ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) サービス市場 - グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、セグメント別、コンポーネント別 (プラットフォーム、ソリューション)、展開別 (パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッド)、組織規模別 (中小企業、大企業)、業種別 (BFSI、ヘルスケア、小売、その他)、地域別、競合状況別、2019～2029年予測

市場概要

グローバル ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) サービス市場は、2023 年に 402.3 億米ドルと評価され、予測期間中に 7.58% の CAGR で成長し、2029 年には 629.3 億米ドルに達すると予想されています。 ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) サービス市場とは、クラウドベースのプラットフォームを介したハイパフォーマンス コンピューティング機能の提供を指し、企業や組織はオンプレミスのインフラストラクチャに投資することなくスーパーコンピューティングのパワーにアクセスできます。 HPC システムは、大量のデータを高速で処理するように設計されているため、科学研究、エンジニアリング シミュレーション、財務モデリング、データ分析などの分野での複雑な計算タスクに不可欠です。クラウド プロバイダーは、HPC をサービスとして提供することで、企業が強力なコンピューティング リソースを従量課金制で利用できるようにし、専用の HPC インフラストラクチャの導入と維持に伴う初期コストと複雑さを大幅に削減します。このサービス指向モデルは、ワークロードが変動したり、社内の IT 機能が限られている組織にとって特に有益です。コア ビジネス機能に集中しながら、ニーズに応じてコンピューティング能力を拡張できるためです。HPC をサービスとして提供することで、創薬、ゲノム研究、天気予報、地震解析、金融リスク評価などのプロセスを加速し、医療、製薬、石油・ガス、製造、金融サービス、学術機関など、さまざまな業界をサポートします。市場を牽引しているのは、データ集約型アプリケーションの需要の高まり、クラウド コンピューティングの採用の増加、大規模シミュレーション、ビッグ データ分析、人工知能 (AI) に依存する業界におけるより高速な処理機能の必要性です。業界全体で生成されるデータの量が増え続けるにつれて、複雑なアルゴリズムや大規模なデータセットを処理できる効率的なコンピューティング ソリューションの需要も高まります。 HPC as a Service モデルは、最先端のテクノロジーへの柔軟でスケーラブルかつコスト効率の高いアクセスを提供することで、このニーズに応えます。

主要な市場推進要因

ビッグ データ分析の需要増加

ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) as a Service 市場の主な推進要因の 1 つは、業界全体でのビッグ データ分析の需要増加です。デジタル変革イニシアチブの急速な拡大により、企業、政府、研究機関によって膨大な量のデータが生成されています。ビッグ データ分析は、金融、医療、小売、製造などの業界では不可欠なものとなり、競争上の優位性を得るにはデータに基づく洞察が不可欠です。ただし、このような大規模なデータセットの管理と処理には膨大な計算能力が必要であり、従来の IT インフラストラクチャではサポートできないことがよくあります。HPC as a Service は、これらの大規模なデータセットを処理するためのスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供し、組織が複雑な計算、シミュレーション、データ モデリングをリアルタイムで実行できるようにします。たとえば、ヘルスケア分野では、HPC as a Service が膨大な量の生物学的データを処理することでゲノム配列解析や新薬の発見を促進し、研究のタイムラインを加速します。同様に、金融分野では、HPC as a Service の使用によりリスク分析、不正検出、アルゴリズム取引が強化され、金融機関は情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。クラウドベースの HPC サービスの柔軟性により、企業はインフラストラクチャへの多額の先行投資を必要とせずに、オンデマンドでコンピューティング リソースを拡張できます。このモデルは、従来の高性能コンピューティング システムに投資する資本がないものの、高度なデータ分析機能を必要としている中小企業 (SME) にとって特に魅力的です。業界がデータ主導のアプローチを採用し続けるにつれて、膨大なデータセットを処理、分析し、価値を引き出すために必要な計算能力を提供する HPC as a Service の需要が高まります。

人工知能と機械学習の採用拡大

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の台頭は、高性能コンピューティング (HPC) as a Service 市場のもう 1 つの重要な推進力です。AI および ML アプリケーションでは、複雑なモデル、特にパターンを認識し、予測を行い、意思決定を改善するために膨大な量のデータを処理するディープラーニング アルゴリズムをトレーニングするために、大量の計算リソースが必要です。従来のコンピューティング インフラストラクチャでは、高速処理、大容量メモリ、並列コンピューティング機能を必要とする AI および ML ワークロードの要求を満たすことができないことがよくあります。HPC as a Service は、企業が大規模な先行インフラストラクチャ投資を必要とせずに AI および ML 開発を加速できる強力でスケーラブルなソリューションを提供します。たとえば、自動車、ヘルスケア、サイバーセキュリティなどの分野の企業は、自動運転、予測ヘルスケア、脅威検出のために AI を活用したアプリケーションをますます活用しています。これらのアプリケーションには集中的なデータ処理が必要ですが、HPC as a Service は膨大な計算能力とストレージ容量へのアクセスを従量課金制で提供することで、これをサポートできます。さらに、クラウドベースの HPC サービスにより、企業は AI モデルのトレーニングと展開のためにリソースを迅速に拡張できるため、AI 主導のイノベーションの市場投入までの時間を短縮できます。さらに、HPC as a Service の柔軟性とアクセシビリティにより、小規模な企業でも AI 分野で競争できるようになり、高度な計算機能へのアクセスが民主化されます。 AI と ML がさまざまな業界に浸透し続けるにつれて、AI 駆動型テクノロジーの開発と展開のバックボーンとして機能するため、HPC as a Service の需要は拡大します。

クラウド コンピューティングとハイブリッド クラウド モデルの進歩

クラウド コンピューティング テクノロジーの進歩とハイブリッド クラウド モデルの採用の増加は、ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) as a Service 市場の重要な推進力となっています。クラウド コンピューティングは、スケーラブルで柔軟性が高く、コスト効率に優れたソリューションを提供することで、組織がコンピューティング リソースにアクセスして活用する方法に革命をもたらしました。HPC 分野では、クラウドベースのサービスへの移行により、企業は高価なオンプレミス インフラストラクチャに投資することなく、ハイパフォーマンス コンピューティングのパワーを活用できます。クラウドベースの HPC as a Service は、複雑なシミュレーション、大規模なデータ処理、高性能アプリケーションの実行に不可欠な GPU、CPU、高速ネットワークなどの最先端の計算リソースへのアクセスを提供します。さらに、オンプレミスのインフラストラクチャとパブリックおよびプライベート クラウド サービスを組み合わせたハイブリッド クラウド モデルにより、企業は HPC ワークロードをさらに柔軟に管理できます。組織は、重要なアプリケーションと機密データをオンプレミスで維持しながら、クラウドベースの HPC を活用してスケーラブルでオンデマンドの処理能力を得ることができます。このハイブリッド アプローチにより、運用効率、コスト管理、セキュリティが向上します。シミュレーション、エンジニアリング設計、製品テストに HPC を利用する航空宇宙、自動車、製薬などの業界では、ハイブリッド クラウド モデルにより、既存のインフラストラクチャと高度なクラウドベースのサービスをシームレスに統合できます。さらに、クラウド セキュリティ、ネットワーク、自動化の進歩により、データ プライバシーとコンプライアンスに関する懸念が解消され、組織が HPC as a Service を導入しやすくなりました。クラウド コンピューティング テクノロジーが進化を続け、ハイブリッド クラウドの採用が増加するにつれて、柔軟でスケーラブルで安全な高性能コンピューティング ソリューションの需要に牽引されて、HPC as a Service 市場は堅調な成長を遂げるでしょう。

主要な市場の課題

高性能コンピューティング (HPC) as a Service 市場における高コストと複雑な価格設定モデル

高性能コンピューティング (HPC) as a Service 市場における最も重要な課題の 1 つは、価格設定モデルの高コストと複雑さです。HPC システムには、かなりの計算能力、ストレージ、およびネットワーク機能が必要であり、多くの場合、GPU、FPGA、または高速インターコネクトなどの特殊なハードウェアが要求されます。これらのリソースはプレミアムであり、サービスとして提供される場合、プロバイダーはコスト効率とパフォーマンスのバランスを取る必要があります。多くの組織、特に中小企業 (SME) にとって、特殊なインフラストラクチャ、熟練した人員、および継続的なメンテナンスが必要なため、HPC ソリューションを社内で導入するコストはすでに法外なものです。 HPC as a Service (HPCaaS) は、強力なコンピューティング リソースへのクラウドベースのオンデマンド アクセスを提供することで、こうした参入障壁を下げることを目指していますが、サービス プロバイダーが使用する価格モデルは複雑で扱いにくいことがよくあります。多くのプロバイダーは、階層型または消費ベースの価格設定を使用しており、コストはコンピューティング時間、ストレージ、および使用される帯域幅の量と、データ転送とストレージの追加料金によって決まります。HPC を初めて使用する企業やクラウドベースのサービスに不慣れな企業にとって、これらのコストを見積もって管理することは大きなハードルになる可能性があります。予測不可能なワークロードと、クラウドでの HPC 環境の構成と最適化の複雑さが相まって、予期しないコスト超過につながる可能性があります。さらに、基本価格に含まれていないことが多い特殊なソフトウェア ライセンスが必要になるため、全体的な支出がさらに増加する可能性があります。この複雑さにより、特に予算が限られている潜在的なユーザーは、HPCaaS の採用をためらう可能性があります。総コストを事前に予測し、コミットする前に投資収益率 (ROI) を完全に評価することが難しいためです。プロバイダー間で標準化された価格モデルがないため混乱が増し、ユーザーがオプションを比較して最も費用対効果の高いソリューションを選択することが困難になっています。さらに、HPCaaS は従量課金モデルを提供する場合もありますが、使用率が高い場合やプロジェクトが長期にわたる場合は、特にオンプレミスの HPC インフラストラクチャを所有して運用する場合と比較して、クラウドベースのソリューションが予想以上に高価になる可能性があります。複雑さと予期しない費用が発生する可能性があることは、多くの企業にとって大きな参入障壁となり、特に医療、金融、学術機関など、コストに敏感でありながら HPC から大きなメリットを得られる業界では顕著です。この課題に対処するには、サービス プロバイダーがより透明性の高い簡素化された価格モデルを提供するとともに、顧客が長期にわたって HPCaaS コストをより適切に見積もって管理するのに役立つツールとサービスを提供する必要があります。

サービスとしての高性能コンピューティング (HPC) 市場におけるデータ セキュリティとコンプライアンスの懸念

サービスとしての高性能コンピューティング (HPC) 市場が直面しているもう 1 つの大きな課題は、データ セキュリティと規制コンプライアンスの問題です。 HPC ワークロードには、多くの場合、専有情報、研究データ、財務モデル、個人情報や機密顧客情報など、膨大な量の機密データの処理が含まれます。これらのワークロードがクラウドベースの HPC サービスに移行すると、組織はオンプレミス環境と同じレベルのセキュリティとコンプライアンスを外部環境で維持するという複雑な問題に対処する必要があります。クラウドベースのプラットフォームは、プライベートなクローズド環境よりも、データ侵害、不正アクセス、マルウェア攻撃などのサイバーセキュリティの脅威にさらされる可能性が高くなります。このリスクは、HIPAA、GDPR、PCI DSS などの厳格な規制フレームワークにより、厳格なデータ保護とプライバシー対策が義務付けられている医療、金融、政府などの業界で特に深刻です。サードパーティのサービス プロバイダーを使用しながらこれらの規制に準拠することは、HPCaaS を検討している組織にとって大きな懸念事項です。データ セキュリティの責任はサービス プロバイダーと顧客の間で共有されることが多く、説明責任が曖昧になる可能性があるためです。データの保存と処理の地理的な場所によって複雑になる可能性があり、さまざまな地域の規制により機密データの保存場所や転送場所が制限される場合があります。たとえば、欧州の組織は、EU 外にあるサーバーに特定の種類のデータを保存することを禁止されている場合があり、グローバル HPCaaS プロバイダーを使用する場合に潜在的なコンプライアンス リスクが生じます。もう 1 つの課題は、HPCaaS プロバイダーが使用する暗号化、アクセス制御、セキュリティ プロトコルが、顧客の業界や規制環境の特定のニーズを満たしていることを確認することです。ほとんどのクラウド プロバイダーは、保存時および転送時の暗号化などの基本的なセキュリティ機能を提供していますが、セキュア エンクレーブ、多要素認証、リアルタイム監視などのより高度なセキュリティ対策を必要とする機密性の高いワークロードには十分ではない可能性があります。さらに、HPC ワークロードの複雑さが増すにつれて、攻撃対象領域も拡大し、組織がすべての潜在的な脆弱性に適切に対処していることを保証することがより困難になります。多くの組織が、HPCaaS プロバイダーのセキュリティ体制を評価したり、クラウド環境を適切に構成および管理したりするために必要な社内専門知識を持っていない可能性があるという事実によって、この課題はさらに複雑になります。クラウドベースの HPC サービスの共有インフラストラクチャでは、データの分離とマルチテナントに関する懸念が生じる可能性があります。クラウド プロバイダーは仮想化やコンテナ化などの技術を使用してさまざまなユーザーのデータを分離していますが、偶発的なデータ漏洩やテナント間の脆弱性のリスクは、特に機密情報や規制対象情報を扱う多くの組織にとって依然として懸念事項です。データ侵害やコンプライアンス違反が多額の罰金や評判の低下につながる可能性がある業界では、これらのセキュリティとコンプライアンスのリスクが HPCaaS 導入の大きな障壁となる可能性があります。こうした懸念に対処するため、HPCaaS プロバイダーは、より堅牢なセキュリティ機能、明確なコンプライアンス サポート、セキュリティ プラクティスと認証に関する透明性の向上を提供するとともに、顧客と緊密に連携して、顧客の特定のセキュリティとコンプライアンスの要件が満たされるようにする必要があります。

主要な市場動向

クラウドベースのハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) ソリューションの需要増加

ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) サービス市場を牽引する最も顕著な動向の 1 つは、クラウドベースの HPC ソリューションの需要増加です。さまざまな業界の企業が増大するデータの管理と分析を続ける中で、オンプレミス インフラストラクチャに多額の投資をすることなくアクセスできる、スケーラブルで柔軟なコンピューティング パワーが求められています。クラウドベースの HPC ソリューションは、オンデマンドでコンピューティング能力をレンタルし、プロジェクトの要件に基づいてスケールアップまたはスケールダウンする機能を企業に提供することでこの需要を満たし、ハードウェアへの多額の資本支出の必要性を排除します。この傾向は、独自の HPC インフラストラクチャを構築して維持するための資金や技術的専門知識が不足している可能性のある中小企業 (SME) に特に多く見られます。クラウドベースの HPC により、これらの組織は、わずかなコストで、ビッグ データ分析、シミュレーション、機械学習などのタスクに高度なコンピューティングのパワーを活用できます。さらに、クラウドの柔軟性により、企業は変化するワークロードに迅速に適応できるため、イノベーションを加速し、製品やサービスの市場投入までの時間を短縮できます。医療、金融、製造、科学研究などの業界では、複雑なシミュレーションやデータ集約型のタスクにクラウドベースの HPC を採用するケースが増えており、この傾向により、HPC as a Service 市場の継続的な成長が促進されると予想されます。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などの主要なクラウド サービス プロバイダーは、この高まる需要に対応するために HPC 製品を拡大し、GPU アクセラレーション、AI フレームワーク、パフォーマンスと効率性を高めるための専用ストレージ オプションなどの高性能機能を統合しています。

セグメント別インサイト

導入インサイト

パブリック クラウド セグメントは、2023 年に最大の市場シェアを占めました。パブリック クラウド セグメントのサービスとしてのハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) 市場は、いくつかの重要な要因に牽引され、大幅な成長を遂げています。主な推進力の 1 つは、科学研究、金融サービス、ヘルスケア、製造などの業界全体で膨大な計算能力に対するニーズが高まっていることです。HPC を使用すると、組織は大規模なデータセットを処理および分析し、複雑なシミュレーションを実行し、イノベーションを加速できます。これらはすべて、今日のデータ主導型経済においてますます重要になっています。パブリック クラウド経由で HPC 機能を提供することで、企業はオンプレミス インフラストラクチャの購入と維持にかかる高額な初期費用をかけずに、スケーラブルで強力なコンピューティング リソースにアクセスできます。このコスト効率は、特に中小企業やスタートアップにとって大きな推進力となります。クラウドでは従量課金制で HPC テクノロジーを活用できるため、参入障壁が低くなるからです。パブリック クラウド サービスは柔軟性と拡張性に優れているため、コンピューティング ニーズが変動したり予測不能になったりする組織にとって特に魅力的です。パブリック クラウド HPC サービスでは、需要に応じてリソースを拡大または縮小できるため、企業はインフラストラクチャを過剰にプロビジョニングすることなく、ピーク時のワークロードを効率的に処理できます。

この拡張性は、創薬やゲノム配列決定で短期間に集中的な計算が必要となるライフ サイエンスなどの分野や、経済予測サイクル中の財務モデリングで特に役立ちます。Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud などのパブリック クラウド プロバイダーは、事前構成された環境、最適化されたハードウェア、高度なソフトウェア ツールへのアクセスなど、幅広い HPC サービスを提供しています。これにより、HPC アプリケーションの導入が簡素化され、市場投入までの時間が短縮されます。最先端の HPC テクノロジーに簡単にアクセスできることが、パブリック クラウド セグメントの市場の成長をさらに促進しています。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ビッグ データ分析の採用の増加は、パブリック クラウドでの HPC as a Service の大きな推進力となっています。これらのテクノロジーは、大量のデータを処理するためにかなりの計算リソースを必要としますが、パブリック クラウドは、大規模な並列処理タスクを処理できるため、AI/ML ワークロードを実行するのに最適な環境を提供します。クラウド プロバイダーは、AI および ML ワークロードに最適化された GPU や TPU などの専用ハードウェアの提供を増やしており、企業がデータ集約型アプリケーションに HPC ソリューションを導入しやすくなっています。これは、自動運転、自然言語処理、予測分析など、リアルタイムのデータ処理と分析が不可欠な業界で特に重要になっています。

セキュリティとコンプライアンスも、パブリック クラウドでの HPC の採用を促進する重要な考慮事項です。多くのクラウド プロバイダーは、データ プライバシーと規制要件に関する懸念に対処するために、プラットフォームのセキュリティとコンプライアンス機能の強化に多大な投資を行っています。これにより、パブリック クラウド HPC サービスは、厳格な規制遵守が求められる医療や金融などの分野でより現実的な選択肢となりました。医療の HIPAA やデータ保護の GDPR など、業界固有の標準を満たすことができるため、組織はデータとプロセスのセキュリティとコンプライアンスに自信を持って、パブリック クラウドで HPC をサービスとして導入するようになります。デジタル トランスフォーメーションの重要性が高まり、業界全体でクラウド ファースト戦略への移行が進むことで、パブリック クラウドでの HPC の導入がさらに加速しています。企業が IT インフラストラクチャの最新化を目指す中、パブリック クラウドは、強力なコンピューティング機能にアクセスし、イノベーションを推進し、急速に進化する市場で競争力を維持するための魅力的な選択肢となります。全体として、パブリッククラウドセグメントのHPC as a Service市場は、コスト効率、スケーラビリティ、AIとMLの採用、セキュリティの強化、進行中のデジタルトランスフォーメーションによって推進されており、今後数年間で大幅な成長が見込まれています。

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。北米のハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）サービス市場は、業界全体での計算能力の需要の高まりを反映した要因の収束によって、大幅な成長を遂げています。主な推進力の1つは、ビッグデータ分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）テクノロジーへの依存度の高まりです。これらの高度なアプリケーションでは、大量のデータを処理、分析し、洞察を導き出すために膨大な計算リソースが必要であり、従来のコンピューティングシステムでは処理に苦労することがよくあります。HPC as a Serviceは、スケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供し、企業がインフラストラクチャへの大規模な先行投資を必要とせずにハイパフォーマンスコンピューティングを活用できるようにします。これは、ゲノム配列解析、リスクモデリング、製品設計シミュレーションなどのデータ集約型タスクがイノベーションと運用効率に不可欠な医療、金融、製造、学術などの業界にとって特に魅力的です。もう 1 つの重要な推進力は、クラウド コンピューティングとハイブリッド クラウド環境の採用の増加です。クラウドベースの HPC ソリューションは柔軟性を提供し、企業は変動するワークロードに基づいてコンピューティング機能を拡張できます。これは、プロジェクトごとに HPC リソースを必要とする研究機関、スタートアップ、企業にとって特に有益であり、高価な専用のオンプレミス インフラストラクチャが不要になります。さらに、組織がデジタル変革の旅を続けるにつれて、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などのクラウド プラットフォームと HPC サービスの統合により、強力なコンピューティング リソースへのアクセスが簡素化されます。このアクセスの容易さにより、より多くの企業が HPC as a Service を採用するようになり、市場の成長がさらに加速しています。

北米では、AI とディープラーニング テクノロジーの急速な進歩も HPC as a Service の需要を促進しています。これらのテクノロジーは、複雑なニューラル ネットワークのトレーニングや高度なアルゴリズムの実行などのタスクに膨大なコンピューティング パワーに大きく依存しています。自動車 (自動運転用)、ヘルスケア (診断ツール用)、金融 (不正検出やアルゴリズム取引用) などの分野で AI がますます組み込まれるようになるにつれ、これらのワークロードをサポートできる HPC ソリューションの必要性が高まっています。HPC as a Service は実用的なソリューションであり、多額の設備投資を必要とせず必要なコンピューティング パワーを提供するため、企業はイノベーションと製品開発に集中できます。

最近の開発

• 2024 年 5 月、NVIDIA の Grace Hopper は AI スーパーコンピューティングの新時代の幕開けを告げます。気候や天気のモデリングから科学研究まで、さまざまな用途に重点を置いたスイスのアルプス スーパーコンピュータやフランスの EXA1-HE などのスーパーコンピュータは、前例のない 200 エクサフロップスの AI コンピューティング能力を提供する予定です。エネルギー効率に優れた Grace アーキテクチャ上に構築されたこれらのシステムは、さまざまな分野で画期的な研究と進歩を可能にします。

主要な市場プレーヤー

• IBM Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Company
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• 富士通株式会社
• Cisco Systems Inc.
• Oracle Corporation
• 日立製作所