3. 特定用途向け半導体（Application-Specific Semiconductors）
特化型ハードウェアの役割は大きい。最大の勝者はエヌビディアに見えるが、他の企業もチップメーカーとして存在感を示している。AI向けGPUやその他のツールの登場で、関連ビジネス全体も伸びている。
筆者らは次のように書く。「AIが要求するワークロードは、特定用途向け半導体における近年のイノベーションの多くを牽引してきた。これらの高度にカスタマイズされたチップは、大規模なAIの学習と推論、そしてAIアルゴリズムの膨大な計算需要に必要な処理能力を提供してきた」。
4. 高度接続性（Advanced Connectivity）
この話題も広すぎると感じるかもしれない——イーサネット接続のことなのか？
ここでマッキンゼーが本質的に論じているのは、ノン・イーサネットの接続である。例として、5Gや6G（衛星／低軌道〈LEO〉対応を含む）、低消費電力ネットワーク（LPWAN、IoT接続）、エッジコンピューティングや非地上系通信といったネットワークの進化が挙げられている。
高度接続性は全体像の一部であり、AIが動作する分散型インターネットの未来にイノベーターが目を向ける理由でもある。
5. クラウドとエッジコンピューティング（Cloud and Edge Computing）
これは分かりやすい。今日のAI革命は、クラウドコンピューティング時代の上に起きたからだ。同時に、強力なLLMをエッジデバイスに載せられるようになったため、エッジコンピューティングも再び脚光を浴びつつある。
一方で、マッキンゼーはデータセンター容量の世界需要が2023年から2030年にかけて毎年19〜22%増加し、需要は通算で300%以上拡大、年間でおよそ171〜219ギガワットの容量が必要になると見積もる。他方で、エッジコンピューティングも伸びる見通しだ。
6. 没入型現実（AR/VR）技術（Immersive-Reality Technologies）
AR/VR、ハプティクス、スマートグラス——没入型ツールがAIの進展を後押しするという議論である。レポートはこう述べる。
「安全で制御された環境を提供することで、ARとVRはユーザーが現実世界のリスクなしに技能を練習し、実験することを可能にする。ヘルスケアでは、没入型技術が医療訓練や患者治療を支援している。AR/VR市場は2024年に堅調だが控えめな成長を示し、ヘッドセット出荷は10%増加したものの、2025年は成長が鈍化するとの予測もある」。
