AIチップセットの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・機能別・展開方式別・技術別・企業の種類別・エンドユーザー別・地域別の分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のAIチップセット市場は2025年に973億5,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR30.9％で成長し、2032年までに6,411億4,000万米ドルに達すると見込まれています。

AIチップセットとは、ディープラーニング、ニューラルネットワーク処理、大量データ分析など、人工知能の運用性能を向上させるために特別に設計された半導体コンポーネントを指します。GPU、TPU、NPUなどのアーキテクチャを活用し、並列計算タスクをより高速かつエネルギー効率良く処理します。これらのチップセットは、モバイル端末やスマートガジェットからクラウドサーバー、自律システムに至るまで、様々なデバイスにおけるAI機能をサポートし、リアルタイムの洞察、強化された計算能力、高度なAIアルゴリズムの効率的な実行を可能にします。

工業生産指数（IIP）のデータによると、2020年7月には、COVID-19によるロックダウンが製造プロセスを遅らせたため、製造業の生産は11.1％の減少を記録しました。

データセンター投資の増加

企業は機械学習、分析、生成AIのワークロードを支えるため、クラウドインフラを拡張しています。この拡大には大規模並列計算を処理できる高性能プロセッサが必要です。AIチップセットはエネルギー効率を最適化し、多様なアプリケーションにおける推論タスクを加速するために統合されています。ハイパースケールプロバイダーによる戦略的投資も、冷却システムやハードウェア最適化の革新を推進しています。これらの進展が相まって、データセンターは世界のAIチップセット導入の基盤として位置づけられています。

開発・設計の高度な複雑性

速度、効率性、拡張性のバランスを取るアーキテクチャの開発には、多額の研究開発費が必要です。多様なハードウェアエコシステムとのチップセット統合の複雑さがさらなる障壁となります。急速な技術サイクルは製品の有効期間を短縮し、エンジニアリングチームと製造パイプラインに負担をかけます。企業はリスク軽減のためモジュール設計やシミュレーションツールを採用していますが、参入障壁は依然として高いままです。この環境下では、中小規模の企業が確立された半導体大手と競争することは困難です。

カスタムAIチップセットの台頭

深層学習、自然言語処理、エッジAIアプリケーションを加速させるカスタムプロセッサが設計されています。これらのチップセットは汎用GPUやCPUと比較して最適化された性能を提供します。半導体企業とクラウドプロバイダーの提携により、特定産業向けの共同開発アーキテクチャが可能となっています。医療、自動車、ロボティクス向けのドメイン特化型アクセラレータが新たな動向です。このカスタマイゼーションの波は競合の差別化を再定義し、AIハードウェア革新の範囲を拡大しています。

モデル圧縮技術の急速な進展

モデルのサイズと計算要件を削減するアルゴリズムは、高性能プロセッサへの依存度を低減させます。プルーニング、量子化、知識蒸留などの技術により、低コストハードウェア上での効率的な展開が可能となっています。この動向は、プレミアムチップセットよりも軽量アーキテクチャへの需要シフトをもたらす可能性があります。ベンダー各社は、圧縮対応設計を製品ロードマップに組み込むことで対応しています。しかしながら、ソフトウェア最適化の革新ペースは、ハードウェア中心の成長戦略に引き続き課題をもたらしています。

COVID-19の影響：

パンデミックは、業界横断的なAIチップセット導入の優先順位を再構築しました。サプライチェーンの混乱により生産スケジュールが遅延し、ハードウェアの展開が鈍化しました。同時に、AIを活用した医療診断や遠隔コラボレーションツールへの需要が急増しました。遠隔医療、予測分析、自動化物流などの分野ではチップセット投資が加速しました。企業は開発の勢いを維持するため、分散型テストやシミュレーションモデルを採用しました。

予測期間中、画像処理装置（GPU）セグメントが最大の市場規模を占める

予測期間中、画像処理装置（GPU）セグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。GPUは、深層学習に不可欠な並列処理タスクを処理する能力で広く認知されています。トレーニングと推論ワークロードにおける汎用性により、AI開発において不可欠な存在となっています。メモリ帯域幅とエネルギー効率の進歩が、その役割をさらに強化しています。主な応用分野には、自動運転車、医療画像処理、自然言語処理が含まれます。

医療分野は予測期間中、最も高いCAGRを示す

予測期間中、医療分野はAIを活用した診断、創薬、患者モニタリングへの需要増加により、最も高い成長率を示すと予測されます。チップセットは医療画像やゲノムデータのリアルタイム解析を可能にしています。ウェアラブルデバイスとの連携により、予防医療や個別化医療における応用範囲が拡大しています。半導体企業と医療提供者の連携がイノベーションを加速させています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米は最大の市場シェアを維持すると見込まれます。同地域はクラウドインフラとAI研究への強力な投資の恩恵を受けているためです。主要なテクノロジー企業や大学がチップセットの革新を推進しています。政府支援のAIおよび半導体製造イニシアチブがエコシステムをさらに強化しています。自動車、医療、金融などの業界における採用が需要を加速させています。

最高CAGR地域：

予測期間において、中東・アフリカ地域は最も高いCAGRを示すと予想されます。各国政府はスマートシティプロジェクトやデジタルトランスフォーメーション構想に多額の投資を行っています。エネルギー管理、セキュリティ、医療分野におけるAI需要の高まりが拡大を後押ししています。世界のテクノロジー企業との提携により、先進的なチップセットソリューションが現地市場に導入されています。新興スタートアップ企業は、フィンテックや物流アプリケーション向けにAIハードウェアを活用しています。このダイナミックな環境が、同地域をAIチップセット導入における高成長フロンティアとして位置づけています。

無料のカスタマイズサービス：

当レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加企業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）
• 地域区分
  • 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 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
• 分析資料

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
• 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

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 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チップセット市場：コンポーネント別

• 中央処理装置（CPU）
• テンソル処理ユニット（TPU）
• 画像処理装置（GPU）
• ニューラル処理ユニット（NPU）
• 特定用途向け集積回路（ASIC）
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
• その他の専用プロセッサ

第6章 世界のAIチップセット市場：機能別

• トレーニング
• 推論

第7章 世界のAIチップセット市場：展開方式別

• クラウドAIコンピューティング
• エッジAIコンピューティング
  • エッジデバイス
  • オンプレミスデータセンター

第8章 世界のAIチップセット市場：技術別

• 機械学習（ML）
• 生成AI
• 深層学習（DL）
• 強化学習
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン（CV）

第9章 世界のAIチップセット市場：企業の種類別

• 大企業
• 中小企業（SME）

第10章 世界のAIチップセット市場：エンドユーザー別

• 民生用電子機器
• 自動車・輸送
• 医療・ライフサイエンス
• IT・通信
• 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
• 製造業・工業
• 小売業・eコマース
• 政府・防衛
• 農業
• その他のエンドユーザー

第11章 世界のAIチップセット市場：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
  • その他南米諸国
• 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12章 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• NVIDIA
• Groq
• Advanced Micro Devices（AMD）
• Cerebras Systems
• Intel Corporation
• Huawei
• Google
• IBM
• Amazon
• Broadcom
• Microsoft Corporation
• TSMC
• Qualcomm
• Samsung Electronics
• Apple Inc.