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グローバルAIエージェント市場は2026年に109億ドル（約1.6兆円）へ拡大、前年比43%増。世界の企業の51%がAIエージェントを本番稼働させ、2026年末までに企業アプリの40%への組み込みが見込まれる。ヒースロー空港の「顧客対応70%自動化」、Microsoft 365 Copilotの30万人展開など具体的事例が相次ぐ中、「ベンダーロックイン」という新たなリスクが台頭している。日本市場は2030年までにCAGR 46.3%で24.3億ドルへ拡大が予測される。
NVIDIAはAIアクセラレータ市場の約80%を支配し、データセンター部門は四半期売上512億ドルに達した。対するAMDはMI350（HBM3E 288GB）でNVIDIA Blackwell（192GB）のメモリ容量を超え、Microsoft・Meta・OpenAIからの導入確約を取り付けた。Intel Gaudi4は事実上スキップされ競争から脱落しつつある中、DeepSeek等の効率的なモデルがGPU需要の「天井」を下げる逆説的リスクも浮上している。
2026年1月のCES、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは「ロボティクスにとってのChatGPTの瞬間が来た」と宣言した。**フィジカルAI**とは、物理法則を理解し現実世界で自律的に行動するAIのことだ。ヒューマノイドロボット市場は2030年までにCAGR 39.2%で成長し、フィジカルAI全体では2026年の**15億ドルが2032年に152億ドル**へ拡大すると予測される。NVIDIAがCosmosとGR00Tで「神経系」を掌握し、TeslaとFigureが量産を競う中、日本のファナック・安川電機には「体の精度」という独自の活路がある。ただし、シミュレーションと現実の乖離（sim-to-real gap）という根本的課題が、ヒューマノイド普及の最大の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTもClaudeもGeminiも、その背後で莫大な計算を担っているのはGPUとTPUだ。NVIDIAのGPUが支配するAIアクセラレーター市場に、GoogleのTPUが本格的な挑戦を仕掛けている。2026年時点のBlackwell Ultra (B300) とIronwood (TPU v7) を軸に、アーキテクチャ、性能、コスト、電力効率、ソフトウェアエコシステムまで多角的に比較する。