▶ 調査レポート

スーパーコンピュータ市場:HPCアーキテクチャタイプ(ASIC、CPUのみ、FPGA)、エンドユーザー(学術研究、銀行・金融サービス・保険、政府・防衛)、展開形態、用途、冷却技術 – グローバル予測 2025-2030

• 英文タイトル:Supercomputers Market by HPC Architecture Type (ASIC, CPU Only, FPGA), End User (Academic and Research, Banking Financial Services and Insurance, Government and Defense), Deployment, Application, Cooling Technology - Global Forecast 2025-2030

360iResearchが調査・発行した産業分析レポートです。スーパーコンピュータ市場:HPCアーキテクチャタイプ(ASIC、CPUのみ、FPGA)、エンドユーザー(学術研究、銀行・金融サービス・保険、政府・防衛)、展開形態、用途、冷却技術 – グローバル予測 2025-2030 / Supercomputers Market by HPC Architecture Type (ASIC, CPU Only, FPGA), End User (Academic and Research, Banking Financial Services and Insurance, Government and Defense), Deployment, Application, Cooling Technology - Global Forecast 2025-2030 / MRC360iR25M028資料のイメージです。• レポートコード:MRC360iR25M028
• 出版社/出版日:360iResearch / 2025年8月
• レポート形態:英語、PDF、189ページ
• 納品方法:Eメール(受注後2-3日)
• 産業分類:IT
• 販売価格(消費税別)
  Single User(1名利用、印刷可)¥571,155 (USD3,939)▷ お問い合わせ
  Enterprise License(企業利用、印刷可)¥1,010,505 (USD6,969)▷ お問い合わせ
• ご注文方法:お問い合わせフォーム記入又はEメールでご連絡ください。
• お支払方法:銀行振込(納品後、ご請求書送付)
レポート概要

スーパーコンピュータ市場は、2024年のUSD 165億7,000万ドルから2025年にはUSD 191億3,000万ドルに成長しました。この市場は、年平均成長率(CAGR)15.02%で成長を続け、2030年までにUSD 383億9,000万ドルに達すると予測されています。
技術革新と戦略的な産業連携を通じた高性能計算の未来対応型基盤の確立
多様な業界の組織がますます増加する計算処理ニーズに直面する中、高性能計算(HPC)は戦略的必須要件であり、ゲームチェンジャーとして浮上しています。データ量の急増と人工知能(AI)の進展に後押しされ、HPC環境は伝統的なシミュレーションやモデリングの枠組みを超え、リアルタイム分析、複雑な科学発見、次世代製品開発を可能にする基盤として進化しています。

本報告書は、HPCが企業のアジェンダに主流として浸透する要因を包括的に分析します。半導体設計の革新、メモリアーキテクチャのスケールアップ、高度なインターコネクトの統合がシステム能力を再定義する仕組みを明確にします。さらに、オンプレミスクラスターとクラウドネイティブインフラの融合が、柔軟性とパフォーマンスを両立するハイブリッドフレームワークの台頭を浮き彫りにします。

業界のリーダーたちの洞察を基盤に、クロスセクターのケーススタディで検証されたこの導入部は、パラダイムシフト、政策影響、市場差別化要因の深い探求の土台を築きます。研究の metodological rigor を明確にし、意思決定者がHPC投資から最大価値を抽出するための実践的な知見への明確な道筋を示します。

パラダイム転換をもたらす変革がHPCアーキテクチャとグローバルな運用実践を再定義する
高性能計算の landscape は、単なる性能向上を超えた変革的な変化を遂げています。異種アーキテクチャは、伝統的な中央処理ユニットとフィールドプログラマブルゲートアレイ、アプリケーション特化型集積回路、グラフィックスプロセッサなどの専用アクセラレーターを組み合わせるようになりました。この計算要素の融合は、優れたスループットを提供するだけでなく、これまで不可能だったエネルギー効率を実現します。

同時に、AIと機械学習ワークロードの普及は、システム設計の再生を促しています。ディープラーニングフレームワークは、大規模なテンソル演算を処理できるスケーラブルなインターコネクト構造とメモリ階層を要求しています。その結果、ベンダーは多様なプロセッシングコアと高帯域幅メモリを共存させるため、チップレットベースのアーキテクチャや新興のパッケージング技術を採用しています。これにより、ピーク負荷下でも持続的な性能を実現可能です。

さらに、持続可能性の考慮が高度な冷却ソリューションの採用を促進し、業界は従来の空冷型データセンターから液体浸漬やダイレクト・トゥ・チップアプローチへと移行しています。これらの動向は、より広範なトレンドを浮き彫りにしています:HPCはもはやスーパーコンピューティングセンターの専有物ではありません。金融、医療、製造などの企業は、これらのイノベーションを商業オペレーションに統合し、エンタープライズクラス高性能計算の新たな時代を築きつつあります。

2025年関税政策がハイパフォーマンスコンピューティングのサプライチェーンとコスト構造に及ぼす包括的な経済的影響
2025年に施行予定のハイパフォーマンスコンピューティング用ハードウェア部品に対する新たな関税措置により、企業とサプライヤーは調達と生産戦略の見直しを進めています。これらの政策措置は貿易の流れの再均衡を目的としており、半導体製造、ボードレベル組立、インターコネクト・ファブリックの供給チェーン全体でコスト調整の連鎖を引き起こしています。

サプライヤーは関税の拡大に影響を受けていない地域における契約製造業者との提携を模索し、代替製造拠点の探索を進めています。一方、ハードウェアベンダーは、短期的なコスト上昇を吸収しつつ長期的な競争力を維持するため、価格モデルの再構築を進めています。これらの調整はサプライチェーン全体に波及し、物流、在庫管理、総所有コスト(TCO)分析などに二次的な影響を及ぼしています。

一部のエンドユーザーは予算圧力の懸念を表明していますが、他方ではこの課題をベンダー多様化の機会と捉え、スケーラブルなクラウドベースのHPCサービスの採用を加速する動きも出ています。サプライチェーンのマッピングとアジャイルな調達フレームワークを通じて、企業は政策リスクを軽減し、より強靭で地理的に分散したサプライヤーエコシステムから得られるメリットを捉えるためのポジションを確立しています。

多様な高性能計算アーキテクチャ、エンドユーザー、展開形態、アプリケーション、冷却技術を駆動するコアセグメンテーションの次元を解き明かす
高性能計算分野は、成長ドライバーと消費パターンの微妙な違いを浮き彫りにする多面的なセグメンテーションが特徴です。HPCアーキテクチャの種類を通じて見ると、ASICを活用するシステムはエネルギー効率とワークロードの専門性に優れ、CPUのみの構成は汎用アプリケーションを引き続き支えています。FPGAベースの構成はプログラム可能性とパフォーマンスのバランスをとり、GPU加速プラットフォームはAIと並列計算分野で支配的です。

エンドユーザー分野では、学術研究機関が大規模シミュレーションと理論的探求の主要な拠点です。銀行・金融サービス企業は、リアルタイムリスクモデリングやアルゴリズム取引にこれらのプラットフォームを活用しています。政府・防衛機関は、暗号化や戦略的分析に安全で高スループットの計算グリッドに依存しています。医療・ライフサイエンス分野はゲノム解析や薬物発見パイプラインを推進し、製造企業はプロセス最適化にHPCを統合し、石油・ガス企業は探査決定を支援する地下モデルリングに活用しています。

展開モードも多様化しています。クラウドベースのサービスは、ハイブリッド、プライベート、パブリック環境を横断して普及し、弾力的なスケーラビリティと初期投資の削減を提供しています。一方、コロケーション施設は堅牢な接続性を備えた専用インフラを提供し、オンプレミス導入は最大級のデータ主権とカスタマイズ性を実現しています。この多様性は、組織が計算戦略を内部ガバナンスとワークロード特性に適合させることを可能にしています。

アプリケーション領域も異なる加速プロファイルを示しています。人工知能(AI)と機械学習のワークロードは、ディープラーニングと伝統的な機械学習タスクに二分されます。ライフサイエンス研究はゲノミクス解析とプロテオミクス解析に分割されます。金融モデリングはモンテカルロシミュレーションのために計算グリッドを活用し、科学研究は物理学、化学、気候研究に及んでいます。石油・ガス探査は地震画像処理ワークロードを採用し、気象予測は複雑な数値モデルを用いて大気動態を予測しています。

最後に、冷却技術的选择はシステム性能と環境影響を左右します。空気冷却ソリューションは、中密度ラックのコスト効果の高い展開を実現します。一方、液体冷却システムは、超密配置をサポートするため、チップ直接冷却またはフルイマージョン戦略を採用し、大規模スーパーコンピュータの熱管理を大幅に向上させ、エネルギー消費を削減します。

アメリカ、ヨーロッパ・中東・アフリカ、アジア太平洋地域のハイパフォーマンスコンピューティング市場における地域別パフォーマンス動向の分析
ハイパフォーマンスコンピューティングの地域別動向は、マクロ経済的要因、政策環境、技術採用パターンに反映されています。アメリカでは、革新的なスタートアップとハイパースケールクラウドプロバイダーの堅固なエコシステムが、柔軟でオンデマンドの計算リソースへの需要を加速させています。AI研究と製造自動化への投資は、金融からライフサイエンスまで多岐にわたる業界におけるデジタル変革の推進を裏付けています。

ヨーロッパ、中東、アフリカでは、公共セクターのイニシアチブと地域横断的な協力が、国家スーパーコンピューティング施設とデータ主権の義務化を推進してきました。エネルギー効率と持続可能性への強い重視は、液体冷却システムとモジュール式データセンター設計の急速な採用を促進しています。これらの地域の企業は、厳格な規制枠組みへの準拠を優先し、展開アーキテクチャの選択やベンダーパートナーシップに影響を与えています。

アジア太平洋市場では、政府と民間セクターからの積極的な資本投入により、複数の国がエクサスケール計算開発の先端に位置付けられています。ダイナミックな製造環境と広範な研究協力が、チップ設計とAI最適化ハードウェアのイノベーションを加速させています。一方、クラウド採用とエッジコンピューティングの取り組みは、自動車、通信、製薬製造など、多様な業界におけるHPCの活用事例を拡大しています。

すべての地域において、人材育成と研究開発への戦略的投資は、成長の勢いを維持するために不可欠です。これらの地域固有の特性は、インフラ計画、ベンダー選択、技術統合における企業リーダーが考慮すべきカスタマイズされたアプローチを浮き彫りにしています。

ハイパフォーマンスコンピューティングエコシステムにおける主要プレイヤーの戦略的動向と競争優位の分析
ハイパフォーマンスコンピューティングの競争環境は、伝統的なハードウェアベンダー、新興のチップイノベーター、クラウドプラットフォームプロバイダーの組み合わせによって支配されています。これらの企業は、独自のアーキテクチャ、オープンスタンダードへの貢献、戦略的な買収を組み合わせることで差別化を図っています。従来のコンピューターメーカーは、モジュール式スーパーコンピュータ設計の最適化を継続し、カスタムアクセラレーターや高度な冷却モジュールをフラッグシップ製品ラインに統合しています。

一方、半導体企業は、既存のHPCクラスターにシームレスに統合可能なスケーラブルなチップレットパッケージと専用AIコアの開発に多額の投資を行っています。量子加速、光インターコネクト、ニューロモルフィックコンピューティングに特化したスタートアップは、エコシステムに新たな活力を注入し、既存企業にロードマップの拡張を迫っています。

クラウドプロバイダーは、グローバルなデータセンターインフラを基盤としたターンキーHPC環境を提供し、主要な市場プレイヤーとして台頭しています。彼らが弾力的なスケーリング、自動化されたリソース管理、セキュリティフレームワークへの投資を強化することで、大規模なオンプレミス導入の資金不足に悩む組織のアクセス性が拡大しています。これに対し、伝統的なベンダーはハードウェアソリューションをクラウドサービスポートフォリオに統合するためのパートナーシップを締結し、リーチを拡大するとともに新たな収益源を創出しています。

協業、共同開発プログラム、競合ベンチマークを通じて、主要なプレーヤーは相互運用性基準と性能指標を形作っています。このダイナミックな競争の相互作用はイノベーションサイクルを加速し、計算スループット、エネルギー効率、総所有コストの継続的な向上を促進しています。

業界リーダーが新興の高性能計算機会を活かし、リスクを軽減するための実践的な戦略ロードマップの提供
進化する高性能計算の動向を活用したい業界リーダーは、技術革新と運用柔軟性を両立させた包括的な戦略を採用すべきです。多様なワークロード(ディープラーニングのトレーニングからシミュレーション駆動型エンジニアリングタスクまで)に対応するため、ヘテロジニアス処理アーキテクチャへの投資を優先すべきです。半導体イノベーターやクラウドプロバイダーとの戦略的パートナーシップは、ソリューションの展開を加速し、ベンダーロックインのリスクを軽減します。

サプライチェーンの不確実性に対応するため、組織はマルチリージョン製造拠点と検証済みの契約パートナーを活用する調達フレームワークを確立すべきです。このアプローチは、政策変更や地政学的混乱への曝露を最小限に抑えます。エンタープライズインフラにスケーラブルなハイブリッドクラウドアーキテクチャを組み込むことで、プロジェクトの需要や予算制約の変動に柔軟に対応できるリソース配分を実現できます。

人材育成も同様に重要です。並列プログラミング、データサイエンス、システムエンジニアリングの専門知識を持つ多分野横断チームを育成することで、高度なHPCプラットフォームの潜在能力を最大限に引き出すことができます。継続的なトレーニングプログラムと協業研究イニシアチブへの投資は、実験的な文化を育み、洞察までの時間を短縮します。

持続可能な実践の統合も同様に重要です。液体冷却ソリューションと高度な電力管理技術を採用することで、運用コストと環境影響を大幅に削減しつつ、計算密度を向上させることができます。総所有コスト(TCO)の長期的な視点で検討することで、業界リーダーは変革的なHPC導入のビジネスケースを強化しつつ、企業の持続可能性目標を満たすことができます。

包括的な高性能計算研究を支える厳格な研究フレームワークと分析プロトコルの明確化
この包括的な研究は、一次データと二次データソースを組み合わせた厳格な研究フレームワークに基づいています。CIO、システムアーキテクト、調達専門家の広範なインタビューにより、現実の優先事項、調達課題、パフォーマンスベンチマークが明らかになりました。これらの定性的な洞察は、技術ホワイトペーパー、ベンダー文書、学術論文とのクロスバリデーションにより、深さと正確性が確保されました。

二次調査には、貿易動向の進化を捉えるための公的政策文書、関税スケジュール、規制ガイドラインの体系的なレビューが含まれます。サプライチェーンの相互依存関係をマッピングし、2025年の関税実施の経済的影響をシミュレートするための独自モデルが開発されました。これらのシミュレーションは、貿易と技術採用の条件が変化するシナリオにおける堅牢性を確保するため、感度分析とシナリオ計画を通じてストレステストされました。

セグメンテーションフレームワークは、展開タイプ、アプリケーション領域、エンドユーザー特性に基づく階層的クラスター分析により構築されました。冷却技術カテゴリーは、主要なデータセンター運営から取得したエネルギー消費指標と熱性能テストにより評価されました。地域別の洞察は、公共インフラ投資、研究開発支出データ、企業採用調査により補完されました。

反復的な検証プロセスでは、専門家アドバイザリーパネルを巻き込み、仮定の精緻化、結果の検証、新興トレンドの抽出を行いました。この方法論的な厳格さは、報告書の結論と推奨事項の透明性が高く再現可能な基盤を提供します。

高性能計算の採用における情報に基づいた意思決定を支援するための、重要な洞察と将来の動向の統合
この分析は、高性能計算分野を再定義する主要なトレンドを抽出しています。専門的なアクセラレーターの急速な統合から、関税圧力下でのグローバルサプライチェーンの再構成まで、報告書は根本的な変革の時代を強調しています。地域ごとの政策、投資、エコシステム成熟度の差異は、インフラ展開とパートナー選択におけるカスタマイズされた戦略の重要性を浮き彫りにしています。

セグメンテーション研究は、アーキテクチャの多様性、エンドユーザー要件、展開モデル、アプリケーションの複雑さ、冷却技術が相互作用し、差別化された市場機会を定義する仕組みを明らかにしています。主要企業は、独自のチップ開発、協業型クラウドサービス、性能と効率の限界を押し広げる積極的な研究開発戦略を組み合わせることで、競争優位性を確立しています。

実行可能な推奨事項は、技術的な実験と現実的なリスク管理を融合した道筋を示しています。パートナーシップの育成、人材への投資、持続可能な設計原則の採用により、組織は政策の逆風を乗り越え、新興のコンピューティングパラダイムから価値を捕捉できます。

最後に、AIワークロード、スケーラブルなクラウドアーキテクチャ、次世代ハードウェアイノベーションの融合は、エンタープライズコンピューティングの新たな章を予示しています。このレポートの洞察を武器に、意思決定者は、このダイナミックな機会と変化の時代に組織をリードする立場に立つことができます。

市場セグメンテーションと対象範囲
この調査レポートは、以下のサブセグメントごとに収益を予測し、傾向を分析するために分類しています。
HPC アーキテクチャタイプ
ASIC
CPU のみ
FPGA
GPU アクセラレータ
エンドユーザー
学術および研究
銀行、金融サービス、保険
政府・防衛
医療・ライフサイエンス
製造
石油・ガス
展開
クラウド
ハイブリッドクラウド
プライベートクラウド
パブリッククラウド
コロケーション
オンプレミス
アプリケーション
人工知能と機械学習
ディープラーニング
機械学習
財務モデリング
ライフサイエンス研究
ゲノム解析
プロテオミクス解析
石油・ガス探査
科学研究
気象予測
冷却技術
空気冷却
液体冷却
ダイレクトチップ冷却
浸漬冷却
この調査レポートは、以下の各サブ地域における売上高を予測し、トレンドを分析するために分類しています:
アメリカ
アメリカ合衆国
カリフォルニア
テキサス
ニューヨーク
フロリダ
イリノイ
ペンシルベニア
オハイオ
カナダ
メキシコ
ブラジル
アルゼンチン
ヨーロッパ、中東、アフリカ
イギリス
ドイツ
フランス
ロシア
イタリア
スペイン
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
デンマーク
オランダ
カタール
フィンランド
スウェーデン
ナイジェリア
エジプト
トルコ
イスラエル
ノルウェー
ポーランド
スイス
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
インドネシア
タイ
フィリピン
マレーシア
シンガポール
ベトナム
台湾
この調査報告書は、以下の各企業における最近の重要な動向を分析し、トレンドを考察します:
Inspur Group Co., Ltd
Hewlett Packard Enterprise Company
Lenovo Group Limited
Sugon Information Industry Co., Ltd
Dell Technologies Inc
Fujitsu Limited
Atos SE
International Business Machines Corporation
NEC Corporation
Huawei Technologies Co., Ltd

レポート目次

目次

1. 序論

1.1. 研究の目的

1.2. 市場セグメンテーションと対象範囲

1.3. 研究対象期間

1.4. 通貨と価格設定

1.5. 言語

1.6. ステークホルダー

2. 研究方法論

2.1. 定義:研究目的

2.2. 決定:研究設計

2.3. 準備:研究ツール

2.4. 収集:データソース

2.5. 分析:データ解釈

2.6. 策定:データ検証

2.7. 公開:研究報告書

2.8. 繰り返し:報告書更新

3. 執行要約

4. 市場概要

4.1. 導入

4.2. 市場規模と予測

5. 市場動向

5.1. エネルギー効率の高い液体冷却システムの台頭によるスーパーコンピュータ性能の最大化

5.2. カスタムAIアクセラレーターの統合による大規模な深層神経ネットワークトレーニングの最適化

5.3. リアルタイム気候シミュレーションとゲノムシミュレーションを可能にするエクサスケール級アーキテクチャの展開

5.4. オンデマンドスーパーコンピュータリソース配分を可能にするクラウドベースHPCサービスの拡大

5.5. ヘテロジニアスコンピューティングの効率化を目的としたオープンソースソフトウェアフレームワークの実装

5.6. スーパーコンピューティングのカーボンフットプリント削減を目的とした持続可能なグリーンデータセンター設計の採用

6. 市場洞察

6.1. ポーターの5つの力分析

6.2. PESTLE分析

7. 2025年までの米国関税の累積的影響

8. スーパーコンピューター市場、HPCアーキテクチャタイプ別

8.1. 概要

8.2. ASIC

8.3. CPUのみ

8.4. FPGA

8.5. GPU加速型

9. スーパーコンピュータ市場(エンドユーザー別)

9.1. 概要

9.2. 学術研究

9.3. 銀行・金融サービス・保険

9.4. 政府・防衛

9.5. 医療・ライフサイエンス

9.6. 製造業

9.7. 石油・ガス

10. スーパーコンピュータ市場、展開方法別

10.1. 概要

10.2. クラウド

10.2.1. ハイブリッドクラウド

10.2.2. プライベートクラウド

10.2.3. パブリッククラウド

10.3. コロケーション

10.4. オンプレミス

11. スーパーコンピュータ市場、用途別

11.1. 概要

11.2. 人工知能と機械学習

11.2.1. ディープラーニング

11.2.2. 機械学習

11.3. 金融モデリング

11.4. ライフサイエンス研究

11.4.1. ゲノミクス解析

11.4.2. プロテオミクス解析

11.5. 石油・ガス探査

11.6. 科学研究

11.7. 気象予測

12. スーパーコンピュータ市場(冷却技術別)

12.1. 概要

12.2. 空冷式

12.3. 液体冷却式

12.3.1. チップ直接冷却

12.3.2. 浸漬冷却

13. アメリカズ スーパーコンピュータ市場

13.1. 概要

13.2. アメリカ合衆国

13.3. カナダ

13.4. メキシコ

13.5. ブラジル

13.6. アルゼンチン

14. ヨーロッパ、中東、アフリカ スーパーコンピュータ市場

14.1. 概要

14.2. イギリス

14.3. ドイツ

14.4. フランス

14.5. ロシア

14.6. イタリア

14.7. スペイン

14.8. アラブ首長国連邦

14.9. サウジアラビア

14.10. 南アフリカ

14.11. デンマーク

14.12. オランダ

14.13. カタール

14.14. フィンランド

14.15. スウェーデン

14.16. ナイジェリア

14.17. エジプト

14.18. トルコ

14.19. イスラエル

14.20. ノルウェー

14.21. ポーランド

14.22. スイス

15. アジア太平洋地域スーパーコンピュータ市場

15.1. 概要

15.2. 中国

15.3. インド

15.4. 日本

15.5. オーストラリア

15.6. 大韓民国

15.7. インドネシア

15.8. タイ

15.9. フィリピン

15.10. マレーシア

15.11. シンガポール

15.12. ベトナム

15.13. 台湾

16. 競争環境

16.1. 市場シェア分析(2024年)

16.2. FPNVポジショニングマトリックス(2024年)

16.3. 競争分析

16.3.1. Inspur Group Co., Ltd

16.3.2. Hewlett Packard Enterprise Company

16.3.3. Lenovo Group Limited

16.3.4. Sugon Information Industry Co., Ltd

16.3.5. Dell Technologies Inc

16.3.6. Fujitsu Limited

16.3.7. Atos SE

16.3.8. International Business Machines Corporation

16.3.9. NEC Corporation

16.3.10. Huawei Technologies Co., Ltd

17. 研究AI

18. 研究統計

19. 研究連絡先

20. 研究記事

21. 付録

図表一覧

図1. スーパーコンピュータ市場調査プロセス

図2. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(2018年~2030年、USD百万)

図3. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(地域別、2024年対2025年対2030年、USD百万)

図4. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(国別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図5. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(HPCアーキテクチャタイプ別)、2024年対2030年(%)

図6. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(HPCアーキテクチャタイプ別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図7. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(エンドユーザー別)、2024年対2030年(%)

図8. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(エンドユーザー別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図9. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(展開方法別)、2024年対2030年(%)

図10. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(展開別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図11. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(用途別)、2024年対2030年(%)

図12. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(用途別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図13. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(冷却技術別)、2024年対2030年(%)

図14. グローバルスーパーコンピュータ市場規模(冷却技術別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図15. アメリカズスーパーコンピュータ市場規模(国別)、2024年対2030年(%)

図16. アメリカ大陸のスーパーコンピュータ市場規模(冷却技術別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図17. アメリカ合衆国のスーパーコンピュータ市場規模(州別)、2024年対2030年(%)

図18. アメリカ合衆国スーパーコンピュータ市場規模(州別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図19. ヨーロッパ、中東・アフリカ スーパーコンピュータ市場規模(国別)、2024年対2030年(%)

図20. ヨーロッパ、中東・アフリカ スーパーコンピュータ市場規模(国別)、2024年対2025年対2030年(百万ドル)

図21. アジア太平洋地域 スーパーコンピュータ市場規模(国別)、2024年対2030年(%)

図22. アジア太平洋地域 スーパーコンピュータ市場規模(国別)、2024年対2025年対2030年 (USD 百万)

図23. スーパーコンピュータ市場シェア、主要プレイヤー別、2024

図24. スーパーコンピュータ市場、FPNVポジショニングマトリックス、2024

図25. スーパーコンピュータ市場:リサーチAI

図26. スーパーコンピュータ市場:リサーチ統計

図27. スーパーコンピュータ市場:リサーチ連絡先

図28. スーパーコンピュータ市場:リサーチ記事

グローバル市場調査レポート販売サイトを運営しているマーケットリサーチセンター株式会社です。