マイクロプロセッサ GPU 市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、アーキテクチャ別 (x86、ARM、MIPS、Power、SPARC)、エンドユーザー別 (コンシューマー エレクトロニクス、自動車、ヘルスケア、航空宇宙および防衛、その他)、タイプ別 (ディスクリート グラフィックスおよび統合グラフィックス)、地域別、競合状況別、2019 ～ 2029 年

市場概要

世界のマイクロプロセッサ GPU 市場は、2023 年に 814 億米ドルと評価され、2029 年までの予測期間中に 8.9% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。世界のマイクロプロセッサ グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 市場は、さまざまな業界の進化する需要に適応しながら、大幅な成長と変革を遂げています。この成長は、いくつかの重要な要因に起因しています。まず第一に、ゲーム人気の高まりと e スポーツの台頭により、高性能 GPU の必要性が高まり、市場拡大が促進されています。さらに、組織がデータ集約型タスクに並列処理の力を活用しようとしているため、人工知能と機械学習における GPU アクセラレーション アプリケーションの採用が増え、市場の成長がさらに加速しています。暗号通貨マイニング ブームは、ボラティリティが特徴ですが、GPU の需要を押し上げる役割を果たしています。さらに、自動運転車や拡張現実/仮想現実技術の登場により、自動車や没入型コンピューティング アプリケーション向けの GPU の売上が伸びています。これらの開発を受けて、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場は継続的な拡大が見込まれており、メーカーはこれらのダイナミックな分野の多様で高まる需要を満たすために継続的に革新を続けています。

主要な市場推進要因

ゲームと e スポーツ

世界のマイクロプロセッサ グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 市場は、いくつかの主要な推進要因によって目覚ましい成長を遂げています。何よりもまず、ゲームや e スポーツ向けの高性能 GPU の需要の急増が、市場拡大の大きな推進要因となっています。ゲーム業界では、過去 10 年間で人気が急上昇し、没入型で視覚的に素晴らしい体験を求めるゲーマーの数がますます増えています。この傾向により、複雑なグラフィックスをレンダリングし、より高いフレーム レートを可能にするより強力な GPU の需要が高まり、競争の激しい GPU 市場が生まれています。急速な成長とプロフェッショナル化を背景に、プロのプレイヤーやeスポーツ愛好家が競争力のあるタイトルでパフォーマンスを最大限に高めようとしているため、トップクラスのGPUに対する需要がさらに高まっています。これらの要因の組み合わせにより、GPUメーカーは継続的に革新を続け、ゲームやeスポーツのコミュニティに対応するために、処理能力の向上、リアルタイムレイトレーシング機能、その他の高度な機能を備えた新世代のグラフィックスカードを導入しています。ゲームやeスポーツ業界が繁栄し続ける限り、高品質のGPUに対する需要は、世界のマイクロプロセッサGPU市場の重要な原動力であり続けるでしょう。

人工知能と機械学習

世界のマイクロプロセッサGPU市場のもう1つの重要な原動力は、人工知能（AI）と機械学習（ML）におけるGPUアクセラレーションアプリケーションの採用の増加です。GPUは、AIとMLタスクの膨大な計算需要に不可欠な要件である並列処理に非常に適しており、 GPU の並列アーキテクチャにより、膨大な量のデータを同時に処理できるため、ディープ ニューラル ネットワークやその他の AI アルゴリズムのトレーニングと推論のプロセスが高速化されます。これにより、AI と ML のワークロードが大規模に処理されるデータ センターやクラウド コンピューティング環境に GPU が統合されるようになりました。ヘルスケアから金融まで、さまざまな業界で GPU ベースのソリューションが活用され、意思決定の最適化、病状の診断、顧客サービスの向上などが実現されています。 AI および ML アプリケーションが急増し、現代のビジネスや研究においてますます中心的な役割を果たすようになるにつれて、これらの特定のワークロードに合わせて調整された GPU の需要は持続し、AI および ML はマイクロプロセッサ GPU 市場の成長の重要な原動力となります。

暗号通貨マイニング

暗号通貨マイニングは、ボラティリティを特徴としながらも、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場のもう 1 つの原動力として浮上しています。ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨は、マイナーがトランザクションを検証し、ネットワークを保護することに依存しており、マイニングには多大な計算能力が必要です。GPU は特定の暗号通貨のマイニングに適しており、その需要は暗号通貨市場の変動に追随することがよくあります。暗号通貨の強気相場では、マイニングの収益性が高まり、個人のマイナーと大規模マイニング事業の両方で GPU の需要が急増します。ただし、この要因は GPU メーカーにとって諸刃の剣になる可能性があります。需要が低い時期に供給過剰を避けながら暗号通貨マイニング市場への対応のバランスを取る必要があるためです。とはいえ、暗号通貨市場は存続しており、成長の可能性があるため、マイクロプロセッサ GPU 市場の動向に影響を与える注目すべき要因であり続けるでしょう。

自動車アプリケーション

自動車業界は GPU への依存度が高まっており、マイクロプロセッサ GPU 市場のもう 1 つの要因となっています。自動運転車と先進運転支援システム (ADAS) の登場により、センサー データを処理し、リアルタイムで判断し、これらの車両の安全性と効率性を確保するための強力なコンピューティング パワーが必要になります。GPU は、自動運転車が周囲の状況を認識し、変化する道路状況に対応できるようにする AI 駆動型アルゴリズムの開発に不可欠です。さらに、インフォテインメントおよび車内エンターテイメント システムは、高解像度ディスプレイ、拡張現実インターフェイス、乗客向けの没入型エクスペリエンスを組み込むことで、複雑さを増しています。これらすべての開発には、望ましいパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスを提供するために強力な GPU が必要です。自動車業界が自律走行車や電気自動車への移行を続けるにつれて、この分野の GPU の需要は増加すると予想され、マイクロプロセッサ GPU 市場の成長の重要な原動力となります。

拡張現実と仮想現実

世界のマイクロプロセッサ GPU 市場を推進する 5 番目の原動力は、拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR) テクノロジの採用です。AR および VR アプリケーションは、ゲーム、ヘルスケア、教育、エンタープライズなど、さまざまな業界で注目を集めています。これらのテクノロジは、没入型でインタラクティブな 3D 環境を作成し、高解像度グラフィックスをレンダリングし、ユーザーの動きをリアルタイムで追跡するために GPU に依存しています。特に VR ヘッドセットでは、低遅延で高品質のエクスペリエンスを保証するために強力な GPU が必要です。企業はマーケティングやトレーニングの目的で AR を使用していますが、VR はトレーニング シミュレーション、建築設計、セラピーにますます応用されています。これらのテクノロジの拡大と日常生活への統合には、パフォーマンスが向上した GPU が必要であり、AR および VR セクターはマイクロプロセッサ GPU 市場の成長に引き続き貢献します。AR および VR アプリケーションがより洗練され、広く採用されるようになると、これらの特定のユース ケースに合わせた GPU の需要が増加し、市場の継続的な拡大における主要な推進力としての役割が強化されます。

主要な市場の課題

サプライ チェーンの混乱

世界のマイクロプロセッサ グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) 市場に影響を与える最大の課題の 1 つは、サプライ チェーンの混乱が蔓延していることです。近年、GPU 製造を含む半導体業界は、重要なコンポーネントの生産と流通を混乱させる要因の重なりに悩まされています。COVID-19 パンデミックはこれらの課題を悪化させ、工場の閉鎖、労働力不足、輸送の中断を引き起こしました。さらに、地政学的緊張と貿易制限により、材料とコンポーネントの流れが混乱し、GPU のグローバル サプライ チェーンに影響を及ぼしています。これらの混乱により、GPU が不足し、リード タイムが長くなり、製造コストが増加しました。ゲーム、データ センター、自動車アプリケーションなど、さまざまな分野で GPU の需要が高まり続けているため、これらのサプライ チェーンの課題に対処することが最重要になっています。メーカーは、サプライヤー ベースを多様化し、地元の製造施設に投資し、将来の混乱を軽減するための緊急時対応計画を策定する方法を模索しています。それでも、サプライ チェーンの課題は業界にとって依然として大きなハードルとなっています。

高度な製造コストの上昇

世界のマイクロプロセッサ GPU 市場におけるもう 1 つの差し迫った課題は、高度な製造プロセスのコストの上昇です。機能が強化されたより強力な GPU に対する需要がますます高まっており、それに応えるために、メーカーは最先端の製造技術に投資する必要があります。ナノメートル ノードの小型化などの高度な製造プロセスにより、トランジスタ密度の向上と電力効率の改善が可能になりますが、コストは高額です。これらの高度な技術の開発と実装には、研究開発、設備、熟練した人材への多額の資本投資が必要です。これらの費用は、最終的に GPU の価格上昇という形で消費者に転嫁されます。メーカーにとっての課題は、イノベーションの提供と手頃な価格の維持のバランスを取ることです。コストが高いと、最新の GPU 技術へのアクセスが制限され、ゲーマー、AI 研究者、および計算タスクに GPU に依存しているその他の業界に影響を及ぼします。この課題により、メーカーは、関連する財務上の負担を管理しながら、技術の進歩に対応しながら生産を拡大するための費用対効果の高い方法を模索しています。

環境への懸念

マイクロプロセッサ GPU 市場では、環境への懸念がますます重要になっています。高性能 GPU、特にデータ センターや暗号通貨のマイニング オペレーションで使用される GPU のエネルギー消費と発熱により、持続可能性とカーボン フットプリントに関する懸念が生じています。GPU がより強力になるにつれて、より多くのエネルギーが必要となり、発電に伴う炭素排出量が増加します。GPU によって発生する熱を放散するための冷却ソリューションも、追加のエネルギーを消費します。消費者や組織が環境意識を高めるにつれて、これらの環境問題への対処が不可欠です。メーカーは、カーボン フットプリントを削減するために、エネルギー効率の高い GPU と冷却ソリューションを開発するよう圧力を受けています。さらに、GPU の消費電力を制限する規制や業界標準が課される可能性があり、メーカーはパフォーマンスを犠牲にすることなく環境への影響を減らす方法で革新する必要があります。パフォーマンスと持続可能性のバランスをとることは、今後数年間の GPU 市場が直面する重要な課題です。

技術の陳腐化と互換性

技術の陳腐化と互換性の問題は、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場におけるもう 1 つの課題です。GPU の革新のペースが速いため、新しいモデルやテクノロジが頻繁にリリースされます。この継続的な改善は市場の成長と革新を推進する一方で、消費者や企業にとって互換性の課題も生み出しています。古い GPU は時代遅れになり、新しいソフトウェアや機能のサポートが不足し、コストのかかるアップグレードが必要になる場合があります。互換性の問題は、ある GPU 世代から次の世代に移行するときにも発生し、ソフトウェアとハードウェアの構成の調整が必要になります。さらに、さまざまな業界で GPU がさまざまな用途に使用されているため、開発者やシステム インテグレーターが相互互換性を確保するのは困難です。この課題を解決するには、レガシー テクノロジーと最先端テクノロジーのギャップを埋め、インターフェイスを標準化し、企業や個人が進化する GPU ソリューションに適応しながら中断や追加コストを最小限に抑えるための移行パスを提供するための継続的な取り組みが必要です。これらの課題を克服することは、GPU テクノロジーが幅広いアプリケーションでアクセス可能かつ使用可能であり続けるために不可欠です。

主要な市場動向

人工知能 (AI) および機械学習 (ML) アプリケーションの成長

世界のマイクロプロセッサ GPU 市場における顕著な市場動向は、AI および ML アプリケーションの大幅な成長です。 GPU は、その並列処理機能により、AI および ML ワークロードを加速するための重要なイネーブラーとして浮上しています。これらのワークロードは、ヘルスケア、金融、自動車、e コマースなど、さまざまな業界に不可欠なものであり、組織はデータ駆動型の意思決定と自動化の力を活用しようとしています。AI および ML 領域では、GPU 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、推奨システムなどのタスクに使用されます。AI が進化し続け、多くの分野で応用されるにつれて、AI および ML 向けにカスタマイズされた高性能 GPU の需要は高まり続けます。この傾向は、トレーニング時間の短縮、リアルタイム推論、およびモデル精度の向上の必要性によって推進されています。GPU メーカーは、AI および ML の要件に特化した専用のハードウェア、ソフトウェア フレームワーク、およびクラウドベースのソリューションを開発することで対応しています。この傾向は、進化する AI および ML 環境によって継続的に成長し、マイクロプロセッサ GPU 市場を大きく形作ると予想されます。

エッジ コンピューティングの台頭

エッジ コンピューティングは、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場に影響を与えるもう 1 つの重要な傾向です。エッジ コンピューティングでは、ソースに近い場所でデータを処理するため、レイテンシが短縮され、リアルタイムの意思決定が向上します。このアプローチは、自律走行車、産業用 IoT、リモート モニタリングなどのアプリケーションでますます重要になっています。GPU は、画像やビデオの分析、センサー データの処理、AI 駆動型分析など、エッジで要求される厳しい計算タスクの処理において極めて重要な役割を果たします。この傾向は、コンピューティング パワーの分散化を反映しており、従来のデータ センターの外で処理が行われることが増えています。エッジ コンピューティング ソリューションの導入が業界全体で急増するにつれて、エッジ ワークロードに最適化された GPU の需要が高まると予想されます。GPU メーカーは、エッジ デバイスに適したエネルギー効率の高いコンパクトな GPU を開発しており、この新興市場セグメントの特定の要件を満たすことができます。

レイ トレーシングの統合の増加

レイ トレーシング テクノロジの GPU への統合は、マイクロプロセッサ GPU 市場における注目すべき傾向です。レイ トレーシングは、光の挙動をシミュレートして、非常にリアルで視覚的に美しいグラフィックスを生成するレンダリング手法です。従来、レイ トレーシングは計算負荷が大きかったのですが、最新の GPU にはレイ トレーシング タスクを高速化するための専用ハードウェアが搭載されています。この傾向は、リアルなグラフィックスと没入感あふれる体験が不可欠なゲームおよびエンターテイメント業界で勢いを増しています。レイ トレーシングは、建築の視覚化、自動車の設計、映画制作など、他の分野でも価値があります。リアルタイム レイ トレーシングが可能な GPU の需要が市場のイノベーションを推進しており、GPU メーカーはよりリアルで没入感のある体験の提供に努めています。コンテンツ クリエーターと開発者がレイ トレーシング テクノロジを採用するにつれて、マイクロプロセッサ GPU 市場は引き続き形成され、ハードウェアとソフトウェアの両方の進歩が促進されると予想されます。

クラウド ゲーム サービスの拡大

クラウド ゲーム サービスの拡大は、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場に影響を与える重要なトレンドです。クラウド ゲームでは、ユーザーはリモート サーバーから高品質のビデオ ゲームをストリーミングしてプレイできるため、強力なゲーム ハードウェアは不要になります。このトレンドは、インターネット インフラストラクチャとデータ センターがより堅牢になり、低遅延で高品質のゲーム体験が可能になったため、勢いを増しています。GPU メーカーは、クラウド ゲーム プロバイダーと緊密に連携して、クラウドでのゲームのレンダリングに必要な GPU パワーを提供しています。このアプローチにより、ゲーマーはローカルデバイスに最高級の GPU を搭載しなくても、最新のゲームにアクセスできます。さらに、ローエンドのハードウェアや、スマートフォンやスマート TV などの非ゲームデバイスを使用するユーザーを含む、より幅広いユーザーがゲームを楽しむことができます。クラウド ゲーム サービスの拡大と改善が進むにつれて、ゲーム専用のデータ センターやクラウド環境における GPU の需要が高まり、マイクロプロセッサ GPU 市場の進化に貢献することが予想されます。

持続可能性とエネルギー効率

持続可能性とエネルギー効率は、マイクロプロセッサ GPU 市場においてますます重要な考慮事項になりつつあります。GPU がより強力になるにつれて、エネルギー消費と発熱も増加し、環境への影響と運用コストに関する懸念が生じます。この傾向により、パフォーマンスの要求を満たしながら消費電力と発熱量を削減する、よりエネルギー効率の高い GPU の開発が促進されています。GPU メーカーは、環境に優しく持続可能な GPU を作成するために、革新的な冷却ソリューション、電源管理テクノロジー、製造プロセスを模索しています。市場と規制の圧力に応えて、メーカーは二酸化炭素排出量を削減し、製品の環境への影響を制限しようとしています。この傾向は、エネルギー効率と持続可能性が技術採用の重要な要素となる、環境に配慮したコンピューティングへの幅広い動きと一致しています。環境への配慮が購買決定と業界標準に影響を与え続けているため、より持続可能な GPU への傾向は、マイクロプロセッサ GPU 市場に永続的な影響を及ぼすことが予想されます。

セグメント別インサイト

アーキテクチャ別インサイト

x86 アーキテクチャ セグメントは、グローバル マイクロプロセッサ GPU 市場で支配的な勢力として浮上し、予測期間を通じてその優位性を維持すると予想されています。何十年にもわたってコンピューティング業界の主力となっている x86 アーキテクチャは、その汎用性と幅広いアプリケーションにより、2022 年も引き続きその存在感を示しています。x86 プロセッサは、パーソナル コンピュータ、ラップトップ、サーバー、ワークステーションなど、さまざまなコンピューティング デバイスで使用されており、消費者部門とエンタープライズ部門の両方で IT インフラストラクチャの基礎となっています。 x86 プロセッサ、特に Intel や AMD などの業界大手が製造するプロセッサは、堅牢なパフォーマンス、電力効率、およびさまざまなソフトウェア アプリケーションとの互換性で知られています。これらの特性により、ゲームやコンテンツ作成からデータ センターやクラウド コンピューティング アプリケーションまで、幅広い使用例で好まれる選択肢となっています。x86 アーキテクチャの優位性は、開発者、ソフトウェア ベンダー、およびメーカーの強力なエコシステムによっても強化されており、幅広い顧客ベースにアピールする包括的で成熟したエコシステムを提供しています。

今後、マイクロプロセッサ GPU 市場における x86 の優位性は、AI、機械学習、および高性能コンピューティングなどの新興技術の需要を満たすために進化と適応を続けていくため、持続すると予想されます。エコシステムの活気と、電力効率とパフォーマンスの面での継続的なイノベーションにより、x86 アーキテクチャはコンピューティング アプリケーションの大部分にとって頼りになる選択肢として位置付けられ、近い将来も市場で優位性を保ち続けます。

エンド ユーザー

2022 年には、コンシューマー エレクトロニクス セグメントが世界のマイクロプロセッサ GPU 市場の支配力として浮上し、予測期間を通じてその優位性を維持すると予想されます。スマートフォン、タブレット、ゲーム コンソール、スマート TV などのコンシューマー エレクトロニクスは、高品質のグラフィックスと処理能力への依存度が高まっているため、GPU 需要の主な原動力となっています。モバイル ゲーム、拡張現実アプリケーション、ビデオ コンテンツの消費の人気の高まりにより、コンシューマー デバイス向けに最適化された GPU の需要が高まっています。さらに、民生用電子機器における AI 駆動機能と機械学習アプリケーションの急増により、ユーザー エクスペリエンスの向上における GPU の重要性がさらに強調されています。

スマートフォン、ゲーム コンソール、その他のデバイスの技術的進歩により、より強力でエネルギー効率の高い GPU の必要性が高まっているため、予測期間中は民生用電子機器セグメントの優位性が続くと予想されます。民生用電子機器セクターでは、より没入感があり視覚的に魅力的なコンテンツに対する需要が依然として高いため、GPU メーカーはこれらのアプリケーションに合わせた最先端のソリューションを開発し続けます。さらに、民生用電子機器業界における急速なイノベーションのペースと進化する消費者の嗜好により、GPU は、ユーザーが日常的に使用するデバイスに期待する高品質のグラフィックスとコンピューティング パフォーマンスを提供する上で中心的なコンポーネントであり続けるでしょう。

Type Insights

統合グラフィックス セグメントは、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場を支配しており、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。統合グラフィックスは、統合 GPU とも呼ばれ、中央処理装置 (CPU) またはシステム オン チップ (SoC) に組み込まれており、ラップトップ、デスクトップ コンピューター、さらには一部のゲーム コンソールにもよく使用されています。コスト効率とエネルギー効率に優れていることから注目を集め、さまざまなコンピューティング デバイスのデフォルトの選択肢となっています。統合グラフィックスは長年にわたって大きく進化し、パフォーマンスとグラフィックス機能が向上し、特に日常的なコンピューティング タスク、マルチメディアの消費、さらには一部のライト ゲームにおいて、多くの消費者の要件を満たしています。

統合グラフィックスの優位性は、これらのソリューションのパフォーマンスと効率が向上し続け、幅広いユーザーのニーズを満たすため、今後も続くと予想されます。別のグラフィックス カードを必要としない利便性を備えているため、ラップトップや小型フォーム ファクターのデスクトップにとって魅力的な選択肢となっています。さらに、より薄く、よりエネルギー効率の高いデバイスの需要が高まるにつれて、統合グラフィックスはこれらの要件を満たす上で重要な役割を果たすようになります。ディスクリート グラフィックス カードはハイエンドのゲームやプロフェッショナル アプリケーションに不可欠なままですが、統合グラフィックスは、特にメインストリームおよびエントリー レベルのコンピューティング デバイスにおいて、市場で支配的なタイプとしての地位を確立しており、この傾向は近い将来も続くと思われます。

地域別インサイト

北米は、世界のマイクロプロセッサ GPU 市場で支配的な地域として浮上し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。この市場における北米のリーダーシップには、いくつかの要因が寄与しています。この地域には、主要な GPU メーカー、半導体企業、革新的な新興企業など、強力なテクノロジー エコシステムが存在します。さらに、北米には、ゲーム、データ センター、人工知能、自動車技術など、GPU に大きく依存する主要産業が数多く存在しています。特に米国には、NVIDIA や AMD などの大手 GPU メーカーや、Intel などのテクノロジー大手が拠点を置いており、この地域は GPU の開発と採用の最前線にいます。

さらに、北米では最先端技術が早くから採用されており、ゲーム、AI、機械学習アプリケーションにおける高性能 GPU の需要が高いことが、市場での優位性に大きく貢献しています。この地域の確立されたクラウド コンピューティング インフラストラクチャ、データ センター、研究機関は、これらの分野に合わせた GPU の需要を促進しています。Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud などの大手クラウド サービス プロバイダーの存在により、高度な GPU のニーズがさらに高まっています。北米は技術革新、研究、開発で引き続きリードしており、多様なアプリケーションと業界によって持続的な成長が牽引され、今後数年間は世界のマイクロプロセッサ GPU 市場で優位性を維持する態勢が整っています。

最近の開発

• 2023 年 6 月、NVIDIA は次世代のマイクロプロセッサ GPU を発表し、計算能力とグラフィックス パフォーマンスの大幅な向上を実現しました。これらの最先端の GPU は、AI およびゲーム アプリケーションの増え続ける需要に対応するように設計されています。レイ トレーシング機能に重点を置いたこれらの GPU は、フォトリアリスティックなグラフィックスを実現し、ゲーマーやコンテンツ クリエーターにこれまでにない没入感を提供します。さらに、高度な AI 処理ユニットを搭載しているため、リアルタイムの AI 推論が強化され、自律走行車からディープラーニング アプリケーションまで、AI 主導のタスクに最適です。 GPU テクノロジーの限界を押し広げる NVIDIA の取り組みは、マイクロプロセッサ GPU 市場の未来を形作る上で同社が果たす極めて重要な役割を浮き彫りにしています。
• 2023 年 8 月、AMD はエッジ コンピューティング アプリケーション向けに最適化されたマイクロプロセッサ GPU の新製品ラインを発表しました。これらの GPU は、エッジでの電力効率と高性能コンピューティングを優先しており、AI 搭載エッジ デバイス、産業用 IoT、自律システムに最適です。また、セキュリティ機能が強化され、リアルタイム処理がサポートされているため、スマート シティ、産業オートメーション、リモート モニタリングなどのエッジ アプリケーションの要件に対応できます。エッジ コンピューティング向けにカスタマイズされた GPU ソリューションを提供するという AMD の取り組みは、エッジ テクノロジーの重要性が高まり、医療から製造までさまざまな業界に統合されていることを強調しています。
• 2022 年 10 月、Intel はクラウドベースの GPU ソリューションを提供するために大手データ センター プロバイダーと提携することを発表しました。これらのクラウド GPU 製品は、AI やデータ集約型のワークロードに対する高まる需要を満たすように設計されており、企業は高性能 GPU をスケーラブルかつコスト効率の高い方法で活用できます。このパートナーシップは、AI および機械学習タスクの加速におけるクラウドベースの GPU ソリューションの重要性を強調し、クラウド コンピューティング環境での GPU の採用を推進する主要プレーヤーとしての Intel の位置付けを示しています。
• 2023 年 4 月、Qualcomm は自動車分野向けにエネルギー効率に優れたマイクロプロセッサー GPU シリーズをリリースし、コネクテッド カーや自律走行車の開発におけるその役割を強調しました。これらの GPU は、車載システムの厳しい電力および熱要件を満たすように設計されており、先進運転支援システム (ADAS) やセンサー フュージョンなどのタスク向けに高度なグラフィックス機能と AI 処理を提供します。Qualcomm が自動車グレードの GPU に注力しているのは、自動車業界における GPU 技術の需要の高まりと、自動運転車からコネクテッド ビークルまで、輸送の未来を形作る上での GPU 技術の重要な役割を反映しています。

主要市場プレーヤー

• Advanced Micro Devices, Inc.(AMD)
• NVIDIACorporation
• IntelCorporation
• QualcommTechnologies, Inc.
• ARMHoldings plc
• ImaginationTechnologies Group plc
• BroadcomInc.
• MediaTekInc.
• SamsungElectronics Co., Ltd.
• IBMCorporation