ラック・スケールGPU市場規模・シェア分析 - 成長トレンドおよび予測（2026年～2031年）

グローバルラック・スケールGPU市場のトレンドとインサイト

ハイパースケールAIクラスター密度要件の高まり

ラック・スケールGPU市場は、新たな展開サイクルごとにより高密度なインフラを必要とする大規模AIクラスターを構築するハイパースケールクラウドオペレーターによって牽引されています。NVIDIA社は、Vera Rubin NVL72プラットフォームが72基のRubin GPUと36基のVera CPUを単一のラック・スケールシステムに統合すると述べており、パフォーマンス目標がすでに孤立したノードから統合ファブリックへとシフトしていることを強調しています。^{[1]NVIDIA Corporation、「NVIDIA Vera Rubin、エージェンティックAIフロンティアを切り開く」、NVIDIA投資家向け情報、investor.nvidia.com} NVIDIAはまた、GB200 NVL72クラスのシステムが2025年にラックあたり132kWに達し、Vera Rubinクラスのプラットフォームがはるかに高いラック密度へと移行しつつあることを示しており、各拡張フェーズが専用設計の電力・冷却設計にますます依存するようになっています。その結果、ラック・スケールGPU市場はアクセラレーターだけでなく、ラック納品、液冷ループ、光学スケールアップ、およびシステム設置前のファクトリーレベルの検証に対しても高い支出を引き付けています。Dellは2026年6月にNVIDIA Vera Rubinプラットフォームをベースに構築されたシステムをCoreWeaveへ初出荷したことを確認しており、ハイパースケール需要が低速なコンポーネント主導の設置サイクルよりも統合ラック納品を優先するようになっていることを反映しています。同様のシフトは、NVIDIAが説明する数百万GPU規模のAIファクトリーにも見られ、ラック・スケールGPU市場は通常のサーバーリフレッシュサイクルではなくプラットフォーム規模の構築によって形成されています。

GPUノードからラック・スケールファブリックへのシフト

ラック・スケールGPU市場はまた、AIの購入者が個別のGPUサーバーの集合体ではなく、単一の論理コンピュートシステムとして機能するラックをますます求めるようになるにつれて進展しています。NVIDIAはVera Rubin NVL72を260TB/sのNVLink 6ファブリックで結合された統合ラックプラットフォームとして説明しており、そのアーキテクチャは要求の高いAIワークロード向けの大規模共有メモリドメインへの移行を直接支援しています。Open Compute ProjectのAI向けオープンクラスター設計に関する取り組みは、インフラ標準が現在、レガシーノードの前提ではなく、高電力クラスターレイアウト、より広いラックフォーマット、ラックネイティブ電力分配を中心に構築されていることをさらに示しています。こはラック・スケールGPU市場にとって重要です。なぜなら、調達がよりシステム指向になり、購入者がエンクロージャー、ネットワーキング、液冷、サービス対応を一つのパッケージとして評価するようになっているためです。AMDもそのHelios AIラック設計をMetaのOpen Compute Workに結び付けており、このファブリック主導の方向性が単一のサプライヤーエコシステムに限定されていないことを示唆しています。ラック・スケールGPU市場は、スイッチングコスト、検証サイクル、および運用上の習熟度が生のアクセラレーター性能とほぼ同等に重要なプラットフォーム競争へと移行しています。

新規AIデータセンターにおける液冷対応の整備

液冷対応は、新世代のアクセラレーターラックが標準的な空冷システムでは大規模に対応できない熱レベルで動作するようになったため、ラック・スケールGPU市場にとって最も明確な実用的イネーブラーの一つとなっています。NVIDIAは、GB200 NVL72がチップへの直接液冷（毎分20リットルの冷媒流量、入口温度30℃以下）を必要とすると述べており、Vera Rubin向けの45℃温水アプローチは好条件の環境ではチラーの必要性を排除できます。この技術的方向性は、ラック・スケールGPU市場が半導体供給だけでなく、施設エンジニアリング能力とますます結びついていることを意味します。IDC FrontierとVertivは日本においてラックあたり150kWのGPUサーバー環境の安定稼働を確認しており、高密度液冷展開が限られたハイパースケールテストサイトを超えて広がっていることを示しています。EXEOグループも2025年12月に日本初の商用二相式ダイレクト液冷GPUサーバーの展開を発表し、アジアにおけるサポート熱エコシステムが拡大していることを強調しています。ラック・スケールグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）市場はこの施設シフトから恩恵を受けており、液冷対応の建物を準備した購入者は、旧来の空冷フットプリントを延命しようとするオペレーターよりも速く次世代ラックプラットフォームを採用できます。

ソブリンAIインフラの構築

ソブリンAIプログラムは、国家コンピュートプロジェクトが地域の管轄境界内に展開できるセキュアな高密度システムをますます必要とするようになっているため、ラック・スケールGPU市場に独自の需要レイヤーを生み出しています。NVIDIAはVera RubinシステムをBlueField-4 DPUおよびコンフィデンシャルコンピューティング機能と結び付けており、ハードウェアアテステーション、保護されたデータ移動、機密性の高いワークロードのより厳格な分離をサポートします。Oracleもまた、次世代OCI SuperclusterをNVIDIA Vera Rubin、BlueField-4 DPU、ConnectX-9 SuperNIC、Spectrum-Xスイッチとともに、トレーニングおよび本番推論のためのスケーラブルな環境として位置付けており、これはソブリンプログラムがしばしば必要とするフルスタック制御と一致しています。LenovoのAI Cloud GigafactoryプログラムおよびHPEのマルチテナントAIファクトリーオファリングは、システムベンダーがすでに商業クラウドだけでなく、公共部門およびソブリンユースケース向けにラックネイティブコンピュートをパッケージ化していることを示しています。これはラック・スケールGPU市場にとって重要です。なぜなら、ソブリン需要はコンプライアンス、展開監視、ワークロード分離を簡素化する統合プラットフォームを優遇することが多いためです。また、調達サイクルが資金力のある関に集中したままであっても、ハイパースケーラーを超えて購入者基盤を広げます。

高い初期資本集約度

ラック・スケールGPU市場は依然として重大な制約に直面しています。フルラックAIシステムは、ハードウェア、ラック統合、冷却機器、ネットワーキング、施設準備にわたる大規模な初期コミットメントを必要とするためです。ベンダーの発表自体がフルシステムにどれほどの価値が集中しているかを示しており、購入者はGPUボードのみを注文するのではなく、サポートインフラを含む完全なラック・スケール環境を調達するようになっています。^{[2]Dell Technologies、「Dell AI Factory with NVIDIAが次世代HPCおよびAIを支えるスーパーコンピューティングクラスのインフラを前進させる」、Dell Technologies Newsroom、dell.com} このコストプロファイルにより、ラック・スケールGPU市場はハイパースケーラー、ソブリンプログラム、および少数の資本力のあるクラウドスペシャリストに傾いたままです。マネージド展開およびホスト型AIコンピュートは企業の所有負担を軽減でき、AMDのRackspaceとの30MWの契約はサービス主導のアクセスモデルが対応策の一部になりつつあることを示しています。それでも、ラック・スケールGPU市場は従来のサーバー市場よりも参入が難しい状況が続いています。各展開がコンピュートと施設能力の両方に対する一致した投資を必要とするためです。このような資本プロファイルは長期的な成長を支えますが、即時の顧客プールを狭めます。

電力・冷却レトロフィットの複雑性

ラック・スケールGPU市場はまた、多くの既存施設が現在のラックネイティブAIシステムの電力密度および熱負荷向けに設計されていないという事実によっても制約されています。GB200 NVL72およびVera Rubinクラスプラットフォームに関するNVIDIAの公開されたラック要件は、現代のAIラックがダイレクト液冷、大容量電力供給、そして従来のサーバールームが提供できる以上のネットワーキングと機械システムの緊密な統合に依存していることを明確にしています。Equinixは2025年に日本で液冷サービスを開始しており、オペレーターが適応しつつあることを示唆していますが、施設のレトロフィットとサービスアップグレードがこの分野への参加に必要な要素となっていることも浮き彫りにしています。同様のパターンはDell、HPE、Supermicroのベンダーブループリントにも見られ、ダイレクト液冷と高ラック電力サポートがプレミアムオプションではなくベースライン設計要件として扱われています。このため、ラック・スケールGPU市場はグリーンフィールドのAIデータセンターでは迅速に拡大できますが、オペレーターが先に古い建物を改修しなければならない場合は拡大が遅くなります。レトロフィットの複雑性は需要を弱めるものではありませんが、計画された調達から実際の展開への転換を遅らせます。

*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

オファリング別：サービスはハードウェア収益ギャップを縮小する見込み

ハードウェアは2025年の収益の62.98%を占め、ラック・スケールGPU市場で最大のオファリングとなっており、アクセラレーター、NVLinkスイッチ、ラックエンクロージャー、電力システム、冷却ハードウェアに必要な多大な支出を反映しています。この位置付けは初期の構築サイクルと一致しており、多くの顧客がまだ新しいAI能力を構築中であり、最適化レイヤーが支出の主要な焦点になる前に完全な物理スタックを購入する必要がありました。Dell、HPE、Supermicro、Lenovo、その他のシステムビルダーはフルラックAIプラットフォームを商業化しており、現在の拡張フェーズにおいてハードウェアを購入者の予算の中心に置き続けています。ソフトウェアは収益シェアでは依然として小さいものの、ファブリック、冷却制御、ワークロードオーケストレーションが従来のHPCツールでは管理が難しくなるにつれて、運用上の重要性が高まっています。これは、ハードウェアが依然として支出の基盤であっても、ラック・スケールGPU市場がもはやサーバーハードウェアのみによって定義されないことを意味します。

サービスは2031年までにCAGR 34.96%で拡大する見込みであり、最も成長の速いオファリングとなっており、運用の複雑性が多くの購入者の対応能力を超えるスピードで高まっていることを示しています。CoreWeaveの2026年6月のNVIDIA Vera Rubin NVL72の立ち上げには、液冷ストレージ、カスタムソフトウェア定義冷却制御、統合ラック管理が含まれており、ラックが本番稼働に入る前に必要な調整の深さを示しています。DellのIntegrated Rack Scalable Systemsモデルも同じ方向を示しており、検証、オンサイト展開、ライフサイクルサポートをオプションの後続作業として販売するのではなく、ハードウェアとともにパッケージ化しています。ラック・スケールGPU産業では、これによりコミッショニング、熱チューニング、ファームウェア検証、光インターコネクトのセットアップ、セキュリティ設定においてより広い役割が生まれます。ラック・スケールGPU市場は、企業、第二層クラウド、公共機関が社内に完全な運用チームを構築することなくラックネイティブAIの能力を求める場所でサービス収益がより速く上昇する可能性が高いです。

注記: 個別セグメントのシェアはレポート購入後に入手可能

ラック密度別：128GPU超ティアが次の拡大フロンティアを定義

17～64GPUティアは2025年の収益の39.83%を占め、ラック・スケールGPU市場で主要な密度クラスとなっており、幅広い企業AI、地域クラウド、中規模ソブリン要件を満たしています。このティアは、最大かつ最も要求の高いラックフットプリントに即座に移行することなく、意味のあるコンピュート密度を展開できる実用的な中間点を提供しました。このセグメントはまた、より管理しやすい電力エンベロープと展開スケジュール内で作業しがら、高度なトレーニングおよび推論能力を求める組織のニーズにも合致していました。そのため、17～64GPUは2025年のラック・スケールGPU市場シェアの39.83%を保持し、最高密度フォーマットの完全な複雑性を伴わずにスケールを求める購入者にとってのワークホースブラケットであり続けました。ラック・スケールGPU市場はこのセグメントから恩恵を受けており、初期の企業採用とフルハイパースケール構成の橋渡しをしました。

128GPU超ティアは2031年までにCAGR 35.17%で拡大する見込みであり、より大規模なAIモデルがラック内通信の緊密化と低レイテンシを要求するにつれて、次のスケールの波がどこへ向かっているかを示しています。Supermicroは、Vera Rubin NVL4 DCBBSブループリントが3.2MWユニット内で1,152基のNVIDIA Rubin GPUまでスケールできると述べており、サプライヤーがすでに極めて高密度なAI展開ブロックを中心に設計していることを示しています。Dellもまた、ORv3標準ラックあたり最大144GPUをサポートするPowerEdge XE8812を発表し、ラック・スケールGPU市場がはるかに高密度なラッククラスへと移行していることをさらに確認しています。オープンクラスター設計に取り組むOpen Compute Projectは、将来の高密度AIクラスター向けにエンクロージャーと電力フォーマットを準備することで、この動きに標準化レイヤーを追加しています。ラック・スケールGPU産業では、16GPU以下および65～128GPUブラケットも依然として重要ですが、最も強いモメンタムはフロンティアワークロードの通信オーバーヘッドを削減できる大規模ラックドメインへと明確にシフトしています。

冷却技術別：液冷がアーキテクチャ上のデフォルトとして定着

液冷は2025年の収益の51.49%を占め、このカテゴリで最大のシェアを持ち、ラック・スケールGPU市場における最も明確な構造的シグナルの一つとして機能しています。そのリードは、新世代プラットフォームが本格的なAIトレーニングと大規模推論においてチップへの直接冷却がもはや任意ではない熱閾値を超えているという現実を反映しています。NVIDIAはGB200 NVL72がダイレクト液冷を必要とすると説明しており、Vera Rubin向けの45℃温水設計は施設設計と冷却効率が緊密に結びついた競争変数となる未来を示しています。Equinixの2025年の日本における液冷サービス開始は、コロケーションオペレーターが同じラック要件を満たすためにサービスオファリングを適応させていることを示しました。ラック・スケールGPU市場は液冷から強みを得ており、新規AIデータセンターにおける高密度化、より良い熱安定性、より一貫した展開準備をサポートしています。

空冷およびハイブリッド構成は、特に軽量な推論負荷、テレコムエッジサイト、フル液冷ビルドがまだ実用的でないレトロフィットケースにおいて依然として役割を持っています。Supermicroは一部の設計で液冷から空冷へのサイドカーサポートを強調しており、ベンダーが選択された顧客向けの過渡的な熱アプローチに依然として価値を見出していることを示しています。それでも、ラック・スケールGPU市場は明確な方向へと進んでおり、新しいパフォーマンス世代ごとに液冷インフラがニッチな高性能環境ではなく主流の展開においてより中心的な存在になっています。ハイブリッドシステムはオペレーターが段階的な移行パスを必要とする場所で拡大するかもしれませんが、最新のAIプラットフォームの液冷優先バイアスを置き換える可能性は低いです。その結果、冷却技術はラック・スケールGPU市場においてハードウェア選択後に行われる施設上の決定ではなく、戦略的な購買基準となっています。

注記: 個別セグメントのシェアはレポート購入後に入手可能

エンドユーザー別：ソブリン需要が構造的に新しい購入者クラスを創出

クラウドサービスプロバイダーは2025年の収益の52.47%を獲得し、最大のエンドユーザーグループとなっており、ラック・スケールGPU市場が依然として非常に大きな資本予算と迅速な展開サイクルを持つ購入者にどれほど依存しているかを強調しています。NVIDIA Vera Rubinを搭載し131,072GPUまでスケール可能なOracleの次世代OCI Superclusterは、クラウドプロバイダーがラック・スケールインフラをモデルトレーニングを超えて本番AIサービスへと拡張していることを示しています。これらの購入者は施設再設計のコストを吸収し、年次アクセラレーターリフレッシュを迅速に進め、ほとんどの企業よりも容易に優先するソフトウェアおよびネットワーキングスタックを標準化できます。企業も重要ですが、その多くはダイレクトなフルラック所有ではなく、ホスト型コンピュート、専用クラウド容量、またはマネージドオンプレミスソリューションを通じてラック・スケールGPU市場にアプローチしています。GTC 2026でのIBMとNVIDIAの拡大されたコラボレーションは、パイロットAIプログラムから本番利用へと移行する組織向けにストレージ、オープンAIサービス、アクセラレーテッドコンピュートを組み合わせることで、そのパターンを反映しています。

政府・研究機関は2031年までにCAGR 35.08%で成長する見込みであり、ラック・スケールグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）市場で最も成長の速いエンドユーザーカテゴリとなっています。NVIDIAの科学重視のVera Rubin発表では、ライプニッツ・スーパーコンピューティングセンター、NERSC、ロスアラモス国立研究所がこれらのシステムを展開する組織として挙げられており、国家研究および公共コンピュートプログラムがより強力な需要の錨となっていることを強調しています。ラック・スケールGPU市場はこれらの機関が高度なモデリングとAI研究のためにアテステーション、分離、大規模共有メモリ能力を備えた緊密に統合されたシステムを必要とすることが多いため恩恵を受けています。テレコムおよびエッジオペレーターも、分散AIサービスがネットワークエンドポイントに近づくにつれて、より小さいながらも独自のユーザーグループとして台頭しています。NokiaとIndosatの2026年6月のAI-RAN協定は、テレコムインフラがAIコンピュートをより直接的に吸収し始めていることを示していますが、このチャネルは今日のクラウドおよび政府需要よりもはるかに小さいままです。ラック・スケールGPU市場は顧客基盤を広げていますが、ハイパースケーラー以外での最も強い成長は現在、ソブリン、研究、規制されたコンピュート環境から来ています。

地域分析

北米は2025年のラック・スケールGPU市場の53.34%を占め、主要な地域市場となっており、ハイパースケールクラウド購入者、AIインフラスペシャリスト、初期の液冷ビルドの集中を反映しています。米国は最大のプラットフォーム発表、最初のシステム出荷、および最も注目されるAIファクトリープロジェクトの多くがそこに集中しているため、主要な錨であり続けています。Dellは2026年6月にVera RubinベースのシステムをCoreWeaveに出荷し、北米のラック・スケールGPU市場が依然としてベンダーと顧客の緊密な連携と迅速な商業化サイクルから恩恵を受けていることを示しました。NVIDIAはまたCoreWeaveに20億米ドルを投資し、2030年までに5GW超のAIファクトリー構築をサポートするためにパートナーシップを拡大しており、この地域ですでに進行中のインフラコミットメントの規模を強調しています。^{[3]NVIDIAおよびCoreWeave、「NVIDIAとCoreWeave、パートナーシップの拡大を発表」、米国証券取引委員会提出書類、sec.gov} 地域のリードは現在の能力だけでなく、電力、ラック統合、エコシステムサポートにわたるより速い実行力の問題でもあります。

欧州はより小さな基盤から成長していますが、研究コンピューティング、ソブリンAIの優先事項、および効率的な高密度インフラへの関心の高まりを通じて、ラック・スケールGPU市場が牽引力を得ています。NVIDIAの2026年の科学システム発表にはライプニッツ・スーパーコンピューティングセンターが含まれており、この地域が先進的なラックネイティブAIおよびHPCプラットフォームの展開において依然として活発であることを示しています。HPEとLenovoも2026年のAIファクトリーおよびVera Rubinプログラムをマルチテナントおよび大規模展開向けに位置付けており、欧州の購入者が段階的なノード追加ではなくフルラックプラットフォームへと移行しているという見方を支持しています。地域プロファイルは、コンピュートの主権、研究ワークロード、効率重視の施設設計が一致する場所での着実な成長を示唆しています。

アジア太平洋地域は2031年までにCAGR 35.31%で拡大する見込みであり、ラック・スケールGPU市場で最も成長の速い地域セグメントとなっています。日本はIDC Frontier、Vertiv、Equinixなどのオペレーターによる高密度液冷運用と商用液冷サービスを通じて、より強い展開準備を既に示しています。中国は独自の国内パスを進んでおり、HuaweiのCloudMatrix384論文は16ラックにわたる統合メモリプーリングを備えた384 NPUラック・スケールスーパーノードアーキテクチャを説明しています。Huaweiはまた、Atlas 950 SuperPoDが8,192 NPUまでスケールすると述べており、ローカルの代替手段がシステムレベルのAIインフラへと急速に移行していることを示しています。アジア太平洋地域以外では、南米は選択的なハイパースケールコロケーション需要を中心とした小規模な市場であり、中東・アフリカはソブリンAI構築と大規模AIファクトリーの野心を通じてより目立つようになっていますが、インストールベースは北米よりも集中したままです。