- まとめ
アクセラレータカード市場規模：
アクセラレータカード市場規模は、2024年の189.6億米ドルから2032年には2,140.7億米ドルを超えると推定されており、2025年には253.3億米ドルに達すると予測されています。2025年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）は35.4%です。
アクセラレータカード市場の範囲と概要：
アクセラレータカードは、特定のタスクをメインプロセッサからオフロードすることで高速化するように設計された特殊なハードウェアコンポーネントです。これらのカードは、機械学習、データ分析、高頻度取引、科学シミュレーションなどの分野における計算を大幅に高速化します。暗号化アクセラレータ、グラフィックス、AIなど、多様な形態で利用可能です。これらのカードは、特定のワークロードに合わせてカスタマイズおよび最適化することができ、多くの場合、並列処理を活用して従来の中央処理装置（CPU）よりも高速に計算を実行します。
アクセラレータカード市場のダイナミクス - (DRO):
主な推進要因:
人工知能 (AI) と機械学習への需要の高まりがアクセラレータカード市場の拡大を牽引
人工知能 (AI) アクセラレータは、AIチップまたはディープラーニングとも呼ばれます。 AIアクセラレータは、機械学習タスクとAIニューラルネットワークを高速化するために設計された特殊なハードウェアです。現在、AIアクセラレータは、自動運転車、ロボット工学、パーソナルコンピューター、スマートフォン、モノのインターネット（IoT）デバイス、エッジコンピューティングなど、幅広いデバイスに搭載されています。その特殊な並列処理機能により、数十億もの計算を同時に実行できます。この機能は、大規模なAIアプリケーションの開発と展開に必要なデータ処理を高速化するために不可欠です。
- 例えば、2025年3月、エッジAIソリューションのスペシャリストであり、Innodiskグループの一員であるAetinaは、著名なエッジ推論企業であるAxelera AIとの提携を発表しました。この提携は、スマート輸送、監視、小売などの分野向けに、強力でエネルギー効率の高いAI推論ソリューションを提供することを目的としています。エッジにおけるコンパクトで高性能なAIへの需要の高まりに応えるため、両社の提携により、AIに最適化された包括的なシステム群が提供されます。これらのシステムは、Axelera AIの堅牢なAIアクセラレータカードとAetinaの高度なハードウェアをシームレスに統合します。
アクセラレータカード市場分析によると、人工知能（AI）と機械学習への需要の高まりがアクセラレータカード市場規模の拡大を牽引しています。
主な制約：
高額な開発・製造コストがアクセラレータカード市場の需要に影響
アクセラレータは、特殊な高性能設計、複雑な製造プロセス、そしてクラウドコンピューティングやAIといった分野における高い要件によって高価になっており、コストを押し上げています。AI/MLのトレーニングや処理といった特定のタスク向けに設計されており、高度に専門化されたハードウェアとソフトウェアを必要とするため、開発・製造コストの上昇につながっています。これらのカードの製造には、高度な半導体技術や複雑な回路基板設計といった複雑なプロセスが求められ、導入コストも高額です。専用アクセラレータの研究開発および製造には初期投資が高額になる場合があり、一部の企業にとっては負担が重くなる可能性があります。そのため、前述の要因はアクセラレータカード市場の規模と動向にさらなる影響を与える可能性があります。
将来の機会：
高性能コンピューティング（HPC）のニーズと、AIおよび機械学習分野における処理速度の高速化は、アクセラレータカード市場の成長機会の潜在的成長をもたらすと予想されます。
高性能コンピューティング（HPC）は、堅牢なコンピューティングリソースを活用して、従来のコンピュータでは実行不可能または時間がかかりすぎる複雑な計算やシミュレーションを実行します。アクセラレータ（一般的にはグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）またはフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA））は、並列処理を促進し、科学シミュレーションや機械学習などのアプリケーションにおける計算を大幅に高速化することで、HPCにおいて極めて重要な役割を果たします。
従来の中央処理装置（CPU）が逐次タスクに最適化されているのに対し、アクセラレータは並列処理向けに設計されており、膨大なデータセットや複雑な計算をはるかに高速に処理できます。HPCは、科学コンピューティングの発展における礎となっています。研究者は、気象予報、エネルギー探査、数値流体力学、ライフサイエンスなど、様々な分野で、従来のシミュレーションとAI、機械学習、ビッグデータ分析、エッジコンピューティングを統合するケースが増えています。
HPCシステム内のこれらの特殊なハードウェアコンポーネントは、特定のタスクの負荷を軽減し、高速化するように設計されており、科学シミュレーション、機械学習、データ分析などのアプリケーションの計算を大幅に高速化します。幅広いワークロード向けに最適化された汎用CPUとは対照的に、SynaXGの設計は特定のタスクにおける卓越性を重視しています。
- 例えば、2025年2月、SynaXGはKalrayとの提携を発表し、オープンRAN展開に特化した新しいARMベースのルックアサイドアクセラレーションソリューションを導入しました。この提携により、SynaXGの既存のインライン・アクセラレーション製品が強化され、事業者はより適応性が高く、エネルギー効率とコスト効率に優れた方法でネットワークパフォーマンスを最適化できるようになります。
上記のアクセラレータカード市場分析に基づくと、強力なコンピューティング能力と高速処理能力への需要が、アクセラレータカード市場の機会とトレンドを牽引すると予想されます。
アクセラレータカード市場のセグメント分析：
プロセッサタイプ別：
プロセッサタイプに基づいて、市場は中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）に分類されます。 (ASIC)。
プロセッサタイプのトレンド：
- エッジコンピューティングとモノのインターネット（IoT）の台頭は、市場プレーヤーに新たな展望をもたらしています。
- マルチコア設計や拡張命令セットといったCPUアーキテクチャの進歩により、CPUベースのカードは、科学シミュレーションやエンタープライズデータ分析など、様々なアプリケーションで高い計算能力を提供し続けています。
- したがって、上記の分析に基づくと、これらの要因がアクセラレータカード市場の需要とトレンドを牽引しています。
グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）セグメントは、2024年に最大の収益シェアを占めました。
- グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の並列処理機能を活用することで、これらのカードは機械学習、ディープラーニング、コンピューターグラフィックス・レンダリングなどの高度に並列化可能なワークロードに優れています。
- GPUは、大規模な処理能力を持つように特別に設計されています。多数のタスクを同時に処理できるため、膨大なデータセットを迅速に処理する必要があるシナリオでは極めて重要です。
- AIワークロード向けの専用テンソルコアの統合を含むGPUアーキテクチャの進化により、GPUベースのカードのパフォーマンスと効率性がさらに向上し、さまざまな業界での採用が促進されています。
- 例えば、2025年2月、AMDはRDNA 4グラフィックスアーキテクチャを発表し、新しいRadeon RX 9000シリーズの一部としてAMD Radeon RX 9070 XTおよびRX 9070グラフィックスカードを発表しました。これらの新しいカードは16GBのメモリを搭載し、優れたゲーミンググラフィックスを実現する大幅な機能強化が施されています。
- したがって、上記の分析に基づくと、これらの要因が業界にさらなる機会を生み出しています。
フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されています。
- フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は優れた柔軟性とカスタマイズ性を備えており、ユーザーは特定のアプリケーションに合わせてカスタマイズされたハードウェアアクセラレータを実装できます。
- FPGAベースのカードは、独自の計算要件を持つワークロードや、低レイテンシと高スループットが求められるワークロードに特に適しています。
- 通信、金融、サイバーセキュリティなどの業界では、リアルタイム処理と意思決定機能を実現するために、FPGAベースのアクセラレータカードへの依存度が高まっています。
- さらに、FPGAはラピッドプロトタイピングと反復的な最適化を可能にするため、 量子コンピューティングやニューロモーフィック・コンピューティングといった新興技術の研究開発にとって、非常に貴重なツールとなります。
- 例えば、2025年1月、Pascaline TechnologyはVeloxity V200 FPGAアクセラレータカードの発売を発表しました。 Veloxityファミリーに新たに加わったこの強力な製品は、AI/ML、ネットワーキング、FinTech、バイオテクノロジー、そして一般的な研究といったデータ集約型アプリケーションの要件を満たすよう設計されており、かつてないメモリ容量、ストレージ接続性、そしてネットワーク帯域幅を提供します。
- したがって、上記の分析に基づくと、これらの要因が予測期間中にアクセラレータカード市場シェアを押し上げると予想されます。
アクセラレータの種類別：
アクセラレータの種類に基づいて、市場はクラウドアクセラレータと高性能コンピューティングアクセラレータに分類されます。
アクセラレータの種類のトレンド：
- 人工知能（AI）とディープラーニングアプリケーションの普及により、これらのタスクには膨大な計算能力と並列処理能力が求められるため、アクセラレータカードやディスプレイカードの需要が高まっています。
- 組織がますますコンピューティングインフラの効率性と拡張性を重視する企業は、今後数年間でアクセラレータカードの導入が急増すると予想されています。
クラウドアクセラレータ分野は、2024年に最大の収益シェアを占めました。
- クラウドアクセラレータは、技術パフォーマンスを向上させるように設計されています。アクセラレータの主な役割は、クラウド導入を効率化し、ユーザーと開発者の両方にとってアプリケーションの運用速度を加速することです。
- これらのアクセラレータは、アプリケーションとデータのクラウド移行を容易にするための、事前定義された手順とベストプラクティスを提供します。
- クラウドアクセラレータは、安全で運用効率の高いクラウドエコシステムを提供することで、企業が顧客に価値を提供しながら、本来の目的に集中することを可能にします。
- したがって、上記の分析に基づくと、これらの要因はアクセラレータカード市場をさらに補完することになります。
高性能コンピューティングアクセラレータセグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されています。
- 高性能コンピューティングは、基本的に複雑な計算操作の並列処理に依存しています。
- HPCシステムは、大規模なワークロードを小さなタスクに分割し、複数のリソースに分散させて同時処理を行います。これらの並列コンピューティング機能により、HPCクラスターは従来のコンピューティング環境よりもはるかに高速かつ効率的に大量のワークロードを実行できます。
- これらは、特定の計算タスクのパフォーマンスを大幅に向上させるように設計された特殊なハードウェアコンポーネントです。
- 例えば、2024年11月、IBMはAMDとの提携を発表し、AMD Instinct MI300XアクセラレーターをIBM Cloud上のサービスとして提供することを発表しました。この取り組みは、生成型高性能コンピューティング（HPC）アプリケーションのパフォーマンスと電力効率の向上を目指しています。
- これらの要因は、予測期間中にアクセラレータカード市場のトレンドとシェアをさらに押し上げると予想されます。
アプリケーション別：
アプリケーションに基づいて、市場はビデオおよび画像処理、機械学習、データ分析、金融コンピューティング、モバイルフォン、その他に分類されます。
アプリケーションのトレンド：
- 企業は、多様な業界の進化するニーズに応える、電力効率とコスト効率に優れたアクセラレータソリューションを開発するために、研究開発に多額の投資を行っています。
- クラウドベースのHPCソリューションの開発は、市場の成長に大きく貢献しています。クラウドベースのHPCソリューションは、従来のオンプレミスソリューションに代わるスケーラブルで費用対効果の高い選択肢を提供し、中小企業や予算が限られている組織にとってハイパフォーマンスコンピューティングをより利用しやすくします。
データ分析セグメントは、2024年に34.2%という最大の収益シェアを占めました。
- データ分析アプリケーションでは、膨大な量の構造化データと非構造化データを高速に処理する必要があり、エンタープライズインフラストラクチャ内のアクセラレータカードに大きく依存しています。
- これらのカードは、BFSI（銀行、金融サービス、保険）、小売、製造など、毎日大規模なデータセットを処理する業界において、リアルタイムの洞察を生成し、高度なデータモデリングを実現するために不可欠です。
- 分析アクセラレータにGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）とFPGA（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）を統合することで、クエリパフォーマンスが大幅に向上し、最小限のコストで複雑なアルゴリズムを実行できるようになります。遅延。
- したがって、上記の要因がアクセラレータカード市場の成長とトレンドを牽引しています。
機械学習セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されています。
- 機械学習ワークロードは、並列処理アーキテクチャとディープラーニングプロセッサの恩恵を受け、モデルのトレーニングと推論操作を最適化します。
- ヘルスケア、自動車、金融サービス分野におけるAIベースのシステムの急速な導入は、このアプリケーションにおけるアクセラレータカード市場の成長をさらに促進します。
- 例えば、2024年11月、Anthropicは高度なAIシステムの進化と導入を目指し、Amazon Web Services（AWS）との提携拡大を発表しました。このパートナーシップは、高度なTrainiumアクセラレータの開発と最適化に注力するとともに、専用の機械学習ハードウェアの機能強化にも取り組んでいます。
- これらの要因は、予測期間中のアクセラレータカード市場のトレンドと成長をさらに促進すると予想されます。
地域別分析：
世界市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカの地域別に分類されています。
アジア太平洋地域のアクセラレータカード市場は、2024年の55億8,000万米ドルから2032年には651億8,000万米ドルを超える規模に拡大すると予測されており、2025年には74億8,000万米ドルに成長すると見込まれています。このうち、中国市場が45.30%と最大の収益シェアを占めています。アジア太平洋地域全体で、データセンターアクセラレータは、金融コンピューティング、機械学習、計算ストレージ、データ検索および分析などのタスクに広く採用されており、中国とインドが主要市場となっています。この地域での需要の急増は、クラウドコンピューティングの急速な拡大、AIと機械学習の台頭、データセンターおよびその他の業界における高性能コンピューティングのニーズの高まりによって促進されています。データセンターが複雑化し、データ量が増え続けるにつれて、エネルギー効率が高く高性能なコンピューティングソリューションの必要性が不可欠になっています。上記の要因は、予測期間中に地域のアクセラレータカード市場をさらに牽引するでしょう。
- 例えば、2025年2月、Calligo Technologiesは、RISC-V設計を用いた汎用コンピューティングプラットフォームにFPGAプラットフォームを組み込むことで、FPGAプラットフォームに実装された正値演算ハードウェアを開発しました。 Calligoは、ポジティブ対応シリコンを提供する世界初の企業となる予定であり、汎用コンピューティング向けの最終製品であるアクセラレータカードの市場投入に向けて有利な立場にあります。
北米市場は、2024年の62億9,000万米ドルから2032年には693億8,000万米ドルを超えると推定されており、2025年には83億9,000万米ドルの成長が見込まれています。北米では、アクセラレータ、特にGPUは、ゲーム、マルチモニターのサポート、そしてデータセンターにおける機械学習、金融コンピューティング、暗号通貨マイニングなどのブロックチェーン技術アプリケーションなどのタスクに広く利用されています。アクセラレータは、複数のディスプレイを同時に駆動するために必要なビデオ出力と処理能力を提供し、ビデオ編集、プログラミング、マルチタスクなどのタスクに役立ちます。これらのアクセラレータ、特にGPUの強力な並列処理能力は、暗号通貨マイニングや分散型ネットワークにおけるトランザクションの検証などのタスクに不可欠です。これらの要因は、北米の市場動向をさらに推進するでしょう。
- 例えば、AMDは2024年10月にAMD Alveo UL3422アクセラレータカードを発表しました。このカードは、超低レイテンシの電子取引アプリケーション向けに特別に設計されています。この新しいカードは、金融機関、マーケットメーカー、トレーディング会社に、コンパクトでコスト効率が高く、ラックスペースを最適化したアクセラレータを提供します。
本分析によると、ヨーロッパのアクセラレータカード業界は、予測期間中に大幅な発展が見込まれています。この地域では、CPU処理をオフロードすることで、特にAI/MLワークロードにおいて、様々な業界におけるパフォーマンス向上のためにアクセラレータの利用が増加しており、これらの技術の採用拡大に伴い、市場は大幅な成長を遂げると予想されています。ラテンアメリカ地域では、eコマース、通信、ヘルスケアなどの分野におけるデータ処理と分析の高まるニーズに対応するため、高性能コンピューティング・インフラへの多額の投資が行われています。中東およびアフリカでは、スタートアップ・アクセラレータはイノベーションと起業家精神の育成に不可欠です。彼らは、収益化後のベンチャー企業にメンターシップ、投資家、能力開発サービスへのアクセスを提供することでこれを実現し、最終的には成長を加速させ、地域の課題に取り組むことを目指しています。
主要プレーヤーと市場シェアに関する洞察：
世界のアクセラレータカード市場は、主要プレーヤーが国内外の市場に製品を提供しており、競争が激しい市場です。主要プレーヤーは、研究開発（R&D）、製品イノベーション、エンドユーザーへの展開において、市場で確固たる地位を維持するために、複数の戦略を採用しています。アクセラレータカード業界の主要プレーヤーは以下のとおりです。
- NVIDIA（米国）
- Intel（米国）
- Oracle（米国）
- Ditto Labs（米国）
- Achronix Semiconductor Corporation（米国）
- IBM（米国）
- Vantis PLC（英国）
- Xilinx（米国）
- Lattice Semiconductor（米国）
- Lenovo（中国）
業界の最新動向:
- 2024年1月、多文化オンデマンドエンターテイメント番組制作とAI関連モデリングの開発を支援するグローバルネットワークであるSivooは、FuriosaAIの高度なAIアクセラレータを自社のプライベートクラウドネットワーク全体のサーバーに組み込むことを発表しました。この提携は、同社のアクセラレータカードを大規模言語モデルやその他の生成AIタスクに展開することも目的としています。
アクセラレータカード市場レポートの洞察：
| レポートの属性 | レポートの詳細 |
| 調査タイムライン | 2019年～2032年 |
| 2032年の市場規模 | 2,140.7億米ドル |
| CAGR (2025～2032年) | 35.4% |
| プロセッサタイプ別 |
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| アクセラレータタイプ別 |
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| アプリケーション別 |
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| 地域別 |
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| 主要プレーヤー |
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| 北米 | 米国 カナダ メキシコ |
| ヨーロッパ | イギリス ドイツ フランス スペイン イタリア ロシア ベネルクス その他ヨーロッパ |
| アジア太平洋地域 | 中国 韓国 日本 インド オーストラリア ASEAN その他アジア太平洋地域 |
| 中東・アフリカ | GCC トルコ 南アフリカ その他中東・アフリカ地域 |
| 中南米 | ブラジル アルゼンチン チリ その他中南米地域 |
| レポート対象範囲 |
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報告書で回答された主な質問
アクセラレータ カードとは何ですか? +
アクセラレータカードは、特定のタスクを高速化するために設計された特殊なハードウェアコンポーネントです。主に高性能コンピューティングシステムで使用され、科学シミュレーションの計算を高速に実行します。コンピュータシステムに外付けすることで、パフォーマンスを向上させます。
市場の主な推進要因は何ですか? +
AIアプリケーションの実行に必要な大量のデータ処理に対する人工知能（AI）と機械学習の需要の高まりが、市場を牽引しています。AIアクセラレータは、数十億もの計算を同時に実行できる能力を備えています。暗号通貨マイニングの台頭も、アクセラレータ市場を牽引しています。GPUは、分散型ネットワークにおけるトランザクション検証やビッグデータ分析などのタスクの実行に使用されています。
アクセラレータ カード市場レポートで取り上げられている主要なセグメントは何ですか。また、どのセグメントが市場を支配していますか。 +
アクセラレータカード市場は、プロセッサの種類、アクセラレータの種類、アプリケーションに基づいて主にセグメント化されています。サブセグメントであるグラフィックス・プロセッシング・ユニットは、ビジュアルコンテンツの高速処理とレンダリング能力、優れたデータ処理能力、そして並列処理能力により、最大の市場を占めています。
アクセラレータ カード市場の主な主要プレーヤーは誰ですか? +
NVIDIA (米国)、Intel (米国)、IBM (米国)、Lenovo (中国)、Oracle (米国)、Ditto Labs (米国)、Achronix Semiconductor Corporation (米国)、Vantis PLC (英国)、Xilinx (米国)、Lattice Semiconductor (米国)。
