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AI 추론 시장 규모, 점유율, 성장 및 세계 산업 분석 : 유형별, 용도별, 지역별 인사이트 및 예측(2024-2032년)

AI Inference Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2024-2032
발행일: | 리서치사: Fortune Business Insights Pvt. Ltd. | 페이지 정보: 영문 150 Pages | 배송안내 : 문의

    
    
    



※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

AI 추론 시장의 성장 촉진요인

세계의 AI 추론 시장은 급속한 디지털화, 생성형 AI의 대두, 그리고 실시간 의사결정에 대한 기업 수요 증가를 배경으로 전례 없는 확대를 이루고 있습니다. 최신 업계 분석에 따르면 2024년 시장 규모는 914억 3,000만 달러로 평가되었으며, 2025년에는 1,037억 3,000만 달러에 이를 것으로 추정됩니다. 게다가 2032년까지 2,552억 3,000만 달러로 급성장할 것으로 예상되며 예측 기간 중에 13.7%라는 경이적인 CAGR을 나타낼 것으로 전망되고 있습니다. 2024년에는 북미가 세계 수익의 41.56%를 차지했습니다. 이는 견고한 기술 인프라와 미국을 기반으로 하는 반도체 및 클라우드 기업의 집중적인 리더십에 의해 지원된 결과입니다.

AI 추론 : AI 생태계의 중요한 계층

AI 추론은 인공지능의 운영 단계를 가리키고 실시간 데이터로부터 예측을 생성하기 위해 훈련된 머신러닝 모델을 배포하는 프로세스입니다. 이러한 워크로드는 클라우드, 에지, On-Premise 환경을 가로질러 작동하며, 채팅봇, 자율주행 차량, 로봇, 의료 진단, 사기 탐지, 스마트 장치 등에 필수적입니다.

팬데믹은 기업이 비즈니스 효율성을 높이기 위해 디지털 전략을 재구성하면서 기업의 AI 도입을 가속화했습니다. Appen의 'State of AI Report'에 따르면 41%의 기업이 COVID-19 기간 동안 AI 전략을 가속화하고 있으며, 빠르고 비용 효율적인 추론 아키텍처에 대한 수요 급증이 부각되고 있습니다.

주요 기업으로는 NVIDIA, AMD, Intel, Google, Qualcomm, AWS, Cerebras Systems, Groq, Huawei, Mythic 등이 이름을 붙이고 있으며, 모두 저지연 추론 칩과 점점 복잡해지는 AI 모델을 지원하는 클라우드 플랫폼의 도입을 경쟁하고 있습니다.

상호관세의 영향

GPU, CPU, FPGA, ASIC, SPU, 전자 부품에 대한 관세 부과로 세계 반도체 공급망은 계속 과제에 직면하고 있습니다. 미국의 반도체에 대한 25%의 관세는 AI 기업의 비용 상승을 초래하고 조달 전략의 재평가를 조직에 육박하고 있습니다. 주요 클라우드 제공업체는 자체 개발 AI 가속기를 개발하여 기존 공급업체에 대한 의존도를 줄이고 비용 관리 및 성능 최적화를 실현합니다.

생성형 AI의 영향

생성형 AI 모델의 폭발적인 성장은 시장 역학을 재구성했습니다. 이러한 모델은 엄청난 계산 능력을 필요로 하고 추론 워크로드를 크게 증가시키고 있습니다. 하드웨어 제조업체는 신세대 가속기로 대응을 진행하고 있으며, 2025년 2월에는 AMD가 Radeon RX 9070 XT 및 RX 9070을 발표했습니다. 생성형 AI와 고급 게이밍에 최적화된 AI 가속기를 탑재하고 있습니다.

저지연 및 높은 처리량 추론에 대한 수요가 높아지는 가운데, 에지 AI 및 특정 영역용 가속기에 대한 투자가 가속화되고 있습니다. 이들은 수십억 매개 변수를 밀리초 단위로 처리하도록 설계되었습니다. 기업이 컨텐츠 제작, 개인화, 디지털 자동화에 생성형 AI를 도입함에 따라 시장은 2032년까지 지속적인 성장이 예상됩니다.

시장 성장 촉진요인 : 실시간 처리 및 에지 AI 확대

산업 분야에서는 자동화와 업무 효율화를 위한 실시간 지식이 점점 요구되고 있습니다. 의료, 금융, 제조, 자율 이동체 등의 분야에서는 의사 결정을 추진하기 위해 초고속 추론에 의존하고 있습니다. 에지 AI는 지연을 최소화하고 중앙 집중식 클라우드 환경에 대한 대역폭 의존성을 줄이는 능력으로 주도적인 지위를 얻습니다.

2025년 3월에는 Cerebras Systems사가 CS-3 시스템을 탑재한 6개의 AI 추론 데이터센터를 출시하여 Lama-70B 토큰에 대한 처리 능력을 20배로 확대했습니다. 이것은 고성능 추론 인프라에 대한 세계 추진력을 보여주는 사례입니다.

시장 성장 억제요인

하드웨어 비용, 인력 부족, 통합 복잡성, 데이터 보안에 대한 우려는 여전히 큰 장벽입니다. 첨단 GPU, ASIC, 에지 프로세서 개발에는 상당한 자본이 필요하며 중소기업의 도입을 제한하고 있습니다. 또한, AI 모델과 기존 IT 에코시스템 간의 호환성을 확보하는 것은 구현상의 과제를 낳고 있습니다.

시장 기회 : 에너지 절약형 하드웨어의 상승

다음 혁신의 웨이브는 모바일, IoT 및 임베디드 시스템을 위한 저전력 추론에 중점을 둡니다. 2025년 4월에 4,600만 달러의 자금 조달에 성공한 VSORA와 같은 기업은 성능을 저하시키지 않고 전력 소비를 줄이는 에너지 절약형 추론 칩을 개발 중입니다. 이러한 솔루션은 지속가능성에 대한 노력과 운영 비용 절감에 대응합니다.

지역별 전망

북미는 첨단 반도체 기술, 주요 클라우드 제공업체, 강력한 AI R&D 자금으로 2024년 380억 달러 시장 규모로 선두를 유지했습니다.

아시아태평양은 중국, 인도, 일본, 한국의 디지털 전환을 원동력으로 2032년까지 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다.

유럽은 확립된 산업 자동화와 인공지능 규제 이니셔티브에 힘입어 2위 시장 규모를 유지하고 있습니다.

중동, 아프리카 및 남미에서는 도입 속도가 느리고 지능형 시스템에 대한 투자가 점차 증가하고 있습니다.

목차

제1장 서론

제2장 주요 요약

제3장 시장 역학

  • 매크로 및 마이크로 경제 지표
  • 성장 촉진요인, 억제요인, 기회 및 동향
  • 상호관세의 영향
  • 생성형 AI의 영향

제4장 경쟁 구도

  • 주요 기업이 채용하는 비즈니스 전략
  • 주요 기업의 통합 SWOT 분석
  • 세계의 AI 추론 주요 기업(상위 3-5개사) 시장 점유율/랭킹(2024년)

제5장 세계의 AI 추론 시장 규모 추정·예측 : 부문별(2019-2032년)

  • 주요 조사 결과
  • 하드웨어별
    • GPU
    • ASIC
    • CPU
    • FPGA
    • 기타(NPU, VPU 등)
  • 배포별
    • 엣지 추론
    • 클라우드 추론
    • 기타(하이브리드 추론 등)
  • 용도별
    • 로봇공학
    • 컴퓨터 비전
    • 자연언어처리
    • 생성형 AI
    • 기타(네트워크 보안 이상 탐지 등)
  • 최종 사용자별
    • 의료
    • 자동차
    • 소매 및 전자상거래
    • BFSI
    • 제조
    • IT 및 통신
    • 항공우주 및 방위
    • 기타(교육, 정부기관 등)
  • 지역별
    • 북미
    • 남미
    • 유럽
    • 중동 및 아프리카
    • 아시아태평양

제6장 북미의 AI 추론 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)

  • 국가별
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코

제7장 남미의 AI 추론 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)

  • 국가별
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 기타 남미

제8장 유럽의 AI 추론 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)

  • 국가별
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 러시아
    • 베네룩스
    • 북유럽 국가
    • 기타 유럽

제9장 중동 및 아프리카의 AI 추론 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)

  • 국가별
    • 튀르키예
    • 이스라엘
    • GCC
    • 북아프리카
    • 남아프리카
    • 기타 중동 및 아프리카

제10장 아시아태평양의 AI 추론 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)

  • 국가별
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 한국
    • ASEAN
    • 오세아니아
    • 기타 아시아태평양

제11장 주요 10개 기업 프로파일

  • NVIDIA Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • Google LLC
  • Qualcomm Incorporated
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Cerebras Systems Inc.
  • Groq Inc.
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Mythic Inc.

제12장 주요 포인트

KTH

Growth Factors of AI inference Market

The global AI inference market is experiencing unprecedented expansion, driven by rapid digitalization, the rise of generative AI, and increasing enterprise demand for real-time decision-making. According to the latest industry analysis, the market was valued at USD 91.43 billion in 2024, is projected to reach USD 103.73 billion in 2025, and is expected to surge to USD 255.23 billion by 2032, registering an impressive CAGR of 13.7% during the forecast period. In 2024, North America accounted for 41.56% of global revenue, supported by strong technological infrastructure and concentrated leadership from U.S.-based semiconductor and cloud companies.

AI Inference: A Critical Layer in the AI Ecosystem

AI inference represents the operational phase of artificial intelligence, where trained machine learning models are deployed to generate predictions from real-time data. These workloads operate across cloud, edge, and on-premises environments and are essential for chatbots, autonomous vehicles, robotics, medical diagnostics, fraud detection, and smart devices.

The pandemic accelerated enterprise AI adoption as organizations restructured digital strategies to enhance operational efficiency. According to Appen's State of AI Report, 41% of companies accelerated their AI strategies during COVID-19, highlighting the surge in demand for fast and cost-efficient inference architectures.

Leading companies include NVIDIA, AMD, Intel, Google, Qualcomm, AWS, Cerebras Systems, Groq, Huawei, and Mythic, all of which are racing to introduce low-latency inference chips and cloud platforms that support increasingly complex AI models.

Impact of Reciprocal Tariffs

The global semiconductor supply chain continues to face challenges due to tariff impositions on GPUs, CPUs, FPGAs, ASICs, SPUs, and electronic components. The 25% U.S. tariff on semiconductors has driven up costs for AI companies and forced organizations to reevaluate sourcing strategies. Major cloud providers are reducing dependency on traditional suppliers by developing in-house AI accelerators, enabling cost control and performance optimization.

Impact of Generative AI

The explosive growth of generative AI models has reshaped market dynamics. These models require enormous computational capacity, significantly increasing inference workloads. Hardware manufacturers are responding with new generations of accelerators. In February 2025, AMD introduced the Radeon RX 9070 XT and RX 9070, featuring AI accelerators optimized for generative AI and advanced gaming.

Demand for low-latency, high-throughput inference is pushing investments in edge AI and domain-specific accelerators designed to process billions of parameters in milliseconds. As enterprises deploy generative AI for content creation, personalization, and digital automation, the market is expected to witness sustained growth through 2032.

Market Drivers: Real-time Processing and Edge AI Expansion

Industries increasingly require real-time insights for automation and operational efficiency. Sectors such as healthcare, finance, manufacturing, and autonomous mobility rely on ultra-fast inference to drive decision-making. Edge AI has gained dominance due to its ability to minimize latency and reduce bandwidth dependence on centralized cloud environments.

In March 2025, Cerebras Systems launched six AI inference datacenters powered by CS-3 systems, increasing its processing capacity by 20x for Llama-70B tokens, demonstrating the global push toward high-performance inference infrastructure.

Market Restraints

High hardware costs, talent shortages, integration complexity, and data security concerns remain significant barriers. Developing advanced GPUs, ASICs, and edge processors requires substantial capital, limiting adoption for small and medium-sized enterprises. Additionally, ensuring compatibility between AI models and existing IT ecosystems creates implementation challenges.

Market Opportunities: Rise of Energy-Efficient Hardware

The next wave of innovation centers on low-power inference for mobile, IoT, and embedded systems. Companies such as VSORA, which secured USD 46 million in April 2025, are developing energy-efficient inference chips that reduce power consumption without compromising performance. These solutions address sustainability commitments and lower operating costs.

Regional Outlook

North America, valued at USD 38.00 billion in 2024, leads due to advanced semiconductor capabilities, major cloud providers, and strong AI R&D funding.

Asia Pacific is projected to grow at the fastest CAGR through 2032, driven by digital transformation in China, India, Japan, and South Korea.

Europe remains the second-largest market, supported by established industrial automation and AI regulatory initiatives.

Middle East & Africa and South America exhibit slower adoption but are gradually increasing investments in intelligent systems.

Competitive Landscape

Key players-NVIDIA, AMD, Intel, Google, AWS, Groq, Cerebras, Qualcomm, Huawei, and Mythic-continue to introduce new AI inference processors, cloud platforms, and energy-efficient accelerators. Strategic collaborations, funding rounds, and advanced chip launches position these companies at the forefront of global innovation.

Segmentation By Hardware

  • GPU
  • ASIC
  • CPU
  • FPGA
  • Others (NPUs, VPUs, etc.)

By Deployment

  • Edge Inference
  • Cloud Inference
  • Others (Hybrid Inference, etc.)

By Application

  • Robotics
  • Computer Vision
  • NLP
  • Generative AI
  • Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)

By End-user

  • Healthcare
  • Automotive
  • Retail & E-commerce
  • BFSI
  • Manufacturing
  • IT & Telecom
  • Aerospace & Defense
  • Others (Education, Government, etc.)

By Region

  • North America (By Hardware, By Deployment, By Application, By End-user, and By Country)
    • U.S. (By Application)
    • Canada (By Application)
    • Mexico (By Application)
  • South America (By Hardware, By Deployment, By Application, By End-user, and By Country)
    • Brazil (By Application)
    • Argentina (By Application)
    • Rest of South America
  • Europe (By Hardware, By Deployment, By Application, By End-user, and By Country)
    • U.K. (By Application)
    • Germany (By Application)
    • France (By Application)
    • Italy (By Application)
    • Spain (By Application)
    • Russia (By Application)
    • Benelux (By Application)
    • Nordics (By Application)
    • Rest of Europe
  • Middle East & Africa (By Hardware, By Deployment, By Application, By End-user, and By Country)
    • Turkey (By Application)
    • Israel (By Application)
    • GCC (By Application)
    • North Africa (By Application)
    • South Africa (By Application)
    • Rest of the Middle East & Africa
  • Asia Pacific (By Hardware, By Deployment, By Application, By End-user, and By Country)
    • China (By Application)
    • Japan (By Application)
    • India (By Application)
    • South Korea (By Application)
    • ASEAN (By Application)
    • Oceania (By Application)
    • Rest of Asia Pacific

Companies Profiled in the Report * NVIDIA Corporation (U.S.)

  • Advanced Micro Devices, Inc. (U.S.)
  • Intel Corporation (U.S.)
  • Google LLC (U.S.)
  • Qualcomm Incorporated (U.S.)
  • Amazon Web Services, Inc. (U.S.)
  • Cerebras Systems Inc. (U.S.)
  • Groq Inc. (U.S.)
  • Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
  • Mythic Inc. (U.S.)

Table of Content

1. Introduction

  • 1.1. Definition, By Segment
  • 1.2. Research Methodology/Approach
  • 1.3. Data Sources

2. Executive Summary

3. Market Dynamics

  • 3.1. Macro and Micro Economic Indicators
  • 3.2. Drivers, Restraints, Opportunities and Trends
  • 3.3. Impact of Reciprocal Tariffs
  • 3.4. Impact of Generative AI

4. Competition Landscape

  • 4.1. Business Strategies Adopted by Key Players
  • 4.2. Consolidated SWOT Analysis of Key Players
  • 4.3. Global AI Inference Key Players (Top 3 - 5) Market Share/Ranking, 2024

5. Global AI Inference Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032

  • 5.1. Key Findings
  • 5.2. By Hardware (USD)
    • 5.2.1. GPU
    • 5.2.2. ASIC
    • 5.2.3. CPU
    • 5.2.4. FPGA
    • 5.2.5. Others (NPUs, VPUs, etc.)
  • 5.3. By Deployment (USD)
    • 5.3.1. Edge Inference
    • 5.3.2. Cloud Inference
    • 5.3.3. Others (Hybrid Inference, etc.)
  • 5.4. By Application (USD)
    • 5.4.1. Robotics
    • 5.4.2. Computer Vision
    • 5.4.3. NLP
    • 5.4.4. Generative AI
    • 5.4.5. Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)
  • 5.5. By End-user (USD)
    • 5.5.1. Healthcare
    • 5.5.2. Automotive
    • 5.5.3. Retail & E-commerce
    • 5.5.4. BFSI
    • 5.5.5. Manufacturing
    • 5.5.6. IT & Telecom
    • 5.5.7. Aerospace & Defense
    • 5.5.8. Others (Education, Government, etc.)
  • 5.6. By Region (USD)
    • 5.6.1. North America
    • 5.6.2. South America
    • 5.6.3. Europe
    • 5.6.4. Middle East & Africa
    • 5.6.5. Asia Pacific

6. North America AI Inference Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032

  • 6.1. Key Findings
  • 6.2. By Hardware (USD)
    • 6.2.1. GPU
    • 6.2.2. ASIC
    • 6.2.3. CPU
    • 6.2.4. FPGA
    • 6.2.5. Others (NPUs, VPUs, etc.)
  • 6.3. By Deployment (USD)
    • 6.3.1. Edge Inference
    • 6.3.2. Cloud Inference
    • 6.3.3. Others (Hybrid Inference, etc.)
  • 6.4. By Application (USD)
    • 6.4.1. Robotics
    • 6.4.2. Computer Vision
    • 6.4.3. NLP
    • 6.4.4. Generative AI
    • 6.4.5. Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)
  • 6.5. By End-user (USD)
    • 6.5.1. Healthcare
    • 6.5.2. Automotive
    • 6.5.3. Retail & E-commerce
    • 6.5.4. BFSI
    • 6.5.5. Manufacturing
    • 6.5.6. IT & Telecom
    • 6.5.7. Aerospace & Defense
    • 6.5.8. Others (Education, Government, etc.)
  • 6.6. By Country (USD)
    • 6.6.1. United States
      • 6.6.1.1. By Application
    • 6.6.2. Canada
      • 6.6.2.1. By Application
    • 6.6.3. Mexico
      • 6.6.3.1. By Application

7. South America AI Inference Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032

  • 7.1. Key Findings
  • 7.2. By Hardware (USD)
    • 7.2.1. GPU
    • 7.2.2. ASIC
    • 7.2.3. CPU
    • 7.2.4. FPGA
    • 7.2.5. Others (NPUs, VPUs, etc.)
  • 7.3. By Deployment (USD)
    • 7.3.1. Edge Inference
    • 7.3.2. Cloud Inference
    • 7.3.3. Others (Hybrid Inference, etc.)
  • 7.4. By Application (USD)
    • 7.4.1. Robotics
    • 7.4.2. Computer Vision
    • 7.4.3. NLP
    • 7.4.4. Generative AI
    • 7.4.5. Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)
  • 7.5. By End-user (USD)
    • 7.5.1. Healthcare
    • 7.5.2. Automotive
    • 7.5.3. Retail & E-commerce
    • 7.5.4. BFSI
    • 7.5.5. Manufacturing
    • 7.5.6. IT & Telecom
    • 7.5.7. Aerospace & Defense
    • 7.5.8. Others (Education, Government, etc.)
  • 7.6. By Country (USD)
    • 7.6.1. Brazil
      • 7.6.1.1. By Application
    • 7.6.2. Argentina
      • 7.6.2.1. By Application
    • 7.6.3. Rest of South America

8. Europe AI Inference Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032

  • 8.1. Key Findings
  • 8.2. By Hardware (USD)
    • 8.2.1. GPU
    • 8.2.2. ASIC
    • 8.2.3. CPU
    • 8.2.4. FPGA
    • 8.2.5. Others (NPUs, VPUs, etc.)
  • 8.3. By Deployment (USD)
    • 8.3.1. Edge Inference
    • 8.3.2. Cloud Inference
    • 8.3.3. Others (Hybrid Inference, etc.)
  • 8.4. By Application (USD)
    • 8.4.1. Robotics
    • 8.4.2. Computer Vision
    • 8.4.3. NLP
    • 8.4.4. Generative AI
    • 8.4.5. Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)
  • 8.5. By End-user (USD)
    • 8.5.1. Healthcare
    • 8.5.2. Automotive
    • 8.5.3. Retail & E-commerce
    • 8.5.4. BFSI
    • 8.5.5. Manufacturing
    • 8.5.6. IT & Telecom
    • 8.5.7. Aerospace & Defense
    • 8.5.8. Others (Education, Government, etc.)
  • 8.6. By Country (USD)
    • 8.6.1. United Kingdom
      • 8.6.1.1. By Application
    • 8.6.2. Germany
      • 8.6.2.1. By Application
    • 8.6.3. France
      • 8.6.3.1. By Application
    • 8.6.4. Italy
      • 8.6.4.1. By Application
    • 8.6.5. Spain
      • 8.6.5.1. By Application
    • 8.6.6. Russia
      • 8.6.6.1. By Application
    • 8.6.7. Benelux
      • 8.6.7.1. By Application
    • 8.6.8. Nordics
      • 8.6.8.1. By Application
    • 8.6.9. Rest of Europe

9. Middle East and Africa AI Inference Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032

  • 9.1. Key Findings
  • 9.2. By Hardware (USD)
    • 9.2.1. GPU
    • 9.2.2. ASIC
    • 9.2.3. CPU
    • 9.2.4. FPGA
    • 9.2.5. Others (NPUs, VPUs, etc.)
  • 9.3. By Deployment (USD)
    • 9.3.1. Edge Inference
    • 9.3.2. Cloud Inference
    • 9.3.3. Others (Hybrid Inference, etc.)
  • 9.4. By Application (USD)
    • 9.4.1. Robotics
    • 9.4.2. Computer Vision
    • 9.4.3. NLP
    • 9.4.4. Generative AI
    • 9.4.5. Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)
  • 9.5. By End-user (USD)
    • 9.5.1. Healthcare
    • 9.5.2. Automotive
    • 9.5.3. Retail & E-commerce
    • 9.5.4. BFSI
    • 9.5.5. Manufacturing
    • 9.5.6. IT & Telecom
    • 9.5.7. Aerospace & Defense
    • 9.5.8. Others (Education, Government, etc.)
  • 9.6. By Country (USD)
    • 9.6.1. Turkey
      • 9.6.1.1. By Application
    • 9.6.2. Israel
      • 9.6.2.1. By Application
    • 9.6.3. GCC
      • 9.6.3.1. By Application
    • 9.6.4. North Africa
      • 9.6.4.1. By Application
    • 9.6.5. South Africa
      • 9.6.5.1. By Application
    • 9.6.6. Rest of Middle East and Africa

10. Asia Pacific AI Inference Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2019-2032

  • 10.1. Key Findings
  • 10.2. By Hardware (USD)
    • 10.2.1. GPU
    • 10.2.2. ASIC
    • 10.2.3. CPU
    • 10.2.4. FPGA
    • 10.2.5. Others (NPUs, VPUs, etc.)
  • 10.3. By Deployment (USD)
    • 10.3.1. Edge Inference
    • 10.3.2. Cloud Inference
    • 10.3.3. Others (Hybrid Inference, etc.)
  • 10.4. By Application (USD)
    • 10.4.1. Robotics
    • 10.4.2. Computer Vision
    • 10.4.3. NLP
    • 10.4.4. Generative AI
    • 10.4.5. Others (Network Security Anomaly Detection, etc.)
  • 10.5. By End-user (USD)
    • 10.5.1. Healthcare
    • 10.5.2. Automotive
    • 10.5.3. Retail & E-commerce
    • 10.5.4. BFSI
    • 10.5.5. Manufacturing
    • 10.5.6. IT & Telecom
    • 10.5.7. Aerospace & Defense
    • 10.5.8. Others (Education, Government, etc.)
  • 10.6. By Country (USD)
    • 10.6.1. China
      • 10.6.1.1. By Application
    • 10.6.2. India
      • 10.6.2.1. By Application
    • 10.6.3. Japan
      • 10.6.3.1. By Application
    • 10.6.4. South Korea
      • 10.6.4.1. By Application
    • 10.6.5. ASEAN
      • 10.6.5.1. By Application
    • 10.6.6. Oceania
      • 10.6.6.1. By Application
    • 10.6.7. Rest of Asia Pacific

11. Company Profiles for Top 10 Players (Based on data availability in public domain and/or on paid databases)

  • 11.1. NVIDIA Corporation
    • 11.1.1. Overview
      • 11.1.1.1. Key Management
      • 11.1.1.2. Headquarters
      • 11.1.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.1.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.1.2.1. Employee Size
      • 11.1.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.1.2.3. Geographical Share
      • 11.1.2.4. Business Segment Share
      • 11.1.2.5. Recent Developments
  • 11.2. Advanced Micro Devices, Inc.
    • 11.2.1. Overview
      • 11.2.1.1. Key Management
      • 11.2.1.2. Headquarters
      • 11.2.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.2.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.2.2.1. Employee Size
      • 11.2.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.2.2.3. Geographical Share
      • 11.2.2.4. Business Segment Share
      • 11.2.2.5. Recent Developments
  • 11.3. Intel Corporation
    • 11.3.1. Overview
      • 11.3.1.1. Key Management
      • 11.3.1.2. Headquarters
      • 11.3.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.3.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.3.2.1. Employee Size
      • 11.3.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.3.2.3. Geographical Share
      • 11.3.2.4. Business Segment Share
      • 11.3.2.5. Recent Developments
  • 11.4. Google LLC
    • 11.4.1. Overview
      • 11.4.1.1. Key Management
      • 11.4.1.2. Headquarters
      • 11.4.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.4.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.4.2.1. Employee Size
      • 11.4.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.4.2.3. Geographical Share
      • 11.4.2.4. Business Segment Share
      • 11.4.2.5. Recent Developments
  • 11.5. Qualcomm Incorporated
    • 11.5.1. Overview
      • 11.5.1.1. Key Management
      • 11.5.1.2. Headquarters
      • 11.5.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.5.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.5.2.1. Employee Size
      • 11.5.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.5.2.3. Geographical Share
      • 11.5.2.4. Business Segment Share
      • 11.5.2.5. Recent Developments
  • 11.6. Amazon Web Services, Inc.
    • 11.6.1. Overview
      • 11.6.1.1. Key Management
      • 11.6.1.2. Headquarters
      • 11.6.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.6.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.6.2.1. Employee Size
      • 11.6.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.6.2.3. Geographical Share
      • 11.6.2.4. Business Segment Share
      • 11.6.2.5. Recent Developments
  • 11.7. Cerebras Systems Inc.
    • 11.7.1. Overview
      • 11.7.1.1. Key Management
      • 11.7.1.2. Headquarters
      • 11.7.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.7.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.7.2.1. Employee Size
      • 11.7.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.7.2.3. Geographical Share
      • 11.7.2.4. Business Segment Share
      • 11.7.2.5. Recent Developments
  • 11.8. Groq Inc.
    • 11.8.1. Overview
      • 11.8.1.1. Key Management
      • 11.8.1.2. Headquarters
      • 11.8.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.8.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.8.2.1. Employee Size
      • 11.8.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.8.2.3. Geographical Share
      • 11.8.2.4. Business Segment Share
      • 11.8.2.5. Recent Developments
  • 11.9. Huawei Technologies Co., Ltd.
    • 11.9.1. Overview
      • 11.9.1.1. Key Management
      • 11.9.1.2. Headquarters
      • 11.9.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.9.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.9.2.1. Employee Size
      • 11.9.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.9.2.3. Geographical Share
      • 11.9.2.4. Business Segment Share
      • 11.9.2.5. Recent Developments
  • 11.10. Mythic Inc.
    • 11.10.1. Overview
      • 11.10.1.1. Key Management
      • 11.10.1.2. Headquarters
      • 11.10.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.10.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.10.2.1. Employee Size
      • 11.10.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.10.2.3. Geographical Share
      • 11.10.2.4. Business Segment Share
      • 11.10.2.5. Recent Developments

12. Key Takeaways

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