データセンター用アクセラレータ市場、2031年に3,929億米ドル規模到達見込み

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐）は、市場調査レポート「データセンターアクセラレーター：世界市場」（BCC Research）の販売を11月12日より開始いたしました。グローバルインフォメーションはIMARC Groupの日本における正規代理店です。

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市場の概要
データセンター用アクセラレータ市場は、現代のテクノロジー時代を象徴するインフラ関連の話題の一つとなっています。2025年時点で、世界市場規模は1,194億ドルに達しています。この数字は、人工知能の爆発的な成長だけでなく、数十年にわたるハードウェア開発、ワークロード需要の変化、そして世界最大級のテクノロジー企業による継続的な投資も反映しています。2031年までに、この市場は3,929億ドルに達すると予測されており、2026年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）23.4％で成長すると見込まれています。
市場がどのようにして現在の状況に至ったかを理解するため、本記事では、初期の並列コンピューティング研究から始まり、GPU革命やハイパースケール・クラウドインフラの台頭を経て、世界のコンピューティング需要の主要な原動力として生成AIが登場するまでの経緯をたどります。
基盤：GPUアーキテクチャと並列コンピューティングの意義
データセンター用アクセラレータの根底にある前提は、特定のワークロードにおいては、汎用CPUよりも専用の並列処理ハードウェアの方が有利であるということです。これはAI時代より数十年も前から存在していました。GPUはもともと、順序立ててではなく同時に多くの演算を必要とするタスクであるグラフィックスレンダリングのために開発されました。同じアーキテクチャが科学計算、ひいては機械学習を高速化できるという洞察が、現代のアクセラレータ市場全体の基礎を築きました。
2000年代の大半から2010年代にかけて、GPUは主にハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）環境に登場し、研究機関や国立研究所が大規模な科学シミュレーションに利用していました。これらは比較的特殊なユースケースでした。より広範な商用データセンターのエコシステムでは、依然としてCPUベースのインフラが主流であり、アクセラレータはニッチな役割にとどまっていました。
しかし、ディープラーニングの研究により、大規模なニューラルネットワークのトレーニングがGPUアーキテクチャに自然に適合することが明らかになるにつれ、状況は変わり始めました。データセンターの運営事業者は、純粋な研究システムとしてではなく、本番環境のインフラの一部としてGPUの導入を開始しました。
2010年代：ハイパースケールインフラとディープラーニングの急増
ハイパースケールクラウドの時代は、アクセラレータハードウェアへの需要を大幅に拡大させました。AWS、Google、Microsoft、Alibabaが巨大なデータセンターを構築するにつれ、AI開発に必要な計算リソースもそれに伴って増加しました。大規模なニューラルネットワークのトレーニングには、専用に設計されたアクセラレータクラスタだけが効率的に提供できる規模のハードウェアが必要でした。この期間には、代替となるアクセラレータアーキテクチャへの本格的な投資が行われ、サードパーティ製シリコンへの依存から脱却する動きも見られました：
• FPGA：製造後に特定のワークロードに合わせて再構成可能なFPGAは、ネットワーク、セキュリティ、およびレイテンシに敏感なアプリケーションで普及が進みました。FPGAは、GPUハードウェアのような電力オーバーヘッドを伴わずに柔軟性を提供し、ラック密度が高まり、エネルギーコストが重要な運用変数となった中で、重要な要素となりました。
• カスタムASIC： ハイパースケールプロバイダーは、サードパーティの半導体ベンダーへの依存に疑問を抱き始めました。Googleは、自社のAIワークロード専用に設計されたカスタムASICである「Tensor Processing Unit（TPU）」を開発しました。
TPUは戦略的な転換を象徴するものでした。Googleは、市販のアクセラレータを調達してワークロードをそれに適応させるのではなく、自社のAIシステムの特定の計算パターンに合わせてシリコンを設計しました。他のハイパースケーラーも同様の取り組みに追随し、カスタムASICの開発は市場環境の恒久的な特徴として定着しました。
2020年代初頭：生成AIが需要の規模を一変させる
大規模言語モデル（LLM）と生成AIの登場は、アクセラレータ需要の規模と緊急性を根本的に変えました。最先端のLLMをトレーニングするには、数千台のアクセラレータを数週間から数ヶ月にわたり継続的に稼働させる必要があります。モデルの出力をエンドユーザーにリアルタイムで提供する推論処理は、その上に第二の継続的な需要層を追加しました。
両方のワークロードにおいてGPUが依然として主流のアーキテクチャであり続けましたが、カスタムシリコンの経済性は著しく向上しました。1日あたり数十億件のクエリでAI推論を実行するハイパースケールプロバイダーは、ワークロード特化型ASICが汎用GPUよりもワットあたりの性能が大幅に優れていることを確認し、大規模運用において有意義なコスト優位性をもたらしました。
この期間には、斬新なプロセッサアーキテクチャも注目を集めるようになりました：
• Graphcore： 特定のAIワークロードにおいてGPUのパフォーマンスを制約するデータ移動のボトルネックに対処することを目的とした、メモリ中心の設計である「Intelligence Processing Unit（IPU）」を開発しました。
• Cerebras Systems： 約4兆個のトランジスタと90万個のAI最適化コアを含む、シリコンウェハー1枚から製造されたプロセッサ「Wafer Scale Engine」を構築しました。これにより、マルチチップGPUクラスタ設計に固有の相互接続上の制約の多くが解消されました。



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