世界のAIサーバー市場規模は2030年までに8,378.3億ドル、年平均34.3％で成長する見通し

2025年1月6日 marketing AIサーバー

市場概要

世界のAIサーバー市場は、2024年の1,428億8,000万米ドルから2030年には8,378億3,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は34.3%となる見込みです。市場を牽引するのは、ハイパースケール環境やジェネレーティブAI（GenAI）アプリケーションをサポートするために、クラウドサービスプロバイダーによるAIサーバーの採用が拡大していることです。GPTのような大規模言語モデル（LLM）に後押しされた推論機能に対する需要の増加は、NVIDIA（米国）やAMD（米国）などの大手企業によるデータセンターGPUの進歩を補完しています。GPUベースのサーバーセグメントは、2023年に最大の市場シェアを占めました。これは、膨大なAIワークロードを処理し、膨大なデータ量を処理する能力に起因しています。

コネクテッドデバイス、ストリーミングサービス、ソーシャルメディア、IoTによって急増するデータトラフィックは、AIサーバーに対する高い需要を生み出しています。WiFi-7と5Gによるモバイル技術の進歩は、データ量の膨大な増加を引き起こします。組織は、この膨大なデータを効率的に処理、保存、分析するための強力なコンピューティング・ソリューションを必要としていました。GPUやASICのような特殊なチップを搭載したAIサーバーは、データ量の多いAIアプリケーションの計算需要を管理するように設計されています。エヌビディア・コーポレーション（米国）、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社（米国）、インテル社（米国）などのGPUは、グーグルのTPUのようなASICとともに、ニューラルネットワークのトレーニングや推論などのタスクを高速化します。グーグルは2024年5月、AIワークロードによる大規模計算を処理するための第6世代Tensor Processing Unit（TPU）「Trillium」を発表。このTPUは、高帯域幅メモリ（HBM）とチップ間相互接続（ICI）の帯域幅を倍増させるとともに、超大規模エンベッディング用のアクセラレータを搭載しています。これらの機能強化により、AIモデルの迅速なトレーニングと展開が可能になり、リアルタイムの意思決定と分析をサポートします。これらの開発により、AIアプリケーションは大量のデータを迅速に処理できるようになります。このため、AIサーバーは最新のデータ・トラフィックを管理する上でますます重要になり、市場成長の原動力となっています。

高性能ハードウェアには多額の投資が必要なため、AIサーバーとインフラの初期コストが高いことがAIサーバー市場の主な抑制要因となっています。複雑なアルゴリズムを実行し、大規模なデータセットを効率的に処理するために使用されるGPUやASICSのような特殊なコンポーネントのために、高度なAIサーバーのセットアップコストが高くなります。一般的に、これらのコンポーネントの調達コストは標準的なサーバー・ハードウェアよりもはるかに高く、それによってコストが増加します。そのため、組織はAIソリューションを採用するために割高な費用を支払う必要があり、当然ながら先行投資と潜在的なリターンを天秤にかけることになります。これは多くの組織、特に予算やリソースが潤沢でない組織にとって障壁となります。さらに、財務面はハードウェアの購入だけにとどまりません。AIサーバーの最適なパフォーマンスを実現するには、電源、冷却、ネットワーク機器などのインフラ設定コストも必要です。これらのコストは、全体的なコストに余裕のない小規模な組織や新興企業にとっては障害となります。財政的な圧力は最先端技術へのアクセスを制限し、その結果、このようなコストを吸収する能力という点で、大企業と中小企業の間に格差が生じます。

クラウドサービスプロバイダー（CSP）によるデータセンターへの投資の増加は、AIサーバー市場のプレーヤーに大きな成長機会をもたらします。このようなデータセンターの拡大は、AIワークロードのサポートに必要な高性能コンピューティング・インフラの需要を促進します。マイクロソフトやAWSなどのCSPは、AIベースのアプリケーションの需要増に対応するため、データセンター・インフラのアップグレードに継続的に投資しています。例えば、2024年3月、AWSは53億米ドルを投資してデータセンターを建設し、サウジアラビアで主要なクラウドプレゼンスを構築しました。2023年11月、マイクロソフト（米）はケベック州に複数のデータセンターを新設し、カナダでのプレゼンスを拡大すると発表。同社は、今後2年間でケベック州におけるクラウド・コンピューティングとAIインフラの拡大に5億米ドルを投資する計画を発表。これらの施設は、GPU、TPU、AIアクセラレーターなどの高度にカスタマイズされたハードウェアを搭載した高度なAIサーバーによって、大規模な機械学習やリアルタイムの推論のようなAIモデルの集中的な計算要件を処理するように設計されています。こうした動きは、AIサーバー市場に成長機会をもたらしています。

サプライチェーンの混乱はAIサーバー市場のプレーヤーにとって大きな課題であり、生産能力、納期、全体的なコストに影響を与えています。高性能GPUやその他の半導体材料は重要な部品であり、その不足によりサーバーの生産に遅れが生じています。これは、製造能力の限界、高度なサーバー技術の処理における非効率性、設備の故障が原因です。AIサーバーの需要が高まるにつれ、特にデータセンターやAI主導のアプリケーションで使用されるため、主要部品のリードタイムが延び、サーバーの可用性がさらに遅れる可能性があります。ハードウェアメーカーは生産期限を守るのに苦労しており、それがAIサーバーの納期の遅れにつながっています。これは、AIインフラストラクチャを構成するためにこれらのサーバーに依存しているシステムインテグレーターにも影響し、その結果、顧客へのAIソリューションの展開も遅れます。AIサーバーを必要とするクラウドサービスプロバイダーも、この問題に直面しています。例えば、NVIDIA H100およびA100 GPUの需要は非常に高く、GPUサーバーのリードタイムは最大52週間まで延びています。この長いリードタイムは、AIインフラストラクチャに高性能GPUを必要とする組織にとって問題となります。

主要企業・市場シェア

AIサーバーのエコシステムは、AIチップとメモリのサプライヤー、PSU、PMIC、冷却システムとシャーシのサプライヤー、メーカー、およびエンドユーザーで構成されています。これらの関係者は、知識、リソース、専門知識を共有することで、AIサーバーの進歩を目指しています。AIサーバーメーカーとしては、Dell Inc.（米国）、Hewlett Packard Enterprise Development LP（米国）、Huawei Technologies Co. (中国）、IBM（米国）などがAIサーバー市場の中核を担っています。

AIサーバー市場で最大のシェアを占めると推定されるのがGPUベースサーバー分野。GPUベースのサーバーは、グラフィックス・プロセッシング・ユニットの並列処理能力を活用して人工知能ワークロードを高速化するために高度にカスタマイズされたシステムです。これらのサーバーは、複数の処理を同時に処理できるため、ディープラーニング、ニューラルネットワークのトレーニング、大規模なデータ分析処理に最も効果的です。GPUベースのAIサーバーの開発では、NVIDIA Corporation（米国）、Hewlett Packard Enterprise Development LP（米国）、IBM（米国）、Advanced Micro Devices, Inc（米国）が優勢。2023年11月、NVIDIAはNVIDIA HGX H200を発表し、世界をリードするAIコンピューティングプラットフォームを強化しました。NVIDIA Hopperアーキテクチャ上に構築されたこのプラットフォームには、ジェネレーティブAIとハイパフォーマンスコンピューティングのために大量のデータを効率的に管理する高度なメモリ機能を備えたNVIDIA H200 Tensor Core GPUが搭載されています。2023年1月、シスコシステムズ社は、インテルコーポレーションとの協業により、第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーを搭載した第7世代UCS CシリーズおよびXシリーズ・サーバーを発表しました。この新プラットフォームは、次世代ワークロード向けの柔軟性とパフォーマンスを向上させ、UCS Xシリーズ・ファブリック・テクノロジーでインテルのData Center GPU Flexシリーズをサポートします。

クラウドサービスプロバイダー（CSP）は、AIサーバー市場をリードしています。AIサーバーにより、これらのプロバイダーは、IoTデバイス、ソーシャルメディア・プラットフォーム、エンタープライズ・アプリケーションから生成される膨大なデータセットをかつてないスピードで処理・分析できるようになります。企業は、データ分析、機械学習、自然言語処理、その他の高度なコンピューティング・タスクのために、ますますAIに頼るようになっています。Amazon Web Services, Inc.（AWS）、Microsoft Azure、Google CloudなどのCSPは、スケーラブルでコスト効率の高いAIソリューションを世界中の企業に提供することで、この変革をリードしています。GPUサーバーは、リアルタイムのAI処理に必要な膨大な計算負荷を処理するため、重要な役割を果たしています。企業が業務改善のためにAIを採用し続けるにつれ、CSPデータセンターにおけるAIサーバーの需要は高まるでしょう。CSPは、データセンターの強化とAIサービスの提供のために、AIサーバーに多額の投資を行っています。NVIDIAは2024年3月にDGX Cloudを発表しました。これはAIスーパーコンピューティングサービスであり、企業はシンプルなウェブインタフェースを通じてNVIDIA DGX AIスーパーコンピューティングの専用クラスタにアクセスすることができます。このサービスは、オンプレミスのインフラストラクチャの調達と管理を簡素化し、AIワークロードを時間遅延なくスケーリングします。

予測期間中、推論セグメントが最大の市場シェアを占めると推定されます。推論とは、新たな未知のデータに対して学習済みのAIモデルを採用し、そこから予測を生成したり、意思決定を行ったり、洞察を得たりするプロセスを指します。学習中にデータセットからパターンや関係を学習した事前学習済みモデルを使用することで、新たな入力の分析が可能になり、この学習済みの知識に基づいて出力が得られます。リアルタイムの高性能アプリケーションには非常に特殊な計算が必要であり、AIサーバーによって最適かつ高速な推論が行われます。テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）やグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、多数の推論処理を同時に実行する並列処理用に設計されています。この機能は大量のデータを迅速に処理するために必要であり、これらのサーバーは高スループットの推論タスクに最適です。エッジコンピューティングへのシフトは、一般的に、集中型のクラウドサーバーではなく、よりソースに近い場所でデータを処理する傾向を指しており、AI推論サーバーのもう一つの原動力となっています。サーバーはエッジ環境に最適化されるように設計されており、IoT対応スマートデバイスの重要な側面である低レイテンシーで迅速なデータ処理を提供します。

アジア太平洋地域のAIサーバー市場は、予測期間中に最も高い成長を記録すると予測されています。アジア太平洋地域は、AIの研究、開発、導入において著しい進歩を遂げています。中国、日本、韓国、シンガポールのような国々は、AIの研究とインフラに多額の投資を行い、学界、産業界、政府間の強力なコラボレーションを促進しています。この相乗効果により、機械学習、自然言語処理、コンピュータ・ビジョンにおいて大きな飛躍がもたらされました。アジア太平洋地域の各国政府はAI技術に積極的に投資しており、AIアプリケーション専用に設計されたデータセンターなど、AIインフラの整備に多額の資金を投入しています。例えば、中国の「次世代人工知能開発計画」は、2030年までに同国をAIの世界的リーダーとして位置づけ、AIサーバーの開発と展開のための強固なエコシステムを育成することを目指しています。韓国と日本でも同様の取り組みが行われており、AI機能が強化されつつあります。同地域の企業がAI技術を取り入れるにつれて、複雑なAIワークロードをサポートできる高性能サーバーの需要が急増し、アジア太平洋地域のAIサーバー市場に新たな成長機会が生まれると予想されます。

2024年9月、デル株式会社とレッドハットは、Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI）をDell PowerEdgeサーバー上のAIワークロードに適したプラットフォームとするために協業しました。このパートナーシップは、NVIDIA GPUを含むハードウェアの継続的なテストと検証により、AIモデルのシームレスな開発と導入を簡素化し、企業がビジネス・アプリケーション全体でAI/ML戦略を加速できるよう支援します。
2024年9月、Hewlett Packard Enterprise Development LPは、Gen11エッジサーバーポートフォリオの一部であるHPE ProLiant DL145 Gen11サーバーを発表しました。このサーバーは、多様なエッジワークロード向けに高いパフォーマンスを提供します。在庫管理、POS、AI/MLワークロードなどのアプリケーションをサポートします。このサーバーは、エッジに特化したソリューション向けに最適化されており、ISVパートナーのエコシステムが拡大し、小売業や製造業など向けにカスタマイズされたソリューションを提供しています。
2024年9月、レノボはインドでのAIサーバー製造開始を発表し、インドでのプレゼンスを拡大しました。レノボはベンガルールにインフラストラクチャー研究開発ラボを開設し、インドへのコミットメントにおける重要なマイルストーンとなりました。この施設では、年間50,000台のAIサーバーと2,400台のハイエンドGPUユニットを生産する予定です。このR&Dラボは、インドの「Made in India」と「AI for All」のビジョンに沿い、サーバー技術のグローバルなイノベーションを推進します。
2024年5月、シスコシステムズ社とレノボは、ネットワーキングとジェネレーティブAIソリューションに特化した統合製品を共同で開発するパートナーシップを締結しました。この合意には、シスコのネクサス・ネットワーキング・エコシステムをレノボのエッジ・トゥ・クラウド・ポートフォリオに組み込むことも含まれており、相互運用性の向上を目指しています。レノボのカーク・スカウゲンによると、この取り組みは、顧客のAIイノベーションとデジタルトランスフォーメーションの簡素化を目指すもの。
IBMは2024年5月、Power S1012を発表しました。Power S1012は、Power S812よりもコアあたりのパフォーマンスが最大3倍向上した、エッジ・コンピューティング向けに最適化された1ソケット、ハーフ幅のPower10サーバーです。2Uラック型またはタワー型で提供され、遠隔地でのAI参照やクラウド統合に柔軟に対応します。中小企業向けの手頃なエントリー・ポイントを提供します。

AIサーバー市場トップリスト

Dell Inc. (US)
Hewlett Packard Enterprise Development LP (US)
Lenovo (Hong Kong)
Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
IBM (US)
H3C Technologies Co., Ltd. (China)
Cisco Systems, Inc. (US)
Super Micro Computer, Inc. (US)
Fujitsu (Japan)
INSPUR Co., Ltd. (China)
NVIDIA Corporation (US)
ADLINK Technology Inc. (Taiwan)
Advanced Micro Devices, Inc. (US)
Quanta Computer lnc. (Taiwan)
WISTRON CORPORATION (Taiwan)

【目次】

はじめに
研究方法論
要旨
プレミアムインサイト
市場概要
5.1 はじめに
5. 2 市場ダイナミックス・データトラフィックの増大と高コンピューティングパワーの必要性・機械学習とディープラーニングアルゴリズムの採用の増加・クラウドベースのAIソリューションの業界全体での採用の増加・ AIアクセラレーションのためのGPUとASIC技術の進歩・ AIサーバーハードウェアとインフラの初期コストの高さ・ AIハードウェアの専門家と熟練労働者の不足・高密度AIサーバーの消費電力と冷却の課題高密度AIサーバーの消費電力と冷却に関する課題 – ビジネスチャンス – ヘルスケア分野におけるAIの可能性の拡大 – クラウドサービスプロバイダーによるデータセンターへの投資の増加 – AI-as-a-Service（AIaaS）プラットフォームに対する需要の拡大 – 中小企業におけるAIの採用の増加 – チャレンジ – データセキュリティとプライバシーに関する懸念 – サプライチェーンの混乱
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4 価格分析主要企業の平均販売価格（プロセッサ種類別）平均販売価格動向（地域別
5.5 バリューチェーン分析
5.6 エコシステム分析
5.7 投資と資金調達のシナリオ
5.8 技術分析主要技術 – ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） – 高帯域幅メモリ（HBM） – GenAIワークロード主要技術 – データセンターの電源管理と冷却システム – 高速インターコネクト主要技術 – AI開発フレームワーク – 量子AI
5.9 サーバーのコスト構造／部品表（BOM）Gpu サーバー
5.10 AIサーバーの現在の普及率と成長予測
5.11 クラウドサービスプロバイダーによるデータセンターの今後の展開
5.12 クラウドサービスプロバイダーの設備投資額
5.13 プロセッサベンチマーク gpuベンチマーク cpuベンチマーク
5.14 特許分析
5.15 貿易分析輸入シナリオ（HSコード847150）輸出シナリオ（HSコード847150）
5.16 主要会議とイベント（2024-2025年
5.17 事例分析 Aiソリューション開発を加速するアイブレスのハイパフォーマンス・コンピューティング・サーバーシーウェブはレノボ、NVIDIAと協業し、Aiアクセシビリティ拡大のためのGPUコンピューティング・アズ・ア・サービス・モデルを立ち上げシャロナイはレノボのTruscaleでAiインフラを拡張し、llmsの推論に数百台のGPU高密度サーバーを配備： Nvidia Triton推論サーバーとEleuther AIのケーススタディ応用デジタル社はスーパーマイクロのサーバーでAIの機能を拡張
5.18 規制の状況規制機関、政府機関、その他の組織の基準
5.19 ポーターの5つの力分析新規参入の脅威代替品の脅威サプライヤーの交渉力買い手の交渉力競争相手の強さ
5.20 主要ステークホルダーと購入基準購入プロセスにおける主要ステークホルダー購入基準
AIサーバー市場、プロセッサー種類別
6.1 はじめに
6.2 GpuベースのサーバークラウドプロバイダーによるGpuベースのAIサーバー統合の増加が市場を後押し
6.3 fpgaベースのサーバー AIワークロードの柔軟性とカスタマイズのニーズの高まりがfpgaベースのサーバーの需要を促進
6.4 asicベースのサーバーカスタマイズされた高性能なAI処理に対する需要の高まりがasicベースのサーバーの採用を促進
AIサーバー市場、機能別
7.1 導入
7.2 AIサーバー市場の成長を牽引するディープラーニング技術のトレーニング急増
7.3 エッジコンピューティングへの推論シフトがAI推論サーバーの需要を後押し
AIサーバー市場：冷却技術別
8.1 はじめに
8.2 コスト効率が高く、設置が簡単な空冷技術が需要を牽引
8.3 液冷：PCとAIワークロードの冷却需要の増加が市場を活性化
8.4 ハイブリッド冷却によるAI主導の機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンの台頭が需要を後押し
AIサーバー市場、フォームファクター別
9.1 導入
9.2 ラックマウント型サーバー冷却技術とエネルギー効率の向上がラックマウント型AIサーバーの需要を促進
9.3 ブレード型サーバー医療、金融、自動車産業でAIワークロードを処理する需要の増加が市場を牽引
9.4 タワー型サーバー機械学習、データ分析、小規模なAI推論タスクでの利用が増加し、需要を押し上げる Aiサーバー市場、展開別
AIサーバー市場、デプロイメント別
10.1 導入
10.2 医療・金融分野で導入が進むオンプレミスが市場を牽引
10.3 多額の先行投資をすることなく、変動するワークロードに迅速に対応できるクラウド能力が成長を牽引
AIサーバー市場、用途別
11.1 はじめに
11. 2 GENERATIVE AI RULE-BASED MODELS- 金融、ヘルスケア、法律システムでの利用が拡大し、市場の成長を促進 STATISTICAL MODELS- IoTデバイス、ソーシャルメディア、公衆衛生データから膨大なデータセットを入手できるようになり、需要を促進 DEEP LEARNING- ヘルスケア、自動車、家電におけるAIの普及が需要を促進 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS)- 高品質でスケーラブルなデータ生成へのニーズが拡大、市場の成長を支えるスケーラブルなデータ生成 AUTOENCODERS- クラウドやエッジコンピューティングでの利用が増加し、サーバーの性能向上が需要を促進 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS)- スマートデバイス、セキュリティカメラ、自動運転車によるビジュアルデータの普及が市場を促進 TRANSFORMER MODELS- 大規模データセットの入手可能性とデータストレージ技術の進歩が市場を促進
11.3 機械学習の急速な進展とmlモデルの展開が需要を押し上げる
11.4 自然言語処理-NLPアプリケーションのリアルタイム要件のニーズが高まり、市場成長を後押し
11.5 セキュリティ、ヘルスケア、自動車、小売におけるコンピュータビジョンアプリケーションの急増がAIサーバーの需要を促進
AIサーバー市場、エンドユーザー別
12.1 はじめに
12.2 クラウドサービスプロバイダーによるAIワークロードの急増とクラウド導入が市場成長を促進
12. 3 ENTERPRISES HEALTHCARE- コンピューター支援による創薬のためのAIの統合が市場成長を促進 BFSI- 金融機関における不正検知のニーズの高まりが需要を後押し AUTOMOTIVE- 安全性、効率性、運転体験の向上への関心の高まりが成長を促進、小売・電子商取引- パーソナライズされたショッピング体験と顧客サービスの向上が成長機会を拡大メディア・娯楽- 視聴者の嗜好、エンゲージメントパターン、人口統計学的情報のリアルタイム分析が市場成長を促進その他- スマートデバイス、セキュリティカメラ、自動運転車によるビジュアルデータの普及が需要を促進
12.4 国家安全保障と防衛におけるaiの利用を増加させる政府機関が市場成長を促進

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レポートコード：SE 9183