人工知能チップセット市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、AIチップセットの種類別（GPU（グラフィックス処理装置）AIチップセット、CPU（中央処理装置）AIチップセット）、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）AIチップセット、ASIC（特定用途向け集積回路）AIチップセット）、テクノロジー別（ディープラーニング、機械学習、量子AIチップセット）、エンドユーザー業界別（消費者、ITおよび通信、ヘルスケア、銀行、金融サービスおよび保険（BFSI）、製造および産業、その他）、地域別、競合状況別、2018年～2028年

市場概要

世界の人工知能チップセット市場は近年驚異的な成長を遂げており、今後も力強い拡大が続く見込みです。人工知能チップセット市場は2022年に184億5,000万米ドルの価値に達し、2028年まで年平均成長率28.76%を維持すると予測されています。人工知能チップセット市場は、組織がAIやウェアラブル技術を活用して洞察を獲得し、プロセスを自動化するケースが増えているため、近年驚異的な成長を遂げています。AIチップセット機能の進歩により、企業は業務を最適化し、人材を引き付け、顧客体験を向上させる新しい方法を見つけています。採用の大きな分野の1つは人材管理です。ウェアラブルデバイスでAIチップセットを利用するプラットフォームは、従業員のパフォーマンスに関する前例のない可視性を提供できるようになりました。 AI チップセットを搭載した拡張現実や仮想現実のヘッドセットなどのツールを使用すると、企業は行動を監視し、リアルタイムで異常を検出できます。AI チップセットを活用したこれらの行動分析は、詐欺防止や規制遵守などの課題に対処するのに役立ちます。金融機関は、これらのテクノロジーを早期に導入してきました。リモートおよびハイブリッドな作業モデルが普及するにつれて、データに基づくグローバル業務の監視がますます重要になっています。大手企業は、複合現実データと AI 搭載ウェアラブルを活用して、分散チーム間のコラボレーションを合理化しています。これにより、リモート従業員とデジタルファーストの顧客をより効果的に関与させることができます。AI チップセットプロバイダーは、予測モデリング、AI 統合、ユーザーフレンドリーな設計に多額の投資を続けています。これにより、今後ウェアラブルの価値がさらに高まります。予測メンテナンス、最適化された意思決定、顧客向けのパーソナライズされたデジタルサービスなどのアプリケーションは、成長の好機にあります。ウェアラブルがより高度な AI 機能を統合するにつれて、タレントマネジメントとカスタマーエクスペリエンス市場は AI チップセットベンダーにとって引き続き大きな成長機会となります。これにより、パーソナライズされた洞察と自動化されたプロセスが促進され、ますますデジタル化が進む世界で変化する労働力と顧客のニーズに対応します。人工知能チップセット市場の見通しは引き続き良好です。

主要な市場推進要因

AI 処理能力に対する需要の高まり

AI チップセット市場の成長を牽引する主な要因の 1 つは、高度な AI ワークロードに対する計算要件の高まりです。AI アルゴリズムがより洗練されるにつれて、指数関数的に大量のデータが生成され、より高速な処理速度が必要になります。従来の CPU および GPU チップでは、これらの高まる需要に対応するのに苦労しています。ASIC、FPGA、ニューロモルフィック チップなどの AI チップセットは、高性能 AI タスク向けに特別に設計されたソリューションとして登場しました。これらは、AI に最適な並列処理、インメモリ コンピューティング、低電力動作などの機能を提供します。さまざまな業界の企業が競争上の優位性を得るために AI を採用するようになるにつれて、主流のチップよりも指数関数的に高いスループット、効率、低レイテンシを備えた特殊な AI シリコンに対するニーズが高まります。このコンピューティング需要の高まりは、AI チップセット ベンダーに多くの機会をもたらしています。

IoT デバイスとエッジ コンピューティングへの AI の統合

インターネットに接続されたデバイスとエッジ システムへの AI 機能の統合は、もう 1 つの重要な推進力です。組み込み AI によってより多くの「モノ」がインテリジェントになるにつれて、限られたリソースで IoT エッジで動作できる低電力でコンパクトな AI チップセットに対する需要が高まります。予測メンテナンス、コンピューター ビジョン、音声認識、自律走行車などのアプリケーションがこの傾向を推進します。組み込みおよびエッジ展開用に設計された AI チップセットを使用すると、すべてのデータをクラウドに送信するのではなく、デバイス上でローカルに高度な分析を行うことができます。これにより、レイテンシの短縮、帯域幅の使用量削減、プライバシーの強化、運用コストの削減などのメリットが得られます。また、リアルタイムのデバイス上処理を必要とするまったく新しい AI ユース ケースも可能になります。世界中の数十億の IoT エンドポイントとエッジ ノードへの AI の普及は、専用 AI チップセット ベンダーにとって大きな成長の加速要因となるでしょう。

国家 AI 戦略に対する政府の取り組みの増加

主要な市場の課題

設計の複雑さのハードル

AI チップセット ベンダーが直面する主要な課題の 1 つは、高度な AI ワークロード向けの専用シリコンの設計に伴う膨大な複雑さです。汎用チップとは異なり、AI チップには、ニューラル ネットワークのトレーニングや推論などのタスクに最適化された新しいアーキテクチャと機能が必要です。これには、アプリケーション固有の命令セット、メモリ階層、相互接続、処理要素をゼロから開発することが含まれます。進化する AI アルゴリズムをサポートする柔軟性を維持しながら、高いスループットと効率を達成することも、大きな技術的困難をもたらします。チップのプログラミングと統合が簡単に行えるようにすることは、さらなる複雑さを伴います。欠陥や設計上の欠陥があると、パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに重大な影響を与える可能性があります。また、数年にわたるチップ設計プロセスでは、変化する市場ニーズに迅速に対応することが困難です。専用の AI チップはパフォーマンス上の利点をもたらしますが、低レベルの設計上の課題が引き続きイノベーションの取り組みと市場投入までの時間を妨げ、短期的には収益機会を制限します。継続的な研究開発投資と設計の専門知識を通じてこれらの障害を克服することが、チップセット ベンダーにとって重要です。

人材不足が成長を阻む

AI チップセット業界にとって大きな制約となっているのは、チップ アーキテクト、ハードウェア エンジニア、AI アルゴリズムの専門家など、半導体の専門人材が世界的に不足していることです。最先端の AI シリコンを開発するには、まだ研究が始まったばかりの高度なスキルが必要です。AI ソリューションを求める企業からの需要が急増している一方で、有能な人材の供給が追いついていません。この人材不足により、新製品開発サイクルの規模と速度が制限されています。また、将来の AI チップに不可欠な 3nm 以下の高度なプロセス技術の追求も妨げられます。人材不足は、半導体専門家をめぐるテクノロジー大手間の熾烈な競争によって悪化しています。トレーニング プログラムや大学との提携はこの問題の解決に役立ちますが、優秀な人材の確保と維持は、AI チップセット セクターの長期的な成功にとって依然として差し迫った課題です。この人的資本の課題を克服するには、戦略的なコラボレーションと競争力のある報酬慣行が必要になります。

主要な市場動向

ニューロモルフィック コンピューティング チップの台頭

人間の脳の神経構造をエミュレートすることを目的とするニューロモルフィック コンピューティングは、高度な AI ワークロードの有望な新しいパラダイムとして大きな注目を集めています。従来のフォン ノイマン アーキテクチャ チップは、複雑なパターン認識などのタスクに対する電力効率とスケーラビリティの面で限界があります。ニューロンとシナプスで構成されたニューロモルフィック チップは、わずかなエネルギーでこれらの機能を実行できます。Intel の Loihi、IBM の TrueNorth、BrainChip などのスタートアップ企業は、低電力エッジ/IoT アプリケーションに重点を置いたニューロモルフィック AI アクセラレータを開発しています。一方、EU Human Brain Project などの研究イニシアチブは、大規模なニューロモルフィック システムで進歩を遂げています。この傾向は、従来のアーキテクチャに依存している既存の AI チップ ベンダーにとって破壊的な脅威となります。技術的な課題は残っていますが、ニューロモルフィック AI チップの商業化が成功すれば、今後 5 年間で組み込みビジョン、音声認識、その他の電力制約のある AIoT 用途を中心に新しい市場が開拓される可能性があります。長期的には、データセンター トレーニング用の特殊なニューロモルフィック プロセッサにつながる可能性もあります。

エッジ最適化 AI アクセラレータの普及

AI が IoT デバイスやエッジ システムに普及するにつれて、デバイス上およびローカル処理用に特別に設計された専用 AI アクセラレータの需要が高まっています。これらのエッジ AI チップは、ワットあたりのパフォーマンスを最適化し、コンピューター ビジョン、音声認識、自然言語処理などのリアルタイム AI タスクのレイテンシを最小限に抑えます。一般的な AI 操作用の専用ハードウェア アクセラレータと組み合わせた低電力プロセッサ コアを備えています。Nvidia、Intel、Xilinx などの企業は、エッジに重点を置いた AI SoC とモジュールに多額の投資を行っています。Mythic、Anthropic、Flex Logix などのスタートアップも、この分野をターゲットに登場しています。このようなアクセラレータの量産は、今後 10 年間でスマート シティ、ヘルスケア、小売、産業オートメーションなどの業界全体でインテリジェント システムを強化するために不可欠です。クラウド スタイルの AI が数十億の分散エッジ デバイスに近づくにつれて、この傾向は 2030 年までに AI チップの収益の 50% 以上を占めると予想されています。

AI チップ マルチコア アーキテクチャの出現

AI モデルのサイズと複雑さが指数関数的に増大するにつれて、並列処理能力の需要が高まっています。従来のシングル/デュアル コア AI チップは、計算限界に達しています。これが、分散型ディープラーニングに最適化された数十から数百の専用コアを備えたマルチコア AI チップ アーキテクチャの台頭を促しています。Graphcore や Cerebras Systems などのスタートアップ企業は、1,000 個を超えるコアを搭載したデータセンター AI トレーニング チップでこのアプローチを開拓してきました。一方、Intel、AMD、Nvidia などの企業は、数十個の AI コアを主流の CPU や GPU に統合しています。大規模マルチコア AI チップは、単一または少数のコア設計に比べて低コストで AI パフォーマンスを 10 ～ 100 倍向上させます。これらは、AI モデル開発のタイムラインを大幅に加速させる準備ができています。プログラミングの課題は残っていますが、今後 5 年間でマルチコア AI シリコンが広く採用されることで、データセンターの AI 環境が変革し、デジタル ツイン、合成データ、AI の安全性など、ディープラーニングの新たな領域が実現します。

セグメント別インサイト

AI チップセットの種類に関するインサイト

GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) AI チップセットは、2022 年に世界の人工知能チップセット市場を席巻し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されています。GPU AI チップセットは、2022 年に世界の人工知能チップセット市場で最大のシェアを占めました。GPU は、複数のタスクを同時に処理できる超並列プロセッサです。GPU には、複数のタスクを同時に処理するように設計された、より小さく効率的なコアが何千個もあります。GPU は、ディープラーニングやニューラル ネットワークのように、大きなデータ ブロックを小さなサブ問題に分割して並列処理するアルゴリズムで非常に効果的です。ディープラーニング モデルのトレーニングには、GPU に適したハイパーパラメータ調整などのタスクに膨大な計算能力が必要です。さらに、GPU は CPU や他のチップタイプに比べて電力効率と 1 ドルあたりのパフォーマンスが高いため、AI ワークロードに最適です。NVIDIA、AMD、Intel などの大手テクノロジー企業は、専用の Tensor コアと高メモリ帯域幅を備えた強力な GPU の開発に多額の投資を行っており、AI トレーニングと推論の高まるニーズに対応しています。自動車、ヘルスケアなどのさまざまな業界で AI アプリケーションが増加するにつれて、強力でコスト効率の高い AI プロセッサの需要は急速に高まり続けると予想されます。これにより、予測期間中、世界市場で GPU AI チップセットが優位に立つことになります。

テクノロジー インサイト

ディープラーニングは、テクノロジーに基づいて 2022 年に世界の人工知能チップセット市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。ディープラーニングは、入力層と出力層の間に複数の隠し層を持つニューラル ネットワークを使用して、複数の抽象化レベルでデータの表現を学習する機械学習の分野です。ディープラーニング アルゴリズムは、関連情報の検索場所を明示的にプログラムしなくても、大規模なデータセット内の複雑なパターンや相関関係を学習できます。これらのアルゴリズムは、教師なし学習が可能なディープラーニング用ニューラル ネットワークの設計と開発において、人間の脳をモデルにしています。ディープラーニングは、画像認識、音声認識、機械翻訳などのタスクで人間レベルのパフォーマンスを実現することで、コンピューター ビジョン、自然言語処理、ロボット工学などのさまざまな領域に革命をもたらしました。ビッグ データ、低コストの GPU、改良されたディープラーニング アルゴリズムが利用できるようになったことで、ディープラーニングは近年、広く普及しています。企業が開発する AI チップセットの大部分は、ディープラーニング ワークロード向けに最適化されており、大規模なデータセットでのディープ ニューラル ネットワークのトレーニングを加速します。ディープラーニング アプリケーションは、高度な分析、予測モデリング、自動化のために業界全体で飛躍的に成長し続けているため、ディープラーニング チップセットの需要は今後も急増し続けるでしょう。ディープラーニング チップセットは、ディープラーニング タスク用の汎用 CPU と比較して、高いパフォーマンスと電力効率を提供します。したがって、ディープラーニング技術は、その優れた機能とすべての業界での広範な採用により、予測期間中に人工知能チップセット市場を支配するでしょう

。

地域別インサイト

北米は、地域に基づいて2022年に世界の人工知能チップセット市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。米国は、国内の大手テクノロジー企業の強力な存在により、北米および世界のAIチップセット市場で過半数のシェアを占めています。米国は、他の地域と比較して、AIスタートアップの数が最も多く、AI研究開発に多額の投資を行っています。米国に拠点を置くNVIDIA、Intel、AMD、Qualcommなどの主要なAIチップセットメーカーの存在により、AIテクノロジーと関連チップセットの開発における世界的なリーダーです。これらの企業は、最先端のAIプロセッサとアクセラレータの開発に数十億ドルを投資してきました。さらに、DARPA、NASA、およびその他の機関を通じてAI研究に多額の政府資金が投入されたことで、この地域でのAIイノベーションに適した環境が整いました。ヘルスケア、自動車、金融、小売などの業界で AI が幅広く採用されたことにより、北米では AI ベースの製品やサービスに対する大きな需要が生まれました。豊富なデータ、コンピューティング能力、熟練した労働力、先進技術の早期導入により、北米は AI の商業化の先駆者となっています。技術の進歩が進み、AI アプリケーションへの注目が高まり、民間部門と公共部門の両方から AI 分野に多額の投資が流入する中、北米は予測期間中、AI チップセットの最大の地域市場として主導的な地位を維持すると予想されています。

最近の動向

• 2022 年、NVIDIA は新しい Hopper GPU アーキテクチャを発表しました。このアーキテクチャは、AI ワークロードに対して前世代よりも最大 3 倍高いパフォーマンスを実現します。Hopper GPU は、AI および高性能コンピューティング アプリケーションの高速化を目的としています。
• Intel は、AI およびグラフィックス製品を含む Intel の高度なパッケージング技術向けのファウンドリ サービスと専用生産能力を拡大するため、2022 年に TowerSemiconductor を買収しました。
• Samsung は、2022 年に新しい Charm AI プロセッサを発表しました。このプロセッサは、260 兆回/秒 (TOPS) を超える AI パフォーマンスを実現します。モバイル、IoT、自動車分野のAIアプリケーションを対象としています。
• Qualcommは、前世代よりも4倍高速なAIパフォーマンスを実現する同社の第4世代AIエンジンを搭載したSnapdragon 8 Gen 2プラットフォームを2022年に発売しました。
• AMDは、CDNA 2アーキテクチャを搭載したMI250 AIアクセラレータカードを2022年に発売しました。前世代よりも3倍以上のパフォーマンスと電力効率を実現します。
• Graphcoreは、1エクサオプスを超えるAI処理能力を提供する新しいIPU-POD8Iプロセッサを2022年に発売しました。これは、NLP およびコンピューター ビジョン ワークロードの AI トレーニングを対象としています。
• Tenstorrent は、2022 年に、AI 推論アプリケーションを対象とした 100 テラオプスを超えるパフォーマンスを実現する新しい AI チップ Jupiter を発表しました。
• Google は、インシデント対応とサイバー セキュリティ サービスにおける Mandiant の専門知識を通じて、クラウド セキュリティ サービスを強化するために、2022 年に Mandiant を買収しました。

主要な市場プレーヤー

• NVIDIA Corporation
• INTEL CORPORATION
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Amazon Webサービス
• Qualcomm
• AlphabetInc
• SamsungElectronics Co.Ltd
• MicronTechnology, In
• Xilinx,Inc