Künstliche Intelligenz Chip Market | Größe, Statistik, Aktie [2022-2030] (Aktualisierte Version verfügbar)

Schlüsselmarkt Überblick:

Künstliche Intelligenz Chip Market wird geschätzt, um über USD 289.59 Milliarden bis 2030 von einem Wert von USD 15.8 Milliarden in 2022 zu erreichen, wächst bei einem CAGR von 32.8% von 2022 bis 2030.

A.I ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind, menschliche Intelligenz oder menschliches Denken zu simulieren. Hardware-Komponente unterstützt die A.I-Technologie, um große Mengen von Rohdaten zu erwerben und zu verarbeiten, um menschliche wie Logik zu synthetisieren, ist als künstliche Intelligenz-Chipsatz bekannt. Die Chipsätze (AI) sind spezialisierte Computer-Hardware, die in erster Linie dazu bestimmt ist, die rechnerischen Anforderungen von Algorithmen und Anwendungen zu unterstützen und zu verbessern.

A. I-Chipsätze sind so konzipiert, dass sie hocheffizient sind und für spezifische KI-Aufgaben optimiert sind, wie Deep Learning, Computer Vision, Kontext â€\" bewusstes Computing und natürliche Sprachverarbeitung. Insbesondere Technologien wie parallele Verarbeitung und benutzerdefinierte Matrix-Matten-Anweisungen werden mit Hilfe von A.I-Chipsätzen angewendet.

Attribute anzeigen	Bericht Details
Studienzeit	2016-2030
Marktgröße in 2030 (USD Billion)	289.59 Billion
CAGR (2022-2030)	32,8 %
Basisjahr	2021
Mit Chipset-Typ	Grafische Verarbeitungseinheit (GPU), Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC), Feldprogrammierbare Gate Arrays (FPCA\\'S), Neural-Netzwerkverarbeitung (NNP) und andere.
Nach Eingabetyp	Cloud und Edge Computing.
Anwendung	Machine Learning, Computer Vision, Robotic Prozessautomatisierung, Kontext â€\" bewusstes Computing, Predictive Analysis und Natural Language Prozess
Nach Funktion	Schulung und Schnittstelle
Von Ende Anwender	Medien und Werbung, BFSI (Banking, Financial Services and Insurance), IT und Telecom, Retail, Healthcare, Automotive und Transport, Landwirtschaft und Verteidigung
Von der Geographie	Asien-Pazifik [China, Südostasien, Indien, Japan, Korea, Westasien] Europa [Deutschland, UK, Frankreich, Italien, Russland, Spanien, Niederlande, Türkei] Nordamerika [Vereinigte Staaten, Kanada, Mexiko] Naher Osten und Afrika [GCC, Nordafrika, Südafrika] Südamerika [Brasilien, Argentinien, Kolumbien, Chile, Peru]
Schlüsselspieler	NVidia, Microsemi Corporation, Mythic, Inc., Nec Corporation, Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.), Nvidia Corporation, Nxp Semiconductors N.V., Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co. Ltd., Shanghai Think-Force Electronic Technology Co. Ltd., Sk Hynix, Inc., Softbank Group Corp. (Arm Holdings Plc), Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited, Tens torrent Inc., Texas Instruments Incorporate.

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Marktdynamik:

Fahrer:

Massive Nachfrage in allen Branchen, um tiefe Lernalgorithmen zu betreiben:-

Zahlreiche Branchen auf der ganzen Welt einschließlich Automotive, Medien, Produktion und Verteidigung haben erhebliche Mengen investiert, um A.I Lösungen zu entwickeln. Zum Beispiel entwickelt Automaker TESLA selbstfahrende Autos auf Basis Deep Learning, Medienhäuser investieren in A.I trainiert durch Deep Learning für News Aggregation und Fraud News Detection. Darüber hinaus nutzt die Gesundheitsbranche A.I für die Erkennung von Entwicklungsverzögerungen bei Kindern. Vorgenannte A.I Modelle werden in der Regel mit Hilfe von Deep Learning Algorithmen trainiert. Darüber hinaus Relais Deep Learning Algorithmen auf künstlichen Intelligenz-Chips für ihre effiziente und schnelle Funktion. Beispielsweise investierte Microsoft 10 Milliarden USD in ein Startup namens open. ai zur Entwicklung eines textbasierten A.I-Modells, das in der Lage ist, große Unternehmensfunktionen zu bewältigen.

Crucial-Anwendungen in Natural Language Processing-Modellen:-

Aktuelle NLP-Modi setzen auf KI-Chipsätze für ihre Schulungs- und Datenverarbeitungs-Post-Training ausgiebig über. Google entwickelte eine der führenden Tech-Unternehmen einen A.I-Chip namens Tensor-Verarbeitungseinheit (TPU). Darüber hinaus ist TPU in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) weit verbreitet, TPU ist in der Lage, Aufgaben wie Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung und Textklassifikation zu erfüllen. TPUs unterstützen auch die Quantisierung, eine Technik, die die Genauigkeit der Daten in einem Modell reduziert, um Speicheranforderungen und Rechenzeit zu reduzieren, so dass sie ideal für großformatige NLP-Modelle.

Zurückhaltend:

Hoher Stromverbrauch ist eine der größten Einschränkungen, die das Wachstum des KI-Chipsatzmarktes behindern. KI-Chipsätze benötigen eine hohe Rechenleistung, um KI-Aufgaben durchzuführen, was zu einem hohen Stromverbrauch führt. Dies ist eine große Zurückhaltung, insbesondere bei Kantengeräten, bei denen der Stromverbrauch aufgrund des Bedarfs an batteriebetriebenem Betrieb begrenzt ist. Darüber hinaus fungiert die hohe CAPEX-Anforderung für die A.I-Chipherstellung auch als Einstiegssperre für neue Spieler. Die Herstellung von A.I-Chips ist ein komplexes Verfahren und erfordert modernste Fertigungsanlagen mit fortschrittlichen technischen Fähigkeiten. Der Mangel an Humanressourcen ist auch eine große Zurückhaltung, die das Wachstum dieser Industrien unterbricht. So emittieren KI-Modelle nach Untersuchungen der Universität von Massachusetts aufgrund massiver Stromaufnahme CO2-Äquivalente zu 5 Autos in ihrem Leben.

Möglichkeiten:

Anwendungen im Edge Computing ist eine der lukrativsten Möglichkeiten in den kommenden Jahren für künstliche Intelligenz-Chip-Markt. Die zunehmende Komplexität und die massiven Datenmengen haben die Nachfrage nach Edge Computing zur Verringerung der Latenz und des Stromverbrauchs gekostet. Derzeit verwenden mehrere Branchen wie Automotive Edge Computing in selbstfahrenden Fahrzeugen, da selbstfahrende Algorithmen die Echtzeitdatenverarbeitung für die sofortige Entscheidungsfindung voraussetzt. Darüber hinaus sind A.I-Chipsätze für Edge-Computing-Geräte sehr wichtig, insbesondere auf A.I-Algorithmen für Echtzeit-Datenanalyse und Remote-Computer-Learning-Funktionen. Die Nachfrage nach KI-Chipsatz steigt mit steigender Nachfrage nach Edge-Computing-Geräten.

Künstliche Intelligenz Chip Market Segmentation:



Von Chipset-Typen

Auf Basis des Chipsatztyps werden die A.I-Prozessoren in die grafische Verarbeitungseinheit (GPU), Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC), Feldprogrammierbare Gate Arrays (FPCA\\'S), Neurale Netzwerkverarbeitung (NNP) und andere unterteilt. Das GPU-Segment hielt im Vorjahr 2021 den größten Markt im GPU-Segment, was 43 % des Gesamtumsatzes in Bezug auf den Umsatz ausmachte. GPU\\'s sind am meisten bevorzugte Chipsatztypen, da GPU\\'s mehrere Kerne haben, so dass sie mehrere komplexe Rechenaufgaben gleichzeitig ausführen können, sind auch GPU\\'s hervorragend in der Berechnung von mehreren parallelen Prozessen.

Darüber hinaus werden die Field programmierbaren Gate Arrays (FPCA\\'S) geschätzt, um ein beträchtliches Marktwachstum über den prognostizierten Zeitraum zu zeigen. Laut Schätzungen werden die Verteidigungs- und Luft- und Raumfahrtsektoren die dominierendsten Verbraucher für FPCA in den kommenden Jahren sein.

Nach der Berechnungsart:-

Der KI-Chip-Markt wird durch die Berechnungsart in Cloud und Edge Computing bifurciert. Edge-Computing-Typ dominiert derzeit den Markt aufgrund seiner Remote-Funktion und niedrigen Latenzaspekte.

Andererseits hält Cloud Computing auch großen Marktanteil. Cloud Computing ist äußerst effizient, wenn es um massive und komplexe Daten geht. Im Allgemeinen nutzen große Unternehmen Cloud Computing für ihre KI-Algorithmen als Schnittstelle.

Anwendung

Das Anwendungssegment ist in Machine Learning, Computer Vision, Robotic Process Automation, Context â€\"-Computing, Predictive Analysis, Natural language process unterteilt. Machine Learning Anwendungen hat den dominanten Marktanteil. Derzeit nutzen die meisten der wichtigsten Zahler in verschiedenen Branchen maschinelles Lernen, um ihre Algorithmen zu trainieren, die in der Lage sind, mehrere Geschäftsfunktionen wie Auto-Preis, Produkt-Markierung Optimierung, Vorhersage Inventar ist unter anderem.

Die Anwendung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wird auch in naher Zukunft erhebliches Wachstum CAGR zeigen. Der Hauptgrund für das exponentielle Wachstum ist die Funktion von NPL, einschließlich Unterstützung in Funktionen wie Sentiment Analysis, Textklassifizierung, Chabot\'s & Virtual Assistants, Textextraktion, maschinelle Übersetzung, Text-Summarisierung und Market Intelligence. So wird laut Statista der NLP-Markt im Jahr 2025 auf 45 Milliarden USD geschätzt.

Nach Funktion:-

Das Funktionssegment ist in Training und Schnittstelle bifurciert. Das Ausbildungssegment hat den größten Marktanteil unter den beiden. Der Hauptgrund für die Dominanz des Trainingssegments in der A.I-Funktionalität ist die Forderung nach hoher Rechenleistung während der Modellausbildungsphase. Da A.I-Chips speziell entwickelt sind, um einen hohen Rechenprozess für A.I-Trainingsmodelle zu bewältigen, da sie im Vergleich zu anderen Optionen sehr bevorzugt sind.
Das Segment Interface wird geschätzt, um moderates Wachstum mit der Annahme von AI\'s in großen Unternehmen zu zeigen, wird als sein Hauptantriebsfaktor betrachtet.

Durch Endverbraucherindustrie:-

Durch die Endverbraucherindustrie ist dieses Segment in Medien und Werbung, BFSI (Banking, Finanzdienstleistungen und Versicherung), IT und Telekommunikation, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Automotive und Transport, Landwirtschaft, Verteidigung. Das Einzelhandelssegment hat im Jahr 2021 den Marktanteil dominiert. Die meisten der produzierten A.I-Chips werden für Edge Computing-Anwendungen in elektronischen Einzelgeräten verwendet.

Auf der anderen Seite wird das Healthcare-Segment geschätzt, um am schnellsten CAGR in diesem Markt zu präsentieren. Die meisten der führenden medizinischen und Gesundheitseinrichtungen integrieren A.I mit medizinischen Geräten \\'s für Funktionen wie Prädiktion und Identifizierung von Krankheiten, Datenklassifikation und Analyse für Krankheitsausbruch, Optimierung der medizinischen Therapie und diagnostische Unterstützung. Zum Beispiel, laut der US Food and Drug Administration (FDA) ab Januar 2023. United State haben 520 Marker-cleared künstliche Intelligenz (KI) medizinische Algorithmen zur Verfügung.

Nach Region

Das regionale Segment umfasst Europa, Asien-Pazifik, Nordamerika, Mittlerer Osten und Afrika und Lateinamerika. Nordamerika wird im Jahr 2021 als die dominantste Region für den A.I-Chipsatzmarkt geschätzt. Hauptgrund, diese Dominanz zu unterstützen, ist die Präsenz vieler Marktführer in den USA. Die meisten Entwickler und Endbenutzer von A.I-Chipsätzen sind in den USA vorhanden, um letztlich die Nachfrage nach AI-Chips in dieser Region zu belasten.



In den kommenden Jahren wird die Region Asien-Pazifik auf ein exponentielles Marktwachstum geschätzt. Kontinuierliche technologische Fortschritte in Ländern wie
Südkorea und Japan werden auf die Nachfrage nach A.I-Chipsätzen in dieser Region geschätzt.

Künstliche Intelligenz Chip Market Wettbewerbslandschaft:

Der Bericht über den künstlichen Intelligenz-Chip-Markt präsentiert eine umfassende Analyse makroökonomischer Faktoren wie Marktdynamik, SWOT-Analyse, Segmentanalyse und andere. Darüber hinaus sind die Daten im Hinblick auf Marktteilnehmer mit Geschäftskooperationen, Fusionen und Übernahmen, Produktinnovationen und Strategien von Wettbewerbern verbunden. Diese Faktoren werden untersucht, um ein aufschlussreiches Verständnis aktueller Marktsituationen zu bieten. Im Folgenden sind die wichtigsten Marktteilnehmer, die die neueste Marktkonzentration enthalten"

NVIDIA
Microsemi Corporation
Mythic, Inc.
Nec Corporation
• Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.)
Nvidia Corporation
Nxp Halbleiter N.V.
• Qualcomm Incorporated
Samsung Electronics Co. Ltd.
¢ Shanghai Think-Force Electronic Technology Co. Ltd.
Sk Hynix, Inc.
• Softbank Group Corp. (Arm Holdings Plc)
Taiwan Semiconductor Produktionsfirma Limited
Tenstorrent Inc.
• Texas Instruments Incorporate

Aktuelle Entwicklungen:

• Intel erwarb A.I-Chip-Hersteller namens Habana-Technologien der Deal wurde mit 2 Billion USD bewertet.