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ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とAIアクセラレータの世界市場 2025-2035年

ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とAIアクセラレータの世界市場 2025-2035年


The Global Market for High Performance Computing (HPC) and AI Accelerators 2025-2035

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Future Markets, inc.
フューチャーマーケッツインク 		2025年4月30日 GBP1,500
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サマリー

 
 
ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）およびAIアクセラレータ市場は、主に業界全体におけるジェネレーティブAIアプリケーションの急増によって、かつてない成長を遂げている。この分野は、特殊なニッチ分野から現代のコンピューティング・インフラの要へと変貌を遂げ、データセンター・プロセッサーがこの革命の屋台骨を形成している。世界のデータセンター・プロセッサー市場は、2024年には1,500億ドルに迫り、2030年には3,700億ドルへと飛躍的に拡大すると予測されている。この成長軌道を後押ししているのは、主にAIワークロードの膨大な計算需要を処理するために設計された専用ハードウェアである。グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）とAI特定用途向け集積回路（ASIC）は、最も要求の厳しいジェネレーティブAIシステムにパワーを供給することで、2桁成長を遂げ、この状況における支配的な勢力として台頭してきた。
 
従来のCPU（Central Processing Unit）やDPU（Data Processing Unit）のようなネットワーキング・プロセッサは、データセンター・インフラにおいて重要な役割を果たし続け、着実に成長を続けているが、もはやAI計算の最先端を担うものではない。かつてはAIアプリケーションに有望と考えられていたFPGA（Field-Programmable Gate Arrays）は大幅に減少しており、専用のAIアクセラレータが特定のワークロードに対してより効率的であることが証明されたため、2035年まで横ばいで推移すると予想されている。
 
2022年のOpenAIの画期的なイノベーション以来、競争環境は劇的に変化している。Nvidiaは、特にHopper (H100/H200)と新しいBlackwell (B200/B300)アーキテクチャなど、先進的なGPU製品で明確な市場優位性を確立している。これらのチップには、250GBを超える高帯域幅メモリ（HBM）のようなオンチップ・メモリ容量の増加といった最先端の機能が組み込まれており、より多くのパラメーターを持つ大規模なAIモデルを可能にしている。
 
しかし、グーグルやAWSのような大手クラウドサービスプロバイダーは、カスタムAI ASICを共同設計するために、ブロードコム、マーベル、アルチップとのパートナーシップを通じて戦略的独立性を追求している。これらのシストリックアレイベースのカスタムチップは、総所有コストの低減、ベンダーロックインリスクの低減、トランスフォーマーやレコメンダーシステムのような特定のワークロードに特化した最適化など、GPUを上回る利点を提供する。
 
また、この市場には、Cerebras、Groq、Graphcore、SambaNova、Untether AIなど、データフロー制御プロセッサー、ウェハースケールパッケージング、空間AIアクセラレーター、プロセッシング・イン・メモリー技術などの斬新なアーキテクチャを開拓する革新的な新興企業が数多く参入している。この技術革新の波は、既存プレーヤーが最先端技術を取り込もうとする中で、大きな合併・買収活動を引き起こした。この市場を牽引する技術トレンドには、製造歩留まりを最適化しながらダイの大型化を可能にするマルチチップレットアーキテクチャへの移行や、先端プロセスノードの急速な採用などがある。現在の最先端CPUは3nm技術を利用し、GPUとAI ASICは通常4nmプロセスを採用しています。3nmは早ければ2025年にAWS Trainium 3のような製品で登場し、1nm以下のノードは2035年までに登場すると予測されています。
 
コンピューティング性能は2020年以降8倍に成長し、NvidiaのRubin Ultraのような野心的なロードマップでは、2027年までに推論用のFP4で100ペタFLOPを目標としている。2035年までには、業界をリードするAIプロセッサーがコンパクトなフォームファクターでエクサスケールの性能を実現し、現在の能力の1,000倍になると予測されている。メモリー技術は、AIモデルが拡大するにつれてますます重要になってきており、高帯域幅メモリー（HBM）は現在、高性能AIシステムの標準となっているが、いくつかの新興企業はさらなる性能向上を目指してSRAMベースの代替案を模索している。
 
業界はまた、インテルとAMDが支配する伝統的なx86アーキテクチャに対し、ArmベースのCPUが勢いを増すなど、アーキテクチャの変化も目の当たりにしている。一方、冷却ソリューションとハイパワーインフラストラクチャの専門知識を持つ暗号通貨マイニング事業者は、強力なGPUクラスターをホストすることで、AIに多角化している。2035年に向けて、市場は2030～2035年の間に年平均成長率10～12%を維持すると予想され、売上高は8,000億ドルを超える可能性が高い。これは、フロンティアAIの開発が世界中のAIデータセンターで非常に大量の専用チップの需要を促進し続け、これらの技術が世界経済のあらゆる部門にわたる重要なインフラにますます組み込まれるようになるためである。
 
ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）とAIアクセラレータの世界市場 2025-2035」は、急速に進化するハイパフォーマンス・コンピューティングの状況を、特に人工知能技術の変革的影響に焦点を当てて詳細に分析しています。この包括的なレポートでは、市場ダイナミクス、技術的進歩、競争戦略、今後10年間のこの重要な分野を形成する将来動向を調査しています。2025年から2035年までの詳細な収益予測も掲載しており、投資家、テクノロジープロバイダー、データセンター事業者、企業の意思決定者にとって、従来のハイパフォーマンスコンピューティングと最先端のAIアクセラレーションテクノロジーの複雑な交差をナビゲートする上で不可欠な情報を提供しています。
 
内容は以下の通りです：
  • 市場規模と成長予測（2025年～2035年）：AIチップ、GPU、CPU、AI ASIC、DPU、ネットワークASIC、暗号ASICの詳細予測（出荷と収益の両方をカバー）
  • 主要テクノロジーの変曲点：次世代ノードの変遷、先進パッケージング技術、メモリシステムの革新に関する分析
  • 戦略的市場促進要因と課題：生成AIの計算要件、エネルギー効率の重要性、サプライチェーンの脆弱性と緩和戦略
  • 投資見通しと機会：高成長市場セグメントと新興技術分野の分析
  • HPCとAI入門：歴史的なHPCシステムからエクサスケールコンピューティング時代への進化、スーパーコンピュータとハイパースケールデータセンターの比較、AIコンピューティングの基礎
  • プロセッサ技術とアーキテクチャ：CPU（x86、ARM、RISC-V）、GPU、AI ASIC、FPGA、DPU、暗号通貨
  • コンピューティング・ハードウェアの包括的分析：最先端半導体製造、パッケージング技術、メモリイノベーション、冷却ソリューション、ネットワーキングの進化、ストレージ技術に関する詳細な調査
  • 市場分析と予測：GPU、AI ASIC、CPU、FPGA、DPUのセグメント別予測、クラウドプロバイダー、HPCセンター、企業、通信のエンドユーザーセグメント分析
  • サプライチェーン分析：半導体製造、アドバンスド・パッケージング・サービス、メモリ・サプライヤー、冷却ソリューション・プロバイダー、電力供給コンポーネント、システム・インテグレーター、サプライチェーンの脆弱性を深堀り
  • 技術と市場の動向：性能スケーリングの軌跡、メモリ帯域幅の課題、ソフトウェア・エコシステムの開発、エネルギー効率化への取り組み
  • アプリケーションセグメントとユースケース：AIトレーニング、推論展開、伝統的なHPCアプリケーション、クラウドプロバイダーのインフラストラクチャ、およびエンタープライズコンピューティングのニーズに対応した専門的なインフラストラクチャ要件

企業プロファイル：半導体メーカー、AIチップ新興企業、クラウドサービスプロバイダー、システムインテグレーターにまたがる200社以上の企業を詳細に分析し、サプライチェーンに含まれるその他の企業も表で紹介。

対象企業：Accelsius、Achronix、Advanced Micro Devices (AMD)、AheadComputing、AiM Future、Aistorm、AI21labs、Ambient Scientific、Amlogic、Ampere Computing、Anaflash、Analog Inference、Apple、AONdevices、Arm、Astrus、Atos、Amazon Web Services (AWS)、Axelera AI、Axera Semiconductor、Azure Engine、Baidu、Baya Systems、Biren Technology、Bitmain、Blumind、Brainchip Holdings、ByteDance、Cambricon Technologies、Canaan、Celestial AI、Cerebras、Ceremorphic、CIX Technology、Clouder、Cognifiber、Cohere、Corerain Technologies、Corigine、CoreWeave、Cornami、DeepL DeepSeek、Deepx、Deezer、DeGirum、Denglin Technology、Digital Reality、d-Matrix、Eeasy Technology、EdgeCortix、Efinix、EnCharge AI、Enflame、Equinix、Epic Semiconductors、Esperanto Technologies、Etched、Eviden、Evomotion、Expedera、Flex Logix、Fulhan、富士通、Fungible、Furiosa、GlobalFoundries、GigaByte、Google、Gowin、GrAI Matter Labs、Graphcore、GreenWaves Technologies、Groq、GUC、Guoxin Micro、Gwanak Analog、Gyrfalcon Technology、Habana、Hailo、HiSilicon、日立、Hewlett Packard Enterprise、Horizon Robotics、Houmo.ai, HjMicro, Huawei, Hygon, IBM, Iluvatar CoreX, Icubecorp, Inflection AI, Innatera Nanosystems, Innosilicon, Intel, Inventec, Intellifusion, Intelligent Hardware Korea (IHWK), Inuitive, InspireSemi, iPronics, Jingjia Micro, Kalray, Kinara, Kneron, Knuedge、Krutrim、Kunlunxin Technology、Lattice Semiconductor、Lightelligence、Lightmatter、LiSuan Tec、Loongson Technology、Luminous Computing、Lynxi、Marvell Technology、MediaTek、Mellanox、MemryX、Meta、Metax-tech、Microsoft、Mistral AI、Mobilint、Modular、Moffett AI、Moonshot AI, Moore Threads, Mythic, Nano-Core Chip, NebulaMatrix, Neuchips, Neuroblade, Neureality, Netronome, Nextchip, NTT Communications, Nuovoton, Nuvia, Nvidia, NXP, OpenAI, Oracle, Optalysys, Panmnesia, Penguin Computing, Pensando, Perceive, Pezy Computing、Phytium、Positron、PyTorch、Qilingxin、Quadric、Quanta Cloud Technology、Quanta Computer、Qualcomm、Quillion、Rackspace、Rain、Rapidus、Rebellions、Recogni、Renesas、Resnics、Retym、Rivai、Rockchip、Roviero、Salience Labs、SambaNova、Samsungなど.....

ハイパフォーマンスコンピューティングとAIアクセラレータ市場は、ジェネレーティブAIの爆発的な成長、複雑化する計算ワークロード、コンピューティングスタック全体の技術革新によって、かつてない変革を経験している。本レポートは、この急速に進化する環境における成功を定義する市場ダイナミクス、競合のポジショニング、戦略的機会に関する本質的な洞察を提供します。最先端の半導体技術から斬新なアーキテクチャや展開戦略に至るまで、この包括的な分析は、この重要な分野を特徴づける技術的能力、市場の要求、競争圧力が複雑に絡み合う状況を乗り切るために必要な知識を関係者に提供します。
 
 
 
 


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目次

1    要約 31

1.1  市場概要と主な調査結果  31
1.1.1 データセンターコンピューティングにおける重要な市場シフト    32
1.1.2 AIと従来のHPCワークロードの融合  33
1.1.3 Generative AIがインフラ要件に与える影響  33
1.2  市場規模と成長予測（2025～2035年） 35
1.2.1 AIチップ 37
1.2.1.1 出荷    37
1.2.1.2 売上  39
1.2.2 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）    40
1.2.2.1 出荷台数    40
1.2.2.2 売上高  41
1.2.3 セントラル・プロセッシング・ユニット（CPU）    43
1.2.3.1 出荷台数    43
1.2.3.2 売上高  43
1.2.4 AI ASIC 45
1.2.4.1 出荷台数    45
1.2.4.2 売上高  46
1.2.5 DPU  46
1.2.5.1 出荷台数    46
1.2.5.2 売上高  47
1.2.6 ネットワークASIC 48
1.2.6.1 出荷台数    48
1.2.6.2 売上高  49
1.2.7 暗号ASIC 50
1.2.7.1 出荷    50
1.2.7.2 売上  51
1.3  主要技術の変曲点  53
1.3.1 次世代ノードの変遷  53
1.3.2 先進パッケージング技術 54
1.3.3 メモリシステムの革新    56
1.4  戦略的市場推進要因と課題 58
1.4.1 ジェネレーティブ AI コンピューティングの要件 58
1.4.2 エネルギー効率の重要性 59
1.4.3 サプライチェーンの脆弱性と対策    61
1.5 投資見通しと機会  62
1.5.1 高成長市場セグメント  65
1.5.2 新興技術分野 67   
 

2    高性能コンピューティングとAIへの序論    69

2.1  高性能コンピューティング（HPC）の定義  69
2.1.1 HPCシステムの歴史的進化 69
2.1.2 エクサスケールコンピューティング時代    71
2.1.3 TOP500 分析と性能指標    72
2.1.4 スーパーコンピュータ対ハイパースケールデータセンター  74
2.2  HPC アーキテクチャとインフラ  75
2.2.1 分散コンピューティングモデル  76
2.2.2 オンプレミス展開と専用インフラ    76
2.2.3 クラウドベースのHPCサービス（HPC-as-a-Service） 77
2.2.4 ハイブリッドおよびマルチクラウドアプローチ 78
2.2.5 Edge-HPC 統合フレームワーク 80
2.3  人工知能コンピューティングの基礎 82
2.3.1 AI アルゴリズムとコンピューティング要件 82
2.3.1.1 ディープラーニングアーキテクチャ    83
2.3.1.2 トランスフォーマモデルと注意メカニズム    84
2.3.1.3 強化学習アプローチ 85
2.3.2 トレーニング対推論ワークロードプロファイル  87
2.3.2.1 トレーニングインフラ要件 89
2.3.2.3.2 推論最適化戦略 90
2.3.2.3 バッチ処理とリアルタイム処理    92
2.3.3 AI コンピューティングの精度要件 93
2.3.3.1 数値フォーマット（FP32、FP16、BF16、INT8）  94
2.3.3.2 混合精度および量子化アプローチ  95
2.3.3.3 新しいフォーマット（FP8，FP4）とその意味  97
2.4  AI の大規模モデルと計算要件  99
2.4.1 モデルのスケーラビリティと複雑さ    99
2.4.1.1 パラメーター数の増加傾向 100
2.4.1.2 計算要件のスケーリング傾向    101
2.4.1.3 メモリ使用量の課題 102
2.4.2 言語モデル（GPT、LLaMA、Claude、Gemini）  103
2.4.3 マルチモーダルモデル（テキスト、画像、音声）  104
2.4.4 ドメイン固有AIモデル  105
2.5  市場の収束：HPC と AI コンピューティング    107
2.5.1 重複するハードウェア要件    107
2.5.2 共有ソフトウェアエコシステム 109
2.5.3 両目的インフラ展開 110
2.5.4 統一管理とオーケストレーション  111
2.6  HPC と AI のベンチマーク手法    112
2.6.1 AI ワークロードのための MLPerf ベンチマーキング    112
2.6.2 HPC 固有のベンチマーク（HPL、HPCG） 113
2.6.3 Green500 および電力効率指標    115
2.6.4 実世界アプリケーション性能分析  116   
 

3    プロセッサ技術とアーキテクチャ  118

3.1  中央処理装置（CPU）  118
3.1.1 x86アーキテクチャの進化 118
3.1.1.1 インテル Xeon プロセッサー ファミリー 120
3.1.1.2 AMD EPYC プロセッサー ファミリー 122
3.1.2 ARMベースのデータセンター向けCPU  128
3.1.2.1 AWS Graviton プロセッサ  129
3.1.2.2 NVIDIA Grace CPU 130
3.1.2.3 Ampere Altraファミリー  131
3.1.2.4 富士通A64FX for HPC  132
3.1.3 RISC-Vおよびその他の命令セットアーキテクチャ 133
3.1.3.1 オープンソースエコシステムの開発    134
3.1.3.2 商用RISC-Vサーバへの取り組み 136
3.1.3.3 市場の位置付けと将来展望 137
3.1.4 CPU AIアクセラレーション技術    140
3.1.4.1 ベクトル処理拡張 140
3.1.4.2 サーバーCPUにおけるニューラル・プロセッシング・ユニット  141
3.1.4.3 行列乗算アクセラレーション 143
3.1.5 CPU-GPUハイブリッド・アーキテクチャ    144
3.1.5.1 AMD APUのアプローチ  146
3.1.5.2 メモリ一貫性の利点    147
3.1.5.3 統合型と独立型ソリューションの比較  148
3.2 グラフィックス処理ユニット（GPU）  150
3.2.1 AIおよびHPC向けGPUアーキテクチャの進化    150
3.2.1.1 ストリーミング・マルチプロセッサ（SM） 150
3.2.1.2 テンソルコアとAI専用ユニット 152
3.2.1.3 レイトレーシング・コアと専用機能  154
3.2.2 NVIDIAデータセンターGPU 156
3.2.2.1 Ampereアーキテクチャ（A100） 156
3.2.3 Hopperアーキテクチャ（H100、H200） 159
3.2.3.1 Blackwellアーキテクチャ（GB200）  161
3.2.3.2.2 将来のGPUロードマップと性能スケーリング    163
3.2.4 AMDデータセンター向けGPU  165
3.2.4.1 CDNAアーキテクチャの進化  165
3.2.4.2 Instinct MIシリーズ（MI200、MI300） 168
3.2.4.3 競争上の位置付けと性能 169
3.2.5 中国GPUメーカー  171
3.2.5.1  ビレン・テクノロジー (BR100) 172
3.2.5.2 ムーア・スレッド (MTT S4000) 173
3.2.5.3 メタックス (MXC500)    175
3.2.5.4 イルヴァター・コアエックス (Tianyuan/Zhikai)  176
3.2.6 マルチ GPU システムとスケーリング  177
3.2.6.1 相互接続技術 (NVLink, Infinity Fabric) 178
3.2.6.2.2 GPU間通信の最適化 179
3.2.6.3 ラックスケールGPUアーキテクチャ 181
3.2.7 GPUソフトウェアエコシステム    182
3.2.7.1 CUDAおよびCUDA-Xライブラリ    182
3.2.7.2 ROCmプラットフォーム 183
3.2.7.3 OneAPIおよび業界標準  184
3.3  AI特定用途向け集積回路（ASIC）  185
3.3.1 クラウドサービスプロバイダーのカスタムASIC  186
3.3.1.1 Google テンソル処理ユニット（TPUs）    186
3.3.1.2 AWS AIアクセラレータ  191
3.3.1.3 Microsoft Maia AIアクセラレータ  194
3.3.1.4 Meta MTIAアーキテクチャ    195
3.3.2 マトリックスベースのAIアクセラレーター    196
3.3.2.1 Intel Habana Gaudi アーキテクチャ    197
3.3.2.2 Huawei Ascend AI プロセッサ 201
3.3.2.3 Qualcomm Cloud AI 100    205
3.3.2.4 中国製AIアクセラレータ  206
3.3.3 空間AIアクセラレータ 208
3.3.3.1 Cerebras ウェハスケールプロセッサ    208
3.3.3.3.3.3 グラフコア インテリジェンス処理ユニット（IPU）    219
3.3.3.4 グロク テンソルストリーミングプロセッサ（TSP）    224
3.3.4 粗粒度再構成可能アレイ（CGRAs）    228
3.3.4.1 学術研究と商用アプリケーション 229
3.3.4.2 データフロー対制御フロー アーキテクチャの比較  230
3.3.4.3 再構成可能性とプログラミング モデル 232
3.3.4.4 エネルギー効率の利点 233
3.4  FPGA とその他のプログラマブル ソリューション  234
3.4.1.FPGAおよびその他のプログラマブルソリューション235
3.4.1.1 AI 計算用 DSP スライス    236
3.4.1.2 特殊機能用ハード IP ブロック 237
3.4.2 主要 FPGA ベンダーと製品  238
3.4.2.1 Intel Agilex FPGA ファミリー    238
3.4.2.2 AMD/Xilinx Versal プラットフォーム    239 3.4.    241
3.4.3 アダプティブ・コンピューティング・ソリューション  243
3.4.3.1 ACAP (Adaptive Compute Acceleration Platform) 243
3.4.3.2 ハイブリッド FPGA-ASIC アプローチ    244
3.4.3.3 パーシャル・リコンフィギュレーション機能    245
3.4.4 FPGA プログラミング・モデル 246
3.4.4.1 高位合成 247
3.4.4.2 OpenCL およびその他の標準規格 248
3.4.4.3 AI フレームワークの統合    249
3.4.5 市場における位置づけと将来的な関連性  250
3.4.5.1 FPGA 対 GPU 対 ASIC のトレードオフ  252
3.4.5.2 プロトタイピングと市場投入までの時間的な優位性    253
3.4.5.3 特殊なワークロードの最適化    255
3.5  データ処理ユニット（DPU）とSmartNIC  257
3.5.1 ネットワーク・インターフェイス・アーキテクチャの進化    257
3.5.1.1 ネットワーク・アクセラレーション機能  258
3.5.1.2 プログラマブル・パケット処理    259
3.5.1.3 ARMコアとアクセラレーションエンジン    260
3.5.2 主なDPUプロバイダと製品 262
3.5.2.1 NVIDIA BlueField DPU 262
3.5.2.2 AMD/Pensando DPU 263
3.5.2.3 Intel インフラストラクチャ プロセス ユニット (IPU) 266
3.5.2.4 Marvell OCTEON    267
3.5.3 機能オフロード機能 268
3.5.3.1 ストレージ処理 269
3.5.3.2 セキュリティ機能 269
3.5.3.3 仮想化サポート  270
3.5.4 コンピューティングインフラストラクチャとの統合 271
3.5.4.1 ソフトウェア定義ネットワーキング（SDN） 272
3.5.4.2 コンポーザブルインフラストラクチャモデル  273
3.5.4.3 管理とオーケストレーション    273
3.6  暗号通貨とブロックチェーンコンピューティング 275
3.6.1 ASICマイニングハードウェアアーキテクチャ  275
3.6.2 GPUマイニングアプリケーション    277
3.6.3 暗号マイニングにおけるエネルギー効率  278
3.6.4 暗号とAIインフラ間のオーバーラップ  278    
 

4    ENABLING TECHNOLOGIES 280

4.1  先端半導体製造 280
4.1.1 プロセスノードの進化    280
4.1.1.1 7nmと5nm技術 281
4.1.1.2 3nmと2nm開発 283
4.1.1.3 サブ2nm研究とイノベーション  285
4.1.2 トランジスタ・アーキテクチャの進歩    286
4.1.2.1 FinFET技術  286
4.1.2.2 ゲート・オールラウンド（GAA）トランジスタ  288
4.1.2.3 ナノシートおよびナノワイヤ・アプローチ    289
4.1.2.4 将来のトランジスタ設計コンセプト 291
4.1.3 最先端のファウンドリと能力  292
4.1.3.1.1 TSMC テクノロジー・ロードマップ 292
4.1.3.2 サムスン・ファウンドリー・サービス  294
4.1.3.3 インテル・ファウンドリー・サービス（IFS）  296
4.1.3.4 中国のファウンドリー・ランドスケープ  297
4.1.4 半導体設計の微細化の課題  298
4.1.4.1 電力密度と熱の制約 299
4.1.4.2 リソグラフィ技術革新（EUV、高NA EUV）    300
4.1.4.3 先進ノードにおける収率管理  302
4.1.4.4 コスト上昇と経済的考慮事項 304
4.2 先進パッケージング技術 306
4.2.1 2.5D統合アプローチ  306
4.2.1.1 シリコンインターポーザー 306
4.2.1.2 有機基板 307
4.2.1.3 ファンアウトウェーハレベルパッケージング(FOWLP)  308
4.2.2 3次元集積技術 310
4.2.2.1 貫通シリコンビア(TSV)  310
4.2.2.2 ダイ間およびダイ-ウェーハ間ボンディング    311
4.2.2.3 ハイブリッドボンディング技術  312
4.2.3 チップレットアーキテクチャと規格 314
4.2.3.1 分断の利点と課題 314
4.2.3.2 チップレット間相互接続規格（UCIe） 315
4.2.3.3 異なるプロセスノードとの統合 316
4.2.4 システムインパッケージソリューション 318
4.2.4.1 ヘテロジニアス・インテグレーション・アプローチ  318
4.2.4.2 統合パッケージ光学素子 320
4.2.4.3 埋め込み型電源供給 321
4.3 メモリ技術 322
4.3.1 高帯域幅メモリ（HBM）の進化 322
4.3.1.1 HBM2E および HBM3 の仕様 322
4.3.1.2 HBM3E の性能強化 324
4.3.1.3 HBM4 の開発とロードマップ 326
4.3.1.4 HBM のサプライヤーと製造能力 327
4.3.2 DDR メモリの進歩  329
4.3.2.1 サーバー・アプリケーション向け DDR5 330
4.3.2.2 電力制約のある設計向け LPDDR5/5X 331
4.3.4.3.3 GDDR6/7 for Graphics and AI  333
4.3.3 メモリ階層と階層化アプローチ 334
4.3.3.1 CXL メモリ拡張    334
4.3.3.2 メモリプール技術 336
4.3.3.3 層化ストレージ・メモリシステム  338
4.3.4 新興メモリ技術  340
4.3.4.1 相変化メモリ（PCM） 340
4.3.4.2 抵抗RAM（ReRAM）    341
4.3.4.3 磁気RAM（MRAM） 343
4.3.4.4 ニアメモリ・コンピューティング・アプローチ    345
4.4  冷却と熱管理 347
4.4.1 空冷技術と限界    347
4.4.2 液冷ソリューション  349
4.4.2.1 ダイレクト・ツー・チップ冷却システム    349
4.4.2.2 コールドプレート技術    350
4.4.2.3 冷却液分配ユニット（CDU）  352
4.4.3 液浸冷却技術 354
4.4.3.1 単相液浸システム    354
4.4.3.2 二相液浸システム  355
4.4.3.3 冷却液化学と環境への配慮 357
4.4.4 熱界面材料 358
4.4.4.1 TIM性能特性 358
4.4.4.2 用途に応じたTIMソリューション 360
4.4.4.3 次世代熱材料  362
4.4.5 エネルギー回収と効率化手法　364
4.4.5.1 廃熱利用 365
4.4.5.2 ヒートポンプの統合 365
4.4.5.3 冷却と電力の複合ソリューション 366
4.5  ネットワークと相互接続    368
4.5.1 データセンターのネットワークアーキテクチャ  368
4.5.1.1 スパイン・リーフ トポロジー 368
4.5.1.2 ファット・ツリー ネットワーク    369
4.5.1.3 クローズ ネットワークとバリエーション 371
4.5.1.4 高速インターコネクト規格 372
4.5.1.5 イーサネットの進化（100Gから800G）  373
4.5.1.6 インフィニバンド HDR と NDR    374
4.5.1.7 オムニパスとプロプライエタリ接続 375
4.5.2 光相互接続  376
4.5.2.1 プラガブル光トランシーバ  376
4.5.2.2 Co-Packaged Optics (CPO)  377
4.5.2.3 シリコンフォトニクス集積  378
4.5.3 ネットワークオンチップ設計 379
4.5.3.1 オンチップ相互接続アーキテクチャ  379
4.5.3.2 チップレット間通信    380
4.5.3.3 メモリ-コンピューティングインターフェース    382
4.6  HPCおよびAI向けストレージ技術 383
4.6.1 フラッシュストレージソリューション  383
4.6.1.1 SSD技術の進化 383
4.6.1.2 フォームファクターとインターフェース  384
4.6.1.3 パフォーマンス特性  386
4.6.2 ストレージサーバーアーキテクチャ    386
4.6.2.1 オールフラッシュアレイ    388
4.6.2.3 スケールアウトストレージアーキテクチャ    390
4.6.3 高性能ファイルシステム  391
4.6.3.1 並列ファイルシステム 391
4.6.3.2 オブジェクトストレージソリューション    392
4.6.3.3 AI最適化ストレージソフトウェア  394
4.6.4 AIとHPCワークロードのためのストレージ階層化  394
4.6.4.1 データ局所性最適化    394
4.6.4.2 キャッシュ階層設計    396
4.6.4.3 ストレージクラスメモリ統合    397
 

5    MARKET ANALYSIS AND FORECASTS 398

5.1  データセンター・プロセッサ市場全体  398
5.1.1 世界市場規模（2025-2035年） 398
5.1.2 年間売上高予測  400
5.1.3 出荷台数分析  402
5.2  平均販売価格（ASP）動向    404
5.3  GPU市場セグメント    405
5.3.1 出荷台数分析  407
5.3.2 平均販売価格動向 408
5.4  AI ASIC市場セグメント    409
5.4.1 収益予測（2025-2035年）    409
5.4.2 出荷台数分析  411
5.4.3 ベンダースペシフィック対サードパーティASIC    412
5.5  CPU市場セグメント    413
5.5.1 収益予測（2025-2035年）    413
5.5.2 出荷台数分析（2025-2035年） 414
5.5.3 アーキテクチャ市場シェア（x86、ARM、その他）  416
5.6  FPGAおよび代替プロセッサセグメント  416
5.6.1 収益予測（2025-2035年）    416
5.6.2 出荷台数分析（2025-2035年） 418
5.7  DPU・ネットワーキングプロセッサセグメント    420
5.7.1 収益予測（2025年～2035年）    420
5.7.2 出荷台数分析（2025年～2035年） 422
5.7.3 統合動向分析 423
5.8  エンドユーザーセグメント別市場分析    425
5.8.1 クラウドサービスプロバイダ    425
5.8.1.1 プロセッサタイプ別支出予測    425
5.8.1.2 インフラ拡張分析    427
5.8.1.3 インハウス対サードパーティのハードウェア戦略  427
5.8.2 HPCとスーパーコンピューティングセンター 428
5.8.2.1 プロセッサタイプ別支出予測    428
5.8.2.2 政府対企業の投資 430
5.8.2.3 システムアーキテクチャの動向 431
5.8.3 企業データセンター    433
5.8.3.1 プロセッサタイプ別支出予測    433
5.8.3.2 業種別分析  434
5.8.3.3 オンプレミス対クラウド移行の影響 435
5.8.4 通信とエッジコンピューティング    436
5.8.4.1 プロセッサタイプ別支出予測    436
5.8.4.2 5G/6Gインフラ要件    437
5.8.4.3 エッジAIの展開動向 439
5.9  専門的市場セグメント 439
5.9.1 暗号通貨マイニングインフラ    441
5.9.1.1 ASICマイニング・ハードウェア市場 441
5.9.1.2 GPUマイニングのダイナミクス 442
5.9.1.3 エネルギー効率と規制の影響 444
5.9.2 AI-as-a-Serviceプロバイダー  446
5.9.2.1 ハードウェア投資パターン    446
5.9.2.2 インフラ規模の要件 448
5.9.3 専門AIハードウェアプロバイダー  450
5.9.3.1 カスタムAIアプライアンス市場    450
5.9.3.2 エッジAIハードウェア  452
5.9.3.3 統合ソリューションの成長  454
5.10 競争戦略分析    455
5.10.1 製品開発戦略  455
5.10.1.1 アーキテクチャ革新のアプローチ 455
5.10.1.2 性能重視対エネルギー効率重視 457
5.10.1.3 特化設計対汎用設計 458
5.10.2 市場・チャネル戦略  459
5.10.2.1 直接販売モデル対間接販売モデル  459
5.10.2.2 クラウドサービスインテグレーションパートナーシップ  460
5.10.2.3 OEMとシステムインテグレーターの関係 461
5.10.3 ソフトウェアとエコシステム戦略  463
5.10.3.1 開発者ツールへの投資 463
5.10.3.2 ライブラリとフレームワークのサポート  464
5.10.3.3 オープンソース対プロプライエタリ    465
5.10.4 製造とサプライチェーン戦略 466
5.10.4.1 ファウンドリーのパートナーシップモデル    466
5.10.4.2 先進的パッケージングのコラボレーション 468
5.10.4.3 コンポーネント調達の安全性 470
5.11 投資の状況 471
5.11.1 ベンチャーキャピタルの資金調達動向  471
5.11.1.1 アーリーステージの投資分析  471
5.11.1.2 レイトステージの資金調達ラウンド 472
5.11.1.3 地域別の投資分布 474
5.11.2 戦略的投資とコーポレートベンチャー    475
5.11.2.1 半導体産業への投資    475 5.11.
2.2 クラウド・プロバイダーの戦略的投資    477
5.11.2.3 OEMとシステム・ベンダーの投資  478 
 

6    サプライ・チェーン分析  480

6.1  半導体製造サプライ・チェーン  480
6.1.1 ファウンドリの状況と能力 480
6.1.1.1 最先端ノードの生産能力  480 6.1.  481
6.1.1.3 地域別製造分布 482
6.1.1.4 生産能力拡大投資 484
6.2  先端パッケージング・サービス 485
6.2.1 OSAT（半導体組立・テストアウトソーシング）プロバイダー 486
6.2.2 統合デバイスメーカー（IDM）の能力    487
6.2.3 先端パッケージング技術プロバイダー    488
6.3  メモリサプライヤーエコシステム  490
6.3.1 DRAMメーカーと市場シェア  490
6.3.2 HBMの生産能力 492
6.3.3 供給制約と拡張計画    493
6.3.4 価格動向分析と予測    494
6.4  冷却ソリューションプロバイダー 496
6.4.1 空冷コンポーネントメーカー    496
6.4.2 液冷システムサプライヤー  498
6.4.3 液浸冷却テクノロジープロバイダー    499
6.4.4 データセンター設計との統合    501
6.5  電力供給コンポーネント    501
6.5.1 電源メーカー  501
6.5.2 電圧レギュレータモジュール（VRM）サプライヤー  502
6.5.3 電力分配ソリューション    504
6.5.4 エネルギー効率化技術  506
6.6  システムインテグレーターとOEM 507
6.6.1 サーバーメーカーの状況  507
6.6.2 HPCシステムスペシャリスト    508
6.6.3 AIインフラプロバイダー 510
6.6.4 カスタムシステム設計サービス  512
6.7  サプライチェーンのリスクと回復力 514
6.7.1 原材料の制約  514
6.7.1.1 重要な鉱物および材料  515
6.7.1.2 基板および包装材料 517
6.7.1.3 供給多様化戦略  518
6.7.2 製造能力の制約  519
6.7.2.1 先端ノードの制約    519
6.7.2.2 先端パッケージングのボトルネック 520
6.7.2.3 HBM供給の課題    522
6.7.3 ロジスティクスと流通の課題    523
6.7.3.1 国際配送依存    523
6.7.3.2 在庫管理戦略 525
6.7.3.3 ジャストインタイム対弾力性のトレードオフ    526
6.7.4 サプライチェーンリスク軽減戦略    528
6.7.4.1 マルチソーシングアプローチ 528
6.7.4.2 戦略的在庫ポジショニング  529
6.7.4.3 長期供給契約  531   
 

7    技術と市場の動向  533

7.1  パフォーマンスのスケーリング動向  533
7.1.1 ムーアの法則を超えるスケーリング   533
7.1.1.1 トランジスタ密度の進化 534
7.1.1.2 クロック周波数の停滞 536
7.1.1.3 アーキテクチャ主導の性能向上 537
7.1.2 AI計算リソースの成長軌跡    539
7.1.2.1 トレーニング計算リソースの要件の成長 540
7.1.2.2 推論コンピュートのスケーリングパターン  541
7.1.2.3 モデルサイズとコンピュートの関係    542
7.1.3 ワットあたりの性能の進化    544
7.1.3.1 プロセス技術の貢献  546
7.1.3.2 アーキテクチャの最適化の影響    547
7.1.3.3 エネルギー比例コンピューティングの進展    549
7.1.4 パフォーマンス密度の傾向    549
7.1.4.1 ラックレベルのコンピュート密度  550
7.1.4.2 データセンターの床面積効率 551
7.1.4.3 1平方フィートあたりのパフォーマンス指標    553
7.2  メモリ帯域幅と容量の課題    553
7.2.1 メモリウォールに関する考察  553
7.2.1.1 計算とメモリの性能ギャップ    554
7.2.1.2 帯域幅と遅延要件    556
7.2.1.3 モデルサイズとメモリ容量の要件  557
7.2.2 HBM の採用と進化  558
7.2.2.1 HBM帯域幅の成長軌跡 558
7.2.2.3 コスト構造とスケーリング経済性  562
7.2.3 メモリ階層と階層化    563
7.2.3.1 マルチレベル・メモリ・アーキテクチャ    563
7.2.3.2.2 CXL メモリ拡張の採用 564
7.2.3.3 ソフトウェア定義型メモリ管理 565
7.2.3.4 メモリ内処理技術 568
7.2.3.5 計算機ストレージ アプローチ  569
7.2.3.6 アクセラレータとメモリの統合    570
7.3  ソフトウェアエコシステムの開発 571
7.3.1 AIフレームワークとライブラリ    571
7.3.1.1 PyTorchエコシステムの進化 571
7.3.1.2 TensorFlow開発パターン  573
7.3.1.3 JAXと新たなフレームワーク  574
7.3.1.4 ハードウェア固有の最適化    575
7.3.2 コンパイラと最適化技術    576
7.3.2.1 MLIRとマルチレベルIRのアプローチ 576
7.3.2.2 ハードウェア固有のコード生成 578
7.3.7.3.3 自動最適化機能 579
7.3.2.4 量子化とモデル効率化ツール 580
7.3.3 ハードウェアとソフトウェアの協調設計  582
7.3.3.1 アルゴリズムとハードウェアの最適化  582 7.3.    583
7.3.3.3 ソフトウェア定義ハードウェアアプローチ    584
7.3.3.4 統合開発環境  586
7.4  エネルギー効率と持続可能性  586
7.4.1 電力使用効率指標 586
7.4.1.1 データセンター PUE ベンチマーク    586
7.4.1.2 インフラ効率改善    588
7.4.1.3 総エネルギー帰属モデル    589
7.4.2 再生可能エネルギー統合 590
7.4.2.1 オンサイト発電アプローチ    590
7.4.2.2 電力購入契約（PPA）  591
7.4.2.3 24時間365日カーボンフリーエネルギーモデル 592
7.4.3 サーキュラーエコノミーアプローチ  593
7.4.3.1 ハードウェアのライフサイクル延長 593
7.4.3.2 コンポーネントのリサイクルと回収 595
7.4.3.3 分解と再利用のための設計 596
7.4.4 カーボンフットプリント削減戦略  598
7.4.4.1 ハードウェアにおける組込み炭素  598
7.4.4.2 運用上の炭素削減  599
7.4.4.3 炭素会計方法600    
 

8    APPLICATION SEGMENTS AND USE CASES  601

8.1 AIトレーニングインフラストラクチャ 601
8.1.1 大規模モデルトレーニング要件 601
8.1.1.1 基礎モデルトレーニングインフラストラクチャ 601
8.1.1.2 分散訓練アーキテクチャ 603
8.1.1.3 訓練クラスタ設計原則 604
8.1.2 訓練手法の進化  605
8.1.2.1 事前訓練アプローチ  605
8.1.2.2 インフラ要件の微調整 606
8.1.2.3 人間フィードバックからの強化学習（RLHF）    607
8.1.3 訓練効率の最適化  608
8.1.3.1 データパイプラインの最適化  608
8.1.3.2 分散トレーニング技術  609
8.1.3.3 リソース利用管理  611
8.1.4 主要プレーヤーと市場リーダー  612
8.1.4.1 クラウドプロバイダーのトレーニングサービス    612
8.1.4.2 AI専用ハードウェアソリューション 613
8.1.4.3 AIリサーチラボインフラストラクチャ    615
8.2  AI推論の展開  616
8.2.1 クラウド推論ソリューション 616
8.2.1.1 大規模モデルサービングインフラストラクチャ  616
8.2.1.2 推論サーバアーキテクチャ    618
8.2.1.3 マルチテナント推論システム  620
8.2.2 推論最適化技術 622
8.2.2.1 モデルの量子化と圧縮    622
8.2.2.2 バッチングとスループットの最適化  623 8.2.  624
8.2.3 エッジコンピューティングの統合 626
8.2.3.1 エッジAIのハードウェア要件  626
8.2.3.2 モデルの展開戦略 628
8.2.3.3 エッジクラウド協調推論    629
8.2.4 リアルタイム対バッチ処理    630
8.2.4.1 低レイテンシ推論要件  631
8.2.4.2 バッチ推論効率 632
8.2.4.3 ハイブリッド処理アプローチ    633
8.3  従来のHPCアプリケーション  634
8.3.1 科学研究とシミュレーション  634
8.3.1.1 気候・気象モデリング    634
8.3.1.2 分子動力学と創薬    635
8.3.1.3 量子コンピューティングシミュレーション 637
8.3.2 エンジニアリングおよび設計シミュレーション 638
8.3.2.1 計算流体力学（CFD）  638
8.3.2.2 有限要素解析（FEA）  639
8.3.2.3 電磁気シミュレーション 640
8.3.3 金融サービスコンピューティング    642
8.3.3.1 リスク分析とモデリング  642
8.3.3.2 アルゴリズム取引システム    643
8.3.3.3 AI で強化された金融モデル  644
8.3.4 AI-HPC コンバージェンスのユースケース  645
8.3.4.1 物理学情報に基づくニューラルネットワーク 646
8.3.4.2 AI強化型シミュレーション  647
8.3.4.3 ハイブリッドモデリングアプローチ 649
8.4 クラウドサービスプロバイダーのインフラストラクチャ 650
8.4.1 ハイパースケールデータセンターアーキテクチャ 650
8.4.1.1 コンピューティングインフラストラクチャ設計    650
8.4.1.2 ストレージとメモリ階層  651
8.4.1.3 ネットワークアーキテクチャ    652
8.4.2 ハイパースケーラー技術選択戦略    654
8.4.2.1 社内開発 vs. 第三者製ハードウェア  654
8.4.2.2.2 インフラストラクチャの標準化アプローチ  655
8.4.2.3 専門ハードウェアの統合 656
8.4.3 総所有コスト分析 657
8.4.3.1 資本支出に関する考察  658
8.4.3.2 運用コスト構造    660
8.4.3.3 エネルギーと冷却の経済性    661
8.4.4 クラウドAIサービスアーキテクチャ    663
8.4.4.1 AIプラットフォームサービス設計 664
8.4.4.2 ハードウェアリソース割り当て    666
8.4.4.3 マルチテナントの最適化 667
8.5  エンタープライズデータセンターコンピューティング 668
8.5.1 エンタープライズコンピューティングにおけるAIの統合    668
8.5.1.1 オンプレミスAIインフラ 669
8.5.1.2 エンタープライズAIアプライアンス  670
8.5.1.3 部門単位のAIコンピューティング・リソース  672
8.5.2 プライベート・クラウド・ソリューション  673
8.5.2.1 プライベートAIクラウド・アーキテクチャ    673
8.5.2.2 リソース・プーリングと仮想化    674
8.5.2.3 セルフサービスAIインフラ  675
8.5.3 ハイブリッドコンピューティングモデル 676
8.5.3.1 ハイブリッドクラウド AI デプロイメント    676
8.5.3.2 マルチクラウド AI 戦略    678
8.5.3.3 AI ワークロード向けクラウドバースト    679
8.5.4 業界特化型 AI コンピューティング  680
8.5.4.1 ヘルスケアとライフサイエンス 681
8.5.4.2 製造業と産業  682
8.5.4.3 小売業と消費者サービス    685
8.5.4.4 メディアとエンターテインメント  686
8.6  将来展望 687
8.6.1 短期的市場ダイナミクス（1～2 年） 687
8.6.1.1 需給バランス予測  689
8.6.1.2 技術展開動向  690
8.6.1.3 価格と利益率への期待    691
8.6.2 中期的技術進化（3～5 年） 692 8.6.  693
8.6.2.2 プロセス技術の進展  695
8.6.2.3 メモリとストレージの進化  696
8.6.3 長期的戦略的ポジショニング（5～10 年） 697
8.6.3.1 ポストシリコンコンピューティングの可能性 697
8.6.3.2 急進的なアーキテクチャ革新 698
8.6.3.3 コンピュートパラダイムシフト 699    
 

9    COMPANY PROFILES  701（222社のプロファイル） 

10    参考文献 914 

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図表リスト

表の一覧

 
表1 総市場価値と成長率（億米ドル）、2025～2035 41
表2 AIチップの出荷台数（2025～2035年）  42
表3 AIチップの売上高（2025～2035年） 44
表4 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の出荷台数（2025～2035年） 45
表5 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の売上高（2025～2035年2035） 47
表 6 中央処理装置（CPU）出荷台数（2025～2035）48
表 7 中央処理装置（CPU）売上高（2025～2035） 49
表 8 AI ASIC出荷台数（2025～2035） 50
表 9 AI ASIC売上高（2025～2035）  51
表 10 DPU 出荷台数（2025～2035）  51
表 11 DPU 収益（2025～2035） 52
表 12 ネットワーク ASIC 出荷台数（2025～2035）  53
表 13 ネットワーク ASIC 収益（2025～2035） 54
表 14 暗号 ASIC 出荷台数（2025～20352035） 56
表 15 暗号 ASIC の収益（2025～2035）  56
表 16 次世代ノードの変遷  59
表 17 先端パッケージング技術 60
表 18 ジェネレーティブ AI コンピューティング要件  63
表 19 主な HPC およびジェネレーティブ AI 投資 2023-2025 68
表 20 高成長市場セグメント  70
表 21 新興技術分野 72
表 22 TOP500 分析と性能指標 78
表 23 スーパーコンピュータとハイパースケールデータセンタ 80
表 24 分散コンピューティングモデル  81
表 25 ハイブリッドとマルチクラウドアプローチ 83
表 26 エッジと HPC の統合フレームワーク 85
表 27 ディープラーニングアーキテクチャ 88
表 28 ディープラーニングアーキテクチャ 91
表 29 トレーニングと推論のワークロードプロファイル 93
表 30 推論最適化戦略 96
表 31 バッチ処理とリアルタイム処理 97
表 32 混合精度と量子化アプローチ 100
表 33 計算要件のスケーリング傾向 106
表 34 メモリフットプリントの課題 108
表 35 HPC と AI コンピューティングの重複ハードウェア要件  113
表 36 HPC と AI コンピューティングのデュアルパーパス・インフラ 115
表 37 HPC特定ベンチマーク  119
表 38 Green500 および電力効率指標 120
表 39 実世界アプリケーション性能分析 122
表 40 商用 RISC-V サーバーの取り組み 141
表 41 市場の位置付けと将来展望  143
表 42 ベクトル処理拡張  145
表 43 サーバー CPU におけるニューラル処理ユニット 147
表 44 統合ソリューションとディスクリートソリューション 154
表 45 ストリーミング・マルチプロセッサ（SM）  156
表 46 テンソルコアと AI専用ユニット157
表 47 レイトレーシングコアと専門機能  159
表 48 中国の GPU メーカー  176
表 49 OneAPI と業界標準  189
表 50 中国の AI アクセラレータ  212
表 51 WSE のアーキテクチャと製造  215
表 52 学術研究と商用アプリケーション 235
表 53 データフローと制御フローのアーキテクチャ比較  236
表 54 リコンフィギュレーションとプログラミングモデル 237
表 55 エネルギー効率の利点  238
表 56 ハイブリッド FPGA-ASIC249
表 57 部分的リコンフィギュレーション機能  250
表 58 OpenCL およびその他の標準規格 254
表 59 FPGA 対 GPU 対 ASIC のトレードオフ 258
表 60 プロトタイピングおよび市場投入までの時間に関する利点  259
表 61 コンポーザブル・インフラストラクチャ・モデル 278
表 62 ASIC マイニング・ハードウェア・アーキテクチャ  281
表 63 GPU マイニング・アプリケーション 282
表 64 7nm および 5nm 技術  286
表 65 3nm および 2nm 開発 288
表 66 サブ 2nm研究とイノベーション2nm の研究とイノベーション 290
表 67 ナノシートとナノワイヤのアプローチ 294
表 68 将来のトランジスタ設計コンセプト  296
表 69 サムスン・ファウンドリー・サービス 299
表 70 インテル・ファウンドリー・サービス（IFS）  301
表 71 中国のファウンドリー・ランドスケープ  302
表 72 電力密度と熱の制約 304
表 73 リソグラフィーのイノベーション（EUV、High-NA EUV） 305
表 74 先端ノードにおける歩留まり管理307
表 75 コスト上昇と経済的考察 309
表 76 ハイブリッドボンディング技術 318
表 77 分断の利点と課題 319
表 78 チップレット間相互接続規格（Inter-ChipletInterconnect Standards） (UCIe) 320
表 79 異なるプロセスノードとの統合  322
表 80 異種統合アプローチ 323
表 81 HBM2E および HBM3 の仕様 327
表 82 HBM3E の性能向上  329
表 83 HBM サプライヤと製造能力 332
表 84 DDR メモリの進歩  334
表 85 メモリプーリング技術  341
表 86 層化ストレージ-メモリシステム343
表 87 空冷技術と限界 352
表 88 ダイレクト・ツー・チップ冷却システム  354
表 89 コールド・プレート技術  355
表 90 冷却液の化学的性質と環境への配慮  362
表 91 TIM の性能特性 364
表 92 アプリケーションに特化した TIM ソリューション 365
表 93 次世代サーマル・マテリアル367
表91 TIM の性能特性367
表 94 エネルギー回収と効率化アプローチ 369
表 95 冷却と電力の複合ソリューション 371
表 96 イーサネットの進化（100G～800G） 379
表 97 SSD 技術の進化 388
表 98 フラッシュストレージソリューションの性能特性 391
表 99 ハイブリッドストレージシステム  393
表 100 オブジェクトストレージソリューション  397
表 101 平均販売価格（ASP）の動向 409
表 102 GPU 市場セグメントの収益予測（2025 年～2035年2035） 411
表 103 GPU市場セグメントの出荷台数分析（2025～2035） 412
表 104 GPU市場セグメントの  平均販売価格の動向 413
表 105 AI ASIC市場セグメントの収益予測（2025～20352035） 415
表 106 AI ASIC 市場セグメント別出荷台数分析（2025～2035）416
表 107 ベンダー固有 ASIC とサードパーティ製 ASIC 417
表 108 CPU 市場セグメント別収益予測（2025～2035） 418
表 109 CPU 市場セグメント別出荷台数分析（2025～2035） 419
表 110 FPGA と代替プロセッサの収益予測（2025～2035）2035）  422
表 111 FPGA と代替プロセッサの出荷台数分析（2025～2035） 423
表 112 DPU とネットワーキング・プロセッサの収益予測（2025～2035） 425
表 113 DPU とネットワーキング・プロセッサの出荷台数分析（2025～2035）  427
表 114 政府と商業の投資比較 435
表 115 システム・アーキテクチャの動向  436
表 116 オンプレミスとクラウドの比較440
表 117 5G/6Gインフラ要件  442
表 118 エッジAIの導入動向  444
表 119 GPUマイニングのダイナミクス  447
表 120 エネルギー効率と規制の影響  449
表 121 ハードウェア投資パターン  451
表 122 インフラ規模の要件  453
表 123 アーキテクチャ革新のアプローチ460
表 124 性能重視かエネルギー効率重視か 462
表 125 直接販売モデルか間接販売モデルか 464
表 126 地域別投資分布  479
表 127 半導体産業への投資 480
表 128 OEM とシステム・ベンダーへの投資  484
表 129 地域別製造分布  488
表 130 生産能力拡大への投資 489
表 131 OSAT（半導体組立の外部委託）
表 132 統合デバイスメーカー（IDM）の能力  492
表 133 先端パッケージング技術プロバイダー  493
表 134 メモリの価格動向分析と予測  499
表 135 空冷部品メーカー 501
表 136 液体冷却システムサプライヤー  503
表 137 液浸冷却技術プロバイダー504
表 138 電源メーカー 506
表 139 電圧レギュレータモジュール（VRM）サプライヤー  508
表 140 エネルギー効率化技術  511
表 141 HPC システム専門企業 514
表 142 AI インフラプロバイダー  515
表 143 重要な鉱物および材料520
表 144 基板およびパッケージング材料 522
表 145 リーディングエッジ・ノードの制約 525
表 146 先端パッケージングのボトルネック  526
表 147 HBM 供給における課題 527
表 148 在庫管理戦略 530
表 149 推論コンピュート・スケーリング・パターン 546
表 150 モデルサイズとコンピュートとの関係 547
表 151 ワットあたりのパフォーマンス
表 152 パフォーマンス密度の傾向  554
表 153 1平方フィートあたりのパフォーマンス指標  558
表 154 帯域幅とレイテンシの要件 561
表 155 モデルサイズとメモリ容量のニーズ  562
表 156 統合における課題と解決策 565
表 157 マルチレベルメモリアーキテクチャレベルメモリアーキテクチャ 568
表 158 ニアメモリとインインメモリコンピューティング571
表 159 MLIR およびマルチレベル IR アプローチ 581
表 160 Software-Defined Hardware アプローチ 590
表 161 データセンタ PUE ベンチマーク 591
表 162 総エネルギー帰属モデル 594
表 163 24/7 カーボンフリーエネルギーモデル 597
表 163 カーボンフリーエネルギーモデル597
表 164 カーボンアカウンティング方法論 606
表 165 クラウドプロバイダのトレーニングサービス  617
表 166 専門 AI ハードウェアソリューション  619
表 167 エッジ AI ハードウェア要件  632
表 168 総所有コスト分析  662
表 169 AMD AI チップレンジ  707
表 170 Apple Neural Engine の進化 717
 
 

図の一覧

図 1 総市場価値と成長率（億米ドル）、2025-2035.45
図 2 AI チップの出荷台数（2025～2035 年） 46
図3 AI チップの売上高（2025～2035 年）47
図 4 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の出荷台数（2025～2035 年） 49
図 5 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の売上高（2025～2035 年） 50
図 6 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の売上高（2025～2035 年）  50
図 6 CPU（中央演算処理装置）の出荷台数（2025～2035） 51
図 7 CPU（中央演算処理装置）の売上高（2025～2035） 52
図 8 AI ASIC の出荷台数（2025～2035） 54
図 9 AI ASIC の売上高（2025～2035） 54
図 10 DPU の出荷台数（2025～20352035） 55
図 11 DPU の収益（2025 年～2035 年）  56
図 12 ネットワーク ASIC の出荷台数（2025 年～2035 年） 57
図 13 ネットワーク ASIC の収益（2025 年～2035 年） 58
図 14 暗号 ASIC の出荷台数（2025 年～2035 年）59
図 15 暗号 ASIC の����（2025 年～2035 年）  60
図 16 HPC システムの歴史的進化  78
図 17 AMD EPYC プロセッサファミリー 131
図 18 NVIDIA Grace CPU  139
図 19 Ampere Altra ファミリー 139
図 20 A64FX for HPC  140
図 21 Ampere アーキテクチャ（A100）  166
図 22 Hopper アーキテクチャ（H100、H200） 169
図 23 Blackwell アーキテクチャ（GB200） 170
図 24 3Future GPU ロードマップと性能スケーリング  173
図 25 CDNA アーキテクチャの進化 174
図 26 Instinct MI シリーズ（MI200、MI300） 177
図 27 相互接続技術（NVLink、Infinity Fabric） 186
図 28 ラックスケール GPU アーキテクチャ 189
図 29 Google Tensor Processing Units（TPUs）  194
図 30 Trainium アーキテクチャ 201
図 31 AWS Neuron SDK 202
図 32 Microsoft Maia AI アクセラレータ 203
図 33 Meta MTIA アーキテクチャ  203
図 34 Intel Habana Gaudi アーキテクチャ 206
図 35 Greco and Gaudi3 Roadmap 208
図 36 Huawei Ascend AI Processors  210
図 37 Da Vinci アーキテクチャ 211
図 38 Qualcomm Cloud AI 100  214
図 39.Cerebras ウェハースケール・プロセッサ 217
図 40 SambaNova リコンフィギャラブル・データフロー・アーキテクチャ  221
図41 Cardinal SN10 RDU　223
図 42 SN40L次世代システム 226
図43 データフロー・アーキテクチャ次世代システム 226
図 43 データフロー・コンピューティング・モデル 226
図 44 Graphcore インテリジェンス・プロセッシング・ユニット（IPU） 228
図 45 Colossus MK2 アーキテクチャ 229
図 46 Groq Tensor Streaming Processor（TSP）  2
図 47 AMD/Xilinx Versal Platform  249
図 48 ネットワーク・インターフェイス・アーキテクチャの進化 266
図 49 NVIDIA BlueField DPU  271
図 50 AMD/Pensando DPU 273
図 51 インテル・インフラストラクチャ・プロセッシング・ユニット（IPU） 275
図 52 マーベル OCTEON  275
図 53 FinFET テクノロジー 294
図 54 ゲートゲート
Figure 55 TSMC Technology Roadmap  300
Figure 56 Silicon Interposers  314
Figure 57 Fanout Wafer Level Packaging (FOWLP) 316
Figure 58 HBM4 Development and Roadmap  333
Figure 59 Coolant Dis
tribution Units (CDUs)360 Figure 60 Cloud Service Providers Spending
Forecast by Processor Type　433
図 61 HPC とスーパーコンピューティングセンターのプロセッサタイプ別支出予測  436
図 62 エンタープライズデータセンターのプロセッサタイプ別支出予測  441
図 63 テレコミュニケーションとエッジコンピューティングのプロセッサタイプ別支出予測 444
図 64 トランジスタ密度の進化  542
図 65.需給バランス予測 697
図 66 アーキテクチャ・イノベーション・ロードマップ  703
図 67 AMD Radeon Instinct  710
図 68 AMD Ryzen 7040 710
図 69 Alveo V70 711
図 70 Versal Adaptive SOC 711
図 71 AMD の MI300 チップ  711
図 72 Cerebas WSE- 2 737 図 73 DeepX NSE-2 737
図 73 DeepX NPU DX-GEN1 749
図 74 InferX X1  764
図 75 "Warboy"(AI推論チップ) 769
図 76 Google TPU  772
図 77 Colossus?MK2 GC200 IPU  776
図 78 GreenWave の GAP8 と GAP9 プロセッサ 777
図 79 Journey 5 790
図 80 IBM Telum プロセッサ  795
図 81 第 11 世代 IntelR Core?S シリーズ 801
図 82 Envise 817
図 83 Pentonic 2000 821
図 84 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)  824
図 85 Azure Maia 100 およびCobalt 100 チップ826 図86 Mythic MP10304Quad- AMP PCIe カード833
図 87 Nvidia H200 AI チップ 843
図 88 Grace Hopper Superchip 844
図 89 Panmnesia メモリエクスパンダモジュール（上）とスイッチとエクスパンダモジュールを搭載したシャーシ（下） 850
図 90 Cloud AI 100  861
図 91 Peta Op チップ 867
図 92 Cardinal SN10 RDU 875
図 93 MLSoC ?882
図 94 グレイスカル  898
 
 
 

　

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Summary

 
 
The high-performance computing (HPC) and AI accelerator market is experiencing unprecedented growth, driven primarily by the surge in generative AI applications across industries. This sector has transformed from a specialized niche into a cornerstone of modern computing infrastructure, with data center processors forming the backbone of this revolution. The global data center processor market neared $150 billion in 2024 and is projected to expand dramatically to >$370 billion by 2030, with continued growth expected to push the market well beyond $500 billion by 2035. This growth trajectory is primarily fuelled by specialized hardware designed to handle the massive computational demands of AI workloads. Graphics Processing Units (GPUs) and AI Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) have emerged as the dominant forces in this landscape, experiencing double-digit growth as they power the most demanding generative AI systems.
 
While traditional Central Processing Units (CPUs) and networking processors like Data Processing Units (DPUs) continue to play essential roles in data center infrastructure with steady growth, they no longer represent the cutting edge of AI computation. Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), once considered promising for AI applications, have seen a significant decline and are expected to remain flat through 2035 as purpose-built AI accelerators have proven more efficient for specific workloads.
 
The competitive landscape has shifted dramatically since OpenAI's breakthrough innovations in 2022. Nvidia has established clear market dominance with its advanced GPU offerings, particularly the Hopper (H100/H200) and newer Blackwell (B200/B300) architectures. These chips incorporate cutting-edge features like increased on-chip memory capacity—over 250GB of high-bandwidth memory (HBM)—enabling larger AI models with more parameters.
 
However, major cloud service providers like Google and AWS are pursuing strategic independence through partnerships with Broadcom, Marvell, and Alchip to co-design custom AI ASICs. These systolic array-based custom chips offer advantages over GPUs, including lower total cost of ownership, reduced vendor lock-in risk, and specialized optimization for specific workloads like transformers and recommender systems.
 
The market has also attracted numerous innovative startups such as Cerebras, Groq, Graphcore, SambaNova, and Untether AI, who are pioneering novel architectures including dataflow-controlled processors, wafer-scale packaging, spatial AI accelerators, and processing-in-memory technologies. This innovation wave has triggered significant merger and acquisition activity as established players seek to incorporate cutting-edge technologies. Technology trends driving this market include the shift toward multi-chiplet architectures, which optimize manufacturing yield while enabling larger dies, and the rapid adoption of advanced process nodes. Current leading-edge CPUs utilize 3nm technology, while GPUs and AI ASICs typically employ 4nm processes, with 3nm expected to arrive as early as 2025 in products like AWS Trainium 3, and sub-1nm nodes projected to emerge by 2035.
 
Compute performance has grown eightfold since 2020, with ambitious roadmaps like Nvidia's Rubin Ultra targeting 100 PetaFLOPs in FP4 for inference by 2027. By 2035, industry projections suggest that leading AI processors could deliver exascale performance in compact form factors, representing a thousand-fold increase over today's capabilities. Memory technologies have become increasingly critical as AI models expand, with High-Bandwidth Memory (HBM) currently serving as the standard for high-performance AI systems, though several startups are exploring SRAM-based alternatives to further improve performance.
 
The industry is also witnessing architectural shifts, with Arm-based CPUs gaining momentum against the traditional x86 architecture dominated by Intel and AMD. Meanwhile, cryptocurrency mining operations, with their expertise in cooling solutions and high-power infrastructure, are diversifying into AI by hosting powerful GPU clusters. Looking ahead to 2035, the market is expected to maintain a compound annual growth rate of 10-12% between 2030-2035, with revenues likely exceeding $800 billion as frontier AI development continues to drive demand for exceptional volumes of specialized chips within AI data centers worldwide, and as these technologies become increasingly embedded in critical infrastructure across all sectors of the global economy.
 
The Global Market for High Performance Computing (HPC) and AI Accelerators 2025-2035 provides an in-depth analysis of the rapidly evolving high-performance computing landscape, with particular focus on the transformative impact of artificial intelligence technologies. This comprehensive report examines market dynamics, technological advancements, competitive strategies, and future trends that will shape this critical sector over the next decade. With detailed revenue forecasts from 2025 to 2035, the report offers essential intelligence for investors, technology providers, data center operators, and enterprise decision-makers navigating the complex intersection of traditional high-performance computing and cutting-edge AI acceleration technologies.
 
Contents include:
  • Market Size and Growth Projections (2025-2035): Detailed forecasts for AI chips, GPUs, CPUs, AI ASICs, DPUs, network ASICs, and crypto ASICs, covering both shipments and revenues
  • Key Technology Inflection Points: Analysis of next-generation node transitions, advanced packaging technologies, and memory system innovations
  • Strategic Market Drivers and Challenges: Deep dive into generative AI computing requirements, energy efficiency imperatives, and supply chain vulnerabilities with mitigation strategies
  • Investment Outlook and Opportunities: Examination of high-growth market segments and emerging technology areas
  • Introduction to HPC and AI: Evolution from historical HPC systems to the exascale computing era, supercomputer vs. hyperscale data center comparisons, and AI computing fundamentals
  • Processor Technologies and Architectures: Comprehensive analysis of CPUs (x86, ARM, RISC-V), GPUs, AI ASICs, FPGAs, DPUs, and cryptocurrency computing hardware
  • Enabling Technologies: Detailed examination of advanced semiconductor manufacturing, packaging technologies, memory innovations, cooling solutions, networking advancements, and storage technologies
  • Market Analysis and Forecasts: Segment-specific projections for GPUs, AI ASICs, CPUs, FPGAs, and DPUs, with end-user segment analysis across cloud providers, HPC centers, enterprises, and telecommunications
  • Supply Chain Analysis: Deep dive into semiconductor manufacturing, advanced packaging services, memory suppliers, cooling solution providers, power delivery components, system integrators, and supply chain vulnerabilities
  • Technology and Market Trends: Performance scaling trajectories, memory bandwidth challenges, software ecosystem developments, and energy efficiency initiatives
  • Application Segments and Use Cases: Specialized infrastructure requirements for AI training, inference deployment, traditional HPC applications, cloud provider infrastructure, and enterprise computing needs
  • Company Profiles: Detailed analysis of over 200 companies spanning semiconductor manufacturers, AI chip startups, cloud service providers, and system integrators with tables of other companies in the supply chain also. Companies covered Accelsius, Achronix, Advanced Micro Devices (AMD), AheadComputing, AiM Future, Aistorm, AI21labs, Ambient Scientific, Amlogic, Ampere Computing, Anaflash, Analog Inference, Apple, AONdevices, Arm, Astrus, Atos, Amazon Web Services (AWS), Axelera AI, Axera Semiconductor, Azure Engine, Baidu, Baya Systems, Biren Technology, Bitmain, Blumind, Brainchip Holdings, ByteDance, Cambricon Technologies, Canaan, Celestial AI, Cerebras, Ceremorphic, CIX Technology, Clouder, Cognifiber, Cohere, Corerain Technologies, Corigine, CoreWeave, Cornami, DeepL DeepSeek, Deepx, Deezer, DeGirum, Denglin Technology, Digital Reality, d-Matrix, Eeasy Technology, EdgeCortix, Efinix, EnCharge AI, Enflame, Equinix, Epic Semiconductors, Esperanto Technologies, Etched, Eviden, Evomotion, Expedera, Flex Logix, Fulhan, Fujitsu, Fungible, Furiosa, GlobalFoundries, GigaByte, Google, Gowin, GrAI Matter Labs, Graphcore, GreenWaves Technologies, Groq, GUC, Guoxin Micro, Gwanak Analog, Gyrfalcon Technology, Habana, Hailo, HiSilicon, Hitachi, Hewlett Packard Enterprise, Horizon Robotics, Houmo.ai, HjMicro, Huawei, Hygon, IBM, Iluvatar CoreX, Icubecorp, Inflection AI, Innatera Nanosystems, Innosilicon, Intel, Inventec, Intellifusion, Intelligent Hardware Korea (IHWK), Inuitive, InspireSemi, iPronics, Jingjia Micro, Kalray, Kinara, Kneron, Knuedge, Krutrim, Kunlunxin Technology, Lattice Semiconductor, Lightelligence, Lightmatter, LiSuan Tec, Loongson Technology, Luminous Computing, Lynxi, Marvell Technology, MediaTek, Mellanox, MemryX, Meta, Metax-tech, Microsoft, Mistral AI, Mobilint, Modular, Moffett AI, Moonshot AI, Moore Threads, Mythic, Nano-Core Chip, NebulaMatrix, Neuchips, Neuroblade, Neureality, Netronome, Nextchip, NTT Communications, Nuovoton, Nuvia, Nvidia, NXP, OpenAI, Oracle, Optalysys, Panmnesia, Penguin Computing, Pensando, Perceive, Pezy Computing, Phytium, Positron, PyTorch, Qilingxin, Quadric, Quanta Cloud Technology, Quanta Computer, Qualcomm, Quillion, Rackspace, Rain, Rapidus, Rebellions, Recogni, Renesas, Resnics, Retym, Rivai, Rockchip, Roviero, Salience Labs, SambaNova, Samsung and more......
The high-performance computing and AI accelerator market is experiencing unprecedented transformation driven by the explosive growth of generative AI, increasingly complex computational workloads, and technological innovations across the computing stack. This report provides essential insights into market dynamics, competitive positioning, and strategic opportunities that will define success in this rapidly evolving landscape. From cutting-edge semiconductor technologies to novel architectures and deployment strategies, this comprehensive analysis equips stakeholders with the knowledge needed to navigate the complex interplay of technical capabilities, market demands, and competitive pressures that characterize this vital sector.
 
 
 
 


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Table of Contents

1   EXECUTIVE SUMMARY 31

1.1  Market Overview and Key Findings  31
1.1.1 Critical Market Shifts in Data Center Computing   32
1.1.2 Convergence of AI and Traditional HPC Workloads  33
1.1.3 Impact of Generative AI on Infrastructure Requirements  33
1.2  Market Size and Growth Projections (2025-2035) 35
1.2.1 AI Chips 37
1.2.1.1 Shipments   37
1.2.1.2 Revenues  39
1.2.2 Graphics processing units (GPUs)   40
1.2.2.1 Shipments   40
1.2.2.2 Revenues  41
1.2.3 Central processing units (CPUs)   43
1.2.3.1 Shipments   43
1.2.3.2 Revenues  43
1.2.4 AI ASICs 45
1.2.4.1 Shipments   45
1.2.4.2 Revenues  46
1.2.5 DPU  46
1.2.5.1 Shipments   46
1.2.5.2 Revenues  47
1.2.6 Network ASIC 48
1.2.6.1 Shipments   48
1.2.6.2 Revenues  49
1.2.7 Crypto ASIC 50
1.2.7.1 Shipments   50
1.2.7.2 Revenues  51
1.3  Key Technology Inflection Points  53
1.3.1 Next-Generation Node Transitions  53
1.3.2 Advanced Packaging Technologies 54
1.3.3 Memory System Innovations   56
1.4  Strategic Market Drivers and Challenges 58
1.4.1 Generative AI Computing Requirements 58
1.4.2 Energy Efficiency Imperatives 59
1.4.3 Supply Chain Vulnerabilities and Mitigations   61
1.5  Investment Outlook and Opportunities  62
1.5.1 High-Growth Market Segments  65
1.5.2 Emerging Technology Areas 67
 
 

2   INTRODUCTION TO HIGH-PERFORMANCE COMPUTING AND AI   69

2.1  Defining High-Performance Computing (HPC)  69
2.1.1 Historical Evolution of HPC Systems 69
2.1.2 The Exascale Computing Era   71
2.1.3 TOP500 Analysis and Performance Metrics   72
2.1.4 Supercomputers vs. Hyperscale Data Centers  74
2.2  HPC Architectures and Infrastructures  75
2.2.1 Distributed Computing Models  76
2.2.2 On-Premises Deployments and Dedicated Infrastructure   76
2.2.3 Cloud-Based HPC Services (HPC-as-a-Service) 77
2.2.4 Hybrid and Multi-Cloud Approaches 78
2.2.5 Edge-HPC Integration Frameworks 80
2.3  Artificial Intelligence Computing Fundamentals 82
2.3.1 AI Algorithms and Computing Requirements 82
2.3.1.1 Deep Learning Architectures   83
2.3.1.2 Transformer Models and Attention Mechanisms   84
2.3.1.3 Reinforcement Learning Approaches 85
2.3.2 Training vs. Inference Workload Profiles  87
2.3.2.1 Training Infrastructure Requirements 89
2.3.2.2 Inference Optimization Strategies 90
2.3.2.3 Batch vs. Real-Time Processing   92
2.3.3 Precision Requirements for AI Computing 93
2.3.3.1 Numerical Formats (FP32, FP16, BF16, INT8)  94
2.3.3.2 Mixed Precision and Quantization Approaches  95
2.3.3.3 New Formats (FP8, FP4) and Implications  97
2.4  Large AI Models and Computing Requirements  99
2.4.1 Evolution of Model Scale and Complexity   99
2.4.1.1 Parameter Count Progression 100
2.4.1.2 Compute Requirements Scaling Trends   101
2.4.1.3 Memory Footprint Challenges 102
2.4.2 Language Models (GPT, LLaMA, Claude, Gemini)  103
2.4.3 Multimodal Models (Text, Image, Audio)  104
2.4.4 Domain-Specific AI Models  105
2.5  Market Convergence: HPC and AI Computing   107
2.5.1 Overlapping Hardware Requirements   107
2.5.2 Shared Software Ecosystems 109
2.5.3 Dual-Purpose Infrastructure Deployments 110
2.5.4 Unified Management and Orchestration  111
2.6  Benchmarking Methodologies for HPC and AI   112
2.6.1 MLPerf Benchmarking for AI Workloads   112
2.6.2 HPC-Specific Benchmarks (HPL, HPCG) 113
2.6.3 Green500 and Power Efficiency Metrics   115
2.6.4 Real-World Application Performance Analysis  116
 
 

3   PROCESSOR TECHNOLOGIES AND ARCHITECTURES  118

3.1  Central Processing Units (CPUs)  118
3.1.1 x86 Architecture Evolution 118
3.1.1.1 Intel Xeon Processor Family 120
3.1.1.2 AMD EPYC Processor Family   122
3.1.2 ARM-Based Data Center CPUs  128
3.1.2.1 AWS Graviton Processors  129
3.1.2.2 NVIDIA Grace CPU 130
3.1.2.3 Ampere Altra Family  131
3.1.2.4 Fujitsu A64FX for HPC  132
3.1.3 RISC-V and Other Instruction Set Architectures 133
3.1.3.1 Open-Source Ecosystem Development   134
3.1.3.2 Commercial RISC-V Server Initiatives 136
3.1.3.3 Market Positioning and Future Prospects 137
3.1.4 CPU AI Acceleration Technologies   140
3.1.4.1 Vector Processing Extensions 140
3.1.4.2 Neural Processing Units in Server CPUs  141
3.1.4.3 Matrix Multiplication Acceleration 143
3.1.5 CPU-GPU Hybrid Architectures   144
3.1.5.1 AMD APU Approach  146
3.1.5.2 Memory Coherency Benefits   147
3.1.5.3 Integrated vs. Discrete Solutions  148
3.2  Graphics Processing Units (GPUs)  150
3.2.1 GPU Architecture Evolution for AI and HPC   150
3.2.1.1 Streaming Multiprocessors (SMs) 150
3.2.1.2 Tensor Cores and AI-Specific Units 152
3.2.1.3 Ray Tracing Cores and Specialized Functions  154
3.2.2 NVIDIA Data Center GPUs 156
3.2.2.1 Ampere Architecture (A100) 156
3.2.3 Hopper Architecture (H100, H200) 159
3.2.3.1 Blackwell Architecture (GB200)  161
3.2.3.2 Future GPU Roadmap and Performance Scaling   163
3.2.4 AMD Data Center GPUs  165
3.2.4.1 CDNA Architecture Evolution  165
3.2.4.2 Instinct MI Series (MI200, MI300) 168
3.2.4.3 Competitive Positioning and Performance 169
3.2.5 Chinese GPU Manufacturers  171
3.2.5.1 Biren Technology (BR100) 172
3.2.5.2 Moore Threads (MTT S4000) 173
3.2.5.3 MetaX (MXC500)   175
3.2.5.4 Iluvatar CoreX (Tianyuan/Zhikai)  176
3.2.6 Multi-GPU Systems and Scaling  177
3.2.6.1 Interconnect Technologies (NVLink, Infinity Fabric) 178
3.2.6.2 GPU-to-GPU Communication Optimization 179
3.2.6.3 Rack-Scale GPU Architecture 181
3.2.7 GPU Software Ecosystems   182
3.2.7.1 CUDA and CUDA-X Libraries   182
3.2.7.2 ROCm Platform 183
3.2.7.3 OneAPI and Industry Standards  184
3.3  AI Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)  185
3.3.1 Cloud Service Provider Custom ASICs  186
3.3.1.1 Google Tensor Processing Units (TPUs)   186
3.3.1.2 AWS AI Accelerators  191
3.3.1.3 Microsoft Maia AI Accelerator  194
3.3.1.4 Meta MTIA Architecture   195
3.3.2 Matrix-Based AI Accelerators   196
3.3.2.1 Intel Habana Gaudi Architecture   197
3.3.2.2 Huawei Ascend AI Processors 201
3.3.2.3 Qualcomm Cloud AI 100   205
3.3.2.4 Chinese AI Accelerators  206
3.3.3 Spatial AI Accelerators 208
3.3.3.1 Cerebras Wafer-Scale Processors   208
3.3.3.2 SambaNova Reconfigurable Dataflow Architecture 213
3.3.3.3 Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU)   219
3.3.3.4 Groq Tensor Streaming Processor (TSP)   224
3.3.4 Coarse-Grained Reconfigurable Arrays (CGRAs)   228
3.3.4.1 Academic Research and Commercial Applications 229
3.3.4.2 Dataflow vs. Control Flow Architecture Comparison  230
3.3.4.3 Reconfigurability and Programming Models 232
3.3.4.4 Energy Efficiency Advantages 233
3.4  FPGAs and Other Programmable Solutions  234
3.4.1 FPGA Architecture for Data Center Applications 235
3.4.1.1 DSP Slices for AI Computation   236
3.4.1.2 Hard IP Blocks for Specialized Functions 237
3.4.2 Major FPGA Vendors and Products  238
3.4.2.1 Intel Agilex FPGA Family   238
3.4.2.2 AMD/Xilinx Versal Platform   239
3.4.2.3 Other Vendors   241
3.4.3 Adaptive Computing Solutions  243
3.4.3.1 ACAP (Adaptive Compute Acceleration Platform) 243
3.4.3.2 Hybrid FPGA-ASIC Approaches   244
3.4.3.3 Partial Reconfiguration Capabilities   245
3.4.4 FPGA Programming Models 246
3.4.4.1 High-Level Synthesis 247
3.4.4.2 OpenCL and Other Standards 248
3.4.4.3 AI Framework Integration   249
3.4.5 Market Position and Future Relevance  250
3.4.5.1 FPGA vs. GPU vs. ASIC Tradeoffs  252
3.4.5.2 Prototyping and Time-to-Market Advantages   253
3.4.5.3 Specialized Workload Optimization   255
3.5  Data Processing Units (DPUs) and SmartNICs  257
3.5.1 Network Interface Architecture Evolution   257
3.5.1.1 Network Acceleration Functions  258
3.5.1.2 Programmable Packet Processing   259
3.5.1.3 ARM Cores and Acceleration Engines   260
3.5.2 Major DPU Providers and Products 262
3.5.2.1 NVIDIA BlueField DPU  262
3.5.2.2 AMD/Pensando DPU 263
3.5.2.3 Intel Infrastructure Processing Unit (IPU) 266
3.5.2.4 Marvell OCTEON   267
3.5.3 Function Offloading Capabilities 268
3.5.3.1 Storage Processing 269
3.5.3.2 Security Functions 269
3.5.3.3 Virtualization Support  270
3.5.4 Integration with Computing Infrastructure 271
3.5.4.1 Software-Defined Networking (SDN) 272
3.5.4.2 Composable Infrastructure Models  273
3.5.4.3 Management and Orchestration   273
3.6  Cryptocurrency and Blockchain Computing 275
3.6.1 ASIC Mining Hardware Architecture  275
3.6.2 GPU Mining Applications   277
3.6.3 Energy Efficiency in Crypto Mining  278
3.6.4 Overlap Between Crypto and AI Infrastructure  278
 
 

4   ENABLING TECHNOLOGIES 280

4.1  Advanced Semiconductor Manufacturing 280
4.1.1 Process Node Evolution   280
4.1.1.1 7nm and 5nm Technologies 281
4.1.1.2 3nm and 2nm Development 283
4.1.1.3 Sub-2nm Research and Innovations  285
4.1.2 Transistor Architecture Advancements   286
4.1.2.1 FinFET Technology  286
4.1.2.2 Gate-All-Around (GAA) Transistors  288
4.1.2.3 Nanosheet and Nanowire Approaches   289
4.1.2.4 Future Transistor Design Concepts 291
4.1.3 Leading-Edge Foundries and Capabilities  292
4.1.3.1 TSMC Technology Roadmap 292
4.1.3.2 Samsung Foundry Services  294
4.1.3.3 Intel Foundry Services (IFS)  296
4.1.3.4 Chinese Foundry Landscape  297
4.1.4 Semiconductor Design Scaling Challenges  298
4.1.4.1 Power Density and Thermal Constraints 299
4.1.4.2 Lithography Innovations (EUV, High-NA EUV)   300
4.1.4.3 Yield Management at Advanced Nodes  302
4.1.4.4 Cost Escalation and Economic Considerations 304
4.2  Advanced Packaging Technologies 306
4.2.1 2.5D Integration Approaches  306
4.2.1.1 Silicon Interposers 306
4.2.1.2 Organic Substrates 307
4.2.1.3 Fanout Wafer Level Packaging (FOWLP)  308
4.2.2 3D Integration Technologies 310
4.2.2.1 Through-Silicon Vias (TSVs)  310
4.2.2.2 Die-to-Die and Die-to-Wafer Bonding   311
4.2.2.3 Hybrid Bonding Technologies  312
4.2.3 Chiplet Architectures and Standards 314
4.2.3.1 Disaggregation Benefits and Challenges 314
4.2.3.2 Inter-Chiplet Interconnect Standards (UCIe) 315
4.2.3.3 Integration with Different Process Nodes 316
4.2.4 System-in-Package Solutions 318
4.2.4.1 Heterogeneous Integration Approaches  318
4.2.4.2 Co-Packaged Optics 320
4.2.4.3 Embedded Power Delivery 321
4.3  Memory Technologies  322
4.3.1 High Bandwidth Memory (HBM) Evolution  322
4.3.1.1 HBM2E and HBM3 Specifications 322
4.3.1.2 HBM3E Performance Enhancements 324
4.3.1.3 HBM4 Development and Roadmap 325
4.3.1.4 HBM Suppliers and Manufacturing Capacity 327
4.3.2 DDR Memory Advancements  329
4.3.2.1 DDR5 for Server Applications 330
4.3.2.2 LPDDR5/5X for Power-Constrained Designs 331
4.3.2.3 GDDR6/7 for Graphics and AI  333
4.3.3 Memory Hierarchy and Tiered Approaches 334
4.3.3.1 CXL Memory Expansion   334
4.3.3.2 Memory Pooling Technologies 336
4.3.3.3 Tiered Storage-Memory Systems  338
4.3.4 Emerging Memory Technologies  340
4.3.4.1 Phase Change Memory (PCM) 340
4.3.4.2 Resistive RAM (ReRAM)   341
4.3.4.3 Magnetic RAM (MRAM) 343
4.3.4.4 Near-Memory Computing Approaches   345
4.4  Cooling and Thermal Management 347
4.4.1 Air Cooling Technologies and Limitations   347
4.4.2 Liquid Cooling Solutions  349
4.4.2.1 Direct-to-Chip Cooling Systems   349
4.4.2.2 Cold Plate Technologies   350
4.4.2.3 Coolant Distribution Units (CDUs)  352
4.4.3 Immersion Cooling Technologies 354
4.4.3.1 Single-Phase Immersion Systems   354
4.4.3.2 Two-Phase Immersion Systems  355
4.4.3.3 Coolant Chemistry and Environmental Considerations 357
4.4.4 Thermal Interface Materials 358
4.4.4.1 TIM Performance Characteristics 358
4.4.4.2 Application-Specific TIM Solutions 360
4.4.4.3 Next-Generation Thermal Materials  362
4.4.5 Energy Recovery and Efficiency Approaches 364
4.4.5.1 Waste Heat Utilization 365
4.4.5.2 Heat Pump Integration 365
4.4.5.3 Combined Cooling and Power Solutions 366
4.5  Networking and Interconnects   368
4.5.1 Data Center Network Architectures  368
4.5.1.1 Spine-Leaf Topologies 368
4.5.1.2 Fat Tree Networks   369
4.5.1.3 Clos Networks and Variations 371
4.5.1.4 High-Speed Interconnect Standards 372
4.5.1.5 Ethernet Evolution (100G to 800G)  373
4.5.1.6 InfiniBand HDR and NDR   374
4.5.1.7 OmniPath and Proprietary Interconnects 375
4.5.2 Optical Interconnects  376
4.5.2.1 Pluggable Optical Transceivers  376
4.5.2.2 Co-Packaged Optics (CPO)  377
4.5.2.3 Silicon Photonics Integration  378
4.5.3 Network-on-Chip Designs 379
4.5.3.1 On-Chip Interconnect Architectures  379
4.5.3.2 Chiplet-to-Chiplet Communication   380
4.5.3.3 Memory-to-Compute Interfaces   382
4.6  Storage Technologies for HPC and AI 383
4.6.1 Flash Storage Solutions  383
4.6.1.1 SSD Technology Evolution 383
4.6.1.2 Form Factors and Interfaces  384
4.6.1.3 Performance Characteristics  386
4.6.2 Storage Server Architectures   386
4.6.2.1 All-Flash Arrays 386
4.6.2.2 Hybrid Storage Systems   388
4.6.2.3 Scale-Out Storage Architecture   390
4.6.3 High-Performance File Systems  391
4.6.3.1 Parallel File Systems 391
4.6.3.2 Object Storage Solutions   392
4.6.3.3 AI-Optimized Storage Software  394
4.6.4 Storage Tiering for AI and HPC Workloads  394
4.6.4.1 Data Locality Optimization   394
4.6.4.2 Cache Hierarchy Design   396
4.6.4.3 Storage Class Memory Integration   397
 
 

5   MARKET ANALYSIS AND FORECASTS 398

5.1  Overall Data Center Processor Market  398
5.1.1 Global Market Value (2025-2035) 398
5.1.2 Annual Revenue Projections  400
5.1.3 Unit Shipment Analysis  402
5.2  Average Selling Price (ASP) Trends   404
5.3  GPU Market Segment   405
5.3.1 Unit Shipment Analysis  407
5.3.2 Average Selling Price Trends 408
5.4  AI ASIC Market Segment   409
5.4.1 Revenue Forecast (2025-2035)   409
5.4.2 Unit Shipment Analysis  411
5.4.3 Vendor-Specific vs. Third-Party ASICs   412
5.5  CPU Market Segment   413
5.5.1 Revenue Forecast (2025-2035)   413
5.5.2 Unit Shipment Analysis (2025-2035) 414
5.5.3 Architecture Market Share (x86, ARM, Others)  416
5.6  FPGA and Alternative Processor Segment  416
5.6.1 Revenue Forecast (2025-2035)   416
5.6.2 Unit Shipment Analysis (2025-2035) 418
5.7  DPU and Networking Processor Segment   420
5.7.1 Revenue Forecast (2025-2035)   420
5.7.2 Unit Shipment Analysis (2025-2035) 422
5.7.3 Integration Trend Analysis 423
5.8  Market Analysis by End-User Segment   425
5.8.1 Cloud Service Providers   425
5.8.1.1 Spending Forecast by Processor Type   425
5.8.1.2 Infrastructure Expansion Analysis   427
5.8.1.3 In-House vs. Third-Party Hardware Strategy  427
5.8.2 HPC and Supercomputing Centers 428
5.8.2.1 Spending Forecast by Processor Type   428
5.8.2.2 Government vs. Commercial Investment 430
5.8.2.3 System Architecture Trends 431
5.8.3 Enterprise Data Centers   433
5.8.3.1 Spending Forecast by Processor Type   433
5.8.3.2 Industry Vertical Analysis  434
5.8.3.3 On-Premises vs. Cloud Migration Impact 435
5.8.4 Telecommunications and Edge Computing   436
5.8.4.1 Spending Forecast by Processor Type   436
5.8.4.2 5G/6G Infrastructure Requirements   437
5.8.4.3 Edge AI Deployment Trends 439
5.9  Specialized Market Segments 439
5.9.1 Cryptocurrency Mining Infrastructure   441
5.9.1.1 ASIC Mining Hardware Market 441
5.9.1.2 GPU Mining Dynamics 442
5.9.1.3 Energy Efficiency and Regulatory Impact 444
5.9.2 AI-as-a-Service Providers  446
5.9.2.1 Hardware Investment Patterns   446
5.9.2.2 Infrastructure Scale Requirements 448
5.9.3 Specialized AI Hardware Providers  450
5.9.3.1 Custom AI Appliance Market   450
5.9.3.2 Edge AI Hardware  452
5.9.3.3 Integrated Solutions Growth  454
5.10 Competitive Strategy Analysis   455
5.10.1 Product Development Strategies  455
5.10.1.1 Architectural Innovation Approaches 455
5.10.1.2 Performance vs. Energy Efficiency Focus 457
5.10.1.3 Specialized vs. General-Purpose Design 458
5.10.2 Market and Channel Strategies  459
5.10.2.1 Direct vs. Indirect Sales Models  459
5.10.2.2 Cloud Service Integration Partnerships  460
5.10.2.3 OEM and System Integrator Relationships 461
5.10.3 Software and Ecosystem Strategies  463
5.10.3.1 Developer Tool Investments 463
5.10.3.2 Library and Framework Support  464
5.10.3.3 Open Source vs. Proprietary Approaches   465
5.10.4 Manufacturing and Supply Chain Strategies 466
5.10.4.1 Foundry Partnership Models   466
5.10.4.2 Advanced Packaging Collaborations 468
5.10.4.3 Component Sourcing Security 470
5.11 Investment Landscape 471
5.11.1 Venture Capital Funding Trends  471
5.11.1.1 Early-Stage Investment Analysis  471
5.11.1.2 Late-Stage Funding Rounds 472
5.11.1.3 Regional Investment Distribution 474
5.11.2 Strategic Investments and Corporate Ventures   475
5.11.2.1 Semiconductor Industry Investments   475
5.11.2.2 Cloud Provider Strategic Investments   477
5.11.2.3 OEM and System Vendor Investments  478
 
 

6   SUPPLY CHAIN ANALYSIS  480

6.1  Semiconductor Manufacturing Supply Chain  480
6.1.1 Foundry Landscape and Capabilities 480
6.1.1.1 Leading-Edge Node Production Capacity   480
6.1.1.2 Technology Leadership Assessment  481
6.1.1.3 Regional Manufacturing Distribution 482
6.1.1.4 Capacity Expansion Investments 484
6.2  Advanced Packaging Services 485
6.2.1 OSAT (Outsourced Semiconductor Assembly and Test) Providers 486
6.2.2 Integrated Device Manufacturers (IDM) Capabilities   487
6.2.3 Advanced Packaging Technology Providers   488
6.3  Memory Supplier Ecosystem  490
6.3.1 DRAM Manufacturers and Market Share  490
6.3.2 HBM Production Capabilities 492
6.3.3 Supply Constraints and Expansion Plans   493
6.3.4 Price Trend Analysis and Forecast   494
6.4  Cooling Solution Providers 496
6.4.1 Air Cooling Component Manufacturers   496
6.4.2 Liquid Cooling System Suppliers  498
6.4.3 Immersion Cooling Technology Providers   499
6.4.4 Integration with Data Center Design   501
6.5  Power Delivery Components   501
6.5.1 Power Supply Manufacturers  501
6.5.2 Voltage Regulator Module (VRM) Suppliers  502
6.5.3 Power Distribution Solutions   504
6.5.4 Energy Efficiency Technologies  506
6.6  System Integrators and OEMs 507
6.6.1 Server Manufacturer Landscape  507
6.6.2 HPC System Specialists   508
6.6.3 AI Infrastructure Providers 510
6.6.4 Custom System Design Services  512
6.7  Supply Chain Risks and Resilience 514
6.7.1 Raw Material Constraints  514
6.7.1.1 Critical Minerals and Materials  515
6.7.1.2 Substrate and Packaging Materials 517
6.7.1.3 Supply Diversification Strategies  518
6.7.2 Manufacturing Capacity Limitations  519
6.7.2.1 Leading-Edge Node Constraints   519
6.7.2.2 Advanced Packaging Bottlenecks 520
6.7.2.3 HBM Supply Challenges   522
6.7.3 Logistics and Distribution Challenges   523
6.7.3.1 International Shipping Dependencies   523
6.7.3.2 Inventory Management Strategies 525
6.7.3.3 Just-in-Time vs. Resilience Trade-offs   526
6.7.4 Supply Chain Risk Mitigation Strategies   528
6.7.4.1 Multi-Sourcing Approaches 528
6.7.4.2 Strategic Inventory Positioning  529
6.7.4.3 Long-Term Supply Agreements  531
 
 

7   TECHNOLOGY AND MARKET TRENDS  533

7.1  Performance Scaling Trends  533
7.1.1 Beyond Moore's Law Scaling   533
7.1.1.1 Transistor Density Evolution 534
7.1.1.2 Clock Frequency Plateaus 536
7.1.1.3 Architecture-Driven Performance Gains 537
7.1.2 AI Compute Growth Trajectories   539
7.1.2.1 Training Compute Requirements Growth 540
7.1.2.2 Inference Compute Scaling Patterns  541
7.1.2.3 Model Size vs. Compute Relationship   542
7.1.3 Performance per Watt Evolution   544
7.1.3.1 Process Technology Contributions  546
7.1.3.2 Architecture Optimization Impact   547
7.1.3.3 Energy Proportional Computing Progress   549
7.1.4 Performance Density Trends   549
7.1.4.1 Rack-Level Compute Density  550
7.1.4.2 Data Center Floor Space Efficiency 551
7.1.4.3 Performance per Square Foot Metrics   553
7.2  Memory Bandwidth and Capacity Challenges   553
7.2.1 Memory Wall Considerations  553
7.2.1.1 . Compute-to-Memory Performance Gap   554
7.2.1.2 Bandwidth vs. Latency Requirements   556
7.2.1.3 Model Size vs. Memory Capacity Needs  557
7.2.2 HBM Adoption and Evolution  558
7.2.2.1 HBM Bandwidth Growth Trajectory 558
7.2.2.2 Integration Challenges and Solutions   560
7.2.2.3 Cost Structure and Scaling Economics  562
7.2.3 Memory Hierarchies and Tiering   563
7.2.3.1 Multi-Level Memory Architectures   563
7.2.3.2 CXL Memory Expansion Adoption 564
7.2.3.3 Software-Defined Memory Management 565
7.2.3.4 Processing-in-Memory Technologies 568
7.2.3.5 Computational Storage Approaches  569
7.2.3.6 Accelerator-Memory Integration   570
7.3  Software Ecosystem Development 571
7.3.1 AI Frameworks and Libraries   571
7.3.1.1 PyTorch Ecosystem Evolution 571
7.3.1.2 TensorFlow Development Patterns  573
7.3.1.3 JAX and Emerging Frameworks  574
7.3.1.4 Hardware-Specific Optimizations   575
7.3.2 Compiler and Optimization Technologies   576
7.3.2.1 MLIR and Multi-Level IR Approaches 576
7.3.2.2 Hardware-Specific Code Generation 578
7.3.2.3 Automatic Optimization Capabilities 579
7.3.2.4 Quantization and Model Efficiency Tools 580
7.3.3 Hardware-Software Co-Design  582
7.3.3.1 Algorithm-Hardware Optimization  582
7.3.3.2 Domain-Specific Languages   583
7.3.3.3 Software-Defined Hardware Approaches   584
7.3.3.4 Integrated Development Environments  586
7.4  Energy Efficiency and Sustainability  586
7.4.1 Power Usage Effectiveness Metrics 586
7.4.1.1 Data Center PUE Benchmarks   586
7.4.1.2 Infrastructure Efficiency Improvements   588
7.4.1.3 Total Energy Attribution Models   589
7.4.2 Renewable Energy Integration 590
7.4.2.1 On-Site Generation Approaches   590
7.4.2.2 Power Purchase Agreements (PPAs)  591
7.4.2.3 24/7 Carbon-Free Energy Models 592
7.4.3 Circular Economy Approaches  593
7.4.3.1 Hardware Lifecycle Extension 593
7.4.3.2 Component Recycling and Recovery 595
7.4.3.3 Design for Disassembly and Reuse 596
7.4.4 Carbon Footprint Reduction Strategies  598
7.4.4.1 Embodied Carbon in Hardware  598
7.4.4.2 Operational Carbon Reduction  599
7.4.4.3 Carbon Accounting Methodologies 600
 
 

8   APPLICATION SEGMENTS AND USE CASES  601

8.1  AI Training Infrastructure  601
8.1.1 Large Model Training Requirements  601
8.1.1.1 Foundational Model Training Infrastructure   601
8.1.1.2 Distributed Training Architectures 603
8.1.1.3 Training Cluster Design Principles 604
8.1.2 Training Methodology Evolution  605
8.1.2.1 Pre-Training Approaches  605
8.1.2.2 Fine-Tuning Infrastructure Requirements 606
8.1.2.3 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)   607
8.1.3 Training Efficiency Optimization  608
8.1.3.1 Data Pipeline Optimization  608
8.1.3.2 Distributed Training Techniques  609
8.1.3.3 Resource Utilization Management  611
8.1.4 Key Players and Market Leaders  612
8.1.4.1 Cloud Provider Training Services   612
8.1.4.2 Specialized AI Hardware Solutions 613
8.1.4.3 AI Research Lab Infrastructure   615
8.2  AI Inference Deployment  616
8.2.1 Cloud Inference Solutions 616
8.2.1.1 Large Model Serving Infrastructure  616
8.2.1.2 Inference Server Architectures   618
8.2.1.3 Multi-Tenant Inference Systems  620
8.2.2 Inference Optimization Techniques 622
8.2.2.1 Model Quantization and Compression   622
8.2.2.2 Batching and Throughput Optimization  623
8.2.2.3 Latency Reduction Approaches  624
8.2.3 Edge Computing Integration 626
8.2.3.1 Edge AI Hardware Requirements  626
8.2.3.2 Model Deployment Strategies 628
8.2.3.3 Edge-Cloud Collaborative Inference   629
8.2.4 Real-Time vs. Batch Processing   630
8.2.4.1 Low-Latency Inference Requirements  631
8.2.4.2 Batch Inference Efficiency 632
8.2.4.3 Hybrid Processing Approaches   633
8.3  Traditional HPC Applications  634
8.3.1 Scientific Research and Simulation  634
8.3.1.1 Climate and Weather Modeling   634
8.3.1.2 Molecular Dynamics and Drug Discovery   635
8.3.1.3 Quantum Computing Simulation 637
8.3.2 Engineering and Design Simulation 638
8.3.2.1 Computational Fluid Dynamics (CFD)  638
8.3.2.2 Finite Element Analysis (FEA)  639
8.3.2.3 Electromagnetic Simulation 640
8.3.3 Financial Services Computing   642
8.3.3.1 Risk Analysis and Modeling  642
8.3.3.2 Algorithmic Trading Systems   643
8.3.3.3 AI-Enhanced Financial Models  644
8.3.4 AI-HPC Convergence Use Cases  645
8.3.4.1 Physics-Informed Neural Networks 646
8.3.4.2 AI-Enhanced Simulations  647
8.3.4.3 Hybrid Modeling Approaches 649
8.4  Cloud Service Provider Infrastructure 650
8.4.1 Hyperscale Data Center Architecture 650
8.4.1.1 Compute Infrastructure Design   650
8.4.1.2 Storage and Memory Hierarchy  651
8.4.1.3 Networking Architecture   652
8.4.2 Hyperscaler Technology Selection Strategies   654
8.4.2.1 In-House vs. Third-Party Hardware  654
8.4.2.2 Infrastructure Standardization Approaches  655
8.4.2.3 Specialized Hardware Integration 656
8.4.3 Total Cost of Ownership Analysis 657
8.4.3.1 Capital Expenditure Considerations  658
8.4.3.2 Operational Cost Structure   660
8.4.3.3 Energy and Cooling Economics   661
8.4.4 Cloud AI Services Architecture   663
8.4.4.1 AI Platform Service Design 664
8.4.4.2 Hardware Resource Allocation   666
8.4.4.3 Multi-Tenant Optimization 667
8.5  Enterprise Data Center Computing 668
8.5.1 AI Integration in Enterprise Computing   668
8.5.1.1 On-Premises AI Infrastructure 669
8.5.1.2 Enterprise AI Appliances  670
8.5.1.3 Departmental AI Computing Resources  672
8.5.2 Private Cloud Solutions  673
8.5.2.1 Private AI Cloud Architecture   673
8.5.2.2 Resource Pooling and Virtualization   674
8.5.2.3 Self-Service AI Infrastructure  675
8.5.3 Hybrid Computing Models 676
8.5.3.1 Hybrid Cloud AI Deployment   676
8.5.3.2 Multi-Cloud AI Strategies   678
8.5.3.3 Cloud Bursting for AI Workloads   679
8.5.4 Industry-Specific AI Computing  680
8.5.4.1 Healthcare and Life Sciences 681
8.5.4.2 Manufacturing and Industrial  682
8.5.4.3 Retail and Consumer Services   685
8.5.4.4 Media and Entertainment  686
8.6  Future Outlook 687
8.6.1 Short-Term Market Dynamics (1-2 Years) 687
8.6.1.1 Supply-Demand Balance Forecast  689
8.6.1.2 Technology Deployment Trends  690
8.6.1.3 Pricing and Margin Expectations   691
8.6.2 Medium-Term Technology Evolution (3-5 Years) 692
8.6.2.1 Architecture Innovation Roadmap  693
8.6.2.2 Process Technology Progression  695
8.6.2.3 Memory and Storage Evolution  696
8.6.3 Long-Term Strategic Positioning (5-10 Years) 697
8.6.3.1 Post-Silicon Computing Potential 697
8.6.3.2 Radical Architecture Innovations 698
8.6.3.3 Compute Paradigm Shifts 699
 
 

9   COMPANY PROFILES  701 (222 company profiles)

10    REFERENCES 914

 

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List of Tables/Graphs

List of Tables

Table 1 Total Market Value and Growth Rates (Billions USD), 2025-2035 41
Table 2 AI chips shipments (2025-2035)  42
Table 3 AI chips revenues (2025-2035) 44
Table 4 Graphics processing units (GPUs) shipments (2025-2035) 45
Table 5 Graphics processing units (GPUs) revenues (2025-2035) 47
Table 6 Central processing units (CPUs) shipments (2025-2035)  48
Table 7 Central processing units (CPUs) revenues (2025-2035) 49
Table 8 AI ASICs shipments (2025-2035) 50
Table 9 AI ASICs revenues (2025-2035)  51
Table 10 DPU shipments (2025-2035)  51
Table 11 DPU revenues (2025-2035) 52
Table 12 Network ASIC shipments (2025-2035)  53
Table 13 Network ASIC revenues (2025-2035) 54
Table 14 Crypto ASIC shipments (2025-2035) 56
Table 15 Crypto ASIC revenues (2025-2035)  56
Table 16 Next-Generation Node Transitions  59
Table 17 Advanced Packaging Technologies 60
Table 18 Generative AI Computing Requirements  63
Table 19 Main HPC and Generative AI investments 2023-2025 68
Table 20 High-Growth Market Segments  70
Table 21 Emerging Technology Areas 72
Table 22 TOP500 Analysis and Performance Metrics 78
Table 23 Supercomputers vs Hyperscale Data Centers 80
Table 24 Distributed Computing Models  81
Table 25 Hybrid and Multi-Cloud Approaches 83
Table 26 Edge-HPC Integration Frameworks 85
Table 27 Deep Learning Architectures 88
Table 28 Deep Learning Architectures 91
Table 29 Training vs Inference Workload Profiles 93
Table 30 Inference Optimization Strategies 96
Table 31 Batch vs Real-Time Processing 97
Table 32 Mixed Precision and Quantization Approaches 100
Table 33 Compute Requirements Scaling Trends 106
Table 34 Memory Footprint Challenges 108
Table 35 HPC and AI Computing Overlapping Hardware Requirements  113
Table 36 HPC and AI Computing Dual-Purpose Infrastructure Deployments 115
Table 37 HPC-Specific Benchmarks  119
Table 38 Green500 and Power Efficiency Metrics 120
Table 39 Real-World Application Performance Analysis 122
Table 40 Commercial RISC-V Server Initiatives 141
Table 41 Market Positioning and Future Prospects  143
Table 42 Vector Processing Extensions  145
Table 43 Neural Processing Units in Server CPUs 147
Table 44 Integrated vs Discrete Solutions 154
Table 45 Streaming Multiprocessors (SMs)  156
Table 46 Tensor Cores and AI-Specific Units 157
Table 47 Ray Tracing Cores and Specialized Functions  159
Table 48 Chinese GPU Manufacturers  176
Table 49 OneAPI and Industry Standards  189
Table 50 Chinese AI Accelerators  212
Table 51 WSE Architecture and Manufacturing  215
Table 52 Academic Research and Commercial Applications 235
Table 53 Dataflow vs Control Flow Architecture Comparison  236
Table 54 Reconfigurability and Programming Models 237
Table 55 Energy Efficiency Advantages  238
Table 56 Hybrid FPGA-ASIC Approaches 249
Table 57 Partial Reconfiguration Capabilities  250
Table 58 OpenCL and Other Standards 254
Table 59 FPGA vs GPU vs ASIC Tradeoffs 258
Table 60 Prototyping and Time-to-Market Advantages  259
Table 61 Composable Infrastructure Models 278
Table 62 ASIC Mining Hardware Architecture  281
Table 63 GPU Mining Applications 282
Table 64 7nm and 5nm Technologies  286
Table 65 3nm and 2nm Development 288
Table 66 Sub-2nm Research and Innovations 290
Table 67 Nanosheet and Nanowire Approaches 294
Table 68 Future Transistor Design Concepts  296
Table 69 Samsung Foundry Services 299
Table 70 Intel Foundry Services (IFS)  301
Table 71 Chinese Foundry Landscape  302
Table 72 Power Density and Thermal Constraints 304
Table 73 Lithography Innovations (EUV, High-NA EUV) 305
Table 74 Yield Management at Advanced Nodes  307
Table 75 Cost Escalation and Economic Considerations 309
Table 76 Hybrid Bonding Technologies 318
Table 77 Disaggregation Benefits and Challenges 319
Table 78 Inter-Chiplet Interconnect Standards (UCIe) 320
Table 79 Integration with Different Process Nodes  322
Table 80 Heterogeneous Integration Approaches 323
Table 81 HBM2E and HBM3 Specifications 327
Table 82 HBM3E Performance Enhancements  329
Table 83 HBM Suppliers and Manufacturing Capacity 332
Table 84 DDR Memory Advancements  334
Table 85 Memory Pooling Technologies  341
Table 86 Tiered Storage-Memory Systems 343
Table 87 Air Cooling Technologies and Limitations 352
Table 88 Direct-to-Chip Cooling Systems  354
Table 89 Cold Plate Technologies  355
Table 90 Coolant Chemistry and Environmental Considerations  362
Table 91 TIM Performance Characteristics 364
Table 92 Application-Specific TIM Solutions 365
Table 93 Next-Generation Thermal Materials 367
Table 94 Energy Recovery and Efficiency Approaches 369
Table 95 Combined Cooling and Power Solutions 371
Table 96 Ethernet Evolution (100G to 800G) 379
Table 97 SSD Technology Evolution 388
Table 98 Flash Storage Solutions Performance Characteristics 391
Table 99 Hybrid Storage Systems  393
Table 100 Object Storage Solutions  397
Table 101 Average Selling Price (ASP) Trends 409
Table 102 GPU Market Segment Revenue Forecast (2025-2035) 411
Table 103 GPU Market Segment Unit Shipment Analysis (2025-2035) 412
Table 104 GPU Market Segment  Average Selling Price Trends 413
Table 105 AI ASIC Market Segment Revenue Forecast (2025-2035) 415
Table 106 AI ASIC Market Segment Unit Shipment Analysis (2025-2035)  416
Table 107 Vendor-Specific vs Third-Party ASICs 417
Table 108 CPU Market Segment Revenue Forecast (2025-2035) 418
Table 109 CPU Market Segment Unit Shipment Analysis (2025-2035) 419
Table 110 FPGA and Alternative Processor Revenue Forecast (2025-2035)  422
Table 111 FPGA and Alternative Processor Unit Shipment Analysis (2025-2035) 423
Table 112 DPU and Networking Processor Revenue Forecast (2025-2035) 425
Table 113 DPU and Networking Processor Unit Shipment Analysis (2025-2035)  427
Table 114 Government vs Commercial Investment 435
Table 115 System Architecture Trends  436
Table 116 On-Premises vs Cloud Migration Impact 440
Table 117 5G/6G Infrastructure Requirements  442
Table 118 Edge AI Deployment Trends  444
Table 119 GPU Mining Dynamics  447
Table 120 Energy Efficiency and Regulatory Impact  449
Table 121 Hardware Investment Patterns  451
Table 122 Infrastructure Scale Requirements  453
Table 123 Architectural Innovation Approaches 460
Table 124 Performance vs Energy Efficiency Focus 462
Table 125 Direct vs Indirect Sales Models 464
Table 126 Regional Investment Distribution  479
Table 127 Semiconductor Industry Investments 480
Table 128 OEM and System Vendor Investments  484
Table 129 Regional Manufacturing Distribution  488
Table 130 Capacity Expansion Investments 489
Table 131 OSAT (Outsourced Semiconductor Assembly and Test) Providers 491
Table 132 Integrated Device Manufacturers (IDM) Capabilities  492
Table 133 Advanced Packaging Technology Providers  493
Table 134 Memory Price Trend Analysis and Forecast  499
Table 135 Air Cooling Component Manufacturers 501
Table 136 Liquid Cooling System Suppliers  503
Table 137 Immersion Cooling Technology Providers 504
Table 138 Power Supply Manufacturers 506
Table 139 Voltage Regulator Module (VRM) Suppliers  508
Table 140 Energy Efficiency Technologies  511
Table 141 HPC System Specialists 514
Table 142 AI Infrastructure Providers  515
Table 143 Critical Minerals and Materials  520
Table 144 Substrate and Packaging Materials 522
Table 145 Leading-Edge Node Constraints  525
Table 146 Advanced Packaging Bottlenecks  526
Table 147 HBM Supply Challenges 527
Table 148 Inventory Management Strategies 530
Table 149 Inference Compute Scaling Patterns 546
Table 150 Model Size vs Compute Relationship 547
Table 151 Performance per Watt Evolution 549
Table 152 Performance Density Trends  554
Table 153 Performance per Square Foot Metrics  558
Table 154 Bandwidth vs Latency Requirements 561
Table 155 Model Size vs Memory Capacity Needs  562
Table 156 Integration Challenges and Solutions 565
Table 157 Multi-Level Memory Architectures 568
Table 158 Near-Memory and In-Memory Computing  571
Table 159 MLIR and Multi-Level IR Approaches 581
Table 160 Software-Defined Hardware Approaches 590
Table 161 Data Center PUE Benchmarks 591
Table 162 Total Energy Attribution Models 594
Table 163 24/7 Carbon-Free Energy Models  597
Table 164 Carbon Accounting Methodologies 606
Table 165 Cloud Provider Training Services  617
Table 166 Specialized AI Hardware Solutions  619
Table 167 Edge AI Hardware Requirements  632
Table 168 Total Cost of Ownership Analysis  662
Table 169 AMD AI chip range  707
Table 170 Evolution of Apple Neural Engine 717
 
 

List of Figures

Figure 1 Total Market Value and Growth Rates (Billions USD), 2025-2035. 45
Figure 2 AI chips shipments (2025-2035) 46
Figure 3 AI chips revenues (2025-2035)  47
Figure 4 Graphics processing units (GPUs) shipments (2025-2035) 49
Figure 5 Graphics processing units (GPUs) revenues (2025-2035)  50
Figure 6 Central processing units (CPUs) shipments (2025-2035) 51
Figure 7 Central processing units (CPUs) revenues (2025-2035) 52
Figure 8 AI ASICs shipments (2025-2035) 54
Figure 9 AI ASICs revenues (2025-2035) 54
Figure 10 DPU shipments (2025-2035) 55
Figure 11 DPU revenues (2025-2035)  56
Figure 12 Network ASIC shipments (2025-2035) 57
Figure 13 Network ASIC revenues (2025-2035) 58
Figure 14 Crypto ASIC shipments (2025-2035)  59
Figure 15 Crypto ASIC revenues (2025-2035)  60
Figure 16 Historical Evolution of HPC Systems  78
Figure 17 AMD EPYC Processor Family 131
Figure 18 NVIDIA Grace CPU  139
Figure 19 Ampere Altra Family 139
Figure 20 A64FX for HPC  140
Figure 21 Ampere Architecture (A100)  166
Figure 22 Hopper Architecture (H100, H200) 169
Figure 23 Blackwell Architecture (GB200) 170
Figure 24 3Future GPU Roadmap and Performance Scaling  173
Figure 25 CDNA Architecture Evolution 174
Figure 26 Instinct MI Series (MI200, MI300) 177
Figure 27 Interconnect Technologies (NVLink, Infinity Fabric) 186
Figure 28 Rack-Scale GPU Architecture 189
Figure 29 Google Tensor Processing Units (TPUs)  194
Figure 30 Trainium Architecture 201
Figure 31 AWS Neuron SDK 202
Figure 32 Microsoft Maia AI Accelerator 203
Figure 33 Meta MTIA Architecture  203
Figure 34 Intel Habana Gaudi Architecture 206
Figure 35 Greco and Gaudi3 Roadmap 208
Figure 36 Huawei Ascend AI Processors  210
Figure 37 Da Vinci Architecture 211
Figure 38 Qualcomm Cloud AI 100  214
Figure 39.Cerebras Wafer-Scale Processors 217
Figure 40 SambaNova Reconfigurable Dataflow Architecture  221
Figure 41 Cardinal SN10 RDU  223
Figure 42 SN40L Next-Generation System 226
Figure 43 Dataflow Computing Model 226
Figure 44 Graphcore Intelligence Processing Unit (IPU) 228
Figure 45 Colossus MK2 Architecture 229
Figure 46 Groq Tensor Streaming Processor (TSP)  232
Figure 47 AMD/Xilinx Versal Platform  249
Figure 48 Network Interface Architecture Evolution 266
Figure 49 NVIDIA BlueField DPU  271
Figure 50 AMD/Pensando DPU 273
Figure 51 Intel Infrastructure Processing Unit (IPU) 275
Figure 52 Marvell OCTEON  275
Figure 53 FinFET Technology 294
Figure 54 Gate-All-Around (GAA) Transistors 296
Figure 55 TSMC Technology Roadmap  300
Figure 56 Silicon Interposers  314
Figure 57 Fanout Wafer Level Packaging (FOWLP) 316
Figure 58 HBM4 Development and Roadmap  333
Figure 59 Coolant Distribution Units (CDUs)  360
Figure 60 Cloud Service Providers Spending Forecast by Processor Type  433
Figure 61 HPC and Supercomputing Centers Spending Forecast by Processor Type  436
Figure 62 Enterprise Data Centers Spending Forecast by Processor Type  441
Figure 63 Telecommunications and Edge Computing Spending Forecast by Processor Type 444
Figure 64 Transistor Density Evolution  542
Figure 65.Supply-Demand Balance Forecast 697
Figure 66 Architecture Innovation Roadmap  703
Figure 67 AMD Radeon Instinct  710
Figure 68 AMD Ryzen 7040 710
Figure 69 Alveo V70 711
Figure 70 Versal Adaptive SOC 711
Figure 71 AMD’s MI300 chip  711
Figure 72 Cerebas WSE-2 737
Figure 73 DeepX NPU DX-GEN1 749
Figure 74 InferX X1  764
Figure 75 “Warboy”(AI Inference Chip) 769
Figure 76 Google TPU  772
Figure 77 Colossus? MK2 GC200 IPU  776
Figure 78 GreenWave’s GAP8 and GAP9 processors 777
Figure 79 Journey 5 790
Figure 80 IBM Telum processor  795
Figure 81 11th Gen IntelR Core? S-Series 801
Figure 82 Envise 817
Figure 83 Pentonic 2000 821
Figure 84 Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)  824
Figure 85 Azure Maia 100 and Cobalt 100 chips  826
Figure 86 Mythic MP10304 Quad-AMP PCIe Card  833
Figure 87 Nvidia H200 AI chip 843
Figure 88 Grace Hopper Superchip 844
Figure 89 Panmnesia memory expander module (top) and chassis loaded with switch and expander modules (below) 850
Figure 90 Cloud AI 100  861
Figure 91 Peta Op chip 867
Figure 92 Cardinal SN10 RDU 875
Figure 93 MLSoC?  882
Figure 94 Grayskull  898
 
 
 

　

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