データセンターチップ市場規模、シェアおよび業界分析、チップタイプ別（中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、特定用途向け集積回路（ASIC）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）など） 、エンドユーザー別 (BFSI、ヘルスケア、小売、電気通信、メディアとエンターテイメント、エネルギーと公共事業、その他)、データセンター タイプ別 (中小規模のデータセンターと大規模データセンター)、および地域予測、2024 ～ 2032 年

世界のデータセンター チップ市場規模は、2023 年に 119 億 3,000 万米ドルと推定されています。市場は 2024 年の 127 億 5,000 万米ドルから 2032 年までに 225 億 3,000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 7.4% の CAGR を示します。< /p>

データ センター チップは、データ センター サーバーの計算およびデータ処理の要求を処理するように設計された特殊なチップです。これらのチップには、中央処理装置 (CPU)、グラフィックス処理装置 (GPU)、特定用途向け集積回路 (ASIC)、およびフィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) が含まれており、それぞれが一般処理、グラフィックス レンダリング、アプリケーションなどの異なる目的を果たします。 - 固有のタスク、および再構成可能な論理関数。これらのチップは、大規模なアプリケーション、クラウド サービス、AI ワークロード、ビッグ データ分析をサポートするために不可欠であり、高いパフォーマンス、エネルギー効率、拡張性を提供します。市場は、技術の進歩、データ トラフィックの増加、効率的でスケーラブルでコスト効率の高いデータセンター インフラストラクチャの必要性によって動かされています。

生成 AI の影響

市場の加速を促進する AI 駆動型アプリケーションの需要の増加

生成 AI は、高度な高性能データセンター チップの需要を促進することで、市場に大きな影響を与えます。 GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) を含む AI モデルは、膨大な計算能力とメモリを必要とします。たとえば、NVIDIA や AMD などの企業は、これらのニーズを満たすために特殊な GPU や AI アクセラレータを開発しています。リアルタイムの言語翻訳や画像生成など、AI を活用したアプリケーションに対する需要の高まりにより、データセンターはインフラストラクチャのアップグレードを余儀なくされています。この傾向は、生成 AI の集中的なワークロードを処理できる最先端のチップの採用につながり、最終的に市場の成長を促進します。

データセンター チップ市場動向

市場の成長を促進する人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のワークロードの増加

AI および ML アプリケーションでは、大規模なデータセットと複雑なアルゴリズムを効率的に処理するために、膨大な計算能力と特殊なハードウェアが必要です。この需要により、GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット)、TPU (テンソル プロセッシング ユニット)、カスタム AI アクセラレータなどの高性能チップの採用が推進されています。

• たとえば、NVIDIA の A100 Tensor コア GPU は、AI および ML タスクを高速化するように特別に設計されており、従来の CPU と比較してパフォーマンスとエネルギー効率が大幅に向上します。 

さらに、自然言語処理、画像認識、自律システムなどの AI 主導のサービスの普及により、高度なデータセンター チップのニーズがさらに高まっています。

• Microsoft や Amazon などの企業は、AI インフラストラクチャに多額の投資を行っており、Amazon の Graviton プロセッサなどのカスタム チップを統合して AI 処理機能を強化しています。

AI および ML アプリケーションのこの急増は、現代のデータセンターの計算需要を満たす上で高度なチップの重要な役割を浮き彫りにし、市場の拡大を推進します。

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データセンターチップ市場の成長要因

市場拡大を促進するためにエネルギー効率の重要性と IoT デバイスの採用の増加

データセンターは膨大な量のエネルギーを消費するため、二酸化炭素排出量を削減する圧力が高まっています。 Intel の Xeon や AMD の EPYC プロセッサなどの先進的なデータセンター チップは、エネルギー効率の高いデータセンター向けに設計されており、高いパフォーマンスを維持しながら消費電力を削減します。たとえば、

• NVIDIA の最新の GPU は、より少ないエネルギー使用量で優れた処理能力を提供し、より持続可能な運用をサポートするように設計されています

さらに、スマート家電から産業用センサーに至るまで、IoT デバイスは処理、分析、保存が必要な大量のデータを生成するため、強力で効率的なチップが必要になります。さまざまなセクターにわたる IoT デバイスの急増により、データの流入を効果的に管理するための高性能チップの需要が増加し、データセンター チップ市場の成長を推進しています。たとえば、

• スマート シティは、交通、大気質、エネルギー使用量を監視するために IoT センサーに依存しています。これらのセンサーからのデータはデータセンターに送信され、そこで Intel Xeon や AMD EPYC チップなどの強力なプロセッサが複雑な計算を実行して、実用的な洞察を提供します。

抑制要因

高度なチップ製造プロセスの複雑さが市場の成長を妨げる可能性

市場の拡大は、研究開発 (R&D) のコストの高さとチップの設計と製造の複雑さによって妨げられる可能性があります。先進的なチップの開発には、先進的なテクノロジーとプロセスへの多額の投資が必要であり、多くの企業にとって過度のコストがかかる可能性があります。チップの設計と製造の複雑な性質により、これらの運用コストがさらに増加し​​、専門知識と広範なリソースが必要になります。この複雑さにより、開発サイクルが長くなり、生産コストが増加する可能性があります。その結果、資金豊富な企業のみがイノベーションを起こし効果的に競争する余裕があり、世界市場の成長を鈍化させ、中小企業や新興企業の市場への参入を制限する可能性があります。

データセンターチップ市場セグメンテーション分析

チップタイプ分析による

CPU セグメントの成長を促進するには、幅広いコンピューティング タスクを管理および実行する必要性

データセンター チップの市場は、チップの種類に基づいて、中央処理装置 (CPU)、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、特定用途向け集積回路 (ASIC)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、およびその他。

中央処理装置 (CPU) セグメントは、その汎用性と、幅広いコンピューティング タスクの管理と実行における重要な役割により、市場で最高のシェアを保持しています。これらは汎用ワークロードの処理、オペレーティング システムの実行、さまざまなアプリケーションの処理に不可欠であり、データセンターの運用にとって不可欠なものとなっています。

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、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ディープ ラーニングにとって重要な優れた並列処理機能により、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。アプリケーション。大規模なデータ計算を効率的に処理できる機能により、データ集約型のタスクにおいてその価値がますます高まっています。

エンドユーザー分析による

電気通信分野の成長を促進するために、高性能データ処理およびストレージ ソリューションのニーズが急増

データセンター チップの市場は、エンドユーザーごとに、BFSI、ヘルスケア、小売、電気通信、メディアとエンターテイメント、エネルギーと公益事業などに分類されます。

電気通信セグメントは、広範なネットワーク運用と 5G インフラストラクチャの展開をサポートする高性能データ処理およびストレージ ソリューションに対する膨大な需要により、市場で最高のシェアを保持しています。この分野では、大量のデータを管理し、高速接続を実現するための、スケーラブルで効率的、信頼性の高いチップに対するニーズが市場の成長を促進しています。

ヘルスケア業界は、遠隔医療、電子医療記録、高度な医療画像処理などのデータ集約型アプリケーションへの依存が高まっているため、分析期間中に最高の CAGR で成長すると予想されています。これらのデジタル ヘルス ソリューションの拡大により、膨大な量の医療データを効率的に処理および分析するための高性能でスケーラブルなチップの需要が高まっています。

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データセンターのタイプ別分析

セグメントの成長を促進するために堅牢でスケーラブルなチップのニーズが高まる

データセンターの種類に基づいて、市場は中小規模のデータセンターと大規模なデータセンターに細分されます。

大規模データセンターセグメントは、大規模なインフラストラクチャと膨大な量のデータを処理および保存するための高い容量により、市場で最高のシェアを保持しています。これらの施設には、大規模なワークロードを処理し、大きな市場シェアを牽引するクラウド サービス、ビッグデータ分析、AI などの幅広いアプリケーションをサポートする、堅牢でスケーラブルなチップが必要です。

中小規模のデータセンターセグメントは、企業に費用対効果が高く効率的な処理とストレージを提供する、ローカライズされたスケーラブルなソリューションに対する需要が高まっているため、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。組織がデータ管理とエッジ コンピューティングのための柔軟なオンプレミス ソリューションを求める中、より小規模なデータセンターの採用が加速しており、市場の急速な成長を推進しています。

地域に関する情報

世界市場の範囲は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東とアフリカ、南米の 5 つの地域に分類されます。

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北米は、先進的なインフラストラクチャ、データセンター チップ テクノロジーへの多額の投資、大手テクノロジー企業や金融機関によるデータ処理への高い需要により、市場で最も高いシェアを占めています。この地域の強力な技術基盤とイノベーションの早期導入が、市場をリードする地位に貢献しています。

ヨーロッパは、先進的な IT インフラストラクチャ、GDPR などのデータ プライバシー規制の重視、Arm Neoverse V2 などの大手テクノロジー企業によるデータセンター分野への多額の投資と開発により、市場で 2 番目に高いシェアを保持しています。この地域がデジタル変革と持続可能なデータセンターの実践に重点を置いていることが、その重要な市場での存在感をさらに高めています。

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アジア太平洋市場は、分析期間中に最も高い CAGR で成長すると予想されます。これは、急速なデジタル化、クラウド導入の増加、中国、日本、インドなどの国々のハイテク大手や政府によるデータセンターインフラへの多額の投資によるものです。さらに、この地域の IT および通信セクターの拡大により、新興テクノロジーや大規模なデータ運用をサポートするデータセンター チップに対する高い需要が高まっています。

中東およびアフリカ市場は、データセンター インフラストラクチャとデジタル変革への取り組みへの投資増加により、2 番目に高い CAGR で成長すると予想されています。さらに、新興経済国におけるクラウド サービス、データ ストレージ、処理に対する需要の高まりと、地方政府の取り組みがテクノロジーの導入を促進すると予想されます。

南米は、データセンター インフラストラクチャとデジタル サービスへの適度な投資により、予測期間中に平均 CAGR で成長すると予想されます。クラウド コンピューティングとデータ ストレージに対する需要が高まっている一方で、この地域の成長は経済的課題と他の地域に比べてテクノロジーの導入の遅れによって妨げられています。

主要業界のプレーヤー

主要企業が市場でのポジショニングを強化するために新製品を発売

市場関係者は、競合他社に先んじて、多様な消費者のニーズに対応し、最新の技術進歩を活用することで、市場での地位を強化するための新しいソリューションを立ち上げます。製品ポートフォリオを強化するために、戦略的提携、ポートフォリオの強化、買収を優先しています。このような戦略的な製品の発売は、業界関係者がデータセンター チップの市場シェアを拡大​​するのに役立ちます。

トップデータセンターチップ企業のリスト:

• インテル コーポレーション (米国)


• アドバンスト マイクロ デバイス (AMD) (米国)


• NVIDIA コーポレーション (米国)


• ブロードコム社（米国）


• クアルコム テクノロジーズ社（米国）


• マイクロン テクノロジー社（米国）


• サムスン (韓国)


• マーベル テクノロジー グループ株式会社 (米国)


• 華為技術株式会社（中国）


• Cisco Systems, Inc.（米国）


• Arm Limited (英国)

主要な業界の発展:

• 2024 年 6 月に、Intel は NVIDIA や AMD と競合することを目的として、データセンター向けの AI チップを発表しました。新しい Xeon 6 プロセッサは、高負荷のデータセンター ワークロードのパフォーマンスと電力効率を向上させます。


• 2024 年 3 月に、NVIDIA は、TSMC と Synopsys が同社のコンピューテーショナル リソグラフィー プラットフォームを使用して半導体チップ製造を進歩させていると発表しました。 TSMC と Synopsys は、チップ製造を加速し、将来の NVIDIA Blackwell アーキテクチャ GPU をサポートするために、NVIDIA cuLitho を自社のシステムに統合しました。


• 2024 年 3 月 に、サムスン電子は汎用人工知能 (AGI) 用の新しい半導体を作成するための研究所を設立しました。このラボでは、効率的な推論を重視し、消費電力とコストを削減しながら、大規模なモデルのパフォーマンスとサポートを強化することを目指して、大規模な言語モデル用のチップを開発する予定です。


• 2023 年 11 月に、Broadcom Inc. は、NetGNT オンチップ推論エンジンを搭載した Trident 5-X12 チップの発売を発表しました。機械学習を使用してチップ全体のトラフィック パターンを検出することで、標準のパケット処理パイプラインを強化し、ネットワーク分析を強化します。


• 2023 年 11 月に、クアルコムは、生成 AI および大規模言語モデル向けに設計された AI 推論カードである Cloud AI 100 Ultra を発表しました。前世代の最大 4 倍のパフォーマンスを提供し、1 枚の 150 ワット カードで 1,000 億のパラメータ モデルをサポートします。


• 2023 年 5 月に、NVIDIA とソフトバンク グループ株式会社は、NVIDIA GH200 Grace Hopper スーパーチップを活用した生成 AI および 5G/6G アプリケーション用の高度なプラットフォームで協力しました。さらに、ソフトバンクはこのテクノロジーを日本全国の新しい分散型 AI データセンターに導入する戦略を立てています。

レポートの対象範囲

レポートは市場の詳細な分析を提供し、主要企業、製品/サービスの種類、製品の主要なアプリケーションなどの主要な側面に焦点を当てています。さらに、このレポートは市場動向に関する洞察を提供し、主要な業界の発展に焦点を当てています。上記の要因に加えて、レポートには、近年の市場の成長に貢献したいくつかの要因が含まれています。

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