著者:
Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
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データセンターGPU市場 サイズとシェア 2024 to 2032
レポートID: GMI7616
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発行日: December 2023
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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データセンターGPU市場
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データセンターGPU市場規模
データセンターGPU市場規模は2023年に131億米ドルと評価され、2024年から2032年にかけて28.5%を超えるCAGRを記録すると予想されています。人工知能(AI)および機械学習(ML)アプリケーションにおける大規模データセットと複雑なアルゴリズムの処理に対する需要の高まりが、高性能コンピューティングソリューションへの需要を牽引しています。GPUは並列処理タスクに適しており、データセンターにおけるAIおよびMLワークロードの高速化に不可欠です。
データセンターGPU市場の要点
最近の動向として、Yotta Data Servicesは2024年6月までに20,400台を超えるNVIDIA GPUベースのスーパーコンピューターを展開する計画を発表しました。NVIDIAとの提携により、同社はShakti Cloudプラットフォーム向けに最先端のGPUコンピューティングインフラストラクチャを提供する予定であり、16エクサフロップスのAIコンピューティングパワーを持つ国内最速のスーパーコンピューターとなります。すでに大量のNVIDIA H100 Tensor Core GPUを発注しており、Yottaは2024年1月に4,096台のGPUで運用を開始し、2024年6月までに16,384台のGPUに拡大する計画です。
特に高性能なGPUは消費電力が高い傾向があり、データセンターの電力コストの増加につながります。さらに、GPUによって発生する熱を効率的に放熱し、過熱を防止して最適なパフォーマンスを確保する必要があります。消費電力と放熱の課題への対処は複雑でコストのかかる作業となる可能性があり、データセンターにおけるGPU展開の拡張性を制限する可能性があります。
COVID-19の影響
デジタルトランスフォーメーションとリモートワークトレンドの加速的な採用により、高性能コンピューティングとGPUアクセラレーテッドアプリケーションへの需要が増加しました。ヘルスケア、研究、エンターテインメントなどの業界では、医療シミュレーション、コンテンツ制作、データ分析などのタスクに対するGPU要件が高まりました。パンデミックは堅牢なデータセンターインフラストラクチャの重要な役割を浮き彫りにし、進化する計算ニーズをサポートするためのGPU技術への投資を刺激しました。ただし、グローバルサプライチェーンにおける一部の混乱と特定のセクターにおける不確実性を伴いました。
データセンターGPU市場動向
データ生成のソースにより近い場所でデータ処理が行われるエッジコンピューティングの台頭が市場に影響を与えると予想されています。GPUはエッジでの処理を加速する上で重要な役割を果たし、より迅速なインサイトを可能にし、レイテンシを低減します。この傾向は、IoT(モノのインターネット)や自律システムなどのアプリケーションにおけるリアルタイムデータ分析への需要の高まりと一致しています。
2023年10月、主要なエッジコンピューティングプラットフォームであるStackPathは、仮想マシン(VM)およびコンテナ製品提供におけるNVIDIA GPUアクセラレーテッドインスタンスの追加を発表しました。これらの新たに導入されたインスタンスは、NVIDIA A2 Tensor CoreおよびNVIDIA A16 GPUのパワーを活用し、ディープラーニングアルゴリズムや高性能グラフィカル処理などのタスクに必要な計算能力を提供します。このような機能は、人工知能(AI)、機械学習(ML)、拡張現実(AR)、仮想現実(VR)にわたる最先端技術にとって不可欠です。
データセンターGPU市場分析
デプロイメントモデル別では、オンプレミスセグメントが2023年に市場シェアの58%超を占め、特に人工知能(AI)、機械学習(ML)、データ集約型ワークロードなどの分野におけるハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)ソリューションへの需要拡大が牽引要因となっています。オンプレミスGPUは、組織にコンピューティングリソースに対するより大きな制御力、強化されたセキュリティ、および特定の要件を満たすためにインフラストラクチャをカスタマイズする能力を提供します。膨大なデータセット、複雑なシミュレーション、グラフィック集約型アプリケーションの処理に対する需要の高まりが、オンプレミスGPU展開への選好を促進し、重要なアプリケーションに最適なパフォーマンスと応答性を確保しています。
機能別では、トレーニングセグメントが2023年にデータセンターGPU市場シェアの約65%を記録し、人工知能(AI)および機械学習(ML)の用途拡大が推進力となっています。複雑なニューラルネットワークおよびモデルのトレーニングには膨大な計算能力が必要であり、GPUは並列処理に優れ、トレーニング時間を大幅に短縮します。組織がデータ分析、パターン認識、予測モデリングのためにAIおよびMLを業務に統合するケースが増加するにつれて、堅牢なGPUインフラストラクチャへの需要が高まっています。ディープラーニングアルゴリズムから集約的なデータ処理まで、多様なワークロードを処理するGPUの汎用性は、トレーニングタスクの増大する需要を満たす上で重要なコンポーネントとしてGPUを位置付けています。
北米のデータセンターGPU市場は、2023年に収益シェアの35%を占めました。同地域は、人工知能(AI)、ハイパフォーマンスコンピューティング、データ集約型産業における主要企業を擁する強固なテクノロジーエコシステムを誇っています。金融、医療、研究などの分野におけるAI、機械学習、高度な分析の採用拡大が、強力なGPUソリューションへの需要を牽引しています。北米におけるクラウドインフラストラクチャおよびデータセンターへの強力な投資は、支援的な規制環境および熟練した労働力と相まって、業界の成長をさらに推進しています。イノベーションと技術的進歩に対する同地域の重視は、市場の最前線に同地域を位置付けています。
データセンターGPU市場シェア
NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Advanced Micro Devices, Incが市場において支配的な地位を占めています。NVIDIAは、GPUアーキテクチャにおける継続的なイノベーションで知られています。同社は、AIおよびHPCワークロードに対する強化されたパフォーマンス、エネルギー効率、および特化した機能を備えた新しいGPUモデルを投入しています。IntelはGPU市場における地位を強化するために企業を戦略的に買収してきました。AMDは、主要なクラウドプロバイダーと協力して、GPUをそれらのインフラストラクチャに統合しています。この戦略により、クラウドベースのGPUサービスにおけるAMDのプレゼンスが強化されています。
データセンターGPU市場企業
データセンターGPU業界で事業を展開している主要企業は以下の通りです。
データセンターGPU業界ニュース
データセンターGPU市場調査レポートには、以下のセグメントについて、2018年から2032年までの収益(10億米ドル)における推定値と予測を含む業界の詳細な内容が含まれています。
市場、展開モデル別
市場、機能別
市場、エンドユーザー別
上記情報は以下の地域および国について提供されています。
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
✓ 専門家検証
✓ 市場実態チェック
信頼性と信用
検証済みデータソース
業界誌・トレード出版物
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独自および第三者市場データベース
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学術研究
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