ガートナー:世界の AI PC と生成 AI スマートフォンの出荷台数は 2024 年に 2 億 9,500 万台に達すると予測

ガートナー:世界の AI PC と生成 AI スマートフォンの出荷台数は 2024 年に 2 億 9,500 万台に達すると予測

ガートナーの最新予測によると、人工知能(AI)パーソナルコンピュータ(PC)と生成型人工知能(ジェネレーティブAI)スマートフォンの世界出荷台数は、2023年の2,900万台から2024年末までに2億9,500万台に増加すると予想されています。

ガートナーの定義によると、AI PC とは、デバイス上の AI タスクを最適化および高速化するように設計された専用の AI アクセラレータまたはコア、ニューラル プロセッシング ユニット (NPU)、アクセラレーテッド プロセッシング ユニット (APU)、またはテンソル プロセッシング ユニット (TPU) を搭載したコンピューターです。これにより、AI および生成 AI ワークロードを処理する際に外部サーバーやクラウド サービスに依存せずに、パフォーマンスと効率が向上します。

ジェネレーティブ AI スマートフォンはスマートフォン専用に設計されており、スマートフォン上でジェネレーティブ AI 駆動機能とアプリケーションをシームレスに統合し、効率的に実行できるようにするハードウェアとソフトウェアの機能を備えています。これらのスマートフォンは、基本または微調整された AI モデルをローカルで実行し、コンテンツ、戦略、設計、および方法の新しい派生バージョンを生成することができます。例としては、Google の Gemini Nano、Baidu の Wenxin、OpenAI の GPT-4 などが挙げられます。

「デバイス上の生成AI機能とAIプロセッサの急速な導入は、最終的にはテクノロジーベンダーの標準要件となるだろう」とガートナーのシニアリサーチディレクター、ランジット・アトワル氏は語る。「これらが一般的になるにつれ、ベンダーが競合他社との差別化を図り、独自のセールスポイントを生み出し、収益成長を促進することが難しくなるだろう。」

ガートナーは、2024年末までに、生成AIスマートフォンとAI PCの出荷台数がそれぞれ2億4,000万台と5,450万台に達し、2024年のベーシックおよびハイエンドのスマートフォン出荷台数の22%とPC出荷台の22%を占めると予測しています(図1参照)。

図1. 世界のAI PCと生成AIスマートフォンの市場シェア、2023~2025年

出典: ガートナー (2024 年 2 月)

AI を PC に統合しても、予想される価格上昇以外、エンドユーザーの支出は増加しないと予想されます。企業向けデバイスの購入者には購入を決意させるだけの説得力のある理由が必要となり、ソフトウェア プロバイダーはデバイス上の AI の力を十分に活用し、より大きなメリットをもたらすことを証明するのに時間が必要になるでしょう。

ガートナーは、2024年のPC総出荷台数が2億5040万台に達し、2023年より3.5%増加すると予測している。

PC市場は8四半期連続の減少の後、2023年第4四半期に成長を再開しました。オンデバイス AI は 2024 年を通じて PC マーケティングに新たな活力を与え、現在予想される交換サイクルの維持に役立ち、それによって社会経済環境の変化による悪影響の一部を相殺します。

スマートフォン市場は2024年に成長を再開する

AI PC と同様に、生成 AI スマートフォンは 2027 年までスマートフォン需要の成長を牽引しません。 「スマートフォンはカメラや音声統合などの機能によって現在の体験を進化させていますが、ユーザーが期待しているのは画期的な新機能ではなく、こうした機能です」とアトワル氏は言う。「ユーザーはスマートフォンの生成AI機能にも同じ期待を抱いています。画期的なアプリケーションがなければ、ユーザーが生成AIスマートフォンに追加料金を支払う可能性は低いでしょう。」

大規模言語モデル(LLM)は、スマートフォン向けに特別にカスタマイズされた小型バージョンでリリースされ、ユーザーエクスペリエンスの向上のきっかけとなるでしょう。この技術の進化により、スマートフォンは人間の言語や視覚的な合図をより直感的に理解して反応できるようになり、全体的なユーザーエクスペリエンスが新たなレベルに引き上げられます。

スマートフォン市場は、9四半期連続の減少の後、2023年第4四半期に初めて成長に転じた。世界のスマートフォン出荷台数は2024年までに4.2%増加し、年間合計12億台に達すると予想されています。 「スマートフォン出荷台数の増加を完全な回復と解釈するのではなく、2022年よ​​りも6000万台近く少ない出荷台数の安定化と捉える方が正確だ」とアトワル氏は述べた。

<<: 

>>:  マイクロソフト、生成AIシステムのリスクを特定するためのPyRITをリリース

ブログ    

推薦する

建設における人工知能の能力と限界

AI は、建設業界が大規模なインフラ プロジェクトを計画、実行、管理する方法に革命をもたらし、組織が...

Baidu のディープラーニング プラットフォーム PaddlePaddle フレームワークの分析

PaddlePaddleは、Baiduが2016年8月末に一般公開したディープラーニングプラットフォ...

時空間アルゴリズム研究に基づくビジネス意思決定分析

[[191733]]諺にもあるように、「時間と空間は予測不可能である」。自然界では、時間と空間が急速...

ディープラーニングは限界に達したのか?

[[255738]]ビッグデータダイジェスト制作編集者: Xiao Jiang、lvy、Wang ...

知能ロボット連携システムとその主要技術

ロボットの知能化に向けた開発において、マルチロボット協働システムは包括的な技術統合プラットフォームで...

Google Brainは、T5の最大7倍の事前トレーニング速度を備えた簡素化されたスパースアーキテクチャを提案しています。

先ほど、Google Brainのシニア研究科学者であるBarret Zoph氏が、言語モデルのパラ...

中国の自動運転が新たなブレークスルーをもたらす:百度世界2020のCCTV生中継で完全無人運転を体験

中国の自動運転は新たな進歩を遂げ、無人運転の時代が到来した。 9月15日、百度はCCTVニュースと提...

2021年の人工知能トレンドに関する5つの予測

[[381013]]人工知能は人々の生活を変える可能性を秘めた分野です。ヘルスケア、ビジネス、金融、...

アジャイルプロジェクト管理における人工知能の 9 つのメリット

人工知能は、特にソフトウェア開発の効率性の向上において、ソフトウェア開発を改善・加速し、プロジェクト...

Meta、Google、Tesla、競合他社が団結してOpenAIについて不満を訴える!ソラは物理世界を理解していません。GPT3 だけです。

編集者 | ヤン・ジェン制作:51CTO テクノロジースタック(WeChat ID:blog)先週、...

...

マスク氏の最新チップ:脳とコンピューターの相互作用に特化し、視覚障害者が「見る」ことを可能にする

自分で認めなさい!マスク氏のニューラリンクはチップを開発している。この技術は「数年以内」にリリースさ...

AI基礎データサービス市場は新たな段階に入った

データプライバシー保護規制が継続的に改善され、国がデータ要素市場を積極的に育成し、データ流通が継続的...

...