GPUプログラミングプラットフォーム：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、GPUプログラミングプラットフォームの市場規模は2025年に47億3,000万米ドルであり、2031年までに159億7,000万米ドルに達すると予測されており、2026年から2031年にかけてCAGR22.20％で拡大すると見込まれています。

本レポートは、構成要素（ソフトウェアおよびサービス）、導入モデル（オンプレミス、パブリッククラウド、プライベートクラウド／専用ホスティングクラウドなど）、プログラミングモデル（ROCmおよびHIP、OneAPIおよびSYCL、OpenCL、ディレクティブベースモデル、GPUカーネルおよびAIコンパイラツールチェーンなど）、エンドユーザー（通信など）、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GPUプログラミングプラットフォーム市場の動向と洞察

移植性の高いGPUコードを必要とするAIトレーニングおよび推論ワークロードの増加

AIモデルの開発により、GPUプログラミングプラットフォーム市場は、専門的なニッチ市場から、エンタープライズコンピューティングにおける主流のソフトウェア要件へと移行しました。NVIDIAの報告によると、Blackwellクラスのシステムは、最大8,192個のGPU規模においてMLPerf Training v6.0をリードしており、大規模なトレーニングクラスターが本番環境で展開される際、ソフトウェアのパフォーマンスがいかに重要であるかを示しています。この広範な拡大を牽引しているのは推論です。なぜなら、本番環境での推論は、単一の均一なトレーニング環境ではなく、クラウドインスタンス、ローカルクラスター、エッジシステムが混在する環境全体で効率的に実行されなければならないからです。このニーズにより、GPUプログラミングプラットフォーム市場は、チームがアプリケーションを一から再構築することを強いることなく、異なるメモリ構造、コンパイラの挙動、精度設定を管理できるミドルウェア、SDK、および抽象化ツールへと向かっています。また、米国エネルギー省は2026年に、AIによって生成されたHPCコードが主要な科学分野において高い信頼性を獲得しつつあると指摘しており、これは共有GPUリソース上でAIと科学計算の両方に対応できるプラットフォームへの需要を裏付けるものです。

ベンダー横断的なGPU移植性に対する企業の需要の高まり

企業の購入担当者は、特に供給の集中やハードウェアの価格設定が導入の決定に影響を与える可能性がある場合、単一のGPUベンダーへの依存を軽減するソフトウェアをますます求めています。GPUプログラミングプラットフォーム市場は、コードの変更を最小限に抑えながらNVIDIAとAMDの両環境でワークロードを実行できるようにする移植性レイヤーに、より多くの価値をシフトさせることでこれに対応しています。AMDは2026年初頭、ROCmの採用拡大とプラットフォームサポートの拡充を強調し、代替ソフトウェアスタックが本番環境のAIおよびHPC使用事例においてより実用的なものになりつつあることを示しました。Modular社は2026年4月、単一のコンテナをNVIDIAおよびAMD Instinct GPUの両方で実行できるようにすることで、この方向性をさらに強化しました。これにより、企業はハードウェアの移行ごとにアプリケーションを書き換えることなく、マルチベンダー展開への直接的な道筋を得ることができました。これは重要な意味を持ちます。なぜなら、ソフトウェアの決定が単一のハードウェアロードマップに縛られなくなり、調達チームがワークロードを複数のベンダーに分散できるようになると、GPUプログラミングプラットフォーム市場はより急速に成長するからです。

CUDAエコシステムの深いロックインと移行の障壁

CUDAは、GPUプログラミングプラットフォーム市場における広範な多様化に対する最も強力な構造的制約であり続けています。その理由は、多くの本番ワークロードが、当初NVIDIA環境向けに構築、テスト、最適化されてきたためです。NVIDIAは、CUDA-Xライブラリ、コンパイラの改良、およびすでにNVIDIAエコシステムに参加しているチームの最適化作業を軽減する開発者向けツールを通じて、その優位性をさらに強めています。実務上、大規模なAIおよびHPCコードベースを持つ企業は、長い移行プロセスに直面することになります。なぜなら、カスタムカーネル、フレームワークの統合、およびメモリ管理の選択については、別のスタックへ移行する際に個別の検証が必要となる場合が多いからです。この問題は、安全性が重視され規制の厳しいワークロードにおいてより顕著であり、既存のCUDAベースの実装における検証実績が、代替技術の導入を遅らせる要因となる場合があります。そのため、競合するハードウェアやオープンスタックの性能が向上しても、GPUプログラミングプラットフォーム市場の一部は、既存の環境に縛られたままとなっています。

セグメント分析

2025年時点で、GPUプログラミングプラットフォーム市場の62.38％をソフトウェアが占めており、2031年までCAGR23.41％で拡大すると予測されています。これは、価値がハードウェアアクセスだけに集中したままではなく、開発および実行レイヤーへと移行しつつあることを示しています。この状況は、AIトレーニング、推論、科学計算の各分野においてGPUワークロードを活用可能にする上で、プログラミングモデル、コンパイラ、ミドルウェア、プロファイリングツール、およびSDKが重要であることを反映しています。NVIDIAは2026年、CUDA 13.3とCompileIQを導入することでこの方向性をさらに強化しました。これらは、AI駆動型のコンパイラ自動チューニングとタイルベースのC++カーネルプログラミングを導入し、本番環境のワークロードにおける最適化の生産性を向上させました。GPUプログラミングプラットフォーム市場が拡大する中、ソフトウェア分野への支出が引き続き最も大きな割合を占めています。これは、企業が単発のインフラ構築よりも、移植性、監視機能、そしてより迅速なチューニングサイクルを必要としているためです。

2025年には、サービスが残りの37.62％のシェアを占めており、導入環境がより複雑化し、移行プロジェクトが増加するにつれて、GPUプログラミングプラットフォーム業界におけるこの分野の比重が高まっています。コンサルティング、統合、およびコード移植サービスは、本番環境のパフォーマンスを損なうことなく、CUDA、ROCm、SYCLの各環境間でワークロードを移行するという需要の恩恵を受けています。NVIDIAおよびIntelのXPUターゲットにわたるLLMを活用したTritonカーネル生成に焦点を当てたMetaのKernelAgentプロジェクトも、ツールチェーンの自動化が進むにつれ、トレーニング、実装サポート、体系的な開発者支援に対するニーズが高まっていることを示しています。社内にコンパイラやパフォーマンスエンジニアリングチームを構築したくない中堅企業にとって、マネージドサービスは引き続き重要となる見込みであり、これによりGPUプログラミングプラットフォーム市場には、ソフトウェアライセンシングやプラットフォームのサブスクリプションに加え、持続的なサービス需要が生まれています。

2025年、パブリッククラウドはGPUプログラミングプラットフォーム市場規模の46.51％を占めました。これは、マネージドGPU環境、弾力的な容量、統合された開発サービスにおいて、ハイパースケーラーが持つ規模の優位性を反映したものです。クラウドの主導的な地位は、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle、およびコンピューティング機能にオーケストレーションやフレームワークへのアクセスを組み合わせたGPU特化型プロバイダーによる幅広いサポートによって築かれました。2026年2月にVAST Dataがリリースした「Polaris」は、単一のコントロールプレーンを通じてパブリッククラウド、ネオクラウド、オンプレミス環境にわたるオーケストレーションを提供することで、この変化を捉えました。同時に、多くの企業が規制対象データや持続的な推論ワークロードを社内インフラの近くに保持しつつ、ピーク需要時には外部の容量を活用しようとしていることから、ハイブリッドおよびマルチクラウドは2031年までCAGR22.73％で拡大すると予測されています。

データの居住地、セキュリティ、あるいは安定した利用率といった理由から、より厳格なインフラ制御が求められる場面では、プライベートクラウド、専用ホスト型クラウド、およびオンプレミス環境が依然として重要な役割を果たしています。2026年2月に約1万台のNVIDIA Blackwell GPUを配備して立ち上げられたドイツの「Industrial AI Cloud」は、主権的かつ規制対象の展開であっても、パブリッククラウドアーキテクチャのみに依存することなく、大規模なAIプログラムに接続できることを実証しました。オンプレミスの重要性は、米国エネルギー省（DOE）のNERSC Doudnaシステムのような科学分野でも顕著です。そこでは、次世代のスーパーコンピューティングが、クラウドAIパイプラインで使用されるのと同じソフトウェアライブラリをサポートするローカルなプログラミング環境に依然として依存しています。この混合環境は、GPUプログラミングプラットフォーム市場を支えています。なぜなら、顧客は特定の導入モデルを他よりも優先して選択しているのではなく、すべての導入モデルにわたるソフトウェアの継続性を求めているからです。

地域別分析

2025年、北米はGPUプログラミングプラットフォーム市場シェアの51.82％を占め、他のすべての地域を確実にリードし続けました。この地域には、GPUベンダー、ハイパースケーラー、AIソフトウェア企業、および企業顧客が最も集中しており、プラットフォームの開発と導入の両方にとって強固な基盤を提供しています。2026年のCoreWeaveによる資金調達活動や、Jane Streetとの60億米ドル規模の契約は、同地域におけるGPUインフラへの商業的需要が依然として急速に拡大していることを示しています。2025年9月にNVIDIAがIntelと提携したことも、AIインフラをめぐる北米のサプライチェーンとプラットフォーム連携の深さを反映していました。さらに、米国エネルギー省は、高度なコンピューティングに向けたコードの移植性や抽象化に関する取り組みを引き続き支援しており、これは異種GPU環境をめぐる長期的なソフトウェア需要の維持に寄与しています。

欧州は、データ主権、産業政策、および規制されたAI導入が需要を形作っているため、GPUプログラミングプラットフォーム市場にとって構造的に重要な地域であり続けています。EUは最大5カ所のAIギガファクトリーの建設を計画しており、最初の施設は2026年から稼働開始が見込まれています。これは、公的および産業投資に紐づく新たな主権型GPUソフトウェア環境の波を支えるものです（ZDF）。ドイツテレコム、NVIDIA、Polariseと共同で開発されたドイツの「Industrial AI Cloud」は、2026年2月、Blackwellベースの大規模な導入を通じて、このモデルの最も明確な事例の一つを提示しました。この環境では、プライベートクラウドおよび接続されたクラウドリソース全体において、コンプライアンス、パフォーマンス追跡、導入の柔軟性を組み合わせることができるソフトウェアスタックが重視されています。

アジア太平洋地域は、2031年までCAGR22.68％で拡大すると予測されており、GPUプログラミングプラットフォーム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、特に中国やインドにおける主権型コンピューティングの拡充や国内エコシステムの開発と密接に関連しており、これらの国々ではGPUインフラ戦略が、より広範なAI容量計画の一部となりつつあります。また、企業が単一の画一的なハードウェア基盤ではなく、多様なGPU環境の導入に備えるにつれ、オープンかつマルチベンダー対応のツールチェーンが広く受け入れられるようになったことも、同地域にとって追い風となっています。南米、中東・アフリカは依然として初期段階の市場ですが、ハイパースケーラーや地域のGPUクラウドプロバイダーが高度なコンピューティングへのアクセスを拡大するにつれ、導入に向けたインフラ環境は改善しつつあります。こうしたアクセス環境が向上するにつれ、これらの地域においても、金融、製造、通信分野のワークロードを対象に、GPUプログラミングプラットフォーム市場が拡大していくものと見込まれます。

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サポート

よくあるご質問

• GPUプログラミングプラットフォームの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に47億3,000万米ドル、2031年までに159億7,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは22.20%です。
• GPUプログラミングプラットフォーム市場のソフトウェアのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年時点で62.38%を占め、2031年までCAGR23.41%で拡大すると予測されています。
• GPUプログラミングプラットフォーム市場におけるサービスのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年には37.62%のシェアを占めています。
• GPUプログラミングプラットフォーム市場の主要企業はどこですか？
  • NVIDIA Corporation、Advanced Micro Devices, Inc.、Intel Corporation、Amazon Web Services, Inc.、Microsoft Corporationなどです。
• GPUプログラミングプラットフォーム市場の北米のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年に51.82%を占めています。
• アジア太平洋地域のGPUプログラミングプラットフォーム市場の成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までCAGR22.68%で拡大すると予測されています。

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
  • ポータブルなGPUコードを必要とするAIトレーニングおよび推論ワークロードの増加
  • ベンダーを問わないGPUの移植性に対する企業の需要の高まり
  • クラウドネイティブGPU開発環境の拡大
  • オープンソースのGPUツールチェーンが、新規ユーザーの参入障壁を下げています
  • HPCおよびGenAIスタックにおけるヘテロジニアス・コンピューティングの利用拡大
  • パフォーマンスチューニングおよび開発者の生産性向上ツールの需要の高まり
• 市場抑制要因
  • CUDAエコシステムへの深いロックインと移行に伴う摩擦
  • HIP、SYCL、oneAPI、OpenCLにまたがる標準の断片化
  • 移植時の検証、再最適化、およびテストにかかる高額な費用
  • GPUコンパイラおよびパフォーマンスエンジニアリングの人材不足
• 業界バリューチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• 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

• コンポーネント別
  • ソフトウェア
    • プログラミングツールおよびコンパイラ
    • ミドルウェア、SDK、および移植性ツール
    • ライブラリおよびランタイムシステム
    • パフォーマンス監視およびプロファイリングツール
    • 開発・テスト・デバッグツール
  • サービス
    • コンサルティング、統合、およびコード移行サービス
    • マネージドサービス
    • トレーニング、サポート、および保守サービス
• 展開モデル別
  • オンプレミス
  • パブリッククラウド
  • プライベートクラウド/ 専用ホスティング型クラウド
  • ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウド
• プログラミングモデル別
  • CUDA
  • ROCmおよびHIP
  • oneAPIおよびSYCL
  • OpenCL
  • ディレクティブベースのモデル
  • GPUカーネルおよびAIコンパイラ・ツールチェーン
  • その他のプログラミングモデル
• エンドユーザー別
  • クラウドサービスプロバイダーおよびデータセンター事業者
  • IT、ソフトウェア、インターネット、およびSaaSプロバイダー
  • 電気通信
  • 銀行・金融サービス・保険
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 製造業
  • 自動車・輸送産業
  • その他のエンドユーザー
• 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
• Vendor Positioning Analysis
• 企業プロファイル
  • NVIDIA Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Google LLC
  • Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • Dell Technologies Inc.
  • Alibaba Group Holding Limited
  • Tencent Holdings Limited
  • Red Hat, Inc.
  • DigitalOcean Holdings, Inc.
  • CoreWeave, Inc.
  • Anyscale, Inc.
  • Modular, Inc.
  • Scale AI, Inc.
  • SchedMD LLC
  • Atos SE

第7章 市場機会と将来の展望