AIトレーニング向けHBM：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、AIトレーニング向けHBMの市場規模は、2025年の22億4,000万米ドルから2026年には28億9,000万米ドルへと拡大し、2031年までに85億2,000万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CAGR24.14％で成長すると見込まれています。

本レポートは、メモリタイプ（HBM2e、HBM3、HBM3e、HBM4）、導入環境（ハイパースケールおよびクラウドなど）、相互接続およびスケーリング（シングルGPU、マルチGPU（ノード内）など）、エンドユースのトレーニングワークロード（コンピュータビジョントレーニング、音声およびNLPモデルトレーニングなど）、プロセッサタイプ（AI ASIC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。

AIトレーニング向け世界のHBM市場の動向とインサイト

最先端モデルトレーニングクラスターの急速な拡大

AIトレーニング向けHBM市場は、単一チップレベルだけでなく、ラックおよびクラスターレベルでのメモリ帯域幅を必要とする最先端トレーニングシステムの規模拡大により、成長を後押しされています。NVIDIAのGB200 NVL72は、72個のBlackwell GPUを単一のNVLinkドメインに統合し、ラック全体で最大13.4テラバイトのHBM3eをサポートしており、1つの導入ユニットが現在、非常に大規模なメモリフットプリントを吸収していることを示しています。また、このアーキテクチャはGPUあたり1.8テラバイト/秒の相互接続帯域幅を実現しており、断続的なバースト処理ではなく、持続的なトレーニングワークロードの最中も大規模なHBMプールをアクティブに維持します。AWSの「Project Rainier」は2025年後半に、Anthropic社向けに約50万個のTrainium2チップからなるクラスターで稼働を開始しましたが、この規模は、単一の顧客プログラムが1回のトレーニングサイクルを通じて、いかに膨大なHBM需要を生み出すかを示しています。最先端のモデルプログラムがパイロット段階から本番運用へと移行するにつれ、AIトレーニング市場向けのHBMは、導入台数の増加とシステムあたりのメモリ搭載量の増加という双方の恩恵を受けることになります。この組み合わせにより、AIトレーニング市場向けのHBMは、単純なGPU出荷台数の伸びへの依存度が低下し、クラスター設計の選択への依存度が高まります。

AIアクセラレータのロードマップにおけるHBM4への対応状況

HBM4への対応は、AIトレーニング向けHBM市場の直接的な成長要因となりつつあります。これは、次のプラットフォームの波が、より大規模なスタック、より高い帯域幅、そしてより緊密なメモリ統合を中心に展開されるためです。NVIDIAのVera Rubinアーキテクチャは2026年に本格量産に入り、8つのスタックにわたり288ギガバイトのHBM4を搭載し、13テラバイト/秒の帯域幅を実現することで、フラッグシップAIプラットフォームにおけるメモリ容量の飛躍的な向上を裏付けています。AMDの「Instinct MI400」も、432ギガバイトのHBM4と最大19.6テラバイト/秒を目標としており、HBM4の需要は単一ベンダーのエコシステムを超えて拡大しています。サムスンは2026年2月に商用HBM4の量産を開始しており、サプライヤーの生産拡大が、アクセラレータの発売スケジュールに大幅な遅れをとることなく、それに歩調を合わせつつあることを示しています。Googleの第8世代TPU 8iは、288ギガバイトのHBMを搭載し、前世代に比べて相互接続帯域幅を2倍に拡大しており、HBM4への移行が現在、ハイパースケール購入者全体のカスタムシリコンプログラムに広がりつつあることを裏付けています。GPU、TPU、ASICの各ロードマップで認定が拡大するにつれ、AIトレーニング向けHBM市場は、予測期間を通じてより広範な需要基盤と、より強固なプラットフォームの継続性を獲得することになります。

TSVの歩留まり低下と高度なパッケージングの複雑さ

世代ごとにスタックの複雑さが増すにつれ、TSVの歩留まり低下は、AIトレーニング市場におけるHBMの主要な制約要因であり続けています。HBM4では、より高度なボンディング要件と厳格なインターフェースが求められるため、HBM3eからHBM4への移行に伴い、プロセスの学習がリセットされることになります。Imecは2025年12月のIEEE IEDMで熱解析および統合解析を発表し、3D HBM-on-GPU統合により、AIトレーニングのワークロード下で動作温度が140.7°Cまで上昇したことを示しました。これは、パッケージング、熱設計、および歩留まりが現在、密接に関連していることを浮き彫りにしています。スタックの高さが増すにつれ、どの層に欠陥が生じてもスタック全体が使用不能になる可能性があるため、生産量はウェハ投入量に比例して直線的に増加するわけではありません。そのため、供給の拡大は需要の拡大に追いつかず、AIトレーニング市場向けのHBM全体の出荷が遅れる可能性があります。また、これにより、すでに大規模な高スタック製品の認定を取得しているサプライヤーの価値が高まります。

セグメント分析

HBM4は、AIトレーニング向けHBM市場において最も急成長しているメモリタイプであり、HBM4の市場規模は2031年までCAGR24.96％で拡大すると予測されています。HBM3eは、大量導入されるAIシステムにおいて現行世代としての地位を維持し、最も活発なトレーニング展開に引き続き貢献したため、2025年のAIトレーニング向けHBM市場の58.14％を占めました。また、AIトレーニング向けHBM市場では、HBM2eおよびHBM3も、主にシステムの更新サイクルが比較的遅い低コストの企業向けおよび調査用構成において、小規模ながらシェアを維持しています。SKハイニックスは2026年初頭にHBM4の量産を開始し、MR-MUFパッケージングとTSMCが製造したロジックベースダイを採用した、帯域幅が毎秒2テラバイトを超える12-Hi 48ギガバイトスタックを出荷しました。サムスンも2026年2月にHBM4の商用出荷を開始し、ピンあたり11.7ギガビット/秒の転送速度を実現し、主要なAIプラットフォーム購入企業の認定要件を満たしています。

AIトレーニング向けHBM市場におけるより構造的な変化としては、HBM4スタック内でのカスタムベースダイアーキテクチャへの移行が挙げられます。これは、GPUやAIチップの設計者がパッケージ自体に独自のロジックを統合することを求めるようになったため、メモリサプライヤーがもはや標準化されたスタックのみを販売しなくなったことを意味します。この設計パターンにより、標準構成は供給能力でより直接的に競争し、カスタム構成は長期的な共同開発を通じて付加価値を生み出すという、2層構造の収益構造が形成されています。サムスンは2026年、HBM生産量の半分以上をHBM4へ移行させると発表しており、サプライヤーの生産能力がいかに急速に新世代製品へと振り向けられているかがうかがえます。その結果、AIトレーニング向けHBM市場は転換点を迎えており、次のプラットフォームサイクルにおいて、サプライヤーの位置づけを決定づけるのは製造規模だけでなく、認定の順序も重要な要素となるでしょう。

2025年のAIトレーニング市場におけるHBMの87.33％をハイパースケールおよびクラウドが占めており、需要が依然として非常に大規模なトレーニング環境に集中していることが浮き彫りになっています。AIトレーニング向けHBM市場がこのように発展したのは、数千台のGPUやカスタムASICクラスターには、ハイパースケーラーやごく少数のAI研究所のみが対応可能な資本投資、電力供給、および運用上の専門性が求められるためです。プロジェクト・レイニアはこの集中化を如実に示しており、クラウド連携型の1つの展開において、Anthropic社のトレーニングおよび推論ワークロード向けに約50万個のTrainium2チップが導入されました。ハイパースケール企業の優位性は、ごく少数の企業の調達タイミングが、AIトレーニング向けHBM市場全体の短期的な需要の見通しに影響を与える可能性があることも意味します。同時に、ハイパースケール企業のロードマップは主要なプラットフォーム移行や長期的な予約サイクルと密接に関連しているため、この集中化により、サプライヤーは顧客からのシグナルをより明確に把握できるようになります。

2025年においても、エンタープライズ分野での導入規模は依然としてはるかに小さいもの、ベンダーやマネージド導入モデルを通じてHBMを多用するシステムがより利用しやすくなるにつれ、その役割は拡大しつつあります。金融サービス、製薬、防衛などの規制対象セクターでは、機密性の高いモデル開発のすべてを共有クラウド環境内で行うことができないため、オンプレミスでのトレーニング能力を徐々に構築しています。政府や研究機関は、調達活動が商用クラウドのサイクルというよりも、国家主導のAIプログラムや公共のコンピューティング・イニシアチブに直接結びついているため、需要の面では独自の経路を形成しています。そのため、企業や政府からの需要は断続的になりがちですが、購入者は増分的な容量ではなくクラスター全体を調達することが多いため、1件あたりの購入規模は大きくなる傾向があります。予測期間の後半にかけてHBM4ベースのシステムがより標準化されるにつれ、ハイパースケールが依然として中核を占めるとしても、AIトレーニング向けHBM市場は、より幅広い導入構成を獲得していくものと見込まれます。

地域別分析

2025年、北米はAIトレーニング市場の51.68％のシェアを占め、最大の地域需要拠点としての地位を維持しました。AIトレーニング向けHBM市場が北米を中核とし続けたのは、米国を拠点とするハイパースケーラーや最先端のAI研究所が、メモリ集約型のトレーニング用ハードウェアを最大規模で導入・運用していたためです。また、Anthropic、OpenAI、Meta AIといったモデル開発企業が同地域に集中していたことも、この地域の需要基盤を後押ししました。これにより、最先端のトレーニングプログラムが北米のクラウドおよびコロケーションインフラの近くに維持されたのです。また、マイクロン社がアイダホ州にHBM専用施設を開発したことで、メモリの供給計画は米国の産業政策や国内のレジリエンス目標とより直接的に結びつけられました。こうした需要の集中とサプライチェーンの再配置が相まって、2025年においても北米はAIトレーニング向けHBM市場の中心的な地位を維持しました。

2025年においても、欧州は依然として二次的な地域にとどまりましたが、AIトレーニング向けHBM市場におけるその役割は、国家主導のコンピューティング・イニシアチブやパブリッククラウドの拡大によって支えられました。フランスは2025年2月、1,090億ユーロ（1,190億米ドル）のAI投資を発表し、ハードウェアの調達やクラスターの構築に向けた複数年にわたる取り組みを示しました。ドイツの国家的なAIコンピューティングへの取り組みも、高帯域幅メモリに依存するトレーニングインフラへの公的投資を誘導することで、市場に弾みをつけました。これらのプログラムは、まだ北米規模には及ばないもの、商用ハイパースケーラー以外の購入者層を拡大するという点で重要です。AIトレーニング向けHBM市場において、欧州の重要性は、当面の販売数量における主導権というよりも、大規模なトレーニングシステムに対する公共部門の持続的な需要を創出することにあります。

アジア太平洋地域は、AIトレーニング向けHBM市場において最も急成長している地域セグメントであり、2031年までのCAGRは25.89％と予測されています。同地域は、世界最高レベルのHBM製造能力の集中と、不可欠な先進パッケージングインフラを兼ね備えており、供給拠点と需要拠点という二重の役割を担っています。韓国は、SKハイニックスとサムスンがAIトレーニングの需要に合わせてHBMおよびパッケージングへの投資を拡大しているため、依然として中心的な位置を占めています。台湾は、AIアクセラレータ向けの高度なパッケージング技術が同地に集中しており、地域の製造を世界の展開スケジュールに直接結びつけているため、依然として不可欠な存在です。日本やインドも国家レベルのAIコンピューティングプログラムを拡大していますが、南米や中東・アフリカは依然として初期段階の需要拠点にとどまっており、湾岸諸国が短期的に最も強力なクラスター構築の可能性を示しています。したがって、AIトレーニング向けHBM市場は、成長だけでなく、サプライチェーン全体にわたる実行においても、アジア太平洋地域に依存しています。

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

• AIトレーニング向けHBMの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に22億4,000万米ドル、2026年には28億9,000万米ドル、2031年までに85億2,000万米ドルに達すると予想されています。CAGRは24.14%です。
• AIトレーニング向けHBM市場の成長を後押ししている要因は何ですか？
  • 最先端モデルトレーニングクラスターの急速な拡大が成長を後押ししています。
• HBM4への対応はAIトレーニング向けHBM市場にどのように影響していますか？
  • HBM4への対応は市場の直接的な成長要因となり、より大規模なスタック、より高い帯域幅、より緊密なメモリ統合が求められています。
• AIトレーニング向けHBM市場におけるHBM4の成長予測はどのようになっていますか？
  • HBM4の市場規模は2031年までCAGR24.96%で拡大すると予測されています。
• AIトレーニング向けHBM市場における主要企業はどこですか？
  • SK hynix、Samsung Electronics、Micron Technology、NVIDIA、AMD、Intelなどです。
• 2025年におけるAIトレーニング向けHBM市場の導入環境はどのようになっていますか？
  • ハイパースケールおよびクラウドが87.33%を占めています。
• 北米のAIトレーニング向けHBM市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年に北米は51.68%のシェアを占めています。
• アジア太平洋地域のAIトレーニング向けHBM市場の成長予測はどのようになっていますか？
  • 2031年までのCAGRは25.89%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
  • フロンティア・モデル学習クラスターの急速な拡張
  • 数TB規模のトレーニング用メモリへの移行
  • AIアクセラレータのロードマップにおけるHBM4対応状況
  • ハイパースケーラーによる先進パッケージング生産能力の確保
  • トレーニング用GPUの部品構成におけるメモリのシェア拡大
  • ソブリンAIの構築には、現地化されたアクセラレータの供給が必要となります
• 市場抑制要因
  • TSVの歩留まり低下と先進パッケージングの複雑化
  • ファウンドリおよびOSATの生産能力のボトルネック
  • 熱密度および電力エンベロープの制約
  • サプライヤーの集中度と認定までの所要期間
• 業界バリューチェーン分析
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 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

• メモリタイプ別
  • HBM2e
  • HBM3
  • HBM3e
  • HBM4
• 導入環境別
  • ハイパースケールおよびクラウド
  • 企業
  • 政府および調査機関
• 相互接続およびスケーリング別
  • シングルGPU
  • マルチGPUノード内
  • クラスタ規模のマルチノード
• 用途別：研修業務量
  • 基盤モデルとLLMのトレーニング
  • コンピュータビジョンのトレーニング
  • 音声およびNLPモデルのトレーニング
  • 推奨モデルおよびグラフモデルの学習
• プロセッサタイプ別
  • GPU
  • AI ASIC
  • FPGAアクセラレータ
• 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
    • 台湾
    • インド
    • 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
  • SK hynix Inc.
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Micron Technology, Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • ASML Holding N.V.
  • Applied Materials, Inc.
  • Lam Research Corporation
  • KLA Corporation
  • Tokyo Electron Limited
  • Amkor Technology, Inc.
  • ASE Technology Holding Co., Ltd.
  • Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited
  • Powertech Technology Inc.
  • Coherent Corp.

第7章 市場機会と将来の展望