中国AI半導体市場が変化：Nvidiaは34%、Huaweiは28%に

Reutersが報じたIDCデータによると、中国のデータセンター向けAIアクセラレーター市場でNvidiaは34%、Huaweiは28%となりました。

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2026年10月13日、Reutersは中国のデータセンター向けAIアクセラレーター市場に関するIDCのデータを報じました。2026年上半期のNvidiaのシェアは34%で、出荷数は約67万8,000台、前年同期比44%減でした。Huaweiは約57万2,000台、シェア28%となり、差は6ポイントに縮まりました。

GPUだけではない市場へ

上半期のAIアクセラレーター総出荷数は約200万8,000台でした。GPU以外のアクセラレーターは80%増えた一方、GPUは26%減の約99万1,000台でした。IDCは2026年通年で総出荷数が19%増える一方、GPUは9%減る可能性を見込んでいます。

これは特定市場の出荷数とシェアを示す数字です。技術性能、収益性、世界全体の優位性を単独で証明するものではありません。

分析

なぜ差が縮まったのか

Reutersは、米国の輸出規制によりNvidiaの高性能製品の中国向け供給が制限されたことを要因に挙げています。Nvidiaも規制当局向け文書で、輸出許可と規制が市場を供給する能力に直接影響するリスクだと説明しています。供給の空白はHuaweiなど国内企業がハードウェアとソフトウェアの基盤を広げる機会になりました。

競争はチップからシステム全体へ

顧客は単一チップの速度だけでなく、クラスターの拡張性、接続帯域、電力、開発環境、ソフトウェアの安定性、総運用コストを比較します。そのため、すべての性能試験で首位でなくても、供給力と用途への適合性でシェアを伸ばせます。

専用アクセラレーターの増加は、あらゆる仕事にGPUを使うのではなく、用途別に構成を選ぶ動きも示しています。

今後の注目点

企業が確認すべきこと

AIインフラは、ブランドやシェアだけで選ぶべきではありません。実際の処理を試し、速度、電力、安定性、ソフトウェア移行費用、供給、支援体制を測ります。購入価格が安くても、大幅な書き換えや拡張の難しさがあれば総費用は高くなります。

開発者にとっては、複数基盤への移植性、モデル最適化、推論費用の可視化がさらに重要になります。本稿は技術と市場の分析であり、投資助言ではありません。

本記事はAIインフラ経済のトピック群に含まれます。基礎記事のAIインフラ投資と収益性の課題も参照してください。

確認済み情報源：Reuters、NvidiaのSEC提出文書、IDCの世界AIインフラ分析。