Der Markt für Chips für maschinelles Lernen soll von 2022 bis 2027 um 22.276,52 Millionen US-Dollar wachsen

NEW YORK, 31. Juli 2023 /PRNewswire/ -- Laut Technavio wird der Markt für Chips für maschinelles Lernen zwischen 2022 und 2027 voraussichtlich um 22.276,52 Millionen US-Dollar wachsen. Es wird geschätzt, dass der Markt mit einer jährlichen Wachstumsrate von 30,91 % wächst. Die Wachstumsdynamik wird sich im Prognosezeitraum fortsetzen. Es wird geschätzt, dass Nordamerika im Prognosezeitraum 46 % des Weltmarktes ausmacht. Die Analysten von Technavio haben die regionalen Trends und Treiber, die den Markt im Prognosezeitraum prägen, ausführlich erläutert. In Nordamerika wird das Wachstum des Marktes für Chips für maschinelles Lernen durch steigende Investitionen in autonome Fahrzeuge vorangetrieben. Diese Fahrzeuge sind mit fortschrittlichen Systemen wie ADAS, HUD, LiDAR und RADAR ausgestattet, die auf elektronischen Komponenten wie Sensoren, Mikrocontrollern, Mikroprozessoren und HF-Komponenten basieren, um Echtzeitdaten zu generieren und zu verarbeiten. Automobilhersteller arbeiten aktiv an der Kommerzialisierung autonomer Fahrzeuge und bieten den Herstellern von Chips für maschinelles Lernen erhebliche Chancen auf dem Markt. Die Integration fortschrittlicher HMI-Technologien und Fortschritte in der drahtgebundenen und drahtlosen Kommunikation für Automobilanwendungen dürften sich im Prognosezeitraum positiv auf das Marktwachstum in Nordamerika auswirken. Für weitere Einblicke in den historischen Zeitraum (2017 bis 2021) und die prognostizierte Marktgröße (2023 bis 2027) – fordern Sie einen Beispielbericht an

Was ist neu?

Sonderberichterstattung über den Russland-Ukraine-Krieg; globale Inflation; Erholungsanalyse von COVID-19; Unterbrechungen der Lieferkette, globale Handelsspannungen; und Rezessionsgefahr

Globale Wettbewerbsfähigkeit und wichtige Wettbewerbspositionen

Marktpräsenz über mehrere geografische Bereiche hinweg – stark/aktiv/Nische/trivial – kaufen Sie den Bericht!

Markt für Chips für maschinelles Lernen – SegmentierungsbewertungSegmentübersichtTechnavio hat den Markt nach Endbenutzer (BFSI, IT und Telekommunikation, Medien und Werbung und andere), Technologie (System-on-Chip (SoC), System-in-Package, Multi) segmentiert -Chip-Modul und andere) und Geographie (Nordamerika, Europa, APAC, Südamerika sowie Naher Osten und Afrika).

Das Marktanteilswachstum des BFSI-Segments wird im Prognosezeitraum erheblich sein. Die BFSI-Branche hat mit der Einführung von Chips für maschinelles Lernen eine Revolution erlebt. Kundendaten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der gesamten Branche, und KI wird von verschiedenen Marketingtechnologien wie DMPs und CDPs genutzt, um die Benutzerinteraktionen über digitale Kanäle hinweg zu verbessern und zu personalisieren. KI ermöglicht zielgerichtetes und relevantes Marketing, was zu höheren Online-Einnahmen und verbesserten Kundeninteraktionen führt. Das Aufkommen von maschinellem Lernen und KI hat die Marketinglandschaft völlig verändert und die Kluft zwischen Vermarktern und Kunden geschlossen. Im Versicherungssektor kann KI die Betriebskosten senken und die Kundenzufriedenheit bei verschiedenen Dienstleistungen wie der Erneuerung von Policen und der Schadensbearbeitung steigern. Es wird erwartet, dass diese Faktoren die Nachfrage nach Chips für maschinelles Lernen in der BFSI-Branche ankurbeln und zum Marktwachstum im Prognosezeitraum beitragen.

Einblicke in den Marktbeitrag verschiedener Segmente, einschließlich länder- und regionalbezogener historischer Daten (2017 bis 2021) und prognostizierter Marktgröße (2023 bis 2027) – Laden Sie einen Beispielbericht herunter

Markt für Chips für maschinelles Lernen – MarktdynamikSchlüsselfaktor für das Marktwachstum

Der Einsatz von Chips für maschinelles Lernen in autonomen Fahrzeugen ist der Hauptfaktor, der das Marktwachstum maßgeblich vorantreibt. Die Automobilindustrie erkennt die Bedeutung von Chips für maschinelles Lernen für die Erreichung eines hohen Automatisierungsgrads von Fahrzeugen, was zu einer erhöhten Nachfrage in diesem Bereich führt. Sensoren, Kameras, Radar, LIDAR und Ultraschallinstrumente erzeugen große Datenmengen, sodass Prozessoren die unstrukturierten Daten analysieren und schnelle Entscheidungen treffen müssen, während das Fahrzeug in Betrieb ist. Autonome Fahrzeuge sind mit erweiterten Funktionen wie ADAS, multimodalen Benutzeroberflächen und Automotive-Cloud-Diensten ausgestattet. Deep Learning in ADAS bietet Vorteile gegenüber herkömmlichen Algorithmen, wie z. B. Objekterkennung, Energieeffizienz, Vorhersage und verbesserte Wahrnehmung. Die wachsenden Investitionen in autonome Fahrzeuge bieten Anbietern Möglichkeiten, ihre Marktpräsenz und Umsätze auszubauen. Diese Faktoren werden das Wachstum des globalen Marktes für Chips für maschinelles Lernen im Prognosezeitraum vorantreiben.

Führende Trends, die den Markt beeinflussen

Steigende Investitionen in KI-Start-ups sind ein aufkommender Trend, der das Marktwachstum prägt. Das schnelle Wachstum der KI-Technologie in verschiedenen Branchen hat zur zunehmenden Implementierung von Chips für maschinelles Lernen geführt. Viele Start-ups drängen auf den Markt, um von der wachsenden Nachfrage nach KI-Technologie zu profitieren, und sie erhalten erhebliche Investitionen von Risikokapitalgebern und großen Chipherstellern für die Entwicklung von KI-Plattformen und Chipsätzen. Beispielsweise hat das in Shanghai ansässige Start-up Innostar Semiconductor 100 Millionen US-Dollar an Fördermitteln für die Entwicklung von Speicher- und Resistiv-RAM-Chips eingesammelt. Ebenso erhielt Tessolve eine Finanzierung in Höhe von 40,0 Millionen US-Dollar, um sein Chip- und ASIC-Designgeschäft sowie sein Angebot an eingebetteten Dienstleistungen zu erweitern. Diese Faktoren werden das Wachstum des Marktes im Prognosezeitraum vorantreiben.

Große Herausforderungen behindern das Marktwachstum

Der zyklische Charakter der Halbleiterindustrie stellt eine große Herausforderung dar, die das Marktwachstum behindert. Prognosen für den globalen Markt für Chips für maschinelles Lernen sind aufgrund der schwankenden Nachfrage nach elektronischen Produkten wie Unterhaltungselektronikgeräten und Mobilgeräten eine Herausforderung. Diese Schwankungen können zu einem Über- oder Unterangebot an Halbleiter-ICs führen und sich auf die Investitionsausgaben und Produktionskapazitäten der Chiphersteller für maschinelles Lernen auswirken. Vor dem eigentlichen Verkauf müssen Anbieter möglicherweise mit hohen Lager- und Herstellungskosten rechnen, die ein erhebliches Betriebskapital erfordern. Darüber hinaus können sich ungenaue Prognosen oder Stornierungen/Verzögerungen von Bestellungen negativ auf den Betrieb der Lieferanten auswirken und zu erheblichen Verlusten führen. Diese Faktoren können das Marktwachstum im Prognosezeitraum behindern.

Einblicke in Markttreiber, Trends und Herausforderungen, historischen Zeitraum (2017 bis 2021) und Prognosezeitraum (2023 bis 2027) – Fordern Sie einen Musterbericht an!

Welche Schlüsseldaten werden in diesem Marktbericht für Chips für maschinelles Lernen behandelt?

CAGR des Marktes im Prognosezeitraum

Detaillierte Informationen zu Faktoren, die das Wachstum des Marktes für Chips für maschinelles Lernen zwischen 2023 und 2027 vorantreiben werden

Präzise Schätzung der Marktgröße von Chips für maschinelles Lernen und ihres Beitrags zum Markt mit Fokus auf den Muttermarkt

Genaue Vorhersagen über kommende Trends und Veränderungen im Verbraucherverhalten

Wachstum des Marktes für Chips für maschinelles Lernen in Nordamerika, Europa, APAC, Südamerika sowie im Nahen Osten und in Afrika

Eine gründliche Analyse der Wettbewerbslandschaft des Marktes und detaillierte Informationen zu Anbietern

Umfassende Analyse von Faktoren, die das Wachstum der Marktanbieter für Chips für maschinelles Lernen in Frage stellen

Erhalten Sie sofortigen Zugriff auf über 17.000 Marktforschungsberichte.

Die ABONNEMENT-Plattform von Technavio

Verwandte Berichte:

Es wird geschätzt, dass die Marktgröße für Deep-Learning-Chips zwischen 2022 und 2027 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 34,58 % wächst. Die Marktgröße wird voraussichtlich um 16.522,93 Mio. USD wachsen. Dieser Bericht behandelt ausführlich die Marktsegmentierung nach Technologie (System-on-Chip, System-in-Package, Multi-Chip-Modul und andere), Endbenutzer (BFSI, IT und Telekommunikation, Medien und Werbung und andere) und Geografie (Nordamerika, Europa, APAC, Südamerika sowie Naher Osten und Afrika). Der zunehmende Einsatz von Deep-Learning-Chips in autonomen Fahrzeugen ist der Schlüsselfaktor für das Wachstum des globalen Marktes für Deep-Learning-Chips.

Es wird geschätzt, dass die Marktgröße für Chips für künstliche Intelligenz (KI) zwischen 2022 und 2027 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 61,51 % wachsen wird. Die Marktgröße wird voraussichtlich um 210.506,47 Mio. USD wachsen. Dieser Bericht behandelt ausführlich die Marktsegmentierung nach Produkt (ASICs, GPUs, CPUs, FPGAs), Endbenutzer (Medien und Werbung, BFSI, IT und Telekommunikation, Automobil und andere) und Geografie (Nordamerika, Europa, APAC, Südamerika). und Naher Osten und Afrika). Der verstärkte Fokus auf die Entwicklung von KI-Chips für Smartphones ist ein wichtiger Treiber für das Wachstum des Marktes für KI-Chips.

Marktumfang für Chips für maschinelles Lernen

Berichterstattung melden

Einzelheiten

Basisjahr

2022

Historische Periode

2017-2021

Prognosezeitraum

2023-2027

Wachstumsdynamik und CAGR

Beschleunigen Sie mit einer CAGR von 30,91 %

Marktwachstum 2023-2027

22.276,52 Millionen US-Dollar

Marktstruktur

Fragmentiert

Wachstum im Jahresvergleich 2022–2023 (%)

24.49

Regionale Analyse

Nordamerika, Europa, APAC, Südamerika sowie Naher Osten und Afrika

Marktbeitrag leisten

Nordamerika bei 46 %

Schlüsselländer

USA, China, Taiwan, Großbritannien und Deutschland

Wettbewerbslandschaft

Führende Anbieter, Marktpositionierung der Anbieter, Wettbewerbsstrategien und Branchenrisiken

Wichtige Unternehmen im Profil

Advanced Micro Devices Inc., Alphabet Inc., Baidu Inc., Broadcom Inc., Cerebras Systems Inc., Fujitsu Ltd., Graphcore Ltd., Huawei Technologies Co. Ltd., Intel Corp., International Business Machines Corp., MediaTek Inc ., Microchip Technology Inc., NVIDIA Corp., NXP Semiconductors NV, Qualcomm Inc., SambaNova Systems Inc., Samsung Electronics Co. Ltd., SenseTime Group Inc., Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Ltd. und Tesla Inc.

Marktdynamik

Analyse des übergeordneten Marktes, Auslöser und Hindernisse für das Marktwachstum, Analyse schnell wachsender und langsam wachsender Segmente, Analyse der Auswirkungen und Erholung von COVID-19 und zukünftige Verbraucherdynamik, Analyse der Marktbedingungen für den Prognosezeitraum

Anpassungsbereich

Wenn unser Bericht nicht die von Ihnen gesuchten Daten enthält, können Sie sich an unsere Analysten wenden und Segmente individuell anpassen lassen.

Inhaltsverzeichnis

1. Zusammenfassung

1.1 Marktübersicht

2 Marktlandschaft

2.1 Marktökosystem

3 Marktgröße

3.1 Marktdefinition

3.2 Marktsegmentanalyse

3.3 Marktgröße 2022

3.4 Marktausblick: Prognose für 2022–2027

4 Historische Marktgröße

4.1 Globaler Markt für Chips für maschinelles Lernen 2017 – 2021

4.2 Endbenutzer-Segmentanalyse 2017–2021

4.3 Technologiesegmentanalyse 2017 – 2021

4.4 Geografische Segmentanalyse 2017 – 2021

4.5 Ländersegmentanalyse 2017 – 2021

5 Fünf-Kräfte-Analyse

5.1 Zusammenfassung der fünf Kräfte

5.2 Verhandlungsmacht der Käufer

5.3 Verhandlungsmacht der Lieferanten

5.4 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

5.5 Bedrohung durch Auswechselspieler

5.6 Androhung von Rivalität

5.7 Marktlage

6 Marktsegmentierung nach Endbenutzer

6.1 Marktsegmente

6.2 Vergleich nach Endbenutzer

6.3 BFSI – Marktgröße und Prognose 2022–2027

6.4 IT und Telekommunikation – Marktgröße und Prognose 2022–2027

6.5 Medien und Werbung – Marktgröße und Prognose 2022–2027

6.6 Sonstiges – Marktgröße und Prognose 2022–2027

6.7 Marktchancen durch Endbenutzer

7 Marktsegmentierung nach Technologie

7.1 Marktsegmente

7.2 Vergleich nach Technologie

7.3 System-on-Chip (SoC) – Marktgröße und Prognose 2022–2027

7.4 System-in-Package – Marktgröße und Prognose 2022–2027

7.5 Multi-Chip-Modul – Marktgröße und Prognose 2022–2027

7.6 Sonstiges – Marktgröße und Prognose 2022–2027

7.7 Marktchancen nach Technologie

8 Kundenlandschaft

8.1 Übersicht über die Kundenlandschaft

9 Geografische Landschaft

9.1 Geografische Segmentierung

9.2 Geografischer Vergleich

9.3 Nordamerika – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9.4 Europa – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9,5 APAC – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9.6 Südamerika – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9.7 Naher Osten und Afrika – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9,8 US – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9,9 China – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9,10 UK – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9.11 Deutschland – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9.12 Taiwan – Marktgröße und Prognose 2022–2027

9.13 Marktchancen nach Geografie

10 Treiber, Herausforderungen und Trends

10.1 Markttreiber

10.2 Marktherausforderungen

10.3 Auswirkungen von Treibern und Herausforderungen

10.4 Markttrends

11 Anbieterlandschaft

11.1 Übersicht

11.2 Anbieterlandschaft

11.3 Landschaftsstörung

11.4 Branchenrisiken

12 Anbieteranalyse

12.1 Abgedeckte Anbieter

12.2 Marktpositionierung der Anbieter

12.3 Advanced Micro Devices Inc.

12.4 Alphabet Inc.

12.5 Broadcom Inc.

12.6 Cerebras Systems Inc.

12.7 Graphcore Ltd.

12.8 Huawei Technologies Co. Ltd.

12.9 Intel Corp.

12.10 International Business Machines Corp.

12.11 MediaTek Inc.

12.12 NVIDIA Corp.

12.13 NXP Semiconductors NV

12.14 Qualcomm Inc.

12.15 Samsung Electronics Co. Ltd.

12.16 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Ltd.

12.17 Tesla Inc.

13 Anhang

13.1 Umfang des Berichts

13.2 Checkliste für Einschlüsse und Ausschlüsse

13.3 Währungsumrechnungskurse für US-Dollar

13.4 Forschungsmethodik

13.5 Abkürzungsverzeichnis

Über unsTechnavio ist ein weltweit führendes Technologieforschungs- und Beratungsunternehmen. Ihre Forschung und Analyse konzentriert sich auf Trends in Schwellenländern und liefert umsetzbare Erkenntnisse, die Unternehmen dabei helfen, Marktchancen zu erkennen und wirksame Strategien zur Optimierung ihrer Marktpositionen zu entwickeln. Mit über 500 spezialisierten Analysten umfasst die Berichtsbibliothek von Technavio mehr als 17.000 Berichte, Tendenz steigend, die 800 Technologien in 50 Ländern abdecken. Ihr Kundenstamm besteht aus Unternehmen jeder Größe, darunter mehr als 100 Fortune-500-Unternehmen. Dieser wachsende Kundenstamm verlässt sich auf die umfassende Abdeckung, umfangreiche Forschung und umsetzbaren Markteinblicke von Technavio, um Chancen in bestehenden und potenziellen Märkten zu identifizieren und ihre Wettbewerbspositionen in sich ändernden Marktszenarien zu bewerten.

KontaktTechnavio ResearchJesse MaidaMedia & Marketing ExecutiveUSA: +1 844 364 1100Großbritannien: +44 203 893 3200E-Mail: [email protected]: www.technavio.com

Sehen Sie sich Originalinhalte an, um Multimedia herunterzuladen:https://www.prnewswire.com/news-releases/machine-learning-chips-market-to-grow-by-usd-22-276-52-million-from-2022-to -2027einführung-von-maschinellen-lernchips-in-autonomen-fahrzeugen-treibt-den-markt---technavio-301888525.html

QUELLE Technavio