 | • レポートコード：MRCLC5DC00226 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年5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 |
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レポート概要
| 主要データポイント：成長予測＝今後7年間で年率20.2％。詳細情報は下にスクロール。本市場レポートは、AIデータセンター空調システム市場におけるトレンド、機会、予測を2031年まで、タイプ別（空冷式と水冷式）、用途別（トレーニングデータセンターと推論データセンター）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に網羅。 |
AIデータセンター空調システム市場の動向と予測
世界のAIデータセンター空調システム市場は、トレーニングデータセンターおよび推論データセンター市場における機会を背景に、将来性が期待されています。世界のAIデータセンター空調システム市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）20.2％で成長すると予測されています。 この市場の主な推進要因は、効率的な冷却ソリューションへの需要増加、AI搭載データセンターの普及拡大、エネルギー効率の高い冷却技術への注目度の高まりである。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは、エネルギー効率の利点から、予測期間中に空冷方式がより高い成長を示すと見込まれる。
• アプリケーション別カテゴリーでは、AI処理需要の増加により、推論データセンターがより高い成長を示すと予想される。
• 地域別では、AI技術の急速な普及拡大により、予測期間中にアジア太平洋地域（APAC）が最も高い成長率を示すと予想される。
AIデータセンター空調システム市場における新興トレンド
AIデータセンター空調システム市場は、技術進歩と持続可能性への注力により、大きな変革を遂げつつある。データセンター運用を最適化しようとする関係者にとって、これらの新興トレンドを特定し理解することは不可欠である。
• 液体冷却技術の採用：AIワークロードの電力密度の増加に伴い、効率的な冷却ソリューションが求められています。液浸冷却やダイレクト・トゥ・チップ冷却などの液体冷却技術は、優れた熱管理とエネルギー効率から注目を集めています。例えば、NTTがインドで実施した液浸冷却の導入がこの傾向を示しています。
• エネルギー最適化のためのAI統合：データセンターのエネルギー効率向上のためにAIが活用されている。AI駆動システムはリアルタイムデータを分析しHVAC（冷暖房換気）運用を最適化することで、大幅な省エネルギーと炭素排出削減を実現する。例えば、AIアプリケーションは建物のエネルギー消費を少なくとも8%削減する可能性を示している。
• 持続可能な冷却ソリューションへの移行：データセンター運営における持続可能性への重視が高まっている。環境負荷低減のため、企業はエコフレンドリーな冷媒や高効率冷却システムの採用を進めている。シュナイダーエレクトリックによる液体冷却専門企業Motivairの買収は、持続可能な実践への取り組みを裏付けるものだ。
• AI対応インフラの開発：AIアプリケーションの台頭により、高密度ワークロードを処理可能なインフラを備えたデータセンターの需要が増加している。 NVIDIAとシュナイダーエレクトリックがAIデータセンターの「デジタルツイン」構築で提携するなど、電力管理と運用効率の向上を目指す協業が進んでいる。
• エッジデータセンターの拡大：IoTデバイスの普及と低遅延サービス需要の高まりがエッジデータセンターの成長を牽引している。これらの施設にはコンパクトで効率的な冷却ソリューションが求められ、分散型データセンター向けに特化した空調システムの革新が進んでいる。
AIデータセンター空調システム市場における新興トレンドは、効率性・持続可能性・適応性の向上に向けた協調的取り組みを反映している。AIアプリケーションの進化する要求を満たしつつ環境負荷を最小化しようとするデータセンター運営者にとって、これらのトレンドを取り入れることが極めて重要である。
AIデータセンター空調システム市場の最近の動向
人工知能（AI）の急速な成長は、効率的なデータセンター冷却ソリューションへの需要増加をもたらしている。 AIデータセンター空調システム市場における最近の動向は、高性能コンピューティングのニーズを支えるため、エネルギー効率、持続可能性、運用効率の向上に焦点を当てている。
• Nvidiaとシュナイダーエレクトリックの協業：Nvidiaとシュナイダーエレクトリックは、電力管理を強化するためAIデータセンターの「デジタルツイン」を共同開発。この取り組みは、AI技術の進歩に伴う高エネルギー消費に対応し、設計と電力効率を改善するための仮想データセンターモデル構築を目指す。
• バーティブの液体冷却ソリューション重視：バーティブはAIアプリケーションの要求に応えるため、高性能GPU向け液体冷却などの先進冷却ソリューションを強調し、データセンターインフラを強化している。この取り組みはデータセンター運用の効率性と持続可能性の向上を目指す。
• シュナイダーエレクトリックによるモティベアー買収：シュナイダーエレクトリックは高性能コンピューティング向け液体冷却の専門企業であるモティベアー社の株式75％を取得し、データセンター冷却能力を強化した。 この動きは、AIワークロードに牽引される効率的な冷却ソリューションへの需要増に対応するものである。
• モジュラー冷却ユニットの採用：データセンター運営者は、プレハブ式でプラグアンドプレイ設計のモジュラー冷却ユニットを増加して導入している。これは対象を絞った効率的な冷却を提供する。この傾向は今後5年間で倍増すると予測され、コスト削減と迅速な導入が強調されている。
• ビル管理システム（BMS）の統合：高度なBMSが統合され、暖房・冷房・換気を制御することで、最適な空気質とエネルギー効率を確保。これらのシステムは建物エネルギー消費の大部分を管理し、先進冷却システムを支える。
こうした進展は、AIデータセンター冷却ソリューションの効率性・持続可能性・適応性を高め、AIワークロードの増大する要求を満たしつつ環境負荷を最小化する、協調的な取り組みを裏付けている。
AIデータセンター空調システム市場の戦略的成長機会
AIデータセンター空調システム市場は、様々なアプリケーションにおけるAIの採用拡大に牽引され、大幅な成長が見込まれています。データセンター運用を最適化し、進化する需要に対応しようとする関係者にとって、戦略的成長機会の特定は極めて重要です。
• ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）：AIおよび機械学習アプリケーションの増加に伴い、堅牢なHPCインフラが不可欠となっている。液体冷却などの先進的な冷却ソリューションを導入し、これらの高負荷ワークロードが生み出す熱を管理することで、最適なパフォーマンスとエネルギー効率を確保する必要がある。
• エッジコンピューティング：IoTデバイスの普及と低遅延データ処理の必要性により、エッジデータセンターの拡大が進んでいる。分散型施設においてコンパクトで効率的な冷却システムを導入することは、性能と信頼性を維持するために不可欠である。
• クラウドサービス：クラウドベースのAIサービスに対する需要の高まりは、スケーラブルで効率的なデータセンターインフラを必要とする。クラウド運用の拡張性と効率性を支えるためには、先進的な空調システムへの投資が重要である。
• コロケーションサービス：企業はAIワークロード管理のためコロケーションサービスを増加して選択している。信頼性と効率性を求める顧客を引き付けるには、こうした共有施設に最先端の冷却ソリューションを提供することが不可欠である。
• AI研究開発：研究機関や企業はAI研究開発に多額の投資を行っており、実験的・計算的なワークロードを処理できるデータセンターが必要とされている。こうした高密度コンピューティング環境を支えるには、先進的な冷却システムの実装が極めて重要である。
AIデータセンター空調システム市場のステークホルダーが、AIアプリケーションの進化する要求を満たし、効率的・信頼性・持続可能な運用を確保するには、用途別のこれらの戦略的成長機会を活用することが不可欠である。
AIデータセンター空調システム市場の推進要因と課題
AIデータセンター空調システム市場は、様々な技術的・経済的・規制的要因の影響を受ける。ステークホルダーが進化する状況を効果的にナビゲートするには、これらの推進要因と課題を理解することが重要である。
AIデータセンター空調システム市場を牽引する要因には以下が含まれる：
1. AIワークロードの増加：AI技術の急速な普及により計算需要が高まり、データセンターにおける発熱量の増加を管理するための先進的な冷却ソリューションが必要となっている。
2. エネルギー効率要件：データセンターにおけるエネルギー消費量と運用コストの削減がますます重視されている。これらのエネルギー効率目標を達成するには、効率的な空調システムを導入することが不可欠である。
3. 技術革新：液体冷却やモジュラー冷却ユニットなどの冷却技術革新により、AIデータセンターの熱管理においてより効率的かつ効果的なソリューションが提供されている。
4. 持続可能性への取り組み：環境規制や企業の持続可能性目標が、データセンターのカーボンフットプリントを最小化するための環境に優しい冷却ソリューションの導入を推進している。
5. スケーラビリティの必要性：AIワークロードの増加に対応するためデータセンターが拡張する中、パフォーマンスと信頼性を維持するには、拡張性と効率性を兼ね備えた空調システムが不可欠である。
AIデータセンター空調システム市場における課題は以下の通り：
1. 高額な初期投資：先進的な冷却技術には多額の先行投資が必要となる場合が多く、一部のデータセンター事業者にとって障壁となり得る。
2. 複雑な統合：既存データセンターインフラへの新規冷却ソリューション統合は複雑であり、現行システムの大幅な改修を必要とする場合がある。
3. 熟練労働者不足：先進冷却システムの設計・導入・保守が可能な熟練技術者が不足しており、導入と運用効率を阻害する可能性がある。
AIデータセンター空調システム市場は、AIワークロードの増加、エネルギー効率要件、技術進歩、持続可能性イニシアチブ、拡張性ニーズなどの推進要因によって形成されている。
AIデータセンター空調システム企業一覧
市場参入企業は提供する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。こうした戦略により、AIデータセンター空調システム企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。 本レポートで取り上げるAIデータセンター空調システム企業の一部：
• Vertiv
• Stulz
• Schneider
• Johnson Controls
• Delta
• Eaton
• Daikin
• Mitsubishi Electric
• Yimikang Tech
• Hai Wu Technology
AIデータセンター空調システム市場：セグメント別
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバルAIデータセンター空調システム市場予測を包含する。
AIデータセンター空調システム市場：タイプ別 [2019年～2031年の価値]：
• 空冷式
• 水冷式
AIデータセンター空調システム市場：用途別 [2019年～2031年の価値]：
• トレーニングデータセンター
• 推論データセンター
地域別AIデータセンター空調システム市場 [2019年～2031年の市場規模]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他地域
国別AIデータセンター空調システム市場展望
AIデータセンター空調システム市場は、AIワークロードを支える効率的な冷却ソリューションへの需要拡大を背景に、各国で顕著な進展を遂げています。 こうした進展は、より持続可能で技術的に先進的なデータセンターインフラへの世界的な移行を反映している。
• 米国：Vertivなどの企業は、AIアプリケーションの要求を満たすためデータセンターインフラを強化している。VertivのCEO、ジョルダーノ・アルベルターッツィは、高性能GPU向け液体冷却を含む先進冷却ソリューションの重要性を強調し、AIシステム支援を推進。この取り組みはデータセンター運用の効率性と持続可能性向上を目指す。
• 中国：シュナイダーエレクトリックは中国でエンドツーエンドのAI対応データセンターソリューションを導入し、AI駆動ワークロードの効率性と持続可能性向上を目指している。この取り組みは、同国の増大するエネルギー需要に対応し、AIアプリケーションの急速な拡大を支援するものである。
• ドイツ：シュトゥルツ社などのドイツ企業は、持続可能なデータセンター冷却ソリューションの分野で主導的役割を果たしている。 StulzのCyberAir 3PRO DXシリーズは、R513Aなどの低地球温暖化係数（GWP）冷媒に対応し、データセンター運用における環境持続性へのドイツの取り組みを体現している。
• インド：インドでは、データセンター効率向上のため、液体浸漬冷却などの先進冷却技術への移行が進んでいる。例えばNTTはナビムンバイデータセンターに液体浸漬冷却を導入し、同国における持続可能なデータセンター運用に向けた重要な一歩を踏み出した。
• 日本：日本のデータセンターは効率性と持続可能性を高めるため、先進冷却技術を導入している。企業は精密空調システムにAIと機械学習を統合し、リアルタイム監視と予知保全を実現。データセンター運営におけるイノベーションへの取り組みを反映している。
グローバルAIデータセンター空調システム市場の特徴
市場規模推定：AIデータセンター空調システムの市場規模を金額ベース（$B）で推定。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：AIデータセンター空調システム市場規模をタイプ別、用途別、地域別に金額ベース（$B）で分析。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のAIデータセンター空調システム市場内訳。
成長機会：AIデータセンター空調システム市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略的分析：M&A、新製品開発、AIデータセンター空調システム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。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します：
Q.1. タイプ別（空冷式と水冷式）、用途別（トレーニングデータセンターと推論データセンター）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、AIデータセンター空調システム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何か？
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何か？
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データセンター空調システム市場：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データセンター空調システム市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: タイプ別グローバルAIデータセンター空調システム市場
3.3.1: 空冷式
3.3.2: 水冷式
3.4: 用途別グローバルAIデータセンター空調システム市場
3.4.1: トレーニングデータセンター
3.4.2: 推論データセンター
4. 地域別市場動向と予測分析（2019年～2031年）
4.1: 地域別グローバルAIデータセンター空調システム市場
4.2: 北米AIデータセンター空調システム市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：空冷式と水冷式
4.2.2: 北米市場（用途別）：トレーニングデータセンターと推論データセンター
4.3: 欧州AIデータセンター空調システム市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：空冷式と水冷式
4.3.2: 欧州市場（用途別）：トレーニングデータセンターと推論データセンター
4.4: アジア太平洋地域（APAC）AIデータセンター空調システム市場
4.4.1: APAC市場（タイプ別）：空冷式と水冷式
4.4.2: アジア太平洋地域市場（用途別）：トレーニングデータセンターと推論データセンター
4.5: その他の地域（ROW）AIデータセンター空調システム市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場（タイプ別）：空冷式と水冷式
4.5.2: その他の地域（ROW）市場（用途別）：トレーニングデータセンターと推論データセンター
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データセンター空調システム市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバルAIデータセンター空調システム市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバルAIデータセンター空調システム市場の成長機会
6.2: グローバルAIデータセンター空調システム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データセンター空調システム市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバルAIデータセンター空調システム市場における合併・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: Vertiv
7.2: Stulz
7.3: Schneider
7.4: Johnson Controls
7.5: Delta
7.6: Eaton
7.7: Daikin
7.8: 三菱電機
7.9: Yimikang Tech
7.10: Hai Wu Technology
1. Executive Summary
2. Global AI Data Center Air Conditioning System 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 Data Center Air Conditioning System Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global AI Data Center Air Conditioning System Market by Type
3.3.1: Air Cooling
3.3.2: Water Cooling
3.4: Global AI Data Center Air Conditioning System Market by Application
3.4.1: Training Data Center
3.4.2: Inference Data Center
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global AI Data Center Air Conditioning System Market by Region
4.2: North American AI Data Center Air Conditioning System Market
4.2.1: North American Market by Type: Air Cooling and Water Cooling
4.2.2: North American Market by Application: Training Data Center and Inference Data Center
4.3: European AI Data Center Air Conditioning System Market
4.3.1: European Market by Type: Air Cooling and Water Cooling
4.3.2: European Market by Application: Training Data Center and Inference Data Center
4.4: APAC AI Data Center Air Conditioning System Market
4.4.1: APAC Market by Type: Air Cooling and Water Cooling
4.4.2: APAC Market by Application: Training Data Center and Inference Data Center
4.5: ROW AI Data Center Air Conditioning System Market
4.5.1: ROW Market by Type: Air Cooling and Water Cooling
4.5.2: ROW Market by Application: Training Data Center and Inference Data Center
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 Data Center Air Conditioning System Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global AI Data Center Air Conditioning System Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global AI Data Center Air Conditioning System Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global AI Data Center Air Conditioning System Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global AI Data Center Air Conditioning System Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global AI Data Center Air Conditioning System Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Vertiv
7.2: Stulz
7.3: Schneider
7.4: Johnson Controls
7.5: Delta
7.6: Eaton
7.7: Daikin
7.8: Mitsubishi Electric
7.9: Yimikang Tech
7.10: Hai Wu Technology
| ※AIデータセンター空調システムは、データセンター内の温度や湿度を効果的に管理するための高度な技術です。従来の空調システムにAIを組み合わせることで、エネルギー効率の向上や設備の寿命延長、運用コストの削減が実現されます。データセンターは、大量のサーバーやネットワーク機器を保有しており、その運用には大量のエネルギーが消費されます。特に、サーバーの過熱はシステムの故障や性能低下を招くため、適切な温度管理が欠かせません。 このような背景から、AIデータセンター空調システムは、温度センサーや湿度センサー、風圧センサーなどを活用してリアルタイムで環境データを収集します。AIはこれらのデータを解析し、最適な冷却条件を算出することができます。これにより、空調設備は必要な時に必要な量だけ冷却を行うことができ、無駄なエネルギー消費を抑えることが可能です。 AIデータセンター空調システムは、いくつかの種類に分類されます。一つは、予測型空調システムです。これは、過去のデータに基づいて今後の需要を予測し、事前に空調の調整を行うものです。もう一つは、適応型空調システムです。これは、リアルタイムの環境データに基づいて即座に調整を行い、変化に柔軟に対応します。また、AIの機械学習機能を活用することで、システムは自己学習を行い、運用が進むにつれてますます効率的になります。 用途としては、大規模なデータセンターやクラウドサービスプロバイダー、企業のITインフラなど、空調管理が重要な業種で特に効果を発揮します。これにより、サーバー群が常に最適な温度で稼働することを保障し、サービスの信頼性を高めることができます。さらに、エネルギーコストの削減や持続可能な運用を実現するために、多くの企業がAI空調システムを導入しています。 AIデータセンター空調システムは、関連技術としてIoT（モノのインターネット）とも密接に関連しています。IoT技術を活用することで、センサーからのデータがクラウドに集約され、AIによる遠隔分析が可能になります。また、最新の冷却技術やエネルギー効率の高い冷却装置との連携も進んでおり、これによって全体の冷却効率が向上します。エネルギー管理システムとも統合されることで、データセンター全体のエネルギー消費を監視し、最適化を図ることができます。 さらに、データセンター空調システムは、再生可能エネルギーの利用にも寄与しています。例えば、太陽光発電や風力発電と連携することで、エネルギー消費を抑えつつ環境負荷を軽減することが可能です。これにより、企業は持続可能なオペレーションを追求し、社会的責任を果たすことができます。 このように、AIデータセンター空調システムは、多くの技術と組み合わせることで、さらなる進化と効率化が期待されています。データセンターの持続可能性を高めるためには、AI技術の活用が欠かせないといえるでしょう。将来的には、より高度なAIアルゴリズムの導入や、エネルギー消費の最適化を図る新しい技術が登場することが予想されます。データセンターの運営効率を大幅に向上させる可能性を秘めたこのシステムは、今後も重要な役割を果たし続けるでしょう。 |
