What is the expected valuation of the Deep Learning Chip Market by 2032?

The Deep Learning Chip Market is projected to reach a valuation of USD 74.5 billion by 2032, exhibiting a CAGR of 23% from 2023. Read More

Which region is anticipated to dominate the Deep Learning Chip Market?

North America is expected to maintain its dominance in the Deep Learning Chip Market throughout the forecast period, owing to the presence of leading technology companies and significant investments in AI research. Read More

What are the key application areas driving the growth of the Deep Learning Chip Market?

Key application areas fueling the market's growth include natural language processing, computer vision, and machine learning in sectors such as healthcare, automotive, and finance. Read More

Who are the prominent players in the Deep Learning Chip Market?

Major players in the Deep Learning Chip Market include NVIDIA, Intel, Qualcomm, Xilinx, and Google, among others. Read More

What are the factors contributing to the growth of the Deep Learning Chip Market?

Factors driving the market's growth include the increasing adoption of AI technologies, the proliferation of data-intensive applications, and advancements in deep learning algorithms. Read More

What are the challenges faced by the Deep Learning Chip Market?

Challenges faced by the market include the high cost of deep learning chips, the need for specialized expertise, and the rapidly evolving nature of deep learning technologies. Read More

What are the emerging trends shaping the Deep Learning Chip Market?

Emerging trends include the integration of deep learning chips with other technologies such as edge computing and cloud computing, as well as the development of more energy-efficient and cost-effective deep learning chips. Read More

What is the expected growth rate of the Deep Learning Chip Market?

The Deep Learning Chip Market is projected to grow at a CAGR of 23% from 2023 to 2032. Read More

What are the key factors influencing the growth of the Deep Learning Chip Market?

Key factors driving the market's growth include the increasing demand for AI-powered applications, technological advancements, and government initiatives supporting AI development. Read More

What are the major applications of deep learning chips in different industries?

Deep learning chips find applications in various industries, including healthcare (medical diagnosis and drug discovery), automotive (autonomous driving and safety features), and finance (fraud detection and risk assessment). Read More

Deep Learning Chip Market

ID: MRFR/SEM/27149-HCR

128 Pages

Aarti Dhapte

September 2025

Deep-Learning-Chip-Marktforschungsbericht nach Chiptyp (GPU, FPGA, ASIC), nach Architektur (Von Neumann, Harvard, Neuromorphic), nach Anwendung (Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, prädiktive Analyse), nach Formfaktor (Standalone, eingebettet, Beschleunigerkarte), nach Stromverbrauch (geringer Stromverbrauch (25 W), mittlerer Stromverbrauch (25–100 W), hoher Stromverbrauch (>100 W)) und nach Regionen (Nordamerika, Europa, Südamerika, Asien). Pazifik, Naher Osten und Afrika) – Prognose bis 2032

Deep Learning Chip Market Research Report — Global Forecast Till 2032 Infographic

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Table of Contents

1. Market Overview

2. Market Trends

3. Market Segment Insights

4. Key Players and Competitive Insights

5. Industry Developments

6. Market Segmentation

7. Report Scope

8. Market Highlights

9. FAQs

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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.

Deep Learning Chip Market

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.

Deep Learning Chip Market2

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.

Deep Learning Chip Market3

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

Inhaltsverzeichnis 1.ZUSAMMENFASSUNG 1.1.Marktübersicht 1.2.Wichtige Erkenntnisse 1.3.Marktsegmentierung 1.4.Wettbewerbslandschaft
1.5.Herausforderungen und Chancen 1.6.Zukunftsaussichten 2.MARKTEINFÜHRUNG 2.1.Definition 2.2. Umfang der Studie 2.2.1. Forschungsziel 2.2.2. Annahme 2.2.3. Einschränkungen 3. FORSCHUNGSMETHODE 3.1.Überblick 3.2.Data Mining 3.3.Sekundärforschung 3.4.Primärforschung />3.4.1.Primäre Interviews und Informationsbeschaffungsprozess 3.4.2.Aufschlüsselung der primären Befragten 3.5.Prognosemodell 3.6.Marktgrößenschätzung 3.6.1.Unten -Up-Ansatz 3.6.2.Top-Down-Ansatz 3.7.Datentriangulation />3.8.Validierung 4.MARKDYNAMIK 4.1.Übersicht 4.2.Treiber 4.3.Einschränkungen 4.4.Chancen 5.MARKTFAKTORANALYSE 5.1.Wertschöpfungskettenanalyse 5.2.Porters Fünf-Kräfte-Analyse 5.2.1.Verhandlungsmacht der Lieferanten 5.2.2.Verhandlungsmacht der Käufer 5.2.3.Bedrohung durch neue Marktteilnehmer 5.2.4.Bedrohung durch Ersatzprodukte 5.2 .5.Intensität der Rivalität 5.3.COVID-19-Auswirkungsanalyse 5.3.1.Marktauswirkungsanalyse />5.3.2.Regionale Auswirkungen 5.3.3.Chancen- und Bedrohungsanalyse 6.Deep-Learning-Chip-Markt, NACH Chiptyp (Milliarden US-Dollar) 6.1.GPU 6.2 .FPGA 6.3.ASIC 7.Deep-Learning-Chip-Markt, NACH Architektur (Milliarden USD) 7.1.Von Neumann 7.2.Harvard 7.3.Neuromorphe 8.Deep-Learning-Chip-Markt, NACH Anwendung (Milliarden US-Dollar) 8.1.Computer Vision 8.2.Verarbeitung natürlicher Sprache 8.3.Spracherkennung 8.4.Predictive Analytics 9.Deep-Learning-Chip-Markt, NACH Formfaktor (Milliarden USD) 9.1.Standalone 9.2.Embedded 9.3.Beschleunigerkarte 10.Deep-Learning-Chip-Markt, NACH Stromverbrauch (Milliarden US-Dollar) 10.1.Geringer Stromverbrauch (25 W) 10.2. Mittlere Leistung (25-100 W) 10.3. Hohe Leistung (> 100 W) 11. Markt für Deep-Learning-Chips, NACH Regional (Milliarden USD) 11.1.Nordamerika 11.1.1.USA 11.1.2.Kanada 11.2.Europa 11.2.1.Deutschland 11.2.2.UK 11.2.3.Frankreich 11.2.4.Russland 11.2.5.Italien 11.2.6.Spanien 11.2.7.Übriges Europa 11.3.APAC 11.3.1.China 11.3.2.Indien 11.3 .3.Japan 11.3.4.Südkorea 11.3.5.Malaysia 11.3.6.Thailand 11.3.7.Indonesien 11.3.8.Rest von APAC 11.4.Südamerika 11.4.1.Brasilien 11.4.2.Mexiko 11.4.3.Argentinien 11.4.4.Übriges Südamerika 11.5.MEA 11.5.1.GCC-Länder 11.5.2.Südafrika 11.5.3.Rest von MEA 12.Wettbewerbslandschaft 12.1.Übersicht 12.2. Wettbewerbsanalyse 12.3.Marktanteilsanalyse 12.4.Wichtige Wachstumsstrategie im Deep-Learning-Chip-Markt 12.5.Wettbewerbs-Benchmarking 12.6.Führende Akteure in Bezug auf die Anzahl der Entwicklungen auf dem Markt für Deep-Learning-Chips 12.7.Wichtige Entwicklungen und Wachstumsstrategien 12.7.1.Neue Produkteinführung/Dienstleistung Einsatz 12.7.2.Merger-Akquisitionen 12.7.3.Joint Ventures 12.8.Major Finanzmatrix der Spieler 12.8.1. Umsatz und Betriebseinkommen 12.8.2. RD-Ausgaben der Hauptakteure. 2023 13.Unternehmensprofile 13.1.Cerebras 13.1.1.Finanzübersicht 13.1.2.Angebotene Produkte 13.1.3.Wichtige Entwicklungen 13.1.4.SWOT-Analyse 13.1.5.Schlüsselstrategien 13.2.Intel 13.2.1.Finanzübersicht 13.2.2.Angebotene Produkte 13.2.3.Wichtige Entwicklungen 13.2.4.SWOT-Analyse 13.2.5.Wichtige Strategien />13.3.Huawei Technologies 13.3.1.Finanzübersicht 13.3.2.Angebotene Produkte />13.3.3.Wichtige Entwicklungen 13.3.4.SWOT-Analyse 13.3.5.Wichtige Strategien 13.4.AMD 13.4.1.Finanzübersicht 13.4 .2.Angebotene Produkte 13.4.3.Wichtige Entwicklungen 13.4.4.SWOT-Analyse 13.4.5.Schlüsselstrategien 13.5.Google LLC 13.5.1.Finanzübersicht 13.5.2.Angebotene Produkte 13.5.3.Schlüsselentwicklungen 13.5.4.SWOT-Analyse 13.5.5.Schlüsselstrategien 13.6.NVIDIA 13.6.1.Finanzübersicht 13.6.2.Angebotene Produkte 13.6.3.Wichtige Entwicklungen 13.6.4.SWOT-Analyse 13.6.5.Wichtige Strategien />13.7.Qualcomm 13.7.1.Finanzübersicht 13.7.2.Angebotene Produkte />13.7.3.Wichtige Entwicklungen 13.7.4.SWOT-Analyse 13.7.5.Wichtige Strategien 13.8.Horizon Robotics 13.8.1.Finanzübersicht 13.8.2.Angebotene Produkte 13.8.3.Wichtige Entwicklungen 13.8.4.SWOT-Analyse 13.8.5.Schlüsselstrategien 13.9.Graphcore 13.9.1.Finanzübersicht 13.9.2.Angebotene Produkte 13.9.3.Schlüsselentwicklungen 13.9 .4.SWOT-Analyse 13.9.5.Schlüsselstrategien 13.10.Cadance 13.10.1.Finanzübersicht 13.10.2.Angebotene Produkte 13.10.3.Wichtige Entwicklungen 13.10.4.SWOT-Analyse 13.10.5.Wichtige Strategien />13.11.Microsoft 13.11.1.Finanzübersicht 13.11.2.Produkte Angeboten 13.11.3.Wichtige Entwicklungen 13.11.4.SWOT-Analyse 13.11.5.Wichtige Strategien 13.12.Samsung Electronics 13.12.1.Finanzübersicht < br />13.12.2.Angebotene Produkte 13.12.3.Wichtige Entwicklungen 13.12.4.SWOT-Analyse 13.12.5.Schlüsselstrategien 13.13.Micron Technology 13.13.1.Finanzübersicht 13.13.2.Angebotene Produkte 13.13.3.Schlüsselentwicklungen 13.13.4.SWOT-Analyse 13.13.5.Schlüssel Strategien 13.14.IBM 13.14.1.Finanzübersicht 13.14.2.Angebotene Produkte 13.14.3.Wichtige Entwicklungen 13.14.4.SWOT-Analyse />13.14.5.Schlüsselstrategien 13.15.Xilinx 13.15.1.Finanzübersicht 13.15.2.Angebotene Produkte 13.15.3.Wichtige Entwicklungen 13.15.4.SWOT-Analyse 13.15.5.Wichtige Strategien />14.Anhang 14.1.Referenzen 14.2.Verwandte Berichte LISTE von Tabellen Tabelle 1.LISTE DER ANNAHMEN Tabelle 2.GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 3. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Nordamerika. PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 4. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Nordamerika. PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 5. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Nordamerika. PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 6. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 7. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 8. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 9. GRÖSSE UND GRÖSSE DES US-Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 10. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 11. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 12. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 13. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 14. GRÖSSE UND GRÖSSE DES kanadischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 15. GRÖSSE UND GRÖSSE DES kanadischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 16. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 17. GRÖSSE UND GRÖSSE DES kanadischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 18. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 19. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 20. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 21. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Europa PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 22. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Europa PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 23. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 24. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 25. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 26. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 27. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 28. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 29. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 30. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 31. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 32. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im Vereinigten Königreich PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 33. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im Vereinigten Königreich PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 34. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im Vereinigten Königreich PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 35. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 36. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im Vereinigten Königreich PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 37. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 38. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Frankreich PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 39. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Frankreich PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 40. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 41. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Frankreich PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 42. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 43. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 44. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Russland PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 45. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Russland PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 46. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 47. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Russland PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 48. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 49. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 50. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 51. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN DES italienischen Deep-Learning-Chip-Marktes &amP; PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 52. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 53. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 54. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 55. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 56. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 57. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 58. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 59. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 60. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 61. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 62. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im restlichen Europa PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 63. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im restlichen Europa PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 64. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 65. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes im restlichen Europa PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 66. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 67. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 68. GRÖSSE UND GRÖSSE DES APAC-Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 69. GRÖSSE UND GRÖSSE DES APAC-Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 70. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 71. GRÖSSE UND GRÖSSE DES APAC-Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 72. APAC Deep Learning Chip Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 73. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 74. GRÖSSE UND GRÖSSE DES chinesischen Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 75. GRÖSSE UND GRÖSSE DES CHIP-Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 76. GRÖSSE UND GRÖSSE DES chinesischen Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 77. GRÖSSE UND GRÖSSE DES chinesischen Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 78. GRÖSSE UND GRÖSSE DES chinesischen Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 79. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 80. GRÖSSE UND GRÖSSE DES indischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 81. GRÖSSE UND GRÖSSE DES indischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 82. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 83. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 84. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 85. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 86. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 87. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 88. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 89. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 90. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 91. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 92. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 93. GRÖSSE UND GRÖSSE DES südkoreanischen Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 94. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 95. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 96. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 97. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 98. GRÖSSE UND GRÖSSE DES MALAYS-Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 99. GRÖSSE UND GRÖSSE DES MALAYS-Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 100. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 101. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 102. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 103. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 104. GRÖSSE UND GRÖSSE DES thailändischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 105. GRÖSSE UND GRÖSSE DES thailändischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 106. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 107. GRÖSSE UND GRÖSSE DES thailändischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 108. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 109. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 110. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 111. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 112. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 113. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 114. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 115. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 116. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 117. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 118. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 119. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 120. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 121. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 122. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 123. SCHÄTZUNGEN UND GRÖSSE DES Deep-Learning-Chip-Marktes in Südamerika PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 124. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 125. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 126. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 127. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 128. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 129. GRÖSSE UND GRÖSSE DES brasilianischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 130. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 131. GRÖSSE UND GRÖSSE DES brasilianischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 132. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 133. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 134. GRÖSSE UND GRÖSSE DES Mexikanischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 135. GRÖSSE UND GRÖSSE DES MEXIKO-DEPEL-LEARING-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 136. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 137. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 138. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 139. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 140. GRÖSSE UND GRÖSSE DES argentinischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 141. GRÖSSE UND GRÖSSE DES argentinischen Deep-Learning-Chip-Marktes PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 142. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 143. GRÖSSE UND GRÖSSE DES argentinischen Marktes für Deep-Learning-Chips PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 144. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 145. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 146. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 147. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 148. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 149. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 150. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 151. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 152. MEA Deep Learning Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 153. MEA-Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 154. MEA Deep Learning Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 155. MEA Deep Learning Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 156. MEA Deep Learning Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 157. MEA Deep Learning Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 158. GCC-Länder Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 159. GCC-Länder Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 160. GCC-Länder Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 161. GCC-Länder Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 162. GCC-Länder Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 163. GCC-Länder Deep-Learning-Chip-Marktgrößenschätzungen & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 164. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019-2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 165. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 166. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 167. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 168. GRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (in Milliarden US-Dollar) Tabelle 169. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 170. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH CHIP-TYP, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 171. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ARCHITEKTUR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 172. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 173. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FORMFAKTOR, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 174. GRÖSSE, SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH STROMVERBRAUCH, 2019–2032 (Milliarden USD) Tabelle 175. GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019-2032 (Milliarden USD) Tabelle 176. PRODUKTEINFÜHRUNG/PRODUKTENTWICKLUNG/-ZULASSUNG Tabelle 177. AKQUISITION/PARTNERSCHAFT LISTE der Zahlen
Abbildung 1. MARKTÜBERSICHT Abbildung 2. NORDAMERIKA DEEP LEARNING CHIP MARKTANALYSE Abbildung 3. US-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 4.US-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 5.US-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 6. US-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORM FAKTOR Abbildung 7. US-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 8.US-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 9.KANADA DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 10. KANADA DEEP LEARNING CHIP MARKET ANALYSE BY ARCHITEKTUR Abbildung 11. KANADA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 12.KANADA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 13.KANADA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 14. KANADA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH REGIONALEN Abbildung 15. ANALYSE DES DEEP LEARNING CHIP-MARKTS IN EUROPA Abbildung 16. DEUTSCHLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 17. DEUTSCHLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR
Abbildung 18. DEUTSCHLAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 19. DEUTSCHLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 20.DEUTSCHLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 21.DEUTSCHLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONALEN Abbildung 22.UK DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 23.UK DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 24.UK DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 25.UK DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 26.UK DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 27.UK DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 28.FRANKREICH DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 29.FRANKREICH DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 30.FRANKREICH DEEP LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 31. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH FORMFAKTOR Abbildung 32. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE IN FRANKREICH NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 33. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT IN FRANKREICH ANALYSE NACH REGIONALEN Abbildung 34. RUSSLAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 35. RUSSLAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 36. RUSSLAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 37. RUSSLAND DEEP LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORM FAKTOR Abbildung 38. RUSSLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 39. RUSSLAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 40. ITALIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 41. ITALIENISCHER DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 42. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE ITALIEN NACH ANWENDUNG Abbildung 43. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE ITALIEN NACH FORMFAKTOR Abbildung 44. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE ITALIEN NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 45.ITALY DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 46. SPANIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 47. SPANIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 48. SPANIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 49.SPANIEN TIEF LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 50. SPANIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 51. SPANIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 52.REST VON EUROPA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 53. ÜBRIGE EUROPA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 54. ÜBRIGE EUROPA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 55. ÜBRIGE EUROPA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR
Abbildung 56. ÜBRIGER EUROPA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 57. ANALYSE DES DEEP LEARNING CHIP-MARKTS IN ÜBRIGEN EUROPA NACH REGIONAL Abbildung 58. APAC DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE Abbildung 59. CHINA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 60.CHINA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 61. CHINA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 62.CHINA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 63.CHINA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 64. CHINA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 65. INDIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 66.INDIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 67.INDIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 68.INDIA DEEP LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 69. INDIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 70.INDIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 71.JAPAN DEEP LEARNING CHIP-MARKT ANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 72. JAPANISCHE DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 73.JAPANISCHE DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 74.JAPANISCHE DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 75.JAPAN DEEP LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 76. JAPANISCHE DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 77.SÜDKOREA DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 78.SÜDKOREA DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 79. SÜDKOREA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 80. SÜDKOREA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 81. SÜDKOREA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 82. SÜDKOREA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONALEN Abbildung 83. MALAYSIA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 84.MALAYSIA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 85.MALAYSIA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 86 .MALAYSIA DEEP LEARNING CHIP-MARKT ANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 87. MALAYSIA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 88.MALAYSIA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 89.THAILAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP TYP Abbildung 90.THAILAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 91.THAILAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 92.THAILAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 93.THAILAND DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 94. THAILAND DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 95.INDONESIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 96.INDONESIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 97 .INDONESIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKT ANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 98. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE INDONESIEN NACH FORMFAKTOR Abbildung 99. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE INDONESIEN NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 100. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE INDONESIEN NACH REGIONAL Abbildung 101.REST VON APAC-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 102. ÜBRIGE APAC-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 103. ÜBRIGE APAC-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 104. ÜBRIGE APAC-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORM FAKTOR Abbildung 105. ANALYSE DES DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTS IM ÜBRIGEN APAC NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 106. ANALYSE DES DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTS IM ÜBRIGEN APAC NACH REGIONAL Abbildung 107. ANALYSE DES DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTS IN SÜDAMERIKA Abbildung 108.BRASILIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 109. BRASILIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 110. BRASILIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 111. BRASILIEN DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 112.BRASILIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 113.BRASILIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 114.MEXIKO DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 115.MEXIKO DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 116.MEXIKO DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 117. MEXIKO DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 118. MEXIKO DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 119. MEXIKO DEEP-LEARNING-CHIP MARKTANALYSE NACH REGIONALEN Abbildung 120. ARGENTINIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 121.ARGENTINIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 122.ARGENTINIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 123 .ARGENTINIEN DEEP LEARNING CHIP MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 124.ARGENTINIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 125.ARGENTINIEN-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 126.RESTLICHES SÜDAMERIKA DEEP-LEARNING-CHIP MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 127. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE ÜBRIGES SÜDAMERIKA NACH ARCHITEKTUR Abbildung 128. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE ÜBRIGES SÜDAMERIKA NACH ANWENDUNG Abbildung 129. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE ÜBRIGE SÜDAMERIKA NACH FORMFAKTOR Abbildung 130. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE IM ÜBRIGEN SÜDAMERIKA NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 131. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE IM ÜBRIGEN SÜDAMERIKA NACH REGIONALEN Abbildung 132.MEA DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE Abbildung 133. GCC-LÄNDER DEEP LEARNING CHIP MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 134.GCC-LÄNDER DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 135.GCC-LÄNDER DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 136.GCC-LÄNDER DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT ANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 137. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE DER GCC-LÄNDER NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 138. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE DER GCC-LÄNDER NACH REGIONAL Abbildung 139. DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE SÜDAFRIKA NACH CHIP-TYP Abbildung 140. SÜDEN AFRIKA-DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ARCHITEKTUR Abbildung 141. SÜDAFRIKA DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 142. SÜDAFRIKA DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 143. SÜDAFRIKA Deep-Learning-Chip MARKTANALYSE NACH STROMVERBRAUCH Abbildung 144. SÜDAFRIKA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH REGIONAL Abbildung 145. REST VON MEA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH CHIP-TYP Abbildung 146. REST VON MEA DEEP LEARNING-CHIP-MARKTANALYSE DURCH ARCHITEKTUR Abbildung 147. REST VON MEA DEEP LEARNING CHIP-MARKTANALYSE NACH ANWENDUNG Abbildung 148. REST VON MEA DEEP LEARNING CHIP-MARKT ANALYSE NACH FORMFAKTOR Abbildung 149. REST VON MEA DEEP LEARNING CHIP-MARKT ANALYSE NACH LEISTUNG VERBRAUCH Abbildung 150. REST VON MEA DEEP LEARNING CHIP-MARKT-ANALYSE NACH REGIONALEN Abbildung 151. WICHTIGSTE KAUFKRITERIEN DES DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTS Abbildung 152. FORSCHUNGSPROZESS VON MRFR Abbildung 153. DRO-ANALYSE DES DEEP-LEARNING-CHIP-MARKTS Abbildung 154. TREIBER-AUSWIRKUNGSANALYSE: DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT Abbildung 155. AUSWIRKUNGSANALYSE VON EINSCHRÄNKUNGEN: DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT Abbildung 156.LIEFERUNG / WERTSCHÖPFUNGSKETTE: DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT Abbildung 157.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH CHIP-TYP, 2024 (% TEILEN) Abbildung 158. DEEP-LEARNING-CHIP MARKT, NACH CHIP-TYP, 2019 BIS 2032 (Milliarden USD) Abbildung 159. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH ARCHITEKTUR, 2024 (%-ANTEIL) Abbildung 160.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH ARCHITEKTUR, 2019 BIS 2032 (Milliarden USD) Zahl 161. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH ANWENDUNG, 2024 (%-ANTEIL) Abbildung 162.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH ANWENDUNG, 2019 BIS 2032 (Milliarden USD) Abbildung 163.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH FORMFAKTOR, 2024 (%-ANTEIL) Zahl 164. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH FORMFAKTOR, 2019 BIS 2032 (Milliarden USD) Abbildung 165.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT, NACH STROMVERBRAUCH, 2024 (%-ANTEIL) Abbildung 166.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT , NACH STROMVERBRAUCH, 2019 BIS 2032 (USD Milliarden) Abbildung 167. DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT NACH REGIONALEN, 2024 (%-ANTEIL) Abbildung 168.DEEP-LEARNING-CHIP-MARKT NACH REGIONEN, 2019 BIS 2032 (Milliarden USD) Abbildung 169 .BENCHMARKING DER WICHTIGSTEN WETTBEWERBER

Deep-Learning-Chip-Marktsegmentierung

Markt für Deep-Learning-Chips nach Chiptyp (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- GPU
- FPGA
- ASIC

Markt für Deep-Learning-Chips nach Architektur (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- Von Neumann
- Harvard
- Neuromorph

Markt für Deep-Learning-Chips nach Anwendung (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- Computer Vision
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Spracherkennung
- Vorhersageanalyse

Markt für Deep-Learning-Chips nach Formfaktor (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- Eigenständig
- Eingebettet
- Beschleunigerkarte

Markt für Deep-Learning-Chips nach Stromverbrauch (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- Geringer Stromverbrauch (25 W)
- Mittlere Leistung (25–100 W)
- Hohe Leistung (>100 W)

Markt für Deep-Learning-Chips nach Regionen (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- Nordamerika
- Europa
- Südamerika
- Asien-Pazifik
- Naher Osten und Afrika

Regionaler Ausblick auf den Markt für Deep-Learning-Chips (Milliarden USD, 2019–2032)

Nordamerika-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Nordamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach regionalem Typ
  - USA
  - Kanada
- US-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- US-amerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- US-amerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- US-Markt für Deep-Learning-Chips nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- US-amerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- US-amerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- KANADA-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- KANADA Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- KANADA Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- KANADA Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- KANADA Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- KANADA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
Europa-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- Europa Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- Europa Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- Europa Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- Europa-Markt für Deep-Learning-Chips nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- Europa Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Europa Deep-Learning-Chip-Markt nach regionalem Typ
  - Deutschland
  - Großbritannien
  - Frankreich
  - Russland
  - Italien
  - Spanien
  - Restliches Europa
- Ausblick für Deutschland (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- DEUTSCHLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- DEUTSCHLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- DEUTSCHLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- DEUTSCHLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- DEUTSCHLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- UK Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
- UK Deep Learning Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- UK Deep Learning Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- UK-Markt für Deep-Learning-Chips nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- UK-Markt für Deep-Learning-Chips nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- UK-Markt für Deep-Learning-Chips nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- FRANKREICH-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- FRANKREICH Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- FRANKREICH Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- FRANKREICH Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- FRANKREICH Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- FRANKREICH Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Russland-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- RUSSLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- RUSSLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- RUSSLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- RUSSLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- RUSSLAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Ausblick für Italien (Milliarden USD, 2019–2032)
- ITALIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- ITALIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- ITALIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- ITALIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- ITALIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- SPANIEN-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- Spanien Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- Spanien Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- Spanien Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- Spanien Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- Spanien Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Übriges Europa – Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- RESTLICHES EUROPA Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- RESTLICHES EUROPA Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- RESTLICHES EUROPA Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- RESTLICHES EUROPA Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- RESTLICHES EUROPA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
APAC-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- APAC Deep Learning Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- APAC Deep Learning Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- APAC Deep Learning Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- APAC Deep Learning Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- APAC Deep Learning Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- APAC Deep Learning Chip-Markt nach regionalem Typ
  - China
  - Indien
  - Japan
  - Südkorea
  - Malaysia
  - Thailand
  - Indonesien
  - Rest von APAC
- CHINA-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- CHINA Deep Learning Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- CHINA Deep Learning Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- CHINA Deep Learning Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- CHINA Deep Learning Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- CHINA Deep Learning Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- INDIEN-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- INDIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- INDIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- INDIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- INDIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- INDIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- JAPAN Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
- JAPANischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- JAPANischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- JAPANischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- JAPANischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- JAPANischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Ausblick für SÜDKOREA (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- SÜDKOREA Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- SÜDKOREA Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- SÜDKOREA Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- SÜDKOREA Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
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- SÜDKOREA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- MALAYSIA-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- MALAYSIA Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
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- MALAYSIA Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
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- MALAYSIA Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- MALAYSIA Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- MALAYSIA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
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- THAILAND-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- THAILAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
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  - ASIC
- THAILAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- THAILAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- THAILAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- THAILAND Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
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- Indonesien-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- INDONESIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
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  - ASIC
- INDONESIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
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- INDONESIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- INDONESIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
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- INDONESIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
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- Restlicher APAC-Ausblick (in Mrd. USD, 2019–2032)
- REST OF APAC Deep Learning Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- REST OF APAC Deep Learning Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- REST OF APAC Deep Learning Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- REST OF APAC Deep Learning Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- REST OF APAC Deep Learning Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
Südamerika-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- Südamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
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  - ASIC
- Südamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- Südamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- Südamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- Südamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Südamerikanischer Deep-Learning-Chip-Markt nach regionalem Typ
  - Brasilien
  - Mexiko
  - Argentinien
  - Restliches Südamerika
- Brasilien-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- BRASILIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
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  - ASIC
- BRASILIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
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- BRASILIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- BRASILIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- BRASILIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Mexiko-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- MEXIKO Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- MEXIKO Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- MEXIKO Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
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  - Vorhersageanalyse
- MEXIKO Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- MEXIKO Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Argentinien-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- ARGENTINIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
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- ARGENTINIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
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- ARGENTINIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
  - Spracherkennung
  - Vorhersageanalyse
- ARGENTINIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- ARGENTINIEN Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Übriges Südamerika – Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
- RESTLICHES SÜDAMERIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- RESTLICHES SÜDAMERIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- RESTLICHES SÜDAMERIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
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- RESTLICHES SÜDAMERIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- RESTLICHES SÜDAMERIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
MEA-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- MEA Deep Learning Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- MEA Deep Learning Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
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- MEA Deep Learning Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
  - Verarbeitung natürlicher Sprache
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  - Vorhersageanalyse
- MEA Deep Learning Chip-Markt nach Formfaktortyp
  - Eigenständig
  - Eingebettet
  - Beschleunigerkarte
- MEA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- MEA Deep-Learning-Chip-Markt nach regionalem Typ
  - GCC-Länder
  - Südafrika
  - Rest von MEA
- GCC-LÄNDER Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
- GCC-LÄNDER Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- GCC-LÄNDER Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- GCC-LÄNDER Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
  - Computer Vision
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  - Vorhersageanalyse
- GCC-LÄNDER Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
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- GCC-LÄNDER Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- Ausblick für Südafrika (Milliarden USD, 2019–2032)
- SÜDAFRIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Chip-Typ
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- SÜDAFRIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- SÜDAFRIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Anwendungstyp
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  - Spracherkennung
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- SÜDAFRIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Formfaktortyp
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- SÜDAFRIKA Deep-Learning-Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)
- REST OF MEA Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
- REST OF MEA Deep Learning Chip-Markt nach Chiptyp
  - GPU
  - FPGA
  - ASIC
- REST OF MEA Deep Learning Chip-Markt nach Architekturtyp
  - Von Neumann
  - Harvard
  - Neuromorph
- REST OF MEA Deep Learning Chip-Markt nach Anwendungstyp
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  - Eingebettet
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- REST OF MEA Deep Learning Chip-Markt nach Stromverbrauchstyp
  - Geringer Stromverbrauch (25 W)
  - Mittlere Leistung (25–100 W)
  - Hohe Leistung (>100 W)

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Customer Strories

“I am very pleased with how market segments have been defined in a relevant way for my purposes (such as "Portable Freezers & refrigerators" and "last-mile"). In general the report is well structured. Thanks very much for your efforts.”

Victoria Milne Founder

Case Study

Chemicals and Materials

Global Magnesium Sulfate Market – Forecast till 2027

Purchase Options

Deep Learning Chip Market

Globaler Deep-Learning-Chip-Marktüberblick

Wichtige Markttrends für Deep-Learning-Chips hervorgehoben

Deep-Learning-Chip-Markttreiber

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

Wachsende Nachfrage nach High-Performance Computing (HPC)

Ausbau von Cloud und Edge Computing

Einblicke in das Deep-Learning-Chip-Marktsegment

Deep Learning Chip Market Chip Type Insights

Einblicke in die Marktarchitektur von Deep-Learning-Chips

Einblicke in Marktanwendungen für Deep-Learning-Chips

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

Einblicke in den Stromverbrauch von Deep-Learning-Chips

Regionale Einblicke in den Deep-Learning-Chip-Markt

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

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

Einblicke in die Marktsegmentierung von Deep-Learning-Chips

Deep Learning Chip Market Chip Type Outlook

Deep Learning Chip Market Architecture Outlook

Deep-Learning-Chip-Marktanwendungsausblick

Deep Learning Chip Market Form Factor Outlook

Ausblick zum Stromverbrauch des Deep-Learning-Chip-Marktes

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

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

Cerebras

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