端末用AIチップ市場レポート：2035年までの動向、予測、および競合分析

端末向けAIチップ市場

世界の端末用AIチップ市場の将来は、携帯電話、防犯カメラ、車載電子機器、スマートホーム機器、医療サービス市場における機会により、明るい見通しとなっています。世界の端末用AIチップ市場は、2027年の25億米ドルから2035年には推定139億米ドルに達すると見込まれており、2027年から2035年までのCAGRは24.3％となる見込みです。この市場の主な促進要因は、エッジコンピューティングへの需要の高まりと、自動運転車やロボット分野における同チップの応用拡大です。

• Lucintelの予測によると、製品タイプ別では、ASICが、より専用のAI性能と電力効率を備えていることから、予測期間中に最も高い成長率を示すと見込まれています。
• アプリケーション別では、スマートフォンにおける端末内AI処理の動向が強まっていることから、予測期間を通じて携帯電話分野が最も高い成長率を示すと予想されます。
• 地域別では、アジア太平洋地域（APAC）が、スマートフォン製造拠点の規模の大きさとAI導入の拡大を背景に、予測期間を通じて最も高い成長率を示すと見込まれています。

端末用AIチップ市場における新たな動向

2025年から2027年にかけて、端末用AIチップの導入は、エッジ分野での実験段階から、スマートフォン、自動車、カメラ、産業用機器、および企業向けデバイスにおける大規模導入へと移行すると予想されます。Lucintelは、顧客がユーザーに近い場所で推論を実行するモデルを導入するようになるにつれ、購入者がTOPSだけでなく、メモリ消費量、ソフトウェアのパーティショニング、熱的制限、セキュリティ、および推論コストも考慮するようになると予想しています。

• エネルギー効率の高い推論：冷却、熱、バッテリーの制約により多目的チップの導入が制限される中、今後数年間は効率性が端末向けAIチップ市場を独占するでしょう。クアルコムが2025年9月に発表した「Snapdragon X2」プラットフォームは、ノートPCのさまざまな電力予算の範囲内でAI推論を効率的に実行することを目指しています。
• 異種アーキテクチャ：AppleのMシリーズ、AMD Ryzen AI 300シリーズ、およびIntel Core Ultraは、さまざまなCPU、GPU、NPUリソースを組み合わせています。Intelは、最大48 TOPSのNPUを搭載した2024年世代のCPUを搭載したPC用チップを製造しています。今後5年間にわたり、エッジ側での統合が進むことで、レイテンシが大幅に低減され、ワークロードにおけるクラウドへの依存度が低下するでしょう。
• 自動車向けエッジインテリジェンス：NVIDIA DRIVE Thorは、毎秒2,000 FP8テラ演算処理能力を備えており、車載システムにおける集中型コンピューティングのための効率的なプラットフォームとなっています。NVIDIAは現在、2025年のDRIVE Thorの量産に向けて準備を進めており、他社もNVIDIAのDRIVE Thorを搭載した車両の量産に向けた準備を進めています。
• オープンなソフトウェアエコシステム：クアルコム、メディアテック、およびGoogleによるONNXおよびTensorFlow Liteエコシステムの採用は、クローズドなツールチェーンからの脱却を示しています。開発者が大幅な手直しを行うことなく、チップファミリー間でモデルを移行できるようになるため、より広範なAIコンピューティングエコシステムがチップの購入に影響を与える見込みです。
• 地域別のサプライチェーンの多様化：顧客が半導体生産能力の高度な多様化を求める中、TSMCによる日本および米国での事業拡大、ならびにインテル・ファウンドリー・サービスによる米国国内での製造は、地域別のサプライチェーン多様化戦略を体現しています。最先端のパッケージング技術における制約があるとはいえ、500億米ドルを超える「CHIPS法」の追加インセンティブにより、地域ごとの調達が進むでしょう。

エンドユーザー向けAIチップ市場は、実用的な拡大段階に入りつつあります。消費電力、ソフトウェアの移植性、自動車の安全性、および供給の確実性は、総合的な性能と同様に重要となります。完全な開発エコシステムを備えた主要ベンダーが、より多くの市場シェアを獲得することになるでしょう。小規模でより専門性の高い企業にも、この市場で事業を展開する機会が訪れるでしょう。2027年までの出荷能力を決定づける最大の要因は、製造能力とモデルの最適化となるでしょう。

端末AIチップ市場の最近の動向

エッジAIチップ市場は、2025年から2027年の間にピークに達する見込みです。これは、メーカー各社が推論処理をクラウドから組み込みデバイスへと移行させていることから、現在進行中の現象です。Lucintel社は、メーカー各社がエッジ処理能力の向上、データ転送量の削減、低消費電力を実現するためにエッジAIチップを購入すると予測しています。さらに、市場への普及に向けて、メーカー各社はソフトエッジアーキテクチャに注力するでしょう。

• エッジアクセラレータ：2025年3月にNVIDIAが「Jetson Thor」（2,070 FP4テラフロップス）を発表したことで、端末システムに対する性能への期待が高まるでしょう。さらに、コンパクトで即利用可能なプラットフォームの開発により、エッジアクセラレータへの需要も増加する見込みです。
• AI PCの拡大：2025年1月、AMDは50 TOPSのNPUを搭載した「Ryzen AI Max+395」を発表しました。ローカルでの推論能力が高まるにつれ、ノートPCやワークステーションのメーカーは、クラウドベースのAIよりも、ローカルベースの生成AIをサポートする製品設計を進めることになるでしょう。
• 自動車分野への展開：NVIDIAは3月、2025会計年度における自動車向け設計採用案件のパイプラインが50億米ドルを超えていると報告しました。自動車用ソフトウェアがより複雑になるにつれ、車両あたりのチップ搭載量が増加し、これにより端末用AIチップの価格上昇や、メーカーからの長期契約の獲得が後押しされるでしょう。
• メモリ中心のアーキテクチャ：2025年2月、マイクロンは12段積みのHBM3Eの出荷を開始し、1スタックあたり36GBに達しました。主にアクセラレータ向けに設計されたものですが、開発者がさらに高速なメモリアクセスを備えたローカルエッジモデルを求めるようになるにつれ、この容量の動向はエンドデバイス用チップにも影響を及ぼすでしょう。
• ナショナル・セミコンダクターへの投資：欧州委員会は、ドイツのESMC社による先端半導体工場に対し、9億2,000万ユーロを割り当てました。生産は2027年に開始される見込みです。この先端半導体製造工場は、地域のサプライチェーンのレジリエンス向上に寄与するもの、先端特殊半導体の供給不足は、エンドAIチップサプライヤーにとって制約要因となるでしょう。

AIチップのエンドユーザー市場は、個々のアクセラレータの販売段階を通り越し、完全なコンピューティングプラットフォームの統合へと進展しています。ローカル推論、メモリの最適化、ソフトウェアスタック、および供給の確実性は、ベンダーが設計採用を獲得する上で重要な要素となります。自動車、産業、イメージング、およびコンシューマー市場における普及の拡大も進む見込みですが、ワークロードモデルが不明確なため、価格変動が生じる可能性があります。長期的な成功は、公称されるTOPSの数値ではなく、実行の成否によって決まるでしょう。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

• 背景と分類
• サプライチェーン

第3章 市場動向と予測分析

• 業界の促進要因と課題
• PESTLE分析
• 特許分析
• 規制環境

第4章 世界の端末用AIチップ市場：タイプ別

• 魅力度分析：タイプ別
• ASIC
• FPGA
• GPU
• その他

第5章 世界の端末用AIチップ市場：用途別

• 魅力度分析：用途別
• 携帯電話
• 防犯カメラ
• 自動車用電子機器
• スマートホーム機器
• 医療サービス
• その他

第6章 地域別分析

第7章 北米の端末用AIチップ市場

• 北米の端末用AIチップ市場：タイプ別
• 北米の端末用AIチップ市場：用途別
• 米国の端末用AIチップ市場
• メキシコの端末用AIチップ市場
• カナダの端末用AIチップ市場

第8章 欧州の端末用AIチップ市場

• 欧州の端末用AIチップ市場：タイプ別
• 欧州の端末用AIチップ市場：用途別
• ドイツの端末用AIチップ市場
• フランスの端末用AIチップ市場
• スペインの端末用AIチップ市場
• イタリアの端末用AIチップ市場
• 英国の端末用AIチップ市場

第9章 アジア太平洋地域の端末用AIチップ市場

• アジア太平洋地域の端末用AIチップ市場：タイプ別
• アジア太平洋地域の端末用AIチップ市場：用途別
• 日本の端末用AIチップ市場
• インドの端末用AIチップ市場
• 中国の端末用AIチップ市場
• 韓国の端末用AIチップ市場
• インドネシアの端末用AIチップ市場

第10章 RoWの端末用AIチップ市場

• その他地域の端末用AIチップ市場：タイプ別
• その他地域の端末用AIチップ市場：用途別
• 中東の端末用AIチップ市場
• 南アメリカの端末用AIチップ市場
• アフリカの端末用AIチップ市場

第11章 競合分析

• 製品ポートフォリオ分析
• 業務統合
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場シェア分析

第12章 機会と戦略分析

• バリューチェーン分析
• 成長機会分析
• 新たな動向：世界の端末用AIチップ市場
• 戦略的分析

第13章 バリューチェーン全体における主要企業の企業プロファイル

• Competitive Analysis
• Intel
• Qualcomm
• Advanced Micro Devices
• Synopsys
• Huawei
• Google
• Amazon

第14章 付録