GPUインターコネクト市場規模・シェア分析 - 成長トレンドおよび予測（2026年～2031年）

市場動向とインサイト

生成AIクラスターの帯域幅需要の増大

生成AIトレーニングは、集合通信タスクがネットワークファブリックを生のコンピュートが相殺できるよりもはるかに速く満たすため、GPUインターコネクト市場を押し上げ続けています。NVIDIAは、GB300 NVL72プラットフォームが72基のBlackwell Ultra GPU全体で130 TB/sの集約ラック内帯域幅を提供し、RubinのNVLink 6がGPUあたりの帯域幅を3.6 TB/sに引き上げると述べており、クラスター密度が増加するにつれて帯域幅要件がいかに急速に上昇しているかを強調しています。^[1] モデルサイズが増大するにつれて、クラスター内の東西トラフィックは無視するには高コストになりすぎ、支出はサーバーの明細項目から専用ネットワークファブリック予算へとシフトしています。この変化は、多くのフロンティアオペレーターが従来のネットワーク更新習慣よりもアクセラレーター世代に合わせてファブリックのアップグレードを行うようになったため、GPUインターコネクト市場における交換サイクルを短縮しています。また、帯域幅の不足が実効稼働率を低下させ、大規模なコンピュート投資のリターンを弱める可能性があるため、数千のGPUを同時に稼働させ続けられる設計の商業的価値も高まっています。その結果、需要の成長はより多くのGPUによってだけでなく、はるかに高性能なファブリックでそれらを接続する必要性によっても牽引される市場となっています。

コンピュートボトルネックからインターコネクトボトルネックへのシフト

GPUインターコネクト市場は、大規模AIクラスター内でパフォーマンス上の問題が発生する場所のシフトからも恩恵を受けています。NVIDIAは、大規模なイーサネットベースのAIクラスターにおけるトポロジー対応スケジューリング、負荷分散、ネットワークチューニングを中心にSpectrum-Xを位置付けており、これはデプロイメント規模が拡大するにつれてスケーリングが効率的であり続けるかどうかをファブリックの動作が左右するようになったことを反映しています。十分な帯域幅を確保せずに強力なGPUキャパシティを確保したバイヤーは、分散トレーニングが資本支出から期待したスループットを提供しないことに気づいています。これにより、既存クラスター内に実際のアップグレードサイクルが生まれており、オペレーターは新しいアクセラレーターの購入を待たずにNIC、スイッチ、および関連する接続ハードウェアを追加しています。このパターンは、コンピュート購入のペースが顧客グループ間で不均一になった場合でも、GPUインターコネクト市場を支えています。また、インターコネクト需要が一度限りのGPU出荷イベントへの依存度が低くなり、継続的なクラスターチューニングとより密接に結びつくようになるため、スイッチ、NIC、DPUサプライヤーの立場も改善されます。

ハイパースケールデータセンターにおけるラックスケールGPUシステムの拡大

ラックスケールシステム設計は、展開されたAIシステムごとにより多くのファブリックを集中させることで、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）インターコネクト市場の収益構成を変えました。NVIDIAはGB300 NVL72をNVLinkネイティブ通信を中心に構築しており、そのアーキテクチャはより従来的なサーバーレベルの配置を、システム全体にわたって専用ファブリックハードウェアに依存する緊密に統合されたラックアプローチに置き換えています。4大クラウドオペレーターは合計で2026年の設備投資として7,250億米ドルを確認しており、その予算の大部分はAIコンピュートおよびネットワーキングインフラに向けられており、高密度インターコネクト展開への継続的な需要を支えています。これは、システム統合がボードレベルからラックレベルへと移行するにつれてコンテンツが増加するスイッチシリコン、光リンク、ファブリックコントローラー、およびその他のコンポーネントを提供するベンダーに有利です。また、ラックスケール採用が拡大するにつれて、その価値の一部が新しいスイッチおよび光レイヤーへとシフトするため、主に旧来のPCIe信号調整カテゴリーに縛られているサプライヤーにも圧力をかけています。実際には、ハイパースケーラーが孤立したアクセラレーターサーバーから統合されたAIファクトリー設計へと移行するにつれて、GPUインターコネクト市場は展開あたりの収益強度が高まっています。

ベンダーロックインを低減するためのオープンインターコネクト標準の成長

クラスター予算の増大に伴い、大規模バイヤーがより大きなサプライヤーの柔軟性を求めるようになっているため、オープン標準はGPUインターコネクト市場においてますます重要になっています。UALinkコンソーシアムは2026年4月にネットワーク内コンピュート、チップレット定義、および管理機能を含む2.0リリースを公開し、115社以上のメンバー企業が現在標準の策定に関与していると述べています。ウルトライーサネットコンソーシアムも2025年6月に仕様1.0を発表し、AIおよびHPCトラフィック向けにイーサネット上に構築されたオープンフレームワークをGPUインターコネクト市場のスケールアウト側に提供しました。UALink 1.0の評価ハードウェアは2026年後半に予定されていますが、商用シリコンはまだ後になると予想されており、採用はベンダーがコンソーシアム作業から展開可能な製品へとどれだけ迅速に移行できるかにかかっています。それでも、オープンフレームワークはすでに、企業やクラウドオペレーターにマルチベンダーGPUファブリックへの明確な道筋を提供することで購買行動を形成しています。長期的には、独自システムが近期において強力なリードを維持するとしても、GPUインターコネクト市場のスケールアップレイヤーにおける単一アーキテクチャへの依存度が低下するはずです。

先進パッケージングおよび高速SerDes容量の限られた可用性

GPUインターコネクト市場は、AIセミコンダクタープログラム全体で先進パッケージング容量が依然として逼迫しているため、供給側の制限に直面しています。Epoch AIは、NVIDIA、Google、AMD、Amazonが2025年に金額ベースでグローバルなCoWoSパッケージング容量の90%以上を占めたと述べており、供給基盤のいかに多くが少数の非常に大規模なバイヤーによってすでに吸収されているかを強調しています。^[2] これが重要なのは、インターコネクトASIC、先進光コンポーネント、および関連する高速シリコンがすべて、次世代AIハードウェアをサポートする同じ製造エコシステムをめぐって競合しているためです。ベンダーが設計スロットを獲得した場合でも、パッケージングとSerDesの供給が需要と同じペースでスケールしない場合、納品が顧客のスケジュールより遅れる可能性があります。これにより、GPUインターコネクト市場全体で出荷タイミングが不均一になり、特に顧客がアクセラレーター、スイッチ、光学機器、および補助接続デバイスの同期納品を必要とする場合、完全なクラスター展開が遅延する可能性があります。この制約は、先進パッケージングと高速ネットワーキングコンテンツの両方を同時に必要とするサプライヤーにとって最も深刻であり、チェーンの一部にギャップがあるとプログラム全体が遅延する可能性があります。

スケールアップGPUファブリックの高い総所有コスト

高性能スケールアップファブリックはスイッチASIC以上のものを必要とするため、総所有コストはGPUインターコネクト市場における明確な抑制要因となっています。高密度AIラックは多くの場合、液体冷却、専用電力供給、および施設のアップグレードを必要とし、単純なコンピュート購入を超えて全体的な運用コストを大幅に増加させます。このコスト負担は、最大のハイパースケーラーと同じ展開規模でインフラ支出を分散できないソブリンコンピュートプロジェクト、企業、および中規模クラウドオペレーターにとって最も重要です。UALinkは、よりオープンなサプライモデルでラックスケールのパフォーマンスを約束することでこの問題の一部に対処しようとしていますが、商用製品は2026年においてまだ評価段階を経ています。これらの製品が広く利用可能になるまで、GPUインターコネクト市場の多くのバイヤーは、最も高価な独自スケールアップシステムよりも、パフォーマンスの向上と冷却、統合、サイト改修コストの増加を比較検討し続けるでしょう。これは、一部の組織がより小さなクラスターサイズに留まるか、最も高価な独自スケールアップシステムよりもイーサネットベースの拡張パスを好むことを意味します。

*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

プロプライエタリ型アクセラレータスケールアップインターコネクトは2025年のGPUインターコネクト市場の43.59%を占め、オープン型アクセラレータスケールアップインターコネクトは2031年までファブリックカテゴリーにおいてCAGR 16.82%で最も成長の速いセグメントになると予測されている。この主導的地位は、ハイパースケーラー環境全体でNVLinkベースのラックスケールシステムが早期かつ広範に展開されたことに起因しており、インターコネクトはオプションのアドオンではなく、完全なコンピュートアーキテクチャのコア部分としてパッケージ化されている。NVIDIA Corporationはこのモデルを強化するため、NVLinkとNVSwitchをラックスケール設計アプローチに緊密に結びつけ、プロプライエタリ型スケールアップリンクを高密度AIインフラの中心に据え続けた。同時に、UALink 2.0のリリースによりネットワーク内コンピュート、チップレット、および管理機能が追加され、オープンスケールアップ設計にマルチベンダークラスターに向けたより信頼性の高いロードマップが与えられた。これにより、GPUインターコネクト市場は近期的にプロプライエタリシステムが依然としてハイエンドを支配しつつ、オープンフレームワークが後の採用に向けてより強固な技術基盤を構築するという構造となっている。

ネイティブPCIeベースのインターコネクトは、コスト管理と広範な互換性が最高帯域幅よりも重視されることが多い異種推論サーバーにおいて、GPUインターコネクト業界で引き続き重要な役割を果たしている。CXLベースのインターコネクトも推論指向の設計において注目を集めており、共有メモリおよびプーリング機能が混在するCPUおよびGPUワークロード全体のメモリボトルネック軽減に貢献できる。Astera Labs, Inc.は2026年にMicrosoft Azure関連ワークロード向けにLeo CXLメモリコントローラーを量産段階に移行させ、CXLがクラウドインフラにおいてコンセプトから商業展開へと移行しつつあることを実証した。イーサネットベースのスケールアウトファブリックは、大規模な既存ネットワークエコシステムと整合するため普及が進んでいる一方、InfiniBandは密結合のトレーニングパフォーマンスと確立された動作特性が依然として重視される環境で重要性を保っている。GPUインターコネクト市場は、プロプライエタリ型スケールアップシステムが依然として最高密度のAIクラスターにおいて最も強固な初期ポジションを維持しているのの、より混在したファブリック環境へと移行しつつある。

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

スケールアップ接続は2025年のGPUインターコネクト市場規模の49.32%を占め、ポッド間およびキャンパスAI接続は2031年までCAGR 16.41%で他の接続ドメインよりも速く拡大すると予測されている。スケールアップが最大の収益ポジションを維持したのは、高密度ラックスケールシステムが各展開ユニットに直接大量のファブリックコンテンツを組み込み、インストールあたりのインターコネクト価値を高めているためである。NVIDIA CorporationはGB300 NVL72においてこのアプローチを中心に据え、ラック自体が従来のルーズサーバー構成ではなく高帯域幅の内部通信を中心に構築されている。この構造はスイッチトレイ、内部リンク、および関連する接続ハードウェアに対して大きな部品表を支え、GPUインターコネクト市場においてスケールアップを収益の中心に据え続けている。また、緊密に統合されたAIシステムを選択する購入者が、アクセラレータプラットフォームを選択すると同時にインターコネクトアーキテクチャにもコミットすることが多い理由を説明するものでもある。

ポッド間およびキャンパスAI接続の成長が速いのは、多くのAI展開が必要なコンピュートをひとつの部屋やひとつの建物に収めることができなくなっているためである。オペレーターが電力、冷却、スペースの制約に対処するためにGPUキャパシティをより広いキャンパスに分散させるにつれ、ポッド、クラスター、施設間の堅牢な光接続が必要となる。スケールアウト接続はGPUがラック間で予測可能な低レイテンシ通信を必要とするため各クラスター内で引き続き重要であり、イントラノード接続はPCIeまたはCXL接続に依存する混在CPU・GPUサーバーにおいて引き続き重要性を持つ。GPU間パスのみを改善したオペレーターは、CPU・GPU間パスが制約されたままであればボトルネックに直面する可能性があり、パフォーマンスチューニングは複数のトラフィックレイヤーを同時にカバーする必要がある。これにより、GPUインターコネクト市場はクラスターサイズ、ワークロード設計、物理的なデータセンターレイアウトに応じて異なるドメインが価値を持つ、接続タイプ全体にわたる広範な市場であり続けている。

光インターコネクトは2026年から2031年にかけて16.58%のCAGRで成長すると予測されており、スイッチは2025年のGPUインターコネクト市場の39.87%を占めました。光学機器の成長は、コパッケージドオプティクスとシリコンフォトニクスへの移行によって牽引されており、特にクラスター密度の増加によりオペレーターがより要求の厳しいリンクで電力使用量を削減し信号品質を向上させる必要があるためです。NVIDIAは、Quantum-X800 InfiniBand CPOが2026年初頭に利用可能になり、Spectrum-X Ethernet Photonicsが2026年5月に生産に入ったと述べており、AIインフラにおける光スイッチングの意味のある商業的ステップを示しています。このシフトが重要なのは、光スケーリングがより大規模で電力効率の高いファブリックを可能にするためであり、GPUインターコネクト市場が孤立したアクセラレーターラックではなく、より大規模なAIファクトリーにサービスを提供するにつれてますます重要になっています。スイッチは、ラックレベルとクラスターレベルの両方の接続において中心的な役割を果たし続け、すべての高密度AI展開が大量のスイッチング容量を必要とするため、依然として最大の収益シェアを保持しています。

サプライヤーパイプラインは、GPUインターコネクト市場を中心にコンポーネントロードマップがいかに急速に進歩しているかも示しています。Aristaは2026年6月に7060XE7シリーズを発表し、ポートあたり1.6Tで64ポート、最大102.4 Tb/sの集約帯域幅を持ち、空冷および液冷の両構成でAIデータセンターにおける800Gネットワーキングを超える急速な移行を示しました。ネットワークインターフェースカードとDPUも重要性を増しており、高密度AIシステムは内部ファブリック帯域幅と並行してより強力な南北トラフィック処理を必要とし、NVIDIAはGB300ベースプラットフォーム向けにConnectX-8をポートあたり800 Gb/sで位置付けました。リタイマーと接続ICは、より高いレーン速度がボード、ケーブル、バックプレーン全体の信号整合性の課題を増大させるため、引き続き重要です。Astera Labsは2026年第1四半期に3億840万米ドルの収益を報告しながら、これらのカテゴリー全体でプレゼンスを拡大しました。銅ケーブルアセンブリは、コストと運用上の親しみやすさが重要な短距離リンクで引き続き機能していますが、GPUインターコネクト市場は光システムとそれをサポートするスイッチングプラットフォームに向けてより多くの成長を着実に向けています。

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

ハイパースケーラーおよびTier-1クラウドサービスプロバイダーは2025年のGPUインターコネクト市場の68.84%を占め、AIネイティブクラウドプロバイダーおよびネオクラウドは2031年までCAGR 16.74%で最も速い成長を遂げると見込まれている。この支配的地位は、Microsoft、Amazon、Google、およびMetaがAIトレーニングと推論の両方のためにインフラを展開する規模を反映している。これらの企業の2026年の設備投資コミットメントは合計7,250 ビオン 米ドルに達し、その大部分がAIコンピュートおよびネットワーキングを対象としており、GPUインターコネクト市場に最も深く予測可能な支出基盤を提供している。これらの顧客は新しいアーキテクチャを早期に採用するため、ラックスケールシステム、高帯域幅ファブリック、および高度な光スイッチングの展開において中心的な役割を果たしてきた。一部のハイパースケーラーがネットワーキングスタックの一部を内製設計する場合でも、その調達規模はサプライヤーエコシステム全体の製品ロードマップを形成し続けている。

AIネイティブクラウドプロバイダーおよびネオクラウドは、新しいファブリックへのアクセスをエンタープライズおよびリサーチ顧客への直接的な販売ポイントとして活用しているため、急速に拡大している。NVIDIA CorporationはCoreWeave、Lambda、およびOracle Cloud InfrastructureがSpectrum-X イーサネットフォトニクスの最初の採用者の中にあったと述べており、新興クラウドプラットフォームがネットワーキングパフォーマンスと電力効率を活用してサービスを差別化している様子を示している。政府および主権コンピュートプログラムも購入者基盤を拡大しており、カナダは2026年4月にCAD 24 ビリオン（17.6 ビリオン 米ドル）の連邦支援によるAI主権コンピュートインフラプログラムを開始した。大企業、学術コンピューティングセンター、および通信関連の展開もさらなる需要を加えているが、これらはしばしば最も高価なプロプライエタリ型スケールアップシステムよりもコストを意識したスケールアウトファブリックを好む。この顧客層の多様化により、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）インターコネクト市場は、ハイパースケーラーの購入が総活動のはるかに大きなシェアを占めていた以前のアクセラレターサイクルよりも大きな需要基盤を持つようになっている。

地域分析

北米 GPU インターコネクト市場

北米は2025年における GPU インターコネクト市場シェアの56.62%を占め、他のすべての地域セグメントを大きく引き離している。同地域は、米国における大規模ハイパースケーラー投資の集中から恩恵を受けており、また NVIDIA、Broadcom、Arista Networks、Astera Labs、Credo Technology、Coherent、Lumentum など、GPU インターコネクト市場を形成する多くの企業が本社を置くか、または重要な商業拠点を有している。同地域はまた、ラックスケール AI インフラの最大の早期採用基盤であり続ており、製品ローンチがより広範なグローバル展開に先行して北米への導入に結びつくことが多い。大規模なクラウド設備投資がこのリードを強化しており、主要オペレーターは2026年の主要予算を AI コンピュートおよびネットワーキングインフラに振り向けている。カナダも公共コンピュート投資を通じて地域需要の拡大に貢献しており、同国の AI ソブリンコンピュートインフラプログラムは2026年4月に20億4,000万カナダドル（1.76 ビリオン 米ドル）の連邦支援を追加した。^[3]

アジア太平洋 GPU インターコネクト市場

アジア太平洋地域は2031年までに16.44%の CAGR で拡大すると予測されており、GPU インターコネクト市場において最も成長の速い地域となっいる。同地域の成長は、ソブリン AI への野心、ローカルクラウドの構築、およびコンピュートインフラに対するより大きな制御を求める国々における国内技術スタックの必要性によって支えられている。また、アジア太平洋地域の複数の大手テクノロジーグループが UALink コンソーシアムに参加していることから、オープンなスケールアップ標準が主要プラットフォーム企業およびハードウェア参加者から真の関心を集めていることが示されており、同地域は重要な位置を占めている。この地域的な取り組みは、顧客がコスト、供給アクセス、および技術制御を検討する中で、ローカル製造エコシステムと代替インターコネクトアプローチへの需要の両方を支援する可能性が高い。GPU インターコネクト市場において、アジア太平洋地域は需要の中心としてだけでなく、将来の標準採用やコンポーネント調達パターンに影響を与え得る地域としても重要性を増している。

EMEA および南米 GPU インターコネクト市場

欧州は現時点では規模が小さいものの、データ主権規制および AI ガバナンスの枠組みが地域コンピュートインフラへの需要を引き続き支えているため、戦略的に重要な地位を保っている。英国は2026年に、AI ハードウェア計画の下で11億ポンド（14億米ドル）を配分すると表明しており、その中には2030年までの導入が予定されている国家 AI スーパーコンピューターに向けた7億5,000万ポンド（1.02 ビリオン 米ドル）が含まれている。南米は採用においてより初期段階にあり、活動は大規模な国内ファブリックプログラムよりもハイパースケーラーのクラウド拡大および研究コンピューティングと密接に結びついている。中東およびアフリカの需要は絶対値では依然として小さいが、ソブリンコンピュートへの関心が高まっており、これにより GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）インターコネクト市場に、現在のハイパースケーラーコアを超えた長期的な地域成長の道筋がもたらされている。