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2024639

기계학습용 칩 시장 보고서 : 기술별, 칩 유형별, 업계별, 지역별(2026-2034년)

Machine Learning Chip Market Report by Technology (System-on-Chip, System-in-Package, Multi-chip Module, and Others), Chip Type, Industry Vertical, and Region 2026-2034

발행일: | 리서치사: 구분자 IMARC | 페이지 정보: 영문 136 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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세계의 기계학습용 칩 시장 규모는 2025년에 145억 달러에 달했습니다. 향후 IMARC Group은 2034년까지 시장 규모가 772억 달러에 달하며, 2026-2034년에 CAGR 19.82%로 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 양자 컴퓨팅의 급속한 부상, 계산 문제를 해결하기 위한 효율적인 시스템에 대한 수요 증가, 스마트 시티 및 스마트홈 개발의 발전 등이 시장을 주도하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다.

머신러닝(ML) 칩은 딥러닝 기반 애플리케이션을 지원하도록 설계된 인공지능(AI) 기술로 구성되어 있습니다. 여기에는 시스템온칩(SoC), 멀티칩 모듈, 시스템인패키지 등 다양한 기술이 포함되며, 하드웨어 인프라에는 연산, 메모리, 네트워크 기능이 포함됩니다. 이는 지적재산권(IP) 코어를 강화하고 설계 및 툴 플로우를 개선하기 위해 시스템에 통합됩니다. 비용 효율성이 뛰어나며, 워크플로우의 오류를 방지하고 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 고속을 제공하고, 효율을 높이며, 대형 트랜지스터에 비해 전력 소모가 적습니다. 또한 성능, 전력 효율성, 최적화 및 분석 향상에도 기여합니다. 그 결과, ML칩은 전 세계 자동차, 헬스케어, 소매, 미디어 및 광고, 정보 기술(IT) 및 통신, 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 업계에서 널리 사용되고 있습니다.

머신러닝 칩 시장 동향:

현재 전 세계 디지털화의 진전과 IT 및 통신 산업의 확대는 시장 성장을 지원하는 주요 요인 중 하나입니다. 또한 사이버 공격의 증가로 인해 기업은 데이터베이스 관리 및 부정행위 탐지 시스템의 사용을 촉진하고 있으며, 이는 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 이와 더불어, 전 세계 스마트 시티 및 스마트홈 개발에 따른 ML 칩에 대한 수요 증가는 업계 투자자들에게 매력적인 성장 기회를 제공하고 있습니다. 또한 양자 컴퓨팅의 부상과 더불어 전 세계에서 로봇 공학에 ML 칩이 도입되어 인간의 개입과 실수를 줄이기 위해 로봇 공학에 도입되고 있는 것도 시장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 이와 더불어 수학 및 계산 문제를 해결하기 위한 효율적인 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 ML 칩의 채택이 증가하고 있는 것도 시장 전망을 밝게 하고 있습니다. 또한 전 세계 수많은 산업에서 빅데이터 분석과 클라우드 컴퓨팅을 통합하여 보다 고도화된 서비스를 제공하고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 이와 더불어, 소비자 행동에 대한 실시간 인사이트를 얻기 위한 ML 칩의 활용이 확대되면서 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 게임 산업에서 복잡한 작업을 처리하기 위해 CPU에서 GPU로 전환이 진행되고 있는 것도 시장 성장에 힘을 실어주고 있습니다.

목차

제1장 서문

제2장 조사 범위와 조사 방법

제3장 개요

제4장 서론

제5장 세계의 기계학습용 칩 시장

제6장 시장 내역 : 기술별

제7장 시장 내역 : 칩 유형별

제8장 시장 내역 : 산업 분야별

제9장 시장 내역 : 지역별

제10장 SWOT 분석

제11장 밸류체인 분석

제12장 Porters Five Forces 분석

제13장 가격 분석

제14장 경쟁 구도

KSA 26.05.18

The global machine learning chip market size reached USD 14.5 Billion in 2025. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach USD 77.2 Billion by 2034, exhibiting a growth rate (CAGR) of 19.82% during 2026-2034. The rapid emergence of quantum computing, increasing demand for efficient systems to solve computational problems, and rising development of smart cities and smart homes represent some of the key factors driving the market.

Machine learning (ML) chip comprises artificial intelligence (AI) technology that that is designed to support deep learning-based applications. It involves various technologies, such as system-on-chip (SoC) , multi-chip module, and system-in-package, and its hardware infrastructure includes computing, storing, and networking. It is installed in a system to enhance intellectual property cores and improve design and tool flows. It is cost-effective and assists in preventing errors in a workflow, and efficiently saves a huge amount of data. It offers high speed, increases efficiency, and consumes less energy as compared to larger transistors. Besides this, it aids in improving performance, power, optimization, and analytics. As a result, the ML chip is widely employed in the automotive, healthcare, retail, media and advertising, information technology (IT) and telecommunication, and banking, financial services, and insurance (BFSI) industries across the globe.

MACHINE LEARNING CHIP MARKET TRENDS:

At present, the rising trend of digitalization and expansion of the IT and telecommunication industry around the world represent one of the key factors supporting the growth of the market. In addition, the increasing number of cyber-attacks encourages businesses to utilize database management and fraud detection systems, which is propelling the growth of the market. Apart from this, the rising demand for ML chips due to the development of smart cities and smart homes across the globe is offering lucrative growth opportunities to industry investors. Moreover, the increasing emergence of quantum computing, along with the implementation of ML chips in robotics to reduce human intervention and errors around the world, is positively influencing the market. Besides this, the growing adoption of ML chips on account of the escalating demand for efficient systems to solve mathematical and computational problems is offering a positive market outlook. Additionally, the rising integration of big data analytics and cloud computing to provide enhanced services among numerous industries across the globe is contributing to the growth of the market. This, coupled with the increasing utilization of ML chips for real-time consumer behavior insights, is impelling the growth of the market. Furthermore, the rising preference toward GPUs from CPUs to perform several complex tasks in the gaming industry is strengthening the market growth.

KEY MARKET SEGMENTATION:

Technology Insights:

  • System-on-Chip (SoC)
  • System-in-Package
  • Multi-chip Module
  • Others

Chip Type Insights:

  • GPU
  • ASIC
  • FPGA
  • CPU
  • Others

Industry Vertical Insights:

  • BFSI
  • IT and Telecom
  • Media and Advertising
  • Retail
  • Healthcare
  • Automotive
  • Others

Regional Insights:

  • North America
    • United States
    • Canada
  • Asia-Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Others
  • Europe
    • Germany
    • France
    • United Kingdom
    • Italy
    • Spain
    • Russia
    • Others
  • Latin America
    • Brazil
    • Mexico
    • Others
  • Middle East and Africa

The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America (the United States and Canada) was the largest market for machine learning chip. Some of the factors driving the North America machine learning chip market included the growing concern about security of critical infrastructure, increasing demand for quantum computing, rising utilization in the IT industry, etc.

COMPETITIVE LANDSCAPE:

The report has also provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the global machine learning chip market. Competitive analysis such as market structure, market share by key players, player positioning, top winning strategies, competitive dashboard, and company evaluation quadrant has been covered in the report. Also, detailed profiles of all major companies have been provided. Some of the companies covered include:

  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Cerebras
  • Graphcore
  • Intel Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • Samsung Electronics Co. Ltd.

Kindly note that this only represents a partial list of companies, and the complete list has been provided in the report.

Table of Contents

1 Preface

2 Scope and Methodology

  • 2.1 Objectives of the Study
  • 2.2 Stakeholders
  • 2.3 Data Sources
    • 2.3.1 Primary Sources
    • 2.3.2 Secondary Sources
  • 2.4 Market Estimation
    • 2.4.1 Bottom-Up Approach
    • 2.4.2 Top-Down Approach
  • 2.5 Forecasting Methodology

3 Executive Summary

4 Introduction

  • 4.1 Overview
  • 4.2 Key Industry Trends

5 Global Machine Learning Chip Market

  • 5.1 Market Overview
  • 5.2 Market Performance
  • 5.3 Impact of COVID-19
  • 5.4 Market Forecast

6 Market Breakup by Technology

  • 6.1 System-on-Chip (SoC)
    • 6.1.1 Market Trends
    • 6.1.2 Market Forecast
  • 6.2 System-in-Package
    • 6.2.1 Market Trends
    • 6.2.2 Market Forecast
  • 6.3 Multi-chip Module
    • 6.3.1 Market Trends
    • 6.3.2 Market Forecast
  • 6.4 Others
    • 6.4.1 Market Trends
    • 6.4.2 Market Forecast

7 Market Breakup by Chip Type

  • 7.1 GPU
    • 7.1.1 Market Trends
    • 7.1.2 Market Forecast
  • 7.2 ASIC
    • 7.2.1 Market Trends
    • 7.2.2 Market Forecast
  • 7.3 FPGA
    • 7.3.1 Market Trends
    • 7.3.2 Market Forecast
  • 7.4 CPU
    • 7.4.1 Market Trends
    • 7.4.2 Market Forecast
  • 7.5 Others
    • 7.5.1 Market Trends
    • 7.5.2 Market Forecast

8 Market Breakup by Industry Vertical

  • 8.1 BFSI
    • 8.1.1 Market Trends
    • 8.1.2 Market Forecast
  • 8.2 IT and Telecom
    • 8.2.1 Market Trends
    • 8.2.2 Market Forecast
  • 8.3 Media and Advertising
    • 8.3.1 Market Trends
    • 8.3.2 Market Forecast
  • 8.4 Retail
    • 8.4.1 Market Trends
    • 8.4.2 Market Forecast
  • 8.5 Healthcare
    • 8.5.1 Market Trends
    • 8.5.2 Market Forecast
  • 8.6 Automotive
    • 8.6.1 Market Trends
    • 8.6.2 Market Forecast
  • 8.7 Others
    • 8.7.1 Market Trends
    • 8.7.2 Market Forecast

9 Market Breakup by Region

  • 9.1 North America
    • 9.1.1 United States
      • 9.1.1.1 Market Trends
      • 9.1.1.2 Market Forecast
    • 9.1.2 Canada
      • 9.1.2.1 Market Trends
      • 9.1.2.2 Market Forecast
  • 9.2 Asia-Pacific
    • 9.2.1 China
      • 9.2.1.1 Market Trends
      • 9.2.1.2 Market Forecast
    • 9.2.2 Japan
      • 9.2.2.1 Market Trends
      • 9.2.2.2 Market Forecast
    • 9.2.3 India
      • 9.2.3.1 Market Trends
      • 9.2.3.2 Market Forecast
    • 9.2.4 South Korea
      • 9.2.4.1 Market Trends
      • 9.2.4.2 Market Forecast
    • 9.2.5 Australia
      • 9.2.5.1 Market Trends
      • 9.2.5.2 Market Forecast
    • 9.2.6 Indonesia
      • 9.2.6.1 Market Trends
      • 9.2.6.2 Market Forecast
    • 9.2.7 Others
      • 9.2.7.1 Market Trends
      • 9.2.7.2 Market Forecast
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
      • 9.3.1.1 Market Trends
      • 9.3.1.2 Market Forecast
    • 9.3.2 France
      • 9.3.2.1 Market Trends
      • 9.3.2.2 Market Forecast
    • 9.3.3 United Kingdom
      • 9.3.3.1 Market Trends
      • 9.3.3.2 Market Forecast
    • 9.3.4 Italy
      • 9.3.4.1 Market Trends
      • 9.3.4.2 Market Forecast
    • 9.3.5 Spain
      • 9.3.5.1 Market Trends
      • 9.3.5.2 Market Forecast
    • 9.3.6 Russia
      • 9.3.6.1 Market Trends
      • 9.3.6.2 Market Forecast
    • 9.3.7 Others
      • 9.3.7.1 Market Trends
      • 9.3.7.2 Market Forecast
  • 9.4 Latin America
    • 9.4.1 Brazil
      • 9.4.1.1 Market Trends
      • 9.4.1.2 Market Forecast
    • 9.4.2 Mexico
      • 9.4.2.1 Market Trends
      • 9.4.2.2 Market Forecast
    • 9.4.3 Others
      • 9.4.3.1 Market Trends
      • 9.4.3.2 Market Forecast
  • 9.5 Middle East and Africa
    • 9.5.1 Market Trends
    • 9.5.2 Market Breakup by Country
    • 9.5.3 Market Forecast

10 SWOT Analysis

  • 10.1 Overview
  • 10.2 Strengths
  • 10.3 Weaknesses
  • 10.4 Opportunities
  • 10.5 Threats

11 Value Chain Analysis

12 Porters Five Forces Analysis

  • 12.1 Overview
  • 12.2 Bargaining Power of Buyers
  • 12.3 Bargaining Power of Suppliers
  • 12.4 Degree of Competition
  • 12.5 Threat of New Entrants
  • 12.6 Threat of Substitutes

13 Price Analysis

14 Competitive Landscape

  • 14.1 Market Structure
  • 14.2 Key Players
  • 14.3 Profiles of Key Players
    • 14.3.1 Advanced Micro Devices, Inc.
      • 14.3.1.1 Company Overview
      • 14.3.1.2 Product Portfolio
    • 14.3.2 Amazon Web Services, Inc.
      • 14.3.2.1 Company Overview
      • 14.3.2.2 Product Portfolio
      • 14.3.2.3 SWOT Analysis
    • 14.3.3 Cerebras
      • 14.3.3.1 Company Overview
      • 14.3.3.2 Product Portfolio
    • 14.3.4 Graphcore
      • 14.3.4.1 Company Overview
      • 14.3.4.2 Product Portfolio
    • 14.3.5 Intel Corporation
      • 14.3.5.1 Company Overview
      • 14.3.5.2 Product Portfolio
    • 14.3.6 International Business Machines Corporation
      • 14.3.6.1 Company Overview
      • 14.3.6.2 Product Portfolio
    • 14.3.7 NVIDIA Corporation
      • 14.3.7.1 Company Overview
      • 14.3.7.2 Product Portfolio
    • 14.3.8 Qualcomm Technologies, Inc.
      • 14.3.8.1 Company Overview
      • 14.3.8.2 Product Portfolio
    • 14.3.9 Samsung Electronics Co. Ltd.
      • 14.3.9.1 Company Overview
      • 14.3.9.2 Product Portfolio
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