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

グローバルGPUインターコネクト市場のトレンドとインサイト

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]NVIDIA Corporation、「NVIDIA GB300 NVL72 AIの推論性能と効率のために設計」、NVIDIA、nvidia.com} 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]Epoch AI、「先進パッケージングとHBMは、2025年のAIチップ生産においてロジックダイではなくボトルネックであった」、Epoch AI、epoch.ai} 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

インターコネクトファブリック／プロトコルアーキテクチャ別：独自のリーダーシップとより広範な標準化の推進

独自のアクセラレーター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、オープンアクセラレータースケールアップインターコネクトは2031年まで最も成長の速いファブリックカテゴリーになると予測されています。このリーディングポジションは、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よるもので、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ます。NVIDIAは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ることでこのモデルを強化し、独自のスケールアップリンクを高密度AIインフラの中心に置き続けました。同時に、UALink 2.0リリースはネットワーク内コンピュート、チップレット、および管理機能を追加し、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のより信頼性の高いロードマップを提供しました。これにより、GPUインターコネクト市場は近期において独自システムがトップエンドを支配し続ける一方、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になっています。

ネイティブPCIeベースインターコネクトは、コスト管理と広範な互換性が最高の帯域幅よりも重要視されることが多い異種推論サーバーにおいて、GPUインターコネクト産業で引き続き関連性を持っています。CXLベースインターコネクトも、共有メモリとプーリング機能が混合CPUおよびGPUワークロード全体のメモリボトルネックを軽減するのに役立つため、推論指向の設計で注目を集めています。Astera Labs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に移行し、CXLがクラウドインフラにおいてコンセプトから商用展開へと移行していることを示しました。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は緊密に結合された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場所で重要性を維持しています。したがって、GPUインターコネクト市場、独自のスケールアップシステムが最高密度のAIクラスターにおいて依然として最も強力な早期ポジションを占めているとはいえ、より混合されたファブリック環境へと移行しています。

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

接続ドメイン別：スケールアップ収益が最大を維持しながらキャンパスリンクがより速く拡大

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年まで他の接続ドメインよりも速く拡大すると予測されています。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展開されたユニットごと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す。NVIDIAはGB300 NVL72においてこのアプローチを中心に据えており、ラック自体がより従来的なルーズサーバー配置ではなく、高帯域幅の内部通信を中心に構築されています。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の大きな部品表を支え、GPUインターコネクト市場の収益においてスケールアップを中心的な位置に保っています。また、緊密に統合されたAIシステムを選択するバイヤーが、アクセラレーター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コミットすることが多い理由も説明しています。

ポッド間およびキャンパスAI接続は、多くのAI展開が必要なすべてのコンピュートを1つの部屋や1つの建物に収めることができなくなっているため、より速く成長しています。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大きなキャンパスに分散させるにつれて、ポッド、クラスター、施設間の堅牢な光接続が必要になります。スケールアウト接続は、GPUがラック全体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、ノード内接続はPCIeまたはCXL接続に依存する混合CPUおよびGPUサーバーで引き続き重要です。GPU間パスのみを改善するオペレーターは、CPU-GPUパスが制約されたままであれば依然として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とを意味します。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、および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得る、接続タイプ全体にわたって広範な市場を維持しています。

コンポーネント別：スイッチが最大の収益プールを保持しながら光学機器が最も速く成長

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

エンドユーザー別：ハイパースケーラーが現在の需要をリードしながらネオクラウドが急速に拡大

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年まで最も速く成長すると予測されています。この優位性は、Microsoft、Amazon、Google、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ます。彼らの合計2026年設備投資コミットメントは7,250億米ドルに達し、その大部分はAIコンピュートとネットワーキングに向けられており、GPUインターコネクト市場に最も深く最も予測可能な支出基盤を提供しています。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、および先進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ました。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部で設計する場合でも、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ます。

AIネイティブクラウドプロバイダーとネオクラウドは、より新しいファブリックへのアクセスを企業および研究顧客への直接的な販売ポイントとして使用しているため、急速に拡大しています。NVIDIAは、CoreWeave、Lambda、Oracle Cloud InfrastructureがSpectrum-X Ethernet Photonicsの最初の採用者の中にあったと述べており、新しい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使用してサービスを差別化していることを示しています。政府およびソブリンコンピュートプログラムもバイヤーベースを拡大しており、カナダは2026年4月に24億カナダドル（17.6億米ドル）の連邦支援でAIソブリンコンピュートインフラプログラムを開始しました。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追加していますが、これらは最も高価な独自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とが多いです。この拡大する顧客ミックスは、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に、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ーターサイクルよりも大きな需要基盤を与えています。

地域分析

北米は2025年の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上回っています。この地域は、米国における集中したハイパースケーラー投資と、NVIDIA、Broadcom、Arista Networks、Astera Labs、Credo Technology、Coherent、Lumentumを含む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、重要な商業活動を行っているという事実から恩恵を受けています。この地域はまた、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けており、製品発表がより広範なグローバル展開の前に北米での展開に結びつくことが多いことを意味します。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、最大のオペレーターが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向けています。カナダも公共コンピュート投資を通じて地域需要を広げており、その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24億カナダドル（17.6億米ドル）の連邦支援を追加しました。^{[3]カナダ政府、「カナダ、大規模AIスーパーコンピューティング能力構築のための国家イニシアチブを開始」、カナダ政府、canada.ca}

アジア太平洋地域は2031年まで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ています。この地域の成長は、ソブリンAIの野心、地域クラウドの構築、およびコンピュートインフラをより大きく制御しようとす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ます。この地域はまた、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おり、オープンスケールアップ標準が主要なプラットフォーム企業やハードウェア参加者から真の関心を集めていることを示しているため、重要です。この地域の推進力は、顧客がコスト、供給アクセス、および技術制御を比較検討するにつれて、地域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える可能性があります。GPUインターコネクト市場にとって、アジア太平洋地域は需要センターとしてだけでなく、将来の標準採用とコンポーネント調達パターンに影響を与えることができる地域としても重要になっています。

欧州は現在規模が小さいですが、データ主権規則とAIガバナンスフレームワークが地域コンピュートインフラへの需要を支え続けているため、戦略的に重要であり続けています。英国は2026年に、2030年までに展開予定の国家AIスーパーコンピューターに向けて7億5,000万ポンド（10.2億米ドル）を含む、AIハードウェア計画の下で11億ポンド（14億米ドル）を割り当てると述べました。南米は採用においてより早期の段階にあり、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と研究コンピューティングに密接に結びついています。中東およびアフリカの需要は絶対的な規模ではまだ小さいですが、ソブリンコンピュートへの関心が高まっており、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に現在のハイパースケーラーコアを超えた別の長期的な地域成長パスを与えています。