カテゴリ： IMARC, IT/電子, 世界

世界の機械学習チップ市場レポート：技術別（システムオンチップ（SoC）、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他）、チップタイプ別（GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他）、産業分野別（BFSI、IT・通信、メディア・広告、小売、医療、自動車、その他）、地域別 2025-2033

■ 英語タイトル：Global Machine Learning Chip Market Report : Technology (System-on-Chip (SoC), System-in-Package, Multi-chip Module, and Others), Chip Type (GPU, ASIC, FPGA, CPU, and Others), Industry Vertical (BFSI, IT and Telecom, Media and Advertising, Retail, Healthcare, Automotive, and Others), and Region 2025-2033

調査会社IMARC社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：IMA25SM0967）■ 発行会社/調査会社：IMARC
■ 商品コード：IMA25SM0967
■ 発行日：2025年5月
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：電子・半導体
■ ページ数：142
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール
■ 販売価格オプション（消費税別）
Single UserUSD2,999 ⇒換算￥431,856見積依頼/購入/質問フォーム
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*** レポート概要（サマリー）***

世界の機械学習チップ市場規模は2024年に119億米ドルに達した。今後、IMARCグループは2033年までに市場規模が689億米ドルに達し、2025年から2033年にかけて年平均成長率（CAGR）21.5％で成長すると予測している。量子コンピューティングの急速な台頭、計算問題解決のための効率的なシステムへの需要増加、スマートシティやスマートホームの開発拡大などが、市場を牽引する主要な要因の一部である。

機械学習（ML）チップは、深層学習ベースのアプリケーションをサポートするように設計された人工知能（AI）技術で構成される。システムオンチップ（SoC）、マルチチップモジュール、システムインパッケージなどの様々な技術を含み、そのハードウェアインフラストラクチャには、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングが含まれる。これは、知的財産コアを強化し、設計およびツールフローを改善するためにシステムに組み込まれます。費用対効果が高く、ワークフローにおけるエラーの防止を支援し、膨大な量のデータを効率的に保存します。高速性を提供し、効率性を高め、より大きなトランジスタと比較して消費電力が少なくなります。これに加えて、パフォーマンス、電力、最適化、分析の向上を支援します。その結果、MLチップは世界中の自動車、医療、小売、メディア・広告、情報技術（IT）および通信、銀行・金融サービス・保険（BFSI）産業で広く採用されている。
機械学習チップ市場の動向：
現在、世界的なデジタル化の進展とIT・通信産業の拡大が、市場成長を支える主要要因の一つとなっている。加えて、サイバー攻撃の増加により、企業はデータベース管理や不正検知システムの活用を促進しており、これが市場成長を後押ししている。これに加え、世界的なスマートシティやスマートホームの発展に伴うMLチップ需要の高まりが、業界投資家に有利な成長機会を提供している。さらに、量子コンピューティングの台頭や、世界的な人的介入・エラー削減を目的としたロボット工学分野でのMLチップ導入が市場に好影響を与えている。加えて、数学的・計算的問題解決のための効率的システム需要の高まりに伴うMLチップ採用拡大が、市場に明るい見通しをもたらしている。さらに、世界中の様々な産業で高度なサービスを提供するためのビッグデータ分析とクラウドコンピューティングの統合が進んでいることも、市場の成長に寄与しています。これに加え、リアルタイムの消費者行動分析のためのMLチップの利用増加が、市場の成長を促進しています。さらに、ゲーム業界における複雑なタスクの実行において、CPUからGPUへの移行が進んでいることも、市場の成長を強化しています。
主要市場セグメンテーション：
IMARC Groupは、グローバル機械学習チップ市場レポートの各サブセグメントにおける主要トレンドの分析に加え、2025年から2033年までのグローバル、地域、国レベルの予測を提供します。本レポートでは、技術、チップタイプ、業界別垂直市場に基づいて市場を分類しています。
技術別インサイト：
• システムオンチップ（SoC）
• システムインパッケージ（SiP）
• マルチチップモジュール
• その他

本レポートは、技術ベースで機械学習チップ市場の詳細な分類と分析を提供している。これにはシステムオンチップ（SoC）、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他が含まれる。レポートによれば、システムオンチップ（SoC）が最大のセグメントを占めた。

チップタイプ別インサイト：
• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• その他

本レポートでは、チップタイプに基づく機械学習チップ市場の詳細な内訳と分析も提供されています。これにはGPU、ASIC、FPGA、CPU、その他が含まれます。レポートによると、GPUが最大の市場シェアを占めました。
業界別インサイト：
• BFSI（銀行・金融・保険）
• IT・通信
• メディア・広告
• 小売
• 医療
• 自動車
• その他

業界別（垂直市場）に基づく機械学習チップ市場の詳細な内訳と分析も本レポートで提供されています。これにはBFSI（銀行・金融・保険）、IT・通信、メディア・広告、小売、医療、自動車、その他が含まれます。レポートによると、BFSIが最大の市場シェアを占めています。
地域別インサイト：

• 北米
o アメリカ合衆国
o カナダ
• アジア太平洋地域
o 中国
o 日本
o インド
o 韓国
o オーストラリア
o インドネシア
o その他
• ヨーロッパ
o ドイツ
o フランス
o イギリス
o イタリア
o スペイン
o ロシア
o その他
• ラテンアメリカ
o ブラジル
o メキシコ
o その他
• 中東・アフリカ

本レポートでは、主要地域市場（北米（米国・カナダ）、アジア太平洋（中国・日本・インド・韓国・オーストラリア・インドネシア・その他）、欧州（ドイツ・フランス・英国・イタリア・スペイン・ロシア・その他）、ラテンアメリカ（ブラジル・メキシコ・その他）、中東・アフリカ）の包括的な分析を提供しています。本報告書によると、北米（米国およびカナダ）は機械学習チップの最大市場であった。北米の機械学習チップ市場を牽引する要因としては、重要インフラのセキュリティに対する懸念の高まり、量子コンピューティングへの需要増加、IT業界における利用拡大などが挙げられる。
競争環境：
本レポートでは、グローバル機械学習チップ市場の競争環境に関する包括的な分析も提供している。市場構造、主要プレイヤー別市場シェア、プレイヤーポジショニング、主要成功戦略、競争ダッシュボード、企業評価クアドラントなどの競争分析が網羅されている。また、主要企業の詳細なプロファイルも掲載されている。対象企業の一部には、Advanced Micro Devices Inc.、Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)、Cerebras Inc.、Google LLC、Graphcore、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、NVIDIA Corporation、Qualcomm Incorporated、Samsung Electronics Co. Ltd.、Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited. などが含まれます。なお、これは企業リストの一部であり、完全なリストはレポート内に記載されています。

本レポートで回答する主要な質問
1. 2024年の世界機械学習チップ市場の規模は？
2. 2025年から2033年にかけて、世界の機械学習チップ市場はどの程度の成長率が見込まれるか？
3. グローバル機械学習チップ市場を牽引する主な要因は何か？
4. COVID-19は世界の機械学習チップ市場にどのような影響を与えたか？
5. 技術別に見た世界機械学習チップ市場の構成は？
6.チップタイプ別のグローバル機械学習チップ市場の構成は？
7. 業界分野別のグローバル機械学習チップ市場の内訳は？
8. グローバル機械学習チップ市場の主要地域はどこか？
9. 世界の機械学習チップ市場における主要プレイヤー／企業は？

世界の市場調査レポート販売サイト（H&Iグローバルリサーチ株式会社運営）
*** レポート目次（コンテンツ）***

1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル機械学習チップ市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 技術別市場区分
6.1 システムオンチップ（SoC）
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 システム・イン・パッケージ
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 マルチチップモジュール
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 チップタイプ別市場分析
7.1 GPU
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ASIC
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 FPGA
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 CPU
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 その他
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
8 業界別市場分析
8.1 BFSI
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 ITおよび通信
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 メディアと広告
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 小売
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 ヘルスケア
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 自動車
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 その他
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 米国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 購買者の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要企業のプロファイル
14.3.1 アドバンスト・マイクロ・デバイシズ・インク
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 SWOT分析
14.3.3 Cerebras Inc.
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 Google LLC
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.4.3 SWOT分析
14.3.5 Graphcore
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.6 インテル社
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.7 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 NVIDIA Corporation
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 クアルコム社
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Samsung Electronics Co. Ltd.
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー・リミテッド
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.10.3 その他の半導体メーカー
14.3.11.2 製品ポートフォリオ

表1：グローバル：機械学習チップ市場：主要産業ハイライト（2024年および2033年）
表2：グローバル：機械学習チップ市場予測：技術別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表3：グローバル：機械学習チップ市場予測：チップタイプ別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表4：グローバル：機械学習チップ市場予測：産業分野別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表5：グローバル：機械学習チップ市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表6：グローバル：機械学習チップ市場：競争構造
表7：グローバル：機械学習チップ市場：主要プレイヤー

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. (Amazon.com Inc.)
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 SWOT Analysis
14.3.3 Cerebras Inc.
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 Google LLC
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 SWOT Analysis
14.3.5 Graphcore
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.6 Intel Corporation
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.7 International Business Machines Corporation
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 NVIDIA Corporation
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Qualcomm Incorporated
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Samsung Electronics Co. Ltd.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.11 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio


※参考情報

機械学習チップは、特に機械学習アルゴリズムの処理を最適化するために設計されたハードウェアです。これらのチップは、大量のデータを迅速に処理し、モデルのトレーニングや推論を効率的に行うことができるため、さまざまな分野での応用が広がっています。従来のプロセッサと比べて、機械学習チップは並列処理能力が高く、特定の計算タスクに特化しているため、大規模なデータセットに対応するのに適しています。
機械学習チップの種類は多岐にわたりますが、代表的なものとしては、GPU（グラフィック処理ユニット）、TPU（テンソル処理ユニット）、FPGA（フィールドプログラム可能ゲートアレイ）、ASIC（特定用途向け集積回路）などがあります。GPUは、もともとコンピュータゲームのグラフィックス処理を目的に開発されましたが、その高い並列処理能力から、機械学習のトレーニングにおいて広く採用されています。TPUはGoogleが開発した専用のハードウェアで、特にディープラーニングの推論処理に特化しています。FPGAは、ユーザーが自らプログラムできるため、特定のアルゴリズムに対して柔軟に最適化が可能です。一方、ASICは、高効率かつ低消費電力で動作するように設計されており、特定の機械学習タスクに対して最高のパフォーマンスを発揮します。

機械学習チップの利点としては、まず処理速度の向上があります。大容量のデータを短時間で処理できるため、モデルのトレーニング時間を短縮し、迅速なイテレーションが可能になります。また、エネルギー効率も重要な要因です。機械学習タスクは計算量が多いため、消費電力が大きな課題です。専用チップは、これを効率的に処理するように設計されているため、長時間の運用でも電力コストを抑えることができます。

さらに、機械学習チップは、さまざまなデバイスに応じたスケーラビリティを提供します。サーバー環境での大規模なデータ処理から、小型のIoTデバイスに至るまで、異なるニーズに対応する多様な設計が可能です。これにより、スマートフォン、ロボット、自動運転車など、さまざまなエッジデバイスでの機械学習の実装が進んでいます。

また、機械学習チップは、特に深層学習の普及を促進しました。深層学習は、多層のニューラルネットワークを使用する手法であり、画像認識、音声認識、自然言語処理など、さまざまな分野での応用が急速に進んでいます。機械学習チップは、これらの複雑なモデルを効率的にトレーニングするための基盤を提供し、研究者や開発者がより高精度なモデルを構築することを可能にしています。

今後、機械学習チップは、AI技術のさらなる進化とともに、さらに重要な役割を果たすことが期待されています。特に、自動運転や医療分野、金融分析など、高度なリアルタイム処理が要求される場面でのニーズが高まっています。加えて、量子コンピュータの発展に伴い、機械学習チップとの組み合わせによって、新たな次元の計算能力が可能になるかもしれません。

総じて、機械学習チップは、AIの発展を支える重要な要素として位置付けられています。これらのチップがもたらす高速処理や省エネルギー性能は、今後のデータ駆動型社会やインターネット技術の発展に大きく寄与し、幅広い分野でのイノベーションを推進することが期待されています。データ解析の精度向上や、リアルタイムの意思決定の迅速化が進むことで、よりスマートな社会の実現に向けた一歩を踏み出すことができるでしょう。機械学習チップは、その中心的な役割を果たす技術として、引き続き注目される存在となるのです。


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※関連調査資料
  • 機械学習チップの世界市場（2024-2032）：システムオンチップ（SoC）、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他
  • 世界のデータセンターチップ市場予測（2024年-2032年）：チップ種類別（GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他）、データセンター規模別（中小規模、大規模）、産業分野別（金融、製造、政府、IT・通信、小売、運輸、エネルギー・ユーティリティ、その他）、地域別
  • 世界のWiGig市場レポート：製品別（ネットワーク機器、民生用電子機器）、プロトコル別（802.11ac、802.11ad）、技術タイプ別（システムオンチップ（SoC）、集積回路チップ（IC））、企業規模別（中小企業、大企業）、エンドユーザー産業別（BFSI、ヘルスケア、IT・通信、小売、メディア・エンターテインメント、その他）、地域別 2025-2033
  • 世界のハードウェア暗号化市場レポート：アルゴリズムと標準（Advanced Encryption Standard (AES)、Rivest-Shamir-Adleman (RSA)、その他）、アーキテクチャ（Field-Programmable Gate Arrays (FPGA)、特定用途向け集積回路（ASIC））、製品（外付けハードディスクドライブ、内蔵ハードディスクドライブ、インラインネットワーク暗号化装置、USBフラッシュドライブ、その他）、用途（民生用電子機器、IT・通信、輸送、航空宇宙・防衛、医療、BFSI、その他）、地域別 2025-2033年
  • ディープラーニングチップのグローバル市場2023-2027：システムオンチップ、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他
    • ※注目の調査資料
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