人工知能チップセットの世界市場展望:2023年から2030年にかけて、CAGR31.1%で成長すると予想

Stratistics MRCによると、世界の人工知能チップセット市場は2023年に186億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は31.1%で、2030年には1,238億ドルに達すると予測されている。人工知能(AI)チップは、AI技術を含む機械学習に使用される特殊なシリコンチップである。いくつかの産業分野では、人命リスクの低減や排除に役立っている。データ量が拡大するにつれて、数学的・計算的問題に対処する上でより効果的なシステムを開発することがますます重要になっている。その結果、IT分野の大企業のほとんどがAIチップやソフトウェアの開発に注力している。

プライスウォーターハウスクーパース(PwC)によると、製造業、自動車、エレクトロニクスなどの欧州産業は、2020年にインダストリー4.0ソリューションに1,820億4,000万米ドルを投資すると予想されている。

IT・通信、自動車などの産業におけるデータセンター建設の拡大は、クラウドベースのAlチップセットの需要を増加させると予測されている。ソーシャルメディアや電子商取引が普及した結果、データ量が大幅に増加している。チップセットは、機械学習が活性化することによる処理の高速化のニーズに対応する。データ量の急増に伴い、高速プロセッサーのニーズが高まっており、市場拡大に好影響を与えている。

AIは複雑なアルゴリズムで構成されている。企業は、AIシステムを構築、運用、展開するために、豊富な経験と特定のスキルセットを持つスタッフを必要としている。さらに、AIベースのソリューションを現在のシステムに統合することは、人間の行動を模倣するために膨大な量のデータを処理する必要がある難しい作業である。さらに、AIやMLなどの高度な技術に関する専門的な資格や標準がないことが、市場の成長を制限している。

量子コンピューティング技術は、複雑な問題を解決し、分析計算を実行するために、世界中の企業で広く採用されている。量子コンピュータは、人工知能、機械学習、コンピュータビジョン、ビッグデータ、AR/VRなどの技術で実現されている。不正検知、リスク管理、ポートフォリオの最適化、データの即時応答が求められるアプリケーションなど、さまざまな機能で利用されている。このように、量子コンピューティングの出現は市場の成長を促進すると期待されている。

AIプラットフォームでは、機密データや個人データを含む膨大なデータベースへのアクセスが頻繁に必要とされる。このため、データのセキュリティと保護に関する懸念が生じる。AIモデルの学習に使用されるデータは、効果的に保護されなければ、不正アクセス、違反、悪用にさらされる可能性がある。個人情報の盗難、プライバシーの問題、その他の種類のデータの悪用がこれに起因する可能性がある。しかし、管轄区域によってデータプライバシー法が異なる場合があり、コンプライアンスを保証し、ユーザーのプライバシーを保護することは困難である。

この流行は市場に悪影響を及ぼしており、今後もその傾向は続くだろう。これは、影響を受けた生産プロセス、サプライチェーン、新興産業がAIの採用を制限していることと関連している。ロックダウン要件により、多くの産業企業が生産を停止し、世界的にサプライチェーンシステムに悪影響を及ぼした。このパンデミックの結果、AIに基づくハードウェアやソフトウェアの展開が遅れている。この危機は、自動車や産業部門を含む多くの企業に特に大きな打撃を与えた。

予測分析、機械学習、コンピュータ・ビジョンなどの検証、テスト、訓練に必要なデータの蓄積が急増しているため、予測期間中はメモリ・セグメントが最大になると予想される。そのため、大量のデータ保存用メモリが必要となる。高帯域幅メモリは、コンピューティング・アーキテクチャに依存しないアプリケーションにも使用されている。新興企業では、生産性を向上させるために広帯域ファイルシステムの研究も進んでいる。

音声認識、画像認識、多言語チャットボットなど、革新的な製品への投資が増加していることから、機械学習分野の予測期間中の年平均成長率は最も高くなると予想される。したがって、多数のレベルのデータを活用するために、これらのソリューションには強力な機械学習が必要である。

予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると予測されているが、これは米国を拠点とするハイテク大手が市場に多数進出しているためである。この地域は、購買力が向上した大規模な人口、継続的なインフラ投資、AIアプリケーションの内製化に重点を置く政府によって特徴付けられている。AIチップセット市場は、AIアプリケーションの急速な発展によりチャンスに恵まれている。

アジア太平洋地域は、Al技術への投資が増加していることから、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されている。Alチップの使用は、製造部門が最先端かつ現代的な生産技術を採用することによって助けられている。音声コマンドは、ラップトップ、タブレット、スマートフォンなどのコンシューマーエレクトロニクスでAIチップセットがますます使用されるようになっている数多くの機能の1つに過ぎない。このため、この地域ではAIチップセットが高いレベルで受け入れられている。

 

市場の主要プレーヤー

 

人工知能チップセット市場の主要プレーヤーには、Google Inc.、NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Graphcore Ltd、Advanced Micro Devices Inc.、Samsung Electronics Co. Ltd.、Huawei Technologies Co.、Xilinx Inc.、Baidu Inc.、Fujitsu Limited、Micron Technology Inc.、Qualcomm Technologies, Inc.、Microsoft Corporation、Amazon Web Services、Apple Inc.、GreenWaves Technologies、XMOS Limited、General Vision, Inc.、Kalray Corporation、MediaTek Inc.

 

主な動向

 

2023年4月、グーグルはAIモデルのトレーニングに使用しているスーパーコンピューターが競合他社より1.7倍高速であると発表した。同社はテンソル・プロセッシング・ユニットをコンピュータに組み込み、性能を強化した。

2022年8月、Qualcomm Technologies, Inc.は、同社のSnapdragon 8+ Gen 1 Platformがサムスン電子のGalaxy Z Fold4やGalaxy Z Flip4といった最先端の折りたたみ式スマートフォンを搭載したと発表した。

2022年2月、インテルはXeonR.を発表した。XeonR.は、パフォーマンス・コアとエフィシェント・コアをベースとする製品の新しいデュアル・トラック・ロードマップであり、2つの最適化されたプラットフォームから、業界を定義する1つの共通プラットフォームへと移行する。

対象機能
– 推論
– トレーニング

対象ハードウエア
– メモリ
– ネットワーク
– プロセッサー
– その他のハードウエア

対象技術
– 自然言語処理
– コンピュータビジョン
– 予測分析
– コンテキスト・アウェア・コンピューティング
– 機械学習
– その他のテクノロジー

対象となる処理タイプ
– エッジコンピューティング
– クラウドコンピューティング

対象アプリケーション
– 自動車
– スマートフォン
– メディカルイメージング
– ロボット工学
– セキュリティシステム
– その他のアプリケーション

対象エンドユーザー
– 農業
– サイバーセキュリティ
– マーケティング
– フィンテック
– 自動車
– 人的資源
– ヘルスケア
– 小売
– 政府機関
– 法律
– 製造業
– その他のエンドユーザー

対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ

 

 

【目次】

 

1 エグゼクティブ・サマリー

2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件

3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係

5 人工知能チップセットの世界市場(機能別
5.1 導入
5.2 推論
5.3 トレーニング

6 人工知能チップセットの世界市場、ハードウェア別
6.1 はじめに
6.2 メモリ
6.3 ネットワーク
6.4 プロセッサ
6.4.1 FPGA(Field Programmable Gate Array:フィールドプログラマブルゲートアレイ)
6.4.2 中央処理装置(CPU)
6.4.3 グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)
6.4.4 特定用途向け集積回路(ASIC)
6.5 その他のハードウエア

 

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