LLMインフラGPU：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
LLM Infrastructure GPU - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 172 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2099122
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概要
Mordor Intelligenceによると、LLMインフラ向けGPU市場の規模は、2025年の628億4,000万米ドルから2026年には734億1,000万米ドルへと拡大し、2031年までに1,618億8,000万米ドルに達すると予想されており、2026年から2031年にかけてCAGR17.14％で成長すると見込まれています。
本レポートは、導入モデル（クラウドデータセンター、企業およびプライベートデータセンターなど）、ワークロードの種類（トレーニング用GPUなど）、エンドユーザー（ハイパースケーラーおよびクラウドサービスプロバイダー、企業など）、GPUの統合方式（PCIeベースのGPUなど）、冷却方式（空冷式GPU、水冷式GPU）、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LLMインフラ向けGPU市場の動向と洞察
ファウンデーションモデル学習向けの高密度GPUクラスターへの需要の高まり
LLMインフラストラクチャGPU市場は、ファウンデーションモデルのトレーニングが、数千台のアクセラレータ規模のクラスターから数万台規模のフリートへと急速に拡大していることに後押しされています。NVIDIAは、Vera Rubin NVL72が2026年5月に本格生産に入ったこと、また1つのラックに72枚のGPUを統合した統一コンピューティングドメインとして構成されていることを明らかにしました。これは、LLMインフラストラクチャGPU市場において、ラック密度に対する期待がどれほど急速に変化したかを示しています。またNVIDIAは、CoreWeave、IBM、およびNVIDIAがMLPerf Training v6.0の提出結果を8,192基のBlackwell GPU規模に拡大したことを報告しました。これは、MLCommonsのピアレビュー枠組みにおいて検証された最大規模のクラスターとなります（NVIDIA.COM）。これと並行して、NVIDIAは2026年1月のSEC提出書類を通じて、2030年までに5ギガワットを超えるAI工場の建設を加速させるため、CoreWeaveに20億米ドルを投資したことを明らかにしました。これは、容量計画が現在、数年先を見据えて契約されていることを示しています。この変化により、LLMインフラ向けGPU市場は、単なるハードウェア調達サイクルから、将来的な資本投入のコミットメントがアクセス権を決定づける長期的なインフラ市場へと変貌しつつあります。また、早期に容量を確保した組織は、トレーニングのスケールアップ、サービスの迅速な立ち上げ、モデル世代を超えたインフラの再利用において有利な立場にあるため、ハイパースケール規模の購入者と小規模な事業者との間の格差も拡大しています。
LLMの開発およびサービス提供におけるGPU加速型クラウドサービスの採用拡大
LLMインフラ向けGPU市場は、GPUクラウドの利用が急増していることからも恩恵を受けています。多くの購入者は、まず完全なプライベートデータセンターを構築することなく、現行世代のハードウェアに迅速にアクセスする必要があるためです。AMDとOpenAIは2025年10月、6ギガワット規模の戦略的提携を発表しました。最初の1ギガワット分のAMD Instinct MI450の導入は2026年下半期に予定されており、これはクラウド容量が現在、インフラストラクチャ規模で契約されていることを示しています。IBMとNVIDIAは2026年3月に提携を拡大し、IBM Cloudは2026年第2四半期に、大規模なトレーニングおよび推論向けにNVIDIA Blackwell Ultra GPUを提供すると発表しました。これは、管理されたコンプライアンス対応のGPUアクセスに対する需要が高まっていることを反映しています。続いて、CoreWeaveは2026年4月にMetaとの210億米ドル規模の長期AIクラウド契約を拡大し、さらにJane Streetとは別途60億米ドルのAIクラウド契約を締結しました。これは、コミットメント型容量契約が、LLMインフラGPU市場におけるクラウドの経済性をどのように形成しているかを浮き彫りにしています。こうした動きは、購入者が単純な時間単位の価格設定よりも、ハードウェアへのアクセス、ワークロードのチューニング、運用サポートをますます重視していることを示しています。また、専用GPUクラウドは汎用クラウド環境よりもプラットフォームのオーバーヘッドを抑えつつLLMワークロードに対応できるため、ネオクラウドプロバイダーの役割も拡大しています。
セグメント分析
2025年、クラウドデータセンターは71.22％のシェアを占め、LLMインフラGPU市場において最大の導入基盤となりました。この主導的地位は、高密度な水冷ラック、大規模なトレーニングジョブ、および幅広い開発者アクセスをサポートできるハイパースケーラーのキャンパスやネオクラウド施設の役割を反映しています。現在のLLMインフラGPU市場の構造において、クラウド導入は、GPU、ネットワーク、オーケストレーションを一箇所に集約しているため、依然として大規模トレーニングへの最速のルートを提供しています。また、購入者は、土地、電力、冷却にかかる全コストを自社の貸借対照表に計上することなく、短期利用やコミットメント型容量モデルを利用することができます。とはいえ、データの管理、レイテンシ要件、推論の経済性といった要因により、より多くの組織がハイブリッド型やプライベート型の展開を検討するようになっているため、集中型のクラウド容量が唯一の選択肢ではなくなってきています。
エッジデータセンターは、LLMインフラGPU市場において依然として最も小規模な導入形態ですが、10ミリ秒未満の応答時間やローカル処理が求められる場面では、その重要性を高めています。エンタープライズおよびプライベートデータセンターは、2031年までCAGR17.57％で成長すると予測されており、組織がパイロットプロジェクトから持続的なAI運用へと移行するにつれ、このセグメントにおけるLLMインフラGPU市場の規模はより急速に拡大しています。Cloudianが2026年3月に実施した調査によると、回答者の73％が、今後24ヶ月以内にAIワークロードをオンプレミスまたはハイブリッドインフラストラクチャへ移行する計画であると回答しました。この移行は、企業がクラウドを放棄することを意味するものではありませんが、バーストトレーニング用にパブリッククラウドの容量を確保しつつ、推論、コンプライアンスに配慮が必要なワークロード、および社内ツールを、自社が管理するインフラストラクチャに配置することを意味しています。実用的な観点から見ると、LLMインフラのGPU市場は、クラウドがスケールの原動力であり続ける一方で、定常的なサービス提供や規制対象データのワークロードにおいてはプライベート環境の重要性が高まる、という混合型導入モデルへと移行しつつあります。
2025年にはトレーニング用GPUが66.59％のシェアを占めており、LLMインフラストラクチャ用GPU市場における支出の大部分を依然としてモデル開発が占めていることがわかります。大規模なトレーニング実行は、高密度クラスター、高帯域幅のファブリック、そして数千台のアクセラレータにまたがる協調的なソフトウェア環境への長期的なアクセスを必要とするため、依然としてコストがかさみます。そのため、LLMインフラストラクチャ用GPU市場では、大規模な事前学習やモデル更新サイクルに最適化されたプラットフォームに向けて、引き続き多額の資本が投入されています。一方で、多くの企業が基礎モデルを一から構築するのではなく、既存のチェックポイントを微調整したり、ドメイン固有のアプリケーションを展開したりするようになってきたため、構成比に変化が見られ始めています。その結果、トレーニング専用に割り当てられた演算リソースの割合は徐々に減少し、トレーニングとデプロイメントのワークロードの間でより広範なバランスが取れつつあります。
推論用GPUは、2031年までCAGR17.88％で成長すると予測されており、LLMインフラストラクチャ用GPU市場において最も成長の速いワークロードセグメントとなる見込みです。NVIDIAの報告によると、DFlashによるスペキュラティブデコードにより、Blackwell GPUでの推論性能が最大15倍向上するとのことです。これは、ソフトウェアの効率性がハードウェアの購入判断の一要素になりつつある理由を示しています。また、PyTorchは2026年6月、SGLangを搭載したNVIDIA GB300上でDeepSeek-V4を実行した際、同等の対話性において5倍の高いスループットを達成したと発表しており、これはトレーニングではなく推論に特化したサービングスタックへの需要を裏付けるものです。これは重要な点です。なぜなら、LLMインフラ向けGPU業界はもはや、あらゆるワークロードに対して単一のクラスター設計に依存しておらず、購入者は高密度なトレーニングシステムと地理的に分散した推論システムを区別するようになっているからです。この変化により、LLMインフラ向けGPU市場はより細分化されつつあり、メモリ帯域幅、レイテンシの挙動、ソフトウェアスケジューリング、地域的な配置が、純粋な演算スケールと同様に重要視されるようになっています。
地域別分析
2025年、北米は47.12％のシェアを占め、LLMインフラGPU市場において地域別で首位に立っています。同地域は、ハイパースケーラーによる調達、ネオクラウドの拡大、およびベンダー主導のAIファクトリー提携の主要な拠点であり続けています。NVIDIAは2026年1月、2030年までに5ギガワットを超えるAIファクトリーの建設を支援するため、CoreWeaveに20億米ドルを投資したことを明らかにしました。また、NVIDIAとIRENは2026年5月、最大5ギガワットのAIインフラ展開を目標とする新たな戦略的提携を発表しました。これは、資本と供給のコミットメントが北米での拡大を中心に集約されつつあることを示しています。これにより、北米におけるLLMインフラ向けGPU市場は、大規模なクラウドの拡充、長期的なハードウェアの調達契約、および水冷式容量の急速な導入と密接に結びついています。南米は依然として初期段階にあり、導入は主要なクラウド地域を中心に展開されており、各国政府や企業が所有するAIインフラの基盤は小規模にとどまっています。
欧州では、公共政策や企業のデータ管理要件が現地での導入を後押ししているため、LLMインフラ向けGPU市場における欧州の重要性がますます高まっています。英国政府の「AIハードウェア計画」では、7億5,000万ポンド（9億5,200万米ドル相当）の予算が確保され、次世代ハードウェアの調達枠として4億ポンドが盛り込まれており、これにより同地域における公的投資の道筋がより明確になっています。また、欧州の需要は、地域内ホスティング、モデルガバナンス、運用上の説明責任に関する要件の強化によっても形作られており、これによりプライベートデータセンターや主権型クラウド環境の重要性が高まっています。つまり、欧州のLLMインフラ向けGPU市場は単なるハードウェアの話にとどまらず、純粋な性能に加え、ホスティングの場所やガバナンス構造が調達判断にますます大きな影響を及ぼしているのです。
アジア太平洋地域は、2031年までCAGR18.22％で拡大すると予測されており、LLMインフラ用GPU市場において最も成長の速い地域となる見込みです。日本と韓国ではすでに顕著な勢いが見られます。理化学研究所（RIKEN）は2026年6月に「Riku」の導入を発表し、NAVERとNVIDIAは、NAVERのGAK世宗（セジョン）施設において55MWから開始するギガワット規模の世界のAIファクトリーに関する合意を発表しました。この地域のLLMインフラ用GPU市場は、国内のアクセラレータプログラム、企業によるインフラ構築の拡大、および国家レベルの演算能力への注力の強化によっても形作られています。中国における最上位クラスの輸入ハードウェアへのアクセス制限は、国産代替品の普及を後押ししており、最先端GPUの供給が依然として制約されている状況下でも、サプライヤーの構成に変化をもたらしています。中東およびアフリカ地域も、国家主導のコンピューティング基盤整備に積極的に乗り出しており、これにより、LLMインフラ向けGPU市場の将来的な地理的展開範囲は、長年にわたり中核を成してきた北米を超えて拡大することになります。
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
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
- ファウンデーションモデルの学習に向けた高密度GPUクラスターへの需要の高まり
- LLMの開発および提供に向けた、GPU加速型クラウドサービスの採用拡大
- ソブリンAIおよび国内モデルホスティングプログラムの拡大
- 推論の最適化と低遅延のサービス提供への移行が進んでいます
- 電力効率に優れた水冷式ラック設計により、導入可能な演算密度が向上
- LLMベンチマークおよびクラスター調達フレームワークの標準化
- 市場抑制要因
- HBMおよび先進パッケージングの供給制約
- 大規模なGPUフリートにおける総所有コストの高さ
- 輸出規制および国境を越えた入手制限
- ソフトウェア、相互接続、クラスタ・スタックにおけるベンダーロックイン
- 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
- 展開モデル別
- クラウドデータセンター
- エンタープライズおよびプライベートデータセンター
- エッジデータセンター
- ワークロードの種類別
- トレーニング用GPU
- 推論用GPU
- エンドユーザー別
- ハイパースケーラーおよびクラウドサービスプロバイダー
- 企業
- 政府および研究機関
- GPUの統合および相互接続別
- PCIeベースのGPU
- 高帯域幅相互接続GPU
- 冷却技術別
- 空冷式GPU
- 液体冷却式GPU
- 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
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場集中度
- 戦略的動向
- Market Positioning Analysis
- 企業プロファイル
- NVIDIA Corporation
- Advanced Micro Devices, Inc.
- Intel Corporation
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services, Inc.
- Google LLC
- Meta Platforms, Inc.
- Oracle Corporation
- Tencent Holdings Limited
- Alibaba Group Holding Limited
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Super Micro Computer, Inc.
- Dell Technologies Inc.
- Hewlett Packard Enterprise Company
- Lenovo Group Limited
- Cisco Systems, Inc.
- IBM Corporation
- CoreWeave, Inc.
- Cerebras Systems, Inc.
- SambaNova Systems, Inc.
- Lambda Labs
- Tenstorrent Inc.
- Marvell Technology Group
- Giga Computing Technology Co., Ltd.
- ASUSTeK Computer Inc.
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 172 Pages
- 納期
- 2～3営業日
