1 はじめに 29
1.1 調査目的 29
1.2 市場定義 29
1.3 調査範囲 30
1.3.1 対象市場 30
1.3.2 対象範囲 31
1.3.3 対象年 31
1.4 対象通貨 32
1.5 対象単位 32
1.6 制限事項 32
1.7 利害関係者 32
2 調査方法 33
2.1 調査アプローチ 33
2.1.1 二次調査と一次調査 35
2.1.2 二次データ 35
2.1.2.1 主要な二次情報源の一覧 36
2.1.2.2 二次情報源からの主要データ 36
2.1.3 一次データ 36
2.1.3.1 一次情報源からの主要データ 37
2.1.3.2 一次インタビュー参加者の一覧 37
2.1.3.3 一次データの内訳 38
2.1.3.4 主な業界の見識 38
2.2 市場規模の推定方法論 39
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ 40
2.2.1.1 ボトムアップ分析（需要側）による市場規模の算出方法 40
2.2.2 トップダウン・アプローチ 41
2.2.2.1 トップダウン分析（供給側）による市場規模の算出方法 41
2.3 市場細分化とデータ・トライアングル 42
2.4 調査の前提条件 42
2.5 調査の限界 43
2.6 リスク分析 43
3 エグゼクティブサマリー 44

4 プレミアムインサイト 47
4.1 データセンターチップ市場におけるプレイヤーにとっての魅力ある機会 47
4.2 データセンターチップ市場、コンポーネント別 47
4.3 北米におけるデータセンターチップ市場、エンドユーザー＆国別 48
4.4 データセンターの規模別データセンターチップ市場 48
4.5 用途別データセンターチップ市場 49
4.6 国別データセンターチップ市場 49
5 市場概要 50
5.1 はじめに 50
5.2 市場力学 50
5.2.1 推進要因 51
5.2.1.1 データセンター容量の急速な拡大 51
5.2.1.2 低レイテンシおよび高スループットのデータ処理に対するニーズの高まり 52
5.2.1.3 機械学習およびディープラーニング技術の導入の増加 52
5.2.1.4 AIデータセンターにおける並列コンピューティングの重視の高まり 53
5.2.2 阻害要因 53
5.2.2.1 熟練した人材の不足 54
5.2.2.2 データセンターGPUの高コスト 54
5.2.3 機会 54
5.2.3.1 自律型AIの登場 55
5.2.3.2 FPGAベースのアクセラレータの採用拡大 55
5.2.4 課題 56
5.2.4.1 データセンターにおけるエネルギー消費量の高さ 56
5.2.4.2 データセンターのハードウェアコンポーネントに関連するセキュリティ上の懸念 56
5.3 テクノロジー分析 57
5.3.1 主要テクノロジー 57
5.3.1.1 生成AI 57
5.3.2 補完テクノロジー 57
5.3.2.1 データセンターの電力管理および冷却システム 57
5.3.3 隣接テクノロジー 58
5.3.3.1 Quantum AI 58
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊的変化 58
5.5 価格分析 59
5.5.1 2023年のAIプロセッサ別、主要企業の代表的な価格 59
5.5.2 地域別平均販売価格の傾向、2020年～2023年 60
5.6 バリューチェーン分析 62
5.7 エコシステム分析 64
5.8 投資と資金調達のシナリオ 66
5.9 特許分析 67

5.10 貿易分析 69
5.10.1 輸入シナリオ（HSコード854231） 69
5.10.2 輸出シナリオ（HSコード854231） 70
5.11 関税および規制の概観 71
5.11.1 関税分析 71
5.11.2 規制当局、政府機関、その他の組織 72
5.11.3 規格 75
5.11.3.1 米国 76
5.11.3.2 ヨーロッパ 76
5.11.3.3 中国 76
5.11.3.4 日本 76
5.12 2024年～2025年の主要なカンファレンスおよびイベント 77
5.13 ケーススタディ分析 78
5.13.1 STMICROELECTRONICS、AMD EPYC プロセッサーを導入し、研究開発データセンターのパフォーマンスを強化 78
5.13.2 JOCDN、AMD EPYC プロセッサーを採用し、ビデオストリーミングの放送能力を向上 78
5.13.3 DBS銀行、AMD EPYCプロセッサー搭載のデル製サーバーを活用し、データセンターのインフラを刷新 78
5.14 ポーターのファイブフォース分析 79
5.14.1 競争の激しさ 80
5.14.2 サプライヤーの交渉力 80
5.14.3 バイヤーの交渉力 80
5.14.4 代替品の脅威 80
5.14.5 新規参入者の脅威 80
5.15 主要なステークホルダーと購買基準 81
5.15.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 81
5.15.2 購買基準 82
5.16 データセンターチップ市場におけるAI/GEN AIの影響 83
6 データセンターチップ市場、コンポーネント別 84
6.1 はじめに 85
6.2 プロセッサ 86
6.2.1 AIプロセッサ 87
6.2.2 汎用コンピューティングプロセッサ 88
6.2.2.1 GPU 89
6.2.2.1.1 AIワークロードを処理し、膨大なデータを処理する能力が採用を後押し 89
6.2.2.2 CPU 91
6.2.2.2.1 市場成長を促進する汎用性のある汎用AI処理に対する需要の高まり 91

6.2.2.3 FPGA 92
6.2.2.3.1 AI ワークロードの柔軟性とカスタマイズに対するニーズの高まりが需要を促進 92
6.2.2.4 DOJO & FSD 94
6.2.2.4.1 自律走行車における高性能かつエネルギー効率の高い AI 処理に対する高い需要が採用を促進 94
6.2.2.5 Trainium ＆ Inferentia 95
6.2.2.5.1 採用を促進する複雑なAIおよびディープラーニングモデルのトレーニング能力 95
6.2.2.6 Athena ASIC 95
6.2.2.6.1 市場成長を加速させる複雑なNLPおよび言語ベースのAIタスクを処理する必要性の高まり 95
6.2.2.7 T-Head 96
6.2.2.7.1 中国のデータセンター全体でカスタマイズされた高性能AIチップへの需要が高まり、市場成長を促進する 96
6.2.2.8 MTIA 96
6.2.2.8.1 MetaがAR、VR、メタバースに事業を拡大し、市場成長を促進する 96
6.2.2.9 LPU 97
6.2.2.9.1 市場成長を加速させるために、複雑な自然言語処理および言語ベースのAIタスクを処理する必要性が高まる 97
6.2.2.10 その他のASIC 97
6.3 メモリ 98
6.3.1 DDR 99
6.3.1.1 データセンターにおけるAI対応CPUの採用拡大が市場成長を後押し 99
6.3.2 HBM 100
6.3.2.1 データ集約型のAIタスクにおける高スループットのニーズの高まりが市場成長を後押し 100
6.4 ネットワーク 100
6.4.1 NIC/ネットワークアダプタ 102
6.4.1.1 InfiniBand 104
6.4.1.1.1 レイテンシを最小化し、スループットを最大化してセグメント成長を促進するHPCおよびAIモデルの利用拡大 104
6.4.1.2 Ethernet 104
6.4.1.2.1 成長を推進するスケーラブルでコスト効率の高いネットワーキングソリューションに対する需要の高まり 104
6.4.1.3 その他 104
6.4.2 インターコネクト 105
6.4.2.1 需要を促進する高帯域幅のデータパスを必要とするAIモデルの複雑化 105

6.5 センサー 105
6.5.1 温度センサー 105
6.5.1.1 温度センサーの需要を促進する最適な運用効率に対する要求の高まり 105
6.5.2 湿度センサー 106
6.5.2.1 環境要因に対する認識の高まりが湿度モニタリングの採用を促進 106
6.5.3 エアフローセンサー 106
6.5.3.1 増加するサーバーラックがエアフローセンサー市場を牽引 106
6.5.4 その他のセンサー 106
6.6 電力管理 108
6.6.1 多相コントローラー 108
6.6.1.1 セグメント成長を促進するための性能管理と最適化の必要性 108
6.6.2 ポイントオブロード（POL）（DC/DCコンバータ） 108
6.6.2.1 市場成長を促進するエネルギー効率と高性能コンピューティングに対する需要の高まり 108
6.6.3 低ドロップアウト（LDO） 109
6.6.3.1 安定した出力電圧を維持する能力が需要を促進 109
6.6.4 48V 中間バスコンバータ（IBC） 109
6.6.4.1 効率的な電力管理の適切な供給を確保 109
6.6.5 ホットスワップコントローラ/EFUSE 109
6.6.5.1 データセンターにおける低レイテンシの需要の高まりがホットスワップコントローラ市場を牽引 109
6.6.6 パワーシーケンサ 110
6.6.6.1 異なる電圧レールのパワーアップシーケンスの制御に役立つ 110
6.6.7 ベースボード管理コントローラ（BMC） 110
6.6.7.1 サーバーハードウェアのリモート監視および管理に対する需要の高まりが市場を牽引 110
6.7 アナログ＆ミックスドシグナル ICS 112
6.7.1 マルチチャネル ADC/DAC 112
6.7.1.1 各種センサーから生成されたデータの効率的な制御に利用されるコンバーター 112
6.7.2 マルチチャネルADC/DAC 113
6.7.2.1 データセンターのチップ内の他のコンポーネント間の高速データ転送に役立つ 113
6.7.3 MUX 113
6.7.3.1 複数のデータセンターサーバー間のストリーミングに役立つ 113
6.7.4 電流センサアンプ 113
6.7.4.1 需要を満たすための消費電力のモニタリングの必要性 113
6.7.5 スーパーバイザ ICS 113
6.7.5.1 燃料市場の成長を支える電源の安定化の必要性 113
6.7.6 ファンコントローラ 114
6.7.6.1 データセンターの規模と性能の拡大がファンコントローラの需要を生み出す 114
6.7.7 クロックIC 114
6.7.7.1 市場成長を支える安定した高速データ転送の重要性 114
7 データセンター規模別データセンターチップ市場 117
7.1 はじめに 118
7.2 小規模データセンター 119
7.2.1 エッジ、コンピューティング、コスト効率、スケーラビリティ、迅速な展開に対するニーズが市場を牽引 119
7.3 中規模データセンター 120
7.3.1 冗長性と高可用性機能が需要を牽引 120
7.4 大規模データセンター 121
7.4.1 大規模データ処理、クラウドコンピューティング、スケーラビリティ、高可用性が市場を牽引 121
8 用途別データセンターチップ市場 123
8.1 はじめに 124
8.2 生成型AI 125
8.2.1 ルールベースモデル 127
8.2.1.1 金融分野における不正行為の検出ニーズの高まりが市場を牽引 127
8.2.2 統計モデル 127
8.2.2.1 セグメント成長を促進するための複雑なデータ構造からの正確な予測の必要性 127
8.2.3 ディープラーニング 128
8.2.3.1 AI テクノロジーの進歩による需要の促進 128
8.2.4 生成敵対的ネットワーク（GAN） 129
8.2.4.1 セグメント成長を促進するための大規模データの処理が急務 129
8.2.5 オートエンコーダー 130
8.2.5.1 データセンターのストレージスペースを最適化するためのデータの圧縮と再構築機能が需要を促進 130
8.2.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 130
8.2.6.1 市場成長を加速させる、現実的で高品質な画像や動画に対する需要の高まり 130
8.2.7 トランスフォーマモデル 131
8.2.7.1 セグメント成長を促進する画像合成やキャプション用途での利用拡大 131
8.2.8 機械学習 132
8.2.8.1 画像および音声認識と予測分析における利用の増加が市場成長に貢献 132
8.2.9 自然言語処理 132
8.2.9.1 市場成長を支えるリアルタイム用途のニーズの高まり 132
8.2.10 コンピュータビジョン 133
8.2.10.1 需要を押し上げる高度な処理能力に対するニーズの高まり 133
8.3 一般用途コンピューティング 134
9 エンドユーザー別データセンターチップ市場 135
9.1 はじめに 136
9.2 クラウドサービスプロバイダー 137
9.2.1 急増するAIワークロードとクラウド採用が市場成長を促進 137
9.3 企業 138
9.3.1 成長機会の創出に向けた自然言語処理、画像認識、予測分析の利用拡大 138
9.3.2 医療 139
9.3.2.1 市場成長を促進するコンピュータ支援による創薬・薬剤開発におけるAIの統合 139
9.3.3 金融サービス 140
9.3.3.1 金融機関における不正検出のニーズの高まりが需要を後押し 140
9.3.4 自動車 141
9.3.4.1 安全で快適な運転体験への注目が高まり、需要を促進 141
9.3.5 小売＆eコマース 143
9.3.5.1 チャットボットやバーチャルアシスタントの利用拡大により、カスタマーサービスを向上させ、市場を促進 143
9.3.6 メディア＆エンターテイメント 144
9.3.6.1 視聴者の好みや人口統計情報のリアルタイム分析による市場成長の促進 144
9.3.7 その他 145
9.4 政府機関 146
9.4.1 市場成長を支えるルーチン作業の自動化とリアルタイムの洞察の抽出に焦点を当てる 146
10 地域別データセンターチップ市場 148
10.1 はじめに 149
10.2 北米 150
10.2.1 北米のマクロ経済見通し 150
10.2.2 米国 154
10.2.2.1 市場を牽引するデジタルソリューションへの需要の高まり 154
10.2.3 カナダ 155
10.2.3.1 デジタル変革と5Gサービスの拡大が市場成長を後押し 155
10.2.4 メキシコ 155
10.2.4.1 都市中心部における接続性を確保するための政府主導のイニシアティブが需要を後押し 155

10.3 ヨーロッパ 156
10.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 156
10.3.2 ドイツ 160
10.3.2.1 市場を牽引するインダストリー4.0の採用とテクノロジーインフラの進歩 160
10.3.3 英国 161
10.3.3.1 市場成長を支えるため、さまざまな産業によるデータセンターおよびHPCの採用が増加 161
10.3.4 フランス 161
10.3.4.1 市場成長を促進するため、連邦政府がデータセンターインフラを支援 161
10.3.5 ヨーロッパのその他地域 161
10.4 アジア太平洋地域 162
10.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 162
10.4.2 中国 167
10.4.2.1 市場成長を加速させる高速データ処理に対する需要の高まり 167
10.4.3 日本 167
10.4.3.1 AIやIoTなどのデータ集約型テクノロジーの採用が急増し、市場を牽引する 167
10.4.4 インド 167
10.4.4.1 政府によるAIインフラの強化に向けた取り組みが市場成長を促進する 167
10.4.5 アジア太平洋地域その他 168
10.5 その他地域 168
10.5.1 その他地域におけるマクロ経済の見通し 168
10.5.2 南米 173
10.5.2.1 需要を促進するためのネットワークインフラ開発に対する政府の強力な支援 173
10.5.3 中東およびアフリカ 173
10.5.3.1 GCC諸国 174
10.5.3.2 中東およびアフリカのその他地域 174
11 競合状況 175
11.1 概要 175
11.2 主要企業の戦略／2021年から2024年の勝利への権利 175
11.3 収益分析、2021年～2023年 177
11.4 市場シェア分析、2023年 177
11.5 企業評価および財務指標、2024年 180
11.6 ブランド／製品比較 181

11.7 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 182
11.7.1 星 182
11.7.2 新興リーダー 182
11.7.3 普及している企業 182
11.7.4 参加者 182
11.7.5 企業フットプリント：主要企業、2023年 184
11.7.5.1 企業フットプリント 184
11.7.5.2 地域フットプリント 185
11.7.5.3 コンポーネントフットプリント 186
11.7.5.4 エンドユーザーフットプリント 187
11.7.5.5 用途 188
11.8 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 189
11.8.1 先進的な企業 189
11.8.2 対応力のある企業 189
11.8.3 ダイナミックな企業 189
11.8.4 スタート地点 189
11.8.5 ベンチマーキングによる競争力評価：スタートアップ企業/中小企業、2023年 191
11.8.5.1 主なスタートアップ企業/中小企業の詳細リスト 191
11.8.5.2 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 191
11.9 競合シナリオ 192
11.9.1 製品発売 192
11.9.2 取引 193
11.9.3 その他の動向 194
12 企業プロフィール 195
NVIDIA Corporation (US)
Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (US)
Intel Corporation (US)
Micron Technology, Inc. (US)
Google (US)
SK HYNIX INC. (South Korea)
AWS (US)
Samsung (South Korea)
Texas Instruments Incorporated (US)
Alibaba (China)
Analog Devices (US)
Monolithic Power Systems, Inc.(US)
STMicroelectronics (Switzerland)
Sensirion AG (Switzerland)
Honeywell International, Inc. (US)
AKCP(US)
Bosch Sensortec (Germany)
Renesas Electronic Corporation (Japan)
Infineon (Germany)
Diodes Incorporated (US)
Imagination Technologies (UK)
Graphcore (UK)
Cisco Systems, Inc. (US)
Dell Inc. (US)
Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
13 付録 263
13.1 ディスカッションガイド 263
13.2 KnowledgeStore：MarketsandMarketsの購読ポータル 266
13.3 カスタマイズオプション 268
13.4 関連レポート 268
13.5 著者詳細情報 269

1 INTRODUCTION 29
1.1 STUDY OBJECTIVES 29
1.2 MARKET DEFINITION 29
1.3 STUDY SCOPE 30
1.3.1 MARKETS COVERED 30
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 31
1.3.3 YEARS CONSIDERED 31
1.4 CURRENCY CONSIDERED 32
1.5 UNIT CONSIDERED 32
1.6 LIMITATIONS 32
1.7 STAKEHOLDERS 32
2 RESEARCH METHODOLOGY 33
2.1 RESEARCH APPROACH 33
2.1.1 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 35
2.1.2 SECONDARY DATA 35
2.1.2.1 List of key secondary sources 36
2.1.2.2 Key data from secondary sources 36
2.1.3 PRIMARY DATA 36
2.1.3.1 Key data from primary sources 37
2.1.3.2 List of primary interview participants 37
2.1.3.3 Breakdown of primaries 38
2.1.3.4 Key industry insights 38
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 39
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 40
2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis (demand side) 40
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 41
2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis (supply side) 41
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 42
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 42
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 43
2.6 RISK ANALYSIS 43
3 EXECUTIVE SUMMARY 44
 
4 PREMIUM INSIGHTS 47
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN DATA CENTER CHIP MARKET 47
4.2 DATA CENTER CHIP MARKET, BY COMPONENT 47
4.3 DATA CENTER CHIP MARKET IN NORTH AMERICA, BY END USER AND COUNTRY 48
4.4 DATA CENTER CHIP MARKET, BY DATA CENTER SIZE 48
4.5 DATA CENTER CHIP MARKET, BY APPLICATION 49
4.6 DATA CENTER CHIP MARKET, BY COUNTRY 49
5 MARKET OVERVIEW 50
5.1 INTRODUCTION 50
5.2 MARKET DYNAMICS 50
5.2.1 DRIVERS 51
5.2.1.1 Rapid expansion of data center capacity 51
5.2.1.2 Rising need for low-latency and high-throughput data processing 52
5.2.1.3 Increasing deployment of machine learning and deep learning technologies 52
5.2.1.4 Growing emphasis on parallel computing in AI data centers 53
5.2.2 RESTRAINTS 53
5.2.2.1 Shortage of skilled workforce 54
5.2.2.2 High costs of data center GPUs 54
5.2.3 OPPORTUNITIES 54
5.2.3.1 Emergence of sovereign AI 55
5.2.3.2 Increasing adoption of FPGA-based accelerators 55
5.2.4 CHALLENGES 56
5.2.4.1 High energy consumption in data centers 56
5.2.4.2 Security concerns associated with data center hardware components 56
5.3 TECHNOLOGY ANALYSIS 57
5.3.1 KEY TECHNOLOGIES 57
5.3.1.1 Generative AI 57
5.3.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 57
5.3.2.1 Data center power management and cooling systems 57
5.3.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 58
5.3.3.1 Quantum AI 58
5.4 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 58
5.5 PRICING ANALYSIS 59
5.5.1 INDICATIVE PRICING OF KEY PLAYERS, BY AI PROCESSOR, 2023 59
5.5.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION, 2020–2023 60
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS 62
5.7 ECOSYSTEM ANALYSIS 64
5.8 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 66
5.9 PATENT ANALYSIS 67
 
5.10 TRADE ANALYSIS 69
5.10.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 69
5.10.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 70
5.11 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 71
5.11.1 TARIFF ANALYSIS 71
5.11.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 72
5.11.3 STANDARDS 75
5.11.3.1 US 76
5.11.3.2 Europe 76
5.11.3.3 China 76
5.11.3.4 Japan 76
5.12 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 77
5.13 CASE STUDY ANALYSIS 78
5.13.1 STMICROELECTRONICS DEPLOYS AMD EPYC PROCESSORS TO ENHANCE R&D DATA CENTER PERFORMANCE 78
5.13.2 JOCDN ADOPTS AMD EPYC PROCESSORS TO IMPROVE BROADCAST VIDEO STREAMING CAPABILITIES 78
5.13.3 DBS BANK LEVERAGES DELL SERVERS POWERED BY AMD EPYC PROCESSORS TO TRANSFORM DATA CENTER INFRASTRUCTURE 78
5.14 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 79
5.14.1 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 80
5.14.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 80
5.14.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 80
5.14.4 THREAT OF SUBSTITUTES 80
5.14.5 THREAT OF NEW ENTRANTS 80
5.15 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 81
5.15.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 81
5.15.2 BUYING CRITERIA 82
5.16 IMPACT OF AI/GEN AI ON DATA CENTER CHIP MARKET 83
6 DATA CENTER CHIP MARKET, BY COMPONENT 84
6.1 INTRODUCTION 85
6.2 PROCESSORS 86
6.2.1 AI PROCESSOR 87
6.2.2 GENERAL-PURPOSE COMPUTING PROCESSOR 88
6.2.2.1 GPU 89
6.2.2.1.1 Ability to handle AI workloads and process vast data volumes to boost adoption 89
6.2.2.2 CPU 91
6.2.2.2.1 Rising demand for versatile and general-purpose AI processing to augment market growth 91
 
6.2.2.3 FPGA 92
6.2.2.3.1 Growing need for flexibility and customization for AI workloads to spur demand 92
6.2.2.4 DOJO & FSD 94
6.2.2.4.1 High demand for high-performance, energy-efficient AI processing in autonomous vehicles to fuel adoption 94
6.2.2.5 Trainium & Inferentia 95
6.2.2.5.1 Ability to train complex AI and deep learning models to drive adoption 95
6.2.2.6 Athena ASIC 95
6.2.2.6.1 Increasing need to handle complex NLP and language-based AI tasks to accelerate market growth 95
6.2.2.7 T-Head 96
6.2.2.7.1 Rising demand for customized, high-performance AI chips across Chinese data centers to stimulate market growth 96
6.2.2.8 MTIA 96
6.2.2.8.1 Meta's expansion into AR, VR, and Metaverse to fuel market growth 96
6.2.2.9 LPU 97
6.2.2.9.1 Increasing need to handle complex NLP and language-based AI tasks to accelerate market growth 97
6.2.2.10 Other ASIC 97
6.3 MEMORY 98
6.3.1 DDR 99
6.3.1.1 Rising adoption of AI-enabled CPUs in data centers to support market growth 99
6.3.2 HBM 100
6.3.2.1 Elevating need for high throughput in data-intensive AI tasks to fuel market growth 100
6.4 NETWORK 100
6.4.1 NIC/NETWORK ADAPTERS 102
6.4.1.1 InfiniBand 104
6.4.1.1.1 Growing utilization of HPC and AI models to minimize latency and maximize throughput to boost segmental growth 104
6.4.1.2 Ethernet 104
6.4.1.2.1 Rising demand for scalable and cost-effective networking solutions to propel growth 104
6.4.1.3 Others 104
6.4.2 INTERCONNECTS 105
6.4.2.1 Growing complexity of AI models requiring high-bandwidth data paths to fuel demand 105
 
6.5 SENSORS 105
6.5.1 TEMPERATURE SENSOR 105
6.5.1.1 Increased requirement for optimal operational efficiency to drive demand for temperature sensor 105
6.5.2 HUMIDITY SENSOR 106
6.5.2.1 Growing awareness of environmental factors driving adoption of humidity monitoring 106
6.5.3 AIRFLOW SENSOR 106
6.5.3.1 Increasing server racks to drive market for airflow sensor 106
6.5.4 OTHER SENSORS 106
6.6 POWER MANAGEMENT 108
6.6.1 MULTIPHASE CONTROLLER 108
6.6.1.1 Need to manage and optimize performance to drive segmental growth 108
6.6.2 POINT-OF-LOAD (POL) (DC/DC CONVERTER) 108
6.6.2.1 Increasing demand for energy efficiency and high-performance computing to fuel market growth 108
6.6.3 LOW DROPOUT (LDO) 109
6.6.3.1 Ability to maintain stable output voltage to drive demand 109
6.6.4 48V INTERMEDIATE BUS CONVERTER (IBC) 109
6.6.4.1 Helps ensure adequate supply of efficient power management 109
6.6.5 HOT SWAP CONTROLLER/EFUSE 109
6.6.5.1 Increasing demand for low latency in data centers to drive market for hot swap controller 109
6.6.6 POWER SEQUENCER 110
6.6.6.1 Helps regulate power-up sequence of different voltage rails 110
6.6.7 BASEBOARD MANAGEMENT CONTROLLER (BMC) 110
6.6.7.1 Increasing demand for remote monitoring and management of server hardware to drive market 110
6.7 ANALOG & MIXED-SIGNAL ICS 112
6.7.1 MULTICHANNEL ADC/DAC 112
6.7.1.1 Converters used to provide efficient control of data generated from various sensors 112
6.7.2 MULTICHANNEL ADC/DAC 113
6.7.2.1 Helps in high-speed data transfer among other components in data center chip 113
6.7.3 MUX 113
6.7.3.1 Helps in streaming between multiple data center server 113
6.7.4 CURRENT SENSOR AMPLIFIER 113
6.7.4.1 Necessity for monitoring power consumption to drive demand 113
6.7.5 SUPERVISORY ICS 113
6.7.5.1 Need for stabilization of power supply to fuel market growth 113
6.7.6 FAN CONTROLLER 114
6.7.6.1 Increasing scale and performance of data centers creating demand for fan controllers 114
6.7.7 CLOCK IC 114
6.7.7.1 Importance of stable high-speed data transfer to support market growth 114
7 DATA CENTER CHIP MARKET, BY DATA CENTER SIZE 117
7.1 INTRODUCTION 118
7.2 SMALL DATA CENTERS 119
7.2.1 NEED FOR EDGE, COMPUTING, COST EFFICIENCY, SCALABILITY, AND RAPID DEPLOYMENT TO DRIVE MARKET 119
7.3 MEDIUM-SIZED DATA CENTERS 120
7.3.1 REDUNDANCY AND HIGH AVAILABILITY FEATURES TO DRIVE DEMAND 120
7.4 LARGE DATA CENTERS 121
7.4.1 NEED FOR MASSIVE DATA PROCESSING, CLOUD COMPUTING, SCALABILITY, AND HIGH AVAILABILITY TO DRIVE MARKET 121
8 DATA CENTER CHIP MARKET, BY APPLICATION 123
8.1 INTRODUCTION 124
8.2 GENERATIVE AI 125
8.2.1 RULE-BASED MODELS 127
8.2.1.1 Rising need to detect fraud in finance sector to propel market 127
8.2.2 STATISTICAL MODELS 127
8.2.2.1 Requirement to make accurate predictions from complex data structures to boost segmental growth 127
8.2.3 DEEP LEARNING 128
8.2.3.1 Ability to advance AI technologies to boost demand 128
8.2.4 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GAN) 129
8.2.4.1 Pressing needs to handle large-scale data to fuel segmental growth 129
8.2.5 AUTOENCODERS 130
8.2.5.1 Ability to compress and restructure data to ensure optimum storage space in data centers to stimulate demand 130
8.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 130
8.2.6.1 Surging demand for realistic and high-quality images and videos to accelerate market growth 130
8.2.7 TRANSFORMER MODELS 131
8.2.7.1 Increasing utilization in image synthesis and captioning applications to foster segmental growth 131
8.2.8 MACHINE LEARNING 132
8.2.8.1 Rising use in image and speech recognition and predictive analytics to contribute to market growth 132
8.2.9 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 132
8.2.9.1 Increasing need for real-time applications to support market growth 132
8.2.10 COMPUTER VISION 133
8.2.10.1 Escalating need for advanced processing capabilities to boost demand 133
8.3 GENERAL-PURPOSE COMPUTING 134
9 DATA CENTER CHIP MARKET, BY END USER 135
9.1 INTRODUCTION 136
9.2 CLOUD SERVICE PROVIDERS 137
9.2.1 SURGING AI WORKLOADS AND CLOUD ADOPTION TO STIMULATE MARKET GROWTH 137
9.3 ENTERPRISES 138
9.3.1 ESCALATING USE OF NLP, IMAGE RECOGNITION, AND PREDICTIVE ANALYTICS TO CREATE GROWTH OPPORTUNITIES 138
9.3.2 HEALTHCARE 139
9.3.2.1 Integration of AI in computer-aided drug discovery and development to foster market growth 139
9.3.3 BFSI 140
9.3.3.1 Surging need for fraud detection in financial institutions to boost demand 140
9.3.4 AUTOMOTIVE 141
9.3.4.1 Growing focus on safe and enhanced driving experiences to fuel demand 141
9.3.5 RETAIL & E-COMMERCE 143
9.3.5.1 Increasing use of chatbots and virtual assistants to offer improved customer services to drive market 143
9.3.6 MEDIA & ENTERTAINMENT 144
9.3.6.1 Real-time analysis of viewer preferences and demographic information to augment market growth 144
9.3.7 OTHERS 145
9.4 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 146
9.4.1 FOCUS ON AUTOMATING ROUTINE TASKS AND EXTRACTING REAL-TIME INSIGHTS TO SUPPORT MARKET GROWTH 146
10 DATA CENTER CHIP MARKET, BY REGION 148
10.1 INTRODUCTION 149
10.2 NORTH AMERICA 150
10.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 150
10.2.2 US 154
10.2.2.1 Rising demand for digital solutions to drive market 154
10.2.3 CANADA 155
10.2.3.1 Growing digital transformation and 5G services to support market growth 155
10.2.4 MEXICO 155
10.2.4.1 Government-led initiatives to ensure connectivity within urban centers to boost demand 155
 
10.3 EUROPE 156
10.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 156
10.3.2 GERMANY 160
10.3.2.1 Adoption of industry 4.0 and advancement in technology infrastructure to drive market 160
10.3.3 UK 161
10.3.3.1 Increasing adoption of data centers and HPC by various verticals to support market growth 161
10.3.4 FRANCE 161
10.3.4.1 Federal support to promote data center infrastructure to augment market growth 161
10.3.5 REST OF EUROPE 161
10.4 ASIA PACIFIC 162
10.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 162
10.4.2 CHINA 167
10.4.2.1 Rising demand for high-speed data processing to accelerate market growth 167
10.4.3 JAPAN 167
10.4.3.1 Surge in adoption of data-intensive technologies like AI and IoT to drive market 167
10.4.4 INDIA 167
10.4.4.1 Government initiatives to boost AI infrastructure to foster market growth 167
10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 168
10.5 ROW 168
10.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 168
10.5.2 SOUTH AMERICA 173
10.5.2.1 Strong government support to develop network infrastructure to boost demand 173
10.5.3 MIDDLE EAST & AFRICA 173
10.5.3.1 GCC countries 174
10.5.3.2 Rest of Middle East & Africa 174
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 175
11.1 OVERVIEW 175
11.2 KEY PLAYERS’ STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 175
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2021−2023 177
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 177
11.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS, 2024 180
11.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 181
 
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 182
11.7.1 STARS 182
11.7.2 EMERGING LEADERS 182
11.7.3 PERVASIVE PLAYERS 182
11.7.4 PARTICIPANTS 182
11.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 184
11.7.5.1 Company footprint 184
11.7.5.2 Region footprint 185
11.7.5.3 Component footprint 186
11.7.5.4 End user footprint 187
11.7.5.5 Application footprint 188
11.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 189
11.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 189
11.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 189
11.8.3 DYNAMIC COMPANIES 189
11.8.4 STARTING BLOCKS 189
11.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 191
11.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 191
11.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 191
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 192
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES 192
11.9.2 DEALS 193
11.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 194
12 COMPANY PROFILES 195
12.1 KEY PLAYERS 195
12.1.1 NVIDIA CORPORATION 195
12.1.1.1 Business overview 195
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 196
12.1.1.3 Recent developments 198
12.1.1.3.1 Product launches 198
12.1.1.3.2 Deals 199
12.1.1.4 MnM view 200
12.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 200
12.1.1.4.2 Strategic choices 200
12.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 200
 
12.1.2 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 201
12.1.2.1 Business overview 201
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 202
12.1.2.3 Recent developments 203
12.1.2.3.1 Product launches 203
12.1.2.3.2 Deals 204
12.1.2.4 MnM view 205
12.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 205
12.1.2.4.2 Strategic choices 205
12.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 205
12.1.3 INTEL CORPORATION 206
12.1.3.1 Business overview 206
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 207
12.1.3.3 Recent developments 209
12.1.3.3.1 Product launches 209
12.1.3.3.2 Deals 210
12.1.3.4 MnM view 211
12.1.3.4.1 Key strengths/Right to win 211
12.1.3.4.2 Strategic choices 211
12.1.3.4.3 Weaknesses/Competitive threats 212
12.1.4 SAMSUNG 213
12.1.4.1 Business overview 213
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 214
12.1.4.3 Recent developments 215
12.1.4.3.1 Product launches 215
12.1.4.3.2 Deals 216
12.1.4.4 MnM view 217
12.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 217
12.1.4.4.2 Strategic choices 217
12.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 217
12.1.5 SK HYNIX INC. 218
12.1.5.1 Business overview 218
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 219
12.1.5.3 Recent developments 220
12.1.5.3.1 Product launches 220
12.1.5.3.2 Deals 221
12.1.5.3.3 Other developments 221
12.1.5.4 MnM view 221
12.1.5.4.1 Key strengths/Right to win 221
12.1.5.4.2 Strategic choices 221
12.1.5.4.3 Weaknesses/Competitive threats 222
 
12.1.6 GOOGLE 223
12.1.6.1 Business overview 223
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 224
12.1.6.3 Recent developments 225
12.1.6.3.1 Product launches 225
12.1.6.3.2 Deals 225
12.1.7 AMAZON WEB SERVICES, INC. 226
12.1.7.1 Business overview 226
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 226
12.1.7.3 Recent developments 227
12.1.7.3.1 Product launches 227
12.1.7.3.2 Deals 227
12.1.8 MONOLITHIC POWER SYSTEMS, INC 229
12.1.8.1 Business overview 229
12.1.8.2 Products/Solutions/Services Offered 230
12.1.8.3 Recent developments 231
12.1.8.3.1 Deals 231
12.1.9 TEXAS INSTRUMENTS INCORPORATED 232
12.1.9.1 Business overview 232
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 233
12.1.9.3 Recent developments 234
12.1.9.3.1 Other developments 234
12.1.10 MICRON TECHNOLOGY, INC. 235
12.1.10.1 Business overview 235
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 236
12.1.10.3 Recent developments 237
12.1.10.3.1 Product launches 237
12.1.10.3.2 Deals 238
12.1.11 ANALOG DEVICES, INC. 239
12.1.11.1 Business overview 239
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 240
12.1.11.3 Recent developments 241
12.1.11.3.1 Expansions 241
12.1.12 MICROSOFT 242
12.1.12.1 Business overview 242
12.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 243
12.1.12.3 Recent developments 244
12.1.12.3.1 Product launches 244
12.1.12.3.2 Deals 244
 
12.2 OTHER PLAYERS 245
12.2.1 IMAGINATION TECHNOLOGIES 245
12.2.2 GRAPHCORE 246
12.2.3 CEREBRAS SYSTEMS INC. 246
12.2.4 GROQ, INC. 247
12.2.5 TESLA 248
12.2.6 STMICROELECTRONICS 249
12.2.7 SENSIRION AG 249
12.2.8 AKCP 250
12.2.9 BOSCH SENSORTEC GMBH 251
12.2.10 RENESAS ELECTRONICS CORPORATION 252
12.2.11 INFINEON TECHNOLOGIES AG 253
12.2.12 DIODES INCORPORATED 254
12.2.13 MICROCHIP TECHNOLOGY INC. 255
12.2.14 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 256
12.2.15 T-HEAD 257
12.2.16 BLAIZE 258
12.2.17 HAILO TECHNOLOGIES LTD 259
12.2.18 KNERON, INC. 260
12.2.19 TENSTORRENT 261
12.2.20 TAALAS 261
12.2.21 SAPEON INC. 262
12.2.22 REBELLIONS INC. 262
13 APPENDIX 263
13.1 DISCUSSION GUIDE 263
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 266
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 268
13.4 RELATED REPORTS 268
13.5 AUTHOR DETAILS 269

*** データセンターチップの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・データセンターチップの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2025年のデータセンターチップの世界市場規模を2069億6000万米ドルと推定しています。

・データセンターチップの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年のデータセンターチップの世界市場規模を3906億5000万米ドルと予測しています。

・データセンターチップ市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はデータセンターチップの世界市場が2025年～2030年に年平均13.5%成長すると展望しています。

・世界のデータセンターチップ市場における主要プレイヤーは？
→「NVIDIA Corporation (US)、Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (US)、Intel Corporation (US)、Micron Technology, Inc. (US)、Google (US)、SK HYNIX INC. (South Korea)、AWS (US)、Samsung (South Korea)、Texas Instruments Incorporated (US)、Alibaba (China)、Analog Devices (US)、Monolithic Power Systems, Inc.(US)、STMicroelectronics (Switzerland)、Sensirion AG (Switzerland)、Honeywell International, Inc. (US)、AKCP(US)、Bosch Sensortec (Germany)、Renesas Electronic Corporation (Japan)、Infineon (Germany)、Diodes Incorporated (US)、Imagination Technologies (UK)、Graphcore (UK)、Cisco Systems, Inc. (US)、Dell Inc. (US)、Huawei Technologies Co., Ltd. (China)など ...」をデータセンターチップ市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

*** 免責事項 ***
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