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市場調査レポート
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1550029

GPU As A Service-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）

GPU As A Service - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 120 Pages | 納期: 2～3営業日

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GPU As A Service-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年09月02日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

GPU As A Service市場規模は2024年に50億5,000万米ドルと推定され、2029年には182億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024-2029年）のCAGRは29.20%で成長する見込みです。

GPU As A Service-Market

主なハイライト

  • 世界のグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）市場は、主に2Dおよび3Dグラフィックスに関連する複雑な数学計算を管理するための専用プロセッサに対する需要の高まりによって牽引されています。また、製造、自動車、不動産、ヘルスケアなど、さまざまな業界でグラフィックス・アプリケーションや3Dコンテンツをサポートするプロセッサの利用が拡大していることも、市場の成長を高めています。例えば、自動車業界では、製造や設計のアプリケーションを促進するために、CADやシミュレーション・ソフトウェアがグラフィック・プロセッシング・ユニットをサポートし、写実的な画像やアニメーションを生成しています。
  • GPUaaS企業は、幅広いアプリケーション向けにレンタル可能な仮想化GPUを提供しており、企業はコストのかかるコンピューティング・インフラに投資する必要がなくなります。人工知能と機械学習（ML）は、何千ページにも及ぶ大量のコードとアルゴリズムを必要とします。その結果、GPUのような堅牢なシステムが、CPUでは不可能なタスクを実行するために必要となります。
  • さらに、新しい自動車モデルや機械はより高度になっています。EVセグメントの出現に伴い、GPUを使用したデータ分析と視覚化の需要が高まり、市場の成長を後押ししています。GPUは、機器を使用せずにこれらの作業を可能にするのに役立ち、多くの業界にわたって作業を可能にします。
  • GPUaaS業界は、パフォーマンスと効率性の継続的な向上により、弾力性と革新性が実証されており、さまざまな業界で成長を牽引しています。GPU as a Service（GPUaaS）には、低コスト、クラウドサービスプロバイダーのサポート、オンデマンドのスケーリングなど、いくつかの利点があります。エンドユーザーがクラウドベースのGPUソリューションを広く採用していることから、SaaSサービスモデルは発展すると予測されています。GPU市場のプレーヤーは、SaaSベースのソリューションを顧客に提供することにますます注力しています。
  • 機械学習と人工知能は、ヘルスケア、金融、製造、サプライチェーンなど様々な分野で新たな技術となっています。機械学習と人工知能は、画像認識や自然言語処理に活用されています。AIとMLは、迅速な学習と干渉時間により、分析・処理のためのより広範なデータベースを持ち、計算負荷が高くなる可能性があります。グラフィック・プロセッシング・ユニットは、その並列処理により、大規模なデータセットの処理に対応できるため、人工知能や機械学習における主要技術として浮上しています。
  • GPU as a Service業界の成長を妨げている要因がいくつかあります。そのひとつが導入コストの高さで、今後の市場成長を阻害すると予想されています。さらに、先進技術をより深く理解し、GPU as a Serviceの利点を理解する必要があることも、市場の成長を制限しています。
  • COVID-19の発生と後遺症はデータの利用を増加させました。さらに、リモートワーク環境の増加により、データ生成量が増加する新たな機会がもたらされました。遠隔作業環境は超大規模データセンターの成長につながり、効率的なネットワーキングの必要性を生み出しています。
  • さまざまなデータセンター・ベンダーは、データに対する飽くなきニーズに応えるべく、常に新しいデータセンターに投資しています。全米ソフトウェア・サービス企業協会（NASSCOM）によると、インドのデータセンター市場への投資額は2025年に46億米ドルに達すると予想されています。インドのデータセンターは、新興国市場と比較して、開発・運用のコスト効率が高いことが最大の強みです。インドのデータセンターは主にムンバイ、ベンガルール、チェンナイ、デリー（NCR）、ハイデラバード、プネーです。カルカッタ、ケララ、アーメダバードは今後のデータセンター拠点となります。こうしたデータセンター市場への投資の拡大が、インド市場の需要を牽引しています。

サービスとしてのGPU市場動向

予測期間中に著しい成長が期待される自動車市場

  • GPUは、エンターテイメントシステムやダッシュボードの計器のグラフィックを強固にし、スムーズで反応性の高いユーザーインターフェースを可能にします。GPUはまた、より優れた没入感を実現するリアルタイム・レイトレーシングや、性能を犠牲にすることなくシャープなビジュアルのために画像をアップスケールするディープラーニング・スーパーサンプリングなどの機能でハイエンド自動車をサポートします。
  • ADASとAVは、リアルタイムのセンサーデータ（カメラデータ、ライダーデータ、レーダーデータなど）の分析にますます依存するようになっているため、GPUはコアに分散されたワークロードを処理するのに適しており、物体検出やシーン理解などのタスクを高速化します。最新のGPUは、グラフィックスレンダリングに特化しているわけではありません。CUDAのようなフレームワークを通じてカスタムアルゴリズムを実行することもでき、開発者はGPUのパワーをAIやアクセラレーション・コンピューティングのような特定の自動車機能に活用することができ、自動車業界全体の変革に拍車をかけています。
  • 自動運転車や自律走行車の人気が高まっていることも、GPU需要の主な成長要因です。多くの新しい自動車モデルには、 ドライバーを支援するさまざまなインフォテインメント・システム・オプションが搭載されています。現在、ほとんどのSUVのように死角がいくつかある大型車では特に、駐車カメラが必要です。前方、後方、側方にカメラを設置することで、 ドライバーは他の車との衝突や歩道への擦過などを避けることができます。その結果、これらすべてのカメラ/センサーを処理し、画像をレンダリングするためにGPUが必要となります。
  • さらに、自動車の車載インフォテインメント（IVI）システムはますます高度化しています。プレミアムモデルには、4K解像度の最大12台のディスプレイが搭載され、ジェスチャー、音声、顔認識などの機能が搭載されています。アンドロイド・オートやアップル・カープレイなどのテクノロジーへの対応や、より大きな画面サイズは、新車購入時の消費者の希望リストの重要な要素となっています。自動車メーカーは、この機能を向上させるために、周囲のアイテムを検出するために、かなり複雑なセンサーやカメラを使い始めています。最新のイノベーションは、俯瞰的な視点による駐車支援です。その結果、GPUがセンサーを分析し、車両周辺の完全なエリアをリアルタイムでレンダリングするため、 ドライバーは周囲の状況をよりよく認識できるようになります。
  • また、自動車産業は過去10年間に目覚ましい発展を遂げました。手頃な価格で効率的かつパワフルな電気自動車の開発は、業界にとって大きな転機となりました。自律走行の結果、重要なイノベーションが展開されると分析されています。大規模な研究とコンピューティング能力により、自動運転車の実装が予測期間中に見込まれており、Tesla、BMW、Porsche、またはその他の車両で人工知能を動かすためには強力なGPU（およびCPU）が必要とされています。また、GPUは最新の自動車に不可欠な機能でもあります。

北米が大きな市場シェアを占める

  • 北米は、国内での採用が増加し、消費者の間で地域のデータセンター、ゲーム、AI市場が拡大しているため、世界のGPU as a Service市場における主要な投資家およびイノベーターの1つです。データセンター・サーバー、マシン間通信、AIなどの先端技術に対する需要の増加は、他の地域と比べて著しいです。そのため、GPU as a Service市場に大きな成長機会をもたらすと期待されています。
  • 同地域の自動車・輸送産業は、国内市場の大きさと大量生産技術の利用により、世界で最も重要な産業の1つとなっています。過去 10 年間、この地域の自動車産業は製造から流通に至るまで劇的に成長し、消費者の嗜好や新技術の変化により、業界は歴史的な変革を迎えました。
  • 北米にはHonda、Toyota、Ford、Chevrolet、Teslaなどさまざまな企業があります。特に自動化という点では自動車産業のパイオニアであり、この地域で事業を展開するベンダーに新たなチャンスをもたらしています。CAR（自動車研究センター）によると、米国の自動車生産台数は2025年までに1,170万台に達します。
  • また、同地域政府は、米国がAIの研究開発と採用を加速させるための戦略を定めた政策枠組み「国家AI戦略」を策定しました。GPU as a Serviceやその他のコンピューティングリソースの提供、国際協力の強化、研究開発資金の増加、偏見を減らしプライバシーを保護するための倫理的なAI開発への投資も推進しています。
  • また、クラウド技術の採用、データセンターの普及拡大、5G技術の増加は、同地域の市場成長をさらに拡大させます。同地域のデータセンターとクラウド市場の拡大の増加は、GPU技術の需要も促進します。

サービスとしてのGPU産業の概要

GPU as a Service市場は、NVIDIA、AWS、IBM、Oracle、Google LLC、Microsoft Corporationなど、少数の大手ベンダーによって統合され、支配されています。各社は、新製品の発売、事業の拡大、戦略的M&A、提携、協力関係の締結などにより、市場での存在感を高めることに継続的に注力しています。

  • 2024年3月-Amazon Web Services（AWS）とNVIDIAは、NVIDIAが2024年に発表したNVIDIA Blackwell GPUプラットフォームをAWSに導入すると発表しました。AWSはNVIDIA B100 Tensor Core GPUとGB200 Grace Blackwell Superchipを提供し、両社の戦略的パートナーシップを拡大することで、最も先進的で安全なソフトウェア、インフラ、サービスを提供し、生成型人工知能（AI）の能力を引き出す顧客を支援します。
  • 2024年3月- Singtelはシンガポールと東南アジアでGPU as a Service（GPUaaS）を開始し、NVIDIAのAIコンピューティングパワーへのアクセスを提供し、成長とイノベーションを後押ししました。SingtelのGPU as a Serviceは「NVIDIA H100 Tensor Core GPU」を搭載します。

その他の特典：

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 新規参入業者の脅威
    • 買い手／消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • 産業バリューチェーン分析
  • COVID-19の後遺症とその他のマクロ経済要因が市場に与える影響
  • ベンダーサービス価格分析
  • データセンターサーバー向けGPUベンダー分析

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 企業におけるジェネレーティブAIとLLMモデルの利用拡大
    • AR、VR、AIの用途拡大
  • 市場の課題
    • データセキュリティへの懸念
    • 熟練労働力の不足

第6章 市場セグメンテーション

  • 用途別
    • 人工知能
    • ハイパフォーマンス・コンピューティング
    • その他の用途
  • 企業タイプ別
    • 中小企業
    • 大企業
  • エンドユーザー別
    • BFSI
    • 自動車
    • ヘルスケア
    • IT・通信
    • その他エンドユーザー
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア
    • オーストラリア・ニュージーランド
    • 中東・アフリカ
    • ラテンアメリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Amazon Web Services Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Nvidia DGX（Nvidia Corporation）
    • IBM Corporation
    • Oracle Systems Corporation
    • Alphabet Inc（Google）
    • Latitude.sh
    • Seeweb
    • Alibaba cloud
    • Linode LLC
    • CoreWeave

第8章 ベンダーランキング分析

第9章 市場展望

目次
Product Code: 50002664

The GPU As A Service Market size is estimated at USD 5.05 billion in 2024, and is expected to reach USD 18.20 billion by 2029, growing at a CAGR of 29.20% during the forecast period (2024-2029).

GPU As A Service - Market

Key Highlights

  • The global graphics processing unit market is primarily driven by the growing demand for specialized processors to manage complex mathematical calculations related to 2D and 3D graphics. The augmenting use of processors to support graphics applications and 3D content in several industry verticals, including manufacturing, automotive, real estate, and healthcare, is also increasing market growth. For instance, to encourage manufacturing and design applications in the automotive sector, CAD and simulation software support graphic processing units to generate photorealistic images or animations.
  • GPUaaS companies offer virtualized GPUs that can be rented for a wide range of applications, eliminating the need for businesses to invest in costly computing infrastructure. Artificial intelligence and machine learning (ML) require large amounts of code and algorithms that run across thousands of pages. As a result, robust systems like GPUs are required to perform tasks that cannot be done using CPUs.
  • In addition, new automotive models and machinery are becoming more advanced. With the advent of EV segments, a growing demand for data analysis and visualization using GPUs drives market growth. GPUs help to enable these operations without using equipment, making tasks possible across many industries.
  • The GPUaaS industry has proven resilient and innovative, with continuous enhancements in performance and efficiencies, driving its growth across various industries. GPU as a Service (GPUaaS) has several advantages, including low costs, cloud service provider support, and on-demand scaling. The SaaS service model is projected to develop because of the end user's widespread adoption of cloud-based GPU solutions. The GPU market players increasingly focus on providing clients with SaaS-based solutions.
  • Machine learning and artificial intelligence are emerging technologies in various sectors like healthcare, finance, manufacturing, and supply chain. Machine learning and artificial intelligence are utilized in image recognition and natural language processing. With the rapid training and interference times, AI and ML carry more extensive databases for analyzing and processing that can be computationally intensive. The graphic processing unit emerges as the primary technology in artificial intelligence and machine learning due to its parallel processing, which can handle the processing of large datasets.
  • A few factors are preventing the GPU as a Service industry from growing. One of them is the high cost of implementation, which is expected to impede the market growth in the future. Further, the need to become more aware of advanced technologies and understand the benefits of GPU as a Service restricts the market growth.
  • The outbreak and aftereffects of COVID-19 increased the usage of data. Moreover, it presented new opportunities for growing data generation due to increased remote working environments. The remote working environment is leading to the growth in hyper-scale data centers, creating a need for efficient networking.
  • Various data center vendors consistently invest in new data centers that align with the insatiable need for data. According to the National Association of Software and Service Companies (NASSCOM), India's data center market investment is expected to reach USD 4.6 billion in 2025. India's higher cost efficiency in development and operation is its most significant advantage compared to more mature markets. India's data centers are mainly Mumbai, Bengaluru, Chennai, Delhi (NCR), Hyderabad, and Pune. Calcutta, Kerala, and Ahmedabad are the upcoming data center hubs. These growing data center market investments drive the demand in India's market.

GPU as a Service Market Trends

Automotive is Expected to Witness Remarkable Growth During Forecast Period

  • GPUs solidify the graphics on the entertainment systems and dashboard instruments, allowing a smooth and reactive user interface. GPUs also support high-end vehicles with features like real-time ray tracing for a better immersive experience and deep learning super sampling to upscale images for sharp visuals without preceding performance.
  • As ADAS and AVs increasingly rely on analyzing real-time sensor data (camera data, lidar data, radar data, etc.), GPUs are well-suited to handle the workload distributed across their cores, speeding up tasks such as object detection or scene understanding. Modern GPUs do not focus on graphics rendering. They can also run custom algorithms through frameworks like CUDA, which allow developers to leverage the GPU's power for specific automotive functions, such as AI and accelerated computing, fueling the transformation of the entire auto industry.
  • The rising popularity of self-driving or autonomous vehicles is a primary growth factor for the demand for GPUs. Many new automobile models have various infotainment system options to aid the driver. Currently, parking cameras are required, particularly for larger vehicles with several dead angles, such as most SUVs. A camera on the front, back, or sides can help the driver avoid colliding with other vehicles, scraping sidewalks, etc. Consequently, a GPU is required to process all these cameras/sensors and render the image.
  • In addition, automotive in-vehicle infotainment (IVI) systems have increasingly become more advanced. Premium models can have up to 12 displays with 4K resolution and features like gesture, voice, and facial recognition. Support for technologies, including Android Auto or Apple CarPlay, and larger screen sizes are the important elements of the consumer's wish lists while buying a new car. Automotive manufacturers have started using considerably more complex sensors and cameras to detect items in the surrounding area to improve this capability. The latest innovation is parking assistance with a bird's eye perspective. As a result, the GPU will analyze the sensors and render the complete area around the vehicle in real-time, allowing drivers to have a better awareness of their surroundings.
  • Also, the automotive industry has experienced tremendous expansion during the previous decade. The development of affordable, efficient, and powerful electric cars was a major turning point for the industry. Significant innovations are analyzed to roll out as a result of autonomous driving. With significant research and computing power, autonomous vehicle implementation is analyzed to be witnessed during the forecast period, and a strong GPU (and CPU) is required to power artificial intelligence in a Tesla, BMW, Porsche, or any other vehicle. GPUs are also an integral feature of every modern car.

North America Accounts for Significant Market Share

  • North America is one of the major investors and innovators in the global GPU as a Service market owing to the increasing domestic adoption and expanding regional data center, gaming, and AI market among consumers. The increase in demand for advanced technologies, such as data center servers, machine-to-machine communication, and AI, is significant compared to other regions. Therefore, it is expected to bring huge growth opportunities for the GPU as a Service market.
  • The region's automotive and transport industry is one of the most important in the world due to the size of the domestic market and the use of mass production techniques. Over the past decade, the region's auto industry has grown dramatically from manufacturing to distribution, changing consumer preferences and new technology, pushing the industry into a historical change.
  • North America is home to various companies like Honda, Toyota, Ford, Chevrolet, and Tesla. It has been a pioneer in the automotive industry, especially in terms of automation, thus creating new opportunities for the vendors operating in the region. According to CAR (Center for Automotive Research), US motor vehicle production will reach 11.7 million units by 2025.
  • The regional government has also developed a National AI Strategy, a policy framework that sets out a strategy for the United States to accelerate AI R&D and adoption. It also promotes investments to provide GPU as a Service and other computing resources, increase international collaboration, increase R&D funding, and ethically develop AI to reduce bias and protect privacy.
  • Also, the adoption of cloud technology, increasing penetration of data centers, and increasing 5G technology further expand the market growth in the region. The increasing expansion of the region's data center and cloud market will also fuel the demand for GPU technology.

GPU as a Service Industry Overview

The GPU as a Service market is consolidated and dominated by a few leading vendors, such as NVIDIA, AWS, IBM, Oracle, Google LLC, and Microsoft Corporation. Companies continuously focus on enhancing their market presence by launching new products, expanding their operations, or entering into strategic mergers and acquisitions, partnerships, and collaborations.

  • March 2024 - Amazon Web Services (AWS) and NVIDIA announced that the NVIDIA Blackwell GPU platform launched by NVIDIA in 2024 would be introduced on AWS. AWS will provide the NVIDIA B100 Tensor Core GPUs and GB200 Grace Blackwell Superchip, expanding the companies' strategic partnership to offer the most advanced and secure software, infrastructure, and services to assist customers in unlocking generative artificial intelligence (AI) capabilities.
  • March 2024 - Singtel launched a GPU as a Service (GPUaaS) in Singapore and Southeast Asia, offering access to NVIDIA's AI Computing power to boost growth and innovation. Singtel's GPU as-a-service will be powered by "NVIDIA H100 Tensor Core GPU".

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Threat of New Entrants
    • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.2.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.4 Threat of Substitute Products
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Impact of COVID-19 Aftereffects and Other Macroeconomic Factors on the Market
  • 4.5 Vendor Service Pricing Analysis
  • 4.6 GPU Vendor Analysis for Datacenter Servers

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Rising Usage of Generative AI and LLM Models Across Enterprises
    • 5.1.2 Growing Applications of AR, VR, and AI
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 Data Security Concerns
    • 5.2.2 Lack of Skilled Workforce

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Application
    • 6.1.1 Artificial Intelligence
    • 6.1.2 High Performance Computing
    • 6.1.3 Other Applications
  • 6.2 By Enterprise Type
    • 6.2.1 Small and Medium Enterprise
    • 6.2.2 Large Enterprise
  • 6.3 By End User
    • 6.3.1 BFSI
    • 6.3.2 Automotive
    • 6.3.3 Healthcare
    • 6.3.4 IT and Communication
    • 6.3.5 Other End Users
  • 6.4 By Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia
    • 6.4.4 Australia and New Zealand
    • 6.4.5 Middle East and Africa
    • 6.4.6 Latin America

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Amazon Web Services Inc.
    • 7.1.2 Microsoft Corporation
    • 7.1.3 Nvidia DGX (Nvidia Corporation)
    • 7.1.4 IBM Corporation
    • 7.1.5 Oracle Systems Corporation
    • 7.1.6 Alphabet Inc (Google)
    • 7.1.7 Latitude.sh
    • 7.1.8 Seeweb
    • 7.1.9 Alibaba cloud
    • 7.1.10 Linode LLC
    • 7.1.11 CoreWeave

8 VENDOR RANKING ANALYSIS

9 MARKET OUTLOOK