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グラフィックプロセッサ市場調査レポート|2035年1兆880億4000万米ドル・CAGR27.7%

グラフィックプロセッサ市場は 2025年の943億3000万米ドルから2035年には1兆880億4000万米ドルに達し、2026~2035年の予測期間における年平均成長率は27.7%です。GPUは画像処理に加え、AIの学習や推論を支える計算資源として使われています。経営層にとっては、需要の伸びを見込むだけでなく、必要な計算能力を購入、クラウド利用、自社設備のどの方法で確保するかが課題になります。市場規模が拡大しても、導入した設備を十分に活用できなければ投資効果は得られません。

グラフィックプロセッサ(一般にグラフィックスプロセッシングユニット(GPU)として知られる)は、画像と動画のレンダリングを高速化と最適化するために設計された専用の電子回路です。これは視覚データの処理において極めて重要な役割を果たしており、コンピュータ、ゲーム機、モバイルデバイスにおける主要な構成要素となっています。汎用的な演算処理を目的として設計された中央処理装置(CPU)とは異なり、GPUはグラフィックスレンダリングに不可欠な並列処理タスクに特化して設計されています。より簡単に言えば、グラフィックプロセッサは、画面上に映像を生成するために必要な複雑な数学的計算を高速に実行することに優れています。

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AIの学習から日常的な推論へ、GPU需要の構造が変わる

大規模なAIモデルを開発する際には大量の計算能力が必要ですが、事業化後は利用者からの要求に応答する推論処理も継続して発生します。このため、GPUの導入判断は、一度の開発計画だけでなく、サービス開始後の利用量や応答速度を見据えて行う必要があります。NVIDIAは2025年にBlackwell Ultraを発表し、AIの推論処理を想定したラック規模の構成を示しました。NVIDIA Newsroom 需要企業が比較すべきなのはチップ単体の性能だけではありません。実際の業務で一定時間内に処理できる量と、そのために必要な電力、設備費、運用費を合わせて評価することが重要です。

データセンターと企業向けシステムで異なる収益機会

グラフィックプロセッサ市場には、クラウド事業者や大規模データセンター向けの製品に加え、企業内でAIを動かすための製品や、映像制作・設計などに使う製品があります。顧客によって、重視する計算性能、導入規模、運用支援は異なります。大規模設備ではGPUに加えて通信、冷却、ソフトウェアを一体で設計する必要があり、企業内の利用では既存システムへの組み込みや管理のしやすさが採用を左右します。AMDも2025年、GPU、CPU、通信機器を組み合わせたAI基盤を公表しました。ir.amd.com 関連企業には、製品販売だけでなく、設備設計、導入、運用を通じた事業機会があります。

主要企業のリスト:

GPUの性能競争は、AIサービスの運用費競争へつながる

AI向けGPUの価値は、演算能力の公称値だけでは測れません。開発者が使うソフトウェア、複数のGPUをつなぐ通信技術、メモリ、冷却方式が、実際の処理速度と費用を左右します。NVIDIAは2026年にVera Rubinの製品構成を発表し、AMDも同年、Instinct MI400シリーズを含むAI向け製品を公表しました。両社が示す性能値は、それぞれの測定条件に基づくため、導入企業は自社のAIモデルと処理量で比較する必要があります。NVIDIA Newsroom 技術更新が速い市場では、機器を購入する時点で、次の更新時期と既存ソフトウェアの移行費用まで検討することが求められます。

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日本のAI・半導体政策は、GPUを使う事業者にどう関わるか

経済産業省は「AI・半導体産業基盤強化フレーム」を通じ、半導体とAI分野への公的支援を進めています。また、2025年に施行された改正情報処理促進法は、半導体やデータセンターなどの設備と生成AIなどのソフトウェアを連携させる産業基盤を政策課題としています。meti.go.jp 2026年には経済産業省とNEDOが、生成AIの基盤モデル開発に必要な計算資源を提供するGENIACの支援対象を公表しました。meti.go.jp 関連企業には研究開発や設備利用の機会がありますが、制度ごとの対象、申請条件、利用目的を確認し、自社の投資計画と切り分けて判断する必要があります。

2025年から2027年へ、GPU市場で確認すべき事業変化

セグメンテーションの概要

グラフィックプロセッサ市場タイプ別

導入形態別

用途別

電力・供給・ソフトウェアの制約がGPU投資の成果を左右する

GPUを大量に導入する計画では、チップの調達価格に加え、電力、冷却、通信設備、運用人材の費用を見落とせません。製品の世代交代が速いため、購入時の性能が高くても、利用率が低ければ費用を回収しにくくなります。特定の開発環境への依存、部品供給の変動、輸出規制への対応、AI基盤への不正アクセスも管理上の論点です。競合製品を比較する企業は、カタログ上の性能だけで選ばず、自社で使うソフトウェアが動くか、障害時に復旧できるか、供給と保守を継続できるかを確かめる必要があります。調達契約には、利用量が想定と異なった場合の対応も織り込むべきです。

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経営層が優先すべきは、GPUの保有台数ではなく計算能力の採算性

グラフィックプロセッサ市場の成長予測は、供給企業には製品と運用サービスを組み合わせる機会を示します。一方、GPUを使う企業にとって重要なのは、設備投資がどの事業収益や業務改善につながるかです。まず必要な学習・推論処理を見積もり、クラウドと自社設備の費用を同じ利用条件で比較する。その後、電力の確保、ソフトウェアの移行、人材配置を含めて導入規模を決めることが有効です。需要が計画どおりに伸びた場合と伸びなかった場合の双方で採算を確認し、追加投資の条件を先に定めておくことが、変化の速い市場での判断を支えます。

地域別

北アメリカ

ヨーロッパ

アジア太平洋

中東・アフリカ(MEA)

南アメリカ

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調達におけるデジタルプラットフォームの利用状況

高度なデジタル調達を実施 : グラフィックプロセッサの調達では、オンライン購買システムや電子調達プラットフォームを積極的に活用し、製品検索、価格比較、発注、納期管理までデジタル上で一元化しています。

日常的にオンラインシステムを利用 : 製品仕様や価格、在庫状況を確認するため、企業向けECサイトやオンライン調達システムを日常的に利用しています。調達業務の効率化と迅速な意思決定につなげています。

一部の調達業務をデジタル化 : グラフィックプロセッサの調達では、見積取得や製品情報の確認、発注処理など一部の工程でオンラインシステムを利用しています。重要な判断は担当者が最終的に確認します。

デジタルと従来方式を併用 : オンライン調達プラットフォームを利用する一方、重要な製品の選定やサプライヤーとの交渉では従来型の方法も併用しています。用途に応じてデジタル化の範囲を調整しています。

サプライヤーのオンラインシステムを活用 : 既存サプライヤーが提供するオンライン注文・在庫確認システムを活用し、グラフィックプロセッサの発注状況や納期を管理しています。業務負担の軽減と調達スピード向上を図っています。

今後さらにデジタル化を推進 : 現在もオンラインシステムを利用していますが、今後は電子見積、AIによる需要予測、在庫管理、サプライヤー評価などのデジタル機能を導入し、調達プロセスの高度化を進める方針です。

過去3年間の製品・サービス予算の変化

大幅に予算を増額 : 過去3年間でグラフィックプロセッサ関連の予算は大幅に増加しています。高性能コンピューティング、AI処理、データ分析などへの需要拡大を背景に、より高性能な製品への投資を強化しています。

段階的に予算を増加 : 市場の成長と業務上の需要増加に合わせ、グラフィックプロセッサの購入予算を段階的に拡大しています。性能向上や処理能力の強化を目的とした設備投資が増えています。

一定の範囲で予算を増額 : 予算は過去3年間で緩やかに増加しました。製品価格や性能、必要な処理能力を比較しながら、コスト効率を考慮した調達を進めています。

予算は概ね安定 : グラフィックプロセッサ関連の年間予算は大きく変化しておらず、概ね安定しています。ただし、必要な性能やプロジェクト規模に応じて、一部の年度では追加投資を行っています。

用途によって予算を調整 : AIや高度なデータ処理を必要とするプロジェクトでは予算を増やす一方、一般的な用途ではコストを抑えるなど、利用目的に応じて柔軟に予算を配分しています。

今後の需要を見据えて投資を拡大 : グラフィックプロセッサ市場は2025年の943億3,000万米ドルから2035年には1兆880億4,000万米ドルへ拡大し、CAGR27.7%が見込まれています。そのため、今後も高性能製品への投資予算を段階的に拡大する可能性があります。

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