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 主要消費者と主要エンドユーザー

AIプロセッサ市場における消費は、ギガワット規模のデータセンターを構築できる資金力を持つハイパースケール企業に集中しています。現在、受注残の大部分を占める上位5社には、CopilotとOpenAIの統合に膨大なコンピューティングを必要とするMicrosoft、オープンソースシリーズ「Llama」のトレーニング用インフラを積極的に構築しているMeta、Gemini向けに内部TPUと外部GPUの両方を使用するGoogle（Alphabet）、Anthropicと独自のBedrockプラットフォームをサポートするAmazon Web Services（AWS）、そしてGPUレンタルの主要拠点となっている専門クラウドプロバイダーCoreWeaveが含まれます。これら5社は、2025年にはハイエンドAIアクセラレータ購入の60%以上を占めると予測されています。

エンドユースケースの観点から見ると、大規模言語モデル（LLM）トレーニングは依然として主要なセグメントであり、高性能チップの最大のシェアを占めています。しかし、レコメンデーションシステム（MetaやTikTokで利用）やエンタープライズ向け検索拡張生成（RAG）ワークフローが、AIプロセッサ市場の大きなシェアを急速に獲得しつつあります。

競争環境: トッププロデューサーと人気のアーキテクチャ

供給側では、AIプロセッサ市場は熾烈な技術競争を伴う寡占状態にあります。Nvidiaは依然として揺るぎないリーダーであり、包括的なCUDAソフトウェアエコシステムとハードウェアパフォーマンスにより、推定80%から90%の市場シェアを占めています。一方、AMDは主要な代替品としての地位を確固たるものにしており、MI300シリーズはコスト意識の高いハイパースケーラーの間で人気を集めています。これとは別に、Intelは3番目の主要な商用シリコンプロバイダーとして機能し、Gaudi 3アクセラレーターをエンタープライズクラスター向けのコスト効率の高い代替品として位置付けています。第4の大きな勢力は単一の企業ではなく、主にGoogle（TPU）とAWS（Trainium/Inferentia）によって設計され、BroadcomやMarvellなどのパートナーによって製造されている内部ASIC（特定用途向け集積回路）の総合的な台頭です。

現在、AIプロセッサ市場を象徴する最も人気のあるプロセッサは、Nvidia H100/H200 Hopperシリーズであり、市場におけるトレーニングの業界標準となっています。新たに発表されたNvidia Blackwell B200は、その推論能力の高さから、2025年の導入に大きな期待が寄せられています。AMDのMI300Xは、ハイメモリ推論ワークロードで広く利用されており、GoogleのTrillium（TPU v6）とAWS Trainium2は、社内クラウドワークロードを支える最も普及したカスタムチップです。

地理的ホットスポットが展開を推進

AIプロセッサ市場の分布においては、地理が重要な役割を果たしています。米国は、シリコンバレーのイノベーション・エコシステムを牽引役として、設計と消費の両面で依然として中心的なハブとなっています。中国はこれに次ぐ第2の牽引役ですが、輸出規制により、国産代替品（Huawei Ascendなど）や性能制限のあるチップへの依存を余儀なくされています。 

しかし、サウジアラビアとアラブ首長国連邦（UAE）は、政府系ファンドを活用し、数万個の高性能チップを購入して国営クラウドを構築することで、強力な新たな競争相手として台頭しています。日本も上位4カ国に名を連ねており、ロボット工学や産業用AIを支える国内半導体の活性化を政府による多額の補助金で推進しています。

2025年の受注状況

2025年を見据えると、AIプロセッサ市場の受注残は極めて不足している状況です。Nvidia H100などのプレミアムGPUのリードタイムは30～40週間で安定していますが、近日発売予定のBlackwell B200は、生産開始から12ヶ月間は既に事実上割り当てられています。SK Hynixは、2025年分のHBM生産分がすべて完売したと報告しており、これは物理的に製造可能なアクセラレータの数に既に上限があることを示唆しています。MicrosoftやMetaなどのハイパースケーラーは、2025年を通して設備投資を高水準で維持することを示唆しており、受注残は堅調に推移する見込みです。関係者は、製造歩留まりの向上に伴い出荷台数は増加するものの、AIプロセッサ市場は当面の間、平均販売価格の高騰と優先パートナーへの戦略的配分を特徴とする売り手市場であり続けることを予期すべきです。

セグメント分析 

高性能コンピューティングがハードウェアの大量導入を促進

プロセッサの種類別では、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）がAIプロセッサ市場の35.42%以上を占めています。こうした優位性は、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに必要な並列処理タスクを処理できる、これらのチップの比類のない能力に起因しています。Nvidiaは、2024年だけで約200万台のH100ユニットを出荷し、高性能コンピューティングの巨大なインストールベースを構築することで、そのリードを確固たるものにしました。需要は非常に旺盛で、H100プロセッサは1年以内に同社に500億米ドル以上の収益をもたらすと予想されています。競合他社も急速に普及しており、AMDはMI300アクセラレータの2024年の収益予測を50億米ドルに引き上げました。AIプロセッサ市場は、生の計算能力とメモリ帯域幅によって明確に定義されます。

世界のAIプロセッサ市場において、メーカー各社はシリコンの物理的限界に挑戦し、この勢いを維持しようとしています。新たに発表されたNVIDIA Blackwell B200 GPUは、驚異的な2,080億個のトランジスタを搭載し、前世代の800億個を大幅に上回っています。これらの進歩により、B200は20ペタフロップスの性能を実現し、次世代モデルのトレーニングに不可欠な存在となっています。さらに、B200は消費電力を25分の1に削減し、データセンターにおける電力効率の重大な懸念にも対処します。CoreWeaveなどの企業が、これらの重要なハードウェアコンポーネントの取得に特化した75億米ドルの資金調達を実施したことで、AIプロセッサ市場は引き続き活況を呈しています。

• Nvidiaは、2024年第2四半期だけで約900トンのH100シリコンを出荷しました。
• 新しい B200 チップは、HBM3e テクノロジーを使用した 8 TB/s のメモリ帯域幅を備えています。
• AMD MI300の収益は2024年第2四半期に10億米ドルを超え、強力な代替需要を実証しました。

オンデバイス推論がパーソナルコンピューティングのアップグレードを加速

用途別では、AIプロセッサは民生用電子機器に広く利用されており、市場シェアは37.46%と最大規模です。プライバシー保護とレイテンシ削減のため、推論タスクをデバイス上で直接実行することへの移行が、このセグメントの成長を牽引しています。IDCは、メーカーが2024年に約5,000万台のAI搭載PCを出荷し、大規模な買い替えサイクルの幕開けとなると予測しています。この勢いは急速に加速し、2025年までに出荷台数は1億300万台に達すると予想されています。半導体メーカーは積極的に対応しており、Intelはよりスマートなノートパソコンへの需要の高まりに対応するため、2024年末までに1,500万台のCore Ultraチップを出荷しました。最新のAIプロセッサは、今や民生用ハードウェアの標準コンポーネントとなっています。

スマートフォンもまた、ニューラル処理統合の重要な戦場です。SamsungのGalaxy S24シリーズは、2024年第1四半期にGenAI対応スマートフォン市場の58%のシェアを獲得し、デバイス内インテリジェンスに対する消費者の需要を証明しました。これらのプレミアムデバイスは、多くの場合600ドルを超える価格で、このセグメントの売上の70%を占めています。Copilot+などの高度な機能をサポートするには、次世代PCに最低でも40TOPSの性能が求められます。Appleもこれに追随し、M4チップのニューラルエンジンは毎秒38兆回の演算処理を実現しています。AIプロセッサの採用が拡大するにつれ、AIプロセッサは現代のコンシューマーエレクトロニクスを特徴づける機能になりつつあります。

• GenAI対応スマートフォンは、2024年第1四半期の世界の携帯電話販売の6%を占めました。
• インテルは、2025年までに1億台のコンピューターにインテリジェンス機能を搭載することを目指しています。
• GenAI フォンの市場シェアは、2024 年にモバイル市場全体の 11% に達すると予想されています。

ネットワーク最適化にはエッジインテリジェンスインフラストラクチャが必要

エンドユーザー業界別では、IT・通信業界がAIプロセッサの主要エンドユーザーであり、34.4%のシェアを占めています。通信事業者は、ネットワークパフォーマンスの最適化と急増するデータトラフィックへの対応に多額の投資を行っています。通信分野におけるAIの世界市場規模は、2025年には26億6000万米ドルに達すると予測されており、この業界における自動化への切迫したニーズを反映しています。VerizonはAWSと提携し、エッジワークロード向けに特別に設計された大容量ファイバーを導入することで、コンピューティング能力をユーザーにより近づけています。AIプロセッサは、2024年に予測される音声トラフィック量の24%増加に対応するために不可欠です。

戦略的パートナーシップにより、世界のAIプロセッサ市場におけるこのセグメントの優位性はさらに強化されています。NVIDIAは、商用グレードのAI-RANソリューションを統合するためにNokiaに10億米ドルを投資し、通信機器とコンピューティングハードウェアの大きな融合を示唆しました。この分野におけるGenAIソフトウェアサービスへの支出は、2025年には270億米ドルに達すると予測されています。通信事業者も将来を見据えており、T-Mobileは2026年にAI-RAN技術の試験運用を開始する予定です。北米のエッジ市場だけでも、2025年には6億5,000万米ドルに達すると見込まれています。こうした投資により、AIプロセッサは今後もグローバルなコネクティビティの未来において中心的な存在であり続けるでしょう。

• 通信分野における GenAI ソフトウェアへの世界的な支出は、2025 年に 370 億米ドルに達すると予想されています。
• AI-RAN 市場規模は 2030 年までに 2,000 億米ドルを超えると予測されています。
• SKテレコムは世界展開を拡大するため、データセンターへの投資を3倍に増やしている。

ハイパースケールの設備投資が生成モデルのトレーニングを促進

導入形態別では、クラウド／データセンターセグメントがAIプロセッサ市場において65.56%という最大のシェアを占めています。この市場を牽引しているのは、ハイパースケーラーによる生成知能に必要なインフラ構築のための巨額の設備投資です。Amazonは2025年に1,250億米ドルの設備投資を行うと予測されており、その大部分はデータセンターの拡張に充てられます。同様に、Microsoftは2025年度にAzureの機能強化に約850億米ドルを割り当てています。これらの巨額投資により、クラウドは世界で最も複雑なモデルのトレーニングにおける中心的なハブであり続けることが確実視されています。企業が供給確保を競う中、AIプロセッサへの明確な注力は明らかです。

この分野の運用規模はかつてないレベルに達しています。Meta Platformsは、24,576基のH100 GPUを搭載した単一のトレーニングクラスターを公式に発表し、現代の導入規模の大きさを示しました。このソーシャルメディア大手は、2024年後半までにH100 60万基に相当するコンピューティングパワーを増強する計画です。一方、Googleは2025年の設備投資額を910億米ドルから930億米ドルと予測しています。上位4社のテクノロジー大手の支出総額は、2025年には3,800億米ドルに達すると予想されています。このような財政的コミットメントは、AIプロセッサの活用と開発における主要なエンジンとしてのクラウドの役割を確固たるものにしています。

• GenAI サーバー ハードウェアへの世界的な支出は、2025 年に 1,800 億米ドルに達すると予測されています。
• AWS は、数十万個のカスタム Trainium2 チップを搭載したサーバーを展開しています。
• Microsoft と OpenAI は、1,000 億ドル相当の将来のインフラ プロジェクトを計画しています。

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地域分析 

北米：巨額の資本注入が国内製造業とハイパースケールインフラを推進

北米は、AIプロセッサ市場において紛れもなく中心地であり、その主な理由は、業界大手の設計本部と展開拠点の両方として機能していることです。46.12%という圧倒的な市場シェアを誇るこの地域は、H100チップが業界標準となったNvidiaをはじめとする地元大手企業の積極的なイノベーションの恩恵を受けています。例えば、Nvidia単体でも2024年には約200万台のH100チップを出荷し、莫大な収益を生み出し、さらなる研究開発資金を生み出しています。こうした知的財産の集中により、将来のコンピューティングにおけるアーキテクチャのロードマップは、主に米国を拠点とするエンジニアリングチームによって決定されます。

さらに、AIプロセッサ市場におけるこの設計リーダーシップは、比類のないインフラの拡張性と政府の強力な支援によって支えられています。米国商務省は、国内製造業の強化のためにインテルに最大85億ドルの直接資金を提供することで、このエコシステムを積極的に支援しています。同時に、ハイパースケーラーは記録的なスピードでハードウェアを展開しています。xAIが最近メンフィスで稼働させた10万GPUスーパークラスターは、この地域が膨大なコンピューティングパワーを瞬時に運用開始できる独自の能力を実証しています。結果として、潤沢な資金、有利な連邦政府の政策、そして成熟した技術エコシステムという強力な組み合わせが、北米をAIプロセッサ革命の最前線に確固たる地位へと押し上げています。

重要なパッケージングの独占と新興のバックエンドエコシステムがアジア太平洋地域の成長を牽引

アジア太平洋地域は、世界のAIプロセッサ市場で第2位のシェアを維持していますが、これは単にチップを製造しているからではなく、現代のAIプロセッサの性能を決定づける複雑な「バックエンド」技術を掌握しているからです。関係者は、シリコンリソグラフィーは高度なパッケージングなしには役に立たないことを認識する必要があります。この分野では、台湾のTSMCがまさにボトルネックとなっています。この地域は、NVIDIAのBlackwellやAMDのMI300シリーズの製造に必要な特殊な2.5Dパッケージング技術であるCoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）の生産能力を独占しています。TSMCは2024年に280億米ドルから320億米ドルの設備投資予算を設定しており、この地域はグローバルサプライチェーンの主要なボトルネックを解消するために、このパッケージングスループットを積極的に拡大しており、ハイエンドアクセラレータの世界への供給ペースを事実上決定しています。

さらに、この地域のAIプロセッサ市場は半導体バリューチェーンの多様化を活用し、製造だけでなく、高付加価値の組み立てとテストへと事業を拡大しています。中国はHuaweiのAscendシリーズなどの国産代替品に475億米ドルを投入することで貿易制限を緩和していますが、近隣諸国は新たな「バックエンド」超大国として台頭しています。例えば、マレーシアは、インフィニオンがクリムに54億米ドルを投じて拡張したことからもわかるように、巨額の資本を誘致しており、東南アジアを電力管理と最終組み立ての重要な拠点として位置付けています。同時に、インドもタタ・エレクトロニクスがドレラに110億米ドルを投じて製造工場を建設し、この競争に参入しています。結果として、アジア太平洋地域は、高帯域幅メモリ統合の独占的設計者であり、世界的なAIプロセッサの最終仕上げのための工場フロアを拡大することで、その優位性を確保しています。

戦略的市場開発：AIプロセッサ市場におけるトップ10のマイルストーン 

• 2024年8月19日、 AMDはZT Systemsを49億ドルで買収しました。これは、統合ラックスケールソリューションを提供し、Nvidiaのインフラストラクチャの優位性に直接挑戦することを可能にする重要な動きです。
• 日、OpenAIはBroadcomおよびTSMCと提携して独自の推論シリコンを構築し、マーチャントプロバイダーと並行したサプライチェーンの確保を目指し、独立性を示しました。
• 2024年4月24日、 Nvidiaはクラスター効率を最適化するためにワークロードオーケストレーションのスタートアップ企業Run:aiを7億ドルで買収すると発表しました。
• 2024年5月30日に団結し、 UALinkコンソーシアム（Google、AMD、Intelを含む）を立ち上げ、独自のハードウェア独占を打ち破るオープンな相互接続規格を作成しました。
• 日、xAI は AI プロセッサ市場における迅速な導入の記録を樹立しました。
• 日、ブラックロックとMGXは300億米ドル規模のインフラパートナーシップを開始し、事実上業界の将来の注文書を引き受けました。
• 日、Intel はAWS と数十億ドル規模のカスタム AI ファブリック チップ製造契約を締結し、ファウンドリ事業の有効性を証明しました。
• 日、フォックスコンはメキシコに大規模なGB200施設を建設すると発表し、組み立てを北米のバイヤーに近づけました。
• 日、Cerebras SystemsはIPOを申請し、非GPUアーキテクチャに対する一般の需要を試しました。
• ソフトバンクは2024年2月17日、 ArmベースのAI半導体大国を築くために1000億ドルの投資を目標とする「プロジェクトイザナギ」を開始した。

AIプロセッサ市場のトップ企業

• nvidia
• インテル
• 百度
• AMD
• グーグル
• IBM
• クアルコムテクノロジーズ
• マイクロソフト
• ファーウェイ
• サムスン
• りんご
• SKハイニックス株式会社
• その他の著名な選手

市場セグメンテーションの概要

プロセッサーのタイプ別

• GPU
• CPU
• FPGA
• ASIC
• NPU（ニューラルプロセッシングユニット）
• TPU（テンソルプロセッシングユニット）

導入モード別

• クラウド/データセンター
• エッジ/デバイス上

エンドユーザー業界による

• IT＆テレコム
• 自動車
• 家電
• 健康管理
• BFSI
• 産業用

用途別

• 家電
• 自動車
• 健康管理
• 産業オートメーション
• 航空宇宙と防衛
• 小売業とロボット工学

地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ
  • 西欧
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • 残りの西ヨーロッパ
  • 東欧
    • ポーランド
    • ロシア
    • 東ヨーロッパの残りの地域
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアとニュージーランド
  • 韓国
  • アセアン
  • 残りのアジア太平洋地域
• 中東とアフリカ
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • MEAの残りの部分
• 南アメリカ
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • 南アメリカの残りの地域