AI GPU 市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (16GB 以下、32 ～ 80GB、80GB 以上)、アプリケーション別 (機械学習、言語モデル/NLP、コンピューター ビジョン、その他)、地域別の洞察と 2035 年までの予測

AI GPU市場の概要

世界の AI GPU 市場規模は、2026 年に 1,204 億 1,548 万米ドルと推定され、2035 年までに 3,924 億 9,918 万米ドルに達すると予測されており、2026 年から 2035 年にかけて 47.27% の CAGR で成長します。

人工知能グラフィックス処理ユニット部門は、主に大規模な並列処理能力を必要とする生成 AI と大規模言語モデルの爆発的な増加により、前例のない需要の急増を経験しています。業界レポートによると、大手ハイパースケーラーが適切なコンピューティング能力の確保を競う中、AI インフラストラクチャに対するデータセンターの設備投資は 2025 年までに年間 2,000 億米ドルを超えると予測されています。最先端のモデルのトレーニングに必要な計算能力は、2012 年以来約 3.4 か月ごとに 2 倍になり、ムーアの法則を大幅に上回り、H100 や MI300X などの特殊なハードウェア アクセラレータが必要になりました。これらの特殊なプロセッサは、深層学習アルゴリズムの中心となる行列乗算演算用に特別に設計された高帯域幅メモリ アーキテクチャとテンソル コアを備えています。現在の市場動向を見ると、サプライチェーンの制約、特にCoWoSのような高度なパッケージング技術において、最上位コンポーネントのリードタイムが40週間を超え、世界中で推定200万個以上の受注残が生じていることがわかります。

米国の AI GPU 市場は世界的なイノベーションと消費の中心地であり、大手テクノロジー企業とハイパースケーラーが集中しているため、世界の収益の約 42% を占めています。 Microsoft、Google、Amazon、Meta などの大手テクノロジー企業は、GPT 4 や Llama 3 などの独自モデルをトレーニングするために、国内のデータセンター内の AI インフラストラクチャに年間 500 億ドル以上を共同で投資しています。国内のチップ設計のリーダーシップは、国境内の半導体製造と研究を促進するために 520 億ドルを割り当てられる CHIPS 法によってさらに強化されています。カリフォルニアは、ハードウェア設計とソフトウェア エコシステム開発の主要ハブとして機能し、ディスクリート データセンター GPU 市場の 90% 以上を支配する有力企業の本社を置いています。さらに、特定の地政学的ライバル国への高度な AI チップの輸出に対する米国政府の制限により、世界貿易の流れが再構築され、北米のサプライチェーン内の高性能在庫がさらに統合されました。

無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細はこちらをご覧ください。

主な調査結果

• 主要な市場推進力:パラメーター数が 1.7 兆を超える大規模言語モデルの急激な増加により、効率的なトレーニング サイクルのために 25,000 ～ 50,000 GPU のクラスターが必要になります。
• 主要な市場抑制:CoWoS テクノロジーに特化した高度なパッケージング能力制限により、需要が 500 万を超えるにもかかわらず、年間出荷量が約 350 万個に制限されています。
• 新しいトレンド:4.8 TB/秒を超えるデータ転送速度を提供する高帯域幅メモリ 3e 統合への移行により、大規模なモデルの推論が 30% 高速化されます。
• 地域のリーダーシップ:北米は 145 のハイパースケール データ センターが稼働しており、高性能コンピューティング ハードウェアに対する一貫した需要を促進し、世界を支配しています。
• 競争環境:NVIDIA はデータセンター GPU 分野で約 92% のシェアを獲得し、圧倒的な市場地位を維持しており、一方 AMD は MI300 シリーズの採用を加速しています。
• 市場セグメンテーション:基盤モデルのトレーニングには推論ワークロードよりも大幅に高い設備投資が必要となるため、機械学習アプリケーション セグメントは総収益の 65% を占めています。
• 最近の開発:NVIDIA は、2080 億個のトランジスタを搭載し、コストとエネルギー消費を 25 分の 1 に削減する Blackwell B200 プラットフォームを 2024 年 3 月に発表しました。

AI GPU市場の最新動向

状況を再形成する重要な傾向は、単一サプライヤーへの依存を軽減するために、カスタム シリコンと多様化したハードウェア アーキテクチャへの急速な移行です。 GPU が依然としてトレーニングのゴールドスタンダードである一方で、大手クラウドプロバイダーは内部シリコンプロジェクトを導入しており、Google は TPU v5p を導入し、AWS は Trainium2 を活用し、2026 年までに内部ワークロードの 20% を獲得することを目指しています。AI データセンターの電力消費量が 2026 年までに 1000 テラワット時に達すると予測されているため、この多角化戦略は総所有コストを最適化する必要性によって推進されており、これは日本の総電力消費量にほぼ相当します。その結果、エネルギー効率が重要な指標となり、メーカーはチップあたり 700 ワットを超える熱設計電力定格を管理できる液体冷却ソリューションの開発を迫られています。

もう 1 つの重要な傾向は、生成 AI アプリケーションが大規模な運用環境に移行するにつれて、トレーニング中心の導入から負荷の高い推論への移行です。業界データによると、トレーニングが初期のハードウェア ブームを牽引しましたが、企業がモデルを日常業務に統合するにつれて、2027 年までに推論タスクが AI コンピューティング サイクルの 75% を占めるようになるでしょう。この移行により、取得を引き起こす遅延を発生させることなくアクティブなモデルの重みを保存できるメモリ容量の大きい GPU が有利になり、HBM3e メモリ規格の急速な採用につながります。メーカーは、チップあたり 141 GB を超えるメモリ容量を備えた推論に最適化されたバリアントをリリースすることで対応しており、単一デバイスで 700 億以上のパラメータを持つモデルを実行できるようになり、企業の導入に必要なハードウェアの設置面積が大幅に削減されます。

AI GPU 市場動向

ドライバ

"爆発的な生成 AI と LLM の複雑さ"

市場を推進する主な要因は、膨大な計算スループットを必要とする生成 AI モデルの前例のない規模と複雑さです。最新の基礎モデルは、GPT 3 の 1,750 億パラメータから GPT 4 では推定 1 兆 8,000 億のパラメータにスケールアップし、トレーニングに必要な計算量が 10 倍に増加しました。妥当な時間枠内でこれらのモデルをトレーニングするために、組織は 10,000 ～ 25,000 個の相互接続された GPU で構成されるスーパーコンピューティング クラスターを展開し、販売台数を飛躍的に増加させます。さらに、これらの計算の特殊な性質により、行列計算用に最適化されたテンソル コアが必要となり、従来の CPU が無効になります。大手クラウドプロバイダーの財務報告書によると、2024年にはAIサーバーへの支出が汎用サーバーへの投資を初めて上回り、アクセラレーションコンピューティングへのインフラストラクチャの軸足は一時的な急増ではなく、構造的な変化であることが裏付けられた。

拘束

"サプライチェーンのボトルネックと製造の複雑さ"

市場の拡大は、特に高度なパッケージング技術に関して、半導体サプライチェーンの複雑さによって大幅に制約されています。ハイエンド AI GPU の生産は、TSMC のチップ オン ウェーハ オン サブストレートのパッケージング能力に大きく依存しており、2024 年初頭の時点で月当たりのウェーハ数は約 30,000 枚に制限されています。この能力を拡大するには、精密な機械が必要なため、18 ～ 24 か月のリードタイムが必要です。さらに、高帯域幅メモリの可用性は重要な課題であり、SK Hynix や Samsung などの大手メモリ メーカーは 2024 年いっぱいで HBM3 の生産能力を売却しました。これらの物理的制限により、対応可能な市場総量が制限され、チップあたりの単価が 25,000 米ドルから 40,000 米ドルの間で上昇したままとなり、小規模企業での広範な採用が妨げられています。

機会

"主権AIおよび国家インフラプロジェクト"

ソブリン AI の概念からは大きなチャンスが生まれており、各国はローカル データと言語に基づいてモデルをトレーニングするための独自の国内コンピューティング インフラストラクチャを構築しようとしています。フランス、日本、UAE、インドを含む国々は、米国を拠点とするハイパースケーラーから独立した国家 AI スーパーコンピューティング センターの設立に数十億ドルを投資しています。たとえば、UAE に本拠を置く G42 グループは高度な AI ハードウェアの取得に 15 億ドル以上を約束し、インド政府は IndiaAI Compute Capacity ミッションに 12 億ドルの支出を承認しました。この傾向により、従来の米国ハイテク大手を超えて顧客ベースが多様化し、GPU メーカーに新たな収益源が開かれます。これらの政府支援プロジェクトは、多くの場合、高性能システムを優先し、価格にあまり敏感ではなく、代わりにデータ セキュリティと国家技術力に重点を置いています。

チャレンジ

"地政学的貿易制限と輸出規制"

激化するテクノロジー貿易戦争は、市場リーダーに多大な不確実性とコンプライアンスコストをもたらします。米国政府は、性能密度約4800TOPSを超えるチップの中国およびその他の制限地域への販売を禁止する一連の輸出規制を実施した。中国は歴史的にデータセンターの GPU 収益の 20% ～ 25% を占めていたため、メーカーは規制を遵守しながら市場での存在感を維持するために、H20 や MI309 などの地域固有のカットダウン バリアントを設計する必要に迫られています。これらの制限は中国国内の競争を刺激し、ファーウェイのような地元企業は自社のAscend 910Bチップが制限されたNVIDIAシリコンの性能の80％を達成すると主張している。この変化する規制情勢に対処するには、製品の継続的な再構成が必要であり、世界第 2 位の経済大国における長期的な市場シェアを脅かすことになります。

AI GPU 市場セグメンテーション

The market is segmented based on memory capacity and application requirements, reflecting the diverse needs of modern AI workloads from edge inference to massive supercomputing training clusters.高帯域幅メモリ容量は、製品層を差別化する唯一の最も重要な仕様として浮上しています。

無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細はこちらをご覧ください。

タイプ別

≤16GB:≤16GB セグメントは、主にエッジ コンピューティング、予備推論タスク、および大規模なメモリ バッファーが必ずしも必要ではない個々の開発者ワークステーションに使用されます。このカテゴリには、T4 や L4 などの広く使用されている GPU が含まれており、ビデオ分析、小売店の推奨事項、スマート シティ インフラストラクチャにおける効率性と広範な導入のために最適化されています。ユニットあたりのコストが低いにもかかわらず、出荷量は膨大であり、数百万ユニットが分散環境に導入されています。このセグメントは、より小規模な量子化モデルを実行するために重要であり、研究者や学生がアクセス可能なハードウェアでディープ ラーニングを実験できるようにすることで AI の民主化をサポートします。モデル圧縮技術の最近の進歩により、70 億のパラメータ モデルをこれらのカード上で効果的に実行できるようになり、市場でのユーティリティとライフサイクルが延長されました。

32～80GB:32 ～ 80 GB セグメントは、エンタープライズ AI および主流のトレーニング ワークロードのバックボーンを表しており、過去 3 年間、標準的なデータセンター構成を支配していました。このカテゴリには、A100 (40GB/80GB) や標準の H100 (80GB) などの業界の主力製品が含まれており、中型モデルのトレーニングや商用アプリケーションのバッチ推論の実行に必要な計算能力とメモリのバランスを提供します。このセグメントはクラウド データ センターのインストール ベースの約 55% を占め、数千の企業顧客に同時にサービスを提供しています。マルチ インスタンス GPU テクノロジーの採用により、これらのカードをより小さなインスタンスに分割できるようになり、さまざまなワークロードの使用率を最大化できます。企業が Llama 3 や Mistral などのオープンソース モデルの微調整をサポートするために旧世代からアップグレードするため、需要は依然として堅調です。

80GBを超える場合:80GB 以上のセグメントは最も急速に成長しているカテゴリであり、兆パラメータ モデルのトレーニングとデプロイに固有のメモリ ボトルネックに対処するように明示的に設計されています。この超高性能層には、H200 (141GB)、MI300X (192GB)、および最新の HBM3e テクノロジーを利用して 4.8 TB/秒を超える帯域幅を実現する近日発売予定の B200 アクセラレータが含まれます。これらの GPU は、モデルの大部分を高速メモリに常駐できるようにすることで、低速のチップ間通信の必要性を減らし、前世代と比較してトレーニング効率を最大 40% 向上させます。このセグメントは、ユニットあたり 30,000 米ドルを超えるプレミアム価格が設定されており、基礎モデルのトレーニング用に大規模なクラスターを構築するハイパースケーラーの主なターゲットです。エキスパート アーキテクチャの混合への移行により、アクティブなパラメータ選択を処理するための大規模なメモリ容量の必要性がさらに高まります。

用途別

機械学習:機械学習は、ディープ ニューラル ネットワーク、強化学習、予測分析の厳密なトレーニング フェーズを含む、AI GPU 市場の基礎的なアプリケーションとして機能します。基礎モデルのトレーニングにはピーク パフォーマンスで数週間または数か月の継続的な計算が必要なため、このセグメントがハイエンド ハードウェアの調達の大部分を推進します。業界データによると、単一の最先端モデルのトレーニングには約 30,000 ～ 50,000 GPU 時間が消費され、大規模なコンピューティング クラスターに対する持続的な需要が生じています。金融機関、医療機関、テクノロジー企業は、これらのリソースを利用して、不正行為の検出、物流の最適化、市場動向の予測を行っています。新しいデータを組み込むためのモデルの再トレーニングの継続的なサイクルにより、ハードウェア プロバイダーの定期的な収益源が確保され、コンピューティング要件は毎年 10 倍に増加します。

言語モデル/NLP:言語モデル/NLP セグメントは、ChatGPT のリリース後に爆発的な成長を遂げ、現在のハードウェア スーパーサイクルの主な推進力となっています。自然言語を処理するには、シーケンシャル データと膨大なコンテキスト ウィンドウを処理する必要があります。これはメモリを大量に消費し、NVLink や Infinity Fabric などの高帯域幅の相互接続を必要とします。大規模言語モデル (LLM) はトレーニング中に何兆ものトークンを統合するようになり、大規模な行列を効率的に保存および操作できる GPU が必要になります。企業がチャットボット、コード アシスタント、翻訳サービスの統合を競う中、このアプリケーション セグメントは新規データセンター GPU 出荷全体の約 45% を消費しています。テキスト、オーディオ、画像を同時に処理するマルチモーダル モデルへの傾向により、この分野のハードウェア要件はさらに強化されています。

コンピュータビジョン:Computer Vision アプリケーションは、AI GPU を活用して現実世界からの視覚データを処理および解釈し、自動運転車から医療診断画像に至るまでのテクノロジを強化します。このセグメントでは、安全性が重要な環境で瞬時に意思決定を行うための低遅延推論機能が必要です。製造現場では、GPU を利用した自動光学検査システムが 99.9% の精度で欠陥を検出し、人間のオペレーターを大幅に上回ります。自動車業界だけでも、高度な運転支援システム用に数百万もの推論グレードの GPU を導入し、複数のカメラや LIDAR センサーからのフィードをリアルタイムで処理しています。ヘルスケアの導入も急増しており、GPU により CT および MRI スキャンの再構築が 50 倍高速化され、世界中の患者の診断と治療計画の迅速化が可能になります。

その他:その他のカテゴリには、創薬、ゲノミクス、気候モデリング、金融シミュレーションなどの新興の特殊なアプリケーションが含まれます。製薬業界では、AI GPU によって分子ドッキング シミュレーションが高速化され、実行可能な薬剤候補を特定する時間が数年から数か月に短縮されます。気候科学者はこれらのプロセッサを利用して、局所的な精度で気象パターンを予測する高解像度の地球システム モデルを実行します。このセグメントには、NVIDIA Omniverse や同様のプラットフォームが AI GPU を使用して仮想空間で物理的な工場や都市をシミュレートする、デジタル ツインの急成長分野も含まれています。現在、LLM に比べてボリュームは小さいですが、これらの科学アプリケーションは、最大の倍精度浮動小数点パフォーマンスを必要とする高価値のニッチ市場を表しています。

AI GPU市場の地域別展望

AI GPU 消費の世界的な分布は、ハイパースケール インフラストラクチャ、技術開発ハブ、政府の戦略的取り組みの集中を反映しています。

無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細はこちらをご覧ください。

北米

北米は世界市場の 42% シェアを保持し、AI ハードウェアの消費とイノベーションにおいて支配的な地域としての地位を維持しています。 Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud、Meta などの世界最大のハイパースケーラーの存在により、調達量が膨大になり、2023 年にはこれら 4 社だけでハイエンド GPU 供給の推定 60% を占めると推定されています。米国には両大手 GPU メーカーの本社があり、ハードウェア設計とソフトウェア最適化の緊密なエコシステムを育成しています。さらに、この地域は AI スタートアップへの旺盛なベンチャーキャピタル投資の恩恵を受けており、その投資額は 2023 年に 680 億米ドルに達し、コンピューティング アクセスの需要がさらに高まっています。 National AI Research Resource パイロットなどの政府の取り組みは、これらのリソースへのアクセスを民主化し、商業大手を超えて持続的な需要を確保することを目的としています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは世界市場の 21% のシェアを占めており、主権 AI 機能と GDPR に基づく厳格なデータ プライバシー規制に重点を置いていることが特徴です。英国、フランス、ドイツなどの主要経済国は、欧州以外のインフラへの依存を減らすために、ドイツのジュピターエクサスケールシステムなどの国家スーパーコンピュータに多額の投資を行っている。この地域は、国境内でデータを処理する準拠した AI インフラストラクチャに対する独特の需要を生み出し、フランクフルト、パリ、ロンドンでの新しいデータセンターの建設を推進しています。ヨーロッパの産業、特に自動車と製造は、産業オートメーションやデジタル ツイン シミュレーションに AI を積極的に採用しています。ただし、この地域のエネルギーコストの上昇が制約となっており、エネルギー効率の高い GPU アーキテクチャと液体冷却技術の導入が加速しています。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は世界市場の 28% のシェアを占めており、地政学的貿易の制約と並行して急速な成長を遂げる複雑な状況を表しています。中国は米国の輸出規制にもかかわらず、依然として AI アクセラレーションの大消費国であり、アリババ、テンセント、バイドゥなどの国内テクノロジー大手は、独自の生成 AI モデルを強化するために準拠した GPU バリアントを積極的に調達しています。この地域は半導体サプライチェーンの製造拠点でもあり、台湾のTSMCと韓国のサムスンが最先端のGPUシリコンとHBMメモリのほぼ100%を生産している。インドや東南アジアなどの新興市場では、政府のデジタル化推進とモバイルファーストの人口が膨大なデータトレーニングセットを生成することにより、データセンター容量が3桁の伸び率で増加しています。シンガポールは主要なデータセンターハブとしての地位を確立しており、AI 対応施設への多額の投資を集めています。

中東とアフリカ

中東とアフリカは世界市場の 9% のシェアを占めており、これは主に湾岸協力会議加盟国における国家後援による大規模な技術イニシアチブによって推進されています。 UAEとサウジアラビアは、Vision 2030などのプロジェクトを通じて石油依存からの経済脱却に積極的に取り組んでおり、これにはアラビア語LLMやスマートシティインフラを構築するための数千台のH100 GPUの導入が含まれる。この地域は豊富で低コストのエネルギー資源の恩恵を受けており、電力を大量に消費する AI トレーニング クラスターにとって魅力的な場所となっています。 2024 年、サウジアラビアの KAUST 大学は、数千の次世代 GPU を搭載したこの地域で最も強力なスーパーコンピューターの 1 つである Shaheen III の立ち上げを発表しました。アフリカでの導入は初期段階にありますが、ナイジェリアと南アフリカのフィンテックおよび電気通信部門は、顧客サービスおよび不正検出アプリケーション向けに AI インフラストラクチャを導入し始めています。

AI GPU市場のトップ企業のリスト

• エヌビディア
• AMD

市場シェアが最も高い上位 2 社

• エヌビディア:NVIDIA はデータセンター GPU 市場の約 92% を占めており、CUDA ソフトウェア エコシステムと H100 および今後の Blackwell アーキテクチャによる先行者利益を活用して、企業顧客を囲い込んでいます。
• AMD:AMD は市場の約 5% ～ 8% を占めていますが、MI300X アクセラレータで急速にシェアを拡大​​しており、2024 年のデータセンター GPU 収益は 40 億米ドルを超えると予測しています。

投資分析と機会

AI ハードウェア分野には投資資金が殺到しており、特にサプライチェーンの多様化とエネルギー効率の向上に重点が置かれています。ベンチャーキャピタル企業は、次世代 GPU をサポートするための特殊な AI アクセラレータ、フォトニクスベースの相互接続、効率的な冷却ソリューションを開発する新興企業に向けて、2024 年に 180 億米ドルを超える資金を投入しました。 AI シリコンの対応可能な市場全体が 2030 年までに現在の半導体市場全体に匹敵すると予測されているため、チップ設計の高い参入障壁は、巨額の潜在利益によって相殺されつつあります。投資家は特に「エッジでの推論」エコシステムを可能にする企業に強気で、データセンターへの依存を減らすためにローカルデバイス上で量子化 LLM を実行できるハードウェアに資金を提供しています。さらに、最新の GPU クラスターに必要なラックあたり 50kW から 100kW の電力密度に対応するために施設をアップグレードしているデータセンター REIT やインフラストラクチャ ファンドへの多額の資本流入があります。

重要な投資機会は、GPU 自体を取り巻くエコシステム、特に高帯域幅メモリと高度なパッケージングにあります。 HBM3e がパフォーマンスのボトルネックになる中、SK Hynix や Micron などのメーカーは、自社の株価評価が AI GPU の需要と直接相関していることを認識しています。戦略的投資は、地域のデータ常駐法に準拠した GPU クラウドを構築し、世界的なハイパースケーラーとは異なる価値提案を提供するソブリン クラウド プロバイダーもターゲットにしています。さらに、GPU 使用率を最適化するソフトウェア層は依然として投資の温床となっています。ハードウェアの ROI を 30% 以上改善する仮想化、スケジューリング、動的割り当てソフトウェアを提供するスタートアップ企業が高い評価を集めています。ハードウェア不足が続く中、「サービスとしての GPU」を提供する企業は急速なユーザー獲得と収益の増加を実現しています。

新製品開発

AI GPU 分野の製品開発のペースは猛烈なリズムで加速しており、製品ライフサイクルは 2 年から 1 年に短縮されています。 NVIDIA は正式に 1 年リリース ペースに移行し、Hopper H200 の直後に Blackwell アーキテクチャを発表し、毎年 2 倍のパフォーマンスを目指しています。この迅速な反復はチップレット アーキテクチャの統合によって推進されており、メーカーはモノリシック チップ全体を再設計することなく、コンピューティング、メモリ、および I/O ダイを組み合わせて、トレーニングまたは推論用に特化した SKU を作成できます。 AMD の最新の MI300 シリーズはこれを例示しており、ロジックとメモリを垂直に積層して、前例のないメモリ密度を実現しています。メーカーはまた、専用のトランス エンジンをシリコンに直接統合しています。これは、トランス モデルのアテンション メカニズムの背後にある数学を高速化するために特別に設計されたハードウェア ロジックです。

革新はプロセッサ コアを超えてメモリと相互接続サブシステムにまで及びます。新しい製品では、CPU と GPU が単一の大規模なメモリ プールを共有できるようにするユニファイド メモリ アーキテクチャを搭載するものが増えており、冗長なデータ コピーが排除され、単一 GPU の VRAM の容量を超えるモデルのトレーニングが可能になります。たとえば、GH200 Grace Hopper スーパーチップは、ARM CPU、H100 GPU、および 480 GB のユニファイド メモリを組み合わせています。同時に、相互接続テクノロジーも進化しており、NVLink 5 と Infinity Fabric により、数百の GPU が単一の論理的な巨大 GPU として機能できるようになります。開発では、精度の低い形式にも焦点を当てています。新しい GPU は FP4 および FP8 データ型をサポートし、精度を維持しながら半分のメモリ占有面積でモデルを 2 倍の速度で実行できるようになり、コスト効率の高い商業展開にとって重要な開発となります。

最近の 5 つの動向 (2023 年から 2025 年)

• 2024 年 3 月 18 日:NVIDIA は、2,080 億個のトランジスタを搭載し、最大 20 ペタフロップスの FP4 パフォーマンスを提供し、H100 と比較してコストとエネルギー消費を最大 25 倍削減する Blackwell B200 GPU を発表しました。
• 2023 年 12 月 6 日:AMDは、192GBのHBM3メモリと5.3TB/秒の帯域幅を備えたInstinct MI300Xアクセラレータを正式に発売し、Llama 2モデル向けの競合他社のH100よりも推論パフォーマンスが1.3倍優れていると主張しました。
• 2023 年 11 月 13 日:NVIDIA は、141 GB の容量と 4.8 TB/秒の帯域幅を持つ HBM3e メモリを初めて搭載し、H100 のほぼ 2 倍の推論速度を実現する H200 Tensor コア GPU を発表しました。
• 2023 年 8 月 8 日:NVIDIA は、72 コア ARM CPU、Hopper GPU、および 141 GB の HBM3e メモリを組み合わせて、複雑な生成 AI ワークロードを処理する GH200 Grace Hopper Superchip プラットフォームを発表しました。
• 2023 年 6 月 13 日:AMDは、CDNA 3 GPUコアとZen 4 CPUコアを単一のパッケージに組み合わせた、AIおよびHPC用の世界初のデータセンターAPUであるMI300Aの詳細な仕様を明らかにしました。

AI GPU市場のレポートカバレッジ

この包括的なレポートは、世界の AI GPU エコシステムの詳細な分析を提供し、2026 年から 2035 年の市場規模の推定と、ハードウェア、ソフトウェア、サービスにわたる収益源の詳細な内訳をカバーしています。この調査では、地政学的な規制、サプライチェーンのダイナミクス、技術的進歩が価格と入手可能性に及ぼす影響を調査しています。 NVIDIA や AMD などの主要企業の技術ロードマップや、ハイパースケーラーが開発したカスタム シリコンによる新たな脅威を分析し、競争環境を深く掘り下げています。このレポートでは、出荷量、平均販売価格、メモリ容量の傾向を追跡し、ハードウェアの進化を明確に把握します。さらに、さまざまな業界全体の導入率を評価し、ヘルスケア、金融、自動車分野の高成長スポットを特定します。

対象範囲は製造サプライチェーンの戦略的評価にまで及び、市場の速度を左右するウェーハ製造、CoWoS パッケージング、HBM 生産のボトルネックを特定します。 AI インフラストラクチャの総所有コストを分析し、オンプレミス クラスターとクラウド ベースのレンタル モデルを比較して、投資決定の指針とします。このレポートには、エネルギー消費と持続可能性に関する専用セクションも含まれており、将来のデータセンターの電力要件と冷却技術に必要な革新を予測しています。このレポートは、厳密な一次調査とデータ検証を通じて、コンポーネントの選択から戦略的パートナーシップの形成に至るまで、AI ハードウェア市場の急速に変化する地形をナビゲートするために必要な実用的なインテリジェンスを関係者に提供します。詳細な地域分析により、新興市場とソブリン AI プロジェクトにおける具体的な成長機会が浮き彫りになります。