 データセンター向けコンピューティングおよびAIの世界市場：2026-2040年The Global Market for Computing and AI for Data Centers 2026-2040 データセンターにおけるコンピューティングおよび人工知能（AI）の世界市場は、半導体業界において最もダイナミックかつ資本集約的な分野の一つです。生成AI、大規模言語モデル、エージェント型AIシステ... もっと見る
サマリー
データセンターにおけるコンピューティングおよび人工知能（AI）の世界市場は、半導体業界において最もダイナミックかつ資本集約的な分野の一つです。生成AI、大規模言語モデル、エージェント型AIシステムの急速な普及に牽引され、GPU、AI ASIC、CPU、FPGAなどを網羅するデータセンター向け専用プロセッサの需要は、驚異的かつ持続的な成長期に入っています。 2025年に約2,150億ドルの市場規模と見込まれるこのセクターは、ハイパースケーラー、クラウドプロバイダー、および企業が、ますます強力になるAIモデルのトレーニング、微調整、および運用に必要なコンピューティングインフラの構築を競い合う中、2040年にかけて劇的に拡大すると予測されています。
この拡大の核心にあるのはGPUであり、その比類なき並列処理能力と成熟したソフトウェアエコシステムにより、AIワークロード向けの主要なプロセッサアーキテクチャとしての地位を維持している。 Nvidiaは引き続きこのセグメントで圧倒的なシェアを維持しており、HopperからBlackwell、Rubin、そしてそれ以降に至るまでの各世代において、演算密度、メモリ帯域幅、エネルギー効率において飛躍的な改善を実現しています。AMDはMIシリーズアクセラレータで有力な競争相手となっていますが、一方で、ハイパースケーラー各社が市販チップベンダーへの依存度を低減し、総所有コスト（TCO）を削減するために独自のカスタムシリコンを開発していることで、業界全体の様相は再構築されつつあります。
Google、Amazon Web Services、Microsoft、Metaなどの企業が、推論、レコメンデーション、トレーニングといった特定のワークロード向けに最適化された専用チップに多額の投資を行っていることから、AI ASICは最も急成長しているプロセッサカテゴリーとなっている。 GoogleのTPUシリーズ、AWSのTrainiumおよびInferentia、MicrosoftのMAIA、MetaのMTIAといったこれらの自社開発アクセラレータは、特定のユースケースにおいてサードパーティ製GPUに取って代わる傾向が強まっており、市場の競争構造を根本的に変えつつある。また、チップの共同設計者と高度なパッケージングの専門家からなる並行したエコシステムを生み出している。
サーバー用CPU市場は、より成熟しているとはいえ、急速に進化し続けています。インテルとAMDはx86アーキテクチャで主導的な地位を維持していますが、AWSのGraviton、GoogleのAxion、マイクロソフトのCobalt、NVIDIAのGraceやVeraといった、ハイパースケーラーが推進するArmベースの代替製品からの圧力が高まっています。また、特にオープンソースハードウェアのエコシステムが成熟するにつれ、RISC-Vも特定のワークロードにおいて有力な競合相手として台頭しています。 一方、FPGAは、低遅延や特殊な推論アプリケーションにおいて、依然としてニッチな役割を果たし続けている。
これらすべてを支えているのは、複雑化し、ますます逼迫しているサプライチェーンである。先端半導体製造はTSMC、サムスン、インテル・ファウンドリーに集中しており、5nm以下の最先端ノードがAIチップ需要の大部分を占めている。 主にSKハイニックス、サムスン、マイクロンが供給する高帯域幅メモリ（HBM）は重大なボトルネックとなっており、CoWoSなどの先進的なパッケージング技術もほぼフル稼働状態にある。ハイパースケーラーによる設備投資は、データセンターの建設、電力インフラ、シリコン調達へと引き続き流入しており、その規模は世界の半導体サプライチェーンを再構築しつつある。
地政学的な要因が、さらに複雑さを増している。高度なAIチップに対する米国の輸出規制は、中国の半導体自給自足への動きを加速させ、ファーウェイ・ハイシリコン、カンブリコン、ビレン、ハイゴンといった国内企業が、ますます高性能な代替品を開発している。 世界のAIコンピューティング市場が、米国系と中国国内のサプライチェーンに分岐していることは、この10年間を特徴づける構造的トレンドの一つであり、技術戦略、投資配分、国家産業政策に深遠な影響を及ぼしています。
『データセンター向けコンピューティングおよびAIの世界市場 2026–2040』は、データセンター用プロセッサ技術の全容、市場の動向、競合ポジショニング、そして2040年までの長期予測を網羅した包括的な戦略インテリジェンスレポートです。技術幹部、半導体投資家、戦略プランナー、政策アナリスト向けに作成された本レポートは、世界経済において最も急速に進化する市場の一つをナビゲートするために必要な、定量的な厳密さと定性的な洞察を深く提供します。
本レポートは、技術用語や略語の詳細な用語集、調査目的と範囲の明確な説明、執筆チームの経歴、過去の予測精度に関する率直な振り返りなど、一連の予備資料から始まります。続いて、分析の深みを損なうことなくレポートの主要な知見を迅速に把握する必要がある上級読者のために、3ページの要約と完全なエグゼクティブ・サマリーが掲載されています。
第1章では、マクロ経済および地政学的な背景を確立し、世界のAIインフラ投資動向、米国および中国のハイパースケーラー各社の設備投資の推移、米国の輸出規制を含む規制環境の変遷、そして欧米と中国の半導体エコシステム間の拡大する技術格差について検証しています。
第2章は本レポートの定量分析の中核を成し、2021年から2040年までの主要プロセッサカテゴリー全般にわたる詳細な市場予測を提供します。 ベンダー、製品、技術ノードの各レベルで、売上高、平均販売価格、販売数量、ウェハー消費量、サーバートレイ数の予測が提示されており、読者は市場機会や競合リスクに関する詳細なボトムアップ分析を構築できます。CPU、GPU、AI ASICの動向については、HBM主導の売上高の内訳や演算ダイの予測を含め、それぞれ個別の分析視点が提供されています。
第3章では、生成AIの推論およびトレーニングコストの低下、エージェント型および物理AIの台頭、レコメンデーションエンジンやコーディングアシスタントの演算需要、LLMと従来型検索の競合、AIインフラの設備投資（CapEx）と運用コスト（OpEx）の経済性に関する広範な課題など、需要を形作る市場要因を取り上げます。また、探索的なセクションでは、宇宙ベースのデータセンターアーキテクチャの長期的な可能性について考察しています。
第4章では、競争環境を詳細にマッピングし、データセンタープロセッサのサプライチェーンと基盤モデル開発者コミュニティの両方についてエコシステムマップを提供する。これには、主要なチップ設計企業の財務ベンチマーク、OpenAIの収益および演算能力の推移に関する詳細なケーススタディ、包括的な市場シェア分析、そして中国本土に関する専用セクション（国内市場の規模、ハイパースケーラーの需要、メーカーのプロファイル、サプライチェーン構造を網羅）が含まれる。
第5章では、すべてのプロセッサカテゴリーにわたる技術トレンドについて権威あるレビューを行い、プロセスノードのロードマップ、チプレットアーキテクチャ、ラックスケールシステム設計、メモリおよびパッケージング技術、さらにフォトニクス、ニューロモーフィック、量子コンピューティングを含む新興のコンピューティングパラダイムを網羅しています。独自の資産として、AI ASIC技術仕様の完全なデータベースやスタートアップの動向分析が含まれています。
本レポートの締めくくりとして、2031年および2040年以降の市場に関する強気、中立、弱気の各シナリオ、包括的なリスク一覧、ならびに戦略的提言を提示する将来展望の章が設けられています。81社を網羅し、各社に1ページを割いた詳細な企業プロファイルセクションがレポートを締めくくり、エコシステム内の主要プレイヤーすべてについて、標準化された戦略的および財務的な概要を提供しています。
レポートの内容には以下が含まれます
81社の個別企業プロファイル（1社につき1ページ）。戦略、製品、財務状況、ロードマップを網羅。対象企業には、01.AI、Achronix Semiconductor、Advanced Micro Devices (AMD)、AI21 Labs、Alchip Technologies、Aleph Alpha、Alibaba Group / T-Head Semiconductor、Amazon Web Services (AWS)、Ampere Computing、Anthropic、Arm Holdings、Axelera AI、 Baidu、Biren Technology、Broadcom、ByteDance、Cambricon Technologies、Cerebras Systems、China Mobile、Cisco Systems、Cohere、CoreWeave、d-Matrix、DeepSeek、Dell Technologies、Enflame Technology、Esperanto Technologies、Etched、富士通、Furiosa AI、GlobalFoundries (GF)、Google （DeepMind / TPUプログラム）、GrAI Matter Labs、Graphcore、Groq、GUC（Global Unichip Corp.）、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE）、HiSilicon Technologies、Huawei Technologies、Hygon Information Technology、IBM、Iluvatar CoreX、インテル・コーポレーション、Kalray、ラティス・セミコンダクター、Lightmatter など... 目次
序論
用語および略語一覧 i
本報告書の目的 iii
本報告書の範囲 v
著者について vii
成功した点と失敗した点 ix
3ページの要約 xi
エグゼクティブ・サマリー xiv
第1章－背景
1.1 世界のAIインフラおよび投資の概況
1.2 米国および中国のハイパースケーラーの設備投資動向と予測
1.3 AIの規制動向と輸出管理
1.4 米国と中国の技術格差
第2章－市場予測
2.1 プロセッサ売上高予測
2.1.1 データセンター用プロセッサ市場総額、2021-2040年（10億米ドル）
2.1.2 GPU 売上高予測、2021-2040年（10億米ドル）
2.1.3 AI ASIC 売上高予測、2021-2040年（10億ドル）
2.1.4 サーバー用CPU売上高予測、2021-2040年（10億ドル）
2.1.5 FPGAデータセンターの売上高予測、2021-2040年（百万ドル）
2.2 平均販売価格（ASP）予測
2.2 製品階層別 GPU 平均販売価格（ASP）の推移、2021-2040年（千ドル）
2.2.2 ハイパースケーラー別 AI ASIC 平均販売価格（ASP）の推移、2021-2040年（千ドル）
2.2.3 CPU 平均販売価格（ASP）の推移－Intel Xeon 対 AMD EPYC、2021-2040年
2.3 プロセッサ出荷台数予測
2.3.1 ベンダー別 GPU出荷台数、2021-2040年（千台）
2.3.2 ハイパースケーラー別 AI ASIC 出荷台数、2021-2040年（千台）
2.3.3 ベンダー別 AI ASIC出荷台数、2021-2040年（100万台）
2.4 ウェハ-予測
2.4.1 技術ノード別 GPU および AI ASIC ウェーハ生産開始数、2021-2040年
2.4.2 ファウンドリ別（TSMC、サムスン、インテル・ファウンドリ） ウェハー生産開始数
2.4.3 2021-2040年の GPUおよびAI ASICの演算ダイ予測
2.4.4 ファウンドリ別（TSMC、サムスン、インテル・ファウンドリ）のウェハー出荷開始
2.5 サーバートレイ出荷台数予測
2.6 におけるCPUの動向
2.7 GPUおよびAI ASICの動向
第3章－市場動向
3.1 生成AIの推論およびトレーニングのコスト
3.2 エージェント型AIから物理AIへ
3.3 ソーシャルネットワーク向けレコメンデーションモデル
3.4 コーディングアシスタント
3.5 ソーシャルネットワーク向け レコメンデーションモデル
3.6 OpenClaw
3.7 生成AI時代のCapEx対OpEx
3.8 AIデータセンターの未来は宇宙にあるのか？
第4章－市場シェアとサプライチェーン
4.1 データセンター・エコシステムマップ
4.2 ファウンデーションモデル・エコシステムマップ
4.3 米国対中国の技術戦争－年表
4.4 データセンター用チップ設計企業の財務指標
4.5 ケーススタディ：OpenAIの収益とギガワット
4.6 市場シェア：CPU、GPU、AI ASIC、およびXPUの共同設計企業
4.6.1 GPUの市場シェア（売上高および出荷台数別）
4.6.2 ハイパースケーラー別 AI ASIC 市場シェア
4.6.3 ベンダー別 CPU市場シェア
4.6.4 ハイパースケーラー別XPU共同設計者の収益市場シェア
4.7 中国本土における の動向
4.7.1 の中国データセンター用プロセッサ市場規模および予測
4.7.2 中国のハイパースケーラー向けプロセッサ需要
4.7.3 中国のプロセッサメーカーの概要およびロードマップ
4.7.4 中国のデータセンター向けプロセッサのサプライチェーン
第5章－技術動向
5.1 CPU技術動向
5.1.1 x86 アーキテクチャの進化
5.1.2 データセンターにおける ArmベースCPUの勢い
5.1.3 データセンターにおけるRISC-V
5.1.4 AIワークロード向けのCPUの特化
5.2 GPU技術の動向
5.2.1 のプロセスノードロードマップと移行
5.2.2 のチプレットおよびマルチダイ・アーキテクチャ
5.2.3 のラックスケールGPUアーキテクチャ（NVL72以降）
5.2.4 のメモリ帯域幅とHBM統合
5.2.5 のネットワークおよび相互接続の進化
5.3 AI ASIC技術の動向
5.3.1 ハイパースケーラー向けASIC製品のロードマップ
5.3.2 AI ASIC スタートアップの動向
5.3.3 AI ASIC 技術仕様データベース
5.3.4 AI推論のためのコンピューティングの分散化
5.4 GPU 対 AI ASIC：比較分析
5.5 先進パッケージングとHBMメモリ
5.5.1 のHBM技術ロードマップ（HBM2EからHBM4）
5.5.2 のCoWoSおよび先進パッケージングの生産能力
5.5.3 カスタムHBMおよび共同設計の動向
5.5.4 AIラックの部品表
5.6 の新たなコンピューティングアーキテクチャ
5.6.1 フォトニック・コンピューティング
5.6.2 ニューロモーフィック・コンピューティング
5.6.3 量子コンピューティングの展望
第6章－展望
6.1 2026-2040年の 市場見通し
6.2 2026-2040年の 技術の展望
6.3 の主なリスクと機会
6.4 戦略的提言
第7章－企業プロファイル（81社の企業プロファイル）
図表リスト
図表一覧
図1.1 世界のAIインフラ投資予測（2021-2040年、10億ドル）
図1.2 米国と中国のハイパースケーラーの設備投資（CapEx）、2021-2040年（10億ドル）
図1.3 データセンターの電力消費量予測、2024-2040年（GW）
図1.4 地域別AI関連データセンター着工数、2022-2028年
図1.5 AIチップに対する米国の輸出規制 ? 主要なマイルストーン、2019-2026年
図1.6 米国と中国の技術的デカップリングのタイムライン、2018-2026年
図2.1 データセンター用プロセッサ市場総売上高予測、2021-2040年（10億ドル）
図2.2 プロセッサタイプ別（CPU、GPU、AI ASIC、FPGA）売上高内訳、2021-2040年
図2.3 データセンター用プロセッサのカテゴリー別CAGR（2025-2040年）（%）
図2.4 GPU市場収益予測、2021-2040年（10億ドル）
図2.5 ベンダー別（Nvidia、AMD、その他）GPU売上高内訳、2021-2040年
図2.6 製品世代別Nvidia GPU売上高、2021-2028年（10億ドル）
図2.7 製品世代別AMD GPU売上高、2021-2028年（10億ドル）
図2.8 AI ASIC市場売上高予測、2021-2040年（10億ドル）
図2.9 ハイパースケーラー別AI ASIC売上高内訳、2021-2040年
図2.10 サーバーCPU市場売上高予測、2021-2040年（10億ドル）
図2.11 サーバーCPU売上高のアーキテクチャ別内訳（x86対Arm）、2021–2040年
図2.12 データセンター向けFPGAの売上高予測、2021-2040年（百万ドル）
図2.13 製品階層別GPU平均販売価格（ASP）の推移、2021-2040年（千ドル）
図2.14 ハイパースケーラー別AI ASIC平均販売価格の推移、2021-2040年（千ドル）
図2.15 サーバーCPUの平均販売価格（ASP）の推移 — Intel Xeon 対 AMD EPYC、2021-2040年（$）
図2.16 ベンダー別GPU出荷台数、2021-2040年（千台）
図2.17 製品世代別Nvidia GPU出荷台数、2021-2028年
図2.18 製品世代別 AMD GPU 出荷台数、2021-2028年
図2.19 ハイパースケーラー別AI ASIC出荷台数、2021-2040年（千台）
図2.20 Google TPU 導入台数予測、2021-2040年
図2.21 AWS Trainium および Inferentia ユニット予測、2021-2040年
図2.22 Microsoft MAIA ユニット出荷台数予測、2021-2040年
図2.23 データセンター向けCPU出荷台数、2021-2040年（百万台）
図2.24 2021-2040年のIntel対AMDのCPU市場シェア（出荷台数ベース、%）
図2.25 ハイパースケーラーのカスタムCPU採用台数、2022-2040年（百万台）
図2.26 技術ノード別GPUおよびAI ASICウェハースタート、2021-2040年（千ワット/月）
図2.27 ウェハー消費の内訳：先進ノード（＜5nm、5nm、7nm）、2021-2040年
図2.28 ファウンドリ別GPUおよびAI ASICウェーハ出荷量、2021-2040年
図2.29 TSMCの先進ノード生産能力予測、2024-2040年（KW/月）
図2.30 GPUおよびAI ASICの演算ダイ予測、2021-2040年
図2.31 平均ダイサイズの推移：GPU対AI ASIC、2021-2040年 (mm²)
図2.32 GPUおよびAI ASIC合計から分離したHBMの収益、2021-2040年（10億ドル）
図2.33 AIサーバーと汎用サーバーのトレイ出荷台数比較、2021-2040年（百万台）
図2.34 AIサーバーのラック構成とアーキテクチャ、2025-2040年
図2.35 売上高別CPU市場シェア — Intel対AMD対Armベース、2021–2040年
図2.36 ハイパースケーラーにおけるArm CPUの導入拡大、2022-2040年
図2.37 CPU製品ロードマップ – Intel、AMD、Arm、Google、AWS、Nvidia、2024–2030年
図2.38 売上高別GPU市場シェア、2021-2040年 (%)
図2.39 導入台数別AI ASIC市場シェア、2021-2040年 (%)
図2.40 技術ノード別GPUおよびAI ASICの構成比、2021-2040年
図3.1 トークンあたりのコスト推移（トレーニングおよび推論）、2021-2040年（$/Mトークン）
図3.2 モデルタイプ別のトレーニング計算要件、2020–2028年 (FLOPs)
図3.3 インフラストラクチャ構成要素別の推論コスト内訳、2025年 (%)
図3.4 トークンコスト削減ロードマップ、2025-2040年（$/Mトークン）
図3.5 AIモデルパラメータ数とハードウェア要件の推移、2020–2028年
図3.6 エージェント型AI市場の分類とユースケース
図3.7 セクター別AIエージェント導入予測、2025-2040年
図3.8 物理的AIハードウェア要件と生成AIの比較（2025-2040年）
図3.9 ロボティクス用半導体市場の予測、2024-2040年（10億ドル）
図3.10 推奨モデルアーキテクチャの進化、2018-2028年
図3.11 プラットフォーム別レコメンデーションモデルのコンピューティング需要、2024-2040年
図3.12 AI搭載コーディングアシスタントの市場シェア、2024-2028年 (%)
図3.13 コーディングAIのGPU演算需要、2024-2040年
図3.14 LLM対従来型検索：クエリ量の予測、2022-2040年
図3.15 AI検索のコンピューティングインフラ要件、2024-2040年
図3.16 米国のハイパースケーラーにおける設備投資（CapEx）サイクル、2015-2040年（10億ドル）
図3.17 設備投資対売上高比率 ? 主要ハイパースケーラー、2020?2040年 (%)
図3.18 AIインフラの運用費（OpEx）対資本支出（CapEx）の内訳、2024–2040年
図3.19 クラウドAIチップのレンタルと所有の経済性、2025-2040年
図3.20 宇宙ベースのデータセンターの概念アーキテクチャ
図3.21 低軌道における遅延と帯域幅の予測、2025-2035年
図4.1 世界のデータセンター用プロセッサのエコシステムマップ
図4.2 AIチップのサプライチェーン ― シリコンからハイパースケーラーまで
図4.3 共同設計者とハイパースケーラーの関係マップ
図4.4 OSATおよび高度パッケージングのサプライチェーンマップ
図4.5 ファウンデーションモデル・エコシステムマップ：開発者とインフラ
図4.6 オープンソース対クローズドソースAIモデル動向、2024年
図4.7 開発者別基盤モデルトレーニングインフラ
図4.8 米国の輸出管理のタイムライン：半導体、2018-2026年
図4.9 中国のAIチップ輸入代替の進捗状況、2022-2028年（%）
図4.10 制裁対象と非制裁対象の中国AIチップ売上高、2022-2028年
図4.11 データセンター用チップ設計企業別売上高比較、2021-2025年（10億ドル）
図4.12 粗利益率の比較 — NVIDIA vs. AMD vs. Intel、2020–2025年 (%)
図4.13 売上高に占める研究開発費の割合 －主要チップ設計企業、2020-2025年
図4.14 AI半導体スタートアップの資金調達額、2019-2026年第1四半期（百万ドル）
図4.15 OpenAIの売上高予測、2023-2030年（10億ドル）
図4.16 OpenAIのコンピューティング需要（ギガワット）、2023-2030年
図4.17 世代別OpenAI GPU調達予測、2023-2028年
図4.18 売上高別GPU市場シェア、2021-2025年（%）
図4.19 GPU市場シェア（出荷台数別、2021-2025年）（%）
図4.20 NVIDIA、AMD、Google、AWSのGPU/ASIC出荷台数内訳、2021-2028年
図4.21 ハイパースケーラー別AI ASIC市場シェア、2021-2025年 (%)
図4.22 XPU共同設計企業の売上高 — Broadcom、Marvell、MediaTek、Alchip、GUC、2023-2026年
図4.23 売上高別CPU市場シェア ? Intel vs. AMD vs. Arm、2021-2025年 (%)
図4.24 ハイパースケーラー向けカスタムCPUの市場シェア推移、2022-2028年
図4.25 XPU共同設計者の売上シェア – ブロードコム、マーベル、その他、2021-2026年
図4.26 中国のデータセンター用プロセッサ市場規模、2021-2028年（10億米ドル）
図4.27 中国のハイパースケーラー向けプロセッサ需要予測、2021-2028年
図4.28 中国のプロセッサメーカー市場シェア（台数）、2024年および2025年
図4.29 HiSilicon、Cambricon、Baidu、HygonのDCプロセッサロードマップ
図4.30 中国DCプロセッサのサプライチェーンマップ
図5.1 データセンター向け CPU アーキテクチャ比較：x86、Arm、RISC-V
図5.2 2022-2040年のArmサーバーCPU出荷台数予測（百万台）
図5.3 RISC-V データセンター導入予測、2025–2040年
図5.4 AI推論ワークロード向けのCPUの特化
図5.5 GPUプロセスノードのロードマップ – Nvidia、AMD、2020–2030年
図5.6 GPUダイサイズの推移とチプレットへの移行、2020–2030年 (mm²)
図5.7 ラックスケールGPUアーキテクチャ ― NVL72および次世代プラットフォーム
図5.8 GPUメモリ帯域幅の推移 ? HBMの世代別推移、2020-2030年 (TB/s)
図5.9 NVLinkおよび相互接続帯域幅の推移、2020-2030年
図5.10 ハイパースケーラーのASICロードマップ比較 － Google、AWS、Microsoft、Meta
図5.11 資金調達段階別AI ASICスタートアップの動向（2024年）
図5.12 AI ASIC技術仕様マトリックス（選定企業）
図5.13 分散型推論アーキテクチャ図
図5.14 GPU 対 AI ASIC：ワット当たりの性能比較（2022-2026年）
図5.15 GPU 対 AI ASIC：トレーニングと推論の適合性マトリックス
図5.16 GPU対AI ASIC：総所有コスト（TCO）分析
図5.17 HBM技術ロードマップ：HBM2EからHBM4へ、2020-2028年
図5.18 世代別スタックあたりのHBM帯域幅および容量、2020-2028年
図5.19 CoWoS容量拡張ロードマップ －TSMC、2022-2028年
図5.20 先進パッケージング市場シェア － CoWoS、SoIC、その他、2024?2028
図5.21 カスタムHBMの共同設計関係マップ
図5.22 AIサーバーラックの部品表（BOM）－部品内訳、2025年（千ドル）
図5.23 AIラック部品表（BoM）コストの推移、2023-2028年（千ドル）
図5.24 データセンターにおけるシリコンフォトニクス市場の予測、2024-2040年（10億ドル）
図5.25 ニューロモーフィック・コンピューティングのロードマップ、2024-2040年
図5.26 量子コンピューティングの商用化までのタイムライン、2025-2040年
図6.1 データセンター用プロセッサ市場のシナリオ分析、2026-2040年（10億ドル）
図6.2 プロセッサタイプ別、2040年の強気・中立・弱気シナリオの収益予測
図6.3 技術ロードマップの概要 – CPU、GPU、AI ASIC、2026–2040年
図6.4 競合環境リスクマトリックス、2026–2040
図6.5 投資機会マップ ? データセンター半導体エコシステム
表一覧
表2.1 データセンタープロセッサ市場収益概要、2021-2040年（10億米ドル）
表2.2 ベンダー別GPU売上高、2021-2040年（10億ドル）
表2.3 ハイパースケーラー別AI ASIC売上高、2021-2040年（10億ドル）
表2.4 ベンダー別サーバーCPU売上高、2021-2040年（10億ドル）
表2.5 製品階層別GPU平均販売価格（ASP）、2021-2040年（千ドル）
表2.6 ハイパースケーラー別AI ASIC平均販売価格（ASP）、2021-2040年（千ドル）
表2.7 ベンダー別AI ASIC平均販売価格（ASP）、2021-2040年（千ドル）
表2.8 ハイパースケーラー別AI ASIC出荷台数、2021-2040年（千台）
表2.9 ベンダー別CPU出荷台数、2021-2040年（百万台）
表2.10 ノードおよびファウンドリ別 GPU および AI ASIC ウェーハスタート数、2021-2040年
表2.11 AIサーバー対汎用サーバーのトレイ出荷台数、2021-2040年（百万台）
表2.12 CPUプロセッサのロードマップ概要 — 主要ベンダー、2024-2030年
表2.13 GPU および AI ASIC 製品ロードマップの概要、2024?2030
表3.1 モデルサイズおよびハードウェア構成別のトークン単価、2024-2040年
表3.2 ：業界別およびハードウェア要件別のエージェント型AIユースケース
表3.3 コーディングアシスタントの市場シェアと基盤インフラ（2024年）
表4.1 財務指標：データセンター用チップ設計企業トップ10、2021-2025年
表4.2 米国および中国のハイパースケーラーの設備投資（CapEx）概要、2021-2026年（10億ドル）
表4.3 AI半導体スタートアップの資金調達データベース（2019-2026年第1四半期）
表4.4 売上高および出荷台数別GPU市場シェア概要、2021-2025年
表4.5 AI ASIC仕様 ー Google、AWS、Microsoft、Meta、2024-2026年
表4.6 中国のデータセンター用プロセッサメーカーの概要
表4.7 中国データセンター用プロセッサのサプライチェーン ー 主要コンポーネントサプライヤー
表5.1 CPU仕様 ー Intel、AMD、AWS、Google、Microsoft、Huawei、Nvidia、2024-2026年
表5.2 GPU仕様 ーNvidia Blackwell、Rubin; AMD MI350X、MI450、2024-2026年
表5.3 AI ASIC技術仕様データベース（完全版、主要ベンダーすべて）
表5.4 HBM仕様比較 ー HBM2E、HBM3、HBM3E、HBM4
表5.5 AIサーバーラックの部品表（BoM）項目別コスト内訳、2025年（千ドル）
表5.6 新興コンピューティング技術の導入準備度評価
表6.1 市場予測の概要 ー強気／中立／弱気シナリオ、2026-2040年（10億ドル）
表6.2 主要リスク一覧 ー発生確率および影響評価
Summary
The global market for computing and artificial intelligence in data centers represents one of the most dynamic and capital-intensive segments of the semiconductor industry. Driven by the rapid proliferation of generative AI, large language models, and agentic AI systems, demand for specialised data center processors―encompassing GPUs, AI ASICs, CPUs, and FPGAs―has entered a period of extraordinary and sustained growth. From a market valued at approximately $215 billion in 2025, the sector is projected to scale dramatically through 2040, as hyperscalers, cloud providers, and enterprises race to build the compute infrastructure required to train, fine-tune, and serve increasingly powerful AI models.
At the core of this expansion is the GPU, which remains the dominant processor architecture for AI workloads due to its unmatched parallel processing capability and mature software ecosystem. Nvidia continues to hold an overwhelming share of this segment, with successive generations―from Hopper to Blackwell to Rubin and beyond―each delivering step-change improvements in compute density, memory bandwidth, and energy efficiency. AMD provides meaningful competition with its MI-series accelerators, while the broader landscape is being reshaped by hyperscalers developing their own custom silicon to reduce dependency on merchant chip vendors and lower total cost of ownership.
AI ASICs represent the fastest-growing processor category, as companies including Google, Amazon Web Services, Microsoft, and Meta invest heavily in purpose-built chips optimised for specific workloads such as inference, recommendation, and training. These internally developed accelerators―including Google's TPU series, AWS Trainium and Inferentia, Microsoft MAIA, and Meta's MTIA―are increasingly displacing third-party GPUs for certain use cases, fundamentally altering the competitive dynamics of the market and creating a parallel ecosystem of chip co-designers and advanced packaging specialists.
The server CPU market, though more mature, continues to evolve rapidly. Intel and AMD maintain leading positions with their x86 architectures, but face mounting pressure from Arm-based alternatives championed by hyperscalers such as AWS with Graviton, Google with Axion, Microsoft with Cobalt, and Nvidia with Grace and Vera. RISC-V is also emerging as a credible contender for specific workloads, particularly as open-source hardware ecosystems mature. Meanwhile, FPGAs continue to serve niche roles in low-latency and specialised inference applications.
Underpinning all of this is a complex and increasingly strained supply chain. Advanced semiconductor manufacturing is concentrated at TSMC, Samsung, and Intel Foundry, with leading-edge nodes below 5nm commanding the majority of AI chip demand. High Bandwidth Memory, supplied primarily by SK Hynix, Samsung, and Micron, has emerged as a critical bottleneck, while advanced packaging technologies such as CoWoS are operating at near-full capacity. Hyperscaler capital expenditure continues to flow into data centre construction, power infrastructure, and silicon procurement at a scale that is reshaping global semiconductor supply chains.
Geopolitics adds a further layer of complexity. US export controls on advanced AI chips have accelerated China's drive toward semiconductor self-sufficiency, with domestic players such as Huawei HiSilicon, Cambricon, Biren, and Hygon developing increasingly capable alternatives. The bifurcation of the global AI compute market into US-aligned and China-domestic supply chains is one of the defining structural trends of the decade, with profound implications for technology strategy, investment allocation, and national industrial policy.
The Global Market for Computing and AI for Data Centers 2026–2040 is a comprehensive strategic intelligence report covering the full landscape of data centre processor technology, market dynamics, competitive positioning, and long-range forecasting through to 2040. Produced for technology executives, semiconductor investors, strategic planners, and policy analysts, the report provides the depth of quantitative rigour and qualitative insight required to navigate one of the most rapidly evolving markets in the global economy.
The report opens with a set of preliminary materials including a detailed glossary of technical terms and abbreviations, a clear articulation of research objectives and scope, biographical profiles of the authoring team, and a candid retrospective on previous forecast accuracy. This is followed by a three-page summary and a full executive summary designed for senior readers who require rapid orientation to the report's key findings without sacrificing analytical depth.
Chapter one establishes the macroeconomic and geopolitical context, examining global AI infrastructure investment trends, hyperscaler capital expenditure trajectories for both US and Chinese players, the evolving regulatory landscape including US export controls, and the widening technology divide between Western and Chinese semiconductor ecosystems.
Chapter two forms the quantitative heart of the report, delivering granular market forecasts from 2021 to 2040 across all major processor categories. Revenue, average selling price, unit volume, wafer consumption, and server tray forecasts are provided at the vendor, product, and technology node level, enabling readers to build detailed bottom-up views of market opportunity and competitive exposure. Separate analytical lenses are provided for CPU, GPU, and AI ASIC dynamics, including HBM-driven revenue disaggregation and compute die forecasting.
Chapter three addresses the market forces shaping demand, including the falling cost of generative AI inference and training, the emergence of agentic and physical AI, the compute demands of recommendation engines and coding assistants, the competition between LLMs and traditional search, and broader questions around the CapEx and OpEx economics of AI infrastructure. An exploratory section examines the longer-term possibility of space-based data center architectures.
Chapter four maps the competitive landscape in detail, providing ecosystem maps for both the data center processor supply chain and the foundation model developer community. It includes financial benchmarking of leading chip designers, a deep-dive case study on OpenAI's revenue and compute trajectory, comprehensive market share analysis, and a dedicated section on Mainland China covering domestic market sizing, hyperscaler demand, manufacturer profiles, and supply chain structure.
Chapter five delivers an authoritative review of technology trends across all processor categories, covering process node roadmaps, chiplet architectures, rack-scale system designs, memory and packaging technology, and emerging computing paradigms including photonics, neuromorphic, and quantum computing. Unique assets include a full AI ASIC technology specification database and a start-up landscape analysis.
The report concludes with a forward-looking outlook chapter presenting bull, base, and bear case scenarios for the market through 2031 and beyond to 2040, a comprehensive risk register, and strategic recommendations. An extensive company profiles section―covering 81 organisations with one dedicated page per company―rounds out the report, providing standardised strategic and financial snapshots of every major player in the ecosystem.
Report Contents include
81 individual company profiles, one page per company, covering strategy, products, financials, and roadmap. Companies profiled include 01.AI, Achronix Semiconductor, Advanced Micro Devices (AMD), AI21 Labs, Alchip Technologies, Aleph Alpha, Alibaba Group / T-Head Semiconductor, Amazon Web Services (AWS), Ampere Computing, Anthropic, Arm Holdings, Axelera AI, Baidu, Biren Technology, Broadcom, ByteDance, Cambricon Technologies, Cerebras Systems, China Mobile, Cisco Systems, Cohere, CoreWeave, d-Matrix, DeepSeek, Dell Technologies, Enflame Technology, Esperanto Technologies, Etched, Fujitsu, Furiosa AI, GlobalFoundries (GF), Google (DeepMind / TPU Programme), GrAI Matter Labs, Graphcore, Groq, GUC (Global Unichip Corp.), Hewlett Packard Enterprise (HPE), HiSilicon Technologies, Huawei Technologies, Hygon Information Technology, IBM, Iluvatar CoreX, Intel Corporation, Kalray, Lattice Semiconductor, Lightmatter and more... Table of Contents
PRELIMINARY SECTIONS
Glossary of Terms and Abbreviations i
Objective of the Report iii
Scope of this Report v
About the Authors vii
What We Got Right, What We Got Wrong ix
3-Page Summary xi
Executive Summary xiv
CHAPTER1－CONTEXT
1.1 Global AI Infrastructure and Investment Landscape
1.2 US and Chinese Hyperscaler CapEx Trends and Projections
1.3 AI Regulatory Landscape and Export Controls
1.4 The US–China Technology Divide
CHAPTER2－MARKET FORECASTS
2.1 Processor Revenue Forecast
2.1.1 Total Data Center Processor Market, 2021–2040 ($B)
2.1.2 GPU Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
2.1.3 AI ASIC Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
2.1.4 Server CPU Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
2.1.5 FPGA Data Center Revenue Forecast, 2021–2040 ($M)
2.2 Average Selling Price (ASP) Forecast
2.2.1 GPU ASP Trends by Product Tier, 2021–2040 ($K)
2.2.2 AI ASIC ASP Trends by Hyperscaler, 2021–2040 ($K)
2.2.3 CPU ASP Trends－Intel Xeon vs. AMD EPYC, 2021–2040
2.3 Processor Volume Forecast
2.3.1 GPU Unit Shipments by Vendor, 2021–2040 (K units)
2.3.2 AI ASIC Unit Shipments by Hyperscaler, 2021–2040 (K units)
2.3.3 CPU Unit Shipments by Vendor, 2021–2040 (M units)
2.4 Wafer Forecast
2.4.1 GPU & AI ASIC Wafer Starts by Technology Node, 2021–2040
2.4.2 Wafer Starts by Foundry (TSMC, Samsung, Intel Foundry)
2.4.3 GPU & AI ASIC Compute Die Forecast, 2021–2040
2.4.4 HBM-Driven Revenue Separation from GPU & AI ASIC
2.5 Server Tray Volume Forecast
2.6 CPU Focus
2.7 GPU & AI ASIC Focus
CHAPTER3－MARKET TRENDS
3.1 Cost of Generative AI Inference and Training
3.2 From Agentic AI to Physical AI
3.3 Recommendation Models for Social Networks
3.4 Coding Assistants
3.5 Search Engine vs. LLM
3.6 OpenClaw
3.7 CapEx vs. OpEx in the Era of Generative AI
3.8 Is the Future of AI Data Centers in Space?
CHAPTER4－MARKET SHARE & SUPPLY CHAIN
4.1 Data Center Ecosystem Map
4.2 Foundation Models Ecosystem Map
4.3 U.S. vs. China Tech War－Timeline
4.4 Financial Metrics of Data Center Chip Designers
4.5 Case Study: OpenAI Revenue and Gigawatt
4.6 Market Share: CPU, GPU, AI ASIC & XPU Co-Designers
4.6.1 GPU Market Share by Revenue and Units
4.6.2 AI ASIC Market Share by Hyperscaler
4.6.3 CPU Market Share by Vendor
4.6.4 XPU Co-Designer Revenue Market Share
4.7 Focus on Mainland China
4.7.1 Chinese DC Processor Market Size & Forecast
4.7.2 Chinese Hyperscaler Processor Demand
4.7.3 Chinese Processor Manufacturer Profiles & Roadmaps
4.7.4 China DC Processor Supply Chain
CHAPTER5－TECHNOLOGY TRENDS
5.1 CPU Technology Trends
5.1.1 x86 Architecture Evolution
5.1.2 Arm-Based CPU Momentum in the Data Center
5.1.3 RISC-V in the Data Center
5.1.4 CPU Specialisation for AI Workloads
5.2 GPU Technology Trends
5.2.1 Process Node Roadmap and Transition
5.2.2 Chiplet and Multi-Die Architectures
5.2.3 Rack-Scale GPU Architectures (NVL72 and Beyond)
5.2.4 Memory Bandwidth and HBM Integration
5.2.5 Networking and Interconnect Evolution
5.3 AI ASIC Technology Trends
5.3.1 Hyperscaler ASIC Product Roadmaps
5.3.2 AI ASIC Start-Up Landscape
5.3.3 AI ASIC Technology Specification Database
5.3.4 Compute Disaggregation for AI Inference
5.4 GPU vs. AI ASIC: Comparative Analysis
5.5 Advanced Packaging and HBM Memory
5.5.1 HBM Technology Roadmap (HBM2E to HBM4)
5.5.2 CoWoS and Advanced Packaging Capacity
5.5.3 Custom HBM and Co-Design Trends
5.5.4 AI Rack Bill of Materials
5.6 Emerging Computing Architectures
5.6.1 Photonic Computing
5.6.2 Neuromorphic Computing
5.6.3 Quantum Computing Outlook
CHAPTER6－OUTLOOK
6.1 Market Outlook 2026–2040
6.2 Technology Outlook 2026–2040
6.3 Key Risks and Opportunities
6.4 Strategic Recommendations
CHAPTER7－COMPANY PROFILES(81company profiles)
List of Tables/Graphs
List of Figures
Figures1.1 Global AI Infrastructure Investment Forecast, 2021–2040 ($B)
Figures1.2 US vs. Chinese Hyperscaler CapEx, 2021–2040 ($B)
Figures1.3 Data Center Power Consumption Forecast, 2024–2040 (GW)
Figures1.4 AI-Related Data Center Construction Starts by Region, 2022–2028
Figures1.5 US Export Controls on AI Chips — Key Milestones, 2019–2026
Figures1.6 US–China Technology Decoupling Timeline, 2018–2026
Figures2.1 Total Data Center Processor Market Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
Figures2.2 Revenue Breakdown by Processor Type (CPU, GPU, AI ASIC, FPGA), 2021–2040
Figures2.3 Data Center Processor CAGR by Category, 2025–2040 (%)
Figures2.4 GPU Market Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
Figures2.5 GPU Revenue Split by Vendor (Nvidia, AMD, Others), 2021–2040
Figures2.6 Nvidia GPU Revenue by Product Generation, 2021–2028 ($B)
Figures2.7 AMD GPU Revenue by Product Generation, 2021–2028 ($B)
Figures2.8 AI ASIC Market Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
Figures2.9 AI ASIC Revenue Split by Hyperscaler, 2021–2040
Figures2.10 Server CPU Market Revenue Forecast, 2021–2040 ($B)
Figures2.11 Server CPU Revenue Split by Architecture (x86 vs. Arm), 2021–2040
Figures2.12 FPGA Data Center Revenue Forecast, 2021–2040 ($M)
Figures2.13 GPU ASP Evolution by Product Tier, 2021–2040 ($K)
Figures2.14 AI ASIC ASP Trends by Hyperscaler, 2021–2040 ($K)
Figures2.15 Server CPU ASP Trends — Intel Xeon vs. AMD EPYC, 2021–2040 ($)
Figures2.16 GPU Unit Shipments by Vendor, 2021–2040 (K units)
Figures2.17 Nvidia GPU Unit Shipments by Product Generation, 2021–2028
Figures2.18 AMD GPU Unit Shipments by Product Generation, 2021–2028
Figures2.19 AI ASIC Unit Shipments by Hyperscaler, 2021–2040 (K units)
Figures2.20 Google TPU Unit Deployment Forecast, 2021–2040
Figures2.21 AWS Trainium & Inferentia Unit Forecast, 2021–2040
Figures2.22 Microsoft MAIA Unit Forecast, 2021–2040
Figures2.23 CPU Unit Shipments — Data Center, 2021–2040 (M units)
Figures2.24 Intel vs. AMD CPU Market Share in Unit Terms, 2021–2040 (%)
Figures2.25 Hyperscaler Custom CPU Unit Adoption, 2022–2040 (M units)
Figures2.26 GPU & AI ASIC Wafer Starts by Technology Node, 2021–2040 (KW/month)
Figures2.27 Wafer Consumption Split: Advanced Nodes (<5nm, 5nm, 7nm), 2021–2040
Figures2.28 GPU & AI ASIC Wafer Starts by Foundry, 2021–2040
Figures2.29 TSMC Advanced Node Capacity Forecast, 2024–2040 (KW/month)
Figures2.30 GPU & AI ASIC Compute Die Forecast, 2021–2040
Figures2.31 Average Die Size Trend — GPU vs. AI ASIC, 2021–2040 (mm²)
Figures2.32 HBM Revenue Separated from GPU & AI ASIC Total, 2021–2040 ($B)
Figures2.33 AI Server vs. General-Purpose Server Tray Volume, 2021–2040 (M units)
Figures2.34 AI Server Rack Configuration and Architecture, 2025–2040
Figures2.35 CPU Market Share by Revenue — Intel vs. AMD vs. Arm-based, 2021–2040
Figures2.36 Hyperscaler Arm CPU Deployment Ramp, 2022–2040
Figures2.37 CPU Product Roadmap — Intel, AMD, Arm, Google, AWS, Nvidia, 2024–2030
Figures2.38 GPU Market Share by Revenue, 2021–2040 (%)
Figures2.39 AI ASIC Market Share by Deployment Volume, 2021–2040 (%)
Figures2.40 GPU & AI ASIC Split by Technology Node, 2021–2040
Figures3.1 Cost per Token Trend — Training and Inference, 2021–2040 ($/M tokens)
Figures3.2 Training Compute Requirements by Model Type, 2020–2028 (FLOPs)
Figures3.3 Inference Cost Breakdown by Infrastructure Component, 2025 (%)
Figures3.4 Token Cost Reduction Roadmap, 2025–2040 ($/M tokens)
Figures3.5 AI Model Parameter Count vs. Hardware Requirements, 2020–2028
Figures3.6 Agentic AI Market Taxonomy and Use Cases
Figures3.7 AI Agent Deployment Forecast by Sector, 2025–2040
Figures3.8 Physical AI Hardware Requirements vs. Generative AI, 2025–2040
Figures3.9 Robotics Semiconductor Market Forecast, 2024–2040 ($B)
Figures3.10 Recommendation Model Architecture Evolution, 2018–2028
Figures3.11 Recommendation Model Compute Demand by Platform, 2024–2040
Figures3.12 AI-Powered Coding Assistant Market Share, 2024–2028 (%)
Figures3.13 Coding AI GPU Compute Demand, 2024–2040
Figures3.14 LLM vs. Traditional Search: Query Volume Forecast, 2022–2040
Figures3.15 AI Search Compute Infrastructure Requirements, 2024–2040
Figures3.16 CapEx Cycle — US Hyperscalers, 2015–2040 ($B)
Figures3.17 CapEx-to-Revenue Ratio — Major Hyperscalers, 2020–2040 (%)
Figures3.18 AI Infrastructure OpEx vs. CapEx Split, 2024–2040
Figures3.19 Cloud AI Chip Rental vs. Ownership Economics, 2025–2040
Figures3.20 Space-Based Data Center Conceptual Architecture
Figures3.21 Low Earth Orbit Latency and Bandwidth Projections, 2025–2035
Figures4.1 Global Data Center Processor Ecosystem Map
Figures4.2 AI Chip Supply Chain — From Silicon to Hyperscaler
Figures4.3 Co-Designer and Hyperscaler Relationship Map
Figures4.4 OSAT and Advanced Packaging Supply Chain Map
Figures4.5 Foundation Models Ecosystem Map — Developers and Infrastructure
Figures4.6 Open vs. Closed Source AI Model Landscape, 2024
Figures4.7 Foundation Model Training Infrastructure by Developer
Figures4.8 US Export Control Timeline — Semiconductors, 2018–2026
Figures4.9 Chinese AI Chip Import Replacement Progress, 2022–2028 (%)
Figures4.10 Sanctioned vs. Unsanctioned Chinese AI Chip Revenues, 2022–2028
Figures4.11 Comparative Revenue — Data Center Chip Designers, 2021–2025 ($B)
Figures4.12 Gross Margin Comparison — Nvidia vs. AMD vs. Intel, 2020–2025 (%)
Figures4.13 R&D Spend as % of Revenue — Key Chip Designers, 2020–2025
Figures4.14 AI Semiconductor Start-Up Fundraising, 2019–Q1 2026 ($M)
Figures4.15 OpenAI Revenue Forecast, 2023–2030 ($B)
Figures4.16 OpenAI Compute Demand (Gigawatt), 2023–2030
Figures4.17 OpenAI GPU Procurement Forecast by Generation, 2023–2028
Figures4.18 GPU Market Share by Revenue, 2021–2025 (%)
Figures4.19 GPU Market Share by Units, 2021–2025 (%)
Figures4.20 Nvidia, AMD, Google, AWS GPU/ASIC Unit Split, 2021–2028
Figures4.21 AI ASIC Market Share by Hyperscaler, 2021–2025 (%)
Figures4.22 XPU Co-Designer Revenue — Broadcom, Marvell, MediaTek, Alchip, GUC, 2023–2026
Figures4.23 CPU Market Share by Revenue — Intel vs. AMD vs. Arm, 2021–2025 (%)
Figures4.24 Hyperscaler Custom CPU Market Share Evolution, 2022–2028
Figures4.25 XPU Co-Designer Revenue Share — Broadcom, Marvell, Others, 2021–2026
Figures4.26 Chinese DC Processor Market Size, 2021–2028 ($B)
Figures4.27 Chinese Hyperscaler Processor Demand Forecast, 2021–2028
Figures4.28 Chinese Processor Maker Market Share (Unit), 2024 & 2025
Figures4.29 HiSilicon, Cambricon, Baidu, Hygon DC Processor Roadmap
Figures4.30 China DC Processor Supply Chain Map
Figures5.1 CPU Architecture Comparison — x86, Arm, RISC-V for the Data Center
Figures5.2 Arm Server CPU Shipment Forecast, 2022–2040 (M units)
Figures5.3 RISC-V Data Center Adoption Forecast, 2025–2040
Figures5.4 CPU Specialisation for AI Inference Workloads
Figures5.5 GPU Process Node Roadmap — Nvidia, AMD, 2020–2030
Figures5.6 GPU Die Size Evolution and Chiplet Transition, 2020–2030 (mm²)
Figures5.7 Rack-Scale GPU Architecture — NVL72 and Next-Generation Platforms
Figures5.8 GPU Memory Bandwidth Trend — HBM Generations, 2020–2030 (TB/s)
Figures5.9 NVLink and Interconnect Bandwidth Evolution, 2020–2030
Figures5.10 Hyperscaler ASIC Roadmap Comparison — Google, AWS, Microsoft, Meta
Figures5.11 AI ASIC Start-Up Landscape by Funding Stage, 2024
Figures5.12 AI ASIC Technology Specification Matrix (Selected Companies)
Figures5.13 Disaggregated Inference Architecture Diagram
Figures5.14 GPU vs. AI ASIC: Performance per Watt Comparison, 2022–2026
Figures5.15 GPU vs. AI ASIC: Training vs. Inference Suitability Matrix
Figures5.16 GPU vs. AI ASIC: Total Cost of Ownership Analysis
Figures5.17 HBM Technology Roadmap — HBM2E to HBM4, 2020–2028
Figures5.18 HBM Bandwidth and Capacity per Stack by Generation, 2020–2028
Figures5.19 CoWoS Capacity Expansion Roadmap — TSMC, 2022–2028
Figures5.20 Advanced Packaging Market Share — CoWoS, SoIC, Others, 2024–2028
Figures5.21 Custom HBM Co-Design Relationships Map
Figures5.22 AI Server Rack Bill of Materials — Component Breakdown, 2025 ($K)
Figures5.23 AI Rack BoM Cost Evolution, 2023–2028 ($K)
Figures5.24 Silicon Photonics Market Forecast in Data Centers, 2024–2040 ($B)
Figures5.25 Neuromorphic Computing Roadmap, 2024–2040
Figures5.26 Quantum Computing Timeline to Commercial Viability, 2025–2040
Figures6.1 Data Center Processor Market Scenario Analysis, 2026–2040 ($B)
Figures6.2 Bull, Base, Bear Case Revenue Scenarios by Processor Type, 2040
Figures6.3 Technology Roadmap Summary — CPU, GPU, AI ASIC, 2026–2040
Figures6.4 Competitive Landscape Risk Matrix, 2026–2040
Figures6.5 Investment Opportunity Map — Data Center Semiconductor Ecosystem
List of Tables
Table2.1 Data Center Processor Market Revenue Summary, 2021–2040 ($B)
Table2.2 GPU Revenue by Vendor, 2021–2040 ($B)
Table2.3 AI ASIC Revenue by Hyperscaler, 2021–2040 ($B)
Table2.4 Server CPU Revenue by Vendor, 2021–2040 ($B)
Table2.5 GPU ASP by Product Tier, 2021–2040 ($K)
Table2.6 AI ASIC ASP by Hyperscaler, 2021–2040 ($K)
Table2.7 GPU Unit Shipments by Vendor, 2021–2040 (K units)
Table2.8 AI ASIC Unit Shipments by Hyperscaler, 2021–2040 (K units)
Table2.9 CPU Unit Shipments by Vendor, 2021–2040 (M units)
Table2.10 GPU & AI ASIC Wafer Starts by Node and Foundry, 2021–2040
Table2.11 AI Server vs. General-Purpose Server Tray Volume, 2021–2040 (M units)
Table2.12 CPU Processor Roadmap Summary — Major Vendors, 2024–2030
Table2.13 GPU & AI ASIC Product Roadmap Summary, 2024–2030
Table3.1 Cost per Token by Model Size and Hardware Configuration, 2024–2040
Table3.2 Agentic AI Use Cases by Industry and Hardware Requirements
Table3.3 Coding Assistant Market Share and Underlying Infrastructure, 2024
Table4.1 Financial Metrics — Top 10 Data Center Chip Designers, 2021–2025
Table4.2 US and Chinese Hyperscaler CapEx Summary, 2021–2026 ($B)
Table4.3 AI Semiconductor Start-Up Fundraising Database, 2019–Q1 2026
Table4.4 GPU Market Share Summary by Revenue and Units, 2021–2025
Table4.5 AI ASIC Specifications — Google, AWS, Microsoft, Meta, 2024–2026
Table4.6 Chinese Data Center Processor Manufacturer Overview
Table4.7 China DC Processor Supply Chain — Key Component Suppliers
Table5.1 CPU Specifications — Intel, AMD, AWS, Google, Microsoft, Huawei, Nvidia, 2024–2026
Table5.2 GPU Specifications — Nvidia Blackwell, Rubin; AMD MI350X, MI450, 2024–2026
Table5.3 AI ASIC Technology Specification Database (Full, All Major Vendors)
Table5.4 HBM Specification Comparison — HBM2E, HBM3, HBM3E, HBM4
Table5.5 AI Server Rack BoM — Itemised Cost Breakdown, 2025 ($K)
Table5.6 Emerging Computing Technology Readiness Assessment
Table6.1 Market Forecast Summary — Bull / Base / Bear Scenarios, 2026–2040 ($B)
Table6.2 Key Risk Register — Probability and Impact Assessment
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