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世界の産業用メタバース市場 2025-2035年


The Global Industrial Metaverse Market 2025-2035

この調査レポートは、2025年から2035年にかけての世界の産業用メタバース市場を詳細に分析し、主要動向、技術、用途、成長機会を調査した包括的な市場調査報告書です。インダストリー4.0は、産業用メタバース... もっと見る

　

　

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Future Markets, inc.
フューチャーマーケッツインク 		2024年9月9日 GBP1,200
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サマリー

この調査レポートは、2025年から2035年にかけての世界の産業用メタバース市場を詳細に分析し、主要動向、技術、用途、成長機会を調査した包括的な市場調査報告書です。インダストリー4.0は、産業用メタバース市場へと進化しています。

産業用メタバース市場は、製造、エンジニアリング、産業オペレーションを変革する力として台頭している。この革新的な分野は、物理的世界とデジタル世界を融合させ、没入型のインテリジェントな産業環境を創造することで、さまざまな業界の生産性、効率性、イノベーションに革命をもたらすと期待されている。その中核となるのが、先進技術の基盤の上に構築される産業用メタバースだ。これには、仮想現実、拡張現実、複合現実を包含する拡張現実（XR）、人工知能と機械学習、モノのインターネット（IoT）とその産業対応（IIoT）、5Gと高度なネットワーキング、エッジコンピューティングとクラウドインフラ、デジタルツインとシミュレーション、ブロックチェーン技術などが含まれる。このような技術の融合により、産業環境において、これまでにないレベルの可視化、分析、制御が可能になる。

産業メタバースのアプリケーションは、自動車・航空宇宙製造、エネルギー・公共事業、ヘルスケア・ライフサイエンス、建設・エンジニアリング、サプライチェーン・ロジスティクスなど、幅広い分野に及ぶ。主なユースケースには、バーチャル製品設計、リモート・コラボレーション、予知保全、作業員トレーニング、生産プロセスの最適化などがある。これらのアプリケーションは、業務効率、製品品質、作業員の安全性を大幅に向上させる原動力となっている。市場予測は、2025年から2035年にかけて産業用メタバースが大幅に成長することを示している。この成長は、効率性への要求の高まり、リモートワークのトレンドの台頭、持続可能な製造慣行への差し迫ったニーズによって促進される。市場のエコシステムは多様で、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの各セクターにまたがる、既存の大手ハイテク企業、産業テクノロジーに特化したプロバイダー、革新的な新興企業で構成されている。産業用メタバースは計り知れない可能性を秘めている一方で、初期投資コストの高さ、レガシーシステムとの統合の複雑さ、サイバーセキュリティの懸念といった課題にも直面している。しかし、こうした課題は、新たなビジネスモデル、顧客体験の向上、持続可能性の改善といった機会によって相殺される。

産業メタバースの発展は、データプライバシー、知的財産、環境の持続可能性をめぐる規制の進化に影響される。その社会的・経済的インパクトは大きく、労働力スキル、職務役割、経済生産性を再構築すると予想される。また、産業プロセスにおける資源利用の最適化や廃棄物の削減を通じて、環境の持続可能性にも期待が持てる。テクノロジーが成熟し、導入が進むにつれて、産業メタバースは産業オペレーションに不可欠な要素となり、グローバル産業全体のイノベーションと競争力を促進する。このパラダイムシフトは、完全にデジタル化され、インテリジェントで、相互接続された製造エコシステムのビジョンを提供し、今後数年間、効率性、革新性、持続可能性を推進することで、産業の未来を再構築する態勢を整えている。

産業メタバースでは、製造業者や産業企業が没入型テクノロジー、人工知能、デジタル・ツイン、その他のイノベーションを活用して、工場の仮想レプリカを作成し、コラボレーションを強化し、オペレーションを最適化し、生産性を向上させている。本レポートでは、物理的領域とデジタル領域の融合が、産業変革の新時代をどのように切り開いているかを検証する。

レポートの内容は以下の通り：

  • 以下のようなコア技術の分析：
    • 拡張現実（XR） - AR、VR、MR
    • 人工知能と機械学習
    • モノのインターネット（IoT）と産業用IoT
    • 5Gと将来のネットワーク
    • エッジ・コンピューティングとクラウド・インフラ
    • ブロックチェーンと分散型台帳
    • 3Dスキャン/モデリング
    • 本レポートでは、技術の準備レベル、採用動向、さまざまな時間軸における予測を分析している。量子コンピューティング、ブレイン・コンピュータ・インターフェイス、高度ロボット工学などの新技術についても調査しています。
  • 主要業種にわたる産業用メタバース・アプリケーションの詳細分析：
    • 自動車
    • 航空宇宙
    • 化学品・素材製造
    • エネルギー
    • ヘルスケアとライフサイエンス
    • 建設・エンジニアリング
    • サプライチェーンとロジスティクス
    • 小売
  • 競争環境：産業メタバースのバリューチェーンにおける300社以上の包括的なプロファイル：
      • AR/VR/MRハードウェアおよびソフトウェアのプロバイダー
      • AIおよび分析企業
      • IoTおよびセンサー・メーカー
      • クラウド・コンピューティングとエッジ・コンピューティングのプレーヤー
      • デジタルツインおよびシミュレーションソフトベンダー
      • ブロックチェーンスタートアップ
      • 掲載企業は、Aize、ArborXR、Armada、Atris Labs、Ansys、CyDeploy、Dexory、Distance Technologies、Finboot、Hololight、Meta、Nearby Computing、NTT DATA、NVIDIA、Prevu3D、Qualcomm Inc、Siemens、Space and Time (SxT)、Seeq、Vuzixなど。

本レポートは、主要企業の技術、製品、パートナーシップ、市場での位置づけに関する洞察を提供しています。

  • 規制の状況と規格の開発
  • 社会的・経済的影響評価
  • インダストリー4.0から産業メタバースへの進化、技術的融合と没入型体験へのシフトを検証。現在の市場ダイナミクス、市場規模、成長予測に加え、地域動向と競合状況の分析も提供。
  • 統合の複雑さ、スキル格差、初期コストの高さといった課題や障壁についても検証している。
  • ハードウェア、ソフトウェアコンポーネントからプラットフォーム、サービスに至るまで、産業用メタバースのエコシステムを包括的に概観。製造業、自動車、航空宇宙、エネルギー、ヘルスケア、その他の主要産業セクターの採用動向を分析。読者は、デジタルツイン、AR/VR、AI対応アナリティクス、次世代ネットワーキングなどのテクノロジーがどのように融合し、没入感のあるインテリジェントな産業環境を実現するかについての洞察を得ることができる。

 

当レポートで解決できる質問

  • 2035年までの世界の産業用メタバース市場の予測規模と成長率は？
  • 産業用メタバース・アプリケーションを実現する上で、最も重要なテクノロジーは何か？
  • 各業界における主な使用例と用途は？
  • 産業メタバース・エコシステムの主要ベンダーとイノベーターは？
  • 採用を阻む課題や障壁は何か？
  • 産業メタバースは、労働力のスキル、生産性、持続可能性にどのような影響を与えるのか？
  • どのような規制や標準化の取り組みが市場を形成しているのか？

 

本レポートは、このような人々にとって不可欠な情報源である：

  • 製造業および工業企業
  • テクノロジー・ベンダーおよびソリューション・プロバイダー
  • 投資家および金融アナリスト
  • 政府機関および政策立案者
  • 研究者とコンサルタント

500ページを超える詳細な分析により、本レポートは産業メタバースの変革の可能性について比類ない洞察を提供している。広範な一次・二次調査を活用し、今後10年間に発展するこの新興市場の包括的なロードマップを提供している。物理とデジタルの境界線が曖昧になり続ける中、産業用メタバースは製品の設計、製造、保守の方法に革命をもたらすことを約束する。本レポートは、産業革新の次の波を理解し、それを活用しようとするあらゆる組織にとって、極めて重要な一冊である。

 



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目次

1 エグゼクティブ・サマリー 21

  • 1.1 インダストリアル・メタバースの定義 21
    • 1.1.1 主要な特徴 23
    • 1.1.2 消費者メタバースとの差別化 25
  • 1.2 インダストリー4.0からインダストリアル・メタバースへの進化 26
    • 1.2.1 歴史的背景 27
    • 1.2.2 技術的収束 29
  • 1.3 産業メタバース・エコシステム 29
  • 1.4 メタバース実現技術 33
    • 1.4.1 人工知能 33
    • 1.4.2 クロス、バーチャル、オーグメンテッド、ミックスド・リアリティ 35
    • 1.4.3 ブロックチェーン36
    • 1.4.4 エッジコンピューティング 37
    • 1.4.5 クラウド・コンピューティング 39
    • 1.4.6 デジタル・ツイン 41
    • 1.4.7 3Dモデリング／スキャン 42
    • 1.4.8 モノの産業インターネット（IIoT） 44

 

2 市場の概要 45

  • 2.1 市場の進化 45
    • 2.1.1 インダストリアル・メタバースへの先駆け 46
      • 2.1.1.1 インダストリアルデザインにおけるバーチャルリアリティ 46
      • 2.1.1.2 製造業における拡張現実 47
      • 2.1.1.3 インダストリー4.0におけるデジタルツインのコンセプト 48
    • 2.1.2 インダストリー4.0からインダストリアル・メタバースへの移行 49
    • 2.1.3 メタバースが解決する未充足のビジネスニーズ 50
    • 2.1.4 物理的領域とデジタル領域の融合 51
    • 2.1.5 接続性から没入型体験へのシフト 51
    • 2.1.6 ヒューマン・マシン・インタラクションの進化 52
  • 2.2 現在の市場環境（2024年） 54
    • 2.2.1 市場規模と成長率 54
      • 2.2.1.1 関連市場（IoT、AR/VRなど）との比較 57
    • 2.2.2 市場プレイヤー 61
    • 2.2.3 地域市場のダイナミクス 62
      • 2.2.3.1 北米 64
      • 2.2.3.2 ヨーロッパ 65
      • 2.2.3.3 アジア太平洋 65
      • 2.2.3.4 その他の地域 66
    • 2.2.4 投資環境 66
      • 2.2.4.1 ベンチャーキャピタルからの資金調達 68
      • 2.2.4.2 企業投資 68
      • 2.2.4.3 政府と公的資金の取り組み 70
  • 2.3 主な市場促進要因 71
  • 2.4 技術の進歩 72
    • 2.4.1 XRハードウェアの改良 72
    • 2.4.2 AIと機械学習の進歩 73
    • 2.4.3 5Gとエッジ・コンピューティングの普及 74
    • 2.4.4 インダストリー4.0への取り組み 76
      • 2.4.4.1 スマート・ファクトリーの実装 76
      • 2.4.4.2 デジタル変革戦略 76
      • 2.4.4.3 産業用IoTの導入 77
    • 2.4.5 効率と生産性の向上への要求 77
      • 2.4.5.1 コスト削減の必要性 78
      • 2.4.5.2 品質向上への取り組み 78
      • 2.4.5.3 市場投入の加速 79
    • 2.4.6 リモートワークとコラボレーションの傾向 80
      • 2.4.6.1 世界的な出来事の影響 80
      • 2.4.6.2 分散労働力管理 80
      • 2.4.6.3 国境を越えたコラボレーションの必要性 81
    • 2.4.7 持続可能性と環境問題 81
      • 2.4.7.1 カーボンフットプリント削減目標 81
      • 2.4.7.2 リソース最適化への取り組み 82
      • 2.4.7.3 循環型経済への取り組み 83
  • 2.5 市場の課題と障壁 84
    • 2.5.1 技術的限界 85
      • 2.5.1.1 ハードウェアの制約（バッテリー寿命、快適性など） 85
      • 2.5.1.2 ソフトウェア統合の複雑さ 86
      • 2.5.1.3 レイテンシーと帯域幅の問題 87
    • 2.5.2 複雑な統合 87
      • 2.5.2.1 レガシー・システムとの互換性 87
      • 2.5.2.2 相互運用性規格 88
      • 2.5.2.3 データの統合と管理 88
    • 2.5.3 スキル格差と労働力の準備 89
      • 2.5.3.1 技術スキルの不足 89
      • 2.5.3.2 チェンジ・マネジメントの課題 90
      • 2.5.3.3 トレーニングと教育ニーズ 91
    • 2.5.4 データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念 91
      • 2.5.4.1 サイバーセキュリティ・リスク 91
      • 2.5.4.2 知的財産の保護 92
      • 2.5.4.3 規制遵守の課題 92
    • 2.5.5 高い初期投資コスト 93
      • 2.5.5.1 インフラ整備費用 93
      • 2.5.5.2 ソフトウェア・ライセンスと開発費 94
      • 2.5.5.3 ROI正当化の課題 95
  • 2.6 産業メタバースにおける機会 96
    • 2.6.1 新しいビジネスモデル 96
      • 2.6.1.1 産業用メタバース・アズ・ア・サービス 96
      • 2.6.1.2 仮想資産マーケットプレイス 96
      • 2.6.1.3 サブスクリプション・ベースのデジタル・ツイン・サービス 97
    • 2.6.2 持続可能性とグリーン・イニシアティブ 98
      • 2.6.2.1 バーチャルプロトタイピングによる材料廃棄の削減 98
      • 2.6.2.2 デジタル・ツインによるエネルギー最適化 99
      • 2.6.2.3 持続可能なサプライチェーンのシミュレーション 100
    • 2.6.3 顧客体験の向上 100
      • 2.6.3.1 没入型製品デモンストレーション 100
      • 2.6.3.2 バーチャル工場見学 101
      • 2.6.3.3 VR 101におけるカスタマイズされた製品構成
    • 2.6.4 新興市場とアプリケーション 102
      • 2.6.4.1 発展途上国における産業メタバース 102
      • 2.6.4.2 新興技術（量子コンピューティングなど）との統合 103
      • 2.6.4.3 非伝統的産業における斬新なユースケース 103

 

3 テクノロジー・ランドスケープ 105

  • 3.1 インダストリアル・メタバースを可能にするコアテクノロジー 105
    • 3.1.1 拡張現実（XR）：AR、VR、MR 105
      • 3.1.1.1 ヘッドマウントディスプレイ（HMD） 105
      • 3.1.1.2 ハプティック・デバイス 106
      • 3.1.1.3 企業 107
    • 3.1.2 人工知能と機械学習 109
      • 3.1.2.1 産業応用におけるディープラーニング 109
      • 3.1.2.2 自然言語処理 111
      • 3.1.2.3 コンピュータ・ビジョン 113
      • 3.1.2.4 企業 116
    • 3.1.3 モノのインターネット（IoT）と産業用IoT（IIoT） 120
      • 3.1.3.1 センサー技術 120
      • 3.1.3.2 データ収集と分析 123
      • 3.1.3.3 IIoTにおけるエッジコンピューティング 125
      • 3.1.3.4 企業 127
    • 3.1.4 5G以降（6G）ネットワーク 131
      • 3.1.4.1 超低遅延通信 131
      • 3.1.4.2 大容量マシン型通信 134
      • 3.1.4.3 モバイル・ブロードバンドの強化 137
      • 3.1.4.4 企業 140
    • 3.1.5 エッジ・コンピューティングとクラウド・インフラ 143
      • 3.1.5.1 ハイブリッド・クラウド・ソリューション 143
      • 3.1.5.2 エッジAI 146
      • 3.1.5.3 分散コンピューティング・モデル 148
      • 3.1.5.4 企業 151
    • 3.1.6 ブロックチェーンと分散型台帳技術 154
      • 3.1.6.1 スマートコントラクト 154
      • 3.1.6.2 サプライチェーンのトレーサビリティ 156
      • 3.1.6.3 産業界における分散型金融 160
      • 3.1.6.4 企業164
    • 3.1.7 3Dスキャン／モデリング 167
      • 3.1.7.1 概要 167
      • 3.1.7.2 企業 169
  • 3.2 新興技術とその潜在的影響 173
    • 3.2.1 量子コンピューティング 173
      • 3.2.1.1 材料科学のための量子シミュレーション 173
      • 3.2.1.2 量子に触発された最適化アルゴリズム 175
      • 3.2.1.3 ポスト量子暗号 176
      • 3.2.1.4 企業 176
    • 3.2.2 脳コンピューター・インターフェース 179
      • 3.2.2.1 非侵襲的BCI技術 179
      • 3.2.2.2 産業システムのニューラル制御 180
      • 3.2.2.3 認知負荷モニタリング 181
      • 3.2.2.4 企業 182
    • 3.2.3 先端素材とナノテクノロジー 185
      • 3.2.3.1 センサー用スマート素材 186
      • 3.2.3.2 製造業におけるナノテク 187
      • 3.2.3.3 自己修復材料 188
    • 3.2.4 自律システムとロボット工学 189
      • 3.2.4.1 協働ロボット（コボット） 189
      • 3.2.4.2 スウォーム・ロボティクス 190
      • 3.2.4.3 バイオミメティック・ロボット 191
      • 3.2.4.4 企業 194
  • 3.3 技術導入の傾向と予測 194
    • 3.3.1 短期的な採用（2025～2028年） 195
      • 3.3.1.1 技術準備レベル 195
      • 3.3.1.2 アーリー・アドプター産業 196
    • 3.3.2 中期的な採用（2029～2032年） 197
      • 3.3.2.1 成功した実装の拡大 197
      • 3.3.2.2 異業種間技術移転 198
      • 3.3.2.3 標準化と相互運用性への取り組み 199
    • 3.3.3 長期的採用（2033～2035年） 199
      • 3.3.3.1 主流の統合 200
      • 3.3.3.2 破壊的ビジネスモデル 201
      • 3.3.3.3 社会的・経済的影響 202

 

4 最終用途市場 203

  • 4.1 コンポーネント別 205
    • 4.1.1 ハードウェア 205
      • 4.1.1.1 XRデバイス 206
      • 4.1.1.2 センサーとアクチュエーター 209
      • 4.1.1.3 産業用PCとサーバー 211
      • 4.1.1.4 ネットワーク機器 214
  • 4.2 技術別 218
    • 4.2.1 AR/VR/MRソリューション 218
      • 4.2.1.1 ハードウェア・プラットフォーム 218
    • 4.2.2 AIと分析ツール 221
      • 4.2.2.1 予知保全 221
      • 4.2.2.2 品質管理と検査 224
  • 4.3 業種別 226
    • 4.3.1 自動車226
      • 4.3.1.1 現在の商業的事例 227
    • 4.3.2 航空宇宙 229
      • 4.3.2.1 現在の商用例 229
    • 4.3.3 化学・素材製造業 231
      • 4.3.3.1 現在の商業的事例 231
    • 4.3.4 エネルギー 232
      • 4.3.4.1 現在の商用例 232
    • 4.3.5 ヘルスケア・ライフサイエンス 234
      • 4.3.5.1 現在の商用例 234
    • 4.3.6 建設・エンジニアリング 236
      • 4.3.6.1 現在の商用例 236
    • 4.3.7 サプライチェーン・マネジメントとロジスティクス 238
      • 4.3.7.1 現在の商用例 238
    • 4.3.8 小売 239
      • 4.3.8.1 現在の商用例 239

 

5規定 241

  • 5.1 データ・プライバシーおよびセキュリティ規制 241
  • 5.2 知的財産に関する考察 242
  • 5.3 標準化と相互運用性への取り組み 243
  • 5.4 環境および持続可能性に関する規制 244

 

6 社会的・経済的影響 245

  • 6.1 労働力の変容とスキル要件 245
  • 6.2 経済成長と生産性向上 246
  • 6.3 持続可能性と環境への影響 247
    • 6.3.1 エネルギー消費量 247
    • 6.3.2 電子廃棄物 248
    • 6.3.3 仮想経済とブロックチェーン 249
    • 6.3.4 汚染の削減 249
  • 6.4 倫理的考察と社会的影響 251

 

7 課題とリスク要因 252

  • 7.1 技術的課題 252
  • 7.2 実装と統合の問題 253
  • 7.3 サイバーセキュリティ・リスク 254
  • 7.4 経済・市場リスク 255

 

8社のプロファイル 257

  • 8.1 仮想現実、拡張現実、複合現実（ハプティクスを含む） 257（71社のプロファイル）
  • 8.2 人工知能 317（135社のプロファイル）
  • 8.3 ブロックチェーン417（36社のプロファイル）
  • 8.4 エッジコンピューティング 447（35社のプロファイル）
  • 8.5 デジタル・ツイン 474（53社のプロファイル）
  • 8.6 その他の技術、プラットフォーム、サービス 521 （55社のプロファイル）

 

9 研究方法論 558

 

10 用語集 559

 

11 参考文献 559

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図表リスト

テーブル一覧

  • 表1.産業メタバースの定義。22
  • 表2.民生用メタバーと産業用メタバーの比較。25
  • 表3.メタバース発展の年表。28
  • 表4.産業用メタバース・エコシステムの市場プレイヤー。31
  • 表5.インダストリー4.0とインダストリアル・メタバースの違い。49
  • 表 6.インダストリアル・メタバース・テクノロジー・ビルディング・ブロックの成熟度／発展度 53
  • 表7.主要機能の比較：主な産業用メタバース・プラットフォーム54
  • 表8.世界の産業用メタバース市場規模と成長率（2025-2035年）。55
  • 表9.コスト比較：従来の工業プロセスとメタバース対応プロセスの比較。56
  • 表10.コンポーネント別市場シェア（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、2025-2035年。57
  • 表11.技術別市場シェア（AR/VR/MR、デジタル・ツイン、AI、IoT）、2025-2035年。58
  • 表12.エンドユーザー産業別市場シェア（2025～2035年）。59
  • 表13.エネルギー消費の比較：従来の産業プロセスとメタバース対応の産業プロセスの比較。60
  • 表14.産業メタバースにおける市場プレイヤー。61
  • 表15.地域別市場規模と成長率（2025-2035年）。62
  • 表16.産業用メタバースへのタイプ別投資（VC、企業、政府）。67
  • 表17.産業メタバースに対するベンチャーキャピタルの資金調達。68
  • 表18.企業の産業メタバース投資。69
  • 表19.政府および公的資金の取り組み70
  • 表20.デジタルトランスフォーメーション戦略77
  • 表21.市場の課題と障壁84
  • 表22.拡張現実（XR）関連企業：AR、VR、MR。107
  • 表23.産業応用におけるディープラーニング。109
  • 表24.人工知能・機械学習関連企業。116
  • 表 25.モノのインターネット（IoT）と産業用IoT（IIoT）技術の企業。127
  • 表26.5Gおよびその先（6G）ネットワークの企業。140
  • 表27.エッジコンピューティングとクラウドインフラストラクチャの企業152
  • 表28.ブロックチェーンと分散型台帳技術の企業。164
  • 表29.33Dスキャン／モデリング実施企業169
  • 表30.量子コンピューター関連企業176
  • 表31.ブレイン・コンピューター・インターフェイス関連企業。182
  • 表 32.センサー用スマート素材186
  • 表33.自律システム・ロボット関連企業。194
  • 表34.産業用メタバース・アプリケーションのTRL。195
  • 表 35.産業別メタバース技術の採用率（2025～2035 年）。204

 

図表一覧

  • 図1.インフォグラフィック：産業メタバースの構成要素。23
  • 図2.産業メタバースの構成要素。24
  • 図3.インダストリー4.0からインダストリアル・メタバースへの進化。27
  • 図4.VRを使った産業トレーニングセッション。47
  • 図5.製造業におけるARの利用47
  • 図6.3Dモデル：製造工場のデジタルツイン。48
  • 図7.インフォグラフィック：産業環境におけるIoTセンサー。51
  • 図8.世界の産業用メタバース市場規模と成長率（2025-2035年）。55
  • 図9.技術別市場シェア（AR/VR/MR、デジタル・ツイン、AI、IoT）、2025-2035年。58
  • 図10.エンドユーザー産業別市場シェア（2025～2035年）。60
  • 図11.地域別市場規模と成長率（2025～2035年）。63
  • 図12.産業用アプリケーションにおけるエッジコンピューティング。75
  • 図13.スマート工場のエコシステム。76
  • 図14.現場作業で使用されるヘッドマウントディスプレイ。106
  • 図15.触覚技術を用いたウェアラブル・テキスタイル・デバイス。106
  • 図16.IoTとIIoTの違い。120
  • 図17.ブロックチェーンを活用したサプライチェーンの可視化。157
  • 図18.産業制御のためのブレイン・コンピューター・インターフェイス。179
  • 図19.倉庫内の産業用ロボットの群れ。191
  • 図20.さまざまな産業用メタバース・テクノロジーの採用曲線。195
  • 図21.産業メタバースのマーケットマップ。203
  • 図22.産業用メタバース・ハードウェアに使用される先端素材。206
  • 図23 BMW iFACTORY。226
  • 図24：Enhatch ARヘッドセット。234
  • 図25：Augmedics社のxvision Spine System®。234
  • 図26.アップルビジョンプロ259
  • 図27.ThinkReality A3。281
  • 図28：Microsoft HoloLens 2.
  • 図29.シーメンスのデジタルネイティブ工場。306
  • 図30 大脳WSE-2 332
  • 図31 DeepX NPU DX-GEN1.
  • 図32.InferX X1。345
  • 図33.「ウォーボーイ」（AI推論チップ）。346
  • 図34.グーグルのTPU。
  • 図35 GrAI VIP.
  • 図36.Colossus™ MK2 GC200 IPU。350
  • 図37.GreenWave社のGAP8とGAP9プロセッサ。351
  • 図38.旅 5.
  • 図39.IBM Telum プロセッサ。358
  • 図40.第11世代Intel® Core™Sシリーズ。361
  • 図41.図41.
  • 図42.Pentonic 2000.
  • 図43.メタ・トレーニング＆推論アクセラレータ（MTIA）。372
  • 図44.Azure Maia 100とCobalt 100チップ。374
  • 図 45.Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe カード。378
  • 図46.Nvidia H200 AIチップ。386
  • 図47.グレース・ホッパー・スーパーチップ387
  • 図 48.Panmnesiaメモリエクスパンダモジュール（上）と、スイッチおよびエクスパンダモジュールを搭載したシャーシ（下）。389
  • 図49.クラウドAI 100392
  • 図50.ペタオプチップ。394
  • 図 51.カーディナル SN10 RDU。
  • 図52 MLSoC™.
  • 図53.グレイスカル407
  • 図54.テスラD1チップ。408

 

　

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Summary

This comprehensive market research report provides an in-depth analysis of the global industrial metaverse market from 2025 to 2035, exploring key trends, technologies, applications, and growth opportunities. As Industry 4.0 evolves into the t

The industrial metaverse market is emerging as a transformative force in manufacturing, engineering, and industrial operations. This innovative sector merges the physical and digital worlds, creating immersive and intelligent industrial environments that promise to revolutionize productivity, efficiency, and innovation across various industries. At its core, the industrial metaverse is built on a foundation of advanced technologies. These include extended reality (XR) encompassing virtual, augmented, and mixed reality; artificial intelligence and machine learning; Internet of Things (IoT) and its industrial counterpart (IIoT); 5G and advanced networking; edge computing and cloud infrastructure; digital twins and simulation; and blockchain technologies. This technological convergence enables unprecedented levels of visualization, analysis, and control in industrial settings.

The applications of the industrial metaverse span a wide range of sectors, including automotive and aerospace manufacturing, energy and utilities, healthcare and life sciences, construction and engineering, and supply chain logistics. Key use cases include virtual product design, remote collaboration, predictive maintenance, worker training, and optimized production processes. These applications are driving significant improvements in operational efficiency, product quality, and worker safety. Market projections indicate substantial growth for the industrial metaverse from 2025 to 2035. This growth is fuelled by increasing demand for efficiency, the rise of remote work trends, and the pressing need for sustainable manufacturing practices. The market ecosystem is diverse, comprising established tech giants, specialized industrial technology providers, and innovative start-ups across hardware, software, and services sectors. While the industrial metaverse offers immense potential, it also faces challenges such as high initial investment costs, integration complexities with legacy systems, and cybersecurity concerns. However, these challenges are counterbalanced by opportunities for new business models, enhanced customer experiences, and improved sustainability practices.

The development of the industrial metaverse is influenced by evolving regulations around data privacy, intellectual property, and environmental sustainability. Its societal and economic impact is expected to be significant, reshaping workforce skills, job roles, and economic productivity. It also holds promise for environmental sustainability through optimized resource use and reduced waste in industrial processes. As technologies mature and adoption increases, the industrial metaverse is set to become an integral part of industrial operations, driving innovation and competitiveness across global industries. This paradigm shift offers a vision of fully digitalized, intelligent, and interconnected manufacturing ecosystems, poised to reshape the future of industry by driving efficiency, innovation, and sustainability in the years to come.

industrial metaverse, manufacturers and industrial enterprises are leveraging immersive technologies, artificial intelligence, digital twins, and other innovations to create virtual replicas of factories, enhance collaboration, optimize operations, and drive productivity. This report examines how the convergence of the physical and digital realms is ushering in a new era of industrial transformation.

Report contents include:

  • Analysis of core enabling technologies, including:
    • Extended Reality (XR) - AR, VR and MR
    • Artificial Intelligence and Machine Learning
    • Internet of Things (IoT) and Industrial IoT
    • 5G and Future Networks
    • Edge Computing and Cloud Infrastructure
    • Blockchain and Distributed Ledgers
    • 3D Scanning/Modeling
    • The report analyzes technology readiness levels, adoption trends, and forecasts across different time horizons. Emerging technologies like quantum computing, brain-computer interfaces, and advanced robotics are also explored.
  • Detailed analysis of industrial metaverse applications across key verticals:
    • Automotive
    • Aerospace
    • Chemicals and Materials Manufacturing
    • Energy
    • Healthcare and Life Sciences
    • Construction and Engineering
    • Supply Chain and Logistics
    • Retail
  • Competitive Landscape: Comprehensive profiles of over 300 companies across the industrial metaverse value chain, including:
      • AR/VR/MR hardware and software providers
      • AI and analytics companies
      • IoT and sensor manufacturers
      • Cloud and edge computing players
      • Digital twin and simulation software vendors
      • Blockchain startups
      • Companies profiled include Aize, ArborXR, Armada, Atlis Labs, Ansys, CyDeploy, Dexory, Distance Technologies, Finboot, Hololight, Meta, Nearby Computing, NTT DATA, NVIDIA, Prevu3D, Qualcomm Inc, Siemens, Space and Time (SxT), Seeq and Vuzix. The report provides insights into key players' technologies, product offerings, partnerships, and market positioning.
  • Regulatory landscape and standards development
  • Social and economic impact assessment
  • Evolution from Industry 4.0 to the industrial metaverse, examining technological convergence and the shift towards immersive experiences. Current market dynamics, size, and growth projections are provided, along with analysis of regional trends and the competitive landscape.
  • Challenges and barriers like integration complexities, skills gaps, and high initial costs are also examined.
  • Comprehensive overview of the industrial metaverse ecosystem, from hardware and software components to platforms and services. It analyzes adoption trends across manufacturing, automotive, aerospace, energy, healthcare, and other key industrial sectors. Readers will gain insights into how technologies like digital twins, AR/VR, AI-enabled analytics, and next-generation networking are converging to enable immersive, intelligent industrial environments.

 

Key Questions Answered:

  • What is the projected size and growth rate of the global industrial metaverse market through 2035?
  • Which technologies are most critical in enabling industrial metaverse applications?
  • What are the key use cases and applications across different industry verticals?
  • Who are the leading vendors and innovators in the industrial metaverse ecosystem?
  • What challenges and barriers may inhibit adoption?
  • How will the industrial metaverse impact workforce skills, productivity, and sustainability?
  • What regulatory and standardization efforts are shaping the market?

 

This report is an essential resource for:

  • Manufacturing and industrial enterprises
  • Technology vendors and solution providers
  • Investors and financial analysts
  • Government agencies and policymakers
  • Researchers and consultants

With over 500 pages of in-depth analysis, this report provides unparalleled insights into the transformative potential of the industrial metaverse. Leveraging extensive primary and secondary research, it offers a comprehensive roadmap of this emerging market as it develops over the next decade. As the lines between physical and digital continue to blur, the industrial metaverse promises to revolutionize how products are designed, manufactured, and maintained. This report is crucial reading for any organization looking to understand and capitalize on the next wave of industrial innovation.

 



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Table of Contents

1 EXECUTIVE SUMMARY 21

  • 1.1 Definition of the Industrial Metaverse 21
    • 1.1.1 Key Characteristics 23
    • 1.1.2 Differentiation from Consumer Metaverse 25
  • 1.2 Evolution of Industry 4.0 to the Industrial Metaverse 26
    • 1.2.1 Historical Context 27
    • 1.2.2 Technological Convergence 29
  • 1.3 Industrial metaverse ecosystem 29
  • 1.4 Metaverse enabling technologies 33
    • 1.4.1 Artificial Intelligence 33
    • 1.4.2 Cross, Virtual, Augmented and Mixed Reality 35
    • 1.4.3 Blockchain 36
    • 1.4.4 Edge computing 37
    • 1.4.5 Cloud computing 39
    • 1.4.6 Digital Twin 41
    • 1.4.7 3D Modeling/Scanning 42
    • 1.4.8 Industrial Internet of Things (IIoT) 44

 

2 MARKET OVERVIEW 45

  • 2.1 Market Evolution 45
    • 2.1.1 Precursors to the Industrial Metaverse 46
      • 2.1.1.1 Virtual Reality in Industrial Design 46
      • 2.1.1.2 Augmented Reality in Manufacturing 47
      • 2.1.1.3 Digital Twin Concepts in Industry 4.0 48
    • 2.1.2 Transition from Industry 4.0 to Industrial Metaverse 49
    • 2.1.3 Unmet business needs addressed by the metaverse 50
    • 2.1.4 Convergence of Physical and Digital Realms 51
    • 2.1.5 Shift from Connectivity to Immersive Experiences 51
    • 2.1.6 Evolution of Human-Machine Interaction 52
  • 2.2 Current Market Landscape (2024) 54
    • 2.2.1 Market Size and Growth Rate 54
      • 2.2.1.1 Comparison with Related Markets (e.g., IoT, AR/VR) 57
    • 2.2.2 Market players 61
    • 2.2.3 Regional Market Dynamics 62
      • 2.2.3.1 North America 64
      • 2.2.3.2 Europe 65
      • 2.2.3.3 Asia-Pacific 65
      • 2.2.3.4 Rest of the World 66
    • 2.2.4 Investment Landscape 66
      • 2.2.4.1 Venture Capital Funding 68
      • 2.2.4.2 Corporate Investments 68
      • 2.2.4.3 Government and Public Funding Initiatives 70
  • 2.3 Key Market Drivers 71
  • 2.4 Technological Advancements 72
    • 2.4.1 Improvements in XR Hardware 72
    • 2.4.2 Advancements in AI and Machine Learning 73
    • 2.4.3 5G and Edge Computing Proliferation 74
    • 2.4.4 Industry 4.0 Initiatives 76
      • 2.4.4.1 Smart Factory Implementations 76
      • 2.4.4.2 Digital Transformation Strategies 76
      • 2.4.4.3 Industrial IoT Adoption 77
    • 2.4.5 Demand for Increased Efficiency and Productivity 77
      • 2.4.5.1 Cost Reduction Imperatives 78
      • 2.4.5.2 Quality Improvement Initiatives 78
      • 2.4.5.3 Time-to-Market Acceleration 79
    • 2.4.6 Remote Work and Collaboration Trends 80
      • 2.4.6.1 Impact of Global Events 80
      • 2.4.6.2 Distributed Workforce Management 80
      • 2.4.6.3 Cross-border Collaboration Needs 81
    • 2.4.7 Sustainability and Environmental Concerns 81
      • 2.4.7.1 Carbon Footprint Reduction Goals 81
      • 2.4.7.2 Resource Optimization Efforts 82
      • 2.4.7.3 Circular Economy Initiatives 83
  • 2.5 Market Challenges and Barriers 84
    • 2.5.1 Technological Limitations 85
      • 2.5.1.1 Hardware Constraints (e.g., Battery Life, Comfort) 85
      • 2.5.1.2 Software Integration Complexities 86
      • 2.5.1.3 Latency and Bandwidth Issues 87
    • 2.5.2 Integration Complexities 87
      • 2.5.2.1 Legacy System Compatibility 87
      • 2.5.2.2 Interoperability Standards 88
      • 2.5.2.3 Data Integration and Management 88
    • 2.5.3 Skill Gaps and Workforce Readiness 89
      • 2.5.3.1 Technical Skill Shortages 89
      • 2.5.3.2 Change Management Challenges 90
      • 2.5.3.3 Training and Education Needs 91
    • 2.5.4 Data Security and Privacy Concerns 91
      • 2.5.4.1 Cybersecurity Risks 91
      • 2.5.4.2 Intellectual Property Protection 92
      • 2.5.4.3 Regulatory Compliance Challenges 92
    • 2.5.5 High Initial Investment Costs 93
      • 2.5.5.1 Infrastructure Setup Expenses 93
      • 2.5.5.2 Software Licensing and Development Costs 94
      • 2.5.5.3 ROI Justification Challenges 95
  • 2.6 Opportunities in the Industrial Metaverse 96
    • 2.6.1 New Business Models 96
      • 2.6.1.1 Industrial Metaverse-as-a-Service 96
      • 2.6.1.2 Virtual Asset Marketplaces 96
      • 2.6.1.3 Subscription-based Digital Twin Services 97
    • 2.6.2 Sustainability and Green Initiatives 98
      • 2.6.2.1 Virtual Prototyping for Reduced Material Waste 98
      • 2.6.2.2 Energy Optimization through Digital Twins 99
      • 2.6.2.3 Sustainable Supply Chain Simulations 100
    • 2.6.3 Enhanced Customer Experiences 100
      • 2.6.3.1 Immersive Product Demonstrations 100
      • 2.6.3.2 Virtual Factory Tours 101
      • 2.6.3.3 Customized Product Configuration in VR 101
    • 2.6.4 Emerging Markets and Applications 102
      • 2.6.4.1 Industrial Metaverse in Developing Economies 102
      • 2.6.4.2 Integration with Emerging Technologies (e.g., Quantum Computing) 103
      • 2.6.4.3 Novel Use Cases in Non-Traditional Industries 103

 

3 TECHNOLOGY LANDSCAPE 105

  • 3.1 Core Technologies Enabling the Industrial Metaverse 105
    • 3.1.1 Extended Reality (XR): AR, VR, and MR 105
      • 3.1.1.1 Head-Mounted Displays (HMDs) 105
      • 3.1.1.2 Haptic Devices 106
      • 3.1.1.3 Companies 107
    • 3.1.2 Artificial Intelligence and Machine Learning 109
      • 3.1.2.1 Deep Learning in Industrial Applications 109
      • 3.1.2.2 Natural Language Processing 111
      • 3.1.2.3 Computer Vision 113
      • 3.1.2.4 Companies 116
    • 3.1.3 Internet of Things (IoT) and Industrial IoT (IIoT) 120
      • 3.1.3.1 Sensor Technologies 120
      • 3.1.3.2 Data Collection and Analysis 123
      • 3.1.3.3 Edge Computing in IIoT 125
      • 3.1.3.4 Companies 127
    • 3.1.4 5G and Beyond (6G) Networks 131
      • 3.1.4.1 Ultra-Low Latency Communication 131
      • 3.1.4.2 Massive Machine-Type Communications 134
      • 3.1.4.3 Enhanced Mobile Broadband 137
      • 3.1.4.4 Companies 140
    • 3.1.5 Edge Computing and Cloud Infrastructure 143
      • 3.1.5.1 Hybrid Cloud Solutions 143
      • 3.1.5.2 Edge AI 146
      • 3.1.5.3 Distributed Computing Models 148
      • 3.1.5.4 Companies 151
    • 3.1.6 Blockchain and Distributed Ledger Technologies 154
      • 3.1.6.1 Smart Contracts 154
      • 3.1.6.2 Supply Chain Traceability 156
      • 3.1.6.3 Decentralized Finance in Industry 160
      • 3.1.6.4 Companies 164
    • 3.1.7 3D Scanning/Modeling 167
      • 3.1.7.1 Overview 167
      • 3.1.7.2 Companies 169
  • 3.2 Emerging Technologies and Their Potential Impact 173
    • 3.2.1 Quantum Computing 173
      • 3.2.1.1 Quantum Simulation for Materials Science 173
      • 3.2.1.2 Quantum-inspired Optimization Algorithms 175
      • 3.2.1.3 Post-quantum Cryptography 176
      • 3.2.1.4 Companies 176
    • 3.2.2 Brain-Computer Interfaces 179
      • 3.2.2.1 Non-invasive BCI Technologies 179
      • 3.2.2.2 Neural Control of Industrial Systems 180
      • 3.2.2.3 Cognitive Load Monitoring 181
      • 3.2.2.4 Companies 182
    • 3.2.3 Advanced Materials and Nanotechnology 185
      • 3.2.3.1 Smart Materials for Sensors 186
      • 3.2.3.2 Nanotech in Manufacturing 187
      • 3.2.3.3 Self-healing Materials 188
    • 3.2.4 Autonomous Systems and Robotics 189
      • 3.2.4.1 Collaborative Robots (Cobots) 189
      • 3.2.4.2 Swarm Robotics 190
      • 3.2.4.3 Biomimetic Robots 191
      • 3.2.4.4 Companies 194
  • 3.3 Technology Adoption Trends and Forecasts 194
    • 3.3.1 Short-term Adoption (2025-2028) 195
      • 3.3.1.1 Technology Readiness Levels 195
      • 3.3.1.2 Early Adopter Industries 196
    • 3.3.2 Medium-term Adoption (2029-2032) 197
      • 3.3.2.1 Scaling Successful Implementations 197
      • 3.3.2.2 Cross-industry Technology Transfer 198
      • 3.3.2.3 Standardization and Interoperability Efforts 199
    • 3.3.3 Long-term Adoption (2033-2035) 199
      • 3.3.3.1 Mainstream Integration 200
      • 3.3.3.2 Disruptive Business Models 201
      • 3.3.3.3 Societal and Economic Impacts 202

 

4 END USE MARKETS 203

  • 4.1 By Component 205
    • 4.1.1 Hardware 205
      • 4.1.1.1 XR Devices 206
      • 4.1.1.2 Sensors and Actuators 209
      • 4.1.1.3 Industrial PCs and Servers 211
      • 4.1.1.4 Networking Equipment 214
  • 4.2 By Technology 218
    • 4.2.1 AR/VR/MR Solutions 218
      • 4.2.1.1 Hardware Platforms 218
    • 4.2.2 AI and Analytics Tools 221
      • 4.2.2.1 Predictive Maintenance 221
      • 4.2.2.2 Quality Control and Inspection 224
  • 4.3 By industry 226
    • 4.3.1 Automotive 226
      • 4.3.1.1 Current commercial examples 227
    • 4.3.2 Aerospace 229
      • 4.3.2.1 Current commercial examples 229
    • 4.3.3 Chemicals and materials manufacturing 231
      • 4.3.3.1 Current commercial examples 231
    • 4.3.4 Energy 232
      • 4.3.4.1 Current commercial examples 232
    • 4.3.5 Healthcare and life sciences 234
      • 4.3.5.1 Current commercial examples 234
    • 4.3.6 Construction and engineering 236
      • 4.3.6.1 Current commercial examples 236
    • 4.3.7 Supply Chain Management and Logistics 238
      • 4.3.7.1 Current commercial examples 238
    • 4.3.8 Retail 239
      • 4.3.8.1 Current commercial examples 239

 

5 REGULATIONS 241

  • 5.1 Data Privacy and Security Regulations 241
  • 5.2 Intellectual Property Considerations 242
  • 5.3 Standards and Interoperability Initiatives 243
  • 5.4 Environmental and Sustainability Regulations 244

 

6 SOCIETAL AND ECONOMIC IMPACT 245

  • 6.1 Workforce Transformation and Skill Requirements 245
  • 6.2 Economic Growth and Productivity Gains 246
  • 6.3 Sustainability and Environmental Impact 247
    • 6.3.1 Energy Consumption 247
    • 6.3.2 E-Waste 248
    • 6.3.3 Virtual Economies and Blockchain 249
    • 6.3.4 Reduction in pollution 249
  • 6.4 Ethical Considerations and Social Implications 251

 

7 CHALLENGES AND RISK FACTORS 252

  • 7.1 Technological Challenges 252
  • 7.2 Implementation and Integration Issues 253
  • 7.3 Cybersecurity Risks 254
  • 7.4 Economic and Market Risks 255

 

8 COMPANY PROFILES 257

  • 8.1 Virtual, Augmented and Mixed Reality (including haptics) 257 (71 company profiles)
  • 8.2 Artificial Intelligence 317 (135 company profiles)
  • 8.3 Blockchain 417 (36 company profiles)
  • 8.4 Edge computing 447 (35 company profiles)
  • 8.5 Digital Twin 474 (53 company profiles)
  • 8.6 Other technologies, platforms and services 521 (55 company profiles)

 

9 RESEARCH METHODOLOGY 558

 

10 GLOSSARY OF TERMS 559

 

11 REFERENCES 559

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List of Tables/Graphs

List of Tables

  • Table 1. Industrial metaverse definitions. 22
  • Table 2. Comparison of the consumer and industrial metaverses. 25
  • Table 3. A timeline of the development of the metaverse. 28
  • Table 4. Market players in industrial metaverse ecosystem. 31
  • Table 5. Differences between Industry 4.0 and the Industrial Metaverse. 49
  • Table 6. Maturity/development of Industrial Metaverse technology building blocks 53
  • Table 7. Comparison of Key Features: Major Industrial Metaverse Platforms. 54
  • Table 8.Global Industrial Metaverse Market Size and Growth Rate, 2025-2035. 55
  • Table 9. Cost Comparison: Traditional Industrial Processes vs. Metaverse-Enabled Processes. 56
  • Table 10. Market Share by Component (Hardware, Software, Services), 2025-2035. 57
  • Table 11. Market Share by Technology (AR/VR/MR, Digital Twins, AI, IoT), 2025-2035. 58
  • Table 12. Market Share by End-User Industry, 2025-2035. 59
  • Table 13. Energy Consumption Comparison: Traditional vs. Metaverse-Enabled Industrial Processes. 60
  • Table 14. Market players in the industrial metaverse. 61
  • Table 15. Regional Market Size and Growth Rates, 2025-2035. 62
  • Table 16. Investment in Industrial Metaverse by Type (VC, Corporate, Government). 67
  • Table 17. Venture capital funding for industrial metaverse. 68
  • Table 18. Corporate industrial metaverse investments. 69
  • Table 19. Government and Public Funding Initiatives. 70
  • Table 20. Digital transformation strategies. 77
  • Table 21. Market challenges and barriers. 84
  • Table 22. Companies in Extended Reality (XR): AR, VR, and MR. 107
  • Table 23. Deep Learning in Industrial Applications. 109
  • Table 24. Companies in Artificial Intelligence and Machine Learning. 116
  • Table 25. Companies in Internet of Things (IoT) and Industrial IoT (IIoT) technologies. 127
  • Table 26. Companies in 5G and Beyond (6G) Networks. 140
  • Table 27. Companies in Edge Computing and Cloud Infrastructure. 152
  • Table 28. Companies in Blockchain and Distributed Ledger Technologies. 164
  • Table 29. Companies in 33D scanning/Modeling. 169
  • Table 30. Companies in Quantum Computing. 176
  • Table 31. Companies in Brain-Computer Interfaces. 182
  • Table 32. Smart Materials for Sensors. 186
  • Table 33. Companies in Autonomous Systems and Robotics. 194
  • Table 34. TRL for industrial metaverse applications. 195
  • Table 35. Adoption Rates of Industrial Metaverse Technologies by Industry, 2025-2035. 204

 

List of Figures

  • Figure 1. Infographic: Components of the Industrial Metaverse. 23
  • Figure 2. Components of the industrial metaverse. 24
  • Figure 3. Evolution of Industry 4.0 to the Industrial Metaverse. 27
  • Figure 4. VR-based industrial training session. 47
  • Figure 5. Use of AR in manufacturing. 47
  • Figure 6.3D Model: Digital twin of a manufacturing plant. 48
  • Figure 7. Infographic: IoT sensors in an industrial setting. 51
  • Figure 8. Global Industrial Metaverse Market Size and Growth Rate, 2025-2035. 55
  • Figure 9. Market Share by Technology (AR/VR/MR, Digital Twins, AI, IoT), 2025-2035. 58
  • Figure 10. Market Share by End-User Industry, 2025-2035. 60
  • Figure 11. Regional Market Size and Growth Rates, 2025-2035. 63
  • Figure 12. Edge computing in industrial applications. 75
  • Figure 13. Smart factory ecosystem. 76
  • Figure 14. Head-Mounted Display used in on-site operations. 106
  • Figure 15. Wearable textile device with haptic technology. 106
  • Figure 16. The Differences between IoT and IIoT. 120
  • Figure 17. Blockchain-enabled supply chain visualization. 157
  • Figure 18. Brain-computer interface for industrial control. 179
  • Figure 19. Swarm of industrial robots in a warehouse. 191
  • Figure 20. Adoption Curves of Different Industrial Metaverse Technologies. 195
  • Figure 21. Market map for the industrial metaverse. 203
  • Figure 22. Advanced materials used in industrial metaverse hardware. 206
  • Figure 23. BMW iFACTORY. 226
  • Figure 24. Enhatch AR headset. 234
  • Figure 25. Augmedics’ xvision Spine System®. 234
  • Figure 26. Apple Vision Pro. 259
  • Figure 27. The ThinkReality A3. 281
  • Figure 28. Microsoft HoloLens 2. 291
  • Figure 29. Siemens digital native factory. 306
  • Figure 30. Cerebas WSE-2. 332
  • Figure 31. DeepX NPU DX-GEN1. 337
  • Figure 32. InferX X1. 345
  • Figure 33. “Warboy”(AI Inference Chip). 346
  • Figure 34. Google TPU. 348
  • Figure 35. GrAI VIP. 349
  • Figure 36. Colossus™ MK2 GC200 IPU. 350
  • Figure 37. GreenWave’s GAP8 and GAP9 processors. 351
  • Figure 38. Journey 5. 355
  • Figure 39. IBM Telum processor. 358
  • Figure 40. 11th Gen Intel® Core™ S-Series. 361
  • Figure 41. Envise. 367
  • Figure 42. Pentonic 2000. 372
  • Figure 43. Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). 372
  • Figure 44. Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips. 374
  • Figure 45. Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card. 378
  • Figure 46. Nvidia H200 AI chip. 386
  • Figure 47. Grace Hopper Superchip. 387
  • Figure 48. Panmnesia memory expander module (top) and chassis loaded with switch and expander modules (below). 389
  • Figure 49. Cloud AI 100. 392
  • Figure 50. Peta Op chip. 394
  • Figure 51. Cardinal SN10 RDU. 397
  • Figure 52. MLSoC™. 401
  • Figure 53. Grayskull. 407
  • Figure 54. Tesla D1 chip. 408

 

　

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