AIチップの世界市場（2026年～2036年）

世界のAIチップ市場は2025年に空前の成長を経験しています。2025年第1四半期は75のスタートアップが合わせて20億米ドル超を調達し、市場の堅調さを実証しました。AIチップとそれを実現する技術が主な勝者として浮上し、チップやデータセンターインフラ向けの光通信技術を開発する企業は4億米ドル超を集めました。注目すべきは、第1四半期だけで6社が少なくとも1億米ドルの投資を調達したことです。2024年～2025年の近年の資金調達ラウンドでは、多様なAIチップ技術に対する投資家の信頼が持続していることが明らかになっています。欧州の主な投資先としては、高性能AI推論チップのVSORAがOtium主導で4,600万米ドルを調達したほか、Axelera AIがRISC-VベースのAIアクセラレーションプラットフォーム向けにEuroHPC Joint Undertakingから6,160万ユーロの助成金を獲得しました。アジア市場では、Rebellionsがドメイン特化型AIプロセッサでKT Corp主導のシリーズB資金調達で1億2,400万米ドルを獲得し、HyperAccelが生成AI推論ソリューションで4,000万米ドルを調達するなど、力強い勢いを見せました。

新技術は、特にニューロモーフィックコンピューティングとアナログ処理で大きな資本を集めました。Innatera Nanosystemsは、スパイキングニューラルネットワークを使用した脳にインスパイアされたプロセッサで1,500万ユーロを調達し、Semronはメムキャパシタを使用したアナログインメモリコンピューティングで730万ユーロを確保しました。これらの投資は、業界が超低消費電力のエッジAIソリューションを推進していることを示しています。

Celestial AIは、フォトニックファブリック技術でFidelity Management & Research Companyが主導するシリーズC1で2億5,000万米ドルの資金を調達しました。同様に、量子コンピューティングプラットフォームも多額の投資を集め、中性原子量子コンピューターのQuEra ComputingがGoogleとSoftBank Vision Fundから2億3,000万米ドルの資金を調達しました。日本のNEDOは、AIチップレット開発に対するEdgeCortixの4,670万米ドルの政府出資を含め、多額の助成金を提供しました。欧州の取り組みは、NeuRealityやCogniFiberといった企業を支援するEuropean Innovation Council Fundが複数のラウンドに参加し、力強い勢いを見せました。

北米の企業は、EtchedがTransformer専用ASICで1億2,000万米ドルを調達し、Groqが言語処理ユニットで6億4,000万米ドルのシリーズD資金を確保するなど、強力な資金調達活動を維持しました。Tenstorrentがサムスン証券主導で6億9,300万米ドルの巨額シリーズDラウンドを実施したことは、RISC-VベースのAIプロセッサIPに対する継続的な信頼を実証しました。持続的な投資の流れは、AIコンピューティング要件の根本的な変化を反映しています。産業アナリストは、2025年以降、純粋なAI推論市場は学習よりも急速に成長し、特殊な推論アクセラレータの需要が高まると予測しています。Recogni、SiMa.ai、Blaizeといった企業は、推論に最適化されたソリューションに特化した多額の資金を獲得しました。

エッジコンピューティングは重要な成長ベクトルであり、超低消費電力ソリューションを開発する企業が多額の投資を集めています。BlumindによるアナログAI推論チップの1,410万米ドルの資金調達と、MobilintによるエッジNPUチップの1,530万米ドルのシリーズBは、投資家がエッジAIの機会を認識していることを示しています。

競合情勢は、新たなアーキテクチャのアプローチが支持を集め、進化を続けています。Fractileのインメモリプロセッシングチップに対する1,500万米ドルのシード資金調達と、Vaire Computingの断熱可逆コンピューティングに対する450万米ドルの資金調達は、AIのエネルギー消費の課題に対処する新しいアプローチを示しています。

当レポートでは、世界のAIチップ市場について調査分析し、市場力学、技術革新、競合情勢、複数の応用分野にわたる将来の成長機会などの情報を提供しています。

目次

第1章 イントロダクション

• AIチップとは
• 主な能力
• AIチップ開発の歴史
• 用途
• AIチップアーキテクチャ
• コンピューティング要件
• 半導体パッケージング
• AIチップ市場情勢
• エッジAI
• 市場促進要因
• 政府の資金援助と取り組み
• 資金調達と投資
• 市場の課題
• 市場参入企業
• AIチップの将来の見通し
• AIロードマップ
• 大規模AIモデル

第2章 AIチップの製造

• サプライチェーン
• ファブ投資と製造能力
• 製造の進歩
• 命令セットアーキテクチャ
• プログラミングモデルと実行モデル
• トランジスタ
• 先進半導体パッケージング

第3章 AIチップアーキテクチャ

• 分散並列処理
• 最適化されたデータフロー
• 柔軟な設計と特殊な設計の比較
• トレーニング用ハードウェアと推論用ハードウェアの比較
• ソフトウェアプログラマビリティ
• アーキテクチャ最適化の目標
• イノベーション
• 持続可能性
• 企業：アーキテクチャ別
• ハードウェアアーキテクチャ

第4章 AIチップのタイプ

• トレーニングアクセラレータ
• 推論アクセラレータ
• 自動車用AIチップ
• スマートデバイス用AIチップ
• クラウドデータセンター用チップ
• エッジAIチップ
• ニューロモルフィックチップ
• FPGAベースソリューション
• マルチチップモジュール
• 新技術
• 特殊コンポーネント
• AI対応CPU
• GPU
• クラウドサービスプロバイダー（CSP）向けカスタムAI ASIC
• その他のAIチップ

第5章 AIチップ市場

• 市場マップ
• データセンター
• 自動車
• インダストリー4.0
• スマートフォン
• タブレット
• IoT・IIoT
• コンピューティング
• ドローン・ロボティクス
• ウェアラブル・ARグラス・ヒアラブル
• センサー
• ライフサイエンス

第6章 世界市場の収益とコスト

• コスト
• 収益：チップタイプ別（2020年～2036年）
• 収益：市場別（2020年～2036年）
• 収益：地域別（2020年～2036年）

第7章 企業プロファイル（企業142社のプロファイル）

第8章 付録

第9章 参考文献