データセンター用半導体市場における魅力的なビジネスチャンス

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計画は、AI半導体にとって大きな市場機会をもたらしています。

人工知能（AI）および機械学習のワークロードが飛躍的に増加していることが、高性能半導体、特にGPU、ASIC、および専用のAIアクセラレータに対する需要を牽引しています。

AIデータセンターの開発が進むにつれ、並列コンピューティングへの需要が高まり、これが市場の成長要因となります。

クラウドコンピューティングやAI-as-a-Service（AaaS）といったクラウドベースのAIサービスの普及拡大は、今後5年間で成長の機会をもたらすと予想されます。

データセンターのさまざまなアプリケーションにおけるディープラーニングや機械学習アルゴリズムの採用が急増していることから、サーバー向けに最適化されたAI半導体への需要が高まっており、これにより複雑なAIタスクを効率的に実行するためのサーバー性能が向上しています。

世界のデータセンター用半導体市場の動向

推進要因：AI専用ハードウェアの継続的な進歩

企業が複雑なAIワークロードをより効率的に処理するための専用プロセッサの開発を加速させていることから、AI専用ハードウェアの継続的な進歩は、データセンター用半導体市場の成長における主要な推進要因となっています。Google、Amazon Web Services、Meta Platforms、Microsoft、Tencentなどの主要なクラウドプロバイダーは、ディープラーニングやニューラルネットワークのトレーニングといったAIタスクのパフォーマンスを最適化するため、TPU、Trainium、Inferentiaチップなどのカスタムシリコンに多額の投資を行っています。これらの専用アクセラレータは、汎用プロセッサよりも高い効率と低いレイテンシを実現します。MetaのMTIAアクセラレータ、MicrosoftのMaia 100 AIチップおよびCobalt CPU、TencentのZixiao、Canghai、Xuanlingチップといった最近のイノベーションは、自社開発のASICへの移行を浮き彫りにしています。この傾向は、ワークロードの最適化を向上させ、サードパーティベンダーへの依存度を低減し、データセンター全体のパフォーマンスを加速させることで、AIサーバーのエコシステムを強化しています。

制約要因：高い初期投資コスト

AIに特化したインフラには、従来型システムよりもはるかに多額の設備投資および運用費が必要となるため、高額な初期投資がデータセンター半導体市場の主要な制約要因となっています。GPUはAIやデータ分析のための強力なアクセラレータへと進化しましたが、その高度な機能には、特にハイエンド構成において高額なコストが伴います。コスト負担はハードウェアの購入にとどまらず、導入、ネットワーク統合、システム管理、保守、トレーニング、ソフトウェアライセンスに加え、多額の電力および冷却費用にも及びます。AIサーバーと従来のサーバーとのコスト面での主な違いはGPUにあり、これは部品原価の70％以上を占める場合があります。その結果、AIサーバー、特にNVIDIA A100やNVIDIA H100などのプラットフォームを基盤とするものは、標準的なサーバーに比べて15倍から32倍も高価になる可能性があり、特に中小企業の導入を制限する要因となっています。

機会：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計画

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計画は、AI半導体にとって大きな機会を生み出しています。これらの企業は、AIワークロードを処理するために高度なチップへの依存度を高めているからです。クラウドプロバイダーは、サーバーに専用半導体を組み込むことで、処理性能の向上、スケーラビリティの強化、そして幅広いAIアプリケーションの効率的なサポートが可能になります。マイクロソフト、グーグル、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）などの主要企業は、世界的なデータセンターの拠点拡大を積極的に進めており、これは高性能半導体ソリューションに対する将来の需要が堅調であることを示唆しています。例えば、マイクロソフトはケベック州におけるクラウドおよびAIインフラの拡充に向けて5億米ドルの投資を発表しており、一方、グーグルはウルグアイでの「Teros」データセンタープロジェクトを推進しています。同様に、AWSもサウジアラビアに53億米ドル以上を投資し、新たなデータセンターを設立する計画です。こうした大規模な投資により、AI半導体の導入が加速し、市場の持続的な成長が促進されると期待されています。

課題：サプライチェーンの混乱

サプライチェーンの混乱は、データセンター向け半導体市場、特にAIサーバーインフラのタイムリーな導入にとって重大な課題となっています。GPUの納期遅延は、AI機能の拡張を目指す組織にとって深刻なボトルネックとなり得ます。というのも、これらのプロセッサはトレーニングや推論のワークロードに不可欠だからです。こうした遅延は、多くの場合、部品の不足、生産上の制約、需要の急増によって引き起こされ、ハードウェアメーカー、システムインテグレーター、クラウドプロバイダー、そしてエンドユーザーに連鎖的な影響を及ぼします。需給の不均衡は、NVIDIA H100やA100のような高性能GPUにおいて特に顕著であり、GPUサーバーのリードタイムは最大52週に及ぶこともあります。こうした長期化する納期は、インフラの拡張を遅らせ、コストを増大させ、AIサーバーおよびデータセンター半導体市場全体の成長の勢いを阻害しています。

世界のデータセンター半導体市場のエコシステム分析

データセンターのエコシステムは、高性能コンピューティングやAIワークロードを総合的に実現する、複数の半導体層から構成される高度に統合されたアーキテクチャです。その中核をなすのは、NVIDIA、AMD、Intel、Google、Amazon Web Servicesなどの企業が提供するGPU、CPU、ASICを含むAIプロセッサであり、これらが演算能力を牽引しています。これを囲むように、運用効率を確保するセンサーコンポーネント（温度、気流、湿度）があり、その外側には、Analog DevicesやInfineon Technologiesなどのベンダーが提供するコントローラー、コンバーター、PMICを含む電源管理システムが配置されています。CiscoやArista Networksなどの企業が提供するNIC、スイッチ、相互接続技術を特徴とする接続層は、インフラ全体での高速データ転送を可能にします。さらに、信号変換器やコントローラなどのアナログ部品がシステムの安定性を支えており、このエコシステムは、演算、電源、センシング、通信技術が密接に連携したネットワークとなっています。

プロセッサ別 – 2029年にはエッジプロセッサ／GPUセグメントが最大の市場シェアを占める見込み

エッジプロセッサ／GPUセグメントは、リアルタイムのデータ処理が不可欠なエッジ環境におけるAI推論の爆発的な成長に牽引され、2029年には最大の市場シェアを獲得すると予想されています。自律システム、産業オートメーション、スマート監視、エッジ分析などのアプリケーションでは、低遅延での意思決定が求められますが、これはデータソースの近くに配備された高性能プロセッサやGPUによって最も効果的に実現されます。集中型のクラウド処理とは異なり、エッジ環境では効率的でコンパクト、かつ電力効率に優れたコンピューティングソリューションが求められており、これが先進的なエッジプロセッサやGPUの導入を強力に後押ししています。さらに、AI対応デバイスの普及や5Gネットワークの拡大により、エッジコンピューティングの導入が加速しており、ローカルでの処理能力に対する需要をさらに高めています。NVIDIA、Intel、Advanced Micro Devicesなどの大手半導体企業は、エッジAIハードウェアにおいて継続的に革新を行い、ワットあたりの性能とスケーラビリティを向上させています。企業がリアルタイムのインサイト、帯域幅の最適化、データプライバシーをますます重視する中、エッジプロセッサ／GPUセグメントは2029年までに市場を牽引する見通しです。

2029年には、温度センサーセグメントが市場の大部分を占める見込みです。

温度センサーセグメントは、高密度化・高消費電力化が進むデータセンター環境における熱監視および管理の重要性が背景となり、2029年には最大の市場シェアを占めると予想されています。AIワークロードによってラックの電力密度がさらに高まる中、最適な動作温度を維持することは、性能、信頼性、およびハードウェアの寿命にとって不可欠です。温度センサーは、サーバー、GPU、電源ユニット、冷却システムなどに広く導入されており、データセンターで最も広く使用されているコンポーネントの一つとなっています。NVIDIAやIntelなどの企業が提供する高性能プロセッサやアクセラレータの台頭により、発熱量が大幅に増加しており、精密かつリアルタイムな熱モニタリングが不可欠となっています。また、温度センサーは、液体冷却やAIを活用した熱最適化システムなど、高度な冷却技術の実現も可能にしています。データセンターの規模拡大が進み、エネルギー効率と稼働時間の確保が優先される中、温度センサーへの需要は大幅に増加すると予想され、2029年までに同セグメントが市場シェアの大部分を占めることになると見込まれています。

本レポートで取り上げる主な質問

2029年までのデータセンター用半導体市場の予測市場規模はどの程度でしょうか？

世界のデータセンター用半導体市場は、2024年の868億米ドルから2029年には2,658億米ドルへと成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は25.1％になると予測されています。

予測期間中、データセンター用半導体市場を主導すると予想される地域はどこですか？

ハイパースケールデータセンターへの多額の投資、AIインフラの広範な導入、および主要なクラウドサービスプロバイダーや半導体企業の強力な存在感により、北米がデータセンター用半導体市場を主導すると予想されます。

データセンター用半導体市場において、最大のシェアを占めると予想されるセグメントはどこですか？

プロセッサセグメント、特にGPUやAIアクセラレータは、最新のデータセンター全体でAIトレーニング、推論ワークロード、および高性能コンピューティングアプリケーションへの需要が高まっていることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。

データセンター用半導体市場で事業を展開している主要企業はどこですか？

データセンター半導体市場で活動している主要企業には、NVIDIA、Intel、Advanced Micro Devices、Ciscoなどが挙げられます。これらの企業はいずれも、データセンターインフラ向けのプロセッサ、メモリ、および接続ソリューションの拡充に注力しています。

データセンター半導体市場の成長を牽引する主な要因は何ですか？

市場の成長は主に、AIおよび生成AIワークロードの導入拡大、クラウドコンピューティングインフラの展開増加、High Bandwidth Memory（HBM）などの先進的なメモリ技術への需要の高まり、そしてより高速で低遅延なデータ処理ソリューションへのニーズによって牽引されています。

1 市場の動向 10
1.1 主な推進要因、制約要因、機会、課題の分析 10
1.1.1 市場の動向 – 推進要因 11
1.1.1.1 TPU（Google）、Trainium（AWS）、Inferencia（AWS）、Maia 100（Meta）などのハイパースケーラーによる、AI専用ハードウェアの自社開発 11
1.1.1.2 ハイパースペクトルデータセンターにおける並列処理の需要急増に伴う、専用AIプロセッサへの高い需要 12
1.1.2 市場の動向 – 制約要因 13
1.1.2.1 GPUの需給不均衡による、企業顧客向けのリードタイムの長期化 13
1.1.3 市場の動向 – 機会 14
1.1.3.1 ハイパースケーラーによる、AIに最適化されたデータセンターの拡張の加速 14
1.1.4 市場の動向 – 課題 15
1.1.4.1 データセンター用GPUにおけるNVIDIAの支配的地位が、エコシステムへの依存を生み出しています 15
1.2 データセンターのエコシステム 16
1.2.1 CPUサーバーのコスト構造／部品原価明細書（BOM） 16
1.2.2 NVIDIA A100 GPUを搭載したサーバーのコストは、標準的なCPUサーバーの約15倍 17
1.2.3 NVIDIA H100 GPUを搭載したサーバーのコストは、CPUサーバーの約32倍、A100ベースのシステムの約2倍 19
1.2.4 AIサーバーの導入状況と市場の成長見通し 21
1.2.4.1 2029年までに、データセンターサーバーの30％にAI用半導体が搭載される見込みです
21
1.3 データ保護、ローカライゼーション、およびAI関連の規制 21
1.3.1 新興国におけるデータセンター投資を牽引するデータ保護およびローカライゼーションに関する規範 21
1.3.2 人工知能（AI）の規制動向 24
1.3.2.1 AI関連のリスクに対処するための世界的な規制の取り組み 24
1.3.2.1.1 AI規制の枠組みおよび
政策の推進要因に関する世界的な概要 24
1.4 ハイパースケーラーによる今後のデータセンター展開 25
1.4.1 将来におけるクラウドサービスプロバイダー主導のデータセンター拡張、
地域別 25
1.5 生成AI：ハイパースケーラーにとっての新たな機会 25
1.5.1 生成AI：ハイパースケーラーにとっての変革的な機会 25
1.5.2 生成AIをサポートするためのハイパースケーラーによるハードウェアの急速なアップグレード 27
1.5.2.1 生成AIエコシステムを後押しするAIインフラへの戦略的投資 27
1.5.3 生成AI分野におけるハイパースケーラーの成長 28
1.5.3.1 データセンターにおけるAIインフラ開発を促進する生成AIの拡大 28
1.6 クラウドサービスプロバイダーの設備投資および成長見通し（2020年～2029年） 29
1.6.1 AIの成長に牽引されるCSPのITおよびデータセンターインフラへの投資
29
1.7 GPUの定格出力 31
1.7.1 高度な
AIコンピューティングを支える、より高いTDPを備えたデータセンター用GPUの革新 31
1.8 データセンターの電力消費量 32
1.8.1 今後
5年間でデータセンターの電力消費量は約10倍に増加する見込み 32
1.9 AI半導体市場、2023年～2029年 33
1.9.1 AI半導体市場（プロセッサ別）、2023年～2029年 33
1.9.2 AI半導体市場（センサー別）、2023年～2029年 35
1.9.3 AI半導体市場（接続方式別）、2023年～2029年 36
1.9.4 AI半導体市場（消費電力別）、2023年～2029年 38
1.9.5 AI半導体市場（その他アナログ別）、2023年～2029年 40
2 市場の可能性 42
2.1 クラウドデータセンター半導体市場、2023年～2029年 42
2.2 クラウドデータセンター用半導体市場（製品別、2023年～2029年） 43
2.2.1 クラウドデータセンター：AI半導体市場（プロセッサタイプ別、2023年～2029年） 43
2.2.2 クラウドデータセンター：AI半導体市場（DRAMおよび
NAND別）、2023–2029年 45
2.2.3 クラウドデータセンター：AI半導体市場（接続デバイス別）、2023–2029年 50
2.2.4 クラウドデータセンター：AI半導体市場（電源部品別）、2023年～2029年 53
2.2.5 クラウドデータセンター：AI半導体市場（その他のアナログ部品別）、2023年～2029年 55
2.3 クラウドサービスプロバイダーの売上高シェア（産業別）、2023年 58
2.3.1 クラウドサービスプロバイダー：産業別売上高分布、2023年 58
2.4 2020年から2029年までのクラウドサービスプロバイダーによるサーバー調達（数量ベース） 59
2.4.1 マイクロソフトは2023年にAIサーバーの最大購入企業となり、シェアは約22%
でした 59
2.5 競争環境 60
2.5.1 企業別シェア分析：データセンター・エッジプロセッサ市場、2023年対2024年 60
2.5.2 クラウドデータセンター市場におけるアナログ・デバイセズへの影響 61

3 付録 62
3.1 略語一覧 62
3.2 市場の定義 63
3.2.1 AI半導体のTAM（総市場規模）、2023年 63
3.3 調査方法論 67
3.3.1 プロセッサのTAM推計のためのフレームワーク 67
3.3.1.1 プロセッサのTAM（2023年） 67
3.3.2 センサーのTAM推計のためのフレームワーク 68
3.3.2.1 センサーのTAM（2023年） 68
3.3.3 コネクティビティデバイスのTAM推計のためのフレームワーク 70
3.3.3.1 2023年のコネクティビティ・デバイスのTAM 70
3.3.4 電源コンポーネントのTAM推定フレームワーク 72
3.3.4.1 2023年の電源コンポーネントのTAM 72
3.3.5 その他のアナログコンポーネントのTAM推定フレームワーク 74
3.3.5.1 その他のアナログ部品に関するTAM（2023年） 74
3.3.6 DRAMおよびNANDのTAM推計の枠組み 75
3.3.6.1 DRAMおよびNANDの市場規模の算出（2023年） 75
3.3.7 生成AIクラウドプラットフォームの比較 77

表1 CPUサーバー：部品表（BOM）、2023年 17
表2 NVIDIA社製A100搭載GPU/AIサーバーのコスト構成、2023年 18
表3 NVIDIA社製H100搭載GPU/AIサーバーのコスト構成、2023年 20
表4 世界のデータ保護規制一覧 23
表5 プロセッサの種類ごとの消費電力（TDP：熱設計電力）、2022年～2025年 31
表6 プロセッサの種類別AI半導体市場、2023年～2029年（10億米ドル） 33
表7 プロセッサの種類別AI半導体市場、2023年～2029年（百万台） 34
表8 AI半導体市場：センサー種類、2023年～2029年（百万米ドル） 35
表9 AI半導体市場：センサー種類、2023年～2029年（千台） 36
表10 AI半導体市場、接続コンポーネント別、
2023–2029年（百万米ドル） 37
表11 AI半導体市場、接続コンポーネント別、
2023–2029年（千台） 37
表12 AI半導体市場（電源コンポーネント別）、
2023–2029年（百万米ドル） 38
表13 AI半導体市場（電源コンポーネント別）、
2023–2029年（百万台） 39
表14 AI半導体市場、その他のアナログ部品別、
2023年～2029年（百万米ドル） 40
表15 AI半導体市場、その他のアナログ部品別、
2023年～2029年（百万ユニット） 41
表16 クラウドデータセンター：AI半導体市場（プロセッサの種類別）、2023年～2029年（十億米ドル） 43
表17 クラウドデータセンター：AI半導体市場（プロセッサの種類別）、2023年～2029年 （百万台） 44
表18 クラウドデータセンター：AI半導体市場、DRAM別、
2023–2029年（百万米ドル） 45
表19 クラウドデータセンター： AI半導体市場（DRAM別）、
2023年～2029年（ペタバイト） 46
表20 クラウドデータセンター：AI半導体市場（NAND（ストレージSSD）別）、2023年～2029年（百万米ドルおよびペタバイト） 46
表21 クラウドデータセンター：AI半導体市場（センサーの種類別）、
2023–2029年（百万米ドル） 48
表22 クラウドデータセンター：AI半導体市場（センサーの種類別）、
2023–2029年 （千台） 48
表23 クラウドデータセンター：AI半導体市場、接続デバイス別、2023年～2029年（百万米ドル） 50
表24 クラウドデータセンター：AI半導体市場（接続デバイス別）、2023年～2029年（千台） 50
表25 相互接続市場（コンポーネント別）、2023年～2029年（百万米ドル） 51
表26 相互接続市場：コンポーネント別、2023年～2029年（百万台） 51
表27 クラウドデータセンター：AI半導体市場、電源コンポーネント別、2023年～2029年（百万米ドル） 53
表28 クラウドデータセンター：AI半導体市場、電源部品別、2023年～2029年（百万台） 53
表29 クラウドデータセンター：AI半導体市場、その他のアナログ部品別、2023年～2029年 （百万米ドル） 55
表30 クラウドデータセンター：AI半導体市場、その他のアナログ別、
2023–2029年（百万台） 56
表31 AIのビジネスチャンスを最大限に活用するため、ADIはデータセンター専用の製品ポートフォリオを開発すべきです 61
表32 プロセッサのTAM（2023年） 67
表33 エッジプロセッサ／GPUのTAM（2023年） 67
表34 （TPU、TRAINIUM、INFERENTIA、ALI、BIRENなど）のTAM（2023年） 68
表35 CPUのTAM（2023年） 68
表36 センサーのTAM（2023年） 68
表37 湿度センサーのTAM（2023年） 69
表38 気流センサーのTAM（2023年） 69
表39 プロセッサレベルの温度センサーのTAM（2023年） 69
表40 ラックレベルの温度センサー、2023年 70
表41 サーバーレベルの温度センサー、2023年 70
表42 接続デバイス TAM、2023年 70
表43 NIC／イーサネットアダプタのTAM（2023年） 70
表44 スイッチのTAM（2023年） 71
表45 相互接続のTAM（2023年） 71
表46 電源コンポーネントのTAM（2023年） 72
表47 GPU／エッジプロセッサレベルの電源コンポーネント、2023年 73
表48 AIサーバーレベルの電源コンポーネント、2023年 73
表49 その他のアナログコンポーネントのTAM、2023年 74
表50 サーバーレベルにおけるその他のアナログコンポーネント、2023年 74
表51 サーバーレベルにおけるファンコントローラ、2023年 75
表52 プロセッサの種類別TAM、2023年 75
表53 CPU/システム向けDRAMの算出 75
表54 エッジプロセッサ／ASIC向けDRAMの算出 75
表55 サーバー1台あたりのNAND（ストレージSSD）の算出 76
表56 ハイパースケーラーによる今後建設予定のデータセンターの規模と容量 76