エッジAIプロセッサの世界市場、2027年～2037年

エッジAIプロセッサとは、ニューラルネットワークの推論、さらにはデバイス上での適応処理を、集中型データセンターではなく、エンドデバイスやエッジシステム内でローカルに実行するための専用ハードウェアを備えた半導体デバイスです。このカテゴリーには、以下のものが含まれます：

• ニューラル処理ユニット（NPU）を統合したアプリケーションプロセッサおよびSoC
• NPUと大規模な統合GPUを組み合わせたPC用プロセッサ
• 自動車向けのADASおよび中央演算用SoC
• ロボットやエッジサーバー向けのGPU中心のモジュール
• FPGAおよび適応型SoC
• マイクロNPUを搭載したAIマイクロコントローラ
• ホストプロセッサに接続されたディスクリートアクセラレータ

ローカル実行により、制御ループやユーザーとの対話において、決定論的な低遅延が実現されます。また、個人データやセンサーデータをデバイス上に保持し、バックホールやトークンごとのクラウドコストを削減し、接続が途絶えた状態でも動作を維持します。

市場は、物体検出、音声認識、センサーフュージョンといった演算負荷型の知覚ワークロードから、言語、ビジョン・言語、ビジョン・言語・アクションモデルといったメモリ負荷型の生成ワークロードへと移行しつつあります。トークンの生成は、ピークTOPSよりもはるかにDRAMの容量と帯域幅に依存します。その結果、メモリエンベロープ、LPDDR5XおよびLPDDR6インターフェース、メモリ内処理（PIM）およびメモリ内演算（CIM）アーキテクチャが、現在では競争力のあるパフォーマンスを決定づける要素となっています。フラッグシップSoCの設計では、AIアクセラレーションがNPU、GPUの行列演算ユニット、およびArm SME2などのCPU行列演算拡張機能に分散されています。低精度（INT4、FP4、および量子化対応の4ビット未満モデル）と疎性により、プロセス微細化のみの場合よりも大きな効率向上が実現されています。

需要は、スマートフォンやAI PCから、より高付加価値の機器へと広がっています。自動車向けアーキテクチャでは、ADAS、自動運転、コックピット機能が中央のAI演算ユニットに統合されつつあります。ヒューマノイド、移動型マニピュレーター、自律移動ロボット（AMR）には、厳しい電力制約の中でマルチモーダルモデルを実行する「ロボットの脳」となるプロセッサが必要です。産業用、医療用、IoTシステムでは、ミリワット級の電力で常時推論を実行するためのAIマイクロコントローラやクロスオーバーMCUが採用されています。

統合プロセッサベンダーが市場を独占しているのは、新しいワークロードはまずディスクリートアクセラレータで処理され、後にホストSoCに統合されるという流れがあるためです。マイクロコントローラやアナログ分野の既存企業は、リアルタイム制御とAI演算の両方を手中に収めるべく、NPU、アクセラレータ、ツールチェーンの専門企業を買収しています。

新世代のスタートアップ各社は、以下の技術の商用化を進めています：

• デジタルおよびアナログの「メモリ内演算」
• ニューロモーフィックおよびイベント駆動型プロセッサ
• データフローアーキテクチャ
• RISC-Vベクトルおよび行列コア
• チップレットベースのエッジSoC

製造プロセスの技術が市場を二分しています。最先端のノードはフラッグシップ製品、PC、自動車用プロセッサに採用される一方、不揮発性メモリを組み込んだ成熟したノードは、MCUやセンサーレベルのAIに活用されています。また、地政学的な要因により、中国と欧米のサプライチェーンはますます分断されつつあります。

『エッジAIプロセッサの世界市場、2027年～2037年』では、エッジでAI推論を実行するプロセッサ（APUおよびアプリケーションSoC、PC用CPU、GPU、FPGA、AIマイクロコントローラ、ディスクリートNPU）の技術、用途、サプライチェーン、および競争動向を分析しています。本レポートでは、メモリに基づいた「エクストリーム・エッジAI」、「スタンダード・エッジAI」、「ジェネレーティブ・エッジAI」という分類を導入しています。これは、DRAMの容量と帯域幅が、現在、デバイスが実行可能なモデルを決定している実情を反映したものです。

本分析では、以下の点を網羅しています：

• アーキテクチャが、SoC統合型NPUから、メモリ内演算（Compute-in-Memory）およびニューロモーフィック設計へとどのように進化しているか
• 生成AIおよび物理AIがプロセッサ要件に与える影響
• 設計受注を争う既存企業とスタートアップの戦略

2021年から2037年までの詳細な予測は、デバイスの出荷台数、AIの普及率、およびプロセッサの価格設定に基づき、ボトムアップ方式で構築されています。

レポートの内容は以下の通りです：

• 市場、アプリケーション、プロセッサの種類、エッジAIのレベル、地域ごとの市場予測（売上高、出荷台数、平均販売価格を網羅）。
• プロセスノードクラス別のウェーハ需要に加え、AIに起因するシリコン含有量の分析、およびベア・ベース・ブルの各シナリオに関する分析。
• 12のアプリケーション（スマートフォン、PC、タブレット、スマートホーム、ウェアラブルおよびXR、自動車およびロボットタクシー、ロボティクスおよびフィジカルAI、産業用およびマシンビジョン、スマートカメラ、エッジインフラ、医療機器、小売およびIoT）に関する最終用途市場分析。
• 以下の内容を網羅した技術分析：
  • 統合型NPU、CPUマトリックス拡張、エッジGPU、FPGA、AI MCUおよびxMCU、ディスクリートアクセラレータ
  • デジタルおよびアナログのメモリ内演算（Compute-in-Memory）およびニューロモーフィックプロセッサ
  • 数値計算および量子化、メモリ技術、プロセスノードおよびチプレット
  • ソフトウェアスタックおよびNPU IPのライセンシング
• NPUの性能、メモリ、プロセスノード、およびデバイス上のモデル処理能力に関する2037年までの技術ロードマップ。
• 技術、アプリケーション、製品ごとの技術的および商業的準備状況の評価。
• 市場促進要因と抑制要因：生成AI、AI PCサイクル、フィジカルAI、規制、メモリ供給、輸出規制。
• ファウンドリ、メモリ、モジュールメーカー、および中国の国内エコシステムを含む、サプライチェーンとエコシステム分析。
• 競合情勢：サプライヤーのシェア、戦略的グループ、およびマイクロコントローラ業界の主要企業によるエッジAI戦略。
• ベンチャー資金調達、M&A、IPO、政府プログラムに関する投資分析。
• 中国、北米、欧州、日本、韓国、インド、東南アジアの地域別分析。
• 見通しと提言：リスク登録簿、機会マップ、および戦略的提言。
• 114社のエッジAIプロセッサ開発企業、IPライセンサー、サプライヤーの企業プロファイル。企業プロファイルに含まれる企業は、Acrab、Advanced Micro Devices（AMD）、AheadComputing、Alibaba Group（T-Head）、Alif Semiconductor、Allwinner Technology、Altera、Ambarella、Ambient Scientific、Ambiq Micro、Amlogic、Anaflash、Analog Devices（ADI）、AnalogAI、Andes Technology、Apple、Arm Holdings、Axelera AI、Axera Semiconductor、Azimuth AI、Bestechnic、BigEndian Semiconductors、Black Sesame Technologies、Blaize、Blumind、BrainChip Holdings、Cadence Design Systems、Canaan（Kendryte）、Ceva、Corerain Technologies、DEEPX、EdgeCortix、Efficient Computer、Efinix、EnCharge AI、Espressif Systems、Expedera、femtoAI（Femtosense）、Gemesys、Google（Tensor and Coral NPU）、Great Sky、GreenWaves Technologies、Hailo、Himax Technologies、HiSilicon（Huawei）です。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 導入、定義および範囲

• エッジAIとは何か？
• エッジAIが重要な理由
• エッジAIを実行するプロセッサ
• エッジAIのレベル：メモリに基づく分類
• 市場の定義と範囲
• 他の将来市場レポートとの関係
• 調査手法の概要

第3章 市場促進要因、動向、および抑制要因

• 生成AIがデバイスへ進出
• AI PCサイクル
• フィジカルAI：ロボット、車両、機械
• 遅延、プライバシー、帯域幅、接続性、電力、およびコスト
• 規制と規格
• 制約、リスク、課題
  • 2026年のメモリショック
  • ソフトウェアの断片化
  • 地政学と輸出規制
  • 電力、熱、コストの制約

第4章 エッジAIプロセッサ技術

• アーキテクチャの概要
• APUに統合されたSoC内蔵NPU
• NPUを搭載したPCプロセッサ
• エッジにおけるGPUおよびGPU中心のSoC
• FPGAおよび適応型SoC
• AIマイクロコントローラおよびxMCU
• ディスクリートNPUおよびAIアクセラレータ
• 革新的なアーキテクチャ：コンピュート・イン・メモリ、アナログ、ニューロモーフィック
  • デジタルSRAMによるコンピュート・イン・メモリ
  • アナログ・コンピュート・イン・メモリ
  • ニューロモーフィック・プロセッサ
• 数値計算、量子化、および疎性
• エッジAI向けメモリ
• プロセスノード、パッケージング、およびチップレット
• ソフトウェアスタックおよびツールチェーン
• NPU IPのライセンシング
• セキュリティと安全性

第5章 2025年～2037年の技術ロードマップ

• エッジAI用半導体の進化：まずはディスクリート型、その後統合型へ
• プロセッサタイプ別のロードマップ
• NPUの性能および効率に関するロードマップ
• メモリのロードマップ
• プロセスノードおよびパッケージングのロードマップ
• デバイスカテゴリ別のモデルおよびワークロードのロードマップ

第6章 商用化準備状況の評価

• 評価フレームワーク
• 技術別の商用化準備状況
• アプリケーション別の実用化度
• 主要製品の商用化準備状況
• 商用化の障壁

第7章 2021年～2037年の世界市場予測

• 予測調査手法と主要な前提条件
• 市場全体：売上高、販売台数、平均販売価格（ASP）
• 市場別予測
• 用途別予測
• プロセッサ種別ごとの予測
• エッジAIレベル別の予測
• 地域別予測
• ウェーハ需要
• エッジAIプロセッサの市場規模とAIに起因するコンテンツの比較
• シナリオ分析
• 他の将来市場レポートおよび第三者による推計値との照合

第8章 エンドユーザー市場

• 最終用途市場の概要
• スマートフォン
  • 市場概要
  • なぜNPUのTOPSではなく、12GBのDRAMが生成AIを左右するのか
  • フラッグシップAPUにおけるNPUのダイ面積
  • 今後の見通し
• PC：ノートPCおよびデスクトップPC
  • 市場概要
  • ノートPCにおけるNPUの採用状況、x86対Arm、およびデスクトップPCにおけるNPU対GPU
• タブレット
• スマートホームおよび民生用デバイス
  • 市場概要
• ウェアラブルおよびXR
  • 市場概要
  • スマートウォッチやスマートグラスにおけるAIの活用
• 自動車およびロボットタクシー
  • 市場概要
  • コンピューティング階層とバリューラダー
  • サプライヤー動向
  • ロボットタクシー
• ロボティクスとフィジカルAI
  • 市場概要
  • 物理AIシステム内のコンピューティング
• 産業用オートメーションおよびマシンビジョン
  • 市場概要
• スマートカメラ、映像解析、スマートシティ
• エッジインフラストラクチャ：エッジサーバー、ゲートウェイ、MEC
• 医療・ヘルスケア機器
• 小売、企業、その他のIoT
• 防衛・航空宇宙

第9章 サプライチェーンとエコシステム

• バリューチェーンの概要
• ファウンドリおよび製造
• メモリの供給
• モジュールメーカー、ODM、および流通
• ソフトウェアおよび開発者エコシステム
• 中国のエッジAIプロセッサ・エコシステム

第10章 競合情勢と市場シェア

• 市場構造
• 用途別主要企業
• 戦略グループ
• MCUの主要企業：買収、ライセンシング、自社開発
• 競合ポジショニング
• 市場シェアの見通し

第11章 投資、資金調達、およびM&A

• エッジAIプロセッサスタートアップへのベンチャー資金調達
• 合併・買収
• 株式公開
• 政府プログラム

第12章 地域別市場分析

• 地域別概要
• 中国
• 北米
• 欧州
• 日本
• 韓国
• その他アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第13章 市場の見通し、リスクおよび提言

• 2027年～2037年の見通し
• 主なリスク
• 機会
• 提言
  • プロセッサベンダー向け
  • MCUおよび組み込み機器ベンダー向け
  • スタートアップ企業向け
  • OEMメーカーの皆様へ
  • 投資家の皆様へ

第14章 企業プロファイル（114社の企業プロファイル）

第15章 調査手法

第16章 用語・略語集

第17章 参考文献