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 人工知能（AI）チップの世界市場 2026-2036The Global Artificial Intelligence (AI) Chips Market 2026-2036 世界のAIチップ市場は2025年に空前の成長を遂げる。2025年第1四半期は、75の新興企業が合わせて20億ドル以上を調達し、市場の堅調さを実証した。AIチップとそれを実現する技術が主要な勝者と... もっと見る
サマリー
世界のAIチップ市場は2025年に空前の成長を遂げる。2025年第1四半期は、75の新興企業が合わせて20億ドル以上を調達し、市場の堅調さを実証した。AIチップとそれを実現する技術が主要な勝者として浮上し、チップやデータセンター・インフラ向けの光通信技術を開発する企業は4億ドル以上を集めた。注目すべきは、第1四半期だけで6社が少なくとも1億ドルの投資を調達したことだ。2024年から2025年にかけての最近の資金調達ラウンドでは、多様なAIチップ技術に対する投資家の信頼が持続していることが明らかになっている。欧州の主な投資先としては、高性能AI推論チップのVSORAがOtium主導で4,600万ドルを調達したほか、Axelera AIがRISC-VベースのAIアクセラレーション・プラットフォーム向けにEuroHPC Joint Undertakingから6,160万ユーロの助成金を獲得した。アジア市場では、Rebellionsがドメイン特化型AIプロセッサーでKT Corp主導のシリーズB資金調達で1億2400万ドルを獲得し、HyperAccelが生成的AI推論ソリューションで4000万ドルを調達するなど、力強い勢いを見せた。
新興テクノロジーは、特にニューロモーフィック・コンピューティングとアナログ処理で大きな資本を集めた。イナテラ・ナノシステムズは、スパイキング・ニューラル・ネットワークを使用した脳にインスパイアされたプロセッサーで1500万ユーロを調達し、セムロンはミムキャパシタを使用したアナログ・インメモリ・コンピューティングで730万ユーロを確保した。これらの投資は、超低消費電力のエッジAIソリューションに向けた業界の後押しを浮き彫りにしている。
セレスティアルAIは、フォトニックファブリック技術でフィデリティ・マネジメント＆リサーチ・カンパニーが主導するシリーズC1で2億5,000万ドルの資金を調達した。同様に、量子コンピューティング・プラットフォームも多額の投資を集め、QuEra Computingは中性原子量子コンピュータ向けにGoogleとSoftBank Vision Fundから2億3,000万ドルの資金を調達した。政府による支援は世界的に拡大し続けており、日本のNEDOは、AIチップレット開発に対するEdgeCortixの4,670万ドルの政府出資など、多額の補助金を提供した。欧州のイニシアティブは、NeuReality（2,000万ドル）やCogniFiber（500万ドル）といった企業を支援する欧州イノベーション・カウンシル・ファンド（European Innovation Council Fund）の複数のラウンドへの参加を通じて力強い勢いを見せた。
北米企業は、Etchedがトランスフォーマー専用ASICで1億2000万ドルを調達し、Groqが言語処理ユニットで6億4000万ドルのシリーズD資金を確保するなど、強力な資金調達活動を維持した。Tenstorrentがサムスン証券主導で6億9300万ドルの巨額シリーズDラウンドを実施したことは、RISC-VベースのAIプロセッサーIPに対する継続的な信頼を実証した。持続的な投資の流れは、AIコンピューティング要件の根本的な変化を反映している。業界アナリストは、2025年以降、純粋なAI推論市場は学習よりも急速に成長し、推論に特化したアクセラレータの需要が高まると予測している。Recogni（1億200万ドル）、SiMa.ai（7,000万ドル）、Blaize（1億600万ドル）といった企業は、推論に最適化されたソリューションに特化した多額の資金を獲得した。
エッジコンピューティングは重要な成長ベクトルであり、超低消費電力ソリューションを開発する企業が多額の投資を集めている。BlumindによるアナログAI推論チップの1,410万ドルの資金調達と、MobilintによるエッジNPUチップの1,530万ドルのシリーズBは、投資家がエッジAIの機会を認識していることを示している。
競争環境は、新たなアーキテクチャ・アプローチが支持を集め、進化し続けている。Fractileのインメモリ処理チップに対する1,500万ドルのシード資金調達と、Vaire Computingの断熱可逆コンピューティングに対する450万ドルの資金調達は、AIのエネルギー消費の課題に対処する新しいアプローチを示している。
AIチップの新興企業は、2024年第2四半期、第3四半期、最終四半期において、世界全体で累計76億米ドルのベンチャーキャピタルからの資金を確保しており、2025年はフォトニック相互接続からニューロモルフィック・プロセッサーまで、多様な技術カテゴリーでこの勢いを維持し、業界の急速な拡大と技術革新の継続を位置づけている。
データセンターとクラウド・インフラストラクチャが主な成長促進要因である。2025年のチップ売上は、従来のPCやモバイル市場が低迷を続けるなかでも、ジェネレーティブAIやデータセンター構築に牽引され、急増する見通しである。投資の焦点はこの傾向を反映しており、光インターコネクトやフォトニック技術はベンチャーキャピタルや戦略的投資家から大きな注目を集めている。政府からの資金提供はますます戦略的になっており、世界中の政府がチップのオンショア生産を促進する努力の一環として、チップ設計ツールや関連研究により多額の投資を始めている。
世界の人工知能(AI)チップ市場 2026-2036」は、急速に発展するAI半導体産業の包括的な分析を提供し、市場ダイナミクス、技術革新、競争環境、複数のアプリケーション分野にわたる将来の成長機会を網羅しています。この戦略的マーケットインテリジェンスレポートは、新興のニューロモーフィックプロセッサから確立されたGPUアーキテクチャまで、AIチップのエコシステム全体を調査し、AI革命をナビゲートする半導体メーカー、技術投資家、システムインテグレータ、企業の意思決定者に重要な洞察を提供します。
レポート内容
目次1 はじめに
1.1 AIチップとは
1.1.1 AIアクセラレーション
1.1.2 ハードウェアとソフトウェアの協調設計
1.2 AIチップ開発の歴史
1.4 アプリケーション
1.5 AIチップアーキテクチャ
1.6 コンピューティング要件
1.7 半導体パッケージ
1.7.1 1次元から3次元半導体パッケージへの進化
1.8 AIチップ市場の展望
1.8.1 中国
1.8.2 米国
1.8.2.1 2022年米国CHIPS・科学法
1.8.3 欧州
1.8.3.1 2022年欧州チップス法
1.8.4 その他のアジア
1.8.4.1 韓国
1.8.4.2 日本
1.8.4.3 台湾
1.9 エッジAI
1.9.1 エッジ対クラウド
1.9.2 AIチップを活用するエッジデバイス
1.9.3 エッジAIチップのプレーヤー
1.9.4 エッジにおける推論
1.10 マーケットドライバー
1.11 政府の資金調達とイニシアチブ
1.12 資金調達と投資
1.13 市場の課題
1.14 市場プレイヤー
1.15 AIチップの将来展望
1.15.1 専門化
1.15.2 3Dシステム統合
1.15.3 ソフトウェア抽象化レイヤー
1.15.4 エッジ-クラウド融合
1.15.5 環境持続性
1.15.6 ニューロモーフィック・フォトニクス
1.15.7 新材料
1.15.8 効率改善
1.15.9 自動チップ生成
1.16 AIロードマップ
1.17 大型AIモデル
2 AIチップ製造
2. ファブの投資と能力
2.3 製造の進歩
2.3.1 チップレット
2.3.2 アルゴリズムとハードウェアの協調設計
2.3.4 先端リソグラフィー
2.3.5 新デバイス
2.4 命令セットアーキテクチャ
2.4.1 AIワークロード向け命令セットアーキテクチャ（ISA）
2.4.2 AIアクセラレータ向けCISCおよびRISC ISA
2.5 プログラミングモデルと実行モデル
2.5.1 プログラミングモデルと実行モデル
2.5.2 フォン・ノイマン・アーキテクチャ
2.6 トランジスタ
2.6.1 トランジスタ数の増加
2.6.2 プレーナーFETからFinFETへ
2.6.3 GAAFET、MBCFET、リボンFET
2.7 先端半導体パッケージング
2.7.1 1Dから3D半導体パッケージ
2.7.2 2.5Dパッケージング
3 AIチップアーキテクチャ
3.1 分散並列処理
3.2 最適化されたデータフロー
3.3 柔軟な設計と特殊な設計
3.4 トレーニング用ハードウェア vs. 推論
3.5 ソフトウェアのプログラム可能性
3.6 アーキテクチャの最適化目標
3.7 イノベーション
3.7.1 専用処理ユニット
3.7.2 データフローの最適化
3.7.3 モデルの圧縮
3.7.4 生物学に着想を得た設計
3.7.5 アナログコンピューティング
3.7.6 フォトニックコネクティビティ
3.8 サステナビリティ
3.8. 1 エネルギー効率
3.8.2 グリーンデータセンター
3.8.3 エコエレクトロニクス
3.8.4 再利用可能なアーキテクチャとIP
3.8.5 規制されたライフサイクル
3.8.6 持続可能性のためのAI
3.8.7 AIモデルの効率
3.9 アーキテクチャ別企業
3.10 ハードウェアアーキテクチャ
3.10.1 ニューラルネットワークアーキテクチャに使われるASIC、FPGA、GPU
3.10.2 AIチップの種類
3.10.3 TRL
3.10.4 商用AIチップ
3.10.5 新興AIチップ
4 AIチップの種類
4.1 トレーニングアクセラレータ
4.2 推論アクセラレータ
4.3 車載AIチップ
4.4 スマートデバイスAIチップ
4.5 クラウドデータセンターチップ
4.6 エッジAIチップ
4.7 ニューロモルフィックチップ
4.8 FPGAベースのソリューション
4.9 マルチチップモジュール
4.10 新興技術
4.10.1 新規材料
4.10.1.1 二次元材料
4.10.1.2 フォトニクス材料
4.10.1.3 スピントロニクス材料
4.10.1.4 相変化材料
4.10.1.5 ニューロモーフィック材料
4.10.2 アドバンスト・パッケージング
4.10.3 ソフトウェアの抽象化
4.10.4 環境持続性
4.11 専門コンポーネント
4.11.1 センサーインターフェース
4.11.2 メモリーテクノロジー
4.11.2.1 HBMスタック
4.11.2.2 GDDR
4.11.2.3 SRAM
4.11.2.4 STT-RAM
4.11.2.5 ReRAM
4.11.3 ソフトウェア・フレームワーク
4.11.4 AI対応中央処理装置（CPU）
4.12.1 コアアーキテクチャ
4.12.2 CPU要件
4.13 グラフィックス処理装置（GPU）
4.13.1AI GPUの種類
4.13.2 データセンター向けGPUの主な特徴
4.13.2.1 NVIDIA
4.13.2.2 AMD
4.13.2.3 Intel
4.14 クラウドサービスプロバイダー（CSP）向けカスタムAI ASIC
4.14.1 Amazon TrainiumおよびInferentia
4.14.2 Microsoft マイア
4.14.3Meta MTIA
4.15 その他のAIチップ
4.15.1 ヘテロジニアス・マトリックス・ベースのAIアクセラレータ
4.15.1.1 Habana
4.15.1.2 Cambricon Technologies
4.15.1.3 Huawe
4.15.1.4 Baidu
4.15.1.5 Qualcomm
4.15.2 空間AIアクセラレータ
4.15.2.1 Cerebras
4.15.2.2 Graphcore
4.15.2.3 Groq
4.15.2.4 SambaNova
4.15.2.5 Untether AI
4.15.3 粗粒度再構成可能アレイ（CGRA）
5 AI CHIP MARKETS
5.1 Market map
5.2 Data Centers
5.2.1 市場概要
5.2.2 市場関係者
5.2.3 ハードウェア
5.2.4 トレンド
5.3 自動車
5.3.1 市場概要
5.3.2 市場展望
5.3.3 自律走行
5.3.3.1 市場関係者
5.3.4 電力需要の増大
5.3.5 市場関係者
5.4 業界4.0
5.4.1 市場概要
5.4.2 アプリケーション
5.4.3 市場関係者
5.5 スマートフォン
5.5.1 市場概要
5.5.2 商用例
5.5.3 スマートフォンチップセット市場
5.5.4 プロセスノード
5.6. タブレット
5.6.1 市場概要
5.6.2 市場関係者
5.7 IoT & IIoT
5.7.1 市場概要
5.7.2 IoTエッジにおけるAI
5.7.3 消費者向けスマート家電
5.7.4 市場関係者
5.8 コンピューティング
5.8.1 市場概要
5.8.2 パーソナルコンピューティング
8.3並列コンピューティング
5.8.4 低精度コンピューティング
5.8.5 市場関係者
5.9 ドローン＆ロボティクス
5.9.1 市場概要
5.9.2 市場プレイヤー
5.10 ウェアラブル、ARグラス、ヒアラブル
5.10.1 市場概要
5.10.2 用途
5.10.3 市場関係者
5.11 センサー
5.11.1 市場概要
5.11.2課題
5.11.3 アプリケーション
5.11.4 市場関係者
5.12 ライフサイエンス
5.12.1 市場概要
5.12.2 用途
5.12.3 市場関係者
6 世界市場の収益とコスト
6.1 費用
6.2 チップタイプ別売上高、2020-2036年
6.3 市場別売上高、2020-2036年
6.4 地域別売上高、2020-2036年
7 企業プロファイル （147社プロファイル）8 付録
8.1 調査方法
9 参考文献図表リスト表の一覧
表1 AIチップの市場と用途
表2 AIチップのアーキテクチャ
表3 コンピューティング要件と制約
表4 用途別のコンピューティング要件と制約
表5 エッジAIの利点と欠点
表6 エッジ対クラウド
表7 AIチップを利用するエッジデバイス
表8 エッジAIチップのプレーヤー
表9 AIチップの市場促進要因
表10 AIチップの政府資金とイニシアチブ
表11 AIチップの資金と投資、
表12 AIチップの市場課題
表13 AIチップの主要プレイヤー
表14 AIチップのサプライチェーン
表15 ファブへの投資と能力
表16 IDM（集積デバイスメーカー）と専用ファウンドリ間のAIチップ製造能力の比較
表17 プログラミングモデルと実行モデルの比較
表18 フォン・ノイマンと一般的なプログラミングモデルの比較
表19 AIチップの探求を推進する目標
表20 神経科学からの概念がアーキテクチャに与える影響
表21 アーキテクチャ別企業
表22 AIチップ用学習アクセラレータの種類
表23 AIチップ用推論アクセラレータの種類
表24 自動車用AIチップの種類
表25 スマートデバイス用AIチップ
表26 クラウドデータセンター用AIチップの種類
表27 エッジAIチップの主要な種類
表28 ニューロモーフィック・チップの種類とその属性
表29 FPGAベースのAIアクセラレーション・ソリューションの種類 表30 FPGAベースのAIアクセラレーション・ソリューションの種類
表30 AIチップのマルチチップモジュール（MCM）統合アプローチの種類
表31 AIハードウェアの2D材料
表32 AIハードウェアのフォトニック材料
表33 AIハードウェアのスピントロニクス材料
表34 AIハードウェアの相変化材料
表35 AIハードウェアのニューロモーフィック材料
表36 AIチップの高度なパッケージングを使用してチップレットとダイを組み合わせる技術
表37 センサーの種類
表38 アプリケーションに基づくAI ASIC
表39 車載アプリケーションをターゲットとする主なAIチップ製品とソリューション
表40 AI対非AIスマートフォン
表41 さまざまなモバイルAIチップ設計者が使用する主要チップ製造プロセスノード
表42 AIタブレットと非AIタブレット
表43 パーソナル向けAIチップの市場プレイヤー、並列および低精度コンピューティング
表44 ドローンおよびロボット工学向けAIチップ企業製品
表45 ウェアラブル機器におけるAIチップの応用
表46 AIチップとセンサーおよび構造ヘルスモニタリングの応用
表47 ライフサイエンスにおけるAIチップの応用
表48 AIチップのコスト分析-設計、
表49 AIチップの最先端プロセスノードに関連する設計、製造、試験、運用コスト
表50 AIチップの製造に関連する組立、試験、パッケージング（ATP）コスト
表51 チップタイプ別の世界市場収益（2020～2036年）（10億米ドル）
表52 市場別の世界市場収益、2020～2036年（10億米ドル）
表53 地域別の世界市場収益、2020～2036年（10億米ドル）
表54 AMDのAIチップ製品群
表55 CV3～AD685の自律走行における用途
表56 Apple Neural Engine の進化
図のリスト
図1 Nvidia H200 AI チップ
図2 AI 開発の歴史
図3 AI ロードマップ
図4 デバイス・アーキテクチャ・ロードマップ
図5 AI チップ技術の TRL
図6 NvidiaA100 GPU
図7 Google Cloud TPU
図8 Groq Node
図9 Intel Movidius Myriad X
図10 Qualcomm Cloud AI 100
図11 Tesla FSD Chip
図12 Qualcomm Snapdragon
図13 データセンター向け Xeon CPU
図14 Google TPU
図15 ColossusTMMK2 IPU プロセッサ
図16 AI チオ市場マップ
図17 チップタイプ別世界市場収益（2020～2036 年）（10 億米ドル）
図18 市場別世界市場収益（2020～2036 年）（10 億米ドル）
図19 地域別世界市場収益、
図20 AMD Radeon Instinct
図21 AMD Ryzen 7040
図22 Alveo V70
図23 Versal Adaptive SOC
図24 AMD の MI300 チップ
図25 Cerebas WSE-2
図26 DeepX NPU DX-GEN1
図27 InferX X1
図28 "Warboy"(AI推論チップ)
図29 Google TPU
図30 GrAI VIP
図31 Colossus?MK2 GC200 IPU
図32 GreenWave の GAP8 および GAP9 プロセッサ
図33 Journey 5
図34 IBM Telum プロセッサ
図35 第 11 世代インテルR Core?S シリーズ
図36 Envise
図37 Pentonic 2000
図38 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)
図39 Azure Maia 100 および Cobalt 100 チップ
図40 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe カード
図41 Nvidia H200 AI チップ
図42 Grace Hopper Superchip
図43 Panmnesia メモリエクスパンダモジュール（上）と、スイッチおよびエクスパンダモジュールを搭載したシャーシ（下）
図44 Cloud AI 100
図45 Peta Op チップ
図46 Cardinal SN10 RDU
図47 MLSoC?
図48 グレイスカル
図49 テスラ D1 チップ
Summary
The global AI chip market is experiencing unprecedented growth in 2025. The first quarter of 2025 demonstrated the market's robust health with 75 startups collectively raising over $2 billion. AI chips and enabling technologies emerged as major winners, with companies developing optical communications technology for chips and data center infrastructure pulling in over $400 million. Notably, six companies raised at least $100 million in investment during Q1 alone. Recent funding rounds throughout 2024-2025 reveal sustained investor confidence across diverse AI chip technologies. Major European investments include VSORA's $46 million raise led by Otium for high-performance AI inference chips, and Axelera AI's €61.6 million grant from the EuroHPC Joint Undertaking for RISC-V-based AI acceleration platforms. Asian markets showed strong momentum with Rebellions securing $124 million in Series B funding led by KT Corp for domain-specific AI processors, while HyperAccel raised $40 million for generative AI inference solutions.
Emerging technologies attracted significant capital, particularly in neuromorphic computing and analog processing. Innatera Nanosystems raised €15 million for brain-inspired processors using spiking neural networks, while Semron secured €7.3 million for analog in-memory computing using memcapacitors. These investments highlight the industry's push toward ultra-low power edge AI solutions.
Optical and photonic technologies dominated large funding rounds, with Celestial AI raising $250.0M in Series C1 funding led by Fidelity Management & Research Company for photonic fabric technology. Similarly, quantum computing platforms attracted substantial investment, including QuEra Computing's $230.0M financing from Google and SoftBank Vision Fund for neutral-atom quantum computers. Government support continued expanding globally, with Japan's NEDO providing significant subsidies including EdgeCortix's combined $46.7 million in government funding for AI chiplet development. European initiatives showed strong momentum through the European Innovation Council Fund's participation in multiple rounds, supporting companies like NeuReality ($20 million) and CogniFiber ($5 million).
North American companies maintained strong fundraising activity, with Etched raising $120 million for transformer-specific ASICs and Groq securing $640 million in Series D funding for language processing units. Tenstorrent's massive $693 million Series D round, led by Samsung Securities, demonstrated continued confidence in RISC-V-based AI processor IP. The sustained investment flows reflect fundamental shifts in AI computing requirements. Industry analysts project that the market for gen AI inference will grow faster than training in 2025 and beyond, driving demand for specialized inference accelerators. Companies like Recogni ($102 million), SiMa.ai ($70 million), and Blaize ($106 million) received substantial funding specifically for inference-optimized solutions.
Edge computing represents a critical growth vector, with companies developing ultra-low power solutions attracting significant investment. Blumind's $14.1 million raise for analog AI inference chips and Mobilint's $15.3 million Series B for edge NPU chips demonstrate investor recognition of the edge AI opportunity.
The competitive landscape continues evolving with new architectural approaches gaining traction. Fractile's $15 million seed funding for in-memory processing chips and Vaire Computing's $4.5 million raise for adiabatic reversible computing represent novel approaches to addressing AI's energy consumption challenges.
AI chip startups secured a cumulative US$7.6 billion in venture capital funding globally during the second, third, and last quarter of 2024, with 2025 maintaining this momentum across diverse technology categories, from photonic interconnects to neuromorphic processors, positioning the industry for continued rapid expansion and technological innovation.
Data center and cloud infrastructure represent the primary growth drivers. Chip sales are set to soar in 2025, led by generative AI and data center build-outs, even as traditional PC and mobile markets remain subdued. The investment focus reflects this trend, with optical interconnect and photonic technologies receiving substantial attention from venture capitalists and strategic investors. Government funding has become increasingly strategic, with governments around the globe starting to invest more heavily in chip design tools and related research as part of an effort to boost on-shore chip production.
The Global Artificial Intelligence (AI) Chips Market 2026-2036 provides comprehensive analysis of the rapidly evolving AI semiconductor industry, covering market dynamics, technological innovations, competitive landscapes, and future growth opportunities across multiple application sectors. This strategic market intelligence report examines the complete AI chip ecosystem from emerging neuromorphic processors to established GPU architectures, delivering critical insights for semiconductor manufacturers, technology investors, system integrators, and enterprise decision-makers navigating the AI revolution.
Report contents include
Table of Contents1 INTRODUCTION
1.1 What is an AI chip?
1.1.1 AI Acceleration
1.1.2 Hardware & Software Co-Design
1.2 Key capabilities
1.3 History of AI Chip Development
1.4 Applications
1.5 AI Chip Architectures
1.6 Computing requirements
1.7 Semiconductor packaging
1.7.1 Evolution from 1D to 3D semiconductor packaging
1.8 AI chip market landscape
1.8.1 China
1.8.2 USA
1.8.2.1 The US CHIPS and Science Act of 2022
1.8.3 Europe
1.8.3.1 The European Chips Act of 2022
1.8.4 Rest of Asia
1.8.4.1 South Korea
1.8.4.2 Japan
1.8.4.3 Taiwan
1.9 Edge AI
1.9.1 Edge vs Cloud
1.9.2 Edge devices that utilize AI chips
1.9.3 Players in edge AI chips
1.9.4 Inference at the edge
1.10 Market drivers
1.11 Government funding and initiatives
1.12 Funding and investments
1.13 Market challenges
1.14 Market players
1.15 Future Outlook for AI Chips
1.15.1 Specialization
1.15.2 3D System Integration
1.15.3 Software Abstraction Layers
1.15.4 Edge-Cloud Convergence
1.15.5 Environmental Sustainability
1.15.6 Neuromorphic Photonics
1.15.7 New Materials
1.15.8 Efficiency Improvements
1.15.9 Automated Chip Generation
1.16 AI roadmap
1.17 Large AI Models
2 AI CHIP FABRICATION
2.1 Supply chain
2.2 Fab investments and capabilities
2.3 Manufacturing advances
2.3.1 Chiplets
2.3.2 3D Fabrication
2.3.3 Algorithm-Hardware Co-Design
2.3.4 Advanced Lithography
2.3.5 Novel Devices
2.4 Instruction Set Architectures
2.4.1 Instruction Set Architectures (ISAs) for AI workloads
2.4.2 CISC and RISC ISAs for AI accelerators
2.5 Programming Models and Execution Models
2.5.1 Programming model vs execution model
2.5.2 Von Neumann Architecture
2.6 Transistors
2.6.1 Increasing Transistor Count
2.6.2 Planar FET to FinFET
2.6.3 GAAFET, MBCFET, RibbonFET
2.7 Advanced Semiconductor Packaging
2.7.1 1D to 3D semiconductor packaging
2.7.2 2.5D packaging
3 AI CHIP ARCHITECTURES
3.1 Distributed Parallel Processing
3.2 Optimized Data Flow
3.3 Flexible vs. Specialized Designs
3.4 Hardware for Training vs. Inference
3.5 Software Programmability
3.6 Architectural Optimization Goals
3.7 Innovations
3.7.1 Specialized Processing Units
3.7.2 Dataflow Optimization
3.7.3 Model Compression
3.7.4 Biologically-Inspired Designs
3.7.5 Analog Computing
3.7.6 Photonic Connectivity
3.8 Sustainability
3.8.1 Energy Efficiency
3.8.2 Green Data Centers
3.8.3 Eco-Electronics
3.8.4 Reusable Architectures & IP
3.8.5 Regulated Lifecycles
3.8.6 AI for Sustainability
3.8.7 AI Model Efficiency
3.9 Companies, by architecture
3.10 Hardware Architectures
3.10.1 ASICs, FPGAs, and GPUs used for neural network architectures
3.10.2 Types of AI Chips
3.10.3 TRL
3.10.4 Commercial AI chips
3.10.5 Emerging AI chips
4 TYPES OF AI CHIPS
4.1 Training Accelerators
4.2 Inference Accelerators
4.3 Automotive AI Chips
4.4 Smart Device AI Chips
4.5 Cloud Data Center Chips
4.6 Edge AI Chips
4.7 Neuromorphic Chips
4.8 FPGA-Based Solutions
4.9 Multi-Chip Modules
4.10 Emerging technologies
4.10.1 Novel Materials
4.10.1.1 2D materials
4.10.1.2 Photonic materials
4.10.1.3 Spintronic materials
4.10.1.4 Phase change materials
4.10.1.5 Neuromorphic materials
4.10.2 Advanced Packaging
4.10.3 Software Abstraction
4.10.4 Environmental Sustainability
4.11 Specialized components
4.11.1 Sensor Interfacing
4.11.2 Memory Technologies
4.11.2.1 HBM stacks
4.11.2.2 GDDR
4.11.2.3 SRAM
4.11.2.4 STT-RAM
4.11.2.5 ReRAM
4.11.3 Software Frameworks
4.11.4 Data Center Design
4.12 AI-Capable Central Processing Units (CPUs)
4.12.1 Core architecture
4.12.2 CPU requirements
4.13 Graphics Processing Units (GPUs)
4.13.1 Types of AI GPUs
4.13.2 Data center GPUs key features
4.13.2.1 NVIDIA
4.13.2.2 AMD
4.13.2.3 Intel
4.14 Custom AI ASICs for Cloud Service Providers (CSPs)
4.14.1 Amazon Trainium and Inferentia
4.14.2 Microsoft Maia
4.14.3 Meta MTIA
4.15 Other AI Chips
4.15.1 Heterogenous Matrix-Based AI Accelerators
4.15.1.1 Habana
4.15.1.2 Cambricon Technologies
4.15.1.3 Huawe
4.15.1.4 Baidu
4.15.1.5 Qualcomm
4.15.2 Spatial AI Accelerators
4.15.2.1 Cerebras
4.15.2.2 Graphcore
4.15.2.3 Groq
4.15.2.4 SambaNova
4.15.2.5 Untether AI
4.15.3 Coarse-Grained Reconfigurable Arrays (CGRAs)
5 AI CHIP MARKETS
5.1 Market map
5.2 Data Centers
5.2.1 Market overview
5.2.2 Market players
5.2.3 Hardware
5.2.4 Trends
5.3 Automotive
5.3.1 Market overview
5.3.2 Market outlook
5.3.3 Autonomous Driving
5.3.3.1 Market players
5.3.4 Increasing power demands
5.3.5 Market players
5.4 Industry 4.0
5.4.1 Market overview
5.4.2 Applications
5.4.3 Market players
5.5 Smartphones
5.5.1 Market overview
5.5.2 Commercial examples
5.5.3 Smartphone chipset market
5.5.4 Process nodes
5.6 Tablets
5.6.1 Market overview
5.6.2 Market players
5.7 IoT & IIoT
5.7.1 Market overview
5.7.2 AI on the IoT edge
5.7.3 Consumer smart appliances
5.7.4 Market players
5.8 Computing
5.8.1 Market overview
5.8.2 Personal computers
5.8.3 Parallel computing
5.8.4 Low-precision computing
5.8.5 Market players
5.9 Drones & Robotics
5.9.1 Market overview
5.9.2 Market players
5.10 Wearables, AR glasses and hearables
5.10.1 Market overview
5.10.2 Applications
5.10.3 Market players
5.11 Sensors
5.11.1 Market overview
5.11.2 Challenges
5.11.3 Applications
5.11.4 Market players
5.12 Life Sciences
5.12.1 Market overview
5.12.2 Applications
5.12.3 Market players
6 GLOBAL MARKET REVENUES AND COSTS
6.1 Costs
6.2 Revenues by chip type, 2020-2036
6.3 Revenues by market, 2020-2036
6.4 Revenues by region, 2020-2036
7 COMPANY PROFILES (147 company profiles)8 APPENDIX
8.1 Research Methodology
9 REFERENCESList of Tables/GraphsList of Tables
Table1 Markets and applications for AI chips
Table2 AI Chip Architectures
Table3 Computing requirements and constraints
Table4 Computing requirements and constraints by applications
Table5 Advantages and disadvantages of edge AI
Table6 Edge vs Cloud
Table7 Edge devices that utilize AI chips
Table8 Players in edge AI chips
Table9 Market drivers for AI Chips
Table10 AI chip government funding and initiatives
Table11 AI chips funding and investment, by company
Table12 Market challenges in AI chips
Table13 Key players in AI chips
Table14 AI Chip Supply Chain
Table15 Fab investments and capabilities
Table16 Comparison of AI chip fabrication capabilities between IDMs (integrated device manufacturers) and dedicated foundries
Table17 Programming model vs execution model
Table18 Von Neumann compared with common programming models
Table19 Goals driving the exploration into AI chip architectures
Table20 Concepts from neuroscience influence architecture
Table21 Companies by Architecture
Table22 Types of training accelerators for AI chips
Table23 Types of inference accelerators for AI chips
Table24 Types of Automotive AI chips
Table25 Smart device AI chips
Table26 Types of cloud data center AI chips
Table27 Key types of edge AI chips
Table28 Types of neuromorphic chips and their attributes
Table29 Types of FPGA-based solutions for AI acceleration
Table30 Types of multi-chip module (MCM) integration approaches for AI chips
Table31 2D materials in AI hardware
Table32 Photonic materials for AI hardware
Table33 Spintronic materials for AI hardware
Table34 Phase change materials for AI hardware
Table35 Neuromorphic materials in AI hardware
Table36 Techniques for combining chiplets and dies using advanced packaging for AI chips
Table37 Types of sensors
Table38 AI ASICs based on application
Table39 Key AI chip products and solutions targeting automotive applications
Table40 AI versus non-AI smartphones
Table41 Key chip fabrication process nodes used by various mobile AI chip designers
Table42 AI versus non AI tablets
Table43 Market players in AI chips for personal, parallel, and low-precision computing
Table44 AI chip company products for drones and robotics
Table45 Applications of AI chips in wearable devices
Table46 Applications of ai chips and sensors and structural health monitoring
Table47 Applications of AI chips in life sciences
Table48 AI chip costs analysis-design, operation and fabrication
Table49 Design, manufacturing, testing, and operational costs associated with leading-edge process nodes for AI chips
Table50 Assembly, test, and packaging (ATP) costs associated with manufacturing AI chips
Table51 Global market revenues by chip type, 2020-2036 (billions USD)
Table52 Global market revenues by market, 2020-2036 (billions USD)
Table53 Global market revenues by region, 2020-2036 (billions USD)
Table54 AMD AI chip range
Table55 Applications of CV3-AD685 in autonomous driving
Table56 Evolution of Apple Neural Engine
List of Figures
Figure1 Nvidia H200 AI Chip
Figure2 History of AI development
Figure3 AI roadmap
Figure4 Device architecture roadmap
Figure5 TRL of AI chip technologies
Figure6 Nvidia A100 GPU
Figure7 Google Cloud TPUs
Figure8 Groq Node
Figure9 Intel Movidius Myriad X
Figure10 Qualcomm Cloud AI 100
Figure11 Tesla FSD Chip
Figure12 Qualcomm Snapdragon
Figure13 Xeon CPUs for data center
Figure14 Google TPU
Figure15 Colossus™ MK2 IPU processor
Figure16 AI chio market map
Figure17 Global market revenues by chip type, 2020-2036 (billions USD)
Figure18 Global market revenues by market 2020-2036 (billions USD)
Figure19 Global market revenues by region, 2020-2036 (billions USD)
Figure20 AMD Radeon Instinct
Figure21 AMD Ryzen 7040
Figure22 Alveo V70
Figure23 Versal Adaptive SOC
Figure24 AMD’s MI300 chip
Figure25 Cerebas WSE-2
Figure26 DeepX NPU DX-GEN1
Figure27 InferX X1
Figure28 “Warboy”(AI Inference Chip)
Figure29 Google TPU
Figure30 GrAI VIP
Figure31 Colossus™ MK2 GC200 IPU
Figure32 GreenWave’s GAP8 and GAP9 processors
Figure33 Journey 5
Figure34 IBM Telum processor
Figure35 11th Gen Intel® Core™ S-Series
Figure36 Envise
Figure37 Pentonic 2000
Figure38 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)
Figure39 Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips
Figure40 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card
Figure41 Nvidia H200 AI chip
Figure42 Grace Hopper Superchip
Figure43 Panmnesia memory expander module (top) and chassis loaded with switch and expander modules (below)
Figure44 Cloud AI 100
Figure45 Peta Op chip
Figure46 Cardinal SN10 RDU
Figure47 MLSoC™
Figure48 Grayskull
Figure49 Tesla D1 chip
ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。本レポートと同分野（電子部品／半導体）の最新刊レポート
Future Markets, inc.社の エレクトロニクス分野 での最新刊レポートよくあるご質問Future Markets, inc.社はどのような調査会社ですか?Future Markets, inc.は先端技術に焦点をあてたスウェーデンの調査会社です。 2009年設立のFMi社は先端素材、バイオ由来の素材、ナノマテリアルの市場をトラッキングし、企業や学... もっと見る 調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
注文の手続きはどのようになっていますか?1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
お支払方法の方法はどのようになっていますか?納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
データリソース社はどのような会社ですか?当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
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