Рынок чипов для машинного обучения вырастет на 22 276,52 млн долларов США с 2022 по 2027 год

НЬЮ-ЙОРК, 31 июля 2023 г. /PRNewswire/ -- По оценкам Technavio, объем рынка чипов для машинного обучения вырастет на 22 276,52 миллиона долларов США с 2022 по 2027 год. По оценкам, среднегодовой темп роста рынка составит 30,91%. В течение прогнозируемого периода темпы роста будут прогрессировать. По оценкам, в течение прогнозируемого периода на долю Северной Америки будет приходиться 46% мирового рынка. Аналитики Technavio подробно объяснили региональные тенденции и движущие силы, которые будут формировать рынок в течение прогнозируемого периода. В Северной Америке рост рынка чипов машинного обучения стимулируется увеличением инвестиций в автономные транспортные средства. Эти автомобили оснащены современными системами, такими как ADAS, HUD, LiDAR и RADAR, которые используют электронные компоненты, такие как датчики, микроконтроллеры, микропроцессоры и радиочастотные компоненты, для генерации и обработки данных в реальном времени. OEM-производители автомобильной промышленности активно работают над коммерциализацией беспилотных транспортных средств, предоставляя на рынке значительные возможности производителям чипов машинного обучения. Ожидается, что интеграция передовых технологий HMI и достижений в области проводной и беспроводной связи для автомобильных приложений окажет положительное влияние на рост рынка в Северной Америке в течение прогнозируемого периода. Для получения дополнительной информации об историческом периоде (с 2017 по 2021 год) и прогнозируемом размере рынка (с 2023 по 2027 год) — запросите образец отчета.

Что нового?

Специальный репортаж о российско-украинской войне; глобальная инфляция; анализ восстановления после COVID-19; сбои в цепочках поставок, глобальная торговая напряженность; и риск рецессии

Глобальная конкурентоспособность и ключевые позиции конкурентов

Присутствие на рынке в различных географических регионах – сильное/активное/нишевое/тривиальное – купите отчет!

Рынок чипов для машинного обучения — оценка сегментацииОбзор сегментаTechnavio сегментировала рынок на основе конечных пользователей (BFSI, ИТ и телекоммуникации, СМИ и реклама и другие), технологий (система на кристалле (SoC), система в корпусе, мульти -чип-модуль и другие) и географию (Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Южная Америка, Ближний Восток и Африка).

Рост доли рынка сегмента BFSI будет значительным в течение прогнозируемого периода. В отрасли BFSI произошла революция с появлением чипов машинного обучения. Данные о клиентах играют решающую роль в развитии всей отрасли, а искусственный интеллект используется в различных маркетинговых технологиях, таких как DMP и CDP, для улучшения и персонализации взаимодействия с пользователями по цифровым каналам. ИИ обеспечивает целенаправленный и релевантный маркетинг, что приводит к увеличению онлайн-доходов и улучшению взаимодействия с клиентами. Появление машинного обучения и искусственного интеллекта полностью изменило маркетинговую среду, сократив разрыв между маркетологами и клиентами. В страховом секторе ИИ может снизить эксплуатационные расходы и повысить удовлетворенность клиентов различными услугами, такими как продление полиса и обработка претензий. Ожидается, что эти факторы будут стимулировать спрос на чипы машинного обучения в отрасли BFSI, что будет способствовать росту рынка в течение прогнозируемого периода.

Информация о вкладе различных сегментов рынка, включая исторические данные по странам и регионам (с 2017 по 2021 год) и прогнозируемый размер рынка (с 2023 по 2027 год) — скачать образец отчета

Рынок чипов для машинного обучения – динамика рынкаКлючевой фактор, способствующий росту рынка

Внедрение чипов машинного обучения в автономных транспортных средствах является основным фактором, способствующим росту рынка. Автомобильная промышленность осознает важность чипов машинного обучения для достижения высокого уровня автоматизации транспортных средств, что приводит к увеличению спроса в этой области. Датчики, камеры, радары, лидары и ультразвуковые инструменты генерируют большие объемы данных, требуя от процессоров анализа неструктурированных данных и принятия быстрых решений во время работы транспортного средства. Автономные транспортные средства оснащены расширенными функциями, такими как ADAS, мультимодальные пользовательские интерфейсы и автомобильные облачные сервисы. Глубокое обучение в ADAS предлагает преимущества по сравнению с традиционными алгоритмами, такие как распознавание объектов, энергоэффективность, прогнозирование и улучшенное восприятие. Растущие инвестиции в беспилотные транспортные средства создают для поставщиков возможности расширить свое присутствие на рынке и увеличить доходы. Эти факторы будут способствовать росту мирового рынка чипов для машинного обучения в течение прогнозируемого периода.