 | • レポートコード：MRC2304D058 • 出版社/出版日：Transparency Market Research / 2023年1月23日 最新版はお問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、178ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：電子＆半導体 |
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レポート概要
| Transparency Market Research社の当調査レポートでは、人工知能チップセットの世界市場を分析し、市場実態を明らかにしています。本書は、序論、エグゼクティブサマリー、市場動向、関連産業＆主要指標分析、チップセット種類別（GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他）分析、デプロイメント別（クラウドベースAIチップセット、エッジベースAIチップセット）分析、用途別（自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、ロボット工学、ネットワークセキュリティ）分析、エンドユーザー別（自動車、IT＆通信、医療、家電、その他）分析、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米）分析、競争分析、企業情報などを収録しています。また、AMD、Alphabet、NVIDIA Corporation、Intel Corporation、IBM、Apple、Huawei、MediaTek、Google、Qualcomm、Baidu、Graphcore、Xilinxなどの企業情報を掲載しています。 ・序論 ・エグゼクティブサマリー ・市場動向 ・関連産業＆主要指標分析 ・世界の人工知能チップセット市場規模：チップセット種類別 - GPUの市場規模 - ASICの市場規模 - FPGAの市場規模 - CPUの市場規模 - その他チップセット種類の市場規模 ・世界の人工知能チップセット市場規模：デプロイメント別 - クラウドベースAIチップセットの市場規模 - エッジベースAIチップセットの市場規模 ・世界の人工知能チップセット市場規模：用途別 - 自然言語処理（NLP）における市場規模 - コンピュータビジョンにおける市場規模 - ロボット工学における市場規模 - ネットワークセキュリティにおける市場規模 ・世界の人工知能チップセット市場規模：エンドユーザー別 - 自動車における市場規模 - IT＆通信における市場規模 - 医療における市場規模 - 家電における市場規模 - その他エンドユーザーにおける市場規模 ・世界の人工知能チップセット市場規模：地域別 - 北米の人工知能チップセット市場規模 - ヨーロッパの人工知能チップセット市場規模 - アジア太平洋の人工知能チップセット市場規模 - 中東・アフリカの人工知能チップセット市場規模 - 南米の人工知能チップセット市場規模 ・競争状況 ・企業情報 |
TMRのレポートは、2022年から2031年までの予測期間におけるグローバルな人工知能チップセット市場の過去および現在の成長トレンドと機会を研究しています。このレポートでは、2017年から2031年までの市場収益を提供し、2022年を基準年、2031年を予測年としています。また、2022年から2031年までの年平均成長率（CAGR）も示されています。
レポートは、広範な調査を経て作成されており、主に一次調査が行われました。分析者は、主要な意見リーダーや業界リーダーとのインタビューを通じてデータを収集しました。二次調査では、主要プレイヤーの製品文献、年次報告書、プレスリリース、関連文書を参照し、人工知能チップセット市場の理解を深めました。
二次調査には、インターネットの情報源、政府機関からの統計データ、ウェブサイト、貿易協会などが含まれています。分析者は、グローバルな人工知能チップセット市場のさまざまな属性を研究するために、トップダウンおよびボトムアップのアプローチを組み合わせて使用しました。
レポートには、詳細なエグゼクティブサマリーとともに、調査範囲に含まれるさまざまなセグメントの成長動向のスナップショットが含まれています。また、グローバルな人工知能チップセット市場における競争環境の変化についても光を当てており、これらは市場の既存プレイヤーや参入を検討している企業にとって有益なツールとなります。
レポートでは、グローバルな人工知能チップセット市場の競争状況にも触れています。市場で活動する主要プレイヤーが特定され、それぞれの企業について、会社概要、財務状況、最近の動向、SWOT分析などの属性がプロファイルされています。
研究方法論は、包括的な一次および二次調査の組み合わせによって人工知能チップセット市場を分析するものです。二次調査には、会社文献、技術文書、特許データ、インターネット情報、統計データなどの検索が含まれ、これにより市場参加者の洞察を把握し、ビジネス機会を認識するための信頼性の高いデータを取得しています。
特定の二次情報源としては、業界情報源（WorldWideScience.org、Elsevier、NIH、PubMedなど）、貿易データ源（Trade Map、UN Comtradeなど）、企業情報（OneSource Business Browser、Hoover’sなど）、合併・買収情報（Thomson Mergers & Acquisitions、MergerStatなど）が挙げられています。
一次調査では、業界参加者や意見リーダーとのインタビューやディスカッションを通じて、第一手の情報を収集しています。これには、定期的なインタビューを通じて市場サイズ、トレンド、競争環境などを確認し、二次調査の発見を強化する役割があります。
市場推定には、製品特性、技術の進展、地理的存在、製品需要、売上データ（価値または量）、過去の成長などの詳細な調査が含まれています。ハードデータが入手できない場合には、モデル化手法を用いて包括的なデータセットを生成します。データの三角測量により、二次および一次情報源から得られた情報がTMRの知識リポジトリと照合され、四半期ごとに更新されます。市場予測は、ドライバー、制約、機会を考慮し、さまざまなセグメントの利点・欠点を検討しながら行われます。
レポート目次1. 序文
1.1. 市場概要
1.2. 市場およびセグメントの定義
1.3. 市場分類
1.4. 調査方法論
1.5. 仮定および略語
2. エグゼクティブサマリー
2.1. グローバル人工知能チップセット市場概要
2.2. 地域概要
2.3. 業界概要
2.4. 市場動向概観
2.5. 競争構造
3. 市場動向
3.1. マクロ経済要因
3.2. 推進要因
3.3. 抑制要因
3.4. 機会
3.5. 主要トレンド
3.6. 規制枠組み
4. 関連産業および主要指標評価
4.1. 親産業概要 – グローバルエネルギー貯蔵産業概要
4.2. サプライチェーン分析
4.3. 価格分析
4.4. 技術ロードマップ
4.5. 産業SWOT分析
4.6. ポーターの5つの力分析
4.7. COVID-19の影響と回復分析
5. チップセットタイプ別グローバル人工知能チップセット市場分析
5.1. チップセットタイプ別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）の分析と予測、2017年～2031年
5.1.1. GPU
5.1.2. ASIC
5.1.3. FPGA
5.1.4. CPU
5.1.5. その他
5.2. チップセットタイプ別市場魅力度分析
6. グローバル人工知能チップセット市場分析（導入形態別）
6.1. 導入形態別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017–2031
6.1.1. クラウドベースAIチップ
6.1.2. エッジベースAIチップ
6.2. 導入形態別市場魅力度分析
7. グローバル人工知能チップセット市場分析：アプリケーション別
7.1. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、アプリケーション別、2017–2031年
7.1.1. 自然言語処理（NLP）
7.1.2. コンピュータビジョン
7.1.3. ロボティクス
7.1.4. ネットワークセキュリティ
7.2. 用途別市場魅力度分析
8. グローバル人工知能チップセット市場分析：最終用途産業別
8.1. 最終用途産業別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017–2031年
8.1.1. 自動車
8.1.2. IT・通信
8.1.3. 医療
8.1.4. 民生用電子機器
8.1.5. 金融・保険・証券（BFSI）
8.1.6. 産業用
8.1.7. その他
8.2. 最終用途産業別市場魅力度分析
9. 地域別グローバル人工知能チップセット市場分析と予測
9.1. 地域別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測、2017–2031年
9.1.1. 北米
9.1.2. 欧州
9.1.3. アジア太平洋
9.1.4. 中東・アフリカ
9.1.5. 南米
9.2. 地域別市場魅力度分析
10. 北米人工知能チップセット市場分析と予測
10.1. 市場概要
10.2. 推進要因と抑制要因：影響分析
10.3. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測（チップセットタイプ別、2017年～2031年）
10.3.1. GPU
10.3.2. ASIC
10.3.3. FPGA
10.3.4. CPU
10.3.5. その他
10.4. 導入形態別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017–2031年
10.4.1. クラウドベースAIチップ
10.4.2. エッジベースAIチップ
10.5. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、用途別、2017–2031年
10.5.1. 自然言語処理（NLP）
10.5.2. コンピュータビジョン
10.5.3. ロボティクス
10.5.4. ネットワークセキュリティ
10.6. エンドユーザー産業別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017–2031年
10.6.1. 自動車
10.6.2. IT・通信
10.6.3. 医療
10.6.4. 民生用電子機器
10.6.5. 金融・保険・証券（BFSI）
10.6.6. 産業用
10.6.7. その他
10.7. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析と予測、国およびサブ地域別、2017年～2031年
10.7.1. 米国
10.7.2. カナダ
10.7.3. 北米その他
10.8. 市場魅力度分析
10.8.1. チップセットタイプ別
10.8.2. 導入形態別
10.8.3. アプリケーション別
10.8.4. 最終用途産業別
10.8.5. 国・サブ地域別
11. 欧州人工知能チップセット市場分析と予測
11.1. 市場概要
11.2. 推進要因と抑制要因：影響分析
11.3. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測（チップセットタイプ別、2017年～2031年）
11.3.1. GPU
11.3.2. ASIC
11.3.3. FPGA
11.3.4. CPU
11.3.5. その他
11.4. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、導入形態別、2017–2031年
11.4.1. クラウドベースAIチップ
11.4.2. エッジベースAIチップ
11.5. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、用途別、2017–2031年
11.5.1. 自然言語処理（NLP）
11.5.2. コンピュータビジョン
11.5.3. ロボティクス
11.5.4. ネットワークセキュリティ
11.6. エンドユーザー産業別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017–2031年
11.6.1. 自動車
11.6.2. IT・通信
11.6.3. 医療
11.6.4. 民生用電子機器
11.6.5. 金融・保険・証券（BFSI）
11.6.6. 産業用
11.6.7. その他
11.7. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析と予測、国およびサブ地域別、2017年～2031年
11.7.1. イギリス
11.7.2. ドイツ
11.7.3. フランス
11.7.4. その他の欧州諸国
11.8. 市場魅力度分析
11.8.1. チップセットタイプ別
11.8.2. 導入形態別
11.8.3. アプリケーション別
11.8.4. 最終用途産業別
11.8.5. 国・サブ地域別
12. アジア太平洋地域人工知能チップセット市場分析と予測
12.1. 市場概要
12.2. 推進要因と抑制要因：影響分析
12.3. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測（チップセットタイプ別、2017年～2031年）
12.3.1. GPU
12.3.2. ASIC
12.3.3. FPGA
12.3.4. CPU
12.3.5. その他
12.4. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、導入形態別、2017–2031年
12.4.1. クラウドベースAIチップ
12.4.2. エッジベースAIチップ
12.5. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、用途別、2017–2031年
12.5.1. 自然言語処理（NLP）
12.5.2. コンピュータビジョン
12.5.3. ロボティクス
12.5.4. ネットワークセキュリティ
12.6. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、最終用途産業別、2017年～2031年
12.6.1. 自動車
12.6.2. IT・通信
12.6.3. 医療
12.6.4. 民生用電子機器
12.6.5. BFSI（銀行・金融・保険）
12.6.6. 産業用
12.6.7. その他
12.7. 国・地域別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）及び数量（百万台）分析・予測、2017–2031年
12.7.1. 中国
12.7.2. 日本
12.7.3. インド
12.7.4. 韓国
12.7.5. ASEAN
12.7.6. アジア太平洋その他
12.8. 市場魅力度分析
12.8.1. チップセットタイプ別
12.8.2. 導入形態別
12.8.3. 用途別
12.8.4. 最終用途産業別
12.8.5. 国・サブ地域別
13. 中東・アフリカ人工知能チップセット市場分析と予測
13.1. 市場概要
13.2. 推進要因と抑制要因：影響分析
13.3. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測（チップセットタイプ別、2017年～2031年）
13.3.1. GPU
13.3.2. ASIC
13.3.3. FPGA
13.3.4. CPU
13.3.5. その他
13.4. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、導入形態別、2017–2031年
13.4.1. クラウドベースAIチップ
13.4.2. エッジベースAIチップ
13.5. 人工知能チップセット市場規模 (百万米ドル) アプリケーション別分析と予測、2017–2031年
13.5.1. 自然言語処理（NLP）
13.5.2. コンピュータビジョン
13.5.3. ロボティクス
13.5.4. ネットワークセキュリティ
13.6. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、最終用途産業別、2017–2031年
13.6.1. 自動車
13.6.2. ITおよび通信
13.6.3. 医療
13.6.4. 民生用電子機器
13.6.5. 金融・保険・証券（BFSI）
13.6.6. 産業用
13.6.7. その他
13.7. 国・地域別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）及び数量（百万台）分析・予測、2017–2031年
13.7.1. GCC
13.7.2. 南アフリカ
13.7.3. 中東・アフリカその他
13.8. 市場魅力度分析
13.8.1. チップセットタイプ別
13.8.2. 導入形態別
13.8.3. 最終用途産業別
13.8.4. 国・サブ地域別
14. 南米人工知能チップセット市場分析と予測
14.1. 市場概要
14.2. 推進要因と抑制要因：影響分析
14.3. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測（チップセットタイプ別、2017年～2031年）
14.3.1. GPU
14.3.2. ASIC
14.3.3. FPGA
14.3.4. CPU
14.3.5. その他
14.4. 導入形態別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017–2031年
14.4.1. クラウドベースAIチップ
14.4.2. エッジベースAIチップ
14.5. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、用途別、2017–2031年
14.5.1. 自然言語処理（NLP）
14.5.2. コンピュータビジョン
14.5.3. ロボティクス
14.5.4. ネットワークセキュリティ
14.6. エンドユーザー産業別人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）分析と予測、2017年～2031年
14.6.1. 自動車
14.6.2. IT・通信
14.6.3. 医療
14.6.4. 民生用電子機器
14.6.5. 金融・保険・証券（BFSI）
14.6.6. 産業用
14.6.7. その他
14.7. 人工知能チップセット市場規模（百万米ドル）および数量（百万台）分析・予測、国・地域別、2017年～2031年
14.7.1. ブラジル
14.7.2. 南米その他
14.8. 市場魅力度分析
14.8.1. チップセットタイプ別
14.8.2. 導入形態別
14.8.3. 最終用途産業別
14.8.4. 国・サブ地域別
15. 競争評価
15.1. グローバル人工知能チップセット市場競争マトリックス – ダッシュボードビュー
15.1.1. グローバル人工知能チップセット市場企業シェア分析（金額ベース、2021年）
15.1.2. 技術的差別化要因
16. 企業プロファイル（グローバルメーカー/サプライヤー）
16.1. AMD
16.1.1. 概要
16.1.2. 製品ポートフォリオ
16.1.3. 販売拠点
16.1.4. 主要子会社または販売代理店
16.1.5. 戦略と最近の動向
16.1.6. 主要財務指標
16.2. Alphabet
16.2.1. 概要
16.2.2. 製品ポートフォリオ
16.2.3. 販売拠点
16.2.4. 主要子会社または販売代理店
16.2.5. 戦略と最近の動向
16.2.6. 主要財務指標
16.3. NVIDIA Corporation
16.3.1. 概要
16.3.2. 製品ポートフォリオ
16.3.3. 販売網
16.3.4. 主要子会社または販売代理店
16.3.5. 戦略と最近の動向
16.3.6. 主要財務指標
16.4. インテル・コーポレーション
16.4.1. 概要
16.4.2. 製品ポートフォリオ
16.4.3. 販売網
16.4.4. 主要子会社または販売代理店
16.4.5. 戦略と最近の動向
16.4.6. 主要財務指標
16.5. IBM
16.5.1. 概要
16.5.2. 製品ポートフォリオ
16.5.3. 販売網
16.5.4. 主要子会社または販売代理店
16.5.5. 戦略と最近の動向
16.5.6. 主要財務指標
16.6. Apple
16.6.1. 概要
16.6.2. 製品ポートフォリオ
16.6.3. 販売網
16.6.4. 主要子会社または販売代理店
16.6.5. 戦略と最近の動向
16.6.6. 主要財務指標
16.7. Huawei
16.7.1. 概要
16.7.2. 製品ポートフォリオ
16.7.3. 販売網
16.7.4. 主要子会社または販売代理店
16.7.5. 戦略と最近の動向
16.7.6. 主要財務指標
16.8. MediaTek
16.8.1. 概要
16.8.2. 製品ポートフォリオ
16.8.3. 販売網
16.8.4. 主要子会社または販売代理店
16.8.5. 戦略と最近の動向
16.8.6. 主要財務指標
16.9. Google
16.9.1. 概要
16.9.2. 製品ポートフォリオ
16.9.3. 販売網
16.9.4. 主要子会社または販売代理店
16.9.5. 戦略と最近の動向
16.9.6. 主要財務指標
16.10. クアルコム
16.10.1. 概要
16.10.2. 製品ポートフォリオ
16.10.3. 販売網
16.10.4. 主要子会社または販売代理店
16.10.5. 戦略と最近の動向
16.10.6. 主要財務指標
16.11. 百度
16.11.1. 概要
16.11.2. 製品ポートフォリオ
16.11.3. 販売網
16.11.4. 主要子会社または販売代理店
16.11.5. 戦略と最近の動向
16.11.6. 主要財務指標
16.12. グラフコア
16.12.1. 概要
16.12.2. 製品ポートフォリオ
16.12.3. 販売網
16.12.4. 主要子会社または販売代理店
16.12.5. 戦略と最近の動向
16.12.6. 主要財務指標
16.13. Xilinx
16.13.1. 概要
16.13.2. 製品ポートフォリオ
16.13.3. 販売網
16.13.4. 主要子会社または販売代理店
16.13.5. 戦略と最近の動向
16.13.6. 主要財務指標
17. 推奨事項
17.1. 機会評価
17.1.1. チップセットタイプ別
17.1.2. 導入形態別
17.1.3. 用途別
17.1.4. 最終用途産業別
17.1.5. 地域/国/サブ地域別
1.1. Market Introduction
1.2. Market and Segments Definition
1.3. Market Taxonomy
1.4. Research Methodology
1.5. Assumption and Acronyms
2. Executive Summary
2.1. Global Artificial Intelligence Chipset Market Overview
2.2. Regional Outline
2.3. Industry Outline
2.4. Market Dynamics Snapshot
2.5. Competition Blueprint
3. Market Dynamics
3.1. Macro-economic Factors
3.2. Drivers
3.3. Restraints
3.4. Opportunities
3.5. Key Trends
3.6. Regulatory Framework
4. Associated Industry and Key Indicator Assessment
4.1. Parent Industry Overview – Global Energy Storage Industry Overview
4.2. Supply Chain Analysis
4.3. Pricing Analysis
4.4. Technology Roadmap
4.5. Industry SWOT Analysis
4.6. Porter Five Forces Analysis
4.7. COVID-19 Impact and Recovery Analysis
5. Global Artificial Intelligence Chipset Market Analysis, by Chipset Type
5.1. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Chipset Type, 2017–2031
5.1.1. GPU
5.1.2. ASIC
5.1.3. FPGA
5.1.4. CPU
5.1.5. Others
5.2. Market Attractiveness Analysis, By Chipset Type
6. Global Artificial Intelligence Chipset Market Analysis, by Deployment
6.1. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Deployment, 2017–2031
6.1.1. Cloud-based AI chips
6.1.2. Edge-based AI chips
6.2. Market Attractiveness Analysis, By Deployment
7. Global Artificial Intelligence Chipset Market Analysis, by Application
7.1. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Application, 2017–2031
7.1.1. Natural Language Processing (NLP)
7.1.2. Computer Vision
7.1.3. Robotics
7.1.4. Network security
7.2. Market Attractiveness Analysis, By Application
8. Global Artificial Intelligence Chipset Market Analysis, by End-use Industry
8.1. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by End-use Industry, 2017–2031
8.1.1. Automotive
8.1.2. IT and Telecommunication
8.1.3. Healthcare
8.1.4. Consumer Electronics
8.1.5. BFSI
8.1.6. Industrial
8.1.7. Others
8.2. Market Attractiveness Analysis, By End-use Industry
9. Global Artificial Intelligence Chipset Market Analysis and Forecast by Region
9.1. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Region, 2017–2031
9.1.1. North America
9.1.2. Europe
9.1.3. Asia Pacific
9.1.4. Middle East & Africa
9.1.5. South America
9.2. Market Attractiveness Analysis, By Region
10. North America Artificial Intelligence Chipset Market Analysis and Forecast
10.1. Market Snapshot
10.2. Drivers and Restraints: Impact Analysis
10.3. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Chipset Type, 2017–2031
10.3.1. GPU
10.3.2. ASIC
10.3.3. FPGA
10.3.4. CPU
10.3.5. Others
10.4. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Deployment, 2017–2031
10.4.1. Cloud-based AI chips
10.4.2. Edge-based AI chips
10.5. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Application, 2017–2031
10.5.1. Natural Language Processing (NLP)
10.5.2. Computer Vision
10.5.3. Robotics
10.5.4. Network security
10.6. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by End-use Industry, 2017–2031
10.6.1. Automotive
10.6.2. IT and Telecommunication
10.6.3. Healthcare
10.6.4. Consumer Electronics
10.6.5. BFSI
10.6.6. Industrial
10.6.7. Others
10.7. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) And Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Country and Sub-region, 2017–2031
10.7.1. U.S.
10.7.2. Canada
10.7.3. Rest of North America
10.8. Market Attractiveness Analysis
10.8.1. By Chipset Type
10.8.2. By Deployment
10.8.3. By Application
10.8.4. By End-use Industry
10.8.5. By Country/Sub-region
11. Europe Artificial Intelligence Chipset Market Analysis and Forecast
11.1. Market Snapshot
11.2. Drivers and Restraints: Impact Analysis
11.3. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Chipset Type, 2017–2031
11.3.1. GPU
11.3.2. ASIC
11.3.3. FPGA
11.3.4. CPU
11.3.5. Others
11.4. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Deployment, 2017–2031
11.4.1. Cloud-based AI chips
11.4.2. Edge-based AI chips
11.5. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Application, 2017–2031
11.5.1. Natural Language Processing (NLP)
11.5.2. Computer Vision
11.5.3. Robotics
11.5.4. Network security
11.6. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by End-use Industry, 2017–2031
11.6.1. Automotive
11.6.2. IT and Telecommunication
11.6.3. Healthcare
11.6.4. Consumer Electronics
11.6.5. BFSI
11.6.6. Industrial
11.6.7. Others
11.7. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) And Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Country and Sub-region, 2017–2031
11.7.1. U.K.
11.7.2. Germany
11.7.3. France
11.7.4. Rest of Europe
11.8. Market Attractiveness Analysis
11.8.1. By Chipset Type
11.8.2. By Deployment
11.8.3. By Application
11.8.4. By End-use Industry
11.8.5. By Country/Sub-region
12. Asia Pacific Artificial Intelligence Chipset Market Analysis and Forecast
12.1. Market Snapshot
12.2. Drivers and Restraints: Impact Analysis
12.3. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Chipset Type, 2017–2031
12.3.1. GPU
12.3.2. ASIC
12.3.3. FPGA
12.3.4. CPU
12.3.5. Others
12.4. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Deployment, 2017–2031
12.4.1. Cloud-based AI chips
12.4.2. Edge-based AI chips
12.5. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Application, 2017–2031
12.5.1. Natural Language Processing (NLP)
12.5.2. Computer Vision
12.5.3. Robotics
12.5.4. Network security
12.6. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by End-use Industry, 2017–2031
12.6.1. Automotive
12.6.2. IT and Telecommunication
12.6.3. Healthcare
12.6.4. Consumer Electronics
12.6.5. BFSI
12.6.6. Industrial
12.6.7. Others
12.7. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) And Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Country and Sub-region, 2017–2031
12.7.1. China
12.7.2. Japan
12.7.3. India
12.7.4. South Korea
12.7.5. ASEAN
12.7.6. Rest of Asia Pacific
12.8. Market Attractiveness Analysis
12.8.1. By Chipset Type
12.8.2. By Deployment
12.8.3. By Application
12.8.4. By End-use Industry
12.8.5. By Country/Sub-region
13. Middle East & Africa Artificial Intelligence Chipset Market Analysis and Forecast
13.1. Market Snapshot
13.2. Drivers and Restraints: Impact Analysis
13.3. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Chipset Type, 2017–2031
13.3.1. GPU
13.3.2. ASIC
13.3.3. FPGA
13.3.4. CPU
13.3.5. Others
13.4. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Deployment, 2017–2031
13.4.1. Cloud-based AI chips
13.4.2. Edge-based AI chips
13.5. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Application, 2017–2031
13.5.1. Natural Language Processing (NLP)
13.5.2. Computer Vision
13.5.3. Robotics
13.5.4. Network security
13.6. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by End-use Industry, 2017–2031
13.6.1. Automotive
13.6.2. IT and Telecommunication
13.6.3. Healthcare
13.6.4. Consumer Electronics
13.6.5. BFSI
13.6.6. Industrial
13.6.7. Others
13.7. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Country and Sub-region, 2017–2031
13.7.1. GCC
13.7.2. South Africa
13.7.3. Rest of Middle East & Africa
13.8. Market Attractiveness Analysis
13.8.1. By Chipset Type
13.8.2. By Deployment
13.8.3. By End-use Industry
13.8.4. By Country/Sub-region
14. South America Artificial Intelligence Chipset Market Analysis and Forecast
14.1. Market Snapshot
14.2. Drivers and Restraints: Impact Analysis
14.3. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) and Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Chipset Type, 2017–2031
14.3.1. GPU
14.3.2. ASIC
14.3.3. FPGA
14.3.4. CPU
14.3.5. Others
14.4. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Deployment, 2017–2031
14.4.1. Cloud-based AI chips
14.4.2. Edge-based AI chips
14.5. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by Application, 2017–2031
14.5.1. Natural Language Processing (NLP)
14.5.2. Computer Vision
14.5.3. Robotics
14.5.4. Network security
14.6. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) Analysis & Forecast, by End-use Industry, 2017–2031
14.6.1. Automotive
14.6.2. IT and Telecommunication
14.6.3. Healthcare
14.6.4. Consumer Electronics
14.6.5. BFSI
14.6.6. Industrial
14.6.7. Others
14.7. Artificial Intelligence Chipset Market Size (US$ Mn) And Volume (Million Units) Analysis & Forecast, by Country and Sub-region, 2017–2031
14.7.1. Brazil
14.7.2. Rest of South America
14.8. Market Attractiveness Analysis
14.8.1. By Chipset Type
14.8.2. By Deployment
14.8.3. By End-use Industry
14.8.4. By Country/Sub-region
15. Competition Assessment
15.1. Global Artificial Intelligence Chipset Market Competition Matrix - a Dashboard View
15.1.1. Global Artificial Intelligence Chipset Market Company Share Analysis, by Value (2021)
15.1.2. Technological Differentiator
16. Company Profiles (Global Manufacturers/Suppliers)
16.1. AMD
16.1.1. Overview
16.1.2. Product Portfolio
16.1.3. Sales Footprint
16.1.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.1.5. Strategy and Recent Developments
16.1.6. Key Financials
16.2. Alphabet
16.2.1. Overview
16.2.2. Product Portfolio
16.2.3. Sales Footprint
16.2.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.2.5. Strategy and Recent Developments
16.2.6. Key Financials
16.3. NVIDIA Corporation
16.3.1. Overview
16.3.2. Product Portfolio
16.3.3. Sales Footprint
16.3.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.3.5. Strategy and Recent Developments
16.3.6. Key Financials
16.4. Intel Corporation
16.4.1. Overview
16.4.2. Product Portfolio
16.4.3. Sales Footprint
16.4.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.4.5. Strategy and Recent Developments
16.4.6. Key Financials
16.5. IBM
16.5.1. Overview
16.5.2. Product Portfolio
16.5.3. Sales Footprint
16.5.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.5.5. Strategy and Recent Developments
16.5.6. Key Financials
16.6. Apple
16.6.1. Overview
16.6.2. Product Portfolio
16.6.3. Sales Footprint
16.6.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.6.5. Strategy and Recent Developments
16.6.6. Key Financials
16.7. Huawei
16.7.1. Overview
16.7.2. Product Portfolio
16.7.3. Sales Footprint
16.7.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.7.5. Strategy and Recent Developments
16.7.6. Key Financials
16.8. MediaTek
16.8.1. Overview
16.8.2. Product Portfolio
16.8.3. Sales Footprint
16.8.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.8.5. Strategy and Recent Developments
16.8.6. Key Financials
16.9. Google
16.9.1. Overview
16.9.2. Product Portfolio
16.9.3. Sales Footprint
16.9.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.9.5. Strategy and Recent Developments
16.9.6. Key Financials
16.10. Qualcomm
16.10.1. Overview
16.10.2. Product Portfolio
16.10.3. Sales Footprint
16.10.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.10.5. Strategy and Recent Developments
16.10.6. Key Financials
16.11. Baidu
16.11.1. Overview
16.11.2. Product Portfolio
16.11.3. Sales Footprint
16.11.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.11.5. Strategy and Recent Developments
16.11.6. Key Financials
16.12. Graphcore
16.12.1. Overview
16.12.2. Product Portfolio
16.12.3. Sales Footprint
16.12.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.12.5. Strategy and Recent Developments
16.12.6. Key Financials
16.13. Xilinx
16.13.1. Overview
16.13.2. Product Portfolio
16.13.3. Sales Footprint
16.13.4. Key Subsidiaries or Distributors
16.13.5. Strategy and Recent Developments
16.13.6. Key Financials
17. Recommendation
17.1. Opportunity Assessment
17.1.1. By Chipset Type
17.1.2. By Deployment
17.1.3. By Application
17.1.4. By End-use Industry
17.1.5. By Region/Country/Sub-region
| ※人工知能チップセットとは、AI（人工知能）の処理に特化したハードウェアの一種です。従来のコンピューターチップと異なり、AIチップは大量のデータを高速に処理し、機械学習や深層学習、自然言語処理などの複雑な計算を効率的に行うことができるように設計されています。 AIに関連するタスクは、通常のプロセッサーでは処理が難しい場合があります。このため、AIチップは特定の計算タスクに最適化されており、より高速で効率的な演算を実現します。これにより、AIのモデルはリアルタイムでの推論や学習を可能にし、さまざまな応用分野で利用されています。 AIチップの種類には、主にGPU（Graphics Processing Unit）、TPU（Tensor Processing Unit）、FPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）などがあります。GPUは、画像処理だけでなく、並列処理が得意であるため、AIの学習に広く使用されています。TPUはGoogleが開発したチップで、特にTensorFlowなどの機械学習ライブラリに最適化されています。FPGAは、特定のアプリケーションに合わせて設計が可能な柔軟性を持っているため、特定のAIタスクに適した性能を発揮できます。ASICは特定の用途のために設計されたハードウェアで、最高の性能と効率を提供することができるものの、開発コストが高く、応用範囲が限られる場合が多いです。 AIチップの用途は非常に多岐にわたります。自動運転技術、音声認識、画像認識、自然言語処理、ロボティクスなど、さまざまな分野で利用されています。たとえば、自動運転車では、周囲の環境をリアルタイムで認識し、安全に運転するための処理をAIチップが担当しています。また、スマートフォンやスマートスピーカーに搭載されているAIチップも、音声アシスタントの機能を支える重要な役割を果たしています。 AIチップは、関連技術とも密接に関連しています。例えば、データセンターでは、クラウドコンピューティングの進展とともに、AIチップを利用した大規模な計算処理が行われています。また、IoT（Internet of Things）デバイスにもAIチップが使用されることで、デバイス間のデータ処理を迅速に行い、スマートホームやスマートシティの実現に寄与しています。 さらに、エッジコンピューティングもAIチップの重要な活用方法です。データをクラウドに送信するのではなく、デバイス側で処理を行うことで、遅延を減らし、プライバシーを向上させることが可能です。特にリアルタイムでの判断が求められる際には、エッジでの処理が不可欠です。 AIチップの技術は急速に進化しています。トランジスタの微細化や新素材の導入により、ますます高性能かつ低消費電力なチップが開発されています。また、AI専用のニューラルネットワークアーキテクチャの研究も進められており、今後のAIタスクの高度化に対応するための基盤が築かれています。 最後に、今後の展望として、AIチップがより普及することで、私たちの日常生活にますます多くのAI技術が組み込まれるでしょう。教育、医療、製造業など、幅広い分野での応用が期待され、社会全体の効率性や生産性が向上する可能性があります。AIチップは、未来のテクノロジーの発展における重要な要素であり、私たちの生活を一変させる力を秘めています。 |
