レポート概要 グローバルAIトレーニングGPUクラスター販売市場は、2035年までに約875億ドルに達すると予測されており、2025年の182億ドルから成長し、2026年から2035年の間の年平均成長率（CAGR）は17. 0％です。2025年においては、北米が市場を席巻し、36. 5％以上のシェアを持ち、66億ドルの収益を生み出しています。 この市場は、大規模AIモデルの訓練や複雑な機械学習作業を処理するために特別に構成された高性能計算システムであるグラフィックス処理ユニット（GPU）を備えたハードウェアを中心としています。これらのGPUクラスターは、従来のCPUでは不足しがちな深層学習タスクに必要な並列処理能力を提供します。市場には、ハードウェア（GPU、サーバー）、支援ソフトウェア（クラスタ管理・オーケストレーションツール）、および付随サービス（統合、メンテナンス）が含まれ、IT、金融、医療、自動車など多様な業界のニーズに応えています。供給者はGPUメーカーやクラウドサービス提供企業、システムインテグレーター、AIインフラの専門企業まで広範です。 AIの急速な進歩により、大規模モデル訓練に対応できるGPUクラスターの需要が高まっています。大規模言語モデルや深層ニューラルネットワークのような複雑なAIモデルは、効率的な訓練に分散GPUリソースを必要とし、クラスターは現代のAIワークフローに不可欠となっています。AI研究や導入のための所要時間短縮が投資を促進し、エンタープライズは開発サイクルの短縮、AIの精度向上、訓練の高速化と計算処理能力の最適化を求めています。また、生成モデルやリアルタイムアプリケーションといった将来のAIトレンドは計算需要を増加させ、市場の成長を支え続けます。 主要な市場のポイント - ハードウェアが78. 5％のシェアを占め、先進GPU、高速インターコネクト、アクセラレータ最適化システムへの需要が牽引。 - パブリッククラウドの利用割合は54. 3％で、インフラ投資なしでスケーラブルなGPUクラスターアクセスを求める傾向を示す。 - 大規模およびハイパースケールクラスターが48. 7％を占め、AI訓練の複雑さとスケールの拡大によるもの。 - クラウドサービスプロバイダー（CSP）が62. 8％の需要を占めており、企業やAIネイティブのワークロードを支えるGPU容量を拡大。 - IT・テクノロジー業界が65. 9％を占め、継続的なモデル開発とイノベーションに支えられる。 - 北米は36. 5％のシェアを持ち、高度なデータセンターエコシステムと持続的なAIインフラ投資によるもの。 - 米国市場は2024年に60. 1億ドルで、15. 42％のCAGRで成長。大規模AI訓練やクラウド capacityの拡大が牽引。 市場の短い概要 生成AIや大規模言語モデルの需要増加に伴い、GPUクラスターの販売が伸びています。訓練には膨大な並列計算パワーが必要であり、クラウド提供企業はキャパシティ拡大を競っています。MicrosoftとNVIDIAの提携がクラスター注文を後押しし、2024年のハイパースケール企業の設備投資額はほぼ2000億ドルに達し、GPUインフラに集中しています。サプライチェーンの拡大や政府支援も市場を刺激しています。 インドは10, 000以上のGPUを含む新たなクラスター構築のために12. 4億ドルの資金を承認。アジア太平洋地域は最速の成長を示し、中国や日本がAIデータセンターを構築しています。クラスターには高速メモリやカスタムインターコネクトを統合し、分散訓練を加速。液冷システムは高電力密度を管理します。NVIDIAのデータセンター製品は、2026年度第3四半期の売上の約89％を占めました。 異種CPU-GPUアーキテクチャやソフトウェア定義ネットワーキングにより、混合ワークロードのパフォーマンス向上を実現。サブスクリプションリースモデルは、前払コストを低減し、クラスターへのアクセスを改善しています。エッジAIの拡大や新規半導体工場の支援も機会となります。インドは2026年までに604メガワットの容量増と38億ドルの投資を計画。冷却技術やネットワーク提供企業は、クラスター需要の増加に恩恵を受けています。 コンポーネント別 ハードウェアが78. 5％と圧倒的なシェアを持ち、GPU、サーバー、ネットワーキング、冷却装置といった物理インフラが主役です。これらは、大規模AI訓練を行う上で重要な役割を果たします。高いパフォーマンスと信頼性は、大規模データや複雑なモデルの効率的な管理に不可欠です。AIモデルの複雑化や訓練負荷の増加に伴い、ハードウェアへの需要も高まり、GPUアーキテクチャの進化が関心を維持しています。 展開別 パブリッククラウドの利用が54. 3％と最も多く、インフラ所有なしでスケーラブルなGPUクラスターアクセスを選択する傾向を示します。これにより、リソースの迅速な拡張、資本経費の削減、柔軟な訓練作業のサポートが可能になります。クラウドプラットフォームは、モデル訓練の立ち上げを迅速化し、分散チーム間の協力を促進します。 クラスター規模別 大規模・ハイパースケールクラスターが48. 7％、長大な言語モデルや高度なAIシステムの訓練ニーズに対応。高容量クラスターは、大量データの処理を高速化し、性能の一貫性を保ちます。モデルやデータの増加に伴い、企業やクラウド提供企業はハイパースケールシステムへの投資を拡大し、訓練効率の向上と展開期間の短縮を図っています。 エンドユーザー別 主要なエンドユーザーはクラウドサービスプロバイダーで、需要の62. 8％を占めます。これらは企業やスタートアップ、研究機関にGPUクラスターをサービスとして提供し、多様なAIワークロードを支えています。AI訓練サービスの需要増加は、CSPがGPU容量を拡大し、多忙な負荷に対応できるスケーラブルなインフラを整備させています。 産業別 IT・テクノロジー業界が65. 9％を占め、継続的なAI統合やモデル開発、再訓練サイクルによって支えられています。このセクターの企業は、AI駆動のソフトウェアやプラットフォームを開発し、GPUクラスターによるモデル訓練や検証を必要としています。イノベーションとAI採用がインフラ需要を継続させています。 地域別 北米は36. 5％のシェアを持ち、成熟したクラウドインフラ、強いAI採用、投資の多さ、技術者の豊富さによるものです。2024年の米国市場は60. 1億ドルで、15. 42％のCAGRを記録。AIワークロードの拡大とクラウド訓練の需要により、企業やCSPのインフラ拡張が進んでいます。 主要市場セグメント - コンポーネント別：ハードウェア、ソフトウェア、サービス - 展開別：オンプレミス、パブリッククラウド - クラスター規模別：大規模・ハイパースケール（1000以上GPU）、中規模（100〜1000GPU）、小規模（100未満GPU） - エンドユーザー別：クラウドサービスプロバイダー・ハイパースケーラー、大手企業・テック企業、研究機関・アカデミア、政府・防衛 - 産業別：IT・テクノロジー、金融サービス、自動車・製造、医療・医薬、その他 地域カバレッジ - 北米：米国、カナダ - 欧州：ドイツ、フランス、英国、スペイン、イタリア、ロシア、オランダ、その他ヨーロッパ - アジア太平洋：中国、日本、韓国、インド、オーストラリア、シンガポール、タイ、ベトナム - ラテンアメリカ：ブラジル、メキシコ、その他ラテンアメリカ - 中東・アフリカ：南アフリカ、サウジアラビア、UAE、その他MEA 市場ドライバー AIモデルの規模拡大と訓練の複雑さの増加に伴う、膨大な並列計算能力の必要性が主な推進力です。これにより、組織はAI開発の加速を目的としてGPUクラスターに巨大な投資を行っています。また、製品設計、分析、不正検知、科学研究などのコアビジネスにおけるAIの採用拡大も、スケーラブルで高性能なインフラの需要を押し上げています。 市場制約 高額な初期投資が障壁となり、その採用は主に大規模企業や資金援助を受ける研究機関に限定されています。運用コストも電力消費、冷却維持、メンテナンス、人材確保の面で課題となり、コスト意識の高い市場での導入を妨げています。 機会 クラウドベースのAI訓練サービスは、重い資本投資を必要とせずにスケーラブルなGPUクラスターへのアクセスを提供するため、スタートアップや研究機関、中堅企業にとって重要な機会です。ヘルスケア、自動車、金融などの分野に特化したAIソリューションは、カスタマイズされたGPUクラスターの需要を喚起し、カスタム提案の専門ベンダーが市場シェアを獲得しています。 課題 エネルギー効率は引き続き重要な課題であり、高い電力消費と環境への影響を抑えつつ高性能を維持する必要があります。また、先端GPUの供給チェーン依存は不足や遅延を招き、大規模導入におけるハードウェア供給の不確実性を引き起こしています。 競争分析 この市場は、性能、スケーラビリティ、エコシステムの互換性を競う主要なテック企業数社によって集中しています。ハードウェアとソフトウェアを一体化したソリューションを提供する事業者は競争優位性を持ちます。小規模事業者は、最適化されたクラスター設計や特殊なAIワークロードといったニッチ分野で差別化。冷却やインターコネクト技術、新管理ソフトウェアにおける革新も差別化要因です。長期サポートと信頼性は顧客の重要ポイントとなり、競争は活発でイノベーション主導です。 主要主要プレーヤー - NVIDIA Corporation - AMD（Advanced Micro Devices, Inc. ） - Intel Corporation - Dell Technologies, Inc. - Hewlett Packard Enterprise (HPE) - Super Micro Computer, Inc. - Lenovo Group, Ltd. - IBM Corporation - Google LLC - Amazon Web Services, Inc. - Microsoft Corporation - Oracle Corporation - Cisco Systems, Inc. - Penguin Computing - Lambda, Inc. 最新動向 - 2025年10月：NVIDIAのBlackwell GPU（B100/B200/GB200）は2025年いっぱいで完売し、36万台超のバックログを持ち、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどハイパースケーラー向けに優先供給。企業は複数年のAI需要計画を立てている。 - 2025年9月：DellとSupermicroが供給するAMD Instinct MI300XクラスターがMLPerf Inference v5. 1のトップランキングを獲得。8ノード構成でほぼリニアスケーリングを実現し、生産向けAI訓練と推論で異種MI300X/MI325Xミックスを展開。 - 2025年5月：DellがNVIDIAのBlackwell Ultra GPU搭載のPowerEdgeサーバーをリリース。ラックあたり192〜256GPUの冷却（空冷・液冷）を実現し、AIモデル訓練速度を4倍高速化。2025年のAIサーバー市場リーダーに認定。 この包括的な概要は、AI訓練GPUクラスター販売市場の堅実な成長と革新を浮き彫りにし、重要なトレンドや地域動向、主要企業の動きを示しています。