全球人工智能 (AI) 芯片组市场 – 行业趋势和 2031 年预测

全球人工智能 (AI) 芯片组市场，按硬件（处理器、内存和网络）、技术（机器学习、自然语言处理、情境感知计算、计算机视觉和预测分析）、功能（训练和推理）、最终用户（消费电子、医疗保健、制造、汽车、农业、零售、网络安全、人力资源、营销、法律、金融科技和政府）划分 - 行业趋势和预测到 2031 年。

人工智能（AI）芯片组市场分析及规模

人工智能 (AI) 芯片组市场正经历着最新技术进步带来的指数级增长。神经形态计算、量子 AI 和边缘计算等创新正在重塑格局。随着医疗保健、汽车和金融等行业对 AI 驱动应用的需求不断增加，市场预计将飙升，为人工智能芯片制造商在充满活力的技术生态系统中蓬勃发展提供无与伦比的机会。

2023 年全球人工智能 (AI) 芯片组市场规模价值 194.7 亿美元，预计到 2031 年将达到 2415.9 亿美元，2024 年至 2031 年预测期内的复合年增长率为 37.00%。除了市场价值、增长率、细分市场、地理覆盖范围、市场参与者和市场情景等市场洞察外，Data Bridge 市场研究团队策划的市场报告还包括深入的专家分析、进出口分析、定价分析、生产消费分析和 pestle 分析。

报告范围和市场细分

市场定义

AI 芯片组是一种专用硬件，旨在高效执行人工智能任务。它由针对机器学习、神经网络处理和数据分析等任务进行优化的集成电路和处理器组成。这些芯片组为各种 AI 应用提供支持，从自动驾驶汽车到自然语言处理系统，可更快、更准确地计算复杂的算法和数据集。

人工智能 (AI) 芯片组市场动态

驱动程序

• 对人工智能设备的需求不断增加

医疗保健、汽车、零售和消费电子等不同领域的人工智能应用激增，推动了对人工智能芯片组的需求，为以下领域提供功能支持： 智能手机， 智能音箱、自动驾驶汽车和医疗设备。例如，AI芯片组可实现汽车中的高级驾驶辅助系统 (ADAS)，增强安全性和导航能力，从而通过将AI更多地集成到日常设备中来推动市场增长。

• 人工智能技术的快速进步

人工智能算法快速发展，越来越复杂，因此需要更强大的硬件来高效执行。这种需求推动了针对机器学习、自然语言处理和计算机视觉等任务的人工智能专用芯片架构的发展。例如，NVIDIA 和 AMD 等公司不断创新其 GPU 架构，以满足高级人工智能模型日益增长的计算需求，从而推动人工智能芯片组市场的增长。

机会

• 边缘计算的扩展

受实时处理和降低延迟需求的推动，边缘计算的激增推动了对专用 AI 芯片组的需求。这些芯片组使边缘设备能够快速执行推理和决策任务，而无需过度依赖云资源。例如，在智能监控系统中，AI 芯片组支持在设备上处理视频源，通过及时识别和响应潜在威胁来增强安全性，从而推动 AI 芯片组市场的发展。

• 越来越关注数据隐私和安全

人们对数据隐私和安全的担忧日益加剧，推动了对配备强大内置安全功能的 AI 芯片组的需求。这些芯片组集成了基于硬件的加密和安全区，可满足处理敏感数据的应用程序的需求。例如，在医疗保健领域，具有安全处理功能的 AI 芯片组可在医疗数据分析期间确保患者的隐私，解决法规遵从性问题并增强对 AI 驱动的医疗保健解决方案的信任，从而推动市场增长。

限制/挑战

• 开发成本高

设计和制造 AI 芯片组相关的高昂开发成本对希望进入该市场的小型企业构成了重大障碍。这一财务障碍限制了竞争和创新，限制了 AI 芯片组市场的增长潜力，并阻碍了更广泛行业和应用获得先进 AI 技术。

• 安全漏洞

安全漏洞（包括黑客攻击、数据泄露和对抗性攻击）对 AI 芯片组构成重大威胁，削弱了人们对 AI 系统的信任。这些担忧阻碍了市场增长，因为它们削弱了人们对 AI 技术的可靠性和安全性的信心，导致企业和消费者不愿在关键应用中采用 AI 芯片组。

本市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响，分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需获取更多市场信息，请联系 Data Bridge Market Research 获取分析师简报，我们的团队将帮助您做出明智的市场决策，实现市场增长。

最近的发展

• 2023 年 1 月，恩智浦半导体推出了 i.MX 95 系列，属于 i.MX 9 系列。它结合了高性能计算、Arm MaliTM 驱动的 3D 图形、用于机器学习的 NXP 加速器和快速数据处理，可实现汽车、工业、网络、连接、高级 HMI 等领域的高级应用
• 2022 年 9 月，Kinara 与 NXP Semiconductors 合作，为客户提供 Kinara Ara-1 Edge AI 处理器，以扩展 AI 加速，并与 NXP 支持 AI 的产品组合相结合，通过深度学习模型增强高性能推理
• 2021 年 11 月，恩智浦半导体推出了适用于汽车、智能家居、智能建筑和智能工厂应用的 i.MX 93 系列应用处理器。它利用边缘机器学习，根据用户需求进行预测和自动化，从而提升各个领域的能力
• 2022 年 9 月，英特尔推出了第四代 Intel® Xeon® 人工智能芯片，以及 Sapphire Rapids 可扩展处理器和 Intel® 数据中心 GPU。此外，针对 AI 优化的第 13 代 Intel® CoreTM 处理器有望提供卓越的游戏和内容创建性能
• 2022 年 8 月，英特尔与云解决方案提供商 Aible 合作，利用 AI 实现快速且可衡量的业务影响。通过工程优化和创新的基准测试程序，此次合作使 Aible 能够快速满足企业客户的 AI 需求

人工智能（AI）芯片组市场范围

市场根据硬件、技术、功能和最终用户进行细分。这些细分市场之间的增长情况将帮助您分析行业中增长缓慢的细分市场，并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察，帮助他们做出战略决策，确定核心市场应用。

硬件

• 处理器
  • 图形处理器
  • 专用集成电路 (ASIC)
  • FPGA
  • 中央处理器
  • 其他的
• 记忆
• 网络
  • 互连
  • 以太网适配器

技术

• 机器学习
  • 深度学习
  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 强化学习
  • 其他的
• 自然语言处理
• 情境感知计算
• 计算机视觉
• 预测分析

 功能

• 训练
• 推理

 最终用户

• 消费电子
• 卫生保健
• 制造业
• 汽车
• 农业
• 零售
• 网络安全
• 人力资源
• 营销
• 法律
• 金融科技
• 政府

人工智能 (AI) 芯片组市场区域分析/见解

对市场进行分析，并按国家、硬件、技术、功能和最终用户提供市场规模洞察和趋势，如上所述。

市场报告涉及的国家包括北美洲的美国、加拿大和墨西哥、欧洲的德国、法国、英国、荷兰、瑞士、比利时、俄罗斯、意大利、西班牙、土耳其、欧洲其他地区、亚太地区（APAC）的中国、日本、印度、韩国、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区（APAC）的其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲（MEA）的其他地区、南美洲的巴西、阿根廷和南美洲其他地区。

亚太地区预计将在人工智能 (AI) 芯片组市场中呈现丰厚的增长，这得益于该地区技术进步和人工智能处理器系统的广泛采用。这一趋势反映了人工智能行业创新和市场扩张的巨大机遇。

预计北美将在预测期内主导人工智能 (AI) 芯片组市场，因为它具有强大的购买力、持续的基础设施投资以及政府对开发内部 AI 应用的日益重视，从而增强了区域创新和市场领导地位。

报告的国家部分还提供了影响单个市场因素和国内市场监管变化，这些因素和变化会影响市场的当前和未来趋势。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测单个国家市场情景的一些指标。此外，在提供国家数据的预测分析时，还考虑了全球品牌的存在和可用性以及它们因来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税和贸易路线的影响。

竞争格局和人工智能 (AI) 芯片组市场份额分析

市场竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度、应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对市场的关注有关。

市场上的一些主要参与者包括：

• NVIDIA 公司（美国）
• 英特尔公司（美国）
• Xilinx 公司（美国）
• 三星电子有限公司（韩国）
• 美光科技公司（美国）
• 高通技术公司（美国）
• IBM 公司（美国）
• 谷歌公司（美国）
• 微软 (美国)
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• 超微半导体公司 (美国)
• General Vision Inc.（美国）
• 神话（美国）
• 百度公司 (中国)