Tamaño del mercado de conjuntos de chips de aprendizaje profundo por tipo (unidades centrales de procesamiento (CPU), unidades de procesamiento de gráficos (GPU), matrices de puertas programables de campo (FPGA), circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC)), por tecnología (sistema en chip (SOC) ), sistema en paquete (SIP), módulo multichip), por industria de usuario final (atención sa

Tamaño y pronóstico del mercado de chipsets de aprendizaje profundo

El tamaño del mercado de chipsets de aprendizaje profundo se valoró en 8,23 mil millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance USD 25,05 mil millones para 2031, creciendo a una CAGR del 14,93% durante el período de pronóstico 2024-2031.

• Un conjunto de chips de aprendizaje profundo es un componente de hardware personalizado destinado a acelerar la ejecución de tareas computacionales complicadas en algoritmos de aprendizaje profundo.
• Estos conjuntos de chips están diseñados para los cálculos matemáticos en paralelo necesarios para entrenar e implementar redes neuronales artificiales, lo que da como resultado una ejecución mucho más rápida que las CPU o GPU normales.
• Su arquitectura comprende núcleos dedicados y estructuras de memoria diseñadas específicamente para tareas de aprendizaje profundo. , como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).
• Además, los conjuntos de chips de aprendizaje profundo tienen aplicaciones en una variedad de campos, incluida la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y los automóviles autónomos. y diagnóstico médico.

Dinámica del mercado global de chipsets de aprendizaje profundo

Las dinámicas clave del mercado que están dando forma al mercado de chipsets de aprendizaje profundo incluyen

Impulsores clave del mercado

• Demanda creciente de aplicaciones de inteligencia artificial La creciente expansión de las aplicaciones de inteligencia artificial en una variedad de industrias, incluidas la automotriz, la atención médica y las finanzas, está aumentando la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo capaces de ejecutar algoritmos complicados de manera efectiva.
• Avances en la tecnología Los continuos desarrollos en la tecnología de conjuntos de chips, como velocidades de procesamiento más rápidas y menor consumo de energía, están permitiendo una implementación más amplia y efectiva de algoritmos complejos. tecnologías de aprendizaje en electrónica de consumo y aplicaciones industriales.
• Auge de Edge ComputingLa creciente demanda de computación en tiempo real en dispositivos de red en el borde está impulsando el desarrollo de conjuntos de chips de aprendizaje profundo que pueden procesar datos localmente, reduciendo la latencia y el uso de ancho de banda.
• Apoyo gubernamental e industrialFuerte apoyo de gobiernos de todo el mundo a través de financiamiento, iniciativas y reglas favorables, combinado con inversiones considerables de grandes empresas de tecnología, está impulsando el crecimiento y la innovación en el mercado de chipsets de aprendizaje profundo.

Desafíos clave

• Altos costos de desarrollo El diseño y la fabricación de conjuntos de chips avanzados de aprendizaje profundo requiere un importante gasto en I+D, lo que encarece la tecnología y limita potencialmente su adopción por parte de empresas bien financiadas.
• Complejidad tecnológica los algoritmos de aprendizaje profundo requieren conjuntos de chips altamente especializados, que son difíciles de crear y optimizar para una variedad de aplicaciones, lo que limita las tasas de innovación y adopción.
• Competencia de tecnologías establecidas los conjuntos de chips de aprendizaje profundo enfrentan una dura competencia de los existentes tecnologías de procesamiento que ya están bien integradas en la infraestructura técnica, lo que dificulta la entrada al mercado y la expansión de nuevos competidores.

Tendencias clave

• Miniaturización y eficiencia los conjuntos de chips de aprendizaje profundo son cada vez más pequeños, más eficientes energéticamente y capaces de ofrecer un mayor rendimiento, lo cual es fundamental para los dispositivos móviles y de vanguardia.
• Arquitecturas híbridas Los fabricantes diseñan cada vez más arquitecturas de chips híbridos que combinan CPU, GPU y aceleradores especializados para mejorar la velocidad y la eficiencia energética de las tareas de aprendizaje automático.
• Personalización para aplicaciones específicas Las empresas están desarrollando conjuntos de chips especializados para aplicaciones específicas, como la conducción autónoma y el reconocimiento de voz, para mejorar el rendimiento y la eficiencia en esos campos.
• AI on Chip (AIoC)la integración de Las capacidades de IA directamente en conjuntos de chips (AI on Chip) se están generalizando, lo que permite que dispositivos más inteligentes y autónomos ejecuten actividades de IA sin la necesidad de conectividad en la nube.

Análisis regional del mercado global de chipsets de aprendizaje profundo

Aquí hay un análisis regional más detallado del mercado de chipsets de aprendizaje profundo

América del Norte

Asia Pacífico

• Se estima que la región de Asia Pacífico exhibirá el mayor crecimiento en el mercado durante el período de pronóstico. Asia Pacífico está emergiendo rápidamente como un núcleo principal para las empresas tecnológicas, particularmente en China e India, impulsando la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo superiores.
• Los gobiernos de la región están gastando mucho en IA e infraestructura tecnológica, promulgando leyes que fomentar el desarrollo local y el uso de tecnologías de vanguardia, como conjuntos de chips de aprendizaje profundo.
• El enorme sector de electrónica de consumo de la región, particularmente en Corea del Sur y Japón, crea una gran demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo para teléfonos inteligentes y otros dispositivos inteligentes.
• Además, a medida que aumentan los servicios en la nube y los centros de datos de Asia Pacífico, existe una mayor demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo eficientes y de alto rendimiento para administrar y analizar enormes cantidades de datos.

Europa

• Se estima que la región de Europa exhibirá un crecimiento sustancial durante el período previsto. Las sólidas instituciones académicas y de investigación de Europa están impulsando la innovación en IA y tecnologías de aprendizaje profundo, aumentando la demanda de conjuntos de chips avanzados.
• Los gobiernos europeos están estableciendo una serie de iniciativas y esquemas de financiación para promover el desarrollo de la IA, impulsando a las empresas locales a adoptar tecnologías de aprendizaje profundo.
• La industria automovilística líder en Europa está incorporando gradualmente IA para la conducción autónoma y sistemas de vehículos mejorados, lo que aumenta la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo especializados.
• Además, los estrictos requisitos de protección de datos, como GDPR, están impulsando a las organizaciones a procesar datos localmente, lo que aumenta la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo rápidos que puedan manejar cálculos complicados en las instalaciones.

Análisis de segmentación del mercado global de conjuntos de chips de aprendizaje profundo

El mercado de chipsets de aprendizaje profundo está segmentado según el tipo, la tecnología, la industria del usuario final y la geografía.

Mercado de chipsets de aprendizaje profundo, por tipo

Según el tipo, el mercado se segmenta en CPU, GPU, FPGA, ASIC y otros. Se estima que el segmento de unidades de procesamiento de gráficos (GPU) crecerá al CAGR más alto dentro del mercado de conjuntos de chips de aprendizaje profundo debido a la capacidad de procesamiento superior y la eficiencia de la GPU en el manejo de cálculos matemáticos complicados y operaciones paralelas, que se requieren para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo. . Las GPU aceleran el procesamiento de enormes conjuntos de datos y redes neuronales, lo que las hace perfectas para aplicaciones de IA que requieren procesamiento de datos en tiempo real y una gran potencia computacional. Además, la flexibilidad de las GPU para una amplia gama de aplicaciones de IA, desde juegos y automoción hasta atención sanitaria y finanzas, ha solidificado su posición como tecnología clave en el entorno del aprendizaje profundo.

Mercado de chipsets de aprendizaje profundo, por tecnología

• Sistema en chip (SOC)
• Sistema en paquete (SIP)
• Módulo multichip

Basado en la tecnología, el mercado se segmenta en Sistema en chip, Sistema en paquete y Módulo multichip. Se estima que el segmento de sistema en chip (SOC) domina el mercado de conjuntos de chips de aprendizaje profundo debido a las capacidades de integración y la eficiencia de los sistemas SoC, que fusionan múltiples componentes informáticos en un solo chip. Esta integración no sólo ahorra dinero y complejidad, sino que también mejora el rendimiento al reducir el retraso asociado a menudo con la comunicación de componentes en chips separados. Estas propiedades hacen que los SoC sean especialmente adecuados para una amplia gama de aplicaciones, incluidos dispositivos móviles y sistemas informáticos de alto rendimiento en actividades de inteligencia artificial.

Mercado de conjuntos de chips de aprendizaje profundo, por industria de usuario final

• Atención sanitaria
• Automoción
• Venta minorista
• Banca, servicios financieros y seguros (BFSI)
• Fabricación
• Telecomunicaciones
• Energía
• Otros

Según la industria del usuario final, el mercado se divide en atención médica, automoción, comercio minorista, BFSI, Manufactura, Telecomunicaciones, Energía y Otros. Se estima que el segmento automotriz dominará el mercado durante el período previsto debido a la mayor integración de la tecnología de IA en los automóviles, como la evolución de los sistemas de conducción autónoma y la aplicación generalizada de medidas de seguridad. A medida que los automóviles se vuelven más conectados y autónomos, ha aumentado la demanda de conjuntos de chips sofisticados de aprendizaje profundo que puedan analizar volúmenes masivos de datos en tiempo real, lo que coloca al sector automotriz como un actor destacado en este mercado.

Aprendizaje profundo Mercado de chipsets, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Resto del mundo
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Según la geografía, el mercado de chipsets de aprendizaje profundo se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. Se estima que la región de América del Norte dominará el mercado durante el período previsto debido a su sólida base tecnológica y la existencia de grandes empresas de tecnología líderes en el desarrollo de IA, como Google, NVIDIA e Intel. La región se beneficia de fuertes inversiones del sector gubernamental y privado en inteligencia artificial y aprendizaje automático, lo que promueve la innovación y la adopción en una amplia gama de empresas. Además, el clima legal de América del Norte promueve el desarrollo y la implementación de nuevas tecnologías, como vehículos autónomos y dispositivos inteligentes, que requieren capacidades superiores de IA. Esta convergencia de innovación tecnológica, inversión y leyes favorables coloca a América del Norte como un participante líder en el mercado mundial de chipsets de aprendizaje profundo.

Participantes clave

El estudio “Mercado de chipsets de aprendizaje profundo” El informe proporcionará información valiosa que enfatizará el mercado global. Los principales actores del mercado son NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc, Texas Instruments Incorporated, NXP Semiconductors NV, Infineon Technologies AG, Mythic Inc., Kalray, Canaan Creative, Cambricon Technologies Corporation y Synopsys Inc.

Nuestro análisis de mercado También implica una sección dedicada exclusivamente a los principales actores en la que nuestros analistas brindan información sobre los estados financieros de todos los principales actores, junto con evaluaciones comparativas de productos y análisis FODA. La sección de panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente a nivel mundial.

Desarrollos recientes del mercado de Chipset de aprendizaje profundo

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• En noviembre de 2023, MediaTek anunció el chipset Dimensity 9300, una CPU móvil premium de alto rendimiento destinada a mejorar aplicaciones como juegos, captura de video y procesamiento de IA generativa. Este chip contiene una unidad de procesamiento de IA avanzada que mejora el rendimiento del dispositivo y la eficiencia energética, brindando una mejor experiencia de usuario en numerosas aplicaciones.
• En octubre de 2023, Comcast y Broadcom colaboraron para crear la primera red de acceso impulsada por IA del mundo. , que incorpora la tecnología DOCSIS 4.0 Full Duplex. Este esfuerzo tiene como objetivo integrar la IA y el aprendizaje automático en la infraestructura de la red, aumentando considerablemente la automatización operativa e impulsando las experiencias de los usuarios a través de servicios más inteligentes y confiables.
• En marzo de 2023, NVIDIA anunció una asociación con Microsoft para integrar su NVIDIA Omniverse Cloud, que busca ofrecer capacidades superiores de simulación y colaboración a una variedad de empresas. Esta colaboración enfatiza el importante papel que desempeñan los conjuntos de chips de aprendizaje profundo al permitir capacidades informáticas y de inteligencia artificial avanzadas en todos los sectores.

Alcance del informe

ATRIBUTOS DEL INFORME	DETALLES
Estudio Período	2021-2031
Año base	2024 < /td>
Período de previsión	2024-2031
Período histórico	2021-2023
Valor unitario	(miles de millones de dólares) < /td>
Empresas clave perfiladas	NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc
Segmentos cubiertos	Por tipo, por tecnología , por industria de usuario final y por geografía.
Alcance de la personalización	Personalización gratuita del informe (equivalente a hasta 4 días hábiles de analista) ) con la compra. Adición o modificación de datos nacionales, regionales y alcance del segmento

Metodología de investigación de investigación de mercado

Para saber más sobre la metodología de investigación y otros aspectos del estudio de investigación, póngase en contacto con nuestro .

Razones para comprar este informe

Análisis cualitativo y cuantitativo del mercado basado en la segmentación que involucra factores tanto económicos como no económicos Suministro de datos del valor de mercado (miles de millones de USD) para cada segmento y subsegmento Indica la región y el segmento que se espera que experimente el crecimiento más rápido así como dominar el mercado Análisis por geografía destacando el consumo del producto/servicio en la región e indicando los factores que están afectando el mercado dentro de cada región Paisaje competitivo que incorpora la clasificación del mercado de los principales actores, junto con nuevos lanzamientos de servicios/productos, asociaciones, expansiones comerciales y adquisiciones en los últimos cinco años de las empresas perfiladas Amplios perfiles de empresas que comprenden una descripción general de la empresa, conocimientos de la empresa, evaluación comparativa de productos y análisis FODA para los principales actores del mercado Las perspectivas de mercado actuales y futuras de la industria con respecto a los desarrollos recientes (que involucran oportunidades e impulsores de crecimiento, así como desafíos y restricciones tanto de las regiones emergentes como de las desarrolladas. Incluye un análisis en profundidad del mercado desde varias perspectivas a través del análisis de las cinco fuerzas de Porter Proporciona información sobre el mercado a través del escenario de dinámica del mercado de la cadena de valor, junto con las oportunidades de crecimiento del mercado en los próximos años. Soporte de analista postventa de 6 meses

Personalización del informe

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