AIハードウェア市場規模 - プロセッサ別、メモリ＆ストレージ別、アプリケーション別、導入別、成長予測、2025年～2034年

AIハードウェア市場規模

世界規模のAIハードウェア市場規模は、2024年のUSD 59.3億で推定されました。 市場は、2025年にUSD 66.8億からUSD 296.3億に18%のCAGRで成長すると予想されます。

• ChatGPT や DALL・E などのアプリケーションの成長は、以前に予想外のレートで特殊な AI ハードウェアの需要が増加しました。 これらのアプリケーションや、GPU、TPU、Brainded AI、ASICに投資している計算式スループットの高いレベルが必要です。 AIチップ、データセンター、および次世代AIアプリケーションのニーズを満たすように設計されたハードウェアの作成のさらなる刺激。
• AIは、業界レベルのIoTデバイス、スマートフォン、さらには業界トップクラスの領域を隔離し、リアルタイムの意思決定を可能にするエンドポイントで、企業やOEMによって使用されています。 たとえば、Qualcommは10月2023日に、Snapdragon 8 Gen 3プラットフォームを導入しました。このプラットフォームは、大規模言語モデルLlama 2とWhisperのデバイス処理が可能なAIエンジンを搭載し、クラウドの負担を一切使用していません。
• 2019年、データセンター施設やスカラーリーワークによるGPUの必要性によりAIハードウェア部門が誕生しました。 NVIDIAのデータセンターセグメントは、Tesla V100のようなAI GPUを含む2019年のUSD 2.98億の売上高は、2018年のUSD 1.93億と比較しました。
• COVID-19は、AIの統合とクラウド移行の加速による企業インフラ戦略の統合的なシフトがあることを目撃しました。 これにより、データセンターやエッジ環境の急激に進化する要件が発生し、AIに最適化されたメモリとチップセットの必要性が増加しました。 ほぼすべてのハードウェアの展開は、ハイパースケールの参加者からの投資や、エコシステムのコラボレーションの拡大による2024年までAI対応でした。
• 人工知能の使用は、医薬品分野と共に診断、イメージング、ゲノムなどの分野を変革しています。 これらの領域は、処理とストレージの高度なハードウェアを要求します。 たとえば、2025年3月には、NVIDIAの最新のGPUとDGXシステムをGenAI技術に活用し、医療イメージングを大幅に向上させます。 現在、超低線量MRI、CT、PETスキャンは75%による放射線曝露を抑え、スキャン速度を5倍にし、病変の可視性を高めました。
• 北米はAIハードウェア市場をリードし、Open AIとMicrosoftは、米国キャンパスのマルチフェーズAIスーパーコンピューティングプロジェクトを発表しました。 フェーズ 3 アクティブと計画された “Stargate” ビルドアウト 100 億ドル 2028. このコラボレーションは、Microsoft が NVIDIA GB200 「Blackwell」 AI チップを搭載したデータセンターに資金を供給しました。これにより、LM のトレーニングでは、北米のコンピューティングインフラとAI 地域の supremacy をさらに強化することができます。
• Asia-PacificはAIの国家政策プログラム、自給自給半導体プログラム、および成長するエッジコンピューティング要件、中国、インド、韓国がAIチップの設計と製造に投資している最速成長地域です。 たとえば、インドは2024年にインドのAIミッションを承認しました。このミッションは、半導体インフラの5年間で約1,24億米ドルの国費を増加させ、国のデジタル経済活動を強化しました。

AIハードウェア市場動向

• NLP、画像認識、トレーニングなどの特定の機能のために設計された汎用GPUからNPU、Asicsへのシフトは、AIハードウェア戦術を再定義しています。 トレンドは、2021年にGoogleのTPU、AmazonのTrainium / InferentiaとAppleのNeural Enginesで始まり、高性能、パワー効率、ベンダーの柔軟性のある代替手段の必要性によってすべての動機付けられました。 これにより、ソフトウェアとハードウェアの統合が向上し、システムセキュリティを強化できます。 ほとんどの業界テクノロジーのリーダーは、2026年までに独自のシリコンエコシステムへの移行を期待しており、業界標準となっています。
• シリコンインディペンデンスを実現しようとすると、企業が開発ホールドアップやスケーラビリティの問題に直面し始め、カスタムAIアクセラレータの設計の複雑性がより明確になりました。 マイクロソフトが6か月のカスタム「Maia」AIチップの生産をバックアップしたときに、これは6月2025日に実施されました。 NVIDIAの信頼性を低下させることを目的としたハイパースケールの目標として、2023年後半に始まりました。 設計のセットバックに直面していますが、このイニシアチブは、クラウドとエッジ全体で多岐にわたるチップ供給チェーンとタスク固有の処理を可能にする2027年までの運用牽引を期待しています。
• エネルギー効率の高いチップなどの回路を小さくし、収集したデータをリアルタイムの意思決定能力で処理できるため、既存および成長の必要性。 Qualcomm、NVIDIA、Intel がサポートしました。 さらに、自動運転車、ドローン、産業用IoTアプリケーションを2022年初頭に燃料供給。 エッジでのデータの処理などのタスクは、プライバシー、レイテンシを低下させ、医療や製造などの分野に不可欠です。 このような傾向は、2026年までに新興市場でのペースを上げることに気づいて、エッジインフラは帯域幅の低い環境で繁殖します。
• AIハードウェアの高帯域幅メモリ(HBM)の統合は、大規模なAIモデルのトレーニングと推論を処理するための重要なことです。 この傾向は、SK Hynix、Samsung、Micronなどのチップメーカーとして、GPUやAIアクセラレータをサポートするHBM3および次世代メモリアーキテクチャの開発を加速しました。 ジェネレーションAIとLMのメモリ集中的な要求によって駆動され、処理速度を高め、ボトルネックを削減し、並列性をサポートします。 2025年までに、クラウド、HPC、エッジデータセンターを横断した高度なAIのワークロードに電力を供給することが期待されます。

AIハードウェア市場分析

プロセッサに基づいて、AIハードウェア市場は、グラフィック処理ユニット、中央処理ユニット、テナント処理ユニット、アプリケーション固有の集積回路、フィールドプログラム可能なゲート配列、ニューラル処理ユニットに分割されます。 ザ・オブ・ザ・ グラフィック処理ユニット 2024年に約39%の市場シェアを維持し、2025年から2034年にかけて18%を超えるCAGRで成長すると予想されるセグメント。

• AI技術の進歩、特にAI主導の自動化システムでは、広く普及しています。 並列処理、コンピューティング、メモリの帯域幅、大規模なモデルのトレーニングと推論において、GPUは業界リーダーよりも優れている。彼らは、企業と研究部門の両方で人工知能クラウドハードウェアの市場を支配している。
• 神経処理ユニットは、オンデバイスAIとエネルギー効率の不当なプロセスの必要性を要するため、19%以上のCAGRで成長しています。この変化を駆動する主な要因です。 導入は現在、統合の複雑性とベンダー固有のアーキテクチャによって制限されています。 現代のAIハードウェアプラットフォームは、エッジデバイス、モバイル、自動車、およびIoTエコシステム上でリアルタイムAI実行のために、CPUとGPUとNPUを統合し、クラウドリソースを必要としない低レイテンシー、電力効率の高いアプリケーションから利益を得ることができます。
• 企業のAI主導のアプリケーションの増加、GPUの効率性のためのリアルタイムの最適化により多くの焦点が置かれています。 これは、エッジサーバー、自律システム、スマートデバイス内の展開のために作られた推論最適化されたGPUの作成につながり、サイズと消費電力が削減されます。
• 例えば、2024年3月、NVIDIAは、Vertex AIにGoogle Cloudが統合したL4 GPUをリリースしました。 NVIDIA は、2024 年 3 月に L4 をリリースし、ビデオと AI 推論のワークロード 120× より良いエッジ CPU よりも優れ、エッジ AI 推論のアナログはありました。 リアルタイムAIの推論のために特別にプログラムされたGPUへの成長したシフトは、新しい高さに達しました。
• AIハードウェアの市場価値は、アプリケーション固有の集積回路(ASICs)、ニューラル処理ユニット(NPU)、グラフィック処理ユニット(GPU)を含む約68%で、適度な濃度を示すものです。 これらのセグメントは、大規模な言語モデルのトレーニングの実行と、エッジデバイス上のリアルタイムの推論を強化し、パフォーマンス中心の状況で古いアーキテクチャを調べるとともに、汎用CPUのアウトパーフォーミングを実現します。

メモリとストレージに基づいて、AIハードウェア市場は、高帯域幅メモリ、AI最適化ドラム、非揮発性メモリ、新興メモリ技術にセグメント化されます。 高帯域幅メモリセグメントは、2024年に47%の市場シェアを保持し、セグメントは2025年から2034年にかけて19%以上のCAGRで成長すると予想されます。

• 高度なAIワークロードの最小レイテンシーで並列データ処理の大きな需要は、ハードウェアの帯域幅メモリ(HBM)の必要性を増加させ続けています。 大規模な言語モデルやジェネレーションAIの活用事例が高まっていることを考えると、HBMは、トレーニングと推論の両方に必要な速度と能力要件を支援します。
• HBMのAIモデルには、保存されたデータの即時検索機能が搭載されており、リアルタイムシステムでの応答性が向上し、遅延なしで応答性が向上します。 企業のインフラの取込みに大きく影響します。
• たとえば、2025年7月では、マイクロンはAIデータセンター向け12層の高さでHBM4 36 GBチップを発売します。 高度なAIアクセラレータにおけるHBMの実装の新レベル。 新しいHBMの変形は高度AIのワークロードの帯域幅の制約された記憶ネックに取り組むように設計されています。
• AI 最適化 DRAM は 18% を超える CAGR で拡張され、その採用は、トレーニングプロセスにおける迅速なデータ交換を可能にするため、その能力が大幅に増加する予定です。 サムスンやSKハイニックスなどの業界リーダーは、先進的な低レイテンシと高速DRAMをAIアクセラレータやGPUに供給し、この市場をさらに上回る。
• 非揮発性 メモリは電力なしでデータを保持する能力のために15%のCAGRで成長しています。 たとえば、マイクロンとインテルは、AIの推論とデータ主導型のAIシステムにおけるリアルタイムの決定と、パワーコントレイント環境下でのリアルタイムの意思決定に必要な持続的なストレージに不可欠であるNVMを検討し、この領域で画期的なものを追求しています。

アプリケーションに基づき、AIハードウェア市場はデータセンターおよびクラウドコンピューティング、自動車および輸送、ヘルスケアおよびライフサイエンス、コンシューマーエレクトロニクス、産業および製造、金融サービスおよび通信に分けられます。 大規模AIモデルのトレーニング、高性能コンピューティング、および拡張可能なインフラストラクチャの大規模AIのワークロードをサポートする拡張要求によって駆動されるデータセンターおよびクラウドコンピューティングセグメントが成長する見込みです。

• データセンターとクラウドコンピューティングセグメントは、特定のワークロードに合わせて新しいデータセンターを構築し、人工知能ハードウェア市場を支配します。 GPU、TPU、および独自のAIアクセラレータを含む、これらの目的構築型AI施設。 マイクロソフト、アマゾン、Google、およびその他の業界のリーダーは、大規模な、高価なAI主導のワークロードに対応する新しいインフラ開発を指示しています。
• たとえば、2025年6月には、第2世代のTrainium 2チップが搭載されているため、Amazonのプロジェクトは100億ドルの投資を目的とするAIデータセンタークラスターにマークします。 Anthropic のようなクライアントのための大規模な言語モデルのトレーニングをサポートし、何百万人ものオーダーメイドの AI プロセッサを搭載し、ハイパースケールで垂直に統合されたインフラストラクチャと AI のさらなる最適化に進む。
• インテグレーション 高度の運転者assistanceシステム(ADAS), 自動車両およびリアルタイムセンサー融合は、自動車および輸送業界AIをプロペラリングAI技術に変革し、AIハードウェア市場シェアの約16%を占めています。
• 消費者エレクトロニクスにおけるAIハードウェアの採用は、スマートフォン、スマートスピーカー、拡張/仮想現実のヘッドセットの普及率は、デバイス上の知性の重要性を強調し、約18%のCAGRで監視されています。 NPUとAIを中心とするプロセッサの機能は、リアルタイムのイメージング、翻訳、パーソナライズが可能となります。 エッジAIがより普及するにつれて、消費者エレクトロニクス部門は、ミニチュアとエネルギー効率の高いAIプロセッサの積極的な商用化のために熱心に残ります。
• 組織は、製造および産業活動に従事し、予測保守、ロボットの自動化、品質管理のためのAI技術を適用しています。 エッジインフェレンスデバイスと組み合わせたAIベースのビジョンシステムは、店舗の床の生産性を最適化し、ダウンタイムを最小限に抑えます。 成長はスマートな工場、企業4.0の採用によって運転され、粗い産業環境のために造られる実時間険されたAIハードウェアのための増加された要求。

導入により、AIハードウェア市場はクラウドベースのAIハードウェアとオンプレミスのAIインフラストラクチャにセグメント化されます。 クラウドベースのAIハードウェアセグメントは、柔軟性、安全性、費用対効果の高いAIインフラを提供する能力により、成長する見込みです。

• クラウドベースのAIハードウェアセグメントは、人工知能(AI)のハードウェア市場を支配しています。 Googles TPU、AWS のトレイン ロジック、Microsoft Athena などの AI チップの統合により、AI が大規模トレーニングを可能としています。 AI計算の規定は、長年にわたって構築された合理化されたプロセスにより、ますます費用効果が高く、迅速化が進んでいます。
• 例えば、2024年5月にGoogle CloudのTPU v5eは、スケーラブルなGenAIのワークロードの唯一のプロバイダとして識別され、トレーニングの費用の50%を節約する企業クライアントを援助しています。
• 昨年の2024年、クラウドのインフラは、チャットGPT、バード、クロードなどのハイパーEcient AI世代のツールに必要な巨大なワークロードを処理するのに十分な高度なものであることを予測しています。 クラウドを活用した高度なスケーラブルなソフトウェアと高度なジェネレーションAIでインフラへの支出を削減するビジネス
• 例えば、2025年3月、AWSはNVIDIA L40S GPU で G6e EC2 インスタンスを最近リリースしました。 LLM のローカル展開と、LM 生成された画像、音声、ビデオコンテンツのクラウド制作を目指しています。 このようなLMは、人工知能アプリケーション向けに調整され、クラウド部門がピボットを予定している方向を示しています。これにより、人工知能技術の継続的な進歩を支援するために、よりカスタマイズされたインフラストラクチャが実現されます。
• オンプレミスのAIインフラは、AIハードウェア市場シェアの約32%を、約15%のCAGRで貢献します。 トレンドは、低レイテンシー処理を必要とする重要なデータを管理する企業にとって特に便利です。 ヘルスケア、防衛、金融などの業界におけるAIのワークロードのデータのプライバシーとカスタマイズをさらに制御できます。 また、ハイブリッドAIシステムを強化し、エッジおよびプライベートクラウドインフラストラクチャの使用と並行して拡大する可能性があります。

米国は、北米でAIハードウェア市場を約91%の市場シェアと、2024年に19.8億米ドルの売上高を生成しました。

• 米国は、AIハードウェア市場の大部分を維持し、イノベーション、サプライチェーン、インフラの比類のない長所を支持し、AI基礎技術に関する国のリーダーシップをさらに高めました。
• NVIDIA、AMD、Intel、Qualcommなどの大手アメリカン企業がAIハードウェアの主要メーカーです。 業界向けGPU、AIアクセラレータ、カスタムチップの市場シェアがあります。 米国企業は、2024年に大規模な言語モデルとリアルタイムの推論を訓練するために設計された高度なプロセッサを発売しました。
• カナダは、国家AI政策、政府主催の研究開発プログラム、および大学や産業の積極的なコラボレーションにより、22パーセントのCAGRでAIハードウェア市場で成長しています。 ヘルスケアおよびエネルギー分野は、エッジAIに関心を持ち、低電力消費であるデータプライバシーに焦点を当てたハードウェアの必要性があります。 カナダは、パン・カナディアン・AI戦略などの取り組みにAIのインフラ成長拠点として成長しています。
• ヘルスケア、金融、小売、自動車、製造におけるAIの採用は、2024年に米国に沈み、 データ分析、自動化、計算における新たな課題を創出しました。
• たとえば、2025年1月、NVIDIAは1月2025日にGEヘルスケアと提携し、Blackwell GPUを搭載したAIイメージングシステムをデプロイし、診断を強化し、コストを削減し、重要なコンピューティングが重要な分野における高度な要求を主導する方法を実証しました。

欧州におけるAIハードウェア市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験する見込みです。

• 欧州は、AIハードウェア市場における第3位の部分を17.2%の年間成長率で保有しており、これは、AIインフラ、データローカリゼーション、およびセクターAI導入の必要性によって燃料化されています。 欧州は、半導体やホライゾン・ヨーロッパにおけるIPCEIのような政策を後援し、自動車やヘルスケアなどの公共および産業分野を含む、多機能な環境でAIチップを活用しています。
• ドイツにおけるAI半導体ハードウェア業界は、AI搭載半導体における政府投資による産業革命4.0の国戦略を主導し、欧州のリーディングポジションを築き上げています。 ドイツ・フューチャー・ファンドは、AIや半導体技術の約1.6億ユーロを占めるだけでなく、先進的な自動車多層マイクロプロセッサー、ロボティクス、産業オートメーション、その他の分野におけるマイクロプロセッサーの割賦を想定しています。
• 英国は、ブリストル&バス半導体ハブのような他のAI研究センターに投資し、その£1億国家AI戦略によって燃料を供給された半導体設計における新たなイノベーションの焦点として登場しています。 英国は、金融、防衛、ライフサイエンスにおける高性能プロセッサとメモリチップの需要を創出する、高度コンピューティングインフラストラクチャと量子AIに焦点を当てています。
• イタリアは、EUの回復資金によって燃料を供給し、デジタルトランジションのための国家計画などのイニシアチブで燃料を供給するAIハードウェア能力を拡大しています。 スマートな製造、自動車および公共管理におけるAIアプリケーションへの関心が高まっています。イタリアは、エッジAIデバイスを採用し、地域半導体研究開発に投資し、国内イノベーションを加速しています。

中国のAIハードウェア市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 2024年のAIハードウェア市場の24%を上回るアジアパシフィックのアカウントで、約20%のCAGRで最速成長する地域です。 成長は、積極的な国家AI戦略、エッジコンピューティングの需要の増加、および半導体の自立の主要な投資によって燃料を供給されます。
• インドは、インドのAIミッション(2024年)と新しい半導体補助政策により、アジアのAIハードウェアセンターとして戦略的に位置付けています。 インドは、AIインフラで1億4千億ドルを突破し、国内チップ設計を構築し、パブリックプライベートR&Dの石炭を育成し、ヘルスケア、農業、フィンテックの最先端でAIを補助しました。
• ベトナムは、世界規模の半導体企業との国家デジタル変革の目標とパートナーシップにより、AIハードウェアのランドスケープで勢いを上げています。 AI R&Dゾーンとスマートシティのイニシアチブへの投資は、公共の安全性、トラフィック管理、および産業用IoT向けのエッジAIチップの採用を加速し、ベトナムはAI対応のインフラの急成長拠点となっています。
• 中国と日本のAIハードウェア市場は、さまざまな目的を持っています。 中国は、高齢者ケアや産業オートメーションのロボットやエッジAIを強調する一方、AIチップのインフラと製造に投資を促進しています。 両国は、オートノマイズシステムとリアルタイム分析にプレミアムを置き、安全で高性能なAIハードウェアが必要です。
• インドネシア、ベトナム、フィリピンなどの新興市場は、スマートフォンの普及、政府支援のデジタル化を推進し、ヘルスケア、農業、物流におけるエッジAIの展開を加速するAIハードウェア市場における地域成長を促進しています。 エネルギー効率、コスト効率、および低接続環境への適応可能なハードウェアソリューションは、これらの高機能、保護された経済のインフラギャップに対処するために十分に配置されています。

ブラジルのAIハードウェア市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験する見込みです。

• ラテンアメリカは、都市のデジタル化、スマートシティプロジェクト、公共サービスや製造におけるAIの普及を加速するAIハードウェア市場で15.6%のCAGRで成長しています。
• ブラジルは、クラウドサービスの拡大と新しいデータセンターの構築により、インフラをバランス良くするリソースを割り当てています。 戦略的グローバルおよびローカルクラウドプレイヤーは、São Paulo owing の施設を、AI 計算能力の企業需要を高めています。 これらの設備は、機械学習、分析、AI-as-aサービス提供のための最先端のGPU、TPU、およびアクセラレータを要求します。
• メキシコとコロンビアは、スマートシティプロジェクト、産業オートメーション、公共部門のデジタル化を主導し、ラテンアメリカにおけるAIハードウェアの最もアクティブな採用者の一つです。 コロンビアは、公共の私的パートナーシップと政府のイニシアティブによって、ヘルスケアおよび物流AIの進歩を支持しています。メキシコは、米国のチップファブスに近く、監視およびモビリティAIの新たなトレンドに焦点を当てています。
• アルゼンチン、チリ、ペルーは、高度農業およびインフラ開発における大学のイニシアチブによるAIハードウェアの採用を統合した新しいストップとして機能します。 アルゼンチンの学術専門家は、AIデバイスの小型化を支援します。 チリの採掘と再生可能エネルギー分野は、エッジAIチップを統合しています。 ペルーは、リモートおよび保存された地域のための低電力のモバイルファーストのハードウェアに集中します。

サウジアラビアのAIハードウェア市場は、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験する見込みです。

• 2024年に世界のAIハードウェア市場の7%を占める これは、国家のAI政策、スマートシティイニシアティブ、および湾岸諸国の「インテリジェントインフラ」プロジェクトによって運ばれる一定の進捗状況を示しています。 UAEとサウジアラビアのAIチップスとハイパースケールのデータセンターにより、MEA AIインフラストラクチャ市場をさらに向上させ、アフリカの一部は依然として、より大きな規模でAIハードウェアの採用を減速するインフラに苦労しています。
• アラブ首長国連邦 エミレーツは、その人工知能戦略2031に追随するMEA領域内のAIハードウェア業界の最前線にあり、コンピューターインフラの普及、ドバイのスマートシティへの取り組みに注力しています。 UAEは、ヘルスケア、エネルギー、公共サービスにおけるAI最適化されたチップ技術を導入し、最先端のAIインフラと地域におけるイノベーションの焦点を国に供給します。
• ナイジェリア、ケニヤ、エジプトでは、国家のデジタルアジェンダから成るAIハードウェア開発を追及し、起業家環境でサポートする機会が生まれています。 また、この国の関心は、低電力のエッジデバイスと農業、教育、ヘルスケア向けのローカライズされたコンピューティングインフラも網羅しています。
• 戦略的な開口部は、彼らがAIハードウェア開発を確立するナイジェリア、ケニヤ、エジプトで新興しています。, 国家デジタル議題によって駆動され、起業家気候によってボルスター. また、これらの国の焦点は、農業、教育、医療分野における低電力エッジデバイスとローカライズされたコンピューティングインフラストラクチャも含まれます。
• たとえば、ケニアでは、アポロ農業は、衛星画像とエッジの低電力の人工知能技術を採用し、小規模農家の精密農業ガイダンスを提供し、作物の収穫量をリアルタイムに増加させ、農作物の植栽と計画的なケアに関するアドバイスを行っています。

AIハードウェア市場シェア

NVIDIA、Microsoft、Qualcomm Technologies、Amazon Web Services(AWS)、Intel、Advanced Micro Device、Apple は、2024 年の市場の約 83% の市場です。

• NVIDIA は、データセンターとエッジコンピューティングのAIトレーニングで重要な GPU を初めて提供しました。 DGXシステムと組み合わせたCUDAプラットフォームは、機械学習、ディープラーニング、およびジェネレーションAIの機器です。 NVIDIA は、AI インフラやネットワークソフトウェアにも参入しました。 NVIDIAは、グローバルAIチップ市場のほぼ50%を占め、世界中のLLMやAIインフラに統合しています。
• Microsoftは、特にクラウドプラットフォームAzureの立ち上げから、NVIDIA GPUsの統合、Azure MaiaなどのカスタマイズされたAIチップをAI最適化に投資しています。 Open AI では、Microsoft は、ユニバーサルアシスタントである Microsoft 365 と Copilot の次世代AI機能を計画しています。
• Qualcommは、エッジとモバイルデバイス用のAIハードウェアの最も優れたサプライヤの1つとして際立っています。 スマートフォン、ウェアラブル、自動車技術にAIを組み込むスナップドラゴンプラットフォーム。 Qualcomm AI Engineは、AI技術を活用したビジョン、音声、予測タスクのオンデザックな推論を可能にします。 IoTやロボティクスのAIソリューションをさらに発展させていきます。
• AWSは、クラウド上でAIインフラのリーディングプロバイダーの1つとして、それぞれモデルのトレーニングと推論のために、独自の設計、トレインチウム、インフェレンティアのAIチップを提供しています。 AWSデータセンターでは、Sage Maker、Bedrock、その他の一般的なAIタスクをサポートするために使用されます。 AWS は、NVIDIA および AMD GPU にも対応しています。 AWSは、基礎的なクラウドAIプロバイダを維持するために、グローバルなインフラとハードウェアの提供を増加させ、企業やスタートアップによるクラウドやイノベーションの必要性を維持することにより、その位置を強化しています。
• インテルは、コンピューティングハードウェアの業界トップクラスのプレーヤーの1つです。 Xeonプロセッサ、Habana Labs Gaudi AIアクセラレータ、FPGAなどのAI最適化製品だけでなく、ヘルスケア、産業オートメーション、データセンターにおけるクラウドおよびエッジAIソリューションにも注力しています。 同社は、Open VINOなどのオープンプラットフォームで、AI用のソフトウェアスタックに重点を置いています。 神経形態計算とスケーラブルなAIチップの研究開発を続けてきたIntelは、さまざまな分野における推論と訓練のための統合ソリューションを提供することで、他の競争を逆転させることを期待しています。
• AMDは、データセンターおよびAIワークロード用のInstinctシリーズの高性能GPUの1つを提供します。 彼らは競合他社を持っていますが、そのMI300とすぐにリリースされたMI350チップで、彼らは大規模なモデルを訓練するためにNVIDIAの把握をスカッシュすることができます。 また、ペンサンドやエノセミなどのフルラック型AIシステムやシリコンフォトニクスなど、AIの開発にも取り組んでいます。
• Appleは、AシリーズとMシリーズチップに埋め込まれたニューラルエンジンなど、社内で製造されたシリコンでAI機能を実装しています。 これらのデバイスは、デバイス上で動作するフェイスID、シリ、写真の強化、および機械学習アルゴリズムの機能を容易にします。 Appleは、ローカルAI処理を使用して、高いプライバシー基準とパフォーマンスを実現します。

AIハードウェア市場企業

AI のハードウェア企業で動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• 高度なマイクロデバイス(AMD)
• Amazon Webサービス(AWS)
• アップル
• サイトマップ
• アメリカ
• インテル
• マイクロソフト
• NVIDIAの
• クアルコムテクノロジーズ
• サムスン電子
• AMDは、データセンター内の高性能AIコンピューティングに焦点を当てたInstinct MI350というアクセラレータとフルラックシステムの新しいセットを開始しました。 NVIDIA は、強力な Blackwell GPU アーキテクチャ、プロジェクト GROOT を発表し、最新の AI パーソナル コンピューティング技術を導入しました。 AWSは、TrainiumとInferentiaで新しいチップを導入し、クラウドAIモデル内でのトレーニングと推論のための高度な、費用対効果の高いスケーリングを可能にします。
• インテルは、新しいGaudi 3 AIチップとプロセッサーをリリースし、エンタープライズ内のAI搭載システムの効率性を高めています。 一方、Googleは独自のアクシオンCPUを発行し、内部AIのワークロードを改善するためにTPU v5p(アイアンウッド)を開発しました。 Microsoft は、Azure Maia 100 チップとコピロット PC を、流体AI 体験に搭載した高出力 NPU を搭載した Ai 搭載デバイスを発行しました。
• Qualcomm が Snapdragon X Elite と Cloud AI 100 Ultra プロセッサーをリリースし、Apple の内部の AI を開発中です。 IBMは、超効率的なエッジとメインフレームAIコンピューティングを目的とした北極チップを準備しながら、Telum II AIプロセッサを強化しました。
• NVIDIAとAMDのSamsungは、より効率的なパワースケールチップ製造を可能にする3nmおよび4nmプロセスで新しい世代のAI GPUを製造し始めました。 また、Samsungは、AIアクセラレータの設計と、効率的なAIトレーニングのための高帯域幅メモリの設計により、フルスタックソリューションに取り組んでいます。また、オンチップデータトラフィックを最適化するための独自のアーキテクチャを開発しました。 サムスンは今、フェースパートナーと技術コントリビューターのデュアルロールを埋めます, AIハードウェアのイノベーションを援助.

AIハードウェア業界ニュース

• 2025年7月、HNSE Asia AI Hardware Battle 2025が日本に進出し、大手小売店と提携し、アジア最大級の技術市場からAIハードウェアのイノベーションを披露しました。 プログラムは、起業家ベンチャーのための国際暴露を促進し、ハイエンドの消費者電子ハードウェアの成長を促進します。
• 2025年6月、iPhone 16シリーズと並んでリリースされたAppleのA18とA18 Proチップは、35 TOPSでニューラルエンジンを高度に機能し、A16 Bionicと比較して最大2×の機械学習性能を向上させます。 テキストの要約、シリの改善、画像解析などのオンデバイスAIタスクは、ユーザーのプライバシーを妥協することなくリアルタイムで実行できるようになりました。 高度なNPUを消費者デバイスに直接組み込むことで、Appleは、ユーザーインタラクションにおけるスピードとインテリジェンスのために必要なAIハードウェア市場のニーズに応えています。これにより、特殊なAIハードウェアの組み込みは、エレクトロニクス分野における成長の重要なドライバーです。
• 2025年6月、Nvidiaの明らかにされたBlackwell GPUは、RTX 50シリーズで利用され、GTC 2025で展示され、CPUよりも最大50倍の効率性を主張しました。 FLOPS、メモリの帯域幅、パワー消費量の改善はすべてエネルギー効率に貢献します。 この動きは、持続可能な方法で大規模なAI計算のためのGPUの設計を最適化するための傾向を強化します。
• 2025年3月、アームとグラフのコアと相乗効果を発揮し、アームベースのAIデータセンタープロセッサーの最高メーカーであるAmpere社を買収 この買収により、ソフトバンクのAIコンピューティングコングロマリットを強化。

AIのハードウェア市場調査報告書には、業界の詳細なカバレッジが含まれています 2021年から2034年までの収益($Bn)とボリューム(Units)の面で推定と予測 以下のセグメントについて