アクセラレータ カードの市場規模、シェア、業界分析（プロセッサ タイプ別（CPU、GPU、フィールド プログラマブル ゲート アレイ（FPGA）、および特定用途向け集積回路（ASIAC））、アクセラレータ タイプ別（クラウド アクセラレータおよびハイ パフォーマンス コンピューティング アクセラレータ）、アプリケーション別（機械学習、ビデオおよび画像処理、データ分析、その他（金融コンピューティング））、および地域予測、 2026～2034年

AI、ゲーム、通信、データセンターなどの分野で強力なコンピューティング ソリューションに対するニーズが高まっているため、世界のアクセラレータ カード市場は大幅に拡大しています。処理強度と速度を向上させる能力が認められているアクセラレーション カードは、現代のアプリケーションの計算上のハードルに取り組む上で重要な要素になりつつあります。 AI、機械学習、ビッグデータ分析の成長により、より高速で拡張可能なハードウェアの需要が高まっており、アクセラレータ カードが重要な答えとなっています。

GPU、FPGA、NPU テクノロジーの発展と製造技術の向上により、コストが削減され、その使用量が増加しています。業界はエネルギー効率、より高速な処理、およびパフォーマンスの向上に焦点を当てているため、アクセラレータ カードは次世代コンピューティング テクノロジの進歩において重要な役割を果たしています。

生成 AI の影響  アクセラレータカード市場

ジェネレーティブ AI は、大規模な言語モデルの操作や画像の生成などの要求の厳しいタスクを管理できる高度な高速コンピューティング オプションのニーズを生み出し、アクセラレータ カード業界の拡大を推進しています。これらの任務には高度に開発された機器が必要であり、これにより GPU、TPU、AI に重点を置いた FPGA の進歩が推進されています。メーカーは、拡張性、効率性、費用対効果に対する需要に駆られて、ハイパースケール データセンターやエンタープライズ向けに AI に最適化されたアクセラレータ カードを作成し、生成 AI の広範な導入を可能にしています。例えば、

• 2024 年、Neuchips は COMPUTEX 2024 で、生成 AI タスク用に設計されたプラグアンドプレイ AI アクセラレータである Viper GenAI PCIe カードを発表しました。大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを強化し、RAG の精度を向上させ、安全なデータ処理のための 48 GB のオンプレミス メモリを搭載しています。

アクセラレータカード市場  ドライバ

データセンターの台頭が市場の主な推進要因

クラウド サービス、ビッグ データ分析、AI 主導のアプリケーションに対する需要が高まる中、データ センターには大規模なワークロードを管理するための高度なコンピューティング ソリューションが必要です。 GPU、NPU、FPGA などのアクセラレータ カードは、データセンター内の処理速度とエネルギー効率を向上させる上で重要な役割を果たします。より迅速で適応性の高いオプションに対するニーズの高まりにより、複雑なタスクや膨大な量のデータを効率的に処理するためにデータセンターでのアクセラレータ カードの使用が促進され、市場の拡大につながっています。例えば、

• 業界レポートによると、2023 年 12 月時点で世界中のデータセンターの数は約 10,978 か所で、米国 (5,388)、ドイツ (522)、英国 (517)、中国 (449)、カナダ (336)、フランス (315)、オーストラリア (306) などの上位 20 か国がその先頭に立っていました。

アクセラレータカード市場  拘束

電力と冷却の要件が市場の成長を妨げる可能性がある

アクセラレータ カード、特にハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) や AI アプリケーションで使用されるカードは大量の電力を消費し、多くの場合、低電圧で数百アンペアを必要とします。これらの広範な電力要件により大量の熱が発生し、理想的な動作条件を維持するには高度で効率的な冷却システムが必要になります。データセンターでは、複数のアクセラレータ カードを高密度構成で導入する場合、十分な冷却を確保し、電力消費を効果的に管理することが重要な課題になります。このようなエネルギー集約型の要件に対応するには電源および冷却システムを拡張する必要があるため、運用コストが増加します。さらに、配電と冷却に関する問題は、ハードウェアの全体的な機能と寿命に影響を与える可能性があります。例えば、

• EE Power の記事によると、AI アクセラレータ カードは AI ワークロードを処理するために非常に高い電力を必要とし、一部のモデルではサブ 1V レベルで 1000 A 以上を供給します。これらのカードは、多くの場合、システムのパフォーマンスを混乱させる可能性のある高い過渡電流や電圧スパイクに直面します。たとえば、AI チップは最大 650 A の電力需要を継続的に受け、ピーク電流は 1000 A を超える場合があります。

アクセラレータカード市場  機会

仮想通貨マイニングが市場にチャンスをもたらす

暗号通貨マイニング業界は、プルーフ・オブ・ワーク・アルゴリズムにおける複雑な暗号パズルを解くために高い計算能力が必要なため、アクセラレーター・カード、特に GPU や ASIC に大きな市場機会をもたらしています。ビットコインやイーサリアムなどの暗号通貨は進化しており、マイニングの難易度が高くなっており、GPU やカスタム ASIC などのより高度なハードウェアが必要になります。強気市場では、マイニング活動の増加により、特に大規模なマイニング作業やマイニングプールにおいて、高性能アクセラレータ カードの必要性が高まります。

さらに、世界中で規制監視の強化と採掘活動の拡大によるエネルギー効率の高いハードウェアへの需要の高まりも市場を牽引しており、アクセラレータカード業界の進歩と拡大の継続的な可能性を生み出しています。例えば、

• 2022年には、 インテルは、エネルギー消費を削減しながらパフォーマンスを大幅に向上させるように設計された、エネルギー効率の高い新しいブロックチェーン アクセラレータ チップを搭載してビットコイン マイニング業界に参入しました。このチップは、SHA-256 マイニングに使用される従来の GPU と比較して、ワットあたりのパフォーマンスが 1000 倍向上することを約束します。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• ミクロ・マクロ経済指標
• 推進力、制約、傾向、機会
• 主要企業が採用した事業戦略
• ジェネレーティブ AI がアクセラレータ カード市場に与える影響
• 主要企業の統合SWOT分析

プロセッサタイプ別の分析

プロセッサのタイプに基づいて、市場は CPU、GPU、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、および特定用途向け集積回路 (ASIAC) に分割されます。

GPU セグメントは、その優れた並列処理能力により優勢であり、AI、機械学習、およびハイパフォーマンス コンピューティングのアプリケーションに最適です。 GPU は、大規模な並列ワークロードを処理できる能力があるため、AI や深層学習などの分野でデータ量の多いタスクに適した選択肢となっています。一般的なコンピューティング タスクでは CPU が依然として最も一般的な選択肢であり、特定の機能では FPGA と ASIC が好まれていますが、GPU はその柔軟性と拡張性により、市場でのトップの選択肢として浮上しています。さらに、業界における最近のイノベーションもこの傾向をサポートしています。例えば、

• 2023 年に、AMD は、AI および HPC ワークロード向けに設計された強力な GPU である Instinct MI300X AI アクセラレータを発売しました。 192 GB の HBM3 メモリと 5.3 TB/秒のメモリ帯域幅を備えた MI300X は、要求の厳しい AI トレーニングと推論タスクを処理できるように構築されています。

加速器の種類別分析

アクセラレータの種類に基づいて、市場はクラウド アクセラレータとハイ パフォーマンス コンピューティング アクセラレータに分割されます。

AI や機械学習などのタスクに高い計算能力を必要とするクラウドベースのサービスの需要が高まっているため、クラウド アクセラレータ セグメントが市場を支配しています。クラウド アクセラレータは、スケーラブルなオンデマンド処理機能により、高価なオンプレミス ハードウェアを必要とせずに、大量のデータを処理し、複雑な計算を実行できる機能を企業に提供します。業務をクラウドに移行し、効果的で適応性のあるデータ処理ソリューションを求める企業が増加するにつれ、クラウド アクセラレータの需要が急増し、市場において重要な要素となっています。さまざまな分野での AI の使用の増加とクラウド インフラストラクチャの改善により、より高度で効果的なクラウド コンピューティング ソリューションの必要性が高まっています。例えば、

• 2024年には、AMD と IBM は提携して、Instinct MI300X アクセラレータを IBM Cloud 上のサービスとして展開し、AI モデルとハイパフォーマンス コンピューティングのクラウド アクセラレーションを強化しました。このコラボレーションは、IBM の watsonx AI および Red Hat Linux AI 推論をサポートし、パフォーマンスとエネルギー効率を向上させることを目的としています。

アプリケーション別の分析

アプリケーションに基づいて、市場は機械学習、ビデオおよび画像処理、データ分析、その他 (金融コンピューティング) に細分されます。

機械学習セグメントは、大規模で複雑なモデルのトレーニングと推論に膨大な計算能力を必要とするため、アクセラレータ カード市場を支配していますが、GPU などのアクセラレータはこの分野に特に適しています。医療や金融などのさまざまな業界で大量のデータを迅速かつ効率的に処理するための強力なハードウェアのニーズが高まっているのは、人工知能 (AI) の需要が高まっている結果です。

GPU、特に機械学習用に調整された GPU は、これらの計算を高速化するために必要な並列処理能力を提供します。さらに、業界で最近発売された製品もこの傾向を裏付けています。例えば、

• 2024年には、Cloudera は、AI の導入を迅速化するために、機械学習プロジェクト用アクセラレーター (AMP) を立ち上げました。これらの事前構築されたオープンソース ソリューションは、Fine-Tuning Studio や Knowledge Graph を備えた RAG などのツールを備えており、AI の迅速な導入を可能にし、データ価値を最大化します。 Cloudera はドバイで開催された EVOLVE24 でこれらを紹介し、AI プロジェクトの加速と生産性の向上に対するその影響を強調しました。

地域分析

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地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東およびアフリカにわたって調査されています。

北米はアクセラレータ カード市場で過半数のシェアを占めています。この地域には、NVIDIA、AMD、Intel などの大手テクノロジー企業が拠点を置き、特に AI、機械学習、ハイパフォーマンス コンピューティングにおけるアクセラレータ カード テクノロジーの進歩をリードしています。さらに、北米ではヘルスケア、金融、自動車などのさまざまな業界で AI およびデータ駆動型のソリューションに対する大きなニーズがあり、より迅速なデータ処理のためのアクセラレータ カードの使用が増加しています。さらに、市場における北米の優位性は、企業による堅調な導入、学術研究、および最近のイノベーションによって支えられています。例えば、

• 2024 年、IBM は Hot Chips 2024 で Spyre アクセラレータを発表し、32 コアと PCIe カード クラスタリングによって IBM Z の AI 機能を強化しました。これにより、安全でスケーラブルなエンタープライズ AI ソリューションを確保しながら、効率的な生成 AI タスク、不正検出、オンプレミス AI モデルの微調整が可能になります。

ヨーロッパは、主要産業全体にわたる AI 研究とデジタル変革への多額の投資に牽引され、アクセラレータ カード市場で 2 番目に大きなシェアを保持しています。ドイツ、フランス、英国が最前線にあり、自動車、ヘルスケア、金融などの業界で AI テクノロジーへの関心が高まっています。自動運転、スマート製造、精密医療などの分野で進歩を目指している業界では、アクセラレータ カードに対する強い需要があります。さらに、欧州では持続可能性とイノベーションを重視しており、政府支援による AI 利用促進プログラムも相まって、効果的なコンピューティング ソリューションへの需要が高まっており、この地域のテクノロジー主導の進歩におけるアクセラレータ カードの重要性が浮き彫りになっています。

アジア太平洋地域は、この地域の急速な技術進歩と、日本、韓国、台湾などの大手半導体メーカーの強い存在感に支えられ、世界のアクセラレータカード市場で第3位のシェアを占めています。エレクトロニクス、電子商取引、通信などの分野で AI テクノロジーの使用が増加しているため、アクセラレータ カードの必要性が感じられています。さらに、中国とインドは AI プロジェクトに多額の投資を行っており、特に製造、フィンテック、ヘルスケアなどの分野に重点を置いており、高度なコンピューティング ソリューションの需要が高まっています。アジア太平洋地域の発展途上市場においてデジタル化とイノベーションがますます重視されるようになり、同社はアクセラレータカード市場における重要なプレーヤーとしての地位を確立しています。例えば、

• 2023年には、 Intel は、24 個の Tensor プロセッシング コア、96GB HBM2E メモリ、および 2.4TB/秒の帯域幅を備えた、Habana Gaudi 2 ディープラーニング アクセラレータ カードを中国市場向けに発売しました。現地の規制に合わせて大規模な AI モデルをサポートし、パフォーマンスとコスト効率の向上を実現します。 Gaudi 2 を使用するサーバー製品は、Inspur、H3C、および XFUSION から期待されています。

主要なプレーヤーをカバー

世界のアクセラレータ カード市場は、多数のグループやスタンドアロン プロバイダーの存在により細分化されています。米国では、上位 5 社が市場の約 28% を占めています。

このレポートには、次の主要人物のプロフィールが含まれています。

• Alphabet Inc (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Achronix Semiconductor Corporation (U.S.)
• Dell Technologies (U.S.)
• Hewlett Packard Enterprise (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Nvidia (U.S.)
• Qualcomm (U.S.)

主要な業界の発展

• 2024 年に、AMD は、超低遅延の電子取引向けに最適化されたスリムでコスト効率の高いソリューションである Alveo UL3422 アクセラレータ カードを発売しました。 AMD Virtex UltraScale+ FPGA を搭載し、3ns 未満のレイテンシーで業界をリードするティックツートレード パフォーマンスを実現し、あらゆる規模の商社に対応します。

• 2024 年には、デルの PowerEdge XE9680 に Intel Gaudi 3 AI アクセラレータ カードが統合され、コスト効率の高い高性能 AI コンピューティングが実現します。最大 1.8 倍優れたコンピューティング パフォーマンスと高速なトレーニング/推論速度を提供し、イーサネット ネットワーキングを活用して拡張性と手頃な価格を実現します。