AIアクセラレータ市場の2032年までの予測：タイプ別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のAIアクセラレータ市場は2025年に335億6,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは31.3％で成長し、2032年までには2,257億7,000万米ドルに達すると予測されています。

AIアクセラレータは、機械学習やディープラーニングを含む人工知能操作のスピードと効率を高めるために作られた専用のハードウェアユニットです。GPU、TPU、NPUなどのデバイスは、データ処理と計算能力を強化し、より高速なAIモデルのトレーニングと推論をサポートします。クラウドサービス、自律技術、エッジコンピューティングなどの分野で広く応用されているこれらのアクセラレータは、パフォーマンス、エネルギー効率、システムのスケーラビリティを向上させながら、集中的なアルゴリズムと膨大なデータ量を処理します。

業界専門家によると、ジェネレーティブAIを駆動するチップの市場は、2025年末までに500億米ドルに達し、2027年までに約7,000億米ドルに増加すると予測されています。

ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）へのニーズの高まり

リアルタイムのデータ処理や複雑なシミュレーションに対する需要の高まりが、業界全体でハイパフォーマンス・コンピューティングの採用を後押ししています。自律走行、ゲノム、金融モデリングなどの分野では、膨大な計算スループットが必要とされ、AIアクセラレータへの関心が高まっています。企業では、大規模なワークロードを効率的に処理するために、並列処理アーキテクチャの導入が進んでいます。AIモデルの高度化に伴い、より高速な学習と推論の必要性が高まっています。クラウドプロバイダーやハイパースケーラは、パフォーマンスを最適化し、レイテンシを削減するために、カスタムシリコンに多額の投資を行っています。このような計算要件の急増により、AIアクセラレータは次世代デジタル・インフラの重要なイネーブラとして位置づけられています。

統合の複雑さ

AIアクセラレータを既存のITエコシステムに統合することは、企業にとって大きな技術的ハードルとなります。レガシー・システム、ソフトウェア・スタック、データ・パイプラインとの互換性の問題は、しばしば導入スケジュールを遅らせます。開発者は、シームレスな運用を保証するために、多様なフレームワーク、API、ハードウェア構成をナビゲートする必要があります。標準化されたインターフェースやツールチェーンがないため、特に中小企業にとっては、統合の負担が大きくなります。アクセラレータの機能を活用するための人材育成やワークフローの再構築には、多額の投資が必要となります。こうした課題は採用を遅らせ、組織全体におけるAI強化ソリューションのスケーラビリティを制限する可能性があります。

エネルギー効率の高いチップ設計の進歩

低消費電力アーキテクチャと熱最適化におけるブレークスルーが、AIアクセラレータ導入の新たな可能性を引き出しています。チップメーカーは先進パッケージング、3D積層、新素材を活用し、性能を損なうことなくエネルギー消費量を削減しています。こうした技術革新により、エッジ・デバイスやモバイル・プラットフォームが複雑なAIワークロードを持続的に実行できるようになっています。規制上の圧力と企業の持続可能性目標は、より環境に優しいコンピュート・ソリューションへのシフトをさらに後押ししています。新興企業も既存企業も同様に、ニューロモーフィックおよびアナログ・コンピューティングのパラダイムを探求し、効率の限界を押し広げようとしています。エネルギー・コストが上昇する中、高性能でありながら環境に優しいアクセラレータへの需要は、市場拡大のための肥沃な土壌を生み出しています。

汎用CPU/GPUとの激しい競争

汎用プロセッサの普及と絶え間ない進化は、特化型AIアクセラレータにとって競争上の脅威となります。CPUやGPUは、AIワークロード向けに最適化されつつあり、専用チップとの性能差を縮めています。汎用性と幅広い開発者サポートは、コスト重視のアプリケーションにとって魅力的です。大手ベンダーはAI機能をメインストリーム・プロセッサにバンドルし、一部の使用事例では個別のアクセラレータの必要性を減らしています。このコモディティ化は、ニッチなアクセラレータ・ソリューションの差別化を侵食するリスクがあります。性能や効率面で明確な優位性がなければ、AIアクセラレータは市場の勢いを維持するのに苦労する可能性があります。

COVID-19の影響：

パンデミックは世界のサプライチェーンを混乱させ、AIアクセラレータ・コンポーネントの製造と納入を遅らせました。ロックダウンとリモートワークの義務化により、需要はクラウドベースの推論とエッジコンピューティング・ソリューションにシフトしました。チップの不足や物流のボトルネックは、生産スケジュールや展開スケジュールに影響を与えました。しかし、この危機はデジタルトランスフォーメーションを加速させ、企業は業務の自動化と最適化のためにAIに投資しました。ヘルスケア、ロジスティクス、サイバーセキュリティの各分野では、パンデミック関連の課題に対処するため、AIアクセラレータの採用が増加しました。ポストコロナの戦略では、サプライチェーンの回復力、分散コンピューティングモデル、柔軟な展開アーキテクチャが重視されるようになりました。

データセンター分野が予測期間中最大になる見込み

データセンター分野は、大規模AIアプリケーションの動力源として中心的な役割を担っているため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。ハイパースケーラーやクラウドプロバイダーは、スループットの向上とエネルギーコストの削減のためにカスタムアクセラレータを統合しています。これらの設備は、自然言語処理からレコメンデーション・エンジンまで、高性能コンピートを必要とする多様なワークロードをサポートしています。冷却システムとワークロードのオーケストレーションにおける革新は、アクセラレータの利用率と効率を向上させています。AI-as-a-serviceプラットフォームの台頭は、スケーラブルでアクセラレータが豊富なインフラに対する需要をさらに促進しています。企業がクラウドネイティブアーキテクチャに移行する中、データセンターは依然としてAI導入の基幹となっています。

予測期間中、ヘルスケア分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、ヘルスケア分野はAIを活用した診断と個別化医療の急増に牽引され、最も高い成長率を記録すると予測されます。病院や研究機関は、画像解析、ゲノム解析、創薬にアクセラレータを活用しています。臨床ワークフローへのAIの統合は、意思決定と患者の転帰を強化しています。デジタルヘルスと遠隔医療に対する規制上のサポートがインフラ投資を後押ししています。アクセラレータは、ウェアラブルデバイスや遠隔モニタリングシステムでのリアルタイムデータ処理を可能にしています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋は、急速なデジタル化とインフラの拡大により、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、インド、韓国などの国々は、半導体製造とAI研究に多額の投資を行っています。政府が支援するイニシアチブは、国内チップ開発を促進し、輸入への依存を減らしています。同地域では、金融、製造、スマートシティにおけるAIの導入が力強い伸びを示しています。世界的なハイテク企業と地元企業との戦略的提携により、技術革新と展開が加速しています。膨大なユーザーベースとコンピュートニーズの高まりを背景に、アジア太平洋はアクセラレータの展望における支配的な勢力として台頭しつつあります。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域はAIイノベーションとベンチャーキャピタルからの資金調達において主導権を握っているため、最も高いCAGRを示すと予測されます。米国には主要なチップ設計者、クラウド・プロバイダー、AI新興企業が存在し、次世代アクセラレータ開発を牽引しています。規制機関は新たなコンピュート技術の承認経路を合理化し、迅速な商業化を促進しています。企業はハイブリッド・クラウドやエッジ環境にアクセラレータを統合し、パフォーマンスと俊敏性を高めています。この地域は、開発者、研究機関、企業採用者の成熟したエコシステムの恩恵を受けています。AIアプリケーションが多様化する中、北米は引き続きアクセラレータの世界的な普及のペースを握っています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査資料
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のAIアクセラレータ市場：タイプ別

• グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
• 特定用途向け集積回路（ASIC）
• テンソルプロセッシングユニット（TPU）
• その他のタイプ

第6章 世界のAIアクセラレータ市場：技術別

• クラウドベースのAIアクセラレータ
• エッジベースのAIアクセラレータ
• オンプレミスAIアクセラレータ

第7章 世界のAIアクセラレータ市場：用途別

• データセンター
• ロボット工学
• クラウドコンピューティング
• 自動運転車
• コンシューマーエレクトロニクス
• ヘルスケアとライフサイエンス
• その他の用途

第8章 世界のAIアクセラレータ市場：エンドユーザー別

• IT・通信
• 製造業
• 自動車
• 航空宇宙・防衛
• ヘルスケア
• 小売り
• その他のエンドユーザー

第9章 世界のAIアクセラレータ市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第10章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第11章 企業プロファイリング

• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services
• Advanced Micro Devices, Inc.（AMD）
• Alphabet Inc.
• Intel Corporation
• Graphcore Limited
• Google LLC
• Axelera AI
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Meta Platforms, Inc.
• Apple Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Taiwan Semiconductor Manufacturing Company（TSMC）