AI 加速器晶片市場在 2022 年的估值為 151 億美元，由於科技、醫療保健、金融、零售等各行業對 AI 應用程式的需求不斷增長，預計在預測期內（2023-2030 年）將以約 37.4% 的穩定速度增長。AI 加速器晶片是專門設計用於加速複雜人工智慧計算（如深度學習神經網路 (DNN)）的特殊微處理器，這些計算需要大量的資料處理能力以及低延遲要求，以便它們能夠有效率地執行即時任務，而不會出現任何延遲問題。近年來，由於科技、醫療保健、金融、零售等各行業對 AI 應用程式的需求不斷增長，AI 加速器晶片市場迅速發展。此外，全球各公司不斷進行研究與開發，探索與基於量子力學原理的類神經計算等相關領域的新技術，旨在獲得比目前使用的傳統方法更高的效率。此外，對 AI 新創公司和 AI 相關專案的投資迅速增加，導致對 AI 加速器的需求增加。例如，2023 年 11 月 30 日，微軟宣布計劃在未來三年內向英國注入 25 億英鎊（32 億美元），這將鞏固人工智慧的未來發展。
市場上一些主要的營運商包括 NVIDIA Corporation; Intel technologies; Qualcomm Technologies Inc.; International Business Machines Corporation.; Micron Technology Inc.; Microsoft Corporation; Alphabet Inc. (Google Inc.); NXP Semiconductors N.V.; Advanced Micro Devices Inc. (AMD); Graphcore Limited.
報告中提供的見解
“在晶片類型中，ASIC 部門在預測期內佔據最大的市場份額。”
根據晶片類型，市場分為 GPU、ASIC、FPGA、CPU 和其他。其中，特殊應用積體電路 (ASIC) 部門目前在 AI 加速器晶片市場中處於領先地位。在深度學習、自然語言處理和電腦視覺等各種應用中，對高效能運算不斷增長的需求推動了這一趨勢。此外，與通用圖形處理器 (GPGPU) 或現場可程式化閘陣列 (FPGA) 等其他類型的晶片相比，ASIC 提供最佳化的效能和電源效率，從而推動了其需求。
“在處理類型中，雲端部門在預測期內佔據重要地位。”
根據處理類型，市場分為邊緣和雲端。其中，由於雲端服務和平台的使用日益普及，雲端部門目前在 AI 加速器晶片市場中佔據更大的份額。這是因為與其他解決方案相比，雲端運算提供可擴展性、彈性和成本節省。此外，Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud Platform 等雲端供應商正在大力投資開發自己的 AI 加速器，以支援各自的機器學習和人工智慧計畫。
AI 加速器晶片市場報告涵蓋範圍
“北美將在市場中佔據重要的份額。”
由於 Google、Microsoft、IBM 和 NVIDIA 等科技巨頭在該地區擁有強大的影響力，推動了 AI 研究和開發的創新和投資，因此預計北美 AI 加速器晶片市場在預測期內將實現顯著增長。此外，醫療保健、製造業和零售業等行業中雲端運算服務和邊緣 AI 應用程式的使用日益普及，也將有助於市場擴張。此外，政府支持 AI 技術發展的計畫，特別是在自動駕駛汽車和智慧城市領域，將為 AI 加速器晶片創造新的機會。
購買此報告的原因：
- 該研究包括經過驗證的市場規模和預測分析，並獲得了經認證的主要行業專家的認可。
- 該報告簡要回顧了整體產業績效。
- 該報告深入分析了傑出的行業同行，主要關注關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展。
- 詳細檢查行業中存在的驅動因素、限制因素、主要趨勢和機會。
- 該研究全面涵蓋了跨不同領域的市場。
- 深入探討行業的區域層級分析。
客製化選項：
全球 AI 加速器晶片市場可以根據需求或任何其他市場領域進一步客製化。此外，UMI 瞭解您可能擁有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯絡以取得完全符合您需求的報告。
目錄
AI 加速器晶片市場分析研究方法 (2023-2030)
分析歷史市場、估算當前市場以及預測全球 AI 加速器晶片市場的未來市場，是創建和分析全球主要區域 AI 加速器晶片市場採用情況的三個主要步驟。進行了詳盡的二級研究，以收集歷史市場數據並估算當前市場規模。其次，為了驗證這些見解，考慮了眾多發現和假設。此外，還與全球 AI 加速器晶片市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一級訪談。在通過一級訪談對市場數據進行假設和驗證之後，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用市場細分和數據三角測量方法來估算和分析行業相關的細分市場和子細分市場的市場規模。詳細方法如下所述：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級來源：
進行了詳細的二級研究，以通過公司內部來源（例如年度報告和財務報表、績效演示文稿、新聞稿等）以及外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可信出版物）獲取 AI 加速器晶片市場的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得 AI 加速器晶片市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集主要區域不同細分市場和子細分市場的歷史市場洞察和份額。報告中包含的主要細分市場包括晶片類型、處理類型和行業。此外，還進行了國家/地區層面的分析，以評估該區域測試模型的總體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估算 AI 加速器晶片市場的當前市場規模。此外，我們使用因變量和自變量（例如各種晶片類型、處理類型和行業 AI 加速器晶片市場）進行了因素分析。我們對需求和供應方情景進行了徹底分析，考慮了全球 AI 加速器晶片市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。
當前市場規模估算與預測
當前市場規模：基於上述 3 個步驟的可操作見解，我們得出了當前市場規模、全球 AI 加速器晶片市場中的主要參與者以及各個細分市場的市場份額。所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過一級訪談進行驗證。
估算與預測：對於市場估算和預測，權重被分配給不同的因素，包括驅動因素和趨勢、限制以及利益相關者可用的機會。在分析這些因素後，應用相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出 2030 年全球主要市場不同細分市場和子細分市場的市場預測。用於估算市場規模的研究方法包括：
- 該行業的市場規模，就收入（美元）和國內主要市場中 AI 加速器晶片市場的採用率而言
- 市場細分和子細分的所有百分比份額、拆分和細分
- 全球 AI 加速器晶片市場中主要參與者提供的產品。此外，這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略。
市場規模和份額驗證
一級研究：與主要意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括主要地區的高層管理人員（CXO/VP、銷售主管、營銷主管、運營主管、區域主管、國家/地區主管等）。然後總結了一級研究結果，並進行統計分析以證明所述假設。一級研究的輸入與二級研究結果合併，從而將信息轉化為可操作的見解。
不同地區一級參與者的劃分
市場 工程
採用數據三角測量技術來完成整體市場估算，並得出全球 AI 加速器晶片市場的每個細分市場和子細分市場的精確統計數字。在研究了全球 AI 加速器晶片市場中晶片類型、處理類型和行業領域的各種參數和趨勢後，數據被分成幾個細分市場和子細分市場。
全球 AI 加速器晶片市場研究的主要目標
該研究精確指出了全球 AI 加速器晶片市場的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得戰略見解，從而在研究中進行的定性和定量分析的基礎上決定投資。當前和未來的市場趨勢決定了區域層面市場的整體吸引力，為行業參與者提供了一個利用未開發市場從先行者優勢中受益的平台。研究的其他定量目標包括：
- 分析 AI 加速器晶片市場當前和預測的市場規模（以價值（美元）計）。此外，分析不同細分市場和子細分市場當前和預測的市場規模。
- 研究中的細分市場包括晶片類型、處理類型和行業領域。
- 定義和分析 AI 加速器晶片市場行業的監管框架。
- 分析與各種中介機構相關的價值鏈，以及分析該行業的客戶和競爭對手的行為。
- 分析主要區域 AI 加速器晶片市場當前和預測的市場規模。
- 報告中研究的區域的主要國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區。
- AI 加速器晶片市場的公司概況以及市場參與者為在快速增長的市場中維持發展而採用的增長策略。
- 對該行業進行深入的區域層面分析
常見問題 常見問題
Q1：全球AI加速器晶片市場目前的市場規模和成長潛力為何？
Q2：全球AI加速器晶片市場成長的驅動因素是什麼？
Q3：依產業別來看，哪個領域在全球AI加速器晶片市場中佔據最大的份額？
Q4：哪個地區將主導全球AI加速器晶片市場？
Q5：全球AI加速器晶片市場的主要參與者有哪些？
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