人工知能チップセット市場：チップセットタイプ、アーキテクチャ、展開タイプ、アプリケーション別-2025-2032年の世界予測

人工知能チップセット市場は、2032年までにCAGR 35.84%で3,975億2,000万米ドルの成長が予測されています。

人工知能チップセットへの包括的なオリエンテーションにより、企業の意思決定者向けに技術ドライバーの戦略的トレードオフと実用的な評価基準を明確化

人工知能チップセットは、現代のコンピュート戦略の要であり、企業やエッジ環境全体で推論やトレーニングを加速させるために、ハードウェアのイノベーションと新たなソフトウェア・エコシステムを融合させています。汎用プロセッサの永続的な関連性とともに、特定分野に特化したアクセラレータの普及は、企業が性能、電力効率、および統合の複雑性をどのように定義するかに再考をもたらしました。ワークロードが多様化するにつれて、アーキテクチャのトレードオフは純粋な技術的選択ではなく戦略的選択となり、ベンダーとのパートナーシップ、サプライチェーンの設計、製品ロードマップに影響を与えるようになりました。

このイントロダクションでは、チップセットの進化をコンピュート需要の広範な地殻変動の中に位置づけ、アルゴリズムの進歩とシリコンの特殊化との相互作用を強調します。ニューラル・ネットワーク、コンピュータ・ビジョン・パイプライン、自然言語モデルが、チップ設計者が製造の現実といかに折り合いをつけなければならないか、レイテンシ、スループット、決定性の各要件をどのように課しているかを概説します。スループットを最適化するASIC、プログラマブルなアクセラレーションを実現するGPU、または特殊な推論を実現するNPUやTPUのいずれかを選択する必要があります。

さらに、本セクションでは、競合情勢を企業のアイデンティティではなく、能力スタックの観点から組み立てています。オンプレミスのハードウェアとクラウドのコンピュートへの戦略的投資によって、差別化された総コストプロファイルとデータガバナンスのコントロールが可能になることを強調しています。このセクションの最後に、利害関係者が中長期的な戦略のためにチップセットの選択肢を評価する際に適用すべき、実行可能な評価基準（パワーエンベロープ、ソフトウェアツールチェーンの成熟度、エコシステムの相互運用性、供給の弾力性）を明確に示しています。

専門化と垂直統合と地政学がチップセット戦略をどのように塗り替え、持続可能な優位性のために技術パートナーシップのバランス調整を組織に強いているか

人工知能チップセットの情勢は、シリコンアーキテクチャの専門化、エコシステムの垂直統合、製造ネットワークの地政学的リバランシングという3つの同時進行的な力によって変容しつつあります。専門化は、モノリシックな汎用プロセッサーから、行列計算、スパース計算、量子化推論に特化したアクセラレーターへの移行として現れています。この動向は、ソフトウェアとハードウェアの協調設計の重要性を高めており、コンパイラの成熟度やモデルの最適化フレームワークが、生の計算能力と同じくらいチップセットの使用可能な性能を定義しています。

同時に、クラウドプロバイダー、ハイパースケーラー、主要シリコンベンダーが、ハードウェアに最適化されたソフトウェアスタックやマネージドサービスをバンドルすることで、エコシステムが垂直化しています。このような統合は、採用する側にとっては摩擦を減らすことになるが、独立系ソフトウェアベンダーや小規模なハードウェアプレーヤーにとっては参入障壁を高めることになります。その結果、クラウドを中心としたターンキー・ソリューションと、主権やレイテンシー、セキュリティの要求に合わせてカスタマイズされたオンプレミスの特注ソリューションが共存する、二分化された市場となっています。

地政学的ダイナミクスと輸出規制政策は、バリューチェーン全体にわたって資本配分とローカライゼーションの決定を再形成しています。鋳造工場のキャパシティと投資パターンは、どこで先進ノードにアクセスできるようになり、誰がそれを大規模に展開できるようになるかに影響します。これらのシフトが相まって、アーキテクチャの選択における機敏性、供給パートナーの多様化、ソフトウェアのポータビリティへの投資が、ワークロードが実験から生産に移行する際に誰が価値を獲得するかを決定する、戦略的な図式を作り出しています。

米国の貿易措置が供給レジリエンス・ベンダー戦略とチップセット開発・配備のローカライゼーションに連鎖的に及ぼす影響の評価

近年導入された米国の貿易措置と輸出規制は、グローバルな人工知能チップセットのエコシステム全体において、開発スケジュール、サプライチェーンアーキテクチャ、戦略的調達の決定を通じて反響を呼ぶ累積的な影響をもたらしています。これらの措置は特定の技術や最終市場を対象としていますが、その間接的な影響により、メーカーは製造ノードの集中や単一サプライヤーへの依存に関連するリスク・エクスポージャーの再評価を促されています。これを受けて、企業は多角化計画を加速させ、重要なノードでの在庫を増やし、生産の継続性を維持するために代替鋳造関係への投資を加速させています。

累積的な影響は製造ロジスティクスにとどまらず、研究協力や先端工具へのアクセスにも及んでいます。技術移転や輸出ライセンシングの制限により、ハイエンドのプロセス技術や先進パッケージング技術に関する国境を越えた共同研究が制約を受けるようになり、その結果、デザインハウスと相手先ブランド設計メーカーの双方にとって、製品ロードマップのタイムリーに影響を及ぼすようになりました。その結果、企業は、政策変動によって生じる不確実性を軽減するために、自社設計能力の開発と現地供給エコシステムの強化に重点を置くようになりました。

さらに、関税や規制は、ローカライズされた展開モデルの魅力を高めることで、商業化戦略にも影響を及ぼしています。厳格なデータレジデンシー、レイテンシー、規制要件を抱える企業は、国境を越えた規制リスクへのエクスポージャーを軽減するため、オンプレミスや地域クラウドの導入を好むことが多くなっています。同時にベンダーは、輸出コンプライアンスやコンポーネント代替のためのコンティンジェンシーを含む商業契約を再構築し、契約履行を保護しています。これらの適応策を総合すると、現実的な変化が浮き彫りになります。つまり、回復力と規制に対する意識は、生の性能指標と同様に、チップセット選定の中心的な要素となっているのです。

チップセット・タイポロジーのアーキテクチャ展開の選択肢とアプリケーション要件を、実用的な選択基準と統合のトレードオフに結びつける、深いセグメンテーションの洞察

セグメントレベルのダイナミクスにより、チップセットのタイプ、アーキテクチャ、導入形態、アプリケーション領域で、それぞれ異なる要件が明らかになります。チップセットのタイプに基づき、市場参入企業は、決定論的な高スループット推論シナリオ用の特定用途向け集積回路（ASIC）、制御およびオーケストレーションタスク用の中央処理装置（CPU）、カスタマイズ可能なハードウェアアクセラレーション用のFPGA（Field-Programmable Gate Array）、並列化可能なトレーニングワークロード用のGPU（Graphics Processing Unit）、最適化されたニューラルネットワーク実行用のNPU（Neural Processing Unit）およびTPU（Tensor Processing Unit）、および低消費電力コンピュータビジョンパイプライン用のVPU（Vision Processing Unit）を評価する必要があります。それぞれのタイプは、ワットあたりの性能特性や統合要件が異なり、ソリューション全体の複雑さに影響します。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• スケーラブルな高性能推論を可能にする、高度なチップレットベースのAIアクセラレータアーキテクチャの採用
• AIチップセットにフォトニック相互接続層を統合し、レイテンシと消費電力を大規模に削減
• AIプロセッサ内にインメモリコンピューティングユニットを実装し、行列演算を高速化し、データ移動を削減します。
• 自動運転の認識とセンサー融合ワークロードに最適化されたドメイン固有のAIアクセラレータの導入
• 超低消費電力エッジAIアプリケーション向けスパイキングニューラルネットワークを活用したニューロモルフィックコプロセッサの登場
• AIデータセンターGPU向けシリコンカーバイド電源供給モジュールの開発、エネルギー効率と熱管理を向上
• 異機種混在のマルチベンダーハードウェアエコシステムを可能にするオープンAIアクセラレータインターフェースの標準化の取り組み
• AIチップ設計に組み込みセキュリティエンクレーブを統合し、モデルの整合性を保護し、敵対的な攻撃を防止
• 3Dスタッキングとシリコン貫通ビア技術を活用してAIチップセットの計算密度と帯域幅を向上
• 産業オートメーションシステムにおける迅速なプロトタイピングと展開のためのFPGAベースのAI推論プラットフォームのカスタマイズ

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 人工知能チップセット市場チップセットタイプ別

• 特定用途向け集積回路（ASIC）
• 中央処理装置（CPU）
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
• グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
• ニューラルプロセッシングユニット（NPU）
• テンソルプロセッシングユニット（TPU）
• ビジョンプロセッシングユニット（VPU）

第9章 人工知能チップセット市場アーキテクチャ別

• アナログ
• デジタル

第10章 人工知能チップセット市場：展開タイプ別

• クラウド
• オンプレミス

第11章 人工知能チップセット市場：用途別

• コンピュータービジョン
• ディープラーニング
• 機械学習
• 自然言語処理（NLP）
• 予測分析
• ロボット工学と自律システム
• 音声認識

第12章 人工知能チップセット市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第13章 人工知能チップセット市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第14章 人工知能チップセット市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第15章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Qualcomm Incorporated
  • MediaTek Inc.
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Graphcore Ltd.
  • Cerebras Systems, Inc.
  • Cambricon Technologies Corporation