 | • レポートコード：MRCUM61009SP1 • 発行年月：2026年9月 • レポート形態：英文PDF • 納品方法：Eメール（納期：2～3日） • 産業分類：電子・半導体 |
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※下記記載のレポート概要・目次・セグメント項目・企業名などは最新情報ではない可能性がありますので、ご購入の前にサンプルを依頼してご確認ください。
レポート概要
市場概要と成長見通し
世界の大規模モデル用AIアクセラレータチップ市場は、2025年に532億3800万米ドル規模となり、2032年には1665億6500万米ドルまで拡大すると予測されています。予測期間中の年平均成長率は17.6％です。2025年の世界生産能力は約700万個、販売数量は約650万個で、平均市場価格は1個当たり約7960米ドル、業界平均の粗利益率は約56％となっています。
大規模モデル用AIアクセラレータチップは、大規模言語モデル、複数種類の情報を同時に処理する基盤モデル、推論システム、自律的に処理を実行する人工知能などの学習、追加学習、推論処理に最適化された専用演算半導体です。対象には、データセンター向け画像処理演算装置、専用集積回路、巨大クラウド事業者が独自設計する演算装置、データフロー型、ウエハー規模型、推論専用型などの新しい構造が含まれます。
2025年から2026年にかけての主要製品では、約2～5ナノメートルの先端製造工程が採用され、1個当たり約96～432ギガバイトの高帯域幅メモリーを搭載し、毎秒約2.9～23.3テラバイトのメモリー帯域幅を実現しています。競争力は単純な演算回数だけではなく、メモリー容量、実効帯域幅、チップ間接続性能、遅延、文章生成処理量、ソフトウェア効率などを含めて評価されるようになっています。
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技術構造と市場競争の変化
市場の技術構造は、高い汎用性を持つ画像処理演算装置、特定処理に最適化された専用集積回路、データ移動やメモリー効率を重視した新型構造という三つの方向へ発展しています。画像処理演算装置は幅広い人工知能処理に対応でき、成熟した開発環境を持つ点が強みです。一方、大手クラウド事業者は、自社の人工知能サービスやデータセンターに最適化した専用半導体を開発し、性能と運用費用の改善を図っています。
さらに、一部の専門企業では、大容量の高速内部メモリー、決定論的処理、再構成可能なデータフロー、メモリー内演算などを利用し、従来構造とは異なる方式で推論効率を高めています。この市場では半導体単体の性能だけで競争優位を築くことは難しくなっており、先端半導体製造、高帯域幅メモリー、二・五次元および三次元実装、チップレット、高速入出力回路、基板、クラスタ接続網、コンパイラー、演算ライブラリー、分散実行環境までを含めた総合的な技術体系が重要です。
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需要構造の拡大
人工知能演算需要は、最先端モデルを一度だけ大規模学習する用途から、継続的な計算処理を必要とする構造へ変化しています。強化学習、合成データ生成、追加学習、オンライン推論、自律型人工知能の実行などが急速に増加しており、人工知能インフラを常時稼働させる必要性が高まっています。
大規模なモデル開発企業では、低精度演算、高帯域幅メモリー容量、チップ間接続帯域、クラスタ全体の稼働率などが重視されます。一方、推論サービスでは、利用者から要求を受けて最初の出力を返すまでの時間、連続出力時の遅延、同時処理人数、生成速度、長文処理用メモリー容量、消費電力効率などが重要です。
企業や政府機関による導入では、性能に加えて安全性、仮想化、障害分離、信頼性、長期的なソフトウェア支援も重要になります。このため、市場は単なる半導体販売から、人工知能システム全体の安定運用を支える基盤技術へと発展しています。
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メモリーと実装技術の重要性
大規模モデルでは膨大な演算量とメモリーアクセスが発生するため、データ移動がシステム性能を決定する主要課題となっています。高帯域幅メモリーの容量と速度、演算装置間の高速接続、複数半導体を一体化する先端実装技術などが重要です。
今後は、現在主流の高帯域幅メモリーから次世代規格への移行が進み、チップレット、直接接合、高速拡張接続、光通信技術などによってシステム全体の帯域幅が拡大すると見込まれます。一方で、大容量低消費電力メモリーや高速静的メモリーを中心に構成する方式、メモリーに近い場所で演算する構造なども推論用途の選択肢として注目されています。
演算精度についても、従来の高精度処理から8ビット、4ビットなどの低精度演算へ移行することで、消費電力と演算時間を削減する動きが進んでいます。大規模モデルの性能を維持しながら、必要な計算量やメモリー使用量を削減できるかが今後の重要な技術課題です。
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主要企業と競争環境
NVIDIAは、演算半導体だけでなく、CUDAを中心とした開発環境、ネットワーク、サーバーラック規模のシステムまでを統合することで、市場の基準となる立場を維持しています。一方、AMD、Intel、Google、Microsoft、Amazonなども独自製品を開発し、用途別の選択肢を拡大しています。
Samsung、Qualcomm、IBM、Apple、Metaなども人工知能演算技術を強化しています。また、Cerebras Systems、Groq、Graphcore、Tenstorrent、Hailo、SambaNovaなどは、従来とは異なる演算構造や推論処理方式によって差別化を進めています。
中国では、Huawei、Cambricon、Horizon Robotics、Biren、Iluvatar CoreX、Moore Threads、MetaX、Enflame、Hygon Information Technology、Changsha Jingjia Microelectronics、Kunlunxin (Baidu)、T-Head (Alibaba)、Hexaflake、PostMoore Technology、SiEngine Technologyなどが国内人工知能半導体の開発を進めています。中国市場では単に大規模モデルを動作させるだけでは十分ではなく、最新のモデル体系への迅速な対応、大規模クラスタ構築、ソフトウェア互換性などが競争上の重要な条件となっています。
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用途別市場と今後の成長機会
用途別では、クラウドサーバー向けが市場の中心となっており、大規模な人工知能モデルの学習と推論を支えています。今後は携帯端末、車載システム、ロボット、家電、医療機器など、端末側で人工知能処理を行う用途も拡大すると考えられます。
産業別では、データセンターが最大の需要分野ですが、自動車、ロボット、消費者向け電子機器、医療などにも利用範囲が広がっています。特に自律的に判断・実行する人工知能や複数種類の情報を扱う生成型人工知能の普及によって、学習だけでなく推論処理の計算需要が急増すると予想されます。
今後の市場では、一つの半導体の性能を競うだけでなく、複数種類の演算装置を組み合わせた人工知能計算施設全体の経済性が重要になります。大規模な推論処理では、入力処理と文章生成処理を異なる演算資源へ分離したり、処理内容に応じて複数種類の半導体を使い分けたりする方式が拡大するとみられます。
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市場課題と将来展望
市場拡大を制約する要因としては、ソフトウェア環境を変更する際の高い移行費用、先端半導体実装の複雑化、高帯域幅メモリーの供給制約、大規模データセンターでの電力・冷却能力、クラスタの安定性、顧客認定期間、地政学的な供給網制約などがあります。
さらに、人工知能モデルの構造が急速に変化するため、特定処理だけに最適化した半導体では、将来のモデルに適合しなくなる危険性があります。そのため、今後はハードウェア性能だけでなく、新しいモデルに迅速に対応できるソフトウェアや開発環境の柔軟性が一段と重要になります。
市場の競争軸は、単体半導体からサーバーラック規模のシステム、開発ソフトウェア、推論実行基盤、クラウドサービス、生成処理サービスへと広がっています。人工知能モデルの大規模化と推論需要の拡大が続く中で、半導体、メモリー、ネットワーク、ソフトウェア、電力効率を総合的に最適化できる企業が競争力を高めていくと見込まれます。
目次
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1. 市場概要
• 1.1 製品概要および調査範囲
• 1.2 市場推計上の留意事項および基準年
• 1.3 技術アーキテクチャ別市場分析
o 1.3.1 技術アーキテクチャ別世界消費額比較：2021年、2025年、2032年
o 1.3.2 画像処理装置
o 1.3.3 書き換え可能ゲートアレイ
o 1.3.4 特定用途向け集積回路
o 1.3.5 その他
• 1.4 機能別市場分析
o 1.4.1 機能別世界消費額比較：2021年、2025年、2032年
o 1.4.2 学習用チップ
o 1.4.3 推論用チップ
o 1.4.4 学習・推論兼用チップ
• 1.5 メモリ別市場分析
o 1.5.1 メモリ別世界消費額比較
o 1.5.2 高帯域幅メモリ中心型
o 1.5.3 大容量低消費電力型メモリ
o 1.5.4 静的メモリ・データフロー型
o 1.5.5 その他
• 1.6 産業別市場分析
o 1.6.1 データセンター
o 1.6.2 自動車
o 1.6.3 ロボット
o 1.6.4 家電・民生電子機器
o 1.6.5 医療
o 1.6.6 その他
• 1.7 用途別市場分析
o 1.7.1 クラウドサーバー
o 1.7.2 エッジ・端末機器
• 1.8 世界市場規模および予測
o 1.8.1 世界消費額
o 1.8.2 世界販売数量
o 1.8.3 世界平均価格
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2. メーカー概要
• 2.1 NVIDIA：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア、最新動向
• 2.2 AMD：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.3 Intel：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.4 Google：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.5 Microsoft：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.6 Amazon：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.7 Samsung：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.8 Qualcomm：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.9 IBM：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.10 Apple：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.11 Meta：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.12 OpenAI/Broadcom：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.13 Cerebras Systems：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.14 Groq：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.15 Graphcore：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.16 Tenstorrent：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.17 Hailo：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.18 SambaNova：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.19 Huawei：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.20 Cambricon：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、市場シェア、最新動向
• 2.21 Horizon Robotics：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.22 Biren：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.23 Iluvatar CoreX：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.24 Moore Threads：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.25 MetaX：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.26 Enflame：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.27 Hygon Information Technology：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.28 Changsha Jingjia Microelectronics：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.29 Kunlunxin (Baidu)：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.30 T-Head (Alibaba)：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.31 Hexaflake：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.32 PostMoore Technology：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
• 2.33 SiEngine Technology：企業概要、主要事業、製品・サービス、販売実績、最新動向
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3. メーカー別競争環境
• 3.1 メーカー別世界販売数量：2021～2026年
• 3.2 メーカー別世界売上高：2021～2026年
• 3.3 メーカー別世界平均価格：2021～2026年
• 3.4 2025年市場シェア分析
o 3.4.1 メーカー別売上高および市場シェア
o 3.4.2 上位3社の市場シェア
o 3.4.3 上位6社の市場シェア
• 3.5 企業展開状況分析
o 3.5.1 地域別展開状況
o 3.5.2 製品種類別展開状況
o 3.5.3 製品用途別展開状況
• 3.6 新規参入企業および市場参入障壁
• 3.7 合併、買収、契約および提携
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4. 地域別消費分析
• 4.1 地域別世界市場規模
o 4.1.1 地域別世界販売数量：2021～2032年
o 4.1.2 地域別世界消費額：2021～2032年
o 4.1.3 地域別世界平均価格：2021～2032年
• 4.2 北米の消費額
• 4.3 欧州の消費額
• 4.4 アジア太平洋の消費額
• 4.5 南米の消費額
• 4.6 中東・アフリカの消費額
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5. 技術アーキテクチャ別市場区分
• 5.1 技術アーキテクチャ別世界販売数量：2021～2032年
• 5.2 技術アーキテクチャ別世界消費額：2021～2032年
• 5.3 技術アーキテクチャ別世界平均価格：2021～2032年
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6. 用途別市場区分
• 6.1 用途別世界販売数量：2021～2032年
• 6.2 用途別世界消費額：2021～2032年
• 6.3 用途別世界平均価格：2021～2032年
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7. 北米市場
• 7.1 技術アーキテクチャ別販売数量
• 7.2 用途別販売数量
• 7.3 国別市場規模
o 7.3.1 国別販売数量
o 7.3.2 国別消費額
o 7.3.3 米国の市場規模および予測
o 7.3.4 カナダの市場規模および予測
o 7.3.5 メキシコの市場規模および予測
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8. 欧州市場
• 8.1 技術アーキテクチャ別販売数量
• 8.2 用途別販売数量
• 8.3 国別市場規模
o 8.3.1 国別販売数量
o 8.3.2 国別消費額
o 8.3.3 ドイツの市場規模および予測
o 8.3.4 フランスの市場規模および予測
o 8.3.5 英国の市場規模および予測
o 8.3.6 ロシアの市場規模および予測
o 8.3.7 イタリアの市場規模および予測
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9. アジア太平洋市場
• 9.1 技術アーキテクチャ別販売数量
• 9.2 用途別販売数量
• 9.3 地域別市場規模
o 9.3.1 地域別販売数量
o 9.3.2 地域別消費額
o 9.3.3 中国の市場規模および予測
o 9.3.4 日本の市場規模および予測
o 9.3.5 韓国の市場規模および予測
o 9.3.6 インドの市場規模および予測
o 9.3.7 東南アジアの市場規模および予測
o 9.3.8 オーストラリアの市場規模および予測
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10. 南米市場
• 10.1 技術アーキテクチャ別販売数量
• 10.2 用途別販売数量
• 10.3 国別市場規模
o 10.3.1 国別販売数量
o 10.3.2 国別消費額
o 10.3.3 ブラジルの市場規模および予測
o 10.3.4 アルゼンチンの市場規模および予測
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11. 中東・アフリカ市場
• 11.1 技術アーキテクチャ別販売数量
• 11.2 用途別販売数量
• 11.3 国別市場規模
o 11.3.1 国別販売数量
o 11.3.2 国別消費額
o 11.3.3 トルコの市場規模および予測
o 11.3.4 エジプトの市場規模および予測
o 11.3.5 サウジアラビアの市場規模および予測
o 11.3.6 南アフリカの市場規模および予測
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12. 市場動向
• 12.1 市場成長促進要因
• 12.2 市場抑制要因
• 12.3 市場動向分析
• 12.4 競争環境の五要因分析
o 12.4.1 新規参入の脅威
o 12.4.2 供給者の交渉力
o 12.4.3 購買者の交渉力
o 12.4.4 代替品の脅威
o 12.4.5 既存企業間の競争
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13. 原材料および産業連鎖
• 13.1 主要原材料および主要メーカー
• 13.2 製造費用の構成比率
• 13.3 製造工程
• 13.4 産業価値連鎖分析
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14. 流通経路別出荷
• 14.1 販売経路
o 14.1.1 最終利用者への直接販売
o 14.1.2 販売代理店
• 14.2 代表的な販売代理店
• 14.3 代表的な顧客
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15. 調査結果および結論
• 15.1 市場調査結果の総括
• 15.2 主要分析結果および結論
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16. 付録
• 16.1 調査方法
• 16.2 調査工程およびデータ出所
• 16.3 免責事項
【大規模モデル用AIアクセラレータチップについて】
大規模モデル用AIアクセラレータチップは、大規模言語モデルや生成AI、マルチモーダルAIなど、膨大なパラメータを持つ人工知能モデルの学習や推論処理を高速化するために設計された半導体チップです。一般的なCPUと比べて、行列演算やテンソル演算、並列計算に特化しており、大量のデータを短時間で処理できることが特徴です。
主な特徴は、高い演算性能と並列処理能力です。大規模AIモデルでは、数十億から数千億規模のパラメータを扱うため、膨大な積和演算が必要です。AIアクセラレータチップは、多数の演算コアを搭載し、FP16、BF16、INT8などの低精度演算を効率的に実行することで、高い処理速度と電力効率を実現します。また、高帯域幅メモリを利用する製品が多く、演算装置とメモリ間のデータ転送速度を高めています。複数チップを高速に接続し、大規模な分散学習環境を構築できる点も重要です。
種類としては、GPU、ASIC、NPU、TPUなどがあります。GPUは高い汎用性と並列演算性能を持ち、AI学習と推論の両方に広く利用されます。ASICは特定のAI処理に最適化された専用チップで、高い電力効率を実現しやすい点が特徴です。NPUはニューラルネットワーク処理に特化した演算装置で、データセンター向けだけでなく、スマートフォンやエッジ機器にも搭載されています。用途によっては学習向けと推論向けで異なる設計が採用されます。
主な用途は、生成AI、大規模言語モデル、画像生成、音声認識、機械翻訳、検索システム、推薦システムなどです。クラウドデータセンターでは、大規模モデルの事前学習や追加学習、リアルタイム推論処理に使用されます。また、自動運転、ロボット、医療画像解析、金融分析、科学計算など、高度なAI処理を必要とする分野でも活用されています。AIモデルの大規模化が進む中、演算性能だけでなく、消費電力、メモリ容量、通信帯域、冷却効率などを総合的に高めたAIアクセラレータチップの重要性がさらに高まっています。