Marktforschungsbericht für Deep-Learning-Chips – Globale Prognose bis 2032

Globaler Deep-Learning-Chip-Marktüberblick

Die Größe des Deep-Learning-Chip-Marktes wurde im Jahr 2023 auf 6,8 Milliarden US-Dollar geschätzt. Die Branche des Deep-Learning-Chip-Marktes wird voraussichtlich wachsen 12,4 (Milliarden US-Dollar) im Jahr 2024 auf 74,5 (Milliarden US-Dollar) im Jahr 2032. Die CAGR (Wachstumsrate) des Deep-Learning-Chip-Marktes wird voraussichtlich bei etwa liegen 23 % im Prognosezeitraum (2024–2032).

Wichtige Markttrends für Deep-Learning-Chips hervorgehoben

Zu den wichtigsten Treibern des Deep-Learning-Chip-Marktes gehören die steigende Nachfrage nach KI-gestützten Anwendungen, die schnelle Einführung von Cloud-Computing-Diensten und die Verbreitung von Geräten für das Internet der Dinge (IoT). Darüber hinaus tragen Fortschritte bei Deep-Learning-Algorithmen und die Notwendigkeit einer effizienten Verarbeitung großer Datenmengen weiter zum Marktwachstum bei.

Chancen liegen in der Erforschung domänenspezifischer Chips, der Entwicklung von Chips mit extrem geringem Stromverbrauch für Edge-Geräte und der Integration von Deep-Learning-Funktionen in bestehende Siliziumplattformen integrieren. Die zunehmende Einführung von Deep Learning in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Fertigung bietet ein erhebliches Wachstumspotenzial.

Zu den jüngsten Trends gehören der Wandel hin zu heterogenen Computerarchitekturen, die verschiedene Chiptypen für optimale Leistung kombinieren, und das Aufkommen softwaredefinierter Hardware, die dies ermöglicht Flexibilität und Individualisierung sowie die wachsende Betonung von Energieeffizienz und Nachhaltigkeit beim Chipdesign. Diese Trends prägen die Zukunft des Deep-Learning-Chip-Marktes, treiben Innovationen voran und erweitern seine Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Quelle Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Deep-Learning-Chip-Markttreiber

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und dem maschinellen Lernen (ML )

Die zunehmende Akzeptanz und Fortschritte bei KI- und ML-Technologien treiben das Wachstum des Deep-Learning-Chip-Marktes voran. Bei Deep-Learning-Chips handelt es sich um spezielle Hardware, die die Verarbeitung von Deep-Learning-Algorithmen beschleunigen soll, die für verschiedene KI-Anwendungen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung unerlässlich sind. Da KI und ML die Industrie weiterhin revolutionieren, wird erwartet, dass die Nachfrage nach Deep-Learning-Chips erheblich steigen und das Wachstum des Marktes ankurbeln wird.

Wachsende Nachfrage nach High-Performance Computing (HPC)

Die steigende Nachfrage nach HPC in verschiedenen Sektoren, einschließlich wissenschaftlicher Forschung, Datenanalyse und Finanzmodellierung, treibt das Wachstum des Deep Learning voran Chipmarkt. Deep-Learning-Chips bieten eine hohe Rechenleistung und Effizienz und eignen sich daher ideal für die Handhabung komplexer und datenintensiver HPC-Anwendungen. Da die Nachfrage nach HPC wächst, wird erwartet, dass der Bedarf an speziellen Deep-Learning-Chips steigt und zum Wachstum des Marktes beiträgt.

Ausbau von Cloud und Edge Computing

Die Ausweitung von Cloud- und Edge-Computing schafft neue Möglichkeiten für den Deep-Learning-Chip-Markt. Cloud Computing bietet Zugriff auf leistungsstarke Rechenressourcen bei Bedarf, während Edge Computing die Berechnung näher an die Datenquelle bringt. Deep-Learning-Chips eignen sich sowohl für Cloud- als auch für Edge-Computing-Umgebungen gut und ermöglichen die Bereitstellung von KI- und ML-Anwendungen in großem Maßstab. Da die Akzeptanz von Cloud- und Edge-Computing zunimmt, wird erwartet, dass die Nachfrage nach Deep-Learning-Chips steigt und das Wachstum des Marktes vorantreibt.

Einblicke in das Deep-Learning-Chip-Marktsegment

Deep Learning Chip Market Chip Type Insights   

Die Segmentierung des Deep-Learning-Chip-Marktes nach Chiptyp umfasst GPU, FPGA und ASIC. Im Jahr 2023 hielt das GPU-Segment mit 65 % den größten Marktanteil, angetrieben durch seine hohe Rechenleistung und die Fähigkeit, komplexe Deep-Learning-Algorithmen zu verarbeiten. Aufgrund seiner Flexibilität und Rekonfigurierbarkeit wird erwartet, dass das FPGA-Segment im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 25,3 % wächst. Das ASIC-Segment wird aufgrund seiner hohen Effizienz und seines geringen Stromverbrauchs im gleichen Zeitraum voraussichtlich die schnellste Wachstumsrate von 33,4 % verzeichnen. Die zunehmende Einführung von Deep Learning in verschiedenen Anwendungen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung steigert die Nachfrage nach Deep-Learning-Chips.

Die wachsende Beliebtheit von Cloud Computing und der Aufstieg von Edge Computing tragen ebenfalls zum Wachstum des Marktes bei. Es wird erwartet, dass die Nachfrage nach Deep-Learning-Chips in den kommenden Jahren stark bleiben wird, da Deep Learning zunehmend in eine Vielzahl von Anwendungen integriert wird. Zu den Hauptakteuren auf dem Deep-Learning-Chip-Markt gehören NVIDIA, Intel, AMD, Xilinx und Qualcomm. Diese Unternehmen investieren stark in Forschung und Entwicklung, um die Leistung und Effizienz ihrer Deep-Learning-Chips zu verbessern. Es wird erwartet, dass die Wettbewerbslandschaft des Marktes in den kommenden Jahren intensiv bleiben wird, da die Unternehmen danach streben, Marktanteile zu gewinnen. Im Hinblick auf die regionale Segmentierung wird erwartet, dass Nordamerika im gesamten Prognosezeitraum der größte Markt für Deep-Learning-Chips bleiben wird. Die Region ist die Heimat einer Reihe führender Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen, die die Einführung von Deep Learning vorantreiben. Der asiatisch-pazifische Raum dürfte aufgrund der zunehmenden Einführung von Deep Learning in verschiedenen Anwendungen wie E-Commerce, Gesundheitswesen und Fertigung die am schnellsten wachsende Region für Deep-Learning-Chips sein.

Quelle Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Einblicke in die Marktarchitektur von Deep-Learning-Chips   

Der Deep-Learning-Chip-Markt ist nach Architektur in Von-Neumann-, Harvard- und neuromorphe Architekturen unterteilt. Die Von-Neumann-Architektur ist die häufigste Art der Computerarchitektur und wird in den meisten Personalcomputern, Laptops und Servern verwendet. Die Harvard-Architektur ist eine Variante der Von-Neumann-Architektur und wird in einigen eingebetteten Systemen und digitalen Signalprozessoren verwendet. Die neuromorphe Architektur ist eine neue Art von Computerarchitektur, die vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Es ist so konzipiert, dass es bei der Verarbeitung großer Datenmengen effizienter ist als herkömmliche Computerarchitekturen. Es wird erwartet, dass die Von-Neumann-Architektur auch in den kommenden Jahren die dominierende Architektur für Deep-Learning-Chips bleiben wird. Es wird jedoch erwartet, dass die Harvard- und Neuromorphic-Architekturen mit zunehmender Reife Marktanteile gewinnen. Die Harvard-Architektur soll sich voraussichtlich besonders gut für Anwendungen eignen, die eine hohe Leistung und einen geringen Stromverbrauch erfordern. Das Marktwachstum wird auf die zunehmende Einführung von Deep-Learning-Algorithmen in verschiedenen Anwendungen zurückgeführt, beispielsweise in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Spracherkennung.

Einblicke in Marktanwendungen für Deep-Learning-Chips   

Der Markt für Deep-Learning-Chips ist nach Anwendung in Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und prädiktive Analyse unterteilt. Es wird erwartet, dass das Segment Computer Vision aufgrund seiner wachsenden Anwendungen in Sektoren wie Einzelhandel, Gesundheitswesen und Fertigung den Markt für Deep-Learning-Chips dominieren wird. Die Marktgröße wird bis 2028 schätzungsweise 26,4 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29,1 % im Prognosezeitraum entspricht. Das Segment Natural Language Processing wird voraussichtlich deutlich wachsen, angetrieben durch die zunehmende Einführung von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Assistenten. Spracherkennung ist ein weiteres wichtiges Segment, das durch den zunehmenden Einsatz sprachbasierter Schnittstellen in verschiedenen Geräten und Anwendungen vorangetrieben wird und bis 2028 eine Marktgröße von 10,2 Milliarden US-Dollar prognostiziert. Predictive Analytics wird aufgrund seiner Anwendungen in Bereichen wie z. B B. Betrugserkennung, Risikomanagement und Nachfrageprognose, und erreicht bis 2028 eine geschätzte Marktgröße von 12,1 Milliarden US-Dollar.

Einblicke in den Formfaktor des Deep-Learning-Chip-Markts   

Der Deep-Learning-Chip-Markt ist nach Formfaktor in eigenständige, eingebettete und Beschleunigerkarten unterteilt. Es wird erwartet, dass das Standalone-Segment im Jahr 2023 den größten Marktanteil hält und über 50 % des weltweiten Marktumsatzes ausmacht. Dies ist auf die steigende Nachfrage nach eigenständigen Deep-Learning-Chips für den Einsatz in Hochleistungs-Computing-Anwendungen wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zurückzuführen. Es wird erwartet, dass das Embedded-Segment im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wachsen wird, da eingebettete Deep-Learning-Chips für den Einsatz in Edge-Geräten wie Smartphones und IoT-Geräten immer beliebter werden. Es wird erwartet, dass das Beschleunigerkartensegment bis 2032 einen erheblichen Marktanteil ausmachen wird, da Beschleunigerkarten eine kostengünstige Möglichkeit bieten, bestehende Systeme um Deep-Learning-Funktionen zu erweitern.

Einblicke in den Stromverbrauch von Deep-Learning-Chips   

Die Marktsegmentierung für Deep-Learning-Chips nach Stromverbrauch kann in geringe Leistung (25 W), mittlere Leistung (25–100 W) und unterteilt werden Hohe Leistung (& 100 W). Aufgrund der steigenden Nachfrage nach Geräten mit geringem Stromverbrauch wie Smartphones und Tablets wird erwartet, dass das Low-Power-Segment im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 25 % wächst. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach Deep Learning in Automobil- und Industrieanwendungen wird erwartet, dass das mittlere Leistungssegment mit einer jährlichen Wachstumsrate von 30 % wächst. Das High-Power-Segment ist expAufgrund der steigenden Nachfrage nach Deep Learning in Cloud-Computing- und Rechenzentrumsanwendungen wird das Unternehmen voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 40 % wachsen.

Regionale Einblicke in den Deep-Learning-Chip-Markt   

Der Deep-Learning-Chip-Markt ist regional in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Südamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt. Aufgrund der Präsenz großer Technologieunternehmen und der frühen Einführung von KI- und Deep-Learning-Technologien wird Nordamerika im Jahr 2023 voraussichtlich den größten Marktanteil halten. Es wird erwartet, dass Europa Nordamerika folgen wird und aufgrund staatlicher Initiativen und Investitionen in die KI-Forschung einen erheblichen Marktanteil haben wird. Es wird erwartet, dass die Region Asien-Pazifik im Prognosezeitraum das schnellste Wachstum verzeichnen wird, was auf die zunehmende Einführung von Deep Learning in verschiedenen Branchen und das Vorhandensein einer großen Bevölkerungsbasis zurückzuführen ist. Südamerika sowie der Nahe Osten und Afrika werden voraussichtlich einen relativ geringeren Marktanteil haben, aber im Prognosezeitraum voraussichtlich stetig wachsen.

Quelle Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Hauptakteure und Wettbewerbseinblicke auf dem Markt für Deep-Learning-Chips

Große Akteure im Deep-Learning-Chip-Markt streben danach, sich durch strategische Kooperationen, Übernahmen und innovative Produkteinführungen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Führende Marktteilnehmer für Deep-Learning-Chips legen Wert auf Forschung und Entwicklung, um ihr Angebot zu verbessern und auf die sich ändernden Kundenanforderungen einzugehen. Die Entwicklungslandschaft des Deep-Learning-Chip-Marktes zeichnet sich durch kontinuierliche Innovation und das Aufkommen neuer Technologien aus. NVIDIA ist ein führender Akteur auf dem Deep-Learning-Chip-Markt und bekannt für seine leistungsstarken Grafikprozessoren (GPUs), die für Deep-Learning-Anwendungen optimiert sind. Der Fokus des Unternehmens auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) hat es zu einem wichtigen Akteur auf dem Markt gemacht. Die Deep-Learning-Chips von NVIDIA sind in verschiedenen Branchen weit verbreitet, darunter Rechenzentren, Cloud Computing und autonome Fahrzeuge. Die starke Markenbekanntheit, das umfangreiche Vertriebsnetz und das umfassende Software-Ökosystem des Unternehmens tragen zu seinem Wettbewerbsvorteil bei. Intel, ein weiterer wichtiger Akteur auf dem Deep-Learning-Chip-Markt, bietet eine Reihe von Deep-Learning-Chips für verschiedene Anwendungen an. Der Fokus des Unternehmens auf die Bereitstellung von End-to-End-Lösungen von der Hardware bis zur Software hat es ihm ermöglicht, einen erheblichen Marktanteil zu gewinnen. Intels Deep-Learning-Chips sind für ihre Leistung, Energieeffizienz und Skalierbarkeit bekannt und eignen sich daher für eine Vielzahl von KI- und ML-Anwendungen. Die starke Präsenz des Unternehmens im Rechenzentrumsmarkt sowie seine strategischen Partnerschaften mit führenden Cloud-Anbietern stärken seine Wettbewerbsposition weiter.

Zu den wichtigsten Unternehmen auf dem Markt für Deep-Learning-Chips gehören h3&

• Cerebras


• Intel


• Huawei Technologies


• AMD


• Google LLC


• NVIDIA


• Qualcomm


• Horizon Robotics


• Graphcore


• Cadance


• Microsoft


• Samsung Electronics


• Micron Technology


• IBM


• Xilinx

Deep-Learning-Chip-Marktentwicklungen

Der Markt für Deep-Learning-Chips wird bis 2032 voraussichtlich 43,4 Milliarden US-Dollar erreichen und von 2024 bis 2032 eine jährliche Wachstumsrate von 30,98 % aufweisen Das Marktwachstum wird auf die zunehmende Einführung von Deep-Learning-Algorithmen in verschiedenen Anwendungen zurückgeführt, beispielsweise in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der prädiktiven Analyse. Darüber hinaus treibt die wachsende Nachfrage nach Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Fertigung und dem Einzelhandel das Marktwachstum voran. Zu den jüngsten Entwicklungen auf dem Markt gehören die Einführung neuer Deep-Learning-Chips mit verbesserter Leistung und Effizienz sowie die Bildung von Partnerschaften zwischen Chipherstellern und KI-Softwareanbietern, um integrierte Lösungen anzubieten. Darüber hinaus wird erwartet, dass staatliche Initiativen und Investitionen in die KI-Forschung und -Entwicklung in den kommenden Jahren erhebliche Wachstumschancen für den Deep-Learning-Chip-Markt bieten werden.

Einblicke in die Marktsegmentierung von Deep-Learning-Chips

Deep Learning Chip Market Chip Type Outlook

• GPU


• FPGA


• ASIC

 Deep Learning Chip Market Architecture Outlook

• Von Neumann


• Harvard


• Neuromorph

 Deep-Learning-Chip-Marktanwendungsausblick

• Computer Vision


• Verarbeitung natürlicher Sprache


• Spracherkennung


• Predictive Analytics

 Deep Learning Chip Market Form Factor Outlook

• Standalone


• Eingebettet


• Accelerator Card

Ausblick zum Stromverbrauch des Deep-Learning-Chip-Marktes

• Geringer Stromverbrauch (25 W)


• Mittlere Leistung (25–100 W)


• Hohe Leistung (&100 W)

Regionaler Ausblick auf den Markt für Deep-Learning-Chips stark&

• Nordamerika


• Europa


• Südamerika


• Asien-Pazifik


• Naher Osten und Afrika