生成AI用ハードウェア材料市場（2027年～2037年）

生成AI用ハードウェア材料市場は、AIのトレーニングおよび推論システムの構築に使用される材料や部品を網羅しており、その範囲は原材料となる基板やガスから、完成したサーバーラックにまで及びます。需要は、AIデータセンターに対するハイパースケーラー、企業、および政府による設備投資、ならびにエッジで実行されるAI演算のシェア拡大によって牽引されています。

システムの性能は、モデル設計というよりも、一連の物理的な制約によって制限されます。演算スループットは、レチクル面積とトランジスタ密度によって制限されます。メモリ帯域幅は、HBMの積層高さとピン幅によって制限されます。相互接続帯域幅は、レーンあたり約224 Gbpsを超えると、銅配線における信号減衰によって制限されます。放熱は、熱界面伝導率と冷却液の流量によって制限されます。電力供給は、IRドロップと電圧レギュレータの効率によって制限されます。各制約に対する進展は、特定の材料やパッケージングの開発に依存しており、そのため、この層がAI演算能力をどれだけ迅速に増強できるかを決定づけるのです。

市場は、原材料、ガスおよびフォトレジスト、パワー半導体および電力供給、熱材料および冷却、フォトニクスパッケージング、基板およびインターポーザー、先進パッケージング、HBMおよびメモリサブシステム、AIアクセラレータ用シリコン、AIサーバーおよびラックの9つの層で構成されています。関連するもの、これとは別のセグメントとして、電力インフラ、冷却設備、建物、エンジニアリングサービスなどを網羅するデータセンター建設のサプライチェーンがあります。

成長率は層によって大きく異なります。AIアクセラレータ用シリコンは最大のセグメントですが、その下位にあるいくつかの層に比べて成長ペースは緩やかです。HBMと先進パッケージングは、スタックの高さが増加し、CoWoSクラスのパッケージング能力が依然として逼迫しているため、予測期間中にシェアを拡大する見込みです。フォトニクスパッケージングとデータセンター用パワー半導体は、ベースが小さいながらも最も急速に成長します。これは、コパッケージドオプティクスが量産段階に入り、ラックの電力レベルが300 kWを超えるようになるためです。冷却方式は空冷から移行しつつあり、2030年までに新規AI導入の60％以上を、直接液体冷却および液浸冷却が占めるようになります。

サプライヤーとバイヤーにとって、2つの構造的特徴が重要です。1つ目は地理的な集中です。台湾、韓国、日本が最先端のシリコン、メモリ、パッケージング、基板、特殊材料の生産能力の大部分を占めており、CoWoSクラスのパッケージングは最も制約の大きい単一工程となっています。2つ目は、輸出規制の影響です。これにより、中国では独自のサプライヤーとプロセスノードの制限を持つ、独立したハードウェアのサプライチェーンが形成されています。両者の能力格差は、小型モデルの推論において最も急速に縮小しており、最先端モデルのトレーニングにおいて最も緩やかに縮小しています。

レポートの内容は以下の通りです：

• エグゼクティブサマリー- 主な調査結果、ハードウェアのボトルネック、バリューチェーンマップ、および利害関係者ごとの影響
• コンピューティング・スタック—トレーニングおよび推論の経済性、クラウド、エッジ、ソブリンAI、ならびにメモリとパッケージングのコスト比重
• AIアクセラレータ用シリコン—GPU、ハイパースケーラー向けASIC、代替アーキテクチャ、中国のエコシステム、ファウンドリのロードマップ、およびウェーハレベル統合
• AI駆動型チップ設計（EDA）- 既存ベンダーの取り組み、スタートアップ企業群、およびAI-EDA市場の予測
• 高帯域幅メモリおよびその先-HBMのロードマップと生産能力、カスタムHBM、コンピューテ・イン・メモリ、CXLプーリング、3D DRAM
• 先進パッケージングおよび基板-2.5Dおよび3D統合、CoWoSの生産能力、ABFおよびFC-BGA基板、インターポーザー、ハイブリッドボンディング、OSATの生産能力
• 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—CPOアーキテクチャ、光I/Oチプレット、フォトニクスファウンドリ、およびパッケージングのサプライチェーン
• 熱管理- 熱界面材料、ベーパーチャンバー、コールドプレート、液浸冷却およびマイクロ流体冷却
• 電力供給およびGaN/SiCへの移行-48Vおよび800V HVDCアーキテクチャ、SiCおよびGaNデバイス・基板の供給、VRM、サーバー用PSU、裏面電力供給
• ネットワークおよび光材料–スイッチ用シリコン、プラグイン式トランシーバー、DSPおよびSerDes、III-V族材料、NIC、DPU、コネクタ
• データセンターの建設—SMRを含む電力インフラ、施設の冷却、モジュール式設計、および立地選定
• エッジGenAIハードウェア-AI搭載スマートフォンおよびPC、自動車用シリコン、ロボティクス向けコンピューティング、エッジアクセラレータ関連のスタートアップ
• 地域別分析- 台湾、韓国、日本、中国、東南アジア、米国、欧州、イスラエル
• サプライチェーンと地政学—中国の国内サプライチェーン、「CHIPS法」の実施、重要材料および単一障害点（SPOF）の分析
• サステナビリティとインボディドカーボン—操業時の排出量、ファブのインボディドカーボン、水使用量、再生可能エネルギーの調達、および情報開示基準
• 市場予測と戦略的展望- セグメント別、地域別、顧客層別の予測、ボトルネック分析、M&Aおよび投資フレームワーク
• 付録- 調査手法、定義、略語、情報源、および年次別予測結果

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 THead（PingTouGe）、Alpha Assembly Solutions（MacDermid Alpha）、Alphabet Inc.（Google）、Amazon Web Services（AWS）、Ambarella、Amber Semiconductor（AmberSemi）、AMD、Amkor Technology、Amphenol Corporation、Anduril Industries、Apple Inc.、Applied Materials、Apptronik、Arago、ASE Group、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)、DEEPX、Delta Electronics、d-Matrix、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、Google、Great Sky、Green Revolution Cooling（GRC）、GreenWaves Technologies、Groq Inc.、GS Microelectronics（GSME）、Hailo Technologies、Henkel AG、Heraeus、Hesheng Silicon Industry、Hisense Broadband、HiSilicon（Huawei）、Hitachi Energy、Hon Hai（Foxconn）、Honeywell International、Horizon Robotics、Hua Tian Technology (HT-Tech)、Huawei Technologies、Huawei Technologies (HiSilicon)、Hummink、Ibiden Co. Ltd.、Iceotope Technologies、Iluvatar CoreX、Indium Corporation、Infineon Technologies AG、Innolight Technology、Innoscience Technology、Intel、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などがあります。

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43件（9社の企業プロファイル）

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70件（53社の企業プロファイル）

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2026-2037
• 戦略的意味合い
• 企業プロファイル129件（６社の企業プロファイル）

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153件（23社の企業プロファイル）

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188件（56社の企業プロファイル）

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～2037年）
• 企業プロファイル253件（28社の企業プロファイル）

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～2037年
• 企業プロファイル292件（40社の企業プロファイル）

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～2037年
• 企業プロファイル343件（42社の企業プロファイル）

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～2037年
• 企業プロファイル394件（36件の企業プロファイル）

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～2037年）

第12章 エッジ生成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2024-2037
• 企業プロファイル450件（51社の企業プロファイル）

第13章 地域分析：生成AI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～2037年）

第14章 サプライチェーンと地政学

• 決定的な緊張関係
• 中国の戦略：ソブリンスタックと国内代替
• 米国のCHIPS法の施行と国内回帰
• 欧州の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～2037年）

第16章 市場予測：生成AI・ハードウェア（2026年～2037年）

• 予測調査手法とフレームワーク
• GenAI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

• GenAI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
• 利害関係者別の戦略的影響
• この予測を変える可能性のある要因

第18章 付録