科学技術計算GPU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

GPU加速科学シミュレーションに対する需要の増大

GPU加速シミュレーションは、大規模研究プログラムが核融合、材料、エネルギー、量子研究における高精度モデリングに依然として依存しているため、科学技術計算GPU市場における需要の主要エンジンであり続けています。米国エネルギー省はオークリッジ国立研究所のLuxおよびDiscoveryシステムに対して10億米ドルを超える官民投資を発表しており、国家プログラムが大規模な購買サイクルを支えていることを示しています。^[1]ローレンスリバモア国立研究所および共同研究者による研究では、GB200およびGH200 GPUが主要な有限要素カーネルで最大59%の性能向上を達成し、エネルギー使用量を最大83%削減したことが示されており、科学技術計算GPU市場における迅速なアップグレードの根拠が強化されています。これらの成果は、実行時間の短縮により、機関が最大規模のジョブのみにGPUを予約するのではなく、より多くのモデルを本番利用に移行できるため重要です。したがって、購買者は倍精度シミュレーションとAI支援モデリングの両方をサポートできる単一システムを求めており、これが新規調達における科学技術計算GPU市場の仕様策定方法を変えています。

AIドリブン研究ワークロードの成長

AIを多用する研究ワークロードは科学技術計算GPU市場においてシミュレーション専用ジョブよりも速く成長しているため、購買者はFP64性能と並んでAIスループットを評価するようになっています。理化学研究所は薬物探索、材料科学、気候モデリングにわたるAI・サイエンスアプリケーション向けに1,600台のNVIDIA Blackwell GPUを導入しており、国立研究所がAIとHPCの複合キャパシティを構築していることを示しています。2025年9月のNature Methods誌の研究では、GPU加速タンパク質相同性検索がCPUシステムと比較して処理時間を6倍短縮しながら、確立されたベンチマークとの一致を維持したことが明らかになりました。NVIDIAは2026年にBioNeMoエージェントツールキットを発売し、このプラットフォームはDassault Systèmes、Cadence、Schrödinger の薬物探索ワークフローに統合されています。AIが分析段階にとどまらず研究ループに組み込まれるにつれて、科学技術計算グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）市場は、シミュレーション、トレーニング、推論を同一ファブリック上で実行できるプラットフォームへとシフトしています。

研究機関向けクラウドベースGPUアクセスの利用拡大

クラウドアクセスは、サイエンティフィック・コンピューティング GPU 市場における顧客基盤を拡大しています。多くの大学や小規模な研究センターは、オンサイトでのハードウェアサイクルごとの更新に対応できないためです。AWSは2025年6月にH100インスタンスの価格を44%引き下げ、2026年6月にはParallel Computing Service内でP6e-GB200およびP6e-GB300 UltraServerのサポートを追加し、大規模なマネージドクラスターを研究ユーザーにとってより利用しやすいものにしました。NVIDIAは、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructureが2026年後半にVera Rubinベースのインスタンスを提供する最初のプロバイダーになると発表しました。2026年のクラウド HPC評価では、主要なクラウドプラットフォームが拡大する科学的ワークロードのセット全体で競争力のあるパフォーマンスを提供するようになっており、オフサイトの GPU キャパシテのより日常的な利用を支援していることが明らかになりました。これにより、サイエンティフィック・コンピューティング GPU 市場は、機関が重要な作業をオンサイトに維持しつつ、オーバーフロー、パイロット研究、および時間的制約のあるキャンペーンにクラウドキャパシティを活用するハイブリッド購買パターンへと移行しています。

マルチGPUおよびヘテロジニアスコンピュートクラスターの採用増加

多くの研究サイトがシミュレーション、AIトレーニング、推論のための単一環境を求めるようになっているため、マルチGPUおよびヘテロジニアスクラスターが科学技術計算GPU市場でより一般的になっています。NVIDIAはISC High Performance 2026において欧州全体で35台の新しいAIおよびHPCスーパーコンピューターが開発中であると報告しており、多くの設計がNVLinkで接続されたマルチGPUノードを中心としています。理化学研究所、富士通、NVIDIAは、富士通MONAKA-X CPUとNVIDIA GPUの組み合わせを中心にFugakuNEXTを共同設計しており、Fugakuの5倍以上の性能を目指しています。これらの設計が重要なのは、コヒーレントなCPU-GPUメモリとワークロード対応スケジューリングにより、施設が多様なジョブタイプにわたって高価なハードウェアをより効率的に使用できるためです。このモデルが普及するにつれて、科学技術計算GPU市場は、プロセッサ、インターコネクト、システムソフトウェアをより統合されたオファーとして組み合わせるベンダーを優遇するようになっています。

科学技術計算GPUインフラの高い初期コスト

高い初期コストは、特に国立研究所、大手製薬会社、最大規模の研究大学以外では、科学技術計算GPU市場における採用を依然として制限しています。SupermicroはVera Rubin NVL4ラックスケールユニットが1,152台のGPUを使用し、362 kWの定格であると述べており、電力および冷却のアップグレードがチップ自体と同様に重要であることを示しています。^[2]南米、中東、アフリカ、および欧州の一部の小規模機関は、このレベルの密度に対応する予算や施設の余裕がないことが多く、科学技術計算GPU市場への直接参加が遅れています。米国エネルギー省のLuxおよびDiscoveryプロジェクトなどの官民プログラムは一部の購買者にとってこの障壁を緩和していますが、これらのモデルは限られた数の国に集中しています。同様の資金調達構造がより広く普及するまで、成長はコンピュートハードウェアと支援施設の再構築の両方に資金を提供できる機関に有利な状況が続くでしょう。

先進パッケージングおよびHBMサプライの集中

HBMおよび先進パッケージングのサプライ制約は、少数のサプライヤーベースがトップエンドアクセラレータに必要なメモリスタックおよびアセンブリ工程を管理しているため、科学技術計算GPU市場を制約しています。2026年4月、SK Hynixは今後3年間の需要が生産能力を超えており、2026年の生産量はすでに優先顧客に割り当て済みであると述べました。Samsungは以前の認定遅延を経て、2026年2月にHBM4の商業出荷を開始しており、サプライヤーの実行能力が納期を複数四半期ずらす可能性があることを示しています。メモリおよびパッケージングのサプライが逼迫するにつれて、科学技術計算GPU市場の研究購買者はリードタイムの長期化、調達プレミアムの上昇、複数年施設プログラムの計画リスクの増大に直面しています。このボトルネックは長期的な需要を変えるものではありませんが、機関が段階的なロールアウトや暫定的なクラウド契約に移行するほど展開を遅らせる可能性があります。

*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

ディスクリートデータセンターおよびHPC GPUは2025年の科学技術計算GPU市場シェアの87.32%を占め、このカテゴリーを本番研究展開の中心に位置づけています。この地位は、グローバルなHPCサイトにすでに組み込まれているNVIDIA H100、GH200、GB200システム、およびAMD MI300X、MI355Xプラットフォームの大規模な導入実績を反映しています。科学技術計算GPU市場は依然としてこのクラスを好んでいます。なぜなら、ほとんどのシミュレーションコードが長年にわたってディスクリートアクセラレータ環境向けに調整されており、深いソフトウェアポートフォリオを持つ機関にとって移行が遅く費用がかかるためです。この導入実績効果は、成熟したプログラミングスタックによって強化されており、ベンダーのソフトウェア環境が主要研究ユーザーのワークフロー安定性を引き続き支えています。

GPUベースのヘテロジニアスアクセラレータは2031年までに25.96%のCAGRで成長する見込みであり、科学技術計算GPU市場において最もダイナミックなアーキテクチャセグメントとなっています。2025年11月に契約されたEuroHPCのAlice Recoqueシステムは、AMD MI430X GPU、AMD Veniceプロセッサ、SiPearl Rhea2プロセッサをコヒーレントメモリ設計で指定しており、混合アーキテクチャがフラッグシップシステムの基本要件になりつつあることを示しています。より小型で統合された特化型アクセラレータセグメントは、エッジ機器、低レイテンシ推論、または異常なデータフローパターンにより標準ラックの効率が低下する場合に引き続き関連性を持ち、Cerebras Wafer-Scale Engineに関するサンディア支援の研究では、特定のワークロードに対してFrontierプラットフォームと比較して分子動力学タイムステップ毎秒で179倍の改善が示されました。これにより、科学技術計算GPU市場は単一アーキテクチャの購買決定から、施設が特定のタスクにディスクリートGPUとニッチアクセラレータを組み合わせるポートフォリオアプローチへと拡大しています。 

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

オンプレミスHPCおよび研究インフラは2025年に46.89%のシェアを保有しており、システム、データ、インターコネクト設計に対する直接的な管理が科学技術計算GPU市場において依然として重要であることを示しています。国立研究所、政府研究センター、主要大学は予測可能なワークロードを実行し、制限付きまたは機密データを扱うことが多いため、専用ハードウェアを引き続き好んでいます。科学技術計算GPU市場は、カスタマイズされたネットワーキング、セキュリティルール、ワークロードチューニングが標準クラウドテンプレートを超える場合、依然としてオンサイトシステムに傾いています。同時に、次世代ラック密度により、古い大学施設が最新プラットフォームをホストすることが難しくなっており、ホスト型およびコロケーションモデルへの関心が高まっています。

パブリッククラウドは2031年までに26.13%のCAGRで拡大する見込みであり、科学技術計算GPU市場における展開モード全体で最も速いペースです。AWSは2026年6月にP6e-GB200およびP6e-GB300 UltraServerモデルのサポートを追加し、研究ユーザーがマネージドサービスを通じて単一のNVLinkドメイン内で最大72台のNVIDIA Blackwell GPUにアクセスできるようにしました。NVIDIAはまた、主要クラウドプロバイダーが2026年下半期にVera Rubinベースのインスタンスを最初に展開すると述べており、最新システムを直接購入できない機関に先進的な容量を提供します。したがって、ハイブリッドおよびマルチクラウドの利用は実用的なリスク管理モデルになりつつあり、購買者は内部クラスターと外部容量の間でワークロードを分割して遅延を減らし、プロジェクトを進めています。

数値シミュレーションおよび計算モデリングは2025年の科学技術計算GPU市場の36.28%を占め、シミュレーションを現在の需要の中核に位置づけています。気候モデル、分子動力学、計算流体力学、有限要素解析、量子化学は、科学技術計算GPU市場全体で導入済みGPU時間の大きなシェアを引き続き消費しています。このリーダーシップが持続するのは、多くの機関が主要コードをアクセラレータ環境に移植するために何年も費やし、新しいハードウェアモデルで最初からやり直すのではなく、それらの資産をより集中的に使用しているためです。FP64テンソルコアに関するDOE支援の研究では、主要な有限要素カーネルで最大59%の性能向上が達成されており、シミュレーション重視の調達の継続的な価値を支持しています。

科学的発見のためのAIおよびマシンラーニングは2031年までに26.34%のCAGRで成長する見込みであり、科学技術計算グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）市場において最も速く動くアプリケーション分野となっています。Frontiers in High-Performance Computing誌の2026年の研究では、数値シミュレーション向けのAIサロゲートモデルが、スケジューリングのオーバーラップ、データ移動、GPU計算を活用することでHPCプラットフォーム上でうまくスケールできることが示されました。ライフサイエンスでは、Nature Methods誌がGPU加速タンパク質相同性検索がCPUシステムと比較して処理時間を6倍短縮したことを報告しており、研究ワークフローにおけるAIドリブン手法のより広い利用を支持しています。その結果、購買者は科学技術計算GPU市場を生の浮動小数点出力だけでなく、発見速度とワークフローの柔軟性によって評価するようになっています。

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

研究機関および学術機関は2025年に26.74%のシェアを保有し、科学技術計算GPU市場において最大のエンドユーザーグループとなっています。このベースは、多くの国にわたって需要を分散させる大学HPCセンターと国家研究コンピューティングプログラムの広範なネットワークによって支えられています。政府研究所は第二の柱であり続けており、アルゴンヌ国立研究所のSolsticeプログラムはエネルギー、科学、安全保障にわたるオープンサイエンスのためのDOE支援環境に100,000台のNVIDIA Blackwell GPUを導入します。このような主権的投資は、民間セクターの需要が高まる中でも、科学技術計算GPU市場を公共研究に根ざした状態に保っています。

ヘルスケア、製薬、ライフサイエンスは2031年までに26.71%のCAGRで成長する見込みであり、科学技術計算GPU市場において最も速く成長するエンドユーザーセグメントとなっています。Eli Lillyは2026年2月にLillyPodを発売し、ゲノミクスと薬物探索のために1,016台のNVIDIA Blackwell Ultra GPUと9,000ペタフロップスを超えるAI性能を搭載しています。Rocheは2026年3月に生物学的基盤モデル、薬物探索、製造デジタルツインのためにハイブリッドクラウドおよびオンプレミス環境全体で3,500台を超えるNVIDIA Blackwell GPUに拡大しました。この顧客ミックスの拡大により、大規模な国家プログラムが依然として最高水準のシステムのペースを設定しているにもかかわらず、科学技術計算GPU市場は公共調達サイクルのみへの依存度が低下しています。 

地域分析

北米科学技術計算GPU市場

北米は2025年における科学技術計算GPU市場シェアの48.23%を占め、同地域の明確なリードを維持した。米国エネルギー省によるアルゴンヌおよびオークリッジでの調達は、Solstice、Lux、Discoveryを通じて大規模な公共部門の需要基盤を形成した。製薬分野の投資が第二の需要源を加え、Eli LillyおよびRocheはいずれも2026年初頭に大規模なGPUプログラムを拡大した。連邦政府の科学支出、大学の研究能力、および商業的な医薬品開発というこの組み合わせが、北米を科学技術計算GPU市場の中心に位置づけ続けている。^[3]

欧州科学技術計算GPU市場

欧州は2025年においても第2位の地域にとどまり、同地域の科学技術計算GPU市場はEuroHPC共同事業体による協調調達によって形成されつつある。約24,000基のNVIDIA GH200 Grace Hopperスーパーチップを搭載したJUPITERは、2025年6月のTOP500リストで第4位にランクインし、欧州初のエクサスケール級システムとなった。Alice Recoqueの契約は、AMD GPUとSiPearlプロセッサーを組み合わせることで第二の重要なステップを加え、欧州が強力なローカルシステム参加を維持しながら調達オプションを拡大しようとする取り組みを反映している。英国の国家スーパーコンピューターへの7億5,000万英ポンド（9億4,500万米ドル）投資やSEANERGYSプログラムなどの資金コミットメントは、地域計画においてパフォーマンスとエネルギー効率が同時に向上していることを示している。

アジア太平洋、中東・アフリカおよび南米科学技術計算GPU市場

アジア太平洋地域は2031年までに26.09%のCAGRで拡大すると予測されており、科学技術計算GPU市場において最も成長の速い地域ブロックとなっている。日本は、理化学研究所による新たなAI・科学および量子システ向けに2,140基のNVIDIA Blackwell GPUを導入することでこの成長を牽引しており、一方でFugakuNEXTは後の段階的なパフォーマンス向上に向けて共同設計が継続されている。中国は輸出規制のもとで異なる道を歩んでおり、深圳の国家スーパーコンピューティングセンターは、GPUアクセラレーターを使用せず国産のHuawei LX2プロセッサーで構築された2エクサフロップスのLineShineシステムを発表した。これらのアプローチは、アジア太平洋地域における科学技術計算グラフィックス処理ユニット（GPU）市場が、日本に見られるようなオープンなグローバル調達と、中国に見られるような自国代替プログラムとに分岐しつつあることを示している。南米、中東・アフリカ、およびアジア太平洋の小規模市場は、ローカルのエクサスケールインフラよりもクラウドアクセスへの依存度が高く、採用は進んでいるものの、主要地域とは異なる規模にとどまっている。