GPUファブリック市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

グローバルGPUファブリック市場のトレンドとインサイト

ハイパースケールデータセンターにおけるAIクラスター密度の上昇

クラスター密度の上昇は、1つのラック内および接続されたラック全体のアクセラレーター数がレガシーネットワーク設計の対応能力を超えるペースで増加しているため、GPUファブリック市場の計画方法を変えています。NVIDIAは、Vera Rubinプラットフォームが2026年に72基のRubin GPUを中心に構築されたラックスケール構成で本格生産に入り、8ラックにわたって576基のGPUへ拡張されると発表しており、これによりクラスター内のノンブロッキング帯域幅の重要性が高まっています。^{[1]NVIDIA、「NVIDIA Vera Rubin世界中のエージェンティックAIファクトリーを支えるべく本格生産へ移行」、NVIDIA投資家向け情報、investor.nvidia.com。} このシフトは、GPUファブリック市場がもはや展開されたGPUの数だけによって牽引されるのではなく、実効稼働率がトラフィックを高密度ドメイン全体でレイテンシーボトルネックを生じさせることなくクリーンに移動できるかどうかにますます依存することを意味します。2026年に出荷されたBroadcomのTomahawk 6は102.4テラビット毎秒の容量を持ち、スイッチシリコンが従来のエンタープライズワークロードではなく、この密度ステップに特化して構築されていることを示しています。Aristaも2026年に大手クラウドオペレーターによって検証された1.6Tシステムを搭載した7060XE7シリーズを発売しており、ラックスケールAIトラフィックが実際の調達決定を形成していることを確認しています。その結果、GPUファブリック市場は、高価なアクセラレーターをワークロードサイクルのより長い時間にわたってアクティブに保つことができるスイッチング、光学、オーケストレーション層へとより多くの価値を引き寄せています。

高帯域幅GPUインターコネクトアーキテクチャの拡大

GPUファブリック市場はまた、ラック内GPUリンクからマルチラックおよびマルチサイト接続に至るまで、複数の層でインターコネクトアーキテクチャが同時に改善されているため、進歩を続けています。NVIDIAのNVLinkプラットフォームは現在、双方向GPU間帯域幅3.6テラバイト毎秒をサポートし、NVLinkスイッチを通じて576基のGPUにわたって260テラバイト毎秒まで拡張されており、スケールアップ設計の上限を実質的に引き上げています。^{[2]NVIDIA、「NVLinkおよびNVLinkスイッチ」、NVIDIA、nvidia.com。} NVIDIAはまた、2025年にSpectrum-XGSイーサネットを導入し、分散データセンターを統合AIスーパーファクトリーへと接続しました。これにより、ファブリックの役割がローカルクラスター機能からより広範な施設レベルのアーキテクチャへと拡大しました。BroadcomのTomahawk 6とAristaの7060XE7ポートフォリオは、GPUファブリック市場のオープンスタンダード側が1.6Tクラスのスイッチングプラットフォームへ迅速に移行することでそのシフトに追随していることを示しています。これは、バイヤーがパフォーマンスと柔軟性のトレードオフを強いる単一トポロジーではなく、スケールアップ、スケールアウト、スケールアクロスのオプションが連携して機能することをますます求めているため、重要です。GPUファブリック市場はしたがって、より多くのトラフィック量だけでなく、オペレーターがトレーニング、推論、地理的に分散したワークロードにアーキテクチャを合わせることを可能にする、より幅広い展開選択肢からも恩恵を受けています。

高帯域幅化に向けた銅線からコパッケージドオプティクスへのシフト

クラスターが古いインターコネクト方式の実用的なリーチおよび電力プロファイルを超えて拡大するにつれ、銅線主体の設計からコパッケージドオプティクスへの移行がGPUファブリック市場においてより重要になっています。NVIDIAは2026年に、世界初のコパッケージドオプティクスイーサネットスイッチ（200G SerDes搭載）と説明されるSpectrum-Xイーサネットフォトニクスが、Vera Rubinの量産立ち上げの一環として生産に入ったと発表しました。この生産マイルストーンは、GPUファブリック市場が過密なラックに過剰な電力や熱負荷を加えることなく、より高い帯域幅密度とクリーンな信号性能を必要としているため重要です。NVIDIAの2026年3月のMarvellとのパートナーシップ拡大もシリコンフォトニクス協業を含んでおり、このカテゴリーがさらにスケールする前に光学的な構成要素を確保するための広範な取り組みを示しています。^{[3]Marvell、「NVIDIAのAIエコシステムがMarvellのNVLink Fusion参加により拡大」、Marvell Technology、marvell.com。} このシフトは既存の銅線やプラガブル層をすぐに置き換えるものではありませんが、複数のアップグレードサイクルを経て成長することが期待されるクラスターの設計パスを変えます。長期的には、ラックレベルの電力とアクセラレーター数が同時に増加するにつれて帯域幅のヘッドルームを維持するのに役立つため、GPUファブリック市場は統合光学ソリューションへの支出をより多くシフトさせる可能性があります。

ソブリンAIおよびオンプレミスGPU展開の増加

ソブリンAIプログラムは、多くの政府や規制対象企業がコンピューティング、データ、システム運用に対するローカルコントロールを求めているため、GPUファブリック市場をハイパースケーラー主導の需要を超えて拡大させています。IBMは2026年にSovereign Coreを発売し、ガバナンスおよび地域管理機能を備えたソブリンAI環境をサポートしました。これは、バイヤーが単なる生スループットではなく、管轄要件を中心に構築されたAIインフラフレームワークを求めていることを示しています。PalantirとNVIDIAも2026年に、オンプレミス、エッジ、ソブリンクラウド展開向けのソブリンAI OSリファレンスアーキテクチャを発表しており、隔離された管理された環境がGPUファブリック市場の明確な購買レーンになりつつあるという見方を支持しています。このトレンドは、ソブリン展開が専用ラックスケールシステム、監査可能なネットワーキング、インターコネクトパスに対するより大きな物理的コントロールを好む傾向があるため、購買行動を変えています。また、ハイパースケーラーの設計標準と必ずしも一致しない顧客からの需要を生み出し、よりカスタマイズされたスイッチング、管理ソフトウェア、オンプレミス統合サービスのスペースを開きます。GPUファブリック市場はしたがって、公共クラウドの拡大だけでなく、コンプライアンス、国家的キャパシティ構築、管理された展開モデルに結びついた第二の需要エンジンを獲得しています。

先進パッケジングおよびHBMのサプライ制約

GPUファブリック市場は依然として完全なAIシステムをどれだけ迅速に製造できるかに依存しており、そのため先進パッケージングと高帯域幅メモリの可用性が展開リスクの中心に置かれています。NVIDIAの2026年のVera Rubin向け生産立ち上げは、HPEおよびDellによる高密度Rubinシステムに関する発表とともに、次世代プラットフォームがはるかに高いラック密度とより要求の厳しい統合要件を持ってフィールドに移行していることを明確にしています。スイッチング、光学、ネットワーキングが準備できていても、コアアクセラレーターシステムが計画より遅れて到着する場合、GPUファブリック市場はフルスピードで収益化できません。このミスマッチにより、オペレーターはインターコネクト支出を段階的に行い、コミッショニングを遅らせ、まだキューに入っているハードウェアのためにインフラを確保することを余儀なくされます。この影響は、1つの欠落したシステム層が複数の依存するファブリック層全体の稼働を延期させる可能性がある大規模クラスターで最も顕著です。そのため、アクセラレーターパッケージレベルのサプライ制約は、GPUファブリック市場が需要をライブ展開に変換できる速度に対する実際の上限として機能し続けています。

輸出規制および国境を越えた展開の摩擦

国境を越えたポリシー上の摩擦は、インターコネクト需要が各ラックおよびクラスターの背後にあるアクセラレーターの可用性を追跡するため、GPUファブリック市場に対する明確な制約要因であり続けています。戦略国際問題研究所は、AI拡散フレームワークが特定の国に対してハードリミットとコンプライアンス負担を課しており、調達を遅らせ、より大規模な展開の適格性を遅延させる可能性があると指摘しています。アルジャジーラも2026年6月に、米国の規制が中国国外に所在する中国企業の子会社にまで及ぶと報じており、輸出審査の地理的範囲が広がっています。実際には、GPUファブリック市場はこれをラック建設の遅延、光学およびスイッチ購入の鈍化、影響を受ける地域でのソブリンまたはエンタープライズプロジェクトに対するより慎重な計画として感じています。これらのルールは需要を排除するものではありませんが、タイミングを分断し、一部のバイヤーを代替サプライヤー、修正された仕様、または段階的な展開へと向かわせます。その結果、AIインフラへのコア需要が強い状態を維持しながらも、より不均一な地域展開パターンが生じています。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

コンポーネント別：ソフトウェアとサービスがハードウェア主導の支出においてより大きな比重を占める

ハードウェアは2025年のGPUファブリック市場シェアの90.11%を占め、コンポーネントミックスはスイッチ、NIC、ケーブル、光学モジュールに大きく傾いていました。サービスは2031年にかけてCAGR 24.21%で拡大する見込みであり、成長が物理的な展開を超えて設計サポート、最適化、モニタリング、マネージドオペレーションへと移行していることを示しています。この構造は、GPUファブリック市場が現在の収益の大部分を設置済みハードウェアから得ていることを意味しますが、AIクラスターの運用上の複雑性により、トラフィックのバランスを保ち稼働率を安定させる層へとより多くの価値がシフトしています。2024年、Juniperは、AIデータセンターオペレーターがInfiniBandとRDMA over Converged Ethernetを比較する方法が、スイッチングの結果をハードウェア仕様だけでなくソフトウェアポリシーと運用コントロールに結びつけるようになっていることを概説しました。そのため、ハードウェアが今日も支配的な支出バケットであり続けているにもかかわらず、GPUファブリック市場はより広いサービス機会を発展させています。

ソフトウェアセグメントは依然として価値では最小ですが、GPUファブリック産業が類似した物理システム全体でパフォーマンスを差別化する方法においてより中心的になっています。NVIDIAのNVLinkとSpectrum-Xを中心としたフルスタックアプローチ、AristaのEOSオペレーティングモデル、Juniperの自動化主導のポジショニングはすべて、ベンダーがポリシー、テレメトリー、輻輳管理、リカバリーが処理される運用層のコントロールを望んでいることを示しています。高密度AIファブリックのトラブルシューティングは数千のGPU全体の稼働率に影響を与える可能性があるため、バイヤーはサービスを単純なアドオンとして扱う可能性が低くなっています。推論の拡大はそのシフトに加わっており、オペレーターは固定されたトレーニングトポロジーではなく、異なるプールと展開タイプ間の動的なトラフィックステアリングをますます必要としています。GPUファブリック市場はまた、企業がプロプライエタリシステムとオープンシステムを1つの環境内で混在させるにつれて、ライフサイクルサポートの必要性が高まっています。長期的には、セグメントミックスは、ハードウェアが絶対的な収益でリードし続ける一方で、ソフトウェアとサービスがGPUファブリック産業内の戦略的価値のより大きなシェアを獲得することを示唆しています。

注記: 全セグメントの個別シェアはレポート購入後にご確認いただけます

ファリックタイプ別：スケールアップが主要成長エンジンとなり、スケールアウトが最大のベースを維持

スケールアウトは2025年のGPUファブリック市場規模の49.33%を占め、大規模AIトレーニング環境全体でのマルチノードInfiniBandおよびイーサネット環境の継続的な使用を反映しています。スケールアップは2031年にかけてCAGR 24.62%で拡大する見込みであり、ラックスケールAIシステムがより一般的になるにつれて最も成長の速いファブリックタイプとなっています。この分割は、GPUファブリック市場がスケールアウトを放棄しているのではなく、より多くのGPUを緊密にリンクされたメモリおよび帯域幅ドメイン内に保つ構成により多くの比重を置いていることを示しています。NVIDIAのNVLinkプラットフォームは、8ラックにわたって576基のGPUを260テラバイト毎秒で接続するスケールアップアーキテクチャをサポートしており、ラックレベルの密度がこのセグメントへの投資を引き寄せている理由を説明するのに役立っています。パフォーマンスの魅力は、レイテンシーに敏感なトレーニングと大規模モデルの調整が、より直接的なリンクと外部ネットワークホップの削減から恩恵を受ける場合に最も強くなります。

スケールアクロスは3つの中で最小ですが、一部のオペレーターが別々のデータセンターを1つの調整されたAIエステートのように機能させたいと考えているため、GPUファブリック市場に意味のある戦略的層を加えています。NVIDIAはその目的のために2025年にSpectrum-XGSイーサネットを導入し、スケールアクロスをスケールアウトの概念的な拡張ではなく商業的なカテゴリーとして正式化しました。実際的な意味は、バイヤーがラックローカルパフォーマンス、マルチラック拡張、地理的に分散したキャパシティの間でより明確な選択肢を持つようになったことです。スケールアップは、より新しいシステムがラックごとにより多くのアクセラレーターをバンドルするにつれて成長を続けるはずであり、スケールアウトは広範なクラスター成長と相互運用性に不可欠であり続けます。スケールアクロスは、ローカルサイトが依然として1つの大きなコンピューティングエステートの一部として機能する必要があるソブリンおよびレジリエンシー重視の展開で最も重要になる可能性があります。これら3つの層を総合すると、GPUファブリック市場が1つの標準アーキテクチャに収束するのではなく、構造的により多様になっていることを示しています。

インターコネクト技術別：プロプライエタリプラットフォームが今日リードし、オープンシステムがフィールドを広げる

NVLinkおよびプロプライエタリGPUファブリックは2025年に51.42%のシェアを占め、クローズドで緊密に統合されたシステムをインターコネクトミックスの中心に置きました。コパッケージドオプティクスベースファブリックは2031年にかけてCAGR 24.53%で拡大する見込みであり、プロプライエタリリンクが現在最大のポジションを維持しながらも、将来の成長がより新しいトランスポートアプローチへと広がっていることを示しています。GPUファブリック市場はしたがって、スケールアップ層での強力な既存ポジションと、光学、イーサネット、PCIeベースのスケーリングにおける新興の代替手段の台頭を組み合わせています。NVIDIAのNVLinkプラットフォームは、直接的なGPU間帯域幅とスイッチベースのドメイン拡張により、高帯域幅スケールアップ設計のリファレンスポイントであり続けています。この優位性は、バイヤーが緊密に制御された高性能ラックファブリックを優先する場合の継続的なリーダーシップを支えています。

同時に、GPUファブリック市場は、バイヤーがマルチベンダーオプション、より広い互換性、より柔軟なコスト構造を求める隣接層で開放されています。BroadcomのTomahawk 6とAristaの7060XE7システムは、イーサネットベースのAIスイッチングがパフォーマンスカーブをどれだけ速く上昇しているかを示しています。Marvellも2026年にStructera S PCIe 6.0スイッチを発表し、推論および異種システム設計におけるPCIeベースのスケールアップパスのポジションを強化しました。コパッケージドオプティクスはまだ初期段階ですが、より高密度なラックと長距離高速リーチに伴う物理的および熱的な圧力に対処します。これは、GPUファブリック市場内のすべてのワークロードニーズを解決できる単一の技術が存在しないことを意味します。セグメントは代わりに、プロプライエタリリンク、イーサネット、PCIe、光学、レガシー高性能ネットワーキングがすべて展開スタックの異なる部分を担う階層型モデルへと移行しています。

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アプリケーション別：推論の成長がファブリックの設計と運用方法を変える

AIトレーニングは2025年に62.12%のシェアを占め、GPUファブリック市場で最大のアプリケーションとしてトレーニングを維持しました。AI推論は2031年にかけてCAGR 24.32%で拡大する見込みであり、より速く成長するアプリケーションとなり、トラフィックパターンのより広範な変化を示しています。GPUファブリック市場は最初に大規模トレーニングクラスターを中心に構築されましたが、オペレーターがユーザー向け推論とエンタープライズAIサービスをスケールするにつれて、需要ミックスはよりバランスが取れるようになっています。NVIDIAの2026年の科学向けVera Rubinおよびより広範なAIファクトリーに関する発表は、特に同期されたモデル作業と高スループット通信が必要な場合に、大規模トレーニングシステムが依然として不可欠であることを示しています。トレーニングはしたがって、特にハイパースケールおよび研究展開において、収益ベースを固定し続けるでしょう。

しかし推論は、低レイテンシー、混合ハードウェアプール、より分散した展開フットプリントがより重要になるため、GPUファブリック市場に異なる運用プロファイルをもたらします。すべての推論展開がフロンティアモデルトレーニングと同じ通信パターンを必要とするわけではないため、これがイーサネットベースおよびPCIeベースの設計が注目を集めている理由の1つです。Marvellの2026年スケールアップスイッチ発売とAristaのラックスケールイーサネットシステムはどちらも、本番推論クラスターのための設計オプションの拡大を示しています。ハイパフォーマンスコンピューティングは、研究機関がRubinクラスプラットフォームに基づく新しい直接液冷システムを採用するにつれて引き続き関連性を持ちます。エッジおよび分散AIもアプリケーションの多様性に加わっており、ファブリック要件をより小さく、より運用上互換性のある展開へと引き寄せています。アプリケーションミックスは現在、GPUファブリック市場が1つのトポロジーが両方に適合すると仮定することなく、トレーニング重視のスーパークラスターとより多様な推論主導のエステートの両方をサポートしなければならないことを示唆しています。

エンドユーザー別：ハイパースケーラーが依然としてリードし、ソブリンバイヤーが新たな需要層を加える

ハイパースケーラーおよびクラウドサービスプロバイダーは2025年に68.73%のシェアを占め、GPUファブリック市場で大差をつけて最大のエンドユーザーグループであり続けました。政府および研究機関は2031年にかけてCAGR 24.44%で拡大する見込みであり、クラウド主導の展開の傍らに第二の需要センターが形成されていることを示しています。現在の構造は、ハイパースケーラーがGPUファブリック市場全体のボリューム、優先アーキテクチャ、アップグレードタイミングを依然として形成していることを意味します。Aristaの2026年の発表では、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure、Meta、AMDによる検証が言及されており、クラウドエコシステムが最先端スイッチング採用の中心であり続けることを確認しています。オープンスタンダード環境におけるBroadcomのスイッチシリコンリーダーシップも、大手クラウドオペレーターがGPUファブリック市場の競争パスにどれほど強く影響を与えているかを反映しています。

しかし最も速い成長は、より厳格なガバナンス、オンプレミス展開、または専用研究システムを必要とするバイヤーから来ています。IBM Sovereign CoreとPalantir-NVIDIAソブリンAI OSリファレンスアーキテクチャはどちらも、政府および規制対象組織が管理された展開のためのより明確なインフラブループリントを持つようになったことを示しています。エンタープライズは重要な中間グループであり続けており、多くがクラウドベースのAIサービスから始まり、後に選択的なワークロードをプライベートまたはハイブリッド環境に移行することが期待されています。テレコムオペレーターは依然として最小のエンドユーザーセグメントですが、エッジ推論と低レイテンシーネットワーク機能が交差する場所では戦略的に関連性を持ち続けています。このエンドユーザーベースの拡大は、GPUファブリック市場が少数のハイパースケーラーの予算サイクルのみに依存するリスクを軽減します。また、毎回フルスタックを再構築することなく、異なるポリシー、運用、パフォーマンス条件にシステムを適応させることができるベンダーの必要性を高めています。

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地域分析

北米は2025年のGPUファブリック市場シェアの38.44%を占め、最大の地域ベースとなりました。この地域がリードしているのは、ハイパースケーラーの集中、成熟したAIインフラ支出、ラックスケールシステムとオープンAIスイッチングプラットフォームを構築する主要ベンダーへの直接アクセスを組み合わせているためです。Aristaの2026年の発売は主要な米国クラウドオペレーターによって検証されており、北米の展開が次世代イーサネットファブリックハードウェアをいかに迅速に吸収するかを示しています。NVIDIAの2026年Vera Rubin生産立ち上げも、北米が高密度スケールアップAIインフラの最初の大規模実証の場としての役割を強化しています。BroadcomのTomahawk 6の出荷もそのリードに加わっており、この地域がオープンスタンダードAIクラスター拡張の背後にあるスイッチシリコンの主要な目的地であり続けています。

欧州は、デジタルソブリンティと監査可能なAI展開が地域全体で強力な購買テーマであるため、GPUファブリック市場の重要な部分であり続けています。IBMの2026年Sovereign Coreリリースはこのパターンとよく一致しており、欧州のバイヤーはAI環境全体でデータコントロール、レジデンシー、ガバナンスにより大きな比重を置くことが多いためです。この地域はまた、研究コンピューティング需要と、公共クラウドアクセスだけでなく専用の国家または機関システムへの継続的な関心からも恩恵を受けています。欧州はハイパースケーラーの規模で北米に匹敵しないかもしれませんが、GPUファブリック市場においてソブリン、エンタープライズ、研究主導の調達のより広いミックスを支え続けています。

アジア太平洋地域は2031年にかけて地域別最速のCAGR 24.42%を記録する見込みであり、GPUファブリック市場で最も強い拡大見通しを持っています。この地域全体の成長は、より大きなローカルAIキャパシティと半導体サプライチェーンにおけるより強いポジションを求める経済圏での積極的なインフラ構築を反映しています。HPEとDellはどちらも2026年に高密度Rubinベースのシステムの提供を発表しており、そのような製品ロードマップは、キャパシティが拡大するにつれてより新しいオンプレミスおよびパートナー主導の展開に対する地域のニーズを支えています。アジア太平洋地域のGPUファブリック市場はまた、重要なメモリ、パッケージング、光学コンポーネントエコシステムへの地域の近接性からも恩恵を受けていますが、それらの同じサプライチェーンが圧力のポイントになる可能性もあります。南米および中東・アフリカは現在の価値では依然として小さいですが、ソブリン、エンタープライズ、クラウド接続型AI展開のフォローオン需要センターとして依然として重要です。その結果、北米が今日も最大の設置ベースであり続ける一方で、地域需要はより分散するようになっています。