AIファクトリーインフラ：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
AI Factory Infrastructure - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 156 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2099298
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概要
Mordor Intelligenceによると、AIファクトリーインフラ市場の規模は、2025年の2,668億米ドルから2026年には3,815億米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR15.45％で推移し、2031年には7,824億米ドルに達すると予測されています。
本レポートは、コンポーネント（コンピューティングインフラなど）、展開モデル（クラウド型AIファクトリー、オンプレミス型AIファクトリーなど）、インフラタイプ（AIサーバークラスターなど）、用途（生成AIおよび大規模言語モデルのトレーニングなど）、エンドユーザー（ハイパースケーラーおよびクラウドプロバイダーなど）、地域ごと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AIファクトリーインフラ市場における動向と洞察
ハイパースケールAIインフラの急速な拡大
ハイパースケーラーの設備投資は、調達、建設、供給計画の全領域において、AIファクトリーインフラ市場を再構築する水準にまで達しています。Amazonは2025会計年度の設備投資額として1,283億米ドルを報告し、Alphabetは914億米ドルを報告しました。これにより、両社の2025年の合計支出額は2,190億米ドルを超え、2026年の計画策定において高い基準が設定されました。Metaも2026年度のインフラ設備投資として1,150億～1,350億米ドルを計上しており、大手事業者がAI容量を任意のプログラムではなく、中核的な投資項目として位置付けていることが示されました。マイクロソフトの2026年度第1四半期決算報告によると、Azureの売上高は40％増加した一方、インテリジェントクラウドの売上原価は43％増加しており、AIインフラの規模拡大がどれほど急速に運用要件を引き上げているかを示しています。NVIDIAは2026会計年度の10-K報告書において、データセンターの可用性、エネルギー、資本がAIインフラ構築における重要な要素であり続けると述べており、これはハイパースケーラーの導入ペースがサプライチェーン全体にどのような影響を与えているかを浮き彫りにしています。この傾向により、AIファクトリーインフラ市場全体で、システム統合、ネットワークファブリック、冷却システム、電源機器への需要が高まっています。これは、新たな施設が建設されるたびに、GPU層をはるかに超える支出が固定化されるためです。
生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）のトレーニング需要の高まり
生成AIとLLMのトレーニングは、依然としてAIファクトリーインフラ市場の主要な推進力となっています。これは、大規模なトレーニングには依然として最高密度のコンピューティング環境が必要とされるためです。また、AIファクトリーインフラ市場が拡大している背景には、推論能力がトレーニング能力に取って代わるのではなく、並行して構築されている点もあります。展開されたAIサービスには、最先端のトレーニングクラスターとは異なる低遅延の推論システムが必要であり、これにより、事業者が整備しなければならないインフラの範囲が広がっています。Google CloudのVirgoネットワーク設計は、単一のファブリック内で13万4,000個のチップを接続し、最大47ペタビット/秒のノンブロッキング・バイセクション帯域幅を実現することで、この要件の規模を示しました。AIファクトリーインフラ市場におけるアプリケーションの構成も同様の変化を反映しており、2025年には生成AIとLLMのトレーニングが主導的となり、2031年まではAI推論とデプロイメントが最も急速な成長が見込まれています。この組み合わせにより、スタックの単一レイヤーに投資が集中するのではなく、演算ノード、高速スイッチング、ストレージスループット、および熱制御に対する並行した需要が支えられています。
コンピューティング、電源、冷却システムへの多額の設備投資
AIファクトリーインフラ市場は、最新のGPUシステムを基盤とした実稼働環境を構築するためのコストによって、依然として制約を受けています。購入者は、コンピューティングコストだけでなく、液体冷却ループ、大容量の電源システム、UPSのアップグレード、ネットワーク層、およびラック密度に応じて拡張する制御ソフトウェアにも資金を投じています。シュナイダーエレクトリックのエンジニアリングガイダンスでは、統合された電源および冷却アーキテクチャが、高密度AI施設にとって今や中核的な要件となっていることが明確に示されており、ハードウェアの完全な導入が始まる前からプロジェクト予算を押し上げているのです。マイクロソフトの2026年度第1四半期決算報告によると、「インテリジェント・クラウド」部門の粗利益率が300ベーシスポイント低下しており、これはAIインフラの拡張コストに直接起因するものです。これは、大規模な事業者であっても、容量の拡大に伴い財務的な圧力に直面していることを示しています。このようなコスト構造により、AIファクトリーインフラ市場において、一部の組織は、ゼロからの新規構築ではなく、マネージドAIクラウド容量や小規模なラックスケールの導入へと方向転換しています。また、本番稼働までの時間が予算に直接影響を与えるようになったため、導入期間を短縮したり、統合の複雑さを軽減したりできるベンダーの価値が高まっています。
セグメント分析
2025年、AIファクトリーインフラ市場において、コンピューティングインフラは71.53％のシェアを占めました。これは、あらゆる大規模導入サイクルにおいてGPU調達が中心的な役割を果たしていることを反映したものです。この優位性は、H100、Blackwell、Vera Rubinを含むNVIDIAのプラットフォームの世代交代に起因しており、これにより、ハイパースケーラーと専門のAIクラウド事業者の双方において、資本配分の最優先事項としてコンピューティングが位置づけられ続けています。NVIDIAは2026年4月、Vera Rubinが本格生産段階に入ったことを確認しました。システムビルダーとしては、Dell Technologies、HPE、Lenovo、およびSuper Micro Computerが参画しています。ストレージインフラストラクチャと管理ソフトウェアは依然として重要であり、購入者が高密度クラスターを経済的に実現するためには、持続的なスループット、ワークロードのスケジューリング、およびGPU利用率の向上が必要だからです。
ネットワークインフラは、2031年までCAGR16.18％で成長すると予測されており、AIファクトリーインフラ市場において最も成長が著しい構成要素となる見込みです。ネットワーク関連の支出が増加している背景には、スイッチ層でボトルネックを生じさせることなく、より大規模なGPUファブリック間でデータを転送する必要性があります。NVIDIAのVera RubinプラットフォームにはSpectrum-Xイーサネットオプションが含まれており、これはオープンなイーサネットアーキテクチャが、ラックスケールAIシステムの設計においてより重要な要素になりつつあることを示しています。また、クラスター規模の拡大に伴い、低遅延と優れた電力効率の重要性がますます高まっていることから、コパッケージド・オプティクスも議論の対象となりつつあります。これにより、AIファクトリーインフラ市場におけるベンダーの競争環境はさらに広がっています。なぜなら、パフォーマンスの評価基準が、アクセラレータ層のみにとどまらず、コンピューティング、スイッチング、ファブリック設計、システム統合の全体にわたって行われるようになったからです。
2025年には、クラウドベースのAIファクトリーがAIファクトリーインフラ市場で65.36％のシェアを占め、これはAWS、Microsoft Azure、Google Cloudの構築ペースと規模を反映したものです。ハイパースケーラーが、大規模なトレーニングおよび推論ワークロードを短期間でサポートできる稼働容量の大部分を管理しているため、パブリッククラウドは依然として中心的な位置を占めています。一方で、パブリッククラウドでは完全には提供できない機密性の高いコンピューティング、国家レベルのデータ管理、あるいは低遅延の推論を必要とする組織にとっては、オンプレミスのAIファクトリーが依然として重要な役割を果たしています。欧州委員会、英国、カナダはそれぞれ2026年に政策の焦点を「主権的コンピューティング」へと移し、規制環境下における国内管理型のインフラの必要性を後押ししました。
ハイブリッドAIファクトリーは、2031年までCAGR16.53％で成長すると予測されており、AIファクトリーインフラ市場において最も成長の速い導入モデルとなっています。当初はクラウドのみの戦略を採用していた組織も、現在では、バースト容量とコストの変動、データ移動の制限、およびレイテンシ要件とのバランスを取ろうとしています。この変化に伴い、GPU容量を無駄にすることなく、クラウド、オンプレミス、リージョン、エッジ環境にワークロードを配置できるオーケストレーションソフトウェアへの需要が高まっています。2026年4月にリリースされた「HPE AI Grid」は、複数のサイトにまたがるAIファクトリーと分散型推論クラスターを連携させることで、この要件に直接対応しました。また、ハイブリッド化の導入は、AIファクトリーインフラ市場における関連支出も拡大させています。これは、コンピューティングが集中型ではなく分散型になると、ネットワークファブリック、ストレージの調整、およびポリシー制御の重要性が高まるためです。
地域別分析
2025年、北米はAIファクトリーインフラ市場シェアの62.35％を占めており、これはハイパースケーラーの支出および稼働中のデータセンター容量において同地域が主導的な地位にあることを反映しています。AmazonとAlphabetは2025年に合わせて2,190億米ドル以上の設備投資を報告しており、これにより北米はAIファクトリーインフラ市場の中心的な位置を維持するとともに、新規プロジェクトの拡大における優位性をさらに強めています。また、この地域には、OEM、クラウド事業者、専門建設業者、電力・冷却ベンダーからなる密なエコシステムが存在し、大規模プロジェクトを設計から導入まで迅速に進めることができるという利点もあります。カナダは、国内の高性能AIインフラ整備に向けて最大10億カナダドル（7億3,000万米ドル）を投じる「ソブリン・コンピュート・プログラム」を推進していることから、支援拠点としての地位を確立しつつあります。電力供給へのアクセスは引き続き短期的な主な制約要因であり、事前に送電網の容量を確保している事業者は、価格、納期、拡張の選択肢において優位性を維持する可能性が高いと考えられます。
アジア太平洋地域は、2031年までCAGR16.91％で成長すると予測されており、AIファクトリーインフラ市場において最も成長が著しい地域となっています。この成長は、日本、インド、東南アジアにおける国家レベルのコンピューティング優先施策、および中国による国内資金によるAIインフラの拡張によって支えられています。また、同地域ではAIグレードのデータセンター設計への関心が高まっており、調達決定において効率性、熱管理、および現地での制御がますます重要になっています。このため、現在の規模では北米が依然として主導的立場にあるもの、アジア太平洋地域はAIファクトリーインフラ市場の次の成長段階においても中心的な位置を占め続けるでしょう。
欧州、南米、中東・アフリカは、現時点では規模が小さいもの、それぞれがAIファクトリーインフラ市場において戦略的に重要な位置を占めています。欧州では、強まる国家主導のコンピューティングへの意欲と、電力網や許認可手続きの遅れとのバランスを取ろうとしており、欧州委員会が2026年6月に発表予定の「技術主権パッケージ」は、国内での導入やクラウド主権認証を後押しすると期待されています。また、英国も「AIハードウェア計画」や「AI成長ゾーン」への支援を通じて、国家計画においてAIインフラの重要性を高めています。中東・アフリカ、特にUAEやサウジアラビアは、豊富な電力供給とデータセンターの経済性の良さから注目を集めていますが、南米は依然として発展の初期段階にあり、ブラジルの主要都市市場に集中しています。
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
- ハイパースケールAIインフラの急速な拡大
- 生成AIおよび大規模言語モデルのトレーニング需要の高まり
- AIネイティブのデータセンターアーキテクチャへの移行
- ハイブリッドAI導入モデルに対する企業の選好
- 競争上の差別化要因としての電力密度工学
- 地域密着型のAI主権と国内コンピューティング義務化
- 市場抑制要因
- コンピューティング、電源、冷却システムにおける高額な設備投資
- 系統連系の遅延および電力供給の制約
- 半導体および高密度ハードウェアの供給ボトルネック
- AIインフラエンジニアリング人材の不足
- 業界バリューチェーン分析
- 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
- コンポーネント別
- コンピューティング・インフラストラクチャ
- ネットワークインフラ
- ストレージインフラストラクチャ
- インフラ管理ソフトウェア
- その他のコンポーネント
- 展開モデル別
- クラウド型AIファクトリー
- オンプレミス型AIファクトリー
- ハイブリッドAIファクトリー
- インフラタイプ別
- AIサーバークラスター
- 統合型AIポッド/ ラックスケールシステム
- 大規模AIスーパークラスター
- カスタムAIクラスター
- 用途別
- 生成AIおよび大規模言語モデルのトレーニング
- AIの推論および導入
- 自律システムの開発
- 科学・研究用コンピューティング
- デジタルツインおよび産業用AI
- 医療・創薬AI
- エンドユーザー別
- ハイパースケーラーおよびクラウドプロバイダー
- 企業
- 研究・学術機関
- 医療・ライフサイエンス関連組織
- BFSI企業
- 工業・製造企業
- 政府および防衛機関
- 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
- Vendor Positioning Analysis
- 企業プロファイル
- NVIDIA Corporation
- Amazon Web Services, Inc.
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- Oracle Corporation
- Advanced Micro Devices, Inc.
- Intel Corporation
- Dell Technologies Inc.
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- Super Micro Computer, Inc.
- Lenovo Group Limited
- Cisco Systems, Inc.
- CoreWeave, Inc.
- Lambda Labs, Inc.
- Alibaba Cloud
- Tencent Holdings Limited
- Vertiv Group Corp.
- Schneider Electric SE
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 156 Pages
- 納期
- 2～3営業日
