PRESS RELEASE 調査・レポート 2026/09/19 13:00

PCIe AIアクセラレータカードの世界市場（2026年～2032年）、市場規模（GPUアクセラレータカード、ASICアクセラレータカード、FPGAアクセラレータカード、専用AIプロセッサアクセラレータカード）・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、「PCIe AIアクセラレータカードの世界市場（2026年～2032年）、英文タイトル：Global PCIe AI Accelerator Card Market 2026-2032」調査資料を発表しました。本資料には、PCIe AIアクセラレータカードの世界市場規模、市場動向、セグメント別予測（GPUアクセラレータカード、ASICアクセラレータカード、FPGAアクセラレータカード、専用AIプロセッサアクセラレータカード）、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

本市場調査レポートは、世界のPCIe AIアクセラレータカード市場に関する包括的な概要を提供いたします。世界のPCIe AIアクセラレータカード市場は、2025年の4,228百万米ドルから2032年には11,154百万米ドルへと成長し、2026年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）15.1%で拡大すると予測されています。

PCIe AIアクセラレータカードは、PCI Expressインターフェースをベースとした高性能コンピューティングハードウェアであり、GPU、ASIC、またはFPGAを統合し、AIトレーニングおよび推論ワークロードを加速するために設計されています。これらは、データセンター、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティング、およびエンタープライズAIのデプロイメントシナリオで幅広く利用されています。2025年には、世界のPCIe AIアクセラレータカードの生産量は123.5万ユニットに達し、1ユニットあたりの平均価格は3,499ドルと予測されています。

産業チェーンの上流には、半導体設計および製造、コアチップアーキテクチャ、先進プロセス技術、高速相互接続およびメモリソリューションが含まれます。下流アプリケーションは、クラウドサービスプロバイダー、インターネット企業、研究機関、および伝統産業におけるデジタルトランスフォーメーションに集中しています。クラウドプロバイダーは大規模モデルのトレーニングおよび推論サービスをサポートするためにPCIe AIアクセラレータカードを使用し、インターネット企業はレコメンデーションシステム、検索エンジン、コンテンツ生成に応用しています。一方、エンタープライズは、スマートマニュファクチャリング、金融リスク管理、自動運転、医療画像分析といった分野でこれらを展開しています。生成AIや大規模モデルの急速な発展に伴い、高性能コンピューティングへの需要が継続的に急増しており、データセンターおよびプライベートデプロイメントの両方でPCIe AIアクセラレータカードの採用が加速しています。

今後の開発トレンドとしては、より高いコンピューティング密度、電力効率の改善、最適化された異種コンピューティングアーキテクチャ、より強力なハードウェア・ソフトウェア統合、そして大規模モデルフレームワークとの深い互換性が挙げられます。製品は、高帯域幅メモリ、より先進的なプロセスノード、モジュール型スケーラビリティへと進化しており、エッジコンピューティングシナリオへの拡大も見られます。主要な推進要因には、AIモデルの複雑化、データセンター需要の増大、企業のデジタルトランスフォーメーション、およびコンピューティングインフラストラクチャのアップグレードが含まれます。一方で、高額なチップ開発コスト、サプライチェーンの制約、消費電力と熱管理の課題、急速な技術反復に伴う投資リスクが制約要因となっています。業界全体の粗利益率は比較的高く、一般的に40%から60%の範囲であり、先進製品や強固な技術的障壁を持つ企業ではさらに高い傾向にあります。

このレポートでは、過去の販売実績を分析し、2025年の世界のPCIe AIアクセラレータカード販売総額をレビューするとともに、2026年から2032年までの地域別および市場セクター別の販売予測を詳細に提供いたします。PCIe AIアクセラレータカードの販売データを地域、市場セクター、サブセクター別に米ドル（百万単位）で分類し、世界のPCIe AIアクセラレータカード産業の綿密な分析を行います。

本インサイトレポートは、世界のPCIe AIアクセラレータカードの状況を包括的に分析し、製品セグメンテーション、企業形成、収益、市場シェア、最新の開発、およびM&A活動に関連する主要なトレンドを浮き彫りにします。また、主要なグローバル企業の戦略を、PCIe AIアクセラレータカードのポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場ポジション、地理的フットプリントに焦点を当てて分析し、加速する世界のPCIe AIアクセラレータカード市場におけるこれらの企業のユニークな立場を深く理解します。

本インサイトレポートは、世界のPCIe AIアクセラレータカードの見通しを形成する主要な市場トレンド、ドライバー、および影響要因を評価し、タイプ別、アプリケーション別、地域別、および市場規模別に予測を分解することで、新たな機会のポケットを特定します。何百ものボトムアップの定性的および定量的市場インプットに基づく透明性の高い手法を用いることで、本調査予測は世界のPCIe AIアクセラレータカードの現状と将来の軌跡について非常に微妙な視点を提供いたします。

本レポートは、製品タイプ、アプリケーション、主要メーカー、および主要地域・国別のPCIe AIアクセラレータカード市場の包括的な概要、市場シェア、成長機会を提示します。

セグメンテーションは以下の通りです。

タイプ別: GPUアクセラレータカード、ASICアクセラレータカード、FPGAアクセラレータカード、専用AIプロセッサアクセラレータカード

メモリ容量別: 16 GB未満、16–32 GB、32–80 GB、80 GB超

電力別: 75 W未満、75–225 W、225–350 W、350 W超

アプリケーション別: データセンターAIトレーニング、エンタープライズAI推論デプロイメント、エッジビジョン・ビデオアナリティクス、大規模モデル推論アクセラレーション

また、市場は以下の地域に分割されます。

アメリカ大陸: 米国、カナダ、メキシコ、ブラジル

APAC: 中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア

ヨーロッパ: 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

プロファイルされる企業は、一次情報源からのインプットと、企業のカバレッジ、製品ポートフォリオ、市場浸透度を分析に基づいて選定されており、NVIDIA、AMD、Intel、Huawei Ascend、Cambricon、Kunlunxin、Hygon、Xilinx、Qualcomm、Google、Graphcore、Cerebras、Tenstorrent、ASUS、EdgeCortix、Biren Technology、Muxi Integrated Circuits、Iluvatar CoreX、Moore Threads、Enflame、T-Head、SOPHGOなどが含まれます。

本レポートで取り組む主要な疑問は以下の通りです。

世界のPCIe AIアクセラレータカード市場の10年間の見通しはどうか？

世界および地域別に、PCIe AIアクセラレータカード市場の成長を牽引する要因は何か？

市場および地域別に、どの技術が最も速い成長を遂げる見込みか？

エンドマーケット規模別に、PCIe AIアクセラレータカード市場の機会はどのように異なるか？

PCIe AIアクセラレータカードはタイプ別、アプリケーション別にどのように分類されるか？

各チャプターの構成

第1章は、レポートの範囲、市場の導入、調査対象期間、調査目的、市場調査方法、調査プロセスとデータソース、経済指標、考慮される通貨、および市場推定の注意点について掲載しています。

第2章は、エグゼクティブサマリーとして、世界のPCIe AIアクセラレータカード市場の概要（2021年から2032年までの年間販売台数、2021年、2025年、2032年における地域別および国/地域別の現状と将来分析）が記載されています。また、PCIe AIアクセラレータカードのセグメントをタイプ別（GPUアクセラレータカード、ASICアクセラレータカード、FPGAアクセラレータカード、専用AIプロセッサアクセラレータカード）、メモリ容量別（16GB未満、16～32GB、32～80GB、80GB超）、電力別（75W未満、75～225W、225～350W、350W超）、およびアプリケーション別（データセンターAIトレーニング、エンタープライズAI推論展開、エッジビジョンおよびビデオ分析、大規模モデル推論アクセラレーション）に分類し、それぞれのセグメントにおける販売、収益、市場シェア、および販売価格の分析（2021年から2026年まで）が含まれています。

第3章には、企業別のグローバルなデータが含まれており、企業ごとのPCIe AIアクセラレータカードの年間販売台数、販売市場シェア、年間収益、収益市場シェア、販売価格（2021年から2026年まで）が分析されています。さらに、主要メーカーのPCIe AIアクセラレータカードの生産地域分布、販売地域、製品タイプ、市場集中度分析（競争状況、CR3、CR5、CR10）、新製品と潜在的な新規参入企業、市場のM&A活動と戦略についても記載されています。

第4章は、世界のPCIe AIアクセラレータカード市場の地域別過去レビューを扱っており、地理的地域別および国/地域別の市場規模（年間販売台数と年間収益、2021年から2026年まで）、ならびにアメリカ、APAC、ヨーロッパ、中東およびアフリカにおける販売成長率が掲載されています。

第5章は、アメリカ地域におけるPCIe AIアクセラレータカードの販売データを提供しており、国別（アメリカ合衆国、カナダ、メキシコ、ブラジル）の販売と収益、タイプ別の販売、およびアプリケーション別の販売（いずれも2021年から2026年まで）が含まれています。

第6章は、APAC地域におけるPCIe AIアクセラレータカードの販売データを提供しており、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）の販売と収益、タイプ別の販売、およびアプリケーション別の販売（いずれも2021年から2026年まで）が含まれています。

第7章は、ヨーロッパ地域におけるPCIe AIアクセラレータカードの販売データを提供しており、国別（ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシア）の販売と収益、タイプ別の販売、およびアプリケーション別の販売（いずれも2021年から2026年まで）が含まれています。

第8章は、中東およびアフリカ地域におけるPCIe AIアクセラレータカードの販売データを提供しており、国別（エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国）の販売と収益、タイプ別の販売、およびアプリケーション別の販売（いずれも2021年から2026年まで）が含まれています。

第9章は、PCIe AIアクセラレータカード市場の主要な推進要因と成長機会、市場の課題とリスク、および業界のトレンドについて分析しています。

第10章は、PCIe AIアクセラレータカードの製造コスト構造分析に焦点を当てており、原材料とサプライヤー、製造コスト構造、製造プロセス、および産業チェーン構造について詳述しています。

第11章は、マーケティング、流通業者、および顧客に関する情報が含まれており、販売チャネル（直接チャネルと間接チャネル）、PCIe AIアクセラレータカードの流通業者、および顧客について説明しています。

第12章は、世界のPCIe AIアクセラレータカード市場の将来予測レビューを提供しており、地域別の市場規模予測（2027年から2032年までの年間販売台数と年間収益）、アメリカ、APAC、ヨーロッパ、中東およびアフリカの国別予測、ならびにタイプ別およびアプリケーション別のグローバル予測（いずれも2027年から2032年まで）が含まれています。

第13章は、主要プレーヤーの分析を詳細に実施しており、NVIDIA、AMD、Intel、Huawei Ascend、Cambricon、Kunlunxin、Hygon、Xilinx、Qualcomm、Google、Graphcore、Cerebras、Tenstorrent、ASUS、EdgeCortix、Biren Technology、Muxi Integrated Circuits、Iluvatar CoreX、Moore Threads、Enflame、T-Head、SOPHGOを含む各企業の会社情報、PCIe AIアクセラレータカードの製品ポートフォリオと仕様、販売、収益、価格、粗利率（2021年から2026年まで）、主要事業概要、および最新の動向について詳述しています。

PCIe AIアクセラレータカードについて

PCIe AIアクセラレータカードは、コンピュータのPCI Expressスロットに装着され、人工知能（AI）や機械学習（ML）処理の性能を向上させるための専用ハードウェアです。これらのカードは、データの処理速度や効率を向上させるために特化されており、一般的なCPUに比べて膨大な並列処理能力を持っています。そのため、AIモデルのトレーニングや推論処理を迅速に行うことができます。

主な種類としては、NVIDIA製のGPUアクセラレータカードや、AMD製のGPU、さらにGoogleのTPU（Tensor Processing Unit）などがあります。これらはそれぞれ異なるアーキテクチャを持ち、特定の用途やワークロードに最適化されています。例えば、NVIDIAのGPUは深層学習向けに最適化されており、CUDAというプログラミングモデルを使用して開発者が簡単に利用できるようになっています。

PCIe AIアクセラレータカードの用途は多岐にわたります。主に画像認識、自然言語処理、自動運転車の判断処理、医療画像解析など、さまざまな分野で利用されています。企業や研究機関は、これらのカードを用いることで、複雑なAIアルゴリズムを迅速に実行し、ビジネスの意思決定や研究開発のスピードを加速させています。

関連技術としては、CUDAやOpenCLなどの並列計算プラットフォーム、AIフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）、および現在のデータセンター環境におけるハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）が挙げられます。また、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）やASIC（特定用途向け集積回路）も、特定のAI処理において高い性能を発揮するオプションとして注目されています。これにより、柔軟性と効率性を兼ね備えたAIシステムの構築が進められています。