「AIチップセット市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測 2026-2031年」市場調査レポートの出版・販売開始のご案内
株式会社SEMABIZ
SEMABIZはMordor Intelligence（モードーインテリジェンス）の英文調査報告書「AIチップセット市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測 2026-2031年-AI Chipsets - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)」の販売を2026年8月26日に開始いたしました。
株式会社SEMABIZはMordor Intelligenceの日本の正規代理店です。
AIチップセット市場の規模は、2025年の530億6,000万米ドルから2026年には702億5,000万米ドルに拡大し、2031年には2,859億米ドルに達するとMordor Intelligenceでは予測しています（2026年～2031年の年平均成長率：32.41%）。
この成長を牽引する3つの構造的要因は、計算負荷の高い大規模言語モデル（LLM）に対するかつてない需要、ソフトウェア定義型車両（SDV）の採用加速、そして超低消費電力エッジ向けシリコン技術の飛躍的進歩です。性能向上は依然として高度なパッケージング技術や広帯域メモリ（HBM）に大きく依存していますが、3nm未満の微細化プロセスにおける供給制約が、短期的には生産量の拡大を制限しています。その一方で、輸出規制、エネルギー効率に関する義務化、サステナビリティ目標といった要素が調達戦略を変化させており、ワットあたりの性能（電力効率）に優れたアーキテクチャが選好されるようになっています。高い処理能力（スループット）、熱効率、そしてサプライチェーンの強靭さのバランスを最適化できる市場参入企業は、データセンター、自動車、エッジといったあらゆる主要分野において、長期的な採用（デザインウィン）を勝ち取っています。こうした動向を総合すると、AIチップセット市場は2030年に向けて、生成AI、ソブリンクラウド戦略、オンデバイス・インテリジェンスを実現するための基盤的役割を担うことになります。
レポートの主なポイント
● コンポーネント別では、2025年のAIチップセット市場においてGPUが51.40%のシェアを占めて首位となりましたが、NPUやASICも2031年にかけて年平均成長率（CAGR）44.2%で拡大すると予測されています。
● 処理タイプ別では、2025年の市場規模において学習（トレーニング）ワークロードが60.30%のシェアを占めました。一方、推論（インファレンス）分野は2031年にかけてCAGR 36.9%で成長しています。
● 導入場所別では、2025年のAIチップセット市場においてクラウドおよびハイパースケール・データセンターが63.10%のシェアを占めましたが、エッジデバイス市場は2031年にかけてCAGR 39.2%で成長すると予測されています。
● 用途別では、2025年の市場規模において家電製品（コンシューマーエレクトロニクス）が26.40%のシェアを占めました。自動車・輸送分野は、2031年まで42.6%という最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されています。
● 地域別では、2025年時点でアジア太平洋地域がAIチップセット市場シェアの41.10%を占めました。一方、中東・アフリカ地域は、2031年まで34.1%のCAGRで成長すると見込まれています。
● ベンダー別では、NVIDIA、AMD、Intel、Google、Amazonの各社が、2024年時点で学習用アクセラレータ市場シェアの80%以上を占めていました。
コンポーネント別：メモリの統合がシリコンの進化を牽引
NPUやASICが2031年までに年平均成長率（CAGR）44.2%で成長すると予測される中、GPUは学習処理における圧倒的な並列処理能力を武器に、2025年時点でAIチップセット市場の51.40%のシェアを維持しました。フロンティアモデルの巨大化に伴い計算リソースへの投資額が増大しているため、GPU出荷に伴う市場規模は絶対額ベースでは今後も拡大し続けますが、特定用途向けシリコン（ドメインスペシフィック・シリコン）へとシェアが移行していることは明白です。メモリおよびストレージのサプライヤーは、極めて大きな追い風を受けています。例えば、SamsungのHBM3Eスタックは現在1ダイあたり36GBに達しており、より大きなコンテキストウィンドウへの需要に応えつつ、平均販売価格（ASP）の上昇にも寄与しています。2024年以降、HBMの価格が500%上昇したという事実は、市場が単なる動作周波数よりも帯域幅を重視していることを裏付けています。チップレット技術に基づくヘテロジニアス（異種混載）な設計では、CPU、NPU、HBMを共通のインターポーザー上に統合し、エッジでの推論処理における電力効率（パワーエンベロープ）の最適化を図っています。高度な2.5Dパッケージング、ダイ間インターコネクト、メモリの近接配置（コ・ロケーション）技術を習得したベンダーは、進化を続けるAIチップセット市場において高い利益率を確保することになるでしょう。
CPUセグメントは、オンダイAIアクセラレータや新しい命令セットの導入によって適応を図り、制御ロジックと推論処理が混在する従来のワークロードにおいてその重要性を維持しています。FPGAは、絶対的なスループットよりも決定論的なレイテンシ（応答時間の確実性）や現場でのアップグレード性が重視される領域、特に産業用ロボットや通信用ゲートウェイにおいて再び勢いを増しています。アーキテクチャの多様性は、最終的に市場全体の規模（TAM）を拡大させることにつながります。なぜなら、各ワークロードに対して最適なシリコンブロックを割り当てることが可能になるからです。したがって、システムインテグレーターが個別の部品ではなくターンキー方式のサブシステムを求めるようになる中、複数のチップレットを組み合わせたソリューションを統合・提供できるサプライヤーは、大幅なシェア拡大を実現する有利な立場にあります。
本レポートの対象企業一覧：
Advanced Micro Devices Inc. (AMD)
Xilinx Inc.
Graphcore Ltd
Huawei Technologies Co. Ltd
IBM Corporation
Intel Corporation
NVIDIA Corporation
Micron Technology Inc.
Samsung Semiconductor (Samsung Electronics Co. Ltd)
レポート概要
AIチップセット市場：コンポーネント（CPU、GPUなど）、処理タイプ（学習、推論）、導入場所（クラウド／ハイパースケールデータセンター、企業内オンプレミスデータセンターなど）、用途（家電、自動車・輸送など）、技術ノード、および地域別に区分。市場予測は金額ベース（米ドル）で提供されています。
AI Chipsets Market Segmented by Component (CPU, GPU, and More), Processing Type (Training, Inference), Deployment Location (Cloud/Hyperscale Data Center, Enterprise On-Prem Data Center and More), Application (Consumer Electronics, Automotive & Transportation, and More), Technology Node and Geography. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD).
出版：Mordor Intelligence
出版年月：2026年07月
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記事提供：DreamNews
