 | • レポートコード：MRCLC5DC00238 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年4月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
| Single User | ￥737,200 (USD4,850) | ▷ お問い合わせ |
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レポート概要
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率26.8％ 詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までのグローバルAI GPU市場の動向、機会、およびセグメントを、タイプ別（≤16GB、32-80GB、80GB以上）、アプリケーション別（機械学習、言語モデル/NLP、コンピュータビジョン、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に分析します。 |
AI GPUの動向と予測
世界のAI GPU市場の将来は、機械学習、言語モデル/自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン市場における機会により有望である。世界のAI GPU市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）26.8％で成長すると予測されている。 この市場の主な推進要因は、効率的な処理のための高性能GPUへの需要増加、データ生成量の拡大、医療、金融、自動運転車などの産業分野におけるAI導入の増加である。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは≤16GBセグメントが予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
• アプリケーション別カテゴリーでは、機械学習が最も高い成長率を示すと予測される。
• 地域別では、予測期間においてアジア太平洋地域（APAC）が最も高い成長率を示すと予想される。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
AI GPU市場における新興トレンド
技術革新と様々な産業からの需要拡大に牽引され、新たなトレンドが出現する中、AI GPU市場は大きな変化を遂げつつある。これらのトレンドは、医療、自動車、クラウドコンピューティングなどの分野におけるAI処理の未来を形作り、能力を強化している。
• AI GPU最適化クラウドプラットフォーム：クラウドプロバイダーはクラウドベースAIソリューション強化のためAI GPUへ投資。このトレンドにより、企業は多額の初期ハードウェア投資なしにAIモデルを大規模展開可能となり、様々な産業における高性能AI処理へのアクセスが改善される。
• AIエッジコンピューティング加速：AI GPUはエッジデバイスへの統合が進み、データ発生源に近い場所でのリアルタイム処理を実現。 この傾向は、遅延が重要な要素となる自動運転車、スマートシティ、IoTデバイスなどのアプリケーションにおけるAI性能を向上させます。
• 省エネルギー型AI GPU：電力消費への懸念が高まる中、省エネルギー型AI GPUが普及しつつあります。これらのGPUは、特にデータセンターやAI集約型ワークロードにおいて、性能と省エネのバランスを取るように設計されており、企業の運用コスト削減に貢献します。
• AIアクセラレータとの統合：AI GPUは現在、TPU（Tensor Processing Unit）などのAIアクセラレータと組み合わされ、機械学習性能を向上させています。この傾向は、特にクラウドや研究アプリケーションにおいて、ニューラルネットワーク、深層学習モデル、複雑なAI計算の効率を改善します。
• 自動化システム向け先進AIハードウェア：AI GPUは、自動運転車、ドローン、ロボティクスなどの自律システム開発において不可欠です。 企業は自律技術の意思決定速度と安全性を向上させるため、AI GPUの進化に注力しています。
AI GPU市場におけるこれらの新興トレンドは、より効率的でスケーラブルな専門的なAI処理能力の開発を加速させ、クラウドコンピューティングから自律システムに至る産業を変革しています。
AI GPU市場の最近の動向
AI GPU市場は、性能最適化、連携強化、新製品投入に焦点を当てた主要な進展により急速に進化しています。 これらの進展は、多様な分野におけるAI GPUの広範な採用の基盤を築き、AI駆動アプリケーションを大幅に改善しています。
• NVIDIA H100 GPUの発売：NVIDIAは、重いAIワークロード向けに設計されたH100 GPUを発売し、AI処理能力の新たな基準を打ち立てました。これにより、複雑な機械学習モデルのトレーニングと推論が高速化され、クラウドおよびエンタープライズアプリケーションのパフォーマンスが向上します。
• AMD MI200シリーズリリース：AMDはAIと高性能コンピューティングに特化したMI200シリーズGPUを発表し、NVIDIAの優位性に挑戦。これらのGPUはAIワークロード向けデータセンター機能を強化し、強力なAI処理ソリューションを求める企業にとって有力な選択肢を提供する。
• Google CloudとIntelの提携：Google CloudはIntelと提携し、クラウドコンピューティングサービス向けにAI GPUを導入。 この連携により、業界横断的なAI駆動型データ分析、機械学習、自動化が強化され、クラウドベースのAIソリューション提供が改善される。
• Huawei Ascend AIチップの開発：HuaweiのAscend AIチップは、AI処理のコスト効率的なソリューションとして注目を集めている。これらのチップは深層学習タスク向けに最適化され、医療、自動車、通信などの業界に高性能なAI機能を提供する。
• 自動運転向けテスラAIチップ：テスラは自社車両の自動運転機能を強化するため独自AIチップを開発し、サードパーティGPUサプライヤーへの依存を軽減。この進歩によりテスラの自動運転システムのAI性能が向上し、安全性と効率性が改善された。
AI GPU市場におけるこれらの主要な進展は、イノベーションを推進し、AI処理能力を向上させ、複数産業におけるAIアプリケーションの効率性を高めている。
AI GPU市場の戦略的成長機会
AI GPU技術の進化に伴い、様々な応用分野で新たな成長機会が生まれています。これらの機会は、医療、自律システム、クラウドコンピューティングなどの分野におけるAI GPUの採用を促進し、AIによる変革の重要な推進力としての地位を確立しています。
• 医療診断：医療分野では、医療画像診断やAIベースの診断ツールを加速させるため、AI GPUが採用されています。 膨大なデータをリアルタイムで処理する能力は、医療従事者が疾患を検出したり患者データを分析したりする方法を革新している。
• 自動運転車両：AI GPUは自動運転車両を支えるAIシステムの基盤として不可欠である。これらのGPUはリアルタイムデータ処理を可能にし、車両が瞬時に判断を下すことを実現。安全性向上と完全自動運転交通システムの開発を推進している。
• AI駆動ロボティクス：AI GPUはロボティクスの進歩を牽引し、機械が複雑なアルゴリズムを処理してリアルタイムの意思決定と学習を可能にします。これらのGPUは、製造、倉庫、サービスなどの産業でロボットが自律的に機能し、業務効率を向上させるのに役立っています。
• AIを活用した金融サービス：AI GPUは金融業界、特に不正検知、リスク管理、アルゴリズム取引などの分野で機械学習モデルを強化しています。 大規模なデータセットを迅速に処理することで、AI GPUは金融機関に高速かつ高精度な洞察を提供します。
• クラウドベースのAIアプリケーション：クラウドプラットフォームへのAI GPU統合により、企業は高価なハードウェアを必要とせずに高性能AIを利用できるようになりました。この傾向は、AI運用を拡大しようとするスタートアップや中小企業にとって特に有益です。
こうした成長機会により、AI GPU市場は主要アプリケーション分野で拡大を続け、産業を変革し、世界的なAI導入を推進している。
AI GPU市場の推進要因と課題
AI GPU市場は、その成長と革新を形作る様々な推進要因と課題の影響を受けている。技術的進歩、経済的要因、規制枠組みは、市場がどのように進化し、どの産業がAI GPUから最大の恩恵を受けるかを決定する上で重要である。
AI GPU市場を牽引する要因には以下が含まれる：
• AIアプリケーション需要の拡大：医療、自動車、金融などの分野におけるAIベースアプリケーションの増加が、データ集約型ワークロードを効率的に処理する高性能AI GPUの必要性を高めている。
• クラウドコンピューティングの拡大：クラウドベースサービスへの移行が進む中、高性能かつスケーラビリティに優れたAI GPUの需要が拡大し、クラウドAIソリューションの普及を促進している。
• AI処理技術の進歩：より高性能かつ省電力なAI GPUを含むAI処理技術の継続的な革新が、様々な産業におけるAI導入を加速させている。
• AI研究開発の拡大：政府や民間企業がAI研究に多額の投資を行うことで、機械学習、深層学習、AI駆動型分析に最適化されたより高度なGPU設計が生まれている。
• 自動化システムの普及拡大：自動運転車、ロボット工学、ドローンはリアルタイムデータ処理と意思決定にAI GPUを多用しており、AI GPU市場の成長をさらに牽引している。
AI GPU市場の課題は以下の通り：
• AI GPUの高コスト：AI GPUのコストは多くの企業、特に中小規模企業にとって障壁となっており、AI駆動ソリューションの大規模導入が困難な状況にある。
• 電力消費への懸念：特に大規模データセンターにおけるAI GPUの高電力消費は、性能と持続可能性目標のバランスを取る上で課題となり、省エネルギー設計の必要性を生み出している。
• サプライチェーンの混乱：半導体生産を中心に生じるグローバルなサプライチェーン問題は、AI GPUの供給に影響を与え、製品発売の遅延や市場成長への悪影響を及ぼしている。
AI GPU市場は、技術進歩とAIソリューション需要の増加を原動力に成長が見込まれる。ただし、高コストや規制上の複雑さといった課題を解決しなければ、AI GPUの潜在能力を完全に発揮することはできない。
AI GPU企業一覧
市場参入企業は製品品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。 これらの戦略により、AI GPU企業は需要増加への対応、競争力確保、革新的製品・技術の開発、生産コスト削減、顧客基盤拡大を実現している。本レポートで取り上げるAI GPU企業の一部は以下の通り：
• NVIDIA
• AMD
• Intel
• 上海登凌（Shanghai Denglin）
• Vastai Technologies
• 上海イルヴァター（Shanghai Iluvatar）
• メタクステック（Metax Tech）
セグメント別AI GPU市場
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバルAI GPU市場予測を包含する。
タイプ別AI GPU市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• ≤16GB
• 32-80GB
• 80GB超
用途別AI GPU市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 機械学習
• 言語モデル/自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• その他
地域別AI GPU市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別AI GPU市場展望
市場の主要プレイヤーは、事業拡大と戦略的提携を通じて地位強化を図っている。 主要地域（米国、中国、インド、日本、ドイツ）における主要AI GPUメーカーの最近の動向を以下に概説する：
• 米国：NVIDIAやAMDなどの主要プレイヤーは、AIワークロードを強化するNVIDIA H100のような新たなAI特化GPUの投入により、AI GPU開発を推進している。米国のクラウドプロバイダーも、様々な分野におけるAI駆動型アプリケーションをサポートするため、GPUインフラを拡大している。
• 中国：ファーウェイやバイドゥなどの中国企業はAI GPUに多額の投資を行っている。ファーウェイのAscend AIチップはAI能力を向上させており、バイドゥのAIクラウドサービスは先進GPUを統合し、自動運転やスマートシティなどの産業向けAI処理・深層学習性能を強化している。
• ドイツ：ボッシュやシーメンスなどの企業は産業自動化にAI GPUを活用。政府の強力なAI研究支援により、先進ロボット、自動運転車、スマート製造システムへのAI GPU統合が進み、ドイツのインダストリー4.0構想を強化している。
• インド：インドのスタートアップやテック企業は医療・フィンテック分野の革新にAI GPUを導入。 政府が農業・医療分野でのAI推進を強化していることがAI GPU導入を促進し、診断、遠隔監視、スマート農業技術におけるAIベースソリューションを向上させている。
• 日本：富士通やソニーなどの日本のテック大手は、ロボティクスやAI搭載家電におけるAI GPUの応用を模索している。富士通とNVIDIAのAI GPU共同開発は、産業用途向けロボティクスと高性能AIコンピューティング分野における日本の主導的立場を支えている。
グローバルAI GPU市場の特徴
市場規模推定：価値ベース（$B）でのAI GPU市場規模予測。
動向・予測分析：各種セグメント・地域別の市場動向（2019～2024年）と予測（2025～2031年）。
セグメント分析：タイプ別、用途別、地域別のAI GPU市場規模（金額ベース：10億ドル）。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のAI GPU市場内訳。
成長機会：AI GPU市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、AI GPU市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. タイプ別（≤16GB、32-80GB、80GB以上）、用途別（機械学習、言語モデル/NLP、コンピュータビジョン、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、AI GPU市場において最も有望で高成長が見込まれる機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーが事業成長のために追求している戦略的取り組みは？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバルAI GPU市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバルAI GPU市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバルAI GPU市場のタイプ別分析
3.3.1: ≤16GB
3.3.2: 32-80GB
3.3.3: 80GB超
3.4: 用途別グローバルAI GPU市場
3.4.1: 機械学習
3.4.2: 言語モデル/自然言語処理（NLP）
3.4.3: コンピュータビジョン
3.4.4: その他
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバルAI GPU市場
4.2: 北米AI GPU市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：≤16GB、32-80GB、80GB以上
4.2.2: 北米市場（用途別）：機械学習、言語モデル/NLP、コンピュータビジョン、その他
4.3: 欧州AI GPU市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：≤16GB、32-80GB、80GB以上
4.3.2: 欧州市場（用途別）：機械学習、言語モデル/NLP、コンピュータビジョン、その他
4.4: アジア太平洋地域（APAC）AI GPU市場
4.4.1: APAC市場（タイプ別）：16GB以下、32-80GB、80GB超
4.4.2: APAC市場（用途別）：機械学習、言語モデル/NLP、コンピュータビジョン、その他
4.5: その他の地域（ROW）AI GPU市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場：タイプ別（≤16GB、32-80GB、80GB以上）
4.5.2: その他の地域（ROW）市場：用途別（機械学習、言語モデル/NLP、コンピュータビジョン、その他）
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 事業統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバルAI GPU市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバルAI GPU市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバルAI GPU市場の成長機会
6.2: グローバルAI GPU市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバルAI GPU市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバルAI GPU市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: NVIDIA
7.2: AMD
7.3: Intel
7.4: 上海登凌（Shanghai Denglin）
7.5: Vastai Technologies
7.6: 上海イルヴァター（Shanghai Iluvatar）
7.7: MetaX Tech
1. Executive Summary
2. Global AI GPU Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global AI GPU Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global AI GPU Market by Type
3.3.1: ≤16GB
3.3.2: 32-80GB
3.3.3: Above 80GB
3.4: Global AI GPU Market by Application
3.4.1: Machine Learning
3.4.2: Language Models/NLP
3.4.3: Computer Vision
3.4.4: Others
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global AI GPU Market by Region
4.2: North American AI GPU Market
4.2.1: North American Market by Type: ≤16GB, 32-80GB, and Above 80GB
4.2.2: North American Market by Application: Machine Learning, Language Models/NLP, Computer Vision, and Others
4.3: European AI GPU Market
4.3.1: European Market by Type: ≤16GB, 32-80GB, and Above 80GB
4.3.2: European Market by Application: Machine Learning, Language Models/NLP, Computer Vision, and Others
4.4: APAC AI GPU Market
4.4.1: APAC Market by Type: ≤16GB, 32-80GB, and Above 80GB
4.4.2: APAC Market by Application: Machine Learning, Language Models/NLP, Computer Vision, and Others
4.5: ROW AI GPU Market
4.5.1: ROW Market by Type: ≤16GB, 32-80GB, and Above 80GB
4.5.2: ROW Market by Application: Machine Learning, Language Models/NLP, Computer Vision, and Others
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global AI GPU Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global AI GPU Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global AI GPU Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global AI GPU Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global AI GPU Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global AI GPU Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: NVIDIA
7.2: AMD
7.3: Intel
7.4: Shanghai Denglin
7.5: Vastai Technologies
7.6: Shanghai Iluvatar
7.7: MetaX Tech
| ※AI GPUは、人工知能（AI）や機械学習（ML）向けに特化されたグラフィックス処理ユニット（GPU）です。最近では、深層学習やデータ解析が急速に進化しているため、これらのタスクを効率よく処理するための専用ハードウェアとしての役割が重要になっています。AI GPUは、並列計算能力が高く、膨大なデータを高速に処理できるため、AIのモデル学習や推論において非常に効果的です。 AI GPUの基本的な定義は、通常のGPUと同様に画像や映像の処理を行う能力に加え、大規模なデータセットを迅速に計算することができることであり、特に行列計算やベクトル計算に優れています。このため、多層ニューラルネットワークのトレーニングや、自然言語処理、コンピュータビジョンなど様々なAI関連のタスクに広く利用されています。 AI GPUの種類には、いくつかの主要なメーカーによる製品があります。NVIDIAのTeslaやA100、Ampereアーキテクチャに基づく製品群は、特に深層学習用の高性能GPUとして広く認知されています。AMDもRadeon InstinctというAIや機械学習に対応したGPUを提供しており、これらはデータセンターや高性能計算（HPC）の分野で活用されています。また、GoogleのTPU（Tensor Processing Unit）は、AIに特化したプロセッサであり、GPUとは異なるアプローチでAI処理を高速化しています。 AI GPUの用途は多岐にわたります。例えば、医療画像解析、自然言語処理、ロボティクス、ゲームAI、金融取引のアルゴリズム開発など、さまざまな分野で活用されています。医療分野では、AI GPUを使用してCTスキャンやMRI画像の解析を行い、疾患の早期発見に寄与しています。自然言語処理では、文章の翻訳や感情分析などに利用され、チャットボットやAIアシスタントの性能向上に貢献しています。 関連技術には、ディープラーニングフレームワークやデータ処理技術が挙げられます。TensorFlowやPyTorch、Kerasといった機械学習ライブラリは、AI GPUの性能を最大限に引き出すためのツールです。これらのフレームワークはGPUを活用したトレーニングや推論を効率よく行うための機能を備えています。また、CUDAやOpenCLなどのプログラミングインターフェースは、GPUを利用した計算処理を容易にし、開発者がAIアプリケーションを構築する上で重要な役割を果たしています。 さらに、データセンターやクラウドコンピューティング環境でのAI GPUの活用が進んでいます。企業は、オンプレミスのサーバーにAI GPUを導入するか、クラウドサービス（例えば、AWSやGoogle Cloud、Microsoft Azure）を利用して、スケーラブルなAIモデルのトレーニングや推論を行うことができます。このように、AI GPUは企業や研究機関のデジタルトランスフォーメーションを加速させる要素として、ますます需要が高まっています。 AI GPUの展望としては、より効率的でエネルギー消費の少ないモデルの開発が求められています。データ量が増加する中で、従来のGPUでは処理能力に限界があり、今後はより高性能なGPUや新しいアーキテクチャの開発が進むと考えられています。特に、量子コンピューティングやニューロモルフィックコンピュータなどの新技術がAIの未来を変革する可能性を秘めています。 このように、AI GPUは現在のAI技術の進化を支える重要なハードウェアであり、多くの応用分野で革新を促進し続けています。現在も更なる発展が期待され、AIとともに次世代コンピューティングの中核としての役割を果たすことでしょう。 |