世界の人工知能 (AI) チップセット市場は、予測期間中に30.7% の CAGRで成長し、 298 億米ドルと評価されました。
エッジ AI とは、AI アルゴリズムがハードウェア デバイス上でローカルに処理されることを意味します。アルゴリズムは、デバイス上で作成されたデータ センサー データまたは信号を使用します。人工知能チップは、機械学習の有効化による高速処理のニーズに対応します。さらに、次のような幅広い特性を提供します。速度、使いやすさ、データプライバシー、セキュリティなど。
ディープラーニングとニューラルネットワークの採用の急増、ソーシャルメディアと電子商取引プラットフォームの使用量の増加、人間認識AIシステムへの注目の高まりが、市場の成長を促進する要因です。しかし、人工知能(AI)の人材不足が市場の成長を妨げています。
レポート指標 | 詳細 |
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基準年 | 2022 |
研究期間 | 2021-2031 |
予想期間 | 2024-2032 |
年平均成長率 | 30.7% |
市場規模 | 2022 |
急成長市場 | アジア太平洋地域 |
最大市場 | 北米 |
レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境&ランプ、規制情勢と動向 |
対象地域 |
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ディープラーニングは、機械学習と人工知能 (AI) のサブセットです。ディープラーニングは、ヘルスケア、製造、IT などの業界でロボットの採用が増加したことにより、数十年にわたって大幅な成長を遂げてきました。さらに、ヒューマンマシンインタラクションのトレンドの高まりにより、ディープラーニングやニューラルネットワークの採用も進んでいます。さらに、Cortana、GoogleNow、Alexa などの革新的な製品への投資の増加も、ディープラーニングやニューラル ネットワークの採用への道を開きます。したがって、上記の傾向により、音声認識、多言語チャットボット、画像認識などにおける消費者のエクスペリエンスを向上させるために、人工知能チップの導入が加速しています。
世界の人工知能チップセット市場は、ハードウェア、機能、テクノロジー、エンドユーザーに分割されています
ハードウェアに基づいて、世界の人工知能チップセット市場はプロセッサ、メモリ、ネットワークに分割されています
メモリセグメントはより高い CAGR を維持しており、予測期間中に成長が見込まれると予想されます。この成長の原因は、検証、テスト、トレーニングに予測分析、機械学習、コンピューター ビジョンなどを必要とするデータの蓄積の急増によるものです。したがって、これにより、大容量のデータ保存メモリが必要になります。さらに、高帯域幅メモリは、コンピューティング アーキテクチャとは独立したアプリケーションに導入されています。さらに、効率を高めるために高帯域幅のファイル システムを検討しているスタートアップ企業は減少しています。たとえば、2020 年 2 月、マイクロンはテクノロジー企業コンチネンタルと協力して、マイクロンの深層学習アクセラレータを次世代の機械学習自動車アプリケーション向けに探索および適応させました。これにより、2 つのテクノロジー リーダーが機械学習を強化して、極度のメモリ要件を満たすことが可能になります。
テクノロジーに基づいて、世界の人工知能チップセット市場は、機械学習、自然言語処理、コンテキストアウェアコンピューティング、コンピュータービジョン、予測分析に分類されています。
機械学習は最も急速に成長しているセグメントであり、予測期間中に成長が見込まれています。この成長は、音声認識、画像認識、多言語チャットボットなどの革新的な製品への投資の増加によるものです。したがって、これらの製品には、複数レベルのデータを活用するための高度な機械学習が必要です。さらに、機械学習対応ソリューションは、顧客エクスペリエンスと ROI を向上させ、事業運営における競争力を獲得するために、世界中で容易に採用されています。さらに、不正行為の検出とセキュリティ活動を強化するために、さまざまな業界で機械学習製品の採用が増加しており、特に政府、防衛、製造部門で今後数年間で成長が見込まれると考えられます。
機能に基づいて、世界の人工知能チップセット市場はトレーニングと干渉に分類されています
干渉セグメントは支配的な地位を維持しており、予測期間中に成長すると予想されます。この成長は、プライバシーとセキュリティへの懸念からエッジ コンピューティングの採用が急増したためです。さらに、クラウドとエッジ コンピューティングの両方で干渉セグメントを二重に提供することにより、干渉セグメントの採用への道も開かれます。これにより、ベンダーはトレーニングよりも干渉セグメントの提供に移行することもできます。たとえば、2018 年 1 月に、Google は干渉ワークロード用の人工知能チップセットを構築しました。
エンドユーザーに基づいて、世界の人工知能チップセット市場は、ヘルスケア、自動車、製造、農業、小売、サイバーセキュリティ、人事、マーケティング、法律、フィンテック、政府に分類されています。
サイバーセキュリティセクターはより高いCAGRを維持しており、予測期間中に成長すると予想されます。この成長は、世界中でサイバー攻撃事件が増加していることが原因と考えられています。さらに、銀行業務、ソーシャル ネットワーキング、電子メール、データ ストレージなどの幅広い用途でのスマートフォンの普及率の上昇は、サイバー攻撃活動の急増につながることがよくあります。さらに、予算の制約からクラウドベースのサービスを好む世界中の成長中の中小企業は、ユーザーフレンドリーなウイルス対策製品を採用し、市場の成長への道を切り開いています。
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響は、世界中のあらゆる業界に壊滅的な影響を及ぼしています。 AIチップセット市場は、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックのさなか、2020年にサプライチェーンが影響を受け、ロックダウンやさまざまな業界の優先順位の変化によりさまざまなエンドユーザー業界でAIの導入が制限されたため、成長の鈍化を目の当たりにしました。さらに、多くの製造業が一時的に事業を停止し、サプライチェーンや業界にダメージを与えています。したがって、これは、Ai ベースのハードウェアおよびソフトウェア製品の導入の遅れにつながります。しかし、教育技術企業は、学生のオンライン学習と仮想教室体験を強化するために AI ツールを導入しました。
したがって、上記の統計から、教育機関におけるオンライン学習と仮想教室の採用の増加により、AI チップセットは予測期間中に成長すると予想されていると言えます。
北米は AI チップセット市場でより高い CAGR を保持しており、予測期間中に成長が見られると予想されます。この成長は、次のような AI チップセットを提供するこの地域の大手企業の存在によるものです。 NVIDIA、Intel Corporation、Google、Microsoft など。さらに、社内のAIアプリケーションの生産と人工知能関連技術への継続的な投資に焦点を当てるための政府による投資の増加も、市場の成長を促進する要因の1つです。たとえば、2019 年 12 月、国家 AI 研究開発戦略計画によれば、連邦政府 (米国) は基本的な AI 研究開発投資を 250 億米ドル増額しました。これにより、この地域内で AI チップセットの採用を増やすことが可能になります。
アジア太平洋地域は、AI チップセット市場で最も急速に成長している地域であり、予測期間中に成長が見込まれています。この成長の原因は、発展途上国におけるスマートフォンの導入の増加にあり、マルウェア対策/ウイルス対策ソリューションの急増により AI チップセットを採用する必要性が生じています。さらに、地域のテクノロジーベンダーによるさまざまなアプリケーション向けの製品の発売と技術強化の増加も、市場の成長を加速する要因の1つです。たとえば、中国に拠点を置く SenseTime は、ディープラーニング プラットフォームを活用して、DeepID と呼ばれる顔認識テクノロジーを通じて、画像認識、インテリジェント ビデオ分析、医療画像認識を顧客に提供しています。
同様に、インドを拠点とする新興企業 DeepSight AI Labs も、ディープラーニングを使用して SuperSecure – Platform を開発しています。これは、あらゆる CCTV で動作し、物体や動作を検出するコンテキスト化された AI ソリューションを提供する、スマートな後付けビデオ監視ソリューションです。
The key players in global AI chipsets market has adopted organic as well as inorganic growth strategies that include; partnerships and collaborations, product launch, mergers and acquisitions to expand its geographical reach. The other key players involves are;
2020 年 2 月、 GAVS Technologies と Darktrace は提携して、ビジネス サービスの継続性のための復元力とセキュリティを確保し、インフラストラクチャを停止やデータ災害から守り、企業が増え続ける脅威の中でも競争力の最前線に留まり続けることを可能にしました。