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시장보고서
상품코드
1515892
인공지능 및 머신러닝 : 클라우드 AIArtificial Intelligence & Machine Learning: Cloud AI |
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※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.
본 보고서는 클라우드 환경에서의 인공지능(AI) 및 머신러닝 동향을 조사하고, 클라우드 환경에서의 AI 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출), 지역별, 아키텍처별, 워크로드별, AI 프레임워크별 상세 내역, 주요 동향 및 시장 영향요인 분석 등을 정리하였습니다.
실용적인 장점:
- 향후 10년간 클라우드 환경에서의 AI 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출)를 파악할 수 있습니다.
- 클라우드 AI 칩셋의 출하량 및 수익이 주요 지역 및 아키텍처(GPU 등)별로 어떻게 성장하고 있는지 파악할 수 있습니다.
- 주요 AI 프레임워크와 추론 및 클라우드 AI의 추론과 훈련의 상대적 성장에 따라 전략을 평가할 수 있습니다.
- 클라우드와 엣지 환경의 AI 칩셋 시장 규모 비교 가능
주요 질문에 대한 답변:
- 2030년까지 서버에서 AI 칩셋의 채택이 얼마나 중요한가?
- 각 지역의 AI 칩셋 시장은 앞으로 어떻게 발전할 것인가?
- 이 칩셋은 어떤 AI 프레임워크를 대상으로 하는가?
- 2030년까지 클라우드 AI를 지배할 칩셋 아키텍처는 무엇일까?
조사 하이라이트:
- 2023년부터 2030년까지 클라우드 시장의 AI 칩셋 출하량 및 매출 전망
- 지역, 아키텍처, 워크로드, AI 프레임워크별 상세 내역
목차
주요 조사 결과
주요 추천사항
새로운 정보
조사 방법
중요한 예측
ksm 24.07.30Actionable Benefits:
- Identify the market size (shipments and revenue) of Artificial Intelligence (AI) chipsets in cloud environments for the rest of the decade.
- Understand how cloud AI chipset shipment and revenue will grow by key regions and architectures, e.g., Graphics Processing Units (GPUs).
- Evaluate strategies based on relative growth of key AI frameworks and inference versus training in cloud AI.
- Compare the market size of AI chipsets in the cloud to edge environments.
Critical Questions Answered:
- How significant will AI chipset adoption be in servers until 2030?
- How will the AI chipset market for each region develop going forward?
- Which AI frameworks will these chipsets target?
- Which chipset architecture will dominate cloud AI by 2030?
Research Highlights:
- Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the cloud market from 2023 to 2030.
- Detailed breakdowns by region, architecture, workload, and AI framework.
Who Should Read This?
- Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.
- Sales and marketing leaders in diverse markets impacted by AI.
- Investors gauging the potential for growth in cloud AI.
- Strategists across the entire AI stack developing cloud AI product and marketing.
TABLE OF CONTENTS
Key Findings
Key Recommendations
What's New
Methodology
Significant Forecasts
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