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市場調查報告書
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1876611

資料流人工智慧處理器市場機會、成長促進因素、產業趨勢分析及預測（2025-2034年）

Dataflow AI Processor Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 163 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年全球資料流 AI 處理器市值為 52 億美元，預計到 2034 年將以 11.1% 的複合年成長率成長至 147 億美元。

數據流人工智慧處理器市場 - IMG1

人工智慧推理、邊緣運算和資料中心營運等領域對高效能運算的需求不斷成長，推動了這一成長。業界正經歷快速創新，包括節能架構、3nm 至 7nm 先進製程節點的整合以及系統級晶片 (SoC) 和晶片組 (chiplet) 設計的應用。資料流處理器憑藉其並行處理能力，尤其適合處理複雜的神經網路，從而支援關鍵領域更快地做出決策。隨著人工智慧在邊緣環境的應用不斷擴展，對低延遲、高能源效率處理的需求也日益成長。這些處理器能夠減少資料傳輸，最大限度地提高吞吐量，並正成為頻寬受限環境中即時分析、物聯網部署和機器人技術的關鍵應用。汽車、醫療保健和電信等行業正擴大利用人工智慧進行預測分析、自動化和智慧控制系統，從而持續推動對資料流人工智慧處理器的需求。

市場範圍
起始年份 2024
預測年份 2025-2034
起始值 52億美元
預測值 147億美元
複合年成長率 11.1%

到2024年，靜態資料流架構的市佔率將達到28.2%，成為最大的細分市場。其可預測的執行模型、簡化的硬體需求和高效的資源利用率，確保了人工智慧工作負載的穩定性能，使其成為雲端和邊緣部署的首選方案。靜態資料流架構因其確定性行為、可擴展性和可靠性而備受青睞，尤其是在需要高效能運算和一致執行的領域。

預計到2024年，雲端原生部署市場規模將達17億美元。其可擴展性、靈活性和成本效益使其能夠與人工智慧平台無縫整合，實現動態工作負載管理，並加快模型訓練和推理速度。雲端原生解決方案還能簡化基礎架構維護，支援協作工作流程，並為企業提供滿足日益成長的人工智慧應用需求所需的敏捷性。

預計到2024年，北美數據流人工智慧處理器市佔率將達到40.2%。該地區市場擴張的主要驅動力是金融、醫療保健和自動駕駛系統等行業對即時人工智慧工作負載的強勁需求。先進的半導體研究、強大的雲端基礎設施以及領先科技公司的策略投資進一步推動了市場成長。政府推動人工智慧創新和邊緣運算應用的舉措提升了該地區的競爭力，為製造商提供了部署高效、可擴展且針對即時效能最佳化的資料流架構的機會。

全球資料流人工智慧處理器市場的主要參與者包括英偉達公司、英特爾公司、AMD公司、高通技術公司、蘋果公司、谷歌有限責任公司、微軟公司、IBM公司、三星電子有限公司、華為技術有限公司、Graphcore Limited、Mythic, Inc.、Cerebras Systems、Arm Holdings plc、聯發科公司、富士公司、百度銀行公司控股有限公司、百度公司和公司控股有限公司。這些公司正致力於策略性研發投資，以提高處理器的效率、可擴展性和能源效率。它們積極尋求合作與夥伴關係，以加強供應鏈並將處理器整合到更廣泛的人工智慧生態系統中。此外，各公司也透過開發針對邊緣、雲端和混合部署最佳化的專用架構，實現產品組合的多元化。

目錄

第1章：方法論與範圍

第2章：執行概要

第3章：行業洞察

  • 產業生態系分析
  • 產業影響因素
    • 成長促進因素
      • 對即時資料處理和分析的需求日益成長
      • 人工智慧和機器學習技術的應用日益普及
      • 對節能高效和高效能運算解決方案的需求日益成長
      • 物聯網 (IoT) 設備和應用的擴展
      • 雲端運算和巨量資料分析的進步
    • 產業陷阱與挑戰
      • 來自傳統硬體加速器的競爭
      • 人工智慧應用開發與最佳化的複雜性
    • 市場機遇
      • 將資料流人工智慧處理器整合到邊緣運算設備中
      • 與人工智慧軟體開發商和雲端服務供應商建立合作關係
  • 成長潛力分析
  • 監管環境
    • 北美洲
      • 美國
      • 加拿大
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • 中東和非洲
  • 技術格局
    • 當前趨勢
    • 新興技術
  • 管道分析
  • 未來市場趨勢
  • 波特的分析
  • PESTEL 分析

第4章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
    • 全球的
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • 中東和非洲
  • 公司矩陣分析
  • 主要市場參與者的競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 關鍵進展
    • 併購
    • 夥伴關係與合作
    • 新產品發布
    • 擴張計劃

第5章：市場估算與預測：依類型分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 靜態資料流
  • 動態資料流
  • 神經形態/脈衝
  • 空間運算陣列
  • 粗粒度可重構陣列（CGRA）
  • 混合資料流控制流

第6章：市場估算與預測：依部署模式分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 雲端原生部署
  • 邊緣運算部署
  • 嵌入式系統整合
  • 混合雲端邊緣
  • 本地部署企業

第7章：市場估算與預測：依處理器整合度分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 分立處理器
  • 系統單晶片 (SoC) 整合
  • 基於晶片組的系統
  • IP核心授權
  • 基於FPGA的解決方案

第8章：市場估算與預測：依節點規模分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 先進製程（3nm-7nm）
  • 成熟節點（14nm-28nm）
  • 特殊節點（40nm+）
  • 先進封裝整合

第9章：市場估算與預測：依記憶體類型分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 記憶體計算
  • 近記憶體處理
  • 傳統記憶層級
  • 混合儲存系統

第10章：市場估價與預測：依性能等級分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 超低功耗（邊緣/物聯網）
  • 高效能（資料中心）
  • 即時（嵌入式/關鍵型）
  • 極致效能（高效能運算/超級運算）

第11章：市場估計與預測：依最終用途產業分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 汽車與運輸
  • 醫療保健與生命科學
  • 金融服務
  • 電信
  • 航太航太
  • 能源與公用事業
  • 其他

第12章：市場估算與預測：依應用領域分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • AI推理工作負載
  • 圖分析與網路處理
  • 科學計算
  • 自主系統控制
  • 工業自動化
  • 其他

第13章：市場估計與預測：依地區分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 德國
    • 英國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 荷蘭
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 澳洲
    • 韓國
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中東和非洲
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國

第14章：公司簡介

  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • Apple Inc.
  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Graphcore Limited
  • Mythic, Inc.
  • Cerebras Systems
  • Arm Holdings plc
  • MediaTek Inc.
  • Fujitsu Limited
  • Alibaba Group Holding Limited
  • Baidu, Inc.
  • Synaptics Incorporated
  • CEVA, Inc.
簡介目錄
Product Code: 15184

The Global Dataflow AI Processor Market was valued at USD 5.2 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 11.1% to reach USD 14.7 billion by 2034.

Dataflow AI Processor Market - IMG1

The growth is fueled by the increasing demand for high-performance computing across AI inference, edge computing, and data center operations. The industry is witnessing rapid innovation through energy-efficient architectures, integration of advanced nodes ranging from 3nm to 7nm, and adoption of system-on-chip and chiplet-based designs. Dataflow processors are particularly well-suited for handling complex neural networks due to their parallel processing capabilities, supporting faster decision-making in critical sectors. As AI adoption expands in edge environments, the need for low-latency, energy-efficient processing is rising. These processors reduce data movement, maximize throughput, and are becoming essential for real-time analytics, IoT deployments, and robotics in bandwidth-constrained locations. Industries including automotive, healthcare, and telecommunications are increasingly leveraging AI for predictive analytics, automation, and intelligent control systems, driving sustained demand for dataflow AI processors.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$5.2 Billion
Forecast Value$14.7 Billion
CAGR11.1%

The static dataflow segment held a 28.2% share in 2024, making it the largest segment. Its predictable execution model, simplified hardware requirements, and efficient resource utilization ensure consistent performance for AI workloads, making it a preferred choice for both cloud and edge deployments. Static dataflow architectures are highly valued for deterministic behavior, scalability, and reliability, especially in sectors requiring high-performance computing and consistent execution.

The cloud-native deployment segment generated USD 1.7 billion in 2024. Its scalability, flexibility, and cost-effectiveness allow seamless integration with AI platforms, dynamic workload management, and faster model training and inference. Cloud-native solutions also simplify infrastructure maintenance, enable collaborative workflows, and provide enterprises with the agility needed to meet growing AI adoption demands.

North America Dataflow AI Processor Market held a 40.2% share in 2024. The region's market expansion is driven by high demand for real-time AI workloads across sectors such as finance, healthcare, and autonomous systems. Advanced semiconductor research, strong cloud infrastructure, and strategic investments by leading technology companies further support growth. Government initiatives promoting AI innovation and edge computing adoption enhance the region's competitive position, creating opportunities for manufacturers to deploy highly efficient, scalable dataflow architectures optimized for real-time performance.

Key companies operating in the Global Dataflow AI Processor Market include NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Inc. (AMD), Qualcomm Technologies, Inc., Apple Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Samsung Electronics Co., Ltd., Huawei Technologies Co., Ltd., Graphcore Limited, Mythic, Inc., Cerebras Systems, Arm Holdings plc, MediaTek Inc., Fujitsu Limited, Alibaba Group Holding Limited, Baidu, Inc., Synaptics Incorporated, and CEVA, Inc. Companies in the Dataflow AI Processor Market are focusing on strategic R&D investments to improve processor efficiency, scalability, and energy performance. Collaborations and partnerships are being pursued to strengthen supply chains and integrate processors into broader AI ecosystems. Firms are diversifying their portfolios by developing specialized architectures optimized for edge, cloud, and hybrid deployments.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Market scope and definition
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Data mining sources
    • 1.3.1 Global
    • 1.3.2 Regional/Country
  • 1.4 Base estimates and calculations
    • 1.4.1 Base year calculation
    • 1.4.2 Key trends for market estimation
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
  • 1.6 Forecast model
  • 1.7 Research assumptions and limitations

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Type Trends
    • 2.2.2 Deployment Mode Trends
    • 2.2.3 Processor Integration Level Trends
    • 2.2.4 Node Size Trends
    • 2.2.5 Memory Type Trends
    • 2.2.6 Performance Class Trends
    • 2.2.7 End Use Industry Trends
    • 2.2.8 Application Trends
    • 2.2.9 Regional Trends
  • 2.3 CXO perspectives: Strategic imperatives
    • 2.3.1 Key decision points for industry executives
    • 2.3.2 Critical success factors for market players
  • 2.4 Future outlook and strategic recommendations

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Increasing demand for real-time data processing and analysis
      • 3.2.1.2 Growing adoption of artificial intelligence and machine learning technologies
      • 3.2.1.3 Rising need for energy-efficient and high-performance computing solutions
      • 3.2.1.4 Expansion of Internet of Things (IoT) devices and applications
      • 3.2.1.5 Advancements in cloud computing and big data analytics
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 Competition from traditional hardware accelerators
      • 3.2.2.2 Complexity in developing and optimizing AI applications
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Integration of Dataflow AI processors in edge computing devices
      • 3.2.3.2 Partnerships with AI software developers and cloud service providers
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
    • 3.4.1 North America
      • 3.4.1.1 U.S.
      • 3.4.1.2 Canada
    • 3.4.2 Europe
    • 3.4.3 Asia Pacific
    • 3.4.4 Latin America
    • 3.4.5 Middle East and Africa
  • 3.5 Technology landscape
    • 3.5.1 Current trends
    • 3.5.2 Emerging technologies
  • 3.6 Pipeline analysis
  • 3.7 Future market trends
  • 3.8 Porter's analysis
  • 3.9 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
    • 4.2.1 Global
    • 4.2.2 North America
    • 4.2.3 Europe
    • 4.2.4 Asia Pacific
    • 4.2.5 Latin America
    • 4.2.6 Middle East and Africa
  • 4.3 Company matrix analysis
  • 4.4 Competitive analysis of major market players
  • 4.5 Competitive positioning matrix
  • 4.6 Key developments
    • 4.6.1 Merger and acquisition
    • 4.6.2 Partnership and collaboration
    • 4.6.3 New product launches
    • 4.6.4 Expansion plans

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Type, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Static dataflow
  • 5.3 Dynamic dataflow
  • 5.4 Neuromorphic/spiking
  • 5.5 Spatial computing arrays
  • 5.6 Coarse-Grained Reconfigurable Arrays (CGRAs)
  • 5.7 Hybrid dataflow-control flow

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Cloud-native deployment
  • 6.3 Edge computing deployment
  • 6.4 Embedded systems integration
  • 6.5 Hybrid cloud-edge
  • 6.6 On-premises enterprise

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Processor Integration Level, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Discrete processors
  • 7.3 System-on-Chip (SoC) Integration
  • 7.4 Chiplet-based systems
  • 7.5 IP core licensing
  • 7.6 FPGA-based solutions

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Node Size, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Advanced nodes (3nm-7nm)
  • 8.3 Mature nodes (14nm-28nm)
  • 8.4 Specialty nodes (40nm+)
  • 8.5 Advanced packaging integration

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Memory Type, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 In-memory computing
  • 9.3 Near-memory processing
  • 9.4 Traditional memory hierarchy
  • 9.5 Hybrid memory systems

Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Performance Class, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 Ultra-low power (Edge/IoT)
  • 10.3 High-performance (data center)
  • 10.4 Real-time (embedded/critical)
  • 10.5 Extreme performance (HPC/Supercomputing)

Chapter 11 Market Estimates and Forecast, By End Use Industry, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 11.1 Key trends
  • 11.2 Automotive & transportation
  • 11.3 Healthcare & life sciences
  • 11.4 Financial services
  • 11.5 Telecommunications
  • 11.6 Aerospace & space
  • 11.7 Energy & utilities
  • 11.8 Others

Chapter 12 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 12.1 Key trends
  • 12.2 AI inference workloads
  • 12.3 Graph analytics & network processing
  • 12.4 Scientific computing
  • 12.5 Autonomous systems control
  • 12.6 Industrial automation
  • 12.7 Others

Chapter 13 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($ Bn)

  • 13.1 Key trends
  • 13.2 North America
    • 13.2.1 U.S.
    • 13.2.2 Canada
  • 13.3 Europe
    • 13.3.1 Germany
    • 13.3.2 UK
    • 13.3.3 France
    • 13.3.4 Italy
    • 13.3.5 Spain
    • 13.3.6 Netherlands
  • 13.4 Asia Pacific
    • 13.4.1 China
    • 13.4.2 India
    • 13.4.3 Japan
    • 13.4.4 Australia
    • 13.4.5 South Korea
  • 13.5 Latin America
    • 13.5.1 Brazil
    • 13.5.2 Mexico
    • 13.5.3 Argentina
  • 13.6 Middle East and Africa
    • 13.6.1 South Africa
    • 13.6.2 Saudi Arabia
    • 13.6.3 UAE

Chapter 14 Company Profiles

  • 14.1 NVIDIA Corporation
  • 14.2 Intel Corporation
  • 14.3 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
  • 14.4 Qualcomm Technologies, Inc.
  • 14.5 Apple Inc.
  • 14.6 Google LLC
  • 14.7 Microsoft Corporation
  • 14.8 IBM Corporation
  • 14.9 Samsung Electronics Co., Ltd.
  • 14.10 Huawei Technologies Co., Ltd.
  • 14.11 Graphcore Limited
  • 14.12 Mythic, Inc.
  • 14.13 Cerebras Systems
  • 14.14 Arm Holdings plc
  • 14.15 MediaTek Inc.
  • 14.16 Fujitsu Limited
  • 14.17 Alibaba Group Holding Limited
  • 14.18 Baidu, Inc.
  • 14.19 Synaptics Incorporated
  • 14.20 CEVA, Inc.