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市場調査レポート
商品コード
1438049
データセンター用グラフィカル・プロセッシング・ユニット(GPU)市場の2030年までの予測:展開モデル別、機能別、エンドユーザー別、地域別の世界分析Data Center Graphical Processing Unit (GPU) Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Deployment Model (Cloud and On-premises), Function (Inference and Training), End User and By Geography |
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カスタマイズ可能
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データセンター用グラフィカル・プロセッシング・ユニット(GPU)市場の2030年までの予測:展開モデル別、機能別、エンドユーザー別、地域別の世界分析 |
出版日: 2024年02月02日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2~3営業日
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Stratistics MRCによると、世界のデータセンター用グラフィカル・プロセッシング・ユニット(GPU)市場は、2023年に149億9,000万米ドルとなり、2030年までには1,116億4,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中に33.2%のCAGRで成長する見込みです。
データセンター用グラフィカル・プロセッシング・ユニット(GPU)は、データセンター環境内でのグラフィックス・レンダリングや並列処理タスクを高速化するために設計された専用プロセッサです。並列処理機能により、複数のタスクの同時実行が可能になり、計算効率が向上します。データセンターでは、人工知能(AI)、機械学習(ML)、高性能コンピューティング(HPC)、データ分析、科学シミュレーションなどのタスクを高速化するためにGPUが使用されています。
企業におけるデータセンターGPUの採用増加
データ分析、人工知能、機械学習などのタスクの計算能力を強化するために、GPUを活用する企業が増えています。GPUはその並列処理能力で複雑な計算を高速化し、より迅速な洞察と意思決定を可能にします。GPUを搭載したデータセンターへのニーズは、企業がデータ駆動型のオペレーションを採用するにつれて高まっています。さらに、これらのGPUは従来のグラフィックス処理の性能を向上させるだけでなく、高度なコンピューティング・ワークロードの増大する需要に対応する力を企業に与えます。そのため、GPUは市場の成長を促進します。
高い初期コスト
GPU自体や冷却システムなどのサポート・インフラを含め、GPU技術に関連する取得・導入費用は、企業にとってかなりの金銭的障壁となります。この初期投資は、一部の企業、特に中小企業にとってGPUソリューションの採用を躊躇させ、全体的な採用率に影響を与える可能性があります。計算性能の長期的なメリットにもかかわらず、多額の先行投資がデータセンターにおけるGPUの広範な統合を妨げ、市場の成長を制限する可能性があります。
高性能コンピューティングへの需要
GPUは、その並列処理能力により、HPC操作の特徴である並列ワークロードを効果的に管理することで、パフォーマンスの向上を実現します。データセンターにおけるGPUアクセラレーション・ソリューションのニーズは、さまざまな分野が複雑でデータ集約的なシミュレーションに依存していることから高まっています。さらにGPUは、データ分析、科学研究、エンジニアリングの分野で計算能力を高め、研究成果を加速するために不可欠であり、新たなニーズに対応する必要性が高まっています。これにより、市場の拡大が促進されます。
データ・セキュリティへの懸念
GPUは、データセンターにおける機密データや極秘データの処理において極めて重要な役割を担っているため、GPUアーキテクチャにセキュリティ侵害や脆弱性があれば、データの完全性や機密性が損なわれる可能性があります。データ侵害が発生すると、組織の信頼が失われ、GPUの採用や利用拡大が抑止される可能性があります。サイバーセキュリティの脅威は進化しているため、GPUで処理されるデータを保護するための強固な対策が必要であり、セキュリティに弱点があると認識されれば、市場の成長に影響を与える可能性があります。
COVID-19の影響
デジタルトランスフォーメーションとリモートワークの急速な普及により、ハイパフォーマンスコンピューティングとGPUアクセラレーションアプリの需要が高まっています。研究、ヘルスケア、エンターテインメントなどの業界では、データ分析、コンテンツ作成、医療シミュレーションなどの仕事でGPUの需要が高まっています。パンデミックは、強固なデータセンター・インフラの重要な意義に注目を集め、世界のサプライチェーンの混乱や特定の業界における変動があったにせよ、変化する処理需要に対応するためにGPU技術への投資を促しました。
予測期間中、クラウドセグメントが最大となる見込み
クラウドセグメントが最大のシェアを占めると推定されます。クラウドプロバイダーは、GPUを活用して仮想化環境のパフォーマンスを強化し、グラフィックスレンダリング、人工知能、高性能コンピューティングなどの多様なワークロードに対応しています。このセグメントにより、企業はスケーラブルかつオンデマンドでGPUアクセラレーションリソースにアクセスできるようになり、計算集約的なタスクをコスト効率よく効率的に処理できるようになります。さらに、複雑な計算ワークロードを仮想化GPUリソースにオフロードする傾向が強まっていることを反映しており、幅広いアプリケーションや業界に柔軟性と拡張性を提供しています。
予測期間中にCAGRが最も高くなると予想されるのは官公庁セグメントです。
官公庁セグメントは、予測期間中に有利な成長を遂げると予測されています。政府は、科学研究、防衛シミュレーション、データ分析などの用途にGPUを活用しています。GPUは、これらの組織が膨大な量のデータを効率的に処理することを可能にし、国家安全保障から公共サービスまで幅広いイニシアチブをサポートします。さらに、ガバナンス、研究、戦略的意思決定に不可欠なタスクの計算能力を強化する上で、GPUが重要な役割を担っていることも強調されています。政府データセンターにおけるGPUの採用は、公共部門の運用における効率とパフォーマンスの向上のために先進技術を活用するというコミットメントを反映しています。
アジア太平洋は、eコマースの増加、技術インフラの進歩、データ主導型イニシアチブの拡大により、予測期間中に最大の市場シェアを占めました。中国、日本、インドなどの国々が最先端を走っており、科学研究、ゲーム、クラウドサービス向けにGPU技術に多額の投資を行っています。さらに、アジア太平洋ではクラウド・コンピューティング・サービスの台頭が著しく、大手クラウド・プロバイダーがデータセンター機能を拡大しています。この地域は産業革新と自動化に注力しており、データセンターにおけるGPUの需要をさらに促進しています。
北米は、予測期間中に収益性の高い成長が見込まれます。この地域は、AI、機械学習、ハイパフォーマンス・コンピューティング・アプリケーションの主要プレーヤーであり、データセンターにおけるGPUの高い需要につながっています。シリコンバレーを含む米国の主要技術拠点は、技術革新、研究開発に貢献しています。ゲーム業界の隆盛がGPUの需要を後押しする一方、クラウドコンピューティング・プロバイダーはGPU中心のインフラへの投資を続けています。デジタルトランスフォーメーションに強い関心を寄せる北米は、データセンターGPU市場の世界な展望を形成する上で重要な影響力を持ち続けています。
According to Stratistics MRC, the Global Data Center Graphical Processing Unit (GPU) Market is accounted for $14.99 billion in 2023 and is expected to reach $111.64 billion by 2030 growing at a CAGR of 33.2% during the forecast period. Data Center Graphical Processing Units (GPUs) are specialized processors designed to accelerate graphics rendering and parallel processing tasks within data center environments. Their parallel processing capabilities enable simultaneous execution of multiple tasks, enhancing computational efficiency. In data centres, GPUs are used to accelerate tasks such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), high-performance computing (HPC), data analytics, and scientific simulations.
Rising adoption of data center GPUs in enterprises
Enterprises are increasingly leveraging GPUs to enhance their computational capabilities for tasks like data analytics, artificial intelligence, and machine learning. GPUs, with their parallel processing prowess, accelerate complex computations, enabling quicker insights and decision-making. The need for GPU-equipped data centres is increasing as companies embrace data-driven operations. Furthermore, these GPUs not only improve performance in traditional graphics processing but also empower enterprises to address the growing demands of advanced computing workloads. Thus, it will propel market growth.
High initial costs
The acquisition and implementation expenses associated with GPU technology, including the GPUs themselves and supporting infrastructure like cooling systems, present a considerable financial barrier for organizations. This initial investment can deter some businesses, particularly smaller enterprises, from embracing GPU solutions, impacting the overall adoption rate. Despite the long-term benefits of computational performance, the substantial upfront expenditures may hinder widespread integration of GPUs in data centres, limiting the market's growth.
Demand for high-performance computing
GPUs provide improved performance by effectively managing the parallel workloads that are characteristic of HPC operations due to their parallel processing capabilities. The need for GPU-accelerated solutions in data centres is rising as various sectors rely on intricate and data-intensive simulations. Moreover, GPUs are essential for increasing computational power and accelerating research outcomes in data analysis, scientific research, and engineering, where there is a growing need to meet emerging needs. Thereby, it will enhance market expansion.
Data security concerns
As GPUs play a pivotal role in processing sensitive and confidential data in data centres, any security breach or vulnerability in GPU architectures could compromise data integrity and confidentiality. Instances of data breaches could lead to a loss of trust among organisations, deterring them from adopting or expanding GPU usage. The evolving landscape of cybersecurity threats necessitates robust measures to safeguard data processed by GPUs, and any perceived weaknesses in security may impact the market's growth.
Covid-19 Impact
High-performance computing and GPU-accelerated apps were in more demand due to the rapid uptake of digital transformation and remote work practices. GPU demands have increased for jobs like data analytics, content creation, and medical simulations in industries like research, healthcare, and entertainment. The pandemic brought attention to the crucial significance of strong data centre infrastructure and encouraged investments in GPU technology to meet changing processing demands, even though there were some supply chain disruptions worldwide and fluctuations in particular industries.
The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud segment is estimated to hold the largest share. Cloud providers leverage GPUs to enhance the performance of virtualized environments, catering to diverse workloads such as graphics rendering, artificial intelligence, and high-performance computing. This segment allows businesses to access GPU-accelerated resources on a scalable and on-demand basis, facilitating cost-effective and efficient processing of computationally intensive tasks. Moreover, it reflects the growing trend of offloading complex computational workloads to virtualized GPU resources, offering flexibility and scalability for a wide range of applications and industries.
The government segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The government segment is anticipated to have lucrative growth during the forecast period. Governments leverage GPUs for applications such as scientific research, defence simulations, and data analytics. GPUs enable these entities to process vast amounts of data efficiently, supporting initiatives ranging from national security to public services. Furthermore, it underscores the critical role of GPUs in enhancing computational capabilities for tasks essential to governance, research, and strategic decision-making. The adoption of GPUs in government data centres reflects a commitment to leveraging advanced technologies for improved efficiency and performance in public sector operations.
Asia Pacific commanded the largest market share during the extrapolated period owing to a rise in e-commerce, technological infrastructure advancements, and growing data-driven initiatives. Countries like China, Japan, and India are at the forefront, investing heavily in GPU technology for scientific research, gaming, and cloud services. Furthermore, the rise of cloud computing services is significant in the Asia Pacific, with major cloud providers expanding their data center capabilities. The region's focus on industrial innovation and automation further drives the demand for GPUs in data centres.
North America is expected to witness profitable growth over the projection period. The region is a key player in AI, machine learning, and high-performance computing applications, leading to a high demand for GPUs in data centres. Major tech hubs in the United States, including Silicon Valley, contribute to innovation, research, and development. The gaming industry's prominence fuels the demand for GPUs, while cloud computing providers continue to invest in GPU-centric infrastructure. With a strong focus on digital transformation, North America remains a significant influencer in shaping the global landscape of the data centre GPU market.
Key players in the market
Some of the key players in the Data Center Graphical Processing Unit (GPU) Market include Advanced Micro Devices Inc, Google Inc., Advantech Co. Ltd., IBM Corporation, Huawei Technologies Co. Ltd., Intel Corporation, Imagination Technologies, NVIDIA Corporation, Samsung Electronics Co.Ltd., Qualcomm Technologies, Inc., Micron Technology, Inc., Microsoft Corporation, Graphcore, Arm Limited, Gigabyte Technology Co. Ltd., Apple Inc., Zotac and Micro Devices Inc.
In October 2023, Nvidia and Foxconn joined forces to create data center modules designed for AI-driven factories, utilizing Nvidia's Grace Hopper chips. Through the collaboration, Hon Hai Technology Group (Foxconn) aims to integrate Nvidia's technology to establish innovative data centres.
In October 2023, IBM introduced the new IBM Storage Scale System 6000, a cloud-scale global data platform designed to meet today's data intensive and AI workload demands, and the latest offering in the IBM Storage for Data and AI portfolio
In May 2023, IBM Announces Launch of IBM Hybrid Cloud Mesh to Help Enterprises Regain Control of their Multicloud Infrastructure. Driven by "Application-Centric Connectivity", IBM Hybrid Cloud Mesh is engineered to automate the process, management and observability of application connectivity in and between public and private clouds to help modern enterprises operate their infrastructure across hybrid multicloud and heterogeneous environments.