Taille du marché des chipsets d’apprentissage profond par type (unités centrales de traitement (CPU), unités de traitement graphique (GPU), matrices de portes programmables sur site (FPGA), circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC)), par technologie (système sur puce (SOC) ), System-in-package (SIP), module multi-puces), par secteur d'utilisation final (santé, automobile, vente au dét

Taille et prévisions du marché des chipsets d'apprentissage profond

La taille du marché des chipsets d'apprentissage profond était évaluée à 8,23 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 25,05 milliards de dollars d'ici 2031, avec une croissance de TCAC de 14,93 % au cours de la période de prévision 2024-2031.

• Un chipset d'apprentissage profond est un composant matériel personnalisé destiné à accélérer l'exécution de tâches de calcul complexes dans les algorithmes d'apprentissage profond.
• Ces chipsets sont conçus pour les calculs mathématiques parallélisés requis pour la formation et le déploiement de réseaux neuronaux artificiels, ce qui permet une exécution beaucoup plus rapide que les processeurs ou GPU classiques.
• Leur architecture comprend des cœurs dédiés et des structures de mémoire conçues spécifiquement pour les tâches d'apprentissage profond. , tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).
• En outre, les chipsets d'apprentissage profond ont des applications dans divers domaines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et les voitures autonomes. , et diagnostics médicaux.

Dynamique du marché mondial des chipsets d'apprentissage profond

Les principales dynamiques de marché qui façonnent le marché des chipsets d'apprentissage profond comprennent 

Principaux moteurs du marché

• Demande croissante d'applications d'IA l'expansion croissante des applications d'intelligence artificielle dans divers secteurs, notamment l'automobile, la santé et la finance, augmente la demande de chipsets d'apprentissage profond capables d'exécuter efficacement des algorithmes complexes.
• Progrès technologiques  Les développements continus de la technologie des chipsets, tels que des taux de traitement plus rapides et une consommation d'énergie réduite, permettent un déploiement plus efficace et plus large de solutions approfondies. technologies d'apprentissage dans l'électronique grand public et les applications industrielles.
• Ascension de l'Edge Computing La demande croissante d'informatique en temps réel dans les appareils de périphérie des réseaux stimule le développement de chipsets d'apprentissage profond qui peuvent traiter les données localement, réduisant ainsi la latence et l'utilisation de la bande passante.
• Soutien du gouvernement et de l'industrie Un soutien fort des gouvernements du monde entier à travers des financements, des initiatives et des règles favorables, combiné à des investissements considérables de grandes entreprises technologiques, stimule la croissance et l'innovation sur le marché des chipsets d'apprentissage profond.

Principaux défis 

• Coûts de développement élevés  La conception et la fabrication de chipsets d'apprentissage profond avancés nécessitent d'importantes dépenses de R&D, ce qui rend la technologie coûteuse et limite potentiellement son adoption aux entreprises bien financées.
• Complexité technologique  les algorithmes d'apprentissage profond nécessitent chipsets hautement spécialisés, difficiles à créer et à optimiser pour une variété d'applications, ce qui limite les taux d'innovation et d'adoption.
• Concurrence des technologies établies  les chipsets d'apprentissage profond sont confrontés à une forte concurrence de la part des technologies existantes. des technologies de transformation déjà bien intégrées dans l'infrastructure technique, ce qui rend difficile l'entrée sur le marché et l'expansion des nouveaux concurrents.

Tendances clés 

• Miniaturisation et efficacité  les chipsets de Deep Learning sont de plus en plus petits, plus économes en énergie et capables de fournir des performances plus élevées, ce qui est essentiel pour les appareils mobiles et de périphérie.
• Architectures hybrides  Les fabricants conçoivent de plus en plus d'architectures de puces hybrides associant processeurs, GPU et accélérateurs spécialisés pour améliorer la vitesse et l'efficacité énergétique des tâches d'apprentissage automatique.
• Personnalisation pour des applications spécifiques  Les entreprises développent des chipsets spécialisés pour des applications spécifiques, telles que la conduite autonome et la reconnaissance vocale, afin d'améliorer les performances et l'efficacité dans ces domaines.
• IA sur puce (AIoC) L'intégration de Les capacités d'IA directement intégrées aux chipsets (AI on Chip) sont de plus en plus répandues, permettant à des appareils plus intelligents et autonomes d'exécuter des activités d'IA sans avoir besoin d'une connectivité cloud.

Analyse régionale du marché mondial des chipsets d'apprentissage profond

Voici une analyse régionale plus détaillée du marché des chipsets d'apprentissage profond 

Amérique du Nord 

Asie-Pacifique 

• On estime que la région Asie-Pacifique affichera la plus forte croissance du marché au cours de la période de prévision. L'Asie-Pacifique apparaît rapidement comme un noyau principal pour les entreprises technologiques, en particulier en Chine et en Inde, ce qui stimule la demande de chipsets d'apprentissage profond de qualité supérieure.
• Les gouvernements de la région dépensent massivement dans l'IA et les infrastructures technologiques, en promulguant des lois qui encourager le développement local et l'utilisation de technologies de pointe telles que les chipsets d'apprentissage profond.
• L'énorme secteur de l'électronique grand public de la région, en particulier en Corée du Sud et au Japon, crée une forte demande de chipsets d'apprentissage profond pour les smartphones et autres appareils intelligents.
• En outre, à mesure que les services cloud et les centres de données de la région Asie-Pacifique augmentent, la demande de chipsets d'apprentissage en profondeur efficaces et hautes performances pour gérer et analyser d'énormes quantités de données augmente.

Europe 

• La région Europe devrait afficher une croissance substantielle au cours de la période de prévision. Les solides institutions universitaires et de recherche européennes encouragent l'innovation dans les technologies d'IA et d'apprentissage profond, augmentant ainsi la demande de chipsets avancés.
• Les gouvernements européens mettent en place une série d'initiatives et de programmes de financement pour promouvoir le développement de l'IA, poussant les entreprises locales à adopter technologies d'apprentissage profond.
• La principale industrie automobile européenne intègre progressivement l'IA pour la conduite autonome et les systèmes de véhicules améliorés, augmentant ainsi la demande de chipsets spécialisés pour l'apprentissage profond.
• En outre, des exigences strictes en matière de protection des données, tels que le RGPD, poussent les organisations à traiter les données localement, augmentant ainsi la demande de chipsets d'apprentissage profond rapides capables de gérer des calculs complexes sur site.

Analyse mondiale de la segmentation du marché des chipsets d'apprentissage profond

Le marché des chipsets d'apprentissage profond est segmenté en fonction du type, de la technologie, du secteur d'activité de l'utilisateur final et de la géographie.

Marché des chipsets d'apprentissage profond, Par type

En fonction du type, le marché est segmenté en CPU, GPU, FPGA, ASIC et autres. On estime que le segment des unités de traitement graphique (GPU) connaîtra une croissance au TCAC le plus élevé du marché des chipsets d'apprentissage profond en raison de la capacité de traitement supérieure du GPU et de son efficacité dans la gestion des calculs mathématiques complexes et des opérations parallèles, nécessaires à la formation et à l'exécution de modèles d'apprentissage profond. . Les GPU accélèrent le traitement d’énormes ensembles de données et de réseaux neuronaux, ce qui les rend parfaits pour les applications d’IA qui nécessitent un traitement de données en temps réel et une grande puissance de calcul. De plus, la flexibilité des GPU pour un large éventail d'applications d'IA, des jeux à l'automobile en passant par la santé et la finance, a consolidé leur position en tant que technologie clé dans l'environnement d'apprentissage profond.

Marché des chipsets d'apprentissage profond, par technologie

• Système sur puce (SOC)
• Système dans un package (SIP)
• Module multi-puces

Basé sur la technologie, le marché est segmenté en système sur puce, système dans un package et module multi-puce. On estime que le segment des systèmes sur puce (SOC) domine le marché des chipsets d’apprentissage profond en raison des capacités d’intégration et de l’efficacité des systèmes SoC, qui fusionnent plusieurs composants informatiques sur une seule puce. Cette intégration permet non seulement d'économiser de l'argent et de la complexité, mais améliore également les performances en réduisant le délai souvent associé à la communication des composants sur des puces distinctes. Ces propriétés rendent les SoC particulièrement adaptés à un large éventail d'applications, notamment les appareils mobiles et les systèmes informatiques hautes performances dans les activités d'intelligence artificielle.

Marché des chipsets d'apprentissage profond, par secteur d'utilisateur final

• Santé
• Automobile
• Commerce de détail
• Banque, services financiers et assurance (BFSI)
• Industrie manufacturière
• Télécommunications
• Énergie
• Autres

Basé sur le secteur des utilisateurs finaux, le marché est divisé en secteurs de la santé, de l'automobile, de la vente au détail, BFSI, fabrication, télécommunications, énergie et autres. On estime que le segment automobile dominera le marché au cours de la période de prévision en raison de l’intégration accrue de la technologie de l’IA dans les automobiles, comme le développement des systèmes de conduite autonome et l’application généralisée de mesures de sécurité. À mesure que les automobiles deviennent de plus en plus connectées et autonomes, la demande de chipsets sophistiqués d'apprentissage en profondeur capables d'analyser d'énormes volumes de données en temps réel a augmenté, faisant du secteur automobile un acteur de premier plan sur ce marché.

Apprentissage profond Marché des chipsets, par géographie

• Amérique du Nord
• Europe
• Asie-Pacifique
• Reste du monde
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Basé sur la géographie, le marché des chipsets d’apprentissage profond est classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique et dans le reste du monde. On estime que la région Amérique du Nord dominera le marché au cours de la période de prévision en raison de sa base technologique solide et de l’existence de grandes entreprises technologiques leaders dans le développement de l’IA, telles que Google, NVIDIA et Intel. La région bénéficie d’importants investissements gouvernementaux et privés dans l’IA et l’apprentissage automatique, qui favorisent l’innovation et l’adoption dans un large éventail d’entreprises. De plus, le climat juridique de l'Amérique du Nord favorise le développement et la mise en œuvre de nouvelles technologies, comme les voitures autonomes et les appareils intelligents, qui nécessitent des capacités d'IA supérieures. Cette convergence de l'innovation technologique, des investissements et des lois favorables place l'Amérique du Nord comme un acteur majeur sur le marché mondial des chipsets d'apprentissage profond.

Acteurs clés

L'étude sur le « marché des chipsets d'apprentissage profond » Le rapport fournira des informations précieuses mettant l’accent sur le marché mondial.


Les principaux acteurs

du marché sont 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 et Synopsys Inc.

Notre analyse de marché comprend également une section uniquement dédiée à ces acteurs majeurs dans laquelle nos analystes fournissent un aperçu des états financiers de tous les principaux acteurs, ainsi qu'une analyse comparative des produits et une analyse SWOT. La section sur le paysage concurrentiel comprend également des stratégies de développement clés, des parts de marché et une analyse du classement du marché des acteurs mentionnés ci-dessus à l'échelle mondiale.

Développements récents du marché des chipsets d'apprentissage profond

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• En novembre 2023, MediaTek a annoncé le chipset Dimensity 9300, un processeur mobile haut de gamme hautes performances destiné à améliorer des applications telles que les jeux, la capture vidéo et le traitement de l'IA générative. Cette puce contient une unité de traitement d'IA avancée qui améliore les performances et l'efficacité énergétique de l'appareil, offrant ainsi une meilleure expérience utilisateur sur de nombreuses applications.
• En octobre 2023, Comcast et Broadcom ont collaboré pour créer le premier réseau d'accès au monde alimenté par l'IA. , qui intègre la technologie DOCSIS 4.0 Full Duplex. Cet effort vise à intégrer l'IA et l'apprentissage automatique dans l'infrastructure réseau, augmentant considérablement l'automatisation opérationnelle et améliorant l'expérience utilisateur grâce à des services plus intelligents et plus fiables.​
• En mars 2023, NVIDIA a annoncé un partenariat avec Microsoft pour intégrer son NVIDIA Omniverse Cloud, qui vise à offrir des capacités de simulation et de collaboration supérieures à une variété d'entreprises. Cette collaboration met l'accent sur le rôle important que jouent les chipsets d'apprentissage profond dans l'activation de capacités avancées d'IA et de calcul dans tous les secteurs.

Portée du rapport

ATTRIBUTS DU RAPPORT	DÉTAILS
Étude Période	2021-2031
Année de base	2024 < /td>
Période de prévision	2024-2031
Période historique	2021-2023
Unité	Valeur (milliards USD) < /td>
Entreprises clés profilées	NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc
Segments couverts	Par type, par technologie , par secteur d'activité de l'utilisateur final et par géographie.
Portée de la personnalisation	Personnalisation gratuite du rapport (équivalent à jusqu'à 4 jours ouvrables d'analyste ) avec achat. Ajout ou modification aux informations nationales, régionales et régionales. Portée du segment

Méthodologie de recherche d'étude de marché 

Pour en savoir plus sur la méthodologie de recherche et d'autres aspects de l'étude de recherche, veuillez contacter notre .

Raisons d'acheter ce rapport

Analyse qualitative et quantitative du marché basée sur une segmentation impliquant à la fois des facteurs économiques et non économiques. Fourniture de données sur la valeur marchande (en milliards USD) pour chaque segment et sous-segment. Indique la région et le segment qui devraient connaître la croissance la plus rapide. ainsi que dominer le marché. Analyse par géographie mettant en évidence la consommation du produit/service dans la région et indiquant les facteurs qui affectent le marché dans chaque région. Paysage concurrentiel qui intègre le classement du marché des principaux acteurs, ainsi que de nouveaux lancements de services/produits, partenariats, expansions commerciales et acquisitions d'entreprises profilées au cours des cinq dernières années Profils d'entreprise détaillés comprenant un aperçu de l'entreprise, des informations sur l'entreprise, une analyse comparative des produits et une analyse SWOT pour les principaux acteurs du marché Les perspectives actuelles et futures du marché de l'industrie en ce qui concerne les développements récents (qui impliquent des opportunités et des moteurs de croissance ainsi que des défis et des contraintes des régions émergentes et développées. Comprend une analyse approfondie du marché sous diverses perspectives grâce à l'analyse des cinq forces de Porter. Fournit un aperçu du marché. via un scénario de dynamique du marché de la chaîne de valeur, ainsi que les opportunités de croissance du marché dans les années à venir Support d'analyste après-vente de 6 mois

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