人工知能チップ市場:チップタイプ別(GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他)、処理タイプ別(エッジ、クラウド)、 技術別(システムオンチップ、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他)、用途別(自然言語処理、ロボティクス、コンピュータビジョン、ネットワークセキュリティ、その他)、産業分野別(メディア・広告、BFSI、IT・通信、小売、医療、自動車・輸送、その他):グローバル機会分析と業界予測、2025-2034年Artificial Intelligence Chip Market By Chip Type (GPU, ASIC, FPGA, CPU, Others), By Processing Type (Edge, Cloud), By Technology (System On Chip, System in Package, Multi Chip Module, Others), By Application (Nature Language Processing, Robotics, Computer Vision, Network Security, Others), By Industry Vertical (Media and Advertising, BFSI, IT and Telecom, Retail, Healthcare, Automotive and Transportation, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2025-2034 人工知能タスクの迅速な実行を可能にする集積回路は、人工知能チップと呼ばれる。様々なAIアプリケーションにおいて重要なアルゴリズム計算を高速化するために設計されている。多様な産業やアプリケーションで使... もっと見る
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サマリー人工知能タスクの迅速な実行を可能にする集積回路は、人工知能チップと呼ばれる。様々なAIアプリケーションにおいて重要なアルゴリズム計算を高速化するために設計されている。多様な産業やアプリケーションで使用され、主に自動車、医療、金融分野で活用される。センサーデータの統合や物体識別による意思決定を支援し、自動運転車両の安全性向上と自律走行機能を実現します。医療分野では画像解析を支援し、スキャン処理の効率化と正確な診断を可能にします。金融分野ではアルゴリズム取引や不正検知を可能にします。消費者が様々な領域でAIチップの利用を拡大することが、人工知能チップ市場の成長を牽引しています。 AIチップは様々な分野で業務効率化を目的としたタスク処理に組み込まれている。ただし、熟練人材の不足がAIチップ市場の成長を抑制している。人工知能チップはクラウド実装、バグ修正、テストなどのタスクに活用されている。市場成長の阻害要因である。しかしながら、量子コンピューティングの発展とロボティクス分野におけるAIチップ採用の増加は、予測期間中のAIチップ市場成長にとって好機となる要因と見込まれている。 セグメントレビュー人工知能チップ市場は、チップタイプ、処理タイプ、技術、アプリケーション、産業分野、地域に基づいてセグメント化されている。チップタイプ別では、GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他に分類される。処理タイプ別では、エッジとクラウドに分類される。技術別では、システムオンチップ、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他に分類される。 用途別では、自然言語処理(NLP)、ロボティクス、コンピュータビジョン、ネットワークセキュリティ、その他に分類される。産業分野別では、メディア・広告、BFSI(銀行・金融・保険)、IT・通信、小売、医療、自動車・輸送、その他に細分化される。 地域別では、人工知能チップ市場は北米(米国、カナダ、メキシコ)、欧州(英国、ドイツ、フランス、ロシア、その他欧州)、アジア太平洋(中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、その他アジア太平洋)、LAMEA(ラテンアメリカ、中東、アフリカ)で分析される。 競合分析 本レポートでプロファイルされた主要企業には、ソフトバンク株式会社、クアルコム・テクノロジーズ社、アルファベット社、ミシック、百度、NXPセミコンダクターズ、インテルコーポレーション、メディアテック、アドバンスト・マイクロ・デバイシズ社、エヌビディア社(メラノックス・テクノロジーズ)、サムスンが含まれます。これらの企業は市場での地位を維持するため、異なる戦略を採用しています。 ステークホルダーにとっての主な利点●本レポートは、2024年から2034年までの人工知能チップ市場分析における市場セグメント、現在のトレンド、推定値、およびダイナミクスに関する定量分析を提供し、人工知能チップ市場の主要な機会を特定します。●市場調査は、主要な推進要因、制約、機会に関する情報とともに提供されます。 ●ポーターの5つの力分析により、買い手と供給者の影響力を可視化し、ステークホルダーが利益志向のビジネス判断を行い、サプライヤー・バイヤーネットワークを強化することを可能にします。 ●人工知能チップ市場のセグメンテーションに関する詳細な分析は、現在の市場機会を特定するのに役立ちます。 ●各地域の主要国は、世界市場への収益貢献度に基づいてマッピングされています。 ●市場プレイヤーのポジショニングはベンチマーキングを容易にし、市場プレイヤーの現在の立場を明確に理解することを可能にします。 ●本レポートには、地域別およびグローバルな人工知能チップ市場の動向、主要プレイヤー、市場セグメント、応用分野、市場成長戦略の分析が含まれます。本購入で得られる追加特典:●四半期ごとの更新*(法人ライセンス契約時のみ、定価適用)●購入前または購入後、お客様が選択した5社の企業プロファイルを追加無料更新として提供。 ● 5ライセンス以上またはエンタープライズユーザーライセンス購入時、次期バージョンを無償提供● アナリストサポート16時間*(購入後、レポート検証中に追加データ要件が生じた場合、質問解決や販売後問い合わせに対応するアナリストサポートを最大16時間分提供) ● 15%無料カスタマイズ*(レポート範囲・セグメントが要件に合わない場合、15%分=3営業日相当の無料作業を1回適用) ● 5ライセンス以上/エンタープライズライセンス購入時、無料データパック(Excel版レポート) ● レポート発行から6~12ヶ月以上経過分は無料更新 ● 24時間優先対応* ● 無料の業界動向レポートとホワイトペーパー本レポートで可能なカスタマイズ(追加費用・期間発生。詳細は営業担当まで)● 地域別業界ライフサイクル評価● 市場参入戦略● 交差セグメント分析 - 市場規模と予測主要市場セグメント(チップタイプ別)● FPGA● CPU● その他● GPU ●ASIC 処理タイプ別 ● エッジ ● クラウド 技術別 ● システムオンチップ ● システムインパッケージ ● マルチチップモジュール ● その他 用途別 ● 自然言語処理 ● ロボティクス ● コンピュータビジョン ● ネットワークセキュリティ ● その他 産業分野別 ● メディア・広告 ● BFSI(銀行・金融・保険) ● IT・通信 ● 小売 ● ヘルスケア ● 自動車・輸送 ● その他地域別 ● 北米 ○ 米国 ○ カナダ ○ メキシコ ● 欧州 ○ 英国 ○ ドイツ ○ フランス ○ ロシア ○ 欧州その他 ● アジア太平洋 ○ 中国 ○ 日本 ○ インド ○ 韓国 ○ オーストラリア ○ アジア太平洋その他 ● LAMEA ○ ラテンアメリカ ○ 中東 ○ アフリカ ● 主要市場プレイヤー ○ ソフトバンク株式会社 ○ クアルコム・テクノロジーズ株式会社 ○ アルファベット株式会社 ○ マイシック ○ 百度(バイドゥ) ○ NXPセミコンダクターズ ○ インテル株式会社 ○ メディアテック株式会社 ○ アドバンスト・マイクロ・デバイシズ株式会社 ○ エヌビディア株式会社(メラノックス・テクノロジーズ) ○ サムスン 目次第1章:はじめに1.1. レポート概要1.2. 主要市場セグメント1.3. ステークホルダーへの主な利点1.4. 調査方法論1.4.1. 一次調査1.4.2. 二次調査1.4.3. アナリストツールとモデル第2章:エグゼクティブサマリー 2.1. CXOの視点 第3章:市場概要 3.1. 市場定義と範囲 3.2. 主要な調査結果 3.2.1. 主要な影響要因 3.2.2. 主要投資分野 3.3. ポーターの5つの力分析 3.3.1. 供給者の交渉力の弱さ 3.3.2. 新規参入の脅威の低さ 3.3.3. 代替品の脅威の低さ 3.3.4. 競争の激しさの低さ 3.3.5. 購入者の交渉力の弱さ 3.4. 市場動向 3.4.1. 推進要因 3.4.1.1. AIスタートアップへの投資増加 3.4.1.2. 量子コンピューティングの台頭 3.4.1.3. スマートホーム・スマートシティ需要の拡大 3.4.2. 制約要因 3.4.2.1. 熟練労働力の不足 3.4.2.2. AIチップの高電力消費と発熱 3.4.3. 機会 3.4.3.1. 発展途上地域におけるAIチップ採用の増加 3.4.3.2. よりスマートなロボットの開発第4章:チップタイプ別人工知能チップ市場 4.1. 概要 4.1.1. 市場規模と予測 4.2. GPU 4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会 4.2.2. 地域別市場規模と予測 4.2.3. 国別市場シェア分析 4.3. ASIC 4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会 4.3.2. 地域別市場規模と予測 4.3.3. 国別市場シェア分析 4.4. FPGA 4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会 4.4.2. 地域別市場規模と予測 4.4.3. 国別市場シェア分析 4.5. CPU 4.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会 4.5.2. 地域別市場規模および予測 4.5.3. 国別市場シェア分析 4.6. その他 4.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会 4.6.2. 地域別市場規模と予測 4.6.3. 国別市場シェア分析 第5章:人工知能チップ市場(処理タイプ別) 5.1. 概要 5.1.1. 市場規模と予測 5.2. エッジ 5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会 5.2.2. 地域別市場規模と予測 5.2.3. 国別市場シェア分析 5.3. クラウド 5.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会 5.3.2. 地域別市場規模と予測 5.3.3. 国別市場シェア分析 第6章:人工知能チップ市場(技術別) 6.1. 概要 6.1.1. 市場規模と予測 6.2. システムオンチップ 6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会 6.2.2. 地域別市場規模と予測 6.2.3. 国別市場シェア分析 6.3. システムインパッケージ 6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会 6.3.2. 地域別市場規模と予測 6.3.3. 国別市場シェア分析 6.4. マルチチップモジュール 6.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会 6.4.2. 地域別市場規模と予測 6.4.3. 国別市場シェア分析 6.5. その他 6.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会 6.5.2. 地域別市場規模と予測 6.5.3. 国別市場シェア分析 第7章:人工知能チップ市場(用途別) 7.1. 概要 7.1.1. 市場規模と予測 7.2. 自然言語処理 7.2.1. 主要な市場動向、成長要因、機会 7.2.2. 地域別市場規模と予測 7.2.3. 国別市場シェア分析 7.3. ロボティクス 7.3.1. 主要な市場動向、成長要因、機会 7.3.2. 地域別市場規模と予測 7.3.3. 国別市場シェア分析 7.4. コンピュータビジョン 7.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会 7.4.2. 地域別市場規模と予測 7.4.3. 国別市場シェア分析 7.5. ネットワークセキュリティ 7.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会 7.5.2. 地域別市場規模と予測 7.5.3. 国別市場シェア分析 7.6. その他 7.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会 7.6.2. 地域別市場規模と予測 7.6.3. 国別市場シェア分析 第8章:産業分野別人工知能チップ市場 8.1. 概要 8.1.1. 市場規模と予測 8.2. メディア・広告 8.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会 8.2.2. 地域別市場規模と予測 8.2.3. 国別市場シェア分析 8.3. 金融・保険・証券(BFSI) 8.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会 8.3.2. 地域別市場規模と予測 8.3.3. 国別市場シェア分析 8.4. IT・通信 8.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会 8.4.2. 地域別市場規模と予測 8.4.3. 国別市場シェア分析 8.5. 小売 8.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会 8.5.2. 地域別市場規模と予測 8.5.3. 国別市場シェア分析 8.6. ヘルスケア 8.6.1. 主要な市場動向、成長要因、機会 8.6.2. 地域別市場規模と予測 8.6.3. 国別市場シェア分析 8.7. 自動車・輸送機器 8.7.1. 主要市場動向、成長要因および機会 8.7.2. 地域別市場規模と予測 8.7.3. 国別市場シェア分析 8.8. その他 8.8.1. 主要市場動向、成長要因および機会 8.8.2. 地域別市場規模と予測 8.8.3. 国別市場シェア分析第9章:人工知能チップ市場(地域別)9.1. 概要9.1.1. 地域別市場規模と予測9.2. 北米9.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会9.2.2. チップタイプ別市場規模と予測 9.2.3. 処理タイプ別市場規模と予測 9.2.4. 技術別市場規模と予測 9.2.5. 用途別市場規模と予測 9.2.6. 産業分野別市場規模と予測 9.2.7. 国別市場規模と予測 9.2.7.1. 米国 9.2.7.1.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.2.7.1.2. 処理タイプ別市場規模と予測 9.2.7.1.3. 技術別市場規模と予測 9.2.7.1.4. 用途別市場規模と予測 9.2.7.1.5. 産業分野別市場規模と予測 9.2.7.2. カナダ 9.2.7.2.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.2.7.2.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.2.7.2.3. 技術別市場規模と予測 9.2.7.2.4. 用途別市場規模と予測 9.2.7.2.5. 産業分野別市場規模と予測 9.2.7.3. メキシコ 9.2.7.3.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.2.7.3.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.2.7.3.3. 技術別市場規模と予測 9.2.7.3.4. 用途別市場規模と予測 9.2.7.3.5. 産業分野別市場規模と予測 9.3. ヨーロッパ 9.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会 9.3.2. チップタイプ別市場規模と予測 9.3.3. 加工タイプ別市場規模と予測 9.3.4. 技術別市場規模と予測 9.3.5. 用途別市場規模と予測 9.3.6. 産業分野別市場規模と予測 9.3.7. 国別市場規模と予測 9.3.7.1. 英国 9.3.7.1.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.3.7.1.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.3.7.1.3. 技術別市場規模と予測 9.3.7.1.4. 用途別市場規模と予測 9.3.7.1.5. 産業分野別市場規模と予測 9.3.7.2. ドイツ 9.3.7.2.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.3.7.2.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.3.7.2.3. 技術別市場規模と予測 9.3.7.2.4. 用途別市場規模と予測 9.3.7.2.5. 産業分野別市場規模と予測 9.3.7.3. フランス 9.3.7.3.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.3.7.3.2. 処理タイプ別市場規模と予測 9.3.7.3.3. 技術別市場規模と予測 9.3.7.3.4. 用途別市場規模と予測 9.3.7.3.5. 産業分野別市場規模と予測 9.3.7.4. ロシア 9.3.7.4.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.3.7.4.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.3.7.4.3. 技術別市場規模と予測 9.3.7.4.4. 用途別市場規模と予測 9.3.7.4.5. 産業分野別市場規模と予測 9.3.7.5. その他の欧州諸国 9.3.7.5.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.3.7.5.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.3.7.5.3. 技術別市場規模と予測 9.3.7.5.4. 用途別市場規模と予測 9.3.7.5.5. 産業分野別市場規模と予測 9.4. アジア太平洋地域 9.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会 9.4.2. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.3. 加工タイプ別市場規模と予測 9.4.4. 技術別市場規模と予測 9.4.5. 用途別市場規模と予測 9.4.6. 産業分野別市場規模と予測 9.4.7. 国別市場規模と予測 9.4.7.1. 中国 9.4.7.1.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.7.1.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.4.7.1.3. 技術別市場規模と予測 9.4.7.1.4. 用途別市場規模と予測 9.4.7.1.5. 産業分野別市場規模と予測 9.4.7.2. 日本 9.4.7.2.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.7.2.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.4.7.2.3. 技術別市場規模と予測 9.4.7.2.4. 用途別市場規模と予測 9.4.7.2.5. 産業分野別市場規模と予測 9.4.7.3. インド 9.4.7.3.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.7.3.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.4.7.3.3. 技術別市場規模と予測 9.4.7.3.4. 用途別市場規模と予測 9.4.7.3.5. 産業分野別市場規模と予測 9.4.7.4. 韓国 9.4.7.4.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.7.4.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.4.7.4.3. 技術別市場規模と予測 9.4.7.4.4. 用途別市場規模と予測 9.4.7.4.5. 産業分野別市場規模と予測 9.4.7.5. オーストラリア 9.4.7.5.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.7.5.2. 処理タイプ別市場規模と予測 9.4.7.5.3. 技術別市場規模と予測 9.4.7.5.4. 用途別市場規模と予測 9.4.7.5.5. 産業分野別市場規模と予測 9.4.7.6. アジア太平洋地域その他 9.4.7.6.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.4.7.6.2. 処理タイプ別市場規模と予測 9.4.7.6.3. 技術別市場規模と予測 9.4.7.6.4. 用途別市場規模と予測 9.4.7.6.5. 産業分野別市場規模と予測 9.5. LAMEA 9.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会 9.5.2. チップタイプ別市場規模と予測 9.5.3. 加工タイプ別市場規模と予測 9.5.4. 技術別市場規模と予測 9.5.5. 用途別市場規模と予測 9.5.6. 産業分野別市場規模と予測 9.5.7. 国別市場規模と予測 9.5.7.1. ラテンアメリカ 9.5.7.1.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.5.7.1.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.5.7.1.3. 技術別市場規模と予測 9.5.7.1.4. 用途別市場規模と予測 9.5.7.1.5. 産業分野別市場規模と予測 9.5.7.2. 中東 9.5.7.2.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.5.7.2.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.5.7.2.3. 技術別市場規模と予測 9.5.7.2.4. 用途別市場規模と予測 9.5.7.2.5. 産業分野別市場規模と予測 9.5.7.3. アフリカ 9.5.7.3.1. チップタイプ別市場規模と予測 9.5.7.3.2. 加工タイプ別市場規模と予測 9.5.7.3.3. 技術別市場規模と予測 9.5.7.3.4. 用途別市場規模と予測 9.5.7.3.5. 業界別市場規模と予測 第10章:競争環境 10.1. 概要 10.2. 主な勝者戦略 10.3. トップ10企業の製品マッピング 10.4. 競争ダッシュボード 10.5. 競争ヒートマップ 10.6. 主要企業のポジショニング(2024年) 第11章:企業プロファイル11.1. NVIDIA Corporation(Mellanox Technologies)11.1.1. 会社概要11.1.2. 主要幹部11.1.3. 会社スナップショット11.1.4. 事業セグメント11.1.5. 製品ポートフォリオ 11.1.6. 業績動向 11.1.7. 主要戦略的動向と展開 11.2. クアルコム・テクノロジーズ社 11.2.1. 会社概要 11.2.2. 主要幹部 11.2.3. 会社概要 11.2.4. 事業セグメント 11.2.5. 製品ポートフォリオ 11.2.6. 業績 11.2.7. 主要な戦略的動向と進展 11.3. Alphabet Inc. 11.3.1. 会社概要 11.3.2. 主要幹部 11.3.3. 会社概要 11.3.4. 事業セグメント 11.3.5. 製品ポートフォリオ 11.3.6. 業績 11.3.7. 主要な戦略的動きと展開 11.4. MediaTek 11.4.1. 会社概要 11.4.2. 主要幹部 11.4.3. 会社概要 11.4.4. 事業セグメント 11.4.5. 製品ポートフォリオ 11.4.6. 業績 11.4.7. 主要な戦略的動きと展開 11.5. Mythic 11.5.1. 会社概要 11.5.2. 主要幹部 11.5.3. 会社概要 11.5.4. 事業セグメント 11.5.5. 製品ポートフォリオ 11.6. Baidu 11.6.1. 会社概要 11.6.2. 主要幹部 11.6.3. 会社概要 11.6.4. 事業セグメント 11.6.5. 製品ポートフォリオ 11.6.6. 業績 11.7. NXPセミコンダクターズ 11.7.1. 会社概要 11.7.2. 主要幹部 11.7.3. 会社概要 11.7.4. 事業セグメント 11.7.5. 製品ポートフォリオ 11.7.6. 業績 11.7.7. 主要な戦略的動きと展開 11.8. インテル・コーポレーション 11.8.1. 会社概要 11.8.2. 主要幹部 11.8.3. 会社概要 11.8.4. 事業セグメント 11.8.5. 製品ポートフォリオ 11.8.6. 業績 11.8.7. 主要な戦略的動向と展開 11.9. サムスン 11.9.1. 会社概要 11.9.2. 主要幹部 11.9.3. 会社概要 11.9.4. 事業セグメント 11.9.5. 製品ポートフォリオ 11.9.6. 業績 11.9.7. 主要な戦略的動きと展開 11.10. アドバンスト・マイクロ・デバイシズ社 11.10.1. 会社概要 11.10.2. 主要幹部 11.10.3. 会社概要 11.10.4. 事業セグメント 11.10.5. 製品ポートフォリオ 11.10.6. 業績 11.10.7. 主要な戦略的動きと展開 11.11. ソフトバンク株式会社 11.11.1. 会社概要 11.11.2. 主要幹部 11.11.3. 会社概要 11.11.4. 事業セグメント 11.11.5. 製品ポートフォリオ 11.11.6. 業績
SummaryAn integrated circuit which enables quick execution of AI tasks is termed as artificial intelligence ship. It is crafted to quicken the algorithmic calculations, which are important for different AI applications. It is used in different industries and applications. It is used majorly in the automotive, healthcare, and finance sector. Table of ContentsCHAPTER 1: INTRODUCTION
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