カテゴリー： 世界, IT/電子, MarketsandMarkets

世界のAIチップ市場（～2032年）：製品別（GPU、CPU、FPGA、NPU、TPU、Trainium、Inferentia、T-head、Athena ASIC、MTIA、LPU、メモリ（DRAM（HBM、DDR））、ネットワーク （NIC／ネットワークアダプタ、相互接続））、機能別（トレーニング、推論）、地域別

【英語タイトル】Al Chip Market By Offerings (GPU, CPU, FPGA, NPU, TPU, Trainium, Inferentia, T-head, Athena ASIC, MTIA, LPU, Memory {DRAM (HBM, DDR)}, Network {NIC/Network Adapters, Interconnects}), Function (Training, Inference), & Region - Global Forecast to 2032

MarketsandMarketsが出版した調査資料（SE 5997）・商品コード：SE 5997
・発行会社（調査会社）：MarketsandMarkets
・発行日：2025年12月
・ページ数：344
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール（受注後24時間以内）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：半導体・電子
◆販売価格オプション（消費税別）
Single User（1名様閲覧）見積依頼/購入/質問フォーム
Multi User (Five User)見積依頼/購入/質問フォーム
Corporate License (全社内共有可)見積依頼/購入/質問フォーム
※販売価格オプションの説明
※お支払金額：換算金額（日本円）＋消費税
※納期：即日〜2営業日（3日以上かかる場合は別途表記又はご連絡）
※お支払方法：納品日＋5日以内に請求書を発行・送付（請求書発行日より2ヶ月以内に銀行振込、振込先：三菱UFJ銀行/H&Iグローバルリサーチ株式会社、支払期限と方法は調整可能）
❖ レポートの概要 ❖

AIチップ市場は、2025年の2,032億4,000万米ドルから、2032年までに5,648億7,000万米ドルに達すると予測されており、2025年から2032年までの年間平均成長率（CAGR）は15.7％となる見込みです。
AIチップ市場の成長は、大規模なデータ処理とリアルタイム分析に対する差し迫ったニーズによって牽引されています。

主なポイント
2025年時点で、北米は世界のAIチップ市場の36.4%を占めると推定されています。
製品別では、ネットワークセグメントが26.7%という最も高いCAGRを記録すると予想されています。

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

演算処理別では、2025年から2032年にかけて、CPUセグメントが最も高い成長率を示すと予測されています。

メモリ別では、HBMセグメントが市場を支配すると予想されています。

ネットワーク別では、予測期間中にNIC／ネットワークアダプタセグメントが最も高い成長率を記録すると予想されています。

NVIDIA Corporation、Advanced Micro Devices, Inc、Intel Corporation、およびMicron Technology, Inc.は、その高い市場シェアと製品展開の広さから、AIチップ市場（世界）における主要プレイヤーとして特定されました。

Mythic、Kalray、Blaize、Groq, Inc.、HAILO TECHNOLOGIES LTDなどの企業は、 GreenWaves Technologies、SiMa Technologies, Inc.などの企業は、専門的なニッチ分野で確固たる地位を築き、新興市場のリーダーとしての潜在力を示すことで、主要なスタートアップおよび中小企業として頭角を現しています

AIチップ市場は、大規模なトレーニング、推論、エッジインテリジェンスのワークロードを支える高性能GPU、アクセラレータ、および専用プロセッサへの需要急増に後押しされ、急速な拡大を遂げています。テンソルコア、チプレット、光インターコネクト、エネルギー効率の高いAIコンピューティングといったアーキテクチャの進歩により、クラウド、エンタープライズ、自動車、産業分野における導入が加速しています。ハイパースケーラーと半導体大手企業間の戦略的提携、数十億ドル規模の供給契約、共同開発されたAIアクセラレータプラットフォームなど、製品の発売やエコシステムの発展が、競争の構図を一新しています。同時に、先進的なパッケージング、HBMの生産能力、次世代ファウンドリ技術への巨額の投資が、イノベーションをさらに推進し、市場の長期的な成長軌道を強化しています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革

AIチップ市場は、テクノロジーエコシステム全体における価値創造を再構築しており、その影響は半導体の直接購入者に留まりません。クラウドプロバイダー、データセンター事業者、OEM、インフラベンダーが高度なAIプロセッサを自社のプラットフォームに統合するにつれ、AI開発者や産業事業者から、医療、自動車、通信のチームに至るまでの下流のステークホルダーは、大幅に強化された計算能力を利用できるようになります。この多層的な影響は、最終的には、推論の高速化、自動化の向上、運用コストの削減、そして企業や消費者市場全体でのデジタルトランスフォーメーションを加速させる新しいインテリジェントサービスといった、測定可能な成果をもたらします。

要因：AIサーバーにおけるGPUおよびASICの利用急増

BFSI、医療、小売・Eコマース、メディア・エンターテインメント、自動車など、さまざまな業界におけるAIを活用した多様なアプリケーションでのAIサーバーの導入が進むにつれ、AIチップの需要が急増しています。データセンターの所有者やクラウドサービスプロバイダーは、AIアプリケーションに対応できるようインフラのアップグレードを進めています。チャットボット、AIoT（人工知能モノのインターネット）、予測分析、自然言語処理の利用傾向が高まっていることが、これらのアプリケーションを支えるAIサーバーの需要を牽引しています。これらのアプリケーションでは、複雑な計算を実行し、大量のデータを処理するために、高性能なハードウェアプラットフォームが必要となります。

抑制要因：AIチップにおける計算ワークロードと消費電力

AIワークロードを支えるデータセンターやその他のインフラでは、並列処理機能を備えたGPUやASICが使用されています。これにより、複雑なAIワークロードの処理に適していますが、GPUでの並列処理は高い消費電力を招きます。これにより、データセンターやAIインフラを導入する組織のエネルギーコストが増加します。AIシステムは大規模なAI処理を処理できますが、これらの機能を実行するために多大な電力を消費します。AIモデルがより複雑になり、データ量が増加するにつれて、AIチップに対する電力需要が急増しています。過度な電力消費は過度な発熱を招き、これに対処するにはより高度な冷却システムが必要となります。これにより、インフラの複雑さとコストが増大します。GPUやASICは数千のコアで並列処理を行います。これにより、ディープラーニングのトレーニングや大規模シミュレーションを含む高度なAIワークロードを実行するために、膨大な計算能力が必要となります。

機会：クラウドサービスプロバイダーによるAI対応データセンターへの投資拡大

クラウドサービスプロバイダー（CSP）は、AIベースのアプリケーションやサービスに対する需要の加速に対応するため、データセンターインフラの拡張とアップグレードに巨額の投資を行っています。CSPによるデータセンターへの投資の大部分は、スケーラビリティと運用効率の向上を目的としています。クラウドサービスの拡大に伴い、AIチップへの需要も増加すると見込まれ、AIチッププロバイダーにとって成長の機会が生まれます。例えば、AWS（米国）は、サウジアラビアにおけるクラウドデータセンターの建設に53億米ドルを投資すると発表しました。同様に、2023年11月、マイクロソフト（米国）は、カナダ全土に拡大し、ケベック州に複数の新しいデータセンターを建設する計画を発表しました。今後2年間で、同社はケベック州におけるクラウドコンピューティングおよびAIインフラの構築に5億米ドルを投資する予定です。AIのトレーニングや推論において増え続ける計算要件に対応するためには、GPU、TPU、AIアクセラレータを搭載した最先端のAIチップが必要です。

課題：サプライチェーンの混乱

サプライチェーンの混乱は、AIチップ市場のプレイヤーが直面する主要な課題の一つです。これは生産量、納期、そして最終的にはプロセッサのコストに影響を及ぼします。部品不足は、半導体材料の不足または生産能力の限界のいずれかによって生じ、これが生産の大幅な遅延を引き起こします。また、設備の故障や最先端のAIチップの製造プロセスの複雑さによっても、生産遅延が発生する可能性があります。リアルタイムでの大規模言語モデル（LLM）のトレーニングおよび推論能力がより高速な高性能GPUへの需要が高まっています。これにより、市場投入までの期間がさらに長引く可能性があります。したがって、サプライチェーンの混乱は、AIチップ市場全体に重大な影響を及ぼしています。

市場エコシステム

AIチップのエコシステムは、チップ設計会社（アナログ・デバイセズ、テキサス・インスツルメンツ、SKハイニックス、インテル、サムスン）、半導体メーカー（TSMC、インテル、ASML、ラム・リサーチ）、チッププロバイダー（NVIDIA、AMD、Google）、およびエンドユーザー（シーメンス、Google、AWS、マイクロソフト）で構成されています。設計会社は高度なプロセッサアーキテクチャを開発し、製造パートナーが最先端の半導体製造装置を用いてこれを製造します。チッププロバイダーは、クラウド、エンタープライズ、エッジアプリケーションを支える高性能なAIアクセラレータを提供します。エンドユーザーは、より高速な演算処理、エネルギー効率、スケーラブルなAIワークロードへの需要を牽引しており、バリューチェーン全体での緊密な連携により、継続的なイノベーションと市場の拡大が可能となっています。

地域

予測期間中、アジア太平洋地域が世界のAIチップ市場で最も急速に成長する地域となる見込み

アジア太平洋地域のAIチップ市場は、予測期間中に最も高い年平均成長率（CAGR）で成長する見込みです。中国、韓国、インド、日本などの国々におけるAI技術の採用拡大が、市場の成長を後押しするでしょう。AIの研究開発（R&D）活動は、地域の政府機関から多額の資金提供を受けており、AI開発にとって好ましい環境を育んでいます。さらに、韓国、台湾、中国に専用のHBM製造拠点を有するサムスン（韓国）、マイクロン・テクノロジー社（米国）、SKハイニックス（韓国）といった高帯域幅メモリ（HBM）技術の巨人企業の存在が、今後数年間でアジア太平洋地域のAIチップ市場の成長をさらに後押しするでしょう。

人工知能チップセット市場：企業評価マトリックス

AIチップ市場のマトリックスにおいて、NVIDIA（スター）は圧倒的な市場シェアと、データセンター向けGPU、AIアクセラレータ、そして大規模なトレーニングと推論を支える統合ソフトウェアエコシステムに及ぶ、幅広く成熟した製品ポートフォリオを擁し、業界をリードしています。Graphcore（新興リーダー）は、革新的なインテリジェンス・プロセッシング・ユニット（IPU）と、高効率なAI計算向けに特別に設計されたアーキテクチャにより、業界から強い注目を集めており、特殊なワークロード分野において差別化された挑戦者として位置づけられています。NVIDIAが規模、エコシステムの深さ、そして継続的なアーキテクチャの進歩を通じてリーダーシップを維持する一方で、Graphcoreは、世界市場全体で代替となるエネルギー効率の高いAIアーキテクチャへの需要が加速する中、リーダーのクアドラントへと進出する明確な可能性を示しています。

主要市場プレイヤー

NVIDIA Corporation (US)
Advanced Micro Devices, Inc. (US)
Intel Corporation (US)
Micron Technology, Inc. (US)
Google (US)
SK HYNIX INC. (South Korea)
Qualcomm Technologies, Inc. (US)
SAMSUNG (South Korea)
Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
Apple Inc. (US)
Imagination Technologies (UK)
Graphcore (UK)
Cerebras (US)
Groq, Inc. (US)

最近の動向

2025年1月：NVIDIAは、ハイパースケールデータセンター向けの次世代GPU「Blackwell Ultra」を発表し、大規模言語モデルのトレーニングスループットを大幅に改善しました。AWSやGoogle Cloudを含む複数のクラウドプロバイダーが、自社のAIコンピューティングクラスターへの早期導入計画を発表しました。

2024年11月：インテルは、コスト効率に優れた生成AIのトレーニングおよび推論を目的とした「Xeon 6」プラットフォームと、改良版「Gaudi 3」AIアクセラレータを発売しました。同社は、このプラットフォームを新しいエンタープライズAIサーバーに統合するため、デルおよびレノボとの提携を確立しました。

2024年10月：AMDは、「Instinct MI325X」アクセラレータを発表しました。これは、トランスフォーマーベースのワークロード向けに、メモリ容量の拡張と効率の向上を実現するものです。マイクロソフトとMetaは、次世代AIモデルのスケーリングを支援する展開を発表しました。

2024年8月：TSMCは、2nmプロセスノードの量産を開始したことを確認し、AppleやNVIDIAなどの顧客向けに高度なAIチップの提供を可能にしました。このノードは、高性能AIコンピューティング向けに、大幅な消費電力の低減とトランジスタ密度の向上を実現します。

2024年6月：Googleは、マルチモーダルAIシステムの大規模トレーニング向けに最適化された「TPU v5p」を発表しました。このTPUはGoogle CloudのAIハイパーコンピュータアーキテクチャ内に展開され、インターコネクト速度の向上とモデル並列性の強化を実現しています。

2024年4月：Graphcoreは富士通との提携により、IPUベースのコンピューティングシステムを拡大し、推論集約型ワークロード向けにGraphcoreのAIプラットフォームを富士通のエンタープライズAIインフラに統合しました。

2024年2月：サムスンは、次世代AIアクセラレータ向けのHBM3E高帯域幅メモリの量産を発表しました。NVIDIAやAMDは、AIトレーニングのパフォーマンスを向上させるため、この新しいメモリ規格をいち早く採用した顧客の一社です。

1    はじめに    30
1.1    調査の目的    30
1.2    市場の定義    30
1.3    調査範囲    31
1.3.1    対象市場    31
1.3.2 対象範囲および除外項目    32
1.3.3    対象期間    32
1.4    対象通貨    33
1.5    調査の限界    33
1.6    ステークホルダー    33
1.7    変更点の概要    34
2    エグゼクティブ・サマリー 36
2.1    市場のハイライトと主要な洞察    36
2.2    主要な市場参加者：戦略的展開のマッピング    37
2.3    AIチップ市場を形作るディスラプション    38
2.4    高成長セグメント    38
2.5    地域別概況：市場規模、成長率、および予測    39
3    プレミアムインサイト    40
3.1    AIチップ市場における事業者にとっての魅力的な機会 40
3.2    AIチップ市場：演算能力別    40
3.3    AIチップ市場：機能別    41
3.4    AIチップ市場：エンドユーザー別    41
3.5    アジア太平洋地域：AIチップ市場、機能別および国別    42
3.6    国別AIチップ市場    42
4    市場概要    43
4.1    はじめに    43
4.2    市場動向    43
4.2.1    推進要因    44
4.2.1.1    大規模なデータ処理とリアルタイム分析への差し迫ったニーズ    44
4.2.1.2    自動運転車の普及拡大    45
4.2.1.3    AIサーバーにおけるGPUおよびASICの利用急増    45
4.2.1.4    機械学習および深層学習技術の継続的な進歩    46
4.2.1.5    AIサーバーの普及拡大    46
4.2.2    阻害要因 47
4.2.2.1    技術的ノウハウを持つ熟練労働力の不足    47
4.2.2.2    AIチップにおける計算負荷と消費電力    48
4.2.2.3    AIアルゴリズムの信頼性の低さ    49
4.2.3    機会    50
4.2.3.1 AIベースのFPGAチップに対する需要の高まり    50
4.2.3.2    AI搭載防衛システムの導入に向けた政府の取り組み    51
4.2.3.3    AI主導の診断および治療の拡大傾向    51
4.2.3.4    クラウドサービスプロバイダーによるAI搭載データセンターへの投資拡大    52
4.2.3.5 AIベースのASIC技術の人気の高まり    52
4.2.4    課題    53
4.2.4.1    AIプラットフォームに関連するデータプライバシーの懸念    53
4.2.4.2    効率的なAIシステムを開発するための構造化データの不足    54
4.2.4.3    サプライチェーンの混乱    54
4.3
未充足ニーズと未開拓領域    55
4.3.1    AIチップ市場における未充足ニーズ    55
4.4    相互に関連する市場とセクター横断的な機会    56
4.4.1    相互に関連する市場    56
4.4.2    セクター横断的な機会    58
4.5    ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き    59
4.5.1    ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き    59
5    業界動向    60
5.1    はじめに    60
5.2    ポーターの5つの力分析    60
5.2.1    新規参入の脅威    61
5.2.2    代替品の脅威    61
5.2.3    供給者の交渉力    62
5.2.4    買い手の交渉力    62
5.2.5    競合の激しさ    62
5.3    マクロ経済指標    63
5.3.1    はじめに    63
5.3.2    GDPの動向と予測    63
5.3.3    AIチップ市場の動向    64
5.4    バリューチェーン分析    65
5.5    エコシステム分析    67
5.6    価格分析    70
5.6.1    主要企業別 コンピューティング用チップの平均販売価格    70
5.6.2    地域別 平均販売価格の推移    71
5.7    貿易分析    73
5.7.1    輸入データ（HSコード 854231）    73
5.7.2    輸出シナリオ（HSコード 854231）    74
5.8    2026年の主要な会議およびイベント    75
5.9    顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 76
5.10    投資および資金調達シナリオ    76
5.11    ケーススタディ分析    77
5.11.1    CDWは、エネルギー効率とスペースの最適活用を確保するためにAMD EPYCソリューションを統合しました    77
5.11.2    OVH SAS、AMD EPYCプロセッサを活用し、AIワークロードにおけるクラウドソリューションのパフォーマンスを最適化    77
5.11.3    インテルXeonスケーラブルプロセッサが、テンセントクラウドの「Xiaowei」インテリジェント音声・動画サービスアクセスプラットフォームを支える    78
5.11.4    AICは、AMDプロセッサを活用して、ウェスタンデジタルのSSDテストおよび検証の効率向上を支援しています    78
5.12    2025年の米国関税の影響 – AIチップ市場    79
5.12.1    主な関税率
80
5.12.2    価格への影響分析    81
5.12.3    地域・国への影響    81
5.12.3.1    米国    81
5.12.3.2    欧州    82
5.12.3.3    アジア太平洋    83
5.12.4    エンドユーザーへの影響    84
5.12.4.1    消費者    84
5.12.4.2    データセンター    84
5.12.4.3    その他の組織    84
5.13    サーバーのコスト構造／部品表    85
5.13.1    CPU サーバー    85
5.13.2    GPU サーバー    87
5.14    AI サーバーの普及率と成長    90
5.15    クラウドサービスプロバイダー（CSP）による今後のデータセンターの展開    90
5.16    クラウドサービスプロバイダーの設備投資（CAPEX）    91
5.17    クラウドサービスプロバイダーによるサーバー調達    92
5.18    プロセッサのベンチマーク    93
5.18.1    GPUのベンチマーク    93
5.18.2    CPUのベンチマーク    93
6 技術の進歩、AIによる影響、特許、イノベーション、および将来の応用    94
6.1    技術分析    94
6.1.1    主要技術    94
6.1.1.1    高帯域幅メモリ（HBM）    94
6.1.1.2    GenAIワークロード    95
6.1.2    補完技術    95
6.1.2.1    データセンターの電力管理および冷却システム    95
6.1.2.2    高速相互接続    95
6.1.3    関連技術    96
6.1.3.1    AI開発フレームワーク    96
6.1.3.2    量子AI    96
6.2    技術ロードマップ    96
6.3    特許分析    98
6.4    将来の応用    104
7    規制環境 106
7.1    はじめに    106
7.2    規制機関、政府機関、およびその他の組織    106
7.3    規格    110
8    顧客環境と購買者の行動    113
8.1    意思決定プロセス    113
8.2    購買プロセスに関与する主要なステークホルダーとその評価基準    114
8.2.1    購買プロセスにおける主要なステークホルダー    114
8.2.2    購買基準 115
8.3    導入の障壁と内部的な課題    116
8.4    様々な業種における未充足ニーズ    117
9    演算能力別AIチップ市場    118
9.1    はじめに    119
9.2    GPU    122
9.2.1    AI ワークロードを処理し、膨大なデータ量を処理して導入を促進する能力    122
9.3 CPU    123
9.3.1    市場の成長を促進する、汎用性の高いAI処理への需要の高まり 123
9.4    FPGA    124
9.4.1    AIワークロードにおける柔軟性とカスタマイズへのニーズの高まりが需要を牽引    124
9.5    NPU    125
9.5.1    ハイエンドスマートフォンへの需要の高まりがセグメントの成長を牽引 125
9.6    TPU    126
9.6.1    AI研究およびアプリケーション開発における高速処理への差し迫ったニーズが需要を押し上げる    126
9.7    DOJO & FSD    127
9.7.1    自動運転車における高性能かつ省エネなAI処理への需要が加速し、導入を後押し    127
9.8    TRAINIUM & INFERENTIA    128
9.8.1    複雑なAIおよびディープラーニングモデルのトレーニング能力が普及を促進    128
9.9    ATHENA ASIC    129
9.9.1 市場の成長を加速させるために、複雑なNLPおよび言語ベースのAIタスクを処理する必要性が高まっています    129
9.10    T-HEAD    129
9.10.1    市場の成長を促進する、中国のデータセンター全体におけるカスタマイズされた高性能AIチップへの需要の高まり    129
9.11    MTIA    130
9.11.1    メタ社のAR、VR、メタバースへの進出が需要を牽引    130
9.12    LPU    130
9.12.1 複雑なNLPおよび言語ベースのAIタスクを処理するニーズの高まりが市場成長を加速    130
9.13    ASCEND    131
9.13.1    統合型AIアーキテクチャおよび国内チップエコシステムへの需要の高まりが市場拡大を牽引 131
9.14    その他のASIC    131
10    メモリ別AIチップ市場    132
10.1    はじめに    133
10.2    DDR    135
10.2.1    市場成長を支えるデータセンターにおけるAI対応CPUの採用拡大 135
10.3    HBM    136
10.3.1    データ集約型AIタスクにおける高スループットへの需要の高まりが市場成長を牽引    136
11    AIチップ市場（ネットワーク別）    137
11.1    はじめに 138
11.2    NIC／ネットワークアダプタ    140
11.2.1    インフィニバンド    141
11.2.1.1    レイテンシを最小限に抑え、スループットを最大化するためのHPCおよびAIモデルの利用拡大が、セグメントの成長を後押し    141
11.2.2    イーサネット    142
11.2.2.1    需要を牽引する、スケーラブルでコスト効率の高いネットワークソリューションへの需要の高まり    142
11.3    相互接続    142
11.3.1    需要を後押しする、高帯域幅のデータパスを必要とするAIモデルの複雑化の進展    142
12    技術別 AI チップ市場    143
12.1    はじめに    144
12.2    生成型 AI    145
12.2.1    ルールベースモデル    147
12.2.1.1    市場を牽引する金融セクターにおける不正検知ニーズの高まり    147
12.2.2    統計モデル    148
12.2.2.1    セグメントの成長を促進するための、複雑なデータ構造からの正確な予測の必要性    148
12.2.3 ディープラーニング    149
12.2.3.1    AI技術を進歩させ、需要を後押しする能力    149
12.2.4    生成対立ネットワーク（GAN）    150
12.2.4.1    需要を喚起するための大規模データの処理に対する差し迫ったニーズ    150
12.2.5    オートエンコーダー    152
12.2.5.1    データセンターのストレージスペースを最適化し、需要を刺激するためのデータの圧縮および再構築能力    152
12.2.6    畳み込みニューラルネットワーク    153
12.2.6.1    市場成長を加速させるための、リアルで高品質な画像や動画に対する需要の急増    153
12.2.7    トランスフォーマーモデル    154
12.2.7.1    セグメントの成長を促進するための、画像合成およびキャプション生成アプリケーションにおける利用の増加    154
12.3    機械学習    156
12.3.1    画像・音声認識および予測分析における利用の増加が市場の成長に寄与    156
12.4    自然言語処理    157
12.4.1    市場の成長を支えるリアルタイムアプリケーションへのニーズの高まり 157
12.5    コンピュータビジョン    158
12.5.1    需要を後押しする高度な処理能力へのニーズの高まり    158
13    機能別AIチップ市場    160
13.1    はじめに    161
13.2    トレーニング    163
13.2.1    成長の機会を創出するための大規模データセットの処理および並列計算に対する需要の急増    163
13.3    推論    164
13.3.1    需要を押し上げる、様々な業界における導入の急増    164
14    エンドユーザー別 AI チップ市場    165
14.1    はじめに    166
14.2    一般消費者    167
14.2.1    市場を牽引するAI搭載パーソナルデバイスの普及拡大    167
14.3    データセンター    168
14.3.1    クラウドサービスプロバイダー    169
14.3.1.1    AIワークロードの急増とクラウド導入が市場成長を刺激    169
14.3.2    企業    170
14.3.2.1    NLP、画像認識、予測分析の利用拡大が成長機会を創出    170
14.3.2.2    ヘルスケア 171
14.3.2.2.1    コンピュータ支援による創薬および開発へのAIの統合が市場成長を促進    171
14.3.2.3    BFSI    172
14.3.2.3.1    金融機関における不正検知の需要急増が需要を押し上げる    172
14.3.2.4    自動車    173
14.3.2.4.1    安全で充実した運転体験への関心の高まりが需要を牽引    173
14.3.2.5    小売・Eコマース    175
14.3.2.5.1    顧客サービスの向上を図るためのチャットボットやバーチャルアシスタントの利用拡大が市場を牽引    175
14.3.2.6    メディア・エンターテインメント    176
14.3.2.6.1    視聴者の嗜好、エンゲージメントパターン、および人口統計情報のリアルタイム分析による市場成長の促進    176
14.3.2.7    その他    177
14.4    政府機関    178
14.4.1    市場の成長を支えるため、日常業務の自動化およびリアルタイムで実用的なインサイトの抽出に重点を置いています    178
15    地域別 AI チップ市場    180
15.1    はじめに    181
15.2 北米    182
15.2.1    米国    186
15.2.1.1    市場を牽引するための半導体製造を促進する政府主導の取り組み    186
15.2.2    カナダ    187
15.2.2.1    需要を刺激するためのAIの商用化への注目の高まり    187
15.2.3    メキシコ 187
15.2.3.1    需要を加速させるためのデジタルプラットフォームおよびクラウドベースのソリューションへの移行が進んでいます    187
15.3    ヨーロッパ    188
15.3.1    英国    192
15.3.1.1    需要を後押しするためのデータセンターインフラへの投資が増加しています    192
15.3.2    ドイツ    193
15.3.2.1    堅調な産業基盤が、収益性の高い成長機会をもたらします    193
15.3.3    フランス    194
15.3.3.1    AIスタートアップの増加が需要を加速させます    194
15.3.4    イタリア    194
15.3.4.1    自動車およびヘルスケア分野におけるデジタル化の進展が市場を牽引    194
15.3.5    スペイン    195
15.3.5.1    AIメーカー間の連携・提携の拡大が需要を刺激    195
15.3.6    その他の欧州諸国    195
15.4    アジア太平洋 196
15.4.1    中国    200
15.4.1.1    市場成長を促進するための研究資金の急増と支援的な規制政策の実施    200
15.4.2    日本    201
15.4.2.1    市場を活性化させるためのロボットシステムの進歩への注目の高まり    201
15.4.3    インド    202
15.4.3.1    市場成長を促進するための AI インフラ整備に向けた政府主導の取り組み    202
15.4.4    韓国    202
15.4.4.1    市場を牽引する活況を呈する半導体産業    202
15.4.5 アジア太平洋のその他の地域    203
15.5    その他の地域    203
15.5.1    中東    206
15.5.1.1    市場を牽引するデジタルトランスフォーメーションと技術革新への注目の高まり    206
15.5.1.2    GCC諸国    207
15.5.1.3 中東のその他の地域    208
15.5.2    アフリカ    208
15.5.2.1    市場を牽引するインターネット普及率とモバイル契約数の増加    208
15.5.3    南米    209
15.5.3.1    需要を後押しする膨大なデータ保存ニーズの高まり    209
16    競争環境    210
16.1    概要    210
16.2    主要企業の戦略／勝つための権利、2021年～2025年    210
16.3    収益分析、2021年～2024年    212
16.4    市場シェア分析、2024年    214
16.4.1    コンピューティング市場シェア、2024年    214
16.4.2    メモリ（HBM）市場シェア、2023年 216
16.5    企業評価および財務指標    218
16.6    ブランド／製品比較    219
16.7    企業評価マトリックス：主要企業、2024年    220
16.7.1    スター企業    220
16.7.2    新興リーダー    220
16.7.3    普及型プレイヤー    220
16.7.4    参入企業    220
16.7.5    企業の事業展開：主要プレイヤー、2024年    222
16.7.5.1 企業のフットプリント    222
16.7.5.2    地域別フットプリント    223
16.7.5.3    コンピューティング・フットプリント    224
16.7.5.4    メモリ・フットプリント    225
16.7.5.5    ネットワーク・フットプリント    226
16.7.5.6    テクノロジー・フットプリント    227
16.7.5.7    機能フットプリント    228
16.7.5.8    エンドユーザー・フットプリント    229
16.8    企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2024年    229
16.8.1    先進的な企業    229
16.8.2    対応力のある企業    230
16.8.3    ダイナミックな企業    230
16.8.4    スタート地点にある企業    230
16.8.5    競合ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2024年    231
16.8.5.1    主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト    231
16.8.5.2    主要スタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク    232
16.9    競合シナリオ    233
16.9.1    製品発売    233
16.9.2    取引    235
17    企業プロフィール    237
17.1    主要企業    237
17.1.1    NVIDIA CORPORATION    237
17.1.1.1    事業概要    237
17.1.1.2    提供製品・ソリューション・サービス 238
17.1.1.3    最近の動向    241
17.1.1.3.1    製品発売    241
17.1.1.3.2    取引    242
17.1.1.4    MnMの見解    243
17.1.1.4.1    主な強み    243
17.1.1.4.2    戦略的選択    243
17.1.1.4.3    弱点および競合上の脅威    243
17.1.2    ADVANCED MICRO DEVICES, INC.    244
17.1.2.1    事業概要 244
17.1.2.2    提供製品・ソリューション・サービス    245
17.1.2.3    最近の動向    247
17.1.2.3.1    新製品の発売    247
17.1.2.3.2    取引    248
17.1.2.4    MnMビュー    249
17.1.2.4.1    主な強み    249
17.1.2.4.2    戦略的選択    249
17.1.2.4.3    弱点および競合上の脅威    249
17.1.3    インテル・コーポレーション 250
17.1.3.1    事業概要    250
17.1.3.2    提供製品・ソリューション・サービス    251
17.1.3.3    最近の動向    254
17.1.3.3.1    新製品の発売    254
17.1.3.3.2    取引    256
17.1.3.4    MnMの見解    257
17.1.3.4.1    主な強み    257
17.1.3.4.2    戦略的選択    257
17.1.3.4.3    弱点および競合上の脅威    257
17.1.4    SKハイニックス 258
17.1.4.1    事業概要    258
17.1.4.2    提供製品・ソリューション・サービス    258
17.1.4.3    最近の動向    259
17.1.4.3.1    新製品の発売 259
17.1.4.3.2    取引    260
17.1.4.3.3    その他の動向    260
17.1.4.4    MnMの見解    260
17.1.4.4.1    主な強み    260
17.1.4.4.2    戦略的選択    260
17.1.4.4.3    弱みと競合上の脅威    261
17.1.5    サムスン    262
17.1.5.1    事業概要    262
17.1.5.2    提供製品・ソリューション・サービス    263
17.1.5.3    最近の動向    266
17.1.5.3.1    製品の発売    266
17.1.5.3.2    取引    268
17.1.5.4    MnMの見解    269
17.1.5.4.1    主な強み    269
17.1.5.4.2    戦略的選択    269
17.1.5.4.3    弱みと競合上の脅威    269
17.1.6    マイクロン・テクノロジー社    270
17.1.6.1    事業概要    270
17.1.6.2    提供製品・ソリューション・サービス    271
17.1.6.3    最近の動向    272
17.1.6.3.1    製品の発売    272
17.1.6.3.2    取引    274
17.1.7    アップル社    275
17.1.7.1    事業概要    275
17.1.7.2    提供製品・ソリューション・サービス    276
17.1.7.3    最近の動向    277
17.1.7.3.1    製品発売    277
17.1.7.3.2    取引    279
17.1.8    クアルコム・テクノロジーズ社    280
17.1.8.1    事業概要    280
17.1.8.2    提供製品・ソリューション・サービス    281
17.1.8.3    最近の動向    284
17.1.8.3.1    製品発売    284
17.1.8.3.2    取引    285
17.1.9    ファーウェイ・テクノロジーズ（HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.）    287
17.1.9.1    事業概要    287
17.1.9.2    提供製品・ソリューション・サービス    288
17.1.9.3    最近の動向    289
17.1.9.3.1    製品発売    289
17.1.9.3.2    取引    290
17.1.10    GOOGLE    291
17.1.10.1    事業概要    291
17.1.10.2    提供製品・ソリューション・サービス 292
17.1.10.3    最近の動向    293
17.1.10.3.1    製品の発売    293
17.1.10.3.2    取引    294
17.1.11    AMAZON WEB SERVICES, INC.    295
17.1.11.1    事業概要    295
17.1.11.2    提供製品・ソリューション・サービス    296
17.1.11.3    最近の動向    296
17.1.11.3.1    製品発売    296
17.1.11.3.2    取引    297
17.1.12    テスラ    299
17.1.12.1    事業概要    299
17.1.12.2    提供製品・ソリューション・サービス    300
17.1.13    マイクロソフト    301
17.1.13.1    事業概要    301
17.1.13.2    提供製品・ソリューション・サービス    302
17.1.13.3    最近の動向    303
17.1.13.3.1    製品の発売    303
17.1.13.3.2    取引    303
17.1.14    META    305
17.1.14.1    事業概要    305
17.1.14.2    提供製品・ソリューション・サービス    306
17.1.14.3    最近の動向    307
17.1.14.3.1    製品の発売    307
17.1.14.3.2    取引    307
17.1.15    T-HEAD    308
17.1.15.1    事業概要    308
17.1.15.2    提供製品・ソリューション・サービス    308
17.1.16    IMAGINATION TECHNOLOGIES    309
17.1.16.1    事業概要    309
17.1.16.2    提供製品・ソリューション・サービス    309
17.1.16.3    最近の動向    310
17.1.16.3.1    製品の発売    310
17.1.16.3.2    取引    310
17.1.17    GRAPHCORE    311
17.1.17.1    事業概要    311
17.1.17.2    提供製品・ソリューション・サービス    311
17.1.17.3    最近の動向    312
17.1.17.3.1    製品発売    312
17.1.17.3.2    取引    312
17.1.18    CEREBRAS    313
17.1.18.1    事業概要    313
17.1.18.2    提供製品・ソリューション・サービス    313
17.1.18.3    最近の動向 313
17.1.18.3.1    製品発売    313
17.1.18.3.2    取引    314
17.2    その他の企業    315
17.2.1    MYTHIC    315
17.2.2    KALRAY    316
17.2.3 BLAIZE    317
17.2.4    GROQ, INC.    318
17.2.5    HAILO TECHNOLOGIES LTD    319
17.2.6    GREENWAVES TECHNOLOGIES    320
17.2.7    SIMA TECHNOLOGIES, INC.    320
17.2.8    KNERON, INC.    321
17.2.9    RAIN NEUROMORPHICS INC.    321
17.2.10    TENSTORRENT    322
17.2.11    SAMBANOVA SYSTEMS, INC.    322
17.2.12    TAALAS    323
17.2.13    SAPEON INC.    323
17.2.14    REBELLIONS INC.    324
17.2.15    RIVOS INC.    324
17.2.16    SHANGHAI BIREN TECHNOLOGY CO., LTD.    325
18    調査方法論 326
18.1    調査データ    326
18.1.1    二次データ    327
18.1.1.1    主要な二次情報源の一覧    327
18.1.1.2    二次情報源からの主要データ    327
18.1.2    一次データ 328
18.1.2.1    主要なインタビュー対象者一覧    328
18.1.2.2    一次データの内訳    328
18.1.2.3    主要な業界インサイト    329
18.1.3    二次調査および一次調査    329
18.2    市場規模の推計    330
18.2.1    ボトムアップ・アプローチ    331
18.2.1.1    ボトムアップ分析を用いた市場規模の推定手法（供給側）    331
18.2.2    トップダウン・アプローチ    332
18.2.2.1    トップダウン分析を用いた市場規模の推定手法 （需要側）    332
18.3    データの三角測量    333
18.4    調査の前提条件    334
18.5    リスク分析    335
18.6    調査の限界    335
19    付録    336
19.1    ディスカッション・ガイド 336
19.2    ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル    340
19.3    カスタマイズオプション    342
19.4    関連レポート    342
19.5    著者詳細    343

表1 変更点の概要：旧版と更新版 34
表2 地域別モバイルデータトラフィック 44
表3 NVIDIAのBlackwellプラットフォーム、TDPが1kWを超える見込み 48
表4 AIチップ市場に対するポーターの5つの力分析の影響 61
表5 主要国別GDP変化率（2021年～2030年） 63
表6 AIチップ市場エコシステムにおける各プレーヤーの役割 68
表7 主要プレーヤー別コンピュート製品の参考価格分析（2024年、米ドル） 70
表8 コンピュート製品の参考価格分析（2020年～2024年 （米ドル） 71
表9 地域別GPU平均販売価格の推移、2021年～2024年（米ドル） 71
表10 地域別CPU平均販売価格の推移、2021年～2024年（米ドル） 72
表11 地域別FPGA平均販売価格の推移、2021–2024年 (米ドル) 73
表12 HSコード854231に該当する製品の輸入データ、
国別、2020–2024年 (百万米ドル) 74
表13 HSコード854231に該当する製品の輸出データ、
国別、2020–2024年（百万米ドル） 75
表14 AIチップ市場：主要なカンファレンスおよびイベント、2026年 75
表15 米国の調整済み相互関税率 80
表16 CPUサーバーの部品表（BOM）、2024年 85
表17 NVIDIA A100のGPU/AIサーバーのコスト構造、2024年 87
表18 NVIDIA H100のGPU/AIサーバーのコスト構造、2024年 88
表19 NVIDIA AI GPU仕様の比較 93
表20 CPU仕様の比較 93
表21 技術ロードマップ 96
表22 AIチップ市場：主要特許一覧 99
表23 将来の応用分野 104
表24 北米：規制機関、政府機関、
およびその他の組織一覧 106
表25 欧州：規制機関、政府機関、
およびその他の組織の一覧 107
表26 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、
およびその他の組織の一覧 108
表27 その他の地域：規制機関、政府機関、およびその他の組織の一覧 109
表28 AIチップ市場：規格 110
表29 上位3社のエンドユーザーにおける購買プロセスへのステークホルダーの影響（%） 114
表30 上位3社のエンドユーザーにおけるAIチップ市場の未充足ニーズ 115
表30 上位3社のエンドユーザーにおける主要な購入基準 115
表31 エンドユーザー別AIチップ市場における未充足ニーズ 117
表32 AIチップ市場（演算能力別）、2021年～2024年（百万米ドル） 120
表33 AIチップ市場：演算能力別、2025–2032年（百万米ドル） 120
表34 AIチップ市場：演算能力別、2021–2024年 （千台） 121
表35 AIチップ市場、演算能力別、2025–2032年（千台） 121

表36 GPU：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 122
表37 GPU：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 123
表38 CPU：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 124
表39 CPU：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 124
表40 FPGA：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 125
表41 FPGA：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 125
表42 NPU：AIチップ市場、地域別、2021–2024年 （百万米ドル） 126
表 43 NPU：地域別 AI チップ市場、2025–2032 年（百万米ドル） 126
表 44 メモリ別 AI チップ市場、2021–2024 年（百万米ドル） 134
表45 AIチップ市場、メモリ別、2025–2032年（百万米ドル） 134
表46 AIチップ市場、メモリ別、2021–2024年（ペタバイト） 134
表47 AIチップ市場（メモリ別）、2025–2032年（ペタバイト） 134
表48 AIチップ市場（メモリ向け）、地域別、2021–2024年 （百万米ドル） 135
表49 メモリ向けAIチップ市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 135
表50 AIチップ市場、ネットワーク別、2021年～2024年（百万米ドル） 139
表51 ネットワーク別AIチップ市場、2025–2032年（百万米ドル） 139
表52 ネットワーク別AIチップ市場、2021–2024年（千台） 139
表 53 ネットワーク別 AI チップ市場、2025–2032 年（千台） 140
表 54 地域別ネットワーク向け AI チップ市場、2021–2024 年（百万米ドル） 140
表55 ネットワーク向けAIチップ市場：地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 140
表56 NIC/ネットワークアダプター：AIチップ市場、タイプ別、2021年～2024年（百万米ドル） 141
表57 NIC/ネットワークアダプタ：AIチップ市場、タイプ別、2025年～2032年（百万米ドル） 141
表58 NIC/ネットワークアダプタ：AIチップ市場、タイプ別、
2021–2024年（千台） 141
表59 NIC/ネットワークアダプタ：AIチップ市場、タイプ別、
2025–2032年（千台） 141
表60 AIチップ市場、技術別、2021–2024年（百万米ドル） 144
表 61 AI チップ市場、技術別、2025–2032 年（百万米ドル） 144
表 62 生成AI：AI チップ市場、地域別、2021–2024 年（百万米ドル） 145
表63 生成AI：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 146
表64 生成AI：AIチップ市場、タイプ別、2021–2024年（百万米ドル） 146
表65 生成AI：AIチップ市場、タイプ別、2025–2032年（百万米ドル） 146
表66 ルールベースモデル：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 147
表67 ルールベースモデル：AIチップ市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 147
表68 統計モデル：AIチップ市場、地域別、2021年～2024年（百万米ドル） 148
表69 統計モデル：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 149
表70 ディープラーニング：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 150
表71 ディープラーニング：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 150
表72 生成対立ネットワーク（GAN）：AIチップ市場、
地域別、2021–2024年（百万米ドル） 151
表73 生成対立ネットワーク（GAN）：AIチップ市場、
地域別、2025–2032年（百万米ドル） 151

表74 オートエンコーダー：AIチップ市場、地域別、2021–2024年 （百万米ドル） 152
表75 オートエンコーダー：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 153
表76 畳み込みニューラルネットワーク：AIチップ市場、
地域別、2021–2024年 （百万米ドル） 154
表77 畳み込みニューラルネットワーク：AIチップ市場、
地域別、2025–2032年（百万米ドル） 154
表78 トランスフォーマーモデル：地域別AIチップ市場、
2021–2024年（百万米ドル） 155
表79 トランスフォーマーモデル：地域別AIチップ市場、
2025–2032年（百万米ドル） 155
表80 機械学習：地域別AIチップ市場、2021–2024年（百万米ドル） 156
表81 機械学習：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 156
表82 自然言語処理：AIチップ市場、
地域別、2021–2024年 （百万米ドル） 157
表83 自然言語処理：AIチップ市場、
地域別、2025–2032年（百万米ドル） 158
表84 コンピュータビジョン：AIチップ市場、地域別、2021–2024年

（百万米ドル） 159
表85 コンピュータビジョン：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 159
表86 AIチップ市場、機能別、2021–2024年（百万米ドル） 161
表87 AIチップ市場：機能別、2025–2032年（百万米ドル） 161
表88 演算用AIチップ市場：機能別、2021–2024年（千台） 162
表89 演算用AIチップ市場、機能別、2025年～2032年（千台） 162
表90 AIチップ市場、エンドユーザー別、2021年～2024年（百万米ドル） 166
表 91 エンドユーザー別 AI チップ市場、2025–2032 年（百万米ドル） 166
表 92 消費者向け：地域別 AI チップ市場、2021–2024 年（百万米ドル） 168
表93 コンシューマー：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 168
表94 データセンター：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 169
表95 データセンター：AIチップ市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 169
表96 クラウドサービスプロバイダー：AIチップ市場、
地域別、2021–2024年（百万米ドル） 170
表97 クラウドサービスプロバイダー：AIチップ市場、
地域別、2025–2032年（百万米ドル） 170
表98 企業：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 171
表99 企業：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 171
表100 ヘルスケア：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 172
表101 ヘルスケア：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 172
表 102 BFSI：地域別 AI チップ市場、2021–2024 年（百万米ドル） 173
表 103 BFSI：地域別 AI チップ市場、2025–2032 年（百万米ドル） 173
表104 自動車：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 174
表105 自動車：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 174
表106 小売・Eコマース：地域別AIチップ市場、2021–2024年（百万米ドル） 175
表107 小売・Eコマース：地域別AIチップ市場、2025–2032年（百万米ドル） 175
表108 メディア・エンターテインメント：AIチップ市場、
地域別、2021–2024年（百万米ドル） 176

表109 メディア・エンターテインメント：AIチップ市場、
地域別、2025–2032年（百万米ドル） 177
表110 その他：AIチップ市場、地域別、2021–2024年（百万米ドル） 177
表111 その他：AIチップ市場、地域別、2025–2032年（百万米ドル） 178
表112 政府機関：AIチップ市場、
地域別、2021–2024年（百万米ドル） 179
表113 政府機関：AIチップ市場、
地域別、2025–2032年（百万米ドル） 179
表 114 地域別 AI チップ市場、2021–2024 年（百万米ドル） 181
表 115 地域別 AI チップ市場、2025–2032 年（百万米ドル） 182
表116 北米：AIチップ市場、国別、2021–2024年（百万米ドル） 183
表117 北米：AIチップ市場、国別、2025–2032年（百万米ドル） 183
表118 北米：AIチップ市場、エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 184
表119 北米：AIチップ市場、エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 184
表120 北米：データセンター向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 184
表121 北米：データセンター向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2025–2032年 （百万米ドル） 184
表122 北米：企業向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 185
表123 北米：企業向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 185
表124 北米：AIチップ市場、演算能力別、2021–2024年（百万米ドル） 185
表125 北米：AIチップ市場（演算能力別）、2025–2032年（百万米ドル） 186
表126 欧州：AIチップ市場（国別）、2021–2024年 （百万米ドル） 189
表127 欧州：AIチップ市場、国別、2025–2032年（百万米ドル） 190
表128 欧州：AIチップ市場、エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 190
表129 欧州：AIチップ市場、エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 190
表130 欧州：データセンター向けAIチップ市場、エンドユーザー別、
2021–2024年（百万米ドル） 190
表131 欧州：データセンター向けAIチップ市場、エンドユーザー別、
2025–2032年（百万米ドル） 191
表132 欧州：企業向けAIチップ市場、エンドユーザー別、
2021–2024年（百万米ドル） 191
表133 欧州：企業向けAIチップ市場（エンドユーザー別）、
2025–2032年（百万米ドル） 191
表134 欧州：AIチップ市場（演算能力別）、2021–2024年（百万米ドル） 192
表 135 欧州：AI チップ市場（演算能力別）、2025–2032 年（百万米ドル） 192
表 136 アジア太平洋地域：AI チップ市場（国別）、2021–2024 年（百万米ドル） 197
表 137 アジア太平洋地域：AI チップ市場、国別、2025–2032 年（百万米ドル） 198
表 138 アジア太平洋地域：AI チップ市場、エンドユーザー別、2021–2024 年（百万米ドル） 198
表139 アジア太平洋地域：AIチップ市場、エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 198
表140 アジア太平洋地域：データセンター向けAIチップ市場、エンドユーザー別、
2021–2024年（百万米ドル） 198
表141 アジア太平洋地域：データセンター向けAIチップ市場（エンドユーザー別）、
2025–2032年（百万米ドル） 199

表142 アジア太平洋地域：企業向けAIチップ市場（エンドユーザー別）、
2021–2024年 （百万米ドル） 199
表143 アジア太平洋地域：企業向けAIチップ市場（エンドユーザー別）、
2025–2032年（百万米ドル） 199
表144 アジア太平洋地域：AIチップ市場（演算能力別）、2021–2024年 （百万米ドル） 200
表145 アジア太平洋地域：AIチップ市場（演算能力別）、2025–2032年（百万米ドル） 200
表146 その他の地域：AIチップ市場（地域別）、2021–2024年（百万米ドル） 203
表147 その他の地域：AIチップ市場、演算能力別、2025–2032年（百万米ドル） 204
表148 その他の地域：AIチップ市場、エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 204
表149 その他の地域：AIチップ市場、エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 204
表150 その他の地域：データセンター向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 204
表151 その他の地域：データセンター向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 205
表152 その他の地域：企業向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2021–2024年（百万米ドル） 205
表153 その他の地域：企業向けAIチップ市場、
エンドユーザー別、2025–2032年（百万米ドル） 205
表154 その他の地域：AIチップ市場、演算能力別、2021–2024年（百万米ドル） 206
表155 その他の地域：AIチップ市場、演算能力別、2025–2032年（百万米ドル） 206
表156 中東：AIチップ市場、国別、2021–2024年（百万米ドル） 207
表157 中東：AIチップ市場、国別、2025–2032年（百万米ドル） 207
表158 AIチッププロバイダーが採用した戦略の概要 210
表159 AIチップ市場シェア分析、2024年 215
表160 メモリ（HBM）市場：競争の激しさ 217
表161 AIチップ市場：地域別シェア、2024年 223
表162 AIチップ市場：演算シェア、2024年 224
表163 AIチップ市場：メモリシェア、2024年 225
表164 AIチップ市場：ネットワーク分野のシェア、2024年 226
表165 AIチップ市場：技術分野のシェア、2024年 227
表 166 AIチップ市場：機能別フットプリント、2024年 228
表 167 AIチップ市場：エンドユーザー別フットプリント、2024年 229
表 168 AIチップ市場：主要スタートアップ／中小企業の詳細リスト、2024年 231
表 169 AIチップ市場：主要スタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク、2024年 232
表 170 AIチップ市場： 製品発売、2021年1月〜2025年10月 234
表171 AIチップ市場：取引、2021年1月〜2025年10月 235
表172 NVIDIA CORPORATION：会社概要 237
表173 NVIDIA CORPORATION：提供製品／ソリューション／サービス 238
表174 NVIDIA CORPORATION：製品発売 241
表 175 NVIDIA CORPORATION：取引 242
表 176 ADVANCED MICRO DEVICES, INC.：会社概要 244
表 177 ADVANCED MICRO DEVICES, INC.：提供製品・ソリューション・サービス 245
表 178 アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社：製品発売 247
表 179 アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社：取引 248

表 180 インテル社：会社概要 250
表181 インテル・コーポレーション：提供製品／ソリューション／サービス 251
表182 インテル・コーポレーション：製品発売 254
表183 インテル・コーポレーション：取引 256
表 184 SK ハイニックス社：会社概要 258
表 185 SK ハイニックス社：提供製品・ソリューション・サービス 258
表 186 SK ハイニックス社：製品発売 259
表 187 SKハイニックス社：取引 260
表 188 SKハイニックス社：その他の動向 260
表 189 サムスン：会社概要 262
表 190 サムスン：製品・ソリューション・サービス：提供製品 263
表 191 サムスン：製品発売 266
表 192 サムスン：取引 268
表 193 マイクロン・テクノロジー社：会社概要 270
表 194 マイクロン・テクノロジー社：提供製品／ソリューション／サービス 271
表 195 マイクロン・テクノロジー社：製品発売 272
表 196 マイクロン・テクノロジー社：取引 274
表 197 アップル社：会社概要 275
表 198 アップル社：提供製品・ソリューション・サービス 276
表 199 アップル社：製品発売 277
表 200 アップル社：取引 279
表 201 クアルコム・テクノロジーズ社：会社概要 280
表 202 クアルコム・テクノロジーズ社：提供製品・ソリューション・サービス 281
表 203 クアルコム・テクノロジーズ社：製品発売 284
表 204 クアルコム・テクノロジーズ社：取引 285
表 205 ファーウェイ・テクノロジーズ社：会社概要 287
表 206 ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社：提供製品／ソリューション／サービス 288
表 207 ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社：製品発売 289
表 208 ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社：取引 290
表 209 グーグル：会社概要 291
表 210 グーグル：提供製品・ソリューション・サービス 292
表 211 グーグル：製品発売 293
表 212 グーグル：取引 294
表 213 アマゾン・ウェブ・サービス社：会社概要 295
表 214 アマゾン・ウェブ・サービス社：提供製品・ソリューション・サービス 296
表 215 アマゾン・ウェブ・サービス社： 製品の発売 296
表216 アマゾン・ウェブ・サービス社：取引 297
表217 テスラ：会社概要 299
表218 テスラ：提供製品・ソリューション・サービス 300
表 219 マイクロソフト：会社概要 301
表 220 マイクロソフト：提供製品・ソリューション・サービス 302
表 221 マイクロソフト：製品発売 303
表 222 マイクロソフト：取引 303

表 223 META：会社概要 305
表 224 META：提供製品・ソリューション・サービス 306
表 225 META：製品発売 307
表 226 META：取引 307
表 227 T-HEAD：会社概要 308
表 228 T-HEAD：提供製品・ソリューション・サービス 308
表 229 IMAGINATION TECHNOLOGIES：会社概要 309
表 230 イマジネーション・テクノロジーズ：提供製品／ソリューション／サービス 309
表 231 イマジネーション・テクノロジーズ：製品発売 310
表 232 イマジネーション・テクノロジーズ：取引 310
表 233 GRAPHCORE：会社概要 311
表 234 GRAPHCORE：提供製品・ソリューション・サービス 311
表 235 GRAPHCORE：製品発売 312
表 236 GRAPHCORE：取引 312
表 237 CEREBRAS：会社概要 313
表 238 CEREBRAS：提供製品・ソリューション・サービス 313
表 239 CEREBRAS：製品発売 313
表 240 CEREBRAS：取引 314
表 241 AIチップ市場：調査の前提条件 334


※参考情報

AIチップとは、人工知能（AI）に特化して設計された半導体チップのことです。これらのチップは、高度な計算能力を持ち、大量のデータを処理できるため、AI関連のタスクに最適化されています。AIの発展に伴い、専用のハードウェアの需要が高まっており、AIチップはその中心的な役割を担っています。
AIチップの種類には、いくつかの異なるタイプが存在します。一つは、GPU（グラフィックスプロセッサユニット）です。GPUは元々はグラフィックス処理用に設計されましたが、並列処理能力が高いため、深層学習や機械学習のアルゴリズムを実行する際にも非常に効果的です。これにより、AIのトレーニングや推論を迅速に行えます。

次に、TPU（テンソル処理ユニット）があります。TPUは、Googleが開発したもので、機械学習モデル、特に深層学習の処理に特化しています。TPUは、テンソル演算を効率的に処理することができ、高速な推論を実現するための設計がなされています。これにより、膨大なデータを取り扱うAIアプリケーションにおいて、高いパフォーマンスを発揮します。

また、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）もAIチップの一種です。FPGAは、ユーザーが必要に応じてカスタマイズできる柔軟性があります。そのため、特定のAIアルゴリズムやプロジェクトに応じて最適化された処理が可能となり、応答性や効率が向上します。

AIチップの用途は、多岐にわたります。例えば、画像認識や自然言語処理、音声認識などの分野で広く使用されています。これらの分野では、大量のデータをリアルタイムで処理する必要があり、高速かつ高効率な処理が求められます。AIチップは、これらの要求に応えるために設計されており、従来のプロセッサーに比べて高い性能を発揮します。

さらに、自動運転車やロボティクス、IoT（モノのインターネット）などの先進的な技術にもAIチップが重要な役割を果たしています。自動運転車では、周囲の環境を素早く解析し、安全な運転を実現するために、高度なAI計算が必須です。ロボティクスにおいても、柔軟な動作や状況判断を行うためにAIチップが活用されています。IoTデバイスでは、膨大なデータを処理し、リアルタイムで学習する能力が求められています。

AIチップに関連する技術としては、機械学習フレームワークやソフトウェアも重要です。TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークは、AIチップの性能を最大限に引き出すために最適化されています。これらのソフトウェアは、データの前処理、モデルのトレーニング、評価、推論などを効率良く行う手助けをします。また、ハードウェアとの相互運用性を確保するためのライブラリも存在しており、AIチップを活用した開発が容易に行えるようになっています。

AIチップの開発は、多くの企業や研究機関によって行われています。NVIDIA、Google、Intel、AMDなどの大手企業がAIチップ市場において先駆者となっており、独自のアーキテクチャや設計理念を追求しています。これにより、より高性能でエネルギー効率の良いAIチップが次々と登場しています。

今後もAIの利用は進展し続け、AIチップの重要性は増していくと考えられます。特に、エッジコンピューティングの普及やAIの小型化に伴い、より小型で消費電力が少ないAIチップの開発が期待されています。これにより、様々なデバイスや環境でAIを活用できる機会が広がるでしょう。

AIチップは、人工知能の進化に必要不可欠な存在です。これらのチップは、AIの性能を向上させるための基盤を提供し、新たな可能性を切り開く役割を果たしています。今後の発展に目が離せません。


★調査レポート[世界のAIチップ市場（～2032年）：製品別（GPU、CPU、FPGA、NPU、TPU、Trainium、Inferentia、T-head、Athena ASIC、MTIA、LPU、メモリ（DRAM（HBM、DDR））、ネットワーク （NIC／ネットワークアダプタ、相互接続））、機能別（トレーニング、推論）、地域別] (コード：SE 5997)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
★調査レポート[世界のAIチップ市場（～2032年）：製品別（GPU、CPU、FPGA、NPU、TPU、Trainium、Inferentia、T-head、Athena ASIC、MTIA、LPU、メモリ（DRAM（HBM、DDR））、ネットワーク （NIC／ネットワークアダプタ、相互接続））、機能別（トレーニング、推論）、地域別]についてメールでお問い合わせ
◆関連市場調査レポート◆
  • 世界のAIチップ市場（～2029年）：提供別（GPU、CPU、FPGA、NPU、TPU、Trainium、Inferentia、T-head、Athena ASIC、MTIA、LPU、メモリ（DRAM（HBM、DDR））、ネットワーク（NIC/ネットワークアダプター、インターコネクト））、機能別（トレーニング、推論）、地域別
  • 世界のデータセンターチップ市場（～2030年）：提供別（GPU、CPU、FPGA、Trainium、Inferentia、T-head、Athena ASIC、MTIA、LPU、メモリ（DRAM（HBM、DDR））、ネットワーク別（NIC/ネットワークアダプタ、相互接続）
  • 世界のデータセンターアクセラレータ市場（～2030年）：プロセッサ別（GPU、CPU、ASIC、FPGA）、種類別（クラウドデータセンター、HPCデータセンター）、用途別（深層学習トレーニング、企業向け推論）、エンドユーザー別（IT・通信、医療、エネルギー）、地域別
  • AI推論アクセラレータチップの世界及び日本市場2026年：種類別（GPU、FPGA、ASIC）
  • 世界のチップレット市場（～2030年）：プロセッサ別（フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、システムオンチップ（SOC）、AI専用集積回路（AI ASIC）コプロセッサ）、パッケージング技術別（SiP、FCCSP、FCBGA、2.5D/3D、WLCSP、ファンアウト）
  • AIインテリジェントサーバーの世界及び日本市場2026年：種類別（CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC、その他）
  • 世界の生成型AIサーバー市場（～2030年）：プロセッサ種類別（GPU、FPGA、ASIC）、機能別（トレーニング、推論）、フォームファクタ別（ラックマウント型サーバー、ブレードサーバー、タワー型サーバー）、導入形態別（オンプレミス型、クラウド型）、冷却技術別、エンドユーザー別
  • データセンターチップの日本市場2025-2033：GPU、ASIC、FPGA、CPU、その他
  • 世界の製造における人工知能（AI）市場（～2030年）：プロセッサ別（MPUS、GPU、FPGA、ASIC）、ソフトウェア別（オンプレミス、クラウド）、技術別（機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン、生成AI）、用途別
  • 世界のデータセンターチップ市場（2025年～2029年）：製品別（GPU、ASIC、CPU、FPGA）

    • ◆H&Iグローバルリサーチのお客様（例）◆