COMPUTING MARKET DER NäCHSTEN GENERATION SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Computing Market der nächsten Generation Size and Trends

Der globale Rechenmarkt der nächsten Generation wird geschätzt, um USD 168.57 Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen 602.34 Bn von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 19,9% von 2024 bis 2031.

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Einführung fortschrittlicher Rechentechnologien in verschiedenen Branchen für Anwendungen wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, und Cloud Computing ist ein bedeutendes Wachstum im Markt.

Bedarf an Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse

Mit dem exponentiellen Datenwachstum in der heutigen digitalen Ära ist die Fähigkeit, riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, entscheidend geworden. Überall in der Industrie vertikale, gibt es eine massive Menge von Daten, die täglich aus Quellen wie Kundentransaktionen, Sensordaten, mobile Benutzer und vieles mehr generiert werden. Die Verarbeitung solcher großer, komplexer Datensätze und die Ableitung nützlicher Erkenntnisse aus ihnen in Echtzeit stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar. Traditionelle Computing-Lösungen kämpfen, um mit den Daten zu halten. Es besteht ein dringender Bedarf von Organisationen, um Echtzeit-Übersicht in ihren Geschäftsbetrieb zu gewinnen und auf der Grundlage von Erkenntnissen schnelle Aktionen zu ergreifen.

Für die Hersteller ermöglicht es, Geräteausfälle im Vorfeld vorherzusagen und den Supply Chain-Betrieb zu optimieren. Einzelhändler können die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und Werbeaktionen verbessern, die nur rechtzeitig geliefert werden. Autonome Fahrzeuge benötigen die Verarbeitung von massiven Mengen von Sensordaten auf dem Sprung für eine sichere Navigation. In der Gesundheitsversorgung hilft die Echtzeitanalyse von Patientendaten, Anomalien zu erkennen und schnelle Diagnosen bereitzustellen. Auch die Regierungen nutzen Echtzeit-Einsichten für eine effiziente Ressourcenzuweisung und Notfallreaktion. mit 5G Netzwerke, die die Konnektivität verbessern, versuchen mehr Organisationen, die Vorteile der datengesteuerten Entscheidungsfindung in Echtzeit zu nutzen.

Jedoch kämpfen bestehende Rechenarchitekturen mit der Geschwindigkeit, Skala und Komplexität der Echtzeit-Datenverarbeitungs-Workloads. Traditionelle Prozessoren und Cloud-Infrastrukturen sind überwältigt mit riesigen Datenmengen, die am Rand erzeugt werden. All diese Daten in zentralisierte Cloud zur Analyse zu übertragen, erhöht die Latenz und verzögert zeitnahe Aktionen. Darüber hinaus erfordert die Gewinnung von Erkenntnissen aus multimodalen und unstrukturierten Daten wie Bilder, Videos und Text anspruchsvollere Rechenfunktionen. Diese Themen haben dazu geführt, dass sich die Entwicklung der nächsten Generationen-Computing-Technologien konzentriert, die die Lücke zwischen Datenerstellung und -verarbeitung nahtlos überbrücken können, um wirklich Echtzeit-Einsichten zu ermöglichen. Die wachsende Nachfrage nach ubiquitösen Echtzeit-Analysen stellt einen massiven Treiber für Investitionen und Fortschritte in der nächsten Generation hohe Leistung und parallele Rechenlösungen dar.

So kündigte Moody's Corporation, ein global integriertes Risikobewertungsunternehmen, und Microsoft im Juni 2023 eine strategische Partnerschaft an, die darauf abzielt, Daten der nächsten Generation, Analysen, Forschung, Zusammenarbeit und Risikolösungen für den Finanzdienstsektor zu entwickeln. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, Einblicke in Unternehmensinformationen und Risikobewertungen zu verbessern, indem Microsofts Azure OpenAI Service, Microsoft Fabric und Microsoft Teams in Verbindung mit den proprietären Daten, Analysen und Forschungen von Moody verwendet werden.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Fortschritte bei der Quantenrechner- und neuromorphen Berechnung

Die Einschränkungen konventioneller Computerarchitekturen bei der Bewältigung komplexer Probleme, die massive Parallelität erfordern, haben die Forschung in alternativen Rechenparadigmen angeregt. Zwei vielversprechende Bereiche, die bedeutende Durchbrüche erlebt haben, sind Quanten-Computing und neuromorphes Computing, inspiriert von neuronalen Architekturen im menschlichen Gehirn. Quantum Computing nutzt die Prinzipien der Quantenmechanik wie Überlagerung und Verschränkung, um die Rechenleistung exponentiell zu steigern. Es bietet Möglichkeiten, Durchbrüche bei Optimierungs-, maschinellen Lernen und Materialsimulationsproblemen zu erzielen, die auch für die schnellsten Supercomputer heute unbrauchbar sind.

Andererseits zielt neuromorphes Computing darauf ab, extreme Ebenen von Parallelismus, Robustheit und geringem Stromverbrauch zu erreichen, indem es die neuronale Struktur des Gehirns nachahmt. Forscher erforschen neue Rechengeräte, Architekturen und Algorithmen, die eher wie ein Gehirn als herkömmliche Computer funktionieren. Ihre asynchronen, ereignisbasierten Eigenschaften eignen sich zur Echtzeitanalyse von Sensordaten sowie kognitiven Workloads mit Mustererkennung, Steuerentscheidungen und sensorischer Verarbeitung. Frühe Anwendungen, die gezeigt werden, sind Objekterkennung, Steuerungssysteme und kognitive Assistenten.

Sowohl das Quanten- als auch das neuromorphe Computing stellen eine Paradigmenverschiebung von herkömmlichen Computermodellen dar. Während die Technologien immer noch in der Nase stehen, werden stetige Fortschritte erzielt, um Kapazitäten und Fähigkeiten zu erweitern. Regierungen sehen sie als Chance, strategischen Vorteil zu gewinnen und investieren stark in verwandte FuE-Programme. Große Technologie-Giganten investieren auch Milliarden an der Spitze dieser futuristischen Technologien. Da Quanten- und neuromorphe Systeme in den nächsten 5-10 Jahren kommerziell lebensfähige Lösungen liefern, werden sie wahrscheinlich mehrere Domänen stören und neue Marktchancen antreiben. Das Transformationspotenzial dieser fortschrittlichen Rechenmodelle treibt weltweit deutliche Hype und steigende Erwartungen an.

Key Takeaways von Analyst:

Der globale Computing-Markt der nächsten Generation ist in den kommenden Jahren aufgrund der steigenden Nachfrage nach schnelleren Datenverarbeitungen in unterschiedlichen Branchenvertikale deutlich zunehmen. 5G-Bereitstellung und steigende Einführung fortschrittlicher Technologien wie Edge Computing, IoT und künstlicher Intelligenz sind die wichtigsten Treiber, die die Notwendigkeit für leistungsfähigere Rechenlösungen propagieren. Gleichzeitig können die Kosten im Zusammenhang mit R&D der Chips und Plattformen der nächsten Generation kurzfristig das Wachstum begrenzen.

Nordamerika, mit seinen großen technologischen Investitionen, wird voraussichtlich die nächste Generation der Computing-Landschaft während der Prognosezeit weiter dominieren. Asien-Pazifik wird sich jedoch dank steigender digitaler Transformationsinitiativen als am schnellsten wachsender regionaler Markt entwickeln und die 5G-Infrastruktur in Ländern wie China und Südkorea rasch erweitern.

Architekturen der nächsten Generation einschließlich Quantenrechner und photonische Chips eröffnen neue Möglichkeiten für Spieler in diesem Raum. Die Einführung neuromorpher Rechenplattformen führt auch zu einem Schritt unter den großen Organisationen, um komplexe Probleme mit der Mustererkennung und dem maschinellen Lernen zu lösen. Mittlerweile eröffnen die Nachfrage nach armbasierten Servern und neuen Speichertechnologien neue Grenzen für Innovation.

Dieser junge, aber schnell wachsende Markt ist Zeuge eines intensiven Wettbewerbs unter Technologiebehemoths, um einen frühen Vorteil zu erzielen.

Market Challenge - Komplexität der Implementierung und Integration von Rechenlösungen der nächsten Generation

Der globale Rechenmarkt der nächsten Generation steht vor großen Herausforderungen bei der Umsetzung und Integration neuer Technologien aufgrund seiner komplexen Natur. Computing-Lösungen der nächsten Generation wie Quanten-Computing, Edge Computing, 5G und IoT-Technologien erfordern anspruchsvolle Hardware und Software, die sehr technisch und schwierig zu entwickeln sind. Die verschiedenen Komponenten und Subsysteme der nächsten Generation nutzen oft verschiedene Protokolle, Programmiersprachen und Schnittstellen, was die Integration zu einem großen Straßenblock macht. Die nahtlose Vernetzung dieser vielfältigen und komplexen Systeme ist eine Aufgabe, die erhebliche Investitionen in Zeit und Ressourcen erfordert. Darüber hinaus stellt die Wartung und Modernisierung solcher komplizierter Lösungen schwerwiegende technische Hürden dar. Der Mangel an Standards ergänzt auch die Komplexität und behindert die Vernetzung. Probleme der Kompatibilität zu lösen und eine reibungslose Interoperabilität zwischen komplexen Lösungen der nächsten Generation zu gewährleisten, ist eine Herausforderung. Insgesamt ist die Überwindung der hohen Komplexität bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung solcher fortschrittlicher Rechenplattformen ein wesentlicher Hindernis für eine breitere Akzeptanz.

Marktchance - steigende Nachfrage nach Edge Computing und mobiler Computing der nächsten Generation

Der globale Computing-Markt der nächsten Generation bietet enorme Chancen, die durch die steigende Nachfrage nach Edge- und Mobile Computing-Lösungen entstehen. Faktoren wie die Verbreitung von IoT-Geräten, das enorme Wachstum in mobilen Internet-Nutzern, das zunehmende Bedürfnis nach Echtzeit-Analysen und die Anforderungen an die Verarbeitung massiver Datensätze mit sehr geringer Latenz belasten die Einführung von Edge- und mobilen Rechenplattformen der nächsten Generation. Edge und Mobile Computing bringen Datenverarbeitung und Speicherung näher an den Endpoint-Geräten, bieten Vorteile wie reduzierte Bandbreitennutzung, niedrigere Latenz, verbesserte Sicherheit und betriebliche Effizienz. Zahlreiche Branchen wie Produktion, Gesundheit, Transport, Einzelhandel und Unterhaltung haben bereits begonnen, Edge und mobile Infrastruktur zu implementieren. In Anbetracht der weit verbreiteten Anwendungen in verschiedenen Sektoren wird erwartet, dass das Segment Edge und Mobile Next Generation Computing in den kommenden Jahren exponentielles Wachstum erlebt. Dies bietet erhebliche Chancen für Anbieter, ihre Kundenbasis zu erweitern und höhere Einnahmen zu erzielen.

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Einblicke nach Technologie - Quantum Supremacy Drives Quantum Computing Adoption

In Bezug auf die Technologie wird erwartet, dass Quantenrechner im Jahr 2024 einen Anteil von 35,1 % am Markt einbringen, da die bemerkenswerten Fortschritte mit diesem neuartigen Rechenansatz erreicht werden. Quantum Computing nutzt die Prinzipien der Quantenmechanik, um die Grenzen des klassischen Computing weit übertreffen. Während klassische Bits nur die Werte von 0 oder 1 halten können, können Quantenbits oder "Qubits" in Überlagerungen beider Zustände gleichzeitig existieren. Dies ermöglicht es Quantenrechnern, alle möglichen Lösungen gleichzeitig auf ein Problem auszuwerten, anstatt sequenziell wie klassische Computer.

Die letzten Jahre haben enorme Fortschritte beim Aufbau größerer und fehlerkorrigierter Quantencomputer gesehen. 2019 gab Google bekannt, dass sein Quantenprozessor Sycamore in 200 Sekunden eine Berechnung durchführen konnte, die den schnellsten Supercomputer heute rund 10.000 Jahre in Anspruch nehmen würde. Dies markierte einen historischen Meilenstein als "quantum supremacy" und demonstrierte die immense Rechenleistung, die durch Quanteneffekte entriegelt werden kann. Es hat erhebliche Investitionen von Regierungen, Techno-Giganten und Startups ausgelöst, die an der Spitze dieses aufstrebenden Feldes sein wollen.

Länder wie die USA, China und die EU haben ehrgeizige nationale Quantenprogramme mit Milliarden in der Finanzierung gestartet. Unternehmen wie IBM, Intel, Microsoft, Google und Rigetti entwickeln neue Quantenhardware und Algorithmen. Startups wie IonQ, D-Wave und Quantum Circuits vermarkten frühe Quantensysteme. Die Errungenschaft der Quantenprämisse hat das Feld verzinkt und beschleunigte Fortschritte beim Aufbau leistungsfähiger Quantencomputer in den kommenden Jahren. Da die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit verbessert werden, wird mit Quantenrechnern erwartet, dass unzählige industrielle Anwendungen in den Bereichen Gesundheit, Finanzen, Energie, Materialien und andere gefunden werden. Ihr Potenzial, andere unlösbare Probleme zu lösen, treibt weiterhin intensive Forschungs- und Entwicklungsbemühungen an, die das Segment Quantenrechner propagieren.

Insights Durch Anwendung - KI und Machine Learning Ubiquity Brennstoffe die Kryptographie und Cybersicherheit Nachfrage

In Bezug auf die Anwendung wird erwartet, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Jahr 2024 einen Anteil von 31,5% am Markt aufgrund seiner weit verbreiteten Nutzung in zahlreichen Branchen einbringen. Mit der Integration von KI- und maschinellem Lernen in kritische Systeme und großen Mengen an sensiblen Daten, die jeden Tag erzeugt werden, ist Cybersicherheit entscheidender geworden als je zuvor. Fortgeschrittene kryptographische Techniken werden benötigt, um die vernetzte Infrastruktur und Daten von schlechten Akteuren zu schützen, die Schwachstellen ausnutzen.

Da KI/ML-Modelle größer, komplexer werden und immer wachsende Datensätze verarbeiten, stehen traditionelle Verschlüsselungsmethoden vor Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Leistung und Anpassungsfähigkeit. Die Post-Quanten-Kryptographie zielt darauf ab, neue Public-Key-Algorithmen zu entwickeln, die sowohl gegen Quanten als auch klassische Computer gesichert sind. Forscher erforschen Ansätze auf der Grundlage von Gittern, Codes, multivariate quadratische Gleichungen und Isogene von supersingularen elliptischen Kurven. Bemühungen sind auch im Gange, um neuronales Netzwerk vertrauliches Computing mit Verschlüsselungstechniken wie homomorphe Verschlüsselung zu verbessern, die eine Berechnung auf verschlüsselten Daten ermöglichen.

Inzwischen wird AI/ML zunehmend in Cyber-Abwehrsystemen für Aufgaben wie Malware-Erkennung, Netzwerküberwachung, Risikoanalyse und digitale Forensik eingesetzt. Machine Learning Algorithmen können große Datensätze analysieren, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren, die Cyber-Bedrohungen anzeigen können. Diese wachsende Abhängigkeit von KI-Technologien für Offense und Verteidigung im Cyber-Bereich treibt im Wesentlichen Fortschritte in Next-Gen-Computing-Bereichen der Kryptanalyse, vertrauenswürdigen Computing und KI-Sicherheit.

Insights By End User - Healthcare Demand katalysiert molekulares Computing Growth

Im Hinblick auf den Endverbraucher wird erwartet, dass das IT- und Telekommunikationssegment 2024 einen Anteil von 42,7% am Markt einbringen wird. Die Gesundheitsindustrie tritt jedoch als Hauptantriebskraft auf, insbesondere für molekulare Rechentechniken. Molecular Computing verwendet Biomoleküle wie DNA/RNA und Proteine als Bausteine, um Informationen zu kodieren und zu verarbeiten. Es zielt darauf ab, grundlegend neue Systeme zu entwickeln, die digitale Computer in Bereichen wie Parallelismus, Miniaturisierung und Energieeffizienz weit übertreffen könnten.

Im Gesundheitswesen zeigt das molekulare Computing Versprechen für Anwendungen wie Früherkennung, Präzisionsmedizin, Medikamentenentdeckung und personalisierte Therapien. Durch die Nutzung der unglaublichen Informationsspeicherung und parallelen Verarbeitungsfähigkeiten von Molekülen kann es eine genaue Erkennung von Krankheiten durch knappe biologische Proben sowie eine Hochdurchsatz-Screening gegen patientenspezifische genetische Profile ermöglichen. Synthetische Biologie nähert sich auch, um Bakterien und Viren zu programmieren, um Umweltbedingungen zu spüren und Medikamente wie gewünscht freizugeben.

Die massiven Datenmengen und rechnerischen Bedürfnisse im Gesundheitswesen analysieren die Forschung, um die hochparallelen molekularen Maschinen der Natur zu nutzen. Die wachsende Nachfrage nach individualisierten medizinischen Eingriffen treibt die Notwendigkeit, diagnostische Werkzeuge und therapeutische Systeme zu minimieren. Die Abhängigkeit der Molekularmedizin von der effizienten Analyse großer biomolekularer Datensätze fördert die Entwicklung von molekularen Computern und hybriden digitalen molekularen Plattformen. Die transformative Wirkung für Anwendungen im Gesundheitswesen hat das Potenzial, die Nachfrage nach molekularen Computing-Ansätzen langfristig radikal zu verschieben.

Regional Insights

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Nordamerika hat sich als dominante Region im globalen Computing-Markt der nächsten Generation etabliert. Die Region wird voraussichtlich im Jahr 2024 37,9% des Marktanteils halten. Die Präsenz von großen Industrie-Playern aus den USA wie Intel, Microsoft, IBM, NVIDIA und AMD hat der Region einen Vorsprung gegeben. Diese Unternehmen steuern einen großen Teil der Prozessor-, Server- und Netzwerkmärkte, die die Grundlage für Technologien der nächsten Generation bilden, wie Cloud Computing, Quantum Computing, AI und Blockchain. Darüber hinaus treibt die steigende Nachfrage aus Branchen wie Automotive, Manufacturing, Healthcare für Technologien der nächsten Generation das Marktwachstum voran. Die großen IT-Ausgaben für Unternehmen profitieren auch von den Lieferanten von Systemen der nächsten Generation in der Region. Die Preise dieser Lösungen, insbesondere Server und Cloud-basierte Plattformen, sind aufgrund der Präsenz globaler Marken sehr wettbewerbsfähig. Dies zieht mehr Kunden an und erweitert die Nutzung von Computermodellen der nächsten Generation.

Die Region Asien-Pazifik ist in den nächsten fünf Jahren der am schnellsten wachsende Markt. Länder wie China, Japan, Indien und Südkorea übernehmen schnell Technologien der nächsten Generation. Dies ist auf die wachsende Wirtschaft, die zunehmende Digitalisierung, die steigenden Einkommensniveaus und die Urbanisierungsrate zurückzuführen, die IT-Investitionen vorantreibt. China tritt als anstehender Marktführer in diesem Raum auf mit der Unterstützung von staatlichen Initiativen für Technologieinnovation und Fertigungseinrichtungen internationaler Technologieunternehmen. Die Exporte von Computer-Hardware aus den Ländern Asien-Pazifik, um Märkte zu entwickeln, zeigt einen Anstieg. Die hohen Importzölle auf bestimmte Komponenten in einigen Ländern beschränken jedoch die Preise für Fertigwaren etwas und verlangsamen damit die kurzfristigen Umsatzwachstumsaussichten globaler Marken in einigen APAC-Ländern.

Market Report Scope

Key Developments

• Im September 2023, Microsoft, ein globaler Technologieführer, enthüllte eine neue generative KI-Funktionen auf seinen Plattformen, darunter Windows, Edge, Bing und Microsoft 365. Darüber hinaus führte das Unternehmen zwei neue Laptops ein, die von einem neu gestalteten Microsoft Copilot betrieben werden, ein einheitlicher KI-Assistent, der Benutzern hilft, nahtlos über Anwendungen, Betriebssysteme und Geräte zu navigieren. Diese Initiative zielt darauf ab, die Produktivität zu verbessern und Workflows für Anwender zu optimieren, indem fortschrittliche KI-Fähigkeiten in alltägliche Aufgaben integriert werden.
• Im Juni 2023, Moody's Corporation, ein global integriertes Risikobewertungsunternehmen, und Microsoft kündigte eine strategische Partnerschaft an, um Daten der nächsten Generation, Analytik, Forschung, Zusammenarbeit und Risikolösungen für die Finanzdienstleistungsbranche zu koschaffen. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, Einblicke in Unternehmensinformationen und Risikobewertungen zu verbessern, indem Microsofts Azure OpenAI Service, Microsoft Fabric und Microsoft Teams zusammen mit Moody's proprietären Daten, Analysen und Forschung genutzt werden.
• Im März 2023 startete Intel's Habana Labs, eine Abteilung, die sich auf KI- und Deep Learning-Technologien konzentrierte, seine KI-Prozessoren der zweiten Generation, die für Schulung und Inferenz entwickelt wurden. Diese neue Aufstellung umfasst die Gaudi2 und Greco Prozessoren, die die Leistung und Effizienz für KI-Anwendungen deutlich verbessern.
• Im November 2021 kündigte IBM, ein führendes globales Technologieunternehmen, den Start seines 127-Qubit-Quantenprozessors namens "Eagle". Dieser Durchbruchprozessor stellt einen großen Schritt vorwärts bei der Nutzung der immensen Rechenleistung von quantenphysikbasierten Geräten dar.

*Definition: Der globale Computing-Markt der nächsten Generation besteht aus Unternehmen, die an der Entwicklung innovativer neuer Computing-Technologien beteiligt sind, die über bestehende Plattformen hinausgehen und wichtige Fortschritte im Vergleich zu den heutigen Systemen darstellen. Dazu gehören Entwicklungen im Quanten-Computing, digitale Intelligenz, digitale Konvergenz, Cloud/edge-Computing und fortgeschrittene Architekturen wie neuromorphes Computing, die neue Leistungsstufen zur Lösung komplexer Probleme erreichen wollen.

Market Segmentation

• Von Technology Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Quantum Computing
  • Neuromorphe Berechnung
  • Molekulares Computing
  • Optische Berechnung
  • Spintronics
• Von Application Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
  • Kryptographie und Cybersicherheit
  • Simulation und Modellierung
  • Wissenschaftliche Forschung
  • Andere (Logistik, Finanzen, Gesundheitswesen usw.)
• Von End User Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • IT und Telekommunikation
  • Gesundheit
  • Luftfahrt und Verteidigung
  • BFSI (Banking, Financial Services und Versicherungen)
  • Sonstige
• Von Regional Insights (Revenue, USD Bn 2019 - 2031)
• • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Spanien
    • Frankreich
    • Italien
    • Russland
    • Rest Europas
  • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten
    • GCC Länder
    • Israel
    • Rest des Nahen Ostens
  • Afrika
    • Südafrika
    • Nordafrika
    • Zentralafrika
• Schlüsselspieler Insights
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Alphabet Inc. (Google)
  • AMD (Advanced Micro Devices, Inc.)
  • Apple Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Oracle Corporation
  • Qualcomm Incorporated
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • SAP SE
  • Supermicro Computer, Inc.
  • Tencent Holdings Limited
  • Texas Instruments Incorporated