ハードウェア市場における人工知能 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024 - 2030)
ハードウェア市場における世界的な人工知能が評価されると推定される 2024年のUSD 56.21億 そして到達する予定 米ドル 158.46 法案 による 2031、混合物の年次成長率を展示する 2024年から2031年にかけて16%のCAGR。
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業界におけるAI技術の急速な導入事例 ロボット, スマートホーム、および自動運転車は予測期間の間にGPU、破片および他の加速ハードウェアのような専門にされたAIハードウェアのための要求を高めることができます。 市場成長は、インテル、IBM、およびAIハードウェアのスタートアップにおけるGoogleなどの主要な技術プレーヤーによる投資の増加によって推進されます。 低コストのクラウドベースのAIプラットフォームの広範な可用性とエッジ分析とコンピューティングの必要性は、近い将来にAIハードウェアベンダーの新しいアベニューを開くことができます。
マーケットドライバー - 各種産業におけるAIの需要拡大
高度な技術を採用し、業務を合理化し、生産性を向上させ、AIは多くの分野にわたって幅広いアプリケーションを見つけます。 製造業では、AIは機械、品質管理およびサプライチェーンの最適化の予測的な維持に使用されます。
ヘルスケアでは、CTスキャンやMRIなどの医療画像の分析によるAI支援診断。 ディープラーニングアルゴリズムは、人間が見逃せるパターンや異常を検知することができます。 看護師や介護者のためのAIアシスタントにも研究者が活躍しています。 輸送業界は、コンピュータビジョン、パスプランニング、意思決定のための洗練されたハードウェアを必要とする自己運転車と重要な変革を目の当たりにしています。 AIの他の新興アプリケーションには、パイプラインや風力タービンなどのエネルギー資産のドローン検査、犯罪パターンの分析、顧客サポートのためのバーチャルアシスタントやチャットボットに基づく予測的なポーシングが含まれます。
膨大な量のデータをより大きなコンピューティング力と可用性により、AI能力が急速に成長するにつれて、より多くの業界は近い将来にAIを採用するでしょう。 農業、教育、カスタマーサービス、都市インフラなどのセクターは、リソースの最適化、適応学習、パーソナライズされた推奨事項、およびトラフィック管理におけるAIアプリケーションから利益を得ることができます。 課題は、アルゴリズムの統合、安全性、公正性に依りますが、次世代アプリケーションに電力を供給できる特殊なAIハードウェアの需要が高まっています。 複数のドメイン間でAIの重要性は、AIをハードウェア市場の成長に導くことができます。
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機械学習アルゴリズムの高度化
高度なアルゴリズムは、大きな構造のないデータセットでパターンを認識することにより、複雑な問題を解決することができます。 複雑化ニューラルネットワークや再発ニューラルネットワークなどの新しいディープラーニングアーキテクチャは、画像認識、自然言語処理、予測/予測などのタスクで人間レベルのパフォーマンスを達成しました。
学習と自己監視学習アプローチを転送すると、既存の知識を活用して、MLモデルが少ないデータでより多くの達成を支援しています。 モデルは、テキスト、画像、音声などの多様な入力を処理するために、ますますますます多項になっています。 強化学習における開発は、複雑な行動を学習し、環境との試行錯誤相互作用によって自律的に行動を取るためのシステムを有効にしました。 GANsまたはジェネレーション広告ネットワークは、合成画像、ビデオなどのメディアコンテンツを生成するアプリケーションを発見しました。 一方、自己監視モデルは、以前に使用されていた膨大な量の無人データを利用しています。
計算ハードウェア、特にグラフィックス処理ユニット(GPU)、およびテナー処理ユニット(TPU)の高度化により、より大きな複雑なニューラルネットワークの創出を加速しました。 これらの計算の強化を活用するため、アルゴリズムの研究者は、特殊なハードウェアアクセラレータが必要なデータ集約型モデルを開発しています。 機械学習におけるイノベーションの無限のペースは、AIチップメーカーにとって重要な機会であり、さまざまな業界における高度なアルゴリズムのトレーニングと展開のためのカスタマイズ可能なソリューションを提供します。 性能、効率性、専門性を強化するこの継続的なドライブは、AIハードウェア市場における長期的需要を大幅に向上させることが期待されます。
アナリストからの主なテイクアウト:
ハードウェア市場成長におけるグローバル人工知能は、ITや通信、製造、小売、自動車、ヘルスケア、その他業界におけるAI技術の採用を増加させることで推進されています。 ディープラーニングのワークロードと加速コンピューティングの需要の拡大は、市場成長を促すことができます。 エッジデバイスとIoTは、大量のデータをリアルタイムで分析する必要があるため、特殊なAIハードウェアの重要な成長領域となります。 しかし、AIチップの高い初期開発コストと標準の欠如は市場成長を妨げる可能性があります。
北米は現在、大規模な技術会社や主要な研究拠点の存在により市場を支配しています。 一方、アジアパシフィックはAIに積極的に投資し、最速成長を目撃する見込みです。 中国のような国は、2030年までにAIのグローバルリーダーを目指し、ハードウェアの需要が高まります。 さらに、日本、韓国、西欧諸国などの国々も急速にAI導入し、ハードウェア開発をサポートし、競争上の優位性を得られるよう支援しています。
専門化されたAIプロセッサは、アプリケーション固有のチップを作成することにより、AIブームを活用するためのハードウェアメーカーにとって重要な機会を提供します。 また、工場の自動化は、ビジョンソリューションの統合を強化し、コンピュータービジョンハードウェアセグメントの拡大を促進します。 それにもかかわらず、GPUは、その柔軟性と広範な並列アーキテクチャのおかげで、予期せぬ未来のためのAIモデルの訓練に不可欠です。」
市場課題 - AIハードウェアの設計と開発における複雑性
専門的なAIハードウェアの設計と開発における複雑性は、ハードウェア市場成長における世界的な人工知能を妨げることができます。 アプリケーション固有の集積回路(ASIC)またはシステムオンチップ(SoCs)を開発し、ディープラーニングとニューラルネットワークの計算要件を処理できるのは、非常に重要な技術的課題です。 ハードウェア設計、半導体製造、並列コンピューティングアーキテクチャ、ソフトウェアハードウェア共同設計の専門知識が必要です。 処理能力、メモリの帯域幅、消費電力、コストの最適なレベルを見つけることは困難です。 汎用GPUで訓練されたAIモデルのトランジションにより、カスタムハードウェア上での効率的な実行も課題をポーズします。 ハードウェアベンダーは、R&Dに投資し、AIチップの各新世代のパフォーマンス改善を継続的に革新し、提供しなければなりません。 長年にわたる設計サイクルと組み合わせたこの持続可能なエンジニアリングの努力は、専門化されたAIソリューションを商品化する際にハードウェア企業が直面する複雑さに加えることができます。
2023年12月、半導体の設計・製造の革新で知られるIntel Corporationは、新しいAIプロダクトおよびハードウェアの進水を発表しました。 5th Gen Intel XeonとIntel Core Ultraプロセッサの導入により、同社の広範なAIハードウェアポートフォリオを拡大し、トップAIハードウェアプロバイダと効果的に競争することができます。
ゲーミングとエンターテインメントにおけるAIの需要拡大
ゲーム業界とエンターテインメント業界は、ハードウェアにおける人工知能の大きな機会エリアとして登場しました。 コンピュータビジョン、モーショントラッキング、予測分析、顔認識、自然言語処理などのAIアプリケーションは、ゲーム、インタラクティブコンテンツ、シミュレーションにおけるユーザーエクスペリエンスを向上させます。 業界は、没入型VR/AR体験、パーソナライズされた推奨事項、コンテキストストーリーテリング、リアルなバーチャルキャラクター、統合社会体験をパワーするAI技術に大きく投資しています。 ゲーミングやエンターテインメントに特化したAI機能の顧客から成長する需要は、コンピュータビジョン、音声、言語処理のワークロードに最適化された効率的なAIハードウェアアクセラレータの開発を後押しできます。
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ハードウェアの種類によるインサイト - AIの加工ニーズを成長させることで、AIプロセッサのセグメント成長を促進
ハードウェアの種類に関しては、AIプロセッサーのセグメントは、2024年に45.1%の市場シェアに貢献し、高度なAI技術の処理要求を増加させることが期待されています。 AIアプリケーションが高度化し、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理などの技術を活用して、これらのアプリケーションに電力を供給するための処理要件が飛躍的に増加しました。 これは、従来のCPUやGPUよりもはるかに効率的にこれらの集中的なワークロードを処理することができる特殊なAIプロセッサの需要を増加しました。
GPU、アプリケーション固有の集積回路(ASICs)、および神経形態チップなどのAIプロセッサは、AIタスク用に特別に構築され、一般的なAI操作に適した専用のアーキテクチャと指示セットを備えています。 これらは、より大きなAIモデルとより複雑なAIモデルのトレーニングと展開を可能にする、代替よりもワットあたりの非常に高いAI性能を提供します。 AIプロセッサを開発するリーディング企業は、Nvidia、Intel、Qualcomm、およびGraphcoreを含む。 今後もAIが進んでおり、より多くの業界に応用されるため、高機能かつパワー効率の高いAIハードウェアの必要性がAIプロセッサの需要が高まります。
2023年12月、有名な半導体メーカーであるAMDが、新しいAIハードウェアを立ち上げました。 MI300Aは世界初となる2つのExaflopのスーパーコンピュータであり、GROMACSおよびHPCGのベンチマークの10%から20%の優れた性能を発揮します。
アプリケーションによるインサイト - ロボティックオートメーションは、ロボットアプリケーションにおけるAIハードウェアの需要を高める
ロボット分野は、2024年の29.6%の市場シェアに貢献し、AIの採用とロボットシステム全体の自動化の拡大を期待しています。 AIチップ、アクセラレータ、エッジサーバーなどのAIハードウェアの統合により、ロボットの高度なコンピュータビジョン、意思決定、モーションプランニング機能を実現します。 これまで不可能だった複雑な自動タスクを実行できるロボットです。 産業用ロボットアーム、自動運転車、医療手術ロボット、サービスロボットなど
ロボティック・オートメーションの経済上の利点が明確になると、AIとロボティクスを組み込んで、生産性、品質管理、ワークフローの効率性を高めています。 特に物流倉庫では、ロボット組立ラインによる生産強化を目指し、操業規模や工場規模の拡大を要する需要が高い。 AIハードウェアは、これらのロボットシステムに動力を与え、センサーの入力を解釈し、応答動作をリアルタイムで実行する「脳」として機能します。 AIポジションロボティクスによる認知能力が向上し、より幅広い業界への採用が進んでいます。
エンドユース業界によるインサイト - AIインフラストラクチャの需要は、データセンターにおけるIT導入を促進
エンドユース業界において、ITおよび通信分野は、2024年に31.4%の市場シェアに貢献し、現代のデータセンターの膨大なAIインフラ要件を支持すると推定されています。 企業は、クラウドプラットフォームやAIを搭載したWebサービスに依存しているため、データセンターはデータ量と計算されたワークロードの指数関数的な成長を目撃します。 高度なMLモデルのトレーニングとデプロイには、膨大な量の処理能力、メモリ、ネットワーク、データストレージが必要です。
AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、IBM Cloud、Alibabaなどの主要なクラウドプロバイダは、これらのニーズをサポートするために、インフラストラクチャスタック全体でAIを統合するための取り組みに組み込まれています。 これには、AI ASIC、AIアクセラレータ、AIフレームワーク、および推奨システム、予測、セキュリティ監視、メンテナンススケジューリング、その他の機能の多岐にわたる処理のためのソフトウェアの展開が含まれます。 AIチップやAIエッジサーバもネットワークエッジに配布され、低レイテンシーのAIベースのサービスとアプリケーションを有効にします。
テレコミュニケーション企業は、ダイナミックリソース割り当て、予測保守、不正検知などの5GネットワークでAIを適用しています。 ITとクラウドインフラを横断するAIハードウェアとソリューションの広範な採用により、AIハードウェアの需要を全体的に牽引する業界をリードしています。
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北米は、2024年に35.1%のハードウェア市場における世界的な人工知能における優位な地域として設立しました。 米国に本社を置くIntel、Nvidia、AMDなどの主要なテクノロジー企業と、AIチップのスタートアップやサプライヤーの最大の数の地域アカウント。 これらの企業は、ニューラルネットワークの計算のために最適化されたプロセッサ、システム、エッジデバイスなどのAIハードウェアの革新に大きな投資をしました。 R&Dに焦点を合わせると、北米の企業が最先端のAIチップ技術を競合他社よりもよく商品化できるようになりました。 これらは、AIの展開を手掛けるグローバル技術基準やサプライチェーンに大きな影響を及ぼす。 大手テックの顧客基盤の存在は、地域におけるAIハードウェア製品やソリューションの採用をさらに加速しました。
アジアパシフィックは、中国大幅な投資によって燃料を供給し、急速に成長する市場として急速に拡大しています。 中国政府は、国内のAIチップ製造における大幅な進歩に繋がる、先住民のイノベーションを推進しています。 中国の堅牢な電子機器製造部門では、スタートアップがハードウェア製造を迅速にスケールアップできます。 「中国製2025」のような取り組みは、AIプロセッサとエッジデバイスを主要な戦略領域として設計することで、この成長を強化しています。 また、競争力のある製造能力と専門知識を活用することで、中国企業は国際的に拡大しています。 政府の政策は、本質的な業界を横断するAIの展開をさらに高めています。 また、アジアの他の国は、グローバルAIリーダーとして中国が提示する経済機会を活用するために投資を増加しています。 アジアパシフィック地域は、地域力が強化されるため、輸入業者ではなくAIハードウェア技術のネット輸出に大きく変化しています。
ハードウェア市場レポートカバレッジにおける人工知能
| レポートカバレッジ | ニュース | ||
|---|---|---|---|
| 基礎年: | 2023年 | 2024年の市場規模: | US$ 56.21 ベン |
| 履歴データ: | 2019年10月20日 | 予測期間: | 2024年～2031年 |
| 予測期間 2024～2031 CAGR: | 16%の | 2031年 価値の投射: | US$ 158.46 含税 |
| 覆われる幾何学: |
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| カバーされる区分: |
| ||
| 対象会社: | アドバンストマイクロデバイス株式会社、Amazon.com、Inc.、Apple Inc.、Baidu、Inc.、Facebook、Inc.、Google LLC、H2O.ai、Huaweiの技術Co.、株式会社、IBM Corporation、Intel Corporation、Lifegraph、MediaTek Inc.、Microsoft Corporation、NVIDIA Corporation、Qualcomm Technologies、Inc. | ||
| 成長の運転者: |
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| 拘束と挑戦: |
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*定義: ハードウェア市場における世界的な人工知能は、機械学習やディープラーニングなどの人工知能アプリケーション向けに特別に設計されたハードウェアとチップの世界的な販売と開発を指します。 ハードウェアアクセラレータ、チップス、プロセッサー、その他AIのトレーニングと推論をスピードアップできるデバイスを含みます。 自動車、ヘルスケア、製造、農業などの産業で使用されているAIシステムの性能を高めるハードウェアです。
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著者について
Suraj Bhanudas Jagtap は、7 年以上の経験を持つ熟練した上級管理コンサルタントです。彼は、Fortune 500 企業や新興企業にサービスを提供し、幅広い事業拡大や市場参入戦略でクライアントを支援してきました。彼は、需要分析、競合分析、適切なチャネル パートナーの特定など、さまざまなクライアント プロジェクトに戦略的な視点と実用的な洞察を提供する上で重要な役割を果たしてきました。
よくある質問
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