1 Scope of the Report
1.1 Market Introduction
1.2 Years Considered
1.3 Research Objectives
1.4 Market Research Methodology
1.5 Research Process and Data Source
1.6 Economic Indicators
1.7 Currency Considered
1.8 Market Estimation Caveats
2 Executive Summary
2.1 World Market Overview
2.1.1 Global FPGAs for AI Annual Sales 2018-2029
2.1.2 World Current & Future Analysis for FPGAs for AI by Geographic Region, 2018, 2022 & 2029
2.1.3 World Current & Future Analysis for FPGAs for AI by Country/Region, 2018, 2022 & 2029
2.2 FPGAs for AI Segment by Type
2.2.1 SoC FPGAs
2.2.2 Reconfigurable FPGAs
2.2.3 Others
2.3 FPGAs for AI Sales by Type
2.3.1 Global FPGAs for AI Sales Market Share by Type (2018-2023)
2.3.2 Global FPGAs for AI Revenue and Market Share by Type (2018-2023)
2.3.3 Global FPGAs for AI Sale Price by Type (2018-2023)
2.4 FPGAs for AI Segment by Application
2.4.1 Cognitive AI
2.4.2 Machine Learning AI
2.4.3 Others
2.5 FPGAs for AI Sales by Application
2.5.1 Global FPGAs for AI Sale Market Share by Application (2018-2023)
2.5.2 Global FPGAs for AI Revenue and Market Share by Application (2018-2023)
2.5.3 Global FPGAs for AI Sale Price by Application (2018-2023)
3 Global FPGAs for AI by Company
3.1 Global FPGAs for AI Breakdown Data by Company
3.1.1 Global FPGAs for AI Annual Sales by Company (2018-2023)
3.1.2 Global FPGAs for AI Sales Market Share by Company (2018-2023)
3.2 Global FPGAs for AI Annual Revenue by Company (2018-2023)
3.2.1 Global FPGAs for AI Revenue by Company (2018-2023)
3.2.2 Global FPGAs for AI Revenue Market Share by Company (2018-2023)
3.3 Global FPGAs for AI Sale Price by Company
3.4 Key Manufacturers FPGAs for AI Producing Area Distribution, Sales Area, Product Type
3.4.1 Key Manufacturers FPGAs for AI Product Location Distribution
3.4.2 Players FPGAs for AI Products Offered
3.5 Market Concentration Rate Analysis
3.5.1 Competition Landscape Analysis
3.5.2 Concentration Ratio (CR3, CR5 and CR10) & (2018-2023)
3.6 New Products and Potential Entrants
3.7 Mergers & Acquisitions, Expansion
4 World Historic Review for FPGAs for AI by Geographic Region
4.1 World Historic FPGAs for AI Market Size by Geographic Region (2018-2023)
4.1.1 Global FPGAs for AI Annual Sales by Geographic Region (2018-2023)
4.1.2 Global FPGAs for AI Annual Revenue by Geographic Region (2018-2023)
4.2 World Historic FPGAs for AI Market Size by Country/Region (2018-2023)
4.2.1 Global FPGAs for AI Annual Sales by Country/Region (2018-2023)
4.2.2 Global FPGAs for AI Annual Revenue by Country/Region (2018-2023)
4.3 Americas FPGAs for AI Sales Growth
4.4 APAC FPGAs for AI Sales Growth
4.5 Europe FPGAs for AI Sales Growth
4.6 Middle East & Africa FPGAs for AI Sales Growth
5 Americas
5.1 Americas FPGAs for AI Sales by Country
5.1.1 Americas FPGAs for AI Sales by Country (2018-2023)
5.1.2 Americas FPGAs for AI Revenue by Country (2018-2023)
5.2 Americas FPGAs for AI Sales by Type
5.3 Americas FPGAs for AI Sales by Application
5.4 United States
5.5 Canada
5.6 Mexico
5.7 Brazil
6 APAC
6.1 APAC FPGAs for AI Sales by Region
6.1.1 APAC FPGAs for AI Sales by Region (2018-2023)
6.1.2 APAC FPGAs for AI Revenue by Region (2018-2023)
6.2 APAC FPGAs for AI Sales by Type
6.3 APAC FPGAs for AI Sales by Application
6.4 China
6.5 Japan
6.6 South Korea
6.7 Southeast Asia
6.8 India
6.9 Australia
6.10 China Taiwan
7 Europe
7.1 Europe FPGAs for AI by Country
7.1.1 Europe FPGAs for AI Sales by Country (2018-2023)
7.1.2 Europe FPGAs for AI Revenue by Country (2018-2023)
7.2 Europe FPGAs for AI Sales by Type
7.3 Europe FPGAs for AI Sales by Application
7.4 Germany
7.5 France
7.6 UK
7.7 Italy
7.8 Russia
8 Middle East & Africa
8.1 Middle East & Africa FPGAs for AI by Country
8.1.1 Middle East & Africa FPGAs for AI Sales by Country (2018-2023)
8.1.2 Middle East & Africa FPGAs for AI Revenue by Country (2018-2023)
8.2 Middle East & Africa FPGAs for AI Sales by Type
8.3 Middle East & Africa FPGAs for AI Sales by Application
8.4 Egypt
8.5 South Africa
8.6 Israel
8.7 Turkey
8.8 GCC Countries
9 Market Drivers, Challenges and Trends
9.1 Market Drivers & Growth Opportunities
9.2 Market Challenges & Risks
9.3 Industry Trends
10 Manufacturing Cost Structure Analysis
10.1 Raw Material and Suppliers
10.2 Manufacturing Cost Structure Analysis of FPGAs for AI
10.3 Manufacturing Process Analysis of FPGAs for AI
10.4 Industry Chain Structure of FPGAs for AI
11 Marketing, Distributors and Customer
11.1 Sales Channel
11.1.1 Direct Channels
11.1.2 Indirect Channels
11.2 FPGAs for AI Distributors
11.3 FPGAs for AI Customer
12 World Forecast Review for FPGAs for AI by Geographic Region
12.1 Global FPGAs for AI Market Size Forecast by Region
12.1.1 Global FPGAs for AI Forecast by Region (2024-2029)
12.1.2 Global FPGAs for AI Annual Revenue Forecast by Region (2024-2029)
12.2 Americas Forecast by Country
12.3 APAC Forecast by Region
12.4 Europe Forecast by Country
12.5 Middle East & Africa Forecast by Country
12.6 Global FPGAs for AI Forecast by Type
12.7 Global FPGAs for AI Forecast by Application
13 Key Players Analysis
13.1 AMD
13.1.1 AMD Company Information
13.1.2 AMD FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.1.3 AMD FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.1.4 AMD Main Business Overview
13.1.5 AMD Latest Developments
13.2 Intel
13.2.1 Intel Company Information
13.2.2 Intel FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.2.3 Intel FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.2.4 Intel Main Business Overview
13.2.5 Intel Latest Developments
13.3 Achronix Semiconductor
13.3.1 Achronix Semiconductor Company Information
13.3.2 Achronix Semiconductor FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.3.3 Achronix Semiconductor FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.3.4 Achronix Semiconductor Main Business Overview
13.3.5 Achronix Semiconductor Latest Developments
13.4 Lattice Semiconductor
13.4.1 Lattice Semiconductor Company Information
13.4.2 Lattice Semiconductor FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.4.3 Lattice Semiconductor FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.4.4 Lattice Semiconductor Main Business Overview
13.4.5 Lattice Semiconductor Latest Developments
13.5 QuickLogic Corporation
13.5.1 QuickLogic Corporation Company Information
13.5.2 QuickLogic Corporation FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.5.3 QuickLogic Corporation FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.5.4 QuickLogic Corporation Main Business Overview
13.5.5 QuickLogic Corporation Latest Developments
13.6 Flex Logix Technologies
13.6.1 Flex Logix Technologies Company Information
13.6.2 Flex Logix Technologies FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.6.3 Flex Logix Technologies FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.6.4 Flex Logix Technologies Main Business Overview
13.6.5 Flex Logix Technologies Latest Developments
13.7 Efinix
13.7.1 Efinix Company Information
13.7.2 Efinix FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.7.3 Efinix FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.7.4 Efinix Main Business Overview
13.7.5 Efinix Latest Developments
13.8 SambaNova Systems
13.8.1 SambaNova Systems Company Information
13.8.2 SambaNova Systems FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.8.3 SambaNova Systems FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.8.4 SambaNova Systems Main Business Overview
13.8.5 SambaNova Systems Latest Developments
13.9 Mythic AI
13.9.1 Mythic AI Company Information
13.9.2 Mythic AI FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.9.3 Mythic AI FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.9.4 Mythic AI Main Business Overview
13.9.5 Mythic AI Latest Developments
13.10 BrainChip Holdings Ltd.
13.10.1 BrainChip Holdings Ltd. Company Information
13.10.2 BrainChip Holdings Ltd. FPGAs for AI Product Portfolios and Specifications
13.10.3 BrainChip Holdings Ltd. FPGAs for AI Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.10.4 BrainChip Holdings Ltd. Main Business Overview
13.10.5 BrainChip Holdings Ltd. Latest Developments
14 Research Findings and Conclusion
| ※参考情報 AI用FPGA（FPGAs for AI）は、人工知能（AI）アルゴリズムやアプリケーションを効率的に実行するため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）の応用を指します。FPGAは、ユーザーがハードウェアの動作をプログラムできる柔軟性を持つ集積回路であり、特にマシンラーニングやディープラーニングなど、計算集約的なタスクにおいて高い性能を発揮します。 FPGAの特性の一つは、ハードウェアの構成をソフトウェアのように変更できる点です。これにより、特定の演算やアルゴリズムに最適化されたデータパスを構築することが可能になります。さらにFPGAは、並列処理が得意であり、同時に多数の演算を実行できるため、AIタスクに対して非常に効率的です。また、FPGAは低消費電力で動作できるため、エッジデバイスでのAI処理にも適しています。 AI用FPGAの種類には、様々な製品が存在します。例えば、Xilinx、Altera（現Intel）、Lattice Semiconductorなどの企業が提供するFPGAがあります。これらのメーカーは、AIアプリケーション向けに特化したハードウェアやソフトウェア開発キット（SDK）を提供し、AIモデルの高速化を図っています。特に、XilinxのVersal ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform）やIntelのNVIDIA Tensor Coreなどは、AIアプリケーション向けに設計されています。 私たちがFPGAを使用してAIを実装する際の用途は多岐にわたります。画像認識、音声処理、自然言語処理、自動運転技術、ロボティクスなどさまざまな分野で利用されています。特に、画像処理においては、リアルタイムに大規模なデータを処理する必要があるため、FPGAの並列処理能力が大きなメリットとなります。また、エッジデバイスにおけるAIの実装にも利用されており、IoTデバイスへの組み込みや、スマートカメラ、ドローン、スマートホームデバイスなど、様々なシーンで活用されています。 関連技術としては、AIモデルの学習と推論に加え、サンプルデータの収集と前処理、データパイプラインの最適化、そしてFPGA特有のプログラミングモデルや設計フローが挙げられます。AIモデルの学習フェーズでは一般的にGPUやCPUが用いられますが、推論フェーズではFPGAの高速性と低消費電力を活かすことが理想的です。このため、AIの学習と推論を行う際のハイブリッドアプローチが注目されています。 最近のFPGAのプログラミングには、高水準な言語（例えば、OpenCLやHLS）を用いることで、従来のHDL（ハードウェア記述言語）による開発に比べて生産性が向上しました。これにより、AIアルゴリズムをFPGAに適用する際の障壁が低くなり、多くの技術者がFPGAを利用できるようになっています。これもAI用FPGAの発展を手助けしています。 AI用FPGAのメリットは、性能の向上だけではなく、柔軟性とカスタマイズ性にもあります。特に、異なるアルゴリズムやモデルが必要となる場合、FPGAはプログラム可能であるため、簡単に再構成できます。また、AI技術が進化する中で、新しいアルゴリズムが登場した際にも、FPGAに容易に適用することができます。これにより、長期的な投資対効果を確保することが可能です。 ただし、FPGAに特化した技術や知識も必要です。FPGA設計に関する専門的な知識や経験が未熟な場合、高度な最適化を達成することは難しいかもしれません。しかし、FPGAに関する教育プログラムや資料も増えてきているため、技術者は学びながら進めることができます。 AI用FPGAは、将来的には自動化技術やロボティクス、自動運転車、スマートファクトリーなど、IoTによるデータの継続的な流通が起こる中で、ますます重要な役割を果たすと考えられています。また、データセンターでのAI処理の効率化や、エッジコンピューティングにおけるデータ分析の迅速化にも寄与することでしょう。 最後に、AI技術の進化とともに、FPGAは将来のAIインフラにおいて不可欠な技術であると予測されます。性能の最適化、消費電力の低減、柔軟性の向上が求められる中で、AI用FPGAはますます重要性を増していくでしょう。今後の技術革新や市場の動向に注目が集まる中、AI用FPGAは持続的な成長を続けることが期待されています。 |
