Markt für Chips für maschinelles Lernen wird voraussichtlich jährlich um 40,60 % steigen und bis 2027 voraussichtlich 72,45 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei Faktoren wie der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften sowie die Phobie im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz als Hemmnisse wirken und das Marktwachstum im Prognosezeitraum 2020 bis 2027 behindern könnten.
Um solche Hindernisse zu überwinden, werden Faktoren wie die Entwicklung von Smart Cities und Smart Homes, die weltweite Akzeptanz des Internets der Dinge und die technologische Entwicklung im oben genannten Prognosezeitraum neue und zahlreiche Möglichkeiten für das Marktwachstum schaffen.
Marktszenario für Chips für maschinelles Lernen
Laut Data Bridge Market Research erlebt der Markt für Chips für maschinelles Lernen ein Wachstum in Bezug auf seine Akzeptanz aufgrund zunehmender Anwendungen von maschinelles Lernen in zahlreichen Branchen und die Einführung des Quantencomputings. Die weltweite Einführung künstlicher Intelligenz dürfte das Marktwachstum im Prognosezeitraum 2020 bis 2027 ebenfalls steigern.
Nun stellt sich die Frage, auf welche anderen Regionen der Markt für Chips für maschinelles Lernen abzielt. Data Bridge Market Research prognostiziert für den Prognosezeitraum 2020–2027 ein starkes Wachstum in Europa aufgrund der Verbreitung fortschrittlicher Technologien. Im Gegensatz dazu wird Nordamerika den Markt für Chips für maschinelles Lernen aufgrund der Präsenz der meisten Hersteller dominieren.
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Marktumfang für Chips für maschinelles Lernen
Der Markt für Chips für maschinelles Lernen ist nach Ländern segmentiert in die USA, Kanada und Mexiko in Nordamerika, Brasilien, Argentinien und den Rest von Südamerika als Teil von Südamerika, Deutschland, Italien, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Niederlande, Belgien, Schweiz, Türkei, Russland, den Rest von Europa in Europa, Japan, China, Indien, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Thailand, Indonesien, Philippinen, den Rest von Asien-Pazifik (APAC) im Asien-Pazifik-Raum (APAC), Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Ägypten, Israel, den Rest des Nahen Ostens und Afrikas (MEA) als Teil von Naher Osten und Afrika (MEA).
- Alle länderbasierten Analysen des Marktes für Chips für maschinelles Lernen werden auf der Grundlage maximaler Granularität weiter in weitere Segmente analysiert. Der Markt für Chips für maschinelles Lernen wurde auf der Grundlage des Chiptyps in GPU, ASIC, FPGA, CPU und andere unterteilt. Basierend auf der Technologie wurde der Markt für Chips für maschinelles Lernen in System-on-Chip, System-in-Package, Multi-Chip-Modul und andere unterteilt. Auf der Grundlage der Branchenvertikale wurde der Markt für Chips für maschinelles Lernen in segmentiert Medien & Werbung, BFSI, IT & Telekommunikation, Einzelhandel, Gesundheitspflege, Automobilindustrie & Transport und andere.
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Wichtige Hinweise zu den Branchentrends und Prognosen für den Markt für maschinelle Lernchips bis 2027
- Marktgröße
- Neue Absatzmengen vermarkten
- Marktersatzverkaufsvolumen
- Markt installierte Basis
- Markt nach Marken
- Marktverfahrensvolumina
- Marktproduktpreisanalyse
- Marktkostenanalyse für die Gesundheitsversorgung
- Marktanteile in verschiedenen Regionen
- Aktuelle Entwicklungen für Marktkonkurrenten
- Marktkommende Anwendungen
- Studie zu Marktinnovatoren
Wichtige im Bericht behandelte Marktkonkurrenten
- Google Inc
- Amazon Web Services, Inc
- Advanced Micro Devices, Inc
- BitMain Technologies Holdings GmbH
- Intel Corporation
- Xilinx
- SAMSUNG
- Qualcomm Technologies, Inc
- NVIDIA Corporation
- Wave Computing, Inc
- Graphcore
- IBM Corporation
- Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited
- Micron Technology, Inc
Oben sind die wichtigsten Akteure im Bericht abgedeckt, um mehr zu erfahren und umfassende Liste von Chip für maschinelles Lernen Unternehmen kontaktieren Sie uns https://www.databridgemarketresearch.com/de/toc/?dbmr=global-machine-learning-chip-market
Forschungsmethodik von Markt für Chips für maschinelles Lernen
Die Datenerfassung und Basisjahresanalyse erfolgt mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und prognostiziert. Auch Marktanteilsanalysen und Schlüsseltrendanalysen sind die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Um mehr zu erfahren, fordern Sie bitte einen Analystenanruf an oder senden Sie Ihre Anfrage.
Die wichtigste Forschungsmethode, die das DBMR-Forschungsteam verwendet, ist die Datentriangulation, die Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und die primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Darüber hinaus umfassen die Datenmodelle ein Vendor Positioning Grid, eine Marktzeitlinienanalyse, einen Marktüberblick und -leitfaden, ein Company Positioning Grid, eine Unternehmensmarktanteilsanalyse, Messstandards, eine Top-to-Bottom-Analyse und eine Vendor-Share-Analyse. Um mehr über die Forschungsmethode zu erfahren, senden Sie eine Anfrage, um mit unseren Branchenexperten zu sprechen.
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