글로벌 머신 러닝 칩 시장 – 업계 동향 및 2029년 예측

글로벌 머신 러닝 칩 시장, 칩 유형별(GPU, ASIC, FPGA, CPU, 기타), 기술(시스템 온 칩, 시스템 인 패키지, 멀티 칩 모듈, 기타), 업종별(미디어 및 광고, BFSI, IT 및 통신, 소매, 의료, 자동차 및 운송, 기타) - 산업 동향 및 2029년 예측.

시장 분석 및 규모

머신러닝 칩은 자동차, 운송, 제조, 미디어 및 광고, 금융 등 다양한 산업 전반에서 오류 예방과 비용 절감 목적으로 널리 활용되고 있습니다. 하드웨어 인프라에는 스토리지, 컴퓨팅, 구성 요소 및 네트워킹이 포함됩니다.

글로벌 머신러닝 칩 시장의 가치는 2021년에 17억 8천만 달러로 평가되었으며, 2022-2029년 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 41.10%를 기록하여 2029년까지 1,442억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 시스템온칩(System-on-Chip)은 공급자가 비용 절감을 위해 이 기술을 많이 사용하기 때문에 각 시장에서 가장 큰 기술 부문을 차지합니다. Data Bridge 시장 조사팀이 큐레이팅한 시장 보고서에는 심층 전문가 분석, 수출입 분석, 가격 분석, 생산 소비 분석 및 유봉 분석이 포함됩니다.

시장 정의

머신러닝(ML)은 다음의 일부로 정의됩니다. 인공지능(AI), 일반적으로 의사 결정 작업을 위한 프로그래밍 대신 경험 학습을 통해 작동합니다. 이 칩은 지적 재산 코어를 강화하기 위해 설치됩니다. 이는 ML, 전력, 최적화 및 분석을 통해 성능, 면적(PPA) 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

보고서 범위 및 시장 세분화

기계 학습 칩 시장 역학

이 섹션에서는 시장 동인, 장점, 기회, 제한 사항 및 과제를 이해하는 방법을 다룹니다. 이 모든 내용은 아래와 같이 자세히 설명됩니다.

드라이버

• 디지털화 추세의 상승

전 세계적으로 정보기술(IT) 산업의 확장과 함께 디지털화 추세가 높아지는 것은 머신러닝 칩 시장 성장을 이끄는 주요 요인 중 하나입니다. 딥 러닝 알고리즘은 의사 결정 프로세스의 정확성과 효율성을 향상시키는 사용 가능한 데이터 포인트를 자동으로 가로챌 수 있습니다.

• 사이버 공격 증가

사이버 공격 수가 증가함에 따라 업계에서는 데이터베이스 관리를 도입하게 되었습니다. 사기 탐지 시스템 그리고 사이버보안 시장을 가속화하십시오.

첨단 기술과의 통합

다양한 산업에 향상된 서비스를 제공하기 위한 빅 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅과의 통합은 시장에 더욱 영향을 미칩니다. 연구 개발(RandD) 활동은 딥 러닝을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 처리 솔루션을 개선합니다.

또한 급속한 도시화, 생활 방식의 변화, 투자 급증 및 소비자 지출 증가는 기계 학습 칩 시장에 긍정적인 영향을 미칩니다.

기회

또한 인간 인식 AI 시스템 개발에 대한 관심이 높아짐에 따라 2022~2029년 예측 기간 동안 시장 참여자에게 수익성 있는 기회가 확대됩니다. 또한 AI를 엣지 장치에 도입하면 시장이 더욱 확대될 것입니다.

제약/도전

반면, 낮은 투자수익률과 숙련된 AI 인력 부족은 시장 성장을 저해할 것으로 예상된다. 또한 제한된 구조화된 데이터는 2022~2029년 예측 기간에 기계 학습 칩 시장에 도전할 것으로 예상됩니다.

이 기계 학습 칩 시장 보고서는 새로운 최근 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 현지 시장 플레이어의 영향에 대한 세부 정보를 제공하고 신흥 수익 포켓 측면에서 기회를 분석합니다. 시장 규제, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 카테고리 시장 성장, 애플리케이션 틈새 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신. 기계 학습 칩 시장에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge 시장 조사에 문의하여 분석가 브리핑을 받으십시오. 우리 팀은 귀하가 시장 성장을 달성하기 위해 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드릴 것입니다.

COVID-19가 머신러닝 칩 시장에 미치는 영향

코로나19는 바이러스 확산을 막기 위한 엄격한 봉쇄와 사회적 거리 두기로 인해 머신러닝 칩 시장에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 경제적 불확실성, 사업의 부분적인 폐쇄, 낮은 소비자 신뢰도가 머신러닝 칩 기술 수요에 영향을 미쳤습니다. 팬데믹 기간 동안 물류 활동이 지연되면서 공급망이 방해를 받았습니다. 그러나 머신러닝 칩 시장은 규제 완화로 인해 포스트 팬데믹 시나리오에서 다시 속도를 낼 것으로 예상됩니다.

최근 개발

• NVIDIA는 2020년 5월 대규모 상용 기성 서버를 위해 EGX Edge AI 플랫폼과 EGX A100을 위한 두 가지 강력한 제품을 출시했습니다. 이러한 플랫폼은 다수의 서버를 원격으로 안전하게 배포, 업데이트 및 관리할 수 있습니다.
• NVIDIA는 2020년 5월 NVIDIA Ampere 아키텍처를 기반으로 한 최초의 GPU인 NVIDIA A100을 발표했습니다. 현재 완전 생산되어 전 세계 고객에게 배송되고 있습니다. 이는 NVIDIA Ampere 아키텍처의 획기적인 디자인을 활용하고 현재까지 회사 최대의 성능 도약을 제공합니다.

글로벌 기계 학습 칩 시장 범위 및 시장 규모

기계 학습 칩 시장은 칩 유형, 기술 및 산업 분야를 기준으로 분류됩니다. 이러한 부문 간의 성장은 업계에서 미약한 성장 부문을 분석하고 사용자에게 귀중한 시장 개요 및 시장 통찰력을 제공하여 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

칩 유형

• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• 기타
• NPU
• 하이브리드 칩

기술

• 시스템온칩
• 시스템 인 패키지
• 멀티칩 모듈
• 기타

업종별

• 미디어 및 광고
• BFSI
• IT 및 통신
• 소매
• 보건 의료
• 자동차 및 운송
• 기타

기계 학습 칩 시장 지역 분석/통찰

머신 러닝 칩 시장을 분석하고 위에서 언급한 대로 국가, 칩 유형, 기술 및 산업 분야별로 시장 규모 통찰력과 추세를 제공합니다.

기계 학습 칩 시장 보고서에서 다루는 국가는 북미, 독일, 프랑스, ​​​​영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽의 나머지 유럽, 중국, 일본의 미국, 캐나다 및 멕시코입니다. 인도, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양 지역(APAC), 사우디아라비아, UAE, 이스라엘, 이집트, 남아프리카 공화국, 기타 중동 지역 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 아프리카(MEA), 남미의 일부인 브라질, 아르헨티나 및 나머지 남미 지역.

북미는 해당 지역 내 중요 인프라 및 민감한 데이터의 보안에 대한 우려가 높아짐에 따라 기계 학습 칩 시장을 지배하고 있습니다.

유럽은 이 지역의 첨단 기술 채택으로 인해 2022년부터 2029년까지의 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

보고서의 국가 섹션에서는 또한 시장의 현재 및 미래 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인 및 국내 시장 규제 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 동향 및 포터의 5가지 힘 분석과 같은 데이터 포인트, 사례 연구는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 지침입니다. 또한, 글로벌 브랜드의 존재와 가용성, 국내 및 국내 브랜드와의 경쟁이 크거나 부족하여 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향을 고려하는 동시에 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공합니다.

경쟁 환경 및 기계 학습 칩 시장

기계 학습 칩 시장 경쟁 환경은 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 능력, 회사 강점 및 약점, 제품 출시, 제품 폭 및 폭, 애플리케이션이 포함됩니다. 권세. 제공된 위 데이터 포인트는 기계 학습 칩 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련됩니다.

기계 학습 칩 시장의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 구글 주식회사(미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• Advanced Micro Devices, Inc(미국)
• BitMain Technologies 지주 회사(중국)
• 인텔사(미국)
• Xilinx(미국), SAMSUNG(한국)
• Qualcomm Technologies, Inc.(미국)
• 엔비디아 주식회사(미국)
• 웨이브 컴퓨팅, Inc.(미국)
• 그래프코어(영국)
• IBM사(미국)
• Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited(대만)
• 마이크론 테크놀로지(미국)