| ■ 영문 제목 : Machine Learning Chip Market Report by Technology (System-on-Chip (SoC), System-in-Package, Multi-chip Module, and Others), Chip Type (GPU, ASIC, FPGA, CPU, and Others), Industry Vertical (BFSI, IT and Telecom, Media and Advertising, Retail, Healthcare, Automotive, and Others), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품코드 : IMARC24AUG0382 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 7월 ■ 페이지수 : 149 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2영업일) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : 전자 및 반도체 |
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세계의 머신러닝 칩 시장 규모는 2023년에 97억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 22.4%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 621억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 양자 컴퓨팅의 급부상, 계산 문제를 해결하기 위한 효율적인 시스템에 대한 수요 증가, 스마트 시티와 스마트 홈의 개발 증가가 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
머신러닝(ML) 칩은 딥러닝 기반 애플리케이션을 지원하도록 설계된 인공 지능(AI) 기술로 구성됩니다. 여기에는 시스템 온 칩(SoC), 멀티칩 모듈, 시스템 인 패키지 등 다양한 기술이 포함되며 하드웨어 인프라에는 컴퓨팅, 저장, 네트워킹이 포함됩니다. 지적 재산권 코어를 강화하고 설계 및 도구 흐름을 개선하기 위해 시스템에 설치됩니다. 비용 효율적이며 워크플로우의 오류를 방지하고 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 대형 트랜지스터에 비해 빠른 속도를 제공하고 효율성을 높이며 에너지 소비도 적습니다. 이 외에도 성능, 전력, 최적화 및 분석을 개선하는 데 도움이 됩니다. 그 결과 ML 칩은 세계의의 자동차, 의료, 소매, 미디어 및 광고, 정보 기술(IT) 및 통신, 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 산업에서 널리 사용되고 있습니다.
머신러닝 칩 시장 동향:
현재 세계의적으로 디지털화 추세와 IT 및 통신 산업의 확장은 시장 성장을 뒷받침하는 주요 요인 중 하나입니다. 또한 사이버 공격의 증가는 기업이 데이터베이스 관리 및 사기 탐지 시스템을 활용하도록 장려하여 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 이 외에도 세계의적으로 스마트 시티와 스마트 홈의 개발로 인해 ML 칩에 대한 수요가 증가함에 따라 업계 투자자들에게 수익성 높은 성장 기회를 제공하고 있습니다. 또한 세계의적으로 인간의 개입과 오류를 줄이기 위해 로봇 공학에 ML 칩을 구현하는 것과 함께 양자 컴퓨팅의 출현이 증가하면서 시장에 긍정적 인 영향을 미치고 있습니다. 이 외에도 수학 및 계산 문제를 해결하기 위한 효율적인 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 ML 칩의 채택이 증가하고 있다는 점도 긍정적인 시장 전망을 제시하고 있습니다. 또한 세계의 수많은 산업 분야에서 향상된 서비스를 제공하기 위해 빅데이터 분석과 클라우드 컴퓨팅의 통합이 증가하고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 이는 실시간 소비자 행동 인사이트를 위한 ML 칩의 활용도 증가와 맞물려 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 게임 산업에서 여러 복잡한 작업을 수행하기 위해 CPU에서 GPU에 대한 선호도가 높아지면서 시장 성장이 강화되고 있습니다.
주요 시장 세분화:
IMARC Group은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준의 예측과 함께 글로벌 머신러닝 칩 시장 보고서의 각 하위 세그먼트의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 기술, 칩 유형 및 산업 분야를 기준으로 시장을 분류했습니다.
기술 인사이트:
시스템 온 칩(SoC)
시스템 인 패키지
멀티칩 모듈
기타
이 보고서는 머신러닝 칩 시장을 기술별로 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 시스템 온 칩(SoC), 시스템 인 패키지, 멀티 칩 모듈 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 시스템 온 칩(SoC)이 가장 큰 부분을 차지했습니다.
칩 유형 인사이트:
GPU
ASIC
FPGA
CPU
기타
이 보고서에는 칩 유형에 따른 머신러닝 칩 시장의 상세한 분류 및 분석도 포함되어 있습니다. 여기에는 GPU, ASIC, FPGA, CPU 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 GPU가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
산업별 인사이트:
BFSI
IT 및 통신
미디어 및 광고
소매업
헬스케어
자동차
기타
이 보고서에는 산업 분야에 따른 머신러닝 칩 시장의 상세한 세분화 및 분석도 포함되어 있습니다. 여기에는 BFSI, IT 및 통신, 미디어 및 광고, 리테일, 헬스케어, 자동차 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 BFSI가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
지역별 인사이트:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
이 보고서는 또한 북미(미국, 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석을 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미(미국 및 캐나다)는 머신러닝 칩의 가장 큰 시장으로 나타났습니다. 북미 머신러닝 칩 시장을 이끄는 요인으로는 중요 인프라의 보안에 대한 관심 증가, 양자 컴퓨팅에 대한 수요 증가, IT 산업에서의 활용도 증가 등이 있습니다.
경쟁 환경:
이 보고서는 또한 글로벌 머신러닝 칩 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 시장 구조, 주요 업체별 시장 점유율, 업체 포지셔닝, 주요 성공 전략, 경쟁 대시보드, 기업 평가 사분면과 같은 경쟁 분석이 보고서에서 다뤄졌습니다. 또한 모든 주요 기업에 대한 자세한 프로필도 제공되었습니다. 이 보고서에서 다루는 기업 중 일부에는 Advanced Micro Devices Inc., Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), Cerebras Inc., Google LLC, Graphcore, Intel Corporation, International Business Machines Corporation, NVIDIA Corporation, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co. Ltd., Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited.등이 있습니다. 이는 일부 기업 목록일 뿐이며, 전체 기업 목록은 보고서에서 확인할 수 있습니다.
이 보고서에서 답변한 주요 질문
1. 2023년 글로벌 머신러닝 칩 시장의 규모는 어느 정도였나요?
2. 2024~2032년 글로벌 머신러닝 칩 시장의 예상 성장률은 얼마인가요?
3. 글로벌 머신러닝 칩 시장을 이끄는 주요 요인은 무엇인가요?
4. 코로나19가 글로벌 머신러닝 칩 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
5. 기술 기반 글로벌 머신러닝 칩 시장의 세분화는 무엇인가요?
6. 칩 유형에 따른 글로벌 머신러닝 칩 시장의 세분화는 무엇인가요?
7. 산업 수직에 따른 글로벌 머신 러닝 칩 시장의 세분화는 무엇입니까?
8. 글로벌 머신 러닝 칩 시장의 주요 지역은 어디입니까?
9. 글로벌 머신 러닝 칩 시장의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?
1 머리말 |
| ※본 조사보고서 [세계의 머신러닝 칩 시장 (2024년~2032년) : 기술별 (시스템 온 칩 (SoC), 시스템 인 패키지, 멀티칩 모듈, 기타), 칩 종류별 (GPU, ASIC, FPGA, CPU, 기타), 산업별 (금융, IT 및 통신, 미디어 및 광고, 소매, 의료, 자동차, 기타), 지역별] (코드 : IMARC24AUG0382) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 머신러닝 칩 시장 (2024년~2032년) : 기술별 (시스템 온 칩 (SoC), 시스템 인 패키지, 멀티칩 모듈, 기타), 칩 종류별 (GPU, ASIC, FPGA, CPU, 기타), 산업별 (금융, IT 및 통신, 미디어 및 광고, 소매, 의료, 자동차, 기타), 지역별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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