デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1834113

ディープラーニングチップセット市場：デバイスタイプ別、展開モード別、エンドユーザー別、アプリケーション別 - 世界予測、2025年～2032年

Deep Learning Chipset Market by Device Type, Deployment Mode, End User, Application - Global Forecast 2025-2032

出版日
発行
360iResearch
ページ情報
英文 188 Pages
納期
即日から翌営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=153.69円
ディープラーニングチップセット市場：デバイスタイプ別、展開モード別、エンドユーザー別、アプリケーション別 - 世界予測、2025年～2032年
出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 188 Pages
納期: 即日から翌営業日
GIIご利用のメリット

  • 概要

ディープラーニングチップセット市場は、2032年までにCAGR 16.14%で391億6,000万米ドルの成長が予測されています。

主な市場の統計
基準年2024 118億2,000万米ドル
推定年2025 137億米ドル
予測年2032 391億6,000万米ドル
CAGR（%） 16.14%

ディープラーニングに特化したチップセットが、業界全体のアーキテクチャ、ビジネスモデル、競争優位性をどのように再構築するかについて、簡潔な戦略的方向性を示す

ディープラーニングチップセットは現在、企業がコンピュート、パワー、価値創造をどのように考えるかの変曲点となっています。業界を問わず、汎用プロセッシングから特化型アクセラレータへの移行は、製品ロードマップ、調達戦略、パートナーシップ・モデルを再構築しています。このイントロダクションでは、ヘテロジニアスなコンピュート、ソフトウェアとハードウェアの協調設計、ワットあたりの差別化されたパフォーマンスによって定義される環境で効果的に競争するために、組織が内面化しなければならない重要なアーキテクチャと商業化の力をフレームワーク化します。

新たな設計パターンは、集中型施設での大規模トレーニングのスループットを維持しながら、エッジでの推論の待ち時間を短縮する、ドメイン固有のアクセラレーション、メモリと計算の緊密な統合、およびパッケージングの革新を強調しています。このような技術的変化は、差別化されたデバイス・ポートフォリオ、新たな検証やコンプライアンス体制、ソフトウェアやIPライセンス、マネージド・サービスによる新たなビジネスモデルなど、商業的な意味合いへと連鎖していきます。ここで戦略的背景を設定することで、以下のセクションでは、変革のシフト、政策的影響、市場セグメンテーション、地域ダイナミックス、競合の行動、そしてリーダーがエンジニアリング、製品、市場投入への投資を進化する顧客要件に整合させるために展開できる実行可能な推奨事項を探る。

業界は、ワークロードの専門化、エネルギー効率の要求、展開全体におけるハードウェアとソフトウェアの協調設計による、急速な構造的・技術的変革期を迎えている

ディープラーニング用チップセットの状況は、技術的な軌道と商業的な構造の両方を再定義する、一連の変革的なシフトの最中にあります。会話型AI、マルチモーダル推論、低レイテンシ制御、継続的学習向けに最適化されたモデルにより、ハードウェア要件が多様化し、設計者はASIC、FPGA、およびドメインチューニングされたGPUへと向かっています。同時に、エネルギー効率の要求は、パッケージングの選択、熱管理戦略、電力供給アーキテクチャに影響を及ぼし、主要な設計指標としてワットあたりの性能を高めています。

さらに、ハードウェアとソフトウェアの協調設計は、願望から期待へと移行しています。コンパイラ・スタック、ランタイム・フレームワーク、モデル量子化技術は現在、シリコンと共進化し、レイテンシとスループットの有意義な向上を可能にしています。エッジとクラウドの連続体も変化の軸です。実際の導入では、レイテンシを最小化し、帯域幅を管理し、プライバシー制約を満たすために、推論と学習を分散アーキテクチャに分割するケースが増えています。チップレットアーキテクチャや先進パッケージングなどのサプライチェーンと製造の革新は、モジュラーシステム設計の障壁を下げ、地政学的・規制的ダイナミクスは、現地製造と弾力的な調達への投資を促しています。こうしたシフトが相まって、既存企業と新規参入企業は、差別化された価値を獲得するために、技術ロードマップ、エコシステム・パートナーシップ、市場参入戦略を整合させなければならない環境を作り出しています。

米国の累積関税措置が、ディープラーニングチップセット利害関係者のサプライチェーン、調達戦略、投資の優先順位をどのように再構築するかを明確に分析

関税と輸出規制を含む政策行動は、すでに複雑な半導体エコシステムに新たな次元の複雑さを重ねた。米国の関税措置と関連貿易政策の累積効果は、サプライチェーン、資本配分、市場参入戦略にわたる戦略的再編成を加速させています。企業は、サプライヤー基盤の多様化、調達フローの再構築、関税緩和、税制優遇措置、または安全な供給協定を提供する地域での現地製造投資の加速によって対応しています。

業務面では、こうした対策により、調達チームや製品チームは、部品表戦略を再評価し、影響を受ける部品への曝露を減らす代替設計を検討するようになりました。同時に、コンプライアンスのオーバーヘッドも増大しています。企業は、分類、評価、原産地規則をナビゲートするために、通関計画、法律顧問、取引管理に投資しなければならないです。製品ロードマップに関しては、関税に起因するコスト圧力が、統合と付加価値サービスへの注力を促し、ベンダーがソフトウェアのサブスクリプション、マネージド・オファリング、ハイパースケーラーやシステム・インテグレーターとの緊密なパートナーシップを通じて、マージンへの影響を相殺することを可能にします。長期的には、政策主導の調整が、ファブ、パッケージング、研究開発への投資の優先順位に影響を与え、デザインハウス、鋳造所、相手先ブランド製造業者間の競合力学を再編成する可能性が高いです。

デバイスタイプ、展開モード、エンドユーザー、アプリケーション別に、技術的・商業的要件がどのように異なるかを示す、実用的なセグメンテーションの洞察

セグメント主導の洞察により、設計の優先順位と商業化戦略が、デバイスの種類、展開モード、エンドユーザー、アプリケーションの垂直方向によってどのように異なるかが明らかになります。デバイスの種類に基づくと、市場力学はASIC、CPU、FPGA、GPUで大きく異なり、ASICはモデル固有の効率性が注目され、GPUは汎用性とエコシステムの成熟度が最重要視される中心的存在であり続けています。CPUは引き続き制御、前処理、オーケストレーションの役割を果たし、FPGAは柔軟性とレイテンシに敏感なアクセラレーションの妥協点を提供します。これらのデバイス・カテゴリー間の相互作用が、プラットフォームの選択とOEMアーキテクチャの原動力となります。

よくあるご質問

  • ディープラーニングチップセット市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • ディープラーニングチップセットが業界に与える影響は何ですか？
  • ディープラーニング用チップセットの技術的変化はどのようなものですか？
  • 米国の関税措置がディープラーニングチップセット市場に与える影響は何ですか？
  • ディープラーニングチップセット市場のデバイスタイプはどのように分類されますか？
  • ディープラーニングチップセット市場の展開モードはどのように分類されますか？
  • ディープラーニングチップセット市場のエンドユーザーはどのように分類されますか？
  • ディープラーニングチップセット市場のアプリケーションはどのように分類されますか？
  • ディープラーニングチップセット市場の主要企業はどこですか？

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

  • スケーラブルな大規模言語モデルアクセラレータのためのチップレットベースの2.5Dパッケージの統合
  • データ転送遅延を最小限に抑えるディープラーニングプロセッサ用フォトニック相互接続チャネルの開発
  • トランスフォーマーベースの推論ワークロードに最適化された特殊な整数および混合精度行列エンジン
  • カスタムAI命令セットと拡張性を可能にするRISC-Vオープンアクセラレータエコシステムの出現
  • ワークロードを考慮したエネルギー効率の高いAIトレーニングのための高度な動的電圧および周波数管理
  • ハイパースケーラーとシリコンベンダー間の共同設計パートナーシップによる、AIスタックの共同最適化
  • バッテリー駆動のエッジセンサーで1ミリ秒未満のリアルタイム推論を実現するデバイス内マイクロAIチップセット
  • ニューロモルフィックスパイキングニューラルネットワークプロセッサがスパースイベント駆動型機械知能を加速
  • 安全な暗号化アクセラレータとニューラルネットワーク推論エンジンを統合し、モデルIPを保護する
  • AIチップレットに3Dスタック型高帯域幅メモリを採用し、高まるトランスパラメータの需要に対応

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 ディープラーニングチップセット市場：デバイスタイプ別

  • ASIC
  • CPU
  • FPGA
  • GPU

第9章 ディープラーニングチップセット市場：展開モード別

  • クラウド
  • エッジ
  • オンプレミス

第10章 ディープラーニングチップセット市場：エンドユーザー別

  • 消費者
  • 企業

第11章 ディープラーニングチップセット市場：アプリケーション別

  • 自動運転車
    • ADAS
    • 完全自律
  • コンシューマーエレクトロニクス
    • スマートホームデバイス
    • スマートフォン
    • ウェアラブル
  • データセンター
    • クラウド
    • オンプレミス
  • ヘルスケア
    • 診断システム
    • 医用イメージング
    • 患者モニタリング
  • ロボット
    • 産業用ロボット
    • サービスロボット

第12章 ディープラーニングチップセット市場：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 ディープラーニングチップセット市場：グループ別

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

第14章 ディープラーニングチップセット市場：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
    • Google LLC
    • Samsung Electronics Co., Ltd.
    • Huawei Technologies Co., Ltd.
    • MediaTek Inc.
    • Graphcore Limited
    • Cambricon Technologies Co., Ltd.