モジュラー型AIデータセンターインフラ市場の規模、シェアおよび成長予測（2026年～2031年）

モジュラー型AIデータセンターインフラ市場は、2026年に16億米ドルと推計されており、2032年までに87億1,000万米ドルに達すると予測されています。これは、2026年から2032年にかけてCAGR32.6％を示すものです。

AIデータセンターの建設における課題は、単に機器の入手可能性だけでなく、ますます産業的な実行力の問題となっています。アクセラレータの世代交代は従来の建設サイクルよりも速く、新しいラック1台ごとに、前世代に比べて電力、液体流量、バスウェイ容量、制御統合、および熱排気量が大幅に増加する可能性があります。すべてのキャンパスをオーダーメイドのプロジェクトとして建設すると、エンジニアリングの負担が増大し、現場の人員確保状況、工程の競合、試運転のやり直しなどにより、スケジュールが不安定になるリスクがあります。プレハブシステムは、電力、冷却、ITスペース間のインターフェースを標準化し、反復可能な組み立て工程を工場に移管することで、出荷前にシステムをテストできるようにすることで、これらの制約に対処します。このカテゴリーは現在、コンテナ型のエッジ施設をはるかに超えて広がっています。大規模なAIプロジェクトでは、最終的に数百メガワットに達する可能性のある施設の構成要素として、モジュラー式電源室、プレハブ変電所、無停電電源装置（UPS）ブロック、バスウェイ・スキッド、液体冷却プラント、冷却液分配モジュール、オーバーヘッドインフラ、および事前設計済みのITポッドが採用されています。Vertiv OneCoreは、およそ10メガワットから250メガワット以上までのデータセンター向けに設計されており、そのNVIDIA Vera Rubin DSX実装では12.5メガワットのインフラストラクチャ・ブロックが使用されています。シュナイダーエレクトリックは、ハイパースケール、ネオクラウド、コロケーションの顧客向けに、モジュラー型電源およびITポッドの製造を拡大しており、デルタは800ボルト直流アーキテクチャを液体冷却式モジュラー設計に統合しています。その経済的メリットには、工期の短縮、品質管理、および再現性が組み合わされています。工場での組み立てにより、現場での設置前に電気的および機械的なインターフェースの検証が可能となり、現場条件下で行われる専門的な作業の量を削減できます。Vertiv社によると、OneCoreは従来の構築方法と比較して、現場作業、試運転、および稼働開始までの時間を最大50％削減できるとのことです。一方、シュナイダーエレクトリック社は、プレハブ方式により導入スケジュールを大幅に短縮でき、ITポッドの設置期間を数ヶ月から数日に短縮できると報告しています。

市場促進要因

• AIの導入スケジュールにおいては、工場製造されたインフラがますます重視されるようになっています。AI事業者は、「電源投入までの時間」と「最初のトークン発行までの時間」の短縮を競っています。従来の現場建設プロジェクトでは、電気、機械、ホワイトスペースの建設を順次行う必要があり、主要なデータセンター市場ではすでに不足している専門技術者を頻繁に必要とします。工場で統合されたモジュールにより、複数の作業工程を並行して進めることが可能になります。現場での設置や電力・水道・ガスなどの接続作業を進めながら、電源、冷却、ITブロックをオフサイトで組み立て、テストすることができます。これにより、モジュール式インフラは単なる利便性の手段から、スケジュール上のリスクを管理するツールへと変化します。これは特に、複数の地域にわたって反復可能な単位で容量を追加する必要があるネオクラウドプロバイダーやハイパースケーラーにとって重要です。AIインフラは、特注の建設から、反復可能な工場統合型導入ブロックへと移行しつつあります。
• ラックの密度が極端に高まるにつれ、事前に統合された電力供給および冷却システムの価値が高まっています。AIラックの消費電力は数十キロワットから数百キロワットへと移行しており、電力変換、バスウェイ、液体冷却、排熱、制御システム間の連携がますます重要になっています。独立した供給元から調達したシステムを現場で組み合わせる方式では、密度が高まるにつれてインターフェースに関するリスクが増大します。プレハブ式のAIモジュールは、検証済みのラック外形、標準化された接続ポイント、および既知の制御ロジックに基づいて、これらのサブシステムを統合することができます。VertivのOneCore構成はラックあたり600キロワットまで拡張可能であり、一方、シュナイダーエレクトリックやデルタは、モジュラー式のホワイトスペースおよび電力アーキテクチャに液冷を直接統合しています。したがって、高密度化は、メガワットあたりのインフラ量を増やすだけでなく、システムレベルの統合による商業的価値も高めます。
• リファレンスアーキテクチャは、急速に変化するコンピューティング世代にわたって再現性を向上させます。NVIDIA DSXやベンダー固有のAIリファレンスデザインは、インフラストラクチャサプライヤーに対し、次世代AIシステム向けの電力、冷却、スペースに関する共通の前提条件を提供しています。メーカーは、これらのエンベロープに基づいて再利用可能なモジュールを構築し、ラックやアクセラレータの世代が変化するにつれて、選択したコンポーネントを更新することができます。デジタル検証やシミュレーションに対応した機器モデルにより、すべてのサイトをゼロから再設計する必要性も軽減されます。標準化は、複数のキャンパスを開発する事業者にとって特に重要です。なぜなら、認定済みのモジュールは、ユーティリティ接続、熱排熱、サイトレイアウトにおける現地の柔軟性を維持しつつ、各拠点で繰り返し利用できるからです。標準化されたリファレンスデザインは、コンピューティング世代を超えて構成の柔軟性を維持しつつ、再現性を向上させます。
• 分散型およびソブリンAIは、ターンキー型のモジュール式施設への需要を生み出しています。すべてのAI導入がギガワット級のキャンパスで行われるわけではありません。ソブリンAI、産業用推論、医療、調査、および地域クラウドアプリケーションでは、ユーザーやデータソースに近い場所で高性能なコンピューティングが必要とされます。ターンキー型のモジュラーAIファクトリーは、従来のデータセンターをゼロから建設することなく、専用の処理能力を展開する手段を提供します。Crusoe Sparkは、個別のユニットとして展開することも、より大規模なクラスターにグループ化することも可能であり、同社は専用の製造施設を活用して生産の工業化を進めています。この用途により、対象市場は、大規模キャンパス内のモジュラーコンポーネントにとどまらず、完全かつ自立型のAI施設へと拡大しています。

市場抑制要因

• モジュール化によって、設置場所固有のエンジニアリングが不要になるわけではありません。大規模なAIプロジェクトは、依然として公益事業との接続、変電所、燃料やエネルギーシステム、水の供給、排熱、構造上の条件、および現地の許認可に依存しています。輸送時の寸法や道路へのアクセスも、工場で組み立てられたアセンブリのサイズを制限する要因となり得ます。将来、コンピューティング・プラットフォームが電気的または熱的なインターフェースにおいて実質的に異なる仕様を必要とする場合、標準化されたモジュールは遊休容量を生み出す可能性があります。一方、過度なカスタマイズは、モジュラーシステムの魅力を支える製造上の利点を損なう恐れがあります。また、統合モジュールでは、設計、試運転、ライフサイクル管理の責任が少数のベンダーに集中する可能性があるため、サプライヤーの集中も考慮すべき点です。したがって、オペレーターは、スピードと再現性とのバランスを、マルチベンダーによる柔軟性、現地調達要件、長期的な保守性との間で調整する必要があります。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場機会と主な調査結果
• モジュール型AIインフラの導入スケジュール
• 主な収益源

第2章 市場概要

• AIデータセンター建設の産業化
• 高密度電力および冷却要件
• 工場の統合と検証
• モジュール型導入の経済性

第3章 市場規模と予測（2026年～2032年）

• 世界の市場売上高
• 年間成長率の分析
• モジュール型設備の納入実績
• 新規建設および拡張別の売上高

第4章 市場：モジュラー型インフラの種類別

• プレハブ型電源モジュールおよびスキッド
• 熱冷却および液体冷却モジュール
• ホワイトスペースおよびITポッド
• 統合型AIファクトリー・インフラストラクチャ・ブロック
• ターンキー型モジュラーAIデータセンター
• 工場統合および導入サービス

第5章 市場：導入規模別

• ハイパースケールおよびギガワット級のAIキャンパス
• NeocloudおよびGPUクラウド施設
• 政府および企業向けAI
• エッジおよび分散型AI

第6章 市場：ラック密度別

• 100 kW未満
• 100～250 kW
• 250～500 kW
• 500 kW以上

第7章 市場：パワーアーキテクチャ別

• 従来の交流配電
• ハイブリッドACおよび48/54 VDC
• 800 VDC対応のモジュラー型インフラストラクチャ
• 統合型エネルギー貯蔵およびバックアップ

第8章 市場：冷却アーキテクチャによって

• 空冷およびハイブリッド冷却
• ダイレクト・トゥ・チップ液冷
• リアドア用熱交換器
• 液浸冷却およびその他の高密度冷却

第9章 地域市場

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
• アジア太平洋
• 中東および世界のその他の地域

第10章 技術と商業化の展望

• AIファクトリーのリファレンスアーキテクチャ
• 工場で試験済みの電源および冷却ブロック
• 800 VDCおよび次世代ラック電源
• モジュール式液体冷却
• デジタル検証およびシミュレーション対応モジュール
• 複数拠点での標準化と再現性のある導入
• コンピューティング世代を超えたライフサイクルにおけるアップグレード性

第11章 競合情勢

• バリューチェーン
• フルシステム型モジュラーインフラストラクチャベンダー
• プレハブ式発電・電気設備のサプライヤー
• モジュラー型熱インフラ供給業者
• ターンキー型モジュラーAIファクトリーの開発企業
• 製造および統合パートナー
• 提携と生産能力の拡大

第12章 企業プロファイル

• Schneider Electric
• Vertiv
• Delta Electronics
• Crusoe
• Eaton
• ABB
• Siemens
• Huawei Digital Power
• Rittal
• Legrand
• PCX Holding
• Cannon Technologies
• Flex
• Hewlett Packard Enterprise
• Dell Technologies
• Supermicro
• Johnson Controls
• Trane Technologies

第13章 付録