Global Machine Learning Chip Market
Tamaño del mercado en miles de millones de dólares
Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) :
% 
USD
5.00 Billion
USD
78.56 Billion
2024
2032
 Período de pronóstico |
2025 –2032 |
 Tamaño del mercado (año base) |
USD 5.00 Billion |
 Tamaño del mercado (año de pronóstico) |
USD 78.56 Billion |
 Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) |
% |
| Jugadoras de los principales mercados |
|
>Segmentación del mercado global de chips de aprendizaje automático, por tipo de chip (GPU, ASIC, FPGA, CPU, otros), tecnología (sistema en chip, sistema en paquete, módulo multichip, otros), vertical de la industria (medios y publicidad, BFSI, TI y telecomunicaciones, venta minorista, atención médica, automoción y transporte, otros): tendencias de la industria y pronóstico hasta 2032
Análisis del mercado de chips de aprendizaje automático
Los chips de aprendizaje automático se utilizan ampliamente para la prevención de errores y el ahorro de costes en diversas industrias, como la automovilística, el transporte, la fabricación, los medios de comunicación y la publicidad, y las finanzas. La infraestructura de hardware incluye almacenamiento, informática, componentes y redes.
Tamaño del mercado de chips de aprendizaje automático
El tamaño del mercado global de chips de aprendizaje automático se valoró en USD 5.00 mil millones en 2024 y se proyecta que alcance los USD 78.56 mil millones para 2032, con una CAGR del 41,10% durante el período de pronóstico de 2025 a 2032.
Alcance del informe y segmentación del mercado
|
Atributos |
Perspectivas clave del mercado de chips de aprendizaje automático |
|
Segmentación |
|
|
Países cubiertos |
EE. UU., Canadá y México en América del Norte, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico (APAC) en Asia-Pacífico (APAC), Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Israel, Egipto, Sudáfrica, Resto de Medio Oriente y África (MEA) como parte de Medio Oriente y África (MEA), Brasil, Argentina y Resto de América del Sur como parte de América del Sur. |
|
Actores clave del mercado |
Google Inc (EE. UU.), Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.), Advanced Micro Devices, Inc (EE. UU.), BitMain Technologies Holding Company (China), Intel Corporation (EE. UU.), Xilinx (EE. UU.), SAMSUNG (Corea del Sur), Qualcomm Technologies, Inc. (EE. UU.), NVIDIA Corporation (EE. UU.), Wave Computing, Inc. (EE. UU.), Graphcore (Reino Unido), IBM Corporation (EE. UU.), Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (Taiwán) y Micron Technology, Inc. (EE. UU.), entre otros. |
|
Oportunidades de mercado |
|
Definición del mercado de chips de aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) se define como una parte de la inteligencia artificial (IA) , que generalmente opera con aprendizaje experiencial en lugar de programación para la tarea de toma de decisiones. Estos chips se instalan para mejorar los núcleos de propiedad intelectual. Estos ayudan a mejorar el rendimiento, los resultados del área (PPA) a través del ML, la potencia, la optimización y el análisis.
Dinámica del mercado de chips con aprendizaje automático
En esta sección se aborda la comprensión de los factores impulsores del mercado, las ventajas, las oportunidades, las limitaciones y los desafíos. Todo esto se analiza en detalle a continuación:
Conductores
- Aumento de la tendencia hacia la digitalización
El aumento de la tendencia de la digitalización junto con la expansión de la industria de la tecnología de la información (TI) en todo el mundo es uno de los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado de chips de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de interceptar automáticamente los puntos de datos disponibles, lo que mejora la precisión y la eficiencia del proceso de toma de decisiones.
- Aumento de los ataques cibernéticos
El aumento del número de ciberataques que incentiva a las industrias a emplear sistemas de gestión de bases de datos, detección de fraude y ciberseguridad acelera el mercado.
Integración con tecnologías avanzadas
La integración con el análisis de big data y la computación en la nube para ofrecer servicios mejorados a diversas industrias influye aún más en el mercado. Las actividades de investigación y desarrollo (R&D) mejoran las soluciones de procesamiento de hardware y software para el aprendizaje profundo.
Además, la rápida urbanización, el cambio en el estilo de vida, el aumento de las inversiones y el mayor gasto de los consumidores impactan positivamente en el mercado de chips de aprendizaje automático.
Oportunidades
Además, el aumento del enfoque en el desarrollo de sistemas de IA conscientes de los humanos amplía las oportunidades rentables para los actores del mercado en el período previsto de 2025 a 2032. Además, llevar la IA a los dispositivos de borde expandirá aún más el mercado.
Restricciones/Desafíos
Por otra parte, se espera que el bajo retorno de la inversión y la falta de mano de obra calificada en IA obstaculicen el crecimiento del mercado. Además, se prevé que los datos estructurados limitados supongan un desafío para el mercado de chips de aprendizaje automático en el período de pronóstico de 2025 a 2032.
Este informe sobre el mercado de chips de aprendizaje automático proporciona detalles de los nuevos desarrollos recientes, regulaciones comerciales, análisis de importación y exportación, análisis de producción, optimización de la cadena de valor, participación de mercado, impacto de los actores del mercado nacional y localizado, analiza las oportunidades en términos de bolsillos de ingresos emergentes, cambios en las regulaciones del mercado, análisis estratégico del crecimiento del mercado, tamaño del mercado, crecimientos del mercado por categorías, nichos de aplicación y dominio, aprobaciones de productos, lanzamientos de productos, expansiones geográficas, innovaciones tecnológicas en el mercado. Para obtener más información sobre el mercado de chips de aprendizaje automático, comuníquese con Data Bridge Market Research para obtener un informe de analista; nuestro equipo lo ayudará a tomar una decisión de mercado informada para lograr el crecimiento del mercado.
Alcance del mercado de chips de aprendizaje automático
El mercado de chips de aprendizaje automático está segmentado en función del tipo de chip, la tecnología y el sector vertical. El crecimiento entre estos segmentos le ayudará a analizar los segmentos de crecimiento reducido en las industrias y brindará a los usuarios una valiosa descripción general del mercado y conocimientos del mercado para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas para identificar las principales aplicaciones del mercado.
Tipo de chip
- GPU
- ASIC
- FPGA
- UPC
- Otros
- Unidad de potencia nuclear
- Chip híbrido
Tecnología
- Sistema en chip
- Sistema en paquete
- Módulo multichip
- Otros
Industria vertical
- Medios y publicidad
- BFSI
- TI y telecomunicaciones
- Minorista
- Cuidado de la salud
- Automoción y transporte
- Otros
Análisis regional del mercado de chips de aprendizaje automático
Se analiza el mercado de chips de aprendizaje automático y se proporcionan información y tendencias del tamaño del mercado por país, tipo de chip, tecnología y vertical de la industria como se mencionó anteriormente.
Los países cubiertos en el informe del mercado de chips de aprendizaje automático son EE. UU., Canadá y México en América del Norte, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico (APAC) en Asia-Pacífico (APAC), Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Israel, Egipto, Sudáfrica, Resto de Medio Oriente y África (MEA) como parte de Medio Oriente y África (MEA), Brasil, Argentina y Resto de América del Sur como parte de América del Sur.
América del Norte domina el mercado de chips de aprendizaje automático debido a la creciente preocupación por la seguridad de la infraestructura crítica y los datos confidenciales dentro de la región.
Se espera que Europa sea testigo de un crecimiento significativo durante el período previsto de 2025 a 2032 debido a la adopción de tecnología avanzada en la región.
La sección de países del informe también proporciona factores de impacto de mercado individuales y cambios en la regulación en el mercado a nivel nacional que afectan las tendencias actuales y futuras del mercado. Puntos de datos como análisis de la cadena de valor aguas abajo y aguas arriba, tendencias técnicas y análisis de las cinco fuerzas de Porter, estudios de casos son algunos de los indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, la presencia y disponibilidad de marcas globales y sus desafíos enfrentados debido a la competencia grande o escasa de las marcas locales y nacionales, el impacto de los aranceles nacionales y las rutas comerciales se consideran al proporcionar un análisis de pronóstico de los datos del país.
Cuota de mercado de chips de aprendizaje automático
El panorama competitivo del mercado de chips de aprendizaje automático proporciona detalles por competidor. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en investigación y desarrollo, las nuevas iniciativas de mercado, la presencia global, los sitios e instalaciones de producción, las capacidades de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento de productos, la amplitud y la variedad de productos, y el dominio de las aplicaciones. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas en relación con el mercado de chips de aprendizaje automático.
Los líderes del mercado de chips de aprendizaje automático que operan en el mercado son:
- Google Inc (Estados Unidos)
- Amazon Web Services, Inc. (Estados Unidos)
- Advanced Micro Devices, Inc. (Estados Unidos)
- Compañía holding BitMain Technologies (China)
- Corporación Intel (Estados Unidos)
- Xilinx (EE. UU.), SAMSUNG (Corea del Sur)
- Qualcomm Technologies, Inc. (Estados Unidos)
- NVIDIA Corporation (Estados Unidos)
- Wave Computing, Inc. (Estados Unidos)
- Graphcore (Reino Unido)
- IBM Corporation (Estados Unidos)
- Compañía de fabricación de semiconductores de Taiwán (Taiwán)
- Micron Technology, Inc. (Estados Unidos)
Últimos avances en el mercado de chips con aprendizaje automático
- En mayo de 2020, NVIDIA lanzó dos productos potentes para su plataforma EGX Edge AI y EGX A100, destinados a servidores comerciales de mayor tamaño. Estas plataformas son capaces de implementar, actualizar y administrar flotas de servidores de forma remota y segura.
- NVIDIA anunció en mayo de 2020 la NVIDIA A100, la primera GPU basada en la arquitectura NVIDIA Ampere. Está en plena producción y se envía a clientes de todo el mundo. Aprovecha los avances de diseño de la arquitectura NVIDIA Ampere y proporciona el mayor avance de rendimiento de la empresa hasta la fecha.
SKU-
Obtenga acceso en línea al informe sobre la primera nube de inteligencia de mercado del mundo
- Panel de análisis de datos interactivo
- Panel de análisis de empresas para oportunidades con alto potencial de crecimiento
- Acceso de analista de investigación para personalización y consultas
- Análisis de la competencia con panel interactivo
- Últimas noticias, actualizaciones y análisis de tendencias
- Aproveche el poder del análisis de referencia para un seguimiento integral de la competencia
Metodología de investigación
La recopilación de datos y el análisis del año base se realizan utilizando módulos de recopilación de datos con muestras de gran tamaño. La etapa incluye la obtención de información de mercado o datos relacionados a través de varias fuentes y estrategias. Incluye el examen y la planificación de todos los datos adquiridos del pasado con antelación. Asimismo, abarca el examen de las inconsistencias de información observadas en diferentes fuentes de información. Los datos de mercado se analizan y estiman utilizando modelos estadísticos y coherentes de mercado. Además, el análisis de la participación de mercado y el análisis de tendencias clave son los principales factores de éxito en el informe de mercado. Para obtener más información, solicite una llamada de un analista o envíe su consulta.
La metodología de investigación clave utilizada por el equipo de investigación de DBMR es la triangulación de datos, que implica la extracción de datos, el análisis del impacto de las variables de datos en el mercado y la validación primaria (experto en la industria). Los modelos de datos incluyen cuadrícula de posicionamiento de proveedores, análisis de línea de tiempo de mercado, descripción general y guía del mercado, cuadrícula de posicionamiento de la empresa, análisis de patentes, análisis de precios, análisis de participación de mercado de la empresa, estándares de medición, análisis global versus regional y de participación de proveedores. Para obtener más información sobre la metodología de investigación, envíe una consulta para hablar con nuestros expertos de la industria.
Personalización disponible
Data Bridge Market Research es líder en investigación formativa avanzada. Nos enorgullecemos de brindar servicios a nuestros clientes existentes y nuevos con datos y análisis que coinciden y se adaptan a sus objetivos. El informe se puede personalizar para incluir análisis de tendencias de precios de marcas objetivo, comprensión del mercado de países adicionales (solicite la lista de países), datos de resultados de ensayos clínicos, revisión de literatura, análisis de mercado renovado y base de productos. El análisis de mercado de competidores objetivo se puede analizar desde análisis basados en tecnología hasta estrategias de cartera de mercado. Podemos agregar tantos competidores sobre los que necesite datos en el formato y estilo de datos que esté buscando. Nuestro equipo de analistas también puede proporcionarle datos en archivos de Excel sin procesar, tablas dinámicas (libro de datos) o puede ayudarlo a crear presentaciones a partir de los conjuntos de datos disponibles en el informe.
