AIサーバー用ラック単位電源装置の世界市場2026年、グローバル市場規模（従来型交流電源式、48ボルト直流ラック単位電源式、800ボルト直流データセンター電源式）・分析レポートを発表

2026年10月21日
株式会社マーケットリサーチセンター

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「AIサーバー用ラック単位電源装置の世界市場2026年」調査資料を発表しました。資料には、AIサーバー用ラック単位電源装置のグローバル市場規模、動向、予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■主な掲載内容
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市場規模と成長予測
世界のAIサーバー用ラック単位電源装置市場は、2025年に20億7,000万米ドルと評価され、2032年には45億700万米ドルに達すると予測されています。予測期間中の年平均成長率は11.7％と見込まれており、人工知能向けデータセンターの拡大を背景に、市場の成長が期待されています。
2025年の世界生産量は約4万台、生産能力は約5万台で、平均販売価格は1システム当たり約5万米ドル、業界平均粗利益率は約34％です。
AIサーバー用ラック単位電源装置とは、高密度の人工知能計算サーバーに対して、電力変換、配電、監視、保護、バックアップなどの機能を提供する統合型電源設備です。高性能演算装置、中央処理装置、記憶装置、通信機器などに安定した電力を供給し、次世代データセンターの高効率運用を支えています。
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市場成長を支える主要要因
市場成長の最大の要因は、生成型人工知能、大規模言語モデル、高性能計算などの普及による計算インフラの急速な拡大です。
人工知能向けサーバーでは、高性能な演算装置の搭載数が増加しており、ラック単位で必要となる電力量も大幅に増えています。このため、従来のサーバー電源方式では対応が難しくなり、高出力かつ高効率なラックレベル電源装置への需要が高まっています。
また、従来の交流電源方式から直流配電方式への移行も市場成長を促進しています。直流配電は電力変換時の損失を削減し、エネルギー効率を改善できるため、データセンターの運用コスト削減に貢献します。
大規模クラウドサービス事業者、人工知能モデルの学習施設、企業向けデータセンターなどによる設備投資の拡大も重要な需要要因です。
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製品種類と技術開発動向
AIサーバー用ラック単位電源装置は、電源構成によって従来型交流電源方式、48ボルト直流ラック単位電源方式、800ボルト直流データセンター電源方式に分類されます。
従来型交流電源方式は、既存のデータセンター設備との互換性が高いため、現在も広く使用されています。
48ボルト直流方式は、電力変換効率の改善や配電損失の削減を実現する方式として、高性能人工知能サーバーへの採用が進んでいます。
一方、800ボルト直流方式は、将来の超高密度データセンターに対応する次世代技術として注目されています。
出力別では、3キロワット以下、3～5.5キロワット、5.5キロワット超に分類されます。特に高性能演算装置の電力需要増加に伴い、5.5キロワットを超える高出力製品の成長が期待されています。
技術開発では、電源装置のモジュール化、高効率電力変換、智能監視、蓄電池バックアップ、液冷システムとの連携などが進められています。
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主要用途と需要構造
主な用途は、画像処理装置を利用した人工知能サーバー、専用の機械学習演算装置を搭載したサーバー、神経網処理装置や専用集積回路を利用したサーバー、書き換え可能な論理回路を搭載した人工知能サーバーなどです。
特に画像処理装置を利用した人工知能サーバーは、生成型人工知能や大規模モデルの学習処理において高い電力を必要とするため、最大の用途分野となっています。
また、クラウドコンピューティング施設、企業向け人工知能システム、高性能科学計算施設などでも採用が進んでいます。
今後は、自動運転向け計算センター、人工知能専用計算施設、次世代分散型計算インフラなどにも需要が広がると考えられています。
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地域別市場と競争環境
北米は、AIサーバー用ラック単位電源装置の主要市場の一つです。大規模クラウド事業者による設備投資や、先進的なデータセンターの建設が需要を支えています。
中国も重要な市場であり、国内の人工知能インフラ整備、クラウド計算能力の拡張、高性能計算施設への投資が進んでいます。
欧州、日本、韓国、台湾、東南アジアでも、エネルギー効率の改善や電源技術の高度化を背景に、市場の発展が期待されています。
主要企業には、Schneider Electric、Vertiv、Eaton、Lite-On、AcBel、Delta Electronics、Legrand、Shenzhen Megmeet Electrical、Advanced Energy、Shenzhen Honor Electronic、China Greatwall Technology、FSP Group、Murata、Shenzhen Gospower、Artesyn Technologiesなどがあります。
企業間の競争では、電力変換効率、高出力密度、ラック単位での統合能力、智能監視機能、大量生産能力、次世代直流電源方式への対応力などが重要な評価基準となっています。
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市場課題と今後の展望
市場拡大における主な課題は、高額な初期投資、既存設備の改修費用、技術規格の不確実性、熱管理、安全対策などです。
高電圧直流方式の導入には、施設全体の電気設備や保守体制の変更が必要となる場合があります。また、高性能電力半導体、磁性部品、高出力電源モジュールなどの供給制約も市場成長に影響する可能性があります。
今後は、高電力密度化、電力変換効率の向上、モジュール式設計、液冷設備との統合、蓄電池バックアップ、データセンター管理システムとの連携が重要になると考えられています。
本市場調査レポートでは、2021年から2032年までの市場規模、販売数量、平均販売価格について、製品種類別、用途別、地域別、国別に分析しています。
さらに、主要企業の売上高、市場シェア、競争状況、産業の供給網、原材料、販売経路、市場成長要因などを評価しています。
AIサーバー用ラック単位電源装置は、次世代データセンターの高効率化、高信頼性化、大容量化を支える重要な電力インフラとして、今後も需要の拡大が期待されています。

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目次

第1章 市場概要
● 1.1 製品概要と調査対象範囲
● 1.2 市場推計の前提条件と基準年
● 1.3 製品タイプ別市場分析
o 1.3.1 製品タイプ別世界消費額比較（2021年・2025年・2032年）
o 1.3.2 従来型交流電源ユニット構成
o 1.3.3 48ボルト直流ラック単位電源装置
o 1.3.4 800ボルト直流AIデータセンター電源装置
● 1.4 電力容量別市場分析
o 1.4.1 電力容量別世界消費額比較
o 1.4.2 3キロワット以下
o 1.4.3 3～5.5キロワット
o 1.4.4 5.5キロワット以上
● 1.5 用途別市場分析
o 1.5.1 用途別世界消費額比較
o 1.5.2 GPU搭載AIサーバー
o 1.5.3 TPU搭載サーバー
o 1.5.4 NPU・ASIC搭載AIサーバー
o 1.5.5 FPGA搭載AIサーバー
o 1.5.6 その他
● 1.6 世界市場規模と予測
o 1.6.1 世界消費額（2021年・2025年・2032年）
o 1.6.2 世界販売数量（2021～2032年）
o 1.6.3 世界平均販売価格（2021～2032年）
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第2章 主要メーカーの企業概要
● 2.1 Schneider Electric
● 2.2 Vertiv
● 2.3 Eaton
● 2.4 Lite-On
● 2.5 AcBel
● 2.6 Delta Electronics
● 2.7 Legrand
● 2.8 Shenzhen Megmeet Electrical
● 2.9 Advanced Energy
● 2.10 Shenzhen Honor Electronic
● 2.11 China Greatwall Technology
● 2.12 FSP Group
● 2.13 Murata
● 2.14 Shenzhen Gospower
● 2.15 Artesyn Technologies
各メーカーについて以下の項目を分析します。
● 企業概要および基本情報
● 主要事業と事業活動
● AIサーバー用ラック単位電源装置の製品・サービス
● 販売数量、平均販売価格、売上高、売上総利益率、市場シェア（2021～2026年）
● 最近の事業展開および最新動向
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第3章 メーカー別競争環境分析
● 3.1 メーカー別世界販売数量（2021～2026年）
● 3.2 メーカー別世界売上高（2021～2026年）
● 3.3 メーカー別世界平均販売価格（2021～2026年）
● 3.4 市場シェア分析（2025年）
o 3.4.1 メーカー別出荷実績、売上高、市場占有率
o 3.4.2 上位3社の市場シェア
o 3.4.3 上位6社の市場シェア
● 3.5 企業別市場展開状況
o 3.5.1 地域別事業展開
o 3.5.2 製品タイプ別事業展開
o 3.5.3 製品用途別事業展開
● 3.6 新規市場参入企業と参入障壁
● 3.7 合併・買収・事業提携・協業動向
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第4章 地域別消費動向分析
● 4.1 世界市場規模の地域別分析
o 4.1.1 地域別販売数量（2021～2032年）
o 4.1.2 地域別消費額（2021～2032年）
o 4.1.3 地域別平均販売価格（2021～2032年）
● 4.2 北米市場の消費額
● 4.3 欧州市場の消費額
● 4.4 アジア太平洋市場の消費額
● 4.5 南米市場の消費額
● 4.6 中東・アフリカ市場の消費額
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第5章 製品タイプ別市場分析
● 5.1 製品タイプ別世界販売数量（2021～2032年）
● 5.2 製品タイプ別世界消費額（2021～2032年）
● 5.3 製品タイプ別世界平均販売価格（2021～2032年）
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第6章 用途別市場分析
● 6.1 用途別世界販売数量（2021～2032年）
● 6.2 用途別世界消費額（2021～2032年）
● 6.3 用途別世界平均販売価格（2021～2032年）
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第7章 北米市場分析
● 7.1 製品タイプ別販売数量（2021～2032年）
● 7.2 用途別販売数量（2021～2032年）
● 7.3 国別市場規模と予測
o 7.3.1 国別販売数量
o 7.3.2 国別消費額
o 7.3.3 米国市場規模と予測
o 7.3.4 カナダ市場規模と予測
o 7.3.5 メキシコ市場規模と予測
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第8章 欧州市場分析
● 8.1 製品タイプ別販売数量（2021～2032年）
● 8.2 用途別販売数量（2021～2032年）
● 8.3 国別市場規模と予測
o 8.3.1 国別販売数量
o 8.3.2 国別消費額
o 8.3.3 ドイツ市場規模と予測
o 8.3.4 フランス市場規模と予測
o 8.3.5 英国市場規模と予測
o 8.3.6 ロシア市場規模と予測
o 8.3.7 イタリア市場規模と予測
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第9章 アジア太平洋市場分析
● 9.1 製品タイプ別販売数量（2021～2032年）
● 9.2 用途別販売数量（2021～2032年）
● 9.3 地域別市場規模と予測
o 9.3.1 地域別販売数量
o 9.3.2 地域別消費額
o 9.3.3 中国市場規模と予測
o 9.3.4 日本市場規模と予測
o 9.3.5 韓国市場規模と予測
o 9.3.6 インド市場規模と予測
o 9.3.7 東南アジア市場規模と予測
o 9.3.8 オーストラリア市場規模と予測
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第10章 南米市場分析
● 10.1 製品タイプ別販売数量（2021～2032年）
● 10.2 用途別販売数量（2021～2032年）
● 10.3 国別市場規模と予測
o 10.3.1 国別販売数量
o 10.3.2 国別消費額
o 10.3.3 ブラジル市場規模と予測
o 10.3.4 アルゼンチン市場規模と予測
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第11章 中東・アフリカ市場分析
● 11.1 製品タイプ別販売数量（2021～2032年）
● 11.2 用途別販売数量（2021～2032年）
● 11.3 国別市場規模と予測
o 11.3.1 国別販売数量
o 11.3.2 国別消費額
o 11.3.3 トルコ市場規模と予測
o 11.3.4 エジプト市場規模と予測
o 11.3.5 サウジアラビア市場規模と予測
o 11.3.6 南アフリカ市場規模と予測
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第12章 市場の成長要因と課題
● 12.1 AIサーバー用ラック単位電源装置市場の成長促進要因
● 12.2 市場成長を制約する要因
● 12.3 市場動向と発展傾向
● 12.4 競争環境の五つの要因分析
o 12.4.1 新規参入企業の脅威
o 12.4.2 供給企業の交渉力
o 12.4.3 購買企業の交渉力
o 12.4.4 代替製品の脅威
o 12.4.5 既存企業間の競争
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第13章 原材料と産業構造分析
● 13.1 AIサーバー用ラック単位電源装置の主要原材料および主要メーカー
● 13.2 製造コストの構成比率
● 13.3 AIサーバー用ラック単位電源装置の製造工程
● 13.4 産業バリューチェーン分析
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第14章 流通経路別出荷分析
● 14.1 販売経路の分析
o 14.1.1 最終顧客への直接販売
o 14.1.2 販売代理店を通じた販売
● 14.2 主要販売代理店の分析
● 14.3 主要顧客および需要企業の分析
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第15章 調査結果と結論
● 15.1 AIサーバー用ラック単位電源装置市場の調査結果と総括
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第16章 付録
● 16.1 調査方法
● 16.2 調査手順とデータ出典
● 16.3 免責事項
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【AIサーバー用ラック単位電源装置について】

AIサーバー用ラック単位電源装置とは、人工知能（AI）の学習や推論処理を行う高性能サーバーを収納したラック全体に対して、安定した電力を供給・分配・管理するための電源システムです。従来のサーバーでは個々の機器に電源ユニットを搭載する方式が一般的ですが、AIサーバー用ラック単位電源装置はラック全体の電力需要を統合的に管理し、高効率な電力供給を実現します。特に、大量のGPUやAIアクセラレーターを搭載する高密度AIサーバーにおいて重要な役割を果たします。

AIサーバー用ラック単位電源装置の主な特徴は、大容量電力への対応、高い電力変換効率、優れた信頼性、柔軟な拡張性です。AIサーバーの高性能化に伴い、ラック当たりの消費電力が100kWを超える構成も増えており、効率的な電力管理が求められています。そのため、高効率なAC/DC変換技術、電力監視機能、冗長化設計、過電流保護、過電圧保護などが採用されています。また、電源モジュールを稼働中に交換できるホットスワップ機能や、電力損失による発熱を抑える設計も重要な特徴です。

種類としては、交流電力を直流に変換して供給するAC/DC方式、直流電力を直接利用するDC配電方式、複数の電源モジュールを組み合わせるモジュール型電源システム、ラック全体の電力を一括管理する集中型電源システムなどがあります。また、停電時の電力供給を維持するため、バッテリーバックアップ機能を備えた製品もあります。

主な用途は、生成AI向けデータセンター、ハイパースケールデータセンター、高性能コンピューティング（HPC）施設、クラウドサービス基盤、AI研究開発施設などです。大規模言語モデルの学習、生成AIの推論、自動運転技術の開発、科学技術計算などに活用されています。今後は、AIインフラの拡大に伴い、高電圧DC配電やインテリジェント電力管理技術の導入が進み、安定稼働と省エネルギー化を支える重要な設備として需要の拡大が期待されています。


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