AI用グラフィックスカードの世界市場（2026年～2032年）、市場規模（AIトレーニング用グラフィックカード、AI推論用グラフィックカード、トレーニング＆推論用統合カード）・分析レポートを発表

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「AI用グラフィックスカードの世界市場（2026年～2032年）、英文タイトル：Global Graphics Cards for AI Market 2026-2032」調査資料を発表しました。資料には、AI用グラフィックスカードの世界市場規模、市場動向、セグメント別予測（AIトレーニング用グラフィックカード、AI推論用グラフィックカード、トレーニング＆推論用統合カード）、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■ 主な掲載内容

世界のAI向けグラフィックスカード市場規模は、2025年の53億9,000万米ドルから2032年には373億8,000万米ドルに成長すると予測されており、2026年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）33.1%で成長すると見込まれています。

AI向けグラフィックスカード（AIアクセラレータ、またはAI向けGPUとも呼ばれる）は、人工知能（AI）タスクに伴う複雑な数学的計算を効率的に処理するために設計された専用ハードウェアコンポーネントです。これらのカードは、並列処理アーキテクチャを活用して、機械学習、深層学習、その他のAIアプリケーションで一般的な大規模データセットと反復計算を処理します。

逐次処理向けに設計された従来のCPUとは異なり、GPUは多数の同時処理に優れているため、ニューラルネットワークのトレーニング、推論モデル、大量データの処理といったタスクに最適です。

2024年、AI向けグラフィックスカードの世界生産台数は約57万1千台に達し、世界市場平均価格は1台あたり約7,110米ドルでした。

AI向けグラフィックスカード市場の上流工程は高度に集中しており、資本集約型です。主要な投入要素には、高度な半導体製造（主に大手ファウンドリ）、高帯域幅メモリ（HBM）、CoWoSなどの高度なパッケージング技術、あるいは類似の2.5D/3D統合技術、そしてハイエンド基板およびインターポーザーが含まれます。主要な上流サプライヤーには、半導体ファウンドリ、メモリメーカー、パッケージングおよびテストプロバイダー、基板ベンダーなどがあります。先端ノードとHBM容量の供給逼迫は、生産量と価格の両方に影響を与える構造的な制約となっています。

下流需要は主に、ハイパースケールクラウドサービスプロバイダー、エンタープライズAIインフラストラクチャ事業者、研究機関、および国立コンピューティングセンターによって牽引されています。クラウドAIトレーニング、大規模言語モデル、レコメンデーションシステム、および生成型AIアプリケーションが、主要な需要促進要因となっています。トレーニングワークロードは単位当たりの価値が最も高いものの、データセンターやエッジ環境における推論ワークロードの展開が出荷台数の増加にますます貢献しています。OEMサーバーメーカーとシステムインテグレーターは、GPUベンダーとエンドユーザー間の重要な仲介役を担っています。

AI向けグラフィックスカードのコスト構造は、シリコン製造、HBMメモリ、高度なパッケージング、ボードレベルのコンポーネントが中心で、それに続いてテスト、物流、保証サポートが続きます。コンシューマー向けGPUと比較すると、AI向けグラフィックスカードは部品コストが大幅に高いものの、強力な価格決定力も備えています。主要ベンダーの粗利益率は、差別化されたアーキテクチャ、ソフトウェアエコシステム、長期供給契約によって構造的に高く、営業利益率は継続的な多額の研究開発投資を反映しています。

最新の調査レポート「AI向けグラフィックカード業界予測」では、過去の販売実績を分析し、2025年の世界全体のAI向けグラフィックカード販売台数を概観するとともに、2026年から2032年までのAI向けグラフィックカード販売台数を地域別および市場セクター別に包括的に分析しています。地域、市場セクター、サブセクター別にAI向けグラフィックカード販売台数を細分化した本レポートは、世界のAI向けグラフィックカード業界を百万米ドル単位で詳細に分析しています。

このインサイトレポートは、世界のAI向けグラフィックカード市場の状況を包括的に分析し、製品セグメンテーション、企業設立、収益、市場シェア、最新の開発動向、M&A活動など、主要なトレンドを明らかにしています。また、AI向けグラフィックカードのポートフォリオと機能、市場参入戦略、市場における地位、地理的な展開に焦点を当て、世界有数の企業の戦略を分析し、急成長する世界のAI向けグラフィックカード市場における各社の独自の立ち位置をより深く理解することを目的としています。

本インサイトレポートは、AI向けグラフィックスカードのグローバル市場における主要なトレンド、推進要因、および影響要因を評価し、タイプ別、アプリケーション別、地域別、市場規模別に予測を細分化することで、新たなビジネスチャンスを明らかにします。数百件に及ぶボトムアップ型の定性的・定量的市場データに基づいた透明性の高い手法により、本調査予測は、世界のAI向けグラフィックスカード市場の現状と将来の軌跡を非常に詳細に分析しています。

本レポートは、製品タイプ、アプリケーション、主要メーカー、主要地域・国別に、AI向けグラフィックスカード市場の包括的な概要、市場シェア、および成長機会を提示します。

タイプ別セグメンテーション：

AIトレーニング用グラフィックスカード

AI推論用グラフィックスカード

トレーニング＆推論統合型カード

フォームファクター別セグメンテーション：

PCIeアドインカード

SXM/OAMモジュール

MXM/組み込み型AIグラフィックスカード

その他
メモリ構成別セグメンテーション：

HBMベースAIグラフィックスカード

GDDRベースAIグラフィックスカード
その他
アプリケーション別セグメンテーション：

データセンター

エンタープライズ
その他

本レポートでは、市場を地域別にも分類しています。

南北アメリカ

米国

カナダ
メキシコ
ブラジル

アジア太平洋地域
中国
日本
韓国
東南アジア
インド
オーストラリア
ヨーロッパ

ドイツ
フランス
英国
イタリア
ロシア
中東・アフリカ
エジプト
南アフリカ
イスラエル
トルコ

GCC諸国

以下の企業は、主要な専門家から収集した情報に基づき、企業の事業範囲、製品ポートフォリオ、市場浸透度を分析した結果、選定されました。

NVIDIA

AMD

Intel
ムーア・スレッド

Biren Intelligent Technology

本レポートで取り上げる主な質問

世界のAI向けグラフィックスカード市場の10年間の展望は？

世界および地域別に、AI向けグラフィックスカード市場の成長を牽引する要因は？

市場および地域別に、最も急速な成長が見込まれる技術は？

AI向けグラフィックスカード市場の機会は、エンドマーケットの規模によってどのように異なるか？

AI向けグラフィックスカードは、タイプ別、アプリケーション別にどのように分類されるか？

■ 各チャプターの構成

第１章では、レポートの範囲、市場の概要、調査対象期間、調査目的、市場調査方法論、調査プロセスとデータソース、経済指標、考慮される通貨、および市場推定に関する注意事項が記載されている。

第２章では、エグゼクティブサマリーとして、世界市場の概要（2021年から2032年までの年間売上、地域別・国別の現在および将来の分析）、AI用グラフィックスカードの種類別（AIトレーニング、AI推論、統合型トレーニング＆推論）、フォームファクター別（PCIeアドインカード、SXM/OAMモジュール、MXM/組み込み型、その他）、メモリ構成別（HBMベース、GDDRベース、その他）、および用途別（データセンター、エンタープライズ、その他）の売上、収益、市場シェア、販売価格（2021年から2026年）に関する詳細なデータが収録されている。

第３章では、企業別の世界市場データが提供されており、各企業の年間売上、売上市場シェア、年間収益、収益市場シェア、販売価格（2021年から2026年）、主要メーカーの生産地域分布、販売地域、製品タイプ、市場集中率分析（競争状況、CR3、CR5、CR10）、新製品と潜在的参入企業、M&A活動および戦略に関する情報が含まれている。

第４章では、AI用グラフィックスカードの世界市場の歴史的レビューとして、地域別および国別の市場規模（年間売上と年間収益2021年から2026年）、アメリカ大陸、APAC、ヨーロッパ、中東・アフリカにおける売上成長率が提供されている。

第５章では、アメリカ大陸におけるAI用グラフィックスカードの国別（米国、カナダ、メキシコ、ブラジルなど）、種類別、用途別の売上と収益データ（2021年から2026年）が詳細に分析されている。

第６章では、APAC地域におけるAI用グラフィックスカードの地域別（中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア、中国台湾など）、種類別、用途別の売上と収益データ（2021年から2026年）が詳細に分析されている。

第７章では、ヨーロッパにおけるAI用グラフィックスカードの国別（ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシアなど）、種類別、用途別の売上と収益データ（2021年から2026年）が詳細に分析されている。

第８章では、中東およびアフリカ地域におけるAI用グラフィックスカードの国別（エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国など）、種類別、用途別の売上と収益データ（2021年から2026年）が詳細に分析されている。

第９章では、市場の推進要因と成長機会、市場の課題とリスク、および業界のトレンドが議論されている。

第１０章では、原材料とサプライヤー、AI用グラフィックスカードの製造コスト構造分析、製造プロセス分析、および産業チェーン構造に関する情報が提供されている。

第１１章では、販売チャネル（直接チャネル、間接チャネル）、AI用グラフィックスカードの販売業者、および顧客に関する情報が網羅されている。

第１２章では、AI用グラフィックスカードの世界市場の将来予測として、地域別、国別、種類別、用途別の市場規模（売上、収益2027年から2032年）が示されている。

第１３章では、Nvidia、AMD、Intel、Moore Threads、Biren Intelligent Technologyなどの主要企業に関する詳細な分析（企業情報、製品ポートフォリオと仕様、売上、収益、価格、粗利益2021年から2026年、主要事業概要、最新の動向）が提供されている。

第１４章では、本調査の調査結果と結論がまとめられている。

■ AI用グラフィックスカードについて

AI用グラフィックスカードは、人工知能の計算処理を行うために特化されたコンピュータのハードウェアです。これらのカードは、特に機械学習や深層学習（ディープラーニング）における大量のデータ処理や計算を迅速に行う能力を持っています。従来のCPU（中央処理装置）に対して、GPU（グラフィックス処理装置）は並列処理が得意であり、多数の計算を同時に処理できるため、AIのトレーニングや推論において非常に効果的です。

AI用グラフィックスカードには、様々な種類があります。代表的なものは、NVIDIAの製品群です。特にNVIDIAのTeslaやAシリーズは、AI専用の設計がされており、大規模なデータセンターでの使用が想定されています。また、ゲーム向けに設計されたGeForceシリーズも、多くのAI研究者によって利用されています。AMDのRadeon ProやInstinctシリーズも、AI処理に適した機能を備えているため、選択肢となります。

AI用グラフィックスカードの用途は非常に広範囲です。例えば、自然言語処理や画像認識タスク、音声認識、ロボティクス、強化学習など、多岐にわたります。これらのタスクでは、高速な計算能力と効率的なデータ処理が要求されるため、GPUの性能が必要不可欠です。特に深層学習では、膨大な数のパラメータを扱うため、GPUはその並列処理能力を活かしてトレーニング時間を大幅に短縮できます。

関連技術としては、CUDAやTensorFlow、PyTorchなどのフレームワークがあります。CUDAはNVIDIAが提唱する並列計算プラットフォームで、GPUを利用した計算を容易にするためのAPIを提供します。TensorFlowやPyTorchは、AIモデルの開発やトレーニングを行うためのオープンソースライブラリであり、これらはGPUの性能を最大限に活用できるように設計されています。

さらに、AI用グラフィックスカードは、データの転送速度やメモリ容量、加熱管理などの面でも特異な特徴を持っています。例えば、高速なGDDRメモリを搭載し、大量のデータを迅速に読み書きできるように設計されています。また、冷却システムも重要で、高負荷で動作する際の熱をうまく管理することが求められます。

将来的には、AIによる計算の需要がますます増大することが予想されます。それに伴い、AI用グラフィックスカードの技術も進化していくでしょう。新しいアーキテクチャやより効率的な処理方法が開発され、より高性能なGPUが登場することが期待されています。これにより、AIの進歩が加速し、私たちの生活や産業においてより多くの応用が生まれるでしょう。

AI用グラフィックスカードは、計算能力や処理効率の面で優れた性能を持ち、機械学習や深層学習の分野において不可欠な存在です。これらのカードは、今後もAIの革新を支える重要な基盤技術として、テクノロジーの進展に寄与していくと考えられます。

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・レポートの形態：英文PDF（Eメールによる納品）
・日本語タイトル：AI用グラフィックスカードの世界市場2026年～2032年
・英語タイトル：Global Graphics Cards for AI Market 2026-2032

■株式会社マーケットリサーチセンターについて
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