市場シナリオ 

AIチップ市場は、2024年に392億7000万米ドルと評価され、2025年から2033年にかけて35.50％のCAGRで2033年までに50197億米ドルの市場評価に達すると予測されています。

人工知能（AI）チップの需要は、産業全体のAIアプリケーションの指数関数的な成長に至るまで、世界的に急増しています。 2024年、AIチップの世界ユニットは18億に達し、前年比で堅調な増加を反映しています。主要なエンドユーザーには、Google、Amazon、Microsoftなどのハイテク大手が含まれ、クラウドコンピューティング、生成AI、および機械学習タスクのためのデータセンターにAIチップを展開しています。自動車セクターは、AIチップを自動運転車に統合しているテスラやNvidiaなどの企業とともに、重要な貢献者としても浮上しています。ヘルスケア業界は、IntelやAMDなどの企業が料金をリードしているため、医療イメージングと創薬のためにAIチップを活用しています。スマートフォンやIoTデバイスなどのエッジコンピューティングデバイスの増殖により、AIチップの需要がさらに促進され、AppleとQualcommが最前線にあります。

AIチップ市場の主要なアプリケーションは、自然言語処理、コンピュータービジョン、およびロボット工学にわたって至ります。 2024年、データセンターだけでのAIチップの採用は、大規模なデータセットのより速く効率的な処理の必要性に駆られ、6億5,000万台を占めました。ゲーミング業界では、NVIDIAのGeForce RTXシリーズが世界で1,200万台を超えて販売されているため、需要が急上昇しています。市場は、特定のAIワークロードに最適化されたGoogleのテンソル処理ユニット（TPU）やTeslaのDojoチップなど、特殊なチップへの移行を目撃しています。 OpenaiのGPT-4のような生成AIモデルの増加は、モデルをトレーニングするために100,000 GPU以上を使用していると伝えられているため、高性能AIチップの需要をさらに加速しました。

AIチップ市場の著名なプレーヤーには、Nvidia、Intel、AMD、およびQualcommが含まれ、NvidiaがGPUセグメントを支配しています。データセンターが毎年200テロワット時の電力を消費するため、AIチップに対する世界的な需要はエネルギー効率に重点を置いて形になっています。アジア太平洋地域は、AIチップ生産の重要なハブとして浮上しており、台湾半導体製造会社（TSMC）が世界のAIチップの70％以上を生産しています。最近の開発には、IntelのGaudi 3 Ai Acceleratorの発売が含まれます。 AIチップ市場はまた、R＆Dへの投資の増加を目撃しており、IBMやSamsungなどの企業は、人間の脳のニューラルネットワークを模倣する神経形態コンピューティングを探求しています。 AIがテクノロジーのあらゆる側面に浸透し続けているため、AIアルゴリズムの進歩と特殊なハードウェアの必要性によって、AIチップの需要は指数関数的に成長すると予想されます。 

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市場動向 

ドライバー：AI駆動型の自動運転車の増殖

AI駆動型の自動運転車の増殖は、AIチップ市場の重要な推進力です。 Teslaは最前線にいて、完全な自動運転（FSD）システムに車両あたり5,000を超えるAIチップを統合しています。自動車部門のAIチップの需要が急増しており、2024年に3,000万人以上のAIチップが自動運転車に展開されています。NvidiaやMobileyeなどの企業も大きな進歩を遂げており、NvidiaのOrinチップは世界中で1,000万台以上の車両で使用されています。 。膨大な量のセンサーデータのリアルタイム処理を必要とする自律運転アルゴリズムの複雑さの増加は、高性能AIチップの必要性を促進しています。自動車業界のレベル4とレベル5の自律性へのシフトは、この傾向をさらに加速しており、AIチップは完全な自律性を達成する上で重要な要素になります。

AI駆動型の自動運転車の台頭は、AIチップ設計のイノベーションも促進しています。たとえば、TeslaのDojo Aiチップは、1を超えるExaflopの処理能力を備えた自律運転モデル​​のトレーニング用に特別に設計されています。自動車セクターにおけるAIチップ市場の需要は指数関数的に成長すると予想され、2026年までに5,000万を超えるAIチップが自律車両に配備されると予測されています。電気自動車（EV）の採用の増加は、EVSとしてのこの成長にも貢献しています。バッテリー管理とエネルギーの最適化のための高度なAIシステムが必要です。 NvidiaやQualcommなどの企業は、自動車セクター向けに調整されたAIチップの開発に多額の投資を行っており、Nvidiaのドライブプラットフォームは世界中の20人以上の自動車メーカーが使用しています。自律車両にAIチップを統合することは、安全性を高めるだけでなく、予測的メンテナンスやパーソナライズされた車内エクスペリエンスなどの新機能を可能にすることでもあります。自動車セクターにおけるAIチップに対する需要の高まりは、AIチップ市場のチップメーカーと自動車メーカーとの間のコラボレーションを推進しています。 AIチップの生産のためのサムスンとのテスラのパートナーシップはその代表的な例です。接続された車両および自動運転車への自動車業界の推進により、2033年までにAIチップの500億ドルの市場が創出されると予想されています。 

トレンド：生成AIの特殊なAIチップへのシフト

生成AIの特殊なAIチップへのシフトは、AIチップ市場を形作る顕著な傾向です。たとえば、OpenaiのGPT-4は、トレーニングに100,000を超えるGPUを必要とし、特殊なハードウェアの必要性を強調しました。 GoogleやTeslaなどの企業は、Googleのテンソル処理ユニット（TPU）やTeslaのDojoチップなど、特定のAIワークロードに最適化されたカスタムAIチップを開発しています。特殊なAIチップの需要は、大規模な計算能力を必要とする生成AIモデルの複雑さの増加によって促進されます。テキスト生成、画像合成、ビデオ作成などの生成的AIアプリケーションの増加は、大規模なデータ処理とモデルトレーニングを処理できるAIチップの必要性を高めています。

特殊なAIチップの開発により、生成AIモデルのより速く、より効率的なトレーニングが可能になります。たとえば、GoogleのTPUは、100を超えるペタフロップのデータを処理できるため、大規模なAIモデルのトレーニングに最適です。エンターテインメント、マーケティング、ヘルスケアなどの業界での生成AIの採用の増加により、AIチップ市場の専門的な需要がさらに促進されています。 NvidiaやAMDなどの企業は、生成AIに合わせたAIチップの開発にも投資しており、NvidiaのA100 GPUは、生成AIアプリケーションの50％以上で世界中で使用されています。ディープフェイクや仮想インフルエンサーなどのAIに生成されたコンテンツの人気の高まりも、これらのアプリケーションがリアルタイム処理に高性能ハードウェアを必要とするため、特殊なAIチップの需要に貢献しています。

特殊なAIチップへのシフトは、AIチップアーキテクチャのイノベーションも推進しています。 IBMやIntelのような企業は、生成AI向けに最適化されたAIチップを開発するために、人間の脳の神経ネットワークを模倣する神経形態コンピューティングを調査しています。 

課題：AIアルゴリズムの複雑さの増加

AIアルゴリズムの複雑さの増加は、AIチップ市場で重要な課題です。 OpenaiのGPT-4などの高度なAIモデルには、トレーニングに100,000を超えるGPUが必要であり、最新のAIアルゴリズムの計算需要を強調しています。これらの複雑なアルゴリズムを処理できるAIチップの開発は、AIモデルに大規模な計算能力とメモリ帯域幅が必要であるため、ますます困難になっています。 AIアルゴリズムの複雑さの増加は、AIチップ開発のコストを引き上げており、NVIDIAやAMDなどの企業がR＆Dに数十億を投資して需要に対応しています。 AIチップが膨大な量のデータをリアルタイムで処理する必要性は、設計と製造プロセスをさらに複雑にしています。

複雑なアルゴリズムのAIチップを開発するという課題は、グローバルAIチップ市場全体のAIチップアーキテクチャのイノベーションを促進することです。 IBMやIntelのような企業は、人間の脳のニューラルネットワークを模倣する神経形態コンピューティングを調査し、複雑なAIワークロードに最適化されたAIチップを開発しています。 AIアルゴリズムの複雑さの増加は、メモリ帯域幅と処理能力が高いAIチップの必要性を促進しています。 AIモデルが自動運転車やヘルスケアなどのリアルタイムアプリケーションに展開されているため、複雑なアルゴリズムを処理できるAIチップの開発はますます重要になっています。複雑なアルゴリズムに最適化されたAIチップに対する需要の高まりは、AIチップ市場を再構築しており、NVIDIA、AMD、IBMなどの企業が料金をリードしています。

AIアルゴリズムの複雑さの増加は、CHIPメーカーとAI開発者間のコラボレーションも推進しています。 GoogleやOpenaiなどの企業は、AIチップ市場のチップメーカーと緊密に協力して、特定のAIモデルに最適化されたAIチップを開発しています。複雑なアルゴリズムのAIチップを開発するという課題は、Googleのテンソル処理ユニット（TPU）やTeslaのDojoチップなど、特殊なハードウェアの必要性を促進することです。 AIアルゴリズムの複雑さの増加は、データセンターが毎年200テラワット時以上の電力を消費しているため、エネルギー効率の高いAIチップの必要性を促進しています。複雑なアルゴリズムを処理できるAIチップに対する需要の高まりは、AIチップ市場を再構築しており、NVIDIA、AMD、IBMなどの企業が料金をリードしています。

セグメント分析 

タイプ別 

GPUは、最も顕著なタイプのAIチップ市場として浮上しており、市場シェアの30％以上を指揮しています。この優位性は、複雑なAIモデルのトレーニングと実行に不可欠な、比類のない並列処理機能によって駆動されます。 GPUは数千の計算を同時に処理でき、深い学習タスクに最適です。 GPUの世界的な需要は、AIアプリケーションの指数関数的な成長により急増しており、データセンターだけで年間150万GPUを超えて消費しています。主要なエンドユーザーには、クラウドサービスプロバイダー、研究機関、およびAI駆動型ソリューションを展開する企業が含まれます。そこで、GPUの年間供給は需要に対応するのに苦労しており、ギャップが拡大しています。 

2023年、大手GPUプロバイダーであるNvidiaは、データセンターGPUの売り上げが409％増加したと報告しましたが、不足は続いています。 AMDやIntelなどのAIチップ市場の他の主要プロバイダーは生産を増やしていますが、Nvidiaの高度なアーキテクチャとソフトウェアのエコシステムは、競争力を与えています。同社は、GPUのパフォーマンスと効率を向上させるために、100億ドル以上のR＆Dを投資し、市場の地位をさらに強化しています。需要と供給の間のギャップは、生成AIの急速な採用によって悪化します。これには、大規模な計算能力が必要です。たとえば、単一の大きな言語モデルのトレーニングでは、10,000以上のGPUを消費できます。これにより、注文のバックログが発生し、一部の企業はGPUの配達を最大6か月まで待っています。 Nvidiaは、2025年までに年間200万GPUを超えるGPUを生産する計画で製造能力を高めることで対応しました。ただし、AIモデルの複雑さの高まりと特殊なハードウェアの必要性は、サプライチェーンを緊張させ続けています。

テクノロジー別 

System-on-chip（SOC）テクノロジーは、複数のコンポーネントを単一のチップに統合する能力により、AIチップ市場の35％以上を保護し、消費電力を削減し、効率を改善しています。 SOCは、コンパクトさと低電力使用量が重要であるEdge AIアプリケーションに特に適しています。 SOCSの世界的な需要は急増しており、主にスマートフォン、IoTデバイス、自動運転車用に毎年5億ユニット以上が出荷されています。 SOCは、汎用性と費用対効果のために、AIチップ市場の他のテクノロジーよりも優れています。画像認識から自然言語処理まで、幅広いタスクを処理でき、多様なAIアプリケーションに最適です。たとえば、QualcommのSnapdragon SoCは、世界中で10億を超えるデバイスを電力し、従来のGPUのコストの一部でAI機能を提供しています。これにより、SOCSは、低消費電力で高性能を必要とする家電メーカーにとって好ましい選択肢になりました。

SOCテクノロジーの優位性は、新たなAIトレンドへの適応性によってさらに強化されています。たとえば、SOCはAI搭載ウェアラブルでますます使用されており、2025年までに貨物が2億ユニットを超えると予想されています。AppleやSamsungなどの企業は、AppleのAシリーズチップスが世界中で15億を超えるiPhoneを搭載しています。 AIアクセラレータをSOCSに直接統合する能力は、2030年までに5,000万を超えるAI対応車両が路上にあると予想される自動車用途での採用を推進しています。

業界別 

ITおよび電気通信業界は、AIチップ市場の最大の消費者として浮上しており、市場の収益の30％以上を占めています。これは、ネットワークの最適化、サイバーセキュリティ、および顧客サービスにおけるAIの採用の増加によって推進されます。たとえば、通信事業者は、世界中で10億を超える接続されたデバイスを管理するためのAI搭載ソリューションを展開しており、年間500,000を超えるAIチップが必要です。このセクターにおけるAIチップの需要は、 5Gネットワ​​ークの展開によってさらに促進されます。これには、リアルタイムのデータ処理に高度なAIアルゴリズムが必要です。ここで、ITおよび電気通信業界でAIチップ需要を促進する主要なアプリケーションには、ネットワークトラフィック管理、詐欺検出、予測的メンテナンスが含まれます。たとえば、AIを搭載したネットワーク最適化ツールは、レイテンシを最大50％削減し、5Gネットワ​​ークのパフォーマンスを向上させることができます。これにより、AIチップの需要が急増し、5Gインフラストラクチャだけで毎年200,000ユニット以上が出荷されました。 HuaweiやEricssonのような企業は、HuaweiのAscend AI Chipsが世界中で100万個以上の5Gベースステーションを搭載しているため、AI主導のソリューションに多額の投資を行っています。

ITインフラストラクチャの複雑さの高まりは、AIチップの需要も促進しています。たとえば、データセンターは、毎日100を超えるエクサバイトのデータを管理するためのAI搭載ソリューションを展開しており、年間100万件以上のAIチップが必要です。これにより、NVIDIAやAMDなどの企業が需要を満たすのに苦労しているため、注文のバックログが生まれました。毎年10億を超えるサイバー攻撃が検出されるサイバーセキュリティにおけるAIの採用の増加は、AIチップの需要をさらに高めています。 ITおよび電気通信業界は、高度なAI駆動型ソリューションの必要性により、2025年までに年間200万を超えるAIチップを消費すると予想されています。

用途別 

現在、コンピュータービジョンは38％以上の市場シェアを保持しています。ただし、自然言語処理セグメントは、今後数年間で最速のCAGRで成長するように設定されています。これは、主にGPTやBERTなどの生成AIモデルの急速な採用によって推進されています。これらのモデルには、1,000 GPUと10,000 CPU時間を超える単一のGPT-3モデルをトレーニングすることで、大規模な計算リソースが必要です。 NLPのAIチップの主要な消費者には、検索エンジン、仮想アシスタント、コンテンツ生成ツールにこれらのモデルを展開しているGoogle、Microsoft、Openaiなどのハイテク大手が含まれます。さらに、生成AIの急増は、NLPのAIチップの需要を大幅に高めました。たとえば、OpenaiのGPT-4モデルには、トレーニングに100,000を超えるGPUが必要であり、クラウドプロバイダーからの注文のバックログにつながります。 NLPアプリケーションの総注文量は年間500,000 GPUを超えており、NVIDIAやAMDなどの企業は需要を満たすのに苦労しています。これにより、NLPタスク用に最適化されており、従来のGPUよりも最大10倍高速な処理を提供するGoogleのTPUなど、特殊なAIチップの開発が促進されています。

AIチップ市場でのNLPの最速の成長は、言語モデルの複雑さの増加によってさらに促進されています。たとえば、GPT-4には1兆個以上のパラメーターがあり、トレーニングに1つ以上の計算能力が必要です。これにより、NVIDIAのA100 GPUがNLPワークロードの好みの選択肢であるため、高性能AIチップの需要が急増しました。同社は、100,000以上のA100 GPUを世界中のデータセンターに出荷していますが、需要は引き続き供給を上回っています。 2030年までに100億人のユーザーを超えると予想されるAI搭載のチャットボットと仮想アシスタントの採用の増加により、NLPのAIチップの需要がさらに促進されます。

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地域分析 

北米は、大手ハイテク企業の存在と堅牢なイノベーションエコシステムの存在によって駆動される、40％以上の市場シェアでAIチップ市場を支配しています。米国だけでも、この地域の収益の80％以上が寄与しており、Nvidia、Intel、AMDなどの企業が料金を主導しています。マーケットリーダーであるNvidiaは、AIチップに対する需要の急増に起因する2024年に600億ドル以上の収益を報告しました。米国には、世界のAIスタートアップの50％以上が住んでおり、AIチップの開発と採用のための肥沃な地面を作り出しています。 AIチップ市場における米国の支配は、AIの研究開発におけるリーダーシップによってさらに強化されています。たとえば、米国はグローバルAI特許の60％以上を占めており、GoogleやMicrosoftなどの企業はAI Researchに年間200億ドル以上を投資しています。これにより、世界中のデータセンターで広く使用されているGoogleのTPUやNvidiaのA100 GPUなど、最先端のAIチップが開発されました。米国はまた、強力な半導体製造基地の恩恵を受けており、世界の半導体生産能力の50％以上が国内にあります。

さまざまな業界でのAIの採用の増大は、北米のAIチップの需要を促進しています。たとえば、ヘルスケアセクターは、AIを搭載したソリューションを展開して、毎年10億を超える医療画像を分析しており、100,000を超えるAIチップが必要です。自動車産業はAIチップ市場の重要な消費者でもあり、2030年までに1,000万を超えるAI対応車両が米国の道路にあると予想されています。計算能力は、AIチップの需要をさらに高めています。北米は市場で支配的なプレーヤーであり続けると予想されており、2025年までに毎年200万人以上のAIチップが出荷されています。

AIチップ市場における最近の開発

• 2024年1月、SynopsysはANSYSの350億ドルの買収を発表し、半導体業界の設計とシミュレーション機能を強化することを目指しています。
• 2024年4月、Nvidiaは、イスラエルのオーケストレーションソフトウェアベンダーであるRun：AIを買収しました。
• 2024年6月、Etched.aiは、主要なベンチャーパートナーが率いるシリーズAラウンドと正の合計で1億2,000万ドルを調達し、AIモデルをGPUよりも速く安価に実行できるチップを開発しました。
• 2024年8月、AIの半導体およびソフトウェアのスタートアップであるGroqは、BlackRockが率いるシリーズDラウンドで6億4,000万ドルを調達し、30億ドル以上で会社を評価しました。
• 2024年9月、IntelおよびAmazon Web Services（AWS）は、数十億ドルの数十億ドルのフレームワークとの戦略的コラボレーションを拡大し、AIアプリケーションのカスタムチップデザインに共同投資しました。
• 2024年10月、フォトニックコンピューティングスタートアップであるLightMatterは、T。RowePriceが率いる4億ドルのシリーズDラウンドを調達し、会社を44億ドルと評価しました。
• 2024年11月、AIチップ市場の主要な消費者の1人であるAmazonは、AIスタートアップ人類への40億ドルの投資を発表し、AWSの主要なAIトレーニングパートナーになりました。
• 2024年11月、AIネットワーキングチップスタートアップであるEnfabricaは、Spark Capitalが率いるシリーズCラウンドで1億1500万ドルを調達し、ACF SuperNicチップの発売を加速しました。
• 2024年12月、TenStorrentは、Samsung SecuritiesとAFWパートナーが率いる20億ドルのマネー前評価で、シリーズDの資金調達ラウンドで6億9,300万ドル以上を確保しました。
• 2024年12月、Biden-Harris AdministrationはSK Hynixにチップスインセンティブ賞を発表し、インディアナ州のAIチップ生産施設への38億7000万ドルの投資を支援するために最大4億5800万ドルの直接資金を提供しました。

AIチップ市場のトップ企業

• AMD
• TSMC
• グーグル
• IBM
• nvidia
• マイクロソフト
• インテル
• ファーウェイ
• クアルコム
• AWS
• その他の著名な選手

市場セグメンテーションの概要:

チップタイプによって

• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• その他

テクノロジー別

• System-on-chip（soc）
• System-in-Package（SIP）
• マルチチップモジュール（MCM）
• その他

用途別

• 自然言語処理 (NLP)
• コンピュータービジョン
• ロボット工学
• ネットワークセキュリティ
• その他

業界別

• 健康管理
• 自動車
• 家電
• 小売とeコマース
• BFSI
• ITと通信
• 政府と防衛
• その他

地域別 

• 北米
  • アメリカ
  • 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
  • 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