深度学习芯片市场研究报告——2032年全球预测

全球深度学习芯片市场概况

2023 年深度学习芯片市场规模估计为 6.8（十亿美元）。深度学习芯片市场行业预计将从2024 年的 12.4（十亿美元）到 2032 年为 74.5（十亿美元）。深度学习芯片市场复合年增长率（增长率）预计将预测期内（2024-2032 年）约为 23%。

重点介绍深度学习芯片市场的主要趋势

深度学习芯片市场的主要驱动因素包括对人工智能驱动的应用程序不断增长的需求、云计算服务的快速采用以及物联网 (IoT) 设备的激增。此外，深度学习算法的进步以及高效处理海量数据集的需求进一步促进了市场增长。

机遇在于领域专用芯片的探索、边缘设备超低功耗芯片的开发以及将深度学习功能集成到现有的硅平台中。深度学习在医疗保健、金融和制造等行业的日益普及呈现出巨大的增长潜力。

最近的趋势包括向异构计算架构的转变，该架构结合了不同的芯片类型以实现最佳性能，软件定义硬件的出现允许灵活性和定制化，以及芯片设计中对能源效率和可持续性的日益重视。这些趋势塑造了深度学习芯片市场的未来，推动创新并扩展其在各个领域的应用。

来源主要研究、二次研究、MRFR 数据库和分析师评论

深度学习芯片市场驱动因素

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的进步）

人工智能和机器学习技术的日益普及和进步正在推动深度学习芯片市场的增长。深度学习芯片是旨在加速深度学习算法处理的专用硬件，这对于图像识别、自然语言处理和语音识别等各种人工智能应用至关重要。随着人工智能和机器学习持续变革行业，深度学习芯片的需求预计将大幅增加，推动市场增长。

高性能计算 (HPC) 需求不断增长

科学研究、数据分析和金融建模等各个领域对 HPC 的需求不断增长，正在推动深度学习的发展芯片市场。深度学习芯片提供高计算能力和效率，使其成为处理复杂和数据密集型 HPC 应用的理想选择。随着高性能计算需求的增长，对专业深度学习芯片的需求预计也会增加，从而促进市场的增长。

云和边缘计算的扩展

云和边缘计算的扩展正在为深度学习芯片市场创造新的机遇。云计算可以按需访问强大的计算资源，而边缘计算则使计算更接近数据源。深度学习芯片非常适合云和边缘计算环境，能够大规模部署人工智能和机器学习应用程序。随着云和边缘计算的采用不断增长，对深度学习芯片的需求预计将增加，从而推动市场的增长。

深度学习芯片细分市场洞察

深度学习芯片市场芯片类型洞察 

深度学习芯片市场按芯片类型细分包括 GPU、FPGA 和 ASIC。 2023 年，GPU 领域凭借其高计算能力和处理复杂深度学习算法的能力，占据了最大的市场份额，达到 65%。由于其灵活性和可重配置性，FPGA 领域预计在预测期内将以 25.3% 的复合年增长率增长。由于其高效率和低功耗，ASIC 领域预计将在同一时期出现最快的增长率，达到 33.4%。深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等各种应用中的日益普及，正在推动对深度学习芯片的需求。

云计算的日益普及和边缘计算的兴起也促进了市场的增长。随着深度学习越来越多地集成到广泛的应用中，预计未来几年对深度学习芯片的需求将保持强劲。深度学习芯片市场的主要参与者包括 NVIDIA、英特尔、AMD、Xilinx 和高通。这些公司正在大力投资研发，以提高深度学习芯片的性能和效率。随着各公司努力争取市场份额，预计未来几年市场竞争格局将持续激烈。从区域细分来看，预计北美在整个预测期内仍将是深度学习芯片的最大市场。该地区拥有许多领先的技术公司和研究机构，正在推动深度学习的采用。由于电子商务、医疗保健和制造等各种应用越来越多地采用深度学习，亚太地区预计将成为深度学习芯片增长最快的地区。

来源主要研究、二次研究、MRFR 数据库和分析师评论

深度学习芯片市场架构洞察 

深度学习芯片市场按架构分为冯诺依曼架构、哈佛架构和神经形态架构。冯诺依曼架构是最常见的计算机架构类型，用于大多数个人计算机、笔记本电脑和服务器。哈佛架构是冯诺依曼架构的变体，用于一些嵌入式系统和数字信号处理器。神经形态架构是一种受人脑启发的新型计算机架构。它的设计目的是在处理大量数据时比传统计算机架构更有效。冯诺依曼架构预计将在未来几年继续成为深度学习芯片的主导架构。然而，随着哈佛和神经形态架构变得更加成熟，预计将获得市场份额。哈佛架构预计将特别适合需要高性能和低功耗的应用。市场增长归因于深度学习算法在图像识别、自然语言处理和语音识别等各种应用中的日益采用。

深度学习芯片市场应用洞察 

深度学习芯片市场根据计算机视觉、自然语言处理、语音识别和预测分析的应用进行细分。由于计算机视觉领域在零售、医疗保健和制造等领域的应用不断增长，预计它将主导深度学习芯片市场。预计到 2028 年，其市场规模将达到 264 亿美元，预测期内复合年增长率为 29.1%。由于人工智能聊天机器人和虚拟助理的日益普及，自然语言处理领域预计将大幅扩张。语音识别是另一个突出的领域，受到各种设备和应用程序中基于语音的界面的使用越来越多的推动，预计到 2028 年市场规模将达到 102 亿美元。预测分析由于其在以下领域的应用而预计将出现大幅增长欺诈检测、风险管理和需求预测等领域，预计到 2028 年市场规模将达到 121 亿美元。

深度学习芯片市场外形尺寸洞察 

深度学习芯片市场按外形尺寸分为独立式、嵌入式和加速卡。预计到 2023 年，独立细分市场将占据最大的市场份额，占全球市场收入的 50% 以上。这是由于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等高性能计算应用对独立深度学习芯片的需求不断增长。由于嵌入式深度学习芯片在智能手机和物联网设备等边缘设备中的使用越来越受欢迎，预计嵌入式细分市场在预测期内将以最高的复合年增长率增长。预计到 2032 年，加速卡细分市场将占据相当大的市场份额，因为加速卡提供了一种经济高效的方式来向现有系统添加深度学习功能。

深度学习芯片市场功耗洞察 

深度学习芯片市场按功耗划分可分为低功耗（25W）、中功耗（2​​5-100W）和高功率（&100W）。由于智能手机和平板电脑等低功耗设备的需求不断增加，低功耗领域预计在预测期内将以 25% 的复合年增长率增长。由于汽车和工业应用对深度学习的需求不断增加，中功率细分市场预计将以 30% 的复合年增长率增长。高功率部分正在扩展由于云计算和数据中心应用对深度学习的需求不断增长，预计将以 40% 的复合年增长率增长。

深度学习芯片市场区域洞察 

深度学习芯片市场按区域划分为北美、欧洲、亚太地区、南美、中东和非洲。由于主要科技公司的存在以及人工智能和深度学习技术的早期采用，预计北美将在 2023 年占据最大的市场份额。由于政府的举措和对人工智能研究的投资，预计欧洲将追随北美的脚步，占据重要的市场份额。由于各行业越来越多地采用深度学习以及拥有庞大的人口基数，预计亚太地区将在预测期内实现最快的增长。南美洲、中东和非洲的市场份额预计相对较小，但预计在预测期内将稳步增长。

来源主要研究、二次研究、MRFR 数据库和分析师评论

深度学习芯片市场主要参与者及竞争洞察 H2&

深度学习芯片市场的主要参与者努力通过战略合作、收购和创新产品发布来获得竞争优势。领先的深度学习芯片市场参与者优先考虑研发，以增强其产品并满足不断变化的客户需求。深度学习芯片市场发展格局的特点是不断创新和新技术不断涌现。NVIDIA 是深度学习芯片市场的领先厂商，以其针对深度学习应用而优化的高性能图形处理单元 (GPU) 而闻名。该公司对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的关注使其成为市场的关键参与者。 NVIDIA 的深度学习芯片广泛应用于各个行业，包括数据中心、云计算和自动驾驶汽车。该公司强大的品牌知名度、广泛的分销网络和全面的软件生态系统有助于其竞争优势。英特尔是深度学习芯片市场的另一家知名企业，提供一系列专为不同应用而设计的深度学习芯片。该公司专注于提供从硬件到软件的端到端解决方案，使其获得了巨大的市场份额。英特尔的深度学习芯片以其性能、能源效率和可扩展性而闻名，使其适用于广泛的人工智能和机器学习应用。该公司在数据中心市场的强大影响力，以及与领先云提供商的战略合作伙伴关系，进一步增强了其竞争地位。

深度学习芯片市场的主要公司包括

• Cerebras


• 英特尔


• 华为技术


• AMD


• Google LLC


• NVIDIA


• 高通


• 地平线机器人


• Graphcore


• 韵律


• 微软


• 三星电子


• 美光科技


• IBM


• 赛灵思

深度学习芯片市场发展

深度学习芯片市场预计到 2032 年将达到 434 亿美元，2024 年至 2032 年复合年增长率为 30.98%。市场增长归因于深度学习算法在各种应用中的日益采用，例如图像识别、自然语言处理和预测分析。此外，医疗保健、制造和零售等行业对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 解决方案的需求不断增长，正在推动市场增长。市场的最新发展包括推出性能和效率更高的新型深度学习芯片，以及芯片制造商和人工智能软件提供商之间建立合作伙伴关系以提供集成解决方案。此外，政府对人工智能研发的举措和投资预计将在未来几年为深度学习芯片市场提供重大增长机会。

深度学习芯片市场细分洞察

深度学习芯片市场芯片类型展望

• GPU


• FPGA


• ASIC

 深度学习芯片市场架构展望

• 冯·诺依曼


• 哈佛


• 神经形态

 深度学习芯片市场应用展望

• 计算机视觉


• 自然语言处理


• 语音识别


• 预测分析

 深度学习芯片市场外形因素展望

• 独立


• 嵌入式


• 加速卡

深度学习芯片市场功耗展望

• 低功耗（25W）


• 中等功率（25-100W）


• 高功率（&100W）

深度学习芯片市场区域展望强&

• 北美


• 欧洲


• 南美洲


• 亚太地区


• 中东和非洲