スケールアップAI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）

グローバルスケールアップAIネットワーキング市場のトレンドとインサイト

AIトレーニングクラスターの急速な拡大

スケールアップAIネットワーキング市場は、AIトレーニングクラスターサイズの急速な増大によって推進されています。これは、より大規模な同期ワークロードがネットワークの信頼性を副次的な要件ではなく中心的な設計要件とするためです。OpenAIは、マルチパス信頼性接続プロトコルを最大規模のNVIDIA GB200スーパーコンピュータ全体に展開したと述べており、これはトレーニング中にクラスター全体の再起動を余儀なくされていたネットワーク障害に対処するためのものです。^{[1]OpenAI、「大規模AIトレーニングを加速するスーパーコンピュータネットワーキング」、OpenAIブログ、openai.com} そのプロトコルをオープンコンピュートプロジェクトに提供するという決定は、フロンティアトレーニングシステムがより複雑になるにつれて、スケールアップAIネットワーキング市場が信頼性のための共有手法へと移行していることを示しています。これはまたベンダーのポジショニングを変化させます。スケールアップ、スケールアウト、および運用ソフトウェアをまとめてサポートできるサプライヤーは、クラスターアーキテクチャがラック、列、サイトをまたいで拡大する際により有利な立場に置かれます。その結果、スケールアップAIネットワーキング市場はコンポーネント販売を超えて拡大し、フルスタックインフラの意思決定に近づいています。

プロプライエタリリンクからオープンイーサネットファブリックへの移行

スケールアップAIネットワーキング市場はまた、オープンイサネットファブリックへの移行からも支持を得ています。これは、購入者がアクセラレータ、スイッチ、および制御ソフトウェア全体でより広範な相互運用性を求めているためです。オープンコンピュートプロジェクトは、主要なシリコン、クラウド、およびシステムベンダーの参加を得た標準ベースのコミュニティ活動として、スケールアップAIインフラ向けイーサネットを定義するESUNイニシアチブを立ち上げました。ウルトライーサネットコンソーシアムはAIおよびHPCワークロード向けのイーサネットベースの通信スタックを正式化し、2026年にそれを更新しました。これにより、オープンイーサネットは概念からコンプライアンス主導のパスへと転換しました。スケールアップAIネットワーキング市場において、これが重要なのは、AMD、カスタムシリコン、または混在環境を採用する顧客が、単一のアクセラレータロードマップに縛られないファブリックを必要とするためです。また、差別化が閉じた接続性だけから離れ、統合品質、自動化、およびスケールでの相互運用性を証明する能力へとシフトしているとを意味します。

ラックレベルの帯域幅密度要件の高度化

ラックレベルの帯域幅密度の高度化は、スケールアップAIネットワーキング市場の直接的な成長要因となっています。これは、各アクセラレータ世代がスイッチングレイヤー、ケーブルプラント、および電力エンベロープへの圧力を高めるためです。NVIDIAは、1.6Tネットワークにおいてプラガブル光学部品からコパッケージド光学部品に移行することで、リンクあたりの電力を30Wから9Wに削減できると述べており、これは効率性がネットワーク設計の意思決定においてスループットと並んで重要視される理由を示しています。^{[2]NVIDIA、「オープンでAIネイティブなイーサネットファブリックであるNVIDIA Spectrum-Xが、MRC搭載でギガスケールAIの標準を確立」、NVIDIAブログ、blogs.nvidia.com} 2026年6月にBroadcomのTomahawk 6シリコンを搭載して発表されたArista 7060XE7シリーズは、ネットワークをスタンドアロンのスイッチ層ではなく、緊密に統合されたAIスーパーシステムとして位置づけることで、このシフトを反映しています。スケールアップAIネットワーキング市場において、これらの要件は製品サイクルを短縮します。クラスターレイアウトと帯域幅目標が急速に上昇している中、オペレーターは長い認定期間を待つことができないためです。その結果、リフレッシュ活動が加速し、安定したロードマップ上で電力効率を考慮した高密度プラットフォームを提供できるサプライヤーへの需要が高まっています。

コパッケージド光学部品およびシリコンフォトニクスの採用

コパッケージド光学部品とシリコンフォトニクスは、ラックレベルでのスイッチング電力の低減と高密度化への明確な道筋を提供するため、スケールアップAIネットワーキング市場においてより重要性を増しています。Ayar Labsはコパッケージド光学部品が実用的な展開の注目段階に移行していると述べ、CienaはAIデータセンター接続向けに設計されたプラガブルCPOソリューションとしてVesta 200 6.4T CPXを発表しました。^{[3]Ciena、「CienaがAIネットワーキングのリーダーシップを強化し、高速接続向けの新たなイノベーションを発表」、Ciena、ciena.gcs-web.com} Cienaはまた、そのローンチをIEEE 802.3dj準拠の光学インターフェースと結びつけました。これは、スケールアップAIネットワーキング市場がこれらの設計をベンダーエコシステム全体に広く展開する前に、相互運用可能なビルディングブロックを必要としているため重要です。商業的な機会は明確ですが、展開ペースは依然としてサプライチェーンが高度な光学部品を大量に供給できるかどうかにかかっています。これにより、光学イノベーションと信頼性の高い製造アクセスおよび標準への準拠を組み合わせられるベンダーが早期優位性を維持します。

スケールアップレイヤーにおける高い電力・冷却負荷

電力と冷却の圧力は、スケールアップAIネットワーキング市場における最も明確な制約要因の一つです。これは、ネットワーク機器が従来のデータホールが設計されていたよりもはるかに高密度なAIインフラ環境内に配置されるようになったためです。応用熱工学およびIEEE IThermはいずれも液体冷却を必要な方向性として指摘していますが、配管、冷却剤の適合性、および長期的なサービス性における複雑さの増大も指摘しています。Cienaは、プラガブルCPOアプローチにより電力消費を最大70%削減できると述べており、スケールアップAIネットワーキング市場が帯域幅だけでなく電力性能のトレードオフによっていかに強く形成されているかを示しています。これは、新しい熱要件を中心に設計できるグリーンフィールドキャンパスに有利に働く一方、古い施設での改修は準備サイクルが長くなり、統合リスクが高まります。また、ファブリックの決定がサイトエンジニアリングおよび展開シーケンスとより密接に結びつくことを意味します。

高速スイッチシリコンおよび光学部品のサプライチェーン依存

スケールアップAIネットワーキング市場は、高速スイッチシリコンおよび光学部品のサプライチェーン依存に引き続きさらされています。これらのコンポーネントが、計画されたクラスターが受注から予定通りに稼働できるかどうかを決定するためです。Lumentumは光学部品がAIデータセンターの次の時代を定義する述べており、フォトニクスレイヤーが性能最適化だけでなくネットワーク提供においていかに中心的な役割を担うようになったかを強調しています。CellesticaがDS6000シリーズの1.6TbEスイッチを2026年に顧客注文向けに提供開始したことは、スケールアップAIネットワーキング市場におけるプラットフォームの準備状況が、シリコン、光学部品、およびシステム製造全体での同期した可用性に依存していることを示しています。これらの部品が揃わない場合、購入者はアクセラレータを確保しても、ファブリックが未完成のために展開ウィンドウを逃す可能性があります。これにより、スタック全体で戦略的なコンポーネントアクセスを確保できるサプライヤーが価格決定力とスケジュール調整力を維持します。

*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

提供形態別：ハードウェアが収益をリードし、ソフトウェアが戦略的重要性を高める

ハードウェアは2025年の収益の90.11%を占め、スケールアップAIネットワーキング市場における主要な支出の中心として物理レイヤーを維持しました。この構成は、新しいAIクラスターを立ち上げために必要なスイッチ、ASIC、ネットワークインターフェースカード、ケーブル、および光学部品の資本集約性を反映しています。また、スケールアップAIネットワーキング市場の多くが依然として構築フェーズにあり、購入者がオーケストレーションへの支出を拡大する前に、まず物理レイヤーで帯域幅、トポロジー、および信頼性を確保することを示しています。ソフトウェアは2031年までに24.21%のCAGRで最も急成長している提供形態であり、オペレーターが既存のファブリック展開にテレメトリ、輻輳制御、および自動化ツールを追加しています。

スケールアップAIネットワーキング産業がより複雑で分散したクラスター運用へと移行するにつれて、ソフトウェアの事例はより強固になっています。ウルトライーサネットコンソーシアムの仕様は、AIおよびHPC環境向けの標準主導のソフトウェアおよびトランスポートフレームワークを提供しており、ベンダー間での共通の運用手法のより広範な使用を支援しています。Googleもまた、マトリョーシカネットワーク設計システムを通じて、モデル駆動型管理が数年にわたって大規模なデータセンター資産をサポートできることを示しており、スケールアップAIネットワーキング市場におけるソフトウェアレイヤーの長期的な価値を強化しています。サービスは収益においては依然として小さいですが、マルチサイトAIファクトリーアーキテクチャが専門的な設計、試運転、および継続的なサポートを必要とするため、統合の複雑さとともに増加しています。

注記: 全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

ファブリック技術別：プロプライエタリのリーダーシップがより広範なオープンへの推進に直面

プロプライエタリアクセラレタスケールアップファブリックは2025年の収益の85.33%を占め、スケールアップAIネットワーキング市場における緊密に統合されたアクセラレータエコシステムのインストールベース優位性を反映しました。このリードは、特に購入者が大規模なトレーニングシステム展開への最短経路を求めていた場合に、ハードウェアとソフトウェアの共同設計の技術的・商業的強みから生まれました。オープンスケールアップファブリックは2031年までに24.62%のCAGRで最も急成長しているセグメントであり、非プロプライエタリのアクセラレータオプションが普及するにつれて顧客が代替手段を求めていることを示しています。オープンスケールアップファブリックのスケールアップAIネットワーキング市場規模は、より広範なシリコンの選択肢と長い調達サイクルに対応できるアーキテクチャへの需要とともに増加しています。

AMDとCellesticaは、HeliosラックスケールAIプラットフォームがスケールアップ接続にイーサネット上のウルトラアクセラレータリンクを使用すると述べており、オープンファブリックセグメントに単な標準の物語ではなく、より明確な製品パスを与えています。NVIDIAはNVLink Fusionで応答し、サードパーティのカスタムXPUがNVLinkチップレットを通じて統合できるようにすることでエコシステムを拡張し、その隣接スペースを無競争のままにしませんでした。イーサネットベースのスケールアップファブリックはESUNおよびArista 7060XE7プラットフォームを通じてより可視化されており、Ayar Labsの光学チップレット研究などの初期の光学I/Oアプローチは開発サイクルの早い段階に留まっています。スケールアップAIネットワーキング市場において、ファブリック競争は今や生の接続性だけでなく、ロードマップ制御、相互運用性、およびエコシステムの深さによって定義されています。

スケールアップドメインサイズ別：中規模ポッドが依然としてボリュームを牽引

9台から72台のアクセラレータセグメントは2025年のスケールアップAIネットワーキング市場規模の70.42%を占め、現在の商業展開の多くが依然として中規模クラスターフットプリントで運用されていることを確認しています。このセグメントは、多くのハイパースケール、AIクラウド、およびエンタープライズプロジェクトが性能、コスト、および運用のシンプルさのバランスを取るサイズで展開するため、コア需要基盤であり続けています。256台超のアクセラレータは2031年までに24.53%のCAGRで最も急成長しているセグメントであり、次の波のアーキテクチャ変化がどこに集中しているかを示しています。したがって、スケールアップAIネットワーキング市場は一方ではボリュームによって、他方では設計の複雑さによって形成されています。

GoogleのVirgoファブリックは、この曲線の上端がどのようなものかを示しました。134,000チップを接続し、最大47ペタビット毎秒の双方向帯域幅を提供できる2層ノンブロッキングトポロジーを備えています。73台から256台のアクセラレータセグメントは現在の設計競争の中間に位置しており、購入者がNVLink、UALink、およびESUN準拠のイーサネットオプションを近期のクラスターロードマップと比較検討しているためです。8台以下のアクセラレータは収益においては依然として小さいですが、後に大規模なプログラムに拡張でるエンタープライズおよびアカデミックな推論展開のエントリーポイントとして有用です。この構成は、スケールアップAIネットワーキング市場のベンダーが、一つの普遍的な設計ではなく、ドメインサイズ全体で異なるスイッチラジックス、ケーブル密度、および熱アプローチを必要とすることを意味します。

注記: 全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

ワークロード別：トレーニングが収益を維持し、推論が速度を増す

AIトレーニングは2025年の収益の58.12%を占め、スケールアップAIネットワーキング市場における最大のワークロードであり続けました。この地位は、フロンティアモデルの事前トレーニングの帯域幅集約性と、ハイパースケーラーおよび専門AIクラウドオペレーターにおける大規模同期クラスターの継続的な役割を反映しています。AI推論は2031年までに24.32%のCAGRで成長すると予測されており、本番展開が増加するにつれて最も急成長するワークロードとなっています。推論のスケールアップAIネットワーキング市場規模は、本番システムが大規模なトレーニングジョブよりも多様なノード集団全体で低レイテンシ、バースト耐性、および効率的な運用を必要とするため増加しています。

UALink 2.0仕様はインネットワークコンピューティング機能と標準化された管理機能を導入しており、ワークロード固有の最適化が標準レイヤーにも移行していることを示しています。ファインチューニングとモデル適応も、エンタープライズが完全な事前トレーニング環境にコミットせずに中規模AIインフラを求めるため、より重要性を増しています。HPCよび科学計算は安定した収益貢献者であり続けており、国立研究所や研究プログラムが同じネットワーキングビルディングブロックの多くを採用しています。分析や推薦パイプラインを含むその他のワークロードは今日では依然として収益が少ないですが、AIネイティブアプリケーションが普及するにつれてスケールアップAIネットワーキング市場の長期的な需要基盤を広げています。

エンドユーザー別：ハイパースケーラーが支出をリードし、AIクラウドプロバイダーがより速く拡大

ハイパースケールクラウドプロバイダーは2025年の収益の63.73%を占め、スケールアップAIネットワーキング市場における支配的な購入者グループとなりました。そのリードは、資本プログラムの規模、製造パートナーとのインフラ共同設計能力、および非常に大規模なトレーニングクラスターへの早期需要から生まれました。AIクラウドおよびサービスとしてのGPUプロバイダーは2031年までに24.44%のCAGRで成長すると予測されており、最も急成長するエンドユーザーセグメントとなっています。スケールアップAIネットワーキグ市場シェアは依然としてハイパースケーラーを中心としていますが、AIクラウドプラットフォームへの商業的圧力により、ファブリック性能、可用性、およびレイテンシでより直接的に競争するよう促されています。

IEEE通信学会は、ハイパースケーラーがネットワーキング機器設計においてODMパートナーとどのように協力するかを説明しており、この購入者グループがカスタムトポロジーおよびホワイトボックスシステムで迅速に動ける理由を説明するのに役立っています。エンタープライズデータセンターは、LLMファインチューニングおよびエージェンティックAIプロジェクトの拡大とともに成長していますが、多くはカスタムネットワークエンジニアリングではなくターンキーAIファクトリーソリューションを好んでいます。政府、研究、およびHPCセンターは、国家コンピューティングの優先事項を支援し、しばしば商業AIネットワーキング標準を公共インフラプログラムに採用するため、戦略的に重要であり続けています。コロケーションプロバイダーもGPUクラウドテナントを引き付けるためにAIレィポッドを構築しており、スケールアップAIネットワーキング市場をハイパースケーラーセグメントを超えたサービス差別化要因に変えています。

注記: 全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

地域分析

北米は2025年のスケールアップAIネットワーキング市場シェアの58.44%を占め、最大の地域貢献者であり続けました。この地域は、ハイパースケーラーの資本、アクセラレータエコシステムのリーダーシップ、およびオープン標準への強力な参加を組み合わせているため、スケールアップAIネットワーキング市場の中心であり続けています。米国がその需要の大部分を占め、カナダが研究主導の活動を加え、メキシコが新興のコロケーションおよびニアショアインフラへの関心を支えています。北米はまた、イーサネット、UALink、およびラックスケールAIシステムを形成する企業や業界グループのいくつかが地域エコシステムと密接に結びついているため、ベンダーの近接性においても優位性を持っています。

アジア太平洋はスケールアップAIネットワーキング市場において第2位の地域であり、需要は中国、日本、韓国、インド、および東南アジアに分散しています。HuaweiがMWCシャンハイ2026で10のAI光学ネットワーク製品を2026年6月に発表したことは、中国がAI中心の光学およびネットワークインフラ開発に積極的に参入していることを示しています。日本は主権コンピューティングの優先事項と光学インターコネクト研究を通じて技術的に重要であり続け、韓国はメモリおよび半導体基盤を通じてより広範なエコシステムを支えています。インドと東南アジアは、地域のデタルインフラ構築がAI展開の野心とともに拡大しているため、スケールアップAIネットワーキング市場の成長部分となっています。

欧州と中東・アフリカは、スケールアップAIネットワーキング市場内で異なる需要パターンを示しています。欧州は2025年に堅調な勢いを記録し、ドイツが主要なデータセンター拠点として、また少なくとも1つのAIギガファクトリーへの連邦支援の受け手として際立っています。この地域の成長経路は、主権コンピューティングの優先事項、コンプライアンス要件、および長い官民調達サイクルに結びついています。中東・アフリカは2031年までに24.42%のCAGRで最も急成長している地域であり、主権AI投資と大規模なキャンパス規模の開発計画によって支えられています。総費用が300億米ドルを超え、フェーズ1が2026年第3四半期に予定されているスターゲートUAEプロジェクトは、この地域が政策的野心から物理的インフラへのコミットメントへといかに迅速に移行しているかを示しています。南米は開発の早い段階にあり、需要はコロケーションの成長と依然として規模を構築中の国内インフラプログラムに集中しています。