Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse von Deep-Learning-Chipsätzen, nach Typ (Grafikprozessoren (GPU), Zentraleinheiten (CPU), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (Asics), feldprogrammierbare Gate-Arrays (Fpgas) und andere), nach Anwendung (Verbraucher, Luft- und Raumfahrt, Militär und Verteidigung, Automobil, Industrie, Medizin und andere), regionale Einblicke und Prognosen von 2026 bis 2035

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Marktüberblick für Deep-Learning-Chipsätze

Die globale Marktgröße für Deep-Learning-Chipsätze wird im Jahr 2026 auf 11,99 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2035 auf 45,47 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einem jährlichen Wachstum von 15,98 % in der Prognose von 2026 bis 2035 entspricht.

Die Größe des Deep-Learning-Chipsatz-Marktes in den USA wird im Jahr 2025 voraussichtlich 3,55751 Milliarden US-Dollar betragen, die Größe des europäischen Deep-Learning-Chipsatz-Marktes wird im Jahr 2025 auf 2,63278 Milliarden US-Dollar geschätzt und die Größe des chinesischen Deep-Learning-Chipsatz-Marktes wird im Jahr 2025 auf 2,64723 Milliarden US-Dollar prognostiziert.

Der Trainingsprozess für tiefe neuronale Netze wird durch die Optimierung des Deep-Learning-Chipsatzes beschleunigt. Sie sind in der Lage, riesige Datensätze und komplizierte Berechnungen zu verarbeiten, und sie sind bei Operationen wie Matrixmultiplikation und Faltung effektiver als herkömmliche Prozessoren. Die Anwendung eines Deep-Learning-Modells, das darauf trainiert wurde, Vorhersagen oder Urteile zu neuen Daten zu treffen, wird als Inferenz bezeichnet. Der Inferenzprozess kann durch lernende Chipsätze beschleunigt werden, wodurch eine Datenverarbeitung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit ermöglicht wird. Dies ist wichtig für Programme wie Spracherkennung, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Bei lernenden Chipsätzen, die die Leistung maximieren und gleichzeitig den Stromverbrauch minimieren, wird der Energieeffizienz häufig höchste Priorität eingeräumt. Diese Effektivität ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die auf Systemen mit geringem Stromverbrauch wie Smartphones, IoT-Geräten und Edge-Computing-Plattformen laufen.

Damit sich Deep-Learning-Chipsätze an bestimmte Deep-Learning-Modelle oder -Aufgaben anpassen können, können sie modifiziert oder neu programmiert werden. Einige Chipsätze, wie z. B. FPGAs, bieten Flexibilität bei der Neukonfiguration der Hardware, sodass Entwickler das Design an ihre jeweiligen Anforderungen anpassen können.

 Beliebte Deep-Learning-Software-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Caffe sind alle mit Deep-Learning-Chipsätzen kompatibel. Für Deep-Learning-Praktiker garantiert diese Integration Kompatibilität und einfache Entwicklung. Der Markt für Deep-Learning-Chipsätze hat die Geschwindigkeit und Effektivität von Deep-Learning-Aufgaben erheblich gesteigert und den Bereich der künstlichen Intelligenz revolutioniert. Sie haben Entwicklungen in einer Vielzahl von Bereichen ermöglicht, darunter autonome Autos, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Empfehlungssysteme.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Unterbrechung der Lieferkette behindert das Marktwachstum

Internationale Liefernetzwerke, insbesondere in der Halbleiterindustrie, sind durch die Pandemie gestört. Um die Nachfrage nach Deep-Learning-Chipsätzen zu decken und das Produktionsniveau aufrechtzuerhalten, stießen viele Chiphersteller auf Schwierigkeiten. Verzögerungen bei der Herstellung und Lieferung wurden durch Fabrikschließungen, weniger Personal und Transportprobleme verursacht. Künstliche Intelligenz (KI) und Deep-Learning-Technologien werden infolge der Pandemie immer häufiger eingesetzt. Da Unternehmen und Organisationen versuchten, KI-gestützte Lösungen für Aufgaben wie Gesundheitsdiagnostik, Fernüberwachung und Automatisierung zu entwickeln, steigerte dies die Nachfrage nach Deep-Learning-Chipsätzen. Durch die gestiegene Nachfrage wurde die Lieferkette zusätzlich belastet. Viele Unternehmen und akademische Einrichtungen sind aufgrund von Lockdowns und Maßnahmen zur sozialen Isolation auf Remote-Arbeitsumgebungen umgestiegen. Die Entwicklung und Nutzung von Deep Learning waren von dieser Änderung betroffen.

NEUESTE TRENDS

Erhöhte Anzahl von Verarbeitungskernen zur Steigerung des Marktwachstums

Chipsätze für Deep Learning arbeiten ständig daran, ihre Leistungsfähigkeit zu verbessern. Die Chip-Architektur muss verbessert, die Anzahl der Prozessorkerne erhöht und das Chip-Design für Deep-Learning-Aktivitäten optimiert werden. Um den hohen Verarbeitungsanforderungen von Deep-Learning-Algorithmen gerecht zu werden, entwickeln viele Unternehmen spezielle Deep-Learning-Beschleuniger. Da diese Beschleuniger für Matrixoperationen und neuronale Netzwerkberechnungen konzipiert sind, werden Trainings- und Inferenzzeiten verkürzt und effektiver gestaltet. In Lern-Chipsätze werden Rechentechniken mit gemischter Präzision integriert, um die Leistung und Energieeffizienz zu steigern. Chipsätze können Berechnungen schneller durchführen und gleichzeitig weniger Strom verbrauchen, indem sie für einige Vorgänge Datenformate mit geringerer Genauigkeit verwenden, z. B. halbe Genauigkeit (16 Bit) oder sogar noch niedriger.

• Spezialisiertes On-Chip-Speicherwachstum: Die GC200 IPU von Graphcore bietet 900 MB prozessorinternen Speicher pro IPU, um die Datenbewegung für Modelle zu reduzieren.

• HBM-Skalierung in Beschleunigern: Intels Gaudi2 wird mit 96 GB HBM2e ausgeliefert und meldet in technischen Materialien eine Bandbreite von 2,45 TB/s, was den Trend unterstreicht, sehr großen Speicher mit hoher Bandbreite in Beschleuniger zu packen.

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Marktsegmentierung für Deep-Learning-Chipsätze

Nach Typ

Je nach Typ wird der Markt in Grafikprozessoren (GPUs) und Zentraleinheiten (CPUs) eingeteilt.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in Verbraucher, Luft- und Raumfahrt, Militär und Verteidigung, Automobil, Industrie, Medizin und andere unterteilt.

FAHRFAKTOREN

Schaffung spezieller Chipsätze, um dem Markt Impulse zu geben

Deep Learning ist zu einem Schlüsselwerkzeug in einer Reihe von Disziplinen geworden, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und Empfehlungssysteme. Die Entwicklung spezieller Chipsätze wurde durch die steigende Nachfrage nach Deep-Learning-Anwendungen und den Bedarf an schnellerer und effektiverer Verarbeitung vorangetrieben. Deep-Learning-Modelle erfordern häufig komplizierte Berechnungen und umfangreiche Matrixoperationen, die viel Rechenleistung erfordern. Die für diese Aktivitäten erforderliche Leistung kann über den Fähigkeiten herkömmlicher Zentraleinheiten (CPUs) liegen, was den Einsatz spezieller Hardwarebeschleuniger wie Deep-Learning-Chipsätze erforderlich macht.

Hohe Leistung und Energieeffizienz zur Steigerung des Marktwachstums

Chipsätze für Deep Learning versuchen, hohe Leistung und Energieeffizienz in Einklang zu bringen. Der Energieverbrauch wird zu einem wichtigen Problem, da Deep-Learning-Modelle immer komplexer und größer werden. Deep-Learning-Workloads werden am besten von speziellen Chipsätzen ausgeführt, die darauf ausgelegt sind, die Recheneffizienz zu maximieren, den Batterieverbrauch zu senken und die Leistung zu verbessern. Die besonderen Anforderungen tiefer neuronaler Netze werden von herkömmlichen Allzweck-Rechnerarchitekturen möglicherweise nicht gut erfüllt. Faltungsoperationen, Matrixmultiplikationen und Aktivierungsfunktionen sind nur einige der Berechnungen neuronaler Netzwerke, die lernende Chipsätze beschleunigen sollen. Aufgrund des Aufkommens von Edge-Computing- und Internet-of-Things-Geräten (IoT) besteht ein wachsender Bedarf an effektiven und leistungsstarken Deep-Learning-Funktionen am Netzwerkrand.

• Politische Finanzierung fördert Forschung, Entwicklung und Fabriken: Der CHIPS & Science Act genehmigte US-Anreize in Höhe von rund 52 Milliarden US-Dollar zur Stärkung der inländischen Halbleiter- und KI-Beschleunigerkapazitäten.

• Anstieg rechenintensiver Designs: Führende IPUs wie Graphcores GC200 melden ~250 TeraFLOPS (FP16) und 59,4 Milliarden Transistoren und ermutigen damit mehr Unternehmen, hochparallele, modellzentrierte Prozessoren zu entwickeln.

EINHALTENDE FAKTOREN

Unfähigkeit, mit größeren und komplizierteren Netzwerken umzugehen, behindert die Marktexpansion

Deep-Learning-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, erfordern viel Rechen- und Verarbeitungskapazität. Die Komplexität dieser Modelle kann aktuelle Deep-Learning-Chipsätze belasten und sie daran hindern, mit größeren und komplizierteren Netzwerken umzugehen. Damit Deep-Learning-Modelle Gewichte, Aktivierungen und Zwischenausgaben speichern, wird häufig viel Speicher benötigt. Die Leistung kann durch Chipsatz-Speicherbeschränkungen beeinträchtigt werden, die sich auf die Größe einsetzbarer Modelle und die Geschwindigkeit des Speicherzugriffs auswirken. Bei der Arbeit mit riesigen neuronalen Netzen und datenintensiven Aufgaben können lernende Chipsätze viel Strom verbrauchen. Ein hoher Stromverbrauch kann dazu führen, dass sie für den Einsatz in Mobil- und Edge-Geräten mit eingeschränkter Stromversorgung unpraktisch sind und die Kosten für den Betrieb von Rechenzentren erhöhen.

• Konzentrierte erweiterte Knotenkapazität: Viele Flaggschiff-KI-Chips basieren auf 7-nm-/5-nm-Knoten der Hersteller (z. B. Graphcore GC200 auf 7 nm, IBM Telum II auf 5 nm), wodurch die Versorgung anfällig für Kapazitätsbeschränkungen der Hersteller ist.

• Hoher Speicher- und Strombedarf: Hochleistungsbeschleuniger geben TDPs und Strombedarf auf Rack-Ebene im Bereich von Hunderten bis Tausenden von Watt an (Beispiel Gaudi2-Spitzenleistungen und Rack-Angaben in den technischen Hinweisen), was den Einsatz in einigen Umgebungen einschränkt.

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REGIONALE EINBLICKE IN DEN DEEP-LEARNING-CHIPSET-MARKT

Nordamerika wird aufgrund seines starken Forschungsumfelds den Markt dominieren

Insbesondere die Vereinigten Staaten waren ein bedeutendes Zentrum für die Entwicklung von Chipsätzen in Nordamerika. Große Technologieunternehmen, akademische Einrichtungen und Start-ups mit erheblichem Einfluss auf die Branche sind hier zu Hause. Die Innovation von Deep-Learning-Chipsätzen war im Silicon Valley besonders aktiv, wo Organisationen wie NVIDIA eine Schlüsselrolle gespielt haben. Dank seines starken Umfelds für Forschung, Entwicklung und Finanzierung ist die Region ein wichtiger Akteur in der Lern-Chipsatz-Branche. Deep-Chipsätze verzeichneten ein schnelles Wachstum und Innovationen, insbesondere im asiatisch-pazifischen Raum, insbesondere in China und Südkorea. Chinesische Unternehmen haben viel Geld in die Entwicklung ihrer eigenen Lern-Chipsätze investiert, darunter Huawei, Alibaba und Baidu. Die Forschung und Entwicklung von Lernchipsätzen hat aufgrund der strategischen Ausrichtung der Region auf künstliche Intelligenz (KI) erheblich zugenommen. Darüber hinaus hat Südkorea in Halbleiter- und KI-Technologie investiert, wobei Unternehmen wie Samsung und SK Hynix in diesen Bereichen Fortschritte machen.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure konzentrieren sich auf Partnerschaften, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen

Prominente Marktteilnehmer unternehmen gemeinsame Anstrengungen, indem sie mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Viele Unternehmen investieren auch in die Einführung neuer Produkte, um ihr Produktportfolio zu erweitern. Auch Fusionen und Übernahmen gehören zu den wichtigsten Strategien der Akteure zur Erweiterung ihres Produktportfolios.

• BrainChip: Konzentriert sich auf neuromorphes Akida-IP – neuromorphe Lösungen beanspruchen Edge-Inferenz mit extrem geringem Stromverbrauch und ereignisgesteuerter Verarbeitung (Produktpositionierungspapiere spezifizieren die Leistung im Milliwattbereich für Edge-Bereitstellungen). 

• TeraDeep: Positioniert sich in effizienter Transformator-Inferenz-Hardware; In der Unternehmensliteratur wird die Multi-TeraOPS-Inferenzfähigkeit bei benutzerdefinierten ASIC-Designs hervorgehoben (technische Kurzbeschreibungen beziehen sich auf den Durchsatz der TeraOPS-Klasse). 

Liste der Top-Deep-Learning-Chipsatz-Unternehmen

• BrainChip
• TeraDeep
• Google
• Wave Computing
• KnuEdge
• Intel
• IBM
• Graphcore
• CEVA
• ARM
• NVIDIA
• AMD
• Xilinx
• Qualcomm

REPORT-ABDECKUNG

Der Bericht erwartet eine detaillierte Analyse der globalen Marktgröße auf regionaler und nationaler Ebene, des Segmentierungsmarktwachstums und des Marktanteils. Das Hauptziel des Berichts besteht darin, den Benutzern zu helfen, den Markt im Hinblick auf Definition, Marktpotenzial, Einflusstrends und die Herausforderungen, denen sich der Markt gegenübersieht, zu verstehen. Eine Analyse des Umsatzes, der Einfluss der Marktteilnehmer, jüngste Entwicklungen, Chancenanalyse, strategische Marktwachstumsanalyse, territoriale Marktexpansion und technologische Innovationen sind die im Bericht erläuterten Themen.