データセンターGPU市場規模と成長予測（2027年～2036年）、セグメント別（導入形態、機能、用途）、地域別需要動向（北米、アジア太平洋、欧州）、主要国別動向（米国、日本、韓国、ドイツ、フランス、イタリア）、および競争環境
市場規模と成長の見通し
データセンター向けGPU市場規模は、2026年に213億9000万米ドルと評価され、2027年から2036年にかけて年平均成長率（CAGR）34.01%で成長し、2036年には3995億6000万米ドルに達すると予測されています。2027年の業界収益は275億2000万米ドルと推定されています。
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Regional Market Dynamics
- 北米は、ハイパースケールクラウドの集中、AIインフラへの多額の投資、データセンターにおける高性能コンピューティングの広範な導入により、37.74%のシェアを占めている。
- アジア太平洋地域は、クラウドの急速な拡大、AIインフラへの投資、デジタル経済全体におけるGPU搭載サーバーの導入増加などを背景に、年平均成長率（CAGR）30.69%で成長している。
Segment Momentum
- オンプレミス展開は、インフラストラクチャの直接制御、予測可能なパフォーマンス、およびGPU集約型のAIおよびコンピューティングワークロードに対するより厳格な監視への需要により、2026年には市場の52.61%を占める見込みです。
- 組織がより大規模なAIモデルや、相当なGPU処理能力とインフラ容量を必要とするより複雑な開発ワークロードに投資するにつれて、トレーニングは最も急速に成長している機能となっている。
Market Expansion Drivers
- AIと機械学習の急速な普及により、GPUアクセラレーションによるコンピューティングインフラストラクチャの展開が加速している。
- ハイパースケールクラウドデータセンターの拡大に伴い、高性能GPUアーキテクチャへの需要が高まっている。
- リアルタイム分析ワークロードの増加が、データ集約型企業分野におけるGPU統合を促進している。
Leading Market Participants
- データセンター向けGPU市場の主要企業には、NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、Google LLC（米国）、Huawei Technologies Co., Ltd.（中国）、International Business Machines Corporation（米国）、Qualcomm Incorporated（米国）、Samsung Electronics Co., Ltd.（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）、Oracle Corporation（米国）などがある。
世界市場予測スナップショット
市場展望
- 2026年の市場規模： 213億9000万米ドル
- 2027年の市場規模予測： 275億2000万米ドル。
- 予測市場規模： 2036年までに3995億6000万米ドル
- 成長予測： 年平均成長率（2027年～2036年）34.01%
Regional and Segment Outlook
- 主要地域市場： 北米
- 高成長地域拠点： アジア太平洋地域
- 主要収益セグメント： オンプレミス（展開）｜推論（機能）｜クラウドサービスプロバイダー（エンドユーザー）
- 新たな機会セグメント： 213億9000万米ドル
市場成長要因と業界動向
AIと機械学習の急速な普及により、GPUアクセラレーションによるコンピューティングインフラストラクチャの展開が加速している。
人工知能（AI）と機械学習の急速な普及は、データセンターのGPU市場を牽引しています。企業は、ますます高度化するモデルのトレーニング、展開、運用に高性能なコンピューティングリソースを必要としているからです。GPUは多数の並列計算を効率的に処理できるため、モデルのトレーニング、推論、複雑なデータ処理を含むAIワークロードに最適です。企業は、自動化、高度な分析、レコメンデーションシステム、インテリジェントな意思決定など、さまざまなアプリケーションにAIを組み込んでおり、専用のコンピューティングインフラストラクチャへの需要が高まっています。AIワークロードが企業やデジタルサービスに深く組み込まれるにつれて、データセンター事業者は、計算負荷の高い処理要件に対応するため、GPU対応環境を拡張しています。
ハイパースケールクラウドデータセンターの拡大により、高性能GPUアーキテクチャへの需要が高まっている。
ハイパースケールクラウドインフラストラクチャの継続的な拡大は、スケーラブルで高性能なコンピューティングリソースへの要求を高め、データセンターGPU市場を強化しています。クラウドプロバイダーは、AI、科学計算、分析、その他高速処理を必要とする計算集約型サービスなど、企業やデジタルアプリケーション向けの多様なワークロードをサポートしています。GPUアーキテクチャはクラウド環境に導入することで、組織が同等のインフラストラクチャを独自に維持することなく、ユーザーに専門的なコンピューティング機能へのアクセスを提供できます。ハイパースケール施設の規模拡大と高度化に伴い、柔軟なリソース割り当てと要求の厳しいワークロードをサポートできるGPU対応インフラストラクチャへの投資が促進されています。
リアルタイム分析ワークロードの増加が、データ集約型企業セクター全体でGPU統合を推進している。
リアルタイム分析の利用拡大に伴い、高速処理への需要が高まり、データ集約型産業全体でデータセンターGPU市場が成長しています。企業は、運用監視、不正検出、顧客分析、産業プロセス、その他時間制約のある意思決定を支援するために、大量のデータストリームを迅速に処理する必要性が高まっています。GPUは並列データ処理と分析ワークロードを高速化し、企業が複雑なデータセットから処理遅延を削減しながら洞察を得ることを可能にします。企業がデータに基づいた迅速な意思決定を重視するようになるにつれ、大量の分析業務をサポートするデータセンター環境において、GPUの統合はますます重要になっています。
| 成長要因 | CAGRへの影響 | 規制の影響 | 地域的関連性 | Adoption Rate | 影響時期 |
|---|---|---|---|---|---|
| AIと機械学習の急速な普及により、GPUアクセラレーションによるコンピューティングインフラストラクチャの展開が加速している。 | 2.40% | 適度 | 北米、アジア太平洋 | 高い | 短期的に |
| ハイパースケールクラウドデータセンターの拡大により、高性能GPUアーキテクチャへの需要が高まっている。 | 2.10% | 適度 | 北米、ヨーロッパ | 高い | 中間試験 |
| リアルタイム分析ワークロードの増加が、データ集約型企業セクター全体でGPU統合を推進している。 | 1.70% | 低い | アジア太平洋、北米 | 高い | 中間試験 |
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Regional Demand Dynamics
北米（最大の地域）
データセンター向けGPU市場において、北米は2026年に37.74%という最大のシェアを占めました。これは、同地域の高度なデータセンターインフラ、人工知能（AI）および機械学習ワークロードの積極的な導入、そして高性能コンピューティング機能への継続的な投資に支えられています。ハイパースケールおよびエンタープライズデータセンターの集中と、高速コンピューティングに対する需要の高まりが相まって、クラウドサービス、アナリティクス、科学計算、AIアプリケーションなど、あらゆる分野でGPUの導入が強化されています。データセンターの近代化とエネルギー効率の高いコンピューティングインフラへの継続的な投資は、北米のリーダーシップをさらに後押しするとともに、複雑なワークロード向けGPUアクセラレーションシステムの利用拡大が、地域需要をさらに高めています。
アジア太平洋地域（最も成長著しい地域）
アジア太平洋地域は、急速なデジタル化、クラウドコンピューティングエコシステムの拡大、そして業界全体におけるAI対応アプリケーションの導入拡大を背景に、最も急速に成長している地域として位置づけられています。データセンター容量の拡大、高性能コンピューティングへの需要の高まり、そして先進的な半導体およびコンピューティングインフラへの投資が、GPUの普及を促進しています。また、同地域のテクノロジーセクターの拡大と、企業におけるクラウドベースサービスへの依存度の高まりも、高速コンピューティングにとって好ましい環境を作り出しており、政府主導のデジタルトランスフォーメーションイニシアチブとインフラ開発は、データセンター向けGPUテクノロジーの長期的な需要を支えています。
| Parameter | North America | Asia Pacific | Europe | Latin America | MEA |
|---|---|---|---|---|---|
| Innovation Hub i スケール Nascent Developing Advanced | |||||
| Cost-Sensitive Region i スケール Low Medium High | |||||
| Regulatory Environment i スケール Restrictive Neutral Supportive | |||||
| Demand Drivers i スケール Weak Moderate Strong | |||||
| Development Stage i スケール Emerging Developing Developed | |||||
| Adoption Rate i スケール Low Medium High | |||||
| New Entrants / Startups i スケール Sparse Moderate Dense | |||||
| Macro Indicators i スケール Weak Stable Strong |
Key Country Insights
ドイツ
エンタープライズAIコンピューティングドイツは、産業用AI、エンジニアリングシミュレーション、エンタープライズ分析ワークロードをサポートするために、データセンター向けGPUを採用している。AIの導入が複数の分野に拡大するにつれ、企業はコンピューティング性能と効率的なインフラ管理のバランスを取ることに注力している。
フランス
研究コンピューティングの実現フランスは、AI研究、科学計算、および企業のデジタルトランスフォーメーションプロジェクトを強化するため、データセンターにおけるGPUの導入を拡大している。各組織は、多様な高性能コンピューティングワークロードをサポートできる柔軟なGPUインフラストラクチャを求めている。
イタリア
スケーラブルなコンピューティングリソースイタリアは、AIアプリケーション、エンジニアリングワークロード、およびエンタープライズ分析におけるコンピューティング能力を向上させるため、データセンター向けGPUを採用した。この需要は、進化するデジタルビジネス要件を支える拡張性の高い処理インフラへの関心の高まりを反映している。
日本
高性能処理日本は、AI開発、科学計算、高度なデジタルサービスに対する需要の高まりに対応するため、データセンターにおけるGPUの導入を強化している。企業は、計算負荷の高いエンタープライズアプリケーションを支えることができる、信頼性の高い処理インフラを重視している。
韓国
クラウドAIアクセラレーション韓国は、クラウドプラットフォームとAIを活用したデジタルサービスを強化するため、データセンターにおけるGPU導入を拡大している。投資の優先事項は、機械学習、データ分析、大規模な企業処理要件を支えるコンピューティング能力の強化である。
アメリカ合衆国
AIインフラの拡張米国におけるデータセンター向けGPUへの投資は、人工知能ワークロード、クラウドコンピューティング、および高性能コンピューティングアプリケーションの拡大と密接に関連している。企業は、高度な企業環境や研究環境における処理効率を向上させる、拡張性の高いGPU導入を優先している。
セグメントの成長と市場動向
データセンター向けGPU市場 Share (%), 提供： デプロイメント, 2026
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무료 샘플 보고서 요청導入形態別セグメント分析：オンプレミス（最大セグメント）対クラウド（最も成長著しいセグメント）
オンプレミスセグメントは、高性能コンピューティングリソース、機密性の高いワークロード、データ集約型オペレーションを直接制御する必要性から、2026年にはデータセンターGPU市場の52.61%を占め、市場を牽引しました。企業や研究機関は、低遅延処理、システム構成の高度な制御、および機密データのより強力な監視を実現するために、自社インフラストラクチャ内にGPUを導入することがよくあります。人工知能、高度な分析、シミュレーション、その他の計算負荷の高いアプリケーションの普及拡大も、専用のオンプレミスGPUインフラストラクチャへの投資を後押ししています。
クラウド分野は、企業が専用ハードウェアインフラに多額の投資をすることなく、高性能GPUリソースへの柔軟なアクセスをますます求めるようになるにつれ、最も急速に成長する分野になると予想されています。クラウド導入により、ユーザーはワークロードの要件に応じてコンピューティング能力を拡張でき、人工知能やデータ集約型アプリケーション向けの高度な処理機能への迅速なアクセスが可能になります。スケーラブルなコンピューティング、導入サイクルの短縮、および専用GPUリソースへのアクセスに対する需要の高まりは、クラウドベースの導入拡大を加速させると予想されます。
機能セグメント分析：推論（最大セグメント）対トレーニング（最も急速に成長しているセグメント）
推論は2026年に最大のシェアを占め、これは、迅速かつ継続的な処理を必要とする実世界のアプリケーションにおいて、訓練済みの人工知能モデルの利用が拡大していることを反映しています。データセンターGPU市場では、インテリジェントオートメーション、レコメンデーションシステム、画像処理、言語処理、リアルタイム意思決定などの活動をサポートするために、推論ワークロードの導入がますます進んでいます。組織が人工知能モデルを開発段階から運用段階へと移行するにつれ、高速推論を実現できる効率的なGPUインフラストラクチャへの需要が高まっています。
トレーニング分野は、組織が高度な人工知能モデルを開発するにつれて、最も急速に成長する分野になると予想されています。これらのモデルは、膨大な計算能力と大規模なデータ処理を必要とします。高度なモデルのトレーニングには、膨大なデータセットの繰り返し処理と複雑な計算が含まれるため、強力で拡張性の高いGPUリソースの必要性が高まります。生成型人工知能、機械学習研究、および高度なモデル開発への継続的な投資は、トレーニングワークロードにおけるGPU需要の急速な成長を促進すると予想されます。
| セグメント | サブセグメント | Largest Segment | Fastest Growing |
|---|---|---|---|
| デプロイメント | オンプレミス、クラウド | オンプレミス | 雲 |
| 関数 | トレーニング、推論 | 推論 | トレーニング |
| 最終用途 | クラウドサービスプロバイダー、企業、政府 | クラウドサービスプロバイダー | 企業 |
競争環境と市場ポジショニング
データセンター向けGPU市場における主要プレーヤー：
1. NVIDIA Corporation（米国）
2. アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社（米国）
3. インテルコーポレーション（米国）
4. Google LLC（米国）
5. ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社（中国）
6. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（米国）
7. クアルコム社（米国）
8. サムスン電子株式会社（韓国）
9. マイクロン・テクノロジー社（米国）
10. オラクル社（米国）
データセンター向けGPU市場は、AIトレーニング、高度な分析、大規模コンピューティングインフラストラクチャに対する企業需要の高まりを受けて急速に拡大しています。業界の動向は、最新のデータセンター要件を支えるためのパフォーマンス最適化、スケーラブルなGPUアーキテクチャ、エネルギー効率の高い処理技術を中心に展開されています。AIワークロードとジェネレーティブコンピューティングアプリケーションの導入拡大に伴い、市場競争はますます激化しています。
| 企業 | 市場シェア | 企業売上高 | 売上高CAGR（%） | 製品ポートフォリオ | 地理的展開 | イノベーション／研究開発の重点分野 | 戦略的展開 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Corporation (United States) | |||||||
| Advanced Micro Devices Inc. (United States) | |||||||
| Intel Corporation (United States) | |||||||
| Google LLC (United States) | |||||||
| Huawei Technologies Co. Ltd. (China) | |||||||
| International Business Machines Corporation (United States) | |||||||
| Qualcomm Incorporated (United States) | |||||||
| Samsung Electronics Co. Ltd. (South Korea) | |||||||
| Micron Technology Inc. (United States) | |||||||
| Oracle Corporation (United States). |
Industry Development/News
| Company Name | Date | Key Development |
|---|---|---|
| SoftBank | 2026年5月 | ソフトバンクは、Infrinia AI Cloud OSを搭載した、日本国内向けのAIデータセンターGPUクラウドの展開を発表した。2026年10月開始予定のこのサービスは、安全性の高い国内AIインフラに対する国内需要に応えることを目的としており、需要の高いGPUクラウドコンピューティングエコシステムにおけるソフトバンクの事業基盤を拡大する。 |
| SiFive | 2026年4月 | SiFiveは、AIデータセンターのワークロードに特化した高性能CPU技術の開発を加速させるため、4億ドルの新規資金を確保しました。この投資は、GPU中心のAIインフラストラクチャを補完する代替コンピューティングアーキテクチャに対する市場の関心の高まりを示すものであり、SiFiveが従来のGPU専用構成にとどまらず、データセンターにおける進化するハードウェア要件をサポートできる体制を整えるものです。 |
| Nebius | 2026年3月 | NebiusはMetaと、最大270億ドル相当の戦略的な5年間のAIインフラストラクチャ契約を締結しました。この契約には、NVIDIAのVera Rubin GPUプラットフォームの大規模展開が含まれており、ハイパースケールAIインフラストラクチャのプロビジョニングにおけるNebiusの事業規模を大幅に拡大するとともに、高度なデータセンター向けGPU展開における長期的な高需要予測を確立するものです。 |
| Vultr | 2025年12月 | Vultrは、オハイオ州スプリングフィールドに約24,000個のAMD MI355X GPUを使用した50MWのAIクラスターを配備したことを発表しました。このプロジェクトは、Vultrの運用AIインフラストラクチャ容量を大幅に拡張するものであり、高性能GPUベースのクラウドサービスに対する企業規模の需要を取り込み、複雑なAIワークロード処理をサポートすることを目的としています。 |
| Supermicro | 2025年11月 | Supermicroは、AMD Instinct MI350ベースのGPUソリューションをAIファクトリークラスタ製品群に統合することで、AIインフラストラクチャのポートフォリオを拡充しました。この開発により、同社は拡張性の高い空冷式データセンターインフラストラクチャを提供する能力を強化し、効率的で大規模なエンタープライズAIコンピューティング環境に対する高まる市場ニーズを直接的にサポートします。 |
| Intel | 2025年10月 | インテルは、Xe3Pアーキテクチャをベースとしたデータセンター向けGPU「Crescent Island」を発表しました。この製品は、AI推論ワークロード向けに特別に設計されています。ワットあたりの性能効率と空冷動作を重視しており、コスト最適化と拡張性を重視したデータセンター向けGPU市場におけるインテルの競争力強化に向けた戦略的な一手となっています。 |
| Oracle | 2025年5月 | オラクルは、AIインフラストラクチャの機能を拡張するため、NVIDIA GB200スーパーチップに400億ドルの設備投資を行うことを決定しました。この取り組みは、高負荷なOpenAIワークロードをサポートすることを目的としており、オラクルのデータセンターにおけるGPU容量を大幅に拡大し、次世代モデルのトレーニングと大規模展開に向けたハイパースケールAIコンピューティングプロビジョニングにおける競争力を強化します。 |
| NVIDIA | 2025年3月 | NVIDIAは、高度なAI推論および科学計算向けに設計された新しいDGXシステムとともに、データセンター向けGPUアーキテクチャ「Blackwell Ultra」を発表しました。今回の発表により、NVIDIAは高性能アクセラレータ分野におけるリーダーシップをさらに強化し、エンタープライズおよびハイパースケール顧客が次世代AIインフラストラクチャの要件を拡張するための、最新のハードウェア基盤を提供します。 |
| Singtel | 2024年8月 | シンガポール・テレコム（Singtel）は、ブリッジ・アライアンスとの提携を通じて、東南アジア地域でGPUaaS（GPU as a Service）サービスを開始しました。この取り組みにより、GPUコンピューティングリソースへのオンデマンドアクセスが可能となり、企業におけるAI導入の障壁を効果的に低減するとともに、拡張性の高いクラウドベースのGPUサービスのための地域インフラネットワークを拡大します。 |
| Samsung Electronics | 2024年7月 | サムスン電子は、次世代CPUおよびGPU向けの高機能基板を供給するため、AMDと戦略的パートナーシップを締結しました。この提携により、サムスンは半導体サプライチェーンにおける重要な役割を強化し、AIを活用したデータセンターインフラや高性能コンピューティング機能の業界全体の拡大を支援します。 |
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カスタムセグメント、追加トピックや章、関連レポートなど、さまざまな調査ニーズに合わせて本レポートをカスタマイズできる例をご紹介します。ホイールのセクションまたは番号をクリックすると、利用可能なオプションをご確認いただけます。
データセンター向けGPU市場 — カスタムセグメント
| セグメント | サブセグメント |
|---|---|
| GPUアーキテクチャ | 汎用GPU、AIアクセラレータ、グラフィックス最適化GPU |
| ワークロード業界別 | 金融サービス、ヘルスケア・ライフサイエンス、メディア・エンターテインメント、製造業、政府・防衛、その他の産業 |
| 調達モデル | 直接購入、クラウドGPUサービス、マネージドインフラストラクチャサービス |
データセンター向けGPU市場 — カスタム目次
| カスタム章 | カスタム詳細 |
|---|---|
| AIインフラ投資とキャパシティプランニング |
|
| ワークロード固有のGPU展開優先順位付け |
|
| クラウドGPUの商用化とビジネスモデル |
|
異なるデータの切り口が必要ですか？
カスタムリサーチを依頼データセンター向けGPU市場の規模はどれくらいですか？
データセンター向けGPU業界の予想CAGR（年平均成長率）はどのくらいですか？
企業におけるAIの導入は、データセンターGPU市場の需要をどのように変化させているのか？
ハイパースケールクラウドの拡張が、高度なデータセンター向けGPUの調達を加速させているのはなぜか？
データセンター向けGPU市場において、オンプレミス展開が最大のシェアを占めているのはなぜでしょうか？
データセンター向けGPU市場において、最も急速に成長している機能はどれですか？
北米がデータセンター向けGPU市場をリードする地域である理由は？
アジア太平洋地域におけるGPU需要の急速な伸びを牽引している要因は何でしょうか？
データセンター向けGPU市場において、大きな市場シェアを占めているのはどの企業か？
当社のお客様
"FBIとの仕事は非常に良い経験でした。市場レポートでは、新たなトレンドから潜在的なリスクまで、包括的な視点が提供されていました。"
Semtech Corporation
"非常に良い経験でした。チームは当社固有のニーズに柔軟に対応し、すべての要件に完全に沿ったレポートを提供してくれました。"
TSMC
"特に印象的だったのは、Fundamental Business Insightsのチームが終始、明確かつ迅速にコミュニケーションを取ってくれたことです。協業を非常にスムーズに進めることができました。"
NXP Semiconductors
調査チームと調査手法
Fundamental Business Insightsの各レポートは、各分野を専門とする専任のリサーチチームによって作成され、体系化された一次調査および二次調査の手法を通じて検証され、提供前に正確性を確認しています。
調査チーム概要
担当： Electronics & Semiconductors 調査チーム
納品
公開済み
Demand
利用可能
サポート
信頼性とコンプライアンス
調査対象分野
10 対象分野リサーチインテリジェンス
| 情報源 | 参照 |
|---|---|
| Semiconductor Industry Association (SIA) | www.semiconductors.org |
| SEMI | www.semi.org |
| JEDEC Solid State Technology Association | www.jedec.org |
| IEEE | www.ieee.org |
| IPC – Association Connecting Electronics Industries | www.ipc.org |
| International Electrotechnical Commission (IEC) | www.iec.ch |
| International Organization for Standardization (ISO) | www.iso.org |
| U.S. Bureau of Industry and Security (BIS) | www.bis.gov |
| U.S. Patent and Trademark Office (USPTO) | www.uspto.gov |
| European Patent Office (EPO) | www.epo.org |
| Taiwan Semiconductor Industry Association (TSIA) | www.tsia.org.tw |
| World Semiconductor Trade Statistics (WSTS) | www.wsts.org |
| International Energy Agency (IEA) | www.iea.org |
| GSMA | www.gsma.com |
| 3GPP | www.3gpp.org |
| ITU (International Telecommunication Union) | www.itu.int |
| Omdia (public insights) | omdia.tech.informa.com |
| Display Supply Chain Consultants (DSCC) | www.displaysupplychain.com |
| U.S. Department of Energy (DOE) | www.energy.gov |
| NIST (National Institute of Standards and Technology) | www.nist.gov |
調査ワークフローと品質保証
データ収集
一次調査および二次調査を通じて収集された検証済み情報。
データトライアングレーション
複数の独立したデータソースによるクロスバリデーション。
予測モデル
過去のトレンドと分析モデルを用いて市場規模を推計。
アナリスト検証
正確性と一貫性を確認するため、専門家によるレビューを実施。
編集・品質レビュー
公開前に最終的な編集、品質、コンプライアンスチェックを実施。
最終公開
社内レビュー工程を完了した後に公開。
レポート対象範囲
📊 市場評価
- 市場規模と予測
- 市場セグメンテーション
- 地域分析
- 成長要因と課題
- 市場ダイナミクス
🏢 競争インテリジェンス
- 競争環境
- 企業プロファイル
- 競合ベンチマーキング
- M&A
- 市場シェア分析または主要企業戦略
🔍 戦略分析
- バリューチェーン分析
- ポーターのファイブフォース分析
- PESTLE分析
- 価格動向
- 需給分析
🚀 将来展望
- 技術動向
- 規制環境
- 投資・資金調達環境
- 新たな機会
- 今後の市場展望
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