AIアクセラレータにおけるDRAM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アクセラレータにおけるDRAMの市場規模は2025年に188億米ドルと評価され、2026年から2031年にかけてCAGR27.3％で拡大し、2031年には829億米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、メモリアーキテクチャ（HBMベースのDRAM、GDDRベースのDRAM、DDRベースのDRAM）、AIアクセラレータの種類（GPU、AIアクセラレータASIC、FPGA、AIアクセラレーション機能付きCPU）、モジュール／スタックあたりの容量（最大16 GB、16 GB～32 GB、32 GB～64 GB、64 GB～128 GB、およびそれ以上）、用途（トレーニング、推論、およびその他）、ならびに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AIアクセラレータにおけるDRAM市場の動向と洞察

AI GPUプラットフォームにおけるHBM搭載率の上昇

主要なAI GPUがHBMを単なるオプションのメモリ選択肢ではなく、中核的な要件として扱うようになったことで、AIアクセラレータにおけるDRAM市場は拡大を遂げています。NVIDIAのB200は、8 TB/sの帯域幅を持つ192 GBのHBM3eを搭載しており、Rubin世代ではGPUあたり最大288 GBのHBM4まで拡張可能です。ラックスケールでは、NVIDIAは72個のRubin GPUがHBMを統合して13.5 TBのコヒーレントメモリファブリックを形成すると述べており、メモリ容量と相互接続設計が共に進化していることを示しています。このアーキテクチャにより、導入される各デバイスに搭載されるメモリ量が増加しているため、アクセラレータの出荷台数の伸びが直線的ではなくなっても、HBMの需要は高い水準を維持します。また、Googleが2026年6月に発表したTPUシステムの進化に関する論文でも、5世代にわたってトレーニングノードあたりのHBM容量と帯域幅が10倍に増加したことが確認されています。AIアクセラレータにおけるDRAM市場において、この傾向は、プラットフォームサイクルごとに演算ノードあたりのメモリ容量が増加し続けるため、持続的な価値の成長を支えるものとなります。

汎用DRAMから帯域幅最適化メモリスタックへの移行

AIアクセラレータにおけるDRAM市場は、メモリに関する議論が単純な容量から帯域幅効率やスタックアーキテクチャへと移行したこともあって、さらに進展しています。JEDECは2025年4月にJESD270-4 HBM4規格を公開し、2,048ビットのインターフェース、32の独立したチャネル、最大8 Gbpsのデータレート、およびスタックあたり最大64 GBのサポートを定義しました。この規格の公表は、購入者やシステム設計者に対し、次世代メモリにおける明確な相互運用性の基準を提供するという点で重要です。2025年12月には、JEDECがピン数を削減しつつHBM4レベルのスループットを実現するSPHBM4に関する取り組みを公表し、同様の標準化の道筋が継続されました。その結果、AIアクセラレータにおけるDRAM市場は、従来のDRAMフォーマットを繰り返し調整するのではなく、帯域幅に最適化されたスタックへのより体系的な移行の恩恵を受けています。この変化は、HBMプラットフォームの製品サイクルを長期化させることにも寄与しています。顧客は、単発的な実装パスではなく、標準に基づいたスケーリングを前提に計画を立てられるようになったからです。

HBMパッケージングのボトルネックと先進基板の生産能力の制約

AIアクセラレータにおけるDRAM市場は、メモリ需要が引き続き堅調であるにもかかわらず、先進的なパッケージング技術や基板の準備状況という点で、依然として現実的な制約に直面しています。サムスンの商用HBM4プログラムは4nmベースダイを採用し、スタックあたり最大3.3 TB/sを達成しており、最先端のAIメモリ製品に現在求められるプロセス集積度のレベルを実証しています。2026年7月、サムスン電子とSKハイニックスは、忠清（チュンチョン）地域に新たなHBM製造工場および先進パッケージング施設の建設に向け、240兆ウォン（1,550億米ドル）を投じることを表明しました。これは、依然として構築が必要な下流工程の生産能力の規模を如実に物語っています。この投資規模は、パッケージングが依然として、サプライヤーの戦略や地域ごとの資本配分に影響を与えるほど大きなボトルネックであることを示しています。パッケージングラインの生産能力がウェハーの生産量に追いつかない場合、メモリダイだけでは完成したアクセラレータの供給にはつながりません。そのため、生産能力への投資が加速しているにもかかわらず、AIアクセラレータにおけるDRAM市場は依然として短期的な供給の逼迫に直面しています。

セグメント分析

HBMベースのDRAMは、2025年にAIアクセラレータにおけるDRAM市場シェアの78.4％を占め、2031年までCAGR28.2％で拡大すると予測されています。このリードは、AIアクセラレータ用メモリが、従来のビット単価というロジックだけでなく、帯域幅、密度、システム効率に基づいて選定されるようになっていることを反映しています。2026年6月にGoogleが発表したTPUに関する論文では、5世代にわたってトレーニングノードあたりのHBM容量と帯域幅が10倍に増加したことが示されており、これがHBMがプレミアムな選択肢からプラットフォームの中核要件へと移行した理由を説明しています。JEDECのHBM4規格も、この移行における次のステップを正式に定めており、スタックあたり最大64 GBの容量と、高スループットコンピューティングに向けた大幅に拡張されたインターフェース構造を備えています。AIアクセラレータにおけるDRAM業界において、この組み合わせにより、HBMは最先端のAI導入における基準アーキテクチャとなっています。

GDDRベースのDRAMは、AIアクセラレータにおけるDRAM市場において依然として重要な位置を占めています。この市場では、コストに敏感な推論システムにおいて、HBMを多用するトレーニング用ハードウェアよりもメモリコストを抑える必要があります。その役割は、パッケージングの複雑さをある程度許容しつつ、十分な帯域幅を必要とするワークロードにおいて最も顕著です。DDRベースのDRAMは、AIサーバーのシステムメモリ層に引き続き配置されており、直接的な高帯域幅のアクセラレータ実行ではなく、オーケストレーション、データ移動、およびホスト側のバッファリングをサポートしています。ラックスケールのAIシステムの一体化が進むにつれ、DDRの重要性は依然として残っていますが、その戦略的な役割は、コアアクセラレータメモリから、サーバー設計全体にわたるサポートメモリへと移行しつつあります。その結果、AIアクセラレータにおけるDRAM市場は、他のメモリタイプから完全に離脱しているわけではありませんが、HBMを中心としたアーキテクチャスタック内において、それらに割り当てられる役割を明確に狭めているのです。

2025年のAIアクセラレータにおけるDRAM市場規模において、GPUプラットフォームが74.4％を占めた一方、AIアクセラレータASICは2031年まで年率28.2％の成長が見込まれています。GPUが引き続き主導的な地位を維持しているのは、ハイパースケーラーのトレーニングクラスタにおけるデフォルトの選択肢であり続け、幅広いAIソフトウェアとの互換性を備えているためです。一方で、大手クラウドプロバイダーがコスト管理の強化や、メモリ、相互接続、モデルサービング動作間のより緊密な連携を求めていることから、カスタムASICプログラムが勢いを増しています。GoogleのTPU 8iは、288 GBのHBMと8,601 GB/sの帯域幅を備えており、独自開発のアクセラレータが、主流のGPUプラットフォームとの性能格差をいかに急速に縮めているかを示しています。AIアクセラレータにおけるDRAM市場において、これは、GPUが依然として最大の導入ベースを占めているにもかかわらず、調達の伸びが単一の支配的なアクセラレータカテゴリーを超えて拡大していることを意味します。

FPGAベースのアクセラレータはシェアは小さいもの、低遅延通信、金融計算、および再構成可能性が依然として重要な特定の導入環境において、その価値を維持しています。AIアクセラレーション機能を備えたCPUもまた、既存のサーバーインフラとの互換性や幅広いソフトウェアサポートを優先するエンタープライズ推論環境において、その地位を維持しています。これにより、AIアクセラレータにおけるDRAM市場は、単一のハードウェアテンプレートではなく、複数のコンピューティングパスに結びついた状態となっています。とはいえ、最も強い成長圧力は依然として、大規模なHBMフットプリントと高い並列メモリスループットをサポートできる製品へとシフトしつつあります。その結果、GPUが現在の出荷量を牽引し続ける一方で、ASICはAIアクセラレータにおけるDRAM市場において、将来のメモリ需要が最も急速に拡大する分野を形作っています。

地域別分析

2025年、北米はAIアクセラレータにおけるDRAM市場規模の44.9％を占めました。この地域が首位を占める理由は、最大手のハイパースケーラーによる資本投資プログラムが依然として米国に集中しており、モデル開発やAIインフラの構築も依然として同国を中心に進められているためです。この需要パターンにより、たとえ生産が他国で行われていたとしても、AIアクセラレータにおけるDRAM市場はマイクロソフト、グーグル、アマゾン、メタの購買動向と密接に結びついています。また、米国は先進メモリに関する規制環境を形成しています。産業安全保障局（BIS）は、2024年12月の規則においてHBMをECCN 3A090.cに追加し、関連する輸出規制を中国およびマカオ向けの出荷にも拡大しました。これにより、同盟国によるサプライチェーンにおける北米の中心的な役割がさらに強化されました。

欧州は、AIアクセラレータにおけるDRAM市場において依然として小規模な地域ブロックですが、その需要は低い水準から増加しています。同地域は、国家主導のAIプログラム、現地のデータセンターへの投資、およびデータ居住要件を満たす推論インフラに対する企業の関心によって支えられています。これにより、欧州では、最大規模のフロンティアトレーニングクラスターよりも、管理された導入やコンプライアンス対応を重視した、より着実な導入傾向が見られます。同地域の支出規模は現時点では北米には及ばないもの、現地の導入要件により高帯域幅のAIシステムに対する需要が引き続き生み出されているため、依然として重要な市場となっています。

アジア太平洋地域は、AIアクセラレータにおけるDRAM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28.1％と予測されています。同地域は、先進的なDRAMの主要生産拠点であると同時に、AIコンピューティングインフラに対する需要が拡大している中心地という、二重の役割を果たしています。2026年7月、サムスン電子とSKハイニックスは、韓国・忠清（チュンチョン）地域において、新たなHBM製造工場および先進パッケージング施設の建設に向け、240兆ウォン（1,550億米ドル）を投じることを決定しました。また、マイクロンも2026年7月、日本におけるHBM生産能力を強化するため、広島での拡張プロジェクトの着工を行いました。「世界のその他の地域」セグメントは依然として初期段階にありますが、中東の一部地域における政府主導のAI投資により、AIアクセラレータにおけるDRAM市場の需要が、新たな導入地域へと拡大し始めています。

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サポート

よくあるご質問

• AIアクセラレータにおけるDRAMの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に188億米ドル、2031年には829億米ドルに達すると予測されています。CAGRは27.3%です。
• AI GPUプラットフォームにおけるHBM搭載率の上昇は市場にどのような影響を与えていますか？
  • 主要なAI GPUがHBMを中核的な要件として扱うようになり、DRAM市場は拡大しています。
• 汎用DRAMから帯域幅最適化メモリスタックへの移行はどのように進んでいますか？
  • メモリに関する議論が単純な容量から帯域幅効率やスタックアーキテクチャへと移行し、DRAM市場は進展しています。
• HBMパッケージングのボトルネックは市場にどのような影響を与えていますか？
  • メモリ需要が堅調であるにもかかわらず、先進的なパッケージング技術や基板の準備状況に制約があり、供給の逼迫に直面しています。
• HBMベースのDRAMの市場シェアはどのように推移していますか？
  • 2025年に78.4%を占め、2031年までCAGR28.2%で拡大すると予測されています。
• GDDRベースのDRAMは市場においてどのような役割を果たしていますか？
  • コストに敏感な推論システムにおいて重要な位置を占めています。
• AIアクセラレータにおけるDRAM市場における主要企業はどこですか？
  • SK Hynix Inc.、Samsung Electronics Co., Ltd.、Micron Technology, Inc.、NVIDIA Corporationなどです。
• 北米のAIアクセラレータにおけるDRAM市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年に44.9%を占めています。
• アジア太平洋地域のAIアクセラレータにおけるDRAM市場の成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までのCAGRは28.1%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
  • AI GPUプラットフォームにおけるHBM搭載率の上昇
  • 汎用DRAMから帯域幅最適化メモリスタックへの移行
  • AIサーバークラスタのメモリ密度要件の急速な高まり
  • マルチGPUサーバー構成の増加とメモリプーリング需要の拡大
  • HBMサプライチェーンにおける歩留まりの向上と生産能力の拡大
  • コスト重視のAI推論用GPUにおけるGDDRの利用拡大
• 市場抑制要因
  • HBMパッケージングのボトルネックと、先進基板の生産能力の制約
  • 新規DRAMサプライヤーに対する高い参入障壁
  • 汎用サーバー向けDDR需要によるメモリ割り当ての競合
  • 高度なメモリ供給に対する輸出規制および地政学的制約
• 業界のサプライチェーン分析
• 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

• メモリアーキテクチャ別
  • HBMベースのDRAM
  • GDDRベースのDRAM
  • DDRベースのDRAM
• AIアクセラレータタイプ別
  • GPU
  • AIアクセラレータASIC
  • FPGA
  • AIアクセラレーション機能付きCPU
• モジュールまたはスタックあたりの容量別
  • 最大16 GB
  • 16 GB～32 GB
  • 32 GB～64 GB
  • 64 GB～128 GB
  • 128 GB以上
• 用途別
  • トレーニング
  • 推論
  • ハイパフォーマンス・コンピューティング
  • 業務用可視化
• エンドユーザー別
  • ハイパースケール・クラウドサービスプロバイダー
  • AIサーバーおよびシステムOEMメーカー
  • 半導体企業
  • 研究・学術機関
• 地域別
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • 韓国
    • 台湾
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 世界のその他の地域

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
  • SK Hynix System IC Inc.
  • Rambus Inc.
  • United Microelectronics Corporation
  • Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited
  • Amkor Technology, Inc.
  • ASE Technology Holding Co., Ltd.
  • Micron Semiconductor Asia Pte. Ltd.
  • Samsung Semiconductor, Inc.
  • Kingston Technology Company, Inc.
  • G.SKILL International Enterprise Co., Ltd.
  • Corsair Gaming, Inc.
  • Team Group Inc.
  • Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation
  • Nanya Technology Corporation

第7章 市場機会と将来の展望