ジェネレーティブAIインチップデザイン市場、タイプ別（ジェネレーティブ対抗ネットワーク、変分オートエンコーダー、強化学習、進化アルゴリズム、ディープラーニングモデル、その他のタイプ）、アプリケーション別、展開別、地域別、企業別-業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および2023年から2032年までの予測

レポートの概要

ジェネラティブAIによるチップ設計市場の規模は、2022年の142百万米ドルから2032年には約1,713百万米ドルになる見込みであり、2023年から2032年までの予測期間中に29.1%のCAGRで成長することが予想されています。

このアプローチを使用することで、チップ開発者はジェネラティブAIアルゴリズムの力を活用して、多数の可能なチップ設計を迅速に作成することができます。これにより、デザインの可能性の迅速な探索や、性能、消費電力、スペース使用率、利用率に関連するさまざまなパラメータの最適化が可能となります。

さらに、ジェネラティブAIは、フロアプランニング、レイアウト生成、ルーティングプロセスなど、設計の一部を自動化するのに役立つ場合があります。チップ設計にジェネラティブAIを使用する主な利点の1つは、人間の設計者には思いつかなかった革新的なデザインソリューションを提案できる能力です。ジェネラティブAIは、チップ設計プロセスを合理化し、市場投入までの時間を短縮し、チップの総合的な効率と性能を向上させることができます。ジェネラティブAIは、設計者がより広いデザイン空間を発見し、革新的なソリューションを生成し、チップの総合的な効率と性能を向上させるのに役立ちます。

ドライビングファクター

チップの複雑さの増加、タイム・トゥ・マーケットの圧力、設計の生産性と効率性がチップ設計におけるジェネレーティブAIの推進要因となっています

低消費電力、高性能、カスタム設計の需要が増加するにつれ、チップの設計はますます複雑になっています。 ジェネレーティブAIは、設計タスクの自動化、パフォーマンスの最適化、広範な設計空間の探索によって、設計者をサポートすることができます。半導体産業では、競争と急速な技術の進化が激しいことがあります。競争力を維持し、現在の市場で relevancy を保つためには、タイム・トゥ・マーケットを速めることが重要です。

ジェネレーティブAIは、設計の機会をより早く探求し、開発時間を大幅に短縮することで、企業の助けとなります。チップの設計を高速化し、プロセスを迅速化することで、設計の効率を向上させることができます。ルーティングやレイアウト生成など、時間のかかる繰り返し作業を自動化することで、設計者はより困難な設計やタスクに集中することができ、効率と反復サイクルを速めることができます。ジェネレーティブAIのアルゴリズムによって、チップの設計を探索し、最適な構成を選択することで、パフォーマンスの向上、電力効率、利用率が向上します。

これにより、AI、データセンター、IoTデバイスなど、さまざまなアプリケーションに使用されるチップの性能が向上します。ジェネレーティブAIは、従来の手動方法では見られないユニークで革新的なチップの設計を作成することができます。機械学習のアルゴリズムを活用し、大量のデータを分析することで、ジェネレーティブAIモデルは通常見過ごされる設計を認識し、新しいチップの発明につながる可能性があります。

リストレイン要素

データの入手可能性、品質の専門知識、およびドメイン知識が市場の成長を制約しています。

生成型AIモデルは、信頼性と正確性のある結果を提供するために大量の高品質のトレーニングデータに依存していますが、チップ設計のこの種のデータを取得することは、その高度に機密性が高く専有的な性質のために困難です。限られた範囲の広範なデータセットにアクセスすることは、生成型AIモデルのパフォーマンスとトレーニングに支障をきたす可能性があります。チップ設計は、専門的なドメインの深い知識を要求する複雑な分野です。

人工知能（AI）ツールは設計の一部を自動化するかもしれませんが、人間の専門家はまだ結果の検証をガイドし監督する必要があります。AIツールの利用や理解に不慣れな場合は、チップ設計目的での利用を妨げる可能性があります。チップ設計には知的財産権や法的問題も関わってくることがあります。独自の設計に基づいてトレーニングされた生成型AIモデルは、所有権と保護に関する懸念を引き起こす可能性があります。

そのため、チップ設計会社は潜在的な法的な懸念や設計の適切な保護のために、生成型AIの採用に躊躇する可能性があります。深層学習を利用した生成型AIモデルは、一般的にブラックボックスと見なされ、ユーザーがその意思決定プロセスを理解することが困難です。透明性と追跡性が成功の重要な要素であるチップ設計の文脈において、このようなモデルの解釈可能性の欠如は成功を妨げることがあります。

バイタイプ分析

2022年、ジェネラティブAIチップ設計市場において、ジェネレーティブ対抗ネットワークセグメントが最大の収益シェアを占めました。

この市場は、ジェネレーティブ対抗ネットワーク、変分オートエンコーダ、強化学習、進化的アルゴリズム、深層学習モデル、その他のタイプに基づいてセグメント化されています。これらのタイプの中で、ジェネレーティブ対抗ネットワークはグローバルなジェネラティブAIチップ設計市場で最も利益を上げると予想されており、最大の収益シェアである35.6%を占めます。GANは、新しいチップのレイアウトを生成したり、既存のレイアウトを改善するためにチップ設計に効果的に適用することができます。

チップ設計におけるGANは、より多くの設計可能性を探求し、革新的なレイアウトを発見してチップのパフォーマンスを向上させる可能性を提供します。その後、最適化のためのアルゴリズムを使用してこれらの設計を改善するために従来のチップ設計技術を活用することができます。また、GANは最適化されたチップレイアウト設計ソリューションを見つけるために、より多くの設計の代替案を探索することも可能にします。

変分オートエンコーダセグメントは、ジェネラティブAIチップ設計市場における最も急成長しているタイプセグメントです。

変分オートエンコーダセグメントは、2023年から2032年までの間に、ジェネラティブAIチップ設計市場における最も急成長しているタイプセグメントとして予測されています。VAEは、データを再構成する際に潜在空間表現を形成するために訓練することができます。チップ設計に適用する場合、VAEは既存のチップ設計を低次元空間にエンコードし、元の設計にデコードすることで訓練されます。VAEのパラメータは再構成エラーを減らし、潜在空間を規則化するために最適化されています。

VAEは、設計者に対して効率的な方法を提供し、潜在領域を探索して新しいチップ設計を生成するためのサンプリングポイントとデコーダーネットワークを使用し、その後、さらなる改善のために従来の設計プロセスを経ることができます。さらに、これらの仮想アシスタント（VAE）は、ポテンシャルのあるバリアントを探索し、可能性を最適化するための体系的な手法を提供します。

バイアプリケーション分析

ロジックデザインは、チップデザイン市場のジェネレーティブAIにおけるアプリケーションセグメントで重要なシェアを保持しています。

アプリケーションに基づいて、市場はロジックデザイン、物理デザイン、アナログおよびミックスドシグナルデザイン、パワーオプティマイゼーション、設計検証、その他のアプリケーションに分割されています。その中でも、ロジックデザインセグメントは、ジェネレーティブAIにおけるチップデザイン市場のアプリケーションセグメントで主導的な位置を占めており、市場シェアは39％です。VAEsやGANsなどのジェネレーティブAI技術は、チップのロジックデザインに活用することができます。

ジェネレーティブAIを使用したチップデザイナーは、効率的に新しい回路設計を開発することができます。効率的に設計空間を探索し、既存の回路を改善し、修正が必要な設計ルールの違反を特定し、将来の回路で再利用するための再利用可能なIPブロックを作成し、アナログ/ミックスドシグナルレイアウト合成プロセスを支援することさえできます。ジェネレーティブAIは、より速い探索、改善された効率、貴重な情報の新たな可能性を開くことで、設計プロセスを向上させることができます。

物理デザインは、予測期間中に最も急成長しているアプリケーションセグメントとして特定されています。

物理デザインは、ジェネレーティブAIにおけるチップデザイン市場でも重要なアプリケーションセグメントであり、アプリケーションセグメントでより速い成長が予想されています。ジェネレーティブAIの技術を物理デザインプロセスに取り入れることで、チップメーカーはルーティングや配置ソリューションの改善、より効率的な電力およびクロック配布、設計ルールのより正確なチェック、プロセスの変動に対するより深い洞察など、多くの利点を得ることができます。

このようなAI機能により、チップの性能が向上し、消費電力が削減され、製造能力が向上し、設計のイテレーション時間が短縮される可能性があります。

バイ デプロイメント アナリシス

オフライン セグメント が 2022 年 の ジェネレーティブ AI イン チップ デザイン マーケットで 最大 の 収益 シェア を 占めました。

デプロイメントに基づいて、市場はオフライン、クラウドベース、オンプレミス、組み込み、ハイブリッドにセグメント化されます。これらのタイプの中で、オフライン デプロイメントは、グローバルなジェネレーティブ AI イン チップ デザイン マーケットで最も利益率の高いものとされており、最大の収益 シェア 46% を占めると予想されています。ジェネレーティブ AI におけるオフライン デプロイメントとは、開発およびトレーニングのフェーズ外で AI モデルによって生成されたトレーニングモデルを使用して初期トレーニングフェーズ外でチップの設計を行うことを指します。

訓練された後、これらのジェネレーティブモデルは設計のさまざまな側面でオフラインで利用することができます。ジェネレーティブ AI モデルをオフラインで設計に利用することにより、開発者には迅速な設計探索、迅速なプロトタイピング、改善された設計、強化された設計検証、および増加したイノベーションなど、多くの利点があります。

クラウドベース セグメント が ジェネレーティブ AI イン チップ デザイン マーケットで 最も急成長するデプロイメント バーティカル セグメントです。

クラウドベースのセグメントは、2023 年から 2032 年までの期間におけるジェネレーティブ AI イン チップ デザイン マーケットで最も急成長するデプロイメント セグメントとして予測されています。ジェネレーティブ AI のクラウドベース デプロイメントは、クラウドコンピューティングシステムを介してチップデザインを支援するためにジェネレーティブモデルを使用することを指します。

このデプロイメント方法は、能力の向上、スケーラビリティの向上、コラボレーションの機会の増加を提供するだけでなく、専用のハードウェアへのアクセス、効率的なデータ管理、設計自動化のためのツールの統合を提供します。これらの利点により、設計時間が短縮され、生産性が向上し、イノベーションが促進されます。しかし、このような環境でのデプロイメントを考慮する際には、プライバシーとセキュリティの懸念を最優先に考慮することが重要です。

キー・マーケット・セグメント

タイプに基づく

• ジェネラティブ・アドバーサリアル・ネットワーク
• バリアショナル・オートエンコーダ
• 強化学習
• 進化的アルゴリズム
• ディープ・ラーニング・モデル
• その他のタイプ

アプリケーションに基づく

• 論理設計
• 物理設計
• アナログおよびミックスドシグナル設計
• 電力最適化
• 設計検証
• その他のアプリケーション

展開に基づく

• オフライン展開
• クラウドベース
• オンプレミス
• 組み込み
• ハイブリッド

グロース・オポチュニティ

フィジカル・デザイン・オートメーション、デザイン最適化の故障診断、および収量向上によって市場に機会を創出します。

ジェネラティブAI（ジェネラティブ人工知能）は、フロアプランニング、配置、チップのルーティングなど、物理構造の設計を簡素化するために開発された人工知能技術です。ジェネラティブAIアルゴリズムにより、デザイナーは従来よりも迅速に広範な設計空間を探索し、最適化されたチップレイアウトをより正確に作成することができます。ジェネラティブAIは、チップデザイナーが代替の構成とアーキテクチャを探索することにより、チップデザインを最適化するのに役立ちます。ジェネラティブAIアルゴリズムは、従来の設計技術では検出されない可能性のある革新的で効率的なデザインを特定し、チップの電力効率、パフォーマンス効率、および製造能力を向上させることができます。

チップの製造は、しばしば問題や収量の損失に悩まされ、生産効率を低下させ、コストを増加させることがあります。ジェネラティブAI技術は、製造データを分析し、これらの問題に関連するパターンを発見するために利用され、AIを活用した故障診断手順の自動化や収量向上手順の強化を行います。これにより、製造業者やチップデザイナーは、収量を低下させるが品質の良いチップを特定し、修正するのに役立つことができます。

レイテスト トレンズ

ニューラル アーキテクチャ サーチ, デザインのための強化学習, および AutoML と自動化デザインツールはマーケットで最新のトレンドです

NAS テクニックは、ジェネレーティブ AI を利用してニューラルネットワーク構造の設計を迅速に支援します。広範な設計空間を探索するためのアルゴリズムの探求により、NAS は特定のタスクに適した新しい効率的なネットワークを発見することができます。これにより、ニューラルネットワークをサポートするハードウェアアーキテクチャを強化することで、チップの設計に広範な影響を与える可能性があります。強化学習アルゴリズムを利用してチップの設計を最適化することができます。

より効率的でカスタマイズされたチップの設計は、エージェントにデザイン空間のナビゲーション方法を教え、強化学習がパフォーマンス基準を超えるデザインを生成する関連する報酬を受け取ることによって開発することができます。AutoML プラットフォームは、機械学習を通じてモデルの開発を迅速化するためにジェネレーティブ AI の力を活用します。これらのツールは、人の介入や専門知識の必要性なしにモデル（チップの設計を含む）を自動的に作成および最適化します。これにより、手動介入の時間枠と知識要件がさらに削減されます。

リージョナル・アナリシス

北米が2022年のジェネラティブAI inチップデザイン市場の最大の収益シェアを占めています。

北米は、世界のジェネラティブAI inチップデザイン市場で最も収益性の高い市場と推定されており、最大の市場シェアである48.4%を占めています。北米、特に米国は、チップデザインのジェネラティブAIの進歩を促進する上で重要な役割を果たしています。北米全体で多数の研究機関や大学が、ジェネラティブAIを用いたチップデザインの技術革新を先駆けています。

北米は巨大な半導体市場と、高度で特定のチップへの需要を抱えています。この市場の需要とニーズは、産業全体でのジェネラティブAI inチップデザインの普及と使用を促しています。

アジア太平洋地域がジェネラティブAI inチップデザイン市場の予測期間において最も成長が期待されています。

アジア太平洋地域は、ジェネラティブAIチップデザイン市場において最も成長が期待されている地域です。日本は、AIパワードチップデザインの技術革新を先導するトップの研究大学や研究機関を誇っています。アジア太平洋地域の政府は、AIの研究開発を促進するための取り組みや資金提供プログラムを実施しています。さらに、この市場は先進的なチップデザインのための莫大な潜在能力を持っており、自動車、製造、電子などの産業が需要を牽引しています。

主要な地域と国

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• アジア太平洋地域その他

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• ラテンアメリカその他

中東とアフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東とアフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

Generative AI in chip designは、既存の半導体企業やスタートアップ企業の間で新興トレンドとして注目されています。Intel、NVIDIA、AMD、Qualcomm、およびAppleなどの主要プレーヤーは、チップデザインへの応用を積極的に探求しています。これらの企業は、自身の経験とリソースを活用し、マーケットの存在感や顧客関係を利用して、Generative AI技術の革新を促進しています。チップデザインにおけるGenerative AIの活用に特化したスタートアップ企業は、従来の手法に挑戦し、シリコンバレーのイノベーションエコシステムを活用して革新的なソリューションを提供することを目指しています。

チップデザイン市場におけるGenerative AIのトッププレーヤー

• Synopsys, Inc.
• Cadence Design Systems, Inc.
• Siemens EDA
• Silvaco, Inc.
• SambaNova Systems, Inc.
• XtremeEDA Corporation
• その他の主要プレーヤー

リーセント デベロップメント

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