韓国データセンターGPU市場規模とシェア

韓国データセンターGPU市場(2026年~2031年)
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Mordor Intelligenceによる韓国データセンターGPU市場分析

韓国データセンターGPU市場規模は、2025年の7.2億米ドルから2026年には8.3億米ドルに成長し、2026年から2031年にかけて11.93%のCAGRで2031年までに14.6億米ドルに達すると予測されています。

強固なソブリンAIプログラム、加速する5Gエッジ展開、および大規模GPU発注の資金調達コストを削減する政府補助金が、資本流入を共同で拡大しています。国内ハイパースケーラーはボリュームディスカウントを保証するマルチイヤー容量契約を締結するようになり、デバイスメーカーのSK hynixとSamsung ElectronicsはHBM4パッケージング工場をハイパースケールキャンパスに併設することでサプライチェーンのリードタイムを短縮しています。推論最適化アクセラレーターへの需要拡大により、ワット当たりのトークン生成スループットが向上し、産業用電力料金が前年比12%上昇しているにもかかわらず、プロバイダーは30ヶ月以内にハードウェア投資を回収できるようになっています。液体冷却および100kWを超えるラック密度に関するベンダーロードマップは、エネルギーコストの上昇をさらに相殺します。

主要レポートのポイント

  • 展開タイプ別では、クラウドデータセンターが2025年の韓国データセンターGPU市場シェアの52.95%を占め、エッジノードは2031年にかけて最速の11.93% CAGRで成長しています。
  • GPUタイプ別では、推論アクセラレーターが2025年に59.44%の収益シェアをリードし、このクラスは2031年まで二桁のCAGRで拡大し続けています。
  • インターコネクト別では、PCIeデバイスが2025年の韓国データセンターGPU市場規模の65.81%のシェアを獲得しましたが、NVLinkクラスの高帯域幅部品が最高の予測CAGRを記録しています。
  • ワークロード別では、人工知能(AI)および機械学習(ML)ワークロードが2025年の韓国データセンターGPU市場規模の62.17%を占め、データアナリティクスが2031年にかけて最も急速な成長を示すと予測されています。
  • エンドユーザー別では、ハイパースケーラーおよびクラウドサービスプロバイダーが2025年に49.72%のシェアを占めましたが、コングロマリットがコンピューティングを内製化するにつれ、企業が最速のCAGRを示しています。

注:本レポートの市場規模および予測数値は、Mordor Intelligence 独自の推定フレームワークを使用して作成されており、2026年1月時点の最新の利用可能なデータとインサイトで更新されています。

セグメント分析

展開タイプ別:エッジノードが集中型クラウド構築を上回る

クラウド施設は2025年の韓国データセンターGPU市場収益の52.95%を占め、ソウルの板橋および加算地区のマルチテナントホールに支えられています。高いラック稼働率、一括電力調達、およびインターコネクト豊富なファイバーリンクにより、GPU1台当たりの運用コストはエンタープライズ標準より30%低く抑えられています。しかし需要は、自律移動体および拡張現実アプリケーション向けに遅延を10ミリ秒未満に短縮するエッジノードへと傾いています。KTの液体冷却加算サイトは120kWラックを稼働させ、クラウドグレードの密度とメトロエッジの近接性を両立しています。

現代自動車グループなどの企業は、独自のシミュレーションデータを保護するために50,000台を超えるアクセラレーターのプライベートクラスターを展開しており、コングロマリットが自社所有ホール全体にGPU需要を分散させる方法を示しています。公共サービスが個人データを国内に保管することを義務付ける規制上の要件がエッジの普及をさらに促進し、5Gバックホールで接続された数百のマイクロサイトを育成しています。この転換により収益源が多様化し、韓国データセンターGPU市場は高度に分散したエコシステムとして確立されています。

韓国データセンターGPU市場:展開タイプ別市場シェア
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ワークロードタイプ別:データアナリティクスが最も急速な成長を記録

AIおよびMLパイプラインが2025年の支出の62.17%を占め、レコメンデーションエンジン、検索ランキング、おび会話型エージェントに支えられています。これらの常時稼働型推論フローはワット当たりのトークン経済性を最適化し、24時間の稼働サイクルを維持しています。GPUアクセラレーション型SQLエンジンにより、ソウル国立大学のパイロットプロジェクトで不正検出クエリ速度が3倍になり、データベースオフロードの新たな波を示しています。

高性能コンピューティングは、ゲノミクス、CFD、および気象モデリングにおける倍精度ニーズにより、ニッチながら収益性の高いシェアを維持しています。デジタルツイン向けグラフィックス仮想化は、プロトタイプサイクルの短縮を目指す自動車および電子機器OEMを引き付け、韓国データセンターGPU市場のワークロードミックスをさらに多様化しています。

インターコネクト別:NVLinkおよびInfinity FabricがPCIeの優位性を縮小

エンタープライズ購入者および推論クラスターはノード間同期をほとんど必要としないため、PCIeデバイスは2025年に65.81%の市場シェアを保持しました。しかし、NVLink 5.0およびAMD Infinity Fabricは現在、1.8テラバイト毎秒のピアバンド幅を必要とするファンデーションモデルトレーニンググループに牽引され、最も急速な出荷成長を記録しています。

400ギガビットイーサネットを搭載したリーフスパインファブリックはラック当たり200万米ドルのスイッチコストを追加し、大規模バッチワークロードにわたって設備投資を償却できるハイパースケーラーへの採用を集中させています。PCIeはコスト効率を追求するデータアナリティクスクラスターおよびエッジキャビネットにとって引き続き魅力的であり、韓国データセンターGPU市場が高帯域幅とメインストリームインターコネクトの両方を提供し続けることを確保しています。

GPUタイプ別:韓国語LLMトラフィックにより推論ハードウェアがリード

HyperCLOVA X OMNIなどのコンシューマープラットフォームが毎秒数百万件のトークンリクエストを処理するため、推論デバイスは2025年の韓国データセンターGPU市場収益の59.44%を確保しました。トランスフォーマー推論向けにチューニングされたNVIDIA L40SおよびAMD MI300Xカードは、トレーニング対応品と比較してワット当たりの収益が4倍高く、より頻繁なリフレッシュサイクルを正当化しています(NAVER.CORP)。

トレーニングGPUは、1,000億パラメーターモデルのエポック時間を短縮する高帯域幅NVLinkクラスターにより、依然としてプレミアム価格を維持しています。AWSの蔚山海底ホールは2027年の開設時に60,000台のBlackwellユニットを収容する予定であり、大規模トレーニングがエネルギーコストの低い沿岸都市へシフトしていることを示しています。この二極化により、韓国データセンターGPU市場のポートフォリオを拡大する二層型サプライ構造が維持されています。

エンドユーザー別:企業が従来のハイパースケーラーに追いつく

ハイパースケーラーは2025年にユニット出荷量の49.72%を吸収し、顧客需要をプールして80%の稼働率を達成しました。新世界グループやLG CNSなどのコングロマリットは、データ主権と予測可能な総所有コストのためにオンプレミス展開をますます好むようになっています。

政府系研究所および大学は16億米ドルの公共予算枠の下で特化型クラスターを調達し、パンデミック対策と精密医療を推進しています。その結果生じる断片化により上位3社の購入者シェアが62%に低下し、韓国デーセンターGPU市場全体での競争が激化し、販売戦略が再構築されています。

韓国データセンターGPU市場:エンドユーザー別市場シェア
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地理的分析

ソウルおよびその隣接する京畿・仁川地域は2025年に稼働中GPUの68%を収容し、高密度ファイバー、人材プール、および2,500万人の消費者への近接性から恩恵を受けています。クラウドオペレーターは、eコマースおよびfintechプラットフォームへの5ミリ秒未満の遅延のために板橋テクノバレーにホールを集中させています。しかし、電力網の混雑と地価の上昇により、ハイパースケーラーは海水冷却によりPUEを1.2に抑え、土地コストが25%低い蔚山および釜山にトレーニングファームを設置するようになり、韓国データセンターGPU市場の沿岸部のシェアが拡大しています。

大田はバイオメディカルコンピューティングのホットスポットとして台頭し、KAISTのK-Foldエクサフロップシステムおよびいくつかの連邦政府資金によるバイオテクノロジー研究所を擁しています。仁川経済自由区域はEquinixやDigital Realtyなどの外国コロケーション専門企業を引き付け、自律型港湾物流および半導体研究開発パートナーにサービスを提供するエッジノードを追加しています。

龍仁・平沢半導体回廊は、HBM4アセンブリからハイパースケール展開まで100km以内の自己完結型バリューチェーンを完成させ、競合市場では比類のない物流上の優位性を提供しています。IntelとAMDはそれぞれソウルにAI設計センターを開設し、韓国スタートアップのRebellionsおよびSapeonと連携してファームウェアおよびコンパイラスタックをローカライズし、韓国データセンターGPU市場全体のイノベーションノードをさらに増加させています。

競合環境

NVIDIAはCUDAのロックインとHBM4メモリへの先行者アクセスにより、2025年のトレーニングGPU出荷量の約85%を維持しました。Blackwellシリーズは2.5倍のパフォーマンス向上をもたらし、韓国のハイパースケーラーはスループットを維持しながらクラスター数を40%削減できるようになっています。推論シェアを侵食し、MI300Xの192GB VRAMとH100同等品と比較して60%低い定価の強みで出荷量の18%を獲得しました。IntelのGaudi 3は、300億パラメーター未満のモデルに対して40%のTCO割引で販売され、限られたソフトウェアエコシステムを許容できるコスト重視の企業に訴求しています。

国内の挑戦者であるRebellionsとSapeonは、50%低いワット消費量を提供するドメイン特化型推論チップを約束していますが、商業的な出荷量は依然として少量にとどまっています。Samsungが計画するB300アクセラレーターは、半導体自立目標に関連する政府支援需要を取り込むために2027年のデビューを目指しています。AWS、Google、Microsoftはそれぞれ独自のTrainium、TPU、MI300Xバックドインスタンスを展開することで競争領域を拡大し、外部GPU要件を削減しています。

顧客がヘテロジニアスフリートを採用するにつれてサプライヤーの交渉力が低下し、ベンダーはバンドルソフトウェア、サービスクレジット、およびメモリ帯域幅保証について交渉を余儀なくされいます。非CUDAプロバイダーはエコシステムの育成に苦戦しながらマージンが薄くなる一方、ホワイトラベルODMはエッジおよびエンタープライズ購入者向けに混合ベンダーポッドを統合することで存在感を高め、韓国データセンターGPU市場全体での多極競争を強化しています。

韓国データセンターGPU産業リーダー

  1. NVIDIA Corporation

  2. Advanced Micro Devices Inc.

  3. Intel Corporation

  4. Samsung Electronics Co. Ltd.

  5. FuriosaAI Inc.

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
韓国データセンターGPU市場
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最近の産業動向

  • 2026年7月:NHN CloudがKraftonと提携し、1,000台のNVIDIA Blackwell Ultra GPUを導入し、ゲーム開発アセット生成を40%加速。
  • 2026年3月:KTが加算AIデータセンターを開設。B200 GPU向けダイレクト・トゥ・チップ液体冷却を採用し、PUE 1.15を達成。
  • 2026年2月:政府が2.08兆韓国ウォン(16億米ドル)の補助金制度の下、Naver、Kakao、NHN Cloudに13,000台のGPUを配布。

韓国データセンターGPU業界レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 調査の前提条件と市場定義
  • 1.2 調査範囲

2. 調査方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場ランドスケープ

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場ドライバー
    • 4.2.1 韓国ハイパースケールデータセンターにおける生成AIワークロードの急速な普及
    • 4.2.2 5Gおよびエッジコンピューティングインフラの急速な拡大
    • 4.2.3 ハイテク製造および半導体自立に向けた政府インセンティブ
    • 4.2.4 バイオメディカル研究における高性能コンピューティングの需要増加
    • 4.2.5 韓国語サービス向け大規模言語モデルのローカライゼーション
    • 4.2.6 GPU統合と液体冷却導入を促進する炭素排出量取引圧力
  • 4.3 市場抑制要因
    • 4.3.1 先進GPUパッケージングにおけるサプライチェーンの不安定性
    • 4.3.2 首都ソウルにおけるエネルギー価格の上昇と電力網の制約
    • 4.3.3 貿易摩擦の中での外国GPUベンダーへの技術的依存
    • 4.3.4 GPUプログラミングおよびデータセンター運用における人材不足
  • 4.4 産業バリューチェーン分析
  • 4.5 マクロ経済要因の市場への影響
  • 4.6 規制環境
  • 4.7 技術的展望
  • 4.8 ポーターのファイブフォース分析
    • 4.8.1 サプライヤーの交渉力
    • 4.8.2 バイヤーの交渉力
    • 4.8.3 新規参入の脅威
    • 4.8.4 代替品の脅威
    • 4.8.5 競合他社間の競争

5. 市場規模と成長予測(金額)

  • 5.1 展開タイプ別
    • 5.1.1 クラウドデータセンター
    • 5.1.2 エンタープライズ/プライベートデータセンター
    • 5.1.3 エッジデータセンター
  • 5.2 GPUタイプ別
    • 5.2.1 トレーニングGPU
    • 5.2.2 推論GPU
  • 5.3 インターコネクト別
    • 5.3.1 PCIeベースGPU
    • 5.3.2 高帯域幅インターコネクトGPU
  • 5.4 ワークロードタイプ別
    • 5.4.1 人工知能(AI)および機械学習(ML)
    • 5.4.2 高性能コンピューティング(HPC)(非AI科学計算)
    • 5.4.3 データアナリティクス(データベースアクセラレーション、クエリ処理)
    • 5.4.4 グラフィックスおよびビジュアライゼーション(VDI、レンダリング、デジタルツイン)
  • 5.5 エンドユーザー別
    • 5.5.1 ハイパースケーラー/クラウドサービスプロバイダー
    • 5.5.2 企業
    • 5.5.3 政府・研究機関

6. 競合環境

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 戦略的動向
  • 6.3 市場シェア分析
  • 6.4 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、財務情報(入手可能な場合)、戦略情報、市場ランク/シェア、製品・サービス、最近の動向を含む)
    • 6.4.1 NVIDIA Corporation
    • 6.4.2 Advanced Micro Devices Inc.
    • 6.4.3 Intel Corporation
    • 6.4.4 Samsung Electronics Co. Ltd.
    • 6.4.5 SK hynix Inc.
    • 6.4.6 Amazon Web Services Inc.
    • 6.4.7 Google LLC
    • 6.4.8 Microsoft Corporation
    • 6.4.9 Alibaba Cloud Computing Co. Ltd.
    • 6.4.10 Oracle Corporation
    • 6.4.11 International Business Machines Corporation
    • 6.4.12 Baidu Inc.
    • 6.4.13 Tencent Cloud Computing (Beijing) Co. Ltd.
    • 6.4.14 Digital Realty Trust Inc.
    • 6.4.15 Equinix Inc.
    • 6.4.16 Naver Corporation
    • 6.4.17 Kakao Corp.
    • 6.4.18 KT Corporation
    • 6.4.19 LG CNS Co. Ltd.
    • 6.4.20 NHN Cloud Corp.

7. 市場機会と将来の展望

  • 7.1 ホワイトスペースおよび未充足ニーズの評価

韓国データセンターGPU市場レポーの範囲

データセンターGPUとは、AIトレーニングと推論、高性能コンピューティング、データアナリティクス、グラフィックス仮想化などのデータ並列ワークロードを加速するために、数千のコンピューティングコア、高帯域幅ECCメモリ、および専用テンソル/行列ユニットを備え、ラックベースのインフラストラクチャでの24時間365日稼働向けに設計されたエンタープライズグレードのサーバー最適化並列プロセッサです。
韓国データセンターGPU市場レポートは、展開タイプ(クラウドデータセンター、エンタープライズ/プライベートデータセンター、エッジデータセンター)、GPUタイプ(トレーニングGPUおよび推論GPU)、インターコネクト(PCIeベースGPUおよび高帯域幅インターコネクトGPU)、ワークロードタイプ(人工知能(AI)および機械学習(ML)、高性能コンピューティング(HPC)[非AI科学計算]、データアナリティクス[データベースアクセラレーション、クエリ処理]、グラフィックスおよびビジュアライゼーション[VDI、レンダリング、デジタルツイン])、エンドユーザー(ハイパースケーラー/クラウドサービスプロバイダー、企業、政府・研究機関)別にセグメント化されています。市場予測は金額ベース(米ドル)で提供されます。

展開タイプ別
クラウドデータセンター
エンタープライズ/プライベートデータセンター
エッジデータセンター
GPUタイプ別
トレーニングGPU
推論GPU
インターコネクト別
PCIeベースGPU
高帯域幅インターコネクトGPU
ワークロードタイプ別
人工知能(AI)および機械学習(ML)
高性能コンピューティング(HPC)(非AI科学計算)
データアナリティクス(データベースアクセラレーション、クエリ処理)
グラフィックスおよびビジュアライゼーション(VDI、レンダリング、デジタルツイン)
エンドユーザー別
ハイパースケーラー/クラウドサービスプロバイダー
企業
政府・研究機関
展開タイプ別クラウドデータセンター
エンタープライズ/プライベートデータセンター
エッジデータセンター
GPUタイプ別トレーニングGPU
推論GPU
インターコネクト別PCIeベースGPU
高帯域幅インターコネクトGPU
ワークロードタイプ別人工知能(AI)および機械学習(ML)
高性能コンピューティング(HPC)(非AI科学計算)
データアナリティクス(データベースアクセラレーション、クエリ処理)
グラフィックスおよびビジュアライゼーション(VDI、レンダリング、デジタルツイン)
エンドユーザー別ハイパースケーラー/クラウドサービスプロバイダー
企業
政府・研究機関

レポートで回答される主要な質問

韓国データセンターGPU市場の2026年の市場規模は?

市場は2026年に8.3億米ドルに達する見込みです。

最も急速に成長している展開モデルは何ですか?

エッジデータセンターは、5Gの遅延要件と国内データ規制により最高のCAGRを記録しています。

韓国のハイパースケーラーが推論GPUを好む理由は何ですか?

韓国語LLMの継続的なサービング提供によりワット当たりの収益が高くなり、推論アクセラレーターはトレーニングデバイスよりもコスト効率が高くなっています。

エネルギー制約にはどのように対処されていますか?

オペレーターは液体冷却を導入し、トレーニングクラスターを沿岸都市に移転し、電力網負荷と炭素コストを削減するために高効率ラックに投資しています。

最終更新日: