世界の人工知能AIハードウェア市場規模 - コンポーネントタイプ別、アプリケーション別、エンドユーザー産業別、地理的範囲別および予測

Published Date: August - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 240 | Industry: latest trending Report | Format: Report available in PDF / Excel Format

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人工知能 Ai ハードウェア市場の規模と予測

人工知能 Ai ハードウェア市場の規模は 2023 年に 541 億ドルと評価され、2030 年までに 4,741 億ドル に達すると予測されており、2024 年から 2030 年の予測期間中に CAGR 38.73 % で成長します。

世界の人工知能 Ai ハードウェア市場の推進要因

人工知能 Ai ハードウェア市場の市場推進要因は、さまざまな要因によって影響を受ける可能性があります。これらには以下が含まれます。

  • すべての業界で AI の採用が拡大 AI ハードウェアの需要は、医療、自動車、金融、小売、製造など、多くの業界で AI が幅広く使用されていることに牽引されています。AI は、自動化、データ分析、パターン認識、その他の目的で業界で使用されています。計算負荷を効果的に管理するには、専用のハードウェアが必要です。
  • AI テクノロジーの急速な進歩 AI アルゴリズム、特に機械学習とディープラーニングが進化し続けるにつれて、AI アクティビティの計算需要と複雑さが高まっています。これにより、現代の AI アプリケーションの処理要件を満たすには、より強力で効果的なハードウェア ソリューションが必要になります。
  • エッジ AI のニーズの高まり モノのインターネット (IoT) デバイスが急増し、ネットワーク エッジでのリアルタイム処理と意思決定が重要になるにつれて、エッジ コンピューティング向けにカスタマイズされた AI ハードウェアのニーズが高まっています。デバイスが AI 操作をローカルで実行できるようにすることで、エッジ AI テクノロジーはプライバシーを向上させ、レイテンシを短縮し、帯域幅を節約します。
  • クラウドベースの AI サービスの拡張 AI ワークロードの処理要件とストレージ要件をサポートするために、大手テクノロジー企業のクラウドベースの AI サービスには強力なハードウェア インフラストラクチャが必要です。クラウドベースの AI サービスの成長に伴い、データセンターやクラウド コンピューティング施設における AI に最適化されたハードウェアの必要性が高まっています。
  • AI ハードウェア開発への投資 政府、ベンチャー キャピタリスト、テクノロジー企業による AI ハードウェアの研究開発への多額の投資により、この分野ではイノベーションが急増しています。こうした投資のおかげで、AI ワークロード専用の CPU、アクセラレータ、その他のハードウェア コンポーネントが開発されています。
  • AI 専用プロセッサの登場 AI ワークロード向けに設計されたフィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、テンソル プロセッシング ユニット (TPU)、特定用途向け集積回路 (ASIC) などの専用プロセッサとアクセラレータの開発により、AI ハードウェアのパフォーマンスとエネルギー効率が向上しています。
  • エネルギー効率の高いソリューションの需要 AI に関連するワークロードの計算負荷が高まるにつれて、エネルギー効率と持続可能性は AI ハードウェア設計においてますます重要な考慮事項になっています。エネルギー効率の高い AI ハードウェア ソリューションは、運用コストと電力消費を抑えながら、環境への悪影響を最小限に抑えます。

世界の人工知能 Ai ハードウェア市場の制約

人工知能 Ai ハードウェア市場にとって、制約や課題となる要因はいくつかあります。これらには次のものが含まれます。

  • 高い開発費 AI ハードウェアの製造、研究、開発の費用は高額になる可能性があります。小規模な企業は、AI ワークロード用の特殊なプロセッサ、アクセラレータ、その他のハードウェア コンポーネントの作成にかかる多額の研究開発費によって、市場参入を躊躇する可能性があります。
  • 統合の複雑さ 特にレガシー インフラストラクチャのあるセクターでは、AI ハードウェアを現在のワークフローやシステムに統合することが困難な場合があります。導入のハードルとしては、互換性の問題、複雑なソフトウェア統合、特定のビジネスにおける専門知識の必要性などが挙げられます。
  • 熟練労働者へのアクセスの制限現在、AI ハードウェアの設計、開発、最適化の経験を持つ知識豊富な人材の需要が供給を上回っています。AI アルゴリズム、チップ設計、ハードウェア エンジニアリングなどの分野で熟練労働者が不足すると、AI ハードウェア業界における新技術の開発と導入が妨げられる可能性があります。
  • 規制と倫理に関する懸念 AI ハードウェアなどの AI 技術の使用は、偏見、プライバシー、セキュリティ、責任に関する多くの倫理的および規制上の問題を引き起こします。AI ハードウェア分野の企業は、変化する倫理基準や予測不可能な規制により、法的トラブルや評判の失墜のリスクが高くなります。
  • データ プライバシーとセキュリティに対するリスク AI ハードウェアは機密データを頻繁に扱うため、データ プライバシーとセキュリティに関する懸念が生じます。 AI ハードウェア システムの脆弱性により、データ漏洩、不正アクセス、個人データの悪用が発生し、テクノロジーに対する業界の信頼が損なわれ、広範な実装が妨げられる可能性があります。
  • 相互運用性の課題 さまざまな AI ハードウェア プラットフォームとソフトウェア フレームワーク間で相互運用性の標準と互換性が欠如していると、多様な環境間でのスムーズな統合と連携が妨げられる可能性があります。スケーラビリティ、柔軟性、相互運用性は相互運用性の問題によって制限される可能性があり、AI ハードウェア ソリューションの採用が妨げられます。
  • 環境への影響 AI ギア、特にデータ センターとクラウド コンピューティング インフラストラクチャの需要が高まった結果、より多くのエネルギーが使用され、より多くの炭素が大気中に放出されます。 AI ハードウェアの導入による環境への影響を軽減するには、リソースの消費、エネルギー効率、電子廃棄物の管理に関する問題に対処する必要があります。

世界の人工知能 Ai ハードウェア市場のセグメンテーション分析

世界の人工知能 Ai ハードウェア市場は、コンポーネントの種類、アプリケーション、エンドユーザーの業界、および地域に基づいてセグメント化されています。

人工知能 Ai ハードウェア市場、コンポーネントの種類別

  • プロセッサ 中央処理装置 (CPU)、グラフィックス処理装置 (GPU)、テンソル処理装置 (TPU)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、および特定用途向け集積回路 (ASIC) は、このセクションに含まれる、AI ワークロード向けに最適化されたプロセッサの種類の一部です。)
  • メモリ 高帯域幅メモリ (HBM)、グラフィックス ダブル データ レート (GDDR) メモリ、およびその他の高性能メモリこのセグメントには、AI アプリケーション向けに特別に設計されたソリューションが含まれます。
  • ストレージ ソリッド ステート ドライブ (SSD)、不揮発性メモリ エクスプレス (NVMe) ストレージ、および大規模なデータセットへの迅速なアクセスと処理を目的としたその他のストレージ テクノロジは、AI ワークロード向けに設計されたストレージ ソリューションのこのセクターに含まれます。

アプリケーション別の人工知能 Ai ハードウェア市場

  • 機械学習 パターン認識、分類、回帰、クラスタリング、異常検出などの機械学習アプリケーション用の AI ハードウェアは、このサブセグメントに含まれます。
  • ディープラーニング このサブセグメントには、ニューラル ネットワークのトレーニングや推論などのディープラーニング アクティビティ専用のハードウェア アクセラレータとプロセッサが含まれます。
  • 自然言語処理 (NLP) このサブセグメントには、自然言語の音声とテキストを処理および理解するように調整された AI ハードウェアが含まれます。データ。
  • コンピューター ビジョン このサブセグメントには、オブジェクト識別、シーン理解、画像認識などのコンピューター ビジョン アプリケーション用に設計されたハードウェア コンポーネントが含まれます。
  • 音声認識 音声合成、音声認識、その他のオーディオ処理アプリケーション用の AI ハードウェアは、このサブセグメントに含まれます。

エンド ユーザー業界別の人工知能 Ai ハードウェア市場

  • ヘルスケア AI ハードウェア ソリューションは、医薬品の発見、臨床意思決定支援システム、医療画像分析、カスタマイズ医療などのヘルスケア アプリケーションで使用されています。
  • 自動車 このサブセグメントには、先進運転支援システム (ADAS)、無人車両、車両認識、制御システムで使用されるハードウェア コンポーネントが含まれます。
  • 小売 小売業界では、需要予測、在庫管理、消費者分析、カスタマイズされたマーケティングなどのアプリケーションが AI ハードウェアを使用して実装されています。
  • 金融 ハードウェア金融サービスでは、アルゴリズム取引、不正検出、リスク評価、顧客ケア自動化のソリューションが活用されています。
  • 製造業 人工知能ハードウェアは、製造業におけるプロセス自動化、サプライチェーン最適化、品質保証、予知保全などのアプリケーションで使用されています。

人工知能 Ai ハードウェア市場、地域別

  • 北米 このサブセグメントは、米国やカナダなど、さまざまな業界で AI 技術が広く使用されている国の AI ハードウェア市場をカバーしています。
  • ヨーロッパ このサブセグメントは、英国、ドイツ、フランス、その他のヨーロッパ諸国を含む国の AI ハードウェア市場をカバーしています。
  • アジア太平洋 このサブセグメントは、韓国、中国、日本、インド、東南アジアなど、経済が急速に拡大している国の AI ハードウェア市場に焦点を当てています。
  • ラテンアメリカ このサブセグメントは、韓国、中国、日本、インド、東南アジアなど、経済が急速に拡大している国の AI ハードウェア市場に焦点を当てています。
  • ラテンアメリカサブセグメントには、ブラジル、メキシコ、アルゼンチンなどの国の AI ハードウェア市場が含まれます。
  • 中東およびアフリカ このサブセグメントは、銀行、ヘルスケア、石油・ガスなどの業界で AI 技術の使用が拡大しているこれらの国の AI ハードウェア市場をカバーしています。

主要企業

人工知能 Ai ハードウェア市場の主要企業は次のとおりです。

  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • IBM Corporation
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • Google LLC (Alphabet Inc.)
  • Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
  • Xilinx, Inc.
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Micron Technology, Inc.
  • Amazon Web Services, Inc. (AWS)

レポートの範囲

レポートの属性詳細
調査期間

2020-2030

基準年

2023

予測期間

2024-2030

履歴期間

2020-2022

単位

価値(10億米ドル)

主要企業プロファイル

NVIDIA Corporation、Intel Corporation、IBM Corporation、Qualcomm Technologies、Inc.、Google LLC(Alphabet Inc.)、Advanced Micro Devices、 Inc. (AMD)、Xilinx, Inc.、Samsung Electronics Co., Ltd.

対象セグメント

コンポーネント タイプ別、アプリケーション別、エンド ユーザー 業界別、地域別

カスタマイズ範囲

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市場調査の研究方法

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このレポートを購入する理由

  • 経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析。
  • 各セグメントとサブセグメントの市場価値 (10億米ドル) データの提供。最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します。
  • 地域における製品/サービスの消費を強調し、各地域内で市場に影響を与えている要因を示す地理別分析。
  • 過去5年間の主要プレーヤーの市場ランキング、新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境
  • 主要な市場プレーヤーの会社概要、会社分析、製品ベンチマーク、SWOT分析を含む広範な会社プロファイル。
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  • バリューチェーンを通じて市場への洞察を提供します。
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