人工知能チップ市場 - 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、チップタイプ別 (GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他)、処理タイプ別 (エッジ、クラウド)、テクノロジー別 (システムオンチップ、システムインパッケージ、マルチチップモジュール、その他)、アプリケーション別 (自然言語処理、ロボット工学、コンピュータービジョン、ネットワークセキュリティ、その他)、エンドユーザー別 (メディアと広告、BFSI、ITと通信、小売、ヘルスケア、自動車と輸送、その他)、地域別、競合状況別、2019年～2029年予測

市場概要

世界の人工知能チップ市場は、2023年に202.7億米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に32.19％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

人工知能チップ市場は、人工知能（AI）アプリケーション向けにカスタマイズされた特殊なマイクロプロセッサの設計、開発、製造に特化した半導体業界のダイナミックで進化するセクターを指します。AIアクセラレータとも呼ばれるこれらのAIチップは、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク処理などのタスクに関連する複雑な計算を効率的に処理することで、AIアルゴリズムのパフォーマンスを向上させるように設計されています。 AI が医療、自動車、金融、製造業などさまざまな業界に浸透するにつれ、高性能 AI チップの需要が急増しています。市場には、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) やフィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) から、より特殊な特定用途向け集積回路 (ASIC) まで、さまざまなチップ タイプが含まれます。この市場の主な推進要因には、さまざまなアプリケーションでの AI の採用の増加、エッジ コンピューティングの普及、AI の研究開発を支援する政府の取り組みなどがあります。人工知能チップ市場は、進行中の技術革命の重要な推進要因であり、世界中のインテリジェント システムとサービスの状況を形作っています。

主要な市場推進要因

AI 駆動型アプリケーションの需要の増加

世界の人工知能チップ市場は、主にさまざまな業界での AI 駆動型アプリケーションの需要の高まりに支えられ、堅調な成長軌道をたどっています。企業と消費者の両方が人工知能の変革の可能性を認識するにつれて、高性能 AI チップのニーズが急増しています。これらのチップは、機械学習アルゴリズム、自然言語処理、コンピューター ビジョン、その他の AI アプリケーションを支える計算力の源として機能します。

医療、金融、自動車、製造などの業界では、効率を高め、意思決定を改善し、新しい機能を実現するために、AI テクノロジーを業務に統合するケースが増えています。AI の採用が拡大するにつれ、複雑な計算を高速かつエネルギー効率よく処理できる特殊な AI チップの需要が、世界の AI チップ市場の成長を牽引しています。

特に、医療分野では、診断、創薬、個別化医療向けの AI アプリケーションの急増が見られ、膨大な量の医療データを処理および分析するための強力な AI チップの必要性が高まっています。同様に、自動車業界の自律走行車や AI 主導の金融分析も、高度な AI チップの需要をさらに高めています。

エッジ コンピューティングの普及

エッジ コンピューティングの普及は、世界の人工知能チップ市場の大きな推進力として浮上しています。エッジ コンピューティングでは、集中型のクラウド サーバーのみに頼るのではなく、データの生成元に近い場所でデータを処理します。このアプローチは、自動運転車、スマート シティ、産業用 IoT など、低レイテンシを必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。

エッジ コンピューティング用に設計された AI チップは、リアルタイムのデータ処理を可能にし、遠く離れたクラウド サーバーにデータを送信する際のレイテンシを削減します。これは、即時の応答が重要な顔認識、ビデオ監視、拡張現実などのアプリケーションにとって特に重要です。エッジ コンピューティングの導入がさまざまな業界で拡大し続けるにつれて、エッジ デバイスに最適化された AI チップの需要が高まり、市場全体を牽引すると予想されます。

ディープラーニング テクノロジーの進歩

ディープラーニング テクノロジーの進化は、世界の人工知能チップ市場を前進させる上で極めて重要な役割を果たしています。機械学習のサブセットであるディープラーニングでは、大規模なデータセットでニューラル ネットワークをトレーニングし、明示的なプログラミングなしで予測や決定を行います。この技術は、画像認識や音声認識、自然言語処理、自律システムなど、さまざまな AI アプリケーションで目覚ましい成功を収めています。

ディープラーニングの可能性を最大限に引き出すには、トレーニングと推論のプロセスを加速するための専用の AI チップが必要です。これらのチップは、ニューラル ネットワーク操作に伴う複雑な数学的計算を効率的に処理するように設計されています。ディープラーニング アルゴリズムがより洗練され、さまざまな分野で応用されるようになるにつれて、処理能力が向上した高度な AI チップの需要が高まり、市場の成長を牽引しています。

クラウド コンピューティングにおける AI の台頭

クラウド コンピューティング サービスへの人工知能の統合が進むことは、世界の AI チップ市場を形成するもう 1 つの大きな原動力です。クラウド プロバイダーは、AI 機能をプラットフォームに組み込んで、AI-as-a-Service、機械学習モデル、データ分析などの強化されたサービスを提供しています。この傾向は、大規模なデータセットを処理および分析するためのスケーラブルでコスト効率の高いソリューションの必要性によって推進されています。

クラウド環境向けに設計された AI チップは、並列処理と高スループット向けに最適化されているため、クラウド サービス プロバイダーは効率的な AI サービスを顧客に提供できます。企業はこれらのクラウドベースの AI サービスを活用して、ハードウェア インフラストラクチャへの多額の先行投資を必要とせずに、高度な分析、予測モデリング、およびその他の AI 機能にアクセスしています。AI とクラウド コンピューティングの共生関係により、特殊な AI チップの需要が促進され、市場全体の成長に貢献しています。

AI に対する政府の取り組みと投資

人工知能に対する政府の取り組みと投資は、世界の AI チップ市場を牽引する上で極めて重要な役割を果たしています。世界中の政府は、経済競争力と国家安全保障における AI の戦略的重要性を認識し、AI の研究、開発、展開を積極的に支援しています。AI 技術の革新を促進するために、資金提供プログラム、研究助成金、および政策フレームワークが確立されています。

これらの政府主導の取り組みにより、さまざまな分野で AI の採用が促進され、AI チップ市場の成長に適した環境が生まれています。たとえば、スマート シティ、ヘルスケアのデジタル化、防衛アプリケーションに焦点を当てた取り組みでは、インテリジェント システムを強化するために高度な AI チップが使用されることがよくあります。政府の支援と技術の進歩の連携は、AI チップ市場を前進させる重要な原動力です。

エネルギー効率に対する意識の高まり

エネルギー効率は、AI チップの開発において重要な考慮事項として浮上し、世界市場におけるイノベーションの原動力となっています。AI アプリケーションの需要が高まり続けるにつれて、大規模な AI 計算に伴う環境への影響とエネルギー消費に対する意識が高まっています。このため、消費電力を最小限に抑えながら高いパフォーマンスを実現する AI チップの設計に重点が置かれるようになりました。

エネルギー効率の高い AI チップを開発するための取り組みには、新しいアーキテクチャ、材料、製造プロセスの探求が含まれます。チップメーカーは、計算能力とエネルギー効率のバランスが取れたチップを作成するために研究開発に投資しています。グリーン AI テクノロジーの重視は、世界的な持続可能性の目標と一致しており、環境に配慮した AI ソリューションの導入を目指す組織に共感されています。

世界の人工知能チップ市場は、AI 駆動型アプリケーションの需要増加、エッジ コンピューティングの普及、ディープラーニング テクノロジーの進歩、クラウド コンピューティングにおける AI の台頭、政府の取り組みと投資、エネルギー効率に対する意識の高まりなど、さまざまな要因が重なって推進されています。これらの推進要因は、AI チップ市場の急速な進化と拡大に総合的に寄与し、さまざまな業界における人工知能の未来を形作っています。

政府の政策が市場を推進する可能性が高い

国家 AI 戦略と投資フレームワーク

世界中の政府は、人工知能 (AI) の変革の可能性と、それが経済発展、イノベーション、国家競争力において果たす極めて重要な役割を認識しています。これに対応して、多くの国が AI チップを含む AI 技術の開発と展開を導くための包括的な国家 AI 戦略と投資フレームワークを策定しています。

明確に定義された国家 AI 戦略には通常、AI 研究開発を促進するための目標、優先事項、および行動計画が含まれます。政府は、AI イニシアチブ、研究プロジェクト、および AI に重点を置いた機関の設立に資金を提供するために、多額の財源を割り当てています。投資フレームワークは、資金調達への構造化されたアプローチを確保し、政府機関、研究機関、民間業界プレーヤー間のコラボレーションを促進します。

これらのポリシーは、イノベーションを支援する環境を提供し、人材を引き付け、AI関連産業の成長を促進することで、世界のAIチップ市場の形成に役立ちます。政府の優先事項とAI開発目標を一致させることで、AIチップ技術の進歩を促進するまとまりのあるエコシステムを構築できます。

倫理的AIの規制フレームワーク

AIチップを含むAI技術の導入が広まるにつれて、政府は潜在的なリスクや課題から保護するための倫理的配慮の必要性を認識しています。AIの責任ある倫理的使用を確保するための規制フレームワークが開発されており、偏見、透明性、説明責任、雇用への影響などの問題に対処しています。

倫理的AIポリシーには、差別的な結果を防ぎ、公平性を確保するためのAIチップの開発と導入に関するガイドラインが含まれています。政府は、AI アプリケーションを監督するための規制機関と基準を確立し、AI 技術の設計と使用における透明性と説明責任を促進しようとしています。これらのフレームワークは、AI に対する国民の信頼の構築に貢献し、世界の AI チップ市場の持続的な成長につながる環境を作り出します。

政府は倫理基準を設定することで、責任ある AI 開発への取り組みを示しています。これは、国際協力を促進し、世界中の AI チップ製造業者に公平な競争の場を提供するために不可欠です。

AI 教育と人材育成への投資

政府は、AI イノベーションを推進する上で熟練した人材の重要性を認識し、教育と人材育成に重点を置いた政策を実施しています。これらの政策は、AI チップの開発と最適化を含む AI 業界に貢献するために必要な知識とスキルを個人に身につけさせることを目指しています。

政府は、AI 分野の科学者、エンジニア、専門家のトレーニングをサポートするために、教育プログラム、研究助成金、奨学金に投資しています。これには、チップ設計、機械学習、および関連分野の専門トレーニングが含まれます。政府は、高度なスキルを持つ労働力を育成することで、自国が世界の AI チップ市場で競争力を維持できるようにしています。

さらに、AI 教育と雇用における包括性と多様性を促進する政策は、幅広い視点と経験を持つ労働力を創出する上で不可欠になりつつあります。これは、社会的課題に対処するだけでなく、AI チップの開発に必要な革新性と創造性にも貢献します。

AI 研究開発センターへの支援

AI と AI チップ技術の進歩を推進するため、政府は AI イノベーションに特化した研究開発センターを設立し、支援しています。これらのセンターは、学界、産業界、政府機関のコラボレーションのハブとして機能し、AI の複雑な課題を解決するための相乗的なアプローチを促進します。

政府の政策は、多くの場合、これらの研究センターに資金、インフラストラクチャ、リソースを提供し、AI チップの設計、最適化、およびアプリケーションに関する最先端の研究を実施できるようにすることを目指しています。これらの政策は、協力的なエコシステムを育成することで、イノベーションのペースを加速し、優秀な人材を引き付け、各国を世界の AI チップ市場のリーダーとして位置づけます。

さらに、官民パートナーシップに対する政府の支援は、研究成果を実際のアプリケーションに移転する上で非常に重要です。これにより、AI チップ技術の商業化が加速し、経済成長と雇用創出に貢献します。

業界のコラボレーションとイノベーションに対するインセンティブ

政府は、AI の進歩を推進する上で、官民のコラボレーションの重要性を認識しています。業界のコラボレーションとイノベーションを奨励するための政策が実施されており、企業、新興企業、既存企業が協力して AI チップ技術を開発し、商業化するダイナミックなエコシステムを構築しています。

インセンティブには、共同 AI 研究開発プロジェクトに従事する企業に対する税制優遇、助成金、補助金などが含まれます。政府はまた、AI に特化した企業が共同で拠点を構え、リソースや専門知識を共有してメリットを享受できるイノベーション クラスターやテクノロジー パークの創設を促進しています。

これらの政策は、AI チップ市場の成長を刺激するだけでなく、国の AI 産業全体の競争力向上にも貢献します。コラボレーションとイノベーションを奨励する環境を育むことで、政府は自国を世界の AI 分野のリーダーとして位置づけています。

国際協力と標準化の取り組み

AI 産業のグローバルな性質を考慮して、政府は国際協力と標準化の取り組みの重要性を認識しています。国家間の協力を奨励し、AI チップ技術を含む AI 開発における知識、専門知識、ベストプラクティスの交換を促進するための政策が実施されています。

政府は国際フォーラムに積極的に参加し、研究プロジェクトで協力し、規制アプローチを調和させて、AI のためのまとまりのあるグローバルフレームワークを作成しています。これには、AI 技術の共通標準を確立し、世界の AI チップ市場で活動する企業の相互運用性と公平な競争条件を確保する取り組みが含まれます。

政府は国際協力を促進することで、データ共有、AI 技術の国境を越えた展開、倫理的配慮などの課題に対処することを目指しています。これらの政策は、AI チップのイノベーションを人類の利益のために共有および展開できる、持続可能で責任あるグローバル AI エコシステムの開発に貢献します。

政府の政策は、世界の人工知能チップ市場の形成において極めて重要な役割を果たしています。国家 AI 戦略、倫理的枠組み、教育と労働力開発への投資、研究センターへの支援、業界連携へのインセンティブ、国際連携の取り組みは、世界中で AI チップ技術の成長と責任ある開発を促す環境づくりに総合的に貢献しています。

主要な市場動向

AI チップのクラウド インフラストラクチャへの統合

AI チップのクラウド インフラストラクチャへの統合は、世界の人工知能チップ市場を形成する重要なトレンドです。クラウド サービス プロバイダーは、画像認識、自然言語処理、予測分析などの AI 主導のサービスに対する需要の高まりに対応するため、AI ハードウェアへの投資を増やしています。

クラウド プロバイダーは、AI チップをデータ センターに直接統合することで、レイテンシを抑え、スループットを高めた高速 AI 機能を顧客に提供できます。これにより、企業は高価なオンプレミス ハードウェアに投資することなく、リアルタイム推論や大規模なデータ処理を必要とするタスクにクラウドベースの AI サービスを活用できます。

クラウド プロバイダーは、インフラストラクチャ アズ ア サービス (IaaS) サービスの一部として AI チップ インスタンスを提供しており、顧客は AI ワークロード用にオンデマンドで専用ハードウェア アクセラレータにアクセスできます。この傾向により、高度な AI 機能へのアクセスが民主化され、あらゆる規模の組織が、専用のハードウェアに多額の先行投資をすることなく AI のパワーを活用できるようになります。

AI チップをクラウド インフラストラクチャに統合することで、シームレスなスケーラビリティが実現し、企業は AI サービスに対する需要の変動に基づいてリソースを動的に割り当てることができます。この柔軟性は、ワークロード強度の急増に対応し、リソース使用率を最適化するために不可欠であり、最終的にはコスト削減と運用効率の向上につながります。

主要な市場の課題

技術的な複雑さとイノベーションの障壁

世界の人工知能チップ市場は、高度な AI チップの設計と製造に内在する技術的な複雑さから生じる大きな課題に直面しています。より強力で効率的な AI 機能の需要が高まるにつれ、チップ設計者は、これらの要件を満たすためにますます洗練されたアーキテクチャを開発するという困難な課題に直面しています。この複雑さはハードウェア コンポーネントとソフトウェア コンポーネントの両方に及んでおり、AI チップ開発プロセスのさまざまな段階で大きな課題となっています。

重要な技術的課題の 1 つは、ディープラーニング、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどの人工知能タスクに伴う複雑な計算を処理できる革新的なチップ アーキテクチャの必要性です。従来のチップ アーキテクチャは、これらのタスクに関連する並列化されたデータ集約型のワークロードを効率的に処理するのに適していないことがよくあります。その結果、研究者やエンジニアは、従来のアーキテクチャの限界を克服するために、ニューロモルフィック コンピューティングや量子コンピューティングなどの新しい設計を模索しています。

AI チップ市場におけるイノベーションのペースは、材料科学と製造プロセスのブレークスルーの必要性によっても妨げられています。トランジスタ サイズが小さく、エネルギー効率が高く、放熱能力が向上したチップを開発することは、AI アプリケーションの需要を満たすために不可欠です。しかし、これらの進歩を達成するには、研究開発への多大な投資が必要であり、物理的および技術的な限界に達するリスクが急速な進歩に対する大きな障壁となっています。

AI チップ開発は、コンピューター サイエンス、電気工学、材料科学、機械学習の専門知識を必要とする学際的な性質を持ち、複雑さがさらに増しています。これらの多様な分野にわたるコラボレーションは、AI チップの機能の限界を押し広げるために不可欠ですが、研究者とエンジニア間のコミュニケーション、知識の統合、目標の調整という点で課題も生じます。

世界の AI チップ市場における技術的な複雑さとイノベーションの障壁に対処するには、研究への継続的な投資、産業界と学界のコラボレーション、現在可能なことの限界を押し広げる取り組みが必要です。これらの課題を克服することは、AI の潜在能力を最大限に引き出し、業界や消費者の進化するニーズを満たすために不可欠です。

AI チップの導入における倫理的および規制上のジレンマ

世界の人工知能チップ市場が急速に成長するにつれ、AI テクノロジーの責任ある開発と導入に大きな課題をもたらす一連の倫理的および規制上のジレンマが伴います。自律走行車から医療システムまで、さまざまなアプリケーションに AI チップが広く統合されていることから、AI による意思決定の倫理的影響と潜在的な社会的影響について懸念が生じています。

大きな倫理的課題の 1 つは、AI チップによって駆動される AI アルゴリズムのバイアスの問題です。これらのアルゴリズムのトレーニングに使用されるデータからバイアスが生じる可能性があり、特定のグループに不釣り合いな影響を与える差別的な結果につながります。このバイアスは意図的でない可能性があり、既存の社会的不平等を強化する可能性があります。 AI チップが雇用、融資、法執行などの重要な意思決定プロセスに深く浸透するにつれ、公平で公正な結果を確保するには、偏見に対処して軽減することが最も重要になります。

透明性と説明責任は、AI チップの導入における追加の倫理的課題です。AI アルゴリズムの複雑さと特定のモデルの解釈可能性の欠如により、エンドユーザーだけでなく開発者でさえも、意思決定の方法を理解することが困難になっています。この透明性の欠如により、AI システムがエラーを起こしたり望ましくない動作を示したりした場合の説明責任に関する懸念が生じます。AI の意思決定を説明するメカニズムを確立し、AI チップの導入の結果について利害関係者に説明責任を負わせることは、重要な倫理的考慮事項です。

政府と規制機関は、イノベーションと倫理的考慮事項のバランスをとるフレームワークを作成するという課題に取り組んでいます。AI チップに対する効果的な規制を策定するには、その使用に関連する潜在的なリスクに対処し、プライバシー保護を確保し、AI テクノロジーの責任ある開発と導入に関するガイドラインを確立する必要があります。イノベーションの促進と社会的利益の保護の間で適切なバランスをとることは繊細なプロセスであり、世界標準に関する合意を得ることは依然として大きな課題です。

AI チップの展開は国境を越えた性質を持つため、地域によってプライバシー、データ保護、倫理基準に関する見解が異なる場合があり、規制の取り組みはさらに複雑になります。国際的な規制を調和させて、世界の AI チップ市場のための統一されたフレームワークを作成することは、外交的な協力と倫理的な AI 実践への共通のコミットメントを必要とする継続的な課題です。

世界の AI チップ市場における倫理的および規制上のジレンマを克服するには、利害関係者が倫理学者、政策立案者、技術者、および一般大衆を巻き込んだ学際的な議論に積極的に参加する必要があります。公平性、プライバシー、社会の幸福を優先する透明で説明責任のあるフレームワークを確立することは、AIテクノロジーへの信頼を構築し、多様なアプリケーションへの責任ある統合を確実にするために不可欠です。

セグメント別インサイト

チップタイプ別インサイト

GPUセグメントは、2023年に最大の市場シェアを占めました。GPUは、並列処理タスクを同時に実行できる多数のコアで設計されています。この並列アーキテクチャは、多くの計算を同時に実行できるAIワークロード、特にディープラーニングとニューラルネットワークトレーニングに非常に有利です。これにより、GPUはAIアプリケーションに関連する大規模で並列化可能な計算を効率的に処理できます。

機械学習のサブセットであるディープラーニングは、多くのAIアプリケーションの基礎となっています。ディープニューラルネットワークには複数のレイヤーがあり、それらをトレーニングするには多数のマトリックス演算が必要です。GPUはこれらのマトリックス演算を並列に処理することに優れているため、ディープラーニングタスクの高速化に適しています。この機能は、AI アプリケーションにおける GPU の優位性に大きく貢献しています。

GPU はさまざまなメーカーから幅広く提供されており、開発者コミュニティから幅広い支持を得ています。TensorFlow や PyTorch など、AI で使用される主要なフレームワークとライブラリは GPU アクセラレーションをサポートしているため、開発者は AI アプリケーションで GPU の並列処理能力を活用しやすくなります。

GPU は、特定のシナリオでは、ASIC (特定用途向け集積回路) などの他の専用チップと比較して、AI タスクにコスト効率の高いソリューションを提供します。ASIC は特定の AI ワークロードに非常に効率的ですが、設計と製造にコストがかかることが多いです。GPU はより汎用性が高いため、幅広い AI アプリケーションのニーズを満たすコスト効率の高いソリューションを提供します。

GPU は汎用性が高く、AI タスクだけに限定されません。グラフィックス レンダリング、ゲーム、その他の計算ワークロードで広く使用されています。この汎用性により、GPU はさまざまなアプリケーションにとって魅力的なものとなり、広く採用されるようになっています。

地域別の洞察

北米は、2023 年に世界の人工知能チップ市場で最大の市場シェアを占めました。

北米、特に米国は、人工知能と半導体製造における技術革新の中心地です。この地域には、専用の AI チップ、アクセラレータ、プロセッサなど、最先端の AI ハードウェア ソリューションを開発する多くの大手 AI チップ企業、新興企業、研究機関があります。これらの革新は AI テクノロジーの進歩を推進し、世界の AI チップ市場における北米のリーダーシップに貢献しています。

北米は、半導体メーカー、AI チップ設計者、システム インテグレーターなど、テクノロジー企業の強力なエコシステムを誇っています。NVIDIA、Intel、AMD、Qualcomm、Google の親会社である Alphabet などの主要企業は、AI チップの開発と製造に多額の投資を行っています。これらの企業は、専門知識、リソース、研究開発能力を活用して、幅広いアプリケーション向けの高性能 AI チップを開発し、北米での市場支配を推進しています。

北米の企業と研究機関は、技術革新の最前線に留まるために、AI チップの研究開発に多額の投資を行っています。AI 研究、機械学習アルゴリズム、半導体設計への公的および民間セクターの投資は、ディープラーニング、ニューラル ネットワーク、その他の AI ワークロードに最適化された特殊な AI ハードウェアの開発に貢献しています。これらの投資はイノベーションを促進し、世界の AI チップ市場における北米のリーダーシップを推進しています。

北米は、AI チップの新興企業やテクノロジー企業に多額のベンチャー キャピタル資金を誘致しています。ベンチャー キャピタル企業、プライベート エクイティ投資家、企業投資家は、AI チップの開発、製品の商品化、市場拡大の取り組みを支援するために資金を提供しています。この資本へのアクセスにより、北米企業は研究、製造施設、市場開拓戦略に投資することができ、世界の AI チップ市場での優位性を強化することができます。

北米には、半導体設計、コンピューター アーキテクチャ、人工知能の専門知識を持つエンジニア、科学者、研究者の豊富な人材プールがあります。この地域のトップ レベルの大学、研究機関、テクノロジー企業は、イノベーションを推進し、AI チップ テクノロジーの開発に貢献する熟練した専門家を輩出しています。この才能と専門知識の集中により、世界の AI チップ市場における北米の地位がさらに強化されます。

北米企業は、AI チップの機能を強化し、市場での存在感を拡大するために、戦略的パートナーシップ、コラボレーション、買収を頻繁に行っています。テクノロジー ベンダー、研究機関、業界パートナーとのパートナーシップにより、企業は AI チップの設計、製造、アプリケーション開発における補完的な専門知識とリソースを活用できます。これらの戦略的イニシアチブは、世界の AI チップ市場における北米の優位性に貢献しています。

北米は、自動車、ヘルスケア、金融、家電など、さまざまな業界にわたる AI アプリケーションの主要市場です。この地域での AI 搭載製品およびサービスに対する強い需要により、推論、トレーニング、エッジ コンピューティング タスク向けに設計された特殊な AI チップの採用が促進されています。この市場の需要により、AI チップ テクノロジーのイノベーションと投資が促進され、世界の AI チップ市場における北米のリーダーシップが強化されています。

最近の動向

• 2024 年 3 月、Eliyan は、AI チップの処理を迅速化するように設計されたチップレット相互接続テクノロジーに 6,000 万ドルの資金を確保することに成功しました。資金調達ラウンドを主導したのは Samsung Catalyst Fund と Tiger Global Management で、主な目的は、生成 AI チップの進歩に関連する課題に対処するチームを支援することです。

主要市場プレーヤー

• NVIDIACorporation
• IntelCorporation
• QualcommTechnologies Inc.
• SamsungElectronics Co., Ltd.
• HuaweiTechnologies Co. Ltd.
• MediaTekInc
• MicronTechnology, Inc.
• NXPSemiconductors NV
• AdvancedMicro Devices Inc
• GoogleLLC