AIコンピューティングハードウェア市場規模
調査期間 | 2019 - 2029 |
推定の基準年 | 2023 |
CAGR | 26.00 % |
最も成長が速い市場 | アジア太平洋地域 |
最大の市場 | 北米 |
市場集中度 | 低い |
主なプレーヤー*免責事項:主要選手の並び順不同 |
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AIコンピューティング・ハードウェア市場分析
AIコンピューティング・ハードウェア市場は、予測期間中(2021~2026年)に年平均成長率26%を記録すると予想されている。最近では、AIブームにより、自律走行や監視カメラなどの特定のアプリケーションに最適化された、より専門的なチップを開発する新興ハードウェア企業が続々と登場している。グラフコアをはじめとするいくつかの企業は、AIアプリケーションの開発に欠かせないだけでなく、製造の難易度も高い、より柔軟性の高いチップを提供している。2019年12月、マイクロソフトは自社のクラウドサービスをAIアプリケーションの顧客数の増加にとってより魅力的なものにするハードウェアを見つけるため、グラフコアに2億米ドルを出資した。持続すれば、クラウドサービスの増加はハードウェア市場の成長に寄与するかもしれない。
- 防衛分野におけるAIコンピューティング・ハードウェアの需要は市場を牽引する。空軍は、パターン認識、事象推論、意思決定、適応学習、エネルギー効率の高い有人・無人航空機での自律的タスクのために、従来とは異なるコンピューティング・アーキテクチャを必要としている。研究者によれば、ニューロモルフィック・コンピューティングや、従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャよりも先進的なプロセッサを含む、脳にインスパイアされたコンピューティングが主要な注目分野である。この種の設計は、ミモリスターやナノフォトニクスのような新興のナノテクノロジーに基づく型破りな回路につながる可能性がある。
- 高速演算を実現するフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)の採用が市場を牽引している。FPGAは低熱出力と低レイテンシを実現し、大きな可能性を秘めた代替ディープラーニング・プロセッサを提供する。例えば、開発者はプログラミングの努力次第で、様々なニューラルネットワークを実行するソフトウェアのようにFPGAを変更することができる。アプリケーションに複数のニューラルネットワークが必要な場合、FPGAは良い選択肢となる。さらに、FPGAのようなハードウェア・アクセラレーターは、多くの産業において、重いAIトレーニングやデータベースのワークロードを実行するサーバー・システムでますます重要になっている。
- 2019年9月、インテルは新しいIntel Stratix 10 DXフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)を出荷すると発表し、クラウドやインテルのデータセンター・テクノロジーを使用する企業におけるワークロードの高速化を支援する。また、このFPGAは、今後発売されるIntel Xeon Scalableプロセッサーの帯域幅とハードウェア・アクセラレーションの向上にも貢献し、レイテンシーが37%低下し、理論上の最高転送速度は28Gbpsに達します。
- しかし、COVID-19の影響は、サプライチェーンの大幅な減速により、市場の成長に影響を及ぼしている。チップ分野では、パンデミックの間、世界的に、収益が12%近く急減し、2018年と比較して570億米ドル近く減少しており、これは最終的にAIコンピューティング・プロセッサに影響を与える可能性がある。インテルは2019年、主力のマイクロプロセッサー分野の成長がゼロとなったが、ロジックチップの売上は7%増加した。
- さらに、市場の成長は、医療医を助けるプロセッサを提供するヘルスケアで観察することができる。2020年4月、AMDはCOVID-19やその他の疾患に関する医学研究を加速させるためのコンピューティングリソースを研究機関に提供するCOVID-19 HPC(ハイパフォーマンス・コンピューティング)ファンドを発表した。このファンドには、AMD EPYC CPU(中央演算処理装置)とAMD Radeon Instinct GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)を搭載した高性能システム1500万米ドルが、主要な研究機関に最初に寄付される予定です。医療分野の顧客に対しては、AMDは人工呼吸器や人工呼吸器に使用されるAMD組み込みプロセッサを含む製品の出荷を優先し、迅速化している。
AIコンピューティング・ハードウェア市場動向
自動車産業が著しい成長を遂げる
- 自動車のコネクテッド化が進み、電気モーターのような新しい推進システムが主流になり、自動車の自律走行レベルが上がるにつれて、自動車産業は急速な変化の10年を迎えている。すでに多くの自動車メーカーが、AIコンピューティング・ハードウェアを必要とするかもしれない自律走行のパイロット・プロジェクトを発表し、対応している。
- 例えば、NVIDIA DRIVE AGX自動運転コンピュート・プラットフォームは、自律走行用に設計された世界初のプロセッサーであるNVIDIA Xavier上に構築されている。自動グレードのXavierシステムオンチップ(SoC)は生産中で、AI、センサー処理、マッピング、運転用の冗長で多様なアルゴリズムを実行するために6種類のプロセッサを組み込み、安全性のために設計されている。
- さらに、Xpeng P7は中国市場初のL3自律走行対応量産車であり、エヌビディアのDRIVE AGX Xavierシステムオンチップを搭載し、わずか30ワットの消費電力で30TOPS(1秒間に数兆回の演算)の性能を実現している。その自律走行システムXPILOT3.0は、中国の困難な道路向けに作られている。12個の超音波センサー、5個のミリ波レーダー、14個のカメラ、そして業界唯一の360°マルチパーセプション統合システムが搭載されている。
- さらに2020年4月、自律走行車の新興企業であるPhantom AIは、Celeres Investmentsが主導し、米国の自動車メーカーであるフォード・モーターと韓国最大の通信会社であるKTが参加するシリーズA資金調達で2,200万米ドルを調達した。ファントムAIは、コンピューター・ビジョン、センサー・フュージョン、制御機能をソリューションに盛り込み、グローバルに生産を加速させることに注力している。
- さらに、プレーヤーは、サラウンドビュー視覚化、ドライバー監視スタンドアロンビジョン処理、e-ミラーソリューションのための次世代インテリジェントビューイングプラットフォームに焦点を当てている。2020年4月、アンバレラは安全関連アプリケーションを実現するため、AI処理とASIL-B準拠を備えた車載カメラSoC CV22FSとCV2FSを発表した。
- さらに、人工知能やニューラルネットワークをサポートするプロセッサを統合したCOTS(商用オフザシェルフ・プラットフォーム)は、開発者がスマートビジョンシステムに必要とするすべてを提供する。2020年2月、Congatecは3.5インチ製品をNXP i.MX8プロセッサに拡張した。新しいconga-SMC1 3.5インチボードは、スケーラブルなプロセッサ性能を実現するSMARCソケットを搭載しているだけでなく、MIPIカメラ用に最適化されており、ハードウェアを追加することなく直接接続でき、自律走行車の状況認識に使用できる。
アジア太平洋地域が最速の成長率を記録
- アジア太平洋地域は、中国や日本などの国々におけるAI技術の進歩により、大きな成長率を記録すると予想され、プレーヤーはパートナーシップを通じてコンピューティング・ハードウェアをデバイスに統合することに注力している。
- 2020年4月、中国のAIチップメーカー、インテリフュージョンは、ユトラストVC、フォアブライト・キャピタル、既存投資家のウォルデン・インターナショナルが主導し、約10億人民元(1億4,100万米ドル)のプレIPOラウンド資金調達を完了した。インテリフュージョンはビジュアル・インテリジェンスの分野に注力している。同社のチップ・プラットフォームであるMossは最近、カスタム命令セット・ニューラルネットワーク・プロセッサを組み込んだヘテロジニアス・マルチコア・ビジュアル分析SoCである第2世代人工知能チップDeepEye1000を発表した。
- DeepEye1000のユニット性能は20倍、ユニットエネルギー効率は100倍向上し、システム遅延は200分の1に短縮された。インテリジェント・セキュリティ、新ビジネス、インテリジェント交通、インテリジェント製造、インテリジェント・ストレージ、インテリジェント・ホーム、ロボット、インテリジェント・スーパーコンピューティングなどの産業に応用できる。これは市場の成長をさらに後押しする。
- 2019年8月、ファーウェイはデータトレーニング用AIプロセッサー「Ascend 910とAIコンピューティングフレームワーク「MindSporeを発表した。このプロセッサーは、半精度浮動小数点演算(FP16)で256テラFLOPS、整数精度演算(INT8)で512テラFLOPSをそれぞれ実現する。さらにファーウェイは、AscendプロセッサをベースとしたAtlasおよびMDC製品の開発を計画しており、インド国内の大学やその他のパートナーが産業特有の課題に対処するアプリケーションを開発する際に提供することができる。これは、インドと中国における今後の市場成長をさらに押し上げる可能性がある。
- さらに、今日のエッジ・コンピューティング・デバイスは、従来の汎用GPUをベースにしている。これらのプロセッサーは一般的に、画像認識や分析など、AIベースの処理要件に対する需要の高まりをサポートする能力はなく、消費電力や発熱の増加により、より大型のデバイスをより高いコストで必要とする。このようなデバイスとその限られた性能は、最先端のAI処理には望ましくない。
- こうした課題を解決するため、ソシオネクスト株式会社は2020年3月、新たに開発した量子化ディープニューラルネットワーク(DNN)技術を搭載し、小型・低消費電力のエッジコンピューティングデバイスで高度なAI処理を可能にするプロトタイプチップを開発した。この試作チップは、独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託研究「更新型・低消費電力AIエッジLSI技術開発の一環として開発されたものです。さらに実用化されれば、市場の大きな成長が期待できる。
AIコンピューティング・ハードウェア産業の概要
AIコンピューティング・ハードウェア市場は非常に細分化されており、主要プレーヤーは新製品投入、契約、合弁事業、提携、買収など様々な戦略を駆使してこの市場での足跡を増やしている。主要企業は、ケイデンス・デザイン・システムズ社、シノプシス社などである。同市場における最近の動きを以下に示す。
- 2020 - Tenstorrent社がGrayskullと名付けられたオールインワン・コンピュータ・システムに3,400万米ドル以上の資金を提供。Grayskullのアーキテクチャは不要な計算を排除し、現在最も使用されているAIモデルのパフォーマンスを向上させる。このシステムには、Tenstorrent独自のTensixコアが120個搭載されており、各コアは、高稼働パケットプロセッサ、単一命令複数データ(SIMD)プロセッサ、高密度数学計算ブロック、および5つの縮小命令セットコンピュータ(RISC)コアで構成されています。
AIコンピューティング・ハードウェア市場のリーダーたち
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Cadence Design Systems, Inc.
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Synopsys, Inc.
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NXP Semiconductors N.V.
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CEVA, Inc.
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Allied Vision Technologies GmbH
*免責事項:主要選手の並び順不同
AIコンピューティング・ハードウェア市場レポート - 目次
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1. 導入
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1.1 研究成果物
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1.2 研究の前提条件
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1.3 研究の範囲
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2. 研究方法
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3. エグゼクティブサマリー
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4. 市場力学
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4.1 市場概況
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4.2 市場の推進力
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4.2.1 防衛分野における AI コンピューティング ハードウェアの需要
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4.2.2 フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の採用による高速計算
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4.3 市場の制約
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4.3.1 AI エキスパートの数が限られており、消費電力が大きい
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4.4 業界のバリューチェーン分析
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4.5 業界の魅力 - ポーターのファイブフォース分析
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4.5.1 新規参入の脅威
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4.5.2 買い手/消費者の交渉力
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4.5.3 サプライヤーの交渉力
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4.5.4 代替品の脅威
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4.5.5 競争の激しさ
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5. 市場セグメンテーション
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5.1 タイプ
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5.1.1 スタンドアロンビジョンプロセッサ
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5.1.2 エンベデッドビジョンプロセッサ
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5.1.3 スタンドアロンサウンドプロセッサ
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5.1.4 内蔵サウンドプロセッサ
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5.2 エンドユーザー
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5.2.1 BFSI
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5.2.2 自動車
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5.2.3 健康管理
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5.2.4 ITとテレコム
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5.2.5 航空宇宙と防衛
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5.2.6 エネルギーと公共事業
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5.2.7 政府および公共サービス
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5.2.8 その他のエンドユーザー
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5.3 地理
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5.3.1 北米
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5.3.1.1 アメリカ
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5.3.1.2 カナダ
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5.3.2 ヨーロッパ
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5.3.2.1 ドイツ
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5.3.2.2 イギリス
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5.3.2.3 フランス
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5.3.2.4 ヨーロッパの残りの部分
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5.3.3 アジア太平洋地域
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5.3.3.1 中国
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5.3.3.2 日本
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5.3.3.3 韓国
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5.3.3.4 残りのアジア太平洋地域
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5.3.4 世界のその他の地域
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5.3.4.1 ラテンアメリカ
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5.3.4.2 中東とアフリカ
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6. 競争環境
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6.1 会社概要
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6.1.1 Cadence Design Systems Inc.
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6.1.2 Synopsys Inc.
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6.1.3 NXP Semiconductors NV
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6.1.4 CEVA Inc.
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6.1.5 Allied Vision Technologies GmbH
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6.1.6 Arm Limited
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6.1.7 Knowles Electronics LLC
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6.1.8 GreenWaves Technologies
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6.1.9 Andrea Electronics Corporation
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6.1.10 Basler AG
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7. 投資分析
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8. 市場機会と将来のトレンド
AIコンピューティング・ハードウェア産業のセグメント化
AIコンピューティング・ハードウェアは、AIアプリケーションの高速処理を可能にするために設計されたマイクロプロセッサやマイクロチップの一種である。この市場に関する調査は、スタンドアロン型ビジョンプロセッサーや組み込み型サウンドプロセッサーなどで構成され、BFSI、自動車、IT・通信など、さまざまなエンドユーザー向けにさまざまな企業が提供している。
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AIコンピューティングハードウェア市場調査FAQ
現在のAIコンピューティングハードウェア市場規模はどれくらいですか?
AIコンピューティングハードウェア市場は、予測期間(26%年から2029年)中に26%のCAGRを記録すると予測されています
AIコンピューティングハードウェア市場の主要プレーヤーは誰ですか?
Cadence Design Systems, Inc.、Synopsys, Inc.、NXP Semiconductors N.V.、CEVA, Inc.、Allied Vision Technologies GmbHは、AIコンピューティングハードウェア市場で活動している主要企業です。
AIコンピューティングハードウェア市場で最も急速に成長している地域はどこですか?
アジア太平洋地域は、予測期間 (2024 ~ 2029 年) にわたって最も高い CAGR で成長すると推定されています。
AIコンピューティングハードウェア市場で最大のシェアを持っているのはどの地域ですか?
2024年には、北米がAIコンピューティングハードウェア市場で最大の市場シェアを占めます。
この AI コンピューティング ハードウェア市場は何年を対象としていますか?
このレポートは、2019年、2020年、2021年、2022年、2023年のAIコンピューティングハードウェア市場の過去の市場規模をカバーしています。また、2024年、2025年、2026年、2027年、2028年、2029年のAIコンピューティングハードウェア市場規模も予測しています。
AIコンピューティング・ハードウェア産業レポート
Mordor Intelligence™ Industry Reports によって作成された、2024 年の AI コンピューティング ハードウェア市場シェア、規模、収益成長率の統計。 AI コンピューティング ハードウェア分析には、2029 年までの市場予測見通しと過去の概要が含まれます。この業界分析のサンプルを無料のレポート PDF ダウンロードとして入手してください。