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市場調査レポート
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965401

AIコンピューティングハードウェア市場 - 成長、動向、予測(2022年~2027年)

AI Computing Hardware Market - Growth, Trends, and Forecasts (2022 - 2027)

出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 120 Pages | 納期: 2~3営業日

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AIコンピューティングハードウェア市場 - 成長、動向、予測(2022年~2027年)
出版日: 2022年01月17日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2~3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

AIコンピューティングハードウェア市場は、予測期間(2021年~2026年)に26%のCAGRで推移すると予想されています。最近では、AIブームにより、自律走行や監視カメラなどの特定のアプリケーションに最適化された、より専門的なチップを開発する新興ハードウェア企業が続々と登場しています。グラフコアや他のいくつかのプレイヤーは、AIアプリケーションの開発に欠かせないだけでなく、製造もはるかに困難な、より柔軟なチップを提供しています。2019年12月、マイクロソフトは、AIアプリケーションの顧客数の増加に伴い、同社のクラウドサービスをより魅力的にするハードウェアを見つけるため、グラフコアに2億米ドルを出資しました。持続すれば、クラウドサービスの増加がハードウェア市場の成長に寄与する可能性があります。

主なハイライト

  • 防衛分野におけるAIコンピューティングハードウェアの需要が市場を牽引します。空軍は、パターン認識、イベント推論、意思決定、適応学習、エネルギー効率の高い有人および無人航空機での自律タスクのための従来にないコンピューティングアーキテクチャを必要としています。研究者によれば、ニューロモーフィック・コンピューティングやブレイン・インスパイアード・コンピューティングは、従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャよりも高度なプロセッサを含む、主要な注目分野となっています。このような設計は、メモリスターやナノフォトニクスなどの新しいナノテクノロジーに基づく従来にない回路につながる可能性があります。
  • 高い計算速度を実現するためのFPGA(Field-Programmable Gate Array)の採用が市場を牽引しています。FPGAは低熱出力と低レイテンシを実現し、大きな可能性を秘めた代替の深層学習プロセッサを提供します。例えば、開発者は多少のプログラミングの努力で、様々なニューラルネットワークを実行するソフトウェアのように、FPGAを変更することができます。アプリケーションで、時間をかけて複数のニューラルネットワークを必要とする場合、FPGAは良い選択肢となります。さらに、FPGAのようなハードウェアアクセラレーターは、多くの業界で重いAIトレーニングやデータベースのワークロードを実行するサーバーシステムにおいて、ますます重要性を増しています。
  • 2019年9月、インテルは、クラウドやインテルのデータセンター技術を使用する企業におけるワークロードの加速を支援する新しいIntel Stratix 10 DXフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の出荷を発表しました。また、一部の次期Intel Xeon Scalableプロセッサの帯域幅とハードウェアアクセラレーションの向上にも貢献し、37%の低レイテンシーと28Gbpsの理論上の最高転送速度を示しています。
  • しかし、COVID-19の影響は、サプライチェーンの大規模な減速により、市場の成長に影響を及ぼしています。チップ分野では、パンデミックの間、収益が世界的に、12%近く急落し、2018年と比較して570億米ドル近く減少しており、最終的にAIコンピューティングプロセッサーに影響を与える可能性があります。インテルは2019年、主力のマイクロプロセッサー分野の成長がゼロになったが、ロジックチップの売上は7%増加しました。
  • さらに、市場の成長は、医療医を助けるプロセッサを提供するヘルスケアで観察することができます。2020年4月、AMDはCOVID-19などの医学研究を加速するために、研究機関にコンピューティングリソースを提供する「COVID-19 HPC(ハイパフォーマンス・コンピューティング)ファンド」を発表しました。このファンドでは、AMD EPYC CPU(中央演算処理装置)とAMD Radeon Instinct GPU(グラフィックス処理装置)を搭載したハイパフォーマンスシステムを、主要研究機関に初回1500万米ドルで寄贈する予定です。医療関係の顧客に対しては、AMDは人工呼吸器や呼吸器に使用されるAMD組み込みプロセッサを含む製品の出荷を優先し、迅速化を図っています。

主な市場動向

自動車産業が大幅な成長を遂げる

  • 自動車業界は、自動車のコネクテッド化、電気モーターなどの新しい推進システムの主流化、自動車の自律性レベルの上昇など、10年にわたる急速な変化を経験しています。多くの自動車メーカーがすでに自律走行に関するパイロット・プロジェクトを発表して対応しており、これにはAIコンピューティング・ハードウェアが必要になる可能性があります。
  • 例えば、NVIDIA DRIVE AGXの自動運転用コンピュート・プラットフォームは、自律走行用に設計された世界初のプロセッサ、NVIDIA Xavierをベースに構築されています。自動グレードのXavierシステムオンチップ(SoC)が生産されており、AI、センサー処理、マッピング、運転のための冗長で多様なアルゴリズムを実行するために6種類のプロセッサーを組み込み、安全性のためにアーキテクトされています。
  • さらに、Xpeng P7は、NVIDIAのDRIVE AGX Xavierシステムオンチップを搭載した中国市場初のL3自律走行対応量産車であり、わずか30ワットの消費電力で30 TOPS(1秒間に何兆回の演算)の性能を実現します。また、自律走行システム「XPILOT3.0」は、中国の厳しい道路事情に対応したものです。12個の超音波センサー、5個のミリ波レーダー、14個のカメラ、そして業界唯一の360°マルチパーセプション統合システムを搭載しています。
  • さらに2020年4月、自律走行車のスタートアップであるPhantom AIは、Celeres Investmentsが主導し、米国の自動車メーカーFord Motor、韓国最大の通信会社KTが参加するシリーズAファイナンスで 2,200万米ドルを調達しました。Phantom AIは、コンピュータビジョン、センサーフュージョン、制御機能をソリューションに盛り込み、世界のに生産を加速させることに注力しています。
  • さらに、プレーヤーは、サラウンドビュー可視化、促進要因監視スタンドアロンビジョン処理、およびe-ミラーソリューションのための次世代インテリジェントビューイングプラットフォームに焦点を当てています。2020年4月、アンバレラは安全関連アプリケーションを実現するため、AI処理とASIL-B準拠の車載カメラSoC「CV22FS」と「CV2FS」を発表しました。
  • さらに、人工知能やニューラルネットワークのプロセッサ統合サポートと合わせて、COTS(商用オフザシェルフ・プラットフォーム)は、スマートビジョンシステムに必要な開発者のすべてを提供します。2020年2月、CongatecはNXP i.MX8プロセッサーに3.5インチの提供を拡大しました。新しいconga-SMC1 3.5インチボードは、スケーラブルなプロセッサ性能を実現するSMARCソケットを搭載するだけでなく、MIPIカメラに最適化されており、追加ハードウェアなしで直接接続でき、自律走行車の状況把握に使用できるようになっています。

アジア太平洋地域が最速の成長率を記録する見込み

  • アジア太平洋地域は、中国や日本などの国々でAI技術が進歩し、プレーヤーがパートナーシップを通じてコンピューティングハードウェアをデバイスに統合することに注力しているため、大きな成長率を記録すると予想されます。
  • 2020年4月、中国のAIチップメーカーであるIntellifusionは、Utrust VC、Forebright Capital、既存投資家のWalden Internationalが主導し、約10億人民元(1億4100万米ドル)のプレIPOラウンドの資金調達を完了させました。インテリフュージョンは、ビジュアルインテリジェンスの分野に注力しています。同社のチッププラットフォームであるMossは最近、第2世代の人工知能チップであるDeepEye1000を発表しました。これはカスタム命令セット・ニューラルネットワーク・プロセッサを組み込んだヘテロジニアス・マルチコアの視覚分析SoCです。
  • DeepEye1000の単位性能は20倍、単位エネルギー効率は100倍になり、システム遅延は200倍減少しました。インテリジェントセキュリティ、ニュービジネス、インテリジェント交通、インテリジェント製造、インテリジェントストレージ、インテリジェントホーム、ロボット、インテリジェントスーパーコンピューティングなどの産業に適用できます。これは、市場の成長をさらに後押しします。
  • 2019年8月、ファーウェイはデータトレーニング用AIプロセッサ「Ascend 910」と、AIコンピューティングフレームワーク「MindSpore」を発表しました。同プロセッサは、半精度浮動小数点演算(FP16)で256 TeraFLOPS、整数精度演算(INT8)で512 TeraFLOPSをそれぞれ実現します。さらにファーウェイは、AscendプロセッサをベースにしたAtlasやMDC製品を開発する計画で、インドの大学やその他のパートナーが、産業特有の課題に対応するアプリケーションを開発する際に提供することが可能です。これにより、インドと中国における今後の市場成長がさらに加速される可能性があります。
  • さらに、現在のエッジコンピューティングデバイスは、従来の汎用GPUをベースにしています。これらのプロセッサは、一般的に、消費電力と発熱の増加により高いコストでより大きなデバイスを必要とする、画像認識や分析などのAIベースの処理要件の需要増をサポートすることができません。このようなデバイスとその限られた性能は、最先端のAI処理には望ましいものではありません。
  • このような課題に対し、株式会社ソシオネクストは2020年3月、新たに開発した量子化ディープニューラルネットワーク(DNN)技術を搭載し、小型・低消費電力のエッジコンピューティングデバイスで高度なAI処理を可能にするプロトタイプチップを開発しました。本試作品は、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託研究「更新可能かつ低消費電力のAIエッジLSI技術開発」の一環で開発されたものです。今後、さらに実用化されれば、市場の大きな成長が期待されます。

競合情勢について

AIコンピューティングハードウェア市場は非常に細分化されており、主要プレイヤーはこの市場での足跡を増やすために、新製品の発売、契約、ジョイントベンチャー、パートナーシップ、買収など、様々な戦略を用いています。主要プレイヤーは、Cadence Design Systems Inc.、Synopsys Inc.等です。市場の最近の動向は以下の通りです。

  • 2020年-Tenstorrent社がGrayskullと呼ばれるオールインワンコンピュータシステムに3400万米ドル以上の資金を提供。Grayskullのアーキテクチャは、不要な計算を排除し、今日最も使用されているAIモデルの性能向上を実現し、データ科学者がクラウドホスティングリソースに高額な費用を支払うことなく、高度なAIをトレーニングできるようにするものです。このシステムは、120個のTenstorrent独自のTensixコアを搭載しており、各コアは、高稼働パケットプロセッサ、単一命令複数データ(SIMD)プロセッサ、高密度数学計算ブロック、5つの縮小命令セットコンピュータ(RISC)コアで構成されています。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測(ME)シート
  • アナリストによる3ヶ月間のサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の成果
  • 調査の前提
  • 本調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の力学

  • 市場概要
  • 市場促進要因
    • 防衛分野におけるAIコンピューティングハードウェアの需要
    • 高速演算を実現するFPGA(Field-Programmable Gate Arrays)の採用
  • 市場の抑制要因
    • AIエキスパートの数の制限と高い消費電力
  • 産業バリューチェーン分析
  • 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
    • 新規参入業者の脅威
    • 買い手/消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係

第5章 市場セグメンテーション

  • タイプ
    • スタンドアロン型ビジョンプロセッサー
    • エンベデッドビジョンプロセッサ
    • スタンドアロンサウンドプロセッサー
    • エンベデッドサウンドプロセッサー
  • エンドユーザー
    • BFSI
    • 車載機器
    • ヘルスケア
    • IT・通信
    • 航空宇宙・防衛
    • エネルギー・公益事業
    • 政府・公共サービス
    • その他のエンドユーザー
  • 地域別
    • 北米
      • 米国
      • カナダ
    • 欧州
      • ドイツ
      • 英国
      • フランス
      • その他の欧州地域
    • アジア太平洋地域
      • 中国
      • 日本
      • 韓国
      • その他アジア太平洋地域
    • その他の地域
      • ラテンアメリカ
      • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Cadence Design Systems Inc.
    • Synopsys Inc.
    • NXP Semiconductors NV
    • CEVA Inc.
    • Allied Vision Technologies GmbH
    • Arm Limited
    • Knowles Electronics LLC
    • GreenWaves Technologies
    • Andrea Electronics Corporation
    • Basler AG

第7章 投資分析

第8章 市場機会と将来動向

目次
Product Code: 69682

The AI computing hardware market is expected to record a CAGR of 26% during the forecast period (2021 - 2026). More recently, the AI boom has sparked a stream of startup hardware companies developing more specialized chips, which are optimized for specific applications, such as autonomous driving and surveillance cameras. Graphcore and a few other players offer much more flexible chips, which are not only crucial for developing AI applications but also much more challenging to produce. In December 2019, Microsoft funded USD 200 million to Graphcore to find hardware that will make its cloud services more attractive to the growing number of customers for AI applications. If sustained, the increasing number of cloud services may help in growing the hardware market.

Key Highlights

  • The demand for AI computing hardware in the defense sector drives the market. The air force needs unconventional computing architectures for pattern recognition, event reasoning, decision making, adaptive learning, and autonomous tasking on energy-efficient manned and unmanned aircraft. As per researchers, the major focus area is neuromorphic computing or brain-inspired computing that involves processors more advanced than more-traditional the Von Neumann architectures. This kind of design could lead to unconventional circuits based on emerging nanotechnologies, like memristors and nano-photonics.
  • The adoption of field-programmable gate arrays (FPGAs) for high-computing speed drives the market. The FPGA provides low thermal outputs and low latencies and offer an alternative deep learning processor with great potential. For example, with some programming efforts, developers can modify FPGAs, like a software to execute various neural networks. If an application requires several neural networks over time, FPGAs represent a good option. Further, hardware accelerators, like FPGAs, are increasingly important in server systems that run heavy AI training or database workloads in many industries.
  • In September 2019, Intel announced to ship new Intel Stratix 10 DX field-programmable gate arrays (FPGAs) to help accelerate workloads in the cloud and in enterprises using Intel's data center technology. They also help increase bandwidth and hardware acceleration for some upcoming Intel Xeon Scalable processors, showing 37% lower latency and a theoretical top transfer rate of 28 Gbps.
  • However, the impact of COVID-19 affects the growth of the market due to the massive slowdown of the supply chain. In the chip sector, revenues have plunged by nearly 12%, globally, during the pandemic, dropping by nearly USD 57 billion compared to 2018, which may ultimately affect the AI computing processors. Intel saw zero growth in its core microprocessor segment in 2019, while sales of logic chips rose by 7%.
  • Further, the growth of the market can be observed in healthcare to provide processor helping medical doctors. In April 2020, AMD announced a COVID-19 HPC (high-performance computing) fund to provide research institutions with computing resources to accelerate medical research on COVID-19 and other diseases. The fund will include an initial donation of USD 15 million of high-performance systems powered by AMD EPYC CPUs (central processing units) and AMD Radeon Instinct GPUs (graphics processing units) to key research institutions. For medical customers, AMD is prioritizing and expediting product shipments, including AMD-embedded processors used in ventilators and respirators.

Key Market Trends

Automotive Sector to Witness Significant Growth

  • The automotive industry is going through a decade of rapid changes, as vehicles become more connected, new propulsion systems, such as electric motors, reach the mainstream, and the level of vehicle autonomy rises. Many car makers have already responded by announcing pilot projects in autonomous driving, which may need AI computing hardware.
  • For instance, NVIDIA DRIVE AGX self-driving compute platforms are built on NVIDIA Xavier, the world's first processor designed for autonomous driving. The auto-grade Xavier system-on-a-chip (SoC) is in production, and it is architected for safety, incorporating six different types of processors to run redundant and diverse algorithms for AI, sensor processing, mapping, and driving.
  • Further, Xpeng P7 is the first L3 autonomy-ready production vehicle in the Chinese market, powered by NVIDIA's DRIVE AGX Xavier system-on-a-chip, delivering 30 TOPS (trillions of operations per second) performance while consuming only 30 Watts of power. Its autonomous driving system, XPILOT3.0, is made for China's challenging roads. It contains 12 ultrasonic sensors, five millimeter-wave radars, 14 cameras, and the industry's only 360° multi-perception integrated system.
  • Further, in April 2020, the autonomous vehicle startup, Phantom AI, raised USD 22 million ina Series A financing led by Celeres Investments and joined by the US automaker, Ford Motor Co., and KT, South Korea's largest telecommunications company. Phantom AI focuses on including computer vision, sensor fusion, and control capabilities in its solutions and accelerate its production globally.
  • Furthermore, players are focusing on the next generation of intelligent viewing platforms for surround-view visualization, driver monitoring stand-alone vision processing, and e-mirror solutions. In April 2020, Ambarella announced the CV22FS and CV2FS automotive camera SoCs, with AI processing and ASIL-B compliance, in order to enable safety-related applications.
  • Moreover, combined with processor-integrated support for artificial intelligence and neural networks, COTS (commercial-off-the-shelf platform) offers everything developers need for smart vision systems. In February 2020, Congatec expanded a 3.5-inch offering to NXP i.MX8 processors. The new conga-SMC1 3.5-inch board not only features a SMARC socket for scalable processor performance, but it is also optimized for MIPI cameras, which can now be connected directly and without any additional hardware and can be used for situational awareness in autonomous vehicles.

Asia-Pacific to Register the Fastest Growth Rate

  • Asia-Pacific is expected to register a significant growth rate due to advancements in AI technology in countries, such as China and Japan, where players are focused on integrating computing hardware in the devices through partnerships.
  • In April 2020, the Chinese AI chip maker, Intellifusion, completed a pre-IPO round of financing of nearly CNY 1 billion (USD 141 million), led by Utrust VC, Forebright Capital, and its existing investor, Walden International. Intellifusion focuses on the field of visual intelligence. Its chip platform, Moss, recently launched the second-generation artificial intelligence chip, DeepEye1000, which is a heterogeneous multi-core visual analysis SoC with a custom instruction set neural network processor embedded.
  • The unit performance of DeepEye1000 increased by 20 times and the unit energy efficiency increased by 100 times, with system delay reducing by 200 times. It can be applied in the intelligent security, new business, intelligent transportation, intelligent manufacturing, intelligent storage, intelligent home, robot, intelligent supercomputing, and other industries. This further supports the market growth.
  • In August 2019, Huawei announced Ascend 910, its AI processor for data training, and its AI computing framework, MindSpore. The processor delivers 256 TeraFLOPS for half-precision floating points (FP16) and 512 TeraFLOPS for integer precision calculations (INT8), respectively. Further, Huawei plans to develop Atlas and MDC products based on Ascend processors, which can be provided to universities and other partners in India, as they develop applications to address industry-specific challenges. This may further boost the market growth in the future in India and China.
  • Further, today's edge computing devices are based on conventional, general-purpose GPUs. These processors are not generally capable of supporting the growing demand for AI-based processing requirements, such as image recognition and analysis, which need larger devices at a higher cost due to increases in power consumption and heat generation. Such devices and their limited performance are not desirable for state-of-the-art AI processing.
  • To address such issues, in March 2020, Socionext Inc. developed a prototype chip that incorporates newly developed quantized Deep Neural Network (DNN) technology, enabling highly advanced AI processing for small and low-power edge computing devices. The prototype is a part of a research project on "Updatable and Low Power AI-Edge LSI Technology Development", commissioned by the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) of Japan. Further implemented, this may enable significant growth to the market.

Competitive Landscape

The AI computing hardware market is highly fragmented, and the major players have used various strategies, such as new product launches, agreements, joint ventures, partnerships, and acquisitions, to increase their footprints in this market. Key players are Cadence Design Systems Inc., Synopsys Inc., etc. Recent developments in the market include -

  • 2020 - Tenstorrent funded over USD 34 million for all-in-one computer system dubbed to Grayskull. Grayskull's architecture eliminates unnecessary computation to deliver a performance improvement on today's most-used AI models, allowing data scientists to train sophisticated AI without having to pay through the nose for cloud-hosted resources. The system features 120 of Tenstorrent's proprietary Tensix cores, each of which comprises a high-utilization packet processor, a single instruction multiple data (SIMD) processor, a dense math computational block and five reduced instruction set computer (RISC) cores.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Deliverables
  • 1.2 Study Assumptions
  • 1.3 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET DYNAMICS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Demand for AI Computing Hardware in the Defense sector
    • 4.2.2 Adoption of Field-programmable Gate Arrays (FPGA) for High Computing Speed
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Limited Number of AI Experts and High Power Consumption
  • 4.4 Industry Value Chain Analysis​
  • 4.5 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis​
    • 4.5.1 Threat of New Entrants
    • 4.5.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.5.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.5.4 Threat of Substitute Products
    • 4.5.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET SEGMENTATION

  • 5.1 Type
    • 5.1.1 Stand-alone Vision Processor
    • 5.1.2 Embedded Vision Processor
    • 5.1.3 Stand-alone Sound Processor
    • 5.1.4 Embedded Sound Processor
  • 5.2 End User
    • 5.2.1 BFSI
    • 5.2.2 Automotive
    • 5.2.3 Healthcare
    • 5.2.4 IT and Telecom
    • 5.2.5 Aerospace and Defense
    • 5.2.6 Energy and Utilities
    • 5.2.7 Government and Public Services
    • 5.2.8 Other End Users
  • 5.3 Geography
    • 5.3.1 North America
      • 5.3.1.1 United States
      • 5.3.1.2 Canada
    • 5.3.2 Europe
      • 5.3.2.1 Germany
      • 5.3.2.2 United Kingdom
      • 5.3.2.3 France
      • 5.3.2.4 Rest of Europe
    • 5.3.3 Asia-Pacific
      • 5.3.3.1 China
      • 5.3.3.2 Japan
      • 5.3.3.3 South Korea
      • 5.3.3.4 Rest of Asia-Pacific
    • 5.3.4 Rest of the World
      • 5.3.4.1 Latin America
      • 5.3.4.2 Middle-East and Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Company Profiles
    • 6.1.1 Cadence Design Systems Inc.
    • 6.1.2 Synopsys Inc.
    • 6.1.3 NXP Semiconductors NV
    • 6.1.4 CEVA Inc.
    • 6.1.5 Allied Vision Technologies GmbH
    • 6.1.6 Arm Limited
    • 6.1.7 Knowles Electronics LLC
    • 6.1.8 GreenWaves Technologies
    • 6.1.9 Andrea Electronics Corporation
    • 6.1.10 Basler AG

7 INVESTMENT ANALYSIS

8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS