グラフィックス処理装置（GPU）の世界市場

世界のグラフィック処理装置（GPU）市場は2030年までに7,437億米ドルに達する見込み

世界のグラフィック処理装置（GPU）市場は、2024年に1,537億米ドルと推定されており、2024年から2030年の分析期間においてCAGR30.1％で成長し、2030年までに7,437億米ドルに達すると予測されています。本レポートで分析対象としたセグメントの一つであるハイブリッドGPUは、31.3%のCAGRを記録し、分析期間終了時までに5,118億米ドルに達すると予測されています。統合型GPUセグメントの成長率は、分析期間において28.4%のCAGRと推定されています。

米国市場は460億米ドルと推定される一方、中国は28.9%のCAGRで成長すると予測されています

米国におけるグラフィック処理装置（GPU）市場は、2024年に460億米ドルと推定されています。世界第2位の経済規模を誇る中国は、2024年から2030年の分析期間においてCAGR28.9％で推移し、2030年までに1,100億米ドルの市場規模に達すると予測されています。その他の注目すべき地域別市場分析としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に26.8％、25.2％のCAGRで成長すると予測されています。欧州では、ドイツが約20.5％のCAGRで成長すると見込まれています。

世界のグラフィック処理装置（GPU）市場- 主な市場動向と促進要因の概要

なぜグラフィックス処理装置（GPU）は高性能コンピューティングや高度なグラフィックスアプリケーションに不可欠となっているのでしょうか？

グラフィックス処理装置（GPU）は、主にビデオゲームにおける画像やグラフィックスのレンダリングに使用される専用ハードウェアから、高性能コンピューティング（HPC）や様々な高度なグラフィックスアプリケーションにおける重要な構成要素へと進化してきました。では、なぜ今日GPUがこれほど重要なのでしょうか。GPUは大量のデータを並列処理で高速化するよう設計された専用プロセッサであり、高度な計算を必要とするアプリケーションに最適です。少数のタスクを順次処理する従来のCPUとは異なり、GPUは数千のタスクを同時に処理するよう最適化されているため、複雑なグラフィックのレンダリング、人工知能（AI）アルゴリズムの駆動、科学研究におけるシミュレーションの実行などに最適です。

現在では、ゲーム、映画制作、仮想現実（VR）および拡張現実（AR）、自動車産業（自動運転車の駆動）など、幅広い産業においてGPUは不可欠な存在となっています。グラフィックス分野を超えて、深層学習、データ分析、暗号通貨マイニングなどでも多用されており、膨大なデータセットを並列処理する能力が計算時間を大幅に短縮しています。AIと機械学習の台頭に伴い、GPUは深層ニューラルネットワークのトレーニングに不可欠となり、研究者や開発者がより複雑なモデルを迅速に学習させることを可能にしております。産業が計算能力の限界を押し広げ続ける中、GPUは高性能コンピューティングの基盤となりつつあり、科学シミュレーションからリアルタイムグラフィックスレンダリングに至るまで、様々な分野でのブレークスルーを実現しております。

技術的進歩はGPUの能力と効率をどのように向上させているのでしょうか？

技術革新により、GPUの能力と効率性は著しく向上し、様々なアプリケーションにおいてより強力かつ汎用性の高いものとなっています。最も重要な進歩の一つは、より多くのコアと高いメモリ帯域幅を備えたGPUの開発です。これにより、さらに大規模なデータセットの処理や、同時並行タスクの実行が可能になりました。NVIDIAのアンペールやAMDのRDNAアーキテクチャを基盤とする最新のGPUは、数千ものコアを搭載しており、高度に複雑な計算タスクをリアルタイムで処理することが可能です。このコア数の増加は、グラフィックスにおけるリアルタイムレイトレーシング、AIモデルのトレーニング、大規模シミュレーションなど、大規模な並列処理が性能の鍵となるアプリケーションにおいて不可欠です。

もう一つの大きな進歩は、テンソルコアの組み込みです。これは行列計算を高速化するために設計された専用処理ユニットであり、機械学習やAIワークロードの基盤となっています。テンソルコアにより、GPUはより高速な深層学習演算を実行可能となり、画像認識、自然言語処理、レコメンデーションシステムなどのタスク効率が向上します。これらの専用コアは、膨大なデータを迅速かつ効率的に処理する必要があるAI研究者や開発者にとって、GPUを最適なハードウェア選択肢としました。テンソルコアの統合は、より高度なAIモデルの開発を促進し、医療、金融、ロボティクスなどの産業におけるイノベーションを牽引しています。

電力効率の向上も、GPUの利便性向上に重要な役割を果たしています。特に、エネルギー消費が大きな懸念事項となるデータセンターや高性能コンピューティングクラスターにおいてその効果は顕著です。新世代のGPUは、ワット当たりの性能を向上させる省電力設計を採用しており、計算タスク全体の電力要件を削減します。これは、GPUを大規模に導入するクラウドプロバイダーや大規模AI調査機関にとって特に重要です。消費電力の最適化により、GPUは大規模運用において持続可能性を高め、組織は高性能を維持しながらコスト削減を実現できるようになりました。

マルチGPU構成とGPU仮想化の進歩は、これらのプロセッサの能力をさらに拡大しています。マルチGPU構成により、ユーザーは単一システム内で複数のGPUの処理能力を統合でき、計算性能を大幅に向上させることが可能です。これは、複雑なレンダリング作業を複数のGPUに分散してワークフローを高速化できる映画制作などの業界において特に有用です。同様に、GPU仮想化により複数のユーザーやアプリケーションが単一GPUの処理能力を共有できるようになり、オンデマンドで高性能コンピューティングを必要とする組織にとって、よりアクセスしやすく費用対効果の高いソリューションとなります。仮想化されたGPUはクラウドゲーミング、AI、レンダリングアプリケーションでますます活用され、膨大な計算能力を必要とする産業にスケーラブルな解決策を提供しています。

高帯域メモリ（HBM）やGDDR6の採用といったメモリ技術の進歩も、GPUの能力を向上させています。これらのメモリ技術はより高速なデータ転送速度を実現し、GPUがデータをより迅速にアクセス・処理することを可能にします。これはリアルタイム3Dレンダリング、動画編集、科学シミュレーションなどのタスクにおいて不可欠です。特に高帯域幅メモリは、AIワークロードやデータ分析において有用です。これらの分野では、大規模なデータセットを迅速に処理し、知見を導き出す必要があります。GPUメモリのこうした進歩は、データ集約型分野における可能性の限界を押し広げています。

なぜGPUはAI、科学研究、グラフィックス集約型アプリケーションの高速化に不可欠なのでしょうか？

GPUがAI、科学研究、グラフィックス集約型アプリケーションの高速化に不可欠である理由は、その独自のアーキテクチャにあります。これにより、膨大な量のデータを処理し、高速で並列処理を実行することが可能となります。AIや機械学習においては、GPUはニューラルネットワーク構築に必要な行列乗算やその他の複雑な計算を迅速に実行できるため、トレーニングや推論プロセスにおいて中心的な役割を果たします。従来のCPUは高性能ではありますが、AIに必要な並列処理タスクには最適化されていません。数千ものコアを備えたGPUは、CPUを使用する場合に比べてごく短時間で深層学習モデルのトレーニングを完了できるため、自動運転、医療診断、自然言語処理などのAI主導分野におけるブレークスルーに不可欠です。

科学研究の分野では、物理学、化学、ゲノミクス、気候モデリングなどにおいて、GPUがシミュレーションや計算を加速しています。研究者たちは、従来のCPUベースのシステムでは数か月あるいは数年を要するシミュレーションをGPUで実行しています。例えば創薬分野では、分子とタンパク質の相互作用をリアルタイムでモデル化し、新たな治療法の候補を迅速に特定できます。同様に気候科学では、複雑な気象パターンをモデル化し長期的な気候変動を予測することで、研究者により迅速かつ正確な知見を提供しています。高速な計算を実現するGPUは、科学者が世界的に最も複雑な課題に取り組むことを可能にしています。

ビデオゲーム、3Dレンダリング、仮想現実などグラフィックス集約型アプリケーションにおいては、高品質なビジュアルと滑らかなパフォーマンスを実現するためにGPUは不可欠です。GPUはリアルタイムレイトレーシングを可能にします。これは光が物体とどのように相互作用するかをシミュレートする最先端技術であり、ビデオゲームやシミュレーションにおいて極めてリアルな照明と反射を創出します。これにより、これまでリアルタイムでは実現不可能だった驚異的なリアルなグラフィックスが提供され、ゲーム業界や映画産業に革命をもたらしました。アニメーション、視覚効果、映像制作などの分野で働くクリエイティブプロフェッショナルにとって、GPUはレンダリングプロセスを劇的に高速化し、より迅速な納期と創造的な柔軟性を可能にします。

また、仮想現実（VR）や拡張現実（AR）といった没入型技術においても、GPUは不可欠な存在です。これらの技術では、シームレスなユーザー体験を実現するために、高いフレームレートと低遅延が極めて重要です。例えばVRアプリケーションでは、GPUが視覚環境をユーザーの動作に瞬時に反応させることで、動悸を防止し、より現実的な体験を提供します。これは医療分野（VRを用いた手術シミュレーション）や教育分野（ARが学習教材との関わり方を変革）において特に重要です。複雑な3D環境をリアルタイムでレンダリングするGPUの能力は、没入型メディアの未来を支える基盤となっています。

さらに、GPUは暗号通貨マイニングやブロックチェーン技術といった分野においても極めて重要です。これらの分野では、GPUの並列処理能力が複雑な数学的問題の解決に活用されます。暗号通貨マイニングでは、GPUは取引の検証やブロックチェーンネットワークのセキュリティ確保に使用され、ビットコインやイーサリアムのような分散型システムの機能に不可欠な存在です。暗号通貨とブロックチェーンアプリケーションの成長が続く中、この分野における高性能GPUへの需要は引き続き堅調です。

GPU市場の成長を牽引する要因は何でしょうか？

GPU市場の急速な成長を牽引している主な要因として、AIと機械学習の台頭、ゲームやエンターテインメント分野における高品質グラフィックスへの需要増加、クラウドコンピューティングの拡大、そして科学研究や企業アプリケーションにおける高性能コンピューティング（HPC）の必要性の高まりが挙げられます。まず、AIと機械学習の台頭はGPU市場の主要な推進力の一つです。GPUは深層学習モデルのトレーニングに最も効率的なハードウェアとして広く認知されており、医療、金融、自律システムなどの産業へのAI浸透が進むにつれ、GPUの需要はさらに拡大する見込みです。AI技術に投資する組織は、膨大なデータセットの処理や複雑なモデルの迅速なトレーニングにGPUを依存しており、AI革命における重要なツールとなっています。

ゲームやエンターテインメント分野における高品質グラフィックスへの需要増加も、GPU市場を牽引する主要因です。4K、8K、VRコンテンツの普及に加え、eスポーツやゲームの人気が高まる中、消費者と開発者の双方が、こうした高負荷な作業を処理できるGPUを求めています。リアルタイムレイトレーシング、3Dレンダリング、高フレームレートは、ゲーム機やPCにおいて今や当然の機能とされ、こうした体験を実現する高性能GPUへの需要を後押ししています。特にゲーム業界は、ゲームデザインや視覚効果の進歩がハードウェアの限界を押し上げる中、GPUメーカーにとって重要な成長分野であり続けています。

クラウドコンピューティングの拡大もGPU市場の成長を牽引しています。Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーは、AI、データ分析、レンダリングアプリケーション向けにGPUベースのインスタンスをますます提供しています。これらのクラウドベースのGPUにより、組織は高価なハードウェアへの投資を必要とせず、オンデマンドで強力なコンピューティングリソースにアクセスできます。これにより、あらゆる規模の企業が、機械学習モデルのトレーニング、動画レンダリング、科学シミュレーションといった複雑なタスクにGPUを活用する新たな機会が生まれました。専用のオンプレミスインフラを必要としない点が特徴です。

科学研究や企業アプリケーションにおける高性能コンピューティング（HPC）の需要拡大も、GPU市場の重要な促進要因です。製薬、エネルギー、金融、自動車などの業界では、研究開発を加速させるため、GPUを搭載したHPCシステムへの依存度が高まっています。例えば創薬分野では、分子レベルの相互作用をシミュレートするためにGPUが活用され、新たな治療法の候補を特定するプロセスを劇的に加速させています。金融分野では、速度と精度が極めて重要な高頻度取引アルゴリズムやリスクモデリングにGPUが採用されています。

さらに、より高性能なアーキテクチャの導入、省エネルギー設計、AI加速機能の統合など、GPU技術自体の進歩もGPU市場の成長に寄与しています。NVIDIAやAMDといったGPUメーカーが革新を続け、新世代GPUをリリースするにつれ、企業と消費者の双方が性能向上と新機能を活用するためにアップグレードを進めています。AI、VR、5Gといった機能に高性能コンピューティングを必要とする技術が産業でますます採用されるにつれ、より強力で効率的なGPUへの需要は今後も高まり続けるでしょう。

結論として、GPU市場の成長は、AIと機械学習の台頭、ゲームやエンターテインメントにおける高品質グラフィックスへの需要増加、クラウドコンピューティングの拡大、そして科学研究や企業アプリケーションにおけるHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）の必要性の高まりによって推進されています。産業全体で計算能力への需要が継続的に高まる中、GPUは技術革新の最前線に立ち続け、AI、グラフィックス、ハイパフォーマンスコンピューティングにおける次世代のブレークスルーを支えていくでしょう。

セグメント：

タイプ別（ハイブリッド、統合型、専用型）、デバイス別（スマートフォン、タブレット、コンピュータ、ゲーム機、テレビ、その他デバイス）、用途別（エレクトロニクス、IT・通信、メディア・エンターテインメント、防衛・情報、その他用途）

調査対象企業の例

• Advanced Micro Devices, Inc.
• Apple, Inc.
• ARM Ltd.
• Broadcom Ltd.
• Fujitsu Ltd.
• IBM Corporation
• Imagination Technologies Ltd.
• Intel Corporation
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Silicon Integrated Systems Corporation
• Sony Corporation
• Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd.

AI INTEGRATIONS

当社は、検証済みの専門家コンテンツとAIツールにより、市場および競合情報の分析手法を変革しております。

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関税影響係数

当社の新リリースでは、Global Industry Analystsが予測する、本社所在国、製造拠点、輸出入（完成品およびOEM）に基づく企業の競争力変化に伴い、地理的市場への関税の影響を組み込んでおります。この複雑かつ多面的な市場現実は、売上原価（COGS）の増加、収益性の低下、サプライチェーンの再構築など、ミクロおよびマクロの市場力学を通じて競合他社に影響を及ぼすでしょう。

目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• その他欧州
• アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第4章 競合