世界のデータ処理ユニット市場:コンポーネント別(ソフトウェア、ハードウェア)、種類別、2021-2030

Stratistics MRCによると、世界のデータ処理ユニット市場は2023年に7,004億3,000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は26.9%で、2030年には3兆7,119億3,000万ドルに達すると予測されている。データ処理ユニット(DPU)は、高性能で再プログラム可能なプロセッサや最新のネットワークインターフェイスとしても知られ、データセンターサーバーが担うネットワークやストレージのタスクを実行し、高速化するために特別に設計されている。DPUにより、サーバはネットワークやストレージのタスクをCPUからDPUに移行することができ、CPUはオペレーティングシステムやシステムアプリケーションの管理のみに集中することができます。データセンターでは、データ転送、削減、セキュリティ、圧縮、分析、暗号化など、データ中心のワークロードを効率的に処理します。

データ処理ユニット(DPU)の導入は、データセンターの作業負荷の上昇に大きく影響されます。汎用CPUの負担を軽減し、現代のデータセンター環境において効果的で高性能なデータ処理を実現するために、データセンターの作業負荷の増加により、DPUのような特殊なデータ処理ソリューションの必要性が強調されています。人工知能、機械学習、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティングなど、数多くのアプリケーションによって生成されるデータの急激な増加により、従来の中央演算処理装置(CPU)は大きなストレスを受けています。データセンターで効果的かつ高性能なデータ処理を提供するために、DPUはデータ中心のワークロードをオフロードし、高速化するように作られています。

データ処理ユニットは、データ処理の分野では比較的新しく、発展途上の技術である。DPUは、中央演算処理装置(CPU)やグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)のような有名なプロセッシング・ユニットに比べ、潜在的な顧客にはあまり知られておらず、理解されていません。DPUの新しさゆえに、人々はDPUやその潜在的な利点を知らない可能性がある。これらが市場成長を抑制する大きな要因となっている。

エッジコンピューティングは、データに対してローカル処理を行うことで、データ処理を高速化することができる。ネットワークの攻撃対象領域を最小化し、ネットワーク費用を削減することで、システムのセキュリティを向上させることができる。さらに、ネットワークを介して転送する必要のあるデータ量を削減することで、エッジコンピューティングはシステムの信頼性を高めることができる。エッジコンピューティングは、リアルタイム分析、データセキュリティ、リアルタイム分析を可能にする。これらの要素が市場の需要を後押ししている。

高度な持続的脅威(APT)とは、ネットワークに侵入し、かなりの時間発見されずに残る標的型ネットワーク攻撃のことである。APT攻撃は、システムやネットワークを侵害するのではなく、長期間にわたってネットワークの活動を観察し、データを盗むことを目的として設計されている。その攻撃は、サイバー犯罪者が重要なデータや戦略的なデータを取得するために、大企業や政府組織などの価値の高い標的を狙うために頻繁に使用される。したがって、これは市場の成長を低下させるだろう。

COVID-19パンデミックの流行は、データ処理ユニット市場に大きな悪影響を及ぼしている。多くの国で閉鎖措置がとられ、その延長により、危機的状況と労働力不足から世界中の産業や製造施設が操業停止に追い込まれている。世界的なサプライチェーンもパンデミックの発生によって中断され、システムに大きな空白が生じた。パンデミックの破壊的な経済効果は注目されている。データ処理ユニット市場のソリューション開発が一時的に遅れたため、2020~2021会計年度の収益が落ち込み、データ処理ユニット分野の主要企業は一時的にこのような状況に見舞われた。

グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)分野が最大のシェアを占めると推定される。GPUは一度に大量のデータを処理できるため、機械学習、ビデオ編集、ゲームなどの用途に有用である。GPUは一般的に、並列処理能力により、データ分析ジョブにおいてCPUよりも高速かつ強力である。これは、GPUが膨大なデータセットや複雑な計算をより効率的に処理できることを意味し、処理時間の短縮やパフォーマンスの向上につながります。また、レンダリング、アナリティクス、シミュレーション、モデリング、人工知能(AI)などの新技術を容易にし、向上させることができる。

データセンター・セグメントは、予測期間中に有利な成長を遂げると予測されている。データセンターは、データやアプリケーションの保存、処理、配信を目的として、組織のITオペレーションやデバイスを集中管理する施設である。データセンターは、組織の最も重要で専有的な資産を保管するため、日常業務の継続に不可欠である。データセンターは、電子メールやファイル共有、データベース管理、ウェブ閲覧などのビジネス・アプリケーションや活動をサポートするように設計されている。

北米は、大手テクノロジー企業、最先端コンピューティング技術、研究開発への大規模投資が豊富なため、推定期間中最大の市場シェアを占めていた。北米は現在、業界の大半を占めている。特に米国は、世界の産業用半導体市場で重要な役割を果たしている。同国の主要企業や政府機関は、この技術に多額の投資を行っている。2021年には、データ処理ユニットの世界市場シェアの5分の2近くを北米市場が占め、最大のシェアを持つ市場となった。

欧州は予測期間中、収益性の高い成長が見込まれる。ITインフラの拡大、データセンター分野の拡大、AIとMLアプリケーションの需要増は、すべてアジア太平洋地域の急成長に貢献すると思われる。電気通信、自動車、ヘルスケア産業の発展もDPUの大きな需要につながっている。国内では、大手企業や政府部門がこの技術に多額の投資を行っている。

 

市場の主要プレーヤー

 

データ処理ユニット市場の主要プレーヤーには、Fungible, Inc.、Intel Corporation、kalray、Resnics /Yisixin Technology (Shanghai) Co., Ltd.、Marvell, Technology Inc.、Advanced Micro Devices, Inc.、Broadcom Inc.、NVIDIA Corporation、Jaguarmicro、Yusurなどがある。

 

主な動向

 

2023年9月、エヌビディア・コーポレーションは、AI搭載スーパーコンピュータ、AIクラウド、ジェネレーティブAIアプリケーションの開発を支援するため、リライアンスおよびタタ・グループ企業との個別提携を発表した。

2023年8月、エヌビディアとグーグル・クラウドは、AIコンピューティング、ソフトウェア、サービスを推進するためのパートナーシップを拡大。NVIDIAとGoogle Cloudは、ジェネレーティブAIのための大規模モデルを構築・展開し、データサイエンスのワークロードを高速化するための、顧客向けの新しいAIインフラストラクチャとソフトウェアを発表した。

対象コンポーネント
– ソフトウェア
– ハードウェア

対象タイプ
– 特定用途向け集積回路(ASIC)
– システムオンチップ(SOC)ベース
– フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)
– グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)
– 中央演算処理装置(CPU)

データセンターの種類
– コロケーション
– エッジ
– ハイパースケール
– その他のデータセンタータイプ

対象製品タイプ
– 100G
– 25G
– その他の製品タイプ

対象アプリケーション
– ネットワーキング
– セキュリティ
– データ分析
– ストレージ
– エッジ・コンピューティング
– 人工知能(AI)と機械学習(ML)
– その他のアプリケーション

対象地域
– 銀行、金融サービス、保険(BFSI)
– ITおよび電気通信
– エネルギーおよび公益事業
– エッジコンピューティング
– スマート・ドライビング
– データセンター
– 電気通信
– ヘルスケア
– 自動車
– 企業
– 政府機関
– クラウドサービスプロバイダー
– その他エンドユーザー

対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ

 

 

【目次】

 

1 エグゼクティブ・サマリー

2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件

3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 製品分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 コビッド19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル

 

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