GPU 데이터베이스 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

GPU 데이터베이스 시장 규모, 성장 및 전망 | 2031년 산업 보고서

# 시장 개요

GPU 데이터베이스 시장은 2025년 7억 8천만 달러에서 성장하여 2026년에는 8억 7,064만 달러 규모로 추정되며, 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 11.62%를 기록하며 2031년에는 15억 1천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 기업들은 실시간 분석, 대규모 언어 모델(LLM) 추론을 위한 벡터 검색, ETL(추출, 변환, 적재) 지연을 제거하는 하이브리드 트랜잭션/분석(HTAP) 워크로드를 지원하기 위해 이러한 플랫폼을 적극적으로 도입하고 있습니다.

지역적으로는 북미의 하이퍼스케일러들이 다중 테넌트 GPU 클러스터를 확장하고, 아시아 태평양 지역 정부들이 AI 인프라에 보조금을 지급하는 등 시장 성장을 견인하고 있습니다. 경쟁 구도는 NVIDIA CUDA 생태계를 중심으로 형성되어 있지만, Groq LPU와 Apache Arrow 기반의 오픈소스 SQL 엔진과 같은 대안적인 가속기들이 성능 기대치를 재설정하기 시작했습니다. 그러나 HBM(고대역폭 메모리) 가격의 500% 상승과 CUDA 인력 부족은 소규모 공급업체들이 높은 전환 비용을 가진 틈새시장에 집중하게 만드는 요인으로 작용하고 있습니다.

주요 시장 지표 (2026-2031):
* 시장 규모 (2026): 8억 7천만 달러
* 시장 규모 (2031): 15억 1천만 달러
* 성장률 (2026-2031): 11.62% CAGR
* 가장 빠르게 성장하는 시장: 아시아 태평양
* 가장 큰 시장: 북미
* 시장 집중도: 중간

# 주요 보고서 요약

* 구성 요소별: 솔루션 부문이 2025년 GPU 데이터베이스 시장 점유율의 67.90%를 차지하며 시장을 주도했으며, 서비스 부문은 2031년까지 연평균 35.2%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
* 배포 모델별: 클라우드가 2025년 GPU 데이터베이스 시장 규모의 77.60%를 차지했으며, 2031년까지 연평균 33.1%로 성장할 것으로 전망됩니다.
* 최종 사용자 산업별: BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)가 2025년 매출 점유율의 25.00%를 차지했으며, 헬스케어 및 생명 과학 부문은 2026년부터 2031년까지 연평균 28.4%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 애플리케이션별: 실시간 분석이 2025년 GPU 데이터베이스 시장 규모의 29.70%를 차지했으며, 사기 탐지 및 위험 분석은 2031년까지 연평균 31.5%로 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.
* 데이터 모델별: 컬럼 스토어 엔진이 2025년 GPU 데이터베이스 시장 규모의 44.10%를 점유했으며, 벡터/문서 데이터베이스는 2031년까지 연평균 38.9%로 급격히 성장할 것으로 예상됩니다.
* 지역별: 북미가 2025년 GPU 데이터베이스 시장 점유율의 41.10%를 유지했으며, 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 연평균 26.2%로 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

# 글로벌 GPU 데이터베이스 시장 동향 및 통찰력

성장 동인:

* 실시간 분석 수요 증가 (+3.2% CAGR 영향): 금융 기관들은 사기 탐지를 위한 실시간 분석을 위해 배치 루틴을 연속 분석으로 전환하고 있으며, GPU 데이터베이스는 시계열 데이터 스트림을 병렬로 처리하여 수백만 건의 동시 집계를 실행합니다. 이는 기업의 확장형 GPU 클러스터 수요를 증가시키고 있습니다.
* GPU 가속이 필요한 AI/ML 워크로드 확산 (+4.1% CAGR 영향): Databricks의 CUDA 라이브러리 통합 사례처럼, GPU 가속은 생성형 AI 파이프라인에서 데이터 이동 오버헤드를 제거합니다. 의료 분야에서는 벡터 임베딩을 사용하여 의료 이미지를 분류하고, GPU의 수천 개 코어는 모델 추론에 필요한 행렬 연산을 가속화하여 실시간 진단 및 신약 개발 시뮬레이션을 가능하게 합니다.
* LLM 추론의 폭발적 성장 및 벡터 검색 DB 채택 증가 (+2.8% CAGR 영향): 전자상거래 기업들은 벡터 데이터베이스를 활용하여 사용자 의도에 맞는 제품을 추천합니다. GPU 병렬 처리는 유사성 검색의 지연 시간을 대화형 임계값 내로 유지하며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처는 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 이는 비정형 및 정형 데이터 소스의 교차 활용을 통해 전환율을 높이고 장바구니 이탈을 줄입니다.
* GPU 기반 분석 및 트랜잭션 처리(HTAP)의 융합 (+1.9% CAGR 영향): GPU 클러스터는 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 준수 쓰기 작업을 수행하면서 분석 조인을 처리하여 OLTP(온라인 트랜잭션 처리)와 OLAP(온라인 분석 처리) 간의 역사적인 분리를 없애고 있습니다. 이는 소매업체가 실시간 재고 스냅샷을 기반으로 가격을 재조정하고, 물류 관리자가 실시간 텔레매틱스를 사용하여 차량 경로를 재설정하는 등 다양한 산업에서 활용됩니다.
* 오픈소스 GPU SQL 엔진의 성숙 (+1.3% CAGR 영향): 오픈소스 GPU SQL 엔진의 성숙은 비용 효율적인 대안을 제공하며, Apache Arrow와 같은 프로젝트는 상당한 속도 향상을 제공하여 더 많은 사용자가 GPU 데이터베이스를 채택하도록 유도합니다.
* 엣지-클라우드 GPU 마켓플레이스를 통한 진입 장벽 하락 (+0.9% CAGR 영향): 엣지-클라우드 GPU 마켓플레이스는 진입 장벽을 낮춰 아시아 태평양 지역을 중심으로 GPU 자원에 대한 접근성을 높이고 있습니다.

제약 요인:

* 높은 구현 비용 및 통합 복잡성 (-2.7% CAGR 영향): NVIDIA H100 GPU 하나의 가격이 약 4만 달러에 달하며, 엔터프라이즈 배포에는 수십 대의 장치와 InfiniBand 패브릭이 필요하여 높은 초기 투자 비용이 발생합니다. 또한, 700W에 달하는 카드당 전력 소비를 관리하기 위한 전력 분배 및 액체 냉각 시스템 업그레이드도 필요합니다. 소프트웨어 측면에서는 DBA(데이터베이스 관리자)가 CUDA 커널 튜닝에 대한 학습 곡선이 가파르다는 문제도 있습니다.
* 숙련된 CUDA/OpenCL 데이터베이스 인력 부족 (-1.8% CAGR 영향): 관계형 최적화와 GPU 스레드 스케줄링을 모두 이해하는 엔지니어에 대한 전 세계적인 수요가 공급을 훨씬 초과하고 있습니다. 특히 아시아 태평양 지역에서는 고위직 채용에 6개월 이상 지연되는 경우가 많습니다. AMD의 ROCm 확장 노력에도 불구하고, 워프 수준 병렬 처리 및 통합 메모리 숙련도는 여전히 드물어 마이그레이션 지연 및 배포 위험을 증가시킵니다.
* GPU 공급망 변동성 및 AI 훈련 클러스터로의 할당 (-1.4% CAGR 영향): GPU 공급망의 불안정성과 AI 훈련 클러스터로의 할당은 시장 성장에 제약을 가합니다. HBM 가격의 급등과 공급 부족은 GPU 데이터베이스 솔루션의 비용을 증가시키고 가용성을 제한합니다.
* 영구 GPU 메모리 관리를 위한 미성숙한 표준 (-0.9% CAGR 영향): 영구 GPU 메모리 관리를 위한 표준이 아직 미성숙하여 장기적인 시장 발전에 걸림돌이 될 수 있습니다.

# 세그먼트 분석

* 구성 요소별: 솔루션 주도, 서비스 가속화
솔루션 부문은 2025년 GPU 데이터베이스 시장 점유율의 67.90%를 차지하며 시장을 주도했습니다. 이는 기업들이 CUDA 코어에 최적화된 SQL, 벡터, 그래프 엔진과 같은 기성 솔루션을 선호했기 때문입니다. 이 부문은 2031년까지 35.2%의 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 서비스 부문은 나머지 점유율을 차지하지만, 통합 복잡성에 직면한 기업들의 수요로 인해 솔루션과 유사한 성장률을 기록하고 있습니다. GPU 스키마 설계, 메모리 최적화, 인덱스 파티셔닝 등은 컨설팅 서비스를 필요로 하며, 시스템 통합업체들은 마이그레이션 로드맵, CUDA 교육, 24/7 성능 모니터링을 제공하여 총 계약 가치를 높이고 있습니다.

* 배포 모델별: 클라우드 지배, 하이브리드 아키텍처 부상
클라우드 배포는 2025년 GPU 데이터베이스 시장 규모의 77.60%를 차지하며 지배적인 위치를 유지했습니다. 이는 하이퍼스케일러의 투자 덕분에 수백 대의 H100 유닛을 시간 단위로 즉시 프로비저닝할 수 있기 때문입니다. 이 모델은 2031년까지 연평균 33.1%로 성장할 것으로 전망됩니다. 하이브리드 아키텍처는 클라우드 훈련과 엣지 추론을 결합하여 지연 시간을 줄이고 데이터 주권 위험을 관리하는 방식으로 부상하고 있습니다.

* 최종 사용자 산업별: BFSI 리더십, 헬스케어 혁신
BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 산업은 2025년 GPU 데이터베이스 시장 점유율의 25.00%를 차지하며, 마이크로초 단위의 거래 매칭 및 바젤 III 유동성 계산을 위한 스트리밍 분석에 의존하고 있습니다. 헬스케어 및 생명 과학 부문은 방사선학, 유전체학, 신약 개발 워크플로우가 GPU 기반 데이터 스토어로 전환되면서 28.4%의 가장 빠른 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

* 애플리케이션별: 실시간 분석 기반, 사기 탐지 가속화
실시간 분석은 2025년 GPU 데이터베이스 시장 규모의 29.70%를 차지하며, IoT 텔레메트리 및 클릭스트림 데이터에 대한 신속한 대시보드 및 이상 징후 경고에 중점을 둡니다. 사기 탐지 및 위험 분석은 2031년까지 31.5%의 연평균 성장률로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, 그래프 탐색 및 벡터 유사성을 활용하여 의심스러운 패턴을 실시간으로 식별합니다.

* 데이터 모델별: 컬럼 스토어 안정성, 벡터 데이터베이스 혁명
컬럼 스토어 엔진은 2025년 GPU 데이터베이스 시장 점유율의 44.10%를 유지했습니다. 이는 컬럼 압축 및 스캔 친화적인 레이아웃이 GPU 메모리 대역폭에 효율적으로 매핑되기 때문입니다. 벡터/문서 데이터베이스는 LLM 배포에 힘입어 38.9%의 가장 가파른 연평균 성장률을 기록하고 있습니다. Milvus, Qdrant, Weaviate와 같은 솔루션은 수십억 개의 임베딩을 인덱싱하여 기존 B-트리 구조로는 처리하기 어려운 의미론적 검색을 가능하게 합니다.

# 지역 분석

* 북미: 2025년 가장 큰 매출 점유율인 41.10%를 기록했습니다. 하이퍼스케일러의 인프라 구축, 월스트리트의 거래량, 초기 단계의 헬스케어 AI 배포에 힘입은 결과입니다. 미국 기업들은 NVIDIA 개발자 생태계 및 GPU 가속 파일럿 프로젝트를 후원하는 벤처 자금에 대한 접근성을 활용하고 있습니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 26.2%의 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 인도, 중국, 동남아시아 경제가 국내 AI 공급망에 보조금을 지급하면서 성장을 주도하고 있습니다. 인도AI 미션은 GPU 접근 비용을 낮추는 클라우드 크레딧을 제공하며, 중국 핸드셋 제조업체들은 수출 제한에도 불구하고 멀티모달 비서 개발을 위해 1만 개 GPU 클러스터를 구축하고 있습니다.
* 유럽: GDPR 요구사항과 제조 및 에너지 분야의 실시간 분석 필요성 사이에서 균형을 맞추며 꾸준한 채택을 유지하고 있습니다. GAIA-X와 같은 국가 프레임워크는 데이터 상주 규정 준수를 위해 GPU 공급업체에 인증을 요구하고 있습니다.
* 중동 및 아프리카 (MEA) 및 남미: 중동 및 아프리카는 유전 및 물류 회랑을 디지털화하며 위성 기반 자산 추적을 위해 GPU 데이터베이스를 배포하고 있습니다. 남미 광업 기업들은 클라우드 대역폭 비용을 줄이기 위해 현장에서 초분광 이미지를 처리하고 있습니다.

# 경쟁 환경

GPU 데이터베이스 시장은 NVIDIA의 CUDA 생태계를 중심으로 중간 정도의 통합을 유지하고 있습니다. Heavy.AI, Kinetica, SQream과 같은 기업들은 독점적인 커널을 통해 높은 쿼리 처리량을 제공하며, 이는 높은 전환 비용으로 작용하여 Fortune 500 기업과의 계약을 유지하게 합니다. Oracle과 Microsoft는 주류 데이터베이스에 GPU 가속을 통합하여 평균 판매 가격을 낮추고 있으며, 이는 전문 공급업체들이 고급 데이터 모델로 차별화하도록 유도합니다.

Groq의 Logic Processing Unit은 18배 빠른 추론 속도를 광고하며 CUDA를 우회하려는 팀들을 유혹하고 있습니다. Apache Gluten 및 Arrow와 같은 오픈소스 프로젝트는 독점 솔루션에 필적하는 성능을 제공하면서 코드 투명성을 유지하여 비용에 민감한 클라우드 네이티브 사용자들의 관심을 끌고 있습니다.

전략적 움직임으로 시장 통합이 가속화되고 있습니다. AMD는 ZT Systems를 49억 달러에 인수하여 서버 설계와 Instinct GPU 로드맵을 통합했습니다. NVIDIA는 워크로드 오케스트레이션으로 확장을 위해 Lepton AI를 고려하고 있는 것으로 알려졌습니다. 저전력 가속기와 도메인별 커널이 드론, 소매 키오스크, 자율 창고 등에 활용되는 네트워크 엣지 영역에는 여전히 미개척 시장이 남아있습니다.

주요 시장 참여자:
* Heavy.AI (OmniSci)
* Kinetica DB Inc.
* SQream Technologies
* NVIDIA
* Brytlyt Ltd.

# 최근 산업 동향

* 2025년 6월: AMD는 AI 소프트웨어 생태계를 강화하고 NVIDIA의 CUDA 지배력에 도전하기 위해 Brium을 인수했습니다. 이는 AMD의 2년 내 네 번째 인수이며, 추론 처리량 개선 전략의 일환입니다.
* 2025년 5월: Oracle은 OpenAI의 텍사스 데이터 센터를 위해 NVIDIA 칩에 400억 달러를 투자할 것이라고 발표하며, 대규모 GPU 클러스터에 대한 기록적인 수요를강조했습니다.
* 2025년 4월: Intel은 AI 가속기 시장에서의 경쟁력을 높이기 위해 새로운 Gaudi 3 칩의 생산량을 확대하고, AI 소프트웨어 개발자 커뮤니티를 위한 지원 프로그램을 발표했습니다.
* 2025년 3월: Amazon Web Services (AWS)는 자체 개발한 Trainium 및 Inferentia 칩을 활용한 새로운 AI 인스턴스를 출시하며, 고객들에게 비용 효율적인 AI 학습 및 추론 옵션을 제공하겠다고 밝혔습니다. 이는 클라우드 기반 AI 인프라 시장의 경쟁을 심화시키고 있습니다.

본 보고서는 GPU 데이터베이스 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. GPU 데이터베이스 시장은 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 데이터베이스 워크로드를 실행하고, 구조화된, 반구조화된, 벡터 데이터를 대규모 병렬 실시간으로 분석하는 라이선스 소프트웨어 및 관련 관리형 서비스를 포함합니다. 베어메탈 GPU 서버, CPU 기반 데이터베이스, 그래픽 렌더링 전용 가속기는 본 연구 범위에서 제외됩니다.

시장 규모는 2026년 8억 7,064만 달러에서 2031년 15억 1천만 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 클라우드 배포 모델이 2025년 기준 77.60%의 매출 점유율로 시장을 주도하며, LLM(대규모 언어 모델) 추론 및 시맨틱 검색 수요에 힘입어 벡터 데이터베이스가 연평균 38.9%의 가장 빠른 성장을 보이고 있습니다. 최종 사용자 산업 중에서는 GPU 가속 진단 이미징 및 유전체학 워크로드로 인해 헬스케어 및 생명과학 분야가 연평균 28.4%로 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

주요 시장 성장 동력으로는 실시간 분석 수요 증가, GPU 가속을 필요로 하는 AI/ML(인공지능/머신러닝) 워크로드 확산, LLM 추론의 폭발적 성장으로 인한 벡터 검색 DB 채택 가속화, GPU 기반 분석 및 트랜잭션 처리(HTAP)의 융합, 오픈소스 GPU SQL 엔진의 성숙, 그리고 엣지-클라우드 GPU 마켓플레이스를 통한 진입 장벽 하락 등이 있습니다.

반면, 높은 구현 비용 및 통합 복잡성, 숙련된 CUDA/OpenCL 데이터베이스 전문가 부족, GPU 공급망 불안정 및 AI 훈련 클러스터로의 할당, 영구 GPU 메모리 관리를 위한 표준 미성숙 등이 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.

보고서는 시장을 구성 요소(솔루션: GPU SQL 엔진, GPU 벡터 데이터베이스, GPU 그래프 데이터베이스 등; 서비스), 배포 모델(클라우드, 온프레미스), 최종 사용자 산업(BFSI, IT 및 통신, 소매 및 전자상거래, 헬스케어 및 생명과학, 정부 및 국방 등), 애플리케이션(실시간 분석 및 BI, 사기 탐지 및 위험 분석, 지리공간 및 IoT 분석 등), 데이터 모델(컬럼 스토어, 문서/벡터, 그래프, 멀티 모델), 그리고 지역(북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양)별로 세분화하여 분석합니다.

경쟁 환경 분석에서는 AMD, Intel, IBM, Oracle, Google, AWS, Microsoft, HPE, SAS Institute, Heavy.AI(OmniSci), Kinetica DB, SQream Technologies, Brytlyt, Zilliz(Milvus), BlazingSQL, HeteroDB/PG-Strom, StarRocks, Teradata Corporation 등 주요 기업들의 시장 집중도, 전략적 움직임, 시장 점유율 및 상세 프로필을 다룹니다.

연구 방법론은 클라우드 아키텍트 및 데이터 엔지니어와의 1차 인터뷰, UN Comtrade, OECD, Eurostat 등 공공 데이터셋 및 특허, 학술 논문, 기업 보고서 등을 활용한 2차 조사를 기반으로 합니다. 시장 규모는 GPU 출하량, 벤더 매출, 클라우드 청구 데이터 등을 종합하여 상향식 및 하향식 방식으로 예측되며, 다변량 회귀 분석을 통해 2030년까지의 성장 동력을 전망합니다. 이러한 분석을 통해 GPU 데이터베이스 시장의 현재와 미래를 심층적으로 이해하고, 주요 기회와 도전 과제를 파악할 수 있습니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 실시간 분석 수요 증가
  • 4.2.2 GPU 가속이 필요한 AI/ML 워크로드 확산
  • 4.2.3 LLM 추론의 폭발적인 성장으로 벡터 검색 DB 채택 증가)
  • 4.2.4 GPU 기반 분석 및 트랜잭션 처리(HTAP)의 융합)
  • 4.2.5 오픈 소스 GPU SQL 엔진의 성숙
  • 4.2.6 엣지 클라우드 GPU 마켓플레이스가 진입 장벽을 낮춤)
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 높은 구현 비용 및 통합 복잡성
  • 4.3.2 숙련된 CUDA / OpenCL 데이터베이스 인재 부족)
  • 4.3.3 GPU 공급망 변동성 및 AI 훈련 클러스터로의 할당
  • 4.3.4 영구 GPU 메모리 관리를 위한 미성숙한 표준)
• 4.4 주요 규제 프레임워크 평가
• 4.5 기술 전망
• 4.6 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.6.1 공급업체의 교섭력
  • 4.6.2 구매자의 교섭력
  • 4.6.3 신규 진입자의 위협
  • 4.6.4 대체재의 위협
  • 4.6.5 경쟁 강도
• 4.7 주요 이해관계자 영향 평가
• 4.8 주요 사용 사례 및 사례 연구
• 4.9 시장의 거시 경제 요인에 미치는 영향
• 4.10 투자 분석

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 구성 요소별
  • 5.1.1 솔루션
  • 5.1.1.1 GPU SQL 엔진
  • 5.1.1.2 GPU 벡터 데이터베이스
  • 5.1.1.3 GPU 그래프 데이터베이스
  • 5.1.1.4 기타
  • 5.1.2 서비스
• 5.2 배포 모델별
  • 5.2.1 클라우드
  • 5.2.2 온프레미스
• 5.3 최종 사용자 산업별
  • 5.3.1 BFSI
  • 5.3.2 IT 및 통신
  • 5.3.3 소매 및 전자상거래
  • 5.3.4 의료 및 생명 과학
  • 5.3.5 정부 및 국방
  • 5.3.6 기타 산업
• 5.4 애플리케이션별
  • 5.4.1 실시간 분석 및 BI
  • 5.4.2 사기 탐지 및 위험 분석
  • 5.4.3 지리 공간 및 IoT 분석
  • 5.4.4 추천 및 개인화
  • 5.4.5 인프라 모니터링 및 로그 분석
• 5.5 데이터 모델별
  • 5.5.1 컬럼 스토어
  • 5.5.2 문서 / 벡터
  • 5.5.3 그래프
  • 5.5.4 다중 모델
• 5.6 지역별
  • 5.6.1 북미
  • 5.6.1.1 미국
  • 5.6.1.2 캐나다
  • 5.6.1.3 멕시코
  • 5.6.2 남미
  • 5.6.2.1 브라질
  • 5.6.2.2 아르헨티나
  • 5.6.2.3 남미 기타 지역
  • 5.6.3 유럽
  • 5.6.3.1 영국
  • 5.6.3.2 독일
  • 5.6.3.3 프랑스
  • 5.6.3.4 이탈리아
  • 5.6.3.5 스페인
  • 5.6.3.6 북유럽
  • 5.6.3.7 유럽 기타 지역
  • 5.6.4 중동 및 아프리카
  • 5.6.4.1 중동
  • 5.6.4.1.1 사우디아라비아
  • 5.6.4.1.2 아랍에미리트
  • 5.6.4.1.3 튀르키예
  • 5.6.4.1.4 중동 기타 지역
  • 5.6.4.2 아프리카
  • 5.6.4.2.1 남아프리카 공화국
  • 5.6.4.2.2 이집트
  • 5.6.4.2.3 나이지리아
  • 5.6.4.2.4 아프리카 기타 지역
  • 5.6.5 아시아 태평양
  • 5.6.5.1 중국
  • 5.6.5.2 인도
  • 5.6.5.3 일본
  • 5.6.5.4 대한민국
  • 5.6.5.5 아세안
  • 5.6.5.6 호주
  • 5.6.5.7 뉴질랜드
  • 5.6.5.8 아시아 태평양 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 움직임
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 사용 가능한 재무 정보, 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
  • 6.4.2 Intel Corporation
  • 6.4.3 IBM Corporation
  • 6.4.4 Oracle Corporation
  • 6.4.5 Google LLC
  • 6.4.6 Amazon Web Services, Inc.
  • 6.4.7 Microsoft Corporation
  • 6.4.8 Hewlett Packard Enterprise Co.
  • 6.4.9 SAS Institute Inc.
  • 6.4.10 Heavy.AI (OmniSci)
  • 6.4.11 Kinetica DB Inc.
  • 6.4.12 SQream Technologies
  • 6.4.13 Brytlyt Ltd.
  • 6.4.14 Zilliz (Milvus)
  • 6.4.15 BlazingSQL
  • 6.4.16 HeteroDB/PG-Strom
  • 6.4.17 MapD Technologies (legacy)
  • 6.4.18 StarRocks
  • 6.4.19 Teradata Corporation
  • 6.4.20 Mitsubishi Heavy Industries (SpaceJet concept)

7. 시장 기회 및 미래 전망