スケールアップAIネットワーキング：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、スケールアップAIネットワーキング市場の規模は2025年に187億6,000万米ドルと評価され、2026年の286億4,000万米ドルから2031年までに824億3,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2026年～2031年）におけるCAGRは23.54％となる見込みです。

本レポートは、提供（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、ファブリック技術（独自開発のアクセラレータ・スケールアップ・ファブリック、オープン・スケールアップ・ファブリックなど）、スケールアップドメイン規模（アクセラレータ8基以下、9～72基、その他）、ワークロード（AIトレーニング、AI推論など）、エンドユーザー（ハイパースケール・クラウド・プロバイダーなど）、および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。

世界のスケールアップAIネットワーキング市場の動向と洞察

AIトレーニングクラスターの急速な拡大

スケールアップAIネットワーキング市場は、AIトレーニングクラスター規模の急速な拡大によって牽引されています。これは、大規模な同期ワークロードにおいて、ネットワークの信頼性が二次的な要件ではなく、設計上の中心的な要件となるためです。OpenAIは、トレーニング中にクラスター全体の再起動を余儀なくされていたネットワーク中断に対処するため、同社の「Multipath Reliable Connection」プロトコルを、最大規模のNVIDIA GB200スーパーコンピュータ全体に導入したと発表しました。このプロトコルをOpen Compute Projectに寄贈するという決定は、最先端のトレーニングシステムがますます複雑化するにつれ、スケールアップAIネットワーキング市場が信頼性確保のための共通手法へと移行しつつあることを示しています。また、これはベンダーのポジショニングにも変化をもたらします。なぜなら、スケールアップ、スケールアウト、および運用ソフトウェアを一体的にサポートできるサプライヤーは、クラスターアーキテクチャがラック、列、さらにはサイト全体に拡大する際に、より有利な立場に立つからです。その結果、スケールアップAIネットワーキング市場は、単なるコンポーネントの販売の枠を超え、フルスタックなインフラストラクチャの決定へと移行しつつあります。

独自規格のリンクからオープンイーサネットファブリックへの移行

また、スケールアップAIネットワーキング市場は、オープンイーサネットファブリックへの移行からも後押しを受けています。これは、購入者がアクセラレータ、スイッチ、制御ソフトウェア間でより広範な相互運用性を求めているためです。Open Compute Projectは、主要な半導体、クラウド、システムベンダーが参加する標準ベースのコミュニティ活動として、スケールアップAIインフラ向けイーサネットを定義するESUNイニシアチブを立ち上げました。ウルトラ・イーサネット・コンソーシアムは、AIおよびHPCワークロード向けのイーサネットベースの通信スタックを正式に策定し、2026年にこれを更新しました。これにより、オープン・イーサネットは単なる概念から、準拠性を重視した道筋へと転換する一助となりました。スケールアップAIネットワーキング市場において、これは重要な意味を持ちます。なぜなら、AMD、カスタムシリコン、あるいは混合環境を採用する顧客は、単一のアクセラレータのロードマップに縛られないファブリックを必要としているからです。また、これは差別化の焦点が、閉じた接続性のみから、統合の品質、自動化、そして大規模な相互運用性を実証する能力へと移行しつつあることを意味します。

スケールアップ層における高電力および冷却負荷

電力と冷却のプレッシャーは、スケールアップAIネットワーキング市場における最も明白な制約要因の一つです。なぜなら、ネットワーク機器は現在、従来のデータホールが想定していたものよりもはるかに高密度なAIインフラ環境内に設置されているからです。Applied Thermal Engineering社とIEEE IThermはともに、液体冷却が不可欠な方向性であると指摘していますが、配管、冷却液の互換性、および長期的な保守性における複雑性の増大についても言及しています。Ciena社は、同社のプラグイン式CPOアプローチにより消費電力を最大70％削減できると述べており、これはスケールアップAIネットワーキング市場が、もはや帯域幅のみではなく、電力と性能のトレードオフによって強く形作られていることを示しています。これにより、新たな熱要件に合わせて設計できる新規キャンパスが有利となる一方、旧式施設の改修では、準備期間の長期化や統合リスクの高まりに直面することになります。また、これはファブリックの選定が、サイトのエンジニアリングや導入順序とより密接に結びつきつつあることを意味します。

セグメント分析

2025年には、ハードウェアが売上高の90.11％を占め、物理層がスケールアップAIネットワーキング市場の主要な支出分野であり続けました。この構成比は、新しいAIクラスターを構築するために必要なスイッチ、ASIC、ネットワークインターフェースカード、ケーブル、および光コンポーネントの資本集約性を反映しています。また、スケールアップAIネットワーキング市場の多くは依然として構築段階にあり、購入者はまず物理層における帯域幅、トポロジー、信頼性を確保した上で、オーケストレーションへの支出を拡大していることも示しています。事業者が既存のファブリック展開にテレメトリ、輻輳制御、自動化ツールを追加するにつれ、ソフトウェアは2031年までのCAGR24.21％で最も急速に成長している分野となっています。

スケールアップAIネットワーキング業界が、より複雑で分散化されたクラスター運用へと移行していることから、ソフトウェアの重要性は高まっています。Ultra Ethernet Consortiumの仕様は、AIおよびHPC環境向けの標準ベースのソフトウェアおよびトランスポートフレームワークを提供しており、ベンダーを横断した共通の運用手法の普及を後押ししています。また、Googleは「Matryoshka」ネットワーク設計システムを通じて、モデル駆動型管理が複数年にわたり大規模なデータセンター環境を支えることができることを示しており、これはスケールアップAIネットワーキング市場におけるソフトウェア層の長期的な価値を裏付けるものです。サービス部門の売上高は依然として小規模ですが、マルチサイトAIファクトリーアーキテクチャには専門的な設計、試運転、および継続的なサポートが必要であるため、統合の複雑さが増すにつれてその重要性は高まっています。

2025年には、独自仕様のアクセラレータ・スケールアップ・ファブリックが売上高の85.33％を占めました。これは、スケールアップAIネットワーキング市場において、緊密に統合されたアクセラレータ・エコシステムの導入実績の優位性を反映したものです。このリードは、ハードウェアとソフトウェアの共同設計による技術的および商業的な強みに起因しており、特に、大規模なトレーニングシステムの導入への最短ルートを求める購入者において顕著でした。オープンスケールアップファブリックは、2031年までのCAGRが24.62％と最も急速に成長しているセグメントであり、非独自仕様のアクセラレータオプションが普及するにつれ、顧客が代替案を模索していることを示しています。オープンスケールアップファブリック向けのスケールアップAIネットワーキング市場規模は、より幅広いシリコンの選択肢や、より長い調達サイクルに対応できるアーキテクチャへの需要の高まりとともに拡大しています。

AMDとCelesticaは、HeliosラックスケールAIプラットフォームにおいて、スケールアップ接続に「Ultra Accelerator Link over Ethernet」を採用すると発表しました。これにより、オープンファブリック分野は単なる標準化の議論にとどまらず、より明確な製品ロードマップが示されることになります。これに対しNVIDIAは「NVLink Fusion」で対応し、隣接する領域を無競争のままにしておくのではなく、サードパーティ製のカスタムXPUがNVLinkチプレットを介して統合できるようにすることで、自社のエコシステムを拡張しています。また、ESUNやAristaの7060XE7プラットフォームを通じて、イーサネットベースのスケールアップ・ファブリックも注目を集めつつありますが、Ayar Labsの光チップレット技術のような初期段階の光I/Oアプローチは、依然として開発サイクルの初期段階にあります。スケールアップAIネットワーキング市場において、ファブリック間の競合は、もはや単なる接続性能だけで決まるものではなく、ロードマップの管理、相互運用性、そしてエコシステムの深さによって定義されるようになっています。

地域別分析

2025年、北米はスケールアップAIネットワーキング市場のシェアの58.44％を占め、引き続き最大の地域貢献者としての地位を維持しました。同地域は、ハイパースケーラーの資本力、アクセラレータ・エコシステムのリーダーシップ、そしてオープンスタンダードへの取り組みへの積極的な参加が相まって、スケールアップAIネットワーキング市場の中心であり続けています。その需要の大部分は米国が占めていますが、カナダは研究主導の活動を、メキシコは新興のコロケーションおよびニアショアインフラへの関心を後押ししています。また、イーサネット、UALink、およびラックスケールAIシステムを形作る企業や業界団体の多くが、この地域のエコシステムと密接に結びついているため、北米はベンダーとの地理的近接性という点でも優位性を持っています。

アジア太平洋地域は、スケールアップAIネットワーキング市場において2番目に大きな地域であり、需要は中国、日本、韓国、インド、東南アジアに広がっています。ファーウェイが2026年6月のMWC上海で10種類のAI向け光ネットワーク製品を発表したことは、中国がAI中心の光およびネットワークインフラの開発に積極的に取り組んでいることを示しています。日本は、自国主導のコンピューティング戦略や光インターコネクト分野での取り組みを通じて、技術的に重要な位置を占め続けており、一方、韓国はメモリおよび半導体産業の基盤を通じて、より広範なエコシステムを支えています。インドおよび東南アジアは、AI導入への意欲が高まるにつれて地域のデジタルインフラ整備が拡大しているため、スケールアップAIネットワーキング市場において成長著しい地域となっています。

欧州、中東・アフリカでは、スケールアップAIネットワーキング市場において異なる需要パターンが見られます。欧州は2025年に堅調な勢いを記録し、ドイツは主要なデータセンター立地として、また少なくとも1つのAIギガファクトリーに対する連邦政府の支援を受ける国として際立っています。同地域の成長経路は、主権的なコンピューティングの優先事項、コンプライアンス要件、および官民の調達サイクルが長期であることに左右されます。中東・アフリカ地域は、各国政府によるAI投資や大規模なキャンパス規模の開発計画に支えられ、2031年までのCAGRが24.42％と、最も急速に成長している地域です。総費用が300億米ドルを超え、第1フェーズが2026年第3四半期に開始される見込みの「スターゲートUAE」プロジェクトは、同地域が政策上の目標から物理的なインフラ整備への取り組みへと、いかに迅速に移行しているかを示しています。南米は依然として発展の初期段階にあり、需要はコロケーションの拡大や、まだ規模を拡大しつつある国内のインフラ整備プログラムに集中しています。

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

• スケールアップAIネットワーキング市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に187億6,000万米ドル、2026年には286億4,000万米ドル、2031年までには824億3,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは23.54%です。
• スケールアップAIネットワーキング市場を牽引している要因は何ですか？
  • AIトレーニングクラスターの急速な拡大です。
• スケールアップAIネットワーキング市場における電力と冷却の課題は何ですか？
  • 電力と冷却のプレッシャーが最も明白な制約要因の一つです。
• スケールアップAIネットワーキング市場の主要な支出分野は何ですか？
  • ハードウェアが売上高の90.11%を占め、物理層が主要な支出分野です。
• スケールアップAIネットワーキング市場におけるソフトウェアの成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までのCAGRは24.21%です。
• スケールアップAIネットワーキング市場における主要企業はどこですか？
  • NVIDIA Corporation、Broadcom Inc.、Cisco Systems, Inc.、Arista Networks, Inc.、Marvell Technology, Inc.などです。
• スケールアップAIネットワーキング市場の地域別シェアはどのようになっていますか？
  • 2025年、北米が58.44%のシェアを占めています。
• スケールアップAIネットワーキング市場におけるオープンイーサネットファブリックへの移行の理由は何ですか？
  • 購入者がアクセラレータ、スイッチ、制御ソフトウェア間でより広範な相互運用性を求めているためです。
• スケールアップAIネットワーキング市場における独自仕様のアクセラレータ・スケールアップ・ファブリックの売上高はどのくらいですか？
  • 2025年には売上高の85.33%を占めています。

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
  • AIトレーニングクラスターの急速な拡大
  • 独自規格のリンクからオープンなイーサネットファブリックへの移行
  • ラックレベルの帯域幅密度に対する要件の高まり
  • コパッケージド・オプティクスおよびシリコンフォトニクスの採用
  • AI対応のネットワーク自動化とテレメトリの導入
  • 主要市場における国家主導のAIインフラ整備
• 市場抑制要因
  • スケールアップ層における高電力および冷却負荷
  • 高速スイッチ用シリコンおよび光素子におけるサプライチェーンへの依存
  • ベンダーエコシステム間の相互運用性のギャップ
  • 新興のスケールアップアーキテクチャにおける未成熟な標準
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 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

• 提供別
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス
• ファブリック技術別
  • 独自開発のアクセラレータ・スケールアップ・ファブリック
  • オープン・スケールアップ・ファブリック
  • イーサネットベースのスケールアップ・ファブリック
  • その他の新興スケールアップファブリック
• スケールアップドメイン規模別
  • 最大8基のアクセラレータ
  • 9～72基のアクセラレーター
  • 73～256基のアクセラレータ
  • 256基の以上のアクセラレータ
• ワークロード別
  • AIトレーニング
  • AI推論
  • 微調整とモデル適応
  • HPCおよび科学計算
  • その他のワークロード
• エンドユーザー別
  • ハイパースケール・クラウド・プロバイダー
  • AIクラウドおよびGPU-as-a-Serviceプロバイダー
  • エンタープライズデータセンター
  • 政府、研究機関、HPCセンター
  • コロケーションデータセンター
• 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
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • NVIDIA Corporation
  • Broadcom Inc.
  • Cisco Systems, Inc.
  • Arista Networks, Inc.
  • Marvell Technology, Inc.
  • Hewlett Packard Enterprise Company
  • Juniper Networks, Inc.
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Dell Technologies Inc.
  • Intel Corporation
  • Celestica Inc.
  • Accton Technology Corporation
  • Foxconn Interconnect Technology Limited
  • Quanta Computer Inc.
  • Nokia Corporation
  • Extreme Networks, Inc.
  • NEC Corporation
  • ZTE Corporation
  • Ciena Corporation
  • Coherent Corp.
  • Lumentum Holdings Inc.

第7章 市場機会と将来の展望