AI 인프라 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

AI 인프라 시장 개요 및 전망 (2026-2031)

AI 인프라 시장은 컴퓨팅 집약적 워크로드에 대한 지속적인 투자, 첨단 반도체 팹에 대한 보조금 유입, 고대역폭 메모리(HBM) 수요 증가에 힘입어 급격한 성장을 보이고 있습니다. 2026년 1,011억 7천만 달러 규모였던 시장은 2031년까지 2,024억 8천만 달러에 도달하며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 14.89%를 기록할 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 100킬로와트 이상의 전력 밀도를 가진 랙을 냉각하기 위한 액체 냉각 시스템의 채택 증가와 2023년 미국이 시행한 수출 통제로 인해 중동 및 아시아 태평양 지역에서 주권 AI 프로젝트가 가속화되는 추세와도 맞물려 있습니다. 반도체 정책은 미국, 유럽, 일본의 팹 확장을 지원하는 CHIPS법과 같은 인센티브를 통해 중요한 성장 동력으로 작용하고 있습니다. 엔비디아 H100 및 H200 가속기의 다년 백로그에 직면한 하이퍼스케일러들은 차세대 장치를 선주문하고 맞춤형 ASIC을 설계하여 용량을 확보하고 있습니다.

주요 시장 동향 및 분석:

1. 시장 규모 및 성장률:
* 2026년 시장 규모: 1,011억 7천만 달러
* 2031년 시장 규모: 2,024억 8천만 달러
* 2026-2031년 CAGR: 14.89%
* 가장 빠르게 성장하는 시장: 아시아 태평양 (16.44% CAGR)
* 가장 큰 시장: 북미 (2025년 매출의 39.56% 차지)
* 시장 집중도: 중간

2. 부문별 분석:
* 제공 방식별 (Offering):
* 하드웨어는 2025년 매출의 68.42%를 차지하며 시장을 주도했습니다. 이는 GPU 클러스터, 고대역폭 메모리, NVMe 패브릭 등 자본 집약적인 요소 때문입니다.
* 소프트웨어 부문은 추론 효율성, 모델 관측성, MLOps 자동화에 대한 기업의 강조로 인해 2031년까지 16.02%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. Triton Inference Server와 같은 도구는 양자화 및 커널 퓨전을 통해 지연 시간을 최대 50% 단축하며, 시스템 공급업체들은 이제 오케스트레이션 프레임워크를 관측성 대시보드와 함께 번들로 제공하여 일회성 라이선스를 구독 모델로 전환하고 있습니다. 이는 소프트웨어의 총 마진이 하드웨어 재판매 수준을 훨씬 상회하는 75%에 육박하게 하여, 투자자들이 후기 단계 자금 조달에서 하드웨어보다 소프트웨어를 선호하는 이유를 설명합니다.
* 배포 방식별 (Deployment):
* 온프레미스 아키텍처는 데이터 상주 의무 및 HIPAA와 같은 산업별 프레임워크에 힘입어 2025년 AI 인프라 시장 점유율의 57.46%를 차지했습니다.
* 클라우드 배포는 AWS Trainium2 및 Google TPU v6e 인스턴스가 유리한 경제성으로 멀티 페타플롭스 성능을 제공함에 따라 15.76%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 하이퍼스케일러들이 추론당 지불(pay-per-inference) 가격을 표준화하면서 클라우드 관련 AI 인프라 시장 규모는 기업의 자본 지출보다 빠르게 확장되고 있습니다. 장기적으로 18-24개월의 하드웨어 노후화 주기는 공유 인프라에 유리한 비용 곡선을 형성하여 온프레미스 방어자들이 전체 홀을 재배선하지 않고도 노드 보드를 교체할 수 있는 모듈식 설계를 채택하도록 강요하고 있습니다.
* 최종 사용자별 (End User):
* 기업은 제조, 소매 및 전문 서비스 분야의 다양한 사용 사례를 반영하여 2025년 AI 인프라 시장 점유율의 42.22%를 차지했습니다.
* 클라우드 서비스 제공업체는 하이퍼스케일러들이 HBM3E가 장착된 가속기 수십억 달러 규모의 블록을 사전 약정함에 따라 15.24%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 그룹으로 예상됩니다. 대량 구매는 낮은 단가를 확보하여 하이퍼스케일러들이 기업 소유 장비의 상각 비용보다 낮은 시간당 요금으로 버스트 가능한 훈련 클러스터를 제공할 수 있게 합니다.
* 프로세서 아키텍처별 (Processor Architecture):
* GPU는 CUDA 생태계와 트랜스포머 훈련의 병렬 처리 요구 사항으로 인해 2025년 매출의 88.82%를 차지하며 지배적인 위치를 유지했습니다.
* FPGA 및 ASIC 장치는 추론 워크로드가 에너지 효율성과 예측 가능한 지연 시간을 우선시함에 따라 2031년까지 16.89%의 CAGR로 확장될 것으로 예상됩니다. 인텔 Gaudi 3는 트랜스포머 추론에서 H100보다 50% 더 나은 와트당 성능을 제공하며, 구글의 TPU v6e는 이미 GPU 에너지 효율의 2.5배로 생산 추론을 실행하고 있습니다.

3. 주요 성장 동력 (Drivers):
* H100 및 H200 GPU 백로그 급증: 엔비디아 H100 및 H200 장치에 대한 2025년 선주문이 가용 공급량의 3배에 달했으며, 마이크로소프트는 다년 할당을 위해 800억 달러를, AWS는 2028년까지 인프라 예산을 1,000억 달러 확장할 계획입니다. SK하이닉스와 삼성전자가 HBM3E 생산량의 95%를 장악하면서 고대역폭 메모리 병목 현상이 심화되었고, TSMC의 3나노미터 용량은 12개월 이상 장치 리드 타임을 연장하여 구글 TPU v6e와 같은 맞춤형 ASIC으로의 전환을 가속화하고 있습니다.
* AI 전용 네트워크 패브릭 (InfiniBand NDR, 이더넷 800G)의 급속한 발전: InfiniBand NDR은 400Gbps로 작동하며 2025년 AI 훈련 클러스터의 약 70%를 연결하여 기존 이더넷보다 40% 낮은 지연 시간을 제공했습니다. 그러나 하이퍼스케일러들은 브로드컴의 Tomahawk 5 및 Spectrum-X가 25% 낮은 자본 비용으로 경쟁력 있는 지연 시간으로 트래픽을 전환함에 따라 800Gbps 이더넷을 평가하기 시작했습니다.
* 에너지 효율적인 액체 냉각 채택: 전력 밀도가 100킬로와트를 초과하면서 공기 냉각 시스템이 열 제거에 어려움을 겪자 2025년 AI 랙의 액체 냉각 침투율은 18%로 증가했습니다. 직접 칩 냉각 솔루션은 시설 에너지 사용량을 최대 40% 절감하고 공랭식 시스템에 비해 60%의 바닥 공간을 확보했습니다.
* AI 팹에 대한 정부 CHIPS형 보조금: 미국은 국내 반도체 제조에 527억 달러를 할당했으며, 유럽은 430억 유로(470억 달러) 규모의 칩스법을 통과시켜 2030년까지 지역 웨이퍼 생산량을 두 배로 늘릴 계획입니다. 일본은 TSMC의 구마모토 공장과 라피더스가 주도하는 2나노미터 로드맵을 지원하기 위해 2조 엔(135억 달러)을 책정했습니다.

4. 주요 제약 요인 (Restraints):
* AI급 GPU의 만성적인 공급 부족: 2026년까지 H200 카드 리드 타임은 52주를 넘어섰고, AMD의 MI300X 백로그도 유사한 제약을 보였습니다. TSMC의 CoWoS 패키징 용량은 월 35,000 웨이퍼 스타트에 불과하여 100,000개 이상의 수요 추정치에 훨씬 못 미쳤습니다. 고대역폭 메모리(HBM)는 각 H100 장치에 5개 층으로 쌓인 80GB의 HBM3가 필요하기 때문에 여전히 부족합니다.
* 주권 AI 수출 통제: 2023년 10월 규정은 엔비디아의 A100, H100, H800 장치의 중국으로의 무허가 선적을 금지했습니다. 중국은 500억 달러 규모의 칩 프로그램으로 대응했으며, 화웨이의 Ascend 910C는 2025년 일부 추론 테스트에서 A100과 동등한 성능을 달성했습니다. 유럽연합의 AI 법은 국경 간 배포당 500만~1,500만 유로(550만~1,650만 달러)의 추가 규정 준수 비용을 부과합니다.

5. 지리적 분석:
* 북미: 2025년 지출의 39.56%를 차지하며 시장을 주도했습니다. 527억 달러의 CHIPS법 보조금과 전 세계 AI 용량의 약 60%를 운영하는 하이퍼스케일러들의 지원을 받습니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 16.44%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 중국의 500억 달러 반도체 기금과 인도의 150억 달러 하이퍼스케일러 투자가 성장을 견인하고 있습니다.
* 유럽: AI 법 준수 비용(다국적 배포당 500만~1,500만 유로)으로 인해 성장이 완만해질 것으로 예상됩니다. 독일과 프랑스가 반도체 보조금을 주도하며, 스웨덴은 추운 기후와 수력 발전을 활용하여 하이퍼스케일러들을 유치하고 있습니다.
* 중동: 주권 국부 펀드가 1,400억 달러를 투자하여 에너지 이점과 AI 야망을 결합하고 있으며, 서방 수출 통제 체제 밖에서 주로 운영되는 리야드 및 아부다비 데이터 센터 회랑을 지원하고 있습니다.

6. 경쟁 환경:
실리콘 계층에서는 엔비디아가 2025년 가속기 매출의 약 80%를 차지하며 CUDA 생태계를 기반으로 한 과점적 구조를 유지하고 있습니다. 이에 대응하여 하이퍼스케일러들은 구글 TPU v6e, AWS Trainium2, 마이크로소프트 Maia 100과 같은 ASIC을 설계하여 2026년까지 훈련 시간의 20%를 차지할 것으로 예상되며, 엔비디아의 대량 주문 가격을 최대 30%까지 압박할 것입니다. AMD의 MI325X는 288GB의 HBM3E를 활용하여 H200보다 기가바이트당 가격 경쟁력을 확보하며 오라클 클라우드 배포에서 초기 견인력을 얻고 있습니다. 인텔의 Gaudi 3는 이더넷 연결성을 강조하여 단일 공급업체 생태계를 경계하는 기업들에게 어필하고 있습니다. 전반적으로 경쟁 강도는 높아지고 있지만, 개방형 표준이 성숙해짐에 따라 아키텍처 종속성은 약화되기 시작했습니다.

7. 최근 산업 동향:
* 2026년 1월/2025년 12월: 엔비디아가 2,080억 개의 트랜지스터와 20페타플롭스 FP4 처리량을 갖춘 Blackwell B200 GPU를 공개했으며, 마이크로소프트와 AWS는 2026년 3분기 납품을 위해 각각 50,000대를 선주문했습니다.
* 2025년 11월: 아마존 웹 서비스(AWS)가 Trainium3 인스턴스를 출시하여 이전 세대 처리량을 동일 가격으로 3배 향상시켰습니다.
* 2025년 10월: SK하이닉스가 16단 HBM3E 스택의 양산에 돌입하여 GPU당 용량을 128GB로 늘렸습니다.

이 보고서는 인공지능(AI) 인프라 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. AI 인프라 시장은 머신러닝(ML) 워크로드의 학습 및 추론을 대규모로 지원하는 특수 하드웨어, 시스템 수준 소프트웨어 및 고성능 데이터센터 솔루션으로 정의됩니다. 여기에는 GPU, AI 가속기, 관련 스토리지 및 메모리, 오케스트레이션 계층, 그리고 클라우드 또는 온프레미스 배포 모델이 포함되며, 일반 IT 서비스나 소비자용 엣지 장치는 제외됩니다.

시장 동인 및 제약:
시장의 주요 성장 동력으로는 하이퍼스케일러들의 H100/G100 GPU 백로그 증가, InfiniBand NDR 및 이더넷 800G와 같은 AI 전용 네트워크 패브릭의 급속한 발전, 에너지 효율적인 액체 냉각 시스템의 도입 확대, AI 팹에 대한 정부의 CHIPS 유형 보조금, 클라우드 네이티브 AI 가속기 인스턴스를 통한 접근성 민주화, 그리고 Triton 및 TVM과 같은 오픈소스 AI 프레임워크의 최적화가 있습니다.

반면, 시장의 주요 제약 요인으로는 2026년까지 지속될 것으로 예상되는 AI급 GPU의 만성적인 공급 부족, 기존 데이터센터의 400V/48V 전력 변환 한계, 미국-중국 및 EU 등 국가별 AI 수출 통제, 그리고 Scope-2 배출 규제 준수 비용 증가 등이 있습니다.

시장 세분화 및 전망:
보고서는 시장을 제공(하드웨어: 프로세서, 스토리지, 메모리; 소프트웨어: 시스템 최적화, AI 미들웨어 및 MLOps), 배포(온프레미스, 클라우드), 최종 사용자(기업, 정부 및 국방, 클라우드 서비스 제공업체), 프로세서 아키텍처(CPU, GPU, FPGA/ASIC 등), 그리고 지역(북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, 중동, 아프리카)별로 세분화하여 분석합니다.

AI 인프라 시장은 2031년까지 2,024억 8천만 달러 규모에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 14.89%의 성장률을 보일 것입니다. 특히 아시아 태평양 지역은 중국의 대규모 반도체 투자와 인도의 하이퍼스케일러 확장으로 인해 16.44%의 가장 빠른 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 2025년 기준 GPU는 프로세서 아키텍처 매출의 88.82%를 차지하며 지배적인 위치를 유지하고 있으나, 추론 워크로드에서는 ASIC 및 FPGA 장치의 성장이 가속화되고 있습니다.

주요 트렌드 및 경쟁 환경:
랙 밀도가 100킬로와트 이상으로 증가하고 탄소 가격 책정이 엄격해짐에 따라 액체 냉각 데이터센터는 필수적인 요소로 부상하고 있으며, 시설 에너지 사용량을 최대 40%까지 절감할 수 있습니다. 또한, 미국이 중국에 대한 고성능 GPU 수출을 제한하면서 중국 내 국내 칩 투자가 촉진되어 기술 스택의 분화와 다국적 배포의 규제 준수 비용 증가로 이어지고 있습니다.

경쟁 환경에는 NVIDIA, Intel, AMD, Amazon Web Services, Microsoft, Google, IBM, Cisco, Hewlett Packard Enterprise, Dell Technologies, Samsung Electronics, Micron Technology, Arm Holdings, Synopsys, Baidu, Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Cerebras Systems, Graphcore, Huawei Technologies 등 20개 주요 기업이 포함됩니다.

연구 방법론 및 신뢰성:
본 보고서는 상향식 및 하향식 접근 방식을 결합한 엄격한 연구 방법론을 채택하여 시장 규모를 추정하고 예측합니다. GPU 랙당 탑재율, 서버 평균 판매 가격(ASP), 글로벌 클라우드 CAPEX 성장, 액체 냉각 보급률, 전력 사용 효율(PUE) 변화 등 핵심 변수를 활용하며, 에너지 가격 급등 및 실리콘 공급 충격에 대한 시나리오 분석을 수행합니다. Mordor Intelligence는 AI 가속에 직접적으로 관련된 하드웨어 및 시스템 소프트웨어에 초점을 맞추고, 최신 출하량 및 CAPEX 데이터를 기반으로 모델을 연간 업데이트하며, 1차 ASP 입력 및 세그먼트별 제외를 통해 데이터의 신뢰성과 정확성을 확보합니다.

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 하이퍼스케일러의 H100/G100 GPU 백로그 급증
  • 4.2.2 신속한 AI 전용 네트워크 패브릭 (InfiniBand NDR, 이더넷 800G)
  • 4.2.3 에너지 효율적인 액체 냉각 채택
  • 4.2.4 AI 팹에 대한 정부 CHIPS 유형 보조금
  • 4.2.5 클라우드 네이티브 AI 가속기 인스턴스를 통한 접근성 민주화
  • 4.2.6 오픈 소스 AI 프레임워크 최적화 (예: Triton, TVM)
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 2026년까지 만성적인 AI급 GPU 공급 부족
  • 4.3.2 레거시 데이터 센터의 400V / 48V 전력 변환 한계
  • 4.3.3 주권 AI 수출 통제 (미국-중국, EU)
  • 4.3.4 증가하는 Scope-2 배출 규제 준수 비용
• 4.4 산업 가치 사슬 분석
• 4.5 규제 환경
• 4.6 기술 전망
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.7.1 구매자의 교섭력
  • 4.7.2 공급업체의 교섭력
  • 4.7.3 신규 진입자의 위협
  • 4.7.4 대체재의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도
• 4.8 거시 경제 요인이 시장에 미치는 영향

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 제공 방식별
  • 5.1.1 하드웨어
  • 5.1.1.1 프로세서
  • 5.1.1.2 스토리지
  • 5.1.1.3 메모리
  • 5.1.2 소프트웨어
  • 5.1.2.1 시스템 최적화
  • 5.1.2.2 AI 미들웨어 및 MLOps
• 5.2 배포 방식별
  • 5.2.1 온프레미스
  • 5.2.2 클라우드
• 5.3 최종 사용자별
  • 5.3.1 기업
  • 5.3.2 정부 및 국방
  • 5.3.3 클라우드 서비스 제공업체
• 5.4 프로세서 아키텍처별
  • 5.4.1 CPU
  • 5.4.2 GPU
  • 5.4.3 FPGA/ASIC (TPU, Inferentia, Gaudi, Cerebras)
  • 5.4.4 기타 프로세서 아키텍처
• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미
  • 5.5.1.1 미국
  • 5.5.1.2 캐나다
  • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 남미
  • 5.5.2.1 브라질
  • 5.5.2.2 아르헨티나
  • 5.5.2.3 남미 기타 지역
  • 5.5.3 유럽
  • 5.5.3.1 영국
  • 5.5.3.2 독일
  • 5.5.3.3 프랑스
  • 5.5.3.4 스웨덴
  • 5.5.3.5 유럽 기타 지역
  • 5.5.4 아시아 태평양
  • 5.5.4.1 중국
  • 5.5.4.2 일본
  • 5.5.4.3 인도
  • 5.5.4.4 호주
  • 5.5.4.5 대한민국
  • 5.5.4.6 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.5.5 중동
  • 5.5.5.1 사우디아라비아
  • 5.5.5.2 아랍에미리트
  • 5.5.5.3 튀르키예
  • 5.5.5.4 중동 기타 지역
  • 5.5.6 아프리카
  • 5.5.6.1 남아프리카 공화국
  • 5.5.6.2 나이지리아
  • 5.5.6.3 아프리카 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, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 NVIDIA Corporation
  • 6.4.2 Intel Corporation
  • 6.4.3 Advanced Micro Devices (AMD)
  • 6.4.4 Amazon Web Services, Inc.
  • 6.4.5 Microsoft Corporation
  • 6.4.6 Google LLC
  • 6.4.7 IBM Corporation
  • 6.4.8 Cisco Systems, Inc.
  • 6.4.9 Hewlett Packard Enterprise
  • 6.4.10 Dell Technologies, Inc.
  • 6.4.11 Samsung Electronics Co., Ltd.
  • 6.4.12 Micron Technology, Inc.
  • 6.4.13 Arm Holdings plc
  • 6.4.14 Synopsys, Inc.
  • 6.4.15 Baidu, Inc.
  • 6.4.16 Alibaba Cloud
  • 6.4.17 Tencent Cloud
  • 6.4.18 Cerebras Systems
  • 6.4.19 Graphcore
  • 6.4.20 Huawei Technologies Co., Ltd.

7. 시장 기회 및 미래 전망