人工知能 (AI) アクセラレータの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (GPU、TPU、FPGA、ASIC)、アプリケーション別 (データセンター、家庭用電化製品、自動車、ロボティクス)、および 2026 年から 2035 年の地域予測

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人工知能 (AI) アクセラレーター市場の概要

世界の人工知能 (AI) アクセラレータ市場は、2026 年に 139 億 2,000 万米ドルと推定されています。市場は2035年までに940億米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年まで23.64%のCAGRで拡大します。北米はハイパースケーラーとチップイノベーターによって約45～50%のシェアを保持しています。アジア太平洋地域は半導体製造の堅調な成長により、約 30 ～ 35% を占めます。

人工知能 (AI) アクセラレータ市場は、業界全体での高速データ処理、機械学習、インテリジェント オートメーションに対するニーズの急増により、ここ数年で急激に成長しています。 AI アクセラレータは、AI ワークロード、特にディープ ラーニングやニューラル ネットワークを含むワークロードを高速化するために特別に調整されたコンピューティング要素です。これらには、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)、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) が含まれます。 AI がデータセンター アプリケーション、自動運転車、ロボット工学、家庭用電化製品の中核となるにつれて、高性能でエネルギー効率の高いアクセラレータの需要が非常に急速に高まっています。市場は本質的に競争的かつ革新的であり、大手企業が処理速度の向上、遅延と消費電力の低減を目指して競い合っています。

ロシア・ウクライナ戦争の影響

ロシア・ウクライナ戦争中の世界規模のサプライチェーンの不安定により、人工知能（AI）アクセラレータ市場に悪影響が生じた

ロシアとウクライナの間の戦争は、世界の半導体サプライチェーンの混乱、地政学的緊張の増大、チップ製造に必要なレアアース元素や原材料の価格上昇などにより、AIアクセラレーター市場に悪影響を及ぼしている。ロシアの制裁と貿易ルートの制限により、特に中央アジアと東ヨーロッパでの部品の自由な流通が妨げられ、製造スケジュールが妨げられ、生産コストが上昇しています。さらに、防衛とサイバーセキュリティへの重点が高まったことにより、研究開発支出の方向が変更され、場合によっては投資が AI ハードウェアの商用開発からシフトされています。このような混乱は、すでに非常に複雑な国際依存関係にあるセクターに不安定性をもたらしています。

最新のトレンド

エッジAIコンピューティングの増加が市場の成長を促進

AI アクセラレータ市場を牽引する重要なトレンドの 1 つは、エッジ AI コンピューティングの増加です。企業が集中型のクラウドベースのアーキテクチャからローカライズされたリアルタイム処理に移行するにつれて、エッジで AI 計算を実行できるアクセラレータの必要性が加速しています。これには、スマート センサー、自動運転車、ドローン、IoT デバイスでの使用が伴います。企業は現在、クラウド サーバーと通信することなくデバイス上で推論アプリケーションを直接実行できる、超小型で電力効率の高い AI アクセラレータを開発しています。これにより、遅延が短縮されるだけでなく、プライバシーとセキュリティも向上するため、エッジ AI は、製造、医療、スマート シティなどのさまざまな業界にわたる革命的なトレンドとして位置づけられます。

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人工知能 (AI) アクセラレーター市場セグメンテーション

タイプ別

種類に基づいて、世界市場は GPU、TPU、FPGA、ASIC に分類されます。

• GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット): 並列処理モデルと、機械学習および深層学習アプリケーション全体での汎用的な使用により、AI アクセラレータ分野のリーダーであり続けます。当初はグラフィック レンダリングを処理するために構築された GPU ですが、現在では、特にクラウドやデータセンターの展開において、AI モデルのトレーニングにおいて GPU を避けることはできません。 NVIDIA とその他のベンダーは、AI ワークロード向けに GPU を最適化し、優れたパフォーマンスとスケーラビリティを実現しています。

• TPU (Tensor Processing Unit): ニューラル ネットワーク コンピューティング専用に作成された、特別に設計されたプロセッサです。 Google によって普及された TPU は、AI アプリケーション、特に深層学習で採用されるテンソル計算に驚くべき速度の利点をもたらします。 TPU は、言語処理、画像認識、自律システムなどのビッグデータ AI アプリケーションで広く採用されており、エンタープライズ規模の AI 導入の拡大に不可欠な部分を形成しています。

• FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ): 柔軟性と電力効率が高く、リアルタイム動作が必要なニッチな AI 機能に最適です。 FPGA は製造後にプログラム可能であり、さまざまな AI フレームワークに適したロジック設計をカスタマイズできます。これらは、俊敏性と低遅延が重要となる通信、航空宇宙、エッジ コンピューティングで最もよく活用されます。

• ASIC (特定用途向け集積回路): 特定のアプリケーション向けに最適化された、最大のパフォーマンスと最小限の電力を備えた非常に効果的な AI アクセラレータです。 ASIC は設計と製造に高価であるため、タスク固有の高速処理を提供するスマートフォン、自動運転車、IoT デバイスなどの大衆市場アプリケーションで好まれています。このチップは、商用電子機器における AI の拡張性において重要な役割を果たします。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場はデータセンター、家庭用電化製品、自動車、ロボット工学に分類されます。

• データセンター: データセンターは AI アクセラレータの最大の消費者であり、自然言語処理、レコメンデーション エンジン、コンピューター ビジョンなどの膨大な AI ワークロードを駆動するために GPU、TPU、ASIC に依存しています。これらのセンターではペタバイト規模のデータを処理するため、高性能、スケーラブル、電力効率の高いソリューションが必要とされており、そのためセンターはイノベーションと投資の温床となっています。

• 家庭用電化製品: スマートフォン、タブレット、スマート スピーカー、ウェアラブルなどの家庭用電化製品には、顔認識、音声補助、予測行動を通じてアップグレードされたユーザー エクスペリエンスを提供するために、AI アクセラレータが搭載されることが増えています。エッジ AI アクセラレータは、これらのデバイスのローカルでのデータ処理の実行をサポートし、迅速な応答時間と強化されたセキュリティを提供します。

• 自動車: 自動車のユースケース、特に自動運転や先進運転支援システム (ADAS) では、AI アクセラレータに基づいたリアルタイムの意思決定が必要です。このようなタスクには、車線検出、物体検出、ルート計画などがあります。自動車分野では、電力効率とスペースの制約のため、FPGA と ASIC の車載採用が急速に進んでいます。

• ロボティクス: ロボティクスは、AI アクセラレーターとして非常に急速に発展しているもう 1 つの分野です。産業用ロボット、サービス ロボット、医療用ロボットには、物体をナビゲートし、操作し、人々と対話するために、オンボード AI が必要です。リアルタイムの機械学習は高性能アクセラレータによってサポートされており、動的環境におけるロボットの効率と応答性が向上します。

市場力学

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

業界におけるAIユースケースの劇的な増加が市場の成長を促進

人工知能 (AI) アクセラレータ市場の成長の主な触媒の 1 つは、業界、特にヘルスケア、金融、電子商取引における AI ユースケースの劇的な増加です。ビジネスが自動化、データ処理、顧客との対話において AI への依存度を高めるにつれて、大規模な AI モデルを処理できる高速プロセッサの需要が不可欠になっています。この大規模な展開により、コンピューティング効率を向上させ、推論時間を短縮し、高密度のニューラル ネットワークを可能にするアクセラレータの要件が高まっています。

5Gテクノロジーの出現とコネクテッドデバイスの普及により市場の成長が加速

もう 1 つの重要な推進力は、5G テクノロジーの出現と、接続されたデバイスの普及です。 5G ネットワークの高速化と遅延の短縮により、エッジ環境でのリアルタイムのデータ収集と分析が容易になり、リモート デバイスやモバイル デバイスへの AI アクセラレータのインストールが必要になります。これにより、スマート マニュファクチャリング、自律モビリティ、拡張現実における新しいアプリケーションが開かれ、AI アクセラレータ市場の範囲がさらに広がります。

抑制要因

これらの独自チップの開発と導入にかかる高額な費用が市場の成長を妨げる可能性がある

AI アクセラレータ市場にとってさらに注目すべき制約は、これらの独自チップの開発と導入にかかる費用の高さです。 ASIC や TPU などの複雑な AI アクセラレータには、製造の高度化だけでなく莫大な研究開発コストがかかるため、中小企業にとってコストが高くなります。さらに、それらを現在のセットアップに統合するプロセスでは、互換性のあるハードウェアおよびソフトウェア フレームワークへのさらなる投資が必要となり、コストを重視するユーザーによる採用が制限されます。

オープンソース AI ハードウェア エコシステムの構築により、製品が市場に投入される機会が生まれます

機会

市場における重要な機会は、オープンソース AI ハードウェア エコシステムの構築です。オープンソース プラットフォームは、チップ メーカー、AI 科学者、ソフトウェア開発者を統合することで、AI アクセラレータへのアクセスを民主化し、開発コストを削減できます。これにより、特に新興企業、大学、発展途上国が独自の制限に束縛されることなく AI ソリューションを開発および導入できるようになります。オープン ハードウェアの動きはイノベーションと相互運用性も促進し、世界中で AI テクノロジーの導入を加速します。

ハイパフォーマンス コンピューティングにおける電力消費と熱放散は、消費者に潜在的な課題をもたらす可能性がある

チャレンジ

人工知能 (AI) アクセラレータ市場シェアで消費者が直面する長年の課題は、高性能コンピューティングにおける電力消費と熱放散です。 AI モデルがより洗練され、計算量が増えるにつれて、アクセラレータが大量の熱を発生し、パフォーマンスの低下やハードウェアの寿命の問題が発生します。冷却技術とエネルギー管理は、特にデータセンターや自動車アプリケーションにおいてインフラストラクチャの費用に貢献します。消費者は、高い運用コストをかけずに最適なパフォーマンスを確保するために、処理能力とエネルギー効率のバランスを取る必要があります。

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人工知能 (AI) アクセラレーター市場の地域的洞察

• 北米

北米は、大手テクノロジー企業、高度に開発された研究開発センター、強力なデジタルインフラストラクチャの存在により、米国の人工知能（AI）アクセラレータ市場をリードしています。米国のシリコンバレーは、チップ設計と AI ソフトウェア開発における地域イノベーションのリーダーです。大手企業は技術的優位性と市場シェアを確保するために、AIアクセラレーターのスタートアップに多額の投資を行い、パートナーシップを強化している。

• ヨーロッパ

ヨーロッパは、政府の綿密な取り組みと AI および半導体関連の研究開発への投資の増加により、AI アクセラレータ分野で急速に進歩しています。ドイツ、フランス、オランダは、インテリジェント製造、ヘルスケア、持続可能性を目的とした AI への投資を行っています。欧州企業は、地域の持続可能性への願望に沿った AI の倫理的開発とエネルギー効率の高いチップ設計に重点を置いています。

• アジア

アジアは、中国、韓国、日本、台湾などの国々の製造力と急成長するテクノロジーエコシステムによって牽引され、急成長している市場です。中国は特に、国産のAIアクセラレータを開発し、米国ベースの技術への依存を削減することで、AIを自給自足することを決意している。アジアは家庭用電化製品の大量採用によって促進されているため、市場の成長にとって不可欠な地域です。

主要な業界関係者

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

AI アクセラレータ市場で活動している主要企業は、NVIDIA、Intel Corporation、AMD、Google LLC、Qualcomm Technologies、Xilinx、Huawei Technologies です。両社は、チップ設計、電力効率、AI ソフトウェア統合の研究を通じて製品を継続的に改善しています。 NVIDIA は CUDA 対応 GPU でリーダーであり続けますが、Intel はニューロモーフィックおよび FPGA ベースの製品を推進しています。 AMDは、AIワークロードに最適化された高性能GPU製品ラインアップでも地位を確立している。 Google TPU は引き続きクラウドベースの AI アプリケーションのスケーリングにおいて極めて重要な役割を果たしますが、クアルコムはモバイルとエッジ向けの AI プロセッサーをターゲットにしています。これらの企業は、世界的な拠点と技術力を拡大するための合併、提携、戦略的投資も模索しています。

人工知能 (Ai) アクセラレーターのトップ企業のリスト

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• Advanced Micro Devices, Inc. (U.S.)
• Xilinx (U.S.)
• Qualcomm Incorporated (U.S.)
• Baidu (China)
• ARM Ltd. (U.K.)
• Graphcore (U.K.)
• Cerebras Systems (U.S.)

主要産業の発展

2024 年 8 月:2024 年、Google LLC は、第 4 世代 Tensor Processing Unit (TPU v4) の展開により、AI アクセラレータの世界で大きなマイルストーンを達成しました。この最新のチップは、以前のバージョンと比較してパフォーマンスが大幅に向上し、ワットあたりのコンピューティングが 2 倍も向上しました。データセンターで Google の AI ワークロードを実現できるように最適化された TPU v4 は、最先端の 5nm テクノロジーに基づいて開発され、Google Cloud サービスに組み込まれています。このデビューは、AI 処理の効率とスケーラビリティにおける重要なマイルストーンを表し、言語モデリングや画像認識などのアプリケーションのモデルのトレーニングとリアルタイム推論の迅速化をサポートしました。 TPU v4 は、クラウド使用におけるエネルギー効率を高めることで、Google の持続可能性への取り組みもサポートします。

レポートの範囲

このレポートは、人工知能 (AI) アクセラレーター市場のダイナミクスについて十分に議論し、タイプとアプリケーションに基づいてそのセグメンテーションに関する徹底的な分析を提供します。最近の地政学的な影響、特にロシアとウクライナの紛争を調査し、それが市場の発展にどのような影響を与えたかを分析します。このレポートは、基本的な傾向であるエッジ AI の出現を指摘し、中心的な推進要因、阻害要因、機会、顧客が直面する課題をリストしています。北米、ヨーロッパ、アジアの豊富な地域分析により、市場の成長を世界的にカバーします。このレポートには、主要企業の概要と、Google LLC による重要な開発のハイライトも含まれています。このレポートは、半導体企業から人工知能サービスプロバイダーや投資家までの関係者を対象としており、AI アクセラレータ市場のテクノロジーと競争環境についての深い洞察を提供します。