エッジコンピューティングAIアクセラレーターカードの世界市場調査レポート2025

グローバルエッジコンピューティングAIアクセラレーターカード市場は、NVIDIAとAMDに牽引され、2031年までに9億9,014万米ドルに達し、CAGRは21.9%で成長

エッジコンピューティングAIアクセラレーターカード市場は、高成長段階に入っています。QYResearchレポート「グローバルエッジコンピューティングAIアクセラレーターカード販売市場レポート、競合分析と地域別機会2025-2031」によると、市場規模は2024年に2億6,805万米ドルに達し、2031年までに9億9,014万米ドルに達し、CAGR（2025-2031）は21.9% になると予測されています。この勢いは、2024年から2025年にかけての一連の製品発表によってさらに強化されており、生成AI、ビジョン、ロボティクスのワークロードをエッジに押しやり、推論あたりのレイテンシとエネルギーコストを削減しています。NVIDIAは、Blackwellクラスのコンピュートをロボットに導入するJetson AGX Thorを発表し、Hailoはワット数が一桁のHailo-10H M.2 GenAIアクセラレーターを発表し、AMDは、決定論的で安全がクリティカルなエッジパフォーマンスを強化したVersal AI Edge Gen 2を発表し、Intelはエッジ推論向けにData Center GPU Flexファミリーを拡張し、HuaweiはAscendアーキテクチャを改良したAtlas 300I Proを進展させました。

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最新データ

-   グローバル市場規模 2024年：2億6,805万米ドル

-   2031年予測：9億9,014万米ドル

-   CAGR 2025–2031：21.9%

-   地域：北米、欧州、アジア太平洋、南米、中東・アフリカ

-   予測単位：100万米ドル（価値）

-   カバレッジ：収益と数量の予測、企業シェア、競合ベンチマーキング、成長要因と阻害要因、規制、リスク分析

分類

-   クラウド導入

-   デバイス導入

アプリケーション

-   スマートグリッド

-   スマート製造

-   スマート軌道輸送

-   スマートファイナンス

-   その他

主要企業

NVIDIA、AMD、Intel、Huawei、Qualcomm、IBM、Hailo、Denglin Technology、Haiguang、Information Technology、Achronix Semiconductor、Graphcore、Suyuan、Kunlun Core、Cambricon、DeepX、Advantech

5つの製品スナップショット

NVIDIA --- Jetson AGX Thor

-   ロボティクスおよび物理AI向けBlackwellベースのエッジモジュール

-   Jetson Orinと比較して最大7.5倍のAIコンピュート性能

-   最大3.5倍の高エネルギー効率

-   最大128 GB LPDDR5Xメモリをサポート

-   開発者キットは3,499米ドル、生産モジュールは2,999米ドル

AMD --- Versal AI Edge Series Gen 2

-   前世代比で最大3倍のTOPS per Watt

-   最大10倍のスカラーコンピュート性能

-   決定論的リアルタイム制御と機能安全向けに設計

-   産業オートメーション、医療画像、航空宇宙、防衛をターゲット

Intel --- Data Center GPU Flex 170

-   32 Xeコア、512 XMXエンジン

-   16 GB GDDR6、576 GB/s帯域幅、150 W電力エンベロープ

-   PCIe Gen4 x16インターフェース

-   エッジにおけるビデオ分析とメディアリッチパイプラインに最適化

Huawei --- Atlas 300I Pro 推論カード

-   8つのAIコアと8つのCPUコアを備えたAscend 310シリーズプロセッサ

-   24 GB LPDDR4Xメモリ、~204.8 GB/s帯域幅

-   産業用途向けハーフハイト、ハーフレングスのPCIeカード

-   約140 INT8 TOPS性能

Hailo --- Hailo-10H

-   約40 TOPS (INT4) または 20 TOPS (INT8) 性能、2.5 W消費電力

-   M.2フォームファクタ (2242/2280)、PCIe Gen3 x4

-   4–8 GB LPDDR4/4Xメモリ搭載

-   PCおよび組み込みシステムでのローカルGenAIワークロードの実行に焦点

確認済み下流ユーザー

Amazon Robotics、Caterpillar、Figure AI、Meta Platforms、Siemens、John Deere、Apptronik、Foxconn、H3C Technologies、ZTE、Lenovo、Dell Technologies、Hewlett Packard Enterprise、Supermicro、Cisco Systems

市場トレンド

ロボティクスにおける物理AIの主流化

ロボティクスベンダーは、低レイテンシ、プライバシー、レジリエンシーのために、LLMおよびVLMの推論をクラウドからオンデバイスコンピュートに移行しています。NVIDIAのJetson AGX Thorは、Orinと比較して7.5倍の性能向上と3.5倍の効率化を実現し、ロボットがマルチモーダル知覚とインタラクションをエッジで直接処理することを可能にします。早期採用者にはAmazon Robotics、Caterpillar、Meta、Figure AIが含まれており、農業、物流、製造での採用拡大が見込まれています。

量子化推論による低電力GenAI

エッジアクセラレーターは、トランスフォーマーモデルと拡散ネットワークを小型デバイスで実行できるようにするために、INT4およびINT8量子化を採用しています。Hailo-10Hは、わずか2.5 Wで40 INT4 TOPS性能を発揮する例です。このトレンドにより、高電力GPUやクラウドサーバーに依存せずに、オンデバイスのコパイロットやリアルタイム検査が実現可能になります。

安全がクリティカルなアプリケーション向け適応型SoC

産業、医療、鉄道環境では、決定論的な性能と機能安全が要求されます。AMDのVersal AI Edge Gen 2は、より強力なリアルタイム制御と安全機能を備え、最大3倍のTOPS per Wattを提供します。これらの適応型SoCおよびFPGAソリューションは、一貫したレイテンシと認証された安全基準を要求される規制産業での牽引力を増しています。

GenAI向けメモリリッチなエッジアクセラレーター

アクセラレーターカードは、より大規模なモデルをサポートし、クラウドへの往復を減らすために、より大容量のオンボードメモリを搭載するようになっています。QualcommのCloud AI 100 Ultraは、カード上に128 GBのメモリを搭載し、Stable Diffusionのような生成ワークロードで低レイテンシを実現し、マルチデバイススケジューリングによってスループットをスケールします。これは、高メモリPCIeカードがエッジGenAIにとって今や不可欠であることを証明しています。

プラットフォームパートナーシップによる産業界での採用

産業エコシステムは、アクセラレーターカードを完全なソフトウェアプラットフォームと統合することで拡大しています。SiemensはNVIDIAとのパートナーシップを強化し、GPU駆動のAIを産業用PCに組み込んで、予知保全と検査を実現しています。このようなパートナーシップは、スマート製造およびスマートグリッドセクターでの採用を加速させています。

地域別エコシステムとローカライズされたサプライチェーン

中国では、CambriconやBaidu Kunlunxinなどのアクセラレータープロバイダーが、国産AIハードウェアへの国家的優先事項に後押しされ、H3CやZTEからエッジ導入向けの大口注文を獲得しています。現地のサプライチェーンは、監視、交通、公益事業向けに調整された、CUDA互換の代替品および新しいPCIeベースのエッジカードを育成しています。

オープンソースによる実現

AIアクセラレーターのファームウェアとドライバーは、主要なLinuxディストリビューションにアップストリームされており、導入時間を短縮し、フリート管理を容易にしています。2024年にQualcommのAIC100ファームウェアがlinux-firmwareに含まれたことは、オープンソースへの貢献がエンタープライズエッジシステム全体での採用をどのように加速させるかの好例です。

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多様化するフォームファクタと電力エンベロープ

製品スペクトrumは、2.5 WのM.2モジュールから150 WのPCIeカードまで広がっており、顧客はアプリケーションに適したサイズのAIアクセラレーションを選択できるようになっています。PCIe Gen4およびGen5の採用が拡大しており、デバイスレベルのアクセラレーターはモバイルロボットやカメラ向けに、サーバークラスのカードは小売、公益事業、運輸のバックエンド向けに提供されています。

戦略的要点

-   ロボティクスと産業AIは、Blackwellクラスのモジュールとエッジでの低電力GenAIによって、2025年まで最強の成長エンジンとなるでしょう。

-   量子化とメモリ中心の設計がリーダーシップを定義し、INT4/INT8コンピュートと高オンボードメモリが重要な指標として浮上しています。

-   適応型SoCとFPGAベースのアクセラレーターは、機能安全と決定論的性能を要求される規制産業を支配することになるでしょう。

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本レポートの主要なポイント：
本レポートでは、市場の様々な側面について、以下の主要テーマに焦点を当てて情報を提供しています。
１．市場規模と成長予測：市場の過去データ（2020年～2024年）と2031年までの市場予測に基づいて将来の成長予測を策定し、成長ドライバーと市場拡大の推進要因を分析しています。
２．主要企業の情報：市場の主要企業の売上、シェア、SWOT分析を行い、各社の成長戦略と今後の事業計画を調査しています。
３．競争動向の評価：市場における競合他社の戦略、新製品の投入、事業拡大、買収活動、業界提携などを詳細に分析することで、競争環境の変化に迅速に対応できる情報を提供します。
４．市場促進要因とリスク：市場の成長促進要因と潜在的リスクを特定し、企業が戦略的に市場機会を活用する方法を説明します。
５．成長機会と将来予測：市場の成長機会、発展可能性、戦略的準備と今後の方向性に関する情報を提供します。
６．地域別の詳細予測：市場における地域別の消費トレンド、競争状況、需要予測を提供し、主要な市場地域の将来展望を示します。
７．市場構造とセグメンテーション：市場を製品タイプ、用途、地域ごとにセグメント化し、各セグメントの成長潜在力や市場シェアの変動について詳述します。
  
【目次】
第1章：の製品概要、世界市場規模の予測、売上、販売量、価格を紹介。最新の市場動向、推進要因、機会、業界課題およびリスクを分析します。（2020～2031）
第2章：メーカーの競合分析を行い、トップ5およびトップ10企業の売上ランキング、製造拠点、製品、価格、売上シェア、最新の開発計画を提供します。（2020～2025）
第3章：の製品別売上、市場シェア、販売量、価格を提供し、各製品の市場動向を分析します。（2020～2031）
第4章：の用途別の市場動向を分析し、売上、販売量、市場シェア、価格の詳細を紹介します。（2020～2031）
第5章：地域別売上、販売量の動向を紹介し、各地域における市場の規模、発展動向、将来展望を分析します。（2020～2031）
第6章：国別市場分析により、各国の売上成長トレンドと地域別データを提供します。（2020～2031）
第7章：主要企業の詳細情報、売上、製品説明、最新の展開を提供し、市場の競争環境を評価します。（2020～2025）
第8章：産業の上流、中流、下流を分析し、流通経路や販売モデルの詳細についても説明します。
第9章：調査結果と結論。
第10章：付録（研究方法、データソース）。

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