AIアクセラレーター市場の規模・シェア分析、成長トレンドと予測 (2025年～2030年)
AIアクセラレータ市場レポートは、プロセッサタイプ（GPU、ASIC/TPU、FPGA、CPU/NPU/その他）、処理場所（クラウド/データセンター、エッジ/オンデバイス、オンプレミスHPC）、機能（トレーニング、推論）、エンドユーザー産業（ハイパースケールクラウドサービスプロバイダー、エンタープライズおよびコロケーションデータセンター、自動車OEMおよびティア1、ヘルスケアおよびライフサイエンス、その他）、および地域によってセグメント化されています。市場予測は、金額（米ドル）で提供されます。
※本ページの内容は、英文レポートの概要および目次を日本語に自動翻訳したものです。最終レポートの内容と異なる場合があります。英文レポートの詳細および購入方法につきましては、お問い合わせください。
*** 本調査レポートに関するお問い合わせ ***
AIアクセラレーター市場規模、シェア、2030年トレンドレポート
本レポートは、AIアクセラレーター市場の規模、シェア、および2030年までのトレンドを詳細に分析しています。市場は、プロセッサータイプ（GPU、ASIC/TPU、FPGA、CPU/NPU/その他）、処理場所（クラウド/データセンター、エッジ/オンデバイス、オンプレミスHPC）、機能（トレーニング、推論）、エンドユーザー産業（ハイパースケールクラウドサービスプロバイダー、エンタープライズ＆コロケーションデータセンター、自動車OEMおよびTier-1、ヘルスケア＆ライフサイエンス、その他）、および地域別にセグメント化されており、市場予測は金額（米ドル）で提供されています。
市場概要によると、調査期間は2025年から2030年です。2025年の市場規模は1,405.5億米ドルと推定され、2030年には4,403.0億米ドルに達すると予測されており、2025年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は25.00%と非常に高い伸びが期待されています。最も成長が速い市場はアジア太平洋地域であり、最大の市場は北米です。市場の集中度は高く、主要プレイヤーとしてはNVIDIA、AMD、Google、Amazonなどが挙げられます。
AIアクセラレーター市場は、2024年の1,405.5億米ドルから2030年には4,403.0億米ドルへと、年率25.0%のCAGRで拡大すると予測されています。この目覚ましい成長は、生成AIコンピューティングに対するハイパースケール需要、積極的な半導体設備投資、高帯域幅メモリ（HBM）や先進パッケージングを重視するアーキテクチャの急速な変化に起因しています。北米は、クラウド展開の集中により市場をリードし続けていますが、アジア太平洋地域は、中国の電気自動車（EV）メーカーや韓国の半導体企業が独自のシリコン開発を推進していることから、最も速いユニット成長を示しています。総所有コスト（TCO）の削減を目指す事業者により、カスタムASIC（特定用途向け集積回路）が勢いを増していますが、GPUは汎用性の高いソフトウェアエコシステムにより、初期段階のトレーニングにおいて依然として優位を保っています。先進パッケージングやHBMのサプライチェーン制約、データセンターの電力密度の増加は、施設設計や地域投資の優先順位を再構築しています。
主要なレポートのポイントは以下の通りです。
* 処理場所別: 2024年にはクラウド/データセンター展開がAIアクセラレーター市場シェアの75%を占めましたが、エッジ/オンデバイスソリューションは2030年までに27%のCAGRで成長すると予測されています。
* プロセッサータイプ別: 2024年にはGPUが収益シェアの60%を占めましたが、ASICは2030年までに28%のCAGRで成長すると予測されています。
* 機能別: 2024年にはトレーニングアプリケーションがAIアクセラレーター市場規模の58%を占めましたが、推論は同期間に27%のCAGRで増加しています。
* エンドユーザー産業別: 2024年にはハイパースケールクラウドサービスプロバイダーがAIアクセラレーター市場規模の53%を占めましたが、自動車OEMおよびTier-1サプライヤーは2030年までに26%のCAGRで拡大すると予測されています。
* 地域別: 2024年には北米が44%のシェアを占めましたが、アジア太平洋地域は2030年までに28%のCAGRで最も高い成長を示しています。
* サプライヤー集中度: NVIDIA、AMD、Google、Amazonは、2024年のトレーニング収益の約80%を占めており、サプライヤーの集中度が高いことを示しています。
市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。
1. ハイパースケールデータセンターにおける生成AIコンピューティングの爆発的な需要: ハイパースケール事業者は、モデルトレーニングと24時間365日の推論をサポートするために、AIアクセラレーターへの投資を加速させています。
2. AIモデルの複雑化と大規模化: より高度なAIモデル（特に大規模言語モデル）の開発には、膨大な計算能力と専用のハードウェアが不可欠です。
3. エッジAIの普及: スマートフォン、IoTデバイス、自動運転車など、エッジデバイスでのAI処理の需要が高まっており、低消費電力かつ高性能なAIアクセラレーターの需要を押し上げています。
4. 各国政府によるAI投資の促進: 世界各国でAI技術開発と導入を支援する政策や投資が増加しており、市場全体の成長を後押ししています。
市場の課題と機会:
* 課題: AIアクセラレーターの設計と製造には高度な技術と多額の投資が必要であり、サプライチェーンの複雑さや地政学的なリスクも存在します。また、AIモデルの進化が速いため、ハードウェアの陳腐化リスクも考慮する必要があります。
* 機会: 特定のワークロードに特化したASIC（特定用途向け集積回路）やFPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）の開発、オープンソースハードウェアプラットフォームの台頭、そしてAIアクセラレーターのエネルギー効率向上に向けた研究開発は、新たな市場機会を生み出す可能性があります。
結論として、AIアクセラレーター市場は、生成AIの普及とデータセンターの需要拡大を背景に、今後も力強い成長が予測されます。技術革新と戦略的な投資が、この市場の将来を形作る鍵となるでしょう。
このレポートは、AIアクセラレーター市場の現状、成長予測、主要な推進要因と阻害要因、および競争環境について詳細に分析しています。
1. 市場概要と成長予測
AIアクセラレーター市場は、目覚ましい成長を遂げており、2024年には1,405.5億米ドルの市場規模に達すると推定されています。さらに、2030年までには4,403.0億米ドルに拡大すると予測されており、2024年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は25.0%と見込まれています。
2. 市場の主要な推進要因
市場の成長を後押しする主な要因は多岐にわたります。
* ハイパースケールデータセンターにおける生成AIコンピューティングの需要が爆発的に増加していること。
* 低消費電力アクセラレーターを必要とするエッジAIデバイスが急速に普及していること。
* チップレット技術や先進パッケージング技術のブレークスルーにより、メモリ帯域幅が大幅に向上していること。
* 各国政府による国内AIシリコン製造工場へのCHIPS法のようなインセンティブが提供されていること。
* HBM3Eの供給ボトルネックが発生し、設計が代替ベンダーへと移行していること。
* オープンソースSDKの台頭により、既存のGPUからの切り替えコストが低下し、新規参入や技術選択の柔軟性が高まっていること。
3. 市場の主な阻害要因
一方で、市場の成長にはいくつかの課題も存在します。
* 5nmウェハーの供給不足が続き、出荷量に制約が生じていること。
* 液冷式GPUクラスターの総所有コスト（TCO）が上昇していること。
* 中国向けハイエンドアクセラレーターに対する輸出規制の不確実性が、市場の予測を困難にしていること。
* 主要なコロケーションキャンパスにおける電力網容量の制限が、大規模な展開を妨げていること。
特に、データセンター事業者にとって最大の運用上の課題は、ラックあたりの電力密度が140kWを超え、液冷システムの導入が必須となっている点です。これにより、設備設計のコストと複雑さが増大しています。
4. 市場セグメンテーションとトレンド
市場は、プロセッサタイプ、処理場所、機能、エンドユーザー産業、および地域といった多様な側面から詳細に分析されています。
* プロセッサタイプ別: GPUは、その成熟したソフトウェアエコシステムと多様なワークロードへの対応能力により、2024年の収益の60%を占め、依然として市場を牽引しています。しかし、カスタムASICは、推論処理においてGPUよりも高い電力効率と低いユニットコストを提供することで、総所有コストを改善し、その人気を高めています。その他、FPGA、CPU/NPUなども重要な役割を担っています。
* 処理場所別: クラウド/データセンター、エッジ/オンデバイス、オンプレミスHPCの3つの主要なカテゴリに分けられます。
* 機能別: AIアクセラレーターは、主にトレーニングと推論の二つの機能に利用されます。
* エンドユーザー産業別: ハイパースケールクラウドサービスプロバイダー、エンタープライズおよびコロケーションデータセンター、自動車OEMおよびTier-1、ヘルスケアおよびライフサイエンス、金融サービス、通信および5Gインフラストラクチャ、政府、サイバーセキュリティ、製造業など、幅広い産業で活用されています。
* 地域別: 北米、南米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカに区分されます。この中で、アジア太平洋地域は、中国のEVメーカーや韓国のファブレス企業が独自のAIシリコンの開発と規模拡大を進めていることから、28%のCAGRで最も急速に成長している地域として注目されています。
5. 競争環境
AIアクセラレーター市場は、NVIDIA Corporation、Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)、Intel Corporation、Google LLC、Amazon Web Services, Inc.、Qualcomm Incorporated、Huawei Technologies Co., Ltd.など、多数のグローバル企業が参入し、非常に競争が激しい状況です。レポートでは、市場集中度、主要企業の戦略的動き、および市場シェア分析を通じて、競争のダイナミクスが評価されています。
6. 市場機会と将来展望
本レポートは、市場の潜在的な機会、将来の展望、および未開拓のニーズについても深く掘り下げており、今後の技術革新と市場拡大の方向性を示唆しています。
1. はじめに
- 1.1 調査の前提条件と市場の定義
- 1.2 調査範囲
2. 調査方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場概況
- 4.1 市場概要
-
4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 ハイパースケールデータセンターにおける生成AIコンピューティングの爆発的な需要
- 4.2.2 低消費電力アクセラレータを必要とするエッジAIデバイスの普及
- 4.2.3 チップレット&先進パッケージングのブレークスルーによるメモリ帯域幅の向上
- 4.2.4 国内AIシリコンファブに対する政府のCHIPS型インセンティブ
- 4.2.5 HBM3Eの供給ボトルネックにより、設計採用が代替ベンダーに転換
- 4.2.6 オープンソースSDKの台頭により、既存GPUからの切り替えコストが低下
-
4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 5nmウェハー不足による出荷量の抑制
- 4.3.2 液冷GPUクラスターのTCO（総所有コスト）の高騰
- 4.3.3 中国向けハイエンドアクセラレータに対する輸出規制の不確実性
- 4.3.4 主要なコロケーションキャンパスにおける電力網容量の制限
- 4.4 価値 / サプライチェーン分析
- 4.5 規制環境
- 4.6 技術的展望
-
4.7 ポーターの5つの力
- 4.7.1 新規参入の脅威
- 4.7.2 供給者の交渉力
- 4.7.3 買い手の交渉力
- 4.7.4 代替品の脅威
- 4.7.5 競争上の対抗関係
5. 市場規模&成長予測（価値）
-
5.1 プロセッサタイプ別
- 5.1.1 GPU
- 5.1.2 ASIC / TPU
- 5.1.3 FPGA
- 5.1.4 CPU / NPU / その他
-
5.2 処理場所別
- 5.2.1 クラウド / データセンター
- 5.2.2 エッジ / オンデバイス
- 5.2.3 オンプレミスHPC
-
5.3 機能別
- 5.3.1 トレーニング
- 5.3.2 推論
-
5.4 エンドユーザー産業別
- 5.4.1 ハイパースケールクラウドサービスプロバイダー
- 5.4.2 エンタープライズ & コロケーションデータセンター
- 5.4.3 自動車OEM & ティア1
- 5.4.4 ヘルスケア & ライフサイエンス
- 5.4.5 金融サービス
- 5.4.6 テレコム & 5Gインフラストラクチャ
- 5.4.7 その他のエンドユーザー（政府、サイバーセキュリティ、製造業など）
-
5.5 地域別
- 5.5.1 北米
- 5.5.1.1 米国
- 5.5.1.2 カナダ
- 5.5.1.3 メキシコ
- 5.5.2 南米
- 5.5.2.1 ブラジル
- 5.5.2.2 アルゼンチン
- 5.5.2.3 チリ
- 5.5.2.4 その他の南米
- 5.5.3 ヨーロッパ
- 5.5.3.1 ドイツ
- 5.5.3.2 イギリス
- 5.5.3.3 フランス
- 5.5.3.4 イタリア
- 5.5.3.5 スペイン
- 5.5.3.6 ロシア
- 5.5.3.7 その他のヨーロッパ
- 5.5.4 アジア太平洋
- 5.5.4.1 中国
- 5.5.4.2 日本
- 5.5.4.3 韓国
- 5.5.4.4 インド
- 5.5.4.5 ASEAN
- 5.5.4.6 オーストラリア & ニュージーランド
- 5.5.4.7 その他のアジア太平洋
- 5.5.5 中東 & アフリカ
- 5.5.5.1 中東
- 5.5.5.1.1 サウジアラビア
- 5.5.5.1.2 UAE
- 5.5.5.1.3 トルコ
- 5.5.5.1.4 イスラエル
- 5.5.5.1.5 その他の地域
- 5.5.5.2 アフリカ
- 5.5.5.2.1 南アフリカ
- 5.5.5.2.2 ナイジェリア
- 5.5.5.2.3 エジプト
- 5.5.5.2.4 その他のアフリカ
6. 競合環境
- 6.1 市場集中度
- 6.2 戦略的動向
- 6.3 市場シェア分析
-
6.4 企業プロファイル
- 6.4.1 NVIDIA Corporation
- 6.4.2 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (Xilinx, Inc.)
- 6.4.3 Intel Corporation (Habana Labs Ltd.)
- 6.4.4 Google LLC (TPU)
- 6.4.5 Amazon Web Services, Inc. (Trainium/Inferentia)
- 6.4.6 Qualcomm Incorporated
- 6.4.7 Cerebras Systems Inc.
- 6.4.8 Graphcore Limited
- 6.4.9 SambaNova Systems, Inc.
- 6.4.10 Groq, Inc.
- 6.4.11 Tenstorrent Inc.
- 6.4.12 Mythic, Inc.
- 6.4.13 SiFive, Inc.
- 6.4.14 Blaize Inc.
- 6.4.15 Esperanto Technologies, Inc.
- 6.4.16 Hailo Technologies Ltd.
- 6.4.17 Neural Magic, Inc.
- 6.4.18 Edgecortix Inc.
- 6.4.19 T-Head Semiconductor Co., Ltd. (Alibaba Groupの子会社)
- 6.4.20 Huawei Technologies Co., Ltd. (Ascend)
- 6.4.21 Biren Technology Co., Ltd.
- 6.4.22 Rebellions Inc.
- 6.4.23 CerebrumX Labs Inc.
- *リストは網羅的ではありません
7. 市場機会と将来展望
*** 本調査レポートに関するお問い合わせ ***
AIアクセラレーターとは、人工知能（AI）の処理、特に機械学習における学習（トレーニング）と推論（インファレンス）の計算を高速化し、効率化するために設計された専用のハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその両方を指します。従来の汎用CPU（中央演算処理装置）は、逐次処理や複雑な制御タスクには優れていますが、AI計算に頻繁に用いられる大規模な行列演算や並列処理には非効率的です。AIアクセラレーターは、これらのAI特有の計算を効率的に実行できるよう最適化されており、処理速度の劇的な向上、消費電力の削減、そしてコスト効率の改善を実現します。これにより、AI技術の社会実装と普及が加速されています。
AIアクセラレーターには、主にいくつかの種類が存在します。最も広く普及しているのは、GPU（Graphics Processing Unit）です。元々はグラフィック処理のために開発されましたが、その並列計算能力がAIの学習と推論に非常に適していることが発見され、NVIDIA社が提供するCUDAのようなソフトウェアエコシステムと共に、AI開発のデファクトスタンダードとなりました。GPUは汎用性が高く、様々なAIモデルに対応できる柔軟性を持っています。次に、FPGA（Field-Programmable Gate Array）があります。これは、ユーザーが後から論理回路をプログラムできる半導体であり、特定のAIモデルやアプリケーションに合わせてハードウェアを最適化できる高い柔軟性が特徴です。低遅延や電力効率に優れるため、エッジデバイスや特定のデータセンター環境で利用されています。そして、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）は、特定のAIタスクに特化して設計された専用集積回路です。最高の性能と電力効率を実現できますが、開発コストが高く、一度設計すると変更が難しいという特徴があります。GoogleのTPU（Tensor Processing Unit）やAmazonのInferentia、AppleのNeural Engineなどが代表的なASICであり、特に推論処理に特化して設計されることが多いです。また、NPU（Neural Processing Unit）は、ASICの一種として、特にニューラルネットワークの処理に特化したものを指し、スマートフォンなどのモバイルデバイスやエッジデバイスに搭載されることが増えています。これらのアクセラレーターは、それぞれ異なる特性を持ち、用途や要件に応じて使い分けられています。
AIアクセラレーターの用途は非常に広範です。データセンターやクラウド環境では、大規模なAIモデルの学習や、多数のユーザーに対するAI推論サービスを提供するために不可欠です。例えば、画像認識、自然言語処理、レコメンデーションシステム、音声認識といったサービスがこれに該当します。一方、エッジデバイス、すなわちスマートフォン、IoTデバイス、自動運転車、監視カメラ、産業用ロボットなどでは、リアルタイム処理、低遅延、プライバシー保護、そしてネットワーク帯域幅の制約といった要件を満たすためにAIアクセラレーターが活用されています。これにより、デバイス単体で高度なAI処理が可能となり、クラウドへのデータ送信を最小限に抑えることができます。産業分野では、医療分野での画像診断支援や新薬開発、製造業における品質検査、予知保全、ロボット制御、金融分野での不正検知や高頻度取引、小売業での需要予測や顧客行動分析、そして自動運転車におけるリアルタイムの環境認識や意思決定など、多岐にわたる分野でAIアクセラレーターがその能力を発揮しています。
AIアクセラレーターの性能を最大限に引き出すためには、関連する様々な技術との連携が不可欠です。まず、TensorFlowやPyTorch、ONNXといったAIフレームワークは、AIモデルの開発とデプロイメントを容易にし、アクセラレーター上で効率的に動作させるためのソフトウェア基盤を提供します。また、AIモデルを特定のアクセラレーター向けに最適化するためのコンパイラや最適化ツールも重要です。これにより、ハードウェアの特性を最大限に活用し、性能と効率を向上させることができます。さらに、AIアクセラレーターは高性能コンピューティング（HPC）の一分野として発展しており、複数のアクセラレーター間での高速なデータ転送を可能にするInfiniBandやRoCEといったネットワーク技術も、大規模なAI学習システムにおいては不可欠です。将来的には、量子コンピューティングがAI計算に新たな可能性をもたらすことも期待されていますが、まだ実用化には時間を要します。低消費電力技術は、特にエッジAIデバイスにおいてバッテリー駆動時間を延ばす上で極めて重要な要素です。
AIアクセラレーターの市場は、AI技術の急速な進化と普及、そしてビッグデータの爆発的な増加を背景に、目覚ましい成長を遂げています。クラウドAIサービスの拡大に加え、リアルタイム性、プライバシー保護、ネットワーク帯域幅の制約といった理由から、エッジAIの需要も急増しており、これがAIアクセラレーター市場の主要な成長ドライバーとなっています。市場には、NVIDIA、Intel、Google、AMD、Amazon、Microsoft、Apple、Huawei、Qualcommといった大手企業が主要プレイヤーとして存在し、それぞれが独自のアクセラレーターやエコシステムを展開しています。一方で、多くのスタートアップ企業も革新的な技術で市場に参入しています。しかし、この市場にはいくつかの課題も存在します。特にASICの開発コストは非常に高く、特定のハードウェアに依存することによるベンダーロックインのリスクも指摘されています。また、ソフトウェアエコシステムの成熟度や、電力消費とそれに伴う熱問題、そして標準化の欠如も、今後の発展における重要な課題となっています。
将来の展望として、AIアクセラレーターはさらなる多様化と専門化が進むと予想されます。特定のAIモデルやタスクに特化したアクセラレーターが進化し、より高い効率と性能を実現するでしょう。エッジAIの普及はさらに加速し、低消費電力、小型化、リアルタイム処理能力の強化が求められます。ハードウェアとソフトウェアの連携はより密接になり、コンパイラ技術の進化がアクセラレーターの性能を最大限に引き出す鍵となります。また、RISC-VベースのAIアクセラレーターなど、オープンソース化の動きも活発化し、開発の敷居が下がる可能性があります。複数のアクセラレーターを効率的に連携させるモジュール化とスケーラビリティ技術も進化し、大規模なAIシステム構築の柔軟性が向上するでしょう。環境負荷低減の観点から、省電力化と持続可能性への貢献も重要なテーマとなります。さらに、メモリ内計算（In-memory computing）やアナログAIチップといった新たなアーキテクチャの研究開発も進んでおり、これらが将来のAI計算に革新をもたらす可能性を秘めています。AIアクセラレーターは、AI技術の進化を支える基盤として、今後もその重要性を増していくことでしょう。