AIチップセット：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026～2031年）

Mordor Intelligenceによると、2026年のAIチップセット市場規模は702億5,000万米ドルと推定されており、2025年の530億6,000万米ドルから拡大し、2031年には2,859億米ドルに達すると予測されています。

2026～2031年にかけてのCAGRは32.41％となる見込みです。

本レポートは、コンポーネント別（CPU、GPU、その他）、処理タイプ別（トレーニング、推論）、導入場所別（クラウド・ハイパースケールデータセンター、企業のオンプレミスデータセンター、その他）、用途別（家庭用電子機器、自動車、その他）、技術ノード別、地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで示されています。

世界のAIチップセット市場の動向と洞察

最先端モデル開発者によるトレーニング用演算需要の爆発的増加

大規模言語モデルの年間演算ニーズは18か月ごとに10倍のペースで増加しており、マルチダイGPUや高度なパッケージングソリューションに対する持続的な受注を牽引しています。NVIDIAのデータセンター部門の売上高は、Blackwellスーパーコンピュータの出荷を背景に、2025年第4四半期には356億米ドルに達し、ハイパースケール顧客がAI専用の膨大な在庫を蓄積している実態を浮き彫りにしています。現在、マルチモーダルモデルの開発者たちは、相互接続された数千台のアクセラレータを必要としており、これによりCoWoS基板や次世代HBMスタックへの需要が高まっています。その結果、主要なAI企業は2027年までに世界のAI演算能力の15～20％を掌握すると予想され、3nmクラスの半導体の継続的な調達が確保される見込みです。この需要の集中は、短期的な供給不足を深刻化させる一方で、先進ノードでの製造が可能なサプライヤーにとっては、数年間にわたる収益のパイプラインを確立することになります。その結果、AIチップセット市場は、予測期間を通じて、トレーニング用の購入が構造的に高い水準で推移することの恩恵を受けると考えられます。

自動車セグメントにおける「ソフトウェア定義車両（SDV）」用シリコンの設計受注

自動車メーカー各社は、多数の電子制御ユニットを、AI対応の集中型演算ドメインに統合しつつあります。産業アナリストは、2035年までに新車の80％がAI機能を組み込むと予測しており、これにより推論用アクセラレータの巨大な導入基盤が形成されます。5nmプロセス技術に基づいて製造されたNXPのS32Nプロセッサは、厳格なASIL D要件を満たしつつ34TOPSの性能を発揮しており、自動車グレードの安全性とAI処理能力が単一のデバイス内で共存し得ることを示しています。各設計サイクルは7年から10年に及ぶため、現在のモデルに採用された半導体は、サプライヤーにとって年金のような安定した売上をもたらします。したがって、現在、レベル3の自動運転、センサフュージョン、無線（OTA）アップグレード機能用に獲得されている設計受注は、予測期間中に需要をさらに拡大させると考えられます。

3nm以下のサプライチェーンにおけるリソグラフィのボトルネック

2nmプロセス製造に必要な高NA EUV装置は、1台あたり3億米ドル以上もかかり、その数量は依然として限られています。TSMCの最初の2nmパイロットラインは2025年後半に量産を開始しますが、主力顧客からの大量の事前割り当てに直面しています。生産能力の不足により、ウエハーの価格が上昇し、これらのプロセスノードで製造されるAIアクセラレータの納期が長期化しています。中国がHigh-NAリソグラフィーから排除されたことで、世界のサプライチェーンはさらに分断され、技術基準の二極化が懸念されています。その結果、2027年以降に追加のファブが稼働を開始するまで、短期的には供給量が減少するとともに、AIチップセット市場の成長率が鈍化することになります。

セグメント分析

NPUやASICが2031年までにCAGR44.2％で成長すると予測される一方で、GPUはトレーニングにおいて比類のない並列処理能力を提供することで、2025年のAIチップセット市場シェア51.40％を維持しました。最先端モデルが演算リソースの需要を拡大させるにつれ、GPU出荷に割り当てられる市場規模は絶対値として増加し続けるも、特定セグメント用シリコンへのシェアシフトは紛れもない事実です。メモリとストレージのサプライヤーは、並外れた追い風を受けています。SamsungのHBM3Eスタックは現在、1ダイあたり36GBに達しており、より大きなコンテキストウィンドウの需要を満たしつつ、平均販売価格を引き上げています。2024年以降、HBMの価格が500％上昇したことは、市場が純粋な周波数よりも帯域幅を重視していることを裏付けています。チプレットによるヘテロジニアス設計では、CPU、NPU、HBMを共通のインターポーザー上に統合し、エッジ推論用の消費電力枠を最適化しています。高度2.5Dパッケージング、ダイ間相互接続、メモリのコロケーションを習得したベンダーは、進化を続けるAIチップセット市場において、高い利益率を獲得することになると考えられます。

CPUセグメントは、オンダイAIアクセラレータや新しい命令セットの導入を通じて適応を進め、制御ロジックと推論が混在する従来型ワークロードにおいて、その重要性を維持しています。FPGAは、特に産業用ロボットや通信ゲートウェイにおいて、絶対的なスループットよりも決定論的なレイテンシや現場でのアップグレード可能性が重視されるセグメントで、再び勢いを取り戻しています。アーキテクチャの多様性は、各ワークロードが最も効率的なシリコンブロックに割り当てられるため、最終的には総潜在市場規模（TAM）を拡大させます。したがって、システムインテグレーターが個による部品ではなくターンキー型のサブシステムを求める中、マルチチップレットソリューションを統合できるサプライヤーは、市場シェアを大幅に拡大する立場にあります。

2025年には、ラックあたり数百ペタフロップスを処理するハイパースケールデータセンタークラスターを中核として、トレーニングがAIチップセット市場シェアの60.30％を占めました。マルチモーダルモデルのパラメータ数が幾何級数的に増加しているため、トレーニングに関連する市場規模は拡大し続ける見込みであり、2030年までに1億個のH100クラスのGPUが必要になるとの予測もあります。それでも、企業が各産業で生成AIサービスを展開し、ネットワークエッジに小型モデルを組み込むにつれ、推論用の出荷量はCAGR36.9％で拡大する見込みです。Cerebras SystemsとQualcommは共同で、既存のソリューションと比較して10倍の価格性能比向上を実証し、新しいアーキテクチャが従来型コスト曲線を覆す可能性を裏付けました。

エッジ推論アクセラレータは、FLOPSよりもエネルギー効率を優先しており、これによりベンダーは、アテンションや畳み込みなどのカーネル用に、低電圧SRAM、ニアメモリコンピューティング、アナログ処理を採用するようになっています。この二分法により、トレーニング用の超高密度・水冷式ダイと、推論用のスリムなミリワットクラスのASICという、2つの並行した製品ロードマップが生まれています。両方のカテゴリーにまたがるベンダーは、ソフトウェアツールチェーンのクロスセルが可能ですが、一方、専門ベンダーは、レイテンシ、セキュリティ、あるいは価格に敏感なエンドポイントといったニッチ市場を攻略する可能性があります。その結果生じる競合の緊張感が、AIチップセット市場全体にわたるイノベーションを支えています。

地域別分析

2025年、アジア太平洋はAIチップセット市場シェアの41.10％を占め、引き続き主導的な地位を維持しました。中国の1,430億米ドル規模のAI自給自足プログラム、台湾の先進AI製造における90％超のシェア、韓国のHBMセグメントにおける覇権が、同地域の優位性をさらに強固なものにしています。日本のスーパーコンピュータ「富岳（Fugaku）」のアップグレードは、トレーニング用アクセラレータに対する国内需要をさらに強固なものにしています。その結果、短期的な輸出規制をめぐる摩擦があるにもかかわらず、アジア太平洋に関連する市場規模は着実に拡大していく見込みです。

北米は、充実した研究開発（R&D）エコシステム、ハイパースケール規模の設備投資、「CHIPS and Science Act」による政府補助金といった恩恵を受けています。NVIDIAのプラットフォームにおける支配的地位と、Intelのファウンドリ事業のリショアリング戦略は、最先端の生産能力へのアクセスを維持しつつ、地域におけるサプライチェーンの管理を強化しています。これらの要因により、北米は、特にトレーニングクラスターやクラウドプロバイダ用のカスタムアクセラレータにおいて、第2位の消費拠点としての地位を維持しています。

中東・アフリカは、絶対値では小さいも、CAGR 34.1％を記録すると予測されており、AIチップセット市場において最も急成長している地域となる見込みです。NVIDIAのGPUを中核とするアラブ首長国連邦の「スターゲートキャンパス」や、サウジアラビアの「ビジョン2030」による400億米ドルのAIファンドは、欧米の技術企業からの直接投資を呼び込んでいます。砂漠気候に対応した熱設計やアラビア語対応のLLM（大規模言語モデル）用のカスタマイズにより、応用範囲が広がっており、現地の条件がどのようにして特注のシリコンソリューションを生み出すかを浮き彫りにしています。欧州は引き続きデータ主権とエネルギー効率に重点を置いており、低消費電力のAIチップセットへの仕様選定を促すGAIA-Xクラウド標準を推進しています。南米は新興の導入地域であり、農業や天然資源のモニタリングにエッジAIを活用していますが、先進ノードへのアクセスに関しては依然として遅れをとっています。

その他の特典

• エクセル形態の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストサポート

よくあるご質問

• 2026年のAIチップセット市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 702億5,000万米ドルと推定されており、2025年の530億6,000万米ドルから拡大し、2031年には2,859億米ドルに達すると予測されています。CAGRは32.41％です。
• AIチップセット市場のセグメントはどのように分類されていますか？
  • コンポーネント別（CPU、GPU、その他）、処理タイプ別（トレーニング、推論）、導入場所別（クラウド・ハイパースケールデータセンター、企業のオンプレミスデータセンター、その他）、用途別（家庭用電子機器、自動車、その他）、技術ノード別、地域別に分類されています。
• 自動車セグメントにおけるAI機能の予測はどのようになっていますか？
  • 2035年までに新車の80％がAI機能を組み込むと予測されています。
• AIチップセット市場における主要企業はどこですか？
  • NVIDIA、Intel、AMD、Huawei、IBM、Micron Technology、Samsung Semiconductorなどです。
• AIチップセット市場の成長を促進する要因は何ですか？
  • 自動運転技術に対する需要の増加やIoT用エッジ分析の成長が挙げられます。
• AIチップセット市場の地域別シェアはどのようになっていますか？
  • 2025年、アジア太平洋は41.10％のシェアを占め、北米が第2位の消費拠点として位置づけられています。
• AIチップセット市場におけるCAGRはどのように予測されていますか？
  • 2031年までにCAGRは32.41％と予測されています。
• AIチップセット市場におけるトレーニング用の市場シェアはどのくらいですか？
  • 2025年にはトレーニングがAIチップセット市場シェアの60.30％を占めると予測されています。
• AIチップセット市場におけるメモリとストレージのサプライヤーの状況はどうですか？
  • メモリとストレージのサプライヤーは、並外れた追い風を受けており、特にHBMの価格が500％上昇しています。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

• 市場概要
• 産業の魅力-ファイブフォース分析
  • 新規参入業者の脅威
  • 買い手の交渉力
  • 供給企業の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
• 産業バリューチェーン分析
• COVID-19がAIチップセット市場に与える影響の評価

第5章 市場力学

• 市場促進要因
  • 自動運転技術に対する需要の増加
  • IoT用エッジ分析の成長
• 市場抑制要因
  • 設計とAIインターフェースにおける複雑性

第6章 市場セグメンテーション

• コンポーネント別
  • 中央処理装置（CPU）
  • グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
  • ニューラルネットワークプロセッサ（NNP）
  • その他
• 用途別
  • 家庭用電子機器
  • 自動車
  • ヘルスケア
  • オートメーション・ロボット
  • その他
• 地域別
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
  • 中東

第7章 競合情勢

• 企業プロファイル
  • Advanced Micro Devices Inc.（AMD）
  • Xilinx Inc.
  • Graphcore Ltd
  • Huawei Technologies Co. Ltd
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Micron Technology Inc.
  • Samsung Semiconductor（Samsung Electronics Co. Ltd）

第8章 投資分析

第9章 市場の将来展望