AI向け特定用途向け集積回路の世界市場（2026年～2032年）、市場規模（トレーニング向けAI ASIC、推論向けAI ASIC、エッジAIプロセッサ、自動車用AI SoC）・分析レポートを発表

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「AI向け特定用途向け集積回路の世界市場（2026年～2032年）、英文タイトル：Global AI Application-Specific Integrated Circuits Market 2026-2032」調査資料を発表しました。本資料には、AI向け特定用途向け集積回路の世界市場規模、市場動向、セグメント別予測（トレーニング向けAI ASIC、推論向けAI ASIC、エッジAIプロセッサ、自動車用AI SoC）、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■ 主な掲載内容

「AI向け特定用途向け集積回路」市場は、2025年の36000百万米ドルから2032年には208611百万米ドルへと成長すると予測されており、2026年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は24.4%が見込まれています。AI向け特定用途向け集積回路（AI ASICs）は、AIワークロード（トレーニング、推論、レコメンデーション、コンピュータビジョン、音声処理、自動運転、ロボット工学、エッジパーセプション、大規模モデル提供など）を高速化するために特化して設計された集積回路を指します。本調査は、テンソル演算、行列乗算、低精度演算、オンチップメモリ、ニアメモリまたはインメモリコンピューティング、データフロー・スケジューリング、チップレット相互接続、高帯域幅メモリ、ハードウェア・ソフトウェア協調設計に最適化されたアーキテクチャを持つAIプロセッサおよびアクセラレータデバイスに焦点を当てています。製品範囲には、クラウドトレーニングASIC、クラウド推論ASIC、TPUライクプロセッサ、NPU、LPU、RDU、IPU、車載AI SoC、エッジAIプロセッサ、およびAI・HPC顧客向けのカスタムAIシリコンまたはターンキーASICサービスが含まれます。

価格帯は幅広く、エッジAIチップは数ドルから数十ドル、車載AI SoCは数十ドルから数百ドル、データセンターAI ASICモジュールやハイエンドカスタムアクセラレータは、プロセスノード、HBM構成、パッケージング、モジュール形式、顧客固有の設計要件に応じて数千ドルから数万ドルに及ぶことがあります。本調査では、AI向け特定用途向け集積回路市場を、従来の半導体製品の単純な延長ではなく、特殊な演算アーキテクチャ市場として理解すべきであると指摘しています。その価値提案は、アーキテクチャの冗長性削減、ワットあたり・ドルあたりの性能向上、および特定のAIタスクにおけるワークロードレベルの効率性向上にあります。汎用GPUと比較して、AI向け特定用途向け集積回路は、大規模モデル推論、レコメンデーションシステム、コンピュータビジョン、音声処理、自動運転、エッジパーセプションといった、より狭いが経済的に重要なワークロードを中心に設計されています。このため、本レポートでは汎用GPU、FPGA、純粋なIPベンダー、ファウンドリ専業サプライヤー、AIサーバーインテグレーターをコア市場定義から除外した、専門的なスコープを採用しています。

供給側では、世界の市場は主に三つのグループで構成されています。第一に、Google、AWS、Meta、Microsoftといったハイパースケーラーで、彼らのAI向け特定用途向け集積回路プログラムは主に社内AIインフラの長期的な単位コスト削減を目的としています。第二に、Broadcom、Marvell、GUC、AlchipといったカスタムシリコンおよびターンキーASICサプライヤーで、彼らは先進ノード設計、HBM統合、チップレットアーキテクチャ、2.5D/3Dパッケージングの複雑性から価値を獲得しています。第三に、Cerebras、Groq、SambaNova、d-Matrix、Hailo、Rebellions、FuriosaAI、Axelera、Horizon Robotics、Cambriconといった専門AIチップベンダーで、それぞれがクラウド推論、エッジAI、車載AI、または国内代替において差別化を図っています。

需要側からは、市場はGPUのみのスケールから、GPU、カスタムASIC、ワークロード特化型推論プロセッサを組み合わせたヘテロジニアスなAIインフラへのシフトによって牽引されています。主な成長要因としては、大規模モデル推論コストの上昇、HBMおよび先進パッケージング能力の不足、AIデータセンターにおける電力および冷却の制約、政策主導の主権コンピューティング需要が挙げられます。同時に、このセクターはいくつかの構造的なリスクに晒されています。高度に専門化されたチップは、モデルアーキテクチャの急速な変化に対して脆弱である可能性があり、未熟なソフトウェアエコシステムが顧客の採用を遅らせることもあります。実際には、シリコン効率、ソフトウェアの成熟度、サプライチェーンの実行能力、および先進パッケージング能力への信頼できるアクセスを兼ね備えた企業が成功を収める可能性が高いとされています。

本「AI向け特定用途向け集積回路産業予測」は、過去の販売実績を分析し、2025年の世界全体のAI向け特定用途向け集積回路販売を検証するとともに、2026年から2032年までのAI向け特定用途向け集積回路の予測販売を地域別および市場セクター別に包括的に分析しています。地域、市場セクター、サブセクター別のAI向け特定用途向け集積回路販売を米ドルで詳細に分析し、世界のAI向け特定用途向け集積回路産業の全体像を提供します。

本インサイトレポートは、世界のAI向け特定用途向け集積回路の現状を包括的に分析し、製品セグメンテーション、企業設立、収益、市場シェア、最新動向、M&A活動に関する主要なトレンドを強調しています。また、主要なグローバル企業のAI向け特定用途向け集積回路ポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場ポジション、地理的フットプリントに焦点を当てて、これらの企業の加速するグローバルAI向け特定用途向け集積回路市場における独自の地位をより深く理解するための戦略を分析しています。

本インサイトレポートは、世界のAI向け特定用途向け集積回路の見通しを形成する主要な市場トレンド、ドライバー、および影響要因を評価し、製品機能別、アプリケーション別、地域別、市場規模別に予測を細分化することで、新たな機会のポケットを浮き彫りにします。数百のボトムアップの定性的および定量的市場インプットに基づく透明性の高い方法論により、この調査予測は、世界のAI向け特定用途向け集積回路における現状と将来の軌跡について、非常にニュアンスのある見解を提供します。

本レポートでは、AI向け特定用途向け集積回路市場の製品タイプ別、アプリケーション別、主要メーカー別、主要地域・国別の包括的な概要、市場シェア、および成長機会を提示します。

セグメンテーションは以下の通りです。製品機能別では、トレーニング志向AI向け特定用途向け集積回路、推論志向AI向け特定用途向け集積回路、エッジAIプロセッサ、車載AI SoCに分けられます。アーキテクチャルート別では、テンソル/行列アレイASIC、データフローAIプロセッサ、インメモリ/ニアメモリAI向け特定用途向け集積回路、その他があります。パッケージングクラス別では、HBMベース先進パッケージAI向け特定用途向け集積回路、GDDR/LPDDRベースAI向け特定用途向け集積回路、オンチップSRAM中心AI向け特定用途向け集積回路、標準パッケージエッジAI向け特定用途向け集積回路、その他に分類されます。アプリケーション別では、大規模モデルトレーニングと提供、レコメンデーションと検索ランキング、インテリジェントドライビング、エッジビジョンとロボット工学、その他に区分されます。

市場は地域別にも分割され、アメリカ（米国、カナダ、メキシコ、ブラジル）、APAC（中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア）、ヨーロッパ（ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシア）、中東・アフリカ（エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国）が含まれます。

本レポートでプロファイリングされている企業は、一次専門家からのインプットと、企業のカバレッジ、製品ポートフォリオ、市場浸透度の分析に基づいて選定されており、Broadcom Inc.、Google LLC、Amazon Web Services、Marvell Technology、Huawei Technologies、Meta Platforms、Microsoft Corporation、Intel Corporation、Cambricon、Kunlunxin、Enflame Technology、Cerebras Systems、Groq、SambaNova Systems、Horizon Robotics、Black Sesame Technologies、Hailo Technologies、Rebellions、FuriosaAI、d-Matrix、SiMa、Axelera AI、EdgeCortix、GUC、Alchip Technologiesなどが含まれます。

本レポートで取り組む主要な問いには、グローバルAI向け特定用途向け集積回路市場の10年間の見通し、グローバルおよび地域別に市場成長を推進する要因、市場および地域別に最も急速に成長する技術、AI向け特定用途向け集積回路の市場機会がエンドマーケット規模によってどのように異なるか、そしてAI向け特定用途向け集積回路が製品機能別、アプリケーション別にどのように分類されるかなどが含まれます。

■ 各チャプターの構成

第1章は、市場の紹介、調査対象期間、調査目的、市場調査方法、調査プロセスとデータソース、経済指標、考慮される通貨、および市場推定の注意点といった報告書の範囲について掲載している。

第2章は、世界のAI向け特定用途向け集積回路市場の概要（2021-2032年の年間販売、2021年、2025年、2032年の地理的地域別および国別の現状と将来分析）、製品機能別（トレーニング志向型AI ASIC、推論志向型AI ASIC、エッジAIプロセッサ、車載AI SoCなど）、アーキテクチャルート別（テンソル/マトリックスアレイASIC、データフローAIプロセッサ、インメモリ/ニアメモリAI ASICなど）、パッケージングクラス別（HBMベースの先端パッケージASIC、GDDR/LPDDRベースASIC、オンチップSRAM中心ASICなど）、およびアプリケーション別（大規模モデルのトレーニングと提供、推奨と検索ランキング、インテリジェントドライビング、エッジビジョンとロボティクスなど）に分類されたAI向け特定用途向け集積回路の販売、収益、販売価格、および市場シェアの概要が記載されている。

第3章には、企業別のAI向け特定用途向け集積回路の年間販売と市場シェア（2021-2026年）、年間収益と市場シェア（2021-2026年）、販売価格、主要メーカーの生産地域分布、販売地域、製品タイプ、市場集中度分析（競争環境分析、集中度（CR3、CR5、CR10））、新製品と潜在的な新規参入者、市場のM&A活動と戦略が含まれている。

第4章は、世界の地理的地域別および国別のAI向け特定用途向け集積回路の過去の市場規模（年間販売と年間収益）（2021-2026年）、およびアメリカ、APAC、ヨーロッパ、中東・アフリカにおけるAI向け特定用途向け集積回路の販売成長がレビューされている。

第5章は、アメリカ地域におけるAI向け特定用途向け集積回路の国別（米国、カナダ、メキシコ、ブラジルなど）、製品機能別、およびアプリケーション別の販売（2021-2026年）に関する情報が提供されている。

第6章は、APAC地域におけるAI向け特定用途向け集積回路の地域別（中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア、中国台湾など）、製品機能別、およびアプリケーション別の販売（2021-2026年）に関する情報が提供されている。

第7章は、ヨーロッパ地域におけるAI向け特定用途向け集積回路の国別（ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシアなど）、製品機能別、およびアプリケーション別の販売（2021-2026年）に関する情報が提供されている。

第8章は、中東・アフリカ地域におけるAI向け特定用途向け集積回路の国別（エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国など）、製品機能別、およびアプリケーション別の販売（2021-2026年）に関する情報が提供されている。

第9章は、AI向け特定用途向け集積回路市場の推進要因と成長機会、市場の課題とリスク、および業界のトレンドが分析されている。

第10章は、原材料とサプライヤー、AI向け特定用途向け集積回路の製造コスト構造分析、製造プロセス分析、および産業チェーン構造が詳述されている。

第11章は、販売チャネル（直接チャネル、間接チャネル）、AI向け特定用途向け集積回路の流通業者、および顧客に関する情報が掲載されている。

第12章は、世界のAI向け特定用途向け集積回路市場の地理的地域別、国別、製品機能別、およびアプリケーション別の将来予測（2027-2032年）がレビューされている。

第13章には、Broadcom Inc.、Google LLC、Amazon Web Services、Marvell Technology、Huawei Technologies、Meta Platforms、Microsoft Corporation、Intel Corporationなどを含む主要企業各社の企業情報、AI向け特定用途向け集積回路の製品ポートフォリオと仕様、販売、収益、価格、粗利益（2021-2026年）、主要事業の概要、および最新の動向が詳細に分析されている。

■ AI向け特定用途向け集積回路について

AI向け特定用途向け集積回路（ASIC）は、特定のアプリケーションに特化して設計された半導体デバイスです。これらの回路は、一般的なプロセッサやFPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）とは異なり、特定の計算タスクを効率的に処理するために最適化されています。AI ASICは、主に機械学習、画像認識、音声処理などの分野において、計算能力を高めるために用いられています。

AI向けASICの種類には、主にディープラーニング専用のものや、ニューラルネットワークの処理に特化したものがあります。例えば、Googleが開発したTPU（Tensor Processing Unit）は、機械学習モデルのトレーニングや推論に特化したASICの一例です。また、NVIDIAの計算用GPUもAIの分野で広く利用されていますが、これらはASICとは異なる汎用性を持つものです。AI向けASICは、トレーニングや推論において高い性能を求められるため、消費電力やコストの面でも最適化が行われています。

AI ASICの用途は多岐にわたります。自動運転車のセンサー処理、スマートフォンの音声認識機能、家庭用スマートデバイスのAI機能など、さまざまな領域で活用されています。これにより、リアルタイムでのデータ処理や、高度な機能の実現が可能となり、ユーザーに新たな体験を提供しています。また、AI ASICは大量生産されることでコストが低下し、さらに多くのアプリケーションに応用されています。

関連技術としては、機械学習アルゴリズムやデータセンターのインフラストラクチャ、並列処理技術などがあります。これらの技術は、AI ASICが持つ性能を最大限に引き出すために重要です。加えて、量子コンピュータや新しい半導体材料の研究も進行中で、今後のAI向けASICの発展に寄与する可能性があります。これからの技術革新により、AI向けASICの活用範囲はますます広がるでしょう。

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・レポートの形態：英文PDF（Eメールによる納品）
・日本語タイトル：AI向け特定用途向け集積回路の世界市場2026年～2032年
・英語タイトル：Global AI Application-Specific Integrated Circuits Market 2026-2032

■株式会社マーケットリサーチセンターについて
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