世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ市場調査レポート2033プロフェッショナル版

目次

1 報告書の概要
1.1 調査範囲
1.2 主要な市場セグメント
1.3 対象となるプレーヤー: エネルギー効率の高い人工知能チップの収益によるランキング
1.4 タイプ別の市場分析
1.4.1 世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ市場規模のタイプ別成長率: 2022 VS 2030
1.4.2 GPU
1.4.3 ASIC
1.4.4 FPGA
1.4.5 ニューロン
1.5 アプリケーション別の市場
1.5.1 アプリケーション別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ市場シェア: 2022-2030
1.5.2 産業
1.5.3 軍事
1.5.4 公安
1.5.5 医療
1.5.6 その他
1.6 研究の目的
1.7 年を考慮
1.8 世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ市場の概要
1.8.1 世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ市場の現状と展望 (2017-2030)
1.8.2 北アメリカ
1.8.3 東アジア
1.8.4 ヨーロッパ
1.8.5 南アジア
1.8.6 東南アジア
1.8.7 中東
1.8.8 アフリカ
1.8.9 オセアニア
1.8.10 南アメリカ
1.8.11 世界のその他の地域
2 メーカーによる市場競争
2.1 メーカー別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ生産能力市場シェア (2017-2022)
2.2 メーカー別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ収益市場シェア (2017-2022)
2.3 メーカー別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップの平均価格 (2017-2022)
2.4 メーカーのエネルギー効率の高い人工知能チップ生産サイト、サービス提供エリア、製品タイプ
3 地域別売上高
3.1 地域別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量市場シェア (2017-2022)
3.2 地域別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ売上収益市場シェア (2017-2022)
3.3 北米のエネルギー効率の高い人工知能チップの販売量
3.3.1 北米のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.3.2 北米のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.4 東アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップの販売量
3.4.1 東アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.4.2 東アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.5 ヨーロッパのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量（2017年から2022年）
3.5.1 ヨーロッパのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.5.2 ヨーロッパのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.6 南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量（2017年から2022年）
3.6.1 南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率(2017-2022)
3.6.2 南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.7 東南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量（2017年から2022年）
3.7.1 東南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率(2017-2022)
3.7.2 東南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.8 中東のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量（2017年から2022年）
3.8.1 中東のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.8.2 中東のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.9 アフリカのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量（2017年から2022年）
3.9.1 アフリカのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.9.2 アフリカのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.10 オセアニアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量 (2017-2022)
3.10.1 オセアニアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.10.2 オセアニアのエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.11 南米のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量 (2017-2022)
3.11.1 南米のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.11.2 南米のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
3.12 世界のその他の地域のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量 (2017-2022)
3.12.1 世界のその他の地域のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量成長率 (2017-2022)
3.12.2 世界のその他の地域のエネルギー効率の高い人工知能チップの販売量、能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
4 北アメリカ
4.1 北米の国別エネルギー効率の高い人工知能チップ消費量
4.2 米国
4.3 カナダ
4.4 メキシコ
5 東アジア
5.1 東アジアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
5.2 中国
5.3 日本
5.4 韓国
6 ヨーロッパ
6.1 ヨーロッパの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップ消費量
6.2 ドイツ
6.3 イギリス
6.4 フランス
6.5 イタリア
6.6 ロシア
6.7 スペイン
6.8 オランダ
6.9 スイス
6.10 ポーランド
7 南アジア
7.1 南アジアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
7.2 インド
7.3 パキスタン
7.4 バングラデシュ
8 東南アジア
8.1 東南アジアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
8.2 インドネシア
8.3 タイ
8.4 シンガポール
8.5 マレーシア
8.6 フィリピン
8.7 ベトナム
8.8 ミャンマー
9 中東
9.1 中東の国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
9.2 トルコ
9.3 サウジアラビア
9.4 イラン
9.5 アラブ首長国連邦
9.6 イスラエル
9.7 イラク
9.8 カタール
9.9 クウェート
9.10 オマーン
10 アフリカ
10.1 アフリカの国別エネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
10.2 ナイジェリア
10.3 南アフリカ
10.4 エジプト
10.5 アルジェリア
10.6 モロッコ
11 オセアニア
11.1 オセアニアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費
11.2 オーストラリア
11.3 ニュージーランド
12 南アメリカ
12.1 南米の国別エネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
12.2 ブラジル
12.3 アルゼンチン
12.4 コロンビア
12.5 チリ
12.6 ベネズエラ
12.7 ペルー
12.8 プエルトリコ
12.9 エクアドル
13 世界のその他の地域
13.1 世界のその他の国の国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費量
13.2 カザフスタン
14 種類別販売数量、販売収益、販売価格の推移
14.1 タイプ別世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売量市場シェア (2017-2022)
14.2 世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売収益市場タイプ別シェア (2017-2022)
14.3 世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ販売価格 (タイプ別) (2017-2022)
15 アプリケーション別の消費分析
15.1 アプリケーション別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ消費量 (2017-2022)
15.2 アプリケーション別の世界のエネルギー効率の高い人工知能チップ消費額 (2017-2022)
エネルギー効率の高い人工知能チップ事業における16の会社概要と主要人物
16.1 エヌビディア
16.1.1 Nvidia の会社概要
16.1.2 Nvidia のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.1.3 Nvidia のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.2 グーグル
16.2.1 Google 会社概要
16.2.2 Google のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.2.3 Google のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.3 サムスン電子
16.3.1 サムスン電子の会社概要
16.3.2 Samsung Electronics のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.3.3 サムスン電子のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.4 インテル
16.4.1 インテルの会社概要
16.4.2 Intel のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.4.3 インテルのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.5 IBM
16.5.1 IBM の会社概要
16.5.2 IBM のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.5.3 IBM のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.6 ザイリンクス
16.6.1 ザイリンクスの会社概要
16.6.2 ザイリンクスのエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.6.3 ザイリンクスのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.7 アマゾン ウェブ サービス (AWS)
16.7.1 アマゾン ウェブ サービス (AWS) の会社概要
16.7.2 アマゾン ウェブ サービス (AWS) のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.7.3 アマゾン ウェブ サービス (AWS) のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.8 クアルコムテクノロジーズ
16.8.1 クアルコムテクノロジーズの会社概要
16.8.2 Qualcomm Technologies のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.8.3 クアルコム テクノロジーズのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.9ミクロンテクノロジー
16.9.1 マイクロンテクノロジーの会社概要
16.9.2 Micron Technology のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.9.3 マイクロン テクノロジーのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.10 マイクロソフト
16.10.1 マイクロソフトの会社概要
16.10.2 Microsoft のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.10.3 Microsoft のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.11 ファーウェイテクノロジーズ
16.11.1 ファーウェイ・テクノロジーズの会社概要
16.11.2 Huawei Technologies のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.11.3 Huawei Technologies のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.12 ミシック
16.12.1 ミシックの会社概要
16.12.2 神話級のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.12.3 神話的なエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.13 AMD
16.13.1 AMD 会社概要
16.13.2 AMD のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.13.3 AMD のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.14 コニク
16.14.1 コニク会社概要
16.14.2 Koniku のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.14.3 Koniku のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.15 富士通
16.15.1 富士通会社概要
16.15.2 富士通のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.15.3 富士通のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.16 メラノックステクノロジーズ
16.16.1 Mellanox Technologies の会社概要
16.16.2 Mellanox Technologies のエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.16.3 Mellanox Technologies のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.17 一般的なビジョン
16.17.1 一般的なビジョン会社概要
16.17.2 一般ビジョンのエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.17.3 一般的なビジョン エネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.18 アダプテヴァ
16.18.1 アダプテバ会社概要
16.18.2 Adapteva エネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.18.3 Adapteva のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.19 波動コンピューティング
16.19.1 ウェーブ コンピューティングの会社概要
16.19.2 ウェーブコンピューティングのエネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.19.3 ウェーブ コンピューティングのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.20 グラフコア
16.20.1 グラフコア会社概要
16.20.2 Graphcore エネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.20.3 Graphcore のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
16.21 テントレント
16.21.1 Tenstorrent 会社概要
16.21.2 Tenstorrent エネルギー効率の高い人工知能チップの製品仕様
16.21.3 Tenstorrent のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産能力、収益、価格、粗利益 (2017-2022)
17 エネルギー効率の高い人工知能チップの製造コスト分析
17.1 エネルギー効率の高い人工知能チップの主要原材料分析
17.1.1 主要な原材料
17.2 製造コスト構造の割合
17.3 エネルギー効率の高い人工知能チップの製造プロセス分析
17.4 エネルギー効率の高い人工知能チップ産業チェーン分析
18 マーケティングチャネル、代理店および顧客
18.1 マーケティングチャネル
18.2 エネルギー効率の高い人工知能チップの販売業者リスト
18.3 エネルギー効率の高い人工知能チップの顧客
19 市場動向
19.1 市場動向
19.2 機会と推進力
19.3 課題
19.4 ポーターのファイブフォース分析
20 生産と供給の予測
20.1 エネルギー効率の高い人工知能チップの世界的な生産予測 (2022-2030)
20.2 エネルギー効率の高い人工知能チップの世界的な予測収益 (2022-2030)
20.3 エネルギー効率の高い人工知能チップの世界予測価格 (2017-2030)
20.4 地域別のエネルギー効率の高い人工知能チップの世界予測生産 (2022-2030)
20.4.1 北米のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030 年)
20.4.2 東アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030 年)
20.4.3 ヨーロッパのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030 年)
20.4.4 南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030 年)
20.4.5 東南アジアのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030)
20.4.6 中東のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030 年)
20.4.7 アフリカのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030)
20.4.8 オセアニアのエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030 年)
20.4.9 南米のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022-2030)
20.4.10 世界のその他の地域のエネルギー効率の高い人工知能チップの生産、収益予測 (2022 ～ 2030 年)
20.5 タイプ別およびアプリケーション別の予測 (2022-2030)
20.5.1 タイプ別の世界販売量、販売収益、販売価格予測 (2022-2030)
20.5.2 アプリケーション別のエネルギー効率の高い人工知能チップの世界的な予測消費量 (2022-2030 年)
21 消費と需要の予測
21.1 北米の国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.2 東アジア市場国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.3 ヨーロッパ市場国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.4 南アジアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.5 東南アジアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.6 中東の国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.7 アフリカの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.8 オセアニアの国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.9 南米の国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
21.10 世界のその他の国の国別のエネルギー効率の高い人工知能チップの消費予測
22 研究結果と結論
23 方法論とデータソース
23.1 方法論/研究アプローチ
23.1.1 研究プログラム/設計
23.1.2 市場規模の推定
23.1.3 市場の内訳とデータの三角測量
23.2 データソース
23.2.1 二次情報源
23.2.2 一次情報源
23.3 免責事項