人工知能（AI）ハードウェアの世界市場規模：コンポーネントタイプ別、用途別、エンドユーザー産業別、地域別、範囲および予測

人工知能（AI）ハードウェアの市場規模と予測

人工知能（AI）ハードウェア市場規模は、2023年に541億米ドルと評価され、2024年から2030年の予測期間中に38.73 %のCAGRで成長し、2030年には4,741億米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）ハードウェアの世界市場促進要因

人工知能（AI）ハードウェア市場の市場促進要因は、様々な要因の影響を受ける可能性があります。

AIハードウェアの需要は、ヘルスケア、自動車、金融、小売、製造など、多くの産業でAIが幅広く使用されていることが要因となっています。AIは、自動化、データ分析、パターン認識などの目的で各業界で利用されており、計算負荷を効率的に管理するために、専用のハードウェアが必要とされています。

AI技術の急速な進歩：

AIアルゴリズム、特に機械学習とディープラーニングの改良が進むにつれ、AI活動の計算要求と複雑さが増しています。このため、現代のAIアプリケーションの処理要件を満たすには、より強力で効果的なハードウェア・ソリューションが必要となっています。

エッジAIのニーズの高まり：

モノのインターネット（IoT）デバイスが急増し、ネットワーク・エッジでのリアルタイム処理と意思決定がより重要になるにつれ、エッジ・コンピューティング向けに調整されたAIハードウェアのニーズが高まっています。デバイスがローカルでAI処理を実行できるようにすることで、エッジAI技術はプライバシーを向上させ、待ち時間を短縮し、帯域幅を節約します。

クラウドベースのAIサービスの拡張：

AIワークロードの処理要件とストレージ要件をサポートするため、大手ハイテク企業のクラウドベースのAIサービスには強力なハードウェア・インフラが必要です。データセンターやクラウドコンピューティング施設におけるAIに最適化されたハードウェアのニーズは、クラウドベースのAIサービスの成長に連動して高まっています。

AIハードウェア開発への投資：

政府、ベンチャーキャピタル、テクノロジー企業によるAIハードウェアの研究開発への大規模な投資のおかげで、この分野ではイノベーションが急増しています。こうした投資により、AIワークロード専用に作られた専用CPU、アクセラレータ、その他のハードウェア・コンポーネントが開発されています。

AI専用プロセッサの登場：

AIハードウェアは、AIワークロード向けに設計されたFPGA（Field-Programmable Gate Arrays）、GPU（Graphics Processing Unit）、TPU（Tensor Processing Unit）、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）などの専用プロセッサやアクセラレータの開発により、性能とエネルギー効率が向上しています。

エネルギー効率の高いソリューションへの需要：

エネルギー効率と持続可能性は、AIを含むワークロードの計算負荷が高まるにつれて、AIハードウェア設計においてますます重要な考慮事項となっています。エネルギー効率の高いAIハードウェア・ソリューションは、環境への悪影響を最小限に抑えながら、運用コストと消費電力を削減します。

世界の人工知能AIハードウェア市場の抑制要因

人工知能（AI）ハードウェア市場には、いくつかの要因が抑制要因や課題として作用する可能性があります。

高い開発費：

AIハードウェアの製造、研究開発にかかる費用は高額になる可能性があります。AIワークロードに特化したプロセッサ、アクセラレータ、その他のハードウェア・コンポーネントを開発するには多額の研究開発費がかかるため、中小企業は市場への参入を躊躇する可能性があります。

統合の複雑さ：

AIハードウェアを現在のワークフローやシステムに統合するのは、特にレガシーなインフラを持つ分野では困難な場合があります。導入のハードルには、互換性の問題、複雑なソフトウェア統合、特定のビジネスにおける専門知識の必要性などが含まれます。

熟練労働力へのアクセス制限：

現在、AIハードウェアの設計、開発、最適化の経験を持つ知識豊富な人材に対するニーズは供給以上に高まっています。AIアルゴリズム、チップ設計、ハードウェアエンジニアリングなどの分野における熟練労働者の不足は、AIハードウェア業界における新技術の開発と採用を妨げる可能性があります。

規制と倫理的懸念：

AIハードウェアのようなAI技術の使用は、偏見、プライバシー、セキュリティ、責任に関する多くの倫理的・規制的問題をもたらします。AIハードウェア分野の企業は、倫理基準の変化や予測不可能な規制により、法的トラブルや風評被害のリスクが高まる。

データプライバシーとセキュリティへのリスク：

AIハードウェアは機密データを頻繁に扱うため、データプライバシーとセキュリティに関する懸念が生じる。AIハードウェア・システムの脆弱性は、データ漏洩、不正アクセス、個人データの悪用につながる可能性があり、この技術に対する業界の信頼を損ない、その普及を妨げます。

相互運用性の課題：

さまざまなAIハードウェア・プラットフォームやソフトウェア・フレームワーク間の相互運用性基準や互換性の欠如により、多様な環境間での円滑な統合や協力が阻害される可能性があります。スケーラビリティ、柔軟性、相互運用性は、相互運用性の問題によって制限される可能性があり、AIハードウェアソリューションの採用を妨げることになります。

環境への影響：

データセンターやクラウド・コンピューティング・インフラをはじめとするAIギアの必要性が高まった結果、より多くのエネルギーが使用され、大気中により多くの炭素が放出されます。AIハードウェアの採用による環境への影響を軽減するには、資源消費、エネルギー効率、電子廃棄物管理の問題に取り組む必要があります。

目次

第1章 イントロダクション

• 市場の定義
• 市場セグメンテーション
• 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果
• 市場概要
• 市場ハイライト

第3章 市場概要

• 市場規模と成長の可能性
• 市場動向
• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析

第4章 人工知能（AI）ハードウェア市場：コンポーネントタイプ別

• プロセッサー
• メモリ
• ストレージ

第5章 人工知能（AI）ハードウェア市場：用途別

• 機械学習
• ディープラーニング
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• 音声認識

第6章 人工知能（AI）ハードウェア市場：エンドユーザー産業別

• ヘルスケア
• 自動車
• 小売
• 金融
• 製造業

第7章 地域分析

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• 欧州
• 英国
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• アジア太平洋
• 中国
• 日本
• インド
• オーストラリア
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• アルゼンチン
• チリ
• 中東・アフリカ
• 南アフリカ
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦

第8章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• COVID-19の市場への影響

第9章 競合情勢

• 主要企業
• 市場シェア分析

第10章 企業プロファイル

• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Google LLC（Alphabet Inc.）
• Advanced Micro Devices, Inc.（AMD）
• Xilinx, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Micron Technology, Inc.
• Amazon Web Services, Inc.（AWS）

第11章 市場の展望と機会

• 新興技術
• 今後の市場動向
• 投資機会

第12章 付録

• 略語リスト
• 出典と参考文献

Artificial Intelligence Ai Hardware Market Size And Forecast

Artificial Intelligence Ai Hardware Market size was valued at USD 54.10 Billion in 2023 and is projected to reach USD 474.10 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.73 % during the forecast period 2024-2030.

Global Artificial Intelligence Ai Hardware Market Drivers

The market drivers for the Artificial Intelligence Ai Hardware Market can be influenced by various factors. These may include: Growing AI Adoption in All Industries:

The demand for AI hardware is being driven by the broad use of AI in a number of industries, including healthcare, automotive, finance, retail, and manufacturing. AI is being used by industries for automation, data analytics, pattern recognition, and other purposes; to manage the computational load effectively, specialized hardware is required.

Fast Progress in AI Technology:

As AI algorithms continue to improve, especially in machine and deep learning, the computational demands and complexity of AI activities are rising. This makes more potent and effective hardware solutions necessary to meet the processing requirements of contemporary AI applications.

Growing Need for Edge AI:

As Internet of Things (IoT) devices proliferate and real-time processing and decision-making at network edges become more critical, there is an increasing need for AI hardware that is tailored for edge computing. By enabling devices to carry out AI operations locally, edge AI technology improves privacy, lowers latency, and conserves bandwidth.

Extension of Cloud-based AI Services:

To support the processing and storage requirements of AI workloads, large tech companies' cloud-based AI services require a strong hardware infrastructure. The need for AI-optimized hardware in data centers and cloud computing facilities is rising in tandem with the growth of cloud-based AI services.

Investments in AI Hardware Development:

The field is experiencing a surge in innovation thanks to large investments made in AI hardware research and development by governments, venture capitalists, and technology corporations. With the help of these investments, dedicated CPUs, accelerators, and other hardware components made especially for AI workloads are being developed.

Emergence of AI-specific Processors:

AI hardware is seeing performance and energy efficiency improvements as a result of the development of specialized processors and accelerators, such as Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), Graphics Processing Units (GPUs), Tensor Processing Units (TPUs), and Application-Specific Integrated Circuits (ASICs), designed for AI workloads.

Demand for Energy-efficient Solutions:

Energy efficiency and sustainability are becoming more and more important considerations in AI hardware design as workloads involving AI become more computationally demanding. Energy-efficient AI hardware solutions minimize their negative effects on the environment while lowering operational expenses and power consumption.

Global Artificial Intelligence Ai Hardware Market Restraints

Several factors can act as restraints or challenges for the Artificial Intelligence Ai Hardware Market. These may include:

High Development expenses:

The expenses of manufacturing, research, and development for AI hardware can be high. Smaller businesses may be discouraged from entering the market by the substantial R&D costs involved in creating specialized processors, accelerators, and other hardware components for AI workloads.

Complexity of Integration:

It can be difficult to integrate AI hardware into current workflows and systems, particularly in sectors with legacy infrastructure. Adoption hurdles may include compatibility problems, complicated software integration, and the requirement for specialist knowledge in particular businesses.

Restricted Access to Skilled Workforce:

There is now a greater need than supply for knowledgeable individuals with experience in AI hardware design, development, and optimization. The lack of skilled workers in fields like AI algorithms, chip design, and hardware engineering may impede the development and adoption of new technologies in the AI hardware industry.

Regulatory and Ethical Concerns:

The use of AI technology, such as AI hardware, brings up a number of ethical and regulatory issues pertaining to bias, privacy, security, and responsibility. Companies in the AI hardware sector run a greater risk of legal trouble as well as reputational damage due to changing ethical standards and unpredictable regulations.

Risks to Data Privacy and Security:

AI hardware handles sensitive data frequently, which gives rise to worries about data privacy and security. AI hardware system vulnerabilities could result in data breaches, unauthorized access, and misuse of personal data, eroding industry confidence in the technology and impeding its widespread implementation.

Interoperability Challenges:

Smooth integration and cooperation across diverse environments can be impeded by a lack of interoperability standards and compatibility across various AI hardware platforms and software frameworks. Scalability, flexibility, and interoperability may be restricted by interoperability issues, which would impede the adoption of AI hardware solutions.

Environmental Impact:

More energy is used and more carbon is released into the atmosphere as a result of the growing need for AI gear, notably data centers and cloud computing infrastructure. Mitigating the environmental impact of AI hardware adoption requires addressing issues with resource consumption, energy efficiency, and electronic waste management.

Global Artificial Intelligence Ai Hardware Market Segmentation Analysis

The Global Artificial Intelligence Ai Hardware Market is Segmented on the basis of Component Type, Application, End-user Industry, and Geography.

Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By Component Type

• Processors:
• Central Processing Units (CPUs), Graphics Processing Units (GPUs), Tensor Processing Units (TPUs), Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), and Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) are some of the processor types included in this section that are optimized for AI workloads.)
• Memory:
• High Bandwidth Memory (HBM), Graphics Double Data Rate (GDDR) memory, and other high-performance memory solutions are included in this segment. These components are specifically made for AI applications.
• Storage:
• Solid-State Drives (SSDs), Non-Volatile Memory Express (NVMe) storage, and other storage technologies targeted for quick access and processing of big datasets are included in this sector of storage solutions designed for AI workloads.

Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By Application

• Machine Learning:
• AI hardware for machine learning applications, such as pattern recognition, classification, regression, clustering, and anomaly detection, is included in this subsegment.
• Deep Learning:
• This subsegment includes hardware accelerators and processors specifically intended for deep learning activities, such as neural network training and inference.
• Natural Language Processing (NLP):
• This subsegment includes AI hardware that has been tuned to process and comprehend natural language speech and text data.
• Computer Vision:
• This subsegment includes hardware components designed for computer vision applications, such as object identification, scene understanding, and image recognition.
• Speech Recognition:
• AI hardware for voice synthesis, speech recognition, and other audio processing applications falls under this subsegment.

Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By End-user Industry

• Healthcare:
• AI hardware solutions are used in drug discovery, clinical decision support systems, medical imaging analysis, and customized medicine, among other healthcare applications.
• Automotive:
• This subsegment includes hardware components used in advanced driver-assistance systems (ADAS), driverless vehicles, vehicle perception, and control systems.
• Retail:
• Applications including demand forecasting, inventory management, consumer analytics, and tailored marketing are implemented using AI hardware in the retail sector.
• Finance:
• Hardware solutions for algorithmic trading, fraud detection, risk assessment, and customer care automation are utilized in financial services.
• Manufacturing:
• Artificial intelligence hardware is used in applications including process automation, supply chain optimization, quality assurance, and predictive maintenance in the manufacturing sector.

Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By Geography

• North America:
• This subsegment covers the market for AI hardware in nations like the US and Canada, where the use of AI technologies is widely used in a variety of industries.
• Europe:
• This subsegment covers the AI hardware market in nations including the United Kingdom, Germany, France, and others in Europe.
• Asia Pacific:
• This subsegment focuses on the AI hardware market in nations with fast expanding economies, including South Korea, China, Japan, India, and Southeast Asia.
• Latin America:
• This subsegment includes the AI hardware markets in nations such as Brazil, Mexico, Argentina, and others.
• Middle East and Africa:
• This subsegment covers the AI hardware market in these nations, where the use of AI technology is growing in industries including banking, healthcare, and oil & gas.

Key Players

• The major players in the Artificial Intelligence Ai Hardware Market are:
• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Google LLC (Alphabet Inc.)
• Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
• Xilinx, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Micron Technology, Inc.
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)

TABLE OF CONTENTS

1. Introduction

• Market Definition
• Market Segmentation
• Research Methodology

2. Executive Summary

• Key Findings
• Market Overview
• Market Highlights

3. Market Overview

• Market Size and Growth Potential
• Market Trends
• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Porter's Five Forces Analysis

4. Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By Component Type

• Processors
• Memory
• Storage

5. Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By Application

• Machine Learning
• Deep Learning
• Natural Language Processing (NLP)
• Computer Vision
• Speech Recognition

6. Artificial Intelligence Ai Hardware Market, By End-user Industry

• Healthcare
• Automotive
• Retail
• Finance
• Manufacturing

7. Regional Analysis

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Italy
• Asia-Pacific
• China
• Japan
• India
• Australia
• Latin America
• Brazil
• Argentina
• Chile
• Middle East and Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE

8. Market Dynamics

• Market Drivers
• Market Restraints
• Market Opportunities
• Impact of COVID-19 on the Market

9. Competitive Landscape

• Key Players
• Market Share Analysis

10. Company Profiles

• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Google LLC (Alphabet Inc.)
• Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
• Xilinx, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Micron Technology, Inc.
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)

11. Market Outlook and Opportunities

• Emerging Technologies
• Future Market Trends
• Investment Opportunities

12. Appendix

• List of Abbreviations
• Sources and References