1 はじめに 27
1.1 調査目的 27
1.2 市場の定義 27
1.3 調査範囲 28
1.3.1 対象市場と地域範囲 28
1.3.2 対象範囲と除外項目 29
1.3.3 考慮した年数 29
1.4 考慮した通貨 30
1.5 単位の考慮 30
1.6 制限事項 30
1.7 利害関係者 31
2 調査方法 32
2.1 調査データ 32
2.1.1 二次データ 33
2.1.1.1 主な二次資料のリスト 34
2.1.1.2 二次資料からの主要データ 34
2.1.2 一次データ 34
2.1.2.1 一次インタビュー参加者リスト 35
2.1.2.2 プライマリーの内訳 35
2.1.2.3 一次資料からの主要データ 36
2.1.2.4 主要な業界インサイト 37
2.1.3 二次調査および一次調査 38
2.2 市場規模の推定 39
2.2.1 ボトムアップアプローチ 41
2.2.1.1 ボトムアップ分析を用いた市場規模推定のアプローチ
(需要側） 41
2.2.2 トップダウンアプローチ 42
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推計のアプローチ（供給側
(供給側
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 43
2.4 リサーチの前提 44
2.5 リスク評価 45
2.6 調査の限界 45
3 エグゼクティブ・サマリー 46
4 プレミアムインサイト 51
4.1 AIサーバー市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 51
4.2 AIサーバー市場、プロセッサタイプ別 51
4.3 AIサーバー市場、機能別 52
4.4 AIサーバー市場：冷却技術別 52
4.5 AIサーバー市場：フォームファクター別 53
4.6 AIサーバー市場：デプロイメント別 53
4.7 AIサーバー市場：用途別 54
4.8 AIサーバー市場：エンドユーザー別 54
4.9 AIサーバー市場：国別 55
4.10 AIサーバー市場：地域別 55
5 市場の概要 56
5.1 はじめに 56
5.2 市場ダイナミクス 56
5.2.1 推進要因 57
5.2.1.1 データトラフィックの増加と高コンピューティングパワーの必要性 57
5.2.1.2 機械学習と深層学習アルゴリズムの採用増加 57
5.2.1.3 業界全体におけるクラウドベースのAIソリューションの採用増加 58
5.2.1.4 AI高速化のためのGPUとASIC技術の進歩 59
5.2.2 阻害要因 60
5.2.2.1 AIサーバーのハードウェアとインフラの初期コストの高さ 60
5.2.2.2 AIハードウェアの専門家と熟練労働者の不足 60
5.2.2.3 高密度AIサーバーの消費電力と冷却の課題 61
5.2.3 ビジネスチャンス 63
5.2.3.1 ヘルスケア分野におけるAIの可能性の高まり 63
5.2.3.2 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 65
5.2.3.3 AI-as-a-Service（AIaaS）プラットフォームへの需要の高まり 66
5.2.3.4 中小企業におけるAI導入の増加 66
5.2.4 課題 67
5.2.4.1 データセキュリティとプライバシーに関する懸念 67
5.2.4.2 サプライチェーンの混乱 68
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 69
5.4 価格分析 69
5.4.1 主要企業の平均販売価格（プロセッサータイプ別） 70
5.4.2 平均販売価格の動向（地域別） 71
5.5 バリューチェーン分析 72
5.6 エコシステム分析 75
5.7 投資と資金調達のシナリオ 76
5.8 技術分析 76
5.8.1 主要技術 76
5.8.1.1 ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC） 76
5.8.1.2 高帯域幅メモリ（HBM） 77
5.8.1.3 GenAI ワークロード 78
5.8.2 補完技術 78
5.8.2.1 データセンターの電力管理と冷却システム 78
5.8.2.2 高速相互接続 79
5.8.3 隣接技術 79
5.8.3.1 AI開発フレームワーク 79
5.8.3.2 量子AI 80
5.9 サーバーのコスト構造／部品表（BOM） 80
5.9.1 Gpuサーバー 80
5.10 AIサーバーの現在の普及率と成長予測 83
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 83
5.12 クラウドサービスプロバイダーの設備投資 84
5.13 プロセッサーのベンチマーク 85
5.13.1 Gpuベンチマーク 85
5.13.2 CPUベンチマーク 86
5.14 特許分析 86
5.15 貿易分析 92
5.15.1 輸入シナリオ（HSコード847150） 92
5.15.2 輸出シナリオ（HSコード847150） 93
5.16 主要な会議とイベント（2024-2025年） 94
5.17 ケーススタディ分析 97
5.17.1 AIソリューション開発を加速するアイブレスの高性能コンピューティングサーバー 97
5.17.2 シーウェブはレノボ、エヌビディアと協業し、AIアクセシビリティを拡大する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 97
5.17.3 シャロナイ、Lenovo Truscale で AI インフラを拡張、数百台の Gpu 高密度サーバーを導入 98
5.17.4 llmsのための推論： Nvidia Triton推論サーバーとEleuther AIのケーススタディ 98
5.17.5 アプライド・デジタル・コーポレーション、スーパーマイクロ・サーバーでAI機能を拡張 99
5.18 規制の状況 100
5.18.1 規制機関、政府機関、その他の組織 100
5.18.2 標準規格 104
5.19 ポーターの5つの力分析 106
5.19.1 新規参入の脅威 107
5.19.2 代替品の脅威 107
5.19.3 供給者の交渉力 108
5.19.4 買い手の交渉力 108
5.19.5 競合の激しさ 108
5.20 主要ステークホルダーと購買基準 109
5.20.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 109
5.20.2 購入基準
6 AIサーバー市場：プロセッサタイプ別 111
6.1 はじめに 112
6.2 Gpuベースのサーバー 114
6.2.1 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押し上げる 114
6.3 FPGAベースのサーバー 116
6.3.1 AIワークロードの柔軟性とカスタマイズへのニーズの高まりがFPGAベースの需要を促進 116
6.4 ASICベースのサーバー 118
6.4.1 カスタマイズされた高性能AI処理への需要の高まりがasicベースサーバーの採用を促進 118
7 AIサーバー市場（機能別） 121
7.1 導入 122
7.2 トレーニング 124
7.2.1 ディープラーニング技術の急増がAIサーバー市場の成長を促進 124
7.3 推論 126
7.3.1 エッジコンピューティングへのシフトがAI推論サーバーの需要を押し上げる 126
8 AIサーバー市場：冷却技術別 128
8.1 導入 129
8.2 空冷 131
8.2.1 コスト効率が高く、設置が簡単な空冷技術が需要を牽引 131
8.3 液冷 132
8.3.1 PC と AI ワークロードの冷却需要の増加が市場を活性化 132
8.4 ハイブリッド冷却 133
8.4.1 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押し上げる 133
9 AI サーバー市場：フォームファクター別 134
9.1 導入 135
9.2 ラックマウントサーバー 136
9.2.1 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 136
9.3 ブレードサーバー 137
9.3.1 医療、金融、自動車産業におけるAIワークロード処理需要の増加が市場を牽引 137
9.4 タワーサーバー 137
9.4.1 機械学習、データ分析、小規模なAI推論タスクでの利用の増加が需要を押し上げる 137
10 AI サーバー市場（デプロイメント別） 138
10.1 導入 139
10.2 オンプレミス 140
10.2.1 医療・金融分野での導入拡大が市場を牽引 140
10.3 クラウド 141
10.3.1 多額の先行投資を行うことなく、変動するワークロードに迅速に対応できる能力が成長を促進 141
11 AIサーバー市場：用途別 143
11.1 導入 144
11.2 ジェネレーティブAI 145
11.2.1 ルールベースのモデル 146
11.2.1.1 金融、医療、法務システムでの利用拡大が市場を牽引 146
11.2.2 統計モデル 147
11.2.2.1 IoTデバイス、ソーシャルメディア、公衆衛生データからの膨大なデータセットの利用可能性の増加が需要を牽引 147
11.2.3 ディープラーニング 148
11.2.3.1 ヘルスケア、自動車、家電におけるAIの普及が需要を押し上げる 148
11.2.4 生成的敵対ネットワーク（GANS） 149
11.2.4.1 高品質でスケーラブルなデータ生成へのニーズの高まりが市場成長を支える 149
11.2.5 オートエンコーダ 149
11.2.5.1 サーバー性能向上のためのクラウドやエッジコンピューティングでの使用増加 が需要を牽引 149
11.2.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 150
11.2.6.1 スマートデバイス、防犯カメラ、自動運転車による視覚データの普及が市場を牽引 150
11.2.7 トランスフォーマーモデル 150
11.2.7.1 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活性化 150
11.3 機械学習 151
11.3.1 mlモデルの急速な進歩と展開が需要を押し上げる 151
11.4 自然言語処理 152
11.4.1 自然言語処理アプリケーションのリアルタイム性ニーズの高まりが市場成長を支える 152
11.5 コンピュータビジョン 152
11.5.1 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 152
12 AIサーバー市場：エンドユーザー別 154
12.1 導入 155
12.2 クラウドサービスプロバイダー 156
12.2.1 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 156
12.3 企業 157
12.3.1 ヘルスケア 159
12.3.1.1 コンピュータ支援創薬へのAIの統合が市場成長を促進 159
12.3.2 BFSI 160
12.3.2.1 金融機関における不正検知ニーズの高まりが需要を後押し 160
12.3.3 自動車 161
12.3.3.1 安全性、効率性、運転体験の向上への注目の高まりが成長を促進 161
12.3.4 小売・電子商取引 163
12.3.4.1 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有利な成長機会を提供 163
12.3.5 メディア・娯楽 164
12.3.5.1 視聴者の嗜好、エンゲージメントパターン、人口統計情報のリアルタイム分析が市場成長を促進 164
12.3.6 その他 165
12.3.6.1 スマートデバイス、防犯カメラ、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 165
12.4 政府機関 166
12.4.1 国家安全保障と防衛におけるAI利用の増加が市場成長を促進 166
13 AIサーバー市場（地域別） 168
13.1 はじめに 169
13.2 北米 171
13.2.1 北米のマクロ経済見通し 171
13.2.2 米国 177
13.2.2.1 政府主導の半導体製造促進策が市場を牽引 177
13.2.3 カナダ 178
13.2.3.1 AIの商業化重視の高まりが需要を促進 178
13.2.4 メキシコ 179
179 13.2.4.1 デジタルプラットフォームとクラウドベースのソリューションへのシフトが 需要を加速 179
13.3 欧州 181
13.3.1 欧州のマクロ経済見通し 181
13.3.2 英国 188
13.3.2.1 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 188
13.3.3 ドイツ 189
13.3.3.1 堅牢な産業基盤が有利な成長機会をもたらす 189
13.3.4 フランス 190
13.3.4.1 AI新興企業の増加でAIサーバーの需要が加速 190
13.3.5 イタリア 191
13.3.5.1 自動車・医療分野でのデジタル化の採用拡大が市場を牽引 191
13.3.6 スペイン 192
13.3.6.1 AIメーカー間の連携やパートナーシップの拡大が市場成長を後押し 192
13.3.7 その他の欧州 193
13.4 アジア太平洋地域 195
13.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 195
13.4.2 中国 202
13.4.2.1 研究費の急増と支援的な規制政策の実施が市場成長を促進 202
13.4.3 日本 203
13.4.3.1 ロボットシステムを進化させるAIサーバーの採用が増加し、有利な成長機会を提供 203
13.4.4 韓国 204
13.4.4.1 韓国では半導体産業がAIサーバー市場を牽引 204
13.4.5 インド 205
13.4.5.1 政府主導のAIインフラ強化策が市場成長を促進 205
13.4.6 その他のアジア太平洋地域 206
13.5 ROW 207
13.5.1 ROWのマクロ経済見通し 208
13.5.2 中東 213
13.5.2.1 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動きが市場成長を牽引 213
13.5.2.2 GCC諸国 216
13.5.2.3 その他の中東地域 217
13.5.3 アフリカ 218
13.5.3.1 インターネット普及率とモバイル契約数の増加が有利な成長機会をもたらす 218
13.5.4 南米 219
13.5.4.1 膨大なデータの保存ニーズの高まりが需要を押し上げる 219
14 競争環境 221
14.1 概要 221
14.2 主要プレイヤーの戦略／勝利への権利（2020～2024年） 221
14.3 収益分析 224
14.4 市場シェア分析、2023年 224
14.5 企業評価と財務指標 228
14.6 ブランド／製品の比較 229
14.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 230
14.7.1 スター企業 230
14.7.2 新興リーダー 230
14.7.3 浸透型プレーヤー 230
14.7.4 参加企業 230
14.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 232
14.7.5.1 企業フットプリント 232
14.7.5.2 地域別フットプリント 233
14.7.5.3 プロセッサータイプのフットプリント 234
14.7.5.4 機能別フットプリント 235
14.7.5.5 冷却技術のフットプリント 235
14.7.5.6 フォームファクターフットプリント 236
14.7.5.7 展開フットプリント 237
14.7.5.8 アプリケーションフットプリント 238
14.7.5.9 エンドユーザーフットプリント 239
14.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 239
14.8.1 進歩的企業 239
14.8.2 対応力のある企業 240
14.8.3 ダイナミックな企業 240
14.8.4 スターティングブロック 240
14.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 241
14.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 241
14.8.5.2 主要新興企業／SMEの競合ベンチマーキング 242
14.9 競争シナリオと動向 243
14.9.1 製品上市 243
14.9.2 取引 245
14.9.3 拡張 248
15 企業プロファイル 249
15.1 主要プレーヤー 249
Dell Inc.（米国）
Hewlett Packard Enterprise Development LP（米国）
Lenovo（香港）
Huawei Technologies Co. (中国）
IBM（米国）
H3C Technologies Co. (Ltd.（中国）
Cisco Systems Inc.（米国）
Super Micro Computer Inc.（米国）
富士通（日本）
INSPUR Co. Ltd.（中国）
16 付録 308
16.1 ディスカッションガイド 308
16.2 Knowledgestore： Marketsandmarketsの購読ポータル 312
16.3 カスタマイズオプション 314
16.4 関連レポート 314
16.5 著者の詳細 315
❖ 掲載企業 ❖
Dell Inc.（米国）、Hewlett Packard Enterprise Development LP（米国）、Lenovo（香港）、Huawei Technologies Co. (中国）、IBM（米国）、H3C Technologies Co. (Ltd.（中国）、Cisco Systems, Inc.（米国）、Super Micro Computer, Inc.（米国）、富士通（日本）、INSPUR Co. (Ltd.（中国）など
❖ 免責事項 ❖
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