数字で見る世界のHPCとAI市場

Alex Woodie オリジナル記事「The Global HPC and AI Market, By the Numbers」

SC25まであと2ヶ月を切った。つまり、HPCシステムとソリューションの市場動向を確認する好機だ。近年のHPCを牽引するのはAIであるため、HPCの数字を分析するとは、必然的にAIの分析も意味する。

HPC市場に関する公開情報は複数存在する。その一つが、数年前にIDCから分社化したハイペリオン・リサーチだ。同社が今年前半に発表した数値によれば、AIの普及によりHPCおよび技術計算市場は現在急速に成長しており、2024年には約600億ドル規模に達した。

ハイペリオンが今年初めに共有した数値によれば、オンプレミスサーバの収益は600億ドルのうち約42％（約250億ドル）を占め、サービスは21％（126億ドル）、ストレージは17％（約100億ドル）、クラウドは15％（90億ドル）、ソフトウェアは5％（30億ドル）だった。

ハイペリオンの調査によると、オンプレミスサーバへの支出はクラウド支出を上回るペースで増加していた。オンプレミス分野は23.4％成長したのに対し、クラウド分野は21.3％の伸び率で、これも健全な数値だ。ハイペリオンは、オンプレミスシステムへの支出が23.4％増加したことは、20年以上で最高の年間増加率だと指摘した。AIブームは全てのHPC分野を押し上げているが、オンプレミス分野の押し上げ幅がやや大きいようだ。

興味深いのは、クラウドとオンプレミスの割合が過去3年間でほとんど変わっていないことだ。これは生成AIブームが始まる前から続く傾向である。2022年当時、ジョン・ラッセルがHPCwireの記事で指摘したように、ハイペリオンの調査ではオンプレミスサーバが支出の41％を占め、クラウド支出は17％、ストレージがさらに17％を占めていた。これらの数値は2025年の予測値と誤差の範囲内だ。最大の相違点は分母である。世界のHPC-AI支出が373億ドルから600億ドルへ拡大したことが大きな変化だ。

世界のHPCサーバ売上高（出典：ハイペリオン・リサーチ）

HPC分野におけるもう一つの優れた市場データソースはIntersect360 Researchだ。アディソン・スネルらは独自にデータを収集し、やや異なる切り口で分析している。7月に発表した調査によれば、HPC-AIとエンタープライズAIの合計セグメントは2024年に601億ドルの支出を占め、前年比24.1％の増加を示した。

HPC-AIとエンタープライズAIを合わせた市場を構成する個別カテゴリーには、ハイパースケールAI、AI特化型クラウドサービス、国家主権型AIデータセンター、HPC-AI（非クラウド）、エンタープライズAI（非HPC・非クラウド）が含まれる。Intersect360はさらに、非アクセラレーテッド分野として「ハイパースケール」と「エンタープライズ」の2カテゴリーを追加し、市場分析を完結させている。

Intersect360の調査によると、オンプレミス型HPC-AIおよびエンタープライズAIサーバ（ハイパースケールを除く）の2024年支出額は192億ドルに達し、2023年比36.8％増加した。「この急増は、GPU搭載システムの更新需要の高まりと、業界を横断した企業需要の強さに起因する」とスネルらは記している。

さらに彼らは次のように付け加えた。「成長は特にスーパーコンピュータとハイエンドサーバ分野に集中しており、大規模なAIモデルトレーニング計画とインフラ近代化の取り組みが追い風となった。一方、エントリーレベルおよびミッドレンジサーバ分野でも著しい伸びが見られ、組織規模を問わずAI導入基盤が拡大していることを示唆している。」

ハイペリオンの調査によると、2024年に最も急速に成長したのはHPC/AI市場の中間層であった。大規模HPCシステム（10億ドルから1000万ドルのシステム）の支出額は70億ドル強を占めた。これに続いてスーパーコンピュータ級システム（1000万ドルから1億5000万ドルのシステム）が69億ドルの支出額を記録した。エントリーレベルのHPCシステム（25万ドル未満）の支出総額は62億ドル、中規模HPCセクター（25万ドル～100万ドルのシステム）の支出は40億ドルだった。リーダーシップクラスのマシン、つまり1億5000万ドルを超えるシステムは最小のセクターであり、支出はわずか12億ドルに留まった。

世界のHPCサーバベンダーシェア（出典：ハイペリオン・リサーチ）

HPC/AI市場の最上位領域であるエクサスケールには、かなりの注目が集まっている。ハイペリオン社の予測によれば、今後数年間で米国では1～2台のエクサスケールシステムが稼働開始する見込みだ。各システムの価値は2億7500万ドルから3億5000万ドルの範囲となる。同時に欧州では2～3台、中国では年間平均2台の稼働が見込まれると調査会社は述べている。日本も2～3台のエクサスケールシステムを導入する可能性があり、その他の国々では年間2～3台が設置される見通しだ。これにより2028年までに累計28～39台のエクサスケールシステムが設置され、70億～103億ドルの支出を牽引する。

ベンダー別では、HPEとその子会社であるHPE Cray SupercomputingがHPCおよびAI市場で最大のシェアを占め、2024年の収益は71億ドルを超え、28％以上のシェアを獲得したとハイペリオンは分析している。これに続くのは、デル・テクノロジーズ（39億ドル、15.5％）、レノボ（15億ドル、5.7％）、Inspur（11億ドル、4.3％）である。下位にはAtos、Sugon、IBM、Penguin Solutions、富士通、NECが続いた。「その他のHPCベンダー」は23億ドル相当のサーバを販売し、9.2%のシェアを占めた。「非伝統的サプライヤー」は69億ドル相当のサーバを販売し、市場全体の27.4%を占めた。

では、これらの非伝統的サプライヤーとは誰か？エヌビディアはおそらく最大手だ。AIと従来のモデリング・シミュレーションの両ワークロードを実行する上で不可欠なGPUを製造しているからだ。エヌビディアはDGXやNVL72プラットフォームのおかげで、自社でもシステムプロバイダーとしての存在感を増している。Supermicroも非伝統的サプライヤーの一角であり、セレブラス社やSambaNovaのような大規模なマイクロチップ開発企業も同様だ。

ハイペリオンが指摘するように、これらの非伝統的サプライヤーが製造するサーバは、依然として市場全体の一部に過ぎない。従来、HPC市場全体の統計には含まれてこなかった（だから「非伝統的」という表現が使われる）。しかし、2022年11月末にOpenAIがChatGPTをリリースしたことで引き起こされた生成AIブーム、そしてそれが2025年初頭にエージェンティックAIブームへと変貌したことで、現在我々が経験している状況が生まれ、これらの非伝統的サプライヤーは急速に成長している。

AIがHPC-AI市場の成長の大部分を占めているのは驚くべきことではない。ハイペリオンによれば、従来のHPCワークロードに焦点を当てた市場全体の割合は、AIに焦点を当てた部分よりも依然として大きい。しかし、AIの部分ははるかに速いペースで成長している。

エヌビディア NV72は「非伝統的」HPC機器の一例だ

ハイペリオンのデータによれば、AI特化型HPCは2020年に約10億ドルの支出を生み出した。同社は今後1年以内にこの数値が従来型HPCワークロード分野を追い抜き、2027年までに200億ドルの壁を突破すると予測している。2028年までに、AI向けHPCの支出は220億ドルを超える見込みである。一方、従来型HPC向けサーバの市場規模はおそらく180億ドル程度に留まるだろう。

AIに特化したHPCサーバの成長率は、年平均成長率（CAGR）47％に相当する。一方、従来のHPC向けサーバ市場は、2020年の約130億ドルから2028年には約180億ドルへ成長すると予測されており、これは4%のCAGRに相当する。明らかに、AIが現在のHPCの焦点であり、今後も当面の間その傾向は続くだろう。

AIの成長を受けて、Intersect360のスネルは「AIの重要性がHPCを上回った」と結論づけた。AIブームの初期段階では、HPC関係者が「HPC-AI市場」と呼び始めたと彼は述べた。「我々は講演で、HPCがAIを可能にし、AIがHPCを強化するという美しい共生関係について語った」と、彼は6月のHPCwire記事に記している。

しかし、かつて予測されたその明るい未来は、おとぎ話のようなものになるかもしれない。「HPCはAIとの関連性を主張するが、AI側がHPCについて同じ主張をするとは限らない」とスネルは記している。「AIはもはやHPC市場の一部ではない。逆だ。」

とはいえ、市場の二つのサブセクター間にはかなりの相互利用があるようだ。ハイペリオンによれば、AI特化型HPCシステムが従来のHPCワークロードを一部処理することは珍しくない。同時に、AI特化型システムがHPCワークロードを処理するケースもある。

政府研究所、大学、エネルギー企業、製造業などが、AI for ScienceおよびAI for Engineeringの一環として、従来のHPCワークロードにエージェンティックAIを導入し始めるにつれ、全体におけるAI特化セグメントの割合は確実に拡大する。兆パラメータコンソーシアム（TPC）の関係者らは、AIが従来のHPCワークロードを加速させる未来を確信している。

エージェンティックAIによって科学者の生産性、つまり科学そのものの生産性を解き放つことが、従来のHPCワークロードの急増につながるだろうか？可能性が全くないわけではない。予測や見通しは不完全であり、外れることも多い。おそらくこれはその一例となるかもしれない。