データセンターGPU市場は、2023年に143億米ドルと評価され、予測期間中のCAGRは34.6％を記録し、2028年には630億米ドルに達すると予測されています。
データセンターGPU市場の成長は、人工知能（AI）データセンターにおける並列コンピューティングへの注目の高まり、ビッグデータ分析におけるディープラーニング技術の利用の拡大、データトラフィックの増加、高いコンピューティングパワーの必要性によって支配されています。
市場動向
推進要因： 企業におけるデータセンターGPUの採用増加
ほとんどの企業ではオンプレミスのテクノロジーに投資しているため、クラウドの採用にはハイブリッド・アーキテクチャでの運用が必要です。そのため、ビジネス目標を達成するために、オンプレミスのハードウェアやソフトウェアに追加投資することなくハイブリッド・クラウド・アーキテクチャを実装するために、クラウド・プロバイダーが企業に選ばれています。Amazon Web Services（米国）は、Intel（米国）、Microsoft（米国）、VMware（米国）などのオンプレミス・プラットフォーム・プロバイダーとパートナーシップを結び、ストレージ、ネットワーキング、セキュリティ、管理ツール、クラウドサービスの統合を容易にするアプリケーション・デプロイメントなどのハイブリッド機能を開発しています。企業はこれらのハイブリッド機能により、Amazon Web Services上で既存のアプリケーションを高いパフォーマンスで実行できます。企業向けソリューションをデータセンターに設置することで、企業向け推論アプリケーションにおいて主要なハイテク企業が成長機会を求めています。NVIDIAのApache Spark 3.0は、アナリティクスとAIワークロード向けに完全に統合されたシームレスなGPUアクセラレーションを提供するSparkの最初のリリースです。GPUの画期的な性能により、企業や研究者はより大きなモデルをより頻繁に訓練することができ、最終的にはAIの力でビッグデータの価値を実現することができます。
制約：データセンターGPUに関連する高コスト
グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）は、もともとグラフィックや画像をレンダリングする目的で設計されましたが、近年ではデータ分析タスクの強力なアクセラレータとして台頭しています。GPUは速度と性能に優れていますが、CPUに比べて高価です。. これは特に、特殊なアーキテクチャと機能を備えたハイエンドGPUの場合に当てはまります。一方、CPUは一般的に安価であるため、データ分析プロジェクトによっては、より予算に見合った選択肢となります。
高性能なデータセンター用GPUは、初期取得コストと、電力や冷却に関連する継続的な運用コストの両方において、高価になる可能性があります。
データセンターのGPUに関連する運用コストには、取得コスト、GPUの導入コスト、ネットワーク統合コスト、システム管理コスト、メンテナンスコスト、トラブルシューティングのコスト、修理・トレーニングコストなどが含まれます。既存のデータセンターのインフラにGPUを統合する場合、電力と冷却の追加要件をサポートするためのアップグレードや変更が必要になる場合があります。そのため、初期投資コストがかさむ可能性があります。
GPUはフル稼働するとかなりの熱を発生します。データセンターでは、最適な動作温度を維持するために効率的な冷却システムが必要です。冷却は、電気代やメンテナンスなど、運用コストのかなりの部分を占める可能性があります。GPUアクセラレーションを利用したアプリケーションやフレームワークのソフトウェア・ライセンス費用は、運用経費に上乗せされる可能性があります。企業は、専用のソフトウェアに投資したり、クラウドサービスのGPU使用料を支払ったりする必要があるかもしれません。
機会： ヘルスケア分野におけるGPUの可能性の拡大
加齢は、臓器の構造と機能の進行性の劣化と関連しています。老年人口の増加に伴い、様々な加齢関連疾患の発生率が世界的に増加すると予想されています。数カ国の政府は、このような事態に対処し、増大する医療負担を効率的に処理するため、新技術の導入にますます力を入れています。このような状況において、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の導入は、ゲームに革命をもたらす可能性があります。GPUは、これまでタスクの複雑さが迅速かつ正確な洞察の生成を妨げてきた状況に特に適しています。タスクを並列化する卓越した能力により、従来は達成不可能であった大幅な改善が可能になり、最もハイパワーな従来のコンピューティング・システムで達成された段階的な利益をはるかに上回ります。NVIDIA Ampere A100 などに代表される最近のエンタープライズ向け GPU チップセットの出現により、同等の中央処理装置（CPU）と比較して、わずかなコストで最大 70 倍のコアを所有できる可能性が開かれています。技術の進歩により、GPUを利用するための障壁が低くなり、ヘルスケア企業は、かつてないほどタスクを高速化し、データを活用する貴重な機会を得ることができます。
課題：データセンターGPUに関連するセキュリティ上の懸念
データセンターには、金融取引、人事記録、その他の重要かつ機密性の高い企業データなどの機密情報が保存されているため、データセンターのネットワーク接続は信頼性が高く、安全で、多くの場合、コストのかかる侵害やデータ損失を避けるために暗号化されている必要があります。データセンターGPUは、データセンター環境の他のハードウェアコンポーネントと同様に、機密データを保護し、インフラストラクチャの整合性を維持するために対処する必要がある特定のセキュリティ上の懸念事項があります。データセンターGPUへの不正な物理的アクセスは、改ざん、盗難、または侵害されたハードウェアとの交換につながる可能性があります。データセンターでは、権限のない個人によるハードウェアへのアクセスを防ぐため、厳格なアクセス制御、監視、物理的なセキュリティ対策を実施する必要があります。
例えば、最近、対戦マッチメイキング、リーグ戦、チート防止を提供する有料サブスクリプションサービスのESEAが、ユーザーのグラフィックカードがビットコインの仮想通貨をマイニングするために乗っ取られていたことを認めました。悪意のあるエンティティがESEA（ビデオゲームサービス）のソフトウェアにビットコインマイナーを隠しました。このマイナーはユーザーのマシンのGPUを使用し、ユーザーの知らない間に暗号通貨を獲得していました。このマイナーは、GPUに過負荷をかけることでオーバーヒートし、マシンに害を与えました。
GPUにはファームウェアがあり、悪意のある行為者に狙われる可能性があります。GPUファームウェアへの攻撃は、データの流出や性能の低下につながる可能性があります。このリスクを軽減するには、定期的なファームウェアの更新とセキュリティ監査が不可欠です。
予測期間中、企業向けデータセンターGPU市場で2番目に高い成長を示すヘルスケア・セグメント
ヘルスケア・セグメントは、予測期間中、企業向けデータセンターGPU市場で2番目に高い成長を示す見込みです。データセンターGPUは現在、医療画像と診断、創薬と開発、臨床データ分析、放射線治療計画、医療シミュレーションとトレーニング、遠隔医療と遠隔診断、医療分析など、ヘルスケア産業の多くの側面で使用されています。
予測期間中に高い成長を遂げるトレーニング市場
トレーニング市場は、予測期間中により高いCAGRが見込まれます。トレーニングには計算コストがかかるため、GPUを利用するのが最適です。GPUを使用することで、小規模なデータセットを使用する場合でも、CPUと比較してすべてのトレーニングサンプルにかかる時間を短縮することができます。
予測期間中、データセンターGPU市場で最も高い成長を示すのは自動車企業セグメント
自動車産業向けデータセンターGPU市場は、予測期間中に最も高い成長を示す見込みです。 自動車産業は、さまざまなアプリケーションでビデオや画像などのグラフィックス処理を管理するために高性能GPUに依存しています。自律走行とADAS（先進運転支援システム）、AIモデルのトレーニングとテスト、データ処理と分析、インフォテインメントとユーザーエクスペリエンス、サイバーセキュリティは、GPUが活用されているアプリケーションの一部です。現在、ほとんどの自律走行車メーカーは、中核となるAI処理にGPUを使用しています。エヌビディアは2022年3月、A100の後継となる新しいAIプロセッサーH100を発表。同社はまた、2026年に予定されている新世代のHyperion車載チップ・ファミリーに取り組んでいることも発表しました。
アジア太平洋地域のデータセンター向けGPU市場が予測期間中に最速の成長率を示すと予測
アジア太平洋地域のデータセンターGPU市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込み。アジア太平洋地域は、中国、日本、インドなど、世界で最も急成長している先進工業国のホスト国です。アジア太平洋地域は、業界を超えた組織における新技術の採用や進歩のダイナミックな変化を目の当たりにしています。また、金融、農業、マーケティング、法律などの用途でディープラーニングやNLP技術の採用が増加していることも、この地域の市場を牽引しています。
主要企業
データセンター向けGPU企業の主要ベンダーには、エヌビディア・コーポレーション（NVIDIA）（米国）、インテル・コーポレーション（Intel）（米国）、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）（米国）、サムスン電子（Samsung Electronics Co. (サムスン）（韓国）、マイクロン・テクノロジー社（マイクロン）（米国）、クアルコム・テクノロジーズ社（米国）、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ社（IBM）（米国）、グーグル社（グーグル）（米国）、マイクロソフト社（マイクロソフト）（米国）、イマジネーション・テクノロジーズ社（英国）、アドバンテック社（台湾）、ファーウェイ社（ファーウェイ）（米国 (台湾）、Huawei Technologies Co. (ファーウェイ）（中国）、ZOTAC Technology Ltd. (香港）、Apple Inc.（米国）、GIGABYTE Technology Co. (Ltd.（台湾）、Arm Ltd. (英国）、Graphcore社（英国）などがデータセンター向けGPU市場の主要企業です。
この調査レポートは、データセンターGPU市場を展開タイプ、機能、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
導入タイプ別
オンプレミス
クラウド
機能別
トレーニング
推論
エンドユーザー別
クラウドサービスプロバイダ
企業
政府機関
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
英国
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
韓国
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
2023年8月、NVIDIA Corporation（米国）は、NVIDIA Omniverseプラットフォームにより、AIのトレーニングや推論、3Dデザインやビジュアライゼーション、ビデオ処理、産業用デジタル化など、最も計算負荷の高い複雑なアプリケーションを高速化するために設計された、強力でユニバーサルなデータセンター・プロセッサーである新しいNVIDIA L40S GPUを搭載したNVIDIA OVXサーバーを発表しました。
2023年6月、インテル コーポレーション（米国）は、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）のインテル Arc™ Pro Aシリーズ・プロフェッショナルの新メンバーとして、インテル Arc Pro A60およびPro A60Mを発表しました。新製品は、インテル Arc Pro ファミリーの性能を大幅に向上させ、最大 12GB のビデオメモリ（VRAM）を搭載し、ハイダイナミックレンジ（HDR）とドルビービジョンをサポートする 4 台のディスプレイをサポートする、プロフェッショナル・ワークステーションのユーザー向けに慎重に設計されています。
【目次】
1 はじめに （ページ – 21）
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 データセンター用GPU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 通貨
1.5 単位
1.6 制限事項
1.7 利害関係者
1.8 景気後退分析
図2 主要国の2023年までのGDP成長率予測
2 調査方法 (ページ – 27)
2.1 調査データ
図3 データセンター用GPU市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次情報源のリスト
2.1.1.2 二次ソースからの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家へのインタビュー
2.1.2.2 一次データの内訳
2.1.3 二次調査および一次調査
2.1.3.1 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
図4 市場規模の推定方法 市場プレイヤーの収益推定
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推計アプローチ（需要側）
図5 市場規模推定手法：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シェア推定アプローチ（供給側）
図6 市場規模推定手法：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 リスク評価
2.5.1 データセンター用GPU市場への不況の影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 制限事項
3 はじめに （ページ – 38）
3.1 成長率の仮定/予測
図8 データセンター用GPU市場、2019年～2028年
図9 データセンター向けGpu市場は、予測期間中、トレーニング分野が機能別で高い成長率を示す見込み
図10 データセンターGpu市場、予測期間中、導入タイプ別ではオンプレミスセグメ ントが大きなシェアを占める見込み
図 11 データセンター向け Gpu 市場では、予測期間中、エンドユーザー別でクラウドサービスプロバイ ダーセグメントが最も高い CAGR を記録
図 12：予測期間中、データセンター向けGpu市場で最も高い成長率を記録するのはアジア太平洋地域
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 43)
4.1 データセンター向けGpu市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図13 クラウドサービスプロバイダーにおけるデータセンターGpu需要の高まりが市場を牽引
4.2 データセンターGpu市場、展開タイプ別
図 14：予測期間中に最も高い成長率を記録するのはクラウド分野
4.3 アジア太平洋地域：データセンターGPU市場：エンドユーザー別、国別
図 15 2022 年のアジア太平洋地域のデータセンター用 GPU 市場では、クラウド・サービス・ プロバイダーのエンドユーザー・セグメントと中国が最大シェアを獲得
4.4 データセンター用GPU市場、機能別
図 16 予測期間中、トレーニング分野の市場シェアが拡大
4.5 データセンターGPU市場：エンドユーザー別
図 17：予測期間中、企業セグメントがより大きな市場シェアを占める
4.6 データセンター用GPU市場：国別
図 18：予測期間中、国別データセンター向けGpu市場はインドが最も急成長
5 市場概要（ページ番号 – 46）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 19 データセンター GPU 市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
図20 データセンター用GPU市場へのドライバーの影響分析
5.2.1.1 人工知能（AI）データセンターにおける並列コンピューティングへの注目の高まり
5.2.1.2 ビッグデータ分析におけるディープラーニング技術の利用拡大
5.2.1.3 データトラフィックの増加と高コンピューティングパワーの必要性
5.2.1.4 企業におけるデータセンターGPU採用の増加
5.2.2 阻害要因
図21 データセンターGPU市場への阻害要因の影響分析
5.2.2.1 データセンターGPUに関連する高コスト
5.2.3 機会
図22 データセンターGPU市場における機会の影響分析
5.2.3.1 防衛システムへのAIベースのソリューションの統合
5.2.3.2 ヘルスケア分野におけるGPUの潜在的用途の認識の高まり
5.2.3.3 自律走行車の人気上昇
5.2.4 課題
図23 データセンター向けGPU市場における課題の影響分析
5.2.4.1 データセンターGPUに関連するセキュリティ上の懸念
5.2.4.2 相互接続性に関する課題
5.3 バリューチェーン分析
図24 データセンターGPU市場：バリューチェーン分析
5.4 エコシステム／市場マップ
図25 データセンターGPU市場：エコシステム分析
表1 データセンターGPU市場：エコシステムにおけるプレイヤーの役割
5.5 平均販売価格（ASP）分析
表2 データセンター用GPUの価格分析（2022年
5.5.1 主要企業が提供するデータセンター向けGPUの機能別平均販売価格
図 26 主要企業が提供するデータセンター用GPUの平均販売価格（機能別
表3 主要企業が提供するデータセンター用GPUの平均販売価格（機能別
5.5.2 平均販売価格の傾向
図27 データセンター向けGPUの平均販売価格
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
図28 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.7 技術分析
5.7.1 主要技術
5.7.1.1 クラウド・グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
5.7.1.2 GPU仮想化
5.7.2 隣接技術
5.7.2.1 人工知能（AI）
5.7.2.2 ビッグデータ分析におけるディープラーニング
5.7.2.3 データセンターにおける並列コンピューティング
5.8 ポーターのファイブフォース分析
表4 データセンター用GPU市場：ポーターの5つの力の影響
図 29 ポーターの5つの力分析
5.8.1 サプライヤーの交渉力
5.8.2 買い手の交渉力
5.8.3 新規参入の脅威
5.8.4 代替品の脅威
5.8.5 競合の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図30 購入プロセスにおける関係者の影響（エンドユーザー別
表5 購入プロセスにおける関係者の影響度（エンドユーザー別）
5.9.2 購入基準
図 31 エンドユーザーにとっての主要な購買基準
表6 エンドユーザー別の主な購買基準
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 Nvidia Corporation、世界初のGPUによる量子コンピューティングを発表
5.10.2 イマジネーションテクノロジーとモビカ、仮想化自動車環境の構築で提携
5.10.3 リアルテック、イマジネーションテクノロジーズのGPUをDTVに活用
5.10.4 インテルはオーロラ・スーパーコンピュータにGpusを提供
5.10.5 グーグル・クラウド・オファリングへのNVIDIA GPUの統合によるジェネレーティブAIアプリケーションの加速化
5.11 貿易データ分析
表7 HSコード847330準拠製品の国別輸入データ（2018～2022年）（百万米ドル
表8 HSコード847330準拠製品の輸出データ（国別、2018-2022年）（百万米ドル
5.12 特許分析
表9 データセンターGPU市場に関連する主要特許一覧
表10 データセンター用GPU市場における過去10年間の特許所有者上位20社
図 32 過去 10 年間の特許出願件数上位 10 社
図33 2013-2023年における年間特許付与数
5.13 関税
表 11 米国が輸出した HS コード 847330 の MFN 関税
表 12 中国が輸出する HS コード 847330 の MFN 関税
5.14 主要会議とイベント（2023～2024年
表13 データセンター用GPU市場：会議・イベントの詳細リスト
5.15 規格
5.15.1 NIST スペシャル・パブリケーション（SP）800-53
5.15.2 分散管理タスクフォース標準
5.15.3 重要インフラ保護指令、NERC（北米）
5.15.4 ネットワーク及び情報システム規制 2018（英国）
5.15.5 データセンター向け通信インフラ標準
5.15.6 分散管理タスクフォース（DMTF）標準
5.15.7 電子工業会（EIA）
5.15.8 電気通信工業会（TIA）
5.15.9 データセンターサイトのインフラ階層標準（アップタイム・インスティテュート）
5.15.10 ストレージネットワーキング業界団体（SNIA）とクラウドデータ管理学会（CDMI）
5.16 規制の状況
5.16.1 北米
5.16.1.1 輸出入規制
5.16.2 欧州
5.16.2.1 有害物質規制（ROHS）および廃電気電子機器（WEEE）指令
5.16.2.2 化学物質の登録、評価、認可及び制限（REACH）
5.16.2.3 一般データ保護規則（GDPR）
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 ヨーロッパ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 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17 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
…
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レポートコード：SE 8838
