AI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 Infrastructure - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 178 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2124133
- カスタマイズ可能 お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。詳細はお問い合わせください。
- 適宜更新あり 本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
- 翻訳ツール提供対象 PDF対応AI翻訳ツールの無料貸し出しサービスのご利用が可能です
概要
Mordor Intelligenceによると、AIインフラ市場の規模は2026年に1,011億7,000万米ドルに達し、2031年までに2,024億8,000万米ドルに達すると予測されており、これは予測期間中のCAGRが14.89％であることを示しています。
本レポートは、製品別（ハードウェア［プロセッサ、ストレージ、メモリ］、ソフトウェア［システム最適化、AIミドルウェア、MLOps］）、導入形態別（オンプレミス、クラウド）、エンドユーザー（企業、政府・防衛、クラウドサービスプロバイダー）、プロセッサアーキテクチャ（CPU、GPU、FPGA/ASIC（TPU、Gaudiなど）、その他）、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AIインフラ市場の動向と洞察
ハイパースケーラー間でH100およびH200 GPUの受注残が急増
NVIDIAの報告によると、H100およびH200デバイスの2025年分の事前注文が供給可能量の3倍に達したことを受け、マイクロソフトは複数年にわたる調達計画に800億米ドルを割り当て、AWSは2028年までにインフラ予算を1,000億米ドル拡大することを決定しました。SKハイニックスとサムスンがHBM3Eの生産量の95％を独占していたため、高帯域幅メモリ（HBM）のボトルネックにより、この需給の不均衡がさらに深刻化しました。現在、ハイパースケーラー各社はファブと直接連携してメモリパッケージングの共同設計を行っており、従来のGPUベンダーの交渉力が弱まっています。TSMCの3ナノメートルプロセスの受注は引き続き供給を上回っており、デバイスのリードタイムが12ヶ月を超え、Google TPU v6eなどのカスタムASICへの移行が加速しています。予測不可能な納期に直面している企業は、8GPUバンドルのオンデマンド価格が1時間あたり30米ドルを超える場合でも、クラウドプロバイダーから保証付きインスタンスを借りるケースが増えています。
AI専用ネットワークファブリックの急速な普及（InfiniBand NDR、イーサネット800G）
InfiniBand NDRは400 Gbpsで動作し、2025年のAIトレーニングクラスターの約70％を接続し、従来のイーサネットよりも40％低いレイテンシーを実現しました。しかし、ハイパースケーラー各社は、ブロードコムの「Tomahawk 5」や「Spectrum-X」が、資本コストを25％削減しつつ競争力のあるレイテンシーでトラフィックをスイッチングできることから、800 Gbpsイーサネットの評価を開始しました。Metaは、1万台のGPUを搭載したAI調査・スーパークラスターを800 Gbpsリンク上で拡張することでイーサネットの性能を実証し、ベンダーの選択肢を広げるとともに、InfiniBandへのロックインを緩和しました。1.6 Tbpsイーサネットに関するIEEE 802.3dfの作業は継続しており、AIと標準的なデータセンターのワークロードとのさらなる融合が示唆されています。
2026年までAI向けGPUは慢性的な供給不足が続く
2025年には、H200カードのリードタイムが52週間を超え、AMDのMI300Xの受注残も同様の供給制約を反映しました。TSMCのCoWoSパッケージング能力は月間3万5,000枚のウェーハスタートに達しましたが、これは10万枚相当を超える需要予測を大幅に下回っています。各H100デバイスには5層に積層された80GBのHBM3が必要であるため、高帯域幅メモリは依然として不足しています。その結果、企業は大規模な導入を延期し、必要なパラメータ数が少ないモデルアーキテクチャを優先するようになりました。これに対し、クラウドプラットフォーム側は在庫を過剰に確保し、稼働率を低下させ、スポット価格を高く設定するという対応をとりました。この戦術は供給シグナルを歪め、短期的な市場での普及を抑制しています。
セグメント分析
2025年の支出のうち、ハードウェアが68.42%を占めました。これは、資本集約的なGPUクラスター、高帯域幅メモリ、およびラック密度を100キロワット以上に押し上げるNVMeファブリックを反映したものです。企業が推論効率、モデルの可観測性、およびMLOpsの自動化を重視するにつれ、ソフトウェアの支出は2031年までにCAGR16.02%で増加すると予測されています。Triton Inference Serverのようなツールは、量子化やカーネル融合により、レイテンシを最大50％短縮します。ベンダーは現在、オーケストレーションフレームワークと可観測性ダッシュボードをバンドルし、単発ライセンスをサブスクリプションモデルへと転換しています。そのため、アクセラレータへの絶対的な支出は依然として大きいもの、ソフトウェアに起因するAIインフラ市場の規模は、GPUへの設備投資よりも急速に拡大しています。トレーニングワークロードは引き続きGPU中心ですが、推論はすでに、本番パイプラインの総所有コスト（TCO）を低減する専用ASICへと移行しつつあります。コスト削減を実現した企業は、解放された予算をデータ品質向上の取り組みや、検索強化生成（RAG）パイプラインに再配分しており、これによりミドルウェアの採用がさらに進んでいます。
2つ目の触媒は、コンテンツの安全性やバイアスの軽減に向けたガードレールを組み込んだ、大規模言語モデル・アズ・ア・サービス（LLMaaS）の台頭です。事前学習済みモデルとミドルウェアをパッケージ化したベンダーは、継続的な収益を確保し、顧客のロックインを強化しています。これに対し、独立系ソフトウェアプロバイダーは、オープンソースのデプロイメントスタックを強化することで対応し、プロプライエタリなライセンシングがモデルの移植性を妨げないよう確保しています。こうした新たな動向により、ソフトウェアの粗利益率は75％近くまで上昇し、ハードウェア再販のレベルを大幅に上回っています。これは、投資家が後期段階の資金調達ラウンドにおいて、シリコンよりもコードを好む理由を如実に示しています。したがって、AIインフラ市場は、設備投資（CAPEX）中心のサイクルから、サブスクリプション収益が収益を安定させ、ハードウェア更新に伴う変動を緩和するハイブリッドモデルへと移行しています。
2025年には、データ居住要件やHIPAAのような業界別枠組みに後押しされ、オンプレミス型インフラが支出の57.46％を占めました。AWS Trainium2やGoogle TPU v6eインスタンスが、経済的に有利な条件でマルチペタフロップ級の性能を提供するにつれ、クラウド導入はCAGR15.76％で拡大すると予測されています。したがって、クラウドサービスに関連するAIインフラ市場の規模は、特にハイパースケーラー各社が推論ごとの課金モデルを標準化していることから、企業の設備投資（CAPEX）よりも急速に拡大しています。かつては自国でのホスティングを主張していた金融機関も、現在では暗号化キーを顧客の管理下に置く「機密計算エンクレーブ」の試験運用を開始しており、これにより規制上の摩擦が軽減されています。
企業が機密性の高いモデルをオンプレミスでトレーニングした後、エンドユーザーの遅延を低減する地理的に分散したエッジノードへ推論処理を移行するにつれ、ハイブリッドな導入形態が普及しています。サウジアラビアやアラブ首長国連邦における主権AIイニシアチブは、国内のハイパースケール・キャンパス建設に1,400億米ドル以上を投じており、ローカル展開に対する相殺的な需要を支えています。クラウドプロバイダーは、管轄区域ごとにネットワークを分離し、認証や監査体制を備えた専用リージョンを提供することで、主権要件に対応しています。しかし、長期的には、18～24ヶ月というハードウェアの陳腐化サイクルにより、コスト曲線は共有インフラへと傾き、オンプレミス環境を維持する企業は、ホール全体の配線をやり直すことなくノードボードを交換できるモジュール式設計の採用を余儀なくされています。
地域別分析
北米は、CHIPS法に基づく527億米ドルの助成金と、世界のAI処理能力の約60％を運用するハイパースケーラーに支えられ、2025年の支出の39.56％を占めました。半導体産業協会（SIA）は、2030年までに6万7,000人の人材不足が生じると警告しており、資本が豊富にあるにもかかわらず、ファブの生産拡大が鈍化する可能性があります。カナダは、支援的な移民政策に支えられ、トロントとモントリオールを研究拠点として位置付けていますが、一方、メキシコでは電力網の信頼性に対する懸念が、大規模なインフラ整備の妨げとなっています。米国国防総省はアマゾンに500億米ドルのクラウド契約を授与しましたが、これは、国家安全保障上の懸念と、一元管理型コンピューティングへの広範な移行が並存していることを浮き彫りにしています。
アジア太平洋地域は、中国の500億米ドルの半導体ファンドや、インドの150億米ドル規模のハイパースケーラーへの投資を原動力として、2031年までCAGR16.44％で成長すると予想されています。アリババは2025年に10万台のファーウェイ製「Ascend 910C」アクセラレータを導入し、輸出規制にもかかわらず、自国での技術開発が急速に進んでいることを示しています。日本は、地政学的リスクへのヘッジとして、TSMCの熊本拠点および2ナノメートルの研究開発に2兆円（135億米ドル）を割り当てました。韓国は、AIサプライチェーンにおける重要なボトルネックであるHBM3Eの供給シェアの95％を占めています。オーストラリアでは高額な電力料金がハイパースケール展開を制限していますが、シドニーとメルボルンは、海底ケーブルへの堅牢な接続を求めるコロケーション事業者を引き続き惹きつけています。
欧州の成長は鈍化傾向にあります。AI法への準拠により、多国間展開ごとに500万～1,500万ユーロ（550万～1,650万米ドル）の追加コストが発生しているためです。ドイツとフランスが半導体補助金を主導する一方、スウェーデンは寒冷な気候と水力発電を活用してハイパースケーラー企業を誘致しており、マイクロソフトは2026年に32億米ドルを投じてストックホルムにキャンパスを建設することを確認しました。英国は、ブレグジット後のデータ転送における摩擦に直面しており、これにより欧州全域を対象としたサービスに遅延や法的な負担が生じています。中東の政府系ファンドは、エネルギーの優位性とAIへの野心を融合させるため1,400億米ドルを投じ、主に西側の輸出管理体制の適用外で運営されるリヤドおよびアブダビのデータセンター回廊を支援しています。
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
- ハイパースケーラーにおけるH100/G100 GPUの受注残が急増
- AIに特化した高速ネットワークファブリック（InfiniBand NDR、イーサネット800G）
- 省エネ型液体冷却の導入
- AIファブに対する政府によるCHIPS型の補助金
- クラウドネイティブAIアクセラレータインスタンスが利用の普及を促進します
- オープンソースAIフレームワークの最適化（例：Triton、TVM）
- 市場抑制要因
- 2026年まで、AI向けGPUは慢性的な供給不足が続く見込みです
- 400 V/48 V：レガシーデータセンターにおける電力変換の制約
- Sovereign-AIの輸出規制（米国・中国、EU）
- スコープ2排出量に関するコンプライアンスコストの増加
- 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
- マクロ経済要因が市場に与える影響
第5章 市場規模と成長予測
- 提供別
- ハードウェア
- プロセッサ
- ストレージ
- メモリ
- ソフトウェア
- システムの最適化
- AIミドルウェアおよびMLOps
- ハードウェア
- 展開別
- オンプレミス
- クラウド
- エンドユーザー別
- 企業
- 政府・防衛
- クラウドサービスプロバイダー
- プロセッサアーキテクチャ別
- CPU
- GPU
- FPGA/ASIC（TPU、Inferentia、Gaudi、Cerebras）
- その他のプロセッサアーキテクチャ
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米諸国
- 欧州
- 英国
- ドイツ
- フランス
- スウェーデン
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- オーストラリア
- 韓国
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- トルコ
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- ナイジェリア
- その他のアフリカ諸国
- 北米
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
- Intel Corporation
- Advanced Micro Devices（AMD）
- Amazon Web Services, Inc.
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- IBM Corporation
- Cisco Systems, Inc.
- Hewlett Packard Enterprise
- Dell Technologies, Inc.
- Samsung Electronics Co., Ltd.
- Micron Technology, Inc.
- Arm Holdings plc
- Synopsys, Inc.
- Baidu, Inc.
- Alibaba Cloud
- Tencent Cloud
- Cerebras Systems
- Graphcore
- Huawei Technologies Co., Ltd.
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 178 Pages
- 納期
- 2～3営業日
