 | • レポートコード：MRC6TCOQ30230 • 出版社/出版日：QYResearch / 2026年10月 • レポート形態：英文、PDF、156ページ • 納品方法：Eメール（納期：3営業日） • 産業分類：電子＆半導体 |
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レポート概要
世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場は、主要な製品セグメントと多様な最終用途アプリケーションに牽引され、2025年の4億2,000万米ドルから2032年には34億6,800万米ドルに成長すると予測されており、CAGRは31.2%（2026年～2032年）です。
RISC-VベースAIアクセラレータSoCとは、RISC-V命令セットアーキテクチャを汎用処理コア、制御コア、ベクトル処理要素、行列/テンソル実行インターフェース、またはプログラマブルスケジューリングエンジンとして使用し、NPU、CNNアクセラレータ、KPU、DSP/VPU、ベクトル拡張、カスタムAI命令拡張、オンチップSRAM、電力管理ロジック、高速オンチップ相互接続などの専用AIアクセラレーションリソースを統合したシステムオンチップ、アクセラレータシリコン、またはヘテロジニアスプロセッサを指します。この製品は、エッジビジョン、オーディオインテリジェンス、センサーフュージョン、ロボティクス、車載AI、通信ネットワークAI、エッジサーバー、データセンター推論などにおいて、AI推論および関連ワークロードをローカルで実行するように設計されています。本調査は、明示的なAIアクセラレーション機能と、意義あるRISC-Vアーキテクチャ上の役割を持つチップレベル製品およびシリコンプラットフォームに焦点を当てています。
当社の調査に基づくと、RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場は、成熟した単一製品カテゴリではなく、依然として新興でヘテロジニアスなセグメントです。その中核的価値は、既存のすべてのAIチップを置き換えることではなく、オープンで拡張可能なISAが重要となる、高度にカスタマイズされ、エネルギー効率が高く、ワークロードに特化したシリコン設計を可能にすることにあります。したがって、製品境界は、RISC-V CPUとNPUを統合したSoC、RISC-V AI MCU、マルチコアRISC-V推論チップ、RISC-V AI CPU、またはRISC-V制御チップレットAIアクセラレータなど、意義あるRISC-Vアーキテクチャ上の役割と明示的なAIアクセラレーション機能を組み合わせたチップレベル製品に狭く定義されるべきです。この境界は重要です。なぜなら、より広範なエコシステムには、採用に関連する多くのRISC-V CPU IPベンダー、開発ボード、モジュール、ArmベースAI SoCが含まれますが、これらはRISC-V AIアクセラレータSoCの収益として計上すべきではないためです。
2025年の需要は、依然として低電力エッジ推論、AIoT、マシンビジョン、ヒアラブル、組み込みセンシング、小規模なエンジニアリング展開に集中しています。2026年～2032年の成長経路は、RISC-VベースAIチップが車載AI、ロボティクス、O-RAN、エッジLLMデバイス、産業用AI、省電力サーバー推論において設計採用を獲得できるかどうかにかかっています。対象となる機会は現実のものですが、採用曲線は、ソフトウェアの成熟度、モデル展開ツール、コンパイラの品質、顧客認定サイクル、および信頼性の高いリファレンスデザインを提供する能力によって制約されるでしょう。このため、市場は控えめに予測されるべきです。RISC-V AI SoCは、GPUや主流のArmベースエッジAI SoCを直ちに置き換えるのではなく、まず専門的で電力に敏感なアプリケーションで拡大する可能性が高いです。
製品ロードマップとアーキテクチャの観点から見ると、RISC-VベースAIアクセラレータSoCは、単純な「RISC-V CPU + 軽量CNNアクセラレータ」設計から、RISC-V制御コア、ベクトル拡張、テンソルまたは行列エンジン、専用NPU、オンチップメモリ、そしてますますチップレットベースの統合を組み合わせた、よりヘテロジニアスなアーキテクチャへと進化しています。初期の商用製品は主に低電力ビジョン、オーディオ、AIoT推論向けに最適化されていましたが、新しいプラットフォームはエッジLLM推論、ロボティクス、通信AI、車載AI、データセンター級の省電力アクセラレーションへと拡大しています。この進化は、業界の競争の焦点が、基本的なRISC-V採用から、システムレベルのAI性能、ソフトウェアツールチェーン、モデル展開効率、メモリ帯域幅、ワークロードに特化したカスタマイズへと移行していることを示唆しています。より強力なコンパイラサポート、量子化ツール、リファレンスデザイン、およびエコシステムパートナーシップを持つ企業は、スタンドアロンのシリコン仕様のみを提供するベンダーよりも、より強固な地位を獲得する可能性が高いです。
この決定版レポートは、世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場について360°の視点をビジネスリーダー、意思決定者、および利害関係者に提供し、バリューチェーン全体での生産能力と販売実績をシームレスに統合しています。過去の生産、収益、販売データ（2021年～2025年）を分析し、2032年までの予測を提供することで、需要トレンドと成長ドライバーを明らかにしています。
タイプ別およびアプリケーション別に市場をセグメント化することにより、本調査は、数量と価値、成長率、技術革新、ニッチな機会、代替リスクを定量化し、ダウンストリーム顧客の分布パターンを分析しています。
詳細な地域別洞察は、5つの主要市場（北米、欧州、アジア太平洋、南米、MEA）をカバーし、20カ国以上の詳細な分析を含んでいます。各地域の主要製品、競争環境、およびダウンストリーム需要トレンドが明確に詳述されています。
重要な競合インテリジェンスは、メーカー（生産能力、販売量、収益、利益率、価格戦略、主要顧客）をプロファイルし、製品ライン、アプリケーション、地域全体におけるトッププレイヤーのポジショニングを分析して、戦略的強みを明らかにしています。
簡潔なサプライチェーン概要は、上流のサプライヤー、製造技術、コスト構造、および流通ダイナミクスをマッピングし、戦略的なギャップと未充足の需要を特定しています。
**[市場セグメンテーション]**
**企業別**
* NXP Semiconductors N.V.
* Analog Devices, Inc.
* Alibaba Group Holding Limited
* Tenstorrent Inc.
* Axelera AI B.V.
* Canaan Inc.
* Beijing ESWIN Computing Technology Co., Ltd.
* SOPHGO Technologies Ltd.
* EdgeQ Inc.
* SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.
* GreenWaves Technologies
* Suzhou China Core マイクロelectronics Co., Ltd.
* BOS Semiconductors Co., Ltd.
* Esperanto Technologies, Inc.
* Kneron, Inc.
**タイプ別セグメント**
* RISC-V エッジAI SoC
* RISC-V アプリケーションAI SoC
* その他
**性能クラス別セグメント**
* 超低性能クラス
* 低性能クラス
* 中性能クラス
* 高性能クラス
* 超高性能クラス
**数値精度別セグメント**
* INT8精度
* INT4 / サブ8ビット精度
* FP16 / BF16精度
* FP8精度
* その他
**コンピュートアーキテクチャ別セグメント**
* RISC-V ベクトルアーキテクチャ
* RISC-V テンソル / 行列アーキテクチャ
* その他
**アプリケーション別セグメント**
* 家電
* スマートホーム
* 産業オートメーション
* 医療機器
* エネルギーおよび公益事業
* データセンターおよびエッジサーバー
* その他
**地域別売上**
* 北米
* 米国
* カナダ
* メキシコ
* アジア太平洋
* 中国
* 日本
* 韓国
* インド
* 中国台湾
* 東南アジア（インドネシア、ベトナム、タイ）
* その他アジア
* 欧州
* ドイツ
* フランス
* 英国
* イタリア
* ロシア
* 中南米
* ブラジル
* アルゼンチン
* その他中南米
* 中東、アフリカ
* トルコ
* エジプト
* GCC諸国
* 南アフリカ
* その他中東、アフリカ
**[章の概要]**
第1章：RISC-VベースAIアクセラレータSoCの調査範囲を定義し、タイプ別およびアプリケーション別などに市場をセグメント化し、セグメント規模と成長の可能性を強調しています。
第2章：現在の市場状況を提供し、2032年までの世界の収益、販売、生産を予測し、高消費地域と新興市場の促進要因を特定しています。
第3章：メーカーの状況を詳細に分析し、数量と収益によるランキング、収益性と価格設定の分析、生産拠点のマッピング、製品タイプ別のメーカーの業績詳細、M&A動向と並行した集中度評価を行います。
第4章：高利益率の製品セグメントを明らかにし、販売、収益、ASP（平均販売価格）、技術的な差別化要因を比較し、成長するニッチ市場と代替リスクを強調します。
第5章：ダウンストリーム市場の機会を対象とし、アプリケーション別の販売、収益、価格設定を評価し、新たなユースケースを特定し、地域別およびアプリケーション別の主要顧客をプロファイルします。
第6章：世界の生産能力、稼働率、市場シェア（2021年～2032年）をマッピングし、効率的なハブを特定し、規制/貿易政策の影響とボトルネックを明らかにします。
第7章：北米：アプリケーション別および国別の販売と収益を詳細に分析し、主要メーカーをプロファイルし、成長ドライバーと障壁を評価します。
第8章：欧州：アプリケーション別およびメーカー別の地域販売、収益、市場を分析し、ドライバーと障壁を指摘します。
第9章：アジア太平洋：アプリケーション別および地域/国別の販売と収益を定量化し、上位メーカーをプロファイルし、高い潜在力を持つ拡大領域を発見します。
第10章：中南米：アプリケーション別および国別の販売と収益を測定し、上位メーカーをプロファイルし、投資機会と課題を特定します。
第11章：中東およびアフリカ：アプリケーション別および国別の販売と収益を評価し、主要メーカーをプロファイルし、投資の見通しと市場の障壁を概説します。
第12章：メーカーを詳細にプロファイルし、製品仕様、生産能力、販売、収益、利益率を詳述します。2025年の上位メーカーの販売内訳を製品タイプ別、アプリケーション別、販売地域別SWOT分析、および最近の戦略的動向で示します。
第13章：サプライチェーン：上流の原材料とサプライヤー、製造フットプリントと技術、コストドライバー、さらに下流チャネルと流通業者の役割を分析します。
第14章：市場ダイナミクス：ドライバー、制約、規制の影響、およびリスク軽減戦略を探ります。
第15章：実行可能な結論と戦略的提言。
**[このレポートが必要な理由]**
標準的な市場データを超えて、この分析は明確な収益性ロードマップを提供し、以下を可能にします：
* 高成長地域（第7～11章）および高利益率セグメント（第5章）に戦略的に資本を配分できます。
* コストと需要に関するインテリジェンスを活用して、サプライヤー（第13章）および顧客（第6章）と有利に交渉できます。
* 競合他社の事業、利益率、戦略に関する詳細な洞察（第4章および第12章）により、競合他社を出し抜くことができます。
* 上流および下流の可視性（第13章および第14章）を通じて、サプライチェーンを混乱から保護できます。
* この360°のインテリジェンスを活用して、市場の複雑さを実行可能な競争優位性へと変えることができます。
1 本調査の範囲
1.1 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの概要：定義、特性、および主要な特徴
1.2 タイプ別市場区分
1.2.1 タイプ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.2.2 RISC-VエッジAI SoC
1.2.3 RISC-VアプリケーションAI SoC
1.2.4 その他
1.3 性能クラス別の市場区分
1.3.1 性能クラス別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.3.2 超低性能クラス
1.3.3 低性能クラス
1.3.4 中性能クラス
1.3.5 高性能クラス
1.3.6 超高性能クラス
1.4 数値精度別の市場区分
1.4.1 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.4.2 INT8精度
1.4.3 INT4／8ビット未満の精度
1.4.4 FP16／BF16精度
1.4.5 FP8精度
1.4.6 その他
1.5 演算アーキテクチャ別市場区分
1.5.1 演算アーキテクチャ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.5.2 RISC-Vベクトルアーキテクチャ
1.5.3 RISC-V テンソル／行列アーキテクチャ
1.5.4 その他
1.6 アプリケーション別市場セグメンテーション
1.6.1 アプリケーション別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（2021年対2025年対2032年）
1.6.2 民生用電子機器
1.6.3 スマートホーム
1.6.4 産業用オートメーション
1.6.5 医療機器
1.6.6 エネルギー・公益事業
1.6.7 データセンター・エッジサーバー
1.6.8 その他
1.7 前提条件および制限事項
1.8 調査目的
1.9 調査対象期間
2 エグゼクティブサマリー
2.1 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの売上高推計および予測（2021年～2032年）
2.2 地域別世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの売上高
2.2.1 売上高比較：2021年 vs 2025年 vs 2032年
2.2.2 地域別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
2.3 世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数推計および予測（2021年～2032年）
2.4 地域別世界RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数
2.4.1 販売数量の比較：2021年、2025年、2032年
2.4.2 地域別世界販売数量市場シェア（2021年～2032年）
2.4.3 新興市場に焦点を当てた分析：成長要因と投資動向
2.5 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの世界生産能力および稼働率 （2021年・2025年・2032年比較）
2.6 地域別生産量の比較：2021年・2025年・2032年
3 競争環境
3.1 メーカー別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売状況
3.1.1 メーカー別世界販売数量（2021年～2026年）
3.1.2 販売数量に基づく世界トップ5およびトップ10メーカーの市場シェア（2025年）
3.2 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCメーカー別売上高ランキングおよびティア
3.2.1 メーカー別世界売上高（金額）（2021年～2026年）
3.2.2 主要メーカーの世界売上高ランキング（2024年対2025年）
3.2.3 売上高に基づくティア分類（ティア1、ティア2、ティア3）
3.3 メーカーの収益性プロファイルおよび価格戦略
3.3.1 主要メーカー別の粗利益率（2021年対2025年）
3.3.2 メーカーレベルの価格動向（2021年～2026年）
3.4 主要メーカーの生産拠点および本社
3.5 主要メーカーの製品タイプ別市場シェア
3.5.1 RISC-VエッジAI SoC：主要メーカー別市場シェア
3.5.2 RISC-VアプリケーションAI SoC：主要メーカー別市場シェア
3.5.3 その他：主要メーカー別市場シェア
3.6 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場における集中度と動向
3.6.1 世界の市場集中度
3.6.2 市場参入・撤退の分析
3.6.3 戦略的動き：M&A、生産能力拡大、研究開発投資
4 製品セグメンテーション
4.1 タイプ別 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC販売実績
4.1.1 タイプ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売数量（2021年～2032年）
4.1.2 タイプ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（2021年～2032年）
4.1.3 タイプ別世界平均販売価格（ASP）の推移（2021年～2032年）
4.2 性能クラス別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売実績
4.2.1 性能クラス別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量（2021年～2032年）
4.2.2 性能クラス別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoCの売上高（2021年～2032年）
4.2.3 性能クラス別世界平均販売価格（ASP）の推移（2021年～2032年）
4.3 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売実績
4.3.1 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量（2021年～2032年）
4.3.2 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（2021年～2032年）
4.3.3 数値精度別世界平均販売価格（ASP）の推移（2021年～2032年）
4.4 演算アーキテクチャ別 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売実績
4.4.1 演算アーキテクチャ別 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量 （2021年～2032年）
4.4.2 演算アーキテクチャ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（2021年～2032年）
4.4.3 演算アーキテクチャ別世界平均販売価格（ASP）の推移（2021年～2032年）
4.5 製品技術の差別化
4.6 サブタイプの動向：成長の牽引役、収益性、およびリスク
4.6.1 高成長ニッチ市場と導入の推進要因
4.6.2 収益性の高い分野とコスト要因
4.6.3 代替品の脅威
5 下流アプリケーションおよび顧客
5.1 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高
5.1.1 用途別世界売上高の過去実績および予測（2021-2032年）
5.1.2 用途別世界売上高市場シェア（2021-2032年）
5.1.3 高成長用途の特定
5.1.4 新興用途のケーススタディ
5.2 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高
5.2.1 用途別世界売上高の過去実績および予測（2021-2032年）
5.2.2 用途別売上高ベースの市場シェア（2021-2032年）
5.3 用途別世界価格動向（2021年～2032年）
5.4 ダウンストリーム顧客分析
5.4.1 地域別主要顧客
5.4.2 用途別主要顧客
6 世界生産分析
6.1 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの世界生産能力および稼働率（2021年～2032年）
6.2 地域別生産動向と見通し
6.2.1 地域別過去生産実績（2021年～2026年）
6.2.2 地域別生産予測 （2027–2032年）
6.2.3 地域別生産市場シェア（2021–2032年）
6.2.4 生産に対する規制および貿易政策の影響
6.2.5 生産能力の促進要因と制約要因
6.3 主要な地域別生産拠点
6.3.1 北米
6.3.2 中国
6.3.3 欧州
6.3.4 韓国
7 北米
7.1 北米の販売数量および売上高（2021-2032年）
7.2 2025年の北米主要メーカーの売上高
7.3 北米のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量および売上高（用途別）（2021-2032年）
7.4 北米の成長促進要因と市場障壁
7.5 北米のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（国別）
7.5.1 北米の売上高（国別）
7.5.2 北米の販売動向（国別）
7.5.3 米国
7.5.4 カナダ
7.5.5 メキシコ
8 欧州
8.1 欧州の販売数量および売上高（2021年～2032年）
8.2 2025年の欧州主要メーカーの売上高
8.3 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売数量および売上高（用途別）（2021年～2032年）
8.4 欧州の成長促進要因と市場障壁
8.5 欧州のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（国別）
8.5.1 欧州の売上高（国別）
8.5.2 欧州の販売動向（国別）
8.5.3 ドイツ
8.5.4 フランス
8.5.5 英国
8.5.6 イタリア
8.5.7 ロシア
9 アジア太平洋地域
9.1 アジア太平洋地域の販売数量および売上高（2021年～2032年）
9.2 2025年のアジア太平洋地域主要メーカーの売上高
9.3 アジア太平洋地域のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量および売上高（用途別）（2021年～2032年）
9.4 アジア太平洋地域の地域別RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模
9.4.1 アジア太平洋地域の地域別売上高
9.4.2 アジア太平洋地域の地域別販売動向
9.5 アジア太平洋地域の成長促進要因と市場障壁
9.6 東南アジア
9.6.1 東南アジアの国別売上高 （2021年対2025年対2032年）
9.6.2 主要国分析：インドネシア、ベトナム、タイ
9.7 中国
9.8 日本
9.9 韓国
9.10 台湾
9.11 インド
10 中南米
10.1 中南米の販売数量および売上高（2021年～2032年）
10.2 2025年の中南米主要メーカーの売上高
10.3 中南米のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量および売上高（用途別）（2021年～2032年）
10.4 中南米の投資機会と主要な課題
10.5 中南米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoC市場規模（国別）
10.5.1 中南米における売上高の推移（国別）（2021年対2025年対2032年）
10.5.2 ブラジル
10.5.3 アルゼンチン
11 中東・アフリカ
11.1 中東・アフリカの販売数量および売上高（2021年～2032年）
11.2 2025年の中東・アフリカの主要メーカーの売上高
11.3 中東・アフリカにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売数量および売上高（用途別）（2021年～2032年）
11.4 中東・アフリカの投資機会と主な課題
11.5 中東・アフリカのRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模（国別）
11.5.1 中東・アフリカの売上高の推移（国別）（2021年対2025年対2032年）
11.5.2 GCC諸国
11.5.3 トルコ
11.5.4 エジプト
11.5.5 南アフリカ
12 企業概要
12.1 NXP Semiconductors N.V.
12.1.1 NXP Semiconductors N.V. 企業情報
12.1.2 NXP Semiconductors N.V. 事業概要
12.1.3 NXP Semiconductors N.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoC：製品モデル、説明および仕様
12.1.4 NXP Semiconductors N.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoC：生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.1.5 NXP Semiconductors N.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年製品別売上高
12.1.6 NXP Semiconductors N.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年用途別売上高
12.1.7 NXP Semiconductors N.V.の2025年におけるRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売額（地域別）
12.1.8 NXP Semiconductors N.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
12.1.9 NXP Semiconductors N.V.の最近の動向
12.2 アナログ・デバイセズ社
12.2.1 アナログ・デバイセズ社 企業情報
12.2.2 アナログ・デバイセズ社 事業概要
12.2.3 アナログ・デバイセズ社 RISC-VベースのAIアクセラレータSoC 製品モデル、説明および仕様
12.2.4 アナログ・デバイセズ社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.2.5 アナログ・デバイセズ社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年製品別販売数量
12.2.6 アナログ・デバイセズ社 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの2025年アプリケーション別売上高
12.2.7 アナログ・デバイセズ社 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの2025年地域別売上高
12.2.8 アナログ・デバイセズ社：RISC-VベースのAIアクセラレータSoCのSWOT分析
12.2.9 アナログ・デバイセズ社：最近の動向
12.3 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド
12.3.1 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド：企業情報
12.3.2 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド：事業概要
12.3.3 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.3.4 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.3.5 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年製品別売上高
12.3.6 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年用途別売上高
12.3.7 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年地域別売上高
12.3.8 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
12.3.9 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの最近の動向
12.4 テンストレント社
12.4.1 テンストレント社の企業情報
12.4.2 テンストレント社の事業概要
12.4.3 テンストレント社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.4.4 テンストレント社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.4.5 Tenstorrent Inc.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年製品別売上高
12.4.6 Tenstorrent Inc.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年用途別売上高
12.4.7 Tenstorrent Inc.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年地域別売上高
12.4.8 Tenstorrent Inc.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
12.4.9 Tenstorrent Inc.の最近の動向
12.5 Axelera AI B.V.
12.5.1 Axelera AI B.V. 企業情報
12.5.2 Axelera AI B.V. 事業概要
12.5.3 Axelera AI B.V. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.5.4 Axelera AI B.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.5.5 Axelera AI B.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年製品別販売数量
12.5.6 Axelera AI B.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年アプリケーション別売上高
12.5.7 Axelera AI B.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの2025年地域別売上高
12.5.8 Axelera AI B.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
12.5.9 Axelera AI B.V.の最近の動向
12.6 Canaan Inc.
12.6.1 Canaan Inc.の企業情報
12.6.2 Canaan Inc. 事業概要
12.6.3 Canaan Inc. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.6.4 Canaan Inc. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.6.5 Canaan Inc.の最近の動向
12.7 北京ESWINコンピューティングテクノロジー株式会社
12.7.1 北京ESWINコンピューティングテクノロジー株式会社の企業情報
12.7.2 北京ESWINコンピューティングテクノロジー株式会社の事業概要
12.7.3 北京ESWINコンピューティングテクノロジー株式会社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.7.4 北京ESWINコンピューティングテクノロジー株式会社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.7.5 北京ESWINコンピューティング・テクノロジー株式会社の最近の動向
12.8 SOPHGOテクノロジーズ株式会社
12.8.1 SOPHGOテクノロジーズ株式会社の企業情報
12.8.2 SOPHGOテクノロジーズ株式会社の事業概要
12.8.3 SOPHGOテクノロジーズ株式会社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.8.4 SOPHGO Technologies Ltd.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.8.5 SOPHGO Technologies Ltd.の最近の動向
12.9 EdgeQ Inc.
12.9.1 EdgeQ Inc.の企業情報
12.9.2 EdgeQ Inc. 事業概要
12.9.3 EdgeQ Inc. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.9.4 EdgeQ Inc. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.9.5 EdgeQ Inc.の最近の動向
12.10 SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.
12.10.1 SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.の企業情報
12.10.2 SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.の事業概要
12.10.3 SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.10.4 SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.10.5 SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd. の最近の動向
12.11 GreenWaves Technologies
12.11.1 GreenWaves Technologies Corporation の企業情報
12.11.2 GreenWaves Technologies の事業概要
12.11.3 GreenWaves Technologies の RISC-V ベース AI アクセラレータ SoC の製品モデル、説明および仕様
12.11.4 グリーンウェーブ・テクノロジーズのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売量、価格、売上高、粗利益率（2021-2026年）
12.11.5 グリーンウェーブ・テクノロジーズの最近の動向
12.12 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社
12.12.1 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社 企業情報
12.12.2 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社 事業概要
12.12.3 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社 RISC-VベースのAIアクセラレータSoC 製品モデル、説明および仕様
12.12.4 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売量、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.12.5 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社の最近の動向
12.13 BOS Semiconductors Co., Ltd.
12.13.1 BOS Semiconductors Co., Ltd. 企業情報
12.13.2 BOS Semiconductors Co., Ltd. 事業概要
12.13.3 BOS Semiconductors Co., Ltd. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの製品モデル、説明および仕様
12.13.4 BOSセミコンダクターズ株式会社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.13.5 BOSセミコンダクターズ株式会社の最近の動向
12.14 エスペラント・テクノロジーズ社
12.14.1 エスペラント・テクノロジーズ社 企業情報
12.14.2 エスペラント・テクノロジーズ社 事業概要
12.14.3 エスペラント・テクノロジーズ社 RISC-VベースのAIアクセラレータSoC 製品モデル、説明および仕様
12.14.4 エスペラント・テクノロジーズ社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、販売数量、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.14.5 エスペラント・テクノロジーズ社の最近の動向
12.15 クネロン社
12.15.1 クネロン社の企業情報
12.15.2 Kneron, Inc. 事業概要
12.15.3 Kneron, Inc. RISC-VベースのAIアクセラレータSoC 製品モデル、説明および仕様
12.15.4 Kneron, Inc. RISC-VベースのAIアクセラレータSoC 生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.15.5 Kneron, Inc.の最近の動向
13 バリューチェーンおよびサプライチェーン分析
13.1 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの産業チェーン
13.2 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの上流材料分析
13.2.1 原材料
13.2.2 主要サプライヤーの市場シェアおよびリスク評価
13.3 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの統合生産分析
13.3.1 製造拠点分析
13.3.2 生産技術の概要
13.3.3 地域別のコスト要因
13.4 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売チャネルおよび流通ネットワーク
13.4.1 販売チャネル
13.4.2 ディストリビューター
14 RISC-VベースのAIアクセラレータSoC市場の動向
14.1 業界のトレンドと進化
14.2 市場の成長要因と新たな機会
14.3 市場の課題、リスク、および制約要因
14.4 米国の関税の影響
15 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC調査における主な調査結果
16 付録
16.1 調査方法論
16.1.1 方法論／調査アプローチ
16.1.1.1 調査プログラム／設計
16.1.1.2 市場規模の推計
16.1.1.3 市場の細分化とデータの三角検証
16.1.2 データソース
16.1.2.1 二次情報源
16.1.2.2 一次情報源
16.2 著者情報
表1. タイプ別、世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表2. 性能クラス別、世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表3. 数値精度別、世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表4. 演算アーキテクチャ別、世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表5. アプリケーション別、世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表6. 地域別RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表7. 地域別RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数成長率（CAGR）： 2021年対2025年対2032年（百万台）
表8. 新興市場における国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年） （百万米ドル）
表9. 地域別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC生産成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万台）
表10. メーカー別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2021年～2026年
表11. 世界各メーカー別RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売シェア（2021年～2026年）
表12. 世界各メーカー別RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表13. 世界各メーカー別RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高ベースの市場シェア （2021年～2026年）
表14. 世界の主要メーカーの順位変動（2024年対2025年）（売上高ベース）
表15. RISC-VベースのAIアクセラレータSoC売上高に基づく、ティア別（Tier 1、Tier 2、Tier 3）の世界のメーカー別内訳、2025年
表16. メーカー別RISC-VベースAIアクセラレータSoCの平均粗利益率（%）（2021年対2025年）
表17. メーカー別RISC-VベースAIアクセラレータSoCの平均販売価格（ASP）（米ドル／台）、2021年～2026年
表18. 主要メーカーのRISC-VベースAIアクセラレータSoCの製造拠点および本社所在地
表19. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場の集中率（CR5）
表20. 主要な市場参入・撤退（2021年～2025年）－要因および影響分析
表21. 主要な合併・買収、事業拡大計画、研究開発投資
表22. タイプ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2021-2026年
表23. タイプ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2027-2032年
表24. 世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（種類別、百万米ドル）、2021年～2026年
表25. 世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（種類別、百万米ドル）、2027年～2032年
表26. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売台数（性能クラス別）（百万台）、2021年～2026年
表27. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売台数（性能クラス別） （百万台）、2027-2032年
表28. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの売上高（パフォーマンスクラス別）（百万米ドル）、2021-2026年
表29. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの売上高（パフォーマンスクラス別）（百万米ドル）、2027-2032年
表30. 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2021-2026年
表31. 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2027-2032年
表32. 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021-2026年
表33. 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2027-2032年
表34. 演算アーキテクチャ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2021年～2026年
表35. 演算アーキテクチャ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2027年～2032年
表36. コンピューティングアーキテクチャ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表37. コンピューティングアーキテクチャ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表38. 主要製品タイプ別の技術仕様
表39. 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2021-2026年
表40. 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2027年～2032年
表41. RISC-VベースAIアクセラレータSoCの高成長セクターにおける需要CAGR（2026年～2032年）
表42. 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表43. 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表44. 地域別主要顧客
表45. 用途別主要顧客
表46. 地域別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC生産台数（百万台）、2021-2026年
表47. 地域別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC生産台数（百万台）、2027-2032年
表48. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの成長促進要因および市場障壁
表49. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高成長率（CAGR）国別（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表50. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数（百万台）：国別（2021年対2025年対2032年）
表51. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの成長促進要因と市場障壁
表52. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高成長率（CAGR）：国別（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表53. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数（百万台）の国別推移（2021年対2025年対2032年）
表54. アジア太平洋地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高成長率（CAGR）の地域別推移：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表55. アジア太平洋地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数（百万台）：国別（2021年対2025年対2032年）
表56. アジア太平洋地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの成長促進要因と市場障壁
表57. 東南アジアにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高成長率（CAGR）地域別：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表58. 中南米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの投資機会と主要な課題
表59. 中南米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高成長率（CAGR）：国別（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表60. 中東・アフリカにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの投資機会と主な課題
表61. 中東・アフリカにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高成長率（CAGR）国別（2021年対2025年対2032年） （百万米ドル）
表62. NXPセミコンダクターズN.V.の企業情報
表63. NXPセミコンダクターズN.V.の概要および主要事業
表64. NXPセミコンダクターズN.V.の製品モデル、説明および仕様
表65. NXPセミコンダクターズN.V.の生産能力、販売数量（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）、粗利益率（2021年～2026年）
表66. NXPセミコンダクターズN.V.の2025年における製品別売上高構成比
表67. NXPセミコンダクターズN.V.の2025年における用途別売上高構成比
表68. NXPセミコンダクターズN.V.の2025年における地域別売上高構成比
表69. NXPセミコンダクターズN.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
表70. NXPセミコンダクターズN.V.の最近の動向
表71. アナログ・デバイセズ社の企業情報
表72. アナログ・デバイセズ社の概要および主要事業
表73. アナログ・デバイセズ社の製品モデル、説明および仕様
表74. アナログ・デバイセズ社の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）、粗利益率（2021年～2026年）
表75. アナログ・デバイセズ社の2025年における製品別売上高構成比
表76. アナログ・デバイセズ社の2025年における用途別売上高構成比
表77. アナログ・デバイセズ社の2025年地域別売上高構成比
表78. アナログ・デバイセズ社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
表79. アナログ・デバイセズ社の最近の動向
表80. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの企業情報
表81. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの概要および主要事業
表82. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの製品モデル、説明および仕様
表83. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率（2021年～2026年）
表84. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの2025年製品別売上高構成比
表85. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの2025年における用途別売上高構成比
表86. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの2025年における地域別売上高構成比
表87. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドのRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
表88. アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドの最近の動向
表89. テンストレント社の企業情報
表90. テンストレント社の概要および主要事業
表91. テンストレント社の製品モデル、概要および仕様
表92. テンストレント社の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）、粗利益率（2021年～2026年）
表93. テンストレント社の2025年製品別売上高構成比
表94. テンストレント社の2025年用途別売上高構成比
表95. テンストレント社の2025年地域別売上高構成比
表96. テンストレント社のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
表97. Tenstorrent Inc.の最近の動向
表98. Axelera AI B.V.の企業情報
表99. Axelera AI B.V.の概要および主要事業
表100. Axelera AI B.V.の製品モデル、概要および仕様
表101. Axelera AI B.V.の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）、粗利益率（2021年～2026年）
表102. 2025年のAxelera AI B.V.の製品別売上高構成比
表103. Axelera AI B.V.の2025年における用途別売上高構成比
表104. Axelera AI B.V.の2025年における地域別売上高構成比
表105. Axelera AI B.V.のRISC-VベースAIアクセラレータSoCのSWOT分析
表106. Axelera AI B.V.の最近の動向
表107. Canaan Inc. 企業情報
表108. Canaan Inc. 概要および主要事業
表109. Canaan Inc. 製品モデル、説明および仕様
表110. Canaan Inc. 生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率（2021年～2026年）
表111. Canaan Inc.の最近の動向
表112. Beijing ESWIN Computing Technology Co., Ltd.の企業情報
表113. Beijing ESWIN Computing Technology Co., Ltd.の概要および主要事業
表114. Beijing ESWIN Computing Technology Co., Ltd.の製品モデル、概要および仕様
表115. 北京ESWINコンピューティング・テクノロジー株式会社の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、価格（米ドル／台）、粗利益率（2021-2026年）
表116. 北京ESWINコンピューティング・テクノロジー株式会社の最近の動向
表117. SOPHGOテクノロジーズ株式会社の企業情報
表118. SOPHGO Technologies Ltd.の概要および主要事業
表119. SOPHGO Technologies Ltd.の製品モデル、説明および仕様
表120. SOPHGO Technologies Ltd.の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率（2021-2026年）
表121. SOPHGO Technologies Ltd.の最近の動向
表122. EdgeQ Inc.の企業情報
表123. EdgeQ Inc.の概要および主要事業
表124. EdgeQ Inc.の製品モデル、概要および仕様
表125. EdgeQ Inc.の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率（2021-2026年）
表126. EdgeQ Inc.の最近の動向
表127. SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd.の企業情報
表128. SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd. の概要および主要事業
表129. SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd. の製品モデル、説明および仕様
表130. SpacemiT Hangzhou Technology Co., Ltd. の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率 （2021年～2026年）
表131. SpacemiT杭州テクノロジー株式会社の最近の動向
表132. GreenWaves Technologiesの企業情報
表133. GreenWaves Technologiesの概要および主要事業
表134. GreenWaves Technologiesの製品モデル、概要および仕様
表135. GreenWaves Technologiesの生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）、および粗利益率（2021-2026年）
表136. GreenWaves Technologiesの最近の動向
表137. 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社の企業情報
表138. 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社の概要および主要事業
表139. 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社の製品モデル、説明および仕様
表140. 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）、粗利益率（2021年～2026年）
表141. 蘇州チャイナ・コア・マイクロエレクトロニクス株式会社の最近の動向
表142. BOSセミコンダクターズ株式会社の企業情報
表143. BOSセミコンダクターズ株式会社の概要および主要事業
表144. BOSセミコンダクターズ株式会社の製品モデル、説明および仕様
表145. BOSセミコンダクターズ株式会社の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率（2021年～2026年）
表146. BOSセミコンダクターズ株式会社の最近の動向
表147. エスペラント・テクノロジーズ社の企業情報
表148. エスペラント・テクノロジーズ社の概要および主要事業
表149. エスペラント・テクノロジーズ社の製品モデル、概要および仕様
表150. エスペラント・テクノロジーズ社 生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル／台）、粗利益率（2021年～2026年）
表151. エスペラント・テクノロジーズ社の最近の動向
表152. クネロン社の企業情報
表153. クネロン社の概要および主要事業
表154. Kneron, Inc.の製品モデル、概要および仕様
表155. Kneron, Inc.の生産能力、販売台数（百万台）、売上高（百万米ドル）、単価（米ドル/台）および粗利益率（2021年～2026年）
表156. Kneron, Inc.の最近の動向
表157. 主要原材料の分布
表158. 主要原材料サプライヤー
表159. 重要原材料サプライヤーの集中度（2025年）およびリスク指数
表160. 生産技術の進化におけるマイルストーン
表161. 販売代理店一覧
表162. 市場動向および市場の変遷
表163. 市場の推進要因と機会
表164. 市場の課題、リスク、および制約要因
表165. 本レポートのための調査プログラム／設計
表166. 二次情報源からの主要データ情報
表167. 一次情報源からの主要データ情報
図表一覧
図1. RISC-VベースのAIアクセラレータSoC製品イメージ
図2. タイプ別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図3. RISC-VエッジAI SoC製品イメージ
図4. RISC-VアプリケーションAI SoC製品イメージ
図5. その他の製品イメージ
図6. パフォーマンスクラス別 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図7. 超低パフォーマンスクラスの製品一覧
図8. 低パフォーマンスクラスの製品一覧
図9. 中パフォーマンスクラスの製品一覧
図10. 高パフォーマンスクラスの製品一覧
図11. 超高パフォーマンスクラスの製品一覧
図12. 数値精度別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図13. INT8精度製品の画像
図14. INT4／8ビット未満精度製品の画像
図15. FP16／BF16精度製品の画像
図16. FP8精度の製品概要
図17. その他の製品概要
図18. 演算アーキテクチャ別、RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの世界市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図19. RISC-Vベクトルアーキテクチャの製品概要
図20. RISC-Vテンソル／行列アーキテクチャ製品構成
図21. その他の製品構成
図22. 用途別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図23. 民生用電子機器
図24. スマートホーム
図25. 産業用オートメーション
図26. 医療機器
図27. エネルギー・公益事業
図28. データセンター・エッジサーバー
図29. その他
図30. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCレポートの対象期間
図31. 世界のRISC-VベースのAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年対2025年対2032年
図32. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図33. 地域別世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（CAGR）：2021年対2025年対2032年 （百万米ドル）
図34. 地域別RISC-VベースのAIアクセラレータSoC売上高に基づく市場シェア（2021年～2032年）
図35. 世界のRISC-VベースのAIアクセラレータSoC販売台数（百万台）、2021年～2032年
図36. 地域別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万台）
図37. 地域別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数市場シェア（2021年～2032年）
図38. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、生産量および稼働率（百万台）、2021年対2025年対2032年
図39. 2025年のRISC-VベースAIアクセラレータSoC販売数量における上位5社および上位10社の市場シェア
図40. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの売上高ベース市場シェアランキング（2025年）
図41. 売上高貢献度別のティア分布（2021年対2025年）
図42. 2025年のRISC-VエッジAI SoCのメーカー別売上高ベース市場シェア
図43. 2025年のRISC-VアプリケーションAI SoCのメーカー別売上高ベースの市場シェア
図44. 2025年のその他製品のメーカー別売上高ベースの市場シェア
図45. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの出荷台数ベースの市場シェア（タイプ別）（2021年～2032年）
図46. 世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCのタイプ別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図47. 世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCのタイプ別平均販売価格（ASP）（米ドル/台）、2021年～2032年
図48. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの性能クラス別販売数量ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図49. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの性能クラス別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図50. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの性能クラス別平均販売価格（ASP）（米ドル／台）、2021年～2032年
図51. 世界のRISC-VベースAIアクセラレータSoCの数値精度別販売数量ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図52. 数値精度別、世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図53. 数値精度別、世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの平均販売価格（ASP）（米ドル／台）、2021年～2032年
図54. 計算アーキテクチャ別、世界のリスC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図55. 演算アーキテクチャ別、世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図56. 演算アーキテクチャ別、世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの平均販売価格（ASP）（米ドル／台）、2021年～2032年
図57. アプリケーション別、世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売シェア（2021年～2032年）
図58. アプリケーション別、世界におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図59. アプリケーション別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC平均販売価格（ASP）（米ドル／台）、2021年～2032年
図60. 世界RISC-VベースAIアクセラレータSoCの生産能力、生産量および稼働率（百万台）、2021年～2032年
図61. 地域別世界RISC-VベースAIアクセラレータSoC生産市場シェア（2021年～2032年）
図62. 生産能力の促進要因と制約要因
図63. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの生産成長率（百万台）、2021-2032年
図64. 中国におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの生産成長率（百万台）、2021-2032年
図65. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoC生産成長率（百万台）、2021-2032年
図66. 韓国におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoC生産成長率（百万台）、2021-2032年
図67. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数（前年比、百万台）、2021年～2032年
図68. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（前年比、百万米ドル）、2021年～2032年
図69. 2025年の北米における主要5社のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）
図70. 北米のRISC-VベースAIアクセラレータSoC販売数量（百万台）の用途別内訳（2021-2032年）
図71. 北米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）のアプリケーション別内訳（2021年～2032年）
図72. 米国におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図73. カナダにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図74. メキシコにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図75. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数（前年比、百万台）、2021年～2032年
図76. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（前年比、百万米ドル）、2021年～2032年
図77. 2025年の欧州トップ5メーカーにおけるRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）
図78. 欧州におけるRISC-VベースAIアクセラレータSoCの販売数量（百万台）の用途別内訳（2021-2032年）
図79. 欧州におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）のアプリケーション別内訳（2021年～2032年）
図80. ドイツにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図81. フランスにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図82. 英国におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図83. イタリアのRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図84. ロシアのRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図85. アジア太平洋地域のRISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数（前年比、百万台）、 2021年～2032年
図86. アジア太平洋地域のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高の前年比（百万米ドル）、2021年～2032年
図87. アジア太平洋地域の上位8社のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高 （百万米ドル）2025年
図88. アジア太平洋地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売数量（百万台）の用途別内訳（2021-2032年）
図89. アジア太平洋地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売収益（百万米ドル）の用途別内訳 （2021-2032年）
図90. インドネシアにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図91. 日本におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図92. 韓国におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図93. 台湾（中国）のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図94. インドのRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図95. 中南米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売台数（前年比、百万台）、2021年～2032年
図96. 中南米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（前年比、百万米ドル）、2021年～2032年
図97. 2025年の中南米における主要5メーカーのRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）
図98. 中南米のRISC-VベースAIアクセラレータSoC販売数量（百万台）の用途別内訳（2021-2032年）
図99. 中南米におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）のアプリケーション別内訳（2021年～2032年）
図100. ブラジルにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図101. アルゼンチンのRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図102. 中東・アフリカのRISC-VベースAIアクセラレータSoC販売台数の前年比（百万台）、2021-2032年
図103. 中東・アフリカにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoC売上高の前年比（百万米ドル）、2021年～2032年
図104. 中東・アフリカにおける主要5メーカーのRISC-VベースのAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2025年
図105. 中東・アフリカ地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売数量（百万台）の用途別推移（2021年～2032年）
図106. 中東・アフリカ地域におけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの販売収益（百万米ドル）の用途別推移（2021年～2032年）
図107. GCC諸国のRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図108. トルコのRISC-VベースAIアクセラレータSoC売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図109. エジプトにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図110. 南アフリカにおけるRISC-VベースのAIアクセラレータSoCの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図111. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの産業チェーンマップ
図112. 地域別RISC-VベースのAIアクセラレータSoC製造拠点の分布（％）
図113. RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの製造プロセス
図114. 地域別RISC-VベースのAIアクセラレータSoCの製造コスト構造
図115. 流通チャネル（直接販売対代理店販売）
図116. 本レポートにおけるボトムアップおよびトップダウンアプローチ
図117. データの三角測量
図118. インタビュー対象となった主要幹部
| ※RISC-VベースのAIアクセラレータSoCは、オープンソースの命令セットアーキテクチャであるRISC-Vを中核プロセッサとして採用し、人工知能（AI）の計算を高速化するための専用ハードウェア（AIアクセラレータ）を統合した単一のチップ（System-on-a-Chip）のことを指します。これは、従来のCPUのみでは効率的な処理が難しいAIタスク、特に推論や一部の学習処理を、より低い消費電力と高い性能で実行するために設計されています。 RISC-Vは、そのオープン性と柔軟性から、AIアクセラレータSoCの基盤として非常に注目されています。特定のベンダーに依存しないため、開発者は自身のニーズに合わせて命令セットを拡張したり、カスタムハードウェアを自由に設計したりすることが可能です。これにより、特定のAIモデルやアプリケーションに最適化されたSoCを、より迅速かつ低コストで開発できるという大きな利点があります。また、ライセンス料がかからないため、スタートアップ企業や研究機関にとっても参入障壁が低い点も魅力です。 このSoCは、一般的にRISC-V CPUコア、AIアクセラレータ（NPU: Neural Processing Unitなどと呼ばれることもあります）、メモリコントローラ、各種入出力（I/O）インターフェース、そして電力管理ユニットなどの多様なブロックを統合しています。RISC-V CPUコアは、オペレーティングシステムの実行や汎用的なタスク、AIアクセラレータの制御などを担当し、AIアクセラレータは、ニューラルネットワークの演算に必要な行列乗算や畳み込み演算などを超並列に、かつ低消費電力で実行します。 AIアクセラレータの内部では、多くの場合、特定データ型（例えばINT8やFP16など）に最適化された演算器が多数配置され、データフローに応じた効率的なパイプライン処理が行われます。これにより、膨大な量の演算を少ないクロックサイクルで処理し、高いスループットを実現します。また、オンチップメモリの階層構造や、データ転送帯域を最大化するための工夫も凝らされており、ボトルネックを解消することで総合的な性能向上を図っています。 RISC-VベースのAIアクセラレータSoCにはいくつかの種類があります。一つは、広範なAIモデルに対応できる汎用性の高いアクセラレータを搭載したもの、もう一つは、画像認識、音声処理、自然言語処理など、特定のAIタスクに特化して最適化されたアクセラレータを持つものです。さらに、求められる性能と消費電力のバランスによって、エッジデバイス向け（低消費電力・リアルタイム処理重視）とデータセンター向け（高性能・高スループット重視）に大別されます。エッジ向けは、小型でバッテリー駆動のデバイスに搭載されることが多く、データセンター向けは、大規模なクラウドAIサービスやAI研究用途での利用が想定されています。 用途としては非常に多岐にわたります。エッジAIの分野では、スマートフォン、スマート家電、監視カメラ、ドローン、ウェアラブルデバイス、産業用ロボット、自動運転車やADAS（先進運転支援システム）などの組み込みシステムで、リアルタイムの画像認識、音声認識、異常検知などに活用されます。これらのデバイスでは、クラウドとの通信なしにデバイス単体でAI処理を完結させる「エッジでの推論」が求められるため、低遅延かつ低消費電力でAIを動かせるRISC-V AIアクセラレータSoCが理想的です。一方、データセンターでは、クラウド上のAIサービスにおける大規模な推論処理や、一部の学習処理を高速化するために利用され、より高い演算能力とメモリ帯域が要求されます。 関連技術としては、まずソフトウェアスタックが重要です。AIモデルを効率的に実行するためには、TensorFlow LiteやPyTorch Mobileのような軽量なAIフレームワーク、そしてSoCのアクセラレータを最大限に活用するためのコンパイラやランタイムが必要になります。モデルの量子化、枝刈り、蒸留といった最適化技術も、エッジデバイスでのAI実行には不可欠です。また、SoCの設計においては、高帯域幅メモリ（HBM）の採用によるデータ転送速度の向上や、低消費電力化のための高度な電力管理技術、複数のCPUコアやアクセラレータ間での効率的なデータ共有や同期を実現するプロセッサ間通信技術も重要です。さらに、ハードウェアレベルでのセキュリティ機能も、エッジデバイスにおけるAIのプライバシー保護や信頼性確保のために不可欠な要素となっています。将来的には、メモリ内で直接演算を行うProcessing-in-Memory（PIM）技術との融合も期待されており、より一層の効率化が進むと考えられています。 |