AIスーパーコンピュータ市場は、2023年の12億米ドルから、2023年から2028年にかけて年平均成長率22.0%で成長し、2028年には33億米ドルに達すると予測されています。ヘルスケア分野におけるAIスーパーコンピュータの応用は、近年著しい成長を遂げています。これらの強力なコンピューティング・システムは、複雑な課題に対処し、医学研究を強化し、医療業務を合理化するために活用されています。AIスーパーコンピュータは、分子間相互作用のシミュレーション、潜在的な薬剤候補の予測、化合物の挙動のシミュレーションにより、創薬を加速するのに役立ちます。これにより、精密医療を支援し、診断能力を強化します。
市場動向
促進要因 ヘルスケア産業におけるAIスパコンの応用拡大
ヘルスケア産業におけるAIスーパーコンピュータの応用は、近年著しい成長を遂げています。これらの強力なコンピューティング・システムは、複雑な課題への対処、医学研究の強化、患者ケアの改善、医療業務の合理化に活用されています。AIスーパーコンピュータは、分子間相互作用のシミュレーション、潜在的な薬剤候補の予測、化合物の挙動のシミュレーションを行うことで、創薬を加速します。膨大なデータセットを解析して疾患治療のターゲットを特定し、薬剤設計を最適化することで、最終的に薬剤開発プロセスを迅速化します。さらに、AIスーパーコンピュータは膨大なゲノムデータセットの解析も可能にし、研究者が疾患の遺伝子マーカーを特定し、遺伝的変異を理解し、治療計画を個別化するのに役立ちます。これは精密医療を支援し、診断能力を向上させます。
阻害要因：取得・維持コストの高さ
AIスーパーコンピュータに関連する高額な取得・維持コストは、多くの組織にとって大きな制約となります。AIスーパーコンピューターの購入や構築には、多額の先行投資が必要です。このコストには、ハードウェアや専用の冷却システム、電力インフラ、専用のデータセンター設備などが含まれます。AIスーパーコンピュータは、ハイエンドのGPU、TPU、FPGAのような特殊なハードウェア・コンポーネントに依存しており、コストがかかります。さらに、テクノロジーの進化に伴い、新しいAIモデルの需要に対応するためにハードウェアのアップグレードや交換が必要になる場合もあります。
機会： 自律走行車の開発と導入におけるAIの貢献
AIスーパーコンピュータは、自律走行車（AV）の開発と配備において重要な役割を果たします。これらの高性能コンピューティング・システムは、センサー・データの処理、リアルタイムの意思決定、AV（自律走行車）の安全性と効率性の確保に必要な計算能力を提供します。例えば、テスラはオートパイロットと完全自動運転システムでAIを使用しています。これらのシステムでは、カメラ、レーダー、ライダーを組み合わせて車両の周囲のモデルを作成し、ナビゲーションの方法を決定します。
AIスーパーコンピュータは、自律走行車の開発、テスト、配備を促進するAVエコシステムの中核です。その計算能力、並列処理能力、複雑なAIアルゴリズムを処理する能力は、自律走行システムの安全性、信頼性、効率性を確保するために不可欠です。
課題 長い開発・配備サイクル
AIスーパーコンピュータ市場にとって、長い開発・導入サイクルは難題です。AIスーパーコンピュータの構築と構成には時間がかかります。開発・導入サイクルが長いと、企業がAIの機会を活用するのが遅れる可能性があります。
開発サイクルが長くなると、新しいシステムの配備を待つ間、既存のインフラストラクチャの保守とアップグレードにリソースを割かなければならないため、開発コストが高くなることがよくあります。最終的に、組織は保守や開発に多くの時間を費やし、AIの研究やアプリケーション開発にはあまり時間を割けなくなり、AIの競争市場における組織の市場ポジションに影響を与えます。
予測期間中、プロセッサ/コンピュート市場が最大の市場シェアを占める見込み。
より高速で高い計算能力を持つプロセッサは、AIスーパーコンピュータに大規模で複雑なモデルを処理する能力を提供し、AIモデルの訓練と実行にかかる時間の短縮を支援します。計算能力の高いプロセッサを搭載したAIスーパーコンピュータは、より幅広いアプリケーションに使用されます。これには、創薬、気候変動研究、金融モデリングなど、大規模で複雑なAIモデルを必要とする用途が含まれます。
予測期間中に市場規模が最大となるAIスーパーコンピュータの官公庁向け市場
AIスーパーコンピュータ市場におけるアプリケーションの政府向けセグメントは、AIスーパーコンピュータ市場において予測期間中に最大の市場規模を維持する見込み。AIスパコンは、脱税、保険金詐欺、生活保護詐欺など、さまざまな分野の不正を検知するために使用できます。例えば、米国内国歳入庁（IRS）は脱税を検知するためにAIスーパーコンピュータを利用しています。さらに、AIスーパーコンピューターは、災害救援活動の調整や災害被災者への支援にも活用されています。例えば、米国連邦緊急事態管理庁（FEMA）は、ハリケーンなどの自然災害時の災害救援活動の調整にAIスーパーコンピュータを活用しています。この分野では、災害管理、石油探査、宇宙、エネルギー研究、医療施設の強化など、さまざまな用途でAIスーパーコンピュータが活用されています。
予測期間中、AIスーパーコンピュータ市場で最も高い成長率を維持すると予想される商用アプリケーション分野
莫大な計算能力と高度なアルゴリズムを活用して競争上の優位性を獲得し、イノベーションを推進するため、さまざまな用途でAIスーパーコンピュータを活用する企業が増えています。AIスパコンは膨大なデータセットをリアルタイムで処理し、顧客行動、市場動向、業務効率に関する貴重な洞察を提供します。このデータ駆動型のアプローチは、企業の意思決定プロセスを強化します。
アジア太平洋地域のAIスーパーコンピュータ市場は予測期間中に最も速い速度で成長すると推定。
アジア太平洋地域のAIスーパーコンピュータ市場は、中国、日本、インド、その他のアジア太平洋地域について調査されています。アジア太平洋地域は、予測期間中にAIスーパーコンピュータ市場で最大の市場シェアを占めると予測されています。この地域におけるAIスーパーコンピュータ市場の成長は、主に政府機関や学術研究機関向けのAIスーパーコンピュータの開発と展開に起因しています。中国、日本、インドなどの国々は、AIRAWATやTianhe-3AなどのAIスーパーコンピューティングを含むAI技術の最先端の研究開発を育成し、世界的なイノベーションハブとなっています。さらに、日本におけるスマートシティ開発構想も、日本のAIスーパーコンピュータ市場成長の主要な原動力となるでしょう。
主要企業
AIスパコンの主要ベンダーには、NIVIDIA Corporation（米国）、Intel Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、Samsung Electronics（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）、IBM Corporation（米国）、Meta（米国）、Google（米国）、Dell Inc.（米国）、Microsoft（米国）、Huawei Technologies Co. (中国）セレブラス（米国）。
この調査レポートは、AIスーパーコンピュータ市場をコンポーネント、用途、地域に基づいて分類しています。
セグメント
サブセグメント
コンポーネント別
プロセッサ /コンピュータ
CPU
GPU
ASIC
FPGA
ストレージ
メモリ
インターコネクト
アプリケーション別
政府機関
学術・研究
商用
ジェネレーティブAI
コンピュータビジョン
創薬
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
中東・アフリカ
南米
最近の動向
2023年7月、セレブラス（米国）は、最大級のAIスーパーコンピュータ「Condor Galaxy 1」を発表。9台のスーパーコンピュータを相互接続したネットワークで構成され、AIモデルの学習時間が大幅に短縮され、総処理能力は36エクサフロップス。
2023年5月、エヌビディア・コーポレーション（米国）は、新しいクラスの大メモリAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX GH200」を発表。その巨大な共有メモリ空間は、NVLinkスイッチシステムによるNVLink相互接続技術を使用して、256個のGH200スーパーチップを結合し、単一のGPUとして動作させることができます。
【目次】
1 はじめに （ページ – 24）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 AIスーパーコンピュータ市場：セグメンテーション
1.3.2 地域範囲
1.3.3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
1.4.1 米ドル為替レート
1.5 単位
1.6 制限事項
1.7 利害関係者
1.8 景気後退の影響
2 調査方法 （ページ – 28）
2.1 調査手法
図 2 AI スーパーコンピュータ市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
図 3 AI スーパーコンピュータ市場：調査手法
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 二次ソースからの主要データ
2.1.2.2 主要な二次情報源のリスト
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 専門家への一次インタビュー
2.1.3.2 一次資料からの主要データ
2.1.3.3 主要な業界インサイト
2.1.3.4 主要な一次回答者のリスト
2.1.3.5 一次回答者の内訳
2.2 市場規模の推定
図4 市場規模推定手法：供給側
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模導出のアプローチ（需要側）
図5 AIスーパーコンピュータ市場：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模導出のアプローチ（供給側）
図6 AIスーパーコンピュータ市場：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図7 データ三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 AIスーパーコンピュータ市場への景気後退の影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 リスク評価
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 39）
図 8 予測期間中に最も高い CAGR を示すのはメモリ分野
図 9：予測期間中に最大の市場シェアを確保するのは政府機関分野
図 10 AI スーパーコンピュータ市場、地域別、2022 年
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 42)
4.1 AIスーパーコンピュータ市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 11 医療分野での AI スーパーコンピュータの用途拡大が市場成長を後押し
4.2 AIスーパーコンピュータ市場、コンポーネント別
図 12 2023 年から 2028 年にかけて最も高い成長率を記録するのはメモリ分野
4.3 AIスーパーコンピュータ市場：用途別
図 13 2023 年から 2028 年まで政府部門が最大の市場シェアを占める
4.4 アジア太平洋地域のAIスーパーコンピュータ市場（用途別、国別
図 14 2022 年には政府機関と中国が最大シェアを獲得
4.5 AI スーパーコンピュータ市場：国別
図 15 インドは予測期間中に最も高い CAGR を記録
5 市場概観（ページ – 45）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 16 AI スーパーコンピュータ市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
図 17 AI スーパーコンピュータ市場：ドライバーの影響分析
5.2.1.1 ヘルスケア産業におけるAIスパコンの応用拡大
5.2.1.2 複雑なAIモデルの開発
5.2.1.3 AIスパコンの高い計算能力
5.2.1.4 金融機関におけるAIスパコンの利用
5.2.2 阻害要因
図18 AIスーパーコンピュータ市場：阻害要因の影響分析
5.2.2.1 高い取得コストとメンテナンスコスト
5.2.2.2 AIハードウェアの専門家と熟練労働者の不足
5.2.3 機会
図 19 AI スーパーコンピュータ市場：機会の影響分析
5.2.3.1 自律走行車の開発と展開に対するAIの貢献
5.2.3.2 いくつかの組織や研究者によるクラウドベースのAIサービスの採用
5.2.4 課題
図20 AIスーパーコンピュータ市場：課題の影響分析
5.2.4.1 長い開発・展開サイクル
5.2.4.2 ハードウェアとソフトウェアの統合に伴う複雑さ
5.3 バリューチェーン分析
図21 AIインフラ市場：バリューチェーン分析
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図22 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション
5.5 エコシステムのマッピング
図 23 AI スーパーコンピュータ市場：エコシステムのマッピング
表 1 AI スーパーコンピュータのエコシステムにおける企業とその役割
5.6 ポーターの5つの力分析
表 2 AI スーパーコンピュータ市場：ポーターの 5 つの力分析
図 24 AI スーパーコンピュータ市場：ポーターの 5 フォース分析
5.6.1 新規参入の脅威
5.6.2 代替品の脅威
5.6.3 供給者の交渉力
5.6.4 買い手の交渉力
5.6.5 競合の激しさ
5.7 主要ステークホルダーと購買基準
5.7.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図25 上位3つのアプリケーションの購買プロセスにおける主要な利害関係者
表3 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.7.2 購入基準
図26 上位3アプリケーションの主な購買基準
表4 上位3アプリケーションの主な購買基準
5.8 ケーススタディ分析
5.8.1 メモリアル・スローン・ケタリングがんセンターが医療データの仕分けにイ ヴイエムワトソンの「コグニティブ・コンピューティング」を導入
5.8.2 ブラデスコ（ブラジル銀行）、筆記と会話による質問を理解するためにibmのAI対応コンピュータシステムを導入
5.8.3 エクソア・インターナショナルがインテル、テレコム・イタリア（TIM）、JMAワイヤレスと共同でスマート工場を構築
5.9 技術分析
5.9.1 主要技術
5.9.1.1 グリーン・コンピューティング
5.9.1.2 クラウドGPU
5.10 貿易分析
5.10.1 輸入シナリオ
図27 HSコード854231の製品の国別輸入データ（2018～2022年）（百万米ドル
表5 輸入データ（国別、2018～2022年）（百万米ドル
5.10.2 輸出シナリオ
図28 HSコード854231に該当する製品の輸出データ（国別）、2018-2022年（百万米ドル
表6 輸出データ、国別、2018-2022年（百万米ドル）
5.11 関税分析
表7 中国が輸出するHSコード854231対応製品の関税
表8 ドイツが輸出するHSコード854231対応製品の関税率
表9 フランスが輸出したHSコード854231対応製品の関税率
5.12 特許分析
表 10 AI スーパーコンピュータ市場：特許一覧（2020 年～2023 年
図 29 年間特許取得件数（2012～2022 年
表 11 米国における過去 10 年間の特許所有者上位 20 社
図30 過去10年間の特許出願件数上位10社
5.13 規制情勢と標準
5.13.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.13.2 規格
5.14 主要な会議とイベント（2023～2024年
表16 AIスーパーコンピュータ市場：会議・イベント一覧
5.15 価格分析
表 17 主要 2 社が提供する AI スーパーコンピュータ用プロセッサ／コンピュートの平均販売価格 （asp
5.15.1 主要 2 社が提供するプロセッサ/演算能力の平均販売価格（ASP）
図 31：主要 2 社のプロセッサ/演算能力の平均販売価格（ASP）
5.15.2 コンポーネント別平均販売価格（ASP）の傾向
図32 CPUとGPUの平均販売価格（ASP）
6 AI スーパーコンピュータ市場：コンポーネント別（ページ – 75）
6.1 はじめに
図 33 予測期間中に最も高い CAGR を示すメモリ分野
表18 AIスーパーコンピュータ市場、コンポーネント別、2019年～2022年（百万米ドル）
表19 AIスーパーコンピュータ市場、コンポーネント別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2 プロセッサ／コンピュート
表 20 プロセッサ／コンピュート：AI スーパーコンピュータ市場、タイプ別、2019～2022 年（百万米ドル）
表21 プロセッサ／コンピュート：AIスーパーコンピュータ市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表22 プロセッサ／演算：AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表23 プロセッサ／演算：AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.1 中央演算処理装置（CPU）
6.2.1.1 臨場感と没入感のあるゲーム体験に対する需要の高まりがセグメントの成長を促進
6.2.2 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
6.2.2.1 複数レイヤーと数百万のパラメータを並列処理する能力が市場を牽引
表 24 コンポーネント CpusとGPusのAIスーパーコンピュータ市場、2019年～2022年（千台）
表 25 コンポーネント CpusおよびGpus向けAIスーパーコンピュータ市場、2023～2028年（単位：千台）
6.2.3 特定用途向け集積回路（ASIC）
6.2.3.1 AIスーパーコンピューティング・システムの全体的な性能と競争力を強化する能力により、セグメントの成長を促進
6.2.4 フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）
6.2.4.1 新しいアルゴリズムや更新されたアルゴリズムを迅速にテストして需要を高める可能性
6.3 ストレージ
6.3.1 膨大なデータの効率的な管理と処理が市場を牽引
図 34 2028 年にはアジア太平洋地域がストレージの AI スーパーコンピュータ市場で最大シェアを占める
表 26 ストレージ： AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 27 ストレージ： AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4 メモリ
6.4.1 CPUとGPUメモリ間のデータ転送を最適化する必要性が市場を牽引
表 28 メモリ：AI スーパーコンピュータ市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表29 メモリ：AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.5 相互接続
6.5.1 異種コンピューティングリソース間のシームレスな通信とデータ共有が需要を後押し
表 30 相互接続： AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 31 相互接続： AIスーパーコンピュータ市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード： SE 8831
