アジア太平洋のデータセンターGPU：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、アジア太平洋地域のデータセンター向けGPU市場規模は、2025年の178億9,000万米ドル、2026年の221億5,000万米ドルから、2031年までに471億4,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR16.3％を記録すると予測されています。

本レポートは、導入形態（クラウドデータセンターなど）、GPUの種類（トレーニング用GPUおよび推論用GPU）、相互接続方式（PCIeベースのGPUおよび高帯域幅相互接続GPU）、ワークロードの種類（AIおよびML、HPC、その他）、エンドユーザー（ハイパースケーラー／CSP、企業、その他）、および国（中国、日本、韓国、インド、その他）ごとに分類されています。市場予測は金額（米ドル）で示されています。

アジア太平洋地域のデータセンターGPU市場の動向と洞察

ハイパースケール・クラウド・データセンターにおけるAIトレーニング・ワークロードの急増

ハイパースケールプロバイダー各社は、1兆パラメータ規模のモデルトレーニングに対応するため、10万台以上のアクセラレータを備えたクラスターを展開しています。マイクロソフトとOpenAIによる画期的な1,000億米ドル規模の「Stargate」プロジェクトは、米国を拠点とするものですが、同等の規模達成を目指す地域プレーヤーにとっての基準を打ち立てました。テンセントクラウドは、国内のLLM開発者からの需要の急増に対応するため、2025年にインフラを拡張し、バイドゥの「Wenxin」プラットフォームは、1日2億人のユーザーに対して1秒未満の応答を維持するため、H100カードを継続的に追加しています。クラウド事業者がアジア太平洋地域を世界最大のAIコンピューティングハブとして位置づける中、2026年には、この地域の設備投資額が、世界全体のハイパースケーラー予算5,270億米ドルのうち、相当なシェアを占めるペースとなっています。クラウド経由で提供されるGPU-as-a-Service（GPUaaS）製品は、立ち上げサイクルを短縮する一方で、価格決定権を少数のベンダーに集中させ、大量契約を確保できない中小の競合他社に圧力をかけています。

「ソブリンAIクラウド」の台頭により、域内GPUクラスターの需要が高まっています

現在、各国政府は機密性の高いAIワークロードを国内のインフラ上で実行することを求めています。日本のデジタル庁は、富士通およびマイクロソフトと連携し、2024年に1兆6,000億円（103億米ドル）を投じて主権型クラウドゾーンの構築に取り組みました。インドの「半導体ミッション2.0」も同年、108億米ドルを割り当て、2030年までに輸入GPUへの依存度を40％削減することを目指しています。中国は2025年、政府のAI推論処理を2027年までにAscend GPUへ移行することを義務付ける指令を発出し、年間数千台規模の国内出荷を保証しました。このような並行アーキテクチャでは、プロバイダーが主権型テナントと商用テナント向けに専用のプールを維持しなければならないため、インフラへの支出が倍増し、規模の経済効果が薄れてしまいます。

最新GPUへのアクセスを制限する輸出規制

2023年10月にワシントンが発表した規制により、H200クラスのGPUの中国への販売が禁止され、性能の上限はH100相当に制限されています。2025年に課された25％の関税により、購入価格はさらに高騰しています。これに対し、ByteDanceとAlibabaは2025年に向けてHuawei Ascend 910Cを60万ユニット発注しましたが、各チップのスループットはH100トランスフォーマーの60～70％にとどまるため、過剰な調達を余儀なくされています。ライセンシング処理に6～12ヶ月の遅れが生じていることから、大学や研究機関における計画の不確実性がさらに高まっています。

セグメント分析

2025年、アジア太平洋地域のデータセンター向けGPU市場シェアの63.45％をクラウド施設が占めました。これは、ハイパースケーラーの比類なき購買力とマルチテナントの経済性を反映したものです。一方、エッジサイトは、10ミリ秒未満の応答ループを必要とする5Gの密集化に後押しされ、2031年までCAGR17.88％を記録しています。また、銀行や製薬企業がデータ居住要件を満たすために推論処理を社内化する動きに伴い、民間企業のデータセンターに関連するアジア太平洋地域のデータセンターGPU市場規模も拡大しています。

集中型クラウドクラスターの利用率は85％以上に達し、価格面での優位性を実現している一方、エッジ展開では、ARナビゲーションやスマートファクトリー制御など、レイテンシーに敏感な新しいサービスによる収益化が進んでいます。企業は、ポリシー管理を完全に維持しつつ、オンプレミスクラスターの規模を小さく抑えることが可能であり、これは機密性の高いワークロードや、より厳格なプライバシー法が適用される地域にとって魅力的な選択肢となります。

推論アクセラレータは、2025年にアジア太平洋地域のデータセンターGPU市場シェアの58.77％を占め、ワークロードがモデル研究から本番環境へと移行するにつれ、2031年までCAGR17.24％で成長する見込みです。トレーニング用GPUは最先端のモデルにとって依然として不可欠ですが、トレーニング済みのモデル1つが数百万回の推論呼び出しを処理することになるため、そのシェアは低下しています。

NVIDIAのL4およびL40S、AMDのMI300X、HuaweiのAscend 310は、H100トレーニング用チップに比べて消費電力と価格が低くなっています。INT8およびINT4量子化技術のおかげで、アジア太平洋地域のデータセンター向け推論用GPU市場は成長を続けており、これにより旧型のボードも競争力を維持しつつ、トークンあたりの消費電力を削減することが可能になっています。

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

よくあるご質問

• アジア太平洋地域のデータセンター向けGPU市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に178億9,000万米ドル、2026年には221億5,000万米ドル、2031年までには471億4,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは16.3%です。
• アジア太平洋地域のデータセンターGPU市場の主要企業はどこですか？
  • Nvidia Corporation、Advanced Micro Devices Inc.、Intel Corporation、Huawei Technologies Co. Ltd.、Tencent Cloud、Baidu Inc.、Amazon Web Services Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC、Samsung Electronics Co. Ltd.、Inspur Group、Giga Computing Technology Co. Ltd.、Super Micro Computer Inc.、Lenovo Group Limited、NEC Corporation、H3C Technologies Co. Ltd.、Fujitsu Limitedなどです。
• ハイパースケール・クラウド・データセンターにおけるAIトレーニング・ワークロードの動向はどうなっていますか？
  • ハイパースケールプロバイダー各社は、1兆パラメータ規模のモデルトレーニングに対応するため、10万台以上のアクセラレータを備えたクラスターを展開しています。
• 「ソブリンAIクラウド」の台頭はどのような影響を与えていますか？
  • 各国政府は機密性の高いAIワークロードを国内のインフラ上で実行することを求めており、これにより域内GPUクラスターの需要が高まっています。
• 最新GPUへのアクセスを制限する輸出規制について教えてください。
  • 2023年10月に発表された規制により、H200クラスのGPUの中国への販売が禁止され、性能の上限はH100相当に制限されています。
• アジア太平洋地域のデータセンター向けGPU市場におけるクラウド施設のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、アジア太平洋地域のデータセンター向けGPU市場シェアの63.45%をクラウド施設が占めました。
• 推論アクセラレータの市場シェアはどのように推移していますか？
  • 推論アクセラレータは、2025年にアジア太平洋地域のデータセンターGPU市場シェアの58.77%を占め、2031年までCAGR17.24%で成長する見込みです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 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 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • ハイパースケール・クラウド・データセンターにおけるAIトレーニング・ワークロードの急増
  • 5GおよびIoTトラフィックに対応したエッジデータセンターの拡大
  • アジア太平洋地域における国内AI半導体製造に対する政府の奨励策
  • 液体冷却の採用により、GPUラック密度の向上が可能に
  • ソブリンAIクラウドの台頭により、地域内GPUクラスターの需要が高まっています
  • エネルギー効率化に向けたGPUの統合を推進する企業のサステナビリティ目標
• 市場抑制要因
  • 高度なGPUパッケージングにおける継続的なサプライチェーンの制約
  • GPUベースのインフラにおける高い設備投資額
  • 最新GPUへのアクセスを制限する輸出規制
  • 企業ITチームにおけるGPUワークロードの最適化に関するスキルギャップ
• 業界バリューチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• 展開タイプ別
  • クラウドデータセンター
  • エンタープライズ／プライベートデータセンター
  • エッジデータセンター
• GPUの種類別
  • トレーニング用GPU
  • 推論用GPU
• 接続方式別
  • PCIeベースのGPU
  • 高帯域幅相互接続GPU
• ワークロードタイプ別
  • 人工知能（AI）および機械学習（ML）
  • ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）（AIを除く科学計算）
  • データ分析（データベースの高速化、クエリ処理）
  • グラフィックスおよび可視化（VDI、レンダリング、デジタルツイン）
• エンドユーザー別
  • ハイパースケーラー／クラウドサービスプロバイダー
  • 企業
  • 政府・研究機関
• 国別
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • インド
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • Nvidia Corporation
  • Advanced Micro Devices Inc.
  • Intel Corporation
  • Huawei Technologies Co. Ltd.
  • Tencent Cloud
  • Baidu Inc.
  • Amazon Web Services Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • Samsung Electronics Co. Ltd.
  • Inspur Group
  • Giga Computing Technology Co. Ltd.
  • Super Micro Computer Inc.
  • Lenovo Group Limited
  • NEC Corporation
  • H3C Technologies Co. Ltd.
  • Fujitsu Limited

第7章 市場機会と将来の展望