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市場調査レポート
商品コード
1790275
チップレットの市場規模、シェア、動向分析レポート:プロセッサタイプ別、パッケージング技術別、エンドユーザー産業別、地域別、セグメント予測、2025年~2033年Chiplet Market Size, Share & Trends Analysis Report By Processor Type (CPU Chiplets, GPU Chiplets, AI/ML Accelerators), By Packaging Technology (2.5D/3D Packaging, Multi-Chip Module), By End-user Industry, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033 |
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カスタマイズ可能
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チップレットの市場規模、シェア、動向分析レポート:プロセッサタイプ別、パッケージング技術別、エンドユーザー産業別、地域別、セグメント予測、2025年~2033年 |
出版日: 2025年07月07日
発行: Grand View Research
ページ情報: 英文 130 Pages
納期: 2~10営業日
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チップレット市場の概要
チップレットの世界市場規模は、2024年に90億6,000万米ドルと推定され、2033年には2,235億6,000万米ドルに達すると予測され、2025~2033年のCAGRは43.7%で成長します。同市場は、スケーラブルなモジュール型プロセッシング・アーキテクチャを必要とするAIやハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)ワークロードの需要急増に牽引され、勢いを増しています。
モノリシックなシステムオンチップ(SoC)のコスト上昇と複雑化により、歩留まりの向上と市場投入期間の短縮を実現するチップレットベース分解設計へのシフトが進んでいます。さらに、2.5D/3D集積と先進パッケージング技術の急速な進歩により、異種集積の実現性とコスト効率が高まっています。同市場は、電力効率とカスタマイズが重要なエッジAIとIoTアプリケーションにおいても大きな可能性を秘めています。しかし、特に研究開発予算が限られている中小企業にとっては、高い設計・検証コストが足かせとなっています。
AIとHPCワークロードに対する需要の急増は、スケーラブルで効率的なコンピューティングソリューションのニーズに応えるため、チップレット技術の大幅な進歩を促しています。ヘルスケア、自動車、金融などの各産業では、データ処理にAIを利用する傾向が強まっており、HPCアプリケーションでは、シミュレーションや分析などのタスクに高い計算能力が求められています。従来型モノリシックチップでは、これらの課題に効率的に対応することが難しいため、柔軟性とコスト効率に優れたモジュール型チップレット・アーキテクチャがより魅力的になっています。例えば、アクセラAIは2025年3月、Digital In-MemoryComputing(D-IMC)アーキテクチャによるスケーラブルなAI推論チップレット、Titaniaを発表しました。DAREプロジェクトを通じて最大6,620万米ドル(6,160万ユーロ)のEU資金援助を受けているTitaniaは、エッジ・ツークラウドのAIとHPCアプリケーションを対象としており、プロセッサの独立性とエクストリームスケールコンピューティングを目指す欧州の戦略に合致しています。
半導体ノードの進歩に伴い、大規模なモノリシックSoCの設計、製造、検証にかかる費用は劇的にエスカレートしており、特に3nmや5nmのような最先端のプロセスノードでは、1チップあたり数億米ドルから10億米ドル以上の費用がかかることが多いです。このような増加は、トランジスタ数の増加、先進パッケージング、歩留まりを確保するための厳格なテストの必要性によってもたらされています。対照的に、チップレットは、機能をより小さく製造しやすいダイに分割するモジュール型アプローチを提供し、リスクとコストを削減します。このモジュール性はまた、開発サイクルを加速し、SoC全体ではなく個々のチップレットに欠陥を隔離することで歩留まりを向上させ、複雑な半導体設計に対してよりコスト効率が高く拡大性のあるソリューションを記載しています。
2.5D/3Dと先進パッケージング技術の急速な進歩が、チップレット市場の著しい成長を牽引しています。これらのパッケージング技術革新により、複数の異種ダイを単一パッケージング内に集積することが可能になり、従来型モノリシックチップに比べて性能、電力効率、フォームファクタが向上します。シリコンインターポーザ、シリコン貫通ビア(TSV)、チップ・オン・ウエハ・オン・サブストレート(CoWoS)などの技術により、高密度相互接続、信号遅延の短縮、熱管理の改善が可能になります。
エッジAIとIoTデバイスへの拡大は、データソースにより近い場所で動作するスケーラブルで低レイテンシ、エネルギー効率の高い処理ソリューションへのニーズの高まりによって推進されています。この動向は、スマートデバイス、コネクテッドセンサ、リアルタイム分析が自動車や産業オートメーションアプリケーションに急速に採用されていることが背景にあります。こうした需要に対応するため、モジュール型でカスタマイズ可能な統合を提供するチップレットアーキテクチャが不可欠となっており、エッジ展開における性能向上と市場投入までの時間短縮を可能にしています。例えば、DreamBigは2025年1月、3D HBMスタックチップレットハブとネットワーキングIOチップレットを統合したMARSチップレットプラットフォームの進化を発表しました。DreamBigはSamsung鋳造とSilicon Boxと提携し、レイテンシーの短縮とエネルギー効率の向上を実現した高性能AI、データセンター、自動車向けソリューションの提供を目指しています。これは、チップレットベースプラットフォームが次世代エッジAIとIoTイノベーションの重要なイネーブラーであることを示しています。
高い設計・検証コストがチップレット市場を大きく抑制しており、1プロジェクトあたり数百万米ドルに上ることも少なくありません。複数のダイを凝集システムに統合する複雑さにより、多様なコンポーネント間の互換性と信頼性を確保するために、広範なエンジニアリングリソース、包括的なテスト、徹底的な検証が要求されます。こうした多額の初期費用は、特に中小企業や新興企業にとって財務リスクを増大させ、より広範な採用を制限します。また、チップレットアーキテクチャの技術的優位性は明らかであるにもかかわらず、コストの高さが技術革新と市場拡大を遅らせています。
Chiplet Market Summary
The global chiplet market size was estimated at USD 9.06 billion in 2024 and is projected to reach USD 223.56 billion by 2033, growing at a CAGR of 43.7% from 2025 to 2033. The market is gaining momentum, driven by surging demand for AI and high-performance computing (HPC) workloads, which require scalable, modular processing architectures.
The rising cost and complexity of monolithic system-on-chips (SoCs) are encouraging a shift toward disaggregated chiplet-based designs that improve yield and reduce time-to-market. Additionally, rapid advancements in 2.5D/3D integration and advanced packaging technologies are making heterogeneous integration more feasible and cost-effective. The market also holds significant potential in edge AI and IoT applications, where power efficiency and customization are critical. However, high design and validation costs further act as a restraint, particularly for smaller players with limited R&D budgets.
The surging demand for AI and HPC workloads is driving significant advancements in chiplet technology to meet the need for scalable, efficient computing solutions. Industries across sectors such as healthcare, automotive, and finance increasingly rely on AI for data processing, while HPC applications require enhanced computational power for tasks such as simulations and analytics. Traditional monolithic chips face challenges in addressing these demands efficiently, making modular chiplet architectures more attractive due to their flexibility and cost-effectiveness. For instance, in March 2025, Axelera AI unveiled Titania, a scalable AI inference chiplet based on its Digital In-MemoryComputing (D-IMC) architecture. Supported by up to USD 66.2 million (EUR 61.6 million) in EU funding through the DARE Project, Titania targets edge-to-cloud AI and HPC applications, aligning with Europe's strategy for processor independence and extreme-scale computing.
As semiconductor nodes advance, the expense to design, manufacture, and validate large monolithic SoCs has escalated dramatically, with costs often ranging from hundreds of millions to over a billion dollars per chip, especially at cutting-edge process nodes like 3nm or 5nm. This increase is driven by the need for greater transistor counts, advanced packaging, and rigorous testing to ensure high yields. Chiplets, by contrast, offer a modular approach that divides functionality across smaller, easier-to-manufacture dies, reducing risk and cost. This modularity also accelerates development cycles and enhances yield by isolating defects to individual chiplets rather than the entire SoC, presenting a more cost-effective and scalable solution for complex semiconductor designs.
Rapid advancements in 2.5D/3D and advanced packaging technologies are driving significant growth in the chiplet market. These packaging innovations enable the integration of multiple heterogeneous dies within a single package, enhancing performance, power efficiency, and form factor compared to traditional monolithic chips. Techniques such as silicon interposers, through-silicon vias (TSVs), and chip-on-wafer-on-substrate (CoWoS) allow for high-density interconnects, reduced signal latency, and improved thermal management.
The expansion into Edge AI and IoT devices is being propelled by the increasing need for scalable, low-latency, and energy-efficient processing solutions that can operate closer to data sources. This trend is driven by the rapid adoption of smart devices, connected sensors, and real-time analytics in automotive and industrial automation applications. To address these demands, chiplet architectures offering modular and customizable integration have become essential, enabling improved performance and faster time-to-market for edge deployments. For instance, in January 2025, DreamBig announced advancements in its MARS Chiplet Platform, integrating 3D HBM-stacked Chiplet Hub and Networking IO Chiplets. Partnering with Samsung Foundry and Silicon Box, DreamBig aims to deliver high-performance AI, data center, and automotive solutions with reduced latency and enhanced energy efficiency. This indicates that chiplet-based platforms are critical enablers of next-generation edge AI and IoT innovations.
High design and validation costs significantly restrain the chiplet market, frequently totaling several million USD per project. The complexity of integrating multiple dies into a cohesive system demands extensive engineering resources, comprehensive testing, and thorough validation to ensure compatibility and reliability across diverse components. These substantial upfront expenses increase financial risk, particularly for smaller companies and startups, limiting broader adoption. Also, the high cost barrier slows innovation and market expansion despite the clear technological advantages of chiplet architectures.
Global Chiplet Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global chiplet market report based on processor type, packaging technology, end-user industry, and region: