Marché mondial des puces d'apprentissage automatique - Tendances et prévisions de l'industrie jusqu'en 2029

Analyse et taille du marché

Les puces d'apprentissage automatique sont largement utilisées pour la prévention des erreurs et la réduction des coûts dans divers secteurs, notamment l'automobile, les transports, la fabrication, les médias et la publicité, ainsi que la finance. L'infrastructure matérielle comprend le stockage, l'informatique, les composants et la mise en réseau.

Le marché mondial des puces d'apprentissage automatique était évalué à 1,78 milliard USD en 2021 et devrait atteindre 144,24 milliards USD d'ici 2029, enregistrant un TCAC de 41,10 % au cours de la période de prévision 2022-2029. Le système sur puce représente le segment technologique le plus important du marché respectif en raison de l'utilisation élevée de cette technologie par les fournisseurs pour réduire les coûts. Le rapport de marché organisé par l'équipe de recherche sur le marché de Data Bridge comprend une analyse approfondie des experts, une analyse des importations/exportations, une analyse des prix, une analyse de la consommation de production et une analyse des pilon.

Définition du marché

L'apprentissage automatique (ML) est défini comme une partie de l'intelligence artificielle (IA) , qui fonctionne généralement sur l'apprentissage expérientiel au lieu de la programmation pour la tâche de prise de décision. Ces puces sont installées pour améliorer les cœurs de propriété intellectuelle. Ceux-ci aident à améliorer les performances, les résultats de surface (PPA) grâce au ML, à la puissance, à l'optimisation et à l'analyse.

Portée du rapport et segmentation du marché

Dynamique du marché des puces d'apprentissage automatique

Cette section traite de la compréhension des moteurs, des avantages, des opportunités, des contraintes et des défis du marché. Tout cela est discuté en détail ci-dessous :

Conducteurs

• La tendance à la numérisation s'accentue

La tendance croissante à la numérisation ainsi que l'expansion du secteur des technologies de l'information (TI) à travers le monde sont l'un des principaux facteurs à l'origine de la croissance du marché des puces d'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage profond sont capables d'intercepter automatiquement les points de données disponibles, ce qui améliore la précision et l'efficacité du processus de prise de décision.

• Augmentation des cyberattaques

L’augmentation du nombre de cyberattaques incitant les industries à employer des systèmes de gestion de bases de données, de détection de fraude et de cybersécurité accélère le marché.

Intégration avec les technologies avancées

L'intégration avec l'analyse des big data et le cloud computing pour offrir des services améliorés à divers secteurs influence encore davantage le marché. Les activités de recherche et développement (R&D) améliorent les solutions de traitement matérielles et logicielles pour l'apprentissage profond.

En outre, l’urbanisation rapide, le changement de mode de vie, l’augmentation des investissements et l’augmentation des dépenses de consommation ont un impact positif sur le marché des puces d’apprentissage automatique.

Opportunités

En outre, l'accent croissant mis sur le développement de systèmes d'IA sensibles à l'humain étend les opportunités rentables aux acteurs du marché au cours de la période de prévision de 2022 à 2029. De plus, l'introduction de l'IA sur les appareils périphériques élargira encore davantage le marché.

Contraintes/Défis

D'autre part, le faible retour sur investissement et le manque de main-d'œuvre qualifiée en IA devraient entraver la croissance du marché. En outre, le manque de données structurées devrait constituer un défi pour le marché des puces d'apprentissage automatique au cours de la période de prévision 2022-2029.

This machine learning chip market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on machine learning chip market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

COVID-19 Impact on Machine Learning Chip Market

The COVID-19 had a negative impact on the machine learning chip market owing to the strict lockdowns and social distancing to contain the spread of the virus. The economic uncertainty, partial shutdown of the business and low consumer confidence impacted demand machine learning chip technology. The supply chain got hampered during the pandemic along with delay logistics activities. However, the machine learning chip market is expected to regain its pace during the post pandemic scenario due to the easing on the restrictions.

Recent Developments

• NVIDIA launched two powerful products for its EGX Edge AI platform and EGX A100 in May’2020 in for larger commercial off-the-shelf servers. These platforms are capable of securely deploying, updating and managing fleets of servers remotely.
• NVIDIA announced that the NVIDIA A100, the first GPU based on the NVIDIA Ampere architecture in May’2020. It is in full production and shipping to customers worldwide. It draws on design breakthroughs in the NVIDIA Ampere architecture and provides company’s largest leap in performance to date.

Global Machine Learning Chip Market Scope and Market Size

The machine learning chip market is segmented on the basis of chip type, technology and industry vertical. The growth amongst these segments will help you analyze meager growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Chip Type

• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• Others
• NPU
• Hybrid Chip

Technology

• System-On-Chip
• System-In-Package
• Multi-Chip Module
• Others

Industry Vertical

• Media and Advertising
• BFSI
• IT and Telecom
• Retail
• Healthcare
• Automotive and Transportation
• Others

Machine Learning Chip Market Regional Analysis/Insights

The machine learning chip market is analysed and market size insights and trends are provided by country, chip type, technology and industry vertical as referred above.

Les pays couverts dans le rapport sur le marché des puces d'apprentissage automatique sont les États-Unis, le Canada et le Mexique en Amérique du Nord, l'Allemagne, la France, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la Suisse, la Belgique, la Russie, l'Italie, l'Espagne, la Turquie, le reste de l'Europe en Europe, la Chine, le Japon, l'Inde, la Corée du Sud, Singapour, la Malaisie, l'Australie, la Thaïlande, l'Indonésie, les Philippines, le reste de l'Asie-Pacifique (APAC) en Asie-Pacifique (APAC), l'Arabie saoudite, les Émirats arabes unis, Israël, l'Égypte, l'Afrique du Sud, le reste du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) en tant que partie du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA), le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud en tant que partie de l'Amérique du Sud.

L’Amérique du Nord domine le marché des puces d’apprentissage automatique en raison de l’inquiétude croissante concernant la sécurité des infrastructures critiques et des données sensibles dans la région.

L’Europe devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision de 2022 à 2029 en raison de l’adoption de technologies de pointe dans la région.

La section pays du rapport fournit également des facteurs d'impact sur les marchés individuels et des changements de réglementation sur le marché national qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Des points de données tels que l'analyse de la chaîne de valeur en aval et en amont, les tendances techniques et l'analyse des cinq forces de Porter, les études de cas sont quelques-uns des indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour les différents pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence importante ou rare des marques locales et nationales, l'impact des tarifs nationaux et les routes commerciales sont pris en compte tout en fournissant une analyse prévisionnelle des données nationales.   

Paysage concurrentiel et marché des puces d'apprentissage automatique

Le paysage concurrentiel du marché des puces d'apprentissage automatique fournit des détails par concurrent. Les détails inclus sont la présentation de l'entreprise, les finances de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives du marché, la présence mondiale, les sites et installations de production, les capacités de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, la largeur et l'étendue du produit, la domination des applications. Les points de données ci-dessus fournis ne concernent que l'orientation des entreprises liée au marché des puces d'apprentissage automatique.

Certains des principaux acteurs opérant sur le marché des puces d’apprentissage automatique sont

• Google Inc (États-Unis)
• Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)
• Advanced Micro Devices, Inc (États-Unis)
• Société de portefeuille BitMain Technologies (Chine)
• Intel Corporation (États-Unis)
• Xilinx (États-Unis), SAMSUNG (Corée du Sud)
• Qualcomm Technologies, Inc. (États-Unis)
• NVIDIA Corporation (États-Unis)
• Wave Computing, Inc. (États-Unis)
• Graphcore (Royaume-Uni)
• IBM Corporation (États-Unis)
• Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (Taïwan)
• Micron Technology, Inc. (États-Unis)

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