Marktbericht für Chips für künstliche Intelligenz 2027 nach Segmenten, Geografie, Dynamik, jüngsten Entwicklungen und strategischen Erkenntnissen

Historische Daten : 2016-2017    |    Basisjahr : 2018    |    Prognosezeitraum : 2019-2027

Markt für Chips für künstliche Intelligenz bis 2027 – Globale Analyse und Prognosen nach Segment (Rechenzentrum, Edge); Typ (CPU, GPU, ASIC, FPGA und andere); und Branchenvertikale (BFSI, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Automobil und Transport, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung und andere)

  • Berichtsdatum : Apr 2019
  • Berichtscode : TIPEL00002486
  • Kategorie : Elektronik und Halbleiter
  • Status : Veröffentlicht
  • Verfügbare Berichtsformate : pdf-format excel-format
  • Anzahl der Seiten : 150
Seite aktualisiert : Jun 2024

Der Markt für Chips für künstliche Intelligenz wurde 2018 auf 5.658,1 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2027 83.252,7 Millionen US-Dollar erreichen; für den Zeitraum 2019–2027 wird ein CAGR-Wachstum von 35,0 % erwartet.

Dank der Verfügbarkeit enormer Datenmengen und der enormen Skalierbarkeit cloudbasierter Rechenleistung hat sich künstliche Intelligenz in den letzten Jahren branchenübergreifend zu einem massiven Trend entwickelt. In der heutigen digitalen Welt sind Informationen der Schlüssel zum Erfolg und nachhaltigen Wachstum von Unternehmen. Die meisten Branchen, insbesondere der Dienstleistungssektor, sind stark auf Analysen angewiesen, um nützliche Geschäftseinblicke zu gewinnen und auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen automatisieren kontinuierlich ihre Geschäftsprozesse, die früher entweder programmgesteuert oder manuell durchgeführt wurden. Mit der Weiterentwicklung von KI-Chips und der Einführung anwendungsspezifischer, kundenspezifischer Chips sind Unternehmen nun in der Lage, Echtzeitanalysen zu sammeln und Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Auf dem Markt für Chips für künstliche Intelligenz gibt es zahlreiche Anwendungsfälle für KI, die in verschiedenen Branchen erfolgreich implementiert werden.

Zu den wichtigsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz, für die KI-Chips verwendet werden, gehören Maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Expertensysteme, Automatische Spracherkennung, KI-Planung und Computer Vision.

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Markt für Chips zur künstlichen Intelligenz: Strategische Einblicke

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Markteinblicke – Markt für Chips für künstliche Intelligenz: Steigende Investitionen in KI-Chip-Start-ups werden den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln.

Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen wie maschinelles Lernen und Deep Learning haben in den letzten Jahren enorm zugenommen. KI wird in zahlreichen Bereichen umfassend eingesetzt, von Cloud-Computing-Anwendungen bis hin zu digitalen Assistenten und selbstfahrenden/autonomen Fahrzeugen. Angesichts der ständig zunehmenden Anwendungsfälle von KI und der sich entwickelnden Marktlandschaft sind Fortschritte bei den aktuellen Chips unverzichtbar geworden. KI wird hauptsächlich im Schulungsmarkt für Rechenzentren eingesetzt, wo NVIDIA Marktführer ist. Die Nachfrage nach anwendungsspezifischen, kundenspezifischen KI-Chips und Inferenz an Edge und in Rechenzentren sind jedoch die am schnellsten wachsenden Segmente im Markt für KI-Chips, und viele neue Startups gründen, um diesen Markt zu erschließen.

Segmenteinblicke

Basierend auf den Segmenten ist der Markt für Chips für künstliche Intelligenz in Rechenzentren/Cloud- und Edge-Anwendungen unterteilt. Rechenzentren hatten 2018 den größten Anteil am globalen Marktanteil. Künstliche Intelligenz-Chips werden derzeit vor allem in Rechenzentren und Cloud-Anwendungen eingesetzt. KI-Chips in Rechenzentren werden sowohl für Trainingszwecke als auch für Inferenzzwecke verwendet. Training ist ein Prozess, bei dem KI-Algorithmen Daten analysieren, lernen und diese Informationen dann nutzen, um auf reale Probleme zu reagieren. Während des Trainingsprozesses analysieren KI-Algorithmen riesige Datenmengen. Um Entwicklern dabei zu helfen, ihre KI-Technologie-Entwicklungsprozesse zu verkürzen, sollten Chiphersteller sich nicht nur auf die Verbesserung der Prozessorleistung konzentrieren, sondern ein komplettes Ökosystem bereitstellen, das Hardware, Frameworks und andere unterstützende Tools umfasst.

Einblicke in Typen

Basierend auf dem Typ ist der Markt für Chips für künstliche Intelligenz in CPU, ASIC, GPU, FPGA und andere unterteilt. Das GPU-Typsegment hatte 2018 den größten Anteil am globalen Marktanteil. Derzeit sind Grafikprozessoren (GPUs) in Anwendungen für künstliche Intelligenz die am häufigsten verwendete Hardware. Die hohe Parallelität und Speicherbandbreite von GPUs machen sie zur besten Option für Machine- und Deep-Learning-Anwendungen, insbesondere im Training. GPUs wurden ursprünglich verwendet, um eine große Anzahl von Multiplikations- und Additionsberechnungen beim Grafik-Rendering zu beschleunigen. Mit der steigenden Nachfrage nach Hochleistungsgrafiken stieg auch die Nachfrage nach leistungsstarken GPUs.

Die Marktteilnehmer konzentrieren sich auf Produktinnovationen und -entwicklungen, indem sie fortschrittliche Technologien und Funktionen in ihre Produkte integrieren, um mit der Konkurrenz mithalten zu können.

  1. Im März 2019 ging AMD eine Partnerschaft mit ScaleMP ein, die es AMD-Server-OEMs ermöglicht, Systeme mit 4, 8 und bis zu 128 Prozessorsockeln, bis zu 8.192 CPUs und 256 Terabyte gemeinsam genutztem Speicher zu erstellen.
  2. Im Juli 2018 stellte Google winzige neue KI-Chips, Edge TPU, für maschinelles Lernen auf dem Gerät vor. Edge TPU ist ein von Google speziell entwickelter anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), der für die Ausführung von KI am Edge konzipiert ist. Es bietet hohe Leistung bei geringem Platzbedarf und geringem Stromverbrauch und ermöglicht den Einsatz hochpräziser KI am Rand.

Chip für künstliche Intelligenz

Regionale Einblicke in den Markt für Chips für künstliche Intelligenz

Die Analysten von The Insight Partners haben die regionalen Trends und Faktoren, die den Markt für KI-Chips im Prognosezeitraum beeinflussen, ausführlich erläutert. In diesem Abschnitt werden auch die Marktsegmente und die geografische Verteilung von KI-Chips in Nordamerika, Europa, dem asiatisch-pazifischen Raum, dem Nahen Osten und Afrika sowie Süd- und Mittelamerika erörtert.

Umfang des Marktberichts zu Chips für künstliche Intelligenz

Berichtsattribut Einzelheiten
Marktgröße in 2018 US$ 5.66 Billion
Marktgröße nach 2019-2027 2019-2027
Globale CAGR (2018 - 2027) 35.0%
Historische Daten 2016-2017
Prognosezeitraum 2019-2027
Abgedeckte Segmente By Segment
  • Rechenzentrum
  • Edge
By Typ
  • CPU
  • GPU
  • ASIC
  • FPGA
By Branchenvertikale
  • BFSI
  • Einzelhandel
  • IT und Telekommunikation
  • Automobil und Transport
  • Gesundheitswesen
  • Medien und Unterhaltung
Abgedeckte Regionen und Länder Nordamerika
  • USA
  • Kanada
  • Mexiko
Europa
  • Großbritannien
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Russland
  • Italien
  • Restliches Europa
Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Restlicher Asien-Pazifik
Süd- und Mittelamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Restliches Süd- und Mittelamerika
Naher Osten und Afrika
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • Vereinigte Arabische Emirate
  • Restlicher Naher Osten und Afrika
Marktführer und wichtige Unternehmensprofile
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Alphabet Inc. (Google)
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Micron technology, Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Incorporated
  • Samsung electronics Co., Ltd.

Dichte der Marktteilnehmer für Chips für künstliche Intelligenz: Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Geschäftsdynamik

Der Markt für Chips für künstliche Intelligenz wächst rasant. Die steigende Nachfrage der Endnutzer ist auf Faktoren wie veränderte Verbraucherpräferenzen, technologische Fortschritte und ein stärkeres Bewusstsein für die Produktvorteile zurückzuführen. Mit der steigenden Nachfrage erweitern Unternehmen ihr Angebot, entwickeln Innovationen, um den Bedürfnissen der Verbraucher gerecht zu werden, und nutzen neue Trends, was das Marktwachstum weiter ankurbelt.


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  • Holen Sie sich die Markt für Chips zur künstlichen Intelligenz Übersicht der wichtigsten Akteure
' Der globale Markt für Chips für künstliche Intelligenz wurde wie folgt segmentiert: Markt für Chips für künstliche Intelligenz – nach Segment
  1. Rechenzentrum
  2. Edge

Markt für Chips für künstliche Intelligenz – nach Typ

  1. CPU
  2. GPU
  3. ASIC
  4. FPGA
  5. Sonstige

Markt für Chips für künstliche Intelligenz – nach Branchen

  1. BFSI
  2. Einzelhandel
  3. IT & Telekommunikation
  4. Automobil & Transport
  5. Gesundheitswesen
  6. Medien & Unterhaltung
  7. Sonstige

Markt für künstliche Intelligenz – nach Geografie

  1. Nordamerika

    1. USA
    2. Kanada
    3. Mexiko
  2. Europa

    1. Frankreich
    2. Deutschland
    3. Italien
    4. Russland
    5. Großbritannien
    6. Restliches Europa
  3. Asien-Pazifik (APAC)

    1. Südkorea
    2. China
    3. Indien
    4. Australien
    5. Japan
    6. Restlicher Asien-Pazifik-Raum
  4. Naher Osten & Afrika (MEA)

    1. Saudi-Arabien
    2. VAE
    3. Südafrika
    4. Rest von MEA
  5. Südamerika (SAM)

    1. Brasilien
    2. Argentinien
    3. Rest von Südamerika (SAM)

Markt für Chips für künstliche Intelligenz – Firmenprofile

  1. Advanced Micro Devices, Inc.
  2. Google, Inc.
  3. Huawei Technologies Co., Ltd
  4. IBM
  5. Intel Corporation
  6. Micron Technology, Inc.
  7. NVIDIA Corporation
  8. QUALCOMM Incorporated
  9. Samsung Electronics Co., Ltd.
  10. Xilinx, Inc.
Naveen Chittaragi
Vizepräsident,
Marktforschung und Beratung

Naveen ist ein erfahrener Marktforschungs- und Beratungsexperte mit über 9 Jahren Erfahrung in kundenspezifischen, syndizierten und Beratungsprojekten. In seiner aktuellen Funktion als Associate Vice President hat er erfolgreich Stakeholder entlang der gesamten Projektwertschöpfungskette gemanagt und ist Autor von über 100 Forschungsberichten und über 30 Beratungsaufträgen. Seine Arbeit erstreckt sich auf Industrie- und Regierungsprojekte und trägt maßgeblich zum Kundenerfolg und zur datengesteuerten Entscheidungsfindung bei.

Naveen hat einen Ingenieursabschluss in Elektronik und Kommunikation von der VTU, Karnataka, und einen MBA in Marketing und Operations von der Manipal University. Er ist seit 9 Jahren aktives IEEE-Mitglied und nimmt an Konferenzen und technischen Symposien teil und engagiert sich ehrenamtlich auf Sektions- und regionaler Ebene. Vor seiner aktuellen Position arbeitete er als Associate Strategic Consultant bei IndustryARC und als Industrial Server Consultant bei Hewlett Packard (HP Global).

  • Historische Analyse (2 Jahre), Basisjahr, Prognose (7 Jahre) mit CAGR
  • PEST- und SWOT-Analyse
  • Marktgröße Wert/Volumen – Global, Regional, Land
  • Branchen- und Wettbewerbslandschaft
  • Excel-Datensatz

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  • Wettbewerbsanalyse
  • Kundeneinblicke
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  • Investitionsbegründung
  • Identifizierung neuer Märkte
  • Verbesserung von Marketingstrategien
  • Steigerung der Betriebseffizienz
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