人工智能（AI）通过芯片组类型（图形处理单元（GPU），现场可编程栅极阵列（FPGAS）），通过应用（自然语言处理（NLP），机器人过程自动化（RPA），机器学习），计算技术（通过计算技术（云计算），通过应用程序（机器人过程自动化），通过应用程序（NLP）来计算和范围来计算（NLP），通过计算和EDGATIONT（通过计算），通过应用程序（NLP）来计算（NLP），通过计算和边缘计算，通过应用程序（NLP）来计算（NLP），通过应用程序（NLP）来计算（NLP），通过应用程序（NLP）来计算（NLP），通过计算，计算和边缘来计算，通过应用程序（NLP）来计算（NLP），通过计算和范围来计算，通过应用程序（NLP）来计算（NLP），通过计算和培训2032

全球人工智能（AI）芯片组的市场规模在2019年为81.4亿美元，预计到2032年将达到6951.6亿美元，在预测期间的复合年增长率为37.7％。北美在2019年以36.98％的份额统治了全球市场。

人工智能（AI）芯片组是基于AI技术的基于硅的芯片组，可为连接的设备（例如笔记本电脑，智能可穿戴，智能手机等）提供高计算功能。 AI芯片通过高级分析功能增强了设备的运行性能，虚拟现实（VR），和增强现实（AR），并改善用户体验。

人工智能（AI）芯片组市场的主要驱动因素是半导体纳米线激光技术，3D技术的进步以及神经网络和深度学习技术的日益增长的采用。此外，全球越来越多的智能城市，智能建筑和智能家居项目可能会促进对芯片组的需求。主要参与者更专注于开发用于多面应用的高级人工智能芯片组。

• 例如，2020年8月，Kneron推出了高级AI芯片组 - “ Kneron KL 720 Soc”。目的是为全球设备提供全面且具有成本效益的AI芯片组。

COVID-19影响

COVID-19-19

大流行对市场产生了不利影响，并将在即将到来的几年中继续在一定程度上影响。这归因于受影响的供应链流程，制造业和在新兴行业中AI的部分采用。由于锁定指南，各种制造组织已经停止了生产过程，因此损害了全球供应链流程。  

根据工业生产指数（IIP）数据，2020年，由于Covid-19的锁定减速了制造过程，制造业生产在7月下降了11.1％。这次爆发导致采用基于AI的硬件和软件产品的延迟。各种行业，例如汽车，制造业和其他行业。受到这场危机的打击更糟，但是医疗保健制造，医疗设备等其他几个行业正在从这场全球危机中获利。为了克服此类挑战，主要市场参与者专注于推出基于AI的先进解决方案，以满足消费者需求不断上升的需求。

• 例如，在2020年5月，Nvidia Corporation通过推出EGX Jetson Xavier NX和EGX A100等新产品来扩展其EGX Edge AI平台。目的是在边缘提供有安全的AI处理和高性能。该平台旨在提供实时保护和处理大量数据。

预计此类主动行动将在未来时期内提高对AI芯片组的需求。

最新趋势

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在企业中采用基于云的解决方案以帮助市场增长

基于云的人工智能芯片组是专门为AI培训和推理功能设计的计算芯片组。云技术的进步将为人工智能芯片组市场中的主要参与者创造机会。在全球范围内，在IT和电信，汽车等各个部门的全球数据中心建立可能会推动基于云的AI芯片组的需求。此外，Intel Corporation，Alibaba Group Holding Limited，Nvidia Corporation等公司提供了基于云的AI芯片组。这些市场参与者专注于启动基于云的高级解决方案来管理大型文件存储和大量业务数据。

• 例如，在2019年9月，阿里巴巴集团Holding Limited推出了基于人工智能（AI）的芯片组 - “ Hanguang 800”，可在云上提供高级计算能力。这种芯片可以加速机器学习任务并改善客户体验。

此外，对行业4.0企业中智能制造技术的出现有助于人工智能芯片组的市场增长。根据PriceWaterhouseCoopers（PWC）的说法，欧洲工业（例如制造，汽车，电子产品和其他行业）在2020年将向该行业4.0解决方案投资1820.4亿美元。

驱动因素

量子计算的出现以帮助市场增长

量子计算技术被全球企业广泛采用，以解决复杂的问题并执行分析计算。例如，Google LLC的Sycamore Quantum计算机是可以在200秒内执行特定任务的最快计算机之一。量子计算机具有人工智能，机器学习，计算机视觉，大数据，AR/VR等技术。因此，预计量子计算的出现将推动市场的增长。

此外，量子计算在各种功能中都使用，例如欺诈检测，风险管理，投资组合优化以及需要即时数据响应的应用。因此，单个处理器更容易在几秒钟内完成复杂的计算。因此，这些因素有望促进全球AI芯片组市场的增长。该市场的一些次要驱动因素是通过虚拟援助设备，高级微型设备，医疗激光器，自动驾驶汽车等的采用不断上升。

限制因素

缺乏熟练的AI劳动力抑制市场

AI由复杂的算法组成。为了开发，管理和部署AI系统，企业需要一支具有显着经验和某些技能的劳动力。此外，基于AI的解决方案在现有系统中的集成是一项具有挑战性的任务，需要大量的数据处理来复制人类行为。此外，AI，ML和其他人等先进技术中缺乏专业认证和标准，这限制了人工智能芯片组市场的增长。这些市场限制是由于缺乏对AI专家的技术意识和局限性。

分割

通过芯片组类型分析

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图形处理单元（GPU）段，由于其在企业中的采用不断增长，因此获得了牵引力

基于芯片组类型，市场已分为图形处理单元（GPU），现场可编程门阵列（FPGAS），特定于应用程序特定的集成电路（ASIC）等。

其中，图形处理单元（GPU）细分市场预计将在预测期间占据最大的人工智能芯片组市场份额。 GPU在边缘设备，高级3D游戏，AR/VR，Virtual Assistance等人的采用不断上升，可能会推动该细分市场的增长。由于FPGA在网络处理，深度数据包检查，网络安全性等领域的采用越来越多，因此现场编程的门阵列（FPGA）细分市场可能会显示出显着增长。

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通过应用分析

机器人技术的出现以驱动机器人过程自动化（RPA）段

根据应用程序，市场进一步隔离到自然语言处理（NLP），机器人过程自动化（RPA），机器学习，计算机视觉等。

预计机器学习细分市场将在未来几年展现出最高的市场份额。基于云的服务的采用，技术进步，数据生成中的扩散以及非结构化数据的增加导致对机器学习解决方案的需求不断增长。

由于对汽车，消费电子和制造业的各种任务的自动化需求不断增长，预计机器人过程自动化（RPA）细分市场将获得最高的增长率。此外，自动机器人技术的出现可能会促进对计算机视觉，NLP和其他解决方案之间的需求。

通过计算技术分析

由于全球自动化的增加，边缘计算细分市场以主导市场

基于计算技术，市场分为云计算和边缘计算。其中，估计边缘计算细分市场在预测期内占有最大的市场份额。预计未来几年，连接的汽车和自动驾驶汽车基础设施的出现以及对轻型系统和框架的需求有望为市场带来推动。

这云计算在估计期间，细分市场可能会见证根本性的增长。数据中心中云计算的采用不断提高，以降低运营成本，改善基础设施管理和提高运营效率是促使该细分市场增长的因素。

通过功能分析

增加对AI芯片组推理以推动市场的需求

根据该功能，人工智能芯片组市场已分叉为培训和推理。其中估计推论部分在预测期内占有最大的市场份额。由于安全和隐私问题，对边缘计算的需求越来越大，可能会推动该细分市场的增长。由于其处理庞大的平行体系结构的能力，预计训练段将表现出最高的增长率。

通过行业分析

增加医疗保健行业的AI芯片组的采用增强市场

基于该行业，市场细分为消费电子，医疗保健，BFSI，IT和电信，制造，汽车，零售等。

由于对智能手机，平板电脑等连接设备的需求不断增长，因此消费电子部门可能会占有主导地位。

• 例如，2019年9月，Apple Inc.已为高性能处理器建造了其A11，A12和A13仿生芯片，由与GPU集成为加速器的核心CPU组成。

在未来几年中，医疗保健领域可能会获得吸引力。常规检查医疗工具，智能可穿戴设备和个人护理产品的高消费化正在增加对AI支持的医疗设备的需求。但是，新型冠状病毒的爆发增加了整个部门的人工学习技术的应用。此外，人工智能的采用日益增长芯片组在整个BFSI中，IT和电信，制造，汽车，零售和其他人有望在未来的未来推动市场的增长。

区域见解

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从地理上讲，该市场在北美，南美，欧洲，中东和非洲和亚太地区的五个主要地区被隔离。预计在预测期间，北美将以全球市场的收入份额为主。政府对研发的投资不断提高，既定IT基础设施的可用性可能会推动北美的市场增长。 NVIDIA Corporation，Intel Corporation，Google LLC等主要主要参与者的存在也在增加了美国和加拿大对AI芯片组的需求。这些玩家专注于推出先进的AI芯片组来改善其产品组合。

• 例如，在2020年5月，Nvidia Corporation推出了其下一代Ampere GPU架构 - “ Nvidia A100”。这是第一个基于为云图形，数据分析和科学计算而设计的NVIDIA安培体系结构的GPU。

在估计时期，亚太地区可能会成为增长最快的区域市场。韩国，印度等地区的发展中经济体构成了一个充满活力且强大的创业生态系统，这有助于越来越多的熟练劳动力，这推动了这一市场的增长。此外，新加坡政府还成立了一个AI伦理咨询委员会，作为其在2018年在各个行业部署AI应用程序的AI战略的一部分。

由于存在大量的AI解决方案提供商，预计欧洲将以可观的增长率发展。欧洲国家专注于研发投资，并专注于采用AI技术。在中东和非洲，石油丰富的海湾国家正在采取积极的举措，通过AI技术使其经济多样化。此外，自主运输和智慧城市计划增强了该地区对AI能力的需求。南美国家（例如巴西，阿根廷等）正在采用AI战略和连贯的政策，预计在不久的将来会造成有利可图的市场机会。

关键行业参与者

强调主要参与者发展高级AI芯片组以增加竞争

IBM Corporation，Nvidia Corporation，Intel Corporation，Huawei Technologies Co.，Ltd。和Samsung Electronics Co.，Ltd.等公司等公司都是市场上的一些主要参与者。玩家专注于开发具有先进技术的AI芯片组，例如云，大数据等。此外，市场上的较高竞争是迫使服务提供商专注于收购策略，以加强其在该市场中的地位。

重点放在产品创新和成本效益上，以确保长期可持续性。例如，2019年8月，，，，华为技术有限公司（Huawei Technologies Co.该芯片组为半精度浮点（FP16）操作提供256个TERAFLOP。目的是改善客户体验。

关键公司列表：

• NVIDIA Corporation（美国加利福尼亚州）
• 英特尔公司（加利福尼亚州，美国）
• Xilinx，Inc。（美国加利福尼亚州）
• 三星电子有限公司（韩国Suwon-Si）
• Micron Technology，Inc。（美国爱达荷州）
• Kneron（加利福尼亚州，美国）
• 阿里巴巴集团控股有限公司（中国杭州）
• 高通技术公司（美国加利福尼亚州）
• 国际商业机器公司（IBM）（美国纽约）
• Alphabet Inc.（Google LLC）（美国加利福尼亚州）
• 微软公司（美国华盛顿）
• 亚马逊网络服务（AWS）（美国华盛顿）
• Advanced Micro Devices，Inc。（AMD）（美国加利福尼亚州）
• General Vision，Inc。（美国加利福尼亚州）
• 华为技术有限公司（中国深圳）
• GraphCore Limited（英国布里斯托尔）
• Mediatek Inc.（台湾Hsinchu）
• 富士通有限公司（日本东京）
• Wave Computing，Inc。（美国加利福尼亚州）
• 神话公司。 （德克萨斯州，美国）
• Koniku Inc（美国加利福尼亚州）
• Tenstorrent Inc.（加拿大安大略省）
• Sambanova Systems Inc（美国加利福尼亚州）
• Kalray Corporation（法国Isere）
• XMOS Limited（英国布里斯托尔）
• 绿色技术（法国Isere）

关键行业发展：

• 2020年8月：Kneron推出了Kneron KL 720 Soc，这是一种基于高级芯片组的AI。该芯片组从其SOC中提供1.5个顶部，以ARM Cortex M4作为其主要控制单元启用。

报告覆盖范围

An Infographic Representation of Artificial Intelligence (AI) Chipsets Market

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人工智能（AI）芯片组市场研究报告提供了对市场的详细分析，并着重于领先的公司，产品类型和产品的领先应用等关键方面。除此之外，该报告还提供了对市场趋势的见解，并强调了关键的行业发展。除了上述因素外，该报告还涵盖了近年来促进高级市场增长的几个因素。

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