AI市場規模、シェア、成長、および業界分析のGPU、タイプ（人工知能のグラフィックプロセシングユニット（GPU））、アプリケーション（AI開発、機械学習、データ処理、ゲーム）、および2034年までの地域予測

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AI市場のGPUの概要

AI市場のグローバルGPUは2025年に2142億米ドルと評価され、2034年までに7612億米ドルに成長すると予想され、2025年から2034年までの予測CAGRは15.13％です。

AI GPU（グラフィックプロセシングユニット）は、人工知能、極端な学習、機械学習のタスクに関与する多重計算をスピードアップするために使用される高速専門プロセッサです。従来のCPUとは対照的に、GPUは非常に並行しているため、数千の操作を並行して実行するのに効率的であるため、GPUは大規模なニューラルネットワークを訓練および実行するのに適しています。この巨大な並列性により、GPUは画像認識、自然言語処理、およびデータ分析プログラムを大幅に加速し、人工知能プログラムでのモデルの開発と展開を早めることができます。そのパフォーマンスにより、GPUは現代のAIの研究と産業の基礎になりました。

AI GPUマーケットプレイスは現在、多数のアプリケーションで組織による人工知能技術の使用が増加しているため、驚異的な速度で上昇しています。画像とビデオのレンダリングを加速するために最初に作成されたグラフィックスプロセシングユニット（GPU）は、AIワークロードの重要な加速器として浮上しています。その並列処理の性質は、深い学習アルゴリズムのコアで多くのマトリックス乗算とテンソル操作を含む機械学習タスクで従来のCPUよりもはるかに優れているためです。 AIの開発によって事前に決定された需要に加えて、AI市場のGPUは、さまざまなセクターの高性能コンピューティングの需要の増加によっても前提とされています。クラウドAIサービスの成長、および自律自動車や医療診断などの用途におけるAIの統合は、A-Optimized GPUの市場浸透を増加させる追加のドライバーです。

AI市場の重要な発見のGPU

Covid-19の衝撃

AI業界向けのGPUは、Covid-19パンデミック中のサプライチェーンの混乱とデジタル変革の増加により、混合効果がありました

世界のCovid-19パンデミックは前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid-19のパンデミックは、グローバルサプライチェーンの破壊と半導体成分の不足により、最初はAI市場のGPUに悪影響を及ぼしました。旅行の禁止と封鎖により、製造と流通プロセスが遅くなり、工場のシャットダウンが生産量に問題を引き起こしました。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ソリューションの需要を高め、さらにはGPUがこれらのアプリケーションを実行するため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の採用の拡大

AIビジネスの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の要件がエスカレートするため、特殊なAIアクセラレータの人気の高まりが含まれます。クラウドベースのAIサービスでのGPUの使用は需要が高まっています。これは、大規模な前払いハードウェアコストなしでAIを適用する組織にとってよりスケーラブルで費用対効果が高いためです。特別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修正メモリ構造を含む製品およびサービスの新しい貢献も離れています。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になります。持続可能な製造業の実践とエコデザインの概念は、消費者と組織が環境への影響を意識して成長するにつれて重要になります。

AI市場セグメンテーションのGPU

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場は、人工知能のためのグラフィックプロセシングユニット（GPU）に分類できます

• 人工知能用のグラフィックプロセシングユニット（GPU）:AI固有のGPUには、並列処理機能があり、深い学習とニューラルネットワークに関与する大規模な計算に適しています。これらのGPUは、従来のCPUよりもAIモデルのトレーニングと推測ではるかに高速です。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は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トレーニングと展開AIトレーニングと展開は、GPUを使用して加速され、計算スループットの強力な深い学習フレームワーク、モデル反復時間の加速があります。
• 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とリアルタイムの分析手順を介したチャート化において、洗練された数学的手順を加速するという点で機械のパフォーマンスを高めることがわかっています。
• データ処理:膨大な量の非構造化データを使用してデータの操作と分析を加速するGPUの能力は、ビッグデータの状況とAIベースの分析プラットフォームで非常に貴重です。

• ゲーム:それにもかかわらず、ゲームとの従来の接続にもかかわらず、現在のGPUは、リアルタイムのレイトレースやアップスケーリングテクノロジーなどのAIアクセル化された機能を可能にし、没入型でスマートなゲーム体験を提供します。

市場のダイナミクス

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

運転要因

市場を後押しするための高性能コンピューティングに対する需要の増加

AI市場の成長のためのGPUの要因は、より複雑なAIモデルのトレーニングと、より大きなデータセットの需要が巨大な計算リソースを必要とすることであり、GPUは現在の高性能コンピューティングフレームワークの重要な要素になります。大量のデータに基づいてますます洗練されたAIアプリケーションを処理する必要性は、より高い処理機能とメモリ帯域幅を備えたGPUの需要の増加を永続させます。このダイナミクスは、特に研究機関、クラウドサービスプロバイダー、大企業で顕著であり、AIの革新と実装の観点からリーダーです。

メモリ帯域幅と容量は市場を拡大します

メモリ帯域幅と容量GPUの増加は、大規模な言語モデル（LLMS）とトレーニングデータセットのスケールが指数関数的に成長しており、常にGPUメモリに加えられた限界改善を先導しているため、AI市場で必要な機能です。メモリの帯域幅の増加により、より高いデータ転送速度が可能になり、スループットが直接増加し、レイテンシが減少し、メモリ容量が高くなり、GPUが頻繁にオフロードやスワッピングを行うことなく、パフォーマンスに悪影響を与えることなく、大規模なモデルとデータセットで動作できます。  

抑制要因

市場の成長を潜在的に妨げるための高コストと電力要件

GPUのAI市場への拡大における制限コンポーネントの1つは、高性能GPU実装の高コストと消費電力です。最先端のAi-Optimized GPUは、市場でAIを広く採用するには、より小さな組織やスタートアップのコストがかかりすぎる場合があります。また、GPUクラスターはかなりの量の電力を消費すると見られており、エネルギーコストと環境上の懸念を引き起こし、制限または高コストのエネルギー源を持つ地域での展開を制限します。これらはすべて、市場の成長を制限し、特に厳しい予算とインフラストラクチャの能力を備えた小さな組織によって、幅広い使用法を阻止する可能性があります。

市場で機会を生み出すためのエッジ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メーカーがこれらのアプリケーションに特別なソリューションを提供する大きな機会です。組織が遅延を最小限に抑え、プライバシーを最大化し、接続に制約のある環境で働くことを検討するにつれて、EDGE AIモデルを実行するように最適化されたGPUを望む市場は成長しています。分散されたAI処理に向かうこの傾向が、組み込みシステム、IoTデバイス、および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を開くと、アドレス可能な市場全体が増加します。

 

専門のAI加速器との競争は、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります

チャレンジ

GPUはAI加速市場シェアで統治されていますが、アプリケーション固有の統合回路（ASIC）、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）、およびカスタムAIチップの形での特別なAIアクセラレータの導入は、GPUベンダーに大きな脅威をもたらします。このようなカスタムアクセラレータは、特定のAIタスクでアウトパフォームし、よりエネルギー効率が高くなり、これらのアプリケーションでAI市場シェアのためにGPUに食い込む可能性があります。それに加えて、大規模なハイテク企業は、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チップに取り組んでいます。これにより、競争は市場でさらに重要になります。

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AI市場のGPU地域洞察

• 北米（米国）

この市場では、北米が最大の市場であり、AIシェアの世界的なGPU市場の約38％を共有しています。組織は、ヘルスケア、金融、小売、製造などの業界での採用を促進しているAI加速コンピューティングに伴う競争上の利点に関する認識を高めています。さらに、AI市場向けの米国GPUの大規模なハイテク企業とベンチャーキャピタル企業によるAI研究開発の資金の増加も、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スタートアップおよびリサーチセンターの開発されたエコシステムは、北米、特にGPUが加速したAI技術のイノベーションのハブである米国を作りました。  

• ヨーロッパ

デジタル変革の取り組みにより、さまざまなセクターでのAI駆動のアプリケーションの需要の増加は、ヨーロッパのAI市場のGPUを後押ししています。市場は、民間および公共部門によるAIの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て、科学研究、自動車、ヘルスケア、および金融サービスにおけるGPUのいくつかの使用によって推進される可能性があります。特にGDPRのコンテキストでのデータプライバシーと規制コンプライアンスの質問は、AIシステムの展開方法の変更を促進し、一部のユースケースでGPUが加速するAIアプリケーションの取り込み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、韓国などの国は、AI市場開発のGPUの大部分をグローバルに貢献しています。これらの国は、AI開発に向けて肯定的な政府の政策を備えており、AIフレンドリーなテクノロジーインフラストラクチャへの多額の投資を行っています。中国でのAIチップの製造と展開は大幅に増加しており、国内企業は外国のGPUメーカーに加えて市場シェアを獲得しています。 AIハードウェアとソフトウェア開発の周辺環境の拡大は、アジア太平洋地域のGPU市場を後押しするもう1つの重要な要因です。

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

主要な参加者は、戦略的な革新と市場の拡大を行うことにより、AI市場のGPUに影響を与えています。このような企業は、テンソルコアの数や改善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アーキテクチャを立ち上げています。彼らはまた、製品の提供を多様化して、特定のものを推論するためのさまざまなAIトレーニング、および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ターゲットにしています。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、および新しい地域市場への拡大を通じて、AI業界へのGPUの傾向の成長と成長の原因であるか、確立されています。  

AI企業向けのトップGPUのリスト    
 

• 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)

主要な業界開発

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ステップです。これはまったく新しいGPUアーキテクチャであり、その瞬間のニーズを満たすために構築されています。これは、生成的なAI、大規模な言語モデルなどであり、以前の世代にわたる大幅なパフォーマンスの向上とエネルギー効率を約束します。 Nvidiaは、ブラックウェルを、アプリケーションと業界全体でトレーニングおよび推論タスクに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導入しました。

報告報告   

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関する洞察を提供します。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べ、今後数年間で軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリと潜在的なアプリケーションを調査します。この分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方を考慮に入れ、市場の要素についての全体的な理解を提供し、成長の潜在的な領域を特定しています。

AI市場向けのGPUは、高性能コンピューティング、メモリ帯域幅、容量に対する需要の増加によって引き起こされる継続的なブームのために態勢が整っています。専門のAI加速器との競争を含む課題にもかかわらず、EDGE AIと組み込みシステムの需要は市場の拡大をサポートしています。主要な業界のプレーヤーは、技術のアップグレードと戦略的市場の成長を通じて前進し、AIのGPUの供給と魅力を高めています。