PRESS RELEASE 調査・レポート 2026/10/06 18:30

AIサーバー向けGPUの世界市場（2026年～2032年）、市場規模（16GB以下、16GB～80GB、80GB超）・分析レポートを発表

株式会社マーケットリサーチセンターが@Pressで配信したプレスリリースの原文を、Zero Press が転載して掲載しています。

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「AIサーバー向けGPUの世界市場（2026年～2032年）、英文タイトル：Global GPU for AI Servers Market 2026-2032」調査資料を発表しました。本資料には、AIサーバー向けGPUの世界市場規模、市場動向、セグメント別予測（16GB以下、16GB～80GB、80GB超）、関連企業の情報などが盛り込まれています。

主な掲載内容

世界のAIサーバー向けGPU市場規模は、2025年の205億4900万米ドルから2032年には1127億6400万米ドルへと拡大すると予測されており、2026年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）31.3%で成長すると見込まれています。

AIサーバー向けGPUとは、データセンターにおけるAIトレーニングおよび推論シナリオ向けに特別に設計された、高性能な並列演算アクセラレーションチップを指します。民生用グラフィックスカードや汎用コンピューティングチップとは異なり、高い演算能力、高帯域幅メモリ、エンタープライズレベルの安定性、およびクラスタ間相互接続機能を備えており、AIサーバーの中核となるコンピューティングコンポーネントとして機能します。主にクラウドトレーニング、大規模推論、インテリジェントコンピューティングセンター、政府AI、大規模モデル開発などの主要なシナリオで使用されています。専用のAI演算ユニットを通じて、ディープラーニングにおける行列演算やニューラルネットワーク計算を効率的に処理し、大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、自動運転モデル、インテリジェントレコメンデーション、動画分析などのAIサービスをサポートします。これらのGPUは、長期安定稼働、高速相互接続プロトコル、およびエラー訂正メカニズムをサポートしており、データセンターにおける高密度展開や大規模クラスタの要件を満たしています。インターネット、クラウドコンピューティング、スマート製造、スマートシティ、科学研究、公共サービスなどで広く利用されており、世界的なAIインフラ構築の中核となるハードウェアの一つとなっています。2025年、AIサーバー向けGPUの世界販売台数は約206万3,000台に達し、平均単価は1台あたり10,180米ドル、業界の粗利益率は約54%となりました。

AIサーバー向けGPUはもはや単なる演算コンポーネントではありません。AIインフラの競争力を決定づける中核的なプラットフォーム層となっています。今後の市場での主導権は、チップのピーク性能のみに依存するのではなく、メモリ帯域幅、先進的なパッケージング、水冷対応、マルチGPU相互接続、ソフトウェアエコシステム、およびラックスケールでの提供能力といった、システムレベルでの連携に大きく左右されるようになるでしょう。また、需要はトレーニング主導の市場から、トレーニングと推論がよりバランスよく混在する市場へと移行しており、推論の拡大に伴い、単なる純粋な演算能力だけでなく、効率性、レイテンシ、導入密度、および総所有コスト（TCO）に最適化されたソリューションが重視されるようになっています。同時に、ハイパースケーラーの自社製チップや専用アクセラレータが需要増加分の一部を吸収するものの、エコシステムの成熟度、互換性、開発者の生産性においてGPUが依然として強力な優位性を保っているため、短期的には汎用GPUを完全に置き換えることはないと見られる。全体として、AIサーバー向けGPUはAIインフラ投資の基幹カテゴリーであり続けるだろうが、真の競争優位性はシリコンを超えて、サプライチェーンの管理、ソフトウェアスタックの成熟度、そしてシステム全体の統合能力へと移行しつつある。

「AIサーバー向けGPU市場予測」では、過去の売上実績を検証し、2025年の世界のAIサーバー向けGPU総売上高を概観するとともに、2026年から2032年までのAIサーバー向けGPU売上高予測について、地域および市場セクター別の包括的な分析を提供しています。本レポートでは、AIサーバー向けGPUの販売を地域、市場セクター、サブセクター別に分類し、世界のAIサーバー向けGPU業界について、単位：百万米ドルで詳細な分析を提供しています。

本インサイトレポートは、世界のAIサーバー向けGPU市場の全体像を包括的に分析し、製品セグメンテーション、企業動向、収益、市場シェア、最新動向、M&A活動に関連する主要なトレンドを明らかにします。また、AIサーバー向けGPUのポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場での位置づけ、地理的展開に焦点を当て、世界的なAIサーバー向けGPU市場の急速な拡大の中で、主要グローバル企業の独自の立場をより深く理解するために、それらの戦略を分析しています。

本インサイトレポートは、AIサーバー向けGPUの世界的な展望を形作る主要な市場動向、推進要因、および影響要因を評価し、タイプ別、用途別、地域別、市場規模別に予測を細分化することで、新興の機会領域を浮き彫りにします。数百件に及ぶボトムアップ型の定性的・定量的市場データに基づく透明性の高い方法論により、本調査の予測は、世界のAIサーバー向けGPU市場の現状と将来の軌跡について、極めて精緻な見解を提供します。

本レポートでは、製品タイプ、用途、主要メーカー、主要地域および国別に、AIサーバー向けGPU市場の包括的な概要、市場シェア、成長機会を提示しています。

タイプ別セグメンテーション：

16GB以下

16GB～80GB

80GB超

ワークロード別セグメンテーション：

トレーニング用GPU

推論用GPU

汎用AI GPU

用途別セグメンテーション：

大規模モデルの研究開発およびトレーニング

クラウドAI推論サービス

産業用インテリジェント導入

その他

本レポートでは、地域別にも市場を分類しています：

南北アメリカ

米国

カナダ

メキシコ

ブラジル

アジア太平洋地域（APAC）

中国

日本

韓国

東南アジア

インド

オーストラリア

欧州

ドイツ

フランス

英国

イタリア

ロシア

中東・アフリカ

エジプト

南アフリカ

イスラエル

トルコ

GCC諸国

以下に紹介する企業は、主要な専門家からの情報および各社の事業範囲、製品ポートフォリオ、市場浸透度を分析した上で選定されています。

NVIDIA

AMD

Intel

MetaX

Denglin Technology

Shanghai Iluvatar CoreX

Hygon

Vastai Technologies

Moore Threads Smart Technology (Beijing) Co., Ltd.

Shanghai Biren Technology Co., Ltd.

本レポートで取り上げる主な課題

世界のAIサーバー向けGPU市場の10年先の見通しは？

世界全体および地域別に、AIサーバー向けGPU市場の成長を牽引している要因は何か？

市場および地域別に、最も急速な成長が見込まれる技術は何か？

AIサーバー向けGPU市場の機会は、エンド市場の規模によってどのように異なるか？

AIサーバー向けGPUは、タイプ別、用途別にどのように分類されるか？

各チャプターの構成

第1章「レポートの範囲」には、市場の紹介、調査対象期間、調査の目的、市場調査方法、調査プロセスとデータソース、経済指標、採用された通貨、および市場推定に関する留意事項などの情報が記載されています。

第2章「エグゼクティブサマリー」には、AIサーバー向けGPUの世界市場概況が収録されており、2021年から2032年までの世界年間販売量、2021年、2025年、2032年における地理的地域および国/地域別の現状と将来分析が示されています。また、メモリ容量（16GB以下、16GB～80GB、80GB超）、ワークロード（トレーニングGPU、推論GPU、汎用AI GPU）、およびアプリケーション（大規模モデルの研究開発とトレーニング、クラウドAI推論サービス、産業インテリジェント展開、その他）といった各セグメント別のAIサーバー向けGPUの販売データ、世界販売量市場シェア、収益および市場シェア、販売価格が2021年から2026年までの期間で詳細に分析されています。

第3章「企業別グローバル分析」には、2021年から2026年までの企業別AIサーバー向けGPUの世界年間販売量、販売量市場シェア、年間収益、収益市場シェア、および販売価格の詳細な分析が示されています。さらに、主要メーカーのAIサーバー向けGPU製造拠点分布、提供製品、市場集中度分析（競争環境分析、CR3、CR5、CR10集中度）、新製品および潜在的な新規参入企業、市場のM&A活動と戦略に関する情報も含まれています。

第4章「地理的地域別AIサーバー向けGPUの世界過去レビュー」には、2021年から2026年までの地理的地域および国/地域別のAIサーバー向けGPUの世界過去市場規模（年間販売量および年間収益）が詳細に記録されています。また、アメリカ、アジア太平洋、ヨーロッパ、中東・アフリカといった主要地域におけるAIサーバー向けGPUの販売成長についても分析されています。

第5章「アメリカ」には、2021年から2026年までのアメリカ地域の国別（米国、カナダ、メキシコ、ブラジル）、タイプ別、アプリケーション別のAIサーバー向けGPUの販売量と収益に関する詳細なデータが記載されています。

第6章「アジア太平洋」には、2021年から2026年までのアジア太平洋地域の地域別（中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア、中国台湾）、タイプ別、アプリケーション別のAIサーバー向けGPUの販売量と収益に関する詳細なデータが記載されています。

第7章「ヨーロッパ」には、2021年から2026年までのヨーロッパの国別（ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシア）、タイプ別、アプリケーション別のAIサーバー向けGPUの販売量と収益に関する詳細なデータが記載されています。

第8章「中東・アフリカ」には、2021年から2026年までの中東・アフリカの国別（エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国）、タイプ別、アプリケーション別のAIサーバー向けGPUの販売量と収益に関する詳細なデータが記載されています。

第9章「市場の推進要因、課題、トレンド」には、AIサーバー向けGPU市場の成長を促進する要因と機会、市場が直面する課題とリスク、および業界全体のトレンドに関する分析が提供されています。

第10章「製造コスト構造分析」には、原材料とそのサプライヤー、AIサーバー向けGPUの製造コスト構造の詳細分析、製造プロセス分析、およびAIサーバー向けGPUの産業チェーン構造が説明されています。

第11章「マーケティング、販売業者、顧客」には、AIサーバー向けGPUの販売チャネル（直接チャネルおよび間接チャネル）、主要な販売業者、および主な顧客セグメントに関する情報が含まれています。

第12章「地理的地域別AIサーバー向けGPUの世界予測レビュー」には、2027年から2032年までのAIサーバー向けGPUの世界市場規模予測が地域別、国別（アメリカ、アジア太平洋、ヨーロッパ、中東・アフリカ）、タイプ別、およびアプリケーション別に詳細に示されています。これには、各地域およびセグメントの年間販売量と年間収益の予測が含まれます。

第13章「主要企業分析」には、NVIDIA、AMD、Intel、MetaX、Denglin Technology、Shanghai Iluvatar CoreX、Hygon、Vastai Technologies、Moore Threads Smart Technology (Beijing) Co., Ltd.、Shanghai Biren Technology Co., Ltd.といった主要なAIサーバー向けGPUメーカー各社の詳細なプロファイルが提供されています。各社の企業情報、AIサーバー向けGPUの製品ポートフォリオと仕様、2021年から2026年までの販売量、収益、価格、粗利益、主要事業概要、および最新の動向が記載されています。

第14章「調査結果と結論」には、本レポートで得られた主要な調査結果と市場分析に基づく結論がまとめられています。

AIサーバー向けGPUについて

AIサーバー向けGPUは、人工知能（AI）や機械学習（ML）に特化した演算能力を持つグラフィックス処理装置です。このようなGPUは、高速で並列処理を実行するため、多数の演算を同時に処理できる特性を持っています。そのため、特にデータの大量処理や複雑な計算が必要なAIアプリケーションにおいて、その能力を発揮します。

AIサーバー向けのGPUは、いくつかの種類に分類されます。まず、NVIDIAのTeslaシリーズやA100、H100といったデータセンター向けのGPUがあります。これらは、ディープラーニングのトレーニングや推論処理に特化した設計がなされており、メモリ帯域幅や演算能力が非常に高くなっています。次に、AMDのRadeon Instinctシリーズもあります。このGPUは、特に優れた浮動小数点演算性能を持っていて、AIアプリケーションに利用されています。

用途としては、さまざまな分野で活用されています。例えば、ディープラーニングのトレーニングでは、大量のデータを学習させるために膨大な計算リソースが必要です。これを効率的に行うためにAIサーバー向けGPUは不可欠です。また、推論処理においてもリアルタイムにデータを解析し、結果を返すための高速な処理が求められます。こうしたリアルタイムアプリケーションでは、少ないレイテンシでの応答が求められ、GPUの性能がカギを握ります。

さらに、GPUは画像処理や自然言語処理（NLP）にも広く利用されています。特に、画像認識や生成においては、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が用いられ、GPUによる並列処理がその性能向上に寄与しています。また、NLPにおいても、Transformerアーキテクチャに基づいたモデルのトレーニングには大量の計算リソースが必要で、GPUの能力が重要です。

関連技術としては、CUDAやOpenCLなどのプログラミング環境があります。これらはGPUを活用した計算を効率的に行うためのフレームワークで、AIモデルの開発者にとって重要なツールとなっています。CUDAは特にNVIDIAのGPUでのパフォーマンスを最大限に引き出すための技術であり、高度な計算を手軽に実装できるため、多くのAI開発者に支持されています。

最近では、AIサーバー向けのGPUにおいて、特定のAIモデルに最適化されたアーキテクチャも登場しています。これにより、特定のタスクに対する性能がさらに向上し、より高速かつ効率的な計算が可能になります。また、エネルギー効率も考慮され、低消費電力での運用を可能にする技術も進化しています。

AI技術は急速に進化しており、それに伴いAIサーバー向けのGPUの重要性も日々高まっています。今後、さらなる技術革新が期待されますが、これにより新たなアプリケーションやサービスが生まれることでしょう。AIサーバー向けGPUは、その中心的な役割を果たし、さまざまな分野でのイノベーションを推進する要素となります。最終的には、AI技術が一般のユーザーや企業にもその恩恵をもたらすことが期待されるため、AIサーバー向けGPUの進化は注視すべき重要なテーマです。