アクセラレーテッドコンピューティング：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、アクセラレーテッドコンピューティング市場の規模は、2025年の1,807億2,000万米ドルから2026年には2,178億2,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR20.19％で推移し、2031年には5,464億2,000万米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、プロセッサタイプ（グラフィックス処理ユニット（GPU）、特定用途向け集積回路（ASIC）など）、展開（オンプレミスおよびデータセンター、エッジおよび組み込みなど）、機能（トレーニングおよび推論）、エンドユーザー（ハイパースケールクラウドサービスプロバイダー、企業およびコロケーションデータセンターなど）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界のアクセラレーテッドコンピューティング市場の動向と洞察

大規模言語モデルのトレーニング需要の高まり

最先端モデルのトレーニングは、現在、アクセラレーテッドコンピューティング市場全体における資本配分の中心に位置しています。Epoch AIのデータによると、最先端言語モデルのトレーニングに要する演算量は2020年以降、年間5倍のペースで増加しており、同期間における電力需要も毎年2倍に増加しています。2026年半ばまでに実施された既知の最大規模のトレーニングでは、5×1026FLOPsが消費され、これはGPT-4に使用された演算量の24倍に相当します。この傾向が重要なのは、ベースモデルの構築後も、ファインチューニング、プルーニング、強化学習といったポストトレーニングのステップによって演算サイクルが継続的に延長されるため、ハードウェアの需要がもはや事前学習のボリュームだけで増加するわけではないからです。NVIDIAのBlackwellプラットフォームは、2026年6月にこの変化を裏付ける結果をもたらしました。MLPerf Training v6.0のテスト結果によると、CoreWeaveの8,192基のGB300 NVL72 GPU上で、DeepSeek-V3 671Bが2.02分でトレーニングを完了したことが示されました。したがって、高速計算市場では、チップレベルでの高性能化だけでなく、ラックレベルでのスケーラビリティを提供できるベンダーが引き続き支持されています。

エッジ推論ワークロードの急速な拡大

推論ワークロードが、あらゆるタスクにおいて遠隔のクラウド容量に依存できないデバイスやシステムへと広がっていることから、アクセラレーテッドコンピューティング市場は拡大しています。この変化により、レイテンシ、ローカルでの応答性、および電力効率がより重要視されるようになり、その結果、自動車、産業、医療の各分野において、ASIC、FPGA、および専用の推論エンジンの地位が高まっています。エージェント型AIへの移行は、さらに新たな層を加えています。なぜなら、プリフィル段階とデコード段階を分離することで、同じワークフローの異なる部分を異なるプロセッサが処理する余地が生まれるからです。NVIDIAは2025年12月、Groq社との200億米ドルのライセンシング契約を通じてこの方向性を実証し、LPUデータフローエンジンを水冷式のRubin世代LPXラックに導入して、低遅延の推論を実現しました。また、AWSも2026年6月、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPUを搭載したEC2 G7インスタンスを一般提供開始し、前世代に比べて最大4.6倍高いAI推論性能を実現することで、推論サイクルを加速させました。こうした導入が拡大するにつれ、アクセラレーテッドコンピューティング市場では、ほぼすべての価値が集中型トレーニングクラスターに集中するのではなく、より幅広いハードウェア構成に支出が分散される見込みです。

5nm未満の生産能力の集中

アクセラレーテッドコンピューティング市場は、最先端のプロセスノードにおいて、依然として供給基盤が狭いという課題に直面しています。2026年6月、Wei氏は、最先端ノードの需要が利用可能な生産能力を25～30％上回っており、少なくとも2027年までは状況の改善が見込めないとの見解を示しました。この制約はロジック生産に限ったものではなく、アクセラレータ・ダイとHBMを接続するための先進的なパッケージング能力も、引き続き逼迫した状態が続いています。つまり、一部のチップ設計者は、製品設計を完了した後でも、ファウンドリやパッケージングの割り当てが得られなければ出荷規模を拡大できないため、依然として現実的な障壁に直面しています。その結果、エンドユーザーの需要が堅調であっても、アクセラレーテッドコンピューティング市場における調達が遅れる可能性があります。また、これにより、小規模なアクセラレータベンダーが設計受注を実質的な収益に転換するペースも鈍化し、製造アクセスを確保している主要企業の間に供給が集中した状態が続いています。

セグメント分析

2025年、GPUはアクセラレーテッドコンピューティング市場で55.34％のシェアを占めました。これは、NVIDIAのCUDAエコシステムの深さと、AIフレームワーク、エンタープライズ・スタック、クラウドサービスへの幅広い統合を反映したものです。このシェアは、単にチップの性能だけによるものではありません。調達チームは、ソフトウェアの成熟度、開発者の慣れ親しみ、そして既存のGPUワークフローに伴う切り替えコストの低さも重視しているからです。実際には、高スループットのAIトレーニングや汎用推論への即時アクセスを求める組織にとって、GPUは依然としてデフォルトの選択肢となっています。また、購入者がカスタムチップ設計のための安定したワークロードプロファイルを早期に確定できない場合にも、GPUは引き続き有利です。このため、代替技術が向上しているにもかかわらず、アクセラレーテッドコンピューティング市場のプロセッサ層は依然としてGPUを中心に据えられています。

カスタムASICは、2031年までCAGR21.32％で成長すると予測されており、アクセラレーテッドコンピューティング市場において最も急成長しているプロセッサセグメントとなる見込みです。その勢いは主に、高い稼働率とより厳格なソフトウェア制御を特徴とする社内ワークロードを中心に設計された、ハイパースケーラーのプログラムに起因しています。GoogleのTPUロードマップやMicrosoftのMaia 200の導入事例は、このモデルがなぜ魅力的であるかを示しています。どちらのプログラムも、幅広いサードパーティ製製品との互換性よりも、ワット当たりおよびドル当たりの性能を優先しているからです。FPGAは、低遅延や再構成可能な使用事例において、規模は小さいながらも有用な役割を果たし続けています。一方、CPUやNPUは、最大スループットよりもコストと効率が重視されるエッジ推論の分野で存在感を高めています。アクセラレーテッドコンピューティング業界では、広範な導入において依然としてGPUが好まれています。しかし、ワークロードが大規模で反復性が高く、経済的に安定している分野では、カスタムシリコンの活躍の場が着実に広がっています。

2025年には、オンプレミスおよびデータセンターでの導入がアクセラレーテッドコンピューティング市場の51.48％を占め、高密度で集中化されたインフラストラクチャが依然として最大の収益基盤であることを裏付けています。この状況は、最先端のモデルトレーニング、大規模バッチ推論、および安全な内部導入のためにクラスタ化されたシステムを必要とするハイパースケーラーや大企業と密接に関連しています。高いラック密度、電力供給能力、冷却体制、およびソフトウェアオーケストレーションといった要素はすべて、自社のインフラを管理できる、あるいは専門的なコロケーションモデルを活用できる購入者に有利に働きます。そのため、オンプレミスおよびデータセンター環境は、アクセラレーテッドコンピューティング市場全体における現在の収益の基盤となっています。また、これが、サプライヤーが依然として製品スタックの上位において、大規模システムの統合やパッケージングの規模を優先している理由でもあります。

エッジおよび組み込み環境への導入は、2031年までCAGR21.51％で成長すると予測されており、これはアクセラレーテッドコンピューティング市場において最も成長の速い導入モデルとなります。この成長は、クラウドとの往復通信に依存するのではなく、決定論的なローカル処理を必要とする自動運転車、産業用ロボット、およびコネクテッド医療システムに起因しています。多くのエンドポイントシナリオにおいて、ピーク時の浮動小数点演算性能よりも低遅延と電力効率が重視されるため、こうした導入形態はハードウェアの選定基準を変えつつあります。プライベートクラスターの導入資金を確保できない企業ユーザーにとっては、クラウドは依然として重要ですが、利用率が長期間にわたり高い水準を維持できる場合、自社所有の経済性はより魅力的になります。推論ワークロードがより多くの実環境に広がるにつれ、アクセラレーテッドコンピューティング市場では、集中型容量と分散型コンピューティング環境のバランスがより取れた構成になるものと見込まれます。

地域別分析

2025年、北米はアクセラレーテッドコンピューティング市場のシェアの41.26％を占め、地域別では最大の貢献地域となりました。この地域は、ハイパースケーラーの資本が最も集中していること、成熟したAIソフトウェアエコシステム、そして企業AIユーザーの導入基盤が最も広範であるという利点があります。また、アクセラレーテッドコンピューティング市場全体における調達基準、ベンチマークの期待値、商用導入モデルに影響を与えるプラットフォームリーダーにとって、依然として主要な拠点となっています。米国は、大規模なデータセンターの建設を通じてこの地位をリードしており、カナダはオンタリオ州とケベック州を通じて容量を拡大しています。また、メキシコはニアショアへのサプライチェーンシフトにより、その重要性を高めています。2026年1月のBIS（米国商務省産業安全保障局）の枠組みが、米国を拠点とするサプライヤーによる海外販売や顧客認証の仕組みに影響を与えるため、輸出コンプライアンスは引き続きこの地域の事業環境の一部となっています。

アジア太平洋地域は、2031年までCAGR21.65％で成長すると予測されており、これにより、アクセラレーテッドコンピューティング市場において最も急成長している地域ブロックとなります。この成長は、政策声明の段階から資金提供を受けたインフラプロジェクトへと移行しつつある、各国政府主導のAIコンピューティングプログラムによって支えられています。日本は経済産業省（METI）を通じて、半導体および産業用AIプログラムに130億米ドルを拠出することを約束しており、マイクロソフトは、地域のAIインフラが拡大する中、2026年から2029年にかけて日本に1兆6,000億円（103億米ドル）を投資すると発表しました。韓国の金融委員会は2026年5月、1万5,000基のGPUを備えた国家AIコンピューティングセンターや、Naver Cloud、サムスンSDS、エリス・グループが主導する運営グループを含む、国家AIインフラ整備のために57億米ドルの予算を承認しました。中国は依然として大きな需要拠点ですが、輸出規制により国内のアクセラレータベンダーの立場がさらに強まっていることから、異なる供給体制の下で発展しています。

欧州およびその他の地域は、ドイツ、英国、フランスが主導するアクセラレーテッドコンピューティング市場の残りの部分を占めています。欧州の需要は、ADASや自動運転向けの自動車用コンピューティング、製造拠点における産業オートメーション、そして英国の金融サービス分野での使用事例によって支えられています。南米、中東・アフリカ、およびアジア太平洋地域の小国は、各国のデジタル化プログラムやデータセンターへの投資により、AIインフラへの需要が高まっている新興市場です。これらの地域では、アクセラレーテッドコンピューティング市場は、ハイパースケーラーによる集中化のみではなく、公共セクターのプログラム、データ国内保持要件、および企業による選択的な導入が組み合わさることで発展していくものと見られます。

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によるサポート

よくあるご質問

• アクセラレーテッドコンピューティング市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の1,807億2,000万米ドルから2026年には2,178億2,000万米ドルへと拡大し、2031年には5,464億2,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは20.19%です。
• アクセラレーテッドコンピューティング市場の主要なプロセッサタイプは何ですか？
  • グラフィックス処理ユニット（GPU）、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）、中央処理装置（CPU）およびニューラル処理装置（NPU）です。
• アクセラレーテッドコンピューティング市場のセグメント分析において、GPUのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、GPUはアクセラレーテッドコンピューティング市場で55.34%のシェアを占めました。
• カスタムASICの成長予測はどのようになっていますか？
  • カスタムASICは、2031年までCAGR21.32%で成長すると予測されています。
• アクセラレーテッドコンピューティング市場におけるオンプレミスおよびデータセンターの導入シェアはどのくらいですか？
  • 2025年には、オンプレミスおよびデータセンターでの導入が51.48%を占めています。
• エッジおよび組み込み環境への導入の成長予測はどのようになっていますか？
  • 2031年までCAGR21.51%で成長すると予測されています。
• 北米のアクセラレーテッドコンピューティング市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、北米はアクセラレーテッドコンピューティング市場のシェアの41.26%を占めました。
• アジア太平洋地域の成長予測はどのようになっていますか？
  • 2031年までCAGR21.65%で成長すると予測されています。
• アクセラレーテッドコンピューティング市場に参入している主要企業はどこですか？
  • NVIDIA Corporation、Advanced Micro Devices, Inc.、Intel Corporation、Qualcomm Incorporated、Broadcom Inc.、Marvell Technology, Inc.、Cerebras Systems, Inc.、Groq, Inc.、Tenstorrent Inc.、Graphcore Limited、SambaNova Systems, Inc.、Rebellions Inc.、Hailo Technologies Ltd.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
  • 大規模言語モデルのトレーニング量の増加
  • エッジ推論ワークロードの急速な拡大
  • ハイパースケーラーによるカスタムシリコンの採用
  • エネルギー効率に優れたアクセラレータアーキテクチャの採用拡大
  • 高度な冷却技術とラック密度の最適化
  • シリコンフォトニクスと光インターコネクトの統合
• 市場抑制要因
  • 5 Nm未満の生産能力の集中
  • 液体冷却クラスタの高い総所有コスト
  • 先端アクセラレーターに関する輸出規制の不確実性
  • HBMおよび先進パッケージングのボトルネック
• 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

• プロセッサタイプ別
  • グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
  • 特定用途向け集積回路（ASIC）
  • フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）
  • 中央処理装置（CPU）およびニューラル処理装置（NPU）
• 展開別
  • オンプレミスおよびデータセンター
  • クラウドベース
  • エッジおよび組み込み
• 機能別
  • トレーニング
  • 推論
• エンドユーザー別
  • ハイパースケール・クラウド・サービス・プロバイダー
  • エンタープライズおよびコロケーション・データセンター
  • 自動車メーカーおよびティア1サプライヤー
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 金融サービス
  • 通信および5Gインフラ
  • 政府、防衛、調査機関
  • 製造および産業オートメーション
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 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
  • 南米
  • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• ベンダーポジショニング分析
• 企業プロファイル
  • NVIDIA Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • Qualcomm Incorporated
  • Broadcom Inc.
  • Marvell Technology, Inc.
  • Cerebras Systems, Inc.
  • Groq, Inc.
  • Tenstorrent Inc.
  • Graphcore Limited
  • SambaNova Systems, Inc.
  • Rebellions Inc.
  • Hailo Technologies Ltd.

第7章 市場機会と将来の展望