AI 用 GPU 市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (人工知能用グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU))、アプリケーション別 (AI 開発、機械学習、データ処理、ゲーム)、および 2035 年までの地域予測

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AI 用 GPU 市場の概要

世界の AI 用 GPU 市場の価値は、2026 年に 246 億 6000 万米ドルに達し、最終的に 2035 年までに 876 億 4000 万米ドルに達し、2026 年から 2035 年まで 15.13% の CAGR で拡大します。

AI GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) は、人工知能、エクストリーム ラーニング、機械学習のタスクに含まれる多重計算を高速化するために使用される高速の特殊プロセッサです。従来の CPU とは対照的に、GPU は並列性が高く、数千の操作を効率的に並行して実行できるため、大規模なニューラル ネットワークのトレーニングと実行に適しています。この巨大な並列処理により、GPU は画像認識、自然言語処理、データ分析プログラムを大幅に高速化することができ、人工知能プログラムのモデルの開発と展開を迅速化できます。そのパフォーマンスにより、GPU は現代の AI 研究と産業の基盤となりました。

AI GPU 市場は現在、多数のアプリケーションで組織による人工知能テクノロジーの使用が増加しているため、驚くべき速度で上昇しています。グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、当初画像やビデオのレンダリングを高速化するために作成されましたが、AI ワークロードの重要なアクセラレータとして台頭してきました。その並列処理の性質は、深層学習アルゴリズムの中核に多くの行列乗算やテンソル演算が含まれる機械学習タスクにおいて従来の CPU よりもはるかに優れているからです。 AI 市場の GPU は、AI の発展によって事前に決定された需要に加えて、さまざまな分野でのハイパフォーマンス コンピューティングの需要の増加によっても前提条件とされています。クラウド AI サービスの成長や、自動運転車や医療診断などのアプリケーションへの AI の統合も、AI に最適化された GPU の市場浸透を促進するさらなる原動力となっています。

AI 市場向け GPU の主な発見

新型コロナウイルス感染症の影響

新型コロナウイルス感染症パンデミック中のサプライチェーンの混乱とデジタルトランスフォーメーションの増加により、AI 業界向けの GPU には複合的な影響があった

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較してすべての地域で予想を下回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、世界的なサプライチェーンの混乱と半導体部品の不足により、当初、AI 用 GPU 市場に悪影響を及ぼしました。渡航禁止やロックダウンにより製造や流通のプロセスが遅れ、工場の閉鎖により生産量に問題が生じた。しかし、パンデミックはまた、ほとんどの業界でデジタル変革の取り組みを推進し、AI ソリューション、ひいてはこれらのアプリケーションを実行する GPU の需要を高めました。

最新のトレンド

市場の成長を促進するために業界全体で AI 導入が拡大

AI ビジネス向けの GPU の最新の開発には、エネルギー効率の高いコンピューティング製品に対する要件の高まりにより、専用の AI アクセラレータの人気が高まっています。クラウドベースの AI サービスでの GPU の使用は、多額のハードウェアの初期費用をかけずに AI を適用する組織にとってよりスケーラブルでコスト効率が高いため、需要が高まっています。特殊なテンソル コアを備えた GPU や AI ワークロードに最適化されたメモリ構造の変更など、製品やサービスにおける新たな貢献も始まって​​います。また、エッジ コンピューティング アプリケーションには GPU ブームがあり、データセンター以外でも魅力的なものとなっています。消費者や組織が環境への影響について意識を高めるにつれて、持続可能な製造慣行とエコデザインの概念が重要性を増しています。

AI 市場セグメンテーション用の GPU

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場は人工知能用のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) に分類できます。

• 人工知能用のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU): AI 固有の GPU は並列処理機能を備えており、ディープ ラーニングやニューラル ネットワークに関わる大規模な計算に適しています。これらの GPU は、AI モデルのトレーニングと推論において、従来の CPU よりもはるかに高速です。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は AI 開発、機械学習、データ処理、ゲームに分類できます

• AI 開発: AI のトレーニングとデプロイメント AI のトレーニングとデプロイメントは、GPU を使用して高速化され、計算スループットの高い深層学習フレームワークを提供し、モデルの反復時間を短縮します。
• 機械学習: 機械学習に関しては、GPU は、特に巨大なデータ セットを使用したグラフ作成やリアルタイムの分析手順など、高度な数学的手順の高速化という点でマシンのパフォーマンスを向上させることがわかっています。
• データ処理: 大量の非構造化データを使用してデータの操作と分析を高速化する GPU の機能は、ビッグ データの状況や AI ベースの分析プラットフォームにおいて非常に貴重です。

• ゲーム: それにもかかわらず、ゲームとの従来の関係にもかかわらず、現在の GPU は、リアルタイム レイ トレーシングやアップスケーリング テクノロジなどの AI 高速化機能を可能にし、没入型でスマートなゲーム エクスペリエンスを提供します。

市場ダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。                          

推進要因

市場を後押しするハイパフォーマンス コンピューティングへの需要の高まり

AI 用 GPU 市場の成長の要因は、より複雑な AI モデルのトレーニングであり、大規模なデータセットの需要により膨大な計算リソースが必要となるため、GPU は現在のハイパフォーマンス コンピューティング フレームワークの重要な要素となっています。大量のデータに基づいてますます高度な AI アプリケーションを処理する必要性により、より高い処理能力とメモリ帯域幅を備えた GPU に対する需要が増え続けています。この力関係は、AI のイノベーションと実装のリーダーである研究機関、クラウド サービス プロバイダー、大企業で特に顕著です。

メモリ帯域幅と容量が市場を拡大

大規模言語モデル (LLM) とトレーニング データセットの規模は指数関数的に拡大しており、常に GPU メモリに加えられたわずかな改善よりも先を行っており、その結果、トレーニングと推論の両方のワークロードにおいてメモリが主な制約となるため、メモリ帯域幅と容量の拡大は AI 市場で必須の機能です。メモリの帯域幅が増加すると、データ転送速度が向上し、スループットが直接向上し、レイテンシが減少します。メモリ容量が増えると、パフォーマンスに悪影響を与える可能性がある頻繁なオフロードやスワップを行わずに、GPU が大規模なモデルやデータセットを操作できるようになります。  

抑制要因

市場の成長を妨げる可能性がある高コストと電力要件

AI 市場への GPU の拡大を制限する要素の 1 つは、高性能 GPU 実装のコストと消費電力が高いことです。最先端の AI に最適化された GPU は、小規模な組織や新興企業が AI を市場に広く導入するにはコストがかかりすぎる可能性があります。また、GPU クラスターは大量の電力を消費すると見られているため、エネルギーコストと環境上の懸念が生じ、エネルギー源が制限されている地域や高コストのエネルギー源がある地域での導入が制限される可能性があります。これらすべてが市場の成長を制限し、特に予算とインフラストラクチャ容量が限られている小規模組織による広範な使用を妨げる可能性があります。

市場にチャンスを生み出すエッジ AI と組み込みシステム

機会

デバイス レベルでのエッジ コンピューティングと AI 処理への最近の動きは、GPU メーカーにとって、これらのアプリケーションに特化したソリューションを提供する大きなチャンスです。組織が遅延の最小化、プライバシーの最大化、接続に制約のある環境での作業を目指す中、エッジ AI モデルを実行するために最適化された GPU を求める市場が成長しています。分散型 AI 処理への傾向により、組み込みシステム、IoT デバイス、エッジ コンピューティング プラットフォーム向けに最適化された GPU 製品の新しい市場セグメントが開拓されるため、対応可能な市場全体も拡大します。

 

特化した AI アクセラレータとの競争は消費者にとって潜在的な課題になる可能性がある

チャレンジ

GPU は AI アクセラレーション市場シェアで君臨してきましたが、特定用途向け集積回路 (ASIC)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、およびカスタム AI チップの形での特殊な AI アクセラレータの導入は、GPU ベンダーにとって大きな脅威となっています。このようなカスタム アクセラレータは、特定の AI タスクで優れたパフォーマンスとエネルギー効率を実現する可能性があり、それらのアプリケーションにおける AI 市場シェアの GPU を侵食する可能性があります。それに加えて、大手テクノロジー企業は外部の GPU サプライヤーへの依存を制限するために独自の AI チップの開発に取り組んでおり、市場における競争はさらに重要になるでしょう。

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AI 市場の GPU の地域的洞察

• 北米 (米国)

この市場では北米が最大の市場であり、AI シェアでは世界の GPU 市場の約 38% を占めています。 AI アクセラレーション コンピューティングがもたらす競争上の利点に対する組織の意識が高まっており、ヘルスケア、金融、小売、製造などの業界での導入が促進されています。さらに、米国の AI 用 GPU 市場における大手ハイテク企業やベンチャーキャピタル企業による AI 研究開発への資金の増加も、この地域の市場成長に大きく貢献しています。さらに、主要な GPU 生産者の集中と AI スタートアップと研究センターの発展したエコシステムにより、北米、特に米国が GPU で高速化された AI テクノロジーのイノベーションの中心地となっています。  

• ヨーロッパ

デジタルトランスフォーメーションの取り組みにより、さまざまな分野で AI を活用したアプリケーションの需要が高まり、ヨーロッパの AI 市場向け GPU が後押しされています。この市場は、民間および公的部門による AI スタートアップや研究プログラムへの投資の増加に加え、科学研究、自動車、ヘルスケア、金融サービスにおける GPU のいくつかの用途によって牽引されると考えられます。データ プライバシーと規制遵守の問題は、特に GDPR の文脈において AI システムの導入方法に変化をもたらしており、一部のユースケースでは GPU アクセラレーション AI アプリケーションの普及に影響を与える可能性があります。

• アジア

アジア太平洋地域、特に中国、日本、韓国などの国々は、世界の AI 市場開発における GPU の大きなシェアに貢献しています。これらの国は、AI 開発に対する政府の積極的な政策と、AI に優しい技術インフラへの多額の投資を持っています。中国における AI チップの製造と導入は大幅に増加しており、海外の GPU メーカーに加えて国内企業も市場シェアを獲得しています。 AI ハードウェアおよびソフトウェア開発を取り巻く環境の拡大も、アジア太平洋地域の GPU 市場を押し上げる重要な要因です。

業界の主要プレーヤー

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

主要な参加者は、戦略的イノベーションと市場拡大を実行することで、AI 市場の GPU に影響を与えています。このような企業は、より多くのテンソル コアや改良されたメモリ サブシステムなど、より優れた AI パフォーマンス機能を備えた新しい GPU アーキテクチャを発売しています。また、さまざまな AI トレーニングから推論、データセンターからエッジ コンピューティングのユースケースを対象とした特定の製品を提供するよう製品の多様化も進めています。さらに、クラウド プラットフォームとソフトウェア エコシステムを使用して、統合された AI 開発および展開ソリューションを開発しています。これらのプレーヤーは、研究、開発投資、高度な製造プロセス、新しい地域市場への拡大を通じて、AI 業界への GPU の成長とトレンドの確立を達成している、またはその源となっています。  

AI企業のトップGPUリスト    
 

• NVIDIA (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Google (U.S.)
• Graphcore (U.K.)
• Habana Labs (Israel)
• Cerebras Systems (U.S.)
• Tenstorrent (Canada)
• SambaNova Systems (U.S.)
• Baidu (China)

主要産業の発展

2024 年 3 月:NVIDIA Blackwell アーキテクチャのリリースは、AI コンピューティングの次のレベルに向けた重要な一歩です。これはまったく新しい GPU アーキテクチャであり、生成 AI、大規模言語モデルなどの現在のニーズを満たすために特別に構築されており、前世代と比較して大幅なパフォーマンスの向上とエネルギー効率が約束されています。 NVIDIA は、アプリケーションや業界全体でのトレーニングと推論タスクにおけるより多くの機能を備えた、エンドツーエンドの AI 開発および展開プラットフォームとして Blackwell を導入しました。

レポートの範囲   

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

AI 用 GPU 市場は、ハイパフォーマンス コンピューティング、メモリ帯域幅、および容量に対する需要の高まりにより、ブームが継続する態勢が整っています。特化型 AI アクセラレータとの競争などの課題にもかかわらず、エッジ AI と組み込みシステムの需要が市場の拡大を支えています。主要な業界プレーヤーは、技術のアップグレードと戦略的な市場の成長を通じて進歩しており、AI 用 GPU の供給と魅力を強化しています。