세계의 AI 인프라 시장 (2030년까지) : 오퍼링별 (컴퓨팅 (GPU, CPU, FPGA), 메모리 (DDR, HBM), 네트워크 (NIC/네트워크 어댑터, 상호 연결), 스토리지, 소프트웨어), 기능별 (학습, 추론)
AI 인프라 시장 규모, 점유율 및 동향
전 세계 AI 인프라 시장은 2024년 1,358.1억 달러에서 2030년 3,944.6억 달러로 2024~2030년 기간 동안 19.4%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다.
AI 인프라 시장은 복잡한 AI 워크로드를 관리하고 더 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 하는 고성능 컴퓨팅(HPC)에 대한 수요 증가에 힘입어 견고한 성장세를 보이고 있습니다. 생성 AI(GenAI) 애플리케이션과 대규모 언어 모델(LLM)의 급증으로 인해 고급 AI 인프라의 필요성이 더욱 증폭되고 있는데, 이러한 모델은 AI 워크로드의 학습 및 추론을 위해 막대한 연산 능력을 필요로 하기 때문입니다. 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하기 위해 AI 인프라를 점점 더 많이 채택하고 있으며, 이는 시장 확대를 촉진하고 있습니다. NVIDIA의 최첨단 블랙웰 GPU 아키텍처와 같은 기술 발전은 탁월한 성능과 확장성을 제공함으로써 AI 인프라 도입을 가속화하고 있으며, 이는 GenAI 및 LLM 애플리케이션의 증가하는 수요를 지원하는 데 이상적입니다.
글로벌 AI 인프라 시장 역학
동인: – AI 워크로드에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가
AI 워크로드, 특히 머신러닝과 딥러닝은 기존 컴퓨팅 시스템으로는 지원할 수 없는 전례 없는 수준의 데이터 처리를 필요로 합니다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 시스템은 대규모 데이터 세트 관리와 복잡한 알고리즘을 놀라운 속도로 실행하는 솔루션으로 부상했으며, 점점 더 정교해지는 AI 모델의 계산 요구 사항을 적절히 처리합니다. 이러한 모델은 훈련과 추론에 상당한 리소스를 필요로 하는데, HPC는 개발 및 배포 시간을 단축하여 더 빠른 의사 결정과 운영 효율성 향상을 가능하게 합니다. 의료, 금융, 자동차 등의 산업은 이제 인공지능을 핵심 업무에 빠르게 통합하고 있으며, 이에 따라 결과의 확장성과 정확성을 높이기 위해 HPC 인프라에 대한 의존도가 더욱 높아지고 있습니다. 이와 함께 데이터의 기하급수적인 증가로 빅데이터 세트를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 제공하기 위한 강력한 시스템에 대한 수요도 증가하고 있습니다. HPC는 AI가 이러한 수요를 충족할 수 있도록 지원합니다. 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 HPC 클러스터, 최첨단 GPU 및 기타 특수 하드웨어를 포함한 고급 인프라에 대한 조직의 투자가 증가하고 있습니다. 이러한 투자 증가는 AI와 관련된 고도로 집약적인 계산 작업을 지원해야 하는 필요성에 의해 주도되는 AI 인프라 시장의 고성장을 뒷받침하며, 산업 전반에 걸쳐 차세대 AI 기반 혁신을 가능하게 합니다.
제약: 레거시 시스템과의 호환성 문제
AI 인프라 시장의 성장을 제약하는 중요한 요인 중 하나는 레거시 시스템과의 호환성 문제입니다. 제조, 금융, 정부 등 전통적인 부문의 기업들은 AI 및 머신러닝 워크로드와 관련된 높은 컴퓨팅 수요를 지원하도록 개발되지 않은 레거시 IT 시스템에 의존하고 있습니다. 이러한 레거시 시스템에는 AI 인프라에 필요한 처리 능력, 스토리지 기능, 유연성이 부족합니다. 따라서 이러한 조직은 고도로 발전된 AI 솔루션을 조직에 통합할 수 없습니다. 그 결과, 기업들은 AI 기술을 도입하기 위해 레거시 시스템을 업그레이드하거나 교체할 때 기술 및 운영상의 문제를 경험하고 있습니다. 가장 큰 문제는 레거시 인프라를 AI에 최적화된 플랫폼으로 전환하는 데 필요한 높은 비용과 복잡성입니다. 게다가 많은 레거시 시스템이 조직의 핵심 업무에 깊이 통합되어 있어 새로운 AI 인프라로 인해 기존 워크플로우가 중단될 위험이 있습니다. 이러한 전환 과정에서 비즈니스 연속성을 유지해야 하는 필요성은 AI 기술 도입 속도를 늦출 수 있으며, 이는 AI의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 기업에게 장벽이 될 수 있습니다.
기회: – 서비스형 AI 플랫폼의 부상
서비스형 AI(AIaaS) 플랫폼의 부상은 특히 하드웨어와 전문 지식에 대한 대규모 초기 투자 없이 인공지능의 힘을 활용하고자 하는 소규모 기업에게 AI 인프라 시장의 성장을 위한 중요한 기회를 제공합니다. AIaaS는 고급 AI를 선제적으로 배포하고자 하는 기업이 구독 또는 종량제 기반의 AI 도구와 인프라에 액세스할 수 있도록 지원합니다. (미국), Microsoft Azure(미국), Google Cloud(미국)와 같은 주요 클라우드 제공업체는 중소기업이 GPU, TPU 또는 특수 설계된 프로세서와 같은 고가의 AI 하드웨어에 투자하지 않아도 되는 AIaaS 플랫폼을 제공합니다. 대신, 기업은 확장 가능한 클라우드 기반 솔루션을 통해 강력한 AI 인프라에 액세스하여 진입 장벽을 크게 낮출 수 있습니다. 이러한 변화는 의사 결정 품질 향상, 고객 경험 개선, 운영 최적화를 위해 AI를 더 많이 사용하는 소매, 의료, 금융 서비스 산업에 특히 유용합니다. 클라우드 서비스 제공업체는 이러한 엄청난 수요 증가에 대응하기 위해 지속적으로 역량을 확장하고 있기 때문에 중소기업의 경쟁력 상승으로 인한 AIaaS 사용 증가는 AI 인프라의 추가 성장을 촉진할 것입니다.
도전 과제: – 분산된 AI 시스템에서 데이터 보안 및 무결성 유지
AI 인프라 시장의 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 보안과 무결성을 유지하는 것입니다. 여러 데이터센터, 엣지 디바이스 또는 클라우드 환경 내에 분산된 AI 시스템은 여러 위치에 걸쳐 대량의 데이터를 전송, 저장, 처리해야 하는 특성을 내재하고 있습니다. 이렇게 광범위하게 분산되면 민감한 정보가 각각 보안 수준이 다른 여러 네트워크를 통해 이동해야 하므로 사이버 보안 침해, 해킹 공격, 무단 액세스의 위험이 높아집니다. 분산형 AI 시스템에서는 데이터를 실시간으로 공유하여 처리해야 합니다. 따라서 전송 과정에서 데이터 무결성 측면에서 데이터를 보호해야 합니다. 데이터가 네트워크의 다른 인프라로 전송될 때까지 데이터가 변조되거나 손상되지 않도록 하는 것이 더 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터 무결성 문제는 AI 모델의 예측, 잘못된 의사 결정 또는 비즈니스 결과 저하에 영향을 미칠 수 있습니다. 분산 시스템에는 종종 로트 센서, 스마트폰 또는 자율 주행 차량과 같은 엣지 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅이 포함됩니다. 이러한 디바이스는 물리적 접근이나 사이버 위협에 가장 취약하기 때문에 전체 AI 인프라의 보안과 안정성을 저해할 수 있으며, 이는 AI 인프라 시장의 큰 도전 과제입니다.
글로벌 AI 인프라 시장 생태계 분석
AI 인프라의 생태계는 설계자, WFE/SEMICAP 기업, 제조업체 및 최종 사용자로 구성됩니다. 이들 각각은 이 분야의 최종 혁신을 달성하기 위해 지식, 리소스 및 전문 지식을 공유함으로써 AI 인프라를 발전시킨다는 목표를 향해 협력하고 있습니다. 엔비디아(미국), 어드밴스드 마이크로 디바이스(미국), 인텔(미국)과 같은 제조업체는 다양한 애플리케이션을 위한 AI 인프라 제품 개발을 책임지는 AI 인프라 시장의 핵심입니다.
예측 기간 동안 높은 시장 점유율을 차지할 GPU 부문
GPU 부문은 머신 러닝, 딥 러닝 및 데이터 분석과 같은 AI 애플리케이션에 필수적인 고도의 병렬 작업을 처리하는 데 탁월한 능력으로 인해 AI 인프라 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 아마존 웹 서비스(미국), 마이크로소프트 애저(미국), 구글(미국), IBM(미국), 오라클(미국)을 비롯한 하이퍼스케일 클라우드 제공업체는 기업과 연구자를 위한 확장 가능한 AI 기능을 확장하기 위해 GPU에 의존하고 있습니다. 이러한 다목적성 덕분에 GPU는 대규모 모델 훈련부터 실시간 추론에 이르기까지 광범위한 AI 작업을 지원하여 다양한 워크로드에 맞게 데이터센터 인프라를 최적화할 수 있습니다. NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc(미국), Intel Corporation(미국)과 같은 선도적인 기업들은 급증하는 AI 수요를 충족하기 위해 GPU 혁신을 주도하고 있습니다. 엔비디아는 최근 2024년 3월 블랙웰 플랫폼을 출시하여 비용과 에너지 소비를 최대 25배까지 절감하고 AI 인프라의 지속 가능성 문제를 해결하며 큰 도약을 이루었습니다. Blackwell의 혁신적인 기술은 AI를 넘어 엔지니어링 시뮬레이션과 컴퓨터 지원 신약 설계와 같은 분야로 확장되고 있습니다. 의료, 금융, 자동차 등 여러 분야의 복잡한 과제에 대한 AI 의존도가 높아지면서 GPU의 뛰어난 성능, 에너지 효율성, 확장성은 AI 인프라 시장에서 지배적인 역할을 확고히 하고 있습니다.
예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 추론 부문
추론 기능은 특수 하드웨어에서 실시간 AI 애플리케이션에 대한 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 AI 인프라 시장을 지배할 것입니다. 의료, 금융, 자율주행차, 고객 서비스와 같은 산업 전반에서 AI 모델이 점점 더 많이 프로덕션에 배포됨에 따라 대규모 추론을 지원하는 효과적이면서도 효율적인 컴퓨팅 인프라에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 자연어 처리 및 이미지 생성과 같은 생성형 AI 모델로 인해 더욱 가속화되어 추론 리소스에 대한 높은 수요를 불러일으키고 있습니다. AI 기반 챗봇, 예측 분석 및 추천 시스템의 광범위한 도입은 확장 가능한 추론 솔루션의 중요성을 강조합니다. 예를 들어, 2024년 6월 Cisco(미국)와 엔비디아(미국)는 제휴를 통해 데이터센터가 소프트웨어와 인프라를 관리, 구축, 최적화하고 생성형 AI 워크로드를 확장할 수 있는 Cisco Nexus HyperFabric AI 클러스터 솔루션을 출시했습니다. 고객은 클라우드 관리 기능을 통해 데이터센터, 코로케이션 시설, 엣지 사이트 전반에 걸쳐 대규모 패브릭을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다. 기업들이 제너레이티브 AI 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라 효율적인 추론 인프라에 대한 필요성이 비례적으로 증가하며 AI 인프라 시장에서의 리더십을 공고히 할 것입니다.
예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 클라우드 서비스 제공업체(CSP)
확장 가능하고 비용 효율적인 AI 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 부문이 AI 인프라 시장을 지배할 것입니다. 기업들은 사내 인프라 구축 및 확장에 드는 높은 비용을 피하기 위해 점점 더 CSP에 의존하고 있습니다. 이로 인해 고급 하드웨어, 네트워킹 장비, 스토리지에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 5월에 Microsoft는 태국에서 클라우드 및 AI 인프라를 개발하여 정교한 AI 워크로드를 지원할 수 있도록 데이터 센터 기능을 확장할 계획을 발표했습니다. CSP는 사전 구축된 모델, 개발 도구, 서비스형 인프라 솔루션을 제공하여 금융, 의료, 소매업과 같은 산업에서 배포를 가속화할 수 있도록 지원함으로써 AI 채택을 더욱 대중화하고 있습니다. 규제 요건과 데이터 주권에 대한 우려로 인해 지연 시간을 줄이고 지역 데이터 처리를 개선하여 성능을 향상시키는 지역 데이터 센터의 설립이 촉진되었습니다. 2024년 5월 에어텔과 구글 클라우드가 제너레이티브 AI 솔루션을 배포하기 위해 맺은 파트너십과 같은 협력은 지리공간 및 음성 분석과 같은 애플리케이션을 위한 고급 AI 기반 도구를 제공하는 데 집중하는 통신사업자의 노력을 보여줍니다. 이러한 도구에는 강력한 컴퓨팅 리소스가 필요하기 때문에 CSP는 고속 상호 연결과 지능형 네트워킹에 투자하게 됩니다. 이러한 다양한 요구 사항을 충족함으로써 CSP는 전 세계에 원활한 고성능 AI 인프라 솔루션을 제공하는 데 있어 리더십을 공고히 하고 있습니다.
예측 기간 동안 AI 인프라 시장에서 높은 CAGR을 기록할 아시아 태평양 지역
아시아 태평양 지역의 AI 인프라 시장은 AI 연구, 개발 및 배포의 상당한 발전으로 인해 가장 높은 연평균 성장률로 성장할 것입니다. 중국, 일본, 한국, 싱가포르의 AI 기술에 대한 높은 투자는 학계, 산업계, 정부 간의 협업을 촉진했습니다. 이 지역 정부들은 AI 워크로드에 최적화된 데이터 센터를 비롯한 AI 인프라 개발에 막대한 자금을 투입하고 있습니다. 중국의 ‘차세대 인공지능 개발 계획’은 2030년까지 중국이 AI 분야의 세계적인 리더로 자리매김하는 것을 목표로 합니다. 이는 강력한 AI 인프라 구축의 강력한 생태계를 조성함으로써 달성할 수 있습니다. 마찬가지로 한국의 AI 국가 전략과 일본의 소사이어티 5.0 이니셔티브는 혁신을 지원하기 위해 AI 인프라 역량을 강화하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 기업들은 경쟁력 강화를 위해 AI를 빠르게 도입하고 있으며, 이에 따라 고성능 컴퓨팅 시스템, 고급 GPU, 확장 가능한 클라우드 기반 인프라에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 디지털 혁신과 규제 지원에 대한 이 지역의 강력한 관심은 AI 도입을 더욱 가속화하고 있습니다. AI 기술이 의료, 금융, 제조 등의 분야에 필수적인 요소로 자리 잡으면서 아시아 태평양 지역은 투자와 발전을 통해 상당한 성장을 주도하며 글로벌 AI 인프라 시장을 선도할 준비가 되어 있습니다.
2024~2030년 최대 시장 점유율
아태지역에서 가장 빠르게 성장하는 중국 시장
AI 인프라 시장의 최근 발전
- 2024년 6월, SK하이닉스(한국)는 온디바이스 AI에 최적화된 PC용 SSD인 PCB01을 출시했습니다. 이 제품은 초당 14GB 및 12GB의 순차 읽기 및 쓰기 속도를 제공하여 AI 학습 및 추론을 위한 대규모 언어 모델4(LLM)을 운영할 수 있습니다.
- 2024년 6월, Advanced Micro Devices, Inc.(미국)는 Microsoft와 제휴하여 Ryzen AI 기반 CoPilot+ PC를 제공했습니다. 이 파트너십은 AI의 빠른 가속화를 지원하여 고성능 컴퓨팅 플랫폼에 대한 수요 증가를 촉진합니다.
- 2024년 4월, 미국 마이크론 테크놀로지와 미국 실바코 그룹은 파트너십을 확장하여 팹 테크놀로지 코-옵티마이제이션(FTCO)이라는 이름의 AI 기반 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션을 통해 고객은 제조 데이터를 사용하여 머신 러닝 소프트웨어 시뮬레이션을 수행하고 웨이퍼 제조 공정을 시뮬레이션하는 컴퓨터 모델을 생성할 수 있습니다.
- 2024년 3월, 엔비디아(미국)는 컴퓨팅 및 AI 워크로드를 위한 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 및 엔비디아 스펙트럼-X800 이더넷 네트워킹 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 800Gbps의 처리량을 지원하며 대규모 AI를 위해 설계되었습니다. 다양한 데이터센터용으로 설계된 이 플랫폼은 AI 및 데이터 처리 애플리케이션을 가속화하는 소프트웨어를 갖추고 있으며, NVIDIA의 새로운 블랙웰 아키텍처와 통합되어 있습니다.
- 2024년 2월, 삼성(한국)은 AI 서비스 제공업체의 고용량 요구 사항을 충족하기 위해 36GB HBM3E 12H DRAM을 개발했습니다. 이 제품은 AI 학습 속도를 34% 향상시키고 데이터센터의 총소유비용을 절감할 수 있습니다.
주요 시장 플레이어
AI 인프라 시장 상위 기업 목록
- NVIDIA Corporation (US)
- Advanced Micro Devices, Inc. (US)
- SK HYNIX INC. (South Korea)
- SAMSUNG (South Korea)
- Micron Technology, Inc. (US)
- Intel Corporation (US)
- Google (US)
- Amazon Web Services, Inc. (US)
- Tesla (US)
- Microsoft (US)
- Meta (US)
- Graphcore (UK)
- Cerebras (US)
- Groq, Inc. (US)
- Shanghai BiRen Technology Co., Ltd. (China)
소개
18
연구 방법론
20
임원 요약
22
프리미엄 인사이트
24
시장 개요
40
- 5.1 소개
- 5.2 시장 역학
- 5.3 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드 / 중단
- 5.4 가격 분석 주요 플레이어의 평균 판매 가격 추세, 지역별 평균 판매 가격 추세 계산
- 5.5 가치 사슬 분석
- 5.6 생태계 분석
- 5.7 투자 및 자금 조달 시나리오
- 5.8 기술 분석 핵심 기술- 생성 AI- 대화 형 AI-AI 최적화 클라우드 플랫폼 보완 기술- 블록 체인- 에지 컴퓨팅- 사이버 보안 인접 기술- 빅 데이터- 예측 분석
- 5. 9 클라우드 서비스 제공업체별 데이터센터 구축 현황 클라우드 서비스 제공업체의 CAPEX 프로세서 벤치마킹- GPU 벤치마킹- CPU 벤치마킹 특허 분석 무역 분석- 수입 시나리오- 수출 시나리오 주요 컨퍼런스 및 이벤트 (2024-2025) 사례 연구 분석 규제 환경- 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직- 규제 기준 포터의 다섯 가지 힘 분석- 신규 진입자의 위협- 대체재의 위협- 공급업체의 협상력- 구매자의 협상력- 경쟁 경쟁의 강도 주요 이해관계자 및 구매 기준- 구매 과정의 주요 이해관계자- 구매 기준
AI 서버 산업 환경
80
- 6.1 소개
- 6.2 AI 서버의 현재 보급률 및 성장 예측
- 6.3 프로세서 유형별 AI 서버 시장 GPU 기반 서버 FPGA 기반 서버 ASIC 기반 서버
- 6.4 기능 훈련 추론 별 AI 서버 시장
- 6.5 AI 서버 시장 점유율 분석, 2023 년
AI 인프라 시장, 제공 별
100
- 7.1 소개
- 7.2 컴퓨트 GPU CPU FPGA TPU 도조 & FSD 트레이닝 & 인퍼렌시아 아테나 T-헤드 MTIA- LPU- 기타 ASIC
- 7.3 메모리 DDR HBM
- 7.4 네트워크 NIC/네트워크 어댑터- 인피니밴드- 이더넷 인터커넥트
- 7.5 스토리지
- 7.6 서버 소프트웨어
기능별 AI 인프라스트럭처 시장
120
- 8.1 소개
- 8.2 트레이닝
- 8.3 추론
배포별 AI 인프라 시장
150
- 9.1 소개
- 9.2 온프레미스
- 9.3 클라우드
- 9.4 하이브리드 소개 제너레이티브 AI- 규칙 기반 모델- 통계 모델- 딥러닝- 생성적 적대 신경망(GAN)- 자동 인코더- 컨볼루션 신경망(CNN)- 트랜스포머 모델 기계 학습 자연어 처리 컴퓨터 비전 컴퓨터 비전
최종 사용자별 AI 인프라 시장
190
소개
클라우드 서비스 제공업체(CSP)
엔터프라이즈
– 헬스케어
– BFSI
– 자동차
– 소매 및 이커머스
– 미디어 & 엔터테인먼트
– 기타
정부 기관
지역별 AI 인프라 시장
240
소개
북미
– 거시 경제 전망
– 미국
– 캐나다
– 멕시코
유럽
– 거시 경제 전망
– 영국
– 독일
– 프랑스
– 이탈리아
– 스페인
– 기타 유럽
아시아 태평양
– 거시 경제 전망
– 중국
– 일본
– 대한민국
– 인도
– 기타 아시아 태평양 지역
ROW
– 거시 경제 전망
– 중동
– 아프리카
– 남미
AI 인프라 시장, 경쟁 환경
260
소개
주요 플레이어 전략/우위 확보
수익 분석
시장 점유율 분석
기업 가치 평가 및 재무 지표
제품/브랜드 비교
기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2023년
– Stars
– 신흥 리더
– 퍼베이시브 플레이어
– 참여 기업
– 기업 발자국: 주요 플레이어, 2023
기업 평가 매트릭스: 스타트업/SME, 2023년
– 진보적 기업
– 반응형 기업
– 역동적인 기업
– 시작 블록
– 경쟁사 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2023년
경쟁 시나리오 및 트렌드
– 제품 출시
– 거래
AI 인프라 시장, 기업 프로필
290
주요 플레이어
– 엔비디아 주식회사
– 어드밴스드 마이크로 디바이스, Inc.
– SK Hynix INC.
– Samsung
– 마이크론 테크놀로지, Inc.
– 인텔 주식회사
– 아마존 웹 서비스, Inc.
– Tesla
– Microsoft
– Meta
– Graphcore
– Cerebras
다른 플레이어
– Kioxia
– 웨스턴 디지털 코퍼레이션
– Mythic
– Blaize
– Groq, Inc.
– 하일로 테크놀로지스
– SiMa Technologies, Inc.
– Kneron, Inc.
– 레인 뉴로모픽스 Inc.
– Tenstorrent
– 삼바노바 시스템즈, Inc.
– Taalas
– SAPEON Inc.
– Rebellions Inc.
– Rivos Inc.
– 상하이 비렌 테크놀로지 주식회사
부록
310
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관련 보고서
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