GPUネットワーキング市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

市場動向とインサイト

AIクラスター密度の上昇がバックエンドネットワークを中心的役割へ押し上げる

GPUネットワーキング市場は、AIクラスター密度が以前のウェブインフラサイクルよりも速く上昇しているため、ハイパースケールデータセンターからより多くの資本を引き寄せています。AIアクセラレーターラックの電力は、ウェブサービス時代の20kW未満から150kW超へと移行し、公開ロードマップではポドスケールシステムが1MWに近づくことが示されています。この密度により、オペレーターはより狭いフットプリントにより多くのGPUを配置せざるを得なくなり、バックエンドファブリック全体の東西帯域幅需要が高まっています。その結果、GPUネットワーキング市場はAIインフラ計画の中心により近い位置に置かれるようになっています。なぜなら、ファブリックの構築が不十分であれば、高価なコンピューティング容量がデータ移動を待つことになるからです。調達の優先事項は、大規模なトレーニングクラスターのバランスを保てる高速スイッチング、光学部品、高密度インターコネクト設計へとシフトしています。これはまた、購入者がアクセラレーターとストレージに非常に大きな予算をすでにコミットしている場合でも、GPUネットワーキング市場が持続的な支出を引き付けている理由を説明しています。

400Gおよび800Gへの急速な移行がイーサネットスイッチ収益を押し上げる

GPUネットワーキング市場は、ほとんどのエンタープライズインフラカテゴリーが経験してきたよりも速いイーサネット速度の移行から恩恵を受けています。400Gは2024年にメインストリームとなり、800Gは2025年に量産に入り、1.6テラビット毎秒プラットフォームは新製品発表を通じて2026年に市場に到達し始めました。Arista Networksは2026年6月に7060XE7シリーズを発表し、224G SerDesおよびBroadcom Tomahawk 6シリコンを使用してプラットフォームあたり100テラビット毎秒のアグリゲートスイッチング容量を実現しました。^[1] その後、Celesticaは2026年4月にDS6000シリーズの1.6テラビットイーサネットスイッチを受注可能にし、同じ速度クラスをODMチャネルに導入しました。各速度世代はアップグレードサイクルを短縮しており、現在800Gを導入している購入者はすでに1.6Tへの移行パスを計画しています。OCP ESUNおよびUEC仕様のサポートがGPUネットワーキング市場での購買決定においてより重要になっているため、標準規格の整合も購買決定を形成しています。

GPUファブリック向けロスレスイーサネットがスケールアウトのデフォルトとしてインフィニバンドを置き換える

GPUネットワーキング市場では、特にオープンエコシステムと幅広い調達オプションを求める購入者の間で、スケールアウトAIファブリックにおけるイーサネットへの明確なシフトが見られます。ウルトライーサネットコンソーシアムは2025年6月にUEC 1.0をリリースし、AIクラスターにおける動作を改善するためにパケットスプレー、マルチパスRDMA、アウトオブオーダー配信でイーサネットスタックの一部を再構築しました。^[2] プライオリティフローコントロール、明示的輳通知、DCQCNなどの輻輳制御を備えたRoCEv2は、本番規模の多くのトレーニングワークロードに対して実用的なものとして扱われるようになっています。大手クラウドオペレーターは、確立されたイーサネットツールに適合し、マルチベンダー調達戦略をサポートするためRoCEv2を選好してきました。NVIDIAは2026年5月に、OpenAI、Microsoft、AMD、Broadcom、Intelのサポートを受けてオープンコンピュートプロジェクトを通じてマルチパスリライアブルコネクション仕様を公開することでこの移行を強化しました。これにより、最大規模のクラスターにおける特化型ファブリックの役割を排除することなく、イーサネットベースのプラットフォームのGPUネットワーキング市場における対応可能なシェアが拡大しています。

インフィニバンドがフロンティアスケールモデルトレーニングにおける優位性を維持

GPUネットワーキング市場は、決定論的ロスレス動作と非常に低いレイテンシーが依然として不可欠なフロンティアスケールモデルトレーニングにおいて、引き続きインフィニバンドに依存しています。NVIDIAのQuantum-Xインフィニバンドコパッケージドオプティクススイッチは、144ポートの800Gインフィニバンドとシリコンフォトニクスコパッケージドオプティクスを備えて2026年にアーリーアダプターへの出荷を開始しました。^[3] NVIDIAはまた、Vera Rubinプラットフォームを中心としたラックスケールシステム設計の概要を示し、スケールアップとスケールアウトのファブリック選択が一体的に再検討されていることを浮き彫りにしました。最大規模のトレーニング環境では、ファブリックがクラスターネットワーキング電力予算の大きな割合を消費する可能性があるため、ネットワーク電力効率は速度とほぼ同等に重要になっています。これにより、イーサネットがより多くのスケールアウトデプロイメントに拡大する中でも、GPUネットワーキング市場においてインフィニバンドの関連性が維持されています。また、モデルの複雑さが増し続けるにつれて、次世代インフィニバンドロードマップへの継続的な投資を支えています。

高い資本集約性がハイパースケールオペレーターへの市場アクセスを集中させる

GPUネットワーキング市場は依然として大きな初期コスト負担を抱えており、その負担が本番グレードのファブリックを大規模に展開できる主体を形成しています。完全なAIネットワーキング構築にはスイッチ、NIC、DPU、トランシーバー、ケーブル、ソフトウェア、インテグレーション作業が必要であるため、支出の閾値は従来のデータセンターアップグレードよりもはるかに高くなっています。これは、大量に交渉でき、非常に大規模なデプロイメントに固定エンジニアリングコストを分散できるハイパースケール購入者に有利に働きます。企業購入者や小規模クラウドオペレーターは、調達規模が低くインテグレーションチームが小さいため、GPU当たりのネットワーキングコストがはるかに高くなることが多いです。その結果、プライベート構築や地域インフラプログラムに依存するGPUネットワーキング市場の一部では採用が遅れています。このコスト障壁はまた、小規模購入者の実行リスクを低減する検証済みアーキテクチャとサービス主導のデプロイメントモデルへの関心を高めています。

相互運用性の断片化がファブリックスタック全体に戦略的リスクをもたらす

GPUネットワーキング市場は独自仕様とオープンファブリックアプローチに分断されており、柔軟性を必要とする購入者にとって長期的な相互運用性の問題を生み出しています。NVLink、NVSwitch、インフィニバンド、イーサネット、UALinkはそれぞれ異なるソフトウェア要件、パフォーマンスプロファイル、サプライヤーエコシステムを持っています。UALinkコンソーシアムは2025年7月にオープン仕様バージョン1.0を公開し、独自スケールアップインターコネクトに対する正式な代替手段を作りましたが、デプロイメントはまだ初期段階です。これらのパラダイムを1つのクラスター内で混在させると、一方のファブリックの制御動作がもう一方にきれいにマッピングされないため、輻輳管理が難しくなる可能性があります。緊密に統合された1つのベンダースタックを選択した購入者はデプロイメント速度を得られますが、交渉力が低下し、将来のリフレッシュサイクルがより二項対立的になります。この緊張は、長期的なサプライヤーの柔軟性を必要とするソブリンおよびエンタープライズデプロイメントにおいて特に、GPUネットワーキング市場に対する意味のある抑制要因として残っています。

*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

ハードウェアは2025年の収益の92.11%を占め、GPUネットワーキング市場の最大コンポーネントであり続けました。この集中は、特にスイッチ、NIC、DPU、ケーブル、光トランシーバーなど物理インフラの高コストを反映しています。800GイーサネットおよびインフィニバンドシステムがAIクラスター設計の中心であるため、スイッチングプラットフォームが最大のハードウェアブロックを形成しました。購入者がネットワークオフロード、テレメトリー、トラフィック管理をサーバースタック内の専用シリコンに移行するにつれ、NICおよびDPUも重みを増しました。このバンドリングトレンドにより、GPUネットワーキング市場全体でコンピューティングとネットワーキングの調達がより相互依存的になっています。

ケーブルとトランシーバーは第3の主要ハードウェア柱であり続け、その可用性はGPUネットワーキング市場のデプロイメントスケジュールに引き続き影響を与えました。購入者はアクセラレーターとスイッチプラットフォームを確保できましたが、クラスターの立ち上げは依然として光学部品の準備状況と認定済みインターコネクトの在庫に依存していました。ソフトウェアは2031年にかけてCAGR26.21%で拡大する見込みであり、GPUネットワーキング市場で最も成長の速い提供内容となっています。クラスターサイズが増大するにつれ、ネットワークオーケストレーション、アダプティブルーティング、テレメトリー、輻輳制御はオプションのツールから運用要件へと移行しています。エンタープライズおよびソブリンオペレーターがGPUファブリックを大規模に運用するためにデプロイメントサポート、インテグレーション支援、継続的な運用専門知識を必要とすることが多いため、サービスも重要性を増しています。

注記: 各セグメントのシェアはレポート購入後に入手可能

イーサネットは2025年の収益の47.33%を占め、ネットワークタイプ別でGPUネットワーキング市場をリードしました。このリードは、スケールアウトAIバックエンドネットワーク、フロントエンド管理レイヤー、ストレージトラフィックにおけるイーサネットの役割を反映しています。RoCE対応イーサネットは、オープン標準と幅広い調達を求める購入者の多くのAIトレーニング環境における実用的なデフォルトとなっています。ウルトライーサネットコンソーシアムの2025年6月のUEC 1.0リリースは、AIクラスター要件に向けてイーサネットの動作を拡張することでその地位を強化しました。標準イーサネットはサポートトラフィックに引き続き重要であり、より高性能なRoCEデプロイメントがGPUネットワーキング市場内のトレーニングワークロードのより多くを担いました。

インフィニバンドは、決定論的パフォーマンスと非常に低いレイテンシーが幅広い相互運用性の利点を上回る場面で引き続き重要でした。同時に、スケールアップGPUインターコネクトは2031年にかけてCAGR26.62%で成長すると予測されており、GPUネットワーキング市場で最も成長の速いネットワークタイプとなっています。主な理由はアーキテクチャ的なものであり、AIシステムはノード間だけでなくコンピュートポッド内でより多くのトラフィックを処理するようになっているためです。NVIDIAのVera Rubin NVL144の方向性とAMDのインフィニティファブリックは、テラビットクラスのクラスター内帯域幅の重要性の高まりを反映しています。UALink 1.0もオープンスケールアップファブリックの設計パスを広げており、GPUネットワーキング市場のこの部分を戦略的に重要な位置に保っています。

クラウドおよびハイパースケールGPUファブリックは2025年の収益の65.42%を占め、デプロイメントモデル別でGPUネットワーキング市場のペースを設定しました。これらのオペレーターはスイッチ設計、光学部品の認定、ネットワークオペレーティングシステムの選択に影響を与えられる規模で調達を管理しています。その購買力はビット当たりコストを下げ、他のほとんどの顧客グループよりも早く制約されたコンポーネントへのアクセスを可能にします。これはまた、GPUネットワーキング市場における多くの技術的選択が、より広い市場が追随する前に少数のハイパースケールチームによって事実上設定されることを意味します。この集中は、これらの大規模クラウド環境内で認定を達成したベンダーに対して勝者総取りに近い効果をもたらします。

GPUクラウドおよびコロケーションデプロイメントは2031年にかけてCAGR26.53%で成長すると予測されており、GPUネットワーキング市場で最も成長の速いデプロイメントモデルとなっています。これらのプラットフォームは、専用パフォーマンスを必要とするが完全なプライベートAIファクトリーを構築したくない企業購入者に訴求します。最大200億ユーロ（218億米ドル）の公的資金で5施設を対象とする欧州委員会のAIギガファクトリー構想は、2027年以降のコロケーションスケールネットワーキングの長期的な需要パイプラインを示しています。オンプレミスAIクラスターも、データガバナンスがパブリッククラウドの利用を制限する規制業種で存在感を増しています。これにより、GPUネットワーキング市場はより多層的なデプロイメントプロファイルを持つようになり、ハイパースケールが支配的であり続ける一方で、コロケーションと規制されたオンプレミス需要がより速く拡大しています。

注記: 各セグメントのシェアはレポート購入後に入手可能

クラウドサービスプロバイダーは2025年の収益の58.12%を占め、GPUネットワーキング市場で最大のエンドユーザーグループであり続けました。そのリーダーシップは、グローバルクラウドプラットフォーム全体のAIトレーニングおよび推論インフラへの早期資本投入から生まれました。これらの購入者はまた、主要な製品発表のリファレンスアカウントとして機能しており、製品検証は多くの場合、彼らの技術要件から始まります。政府・防衛ユーザーは、ソブリンおよび機密ワークロード向けのエアギャップGPUファブリックの構築を継続しました。研究・学術機関は総支出では小規模でしたが、GPUネットワーキング市場内の新興インターコネクト設計のテストにおいて引き続き早期の役割を果たしました。

企業は2031年にかけてCAGR26.32%で成長すると予測されており、GPUネットワーキング市場で最も成長の速い購入者グループとなっています。このシフトは、クラウドAPI実験から本番環境でのオンプレミスおよび専用推論クラスターへの移行を反映しています。Ciscoは2026年3月にNVIDIAとのセキュアAIファクトリーを拡張し、検証済みリファレンスアーキテクチャと統合セキュリティによってエンタープライズデプロイメントのタイムラインを短縮しました。マルチベンダーの相互運用性は小規模なITチームには管理が難しいため、企業の支出は依然として統合されたハードウェアとソフトウェアスタックに傾いています。ネオクラウドおよびコロケーションプロバイダーからのサービスとしてのモデルがそのギャップを縮めるのに役立っており、予測期間にわたってGPUネットワーキング市場の企業基盤を拡大するはずです。

地域分析

北米GPUネットワーキング市場

北米は2025年の収益の38.44%を占め、GPUネットワーキング市場において最大の地域ブロックであり続けた。同地域は主要な米国ハイパースケーラーの設備投資プログラムを基盤としており、スイッチ、トランシーバー、インターコネクトシリコンに対するグローバル需要を引き続き形成している。NVIDIAがSpectrum-Xを通じてイーサネットスイッチングのリーダーシップへと移行したことは、この地域においてコンピュートとネットワーキングの意思決定がいかに緊密に連動しているかを示している。Google、Amazon、Microsoft、Metaなどのクラウドプロバイダーは、2025年および2026年に複数年にわたるAIインフラ拡張を発表し、800Gおよび1.6Tのサプライチェーンへの圧力を維持した。米国はまた、多くのホワイトボックスおよびODMプログラムの主要な設計・調達センターであり続けており、そこで下された意思決定はアジアの製造エコシステムを通じて迅速に波及する。カナダとメキシコは、電力の利用可能性と米国クラウドインフラへの近接性が地域展開を実用的にする場所において、補完的な設備容量を追加した。

欧州GPUネットワーキング市場

欧州はGPUネットワーキング市場において第2位の地域であり続け、主権AI政策、ハイパースケーラーの拡張、およびデジタルインフラプログラムを背景に発展を続けた。Deutsche TelekomとNVIDIAは2026年2月、ミュンヘンにドイツの産業用AIクラウドを開設し、10,000台のNVIDIA Blackwell GPUと10億ユーロ（10億9,000万米ドル）の投資を投じた。英国もまた、2026年初頭にNVIDIA、Microsoft、Googleから400億ポンド（500億米ドル）を超えるコミットメントを獲得し、その中にはNVIDIAが2026年末までに英国のデータセンターに120,000台のBlackwell GPUを設置する計画が含まれている。欧州委員会のAIギガファクトリープログラムは、最大200億ユーロの公的資金を伴う5施設の追加が見込まれており、ラックスケールネットワーキングの将来的なプロジェクトパイプラインを拡大する。

アジア太平洋、南米、中東・アフリカGPUネットワーキング市場

アジア太平洋地域は2031年までに26.42%のCAGRで成長すると予測されており、GPUネットワーキング市場において最も成長の速い地域となっている。中国、日本、韓国、インドは、パブリッククラウド、主権AI、テレコム、産業用展開にわたって異なる需要パターンを牽引している。中国の大手インターネット企業はデータセンター設備への積極的な投資を継続しており、国内調達の優先方針が国産GPUネットワーキングの構築を支援している。日本もまた、分散型フォトニックネットワーキングにおいて早期の勢いを示している。NTT東日本は2026年3月、IOWN全光ネットワーク（All-Photonics Network）を使用して東京と福岡間の概念実証を完了し、1,000 kmにわたる平均往復遅延13.26ミリ秒を記録した。NTTは2026年4月、AIネットワーキングを中心テーマとして、データセンターのITパワー容量を2033年までに300 MWから1 GWに増強する計画を発表した。東南アジア、南米、中東・アフリカは、主権ファンドおよびデジタル経済プログラムが地域のGPUクラウドおよびコロケーション構築を支援る中、GPUネットワーキング市場における新興需要プールとして台頭している。