1. 명세 의료, 자동차, 가전 등 다양한 산업 분야에서 AI-enabled 기기 및 응용 분야에 대한 수요 증가.
2. 명세 AI 칩 기술의 발전과 같은 복잡한 AI 알고리즘을 지원하는 더 효율적인 강력한 칩 개발.
3. 명세 기술 기업 및 정부 기관에 의해 AI 연구 및 개발에 투자 성장.
4. 명세 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터의 AI 채택을 통해 고성능 AI 칩을 구동합니다.
Report Coverage | Details |
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Segments Covered | End-User, Technology |
Regions Covered | • North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA) |
Company Profiled | NVIDIA, Qualcomm Technologies Inc, Advanced Micro Devices Inc, Alphabet, Intel, Apple, Mythic., Baidu |
1. 명세 AI 칩 개발 및 제조의 높은 비용, AI 기술의 접근성을 중소기업 및 창업에 제한.
2. 명세 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려, AI 칩 사용의 규제 문제 및 잠재적 제한에 선도.
3. 명세 AI 칩 설계 및 최적화 분야에서 전문성을 갖춘 숙련 된 전문가의 제한된 가용성은 AI 기술의 광범위한 구현을 방해합니다.
아시아 태평양 (중국, 일본, 대한민국): 아시아 태평양 지역은 AI 칩에 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상되며, 중국, 일본 및 대한민국이 성장의 선두 주자입니다. 중국은 AI 발달에 강한 초점과 AI 기술을 위한 큰 소비자 기초와 더불어 시장에 중요한 기여자, 입니다. 일본은 로봇 및 자동차 산업에서 AI 칩에 대한 수요가 늘어나고 시장의 핵심 선수이기도 합니다. 한국은 삼성과 SK Hynix와 같은 중요한 시장으로 출범하여 AI 칩 개발에 크게 투자했습니다.
유럽 (영국, 독일, 프랑스): 유럽 AI 칩 시장은 자동차, 의료 및 제조와 같은 산업 분야에서 AI 기술의 채택을 증가하여 꾸준한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 영국, 독일 및 프랑스는 ARM, Infineon 및 STMicroelectronics와 같은 회사와 함께이 지역의 주요 시장이며 AI 칩 혁신의 길을 선도합니다. 유럽 시장은 정부 이니셔티브와 AI 연구 및 개발 기금에 영향을 받았으며 시장에서 더 많은 성장을 주도합니다.
끝 사용자:
인공 지능 칩 시장에서 최종 사용자 세그먼트는 다양한 목적으로 AI 칩을 사용하는 다른 산업 및 부문을 나타냅니다. 이 세그먼트는 의료, 자동차, 소비자 전자, 제조와 같은 산업에 있는 AI 칩의 사용을 포함합니다. 의료 이미징, 약물 발견 및 환자 데이터 분석을위한 AI 칩을 사용합니다. 자동차 산업은 자율주행 차량 및 고급 운전자-assistance 시스템을 위한 AI 칩을 통합합니다. 소비자 전자는 음성 인식, 이미지 처리 및 증강 현실을 위한 AI 칩을 이용합니다. 제조 분야는 예측 유지 보수, 품질 관리 및 프로세스 최적화를위한 AI 칩을 통합합니다. 각 최종 사용자 산업에는 AI 칩을 위한 특정한 필요조건 그리고 신청이 있고, 주문을 받아서 만들어진 해결책을 위한 수요를 몰고 인공 지능 칩 시장의 성장을 몰기.
기술:
인공 지능 칩 시장의 기술 세그먼트는 AI 칩의 개발 및 제조에 사용되는 다양한 기술과 아키텍처를 나타냅니다. 이 세그먼트는 그래픽 처리 장치 (GPUs), 중앙 처리 장치 (CPUs), 필드 프로그래밍 게이트 어레이 (FPGAs) 및 애플리케이션 별 통합 회로 (ASICs)와 같은 기술을 우회합니다. GPU는 병렬 처리 기능을 위해 알려져 있으며 AI 교육 및 딥러닝 작업에 이상적입니다. CPU는 범용 컴퓨팅을 위해 사용되며, 종종 Inference 및 기타 AI 작업을 위한 AI 가속기와 통합됩니다. FPGAs는 융통성과 reprogrammability를 제안합니다, AI 신청의 prototyping 그리고 주문화를 위해 적당한. ASIC는 AI 워크로드를 위해 특별히 설계되었으며 전용 작업을 위해 최적화 된 성능을 제공 할 수 있습니다. 기술 세그먼트는 시장에서 사용할 수있는 다양한 AI 칩 옵션을 강조, 다른 성능 요구 사항 및 응용 프로그램 요구 사항을 충족.
최고 시장 선수:
1. 명세 NVIDIA 기업
2. 인텔 기업
3. Qualcomm 기술, Inc.
4. 명세 고급 마이크로 장치, Inc. (AMD)
5. 명세 화웨이 기술 유한 회사
6. IBM 기업
7. 명세 Graphcore 제한
8. Xilinx, 주식 회사.
9. 명세 미디어텍
10. · 구글 LLC