世界各国のリアルタイムなデータ・インテリジェンスで皆様をお手伝い
 エッジAIチップ：技術、市場、および予測 2026-2036Edge AI Chips: Technologies, Markets, and Forecasts 20262036 エッジAIチップの世界市場は、人工知能が集中型のクラウドデータセンターから、データが生成されるデバイス（スマートフォン、自動車、ロボット、産業用センサー、パーソナルコンピュータ）... もっと見る
サマリー
エッジAIチップの世界市場は、人工知能が集中型のクラウドデータセンターから、データが生成されるデバイス（スマートフォン、自動車、ロボット、産業用センサー、パーソナルコンピュータ）へと移行するにつれ、前例のない成長期を迎えつつある。 ニューラル処理ユニット（NPU）、グラフィックス処理ユニット（GPU）、機械学習推論に最適化された中央処理装置（CPU）を含むエッジAIチップは、クラウド接続に依存せず、デバイスがローカルで知的な判断を下すことを可能にする。これにより、遅延が解消され、データプライバシーが強化され、帯域幅要件が削減され、安全性が重要なアプリケーションにおけるリアルタイムの自律動作が可能となる。 エッジAIチップ市場は、自動車、AIスマートフォン、AI PC、ヒューマノイドロボット、予知保全用AIセンサーという5つの主要アプリケーション分野に牽引され、2036年までに800億米ドルを超えると予測されています。
本レポートはエッジAIチップ市場を包括的に分析し、技術アーキテクチャ、アプリケーション市場、競争動向、地域別予測に加え、確立された半導体大手、AI特化スタートアップ、クラウドプロバイダーのエッジソリューションを含む54社の詳細な企業プロファイルを網羅。 市場予測は2026年から2036年まで、地域別（米国、中国、欧州、その他地域）および用途別に提供される。本レポートは、急速に進化する市場をナビゲートする半導体企業、チップ設計者、OEM、システムインテグレーター、投資家、政策立案者向けに実用的な知見を提供する。
自動車分野は最も高い成長機会の一つであり、SAEレベル2+からレベル3自動運転への移行により法的責任がドライバーからOEMへ移行するため、大幅に強化されたエッジAI演算能力が必要となる。 インテリジェントコックピットシステムは、音声アシスタント、ドライバーモニタリング、ジェスチャー認識、拡張現実（AR）ディスプレイ向けに専用のAI処理を必要とする、自動車分野における追加のサブ市場です。自動運転とインテリジェントコックピット機能を合わせると、自動車分野は民生電子機器と並ぶ2大エッジAIチップ市場の一つとなります。
AIスマートフォンは数量ベースでエッジAIチップ市場を支配しており、2026年1月時点で主要OEM各社がフラッグシップ端末にAI対応機能を搭載している。本レポートではApple、Qualcomm、MediaTek、Samsung、Google、HuaweiのフラッグシップAIプロセッサを比較検証し、中価格帯スマートフォンが低価格帯市場のシェアを侵食するプレミアム化トレンドを分析する。 専用AI処理能力40TOPS超のAI PCは、2025年の新規PC販売台数の10%未満を占めるに過ぎなかったが、2030年代初頭までに新規販売の大半を占める見込みであり、インテル、クアルコム、アップル、AMDの各プラットフォームが市場シェアを争う。
ヒューマノイドロボットは、初期段階ながら高い潜在性を秘めた応用分野と位置付けられる。2026年現在、自動車製造現場での導入が拡大しており、今後10年間で警備・監視・家庭環境への展開が予想される。現在のピッキングや物流業務を超える複雑なタスクの増加に伴い、ロボット1台当たりの必要AI演算量は大幅に増加すると予測される。
本レポートは、CPU、NPU、GPUアーキテクチャにまたがるエッジAIチップのサプライチェーンを検証。TSMC、サムスンファウンドリ、インテルを対象に、3nm、2nmおよびそれ以降の先端半導体製造プロセスを詳細に分析。チップレット、2.5D/3D統合、ファンアウトウェハーレベルパッケージングなどの先進パッケージング技術が、エッジAIプロセッサの性能とコストに与える影響を分析。 地政学的側面についても広範にカバーしており、米国輸出規制が中国市場に与える影響、中国国内の半導体自給率向上に向けた取り組み、CHIPS and Science Act（米国）、欧州チップ法、および日本・韓国における同等の政府投資プログラムなどの政府投資計画が含まれます。
レポート内容
プロファイル対象企業：Advanced Micro Devices (AMD)、Alpha ICs、Amazon Web Services (AWS)、Ambarella、Anaflash、Apple、Axelera AI、Axera Semiconductor、Blaize、BrainChip Holdings、Cerebras Systems、Corerain Technologies、DEEPX、DeGirum、EdgeCortix、Efinix、EnCharge AI、 ENERZAi、Google、Graphcore、GreenWaves Technologies、Gwanak Analog、Hailo、Huawei、Innatera Nanosystems など...
目次
1 エグゼクティブサマリー
1.1 市場概要
1.1.1 市場規模
1.1.2 地理的市場
1.1.3 技術アーキテクチャの進化タイムライン
1.2 AI手法とエンドマーケット応用入門
1.2.1 エッジ展開のための機械学習の基礎
1.2.2 エンドマーケットアプリケーションの概要
1.3 主要な側面
1.4 地域別予測分析
1.4.1 米国
1.4.2 中国
1.4.3 ヨーロッパ
1.4.4 そのほかの地域
2 エッジAIテクノロジーアーキテクチャ
2.1 ニューラル処理ユニット（NPU）の実装
2.2 システムオンチップ（SoC）統合戦略
2.3 電力効率と性能の最適化
2.3.1 7W 未満の熱設計要件
2.3.2 TOPS/W 最適化手法
2.3.3 モデル圧縮と量子化
2.4 アナログコンピューティングとインメモリ処理
2.5 専用ニューラル処理ユニットアーキテクチャ
2.6 GPUベースのエッジソリューションと専用DPUの比較
2.7 エッジAIチップのサプライチェーン分析
2.7.1 CPUサプライチェーン
2.7.2 NPU サプライチェーン
2.7.3 GPU サプライチェーン
2.7.4 ファウンドリおよび製造サプライチェーン
2.8 最先端半導体製造プロセスのレビュー
2.8.1 現在の最先端プロセス（3nm および 4nm）
2.8.2 次世代プロセス（2nm）
2.8.3 先進パッケージング技術
2.8.4 プロセス技術がエッジAIチップのコストに与える影響
3 アプリケーション市場分析
3.1 産業用IoTと製造アプリケーション
3.1.1 予知保全システム
3.1.2 品質管理と検査
3.1.3 リアルタイム分析と最適化
3.2 スマートフォンおよびモバイルデバイスの統合
3.2.1 AI対応CPUの統合
3.2.2 特殊 AI アクセラレータの実装
3.2.3 常時稼働処理能力
3.2.4 AI PC 市場
3.2.4.1 AI PC の定義
3.2.4.2 AI PC 製品ベンチマーク
3.2.4.3 AI PCにおける最先端技術
3.2.5 AIスマートフォン市場：主要機能とフラッグシップ端末のベンチマーク
3.2.5.1 フラッグシップスマートフォンにおけるAI機能
3.2.5.2 フラッグシップスマートフォンAIプロセッサのベンチマーク
3.3 自動車および輸送システム
3.3.1 SAEの自律性レベルとエッジAIの要件
3.3.2 自動運転向けエッジAIプロセッサ
3.3.3 インテリジェントコックピットシステム
3.4 ヒューマノイドロボットアプリケーション
3.4.1 現在の導入状況と応用例
3.4.2 ヒューマノイドロボット向けエッジAI処理要件
3.4.3 ヒューマノイドロボットをターゲットとするエッジAIチップ企業
3.5 スマートシティおよびインフラアプリケーション
3.6 ヘルスケアとウェアラブルデバイスの統合
3.7 家電とホームオートメーション
3.8 競争環境と市場プレイヤー
3.8.1 確立された半導体大手企業
3.8.1.1 NVIDIA
3.8.1.2 Intel
3.8.1.3 Qualcomm
3.8.1.4 Xilinx
3.8.2 AIに焦点を当てたスタートアップ企業
3.8.2.1 Mythic
3.8.2.2 Syntiant
3.8.2.3 Kneron
3.8.2.4 DeepX
3.8.3 クラウドプロバイダーエッジソリューション
3.8.3.1 Google Edge TPU
3.8.3.2 AWS Inferentia
3.9 市場の推進要因と技術動向
3.9.1 レイテンシー要件とリアルタイム処理の需要
3.9.2 データプライバシーとセキュリティの必須要件分析
3.9.3 帯域幅制限と接続性課題の解決策
3.9.4 IoTデバイスの急増による影響評価
3.9.5 エッジ－クラウドコンピューティングアーキテクチャの進化
3.9.6 電力効率とバッテリー寿命の最適化
3.9.7 自律システム処理要件
3.9.8 ヒューマノイドロボットの処理要件
3.9.9 米中半導体の動向と輸出管理
4 企業プロファイル (54 社)
5 参考文献
図表リスト
表一覧
表1 エッジAIチップ市場規模（用途別セグメント）、2026-2036年（10億米ドル）
表2 プラットフォーム別収益分析
表3 エッジAIチップ市場規模（地域別、2026-2036年、10億米ドル）
表4 主要米国エッジAIチップ企業と対象アプリケーション
表5 主要中国エッジAIチップ企業と対象アプリケーション
表6 主要欧州エッジAIチップ企業と対象アプリケーション
表7 その他の主要エッジAIチップ企業と対象アプリケーション
表8 TOPS/W最適化手法
表9 エッジAIプロセッサアーキテクチャ比較
表10 エッジAI CPU命令セットアーキテクチャ比較
表11 エッジAI NPUのアプリケーションセグメント別性能
表12 エッジAIチップ向け半導体ファウンドリ状況
表13 エッジAIチップ向け半導体プロセスノード比較
表14 Edge AIチップ向け先進パッケージング技術
表15 プロセスノード別半導体ウェーハコスト推定値
表16 予知保全向けエッジAI？業界別主要パラメータ
表17 AI PC シリコンプラットフォーム比較（2026年）
表18 AI PC オンデバイスLLM推論能力（2026年）
表19 フラッグシップスマートフォンAIプロセッサ比較（2026年）
表20 Apple Neural Engine AI性能の進化（2017-2026）
表21 AIスマートフォン市場セグメンテーション（2026年）
表22 自動運転のSAEレベルとエッジAI演算要件
表23 自動運転エッジAIプロセッサ比較（2026年）
表24 機能別インテリジェントコックピットAI処理要件
表25 主要ヒューマノイドロボットプログラムとエッジAI要件（2026年）
表26 機能別ヒューマノイドロボットエッジAI処理要件
表27 環境別ヒューマノイドロボット導入予測（2026-2036年）
表28 エッジAIチップ市場 ? カテゴリー別競争環境概要
表29 ヒューマノイドロボット向けエッジAIチップ市場予測
表30 米国半導体輸出規制のタイムラインとエッジAI市場への影響
表31 輸出規制がエッジAIチップの競争力に与える影響
表32 AMD AIチップ製品ライン
表33 自動運転におけるCV3-AD685の応用
表34 Apple Neural Engineの進化
図一覧
図1 AMD Radeon Instinct
図2 AMD Ryzen 7040
図3 Alveo V70
図4 Versal Adaptive SOC
図5 AMDのMI300チップ
図6 AmbarellaのCV7ビジョンSoC
図7 Cerebas WSE-2
図8 DeepX NPU DX-GEN1
図9 Encharge AIのEN100 M.2カード
図10 Google TPU
図11 Colossus™ MK2 GC200 IPU
図12 GreenWaveのGAP8およびGAP9プロセッサ
図13 HailoのHailo-10HエッジAIアクセラレータ
図14 Innatera社のPulsarスパイクニューラルプロセッサ
図15 第11世代インテル® Core™ Sシリーズ
図16 Pentonic 2000
図17 Azure Maia 100 および Cobalt 100 チップ
図18 Mythic MP10304 クワッド-AMP PCIeカード
図19 Nvidia H200 AIチップ
図20 グレース・ホッパー・スーパーチップ
図21 NvidiaのJetson Orin Nano
図22 Cloud AI 100
図23 MLSoC™
図24 SynapticsのSL2610マルチモーダルエッジAIプロセッサ
図25 Grayskull
Summary
The global market for edge AI chips is entering a period of unprecedented growth as artificial intelligence transitions from centralised cloud data centers to the devices where data is generated － smartphones, vehicles, robots, industrial sensors, and personal computers. Edge AI chips, encompassing Neural Processing Units (NPUs), Graphics Processing Units (GPUs), and Central Processing Units (CPUs) optimised for machine learning inference, enable devices to make intelligent decisions locally, without reliance on cloud connectivity. This eliminates latency, enhances data privacy, reduces bandwidth requirements, and enables real-time autonomous operation in safety-critical applications. The edge AI chip market is forecast to exceed US$80 billion by 2036, driven by five key application segments: automotive, AI smartphones, AI PCs, humanoid robots, and AI sensors for predictive maintenance.
This report provides a comprehensive analysis of the edge AI chip market, covering technology architectures, application markets, competitive dynamics, geographic forecasts, and 54 detailed company profiles spanning established semiconductor giants, AI-focused startups, and cloud provider edge solutions. Market forecasts are provided from 2026 to 2036, segmented by geographic region (United States, China, Europe, and Rest of World) and by application. The report delivers actionable intelligence for semiconductor companies, chip designers, OEMs, system integrators, investors, and policymakers navigating this rapidly evolving market.
The automotive sector represents one of the highest-growth opportunities, with the transition from SAE Level 2+ to Level 3 autonomous driving shifting legal responsibility from the driver to the OEM, necessitating substantially greater edge AI compute. Intelligent cockpit systems represent an additional automotive sub-market requiring dedicated AI processing for voice assistants, driver monitoring, gesture recognition, and augmented reality displays. Together, autonomous driving and intelligent cockpit functions make automotive one of the two largest edge AI chip markets alongside consumer electronics.
AI smartphones dominate the edge AI chip market by volume, with every major OEM now offering AI-enabled features on flagship devices as of January 2026. The report benchmarks flagship AI processors from Apple, Qualcomm, MediaTek, Samsung, Google, and Huawei, and analyses the premiumization trend that is driving mid-range phones to eat into budget phone market share. AI PCs, defined as those exceeding 40 TOPS of dedicated AI processing, represented less than 10% of new PC sales in 2025 but are expected to constitute the majority of new sales by the early 2030s, with platforms from Intel, Qualcomm, Apple, and AMD competing for market share.
Humanoid robots are identified as a nascent but high-potential application segment. As of 2026, deployments are scaling on automotive manufacturing floors, with expansion into patrolling, surveillance, and household environments expected over the next decade. The required AI compute per robot is forecast to increase significantly as tasks grow in complexity beyond current picking and logistics operations.
The report examines the edge AI chip supply chain across CPU, NPU, and GPU architectures, including a detailed review of cutting-edge semiconductor manufacturing processes at 3nm, 2nm, and beyond, covering TSMC, Samsung Foundry, and Intel. Advanced packaging technologies including chiplets, 2.5D/3D integration, and fan-out wafer-level packaging are analysed for their impact on edge AI processor capability and cost. The geopolitical dimension is covered extensively, including the impact of US export controls on the China market, domestic Chinese semiconductor self-sufficiency efforts, and government investment programmes including the CHIPS and Science Act, the European Chips Act, and equivalent programmes in Japan and South Korea.
Report Contents
Companies Profiled include Advanced Micro Devices (AMD), Alpha ICs, Amazon Web Services (AWS), Ambarella, Anaflash, Apple, Axelera AI, Axera Semiconductor, Blaize, BrainChip Holdings, Cerebras Systems, Corerain Technologies, DEEPX, DeGirum, EdgeCortix, Efinix, EnCharge AI, ENERZAi, Google, Graphcore, GreenWaves Technologies, Gwanak Analog, Hailo, Huawei, Innatera Nanosystems and more...
Table of Contents
1 EXECUTIVE SUMMARY
1.1 Market overview
1.1.1 Market Size
1.1.2 Geographic Market
1.1.3 Technology Architecture Evolution Timeline
1.2 Introduction to AI Methods and End Market Applications
1.2.1 Machine Learning Fundamentals for Edge Deployment
1.2.2 End Market Applications Overview
1.3 Key Aspects
1.4 Geographic Forecast Analysis
1.4.1 United States
1.4.2 China
1.4.3 Europe
1.4.4 Rest of World
2 EDGE AI TECHNOLOGY ARCHITECTURES
2.1 Neural Processing Unit (NPU) Implementations
2.2 System－on－Chip (SoC) Integration Strategies
2.3 Power Efficiency and Performance Optimization
2.3.1 Sub－7W Thermal Envelope Requirements
2.3.2 TOPS/W Optimization Methodologies
2.3.3 Model Compression and Quantization
2.4 Analog Computing and In－Memory Processing
2.5 Dedicated Neural Processing Unit Architectures
2.6 GPU－Based Edge Solutions vs. Specialized DPUs
2.7 Edge AI Chip Supply Chain Analysis
2.7.1 CPU Supply Chain
2.7.2 NPU Supply Chain
2.7.3 GPU Supply Chain
2.7.4 Foundry and Manufacturing Supply Chain
2.8 Cutting－Edge Semiconductor Manufacturing Processes Review
2.8.1 Current Leading－Edge Processes (3nm and 4nm)
2.8.2 Next－Generation Processes (2nm)
2.8.3 Advanced Packaging Technologies
2.8.4 Impact of Process Technology on Edge AI Chip Cost
3 APPLICATION MARKET ANALYSIS
3.1 Industrial IoT and Manufacturing Applications
3.1.1 Predictive Maintenance Systems
3.1.2 Quality Control and Inspection
3.1.3 Real－time Analytics and Optimization
3.2 Smartphone and Mobile Device Integration
3.2.1 AI－Capable CPU Integration
3.2.2 Specialized AI Accelerator Implementation
3.2.3 Always－On Processing Capabilities
3.2.4 AI PC Market
3.2.4.1 Defining the AI PC
3.2.4.2 AI PC Product Benchmarking
3.2.4.3 Cutting－Edge Technologies in AI PCs
3.2.5 AI Smartphone Market: Key Features and Flagship Phone Benchmarking
3.2.5.1 AI Features in Flagship Smartphones
3.2.5.2 Flagship Phone AI Processor Benchmarking
3.3 Automotive and Transportation Systems
3.3.1 SAE Levels of Autonomy and Edge AI Requirements
3.3.2 Autonomous Driving Edge AI Processors
3.3.3 Intelligent Cockpit Systems
3.4 Humanoid Robot Applications
3.4.1 Current Deployment Status and Applications
3.4.2 Edge AI Processing Requirements for Humanoid Robots
3.4.3 Edge AI Chip Companies Targeting Humanoid Robotics
3.5 Smart Cities and Infrastructure Applications
3.6 Healthcare and Wearable Device Integration
3.7 Consumer Electronics and Home Automation
3.8 Competitive Landscape and Market Players
3.8.1 Established Semiconductor Giants
3.8.1.1 NVIDIA
3.8.1.2 Intel
3.8.1.3 Qualcomm
3.8.1.4 Xilinx
3.8.2 AI－Focused Startup Companies
3.8.2.1 Mythic
3.8.2.2 Syntiant
3.8.2.3 Kneron
3.8.2.4 DeepX
3.8.3 Cloud Provider Edge Solutions
3.8.3.1 Google Edge TPU
3.8.3.2 AWS Inferentia
3.9 Market Drivers and Technology Trends
3.9.1 Latency Requirements and Real－Time Processing Demands
3.9.2 Data Privacy and Security Imperative Analysis
3.9.3 Bandwidth Limitation and Connectivity Challenge Solutions
3.9.4 IoT Device Proliferation Impact Assessment
3.9.5 Edge－Cloud Computing Architecture Evolution
3.9.6 Power Efficiency and Battery Life Optimization
3.9.7 Autonomous System Processing Requirements
3.9.8 Humanoid Robot Processing Requirements
3.9.9 US－China Semiconductor Dynamics and Export Controls
4 COMPANY PROFILES (54 company profiles)
5 REFERENCES
List of Tables/Graphs
List of Tables
Table1 Edge AI Chip Market Size by Application Segment, 2026-2036 (US$ Billions)
Table2 Platform-Specific Revenue Analysis
Table3 Edge AI Chip Market Size by Geographic Region, 2026-2036 (US$ Billions)
Table4 Key US Edge AI Chip Companies and Target Applications
Table5 Key Chinese Edge AI Chip Companies and Target Applications
Table6 Key European Edge AI Chip Companies and Target Applications
Table7 Key Rest of World Edge AI Chip Companies and Target Applications
Table8 TOPS/W Optimization Methodologies
Table9 Edge AI Processor Architecture Comparison
Table10 Edge AI CPU Instruction Set Architecture Comparison
Table11 Edge AI NPU Performance by Application Segment
Table12 Semiconductor Foundry Landscape for Edge AI Chips
Table13 Semiconductor Process Node Comparison for Edge AI Chips
Table14 Advanced Packaging Technologies for Edge AI Chips
Table15 Estimated Semiconductor Wafer Costs by Process Node
Table16 Edge AI for Predictive Maintenance — Key Parameters by Industry
Table17 AI PC Silicon Platform Comparison (2026)
Table18 AI PC On-Device LLM Inference Capability (2026)
Table19 Flagship Smartphone AI Processor Comparison (2026)
Table20 Evolution of Apple Neural Engine AI Performance (2017-2026)
Table21 AI Smartphone Market Segmentation (2026)
Table22 SAE Levels of Driving Automation and Edge AI Compute Requirements
Table23 Autonomous Driving Edge AI Processor Comparison (2026)
Table24 Intelligent Cockpit AI Processing Requirements by Function
Table25 Leading Humanoid Robot Programmes and Edge AI Requirements (2026)
Table26 Humanoid Robot Edge AI Processing Requirements by Function
Table27 Humanoid Robot Deployment Forecast by Environment (2026-2036)
Table28 Edge AI Chip Market — Competitive Landscape Summary by Category
Table29 Humanoid Robot Edge AI Chip Market Projections
Table30 US Semiconductor Export Restriction Timeline and Impact on Edge AI Market
Table31 Impact of Export Controls on Edge AI Chip Competitive Dynamics
Table32 AMD AI chip range
Table33 Applications of CV3-AD685 in autonomous driving
Table34 Evolution of Apple Neural Engine
List of Figures
Figure1 AMD Radeon Instinct
Figure2 AMD Ryzen 7040
Figure3 Alveo V70
Figure4 Versal Adaptive SOC
Figure5 AMD’s MI300 chip
Figure6 Ambarella’s CV7 vision SoC
Figure7 Cerebas WSE-2
Figure8 DeepX NPU DX-GEN1
Figure9 Encharge AI’s EN100 M.2 card
Figure10 Google TPU
Figure11 Colossus™ MK2 GC200 IPU
Figure12 GreenWave’s GAP8 and GAP9 processors
Figure13 Hailo’s Hailo-10H edge AI accelerator
Figure14 Innatera’s Pulsar spiking neural processor
Figure15 11th Gen Intel® Core™ S-Series
Figure16 Pentonic 2000
Figure17 Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips
Figure18 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card
Figure19 Nvidia H200 AI chip
Figure20 Grace Hopper Superchip
Figure21 Nvidia’s Jetson Orin Nano
Figure22 Cloud AI 100
Figure23 MLSoC™
Figure24 Synaptics’ SL2610 multimodal edge AI processors
Figure25 Grayskull
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（通信・IT）の最新刊レポート
Future Markets, inc.社の 5G & 6G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。
|
|
