クラウドAI学習アクセラレータ市場は2032年に7919億ドルへ、YH Research予測

この半導体ニュースのまとめ

・クラウドAI学習アクセラレータチップ市場は2032年に約7919億ドルへ
・2026～2032年の年平均成長率は約18.50％とYH Researchが予測
・競争軸は単体チップ性能から、ラック、冷却、ネットワーク、ソフトウェアを含むシステム性能へ

YH Researchは8月17日、「2026年 世界のクラウドAI学習アクセラレータチップ市場調査レポート」を発表した。同レポートは、製品定義、技術ルート、市場規模、競争環境、用途、地域構造、産業チェーンの変化を整理したものだという。

同社の初期調査によると、世界のクラウドAI学習アクセラレータチップ市場規模は、2025年の約1785億ドルから2026年に約2860億ドルとなり、2032年には約7919億1100万ドルに達する見込みで、2026年から2032年までの年平均成長率は約18.50％としている。

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  クラウドAI学習アクセラレータチップ市場規模の推移予測 (YH Research)

基盤モデルの大型化が学習向けチップ需要を押し上げ

クラウドAI学習アクセラレータチップとは、パブリッククラウド、ハイパースケール型プライベートクラウド、AI計算センター、高性能データセンターに導入され、深層学習モデルの事前学習、ポストトレーニング、ファインチューニング、大規模並列計算を高速化する高性能プロセッサを指す。

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  チップ種別の比率と主要応用の割合 (YH Research)

通常は、行列演算やテンソル演算に最適化されたGPUまたはAI ASICを採用し、低精度演算ユニット、高帯域オンチップメモリ、HBMインタフェース、高速チップ間接続、仮想化機能を統合した半導体チップに、コンパイラ、ランタイム、通信ライブラリ、主要AIフレームワークと組み合わせることで、ハードウェアとソフトウェアを統合したプラットフォームとして機能する。

需要は、基盤モデルの大型化、学習データの増加、強化学習や合成データ処理の拡大、モデル更新頻度の上昇、ソブリンAIインフラの整備によって押し上げられているという。用途は、大規模言語モデル、マルチモーダル基盤モデル、推薦システム、画像認識、AI for Science、創薬、自動運転アルゴリズム、ロボティクスモデル、業界特化型モデルなどに広がりを見せており、今後も拡大していくことが期待されている。

競争軸は単体チップからラックスケールへ

YH Researchでは、クラウドAI学習アクセラレータの競争軸が、単一チップのピーク性能から、計算、メモリ、ネットワーク、電力、冷却、ソフトウェアを統合したシステム性能へ移行していると分析している。

供給側では、主要企業が低精度演算、HBMの容量・帯域、チップレット、先端パッケージ、Scale-upおよびScale-out接続、ラックスケールシステム、ソフトウェアエコシステムに同時投資を進めており、製品の提供形態も、単体チップやカードから、マルチチップモジュール、計算トレイ、液冷ラック、複数ラック型AIスーパーコンピュータへと拡大を見せているとする。

特に、数千億～兆パラメータ級モデルの学習では、単体カードではなく、マルチチップモジュールやラックシステムが主流になるとみられる。高密度液冷ラック、FP8、FP6、FP4などの低精度形式、大規模通信に最適化された広いScale-upドメイン、フレームワーク間移行とマルチクラウド運用に対応するソフトウェア定義型計算基盤が高成長分野になるという。

NVIDIAが第1グループ、AMDやクラウド自社ASICも拡大

競争構造としては、汎用GPUプラットフォームの主導、クラウド事業者の自社設計ASICの拡大、地域代替プラットフォームの並行発展という構図になるとしている。

NVIDIAは、Blackwell Ultra、Vera Rubin、NVLink、NVSwitch、CUDA、ラックスケールの供給能力などを組み合わせた柔軟性、モデル対応、クラスタ規模、開発者基盤、システム統合の面で第1グループを形成している。

競合のAMDはInstinct GPUシリーズとROCmソフトウェアを武器にクラウド顧客への採用の拡大を図っており、主要なAI GPUの対抗軸としての認識が拡大しているほか、Google TPU、AWS Trainium、Microsoft MaiaなどハイパースケーラーによるカスタムAI ASICも次々と登場してきており、ワークロード最適化、クラウドサービスとの統合、調達コスト改善を通じて競争力を高めている。

第2グループおよび地域プレイヤーには、Intel Gaudiのほか、中国のHuawei Ascend、Cambricon、Kunlunxin、Biren Technologyなどが含まれる。競争力の評価はピーク演算性能だけでなく、実効学習スループット、HBM利用効率、通信効率、クラスタ稼働率、移行コスト、電力効率、供給能力へ広がっており、今後はGPUが中心的な地位を維持しつつ、標準化された高稼働率ワークロードにおけるカスタムASICの割合が拡大し、供給安全保障と規制対応を背景に地域エコシステムの独立性が高まる見通しだとしている。

北米、中国、欧州、中東でAI計算基盤投資が拡大

地域別では、北米が次世代ハイパースケールクラスタ、GPU・ASIC調達、AIファクトリ更新の中心となる。対抗を目指す中国は、国産品による代替、異種計算資源のスケジューリング、ソフトウェア移植、国内供給能力の拡大に市場成長の機会があるとしている。

また欧州では、AIファクトリおよびAIギガファクトリを通じて地域の計算能力を拡大し、データ主権、信頼できるAI、エネルギー効率を重視する動きが進んでいる。欧州委員会は少なくとも19のAIファクトリの整備と、より大規模なAIギガファクトリへの投資支援を進めているとする。

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  地域別の市場需要と成長機会 (YH Research)

さらに中東では、ソブリンAIと大型データセンター建設が加速しており、アクセラレータ、液冷、電力、運用を一体で整備する需要が拡大している。日本と韓国については、HBM、先端材料、製造装置、高性能計算に強みがあるとされる。今後、サプライチェーンは単一のグローバル配置から、複数地域の生産能力、規制対応、現地サービスを組み合わせる方向に変化するとみられる。

評価軸は「チップを持つこと」から「運用できる学習基盤」へ

YH Researchでは、今後の数年間で低精度演算、チップレット/3D統合、HBMの容量拡大、CXL/NVLinkによる接続、Ethernet/専用スケールアップネットワーク、液冷ラック、光接続など分野が進展するとみている。

事前学習、ポストトレーニング、強化学習、推論時計算、エージェント型ワークロードが融合するにつれ、学習用と推論用ハードウェアの境界は曖昧になる見通しとしており、評価軸も、これまでのピーク性能から、ワット当たりの実効スループット、1ドル当たりの学習成果、クラスタの可用性、モデル完成までの時間などへと移っていくとする。

こうした状況においてAI GPUは柔軟性とオープンモデル環境で中心的地位を維持する一方、カスタムASICがクラウド内部と特定ワークロードで比率を高めるとみられる。地域ごとの代替プラットフォームについても、ソフトウェア互換性、システム統合、供給保証によって競争力が改善されていく可能性があることから、同社では、中長期の成長基盤は強い一方で、競争の焦点は「チップを保有すること」から、「高稼働率で拡張可能かつ運用可能な学習プラットフォームを継続供給できること」へ移っていくとの見方を示している。