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GPU as a Service(GPUaaS)市場 サイズとシェア 2024 - 2032

レポートID: GMI2143
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発行日: September 2024
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GPUサービス市場規模

GPUサービス市場規模は 2023年に 64億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)30%超で拡大すると予測されています。この成長は、拡張性、費用対効果、効率性の高さから広く利用されているクラウドコンピューティングサービスの導入拡大によって牽引されています。欧州委員会のデータによると、EU域内の企業の 45%超が 2023年にクラウドコンピューティングサービスを購入し、メールホスティング、ファイルストレージ、オフィスソフトウェアなどの業務に利用しました。
 

GPUサービス(GPUaaS)市場の主なポイント

2023年の市場規模
64億米ドル
2032年の予測市場規模
739億米ドル
年平均成長率(CAGR)(2024〜2032年)
30%
主要企業
  • Advanced Micro Devices, Inc, Alibaba Cloud, Amazon Web Services Inc., Autodesk Inc., Dassault Systems, Inc., dinCloud, FluidStack, Ltd., Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Lamba, Inc., Linode LLC, Microsoft Corporation, Nimbix, Inc., NVIDIA Corporation, OVH Cloud, Penguin Computing Inc., Qualcomm Technologies, Inc., ScaleMatrix Holdings, Inc., VULTR (The Constant Company LLC)
主要な市場成長要因
  • AIおよび機械学習ワークロードに対する需要の増加
  • クラウドゲームの人気の高まり
  • 各業界におけるデータ分析およびリアルタイム処理の利用拡大
課題
  • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
  • カスタマイズ性と制御性の限界

これは 2021年から 4.2%の増加に相当します。大企業がこの動きを先導し、2023年には 77.6%がクラウドサービスを利用しました。これは 2021年から 6ポイントの上昇です。中堅企業でも利用率が上昇し、2021年の 53%から 59%となりました。GPUaaSは、クラウドを通じて拡張可能なGPUリソースを提供することで、この動向に対応しています。これにより、企業は物理ハードウェアを管理することなく高性能なコンピューティング能力を利用できるため、ITチームの負担が軽減されます。また、先進的なGPU技術を活用しながら、事業の中核業務に集中できるようになります。
 

従来のGPUハードウェアでは、物理GPUの購入・維持に多額の初期費用が必要でした。GPUaaSでは、企業が実際に使用したGPUリソースに対してのみ料金を支払えるため、これをより管理しやすい営業費用に変えることができます。この従量課金モデルはクラウドサービスとの親和性が高く、コスト管理を簡素化します。また、GPUaaSを利用することで、企業は現在のニーズに応じてGPUリソースを拡張できます。
 

この柔軟性は、利用のピーク時や需要の急増時など、変動するワークロードへの対応に特に有用です。GPUaaSを利用すれば、企業は物理ハードウェアの管理に伴う高額なコストや複雑さを回避しながら、必要な性能を確保できます。さらに、このサービスでは高性能なコンピューティングリソースに迅速にアクセスできるため、プロジェクトのスケジュール短縮やイノベーションの促進につながり、企業に競争優位性をもたらします。これにより、予測期間中のGPUaaS市場の成長もさらに後押しされると見込まれます。
 

GPUaaSでは通常、あらかじめ構成された環境が提供されますが、組織固有のニーズをすべて満たせるとは限りません。カスタマイズの選択肢が限られているため、利用者がGPU環境を正確な要件に合わせて調整することが難しくなる場合があります。さらに、GPUaaSを利用する企業は、自社でハードウェアを所有する場合と比べて、インフラストラクチャに対する管理権限が限られます。この管理権限の不足により、性能の最適化や問題の迅速な解決が困難になる可能性があります。これらの課題は、市場成長を阻害する主要な要因です。
 

GPUサービス市場の動向

GPUaaS業界では、科学シミュレーション、天気予報、金融モデリングなどの高性能コンピューティング(HPC)業務での利用が拡大しています。HPCアプリケーションでは、シミュレーションやモデリングに相当な計算能力が必要です。GPUは大規模なデータセットの処理や複雑な計算を高速化し、粒子衝突など、より迅速かつ詳細なシミュレーションを可能にします。気候科学者は、天気予報や気候モデリングにGPUaaSを利用する機会を増やしています。
 

GPUの並列処理能力を活用することで、研究者は膨大な気象データを分析し、より高い精度で気象パターンを予測するとともに、気候変動をモデル化できます。これにより、気候変動の影響を把握し、その緩和に取り組むことが可能になります。
 

企業は GPUaaS の提供開始に向けて戦略的提携を進めている。例えば 2024年8月、シンガポールの通信会社である Singtel は、東南アジアで GPU-as-a-Service(GPUaaS)を開始するため、Bridge Alliance と提携した。このサービスでは、Nvidia の H100 Tensor Core GPU クラスターを利用する。Singtel は、Nvidia の新しい GB200 AIサーバーを初めて導入する企業にもなる。また、Singtel の地域データセンター事業である Nxera は、2025年上半期からシンガポール、タイ、インドネシア、マレーシアの AI 対応データセンターへサービスを拡大する。
 

GPU-as-a-Service市場分析

GPU-as-a-Service市場規模(サービスモデル別)、2022〜2032年(10億米ドル単位)

サービスモデル別では、市場は SaaS、PaaS、IaaS に分類される。SaaS セグメントは 2023年に市場シェアの 55%超を占め、2032年までに 350億米ドルを超えると予測される。SaaS サービスモデルでは、サービスプロバイダーがソフトウェア、パッチ適用、スケーリングを管理するため、ハードウェアの保守や更新が不要になる。この使いやすさにより、高性能コンピューティングを利用しながら業務負担の軽減を目指す企業を引き付けている。
 

さらに、SaaS ベースの GPUaaS では、組織が必要に応じて GPU リソースを拡張できる。この拡張性は、ワークロードが変動する企業や、AI モデルのトレーニング、3D レンダリングなど特定のプロジェクトで GPU を必要とする企業にとって特に有益であり、長期契約も必要としない。これにより、予測期間中の SaaS モデルの成長が促進されると予想される。
 

GPU-as-a-Service(GPUaaS)市場シェア(最終利用者別)、2023年

最終利用者別では、GPU-as-a-Service市場は、ゲーム、設計・製造、自動車、不動産、ヘルスケア、その他に分類される。ゲームセグメントは 2023年に市場の約 31%を占めた。現代のゲームでは、高品質なグラフィックス、リアルタイムレンダリング、没入感のある環境が必要であり、これらには高性能な GPU が求められる。GPUaaS により、ゲーム企業は高価なゲーミング PC を必要とせず、レイトレーシングや 4K 解像度など、より優れた映像体験をゲーマーに提供できる。さらに、GPUaaS は、ファーストパーソン・シューティングゲーム(FPS)、MMORPG、オープンワールドタイトルなど、現代のグラフィックス負荷の高いゲームに不可欠な、複雑なシーン、シミュレーション、物理ベースのインタラクションにおけるリアルタイムレンダリングにも対応できる。
 

北米のGPU-as-a-Service(GPUaaS)市場規模、2022〜2032年(10億米ドル単位)

北米は 2023年に GPU-as-a-Service市場の約 37%のシェアを占めており、2032年まで大幅な拡大が見込まれる。同地域の市場成長は、GPUaaS の提供拡大を推進する AWS、Microsoft Corporation、Google LLC などの主要クラウドサービスプロバイダーが存在することに起因する。
 

これらの企業は、拡張性、信頼性、安全性に優れた GPUaaS ソリューションを提供し、企業がゲーム、AI、データ分析などのさまざまな用途でクラウドベースの GPU を利用できるようにしている。さらに、米国とカナダの強固なクラウドインフラストラクチャが、GPUaaS の迅速かつ広範な導入を支えている。

これらのプロバイダーは、プラットフォームに先進的な GPU を継続的に導入・追加しており、あらゆる規模の企業が高性能コンピューティングを利用できる環境を整えることで、同地域の市場成長を後押ししています。
 

欧州連合(EU)では、AI とデジタルトランスフォーメーションへの投資が活発であり、AI の研究開発には大きな GPU 処理能力が必要となるため、GPUaaS の需要を押し上げています。ドイツ、フランス、英国などでは、AI スタートアップ企業や学術機関が増加しており、自律システム、ロボティクス、自然言語処理などの高度な AI アプリケーションの開発にクラウドベースの GPU を活用しています。また、ヘルスケア、輸送、製造業における AI 能力の向上を目指す欧州の AI 戦略も GPUaaS の必要性をさらに高めており、企業は多額の設備投資を行うことなく AI インフラを拡張できるようになっています。
 

アジア太平洋地域の主要国であるインド、中国、日本、シンガポールでは、特にフィンテック、ヘルスケア、スマートシティなどの分野で、AI やビッグデータ分析の導入が急速に進んでいます。AI アプリケーションに必要な計算処理能力とリアルタイムデータ処理への需要が、これらの市場をスケーラブルなソリューションである GPUaaS の導入へと向かわせています。
 

GPUサービス市場シェア

Nvidia Corporation と Intel Corporation は、2023年の GPUaaS 業界で 25% 超の市場シェアを占めました。Nvidia は、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud などのクラウドプラットフォームとの協業に注力し、クラウドにおける同社 GPU の導入拡大を図っています。また、NVIDIA AI および CUDA プラットフォームをクラウド環境に統合することで、開発者は物理ハードウェアを必要とせずに同社の GPUaaS サービスを利用できます。これらの提携により NVIDIA の事業範囲が広がり、同社の GPUaaS ソリューションがより利用しやすくなっています。
 

Intel は、Intel Xeon プロセッサーおよび Intel Data Center GPUs を活用し、AI ワークロードに注力することで GPUaaS サービスを拡大しています。AI プラットフォームとの統合を進めることで、AI 需要が高いヘルスケア、金融、自動運転車などの業界を対象に、同社の GPU の位置付けを強化しています。この戦略により、Intel は成長する AI ベースの GPUaaS 業界でより大きなシェアを獲得しようとしています。
 

GPUサービス市場の主要企業

GPU 業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。

  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Alibaba Cloud
  • Amazon Web Services Inc.
  • Autodesk Inc.
  • Google LLC
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Nvidia Corporation
  • OVH Cloud
  • Qualcomm Technologies
     

GPUサービス業界のニュース

  • 2024年2月、NexGen Cloud は GPU-as-a-Service 顧客向けに並列アクセスファイルシステムソフトウェアを提供するため、Weka と契約を締結しました。同社は、北米を拠点とする GPUaaS プロバイダーである Applied Digital と Iris Energy に続き、Weka にとって 3 社目の GPU クラウドファーム顧客となりました。
     
  • 2023年4月、Catalyst Cloud は GPU サービス(GPUaaS)を開始し、ニュージーランド市場で NVIDIA A100 GPU カードへのアクセスを提供しました。このサービスは、AI、ゲノミクス、ビッグデータ分析などの分野の顧客を対象としており、画像・動画分析、天気予報、高度な翻訳サービスなど、計算負荷の高いアプリケーションの実行を可能にします。
     

GPUサービス(GPUaaS)市場調査レポートでは、以下のセグメントについて、2021年から2032年までの売上高(10億米ドル)に関する推計および予測を含む、業界の詳細な分析を提供しています。

コンポーネント別市場

  • ソフトウェア
    • CAD/CAM
    • シミュレーション
    • 画像処理
    • デジタルビデオ
    • モデリングおよびアニメーション
    • その他
  • サービス
    • マネージドサービス
    • アップデートおよびメンテナンス
    • コンプライアンスおよびセキュリティ
    • その他

提供モデル別市場

  • パブリック
  • プライベート
  • ハイブリッド

サービスモデル別市場

  • SaaS
  • PaaS
  • IaaS

エンドユーザー別市場

  • ゲーム
  • 設計・製造
  • 自動車
  • 不動産
  • ヘルスケア
  • その他

用途別市場

  • AI・ML
  • グラフィックスレンダリング
  • データ分析
  • 科学シミュレーション
  • 医療画像処理
  • 暗号資産マイニング
  • その他

上記の情報は、以下の地域および国を対象としています:

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • 北欧
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • ANZ
    • 東南アジア
    • その他のアジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ(MEA)
    • 南アフリカ
    • UAE
    • サウジアラビア
    • その他の中東・アフリカ地域

 

著者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

よくある質問(FAQ):

GPUaaS市場の規模はどの程度ですか?
GPU as a Service(GPUaaS)市場規模は2023年に64億米ドルに達し、クラウドコンピューティングサービスの導入拡大を背景に、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)30%超で成長すると見込まれる。
ゲーミング業界における GPUaaS 需要は、なぜ拡大しているのですか?
ゲームセグメントは、高品質なグラフィックス、リアルタイムレンダリング、没入感のある環境を背景に、2023年に31%超のシェアを占めた。
GPU as a Service(GPUaaS)業界の規模はどの程度ですか?
北米市場は、主要なクラウドサービスプロバイダーの存在を背景に、2023年に37%のシェアを占めた。
GPU as a Service(GPUaaS)市場に参入している主要企業を挙げてください。
Advanced Micro Devices, Inc.、Alibaba Cloud、Amazon Web Services Inc.、Autodesk Inc.、Google LLC、Intel Corporation、Microsoft Corporation、Nvidia Corporation、OVH Cloud、および Qualcomm Technologies。

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. 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。

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  4. 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. 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. 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:

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著者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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