Mercado de chips de aprendizado de máquina crescerá em US$ 22.276,52 milhões de 2022 a 2027

NOVA YORK, 31 de julho de 2023 /PRNewswire/ -- Estima-se que o tamanho do mercado de chips de aprendizado de máquina cresça US$ 22.276,52 milhões de 2022 a 2027, de acordo com a Technavio. Estima-se que o mercado cresça a um CAGR de 30,91%. A dinâmica de crescimento progredirá durante o período de previsão. Estima-se que a América do Norte responda por 46% do mercado global durante o período de previsão. Os analistas da Technavio explicaram detalhadamente as tendências regionais e os motivadores que moldam o mercado durante o período de previsão. Na América do Norte, o crescimento do mercado de chips de aprendizagem automática é alimentado pelo aumento dos investimentos em veículos autónomos. Esses veículos são equipados com sistemas avançados como ADAS, HUD, LiDAR e RADAR, que contam com componentes eletrônicos como sensores, microcontroladores, microprocessadores e componentes de RF para gerar e processar dados em tempo real. Os OEMs automotivos estão trabalhando ativamente na comercialização de veículos autônomos, apresentando oportunidades significativas para os fabricantes de chips de aprendizado de máquina no mercado. Espera-se que a integração de tecnologias avançadas de HMI e avanços na comunicação com e sem fio para aplicações automotivas impacte positivamente o crescimento do mercado na América do Norte durante o período de previsão. Para obter mais informações sobre o período histórico (2017 a 2021) e previsão do tamanho do mercado (2023 a 2027) – Solicite um relatório de amostra

O que há de novo?

Cobertura especial sobre a guerra Rússia-Ucrânia; inflação global; análise de recuperação da COVID-19; perturbações na cadeia de abastecimento, tensões comerciais globais; e risco de recessão

Competitividade global e posições dos principais concorrentes

Presença de mercado em múltiplas áreas geográficas - Forte/Ativo/Nicho/Trivial - compre o relatório!

Mercado de chips de aprendizado de máquina – Avaliação de segmentaçãoVisão geral do segmentoA Technavio segmentou o mercado com base no usuário final (BFSI, TI e telecomunicações, mídia e publicidade e outros), tecnologia (System-on-chip (SoC), System-in-package, Multi -módulo de chip e outros) e geografia (América do Norte, Europa, APAC, América do Sul e Oriente Médio e África).

O crescimento da participação de mercado do segmento BFSI será significativo durante o período de previsão. A indústria BFSI passou por uma revolução com a introdução de chips de aprendizado de máquina. Os dados dos clientes desempenham um papel crucial na condução de todo o setor, e a IA é utilizada por várias tecnologias de marketing, como DMPs e CDPs, para aprimorar e personalizar o envolvimento dos usuários em canais digitais. A IA permite um marketing direcionado e relevante, levando ao aumento da receita online e a melhores interações com os clientes. O surgimento do aprendizado de máquina e da IA ​​transformou completamente o cenário do marketing, preenchendo a lacuna entre profissionais de marketing e clientes. No sector dos seguros, a IA pode reduzir os custos operacionais e aumentar a satisfação do cliente em vários serviços, tais como renovação de apólices e processamento de sinistros. Espera-se que esses fatores impulsionem a demanda por chips de aprendizado de máquina na indústria BFSI, contribuindo para o crescimento do mercado durante o período de previsão.

Insights sobre a contribuição de mercado de vários segmentos, incluindo dados históricos de países e regiões (2017 a 2021) e previsão do tamanho do mercado (2023 a 2027) – Baixe um relatório de amostra

Mercado de chips de aprendizado de máquina – Dinâmica de mercado Fator chave que impulsiona o crescimento do mercado

A adoção de chips de aprendizado de máquina em veículos autônomos é o principal fator que impulsiona notavelmente o crescimento do mercado. A indústria automotiva reconhece a importância dos chips de aprendizado de máquina para atingir altos níveis de automação veicular, levando ao aumento da demanda neste campo. Sensores, câmeras, radar, LIDAR e instrumentos ultrassônicos geram grandes quantidades de dados, exigindo que os processadores analisem os dados não estruturados e tomem decisões rápidas enquanto o veículo está em operação. Os veículos autônomos vêm equipados com recursos avançados como ADAS, interfaces de usuário multimodais e serviços automotivos em nuvem. O aprendizado profundo em ADAS oferece vantagens sobre algoritmos tradicionais, como reconhecimento de objetos, eficiência energética, previsão e percepção aprimorada. Os crescentes investimentos em veículos autónomos criam oportunidades para os fornecedores expandirem a sua presença no mercado e receitas. Esses fatores impulsionarão o crescimento do mercado global de chips de aprendizado de máquina durante o período de previsão.