1 はじめに 30
1.1 調査目的 30
1.2 市場の定義 30
1.3 調査範囲 31
1.3.1 対象市場 31
1.3.2 調査対象および除外項目 32
1.3.3 考慮した年数 33
1.4 考慮した通貨 33
1.5 単位の考慮 33
1.6 制限事項 33
1.7 利害関係者 34
1.8 変更点のまとめ 34
2 調査方法 37
2.1 調査データ 37
2.1.1 二次調査および一次調査 39
2.1.2 二次データ 39
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト 40
2.1.2.2 二次資料からの主要データ 40
2.1.3 一次データ 40
2.1.3.1 一次インタビュー参加者リスト 41
2.1.3.2 プライマリーの内訳 41
2.1.3.3 一次資料からの主要データ 42
2.1.3.4 主要な業界インサイト 43
2.2 市場規模の推定方法 44
2.2.1 ボトムアップアプローチ 46
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
(需要側） 46
2.2.2 トップダウンアプローチ 47
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推計手法（供給側
(供給側） 47
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 48
2.4 リサーチの前提 49
2.5 リスク分析 49
2.6 調査の限界 50
3 エグゼクティブ・サマリー 51
4 プレミアムインサイト 56
4.1 AIインフラ市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 56
4.2 AIインフラ市場、機能別 56
4.3 AIインフラ市場：デプロイメント別 57
4.4 AIインフラ市場：用途別 57
4.5 AIインフラ市場：エンドユーザー別 58
4.6 AIインフラ市場：地域別 58
4.7 AIインフラ市場：国別 59
5 市場の概要 60
5.1 はじめに 60
5.2 市場ダイナミクス 60
5.2.1 推進要因 61
5.2.1.1 AIワークロードにおけるハイパフォーマンスコンピューティング需要の高まり 61
5.2.1.2 AI 研究開発を後押しする政府主導の資金調達 61
5.2.1.3 企業におけるAIおよびMLソリューションの人気の高まり 62
5.2.1.4 急速なデジタルトランスフォーメーションによる大量のデータ生成 63
5.2.2 阻害要因 64
5.2.2.1 レガシーシステムとの互換性の問題 64
5.2.2.2 大量のエネルギー消費 65
5.2.3 機会 67
5.2.3.1 AI-as-a-Serviceプラットフォームの台頭 67
5.2.3.2 クラウドベースのAIインフラに対する需要の急増 67
5.2.3.3 AI主導の意思決定システムの採用拡大 68
5.2.3.4 AI向けニューロモルフィックコンピューティングと量子コンピューティングの進歩 69
5.2.3.5 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 70
5.2.4 課題 71
5.2.4.1 高い初期投資 71
5.2.4.2 分散AIシステムにおけるデータセキュリティと完全性の維持 72
5.2.4.3 既存のITエコシステムへのAI技術の統合に伴う複雑性 73
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 74
5.4 価格分析 74
5.4.1 主要プレイヤーのコンピュート別インディケータ価格 75
5.4.2 平均販売価格の動向（地域別） 76
5.5 バリューチェーン分析
5.6 エコシステム分析 80
5.7 投資と資金調達のシナリオ 81
5.8 技術分析 82
5.8.1 主要技術 82
5.8.1.1 ジェネレーティブAI 82
5.8.1.2 会話型AI 83
5.8.1.3 AIに最適化されたクラウドプラットフォーム 83
5.8.2 補完技術 84
5.8.2.1 ブロックチェーン 84
5.8.2.2 エッジコンピューティング 84
5.8.2.3 サイバーセキュリティ 84
5.8.3 隣接技術 85
5.8.3.1 ビッグデータ 85
5.8.3.2 予測分析 85
5.9 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 86
5.10 クラウドサービスプロバイダーの設備投資 86
5.11 プロセッサーのベンチマーク 88
5.11.1 NVIDIAによるGPUベンチマーク 88
5.11.2 NVIDIAによるCPUベンチマーク 88
5.12 特許分析 89
5.13 貿易分析 92
5.13.1 輸入シナリオ（HSコード854231） 92
5.13.2 輸出シナリオ（HSコード 854231） 94
5.14 主要な会議とイベント（2024-2025年） 95
5.15 ケーススタディ分析 97
5.16 規制の状況 101
5.16.1 規制機関、政府機関、
その他の組織 101
5.16.2 規格 105
5.17 ポーターの5つの力分析 108
5.17.1 新規参入の脅威 109
5.17.2 代替品の脅威 110
5.17.3 供給者の交渉力 110
5.17.4 買い手の交渉力 110
5.17.5 競争の激しさ 111
5.18 主要ステークホルダーと購買基準 111
5.18.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 111
5.18.2 購入基準 112
6 AIサーバー業界の展望 113
6.1 導入 114
6.2 AIサーバーの普及率と成長予測 114
6.3 AIサーバー産業：プロセッサタイプ別 114
6.3.1 Gpuベースのサーバー 115
6.3.1.1 膨大なデータセットを処理し、複雑なアルゴリズムを効率的に実行する能力が市場を牽引 115
6.3.2 FPGAベースのサーバー 116
6.3.2.1 AIワークロード向けの柔軟性とカスタマイズのニーズの高まりが需要を後押し 116
6.3.3 ASICベースのサーバー 118
6.3.3.1 高性能コンピューティングと機械学習への需要の高まりが市場成長を促進 118
市場成長を促進 118
6.4 AIサーバー産業（機能別） 119
6.4.1 トレーニング 120
6.4.1.1 ディープラーニング技術の採用急増が市場成長を促進 120
6.4.2 推論 121
6.4.2.1 エッジコンピューティングへの急速なシフトが需要を加速 121
6.5 AIサーバー業界シェア分析（2023年） 122
7 AIインフラ市場、サービス別 126
7.1 導入 127
7.2 コンピュート 128
7.2.1 GPU 131
7.2.1.1 ハイパースケールクラウドサービスプロバイダーからの需要拡大が市場成長を促進 131
市場成長を促進 131
7.2.2 CPU 132
7.2.2.1 費用対効果が高く高性能なAIインフラへのニーズが高まり
AIインフラへのニーズの高まりが成長機会をもたらす 132
7.2.3 FPGA 133
7.2.3.1 増加するAIワークロードに対応するためにハードウェアを再構成する必要性の高まりが
需要を押し上げる 133
7.2.4 TPU 134
7.2.4.1 深層学習とニューラルネットワーク処理を加速するニーズの高まりが市場成長を促進 134
7.2.5 道場とFSD 135
7.2.5.1 ディープラーニングとニューラルネットワークのトレーニングにおける計算需要の急増が需要を加速 135
7.2.6 Trainium & Inferentia 135
7.2.6.1 費用対効果の高いトレーニングと推論に対する需要の高まりが有利な成長機会を提供 135
7.2.7 アテナ 136
7.2.7.1 AIモデルの訓練と推論機能の加速に重点が置かれ、需要が拡大 136
7.2.8 Tヘッド 136
7.2.8.1 データセンター全体でAIを活用したアプリケーションの需要拡大が成長機会をもたらす 136
7.2.9 MTIA 137
7.2.9.1 MLモデルの学習と推論を最適化する需要の高まりが市場成長を促進 137
7.2.10 LPU 137
7.2.10.1 NLPの厳しい計算要件を処理する必要性の高まりが市場成長を促進 137
7.2.11 その他のASIC 138
7.3 メモリ 138
7.3.1 DDR 140
7.3.1.1 半導体メーカーの需要増加が市場成長を促進 140
7.3.2 HBM 141
7.3.2.1 リアルタイム画像認識用途の増加が需要を押し上げる 141
7.4 ネットワーク 142
7.4.1 NIC/ネットワークアダプター 144
7.4.1.1 ネットワークの高速化重視の高まりが有利な成長機会を提供 144
7.4.1.2 インフィニバンド 146
7.4.1.2.1 大規模AIモデル学習時のレイテンシ低減重視の高まりが市場成長を促進 146
7.4.1.3 イーサネット 147
7.4.1.3.1 次世代AIモデルの需要に対応する高速ソリューションへのニーズの高まりが市場成長を促進 147
7.4.1.4 相互接続 147
7.4.1.4.1 大規模AIモデルへの需要増加が市場成長を促進 147
7.5 ストレージ 148
7.5.1 持続可能で費用対効果の高いストレージ・ソリューションへのニーズの高まりが有利な成長機会をもたらす 148
7.6 サーバーソフトウェア 149
7.6.1 AIデータセンターにおける安全で安定したコンピューティング環境に対するニーズの高まりが
AIデータセンターにおける安全で安定したコンピューティング環境に対するニーズの高まりが市場成長を促進 149
8 AIインフラ市場（機能別） 151
8.1 導入 152
8.2 トレーニング 154
8.2.1 AIモデル開発の複雑化と規模拡大が市場を牽引 154
8.3 推論 155
8.3.1 エッジコンピューティングの普及が市場成長を促進 155
9 AIインフラ市場（展開別） 156
9.1 導入 157
9.2 オンプレミス 159
9.2.1 データプライバシーへの懸念の高まりが市場を牽引 159
9.3 クラウド 159
9.3.1 オンデマンドでリソースを拡張できる能力が市場成長を促進 159
9.4 ハイブリッド 160
9.4.1 性能とセキュリティを両立させるスケーラブルなソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進 160
10 AIインフラ市場：用途別 161
10.1 導入 162
10.2 ジェネレーティブAI 163
10.2.1 ルールベースのモデル 165
10.2.1.1 MLやディープラーニングとの統合が有利な成長機会を提供 165
10.2.2 統計モデル 165
10.2.2.1 傾向や結果を予測する金融、経済、医療分野での応用拡大が市場成長を促進 165
10.2.3 ディープラーニング 166
10.2.3.1 AIが生成するコンテンツと自動化に対する需要の急増が有利な成長機会を提供 166
10.2.4 生成敵対ネットワーク（GANS） 167
10.2.4.1 エンターテインメントやゲーム分野での3Dモデル作成用途の増加が市場成長を促進 167
10.2.5 オートエンコーダ 167
10.2.5.1 データの次元数を減らし、複雑なデータセットを扱う必要性の高まりが需要を加速 167
10.2.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 168
10.2.6.1 自律走行車とスマートシティの増加が市場を牽引 168
市場を牽引 168
10.2.7 トランスフォーマーモデル 169
10.2.7.1 GPTモデルとBERTの人気の高まりが有利な成長機会を提供 169
10.3 機械学習 170
10.3.1 リアルタイムの意思決定とデータ分析への応用が増加し
市場成長を促進するデータ分析 170
10.4 自然言語処理 171
10.4.1 センチメント分析、言語翻訳、音声認識への機械利用の増加が需要を加速 171
10.5 コンピュータビジョン 172
10.5.1 自動視覚認識システムの需要増加が市場成長を促進 172
11 AIインフラ市場：エンドユーザー別 173
11.1 導入 174
11.2 クラウドサービスプロバイダー 177
177 11.2.1 事前に構築されたAIモデルの提供が重視されるようになり、成長機会が拡大 178
11.3 企業 179
11.3.1 ヘルスケア 184
11.3.1.1 個別化治療への需要の高まりが市場成長を促進 184
11.3.2 BFSI 185
11.3.2.1 セキュリティ強化と顧客サービス向上への注目の高まりが市場成長を促進 185
11.3.3 自動車 186
11.3.3.1 コネクテッドカーの普及が成長機会をもたらす 186
11.3.4 小売・電子商取引 188
11.3.4.1 顧客エンゲージメントを強化するデータ中心モデルへの急速なシフトが需要を加速 188
11.3.5 メディア＆エンターテインメント 189
11.3.5.1 コンテンツ推薦エンジンと双方向メディア体験への需要の高まりが
市場成長を促進するインタラクティブなメディア体験 189
11.3.6 その他の企業 190
11.4 政府機関 191
191 11.4.1 公共の安全とセキュリティ強化のニーズの高まりが有望な成長機会を提供 191
12 AIインフラ市場（地域別） 193
12.1 はじめに 194
12.2 北米 196
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 196
12.2.2 米国 201
12.2.2.1 既存のAIインフラメーカーの存在が市場を牽引 201
12.2.3 カナダ 201
12.2.3.1 AIの商業化重視の高まりが有利な成長機会をもたらす 201
12.2.4 メキシコ 202
12.2.4.1 急速なデジタルトランスフォーメーションとクラウドコンピューティングの採用が市場成長を促進 202
12.3 欧州 203
12.3.1 欧州のマクロ経済見通し 203
12.3.2 英国 208
12.3.2.1 データセンターインフラへの投資拡大が需要を押し上げる 208
12.3.3 ドイツ 209
12.3.3.1 製造業を促進するスマート技術の採用が市場を牽引 209
12.3.4 フランス 209
12.3.4.1 AIインフラ強化に向けた政府の積極的な取り組みが市場成長を促進 209
12.3.5 イタリア 210
209 12.3.5.1 デジタルインフラ整備への重点の高まりが有利な成長機会を提供 210
12.3.6 スペイン 211
12.3.6.1 クラウドコンピューティングの急速な普及が需要を加速 211
12.3.7 その他の欧州 211
12.4 アジア太平洋地域 212
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 213
12.4.2 中国 218
12.4.2.1 IoTデバイスの普及が市場を牽引 218
12.4.3 日本 219
12.4.3.1 クラウドインフラを強化する投資の増加が市場成長を促進 219
12.4.4 インド 219
12.4.4.1 AIインフラ強化に向けた政府主導の取り組みが有利な成長機会を提供 219
12.4.5 韓国 220
12.4.5.1 半導体産業の繁栄が需要を加速 220
12.4.6 その他のアジア太平洋地域 221
12.5 ROW 221
12.5.1 行のマクロ経済見通し 225
12.5.2 中東 226
12.5.2.1 デジタルトランスフォーメーションと技術革新を重視する傾向が強まり
技術革新が市場を牽引 226
12.5.2.2 中国・朝鮮半島 227
12.5.2.3 その他の中東地域 227
12.5.3 アフリカ 228
12.5.3.1 高度なデータ処理要件の管理ニーズの高まりが市場成長を促進 228
12.5.4 南米 228
12.5.4.1 柔軟で安全なクラウドストレージソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進 228
13 競争環境 229
13.1 概要 229
13.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2019～2024年） 229
13.3 収益分析、2021-2023年 231
13.4 市場シェア分析、2023年 232
13.4.1 コンピュート市場シェア分析、2023年 232
13.4.2 メモリ市場シェア分析、2023年 235
13.5 企業評価と財務指標（2023年） 237
13.6 ブランド／製品の比較 238
13.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 239
13.7.1 スター企業 239
13.7.2 新興リーダー 239
13.7.3 浸透型プレーヤー 239
13.7.4 参加企業 239
13.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 241
13.7.5.1 企業フットプリント 241
13.7.5.2 地域別フットプリント 242
13.7.5.3 オファリングのフットプリント 242
13.7.5.4 機能別フットプリント 243
13.7.5.5 展開フットプリント 244
13.7.5.6 アプリケーションフットプリント 244
13.7.5.7 エンドユーザーフットプリント 245
13.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 246
13.8.1 進歩的企業 246
13.8.2 対応力のある企業 246
13.8.3 ダイナミックな企業 246
13.8.4 スターティングブロック 246
13.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 248
13.8.5.1 主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング 248
13.8.5.2 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 249
13.9 競争シナリオ 249
13.9.1 製品上市 250
13.9.2 取引 251
13.9.3 その他の開発 254
14 企業プロフィール 255
14.1 主要企業 255
NVIDIA Corporation（米国）
Advanced Micro Devices Inc.（米国）
SK HYNIX INC.（韓国）
SAMSUNG（韓国）
Micron Technology Inc.（米国）
Intel Corporation（米国）
Google（米国）
Amazon Web Services Inc.（米国）
Tesla（米国）
Microsoft（米国）
Meta（米国）
Graphcore（英国）
Cerebras（米国）
15 付録 330
15.1 ディスカッションガイド 330
15.2 Knowledgestore： Marketsandmarketsの購読ポータル 334
15.3 カスタマイズオプション 336
15.4 関連レポート 336
15.5 著者の詳細 337
❖ 掲載企業 ❖
NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、SK HYNIX INC.（韓国）、SAMSUNG（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、Google（米国）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Tesla（米国）、Microsoft（米国）、Meta（米国）、Graphcore（英国）、Cerebras（米国）など
❖ 免責事項 ❖
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