生成AI用ハードウェア材料市場（2026年～2036年）

生成AIは半導体業界において最大の単一需要となっており、生成AIハードウェア材料市場は、その需要に対する供給側の対応策です。この市場は、ハイパースケールデータセンター、エンタープライズおよびネオクラウドの導入、国家主導のAIプログラム、そして新興のエッジAI分野にわたるAIインフラに組み込まれる、シリコン、メモリ、パッケージング、フォトニクス、熱管理、および電力供給の各層を網羅しています。

この市場は、AIコンピューティングスタックの9つの同心円状の層として理解するのが最適です。最上層にはAIアクセラレータシリコンが位置しています。これには、NVIDIAやAMDのGPU、Google、AWS、Microsoft、Metaによるハイパースケーラー向けカスタムASIC、そしてCerebras、Groq、SambaNova、および中国のソブリンAIシリコン企業群によるチャレンジャーアーキテクチャが含まれます。アクセラレータ・ダイの下には、高帯域幅メモリ（HBM）が配置されています。これは、コンピューティング・シリコンの下位層において最も価値の高い層として台頭しており、HBM3EからHBM4、そしてHBM5へと続くロードマップの最大の受益者となっています。先進的な2.5Dおよび3Dパッケージング技術（CoWoS、SoIC、そして新興のガラスコア基板エコシステム）により、コンピューティング・ダイとメモリ・ダイが統合され、AIアクセラレータが出荷される物理パッケージが形成されています。レーンあたり224 Gbpsを超えると電気信号伝送の限界に達するため、コパッケージされた光学部品やシリコンフォトニクスは、パイロット段階から量産段階へと移行しつつあります。アクセラレータのTDPが1500Wを超えるにつれ、熱管理は空冷からダイ直結型液体冷却、液浸冷却、およびパッケージ内マイクロ流体冷却へと移行しています。電力供給は12Vから48V、さらには800VのHVDCアーキテクチャへと移行しており、GaNやSiCがデータセンターのPSUアプリケーションに採用されつつあります。ネットワーク用シリコンおよび光学部品、データセンター建設のサプライチェーン、そしてエッジAI用シリコン層が、このスタックを構成しています。

フロンティアモデルの性能は現在、材料とパッケージングの革新によってのみ克服可能な物理的限界に制約されています。具体的には、レチクル面積とトランジスタ密度による演算スループット、HBMの積層高さとピン幅によるメモリ帯域幅、銅配線の減衰による相互接続帯域幅、TIMの導電率と冷却液の流量による放熱、そしてIRドロップと電圧レギュレータの効率による電力供給です。これらの障壁のそれぞれに対し、特定の材料やパッケージングの革新によって攻略が進められており、サプライチェーン全体にわたり、持続的で多層的な需要の拡大を生み出しています。

サプライチェーンの基盤は構造的にアジア中心となっています。台湾は最先端のロジック半導体と高度なパッケージングを、韓国はHBMを、日本は特殊材料と基板素材をそれぞれ主導しており、中国は輸出規制の制約下で独自のAIハードウェアスタックを並行して構築しています。ジェネレーティブAI（生成AI）サプライチェーンの材料・パッケージング層は、現代経済において最も集中した産業バリューチェーンの一つであり、その動向が今後10年間のAI演算能力の拡大ペースを決定づけることになります。

『生成AI用ハードウェア材料市場（2026年～2036年）』は、生成AIハードウェアの構築における材料・パッケージング層の供給サイドに関する、最も包括的な単一情報源です。当レポートは、ハイパースケーラーのAI設備投資がサプライチェーン全体でどのような物理的インフラ（シリコンダイ、HBMスタック、先進パッケージ、基板、フォトニクス、熱管理システム、パワー半導体）へと変換されるかを定量化することで、ファウンデーションモデル、AIサービス、ハイパースケーラーの設備投資といった需要側の分析を補完するものです。

当レポートでは、AIハードウェア材料バリューチェーンの9つの同心円状の層について、各章で詳しく解説しています。具体的には、AIアクセラレータ用シリコン、AI駆動型チップ設計（EDA）、高帯域幅メモリおよびHBMを超えるアーキテクチャ、先進パッケージングおよび基板、コパッケージドオプティクスおよびシリコンフォトニクス、熱管理、電力供給およびGaN/SiCへの移行、ネットワークおよび光学材料、データセンター建設サプライチェーン、そしてエッジ生成AIハードウェア層です。各章では、ボトムアップ方式による生産数量および平均販売価格（ASP）の分析、生産能力および設備投資の追跡、技術ロードマップのマッピング、詳細な企業プロファイルを組み合わせています。地域別分析では、台湾、韓国、日本、中国、東南アジアおよびインド、米国、欧州、イスラエルを網羅しています。サプライチェーンと地政学に特化した章では、米国と中国の技術競合、台湾への集中リスク、重要材料の供給、CHIPS法および欧州チップ法の実施、そして並行して進められている中国のソブリンAIハードウェアスタックについて取り上げています。サステナビリティとインボディドカーボン（製造過程における炭素排出量）の分析では、AIインフラの運用時および製造時の排出プロファイル、PFAS化学物質の移行、および炭素会計の規制枠組みを網羅しています。

当レポートの調査手法では、ボトムアップ方式による単位数量、平均販売価格（ASP）、および単位当たりの構成要素分析に基づいて構築されたセグメントレベルの予測を統合し、2036年までのベース、強気、弱気の各シナリオおよび9つの地域における市場シェア予測を提示しています。戦略的展望では、生成AIハードウェアの10年間を特徴づける5つの主要テーマ、制約要因のボトルネックマップ、戦略的投資フレームワーク、および2030年までのM&A動向分析を提示しています。

当レポートは、アジアのファウンドリ、OSAT、メモリ、基板、フォトニクス、熱管理、冷却ベンダーのエコシステムにおけるバイヤーや意思決定者、生産能力やサプライヤー戦略を評価するハイパースケーラーやAIシリコン設計者、AIハードウェアのバリューチェーン全体でポジションを構築する機関投資家、そして国家AIインフラを計画する政府系AIプログラムマネージャーを対象としています。対象期間は2026年から2036年までの10年間にわたり、生成AIハードウェアの10年を定義する主要なアーキテクチャの転換点、生産能力のボトルネック、技術の移行、および地政学的シナリオについて詳細に分析しています。その結果、生成AIを物理的に可能にするハードウェアに関する、単一の統合された情報源となっています。

目次には以下が含まれます：

• エグゼクティブサマリー- 主な調査結果；ジェネレーティブAIハードウェアのボトルネック；材料バリューチェーンの概要；10年予測のハイライト；アジアのファウンドリ、OSAT、メモリ、基板、冷却ベンダーに対する戦略的示唆；主要市場プレイヤー（NVIDIA、TSMC、SKハイニックス、サムスン電子、ASEテクノロジー）
• 生成AIを支えるコンピューティング・スタック- トレーニング対推論の経済性；事前学習、事後学習、RLHFにおけるコンピューティングの配分；推論トークンの経済性とサービングインフラ；テスト時のコンピューティングと推論モデルの需要；クラウド、エッジ、およびソブリンAI；10万GPU規模のハイパースケーラークラスター；エンタープライズのオンプレミスおよびネオクラウド展開；ソブリンAIの構築；LLMサービングにおけるメモリの壁；AIアクセラレータBOMに占めるHBM平均販売価格（ASP）の割合；制約となるボトルネックとしてのCoWoS；ハイパースケーラー対エンタープライズ対ソブリンの設備投資
• AIアクセラレータ・シリコン-NVIDIA Hopper→Blackwell→Blackwell Ultra→Rubin→Rubin Ultraのロードマップ；NVL72ラックアーキテクチャおよびRubin以降のスケールアップ；AMD MI300X→MI355X→MI400の展開；Intel GaudiおよびGaudi以降；ハイパースケーラー向けカスタムASIC（Google TPU、AWS Trainium/Inferentia、Microsoft Maia/Cobalt、Meta MTIA）；ASICのNRE経済性と損益分岐点分析；ドメイン特化型アーキテクチャ（Cerebras WSE-3、Groq LPU、SambaNova RDU）；中国のAIチップエコシステム（Huawei Ascend、Cambricon、Biren、Moore Threads）；TSMC、Samsung、Intel、SMICのプロセスノードロードマップ；EUVおよび高NA EUVの採用；ウェハーレベル統合とレチクルスティッチング
• AI主導のチップ設計（EDA）-AIハードウェア時代におけるEDAのボトルネック；AIがAIハードウェアを設計するという再帰的なループ；既存EDAベンダーのAIへの取り組み；デジタル設計・検証向けエージェント型AI、シミュレーション・先進パッケージング向け物理AI、アナログ・PCB設計向けAI、およびEDA関連シリコン分野におけるスタートアップ群；地理的分布；2026～2036年のAI-EDAツール市場予測
• 高帯域幅メモリ（HBM）とその先-HBMアーキテクチャとTSVスタッキングの基礎；HBM3/HBM3E、HBM4/HBM4E、HBM5/HBM5Eの世代別ロードマップ；SKハイニックス、サムスン、マイクロンの戦略および生産能力の見通し；ビット出荷量およびウェーハ生産能力の予測；カスタムHBM（cHBM）およびベースダイのイノベーション；標準型とカスタム型HBMの売上構成比；コンピュート・イン・メモリーおよびプロセッシング・イン・メモリー；新興メモリ；メモリプーリングおよびCXLファブリック；2030年以降の3D DRAMの展望
• 先進パッケージングおよび基板材料-2.5D/3Dアーキテクチャの連続体；TSMCのCoWoS-S/L/Rロードマップおよび生産能力拡大；CoWoS-PhotonicsおよびCoWoP；SoIC、SoIC-X、SoIC-Pハイブリッドボンディング・スタック；IntelのEMIBおよびFoveros；SamsungのI-Cube/X-Cube/H-Cube；ABF供給の寡占状態；ガラスコア基板；インターポーザー材料（シリコンTSV、ガラス、有機RDL）；ハイブリッドボンディング装置のエコシステム；HBM4におけるハイブリッドボンディングの採用；OSATの生産能力とアジアの優位性
• AI向けコパッケージド・オプティクスおよびシリコンフォトニクス- 光インターコネクトの必要性；CPOアーキテクチャと2つのネットワーク層；TSMC COUPE、CoWoS-Photonics、iOIS；CoWoPとNVIDIA Rubinへの移行；ASE VIPackと汎用フォトニクスパッケージング層；光I/Oチプレット（AyarLabs TeraPHY、Lightmatter Passage、Celestial AI/Marvell）；スイッチシリコンとコパッケージド光エンジン；シリコンフォトニクスファウンドリ；フォトニクスパッケージング材料のサプライチェーン；2026～2036年の市場規模
• AIデータセンターの熱管理- パッケージレベルにおける熱危機；熱界面材料（液体金属TIM、はんだTIM、ダイヤモンド系TIM）；ヒートスプレッダー、ベーパーチャンバー、ヒートパイプ；コールドプレートおよびダイレクト・トゥ・チップ液冷；コールドプレートのサプライチェーンにおけるボトルネック；単相および二相浸漬冷却；PFASの課題；マイクロ流体およびパッケージ内冷却；冷却剤分配ユニット、マニホールド、および施設配管；2024～2036年の市場予測
• 電力供給とGaN/SiCへの移行-12Vから48V、800V HVDCへの電力危機；48VトレイアーキテクチャとOCP規格；ラックレベルでの800V HVDCとルビン移行；SiCデバイスと基板の供給；GaNデバイス（ラテラル、バーティカル、カスケード）；AIサーバーPSUアプリケーションにおけるGaN；2027年以降の垂直型GaNの展望；電圧レギュレータモジュール（VRM）と多相ポイント・オブ・ロード；AI VRMにおけるモノリシック・パワー・システムズの優位性；パッケージ統合型VRM；サーバーPSUとラック整流器シェルフ；バックサイド電力供給（Intel PowerVia、TSMC A16、Samsung BSPDN）；2024～2036年の市場予測
• ネットワークおよび光材料-AIデータセンターにおける3つのネットワーク層；スイッチ用シリコンのロードマップ（Broadcom Tomahawk 6 Davisson、NVIDIA Spectrum-X/Quantum-X）；Ultra Ethernet Consortium；プラグイン可能な光トランシーバー；量産型トランシーバーサプライヤー；光トランシーバーの組立（Fabrinet、Jabil、Luxshare）；DSPおよびSerDes；MarvellのDSP事業；リニア・プラグガブル・オプティクス（LPO）；III-V族材料（InP、GaAs、GaN-フォトニクス）；NIC、DPU、およびSmartNIC；ケーブル、コネクタ、およびDAC；2024～2036年の市場予測
• データセンターの建設とサステナビリティ- 電力インフラ（送電網、オンサイト発電、SMR）；メーター背後の天然ガス；原子力発電所の再稼働とSMRの調達；ハイパースケーラー規模での再生可能エネルギーの調達；開閉装置および変圧器；施設レベルの冷却アーキテクチャ；建設サプライチェーンとモジュラー型データセンターアーキテクチャ；地理的集中と立地選定；PUE、WUE、およびサステナビリティ指標；カーボンフリーエネルギーの算定；インボディドカーボン；規制枠組み
• エッジAIハードウェア-AIスマートフォンとApple Neural Engineの進化；AI PC（NVIDIA、Snapdragon X Elite）；NVIDIA Jetsonと組み込みAI；Jetson AGX Thorおよびヒューマノイドロボット；自動車用AIシリコン（NVIDIA DRIVE Thor、Tesla FSD）；ヒューマノイドロボットの販売台数およびシリコン売上高予測；エッジAIスタートアップの動向；エッジAIメモリ（LPDDR5X、オンチップSRAM、eMRAM）；2024～2036年の市場予測
• 地域別分析- 台湾、韓国、日本、中国、東南アジアおよびインド、米国、欧州、イスラエル；2026年～2036年の地域別市場シェア獲得シナリオ分析
• サプライチェーンと地政学- 中国戦略とソブリン・スタック；SMICとEUVフリーの最先端技術への道筋；CXMTおよびJHICC別HBMの量産拡大；米国CHIPS法の実施（TSMCアリゾナ、サムスン・テイラー、インテル・ファウンドリ、マイクロン）；欧州チップ法；重要材料（希土類、ガリウムおよびゲルマニウム、ネオンおよび特殊ガス、特殊石英および基板）；単一障害点分析；サプライチェーンのレジリエンスシナリオ；戦略的需要の牽引役としての主権AI
• サステナビリティとインボディド・カーボン- 操業に伴う排出量；冷却エネルギー税；半導体製造におけるインボディド・カーボン；PFCおよびプロセスガスの問題；PFAS化学物質の移行；再生可能エネルギーの調達；原子力発電の再稼働とSMR；熱回収と地域暖房；循環型経済；カーボン会計基準（スコープ1/2/3、EU CSRD、SEC）；グリーン製造の実践
• 市場予測2026–2036年- 市場総規模のベースケース；強気／中立／弱気シナリオ；AIアクセラレータ用シリコン、HBM、先進パッケージング、フォトニクスパッケージング、熱管理、電源、ネットワーク、データセンター建設、およびエッジAIのサブセグメント予測；地域別シェア予測；顧客層別予測；主要な予測リスクと感応度分析
• 戦略的展望-5つの主要テーマ；ボトルネックマップ；戦略的投資フレームワーク；2030年までのM&A動向および戦略的統合；感度分析；利害関係者別の戦略的示唆

取り上げられた企業プロファイルには、1X Technologies、3M、Acbel Polytech、Accelink Technologies、Achronix Semiconductor、Advanced Micro Devices（AMD）、AGC（Asahi Glass）、Agility Robotics、AheadComputing、Ajinomoto FineTechno（ABF）、Akhan Semiconductor、Alibaba T-Head（PingTouGe）、Alpha Assembly Solutions（MacDermid Alpha）、Alphabet Inc.（Google）、Amazon Web Services（AWS）、Ambarella、Amber Semiconductor（AmberSemi）、Amkor Technology、Amphenol Corporation、Anduril Industries、Apple Inc.、Applied Materials、Apptronik、Arago、ASE Technology Holding（SPILを含む）、Asetek、Asia Vital Components（AVC）、ASMPT、Asperitas、Astera Labs、Astrus、AT&S（Austria Technologie & Systemtechnik）、Auras Technology、Avalanche Technology、Axelera AI、Axera Technology、AXT Inc.、Ayar Labs、BE Semiconductor Industries (BESI)、Biren Technology、Black Sesame Technologies、Blaize、Broadcom Inc.、Cambricon Technologies、Cambridge GaN Devices (CGD)、Carbice Corporation、Celero Communications、Cerebras Systems、Chemours Company、ChipAgents, Chipmind、ChipMOS Technologies、Chiral、Ciena、Cisco Systems、Claros、Coherent Corp.、ColorChip、Cooler Master Co.、CoolIT Systems、CoreWeave Inc.、Corintis、Corning Incorporated、Crossbar Inc.、Crusoe Energy Systems、CXMT (ChangXin Memory Technologies)、d-Matrix、DEEPX、Delta Electronics、DOW Inc.、Dust Photonics、Eaton Corporation、EdgeCortix、EFFECT Photonics、Efficient Computer、Efficient Power Conversion（EPC）、Element Six（e6）、Eliyan、Empower Semiconductor、Engineered Fluids、Eoptolink Technology、Eridu、Etched.ai、Ethernovia、EuQlid、EV Group (EVG)、Everspin Technologies、Fabric8Labs、Fabrinet、Femtum、Ferroelectric Memory Company (FMC)、Figure AI、Fourier Intelligence、Foxconn Industrial Internet (FII)、Foxconn Interconnect Technology (FIT)、Frore Systems、FSP Group、Fujipoly、Furiosa AI、G42、Gaianixx、Galatek、Gigalight、Great Sky、Green Revolution Cooling（GRC）、GreenWaves Technologies、Groq Inc.、GS Microelectronics（GSME）、Hailo Technologies、Henkel AG、Heraeus、Hesheng Silicon Industry、Hisense Broadband、Hitachi Energy、Hon Hai（Foxconn）、Honeywell International、Horizon Robotics、Hua Tian Technology (HT-Tech)、Huawei Technologies (HiSilicon)、Hummink、Ibiden Co. Ltd.、Iceotope Technologies、Iluvatar CoreX、Indium Corporation、Infineon Technologies AG、Innolight Technology、Innoscience Technology、Intel Corporation、Intel Foundry、IQE plc、JCET Group、JetCool Technologies、Kandou AI、Kaneka Corporation、Kinsus Interconnect Technology、Kioxia Holdings、Kneron、Kulicke & Soffa Industries (K&S)、Kyocera Corporation、Lace Lithography、Lam Research、Lambda Inc.、LG Innotek、Lightmatter、Liquid Wire Inc.、LiquidStack, LiteOn Technology、LOTES Co.、Lumentum Holdings、Lumotive、Luxshare Precision、M&I Materials、Macronix International、Maieutic Semiconductor、Majestic Labs、Marvell Technology、MatX, MediaTek、Mesh Optical Technologies、Meta Platforms、Microchip Technology、Micron Technology Inc.、Microsoft Corporation、Mitsubishi Electric、Mobileye Global、Monolithic Power Systems (MPS)、Montage Technology、Moore Threads Technology、Morphing Machines、Movandi, Multibeam Corporation、Murata Manufacturing、Mythic、Nan Ya PCB、Nanya Technology、Navitas Semiconductor、NcodiN、Neo Semiconductor、NeoGraf Solutions、NeoLogic、Netrasemi、NEURA Robotics、Neurophos、Normal Computing、NVIDIA Corporation、NXP Semiconductors、Olix、Omni Design Technologies、onsemi (ON Semiconductor)、OpenLight、Optalysys、Opticore、Oracle Corporation（Oracle Cloud Infrastructure）、Oxmiq Labs、Panasonic、Parker Chomerics、Patentix、Positron AI、Power Integrations、Powerchip Semiconductor（PSMC）、PowerLattice、Powertech Technology、Primemasなど。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 生成処理の背後にあるコンピューティングスタック

• トレーニング経済学と推論経済学の比較
• クラウド、エッジ、そして主権型AI
• メモリ帯域幅とパッケージングがコストを左右する理由
• 材料と部品が新たなボトルネックに
• ハイパースケーラーvs.エンタープライズvs.ソブリン・キャペックス
• 企業プロファイル
  • Alphabet Inc. (Google)
  • Amazon Web Services (AWS)
  • CoreWeave Inc.
  • Crusoe Energy Systems
  • G42
  • Lambda Inc.
  • Meta Platforms
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation (Oracle Cloud Infrastructure)

第3章 AIアクセラレーターシリコン

• GPU
• カスタムハイパースケーラーASIC
• ドメイン固有アーキテクチャとチャレンジャーアーキテクチャ
• 中国のAIチップエコシステム
• プロセスノードとファウンドリロードマップ
• ウェハーレベル統合とレチクルステッチング
• 企業プロファイル（53企業プロファイル）

第4章 AIを活用したチップ設計（EDA）

• AIハードウェア時代のEDAのボトルネック
• 再帰ループ：AI別AIハードウェアの設計
• 既存のEDAベンダー各社のAIイニシアチブ
• スタートアップ・コホート：4つの異なるアプローチ
• 地理的分布
• 市場予測：AI-EDAツール2026年～2036年
• 戦略的意味合い
• 企業プロファイル（6企業プロファイル）

第5章 高帯域幅メモリとその先

• HBMアーキテクチャとTSVスタッキングの基礎
• HBM世代のロードマップ
• メモリーメーカーと容量の見通し
• カスタムHBM（cHBM）とベースダイの革新
• 大規模なインメモリコンピューティングとインメモリ処理
• AIデータセンター向け新世代メモリ
• メモリープーリングとCXLファブリック
• 3D DRAM―2030年以降の展望
• 企業プロファイル（23企業プロファイル）

第6章 高度なパッケージングと基材

• 2.5D/3D建築連続体
• TSMC CoWoSと容量制約
• インテルとサムスンの先進的なパッケージング
• 基板技術（ABF、FC-BGA）
• インターポーザー材料（シリコンTSV、ガラス、有機RDL）
• ハイブリッドボンディングと銅-銅相互接続
• OSATの能力とアジアの優位性
• 先進的な包装材料サプライヤー
• 企業プロファイル（56企業プロファイル）

第7章 AI向け光学部品とシリコンフォトニクスの共パッケージ化

• 光インターコネクトの必要性
• CPOアーキテクチャと2つのネットワーク層
• TSMCクーペ、CoWoS-フォトニクス、iOIS
• ASE VIPackとMerchant Photonicsのパッケージング層
• 光I/Oチップレット：AyarLabs、Lightmatter、Celestial AI
• スイッチ用シリコンと一体型光エンジン
• シリコンフォトニクスファウンドリ
• フォトニクスパッケージング材料およびサプライチェーン
• フォトニクスパッケージング市場規模予測（2026年～2036年）
• 企業プロファイル（28企業プロファイル）

第8章 AIデータセンターの熱管理

• 熱危機：パッケージレベルでの電力密度
• 熱界面材料（TIM）
• 放熱板、蒸気室、およびヒートパイプ
• コールドプレートとチップ直結型液体冷却
• 液浸冷却
• マイクロ流体冷却およびパッケージ内冷却
• 市場予測：AIを活用した熱管理（2024年～2036年）
• 企業プロファイル（40企業プロファイル）

第9章 電力供給とGAN/SIC移行

• 電力危機：12Vから48V、そして800V HVDCへ
• パワー階層：システム→ボード→パッケージ→ダイ
• SiCデバイスおよび基板の供給
• GaNデバイス：横型、縦型、カスケード型
• 電圧レギュレータモジュールと多相ポイントオブロード
• サーバー用電源ユニットおよびラック整流器棚
• 背面電力供給（BSPDN）
• 市場予測：AIデータセンター向けパワー半導体2024年～2036年
• 企業プロファイル（42企業プロファイル）

第10章 ネットワークと光学材料

• AIデータセンターにおける3つのネットワーク層
• Switchシリコンロードマップ
• プラグイン式光トランシーバー
• 光トランシーバー向けDSPおよびSerDes
• III-V材料層：InP、GaAs、GaNフォトニクス
• NIC、DPU、およびSmartNIC
• ケーブル、コネクタ、および直接接続銅線
• 市場予測：AI連携ネットワークと光通信2024年～2036年
• 企業プロファイル（36企業プロファイル）

第11章 データセンターの建設と持続可能性

• AIデータセンター構築：規模と範囲
• 電力インフラ：送電網、オンサイト発電、小型モジュール炉（SMR）
• 施設レベルの冷却アーキテクチャ
• 建設サプライチェーンとモジュール型データセンターアーキテクチャ
• 地理的集中と立地選定
• PUE、WUE、および持続可能性指標
• 規制枠組み
• 市場予測：AIデータセンター建設サプライチェーン2024年～2036年

第12章 エッジ世代AIハードウェア

• エッジAIの分類体系
• AI搭載スマートフォン
• AI PC
• NVIDIA Jetsonと組み込みAIプラットフォーム
• 自動車用AIシリコン
• ヒューマノイドロボット：AIコンピューティングの最先端分野
• エッジAIアクセラレーターのスタートアップ企業
• エッジAI用メモリ：LPDDR5X、オンチップSRAM、eMRAM
• 市場予測：エッジAIシリコン2024年～2036年
• 企業プロファイル（51企業プロファイル）

第13章 地域分析：ジェナイ・ハードウェア・サプライチェーンの地域

• アジア人の集中
• 台湾
• 韓国
• 日本
• 中国
• 東南アジアとインド
• 米国
• 欧州とイスラエル
• その他の地域：ニッチな能力と国家的な野望
• 地域別総収入獲得：シナリオ分析（2026年～2036年）

第14章 サプライチェーンと地政学

• 決定的な緊張関係
• 中国戦略：ソブリンスタックと国内代替
• 米国CHIPS法の施行と国内回帰
• 欧州チップ法と戦略的自律性
• 重要材料層
• 単一障害点分析
• サプライチェーンのレジリエンスに関するシナリオ
• 主権型AIを戦略的需要促進要因として活用する

第15章 持続可能性と内在炭素

• 持続可能性をめぐる利害関係
• 運用排出量：トレーニング、推論、および冷却エネルギー税
• 半導体製造における炭素排出量
• 水、化学物質、そして資源集約度
• ハイパースケーラー規模での再生可能エネルギー調達
• 熱回収、循環型経済、および製品寿命末期
• 炭素会計基準と企業情報開示
• 主要サプライヤーにおける環境に配慮した製造慣行
• 市場および規制の見通し2026年～2036年

第16章 市場予測：汎用AIハードウェア2026年～2036年

• 予測調査手法とフレームワーク
• 生成AIハードウェア市場全体―基本シナリオ予測
• 総合レベルでの強気／底値／弱気シナリオ
• AIアクセラレーター向けシリコンサブセグメントの予測
• HBMおよびメモリサブセグメントの予測
• 先進包装サブセグメントの予測
• フォトニクスパッケージングサブセグメントの予測
• 熱管理サブセグメントの予測
• 電力供給サブセグメント予測
• ネットワークおよび光通信サブセグメントの予測
• データセンター建設サプライチェーンのサブセグメント予測
• エッジAIシリコンサブセグメント予測
• 地域別捕獲予測
• 顧客階層別予測
• 主要な予測リスクと感度

第17章 戦略的展望

• 生成AIハードウェアの10年間を特徴づける5つのテーマ
• チョークポイントマップ
• 戦略的投資フレームワーク
• M&Aの現状と戦略的統合
• 感度分析
• ステークホルダー別の戦略的影響
• この予測を変える可能性のある要因とは？

第18章 付録