世界のデータセンターアクセラレータ市場は、2024年に1,099億米ドルと評価され、2029年には3,729億米ドルに達すると予測されている。クラウドベースのサービスに対する需要の高まりと、ビッグデータ分析におけるディープラーニング技術の採用急増が、データセンター・アクセラレータ・システムに対する需要の増加につながっている。
市場動向
促進要因： 推進要因：データ量の増加と高速かつ効率的なデータ処理へのニーズの高まり
データ量の急激な増加は、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）などのデータセンター・アクセラレータの開発と採用を大幅に促進している。これらのアクセラレーターは、従来の中央演算処理装置（CPU）よりも特殊で集中的な計算タスクを効率的に処理するように設計されている。ソーシャルメディア・プラットフォーム、IoTデバイス、オンライン・トランザクション、ビデオ・ストリーミング、その他さまざまなソースから生成される膨大な量のデータは、これらのアクセラレーターが提供する処理能力を必要としている。
膨大で複雑なデータは、リアルタイムのデータ分析、機械学習（ML）、人工知能（AI）タスクを実行するための強力な計算能力を必要とする。例えばGPUは、ディープラーニング（DL）モデルのトレーニングに不可欠な並列処理に高い効果を発揮する。この並列処理により、大規模なデータセットの処理が高速化され、より迅速な洞察と意思決定が可能になります。AIとMLのアプリケーションが普及するにつれ、データセンターにおけるGPUの需要は増加の一途をたどっており、GPU技術の進歩とデータセンター・インフラへの統合が推進されている。
さらに、最新のアプリケーションにおける低レイテンシと高スループットのデータ処理の必要性も重要な要因となっている。自律走行車、金融取引、ヘルスケア診断などのリアルタイム・アプリケーションは、迅速なデータ処理と即時の応答時間に依存しています。FPGAやASICは、特定のタスク向けにカスタマイズでき、汎用CPUよりも低レイテンシで高効率を実現できるため、特にリアルタイム・アプリケーション向けに設計されています。これらの特化型ハードウェア・ソリューションは、高いスループット、最小限のレイテンシ、スケーラビリティ、エネルギー効率を提供することで、データセンターが最新のアプリケーションやサービスの要求を満たすことを可能にします。
さらに、計算とデータストレージを必要な場所に近づけることを目的としたエッジ・コンピューティングの登場により、効率的なデータセンター・アクセラレータの必要性がさらに高まっている。スマート・デバイスやセンサーなど、エッジでのデータ生成の増加に伴い、待ち時間や帯域幅の使用を最小限に抑えるローカル・データ処理の必要性が高まっている。データセンター・アクセラレータは、小規模でローカライズされたデータセンター内、あるいはエッジ・デバイス自体で強力な計算機能を実現するための鍵となる。
制約： アクセラレーターの割高な価格設定
さまざまな業界でAIの利用が拡大していることから、AI技術に対する消費者の期待が高まっている。しかし、手頃な価格でエネルギー効率の高いハードウェア製品、特にコンピューティング・ハードウェアが入手できないことが、ディープラーニング・アクセラレータを含むAI専用ハードウェアの開発を遅らせている。アクセラレーターのメーカーは、こうした専用チップの製造が複雑でコストが高いため、需要を満たせないことが多い。需要に対して供給が限られているため、特にAIやHPCアプリケーションの需要が高い時期には価格が上昇する可能性がある。
業界全体でAIの導入が進み、ハイパフォーマンス・コンピューティング・ソリューションのニーズが高まっていることが、アクセラレーターの需要を押し上げている。この需要サイドからの圧力により、メーカーはプレミアム価格を維持することができる。
これまでに構築されたさまざまなAI技術は、AI市場に大きなインパクトを与えることができなかった。エヌビディアやテスラ社のデータセンター・アクセラレータはコストが高いため、ほとんどのデータセンター・メーカーは採用に消極的だ。クラウドサーバーの推論アプリケーションでは、セキュリティと高速コンピューティングを強化するために数多くのFPGAが開発されているが、技術的制約と信頼性の高い機械的デバイスの高コストがデータセンターアクセラレーターの採用を抑制している。
エネルギー効率の高いハードウェアが入手できないことが、AI市場の成長を妨げる大きな制約となっている。数多くのハードウェア製造企業が、人間の脳の機能を模倣し、クラウド上でタスクを実行できるAIチップの開発に取り組んでいる。しかし、最近の進歩により、こうしたAIチップの消費電力が50～75ワットと、かなり大きいことが浮き彫りになっている。このため、AIアプリケーションでの長時間の使用中にかなりの熱が発生する危険性がある。
機会： MLaaSの普及
機械学習は人工知能のサブセットである。これらのアルゴリズムは、人間のタスクを排除し、独立して作業するように設計された多くのアプリケーションで有用である。ディープ・マシン・ラーニングは、膨大なデータセットを調査し、パターンを特定し、データに基づいてヒューマン・インターフェースを概説するために使用される。データセンターには、過去のデータをフィルタリングして提供するセンサーが装備されている。多くの研究センターは、効率と生産性を向上させるために、過去のデータにMLとAIを適用している。
AIに対する需要の高まりにより、クラウドサービス向けに機械学習を提供する企業が増加している。その結果、クラウドベースの技術の採用が増加し、データセンターアクセラレータ市場のプレーヤーに成長機会をもたらしている。
ディープラーニングは高い需要が見込まれ、機械学習を利用したシステムは予知保全や予防保全に貢献する。これらのシステムは、冷却効率を高め、エネルギー効率を改善し、温度と冷却システムを制御することで、エネルギー消費を最適化することができる。データセンター・インフラにとって電気代は極めて重要であるため、これは特に重要である。
機械学習はまた、ネットワークの混雑状況、サーバーのパフォーマンス、ディスクの使用率を監視し、データ停止の検出と予測に役立てることもできる。このように、機械学習革命はデータセンター・インフラを強化し、よりインテリジェントで自動化されたデータ管理を促進することができる。MLaaS（Machine Learning as a Service）とは、データサイエンティストやデータエンジニアの日常業務を支援するために設計されたクラウドベースのツール群のことで、クラウドベースのオフィススイートがオフィス環境を変革したのと似ている。これらのMLaaSツールは、コラボレーション、バージョン管理、並列化など、他の方法では面倒なプロセスを容易にする。
課題：AIアルゴリズムの信頼性の低さ
AIは、学習可能な特定のソフトウェアを実行するコンピュータを使用した機械学習によって実装される。機械学習は、システムがアルゴリズムの助けを借りてデータを処理し、データセットから特定の特徴を特定するのを助けることができる。AIアプリケーションはますます複雑化し、データ量も多くなるため、AIモデルの性能と精度が重要になります。しかし、アルゴリズムによる予測に矛盾が生じると、非効率やエラーが発生し、データセンター運用の信頼性が損なわれる可能性がある。これらの問題は、データセットの多様で動的な性質によってさらに悪化し、AI主導のプロセスの安定性に影響を与える可能性があります。したがって、堅牢で信頼性の高いAIアルゴリズムを確保することは、データセンターにおけるアクセラレータの効果的な導入に不可欠であり、運用の完全性と信頼性を維持するために、アルゴリズムの開発と検証の継続的な進歩が必要となる。
この市場で著名な企業には、NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc（米国）、Intel Corporation（米国）、Alphabet Inc. これらの企業は数年前からこの市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオと強力なグローバル販売・マーケティング網を有している。老舗企業とともに、Graphcore社（英国）、SambaNova Systems社（米国）などの中小企業も多数進出している。
用途別では、企業推論分野が2024年から2029年にかけて最も高いCAGRで成長すると予想される。
エンタープライズ推論セグメントは、予測期間中に45.8%という最高のCAGRを記録すると予測されている。このセグメントの成長は、AIとMLのデータ処理機能の統合により、企業が大規模なデータセットをより効率的かつ正確に分析できるようになったことに起因している。また、クラウドコンピューティングの採用は、データストレージと分析のためのスケーラブルで柔軟なインフラストラクチャを提供することで、重要な役割を果たしている。さらに、ビッグデータ分析ツールの進歩により、データをより洗練されたニュアンスで解釈できるようになった。
エンドユーザー別では、ヘルスケア分野が2029年に最も高いCAGRで成長すると予想されている。
ヘルスケア分野は、予測期間中に31.8%という最高のCAGRを示すと予想されている。電子カルテ（EHR）、医療画像、ゲノムデータ、ウェアラブルデバイスに牽引されたヘルスケアデータの急激な増加により、効率的な処理と分析のための高度な計算能力が必要とされている。 また、予測分析、個別化医療、画像診断など、ヘルスケアにおける人工知能（AI）および機械学習（ML）アプリケーションの台頭により、複雑なモデルを学習し、リアルタイムの洞察を提供するための高性能コンピューティング・インフラが必要とされている。
2029年、データセンターアクセラレータ市場全体のCAGRは北米が最も高いと予測されている。
2029年には、アジア太平洋地域のデータセンターアクセラレータ市場が最も高いCAGRで成長すると予測される。クラウド・コンピューティングの拡大傾向により、Amazon.com, Inc.（米国）、Meta Platforms, Inc.（米国）、Google LLC（米国）、Microsoft Corporation（米国）などの大手サービス・プロバイダーによるデータセンター投資の経済効果が急激に高まっている。北米では、データセンター・プロジェクトの競争が劇的に激化している。北米の企業や研究機関は、AIや機械学習の研究や応用の最前線にいる。
主要企業
NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc（米国）、Intel Corporation（米国）、Alphabet Inc.（米国）、Qualcomm Technology, Inc.（米国）、Micron Technology, Inc.（米国）、IBM Corporation（米国）、Marvell（米国）、Achronix Semiconductor Corporation（米国）、Dell Inc.（米国）などがデータセンターアクセラレータ企業における主要企業である。
この調査レポートは、データセンターアクセラレータ市場をプロセッサ、タイプ、アプリケーション、エンドユーザー、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
プロセッサ別
はじめに
CPU
GPU
FPGA
ASIC
アプリケーション別
イントロダクション
ディープラーニングトレーニング
パブリッククラウドインターフェース
エンタープライズ推論
タイプ別
導入
クラウドデータセンター
HPCデータセンター
エンドユーザー別
IT＆テレコム
ヘルスケア
BFSI
政府機関
エネルギー
その他エンドユーザー
地域別
地域別
北米
不況の影響
米国
カナダ
メキシコ
欧州
景気後退の影響
英国
ドイツ
フランス
その他の欧州
アジア太平洋
景気後退の影響
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
不況の影響
中東・アフリカ
GCC諸国
その他の中東・アフリカ
南米
AMDは2024年6月、高度なAI体験を実現する次世代「Zen 5」Ryzenプロセッサーを発表した。Ryzen AI 300シリーズ・プロセッサーは、次世代AI PC向けに世界で最も強力なニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）を搭載。
2024年5月、エヌビディア・コーポレーションはマイクロソフトと協業し、Windows開発者向けに新たな最適化と統合を提供することで、開発者がAIアプリケーションをより迅速に構築・展開できるよう支援する。
2023年4月、Micron Technology, Inc.は、インテリジェントカー向けに設計された画期的な車載グレードのストレージソリューションであるMicron 4150AT SSDを発表しました。このSSDは、世界初のクアッドポートSSDであり、PCIe Gen 4インターフェイス、堅牢な車載設計、および優れたランダム読取り/書込みIOPS性能を提供し、先進運転支援システム（ADAS）や車載インフォテインメント（IVI）などの自動車の多様なシステムに適しています。
2024年3月、NVIDIA CorporationはNVIDIA Blackwellを発表した。このプラットフォームは、Blackwell GPUアーキテクチャーによるコンピューティングパワーの新時代を導入するもので、加速されたコンピューティングのための6つの変革的テクノロジーを特徴としています。新しいアクセラレータは、データ処理、エンジニアリング・シミュレーション、電子設計自動化、コンピュータ支援薬物設計、量子コンピューティングの飛躍的進歩を促進する。
2023年10月、Micron Technology, Inc.はAMDと提携し、AMD EPYCプロセッサーを搭載したDDR4およびDDR5システムを含むさまざまなシステム向けにメモリーソリューションを提供しています。マイクロンのDDR5 RDIMMソリューションは、さまざまな密度で検証されており、競合他社に比べて優れた電力効率を提供する。
IBMは2023年10月、watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governance内のデータおよびAIガバナンス機能を補完するため、データリネージプラットフォームのManta Software Inc.を買収した。この買収は、データ環境、データフロー、ソース、変換、依存関係を可視化することで、企業が製品の信頼性と透明性を確保できるようにすることを目的としている。
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