加速器タイプ（CPU、GPU、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）、およびアプリケーション固有の統合回路（ASIAC）によるアクセラレータカードの市場サイズ、シェア、および業界分析、アクセラレータタイプ（クラウドアクセラレータおよび高性能コンピューティングアクセラレータ）によるアプリケーション、ビデオおよび画像処理、領域停止など）

グローバルアクセラレータカード市場は、AI、ゲーム、テレコム、データセンターなどのセクターでの強力な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るため、大幅に拡大しています。処理強度と速度を改善する能力が認識さ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、およびビッグデータ分析の成長により、より速く拡張可能なハードウェアの需要が促進され、アクセラレータカードが重要な答えになります。

GPU、FPGA、およびNPUテクノロジーの開発は、製造技術の改善と組み合わせて、費用を削減し、その使用量を増やしています。産業はエネルギー効率、より速い処理、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のコンピューティングテクノロジーを進める上で重要な役割を果たします。

生成AIの影響 アクセラレータカード市場

生成AIは、大規模な言語モデルの操作や画像の生成などの厳しいタスクを管理できる高度で高速コンピューティングオプションを必要とすることにより、アクセラレータカード業界の拡大を促進しています。これらの義務には、GPU、TPU、およびAI中心のFPGAの進歩を推進している高度に開発された機器が必要です。製造業者は、スケーラビリティ、効率、および費用対効果の需要が促進され、ハイパースケールのデータセンターと企業向けのAi-Optimized Acceleratorカードを作成し、生成AIの広範な採用を可能にしています。例えば、

• 2024年、Neuchipsは、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Computex 2024でViper Genai PCIEカードを発売しました。大規模な言語モデル（LLM）のパフォーマンスを向上させ、RAGの精度を向上させ、安全なデータ処理のための48GBのオンプレミスメモリを含みます。

アクセラレータカード市場 ドライバ

データセンターの上昇は、市場の主要な要因です

クラウドサービス、ビッグデータ分析、およびAI駆動型アプリケーションに対する需要の増加により、データセンターは大規模なワークロードを管理するために高度なコンピューティングソリューションを備えている必要があります。 GPU、NPU、FPGAなどのアクセラレータカードは、データセンター内での処理速度とエネルギー効率を高める上で重要な役割を果たします。より迅速で適応性のあるオプションの必要性の高まりは、複雑なタスクと膨大な量のデータを効率的に処理するために、データセンターでアクセラレータカードの使用を促進し、市場の拡大につながることです。例えば、

• 業界の報告によると、2023年12月には、世界中に約10,978のデータセンターの場所があり、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、上位20か国が先導しています。

アクセラレータカード市場 拘束

電力と冷却の要件は、市場の成長を妨げる可能性があります

アクセラレータカード、特に高性能コンピューティング（HPC）およびAIアプリケーションで使用されているものは、かなりの量の電力を消費し、多くの場合、低電圧で数百のアンプを必要とします。これらの広範な電力要件は、理想的な動作条件を支持するために高度で効率的な冷却システムを必要とする重要な熱を生み出します。データセンターでは、密な構成で複数のアクセラレータカードを展開する際に、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。これは、これらのエネルギー集約的な要件に対応するために電力と冷却システムを拡張する必要があるため、より高い運用費用をもたらします。さらに、配電と冷却の問題は、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、特定のモデルはサブ1Vレベルで1000以上を提供します。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電流の過渡現象と電圧スパイクに直面しています。たとえば、AIチップは、最大650の電力需要を継続的に経験する可能性があり、ピーク電流は1000 Aを超えています。

アクセラレータカード市場 機会

暗号通貨採掘は、市場の機会を生み出します

暗号通貨鉱業は、仕事の証明アルゴリズムで複雑な暗号パズルを解決するために必要な高い計算能力により、アクセラレータカード、特にGPUとASICSの重要な市場機会を提供します。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、GPUやカスタムASICなどのより高度なハードウェアを必要とするマイニングの難易度が高くなります。強気市場では、採掘活動の増加により、特に大規模な採掘操作とマイニングプールで、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、世界中の規制上の監視と採掘活動の拡大により、エネルギー効率の高いハードウェアの需要の増加も市場を推進しており、アクセル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、 Intel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、新しいエネルギー効率の高いブロックチェーンアクセラレータチップでビットコイン鉱業に参入しました。このチップは、SHA-256マイニングに使用されている従来のGPUと比較して、ワットあたりのパフォーマンスの1000倍の改善を約束します。

セグメンテーション

重要な洞察

レポートは、次の重要な洞察をカバーしています。

• マイクロマクロ経済指標
• ドライバー、抑制、傾向、および機会
• 主要なプレーヤーが採用するビジネス戦略
• アクセラレータカード市場に対する生成AIの影響
• キープレーヤーの統合SWOT分析

プロセッサタイプによる分析

プロセッサの種類に基づいて、市場はCPU、GPU、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）、およびアプリケーション固有の統合回路（ASIAC）に断片化されています。

GPUセグメントは、優れた並列処理機能のために支配的であり、AI、機械学習、高性能コンピューティングのアプリケーションに適しています。 GPUは、広範な並列ワークロードを処理する能力により、AIやディープラーニングなどの分野でのデータが多いタスクの好ましい選択となっています。 CPUは依然として一般的なコンピューティングタスクとFPGAおよびASICの最も一般的な選択肢ですが、特定の機能にはASICが好まれますが、GPUはその柔軟性とスケーラビリティのために市場で最大の選択肢として浮上しています。さらに、業界の最近の革新はこの傾向をサポートしています。例えば、

• 2023年、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 Acceleratorを立ち上げました。 192GBのHBM3メモリと5.3 TB/sのメモリ帯域幅により、MI300Xは、厳しいAIトレーニングと推論タスクを処理するために構築されています。

アクセラレータタイプによる分析

アクセラレータタイプに基づいて、市場はクラウドアクセラレータと高性能コンピューティングアクセラレータに断片化されています。

クラウドアクセラレータセグメントは、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に対する需要の増加により、市場を支配しています。クラウドアクセラレータは、スケーラブルでオンデマンドの処理機能により、コストのかかる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、複雑な計算を実行する機能を企業に提供します。クラウドに運用を移行し、効果的で適応性のあるデータ処理ソリューションを探している企業の数が増えているため、クラウドアクセラレーターの需要が急増し、市場で重要な要素になりました。さまざまなセクターでの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促進されています。例えば、

• 2024年、AMDとIBMは、AIモデルのクラウドアクセラレーションと高性能コンピューティングを高めるために、IBMクラウドのサービスとして本能MI300Xアクセラレータを展開するために提携しました。このコラボレーションは、IBMのWatsonx AIと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高めることを目的としています。

アプリケーションによる分析

アプリケーションに基づいて、市場は機械学習、ビデオと画像処理、データ分析など（金融コンピューティング）に細分化されています。

機械学習セグメントは、GPUなどのアクセラレータがユニークに適している大規模で複雑なモデルを訓練および推測するために計り知れない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。強力なハードウェアが、ヘルスケアやファイナンスなど、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必要性の高まりは、人工知能（AI）の需要の増加の結果です。

GPU、特に機械学習に合わせて調整されたGPUは、これらの計算をスピードアップするために必要な並列処理能力を提供します。さらに、業界での製品の最近の発売は、この傾向をサポートしています。例えば、

• 2024年、Clouderaは、機械学習プロジェクト（AMP）のアクセラレータを発売して、AIの展開を迅速に追跡しました。これらの事前に構築されたオープンソースソリューションは、微調整スタジオや知識グラフを備えたRAGなどのツールを特徴とし、迅速なAIの採用を可能にし、データ値を最大化します。 ClouderaはドバイのEvolve24でそれらを展示し、AIプロジェクトの加速と生産性の向上に対する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、南アメリカ、および中東とアフリカ全体で研究されています。

北米は、アクセラレータカード市場で過半数のシェアを保有しています。この地域は、NVIDIA、AMD、Intelなどの大手テクノロジー企業が位置する場所であり、特にAI、機械学習、高性能コンピューティングのために、アクセラレータカードテクノロジーの進歩を先導しています。さらに、北米のヘルスケア、金融、自動車など、さまざまな業界でAIおよびデータ駆動型ソリューションが重要であり、データ処理のためにアクセラレータカードを使用することが増加します。さらに、市場における北米の支配は、堅牢な企業の採用、学術研究、最近の革新によってサポートされています。例えば、

• 2024年、IBMはHot Chips 2024でSpyre Acceleratorを発表し、32コアとPCIEカードクラスタリングを備えたIBM ZのAI機能を高めました。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、詐欺検出、およびオンプレミスAIモデルの微調整を可能にします。

ヨーロッパは、AIの研究と主要な業界全体のデジタル変革への多大な投資によって推進された、アクセラレータカード市場で2番目に大きいシェアを保持しています。ドイツ、フランス、英国は最前線にあり、自動車、ヘルスケア、金融などの産業がますますAIテクノロジーに変化しています。自律運転、スマートマニュファクチャリング、精密医療などの分野で進歩を目指して努力している業界は、アクセラレータカードに対して強い需要があります。さらに、ヨーロッパが持続可能性と革新に重点を置いており、AIの利用を促進する政府が支援するプログラムは、効果的なコンピューティングソリューションの需要を高め、地域の技術主導型の進歩における加速器カードの重要性を強調しています。

アジア太平洋地域は、地域の急速な技術の進歩と日本、韓国、台湾などの主要な半導体メーカーの強力な存在に拍車をかけられているグローバルアクセラレータカード市場で3番目に大きいシェアを保持しています。電子機器、eコマース、通信などのセクターでのAIテクノロジーの使用の増加は、アクセラレータカードの必要性を感じています。さらに、中国とインドはAIプロジェクトに多大な投資を行っており、特に製造、フィンテック、ヘルスケアなどの分野に焦点を当てており、高度なコンピューティングソリューションの需要を高めています。アジア太平洋地域の発展途上市場におけるデジタル化とイノベーションに重点が置かれているため、アクセラレータカード市場の重要なプレーヤーとしてそれを位置付けています。例えば、

• 2023年、 Intelは、24のテンソル処理コア、96GB HBM2Eメモリ、2.4TB/sの帯域幅を備えた、中国市場向けのHabana Gaudi 2 Deep Learning Accelerator Cardを発売しました。地元の規制に合わせて、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提供します。 Gaudi 2を使用したサーバー製品は、Inspur、H3C、およびXFusionから予想されます。

主要なプレーヤーがカバーしました

グローバルなアクセラレータカード市場は、多数のグループとスタンドアロンプ​​ロバイダーの存在で断片化されています。米国では、上位5人のプレーヤーが市場の約28％を占めています。

レポートには、次のキープレーヤーのプロファイルが含まれています。

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

主要な業界の開発

• 2024年、AMDは、超低レイテンシの電子取引に最適化されたスリムで費用対効果の高いソリューションであるAlveo UL3422 Accelerator Cardを発売しました。 AMD Virtex Ultrascale+ FPGAを搭載し、3NSレイテンシ未満で業界をリードするダニから取引のパフォーマンスを達成し、あらゆるサイズの取引会社に対応しています。

• 2024年、DellのPowerEdge XE9680はIntel Gaudi 3 AI Acceleratorカードを統合し、費用効率の高い高性能AIコンピューティングを提供します。最大1.8倍のより良い計算パフォーマンスとより高速なトレーニング/推論速度を提供すると、スケーラビリティと手頃な価格のためにイーサネットネットワーキングを活用します。