世界のスーパーコンピュータ市場規模は、2021 年に 60 億米ドルと推定されています。 2030 年までに 120 億米ドルに達すると予想されており、予測期間 (2022 ～ 2030 年) 全体で9.6% の CAGRで成長します。
スーパーコンピューターの需要は拡大すると予想されており、組織は複雑で大規模なデータセットと分析ワークロードを管理する必要があります。つい最近まで、スーパーコンピューターは大規模な組織に限定されていました。しかし、スーパーコンピューティングは、教育研究機関にとってますます利用しやすく、コスト効率も高くなってきています。また、クラウド コンピューティング対応のサービスとしてのプラットフォーム モデルを通じたリソースへのアクセス共有によるコンピューティング能力の民主化の増加により、市場はさらに拡大すると予想されます。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2021 |
| 研究期間 | 2020-2030 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 9.6% |
| 市場規模 | 2021 |
| 急成長市場 | 北米 |
| 最大市場 | アジア太平洋地域 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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意思決定を支援するためにこのデータを調査しようとする企業は、多くのデータを維持し、分析する必要があります。エンドユーザーによる競争力を維持する必要もあります。たとえば、医薬品をより迅速に届けることができる製薬会社は収益が増加します。多くの企業には、この膨大なデータを分析するためのより高い処理能力とツールが不足しています。したがって、多くのデータを使用する企業は、より適切な意思決定を行うことができます。調査対象の業界は、より効果的なデータ管理と意思決定の処理能力に対するニーズの高まりによって推進されています。
さらに、医療分野におけるコンピューター断層撮影 (CT) スキャンや磁気共鳴画像法 (MRI) などのアプリケーションでは、複雑なアルゴリズムの処理により、高速、正確、高性能の処理ユニットが必要となります。スーパーコンピューターは、計算時間を大幅に短縮し、CT および MRI データを迅速かつ正確に処理するのに役立ちます。したがって、さまざまな分野で高精度で高速なデータ処理と処理に対するニーズの高まりが、調査対象市場の成長を推進する重要な要因の1つです。
軍事と防衛に関連する研究は、米国国防総省から資金提供を受けています。さらに、彼らは主に米国運輸軍からの共同緊急作戦要件をサポートするスーパーコンピューターに関するかなりの量の作業を完了しました。このプロジェクトでは、乗組員や医療関係者に空軍を活用しながら、新型コロナウイルス感染症の乗客の空輸に伴うリスクを劇的に軽減する方法を検討している。さらに、専門家を起用して、数値流体力学を使用して航空機内の気流と飛沫分布の分析を実施します。いくつかの研究資金プロジェクトがスーパーコンピューターの需要を高めています。
BFSI 業界は、研究プロジェクトや自動化導入に関する多くのベンダーとの協力により、スーパーコンピューター市場の成長を推進しています。たとえば、2020 年 7 月、Red Hat と Nvidia は、顧客の銀行業務を強化するための AI コンピューティング プラットフォームを作成するために、カナダ王立銀行の AI 研究部門である Borealis AI に加わりました。パートナーは、プライベート クラウドで Red Hat OpenShift と Nvidia の DGX AI 処理システムを組み合わせる可能性があります。これにより、数千のシミュレーションを実行し、数百万のデータ ポイントを短時間で分析できるため、画期的なスマート アプリケーションをより迅速に市場に投入できるようになります。
スーパーコンピューターにはいくつかの利点があるにもかかわらず、調査対象市場のダイナミックな成長は、初期のセットアップコストが高いという課題に直面しています。価格はスーパーコンピューターの能力に依存し、概算で 500 万ドル以上になる場合もあります。例えば、富士通と日本の国立研究機関理化学研究所が開発したスーパーコンピューター「富岳」の構築費用は6年間で10億ドルに達した。標準の CPU を使用していたら、コストは 3 倍高かったと考えられています。したがって、ユーザーは、損益分岐点を確保し、スーパーコンピュータのインフラストラクチャ コストを回収するために、かなりの高額な金額を請求されることになります。
さらに、スーパーコンピュータには初期設定コスト以外にも高い運用コストがかかるため、あらゆる分野でのシステムの展開が制約されます。スーパーコンピューターの購入価格とさらなる運用コストは、年間数百万ドルを請求する場合があります。このような多額の資金は、資金援助で完全なサポートを受けている研究機関、その恩恵を活用することに熱心な政府、そして枯渇することなくそのような費用を負担できる多国籍企業が利用できます。この高コストの原因は、スーパーコンピュータを導入する意欲があるにもかかわらず、一度限りのセットアップ費用や定期的な運用費用が支払えないため、いくつかのエンドユーザー業界でスーパーコンピュータの使用が制限されていることにあります。この課題には、さまざまな重要なベンダーが大量商業用途向けに手頃な価格のスーパーコンピューターの導入に熱心に取り組んでいます。このような要因は市場の成長を妨げます。
スーパーコンピューティングは天気予報業界に大きく貢献していると考えられています。技術革新により、スーパーコンピュータには優れた性能と低消費電力が期待されています。持続可能性があらゆる分野の基礎になりつつあるため、スーパーコンピューターは、電力とパフォーマンスの間で大きなトレードオフをすることなく環境に優しいものになることが期待されています。この面ではすでにいくつかの取り組みが行われており、予測期間中の市場の見通しに影響を与えると予想されます。
たとえば、韓国の公式気象機関である韓国気象庁は、悪天候を予測および警告し、政府の政策に情報を提供するために気候変動を研究しています。 KMA は、韓国最大のスーパーコンピューターである国立計量スーパーコンピューターセンター (NCMS) を活用し、この目的のために重要な天気と気候の予測をサポートしています。このようなアプリケーションは市場の成長を促進すると予想されます。
世界のスーパーコンピューター市場はエンドユーザー業界によって分割されています。
エンドユーザー産業ごとに、世界のスーパーコンピューター市場は商業部門、政府機関、研究機関に分割されています。
商業産業セグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中に10.3%のCAGRで成長すると予想されています。スーパーコンピュータはコスト効率が高く、タスク管理にかかる時間を大幅に節約できるため、商業部門ではスーパーコンピュータが導入されています。製造業でもさまざまな目的でスーパーコンピューターが活用されています。たとえば、ヘキサゴンは 2021 年 6 月に、世界最速のスーパーコンピューターの 1 つである富岳を使用することで、以前は時間とコストがかかっていた複雑な数値流体力学 (CFD) シミュレーションを完了できる可能性が広がり、イノベーションが加速できることを実証しました。同社のマニュファクチャリング インテリジェンス セクションでは、次世代の電気自動車や航空機のパフォーマンスを研究するためにシミュレーションをどのように使用できるかを強調しました。最新の半導体を使用することで、メーカーは現在のシミュレーション方法に比べ半分以下のエネルギーと 4 分の 1 のコストで現実を調べることができ、市場の成長を促進します。
現在の危機的状況においてスーパーコンピューターの関連性が高まっているため、世界中の政府がスーパーコンピューターの必要性を認めています。もう 1 つの重要な側面は、競争とセキュリティです。電子戦ツールや高度な防御システムも、これらのスーパーコンピューターを使用して開発されています。さらに、中国、インド、東南アジアなどの発展途上国の政府機関もスーパーコンピューターの構築への投資を増やしています。インドは、国家知識ネットワーク (NKN) をバックボーンとしてスーパーコンピューティング グリッドを形成するためにそれらを接続することで国内の研究能力を向上させる国家スーパーコンピューティング ミッション (NSM) を立ち上げました。 NSM は、全国の研究機関および学術機関にスーパーコンピューティング施設のグリッドを設置してきました。このような取り組みが市場の成長を促進します。
スーパーコンピューターの導入の大部分は、研究機関がスーパーコンピューターを利用して大規模なデータセットを分析し、実験を実施することに負っています。ゲノム解析、医薬品の臨床試験シミュレーション、分子動力学、医療画像処理などは、スーパーコンピューターの機能が急速に導入された重要なアプリケーションです。たとえば、マイアミ大学は、AI に関するプログラムを進化させ、助成金プロセスでの競争力を高めるために、Triton という名前の IBM スーパーコンピューターに 370 万米ドルを投資しました。トランプ大統領が2020年代の量子情報開発に12億ドルを割り当てたため、スーパーコンピューターを支持する研究機関が増える可能性がある。バイオテクノロジー企業や研究者は、新しい薬物療法を開発するために高度な生物学的プロセスをよりよく理解するためにスーパーコンピューティング機能をますます活用しています。さらに、個別化された医療を通じて医療サービスを改善するためにも使用されています。生物学がデジタル サイエンスになるにつれて、スーパーコンピューティング技術は医学研究、疫学、生物情報学、生物医学にとって不可欠です。
世界のスーパーコンピューター市場は地域ごとに、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカに分割されています。
アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占めており、予測期間中に10.3%のCAGRで成長すると予想されています。アジア太平洋地域はテクノロジーの面で急速に成長している地域です。中国や日本などの国々は、アジア太平洋地域におけるスーパーコンピューティング システムの急速な成長に主な責任を負っています。 2021 年 6 月の時点で、世界で最も強力なスーパーコンピューター 500 台のうち、米国よりも 3 分の 1 以上多くのスーパーコンピューターが中国に設置されています (さらに 122 台を占めます)。世界で最も強力なスーパーコンピューターの約 60% がどちらかの国にあります。中国政府は、AI 研究に 2020 年までに 221 億 5000 万米ドル、2025 年までに 590 億 7000 万米ドルを投資するという公約を掲げており、業界を大きく推進しています。この計画は、中国を無人運転技術、消費者向けAIアプリケーション、遠隔医療、バイオ医薬品におけるAI市場のリーダーとして位置づけることを目的としている。これにより、より大容量のスーパーコンピューティング システムの開発に大きな可能性が生まれることが期待されています。
北米はCAGR 8.5%で成長し、予測期間中に32億米ドルを生み出すと予想されています。北米は、テクノロジーベースのソリューションにとって最大の市場の 1 つです。また、特に新しく強力なテクノロジーの開発と導入において、世界経済において強力なプレーヤーになることが期待されています。データの大幅な増加と、この膨大な量のデータをさまざまな目的で迅速に分析する必要性により、新しい高度なシステムの導入が促進され、それがスーパーコンピューターの導入につながりました。需要の大きな要因の 1 つは、研究開発活動への投資の増加です。
欧州地域はまた、新しいスーパーコンピューティング技術、システム、製品の研究とイノベーションを支援し、インフラを利用して地域内で世界クラスのエコシステムを構築するために必要なスキルを育成することにも取り組んでいます。スーパーコンピューティングは、多年度財政枠組み（2021～2027年）の大幅な増加により、EUの投資が行われる重要なデジタル領域の1つとなっている。新しいMFFの予算全体は1.1兆ユーロです。さらに、スーパーコンピューティングは戦略的投資の優先事項として認識されており、欧州の回復過程において重要な役割を果たすことが期待されています。 Atos、IBM など、世界的に事業を展開している複数の企業が、政府の取り組みを支援しているため、この地域に投資しています。たとえば、2020 年 11 月に、Atos は、正式にヨーロッパで最速のスーパーコンピューティング プラットフォームの 1 つである JEWELS と名付けられたスーパーコンピューティング システムをユーリッヒ運動センターで発表しました。
