Global Machine Learning Chip Market
حجم السوق بالمليار دولار أمريكي
CAGR :
% 
 فترة التنبؤ |
2022 –2029 |
 حجم السوق (السنة الأساسية) |
USD 1.78 Million |
 حجم السوق (سنة التنبؤ) |
USD 2.45 Million |
 CAGR |
% |
| اللاعبين الرئيسيين في الأسواق |
|
>السوق العالمية لشرائح التعلم الآلي، حسب نوع الشريحة (GPU، ASIC، FPGA، CPU، أخرى)، التكنولوجيا (نظام على شريحة، نظام في حزمة، وحدة متعددة الشرائح، أخرى)، القطاع الرأسي للصناعة (وسائل الإعلام والإعلان، BFSI، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، التجزئة، الرعاية الصحية، السيارات والنقل، أخرى) - اتجاهات الصناعة والتوقعات حتى عام 2029.
تحليل السوق والحجم
تُستخدم شرائح التعلم الآلي على نطاق واسع لأغراض منع الأخطاء وتوفير التكاليف في مختلف الصناعات بما في ذلك صناعة السيارات والنقل والتصنيع والإعلام والإعلان والتمويل. وتشمل البنية الأساسية للأجهزة التخزين والحوسبة والمكونات والشبكات.
بلغت قيمة سوق شرائح التعلم الآلي العالمية 1.78 مليار دولار أمريكي في عام 2021 ومن المتوقع أن تصل إلى 144.24 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2029، مسجلة معدل نمو سنوي مركب بنسبة 41.10٪ خلال الفترة المتوقعة 2022-2029. تمثل أنظمة الرقائق أكبر شريحة تقنية في السوق المعنية نظرًا للاستخدام العالي لهذه التكنولوجيا من قبل المزودين لتقليل التكاليف. يتضمن تقرير السوق الذي أعده فريق أبحاث سوق Data Bridge تحليلًا متعمقًا من الخبراء وتحليل الاستيراد / التصدير وتحليل التسعير وتحليل استهلاك الإنتاج وتحليل الهاون.
تعريف السوق
يُعرَّف التعلم الآلي (ML) بأنه جزء من الذكاء الاصطناعي (AI) ، والذي يعمل عمومًا على التعلم التجريبي بدلاً من البرمجة لمهمة اتخاذ القرار. يتم تثبيت هذه الرقائق لتعزيز نوى الملكية الفكرية. تساعد هذه الرقائق في تحسين الأداء ونتائج المنطقة (PPA) من خلال التعلم الآلي والطاقة والتحسين والتحليلات.
نطاق التقرير وتقسيم السوق
|
تقرير القياس |
تفاصيل |
|
فترة التنبؤ |
2022 إلى 2029 |
|
سنة الأساس |
2021 |
|
سنوات تاريخية |
2020 (قابلة للتخصيص حتى 2019 - 2014) |
|
وحدات كمية |
الإيرادات بالمليارات من الدولارات الأمريكية، الأحجام بالوحدات، التسعير بالدولار الأمريكي |
|
القطاعات المغطاة |
نوع الشريحة (GPU، ASIC، FPGA، CPU، أخرى)، التكنولوجيا ( نظام على شريحة ، نظام في حزمة، وحدة متعددة الشرائح، أخرى)، القطاع الرأسي للصناعة (وسائل الإعلام والإعلان، BFSI، تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، التجزئة، الرعاية الصحية، السيارات والنقل، أخرى) |
|
الدول المغطاة |
الولايات المتحدة وكندا والمكسيك في أمريكا الشمالية وألمانيا وفرنسا والمملكة المتحدة وهولندا وسويسرا وبلجيكا وروسيا وإيطاليا وإسبانيا وتركيا وبقية دول أوروبا في أوروبا والصين واليابان والهند وكوريا الجنوبية وسنغافورة وماليزيا وأستراليا وتايلاند وإندونيسيا والفلبين وبقية دول آسيا والمحيط الهادئ (APAC) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ (APAC) والمملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة وإسرائيل ومصر وجنوب أفريقيا وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا (MEA) كجزء من الشرق الأوسط وأفريقيا (MEA) والبرازيل والأرجنتين وبقية دول أمريكا الجنوبية كجزء من أمريكا الجنوبية. |
|
الجهات الفاعلة في السوق المشمولة |
Google Inc (الولايات المتحدة)، Amazon Web Services, Inc. (الولايات المتحدة)، Advanced Micro Devices, Inc (الولايات المتحدة)، BitMain Technologies Holding Company (الصين)، Intel Corporation (الولايات المتحدة)، Xilinx (الولايات المتحدة)، SAMSUNG (كوريا الجنوبية)، Qualcomm Technologies, Inc. (الولايات المتحدة)، NVIDIA Corporation (الولايات المتحدة)، Wave Computing, Inc. (الولايات المتحدة)، Graphcore (المملكة المتحدة)، IBM Corporation (الولايات المتحدة)، Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (تايوان)، وMicron Technology, Inc. (الولايات المتحدة)، من بين شركات أخرى |
|
فرص السوق |
|
ديناميكيات سوق شرائح التعلم الآلي
يتناول هذا القسم فهم محركات السوق والمزايا والفرص والقيود والتحديات. ويتم مناقشة كل هذا بالتفصيل على النحو التالي:
السائقين
- ارتفاع في اتجاه التحول الرقمي
إن ارتفاع اتجاه التحول الرقمي إلى جانب توسع صناعة تكنولوجيا المعلومات في جميع أنحاء العالم هو أحد العوامل الرئيسية التي تدفع نمو سوق شرائح التعلم الآلي. تتمتع خوارزميات التعلم العميق بالقدرة على اعتراض نقاط البيانات المتاحة تلقائيًا مما يحسن دقة وكفاءة عملية اتخاذ القرار.
- زيادة في الهجمات الإلكترونية
إن الزيادة في عدد الهجمات الإلكترونية تشجع الصناعات على استخدام إدارة قواعد البيانات وأنظمة الكشف عن الاحتيال والأمن السيبراني مما يؤدي إلى تسريع السوق.
التكامل مع التقنيات المتقدمة
يؤثر التكامل مع تحليلات البيانات الضخمة والحوسبة السحابية لتقديم خدمات محسنة لمختلف الصناعات بشكل أكبر على السوق. تعمل أنشطة البحث والتطوير على تحسين حلول معالجة الأجهزة والبرامج للتعلم العميق.
بالإضافة إلى ذلك، فإن التوسع الحضري السريع، والتغيير في نمط الحياة، والزيادة في الاستثمارات وزيادة الإنفاق الاستهلاكي تؤثر بشكل إيجابي على سوق شرائح التعلم الآلي.
فرص
علاوة على ذلك، فإن زيادة التركيز على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تدرك الإنسان توفر فرصًا مربحة للاعبين في السوق في الفترة المتوقعة من 2022 إلى 2029. كما أن جلب الذكاء الاصطناعي إلى الأجهزة المتطورة من شأنه أن يؤدي إلى توسيع السوق بشكل أكبر.
القيود/التحديات
من ناحية أخرى، من المتوقع أن يؤدي انخفاض العائد على الاستثمار ونقص القوى العاملة الماهرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعاقة نمو السوق. كما من المتوقع أن تشكل البيانات المنظمة المحدودة تحديًا لسوق شرائح التعلم الآلي في الفترة المتوقعة من 2022 إلى 2029.
يقدم تقرير سوق شرائح التعلم الآلي هذا تفاصيل عن التطورات الحديثة الجديدة، واللوائح التجارية، وتحليل الاستيراد والتصدير، وتحليل الإنتاج، وتحسين سلسلة القيمة، وحصة السوق، وتأثير اللاعبين المحليين والمحليين في السوق، وتحليل الفرص من حيث جيوب الإيرادات الناشئة، والتغيرات في لوائح السوق، وتحليل نمو السوق الاستراتيجي، وحجم السوق، ونمو سوق الفئات، ومنافذ التطبيق والهيمنة، وموافقات المنتجات، وإطلاق المنتجات، والتوسعات الجغرافية، والابتكارات التكنولوجية في السوق. للحصول على مزيد من المعلومات حول سوق شرائح التعلم الآلي، اتصل بـ Data Bridge Market Research للحصول على موجز محلل، وسيساعدك فريقنا في اتخاذ قرار سوقي مستنير لتحقيق نمو السوق.
تأثير COVID-19 على سوق شرائح التعلم الآلي
كان لفيروس كورونا المستجد تأثير سلبي على سوق شرائح التعلم الآلي بسبب عمليات الإغلاق الصارمة والتباعد الاجتماعي لاحتواء انتشار الفيروس. كما أثر عدم اليقين الاقتصادي والإغلاق الجزئي للأعمال وانخفاض ثقة المستهلك على الطلب على تقنية شرائح التعلم الآلي. وتعطلت سلسلة التوريد أثناء الوباء إلى جانب تأخير الأنشطة اللوجستية. ومع ذلك، من المتوقع أن تستعيد سوق شرائح التعلم الآلي وتيرتها خلال سيناريو ما بعد الوباء بسبب تخفيف القيود.
التطورات الأخيرة
- أطلقت شركة NVIDIA منتجين قويين لمنصة EGX Edge AI وEGX A100 في مايو 2020 لخوادم تجارية أكبر جاهزة للاستخدام. تتمتع هذه المنصات بالقدرة على نشر وتحديث وإدارة أساطيل الخوادم عن بُعد بشكل آمن.
- أعلنت شركة NVIDIA عن إطلاق NVIDIA A100، أول وحدة معالجة رسومية تعتمد على بنية NVIDIA Ampere في مايو 2020. وهي الآن في مرحلة الإنتاج الكامل ويتم شحنها للعملاء في جميع أنحاء العالم. وهي تعتمد على الاختراقات التصميمية في بنية NVIDIA Ampere وتوفر أكبر قفزة للشركة في الأداء حتى الآن.
نطاق سوق شرائح التعلم الآلي العالمية وحجم السوق
يتم تقسيم سوق شرائح التعلم الآلي على أساس نوع الشريحة والتكنولوجيا والقطاع الصناعي. سيساعدك النمو بين هذه القطاعات على تحليل قطاعات النمو الضئيلة في الصناعات وتزويد المستخدمين بنظرة عامة قيمة على السوق ورؤى السوق لمساعدتهم على اتخاذ قرارات استراتيجية لتحديد تطبيقات السوق الأساسية.
نوع الشريحة
- وحدة معالجة الرسوميات
- ASIC
- FPGA
- وحدة المعالجة المركزية
- آحرون
- وحدة المعالجة العصبية
- شريحة هجينة
تكنولوجيا
- نظام على الشريحة
- النظام في الحزمة
- وحدة متعددة الشرائح
- آحرون
الصناعة العمودية
- الاعلام والاعلان
- الخدمات المالية والمصرفية والتأمين
- تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
- بيع بالتجزئة
- الرعاية الصحية
- السيارات والنقل
- آحرون
تحليل/رؤى إقليمية لسوق شرائح التعلم الآلي
يتم تحليل سوق شريحة التعلم الآلي وتوفير رؤى حجم السوق والاتجاهات حسب البلد ونوع الشريحة والتكنولوجيا والقطاع الرأسي كما هو مذكور أعلاه.
الدول التي يغطيها تقرير سوق شريحة التعلم الآلي هي الولايات المتحدة وكندا والمكسيك في أمريكا الشمالية وألمانيا وفرنسا والمملكة المتحدة وهولندا وسويسرا وبلجيكا وروسيا وإيطاليا وإسبانيا وتركيا وبقية أوروبا في أوروبا والصين واليابان والهند وكوريا الجنوبية وسنغافورة وماليزيا وأستراليا وتايلاند وإندونيسيا والفلبين وبقية دول آسيا والمحيط الهادئ (APAC) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ (APAC) والمملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة وإسرائيل ومصر وجنوب إفريقيا وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا (MEA) كجزء من الشرق الأوسط وأفريقيا (MEA) والبرازيل والأرجنتين وبقية دول أمريكا الجنوبية كجزء من أمريكا الجنوبية.
تهيمن أمريكا الشمالية على سوق شرائح التعلم الآلي بسبب زيادة المخاوف بشأن أمن البنية التحتية الحيوية والبيانات الحساسة داخل المنطقة.
ومن المتوقع أن تشهد أوروبا نمواً كبيراً خلال الفترة المتوقعة من 2022 إلى 2029 بسبب اعتماد التكنولوجيا المتقدمة في المنطقة.
يقدم قسم الدولة في التقرير أيضًا عوامل التأثير الفردية على السوق والتغييرات في التنظيم في السوق محليًا والتي تؤثر على الاتجاهات الحالية والمستقبلية للسوق. نقاط البيانات مثل تحليل سلسلة القيمة المصب والمصب، والاتجاهات الفنية وتحليل قوى بورتر الخمس، ودراسات الحالة هي بعض المؤشرات المستخدمة للتنبؤ بسيناريو السوق للدول الفردية. أيضًا، يتم النظر في وجود وتوافر العلامات التجارية العالمية والتحديات التي تواجهها بسبب المنافسة الكبيرة أو النادرة من العلامات التجارية المحلية والمحلية، وتأثير التعريفات الجمركية المحلية وطرق التجارة أثناء تقديم تحليل توقعات لبيانات الدولة.
المنافسة وسوق شرائح التعلم الآلي
يوفر المشهد التنافسي لسوق شرائح التعلم الآلي تفاصيل حسب المنافس. تتضمن التفاصيل نظرة عامة على الشركة، والبيانات المالية للشركة، والإيرادات المولدة، وإمكانات السوق، والاستثمار في البحث والتطوير، ومبادرات السوق الجديدة، والحضور العالمي، ومواقع الإنتاج والمرافق، وقدرات الإنتاج، ونقاط القوة والضعف للشركة، وإطلاق المنتج، وعرض المنتج ونطاقه، وهيمنة التطبيق. ترتبط نقاط البيانات المذكورة أعلاه فقط بتركيز الشركات فيما يتعلق بسوق شرائح التعلم الآلي.
بعض اللاعبين الرئيسيين العاملين في سوق شرائح التعلم الآلي هم
- شركة جوجل (الولايات المتحدة)
- Amazon Web Services, Inc. (الولايات المتحدة)
- شركة Advanced Micro Devices, Inc (الولايات المتحدة)
- شركة بت ماين تكنولوجيز القابضة (الصين)
- شركة إنتل (الولايات المتحدة)
- Xilinx (الولايات المتحدة)، SAMSUNG (كوريا الجنوبية)
- شركة كوالكوم للتكنولوجيا (الولايات المتحدة)
- شركة NVIDIA (الولايات المتحدة)
- Wave Computing, Inc. (الولايات المتحدة)
- جرافكور (المملكة المتحدة)
- شركة آي بي إم (الولايات المتحدة)
- شركة تصنيع أشباه الموصلات التايوانية المحدودة (تايوان)
- شركة ميكرون للتكنولوجيا (الولايات المتحدة)
SKU-
احصل على إمكانية الوصول عبر الإنترنت إلى التقرير الخاص بأول سحابة استخبارات سوقية في العالم
- لوحة معلومات تحليل البيانات التفاعلية
- لوحة معلومات تحليل الشركة للفرص ذات إمكانات النمو العالية
- إمكانية وصول محلل الأبحاث للتخصيص والاستعلامات
- تحليل المنافسين باستخدام لوحة معلومات تفاعلية
- آخر الأخبار والتحديثات وتحليل الاتجاهات
- استغل قوة تحليل المعايير لتتبع المنافسين بشكل شامل
منهجية البحث
يتم جمع البيانات وتحليل سنة الأساس باستخدام وحدات جمع البيانات ذات أحجام العينات الكبيرة. تتضمن المرحلة الحصول على معلومات السوق أو البيانات ذات الصلة من خلال مصادر واستراتيجيات مختلفة. تتضمن فحص وتخطيط جميع البيانات المكتسبة من الماضي مسبقًا. كما تتضمن فحص التناقضات في المعلومات التي شوهدت عبر مصادر المعلومات المختلفة. يتم تحليل بيانات السوق وتقديرها باستخدام نماذج إحصائية ومتماسكة للسوق. كما أن تحليل حصة السوق وتحليل الاتجاهات الرئيسية هي عوامل النجاح الرئيسية في تقرير السوق. لمعرفة المزيد، يرجى طلب مكالمة محلل أو إرسال استفسارك.
منهجية البحث الرئيسية التي يستخدمها فريق بحث DBMR هي التثليث البيانات والتي تتضمن استخراج البيانات وتحليل تأثير متغيرات البيانات على السوق والتحقق الأولي (من قبل خبراء الصناعة). تتضمن نماذج البيانات شبكة تحديد موقف البائعين، وتحليل خط زمني للسوق، ونظرة عامة على السوق ودليل، وشبكة تحديد موقف الشركة، وتحليل براءات الاختراع، وتحليل التسعير، وتحليل حصة الشركة في السوق، ومعايير القياس، وتحليل حصة البائعين على المستوى العالمي مقابل الإقليمي. لمعرفة المزيد عن منهجية البحث، أرسل استفسارًا للتحدث إلى خبراء الصناعة لدينا.
التخصيص متاح
تعد Data Bridge Market Research رائدة في مجال البحوث التكوينية المتقدمة. ونحن نفخر بخدمة عملائنا الحاليين والجدد بالبيانات والتحليلات التي تتطابق مع هدفهم. ويمكن تخصيص التقرير ليشمل تحليل اتجاه الأسعار للعلامات التجارية المستهدفة وفهم السوق في بلدان إضافية (اطلب قائمة البلدان)، وبيانات نتائج التجارب السريرية، ومراجعة الأدبيات، وتحليل السوق المجدد وقاعدة المنتج. ويمكن تحليل تحليل السوق للمنافسين المستهدفين من التحليل القائم على التكنولوجيا إلى استراتيجيات محفظة السوق. ويمكننا إضافة عدد كبير من المنافسين الذين تحتاج إلى بيانات عنهم بالتنسيق وأسلوب البيانات الذي تبحث عنه. ويمكن لفريق المحللين لدينا أيضًا تزويدك بالبيانات في ملفات Excel الخام أو جداول البيانات المحورية (كتاب الحقائق) أو مساعدتك في إنشاء عروض تقديمية من مجموعات البيانات المتوفرة في التقرير.
