GPU データベース市場 - 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、セグメント別、ツール別 (GPU アクセラレーション データベース、GPU アクセラレーション アナリティクス)、サービス別 (コンサルティング、サポート、メンテナンス)、アプリケーション別 (ガバナンス、リスクとコンプライアンス、脅威インテリジェンス、カスタマー エクスペリエンス管理)、業種別 (BFSI、小売と電子商取引、ヘルスケア、IT と通信)、地域別、競合状況別、2019 年～ 2029 年予想

市場概要

世界の GPU データベース市場は 2023 年に 42 億 3,000 万米ドルと評価され、予測期間中に 12.45% の CAGR で成長し、2029 年には 86 億 3,000 万米ドルに達すると予想されています。GPU データベースは、特に大規模なデータ分析や複雑な計算タスクの処理において、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を活用してパフォーマンスを向上させる特殊なタイプのデータベースです。CPU のみに依存する従来のデータベースとは異なり、GPU データベースは GPU の並列処理能力を活用してデータ クエリを高速化し、リアルタイム分析を実行し、機械学習、人工知能、高性能コンピューティングなどの集中的なワークロードを処理します。 GPU データベースのアーキテクチャは、タスクを並列実行するように最適化されているため、従来の CPU 駆動型システムよりもはるかに高速に大規模なデータセットを処理できます。特に、データのフィルタリング、並べ替え、集約などの操作では高速です。この機能により、GPU データベースは、膨大な量のデータからリアルタイムの洞察を得ることが重要な金融、ヘルスケア、小売、通信、自律システムなどの業界に最適です。不正検出、予測分析、パーソナライズされた推奨事項など、迅速な対応が求められるシナリオで特に役立ちます。組織が生成および収集するデータ量が増えるにつれて、高速で効率的なデータ処理の需要が急増し、GPU データベースの採用が増えています。

主要な市場推進要因

高性能データ分析と AI アプリケーションの需要の高まり

グローバル GPU データベース市場の主な推進要因の 1 つは、高性能データ分析と人工知能 (AI) アプリケーションの需要の高まりです。今日のデータ主導の世界では、さまざまな業界の企業や組織がビッグデータ分析を活用して、意思決定を促進し、業務効率を改善し、顧客体験を強化する洞察を獲得しています。しかし、従来の CPU ベースのデータベースは、最新のアプリケーションによって生成される膨大な量の非構造化データやリアルタイム データを処理するのに苦労することがよくあります。グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) の並列処理能力を活用する GPU データベースは、これらのワークロードを管理するのに最適です。シングル スレッドのパフォーマンスに依存する従来のデータベースとは異なり、GPU データベースは複数のタスクを同時に実行できるため、リアルタイム データ分析、ディープラーニング、予測分析などの高性能コンピューティング タスクに最適です。たとえば、金融、ヘルスケア、e コマースなどの業界では、不正検出、パーソナライズされた医療、推奨エンジンなどの AI 駆動型アプリケーションへの依存度が高まっており、これらはすべて高速で効率的なデータ処理を必要とします。複雑なクエリを CPU データベースよりも高速に処理できる GPU データベースの機能は、洞察を得るまでの時間を短縮したい企業に競争上の優位性をもたらします。 AI と機械学習のアプリケーションが普及するにつれて、スケーラブルで高性能なデータベース ソリューションの必要性が高まり、GPU データベース市場の大幅な成長が見込まれます。

IoT とエッジ コンピューティングの採用の増加

市場の成長を推進するもう 1 つの重要な要因

高度な地理空間分析と視覚化の需要の高まり

高度な地理空間分析と視覚化ツールの需要の高まりは、市場の成長を推進するもう 1 つの重要な要因です。

主要な市場の課題

高い実装コストと複雑さ

限られたエコシステムとベンダー ロックインのリスク

市場におけるもう 1 つの大きな課題

主要な市場動向

リアルタイム分析の需要増加

市場を形作る重要な動向の 1 つは、

人工知能と機械学習ワークフローの採用の増加

セグメント別インサイト

ツールのインサイト

GPU アクセラレーション データベース セグメントは、2023 年に最大の市場シェアを占めました。GPU アクセラレーション データベース セグメントは、金融、ヘルスケア、自動車、人工知能 (AI) などのさまざまな業界での高性能データ処理とリアルタイム分析の需要の高まりに牽引され、大幅な成長を遂げています。この成長の主な原動力の 1 つは、GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) が従来の CPU ベースのシステムよりも大量のデータをより高速かつ効率的に処理できることです。この機能は、大規模なデータセットを迅速に分析して、より迅速な意思決定とより深い洞察を得る必要がある組織にとって非常に重要です。AI、機械学習 (ML)、ビッグデータ分析の台頭により、GPU アクセラレーション データベースの採用がさらに加速しました。これらのテクノロジでは、複雑な計算やデータ操作を実行するために GPU が提供する高度な並列処理能力が必要になるためです。

クラウドベースのプラットフォームとサービスの成長により、あらゆる規模の企業が GPU アクセラレーション データベースをより利用しやすくなり、大規模なインフラストラクチャ投資の必要性が減り、組織がデータ処理機能を拡張しやすくなりました。リアルタイムのトランザクション処理と不正検出が重要な金融サービスや、GPU アクセラレーション データベースが大規模なゲノムおよび診断データ分析をサポートするヘルスケアなどの業界は、これらのソリューションの採用をリードしています。さらに、GPU アクセラレーション データベースとクラウドネイティブ アーキテクチャの統合の増加とエッジ コンピューティングへの移行により、特に IoT (モノのインターネット) アプリケーション、自律走行車、スマート シティでの使用例が拡大しています。これらの要因は、GPU テクノロジの継続的な進歩と相まって、GPU アクセラレーション データベース セグメントの成長を促進し、複数の業界にわたる次世代のデータ処理および分析ソリューションの重要な実現要因としての地位を確立しています。

地域別インサイト

北米地域は、2023 年に最大の市場シェアを占めました。北米の GPU データベース市場は、主に業界全体での高性能データ分析と機械学習アプリケーションの需要の増加など、いくつかの重要な要因によって推進されています。金融、ヘルスケア、小売、通信などの分野の企業が AI、機械学習、ディープラーニング テクノロジを採用するにつれて、高い計算能力で膨大な量のデータを処理できるデータベースの必要性が大幅に高まっています。GPU の並列処理機能を活用する GPU データベースは、従来の CPU ベースのシステムと比較してパフォーマンスが向上し、より高速なデータ処理と分析を可能にします。特にヘルスケアの精密医療、金融サービスのリアルタイムの不正検出、小売のパーソナライズされた顧客体験などの業界でのビッグ データ分析の増加により、スケーラブルで高速なデータベースに対する需要が高まっています。さらに、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud などの北米のクラウド サービス プロバイダーは、サービスの一部として GPU アクセラレーション ソリューションを提供するケースが増えており、組織がこれらの高度なデータベースを業務に統合しやすくなっています。

IoT デバイスの急増とそれに伴うデータの氾濫は、組織が接続されたデバイスからのリアルタイム データをより効率的に処理および分析しようとしているもう 1 つの大きな推進力です。この地域はイノベーションに重点を置いており、特に AI と機械学習の研究開発への多額の投資に支えられ、GPU データベースの開発と採用が促進されています。さらに、迅速な意思決定が重要な自動運転車などの分野でリアルタイム データ分析の需要が高まっていることも、GPU データベース市場をさらに押し上げています。北米の確立された IT インフラストラクチャと、データベース イノベーションに重点を置く大手テクノロジー企業や新興企業の存在が相まって、市場の成長にとって肥沃な土壌を作り出しています。さらに、データ セキュリティとプライバシーの懸念が高まるにつれて、特にカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの厳格なデータ保護規制の導入により、組織は速度だけでなくセキュリティ機能も強化された GPU データベースを求めています。これにより、ベンダーはパフォーマンスと規制コンプライアンスの両方の要件を満たす GPU アクセラレーション データベースの提供において革新を迫られ、北米での市場拡大がさらに促進されます。

最近の開発

• 2024 年 3 月、ベクター データベース テクノロジーのリーダーである Zilliz は、Milvus 2.4 のリリースを誇りを持って発表します。このリリースでは、RAPIDS cuVS ライブラリの一部である NVIDIA の CUDA-Accelerated Graph Index for Vector Retrieval (CAGRA) を利用した革新的な GPU インデックス作成機能を導入し、ベクトル検索機能の新たなベンチマークを確立しました。

主要市場プレーヤー

• Anaconda, Inc.
• Brytlyt Limited
• Fuzzy Logix
• Graphistry, Inc.
• Kinetica DB Inc.
• Neo4j, Inc.
• NVIDIA Corporation
• OMNISCI, INC.