深層学習チップ市場調査レポート — 2032 年までの世界予測

世界のディープラーニング チップ市場の概要

ディープラーニング チップ市場規模は、2023 年に 68 億米ドルと推定されています。ディープラーニング チップ市場業界は、 2024年に12.4（10億米ドル）、2032年までに74.5（10億米ドル）に。ディープラーニングチップ市場のCAGR（成長率）が予想される予測期間 (2024 ～ 2032 年) では約 23% になると予想されます。

主要な深層学習チップ市場トレンドのハイライト

深層学習チップ市場の主な推進要因には、AI を活用したアプリケーションに対する需要の高まり、クラウド コンピューティング サービスの急速な導入、およびモノのインターネット (IoT) デバイスの急増。さらに、ディープ ラーニング アルゴリズムの進歩と大規模なデータセットの効率的な処理の必要性が、市場の成長にさらに貢献しています。

チャンスは、ドメイン固有のチップの探索、エッジデバイス用の超低電力チップの開発、および深層学習機能を既存のシリコン プラットフォームに組み込むことができます。ヘルスケア、金融、製造などの業界でディープラーニングの採用が増えており、大きな成長の可能性が見込まれています。

最近のトレンドには、最適なパフォーマンスを実現するためにさまざまなチップ タイプを組み合わせたヘテロジニアス コンピューティング アーキテクチャへの移行、次のようなソフトウェア デファインド ハードウェアの出現が含まれます。柔軟性とカスタマイズ、そしてチップ設計におけるエネルギー効率と持続可能性の重要性がますます高まっています。これらのトレンドは、イノベーションを推進し、さまざまなドメインにわたってそのアプリケーションを拡大しながら、ディープ ラーニング チップ市場の将来を形作ります。

出典 一次調査、二次調査、MRFR データベースおよびアナリストのレビュー

ディープラーニング チップ市場の推進要因

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩)

AI および ML テクノロジーの導入と進歩の増加が、ディープ ラーニング チップ市場の成長を推進しています。ディープ ラーニング チップは、画像認識、自然言語処理、音声認識などのさまざまな AI アプリケーションに不可欠なディープ ラーニング アルゴリズムの処理を高速化するように設計された特殊なハードウェアです。 AI と ML が業界に革命をもたらし続けるにつれて、ディープラーニング チップの需要が大幅に増加し、市場の成長を促進すると予想されます。

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) の需要の高まり

科学研究、データ分析、財務モデリングなどのさまざまな分野で HPC に対する需要が高まっており、ディープ ラーニングの成長を推進しています。チップマーケット。ディープ ラーニング チップは高い計算能力と効率を提供するため、複雑でデータ集約型の HPC アプリケーションの処理に最適です。 HPC の需要が高まるにつれて、特殊なディープラーニング チップの必要性が高まり、市場の成長に貢献すると予想されます。

クラウドおよびエッジ コンピューティングの拡大

クラウドとエッジ コンピューティングの拡大により、ディープ ラーニング チップ市場に新たな機会が生まれています。クラウド コンピューティングは、オンデマンドで強力なコンピューティング リソースへのアクセスを提供し、エッジ コンピューティングはコンピューティングをデータ ソースに近づけます。ディープ ラーニング チップはクラウドとエッジ コンピューティング環境の両方に適しており、AI および ML アプリケーションの大規模な展開を可能にします。クラウドとエッジ コンピューティングの採用が進むにつれて、ディープ ラーニング チップの需要が増加し、市場の成長を促進すると予想されます。

ディープラーニング チップ市場セグメントの洞察

ディープ ラーニング チップ市場のチップ タイプに関する洞察   

ディープ ラーニング チップ市場のチップ タイプ別セグメンテーションには GPU が含まれます。FPGA、および ASIC。 2023 年には、GPU セグメントがその高い計算能力と複雑な深層学習アルゴリズムを処理する能力によって 65% の最大の市場シェアを保持しました。 FPGAセグメントは、その柔軟性と再構成可能性により、予測期間中に25.3%のCAGRで成長すると予想されます。 ASIC セグメントは、その高効率と低消費電力により、同じ期間に 33.4% という最速の成長率を示すと予測されています。画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまなアプリケーションでディープ ラーニングの採用が増えており、ディープ ラーニング チップの需要が高まっています。

クラウド コンピューティングの人気の高まりとエッジ コンピューティングの台頭も、市場の成長に貢献しています。ディープラーニングが幅広いアプリケーションにますます統合されるため、ディープラーニングチップの需要は今後数年間も堅調に推移すると予想されます。深層学習チップ市場の主要企業には、NVIDIA、Intel、AMD、Xilinx、Qualcomm が含まれます。これらの企業は、深層学習チップのパフォーマンスと効率を向上させるために研究開発に多額の投資を行っています。企業が市場シェアの獲得に努めるため、市場の競争環境は今後数年間も引き続き激化すると予想されます。地域セグメンテーションの観点からは、予測期間を通じて北米がディープラーニングチップの最大の市場であり続けると予想されます。この地域には、ディープラーニングの導入を推進する多くの大手テクノロジー企業や研究機関が拠点を置いています。アジア太平洋地域は、電子商取引、ヘルスケア、製造などのさまざまなアプリケーションでディープ ラーニングの採用が増加しているため、ディープ ラーニング チップが最も急成長している地域になると予想されています。

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出典 一次調査、二次調査、MRFR データベースおよびアナリストのレビュー

ディープ ラーニング チップ市場アーキテクチャに関する洞察   

ディープラーニング チップ市場は、アーキテクチャによってフォン ノイマン アーキテクチャ、ハーバード アーキテクチャ、およびニューロモーフィック アーキテクチャに分割されています。フォン ノイマン アーキテクチャは、最も一般的なタイプのコンピュータ アーキテクチャであり、ほとんどのパーソナル コンピュータ、ラップトップ、およびサーバーで使用されています。ハーバード アーキテクチャはフォン ノイマン アーキテクチャのバリエーションであり、一部の組み込みシステムやデジタル信号プロセッサで使用されています。ニューロモーフィック アーキテクチャは、人間の脳からインスピレーションを得た新しいタイプのコンピュータ アーキテクチャです。大量のデータを処理する際に、従来のコンピューター アーキテクチャよりも効率的に設計されています。フォン ノイマン アーキテクチャは、今後数年間、ディープ ラーニング チップの主要なアーキテクチャであり続けると予想されます。ただし、ハーバード アーキテクチャとニューロモーフィック アーキテクチャは、より成熟するにつれて市場シェアを獲得すると予想されます。ハーバード アーキテクチャは、高性能と低消費電力を必要とするアプリケーションに特に適していると期待されています。市場の成長は、画像認識、自然言語処理、音声認識などのさまざまなアプリケーションにおけるディープラーニング アルゴリズムの採用の増加によるものです。

ディープ ラーニング チップ市場のアプリケーション インサイト   

ディープラーニングチップ市場は、コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識、予測分析へのアプリケーションに基づいて分割されています。コンピュータービジョンセグメントは、小売、ヘルスケア、製造などの分野でのアプリケーションの成長により、ディープラーニングチップ市場を支配すると予想されています。その市場規模は2028年までに264億米ドルに達すると推定されており、予測期間中に29.1%のCAGRを示します。自然言語処理セグメントは、AI を活用したチャットボットや仮想アシスタントの採用の増加により、大幅に拡大すると予測されています。音声認識も、さまざまなデバイスやアプリケーションでの音声ベースのインターフェイスの使用増加によって促進され、2028 年までに 102 億米ドルの市場規模になると予測される、もう 1 つの著名な分野です。予測分析は、次のような分野でのアプリケーションにより、大幅な成長を遂げると予想されています。不正行為の検出、リスク管理、需要予測などの機能を備えており、2028 年までに市場規模は 121 億米ドルに達すると推定されています。

ディープ ラーニング チップ市場のフォーム ファクターに関する洞察   

ディープ ラーニング チップ市場は、フォーム ファクターによってスタンドアロン、組み込み、アクセラレータ カードに分類されます。スタンドアロン部門は 2023 年に最大の市場シェアを保持し、世界市場収益の 50% 以上を占めると予想されます。これは、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などのハイパフォーマンス コンピューティング アプリケーションで使用するスタンドアロンの深層学習チップの需要が高まっているためです。組み込みディープラーニングチップはスマートフォンやIoTデバイスなどのエッジデバイスでの使用がますます人気が高まっているため、組み込みセグメントは予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されます。アクセラレータ カードは既存のシステムにディープ ラーニング機能を追加するコスト効率の高い方法を提供するため、アクセラレータ カード セグメントは 2032 年までに市場の大きなシェアを占めると予想されています。

ディープ ラーニング チップ市場の消費電力に関する洞察   

消費電力によるディープラーニング チップ市場のセグメンテーションは、低電力 (25 W)、中電力 (25 ～ 100 W)、およびハイパワー (&100W)。低電力セグメントは、スマートフォンやタブレットなどの低電力デバイスの需要の増加により、予測期間中に 25% の CAGR で成長すると予想されます。中電力セグメントは、自動車および産業アプリケーションにおけるディープラーニングの需要の増加により、CAGR 30% で成長すると予想されています。ハイパワーセグメントはexpですクラウド コンピューティングおよびデータセンター アプリケーションにおけるディープ ラーニングの需要の増加により、CAGR 40% で成長すると見込まれています。

ディープ ラーニング チップ市場の地域別洞察   

ディープラーニング チップ市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東、アフリカに地域的に分割されています。北米は、大手テクノロジー企業の存在とAIおよびディープラーニングテクノロジーの早期導入により、2023年には最大の市場シェアを保持すると予想されています。政府の取り組みとAI研究への投資により、欧州も北米に続き、大きな市場シェアを獲得すると予想されている。アジア太平洋地域は、さまざまな業界でのディープラーニングの採用の増加と大規模な人口基盤の存在により、予測期間中に最も急速な成長を遂げると予想されています。南米、中東、アフリカの市場シェアは比較的小さいと予想されますが、予測期間中に安定したペースで成長すると予測されています。

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出典 一次調査、二次調査、MRFR データベースおよびアナリストのレビュー

ディープラーニング チップ市場の主要企業と競争力に関する洞察

深層学習チップ市場の主要企業は、戦略的提携、買収、革新的な製品の発売を通じて競争力を獲得しようと努めています。ディープラーニングチップ市場の主要プレーヤーは、製品を強化し、進化する顧客の要求に応えるために研究開発を優先しています。ディープ ラーニング チップ市場の開発環境は、継続的なイノベーションと新しいテクノロジーの出現によって特徴付けられます。NVIDIA は、ディープ ラーニング アプリケーション向けに最適化された高性能グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) で知られる、ディープ ラーニング チップ市場の主要プレーヤーです。同社は人工知能 (AI) と機械学習 (ML) に注力しており、市場の主要プレーヤーとしての地位を確立しています。 NVIDIA のディープラーニング チップは、データ センター、クラウド コンピューティング、自動運転車など、さまざまな業界で広く採用されています。同社の強力なブランド認知、広範な販売ネットワーク、包括的なソフトウェア エコシステムが競争上の優位性に貢献しています。ディープ ラーニング チップ市場におけるもう 1 つの著名なプレーヤーである Intel は、さまざまなアプリケーション向けに設計されたさまざまなディープ ラーニング チップを提供しています。同社は、ハードウェアからソフトウェアに至るエンドツーエンドのソリューションの提供に重点を置いているため、大きな市場シェアを獲得することができました。 Intel のディープラーニング チップは、そのパフォーマンス、エネルギー効率、拡張性で知られており、幅広い AI および ML アプリケーションに適しています。データセンター市場における同社の強い存在感と、大手クラウドプロバイダーとの戦略的パートナーシップにより、競争力がさらに強化されています。

ディープ ラーニング チップ市場の主要企業には以下が含まれます h3&

• 大脳


• インテル


• ファーウェイ テクノロジー


• AMD


• Google LLC


• NVIDIA


• クアルコム


• ホライズン ロボティクス


• グラフコア


• ケイダンス


• マイクロソフト


• サムスン電子


• マイクロン テクノロジー


• IBM


• ザイリンクス

ディープラーニング チップ市場の発展

ディープラーニング チップ市場は、2032 年までに 434 億米ドルに達すると予測されており、2024 年から 2032 年までの CAGR は 30.98% です。市場の成長は、画像認識、自然言語処理、予測などのさまざまなアプリケーションでディープラーニングアルゴリズムの採用が増加していることに起因しています。分析。さらに、ヘルスケア、製造、小売などの業界における人工知能 (AI) および機械学習 (ML) ソリューションの需要の高まりが市場の成長を推進しています。市場における最近の発展には、パフォーマンスと効率が強化された新しいディープラーニング チップの発売や、統合ソリューションを提供するためのチップ メーカーと AI ソフトウェア プロバイダー間のパートナーシップの形成が含まれます。さらに、政府の取り組みと AI 研究開発への投資は、今後数年間でディープラーニング チップ市場に大きな成長の機会を提供すると予想されます。

ディープ ラーニング チップの市場セグメンテーションに関する洞察

ディープラーニング チップ市場のチップ タイプの見通し

• GPU


• FPGA


• ASIC

  style="font-family: arial, helvetica, sans-serif;"&深層学習チップ市場アーキテクチャの見通し

• フォン・ノイマン


• ハーバード大学


• ニューロモーフィック

  style="font-family: arial, helvetica, sans-serif;"&深層学習チップ市場アプリケーションの見通し

• コンピュータ ビジョン


• 自然言語処理


• 音声認識


• 予測分析

  style="font-family: arial, helvetica, sans-serif;"&深層学習チップ市場のフォームファクターの見通し

• スタンドアロン


• 埋め込み


• アクセラレータ カード

深層学習チップ市場の消費電力見通し

• 低電力 (25W)


• 中出力 (25 ～ 100 W)


• ハイパワー (&100W)

深層学習チップ市場の地域別見通し強い&

• 北アメリカ


• ヨーロッパ


• 南アメリカ


• アジア太平洋


• 中東とアフリカ