 | • レポートコード：MRCLC5DC00212 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年4月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率32.4％ 詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までのグローバルAI ASICチップ市場の動向、機会、予測を、タイプ別（推論アクセラレータ、トレーニングアクセラレータ、エッジAIチップ、スパイクニューラルネットワークチップ、量子AIチップ、ハイブリッドAIチップ）、用途別（AIトレーニング、AIサービス、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に網羅しています。 |
AI ASICチップの動向と予測
世界のAI ASICチップ市場の将来は、AIトレーニング市場とAIサービス市場における機会により有望である。世界のAI ASICチップ市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）32.4％で成長すると予測されている。この市場の主な推進要因は、高性能コンピューティングへの需要増加とAIハードウェア開発への投資拡大である。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは推論アクセラレータセグメントが予測期間中に高い成長率を示す見込み。
• アプリケーション別カテゴリーでは、AIトレーニング分野で高い成長が見込まれる。
• 地域別では、APAC（アジア太平洋地域）が予測期間中に最も高い成長率を示すと予測される。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
AI ASICチップ市場における新興トレンド
AI ASICチップ市場は、業界を再構築する複数の変革的トレンドを経験しています。これらのトレンドは、技術の進歩、アプリケーションの拡大、市場需要の変化を反映し、AIハードウェアにおけるイノベーションと採用を推進しています。
• エネルギー効率への注目の高まり：運用コストと環境負荷を低減するため、エネルギー効率を重視したAI ASICチップ設計が進んでいます。これはAI処理における持続可能かつ費用対効果の高いソリューションへの需要拡大を反映しています。
• エッジコンピューティングの台頭：データ発生源でのリアルタイム処理を可能にするエッジコンピューティング最適化型AI ASICへの移行が進んでいます。このトレンドは、高速かつローカルな意思決定機能を提供することで、IoTや自律システムの拡大を支えています。
• 機械学習フレームワークとの統合：AI ASICは主要な機械学習フレームワークとの統合が進み、AIモデルの導入と最適化が円滑化されている。この統合により開発が簡素化され、AIアプリケーションの性能が向上する。
• カスタマイズ可能なチップの開発：特定のアプリケーション要件に対応したソリューションを実現するカスタマイズ可能なAI ASICが注目を集めている。この傾向は、多様なAIタスク向けに高度な性能と効率を提供する特化型チップへの需要に起因する。
• 量子コンピューティング互換性の進展：量子コンピューティング技術と互換性のあるAI ASICの開発が進みつつあり、AIハードウェアの将来性を確保しその能力を拡大することを目指しています。この傾向は、計算能力とAIイノベーションの新たな領域を開拓する態勢にあります。
これらの傾向は、エネルギー効率、エッジコンピューティング、機械学習統合、チップのカスタマイズ、量子コンピューティング互換性における進歩を推進することで、AI ASICチップ市場を再構築しています。 これらは総合的にAI技術の限界を押し広げ、様々な産業分野での応用範囲を拡大している。
AI ASICチップ市場の最近の動向
企業や研究機関が性能と効率の向上を推進する中、AI ASICチップ市場では顕著な進展が見られる。これらの進歩は技術と応用ニーズの広範なトレンドを反映し、AIハードウェアにおける主要な進展領域を浮き彫りにしている。
• エネルギー効率の高いAIチップの開発：最近の進歩は、エネルギー効率を改善したAI ASICの創出に焦点を当てています。チップアーキテクチャと材料の革新により、高い性能レベルを維持しながら消費電力の大幅な削減が実現しています。
• エッジAIチップの進歩：ネットワークのエッジでリアルタイムデータ処理を可能にするため、エッジコンピューティング向けの新しいAI ASICが設計されています。この開発は、ローカルでの意思決定能力を強化することで、IoTアプリケーションと自律システムの成長を支援します。
• 先進パッケージング技術の統合：企業は3D積層やヘテロジニアス統合などの先進パッケージング技術を採用し、AIチップ性能を向上させている。これらの技術は処理能力と効率を高めつつ、スペースと電力要件を最小化する。
• AIチップ研究開発への投資拡大：AIチップの研究開発投資が顕著に増加している。民間・公共セクター双方が、AIハードウェア能力の限界を押し広げ、新たな応用分野を探求するプロジェクトに資金を提供している。
• 特定用途向けカスタムAIチップの台頭：自動運転や医療診断など特定用途向けに最適化されたAI ASICの開発が急増している。これらのカスタムチップは対象ユースケース向けに性能と機能を最適化している。
AI ASICチップ市場における最近の動向は、エネルギー効率、エッジコンピューティング、パッケージング技術、研究開発投資、特定用途向けチップの進歩を浮き彫りにしている。 これらの進展はAI能力を推進し、市場の潜在的な応用範囲を拡大している。
AI ASICチップ市場の戦略的成長機会
AI ASICチップ市場は、様々な応用分野において複数の戦略的成長機会を提示している。技術の進歩とAIソリューションへの需要増加に伴い、新たな成長経路が出現し、拡大と革新に向けた大きな可能性を秘めている。
• 自動運転車：AI ASICは自動運転車に不可欠であり、リアルタイムデータ分析と意思決定に必要な処理能力を提供する。自動車業界が自動運転技術に投資する中、この応用分野は急速に拡大している。
• スマートシティ：スマートシティインフラへのAI ASIC統合は、都市管理のための高度なデータ処理・分析を支援する。この機会には交通管理、セキュリティシステム、エネルギー効率化などの応用が含まれる。
• 医療診断：医療画像診断やゲノミクスを含む高度な医療診断を支援するAI ASICが開発されている。これらのチップはより迅速かつ正確なデータ分析を可能にし、診断能力と患者の治療成果を向上させる。
• 産業オートメーション：機械学習と予知保全能力を強化することで、産業オートメーション分野の成長を牽引している。この応用は製造・産業プロセスにおける運用効率の向上とダウンタイムの削減を実現する。
• クラウドコンピューティング：クラウドコンピューティング分野における高性能AI ASICの需要は拡大を続けており、AIワークロード向けの効率的な処理能力でデータセンターを支えています。この機会はクラウドサービスの強化とスケーラビリティ向上に焦点を当てています。
AI ASICチップ市場の戦略的成長機会は、自動運転車、スマートシティ、医療診断、産業オートメーション、クラウドコンピューティングにおける応用によって牽引されています。これらの機会はAI技術の未来を形作り、様々な分野への影響を拡大しています。
AI ASICチップ市場の推進要因と課題
AI ASICチップ市場は、技術的、経済的、規制的要因を含む様々な推進要因と課題の影響を受けています。これらの要因を理解することは、市場をナビゲートし、主要な機会と障害を特定するために不可欠です。
AI ASICチップ市場を牽引する要因には以下が含まれる：
• 技術的進歩：チップ設計と製造技術の継続的な進歩が、より強力で効率的なAI ASICの開発を推進している。先進材料や加工技術などの革新がチップ性能を向上させている。
• 拡大するAI需要：様々な産業におけるAIの採用増加が、専用ASICチップの需要を牽引している。医療、自動車、データセンターなどの分野での応用が拡大し、高性能AIハードウェアの必要性を高めている。
• 研究開発への投資：官民双方の研究開発への多額の投資がAI ASIC技術の進歩を推進している。この資金はイノベーションを支援し、新たなチップ技術の開発を加速させる。
• クラウドコンピューティングの拡大：クラウドコンピューティングサービスの成長は、複雑なワークロードや大規模データ処理を処理するための強力なAI ASICの必要性を高めている。この傾向はクラウドベースのAIアプリケーションの拡大を支える。
• 政府の支援政策：技術開発とイノベーション促進を目的とした政府の施策や資金プログラムは、AI ASIC市場の成長に有利な環境を提供している。これらの政策はAI技術の研究と商業化を促進する。
AI ASICチップ市場の課題は以下の通りである：
• 高額な開発コスト：先進的なAI ASICの開発には、研究、製造、テストに関連する多額の費用がかかる。高コストは中小企業の市場競争力を制限する可能性がある。
• 急速な技術変化：AI技術の急速な進化により、企業が最新技術に追従することは困難です。先行を維持するには継続的な投資と新技術への適応が必要です。
• サプライチェーンの混乱：重要材料や部品の不足を含むグローバルサプライチェーンの混乱は、AI ASICの生産と供給に影響を及ぼします。市場安定性を維持するにはサプライチェーンリスクの管理が不可欠です。
AI ASICチップ市場は、技術進歩、AI需要の拡大、研究開発投資、クラウドコンピューティングの拡大、政府の支援政策によって形成されている。しかし、高い開発コスト、急速な技術変化、サプライチェーンの混乱、規制順守、市場競争といった課題を効果的に克服する必要がある。
AI ASICチップ企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を基に競争しています。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用しています。こうした戦略を通じて、AI ASICチップ企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大しています。 本レポートで取り上げるAI ASICチップ企業の一部：
• AMD
• Huawei
• Graphcore
• Mythic
• Nvidia
• Alphabet
• Apple
セグメント別AI ASICチップ
本調査では、タイプ別、アプリケーション別、地域別のグローバルAI ASICチップ市場予測を包含する。
タイプ別AI ASICチップ市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 推論アクセラレータ
• トレーニングアクセラレータ
• エッジAIチップ
• スパイクニューラルネットワークチップ
• 量子AIチップ
• ハイブリッドAIチップ
アプリケーション別AI ASICチップ市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• AIトレーニング
• AIサービス
• その他
地域別AI ASICチップ市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別AI ASICチップ市場の見通し
特定用途向け集積回路（ASIC）市場は、人工知能技術への関心の高まりにより拡大している。チップ性能は特定の操作向けに最適化されることで向上し、優れた効率性によりAIタスクでは汎用プロセッサを凌駕する。この傾向は米国、中国、ドイツ、インド、日本で特に顕著であり、各国が世界市場に対応する独自の能力を開発している。
• 米国：NVIDIAをはじめとする米国企業が世界的なAI ASICチップ市場を牽引し続ける一方、国内生産への大規模投資を継続している。NVIDIAは最近、米国製チップ・電子機器に4年間で数千億ドルを投じると表明。これにより米国での雇用機会が大幅に創出され、アジア依存からの脱却が可能となる。こうした支援的貿易協定の締結は、米国がAI開発における主導権維持に如何に注力しているかを如実に示している。
• 中国：中国企業はAI専用ASICの制御技術を急速に向上させており、アリババなどは自社で訓練するAIモデル向けに半導体開発を進めている。米国の輸出規制政策変更により、中国企業はチップの国内調達を余儀なくされている。このためアリババとファーウェイのチップを活用し、アントグループは大幅に低コストで満足のいくAIモデル成果を達成している。
• ドイツ：ドイツの半導体エコシステムにおけるAI対応プロジェクトが注目を集めている。欧州の政治家は、AIやその他のチップ技術に関する空白を埋めるための新たな支援策の実施を加速するよう、欧州連合（EU）の執行機関に圧力をかけている。このプロジェクトの目標は、欧州連合を半導体の研究開発（R&D）および投資の中心地とすることである。
• インド：AI産業は特にAI専用ASICチップ市場の成長を牽引しており、様々な分野でのAI導入により拡大が見込まれる。インドは特定のASIC生産能力の開発では他国に後れを取っているものの、半導体設計・製造の拠点としての地位確立を目指している。政府の積極的な電子機器製造促進政策と豊富な人的資本により、インドはAIチップ産業の主要プレイヤーとなる態勢が整っている。 一方、インドが外国の半導体企業と協力し、AI研究に投資することは、この能力をさらに強化するだけである。
• 日本：これらの国々と並行して、日本もまたAI ASICチップ市場に継続的に投資を続けており、エレクトロニクスが依然として基幹産業であるという強固な技術基盤を背景としている。日本企業は、ロボット、自動車、さらには家電製品に使用されるマイクロチップ向けに、AIをターゲットとしたアーキテクチャの構築に資金を投入している。 産業界と研究機関の連携、政府資金の支援により、AIチップ設計・製造における革新の可能性が高まっており、これは市場の変化速度に不可欠かつ関連性が高い。
要約すると、AI ASICチップ市場は急速な変化を遂げており、これら5カ国がそれぞれAI半導体分野での能力を活用することで市場は変革されている。
世界のAI ASICチップ市場の特徴
市場規模推定： AI ASICチップ市場の価値ベース（$B）における規模推定。
動向と予測分析： 各種セグメント・地域別の市場動向（2019～2024年）と予測（2025～2031年）。
セグメンテーション分析： タイプ別、用途別、地域別のAI ASICチップ市場規模（価値ベース：$B）。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のAI ASICチップ市場内訳。
成長機会：AI ASICチップ市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、AI ASICチップ市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に回答します：
Q.1. AI ASICチップ市場において、タイプ別（推論アクセラレータ、トレーニングアクセラレータ、エッジAIチップ、スパイキングニューラルネットワークチップ、量子AIチップ、ハイブリッドAIチップ）、用途別（AIトレーニング、AIサービス、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーが事業成長のために追求している戦略的取り組みは？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバルAI ASICチップ市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバルAI ASICチップ市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバルAI ASICチップ市場のタイプ別分析
3.3.1: 推論アクセラレータ
3.3.2: トレーニングアクセラレータ
3.3.3: エッジAIチップ
3.3.4: スパイクニューラルネットワークチップ
3.3.5: 量子AIチップ
3.3.6: ハイブリッドAIチップ
3.4: 用途別グローバルAI ASICチップ市場
3.4.1: AIトレーニング
3.4.2: AIサービス
3.4.3: その他
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバルAI ASICチップ市場
4.2: 北米AI ASICチップ市場
4.2.1: 北米 タイプ別: 推論アクセラレータ、トレーニングアクセラレータ、エッジAIチップ、スパイキングニューラルネットワークチップ、量子AIチップ、ハイブリッドAIチップ
4.2.2: 北米 用途別: AIトレーニング、AIサービス、その他
4.3: 欧州AI ASICチップ市場
4.3.1: 欧州 タイプ別: 推論アクセラレータ、トレーニングアクセラレータ、エッジAIチップ、スパイキングニューラルネットワークチップ、量子AIチップ、ハイブリッドAIチップ
4.3.2: 欧州 用途別: AIトレーニング、AIサービス、その他
4.4: アジア太平洋地域（APAC）AI ASICチップ市場
4.4.1: アジア太平洋地域（APAC）のタイプ別：推論アクセラレータ、トレーニングアクセラレータ、エッジAIチップ、スパイキングニューラルネットワークチップ、量子AIチップ、ハイブリッドAIチップ
4.4.2: アジア太平洋地域（APAC）の用途別：AIトレーニング、AIサービス、その他
4.5: その他の地域（ROW）AI ASICチップ市場
4.5.1: その他の地域（ROW）のタイプ別：推論アクセラレータ、トレーニングアクセラレータ、エッジAIチップ、スパイキングニューラルネットワークチップ、量子AIチップ、ハイブリッドAIチップ
4.5.2: その他の地域（ROW）の用途別：AIトレーニング、AIサービス、その他
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 事業統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバルAI ASICチップ市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバルAI ASICチップ市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバルAI ASICチップ市場の成長機会
6.2: グローバルAI ASICチップ市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバルAI ASICチップ市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバルAI ASICチップ市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: AMD
7.2: Huawei
7.3: Graphcore
7.4: Mythic
7.5: Nvidia
7.6: Alphabet
7.7: Apple
1. Executive Summary
2. Global AI ASIC Chip Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global AI ASIC Chip Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global AI ASIC Chip Market by Type
3.3.1: Inference Accelerator
3.3.2: Training Accelerator
3.3.3: Edge AI Chip
3.3.4: Spiking Neural Network Chip
3.3.5: Quantum AI Chip
3.3.6: Hybrid AI Chip
3.4: Global AI ASIC Chip Market by Application
3.4.1: AI Training
3.4.2: AI Service
3.4.3: Others
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global AI ASIC Chip Market by Region
4.2: North American AI ASIC Chip Market
4.2.1: North American by Type: Inference Accelerator, Training Accelerator, Edge AI Chip, Spiking Neural Network Chip, Quantum AI Chip, and Hybrid AI Chip
4.2.2: North American by Application: AI Training, AI Service, and Others
4.3: European AI ASIC Chip Market
4.3.1: European by Type: Inference Accelerator, Training Accelerator, Edge AI Chip, Spiking Neural Network Chip, Quantum AI Chip, and Hybrid AI Chip
4.3.2: European by Application: AI Training, AI Service, and Others
4.4: APAC AI ASIC Chip Market
4.4.1: APAC by Type: Inference Accelerator, Training Accelerator, Edge AI Chip, Spiking Neural Network Chip, Quantum AI Chip, and Hybrid AI Chip
4.4.2: APAC by Application: AI Training, AI Service, and Others
4.5: ROW AI ASIC Chip Market
4.5.1: ROW by Type: Inference Accelerator, Training Accelerator, Edge AI Chip, Spiking Neural Network Chip, Quantum AI Chip, and Hybrid AI Chip
4.5.2: ROW by Application: AI Training, AI Service, and Others
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global AI ASIC Chip Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global AI ASIC Chip Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global AI ASIC Chip Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global AI ASIC Chip Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global AI ASIC Chip Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global AI ASIC Chip Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: AMD
7.2: Huawei
7.3: Graphcore
7.4: Mythic
7.5: Nvidia
7.6: Alphabet
7.7: Apple
| ※AI ASICチップとは、人工知能（AI）アルゴリズムを効率的に処理するために特別に設計された専用の集積回路（ASIC）です。ASICは「Application-Specific Integrated Circuit」の略で、特定のアプリケーションに特化して設計されるため、一般的なプロセッサよりも高い性能と効率を発揮します。AI ASICチップは、特にディープラーニングや機械学習のために最適化されており、従来のCPUやGPUに比べて処理能力が高いことが特徴です。 AI ASICチップの概念は、従来のコンピュータ処理の限界を超え、膨大なデータを瞬時に処理する能力にあります。特に、ニューラルネットワークのトレーニングや推論において、非常に高い演算能力を発揮します。これにより、自動運転車、画像認識、音声認識、自然言語処理といった多様な分野で活用が進んでいます。 AI ASICチップには、いくつかの種類が存在します。代表的なものは、Googleが開発したTPU（Tensor Processing Unit）です。TPUは、張力のあるテンソルデータを効率的に処理するために設計されており、大規模なAIモデルのトレーニングや推論に利用されています。さらに、NVIDIAのTensor Core GPUもAI向けの特別な機能を持ち、ASICではありませんが、特定の演算に最適化されたアーキテクチャによって高い性能を実現しています。 また、著名な企業の中には、AmazonのInferentiaやGraphcoreのIPU（Intelligence Processing Unit）などもあります。これらはそれぞれ独自のアーキテクチャを持ち、異なるタイプのAIタスクに対して最適化されています。また、AI ASICチップは、エッジデバイスに組み込まれることもあり、IoT（Internet of Things）分野でも注目されています。 AI ASICチップの用途は非常に広範です。ディープラーニングによる画像認識や音声解析はもちろんのこと、リアルタイムでのデータ処理が求められる自動運転技術や、セキュリティカメラにおける顔認識システムなど、多岐にわたる分野で活躍しています。また、金融業界でも、高速取引のためのアルゴリズムトレーディングなどで使用されることがあります。 関連技術としては、FPGA（Field Programmable Gate Array）やGPU（Graphics Processing Unit）があります。FPGAは、柔軟性が高く、特定のタスクに合わせて再プログラムが可能な集積回路です。AI処理においても、特定の計算に最適化することができるため、特定のシーンで利用されません。ただし、一般的にASICチップの方がより高性能で効率的と言えます。GPUはグラフィックス処理に特化したプロセッサですが、近年ではAI処理においても重要な役割を果たしています。 AI ASICチップは、今後ますます進化し、さまざまな分野での適用が拡大していくと予想されます。特に、データセンターやエッジコンピューティングにおいては、性能向上や消費電力の削減が求められるため、AI ASICチップの需要は高まっています。また、AI技術そのものが進化する中で、これらの専用プロセッサはさらなる最適化が必要とされ、研究や開発が続けられています。AI ASICチップの進展は、AI技術全般の発展にも大きく寄与することが期待されています。 |
