, and applications where instant data response is required. Thus, the emergence of quantum computing is expected to drive the growth of the market.
Threat:
Data privacy concerns in AI platforms
Access to vast databases containing sensitive and private data is frequently needed for AI platforms. Concerns concerning data security and protection are raised by this. The data used to train AI models may be exposed to unauthorised access, breaches, or misuse if it is not effectively protected. Identity theft, privacy issues, and other types of data abuse may result from this. However, different jurisdictions may have a different data privacy law, which makes it difficult to guarantee compliance and safeguard user privacy.
COVID-19 Impact:
The epidemic has had a negative effect on the market and will likely continue to do so in the years to come. This is linked to the affected production processes, supply chains, and emerging industries' limited adoption of AI. The lockdown requirements caused a number of industrial companies to halt their output, which negatively impacted the supply chain system globally. The deployment of hardware and software based on AI has been delayed as a result of this pandemic. The crisis has been particularly hard on a number of businesses, including the automotive and industrial sectors.
The memory segment is expected to be the largest during the forecast period
The memory segment is expected to be the largest during the forecast period, owing to surge in accumulation of data which requires for predictive analytics, machine learning, and computer vision among others to validate, test and train. Thus, a large amount of data storage memory is required. High bandwidth memory is also being used for applications that are not dependent on the computing architecture. Less start-up are also investigating high bandwidth file systems to improve productivity.
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period, due to increasing investment in innovative products such as voice recognition, image recognition, and multiple language chat bots among others. Thus, in order to utilise numerous levels of data, these solutions need powerful machine learning.
Region with largest share:
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period, owing to a large number of U.S. based tech giants in the market. The region is distinguished by a sizable population with increased purchasing power, ongoing infrastructure investments, and governments putting more emphasis on producing AI applications internally. The market for AI chipsets is presented with a chance due to the rapid development of AI applications.
Region with highest CAGR:
Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period, due to the rising investments in Al technology. The use of Al chips has been aided by the manufacturing sector's adoption of cutting-edge and contemporary production techniques. Voice commands are only one of the many features that AI chipsets are increasingly being used for in consumer electronics like laptops, tablets, and smartphones. This has led to a high level of acceptance of AI chipsets in the region.
Key players in the market:
Some of the key players in Artificial Intelligence Chipset market include: Google Inc., NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Graphcore Ltd, Advanced Micro Devices Inc., Samsung Electronics Co. Ltd, Huawei Technologies Co., Xilinx Inc., Baidu Inc., Fujitsu Limited, Micron Technology Inc., Qualcomm Technologies, Inc., Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Apple Inc., GreenWaves Technologies, XMOS Limited, General Vision, Inc., Kalray Corporation and MediaTek Inc.
Key Developments:
- In April 2023, Google announced the supercomputers it uses to train its AI model are 1.7 times faster than its competition. The company has incorporated the Tensor Processing Unit into the computer, enhancing performance.
- In August 2022, Qualcomm Technologies, Inc. announced that its Snapdragon 8+ Gen 1 Platform powered Samsung Electronics Co., Ltd.'s cutting-edge foldable smartphones like the Samsung Galaxy Z Fold4 and Galaxy Z Flip4.
- In February 2022, Intel launched XeonR., which is a new dual-track roadmap of Performance-core and Efficient-core based products, moving from two optimized platforms into one common, industry-defining platform.
Functions Covered:
Hardwares Covered:
- Memory
- Network
- Processor
- Other Hardwares
Technologies Covered:
- Natural Language Processing
- Computer Vision
- Predictive Analysis
- Context-Aware Computing
- Machine Learning
- Other Technologies
Processing Types Covered:
- Edge Computing
- Cloud Computing
Applications Covered:
- Automobile
- Smartphones
- Medical Imaging
- Robotics
- Security Systems
- Other Applications
End Users Covered:
- Agriculture
- Cybersecurity
- Marketing
- Fintech
- Automotive
- Human Resources
- Healthcare
- Retail
- Government
- Law
- Manufacturing
- Other End Users
Regions Covered:
- North America
- 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 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
- 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 Artificial Intelligence Chipsets Market, By Function
- 5.1 Introduction
- 5.2 Inference
- 5.3 Training
6 Global Artificial Intelligence Chipsets Market, By Hardware
- 6.1 Introduction
- 6.2 Memory
- 6.3 Network
- 6.4 Processor
- 6.4.1 Field Programmable Gate Array (FPGA)
- 6.4.2 Central Processing Unit (CPU)
- 6.4.3 Graphic Processing Unit (GPU)
- 6.4.4 Application-Specific Integrated Circuit (ASIC)
- 6.5 Other Hardwares
7 Global Artificial Intelligence Chipsets Market, By Technology
- 7.1 Introduction
- 7.2 Natural Language Processing
- 7.3 Computer Vision
- 7.4 Predictive Analysis
- 7.5 Context-Aware Computing
- 7.6 Machine Learning
- 7.6.1 Unsupervised Learning
- 7.6.2 Supervised Learning
- 7.6.3 Deep Learning
- 7.6.4 Reinforcement Learning
- 7.7 Other Technologies
8 Global Artificial Intelligence Chipsets Market, By Processing Type
- 8.1 Introduction
- 8.2 Edge Computing
- 8.3 Cloud Computing
9 Global Artificial Intelligence Chipsets Market, By Application
- 9.1 Introduction
- 9.2 Automobile
- 9.3 Smartphones
- 9.4 Medical Imaging
- 9.5 Robotics
- 9.6 Security Systems
- 9.7 Other Applications
10 Global Artificial Intelligence Chipsets Market, By End User
- 10.1 Introduction
- 10.2 Agriculture
- 10.3 Cybersecurity
- 10.4 Marketing
- 10.5 Fintech
- 10.6 Automotive
- 10.7 Human Resources
- 10.8 Healthcare
- 10.9 Retail
- 10.10 Government
- 10.11 Law
- 10.12 Manufacturing
- 10.13 Other End Users
11 Global Artificial Intelligence Chipsets Market, By Geography
- 11.1 Introduction
- 11.2 North America
- 11.2.1 US
- 11.2.2 Canada
- 11.2.3 Mexico
- 11.3 Europe
- 11.3.1 Germany
- 11.3.2 UK
- 11.3.3 Italy
- 11.3.4 France
- 11.3.5 Spain
- 11.3.6 Rest of Europe
- 11.4 Asia Pacific
- 11.4.1 Japan
- 11.4.2 China
- 11.4.3 India
- 11.4.4 Australia
- 11.4.5 New Zealand
- 11.4.6 South Korea
- 11.4.7 Rest of Asia Pacific
- 11.5 South America
- 11.5.1 Argentina
- 11.5.2 Brazil
- 11.5.3 Chile
- 11.5.4 Rest of South America
- 11.6 Middle East & Africa
- 11.6.1 Saudi Arabia
- 11.6.2 UAE
- 11.6.3 Qatar
- 11.6.4 South Africa
- 11.6.5 Rest of Middle East & Africa
12 Key Developments
- 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
- 12.2 Acquisitions & Mergers
- 12.3 New Product Launch
- 12.4 Expansions
- 12.5 Other Key Strategies
13 Company Profiling
- 13.1 Google Inc.
- 13.2 NVIDIA Corporation
- 13.3 Intel Corporation
- 13.4 Graphcore Ltd
- 13.5 Advanced Micro Devices Inc.
- 13.6 Samsung Electronics Co. Ltd
- 13.7 Huawei Technologies Co.
- 13.8 Xilinx Inc.
- 13.9 Baidu Inc.
- 13.10 Fujitsu Limited
- 13.11 Micron Technology Inc.
- 13.12 Qualcomm Technologies, Inc.
- 13.13 Microsoft Corporation
- 13.14 Amazon Web Services
- 13.15 Apple Inc.
- 13.16 GreenWaves Technologies
- 13.17 XMOS Limited
- 13.18 General Vision, Inc.
- 13.19 Kalray Corporation
- 13.20 MediaTek Inc
