ニューラルプロセッサ市場規模 - タイプ別、技術ノード別、展開モード別、処理精度別、用途別、および最終用途産業別 - グローバル予測、2025年～2034年

ニューラルプロセッサ市場規模

2024年の世界のニューラルプロセッサ市場規模は29億ドルに達しました。市場は2025年に38億ドルから2030年には112億ドル、2034年には273億ドルに成長すると予測されており、2025年から2034年の予測期間中のCAGRは24.4%になると、Global Market Insights Inc.は報告しています。

• ニューラルプロセッサ市場の成長は、消費者電子機器におけるオンデバイスAI加速の需要増加、自動運転車および接続型車両のリアルタイム処理、エッジおよび企業におけるAIワークロードの拡大、生成AIおよび大規模言語モデル（LLMs）の成長、そしてエネルギー効率の高いスケーラブルなAIコンピューティングの需要増加に起因しています。
  
• AIモデルは世界中で使用されており、その複雑さが増しているため、AI/MLワークロードをより効率的に処理できる効率的なプロセッサの需要が高まっています。ニューラルプロセッサは複雑なデータ計算を実行し、低レイテンシーとエネルギーコストの削減により迅速な意思決定を可能にします。クラウドから重いMLタスクを削除することで、これらのチップはレイテンシーを削減し、データトラフィックを軽減し、ユーザーのプライバシーを向上させます。例えば、2022年の世界の消費者電子機器におけるAI市場規模は約78億ドルで、2023年から2030年までのスマートホームデバイスへのAI統合はCAGR26.5%で成長すると予測されています。
  
• ニューラルプロセッサは、車両が周囲を正確に認識し、危険を識別し、タイムクリティカルなコマンドを実行するための重いコンピューティングサポートを提供します。低いエネルギー消費で高性能を発揮するこれらのプロセッサは、次世代車両技術の原動力となっています。
  
• エッジおよび企業におけるAIワークロードの成長がニューラルプロセッサ市場を牽引しており、組織は高速でエネルギー効率の高いリアルタイムコンピューティングを求めています。その結果、スマートフォン、センサー、データセンターなどで複雑なAIタスクをローカルで実行できるチップの需要が急増し、遠隔地のクラウドリソースへの依存が減少しています。
  
• 用途別では、世界のニューラルプロセッサ市場は自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、予測分析、音声認識、その他に分類されています。用途セグメントのうち、コンピュータビジョンは2024年に市場シェアの32.2%を占めました。このセグメントは、顔認識、自動運転、セキュリティ、スマート製造などの応用における画像、動画、データ分析の需要増加により急速に拡大しています。
  
• アジア太平洋地域は2024年に世界のニューラルプロセッサ市場の最大シェアを占め、市場規模は10.1億ドル（シェア34.9%）となりました。この地域の成長は、デジタル変革の急速な進展、半導体開発を推進する政府の強力なイニシアチブ、AI対応デバイスの採用拡大、そして主要な電子機器製造ハブの存在に起因しています。
  

ニューラルプロセッサ市場のトレンド

• AIは、携帯電話、デジタルアシスタント、臨床診断、自動運転などのデバイスにおけるオンデバイス機能を可能にするためにニューラルプロセッサに組み込まれています。応用の数が増えるにつれ、より高速なローカル処理のための計算需要が高まっています。この需要は、クラウド伝送モデルではなく、デバイス上で直接視覚、音声、言語処理を加速するためのシリコンベースのNPUおよび専用コプロセッサの開発を推進しています。このモデルの転換は、バッテリー効率の高い高性能なNPUプロトタイプへの投資を促進しています。
  
• 自動車、ロボティクス、航空システムなどの業界は、推論の遅延を減らし、機密データをより安全に保護するために、エッジAI処理に移行しています。エッジベースのニューラルプロセッサは、工場のロボット、自動車の制御ユニット、配送ドローンなど、データが生成される場所に配置されています。これにより、低遅延でリアルタイムの意思決定が可能になります。これは、大量の帯域幅を消費するソースデータに依存するクラウドインフラへの技術的依存を減らすのに役立ちます。また、機密データの脆弱なセンサストリームを保護します。 
  
• ニューラルプロセッサの市場は、省エネルギー設計、持続可能性、パフォーマンスに焦点を当てた変化を続けています。新しい方法が登場し、AIタスクの精度を維持しながら、実行に必要な電力を削減する方法として、アナログコンピューティング、メモリ内データフロー、チップレットベースのモジュラリティなどがあります。ハードウェアメーカー、AIソフトウェアプロバイダー、OEMの協力により、コンピューティング、トレーニング、推論のワークフローを複数のワークロードにわたって処理できる、スケーラブルなエコシステムが構築されています。               
  

ニューラルプロセッサ市場分析

タイプ別では、市場はアプリケーション固有集積回路（ASICs）、グラフィックス処理ユニット（GPUs）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）、ニューラル処理ユニット（NPUs）、デジタルシグナルプロセッサ（DSPs）に分かれています。GPUセグメントは25.2%の最大市場シェアを占め、NPUセグメントは予測期間中に26.4%のCAGRで最も急成長するセグメントです。

• グラフィックス処理ユニット（GPUs）市場は2024年に7億ドルの価値があります。グラフィックス処理ユニット（GPUs）は、その大規模な並列設計が深層ニューラルネットワークのトレーニングに適しているため、ニューラルプロセッサ市場をリードし続けています。NVIDIAのAmpereおよびHopper世代は、1,000 TFLOPSを超えるAIパフォーマンスを発揮し、行列主導のタスクでは汎用CPUを大きく上回っています。MLPerfベンチマークデータによると、最上位のGPUはCPUベースの構成と比較して、モデルトレーニング時間を80%以上短縮します。
  
• 市場のリーダーシップを維持するため、メーカーはテンソルコアを埋め込み、メモリ階層を改善し、省エネルギーチップレット設計を活用して、ワットあたりのパフォーマンスを向上させています。AI運用を拡大する企業は、最新のGPUへの投資が、特にモデルの迅速なイテレーションと展開サイクルが重要な環境では、迅速な価値創出と高い投資対効果をもたらすことを発見しています。
  
• ニューラル処理ユニット（NPUs）市場は2034年までに26.4%のCAGRで成長すると予想されています。ニューラル処理ユニット（NPUs）は、深層学習の推論やデバイス内の知能などのAIワークロードの加速に特に使用されるため、ニューラルプロセッサ市場で急速に主流になっています。
  
• アーキテクチャ的には、NPUsはメモリアクセスを最適化し、データ移動を最小限に抑え、汎用チップよりもテンソル演算を効率的に実行できます。QualcommやHuaweiなどのメーカーによると、NPUsは音声認識、顔検出、予測メンテナンスなどのエッジアプリケーションにおいて、GPUやCPUに比べて5倍のパフォーマンス・パー・ワットを提供できます。
  
• メーカーは異種コンピューティング、ソフトウェアSDK、モジュラーチップなどへの投資を進めています。プライバシー優先、低遅延AIの需要が高まる中、NPUsは次世代のエッジAIにおいて、消費者および企業デバイスをリードすることになります。

技術ノード別にみると、ニューラルプロセッサ市場は16nm以上、10nm～16nm、10nm未満の3つに分かれています。そのうち、10nm～16nmセグメントが42.2%と最大のシェアを占めています。

• 10nm～16nm市場は2024年に12億ドルの規模に達します。ニューラルプロセッサエコシステムにおける10nm～16nm技術ノードは、特に高容量AI推論用途において、コスト競争力のある電力効率とスループットを求める場合に、パフォーマンス効率の最適なポイントとして注目を集めています。これらのノードは、高度な並列処理を可能にする十分なトランジスタ密度を達成し、AI加速を実現しながら、成熟した製造収率とコスト構造を享受できます。
  
• このセグメントを活用するために、半導体企業はIPの再利用を検討し、電圧制御ライブラリの幅と深さを改善し、これらのノード範囲での適応型電力管理設計要件を拡大する必要があります。これは特に、半導体企業が中級エッジAI製品のOEMと協力している場合に重要です。10nm～16nmは、今後3～5年間のコスト競争力のあるAI展開において、商業的に重要な手段を提供すると予想されます。
  
• 10nm未満市場は2034年までに25.2%のCAGRで成長すると予想されています。ニューラルプロセッサセクターにおける10nm未満の技術ノードが、特に高性能コンピューティング（HPC）、クラウドデータセンター、高級モバイルおよびエッジAIデバイスにおける次世代AIワークロードの選択肢として確立され始めると、極紫外線（EUV）リソグラフィーと次世代FinFETまたはゲートオールアラウンド（GAA）トランジスタアーキテクチャを活用して、トランジスタ密度を最大化し、ニューラルネットワークの実行速度を最大化し、計算あたりの電力（ワット）を最小化することが期待されます。
  
• 10nm未満の技術を活用するために、半導体メーカーはEUVリソグラフィーの測定、高度なチップレットパッケージ、電力供給の拡大に投資を検討すべきです。ファウンドリ、クラウドプロバイダー、AIソフトウェア開発者と協力し、エッジからクラウドまでのAIインフラに最適な超高効率ニューラルプロセッサを、最短で市場投入することが重要です。
  

展開モード別にみると、ニューラルプロセッサ市場はエッジデバイスとクラウドデータセンターに分かれています。そのうち、クラウドデータセンターセグメントが64.6%と最大のシェアを占め、予測期間中に24.7%のCAGRで成長すると予想されています。

• クラウドデータセンター市場は2024年に18億ドルの規模に達します。ニューラルプロセッサの大多数はクラウドデータセンターに展開されています。企業、ハイパースケーラー、AI研究所が、深層学習を用いた複雑なモデルを処理するために、スケーラブルでパフォーマンス指向のコンピューティングインフラを求めているため、クラウド環境にニューラルプロセッサを展開することは合理的です。クラウドにコンピューティングインフラを集中化し、エラスティックなデータセンター運用を行うことで、組織は大規模なLLM、コンピュータビジョンモデル、またはレコメンドエンジンをトレーニングするために、ニューラルプロセッサ、特にNPUやAI最適化GPUをオンデマンドで利用できます。
  
• インフラベンダーとNPUデザイナーは、クラウド上のサーバーグレードニューラルプロセッサにおいて、エネルギー効率、熱設計、メモリ帯域幅を最適化する必要があります。CSPは、AIとオープンソースコミュニティと協力し、プログラミングフレームワークを活用して、クラウドベースのインフラにおけるワークロード互換性を確保し、マルチノードトレーニングや推論展開におけるレイテンシを低減することが重要です。
  
• エッジデバイス市場は、2034年までにCAGR 26%で成長すると予想されています。エッジデバイスは、自律走行車、スマート監視、ヘルスケアモニタリング、産業自動化などのアプリケーションにおいて、リアルタイム推論、低レイテンシー、データプライバシーの必要性から、ニューラルプロセッサ領域での展開モードとして広く採用されています。これらのデバイスは、データのソースでニューラル処理を実行し、バッテリー寿命の最適化などの進歩が搭載されており、クラウド接続の時間を削減し、意思決定を加速させます。
  
• 製品メーカーは、エッジ推論用の専用ツールキット、ハードウェア・ソフトウェア共同設計プラットフォーム、事前学習済みモデルを活用する必要があります。IoTデバイスメーカー、通信事業者、特定の垂直分野のOEMと密接に協力することで、マイクロウェアラブルデバイス、ドローン、リモート監視などの制約環境におけるニューラルプロセッサの普及を促進できます。
  

処理精度に基づいて、ニューラルプロセッサ市場は32ビット、16ビット、8ビット以下に分かれています。16ビットセグメントは43.2%の最大市場シェアを占め、8ビット以下セグメントは予測期間中にCAGR 24.9%で最も成長が速いセグメントです。

• 16ビット市場は2024年に12億ドルの価値があります。ニューラルプロセッサ領域における主要な開発を受けて、16ビット処理精度が再検討されています。これは、伝統的な音声認識、ジェスチャーコントロール、モバイル推論などの例において、計算能力とモデル精度のバランス（または「スイートスポット」）を提供します。8ビット形式に比べて、16ビット浮動小数点または固定小数点の数値精度はより高い数値の忠実性を保持し、量子化損失が問題となるコンテキストに特に適しています。また、32ビット精度はより狭い用途ですが、より高い帯域幅（特に倍精度）を必要とする場合があります。16ビット形式は、エッジAIソリューションやエッジ推論領域におけるリアルタイム分析の主要な選択肢として注目を集めています。
  
• ベンダーは、16ビットオプションに対する堅牢なコンパイラサポート、16ビットモデルを最適化できるトレーニングツールキット、AIフレームワークとの協調的な相互運用性（TensorFlow LiteやPyTorch Mobileなどとのサポート）を確保する必要があります。ただし、構造が維持されれば、自然な16ビットデフォルトへの移行は、中程度の複雑さを持つAIモデリングの多くのユースケースに適しており、特に埋め込みシステムや消費者電子アプリケーションに適しています。
  
• 8ビット以下市場は、2034年までにCAGR 24.9%に達すると予想されています。ニューラルプロセッサ市場において、8ビット以下の処理精度、または浮動小数点ではなく減算精度レベル（例：4ビットバイナリ）に基づいて計算を実行するモデルは、キーワードスポッティング、ウェイクワード検出、スマートホームデバイスやインターネット接続IoTデバイスにおけるビジョンベースのオブジェクト分類など、超低電力AIアプリケーションの需要が高い飽和市場に浸透し続けています。減算精度はメモリ帯域幅と計算負荷を削減し、バッテリー駆動のデバイスでエネルギー予算が厳しい場合でも、デバイス上で推論を実行することを可能にします。
  
• メーカーは、適応型量子化ツールチェーン、エッジ展開用に設計された狭いアーキテクチャモデル（例：MobileNetとTinyML）、モデル実行中のサブ8ビットパスに対応した共同設計ソフトウェアフレームワークを探す必要があります。これらの動きは、ベンダーをエッジAIへのAI展開市場の拡大に備えさせ、ウェアラブル、スマートセンサー、消費者電子製品などの分野で、コスト、エネルギー消費、フォームファクターが設計上の主要な考慮事項となる領域に向けて位置付けます。
  

用途別に、市場は自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、予測分析、音声認識、その他に分かれています。コンピュータビジョンセグメントは、32.3%という最高の市場シェアを占めています。

• コンピュータビジョン市場は、2024年に7500万ドルの価値があります。自動運転車、監視、産業自動化、消費者電子機器などの分野におけるリアルタイム認識の重要性をめぐる要因により、コンピュータビジョンはニューラルプロセッサーエコシステムにおける主要な用途ケースになりつつあります。ニューラルプロセッサは、高精度で高速なディープラーニング画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーション方法を活用し、機械による視覚データの理解を促進しています。
  
• ベンダーは、オンチップメモリ階層の向上、データフローアーキテクチャの最適化、プログラマブル推論エンジンへの投資を強化し、クラウド接続型スマートカメラから完全エッジ展開型ロボットまで、幅広い展開ニーズに対応する必要があります。ビジョンAI開発者との提携やコンピュータビジョンSDKのリリースにより、エコシステムを補完し、市場投入までの時間を短縮できます。
  
• 自然言語処理（NLP）市場は、2034年までにCAGR 25.8%に達すると予想されています。自然言語処理（NLP）は、チャットボット、バーチャルアシスタント、顧客サポート自動化、企業AIシステムなど、幅広いアプリケーションにおけるリアルタイム、オンデバイスの自然言語理解の需要が増加する中、ニューラルプロセッサ領域における主要なアプリケーション分野としての地位を維持しています。感情分析、言語翻訳、要約、質問応答などのNLP用途ケースも非常に計算集約的であり、したがって、ディスクリートニューラルアクセラレーションに特に適しています。
  
• チップベンダーが関連性を維持するためには、低消費電力推論のサポート強化、管理シーケンス長（トークンスパーシティの最適化能力を含む）、オープンソースNLPフレームワーク開発者との提携（独自の言語モデルコンパイラツールチェーンを拡張）、事前最適化NLPライブラリのサポートを強化し、企業、エッジデバイス、低レイテンシ、マルチリンガルアプリケーションの急速に進化するニーズのニーズに対応する必要があります。
  

最終用途産業別に、ニューラルプロセッサ市場は、消費者電子、自動車、医療、ロボット＆ドローン、産業自動化、防衛＆航空宇宙、その他に分かれています。自動車セグメントは、予測期間中、CAGR 28.4%で最も成長が速いセグメントです。

• 消費者電子市場は、2024年に1億7100万ドルの価値があります。消費者電子は、ニューラルプロセッサにとって最大かつ最もダイナミックな最終用途市場になりつつあります。消費者電子の最大の用途ケースの一つは、スマートフォン、タブレット、テレビ、AR/VRヘッドセット、ウェアラブルなどの消費者電子製品、特にモバイル製品に対する、より高速でスマートで直感的な製品への需要が高まっています。これらの製品には、リアルタイム画像強化、音声認識、顔認証、オンデバイスAIアシスタントなどのよりシンプルで高速なタスクが含まれます。ニューラルプロセッシングユニット（NPU）は、これらのデバイスに統合され、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。
  
• メーカーは、エリア効率の高いチップアーキテクチャの革新、5Gモデムの処理、高度なパッケージングを実現し、コンパクトな製品を作成する必要があります。迅速な移行には、消費者ブランドやOEMとの関係構築が不可欠です。AI SDKやエッジMLツールの導入が必要であり、開発者の採用を促進し、すべてのAIモデルをオンデバイスで実行できるようにし、健全なエコシステムを構築する必要があります。
  
• 自動車市場は2034年までにCAGR 28.4%の成長が見込まれています。自動車業界は、高度運転支援システム（ADAS）、自動運転機能、車内インフォテインメントなどに対応するため、ニューラルプロセッサ（NPU）の採用を全力で進めています。車両がソフトウェアやAIによって定義される存在へと進化するにつれ、NPUはカメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサーなど多様なセンサーからの大量のデータをリアルタイムで処理するために不可欠な存在となります。これにより、物体検出、レーンチェンジ、予知保全などの機能が実現されます。
  
• チップベンダーやTier 1サプライヤーは、自動車向けのツールチェーン、MLコンパイラ、シミュレーションプラットフォームが必要となります。また、ベンダーはOEMと協力して、NPUを中央コンピューティングおよびゾーン設計に組み込む必要があります。接続車両および自動運転車両の基準を満たすために、OTA（オーバー・ザ・エア）のサポートやAIモデルのハードウェア暗号化が必要となります。 

北米のニューラルプロセッサ市場は2024年に27.2%の市場シェアを占め、24.8%のCAGRで成長しています。これは、クラウドデータセンターにおけるAIの急速な採用、自動車や消費者電子機器におけるエッジAIの強力な統合、および企業や産業用自動化アプリケーション向けの高性能で省エネのニューラルプロセッサへの投資増加が主な要因です。

• 2024年の米国ニューラルプロセッサ市場規模は6億2360万ドルでした。クラウドコンピューティング、消費者電子、自動運転車、防衛などの業界におけるAIワークロードの増加により、米国におけるニューラルプロセッサの需要が高まっています。セミコンダクター産業協会（SIA）によると、全世界の半導体販売の約46%が米国から発生しており、米国はAI向けチップ設計のイノベーションの中心地です。同様に、NVIDIA、Intel、AMDなどの企業からのニューラルプロセッサ分野への大規模な投資が、エッジデバイスやハイパースケールデータセンターにおけるニューラルプロセッサの需要を指数関数的に増加させることになります。これは、AIアプリケーションやモデルのトレーニングにも影響を与えます。
  
• 米国ニューラルプロセッサ市場で競争することを目指すニューラルプロセッサメーカーにとって、最初の優先事項はCHIPS and Science Actの一環として、製造の地元化を優先することです。この法案は、単なる製造ではなく米国の半導体製造を促進することを目的としています。次に、パフォーマンスとエネルギー使用量に焦点を当てた高度なパッケージングとヘテロジニアス統合への投資が必要です。最後に、米国の需要を高い視野で把握するために、米国のクラウドサービスプロバイダー、自動車OEM、防衛契約業者との戦略的パートナーシップを築くことが重要です。 
  
• 2024年のカナダニューラルプロセッサ市場規模は1億7100万ドルでした。カナダの市場は、スマートシティ、自動運転車、フィンテック、ヘルスケアなどの分野でAIと機械学習の採用が進むにつれて成長しています。連邦政府と州政府のAIイニシアチブ、例えばPan-Canadian AI Strategyや、Vector InstituteやMILAなどの主要研究機関に近い立地などが、イノベーションを促進する環境を作り出し、リアルタイムの意思決定やモデル推論を可能にするエッジおよびクラウドベースのニューラルプロセッサの需要を生み出しています。
  
• この機会を最大限に活かすために、NPU開発者とソリューションプロバイダーは、カナダが強調する倫理的なAIとデータプライバシーに関する規制・ベストプラクティスに沿い、フェデレーテッドラーニングやオンデバイス処理に適した省エネNPUを作成する必要があります。 

2024年にはヨーロッパのニューラルプロセッサ市場は20.5%のシェアを占め、23.5%のCAGRで成長しています。この成長は、AI研究の拡大、半導体イノベーションの強化、自動車、産業自動化、医療などの分野でのニューラルプロセッサの展開が、厳格なデータプライバシーとエネルギー効率規制に沿って進められていることが背景にあります。

• 2034年までにドイツのニューラルプロセッサ市場は24.5%のCAGRで成長すると予想されています。ドイツのニューラルプロセッサ市場は、産業自動化、自動車イノベーション、AIを活用した研究開発の強みにより、著しい成長を遂げています。「AI Made in Germany」などの人気プログラムや、産業4.0への公共部門の投資が増加し、高度な製造、ロボティクス、モビリティ分野でのオンデバイスインテリジェンスの需要が高まっています。主要なOEMや研究機関は、センサーデータのリアルタイム処理、予知保全、自律システムの制御を可能にするためにNPUに投資しています。さらに、GDPRの下で厳格なデータプライバシー規制に準拠する必要があります。
  
• ドイツ産業をターゲットにするニューラルプロセッサメーカーは、安全性に準拠した省電力チップの開発に焦点を当てる必要があります（調達および使用の両方）。特に産業および自動車環境向けのエッジインファレンスに特化した設計が求められます。機会は、自動車機能安全性のISO 26262などのヨーロッパ基準に対応したニューラルプロセッサや、Tier-1サプライヤーやAIフレンドリーな研究機関との技術パートナーシップの開発によって増加します。これは、ドイツの工学文化において、イノベーションの価値が長期的な採用サイクルを持っていることを活用するものです。
  
• 2024年のイギリスのニューラルプロセッサ市場は1億3700万ドルの規模でした。医療、国防、金融サービスにおけるAIの展開に対する注目が高まり、イギリス全土でニューラルプロセッサの採用が加速しています。国を挙げたAI戦略、社会貢献型AIアプリケーションへの注力、イギリスのAIスタートアップへのベンチャーキャピタル投資の増加が、NLP、コンピュータビジョン、エッジインファレンスなどの高性能ワークロードに対応できる効率的でエネルギー意識の高いニューラルプロセッサの需要を牽引しています。医療分野におけるAI革命は、スマートヘルスケアインフラの拡大と、応用型サイバーセキュリティイノベーションの普及によってさらに加速しています。
  
• イギリスのニューラルプロセッサ市場の条件を活用するためには、開発者は既存のイギリス特有の規制環境（例：NHS Digital基準）に沿った戦略を採用し、インフラのサプライチェーン評価、セキュアなAIチップセット、低レイテンシーエッジソリューションを組み込む必要があります。さらに、イギリスのAI研究ハブと提携し、公私協力プロジェクトを通じて、イギリス政府の支援下でAI開発に対する地域の信頼と認知を高める必要があります。
  

アジア太平洋地域はニューラルプロセッサ市場で最も成長が速く、予測期間中に25.5%のCAGRで成長すると予想されています。この成長は、急速な都市化、AI対応消費電子製品の需要の高まり、5Gインフラの拡大、データセンター、自動運転車、スマート製造への投資の増加が、中国、インド、東南アジアなどの新興経済国で進められていることが背景にあります。

• 中国のニューラルプロセッサ市場は、2034年までに49億ドルに達すると予測されています。中国のニューラルプロセッサ産業は、「新世代人工知能発展計画」による政府の強力なAI開発支援、スマートシティ開発への資金増加、強力な消費電子部門によって推進されています。国内企業の華為、阿里巴巴、百度は、カスタム言語モデル、自動運転、顔認識アプリケーションに最適化されたAIアクセラレータを開発しています。これにより、ニューラルプロセッサへの需要が高まっています。
  
• この環境で競争するために、ニューラルプロセッサ製造業者は、中国語のNLPに対するハードウェア・ソフトウェア最適化を現地化し、サイバーセキュリティとデータローカライゼーションに関する中国の法律に準拠し、モバイルおよび監視アプリケーションにおける電力最適化を設計する必要があります。製造業者は、半導体産業の自立化を目指す国家支援組織との戦略的パートナーシップを通じて、現地のファブリケーションでの市場アクセスが拡大する可能性があります。
  
• 日本市場は、2034年までに1億3000万ドルに達すると予測されています。日本のニューラルプロセッサ市場は、ロボット、自律システム、スマート製造に焦点を当てた「Society 5.0」などのプログラムによって、着実に成長を続けています。日本の高齢化社会は、AI駆動の医療ソリューション、特にオンデバイス推論を実現する高効率ニューラルプロセッサの開発に独自の要件を生み出しています。一方、ソニー、ルネサスなどの日本を代表するテクノロジー企業は、自動車、消費電子、産業ロボットアプリケーションを支援する新世代のエッジAIチップを開発することを目指しています。
  
• これらの機会を活かすために、日本のニューラルプロセッサ企業は、超低消費電力、信頼性、コンパクトな形状を考慮し、コンパクトな埋め込みシステムを支援する必要があります。また、日本の自動車OEM、医療機器メーカー、産業自動化技術との協力も重要です。日本の垂直統合と非常に高品質なシステムへの好みを理解することで、この精密な市場での採用を促進することができます。
  

ラテンアメリカのニューラルプロセッサ市場は、2024年に9.3%の市場シェアを占め、20.9%のCAGRで成長しています。これは、医療と農業におけるAIの採用拡大、スマートフォンの普及、デジタル変革への政府支援、インテリジェントエッジデバイスと省エネコンピューティングソリューションへの需要増加によって推進されています。

中東・アフリカのニューラルプロセッサ市場は、2024年に8%の市場シェアを占め、24.4%のCAGRで成長しています。これは、デジタルインフラの拡大、AIとスマートシティイニシアチブへの投資増加、監視と産業自動化におけるエッジコンピューティングの需要増加、都市部におけるAI対応消費電子の採用拡大によって推進されています。

• 南アフリカのニューラルプロセッサ市場は、2034年までに2億4000万ドルに達すると予測されています。南アフリカのニューラルプロセッサ産業は、デジタル変革、AI研究、スマートインフラの推進に伴い、徐々に進展しています。Fintech、医療、監視などの分野では、エッジAIとオンデバイスインテリジェンスがより優れたデータプライバシーと意思決定能力を提供するため、需要が増加しています。
  
• 大学やテックハブは、リアルタイムロボットとスマート診断処理のためのAIアクセラレータと埋め込みNPUを研究しています。政府主導のイノベーションプログラムと公私協力によるパートナーシップが、地元のAIスキルセットの育成を支援しています。
  

ニューラルプロセッサ市場シェア

• ニューラルプロセッサ産業は非常に競争が激しく、NVIDIA、Intel、AMD、Qualcomm、Google、Samsung Electronicsの6社が2024年の市場シェアの66%を占めています。これらの企業は、AI向けの独自の加速スタックやチップアーキテクチャへの大規模な研究開発投資を背景に、ニューラルプロセッサ市場の大部分を占めています。ハードウェアからソフトウェアスタックまでを統合する能力により、確立されたAI開発ツールやグローバルな開発者コミュニティを提供できます。これらの要因は、参入障壁を高めています。エッジAI、データセンター加速、ジェネレーティブワークロードへのコミットメント、パフォーマンスベンチマーク、スケーラビリティ、エコシステムのロックインへの共通の焦点は、NRFI市場におけるリーダーシップをさらに強化しています。
  
• NVIDIAは2024年にニューラルプロセッサ市場の17%を占めており、CUDAおよびTensorRTプラットフォームでの市場リーダーシップ、AIフレームワークとの深い統合、GPUおよびNPUアーキテクチャのイノベーションの継続的なペースがその理由です。NVIDIAの戦略的優位性は、加速コンピューティング、AIスーパーコンピューティング、DGXやGrace Hopperなどのプラットフォームへの会社全体のコミットメント、そして深層学習、高スループット推論、大規模言語モデルに最適化されたハードウェア-ソフトウェアエコシステムにあります。NVIDIAの推論リーダーシップは、データセンター、自律システム、企業AIワークロードでの使用を通じて実証されています。
  
• Intelは2024年にグローバルニューラルプロセッサ市場の14%を占めており、これは統合NPUを搭載したAI対応プロセッサ（Core UltraおよびXeon）のラインナップが拡大したことによるものです。同社は、OpenVINOツールキットとoneAPIフレームワークを推進し、エッジおよび企業AIワークロードにおける互換性とパフォーマンスを最大化しています。ハイブリッドアーキテクチャ、オンデバイス推論加速、ソフトウェアおよびクラウドサプライヤーとのパートナーシップへの投資により、クライアントコンピューティングおよび埋め込みAIワークロードにおける地位を強化しています。
  
• AMDは市場シェアの13%を占めており、これは高性能チップレットベースアーキテクチャとAIワークロードに焦点を当てたGPUアクセラレータによるものです。同社の現在の製品には、RyzenおよびEPYCシリーズにAI推論機能を搭載し、ゲーム、データセンター、エッジを対象としたものが含まれています。AMDがXilinxを買収したことで、適応型コンピューティングや埋め込みシステムへのAIの足跡をさらに拡大し、柔軟な展開モデルとパワー・パフォーマンス効率のスケーリングという追加の利点を得ることができました。
  
• クアルコムは、Snapdragonチップセットに統合されたHexagon NPUを備えたモバイルAIに関連する強みにより、グローバルニューラルプロセッサ市場の10%を占めています。これらのチップセットは、スマートフォン、XRデバイス、自動車エコシステムにおける常時オンのAIサブシステムに完全な統合サポートを提供します。クアルコムのAIエンジンは、スピーチ、ビジョン、言語処理をリアルタイムでデバイス上で実行します。一方、Androidや自動車アプリケーションのOEMは、スケールアップを加速する重要なパートナーとなっています。クアルコムの主要な差別化要因は、エッジインテリジェンスワークフローの省電力AI加速です。
  
• Googleは2024年にグローバルニューラルプロセッサ市場の7%を占めており、これは独自のTensor Processing Units（TPUs）とGoogle Tensor SoCsによるものです。これらのチップは、PixelデバイスのAI体験に使用され、データセンターで大規模なトレーニングワークロードを実行します。GoogleのAndroid、Search、CloudにおけるAIの活用により、最適化されたソフトウェアとハードウェアを開発できます。Googleは、TensorFlowなどのオープンソース開発ソフトウェアや大規模な生成AIモデルにより、消費者および企業向け製品の多くの分野でAIのリーダーシップを発揮しています。
  
• サムスン電子は2024年にグローバルニューラルプロセッサ市場の約5%を占めており、これはExynosチップセットに組み込まれたニューラルプロセッシングユニット（NPU）によるものです。NPUは、フラグシップのGalaxyデバイスで提供される顔認識、カメラシーン解釈、言語翻訳などのリアルタイムタスクを効率的に実行します。サムスンは半導体からスマートフォンまで垂直統合されており、ハードウェアとソフトウェアの統合に有利です。サムスンのモバイル、自動車、IoTアプリケーション向けの次世代AIチップの取り組みと、AIフレームワークに関するパートナーシップは、エッジAIにおける競争力を強化しています。
  

ニューラルプロセッサ市場の主要企業

ニューラルプロセッサ産業で活動する主要プレイヤーのリスト:

• NVIDIA
• Intel
• AMD
• Qualcomm
• Google
• Samsung Electronics
• MediaTek
• Amazon（AWS Inferentia & Trainium）
• Graphcore
• Cerebras Systems
• Tenstorrent
• Hailo
• Syntiant
• ARM
• IBM
  
• NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Google LLC、Qualcomm Technologies Inc.、Samsung Electronicsはリーダー企業です。これらの5社は、イノベーションと大規模な展開、そして市場でハードウェアとソフトウェアの相互作用をうまく設計したことによる独自のシナジーにより、大きな市場シェアを保有しています。これらの企業は、垂直統合、リソースと投資、非常に資金調達が充実したR&D、そして各地域の開発者ネットワークとエコシステムからの恩恵を受けています。これらの要因は、エッジとクラウドAIの需要が着実に上昇し、中間地帯に進出する中で、今後も継続的な競争優位性を提供します。
  
• ニューラルプロセッサ分野では、MediaTek、Amazon（AWS Inferentia & Trainium）が現在チャレンジャー企業に位置しています。これらの企業は、AIに特化したワークロードに取り組むことで市場シェアを拡大しようとしています。エネルギー効率、スケーラビリティ、エコシステム間の相互運用性を重視し、必要に応じてチップレットアーキテクチャを実装することで、AMD、Amazon、ARMはチャレンジャー企業とリーダー企業の間のギャップを縮小し、クラウド、エッジ、埋め込みAIの消費をさらに拡大させています。
  
• Graphcore、Cerebras Systems、Tenstorrent、IBMは、ニューラルプロセッサ市場のフォロワーです。それぞれのビジネスモデルにより、先端的な研究や企業の実験に特化した高性能AIプロセッサハードウェアを提供することで、良好なビジネス展開を実現しています。これらの企業のアプローチは、ハードウェア分野において驚異的な革新性と性能を提供しています。しかし、ハードウェアの規模や能力、ニッチな顧客層、そしてより大規模な企業の完全なスタックや商業規模のスケールと比較すると、市場におけるブランド認知度はほとんど注釈程度に留まっています。
  
• Hailo、Syntiant、ARMは、ニューラルプロセッサ市場のニッチプレイヤーを代表しており、限定的な用途と特定の性能プロファイルに焦点を当てています。Hailoは、スマートカメラ、産業自動化、自動車アプリケーションなどのコンピュータビジョンアプリケーション向けに、非常に効率的なエッジAIチップを設計しています。これらは通常、低電力環境で動作します。Syntiantは、ウェアラブル、イヤホン、IoTデバイスにおける常時オンの音声およびオーディオ処理に特化しており、ここでのレイテンシーとエネルギープロファイルは重要な要素です。MediaTekは、中価格帯のスマートフォン向けに強力なAI性能を提供するNPUを搭載するモバイルSoCの強みを活かしています。これらの企業は、より特定のニーズに対応したソリューションに焦点を当て、ソリューションを小型化し、効率化し、容易に統合できるようにしています。
  

ニューラルプロセッサ業界のニュース

• 2024年4月、Syntiantは次世代Core 3アーキテクチャを搭載したNDP250ニューラルデシジョンプロセッサを導入しました。前世代モデルのテンソル出力を5倍に向上させ、最大30 GOPSに達するNDP250は、ビジョン、音声、センサーフュージョン、ASR、TTSなど、低電力アプリケーションを幅広くサポートします。マイクロワットからミリワットの電力範囲で動作します。主な機能には、統合されたArm Cortex-M0コア、HiFi 3 DSP、複数のニューラルネットワークサポート（CNNs、RNNs、LSTM、GRU）、堅牢なセンサI/Oインターフェースが含まれ、コンパクトなeWLBパッケージに収められ、SDKとトレーニングツールが付属しています。常時オンのビジョンを可能にする超低電力消費（30 mW未満）により、バッテリー寿命の延長、レイテンシーの低減、クラウドコストの削減、プライバシーの向上が実現します。
  
• 2025年5月、CadenceはTensilica NeuroEdge 130 AIコプロセッサを発売しました。これはNPUと連携して、自動車、消費者、産業、モバイルSoC上で「物理AI」ネットワークを実行することを可能にします。Tensilica Vision DSPの系統を受け継いだNeuroEdge 130は、前世代と比較して30%以上の面積削減と20%以上の動的電力消費削減を実現し、性能を維持しています。VLIW-SIMDアーキテクチャにより、非MACタスク（ReLU、シグモイド、tanhなど）のオフロードをサポートし、AIコントローラーおよび効率的なコプロセッサとして機能します。Cadence Neo NPUやサードパーティIPとの拡張可能な互換性により、シームレスな統合が可能で、TVMスタックに基づく統合NeuroWeave SDKと、直接レイヤープログラミング用のスタンドアロンAIライブラリが付属しています。
  

ニューラルプロセッサ市場調査レポートには、2021年から2034年までの収益（USD億）に関する推定と予測を含む、業界の詳細な分析が含まれています。以下のセグメントについて:

市場、タイプ別

• アプリケーション特化集積回路（ASICs）
• グラフィックス処理ユニット（GPUs）
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
• ニューラル処理ユニット（NPUs）
• デジタルシグナルプロセッサ（DSPs）

市場、技術ノード別

• 16nm以上
• 10nm～16nm
• 10nm未満

市場、展開モード別

• エッジデバイス
• クラウドデータセンター

市場、処理精度別

• 32ビット
• 16ビット
• 8ビット以下

市場、アプリケーション別

• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• 予測分析
• 音声認識
• その他

市場、用途別

• 消費者電子機器
  • アプリケーション特化集積回路（ASICs）
  • グラフィックス処理ユニット（GPUs）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
  • ニューラル処理ユニット（NPUs）
  • デジタル信号プロセッサ（DSPs）
• 自動車
  • アプリケーション特化集積回路（ASICs）
  • グラフィックス処理ユニット（GPUs）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
  • ニューラル処理ユニット（NPUs）
  • デジタル信号プロセッサ（DSPs）
• 医療
  • アプリケーション特化集積回路（ASICs）
  • グラフィックス処理ユニット（GPUs）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
  • ニューラル処理ユニット（NPUs）
  • デジタル信号プロセッサ（DSPs）
• ロボティクス＆ドローン
  • アプリケーション特化集積回路（ASICs）
  • グラフィックス処理ユニット（GPUs）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
  • ニューラル処理ユニット（NPUs）
  • デジタル信号プロセッサ（DSPs）
• 産業自動化
  • アプリケーション特化集積回路（ASICs）
  • グラフィックス処理ユニット（GPUs）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
  • ニューラル処理ユニット（NPUs）
  • デジタル信号プロセッサ（DSPs）
• 防衛＆航空宇宙
  • アプリケーション特化集積回路（ASICs）
  • グラフィックス処理ユニット（GPUs）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGAs）
  • ニューラル処理ユニット（NPUs）
  • デジタル信号プロセッサ（DSPs）
• その他

上記の情報は、以下の地域および国に提供されています：

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • ドイツ
  • イギリス
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その他ヨーロッパ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • その他APAC
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東＆アフリカ
  • サウジアラビア
  • UAE
  • 南アフリカ
  • その他MEA