ハードウェアアクセラレーション市場レポート：動向、予測、競合分析 (2031年まで)

世界のハードウェアアクセラレーション市場の将来は、深層学習トレーニング、パブリッククラウド推論、エンタープライズクラウド推論市場に機会があり、有望視されています。世界のハードウェアアクセラレーション市場は、2025年から2031年にかけてCAGR 49.1％で成長すると予測されます。この市場の主な促進要因は、高性能コンピューティングに対する需要の高まりと、クラウドコンピューティング＆データセンターの進歩です。

• Lucintelの予測によると、種類別では、ゲーム、シミュレーション、データセンターにおける高性能コンピューティングの需要が高まり、GPUの利用率が高まっていることから、グラフィックスプロセッシングユニットが予測期間中に最も高い成長を遂げる見込みです。
• 用途別では、深層学習トレーニングが最も高い成長が見込まれます。これは、AIアプリケーションにおいて、より高速で効率的なモデルトレーニングの需要が高まっており、ディープラーニングにおけるハードウェアアクセラレータの利用が加速しているためです。
• 地域別では、北米が予測期間中に最も高い成長を遂げる見込みです。

ハードウェアアクセラレーション市場の新たな動向

ハードウェアアクセラレーション市場の新たな動向は、今日の進化に伴い、世界中のさまざまな産業のゲームを変化させています。こうした動向の変化は、AIやビッグデータ関連のアプリケーションへの依存度が高まる一方で、ハードウェアアクセラレータに関連する処理、効率、適応性がどのように改善されているかを示しています。

• AIのハードウェアアクセラレーションへの統合：AIワークロードはしばしば大規模な処理能力を必要としますが、GPUやカスタムASICなどのハードウェア・アクセラレータは、汎用プロセッサよりも効率的にこれらのタスクを処理できるように設計されています。AI主導のハードウェア・アクセラレータは、機械学習、ディープ・ラーニング、データ分析などのアプリケーションで極めて重要になってきています。この統合により、ヘルスケア、自動車、金融などの業界でパフォーマンスが向上し、より迅速な意思決定とリアルタイムの洞察が可能になります。
• FPGAの活用：適応性の高いFPGAは、ハードウェアアクセラレーション市場で活用されています。FPGAは特定の用途に応じて再プログラムすることができます。FPGAは高度にカスタマイズ可能で、低遅延と高スループットを実現する点で、通信、データセンター、自動車などのアプリケーションに適しています。FPGAは、専用のハードウェアアクセラレーションを必要とする画像処理やビデオ・エンコーディングなどの特定のタスクがある産業にとって、非常に重要です。その柔軟性とタスクを最適化する能力により、高性能コンピューティング環境での使用が増加しています。
• エッジコンピューティングとハードウェアアクセラレーションの台頭：エッジ・コンピューティングは、ネットワーク・エッジでのハードウェアアクセラレーションに対する強い需要を生み出しました。エッジデバイスは多くの場合、遅延を避けるためにローカルでリアルタイムにデータを処理する必要があるため、GPUやAIチップなどのハードウェアアクセラレータが不可欠です。エッジコンピューティングの採用は、自律走行、スマートシティ、IoTなど、データのリアルタイム処理が重要な産業で進んでいます。この動向は、エッジでAIや機械学習モデルをサポートするためのハードウェアアクセラレーションの必要性によって拡大しています。
• 量子コンピューティングとハードウェアアクセラレーション：新たなパラダイムは量子コンピューティングの台頭です。量子コンピューティングがハードウェアアクセラレーションの新たな動向のひとつであることは間違いありません。その黎明期において、量子コンピューティングは、従来のバイナリ・ビットと量子ビット（qubits）のデータ処理の様相を変えることを約束しています。最高のハードウェア・アクセラレーターは、量子コンピューティングに計算速度の向上を活用するための最適化を目指しています。この技術は、暗号、材料科学、複雑なシミュレーションなどの分野に応用される可能性が高いです。量子コンピューティングの進歩に伴い、ハードウェアアクセラレータは、この技術の実用化に近づくための重要なイネーブラーになっていくと思われます。
• ブロックチェーン技術におけるハードウェアアクセラレータの応用：ブロックチェーン技術は、トランザクションの処理と検証を高速化するためにハードウェア・アクセラレータを使い始めています。暗号通貨や分散型金融（DeFi）の動向が高まるにつれ、効率的なブロックチェーン・ソリューションに対する需要が高まっています。ASICやFPGAは、ブロックチェーン・ネットワークのパフォーマンスを高め、スループットを向上させ、レイテンシを減少させるハードウェア・アクセラレータに応用されています。これにより、マイナーが1秒当たりにより多くのトランザクションを処理できるようになるため、ブロックチェーンアプリケーションの効率性とスケーラビリティが向上します。この動向は、金融やサプライチェーン管理業界において特に重要です。

AI統合、エッジコンピューティング、FPGA採用、量子コンピューティング、ブロックチェーンアプリケーションなど、ハードウェアアクセラレーション市場における新たな動向はすべて産業の様相を変えつつあり、より高速で効率的な処理ソリューションの需要に影響を与えています。このような新しいアプリケーションの開発が進むにつれ、ハードウェアアクセラレータはその中心的存在であり続けると思われます。

ハードウェアアクセラレーション市場の最近の動向

ハードウェアアクセラレーション市場には、高性能環境におけるデータ処理方法を変革するいくつかの主要な発展が見られます。これらの開発は、ハードウェアアーキテクチャの進歩、新技術との統合、さまざまな分野におけるカスタムソリューションへの需要の高まりを反映しています。

• GPUテクノロジーの進歩：GPUはハードウェアアクセラレーションの最先端にあり、最新の開発により、これらのプロセッサの性能と効率は劇的に向上しています。NVIDIAやAMDなどの企業は、より高速な処理、改良されたメモリ、より高いエネルギー効率を備えた新世代のGPUを製造しています。これらはすべて、リアルタイムでデータを処理・分析するために高い計算能力が必要とされる、ゲーム、AI、ビッグデータ分析などのアプリケーションにとって非常に重要です。
• AI専用ハードウェア・アクセラレータ：機械学習やディープラーニングのアルゴリズム利用が増加して以来、飛躍的に成長しています。TPUを提供するグーグルやNervanaチップを提供するインテルなどの企業は、AIワークロードに特化したハードウェアを構築しています。これらのアクセラレーターは、自然言語処理、画像認識、自律走行などのタスクのパフォーマンスを最適化するように設計されています。これらは計算速度を向上させ、エネルギー消費を削減します。
• データセンターにおけるFPGAテクノロジー：FPGAは、専用タスク用にデータ・センターへの搭載が進んでいます。FPGAは柔軟性と低レイテンシーを提供し、暗号化、リアルタイム分析、高頻度取引など、カスタマイズされた処理を必要とするアプリケーションに適しています。FPGAはさまざまな作業負荷に合わせて再プログラムできるため、効率性と拡張性が最重要視されるデータセンターでは人気の高い選択肢となっています。企業はデータセンターの性能向上と運用コスト削減のため、FPGAソリューションに多額の投資を行っています。
• 特定用途向けASICチップの台頭：特定用途向け集積回路（ASIC）は、特にブロックチェーンや暗号通貨マイニングなどの分野で、ハードウェアアクセラレーションが顕著になっています。汎用プロセッサよりも効率的に単一のタスクを実行するために作られたカスタムチップがASICです。このようなカスタムチップは、暗号通貨マイニングやビデオエンコーディングなど、繰り返し計算を必要とするアプリケーションに最適です。また、消費電力や処理速度が効率的であることから、金融や通信など、より多くの業界で利用されるようになると思われます。
• 自動車システムにおけるハードウェア・アクセラレータの成長：自動車会社は、自律走行車システムにハードウェア・アクセラレータを採用する動きを強めています。GPUやAIチップを含むハードウェア・アクセラレータは、自律走行車内のリアルタイムでの物体検出、ナビゲーション、意思決定に必要な複雑なアルゴリズムに電力を供給します。自律走行や運転支援システムに対する自動車業界の関心が高まるなか、ハードウェア・アクセラレータは、センサーやカメラからの大量のデータを処理するために不可欠なものとなりつつあります。この動向により、ハードウェアアクセラレーション市場は今後数年間で大きく成長すると予想されます。

GPU、AI専用ハードウェア、FPGA、ASIC、車載システムの進歩を伴うハードウェアアクセラレーションの新たな動向は、さまざまな分野にイノベーションをもたらす可能性があります。これは、データ処理に速いペースをもたらし、性能だけでなく運用効率も向上させることで、さまざまなアプリケーションにおいて、より新しく、高度で、効率的なシステムへの入り口を開くことになります。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

• 背景と分類
• サプライチェーン

第3章 市場動向と予測分析

• マクロ経済の動向と予測
• 業界の促進要因と課題
• PESTLE分析
• 特許分析
• 規制環境

第4章 世界のハードウェアアクセラレーション市場：種類別

• 概要
• 魅力分析：種類別
• グラフィックスプロセッシングユニット：動向と予測（2019～2031年）
• ビデオ処理装置：動向と予測（2019～2031年）
• AIアクセラレータ：動向と予測（2019～2031年）
• 正規表現アクセラレータ：動向と予測（2019～2031年）
• 暗号化アクセラレータ：動向と予測（2019～2031年）
• その他：動向と予測（2019～2031年）

第5章 世界のハードウェアアクセラレーション市場：用途別

• 概要
• 魅力分析：用途別
• 深層学習トレーニング：動向と予測（2019～2031年）
• パブリッククラウド推論：動向と予測（2019～2031年）
• エンタープライズクラウド推論：動向と予測（2019～2031年）
• その他：動向と予測（2019～2031年）

第6章 地域分析

• 概要
• 世界のハードウェアアクセラレーション市場：地域別

第7章 北米のハードウェアアクセラレーション市場

• 概要
• 北米のハードウェアアクセラレーション市場：種類別
• 北米のハードウェアアクセラレーション市場：用途別
• 米国のハードウェアアクセラレーション市場
• メキシコのハードウェアアクセラレーション市場
• カナダのハードウェアアクセラレーション市場

第8章 欧州のハードウェアアクセラレーション市場

• 概要
• 欧州のハードウェアアクセラレーション市場：種類別
• 欧州のハードウェアアクセラレーション市場：用途別
• ドイツのハードウェアアクセラレーション市場
• フランスのハードウェアアクセラレーション市場
• スペインのハードウェアアクセラレーション市場
• イタリアのハードウェアアクセラレーション市場
• 英国のハードウェアアクセラレーション市場

第9章 アジア太平洋のハードウェアアクセラレーション市場

• 概要
• アジア太平洋のハードウェアアクセラレーション市場：種類別
• アジア太平洋のハードウェアアクセラレーション市場：用途別
• 日本のハードウェアアクセラレーション市場
• インドのハードウェアアクセラレーション市場
• 中国のハードウェアアクセラレーション市場
• 韓国のハードウェアアクセラレーション市場
• インドネシアのハードウェアアクセラレーション市場

第10章 その他の地域 (ROW) のハードウェアアクセラレーション市場

• 概要
• その他の地域 (ROW) のハードウェアアクセラレーション市場：種類別
• その他の地域 (ROW) のハードウェアアクセラレーション市場：用途別
• 中東のハードウェアアクセラレーション市場
• 南米のハードウェアアクセラレーション市場
• アフリカのハードウェアアクセラレーション市場

第11章 競合分析

• 製品ポートフォリオ分析
• 運用統合
• ポーターのファイブフォース分析
  • 競争企業間の敵対関係
  • バイヤーの交渉力
  • サプライヤーの交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
• 市場シェア分析

第12章 機会と戦略分析

• バリューチェーン分析
• 成長機会分析
  • 成長機会：種類別
  • 成長機会：用途別
• 世界のハードウェアアクセラレーション市場の新たな動向
• 戦略分析
  • 新製品開発
  • 認証・ライセンシング
  • 企業合併・買収 (M&A) 、契約、提携、合弁事業

第13章 バリューチェーン上の主要企業のプロファイル

• Competitive Analysis
• Advanced Micro Devices
• Intel Corporation
• Lenovo Group
• Nvidia Corporation
• IBM Corporation
• Xilinx
• Oracle Corporation

第14章 付録

• 図の一覧
• 表の一覧
• 分析手法
• 免責事項
• 著作権
• 略語と技術単位
• Lucintelについて
• お問い合わせ