Rapport d’étude de marché mondial sur les puces d’intelligence artificielle économes en énergie 2033, édition professionnelle

Table des matières

1 Aperçu du rapport
1.1 Portée de l'étude
1.2 Segments clés du marché
1.3 Acteurs couverts : classement par revenus de puces d’intelligence artificielle économes en énergie
1.4 Analyse du marché par type
1.4.1 Taux de croissance de la taille du marché mondial des puces d’intelligence artificielle économes en énergie par type : 2022 VS 2030
1.4.2 GPU
1.4.3 ASIC
1.4.4FPGA
1.4.5 Neurone
1.5 Marché par application
1.5.1 Part de marché mondiale des puces d’intelligence artificielle économes en énergie par application : 2022-2030
1.5.2 Industries
1.5.3 Militaire
1.5.4 Sécurité publique
1.5.5 Médical
1.5.6 Autres
1.6 Objectifs de l'étude
1,7 ans considéré
1.8 Aperçu du marché mondial des puces d’intelligence artificielle économes en énergie
1.8.1 État et perspectives du marché mondial des puces d’intelligence artificielle économes en énergie (2017-2030)
1.8.2 Amérique du Nord
1.8.3 Asie de l'Est
1.8.4 Europe
1.8.5 Asie du Sud
1.8.6 Asie du Sud-Est
1.8.7 Moyen-Orient
1.8.8 Afrique
1.8.9 Océanie
1.8.10 Amérique du Sud
1.8.11 Reste du monde
2 Concurrence sur le marché des fabricants
2.1 Part de marché mondiale de la capacité de production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par les fabricants (2017-2022)
2.2 Part de marché mondiale des revenus des puces d’intelligence artificielle économes en énergie par les fabricants (2017-2022)
2.3 Prix moyen mondial des puces d’intelligence artificielle économes en énergie par les fabricants (2017-2022)
2.4 Sites de production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie des fabricants, zone desservie, type de produit
3 Ventes par région
3.1 Part de marché du volume mondial des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par région (2017-2022)
3.2 Part de marché mondiale des revenus des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par région (2017-2022)
3.3 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Nord
3.3.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Nord (2017-2022)
3.3.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Nord (2017-2022)
3.4 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie de l’Est
3.4.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie de l’Est (2017-2022)
3.4.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie de l’Est (2017-2022)
3.5 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Europe (2017-2022)
3.5.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Europe (2017-2022)
3.5.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Europe (2017-2022)
3.6 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud (2017-2022)
3.6.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud (2017-2022)
3.6.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud (2017-2022)
3.7 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud-Est (2017-2022)
3.7.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud-Est (2017-2022)
3.7.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud-Est (2017-2022)
3.8 Volume des ventes de Puces d’intelligence artificielle économes en énergie au Moyen-Orient (2017-2022)
3.8.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie au Moyen-Orient (2017-2022)
3.8.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie au Moyen-Orient (2017-2022)
3.9 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Afrique (2017-2022)
3.9.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Afrique (2017-2022)
3.9.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Afrique (2017-2022)
3.10 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Océanie (2017-2022)
3.10.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Océanie (2017-2022)
3.10.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Océanie (2017-2022)
3.11 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Sud (2017-2022)
3.11.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Sud (2017-2022)
3.11.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Sud (2017-2022)
3.12 Volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie dans le reste du monde (2017-2022)
3.12.1 Taux de croissance du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie dans le reste du monde (2017-2022)
3.12.2 Capacité, revenus, prix et marge brute des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie dans le reste du monde (2017-2022)
4 Amérique du Nord
4.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Nord par pays
4.2 États-Unis
4.3 Canada
4.4 Mexique
5 Asie de l'Est
5.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie de l’Est par pays
5.2 Chine
5.3 Japon
5.4 Corée du Sud
6Europe
6.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Europe par pays
6.2 Allemagne
6.3 Royaume-Uni
6.4France
6.5 Italie
6.6 Russie
6.7 Espagne
6.8 Pays-Bas
6.9 Suisse
6.10 Pologne
7 Asie du Sud
7.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud par pays
7.2 Inde
7.3 Pakistan
7.4 Bangladesh
8 Asie du Sud-Est
8.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud-Est par pays
8.2 Indonésie
8.3 Thaïlande
8.4 Singapour
8.5 Malaisie
8.6 Philippines
8.7 Viêt Nam
8.8 Birmanie
9 Moyen-Orient
9.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie au Moyen-Orient par pays
9.2 Turquie
9.3 Arabie Saoudite
9.4Iran
9.5 Émirats arabes unis
9.6 Israël
9.7 Irak
9.8 Qatar
9.9 Koweït
9.10Oman
10 Afrique
10.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Afrique par pays
10.2 Nigéria
10.3 Afrique du Sud
10.4 Egypte
10.5 Algérie
10.6 Maroc
11 Océanie
11.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Océanie par pays
11.2 Australie
11.3 Nouvelle-Zélande
12 Amérique du Sud
12.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Sud par pays
12.2 Brésil
12.3 Argentine
12.4 Colombie
12.5 Chili
12.6 Vénézuela
12.7 Pérou
12.8 Porto Rico
12.9 Équateur
13 Reste du monde
13.1 Consommation de puces d’intelligence artificielle économes en énergie dans le reste du monde par pays
13.2 Kazakhstan
14 Volume des ventes, chiffre d’affaires, tendance des prix de vente par type
14.1 Part de marché mondiale du volume des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par type (2017-2022)
14.2 Part de marché mondiale des revenus des ventes de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par type (2017-2022)
14.3 Prix de vente mondial des puces d’intelligence artificielle économes en énergie par type (2017-2022)
15 Analyse de la consommation par application
15.1 Volume de consommation mondiale de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par application (2017-2022)
15.2 Valeur de consommation mondiale de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par application (2017-2022)
16 profils d’entreprises et chiffres clés du secteur des puces d’intelligence artificielle économes en énergie
16.1 NVIDIA
16.1.1 Profil de la société NVIDIA
16.1.2 Spécifications produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Nvidia
16.1.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Nvidia (2017-2022)
16.2Google
16.2.1 Profil d'entreprise Google
16.2.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie de Google
16.2.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Google (2017-2022)
16.3 Samsung Électronique
16.3.1 Profil de la société Samsung Electronics
16.3.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Samsung Electronics
16.3.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Samsung Electronics (2017-2022)
16.4 Intel
16.4.1 Profil de la société Intel
16.4.2 Spécifications produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Intel
16.4.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle Intel économes en énergie (2017-2022)
16.5IBM
16.5.1 Profil de la société IBM
16.5.2 Spécifications produit des puces d'intelligence artificielle économes en énergie IBM
16.5.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle IBM économes en énergie (2017-2022)
16.6 Xilinx
16.6.1 Profil de l’entreprise Xilinx
16.6.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Xilinx
16.6.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie Xilinx (2017-2022)
16.7 Services Web Amazon (AWS)
16.7.1 Profil de l'entreprise Amazon Web Services (AWS)
16.7.2 Spécifications produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Amazon Web Services (AWS)
16.7.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie d’Amazon Web Services (AWS) (2017-2022)
16.8 Technologies Qualcomm
16.8.1 Profil de l’entreprise Qualcomm Technologies
16.8.2 Spécifications du produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Qualcomm Technologies
16.8.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Qualcomm Technologies (2017-2022)
Technologie 16,9 microns
16.9.1 Profil de l’entreprise Micron Technology
16.9.2 Spécifications du produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie de la technologie Micron
16.9.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie de la technologie Micron (2017-2022)
16.10Microsoft
16.10.1 Profil de l'entreprise Microsoft
16.10.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Microsoft
16.10.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie Microsoft (2017-2022)
16.11 Technologies Huawei
16.11.1 Profil de l’entreprise Huawei Technologies
16.11.2 Spécifications du produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Huawei Technologies
16.11.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Huawei Technologies (2017-2022)
16.12 Mythique
16.12.1 Profil de l'entreprise mythique
16.12.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle Mythic à haut rendement énergétique
16.12.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Mythic (2017-2022)
16.13 DMA
16.13.1 Profil de la société AMD
16.13.2 Spécifications produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie AMD
16.13.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle économes en énergie AMD (2017-2022)
16.14 Koniku
16.14.1 Profil de l’entreprise Koniku
16.14.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Koniku
16.14.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Koniku (2017-2022)
16h15 Fujitsu
16.15.1 Profil de la société Fujitsu
16.15.2 Spécifications du produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Fujitsu
16.15.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie Fujitsu (2017-2022)
16.16 Technologies Mellanox
16.16.1 Profil de l’entreprise Mellanox Technologies
16.16.2 Spécifications du produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Mellanox Technologies
16.16.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie de Mellanox Technologies (2017-2022)
16.17 Vision générale
16.17.1 Profil de l’entreprise de vision générale
16.17.2 Spécifications du produit de puce d’intelligence artificielle économe en énergie de vision générale
16.17.3 Vision générale Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie (2017-2022)
16.18 Adapteva
16.18.1 Profil de la société Adapteva
16.18.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Adapteva
16.18.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie Adapteva (2017-2022)
16.19 Informatique par vagues
16.19.1 Profil de l’entreprise Wave Computing
16.19.2 Spécifications du produit des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Wave Computing
16.19.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie Wave Computing (2017-2022)
16.20 Graphcore
16.20.1 Profil de l'entreprise Graphcore
16.20.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Graphcore
16.20.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute des puces d’intelligence artificielle économes en énergie Graphcore (2017-2022)
16.21 Tentorrent
16.21.1 Profil de l'entreprise Tentorrent
16.21.2 Spécifications du produit de la puce d’intelligence artificielle économe en énergie Tentorrent
16.21.3 Capacité de production, revenus, prix et marge brute de puces d’intelligence artificielle économes en énergie Tentorrent (2017-2022)
17 Analyse des coûts de fabrication des puces d’intelligence artificielle économes en énergie
17.1 Analyse des matières premières clés des puces d’intelligence artificielle économes en énergie
17.1.1 Matières premières clés
17.2 Proportion de la structure des coûts de fabrication
17.3 Analyse du processus de fabrication des puces d’intelligence artificielle économes en énergie
17.4 Analyse de la chaîne industrielle des puces d’intelligence artificielle économes en énergie
18 Canaux de commercialisation, distributeurs et clients
18.1 Canal de commercialisation
18.2 Liste des distributeurs de puces d’intelligence artificielle économes en énergie
18.3 Clients de puces d’intelligence artificielle économes en énergie
19 Dynamique du marché
19.1 Tendances du marché
19.2 Opportunités et moteurs
19.3 Défis
19.4 Analyse des cinq forces de Porter
20 Prévisions de production et d’approvisionnement
20.1 Production prévue mondiale de puces d’intelligence artificielle économes en énergie (2022-2030)
20.2 Revenus mondiaux prévus des puces d’intelligence artificielle économes en énergie (2022-2030)
20.3 Prix mondial prévu des puces d’intelligence artificielle économes en énergie (2017-2030)
20.4 Production prévue mondiale de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par région (2022-2030)
20.4.1 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Nord, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.2 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie de l’Est, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.3 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Europe, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.4 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.5 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Asie du Sud-Est, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.6 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie au Moyen-Orient, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.7 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Afrique, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.8 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Océanie, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.9 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie en Amérique du Sud, prévisions de revenus (2022-2030)
20.4.10 Production de puces d’intelligence artificielle économes en énergie dans le reste du monde, prévisions de revenus (2022-2030)
20.5 Prévisions par type et par application (2022-2030)
20.5.1 Volume des ventes mondiales, revenus des ventes et prévisions des prix de vente par type (2022-2030)
20.5.2 Consommation mondiale prévue de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par application (2022-2030)
21 Prévisions de consommation et de demande
21.1 Consommation prévue en Amérique du Nord de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21.2 Consommation prévue sur le marché de l’Asie de l’Est de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21.3 Consommation prévue du marché européen de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21.4 Consommation prévue en Asie du Sud de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21,5 Consommation prévue en Asie du Sud-Est de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21,6 Consommation prévue de puces d’intelligence artificielle économes en énergie au Moyen-Orient par pays
21,7 Consommation prévue en Afrique de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21,8 Consommation prévue en Océanie de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21,9 Consommation prévue en Amérique du Sud de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
21.10 Consommation prévue pour le reste du monde de puces d’intelligence artificielle économes en énergie par pays
22 Résultats et conclusion de la recherche
23 Méthodologie et source de données
23.1 Méthodologie/approche de recherche
23.1.1 Programmes/conception de recherche
23.1.2 Estimation de la taille du marché
23.1.3 Répartition du marché et triangulation des données
23.2 Source de données
23.2.1 Sources secondaires
23.2.2 Sources primaires
23.3 Avis de non-responsabilité