| ■ 영문 제목 : AI Infrastructure Market by Offerings (Compute (GPU, CPU, FPGA), Memory (DDR, HBM), Network (NIC/Network Adapters, Interconnect), Storage, Software), Function (Training, Inference), Deployment (On-premises, Cloud, Hybrid) – Global Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : SE 7201 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2024년 12월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 338 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : Email (주문후 24시간내 납품) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 반도체＆전자 |
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“AI 인프라 시장은 2024년에 1,358억 1,000만 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률 19.4%로 성장하여 2030년에는 3,944억 6,000만 달러에 이를 것으로 예측” AI 인프라 시장을 견인하는 것은 디지털 트랜스포메이션, IoT, 소셜 미디어, 전자상거래로 인한 데이터 생성량의 급증으로, AI 및 기계학습 모델용 방대한 데이터 세트를 관리하기 위해 고도의 컴퓨팅과 스토리지가 필요하게 되었습니다. 또한 데이터 센터에서 클라우드 기반 AI 인프라에 대한 수요가 증가함에 따라 기업이 복잡한 AI 워크로드를 관리하는 방법이 재구축되고 있으며, 주요 클라우드 제공업체는 AI 대응 인프라에 막대한 투자를 통해 글로벌 및 산업별 수요 증가에 대응하고 있습니다. 이러한 요인은 AI 인프라 시장의 성장을 촉진하는 주요 추진 요인입니다.
“생성 AI 분야가 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지”
생성 AI는 전체 산업의 고급 AI 애플리케이션에 대한 수요 증가로 인해 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 생성 AI는 콘텐츠 제작, 언어 모델, 이미지 합성 등의 기능을 강화하는 것으로, 모두 대규모 신경망을 훈련하고 실행하기 위한 방대한 계산 능력에 크게 의존하고 있습니다. 이 수요는 집중적인 처리 요건을 지원할 수 있는 고성능 GPU와 DPU 기능에 중점을 둔 고액의 인프라 투자를 필요로 합니다. 제너레이티브 AI의 잠재력을 활용하려는 기업이 늘어남에 따라 AI 인프라 시장은 확대될 것입니다. 2024년 11월, GMO 인터넷 그룹 주식회사(일본)는 NVIDIA Corporation(미국)의 H200 Tensor Core GPU, Spectrum-X Ethernet, BlueField -3 DPU 및 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어가 탑재된 “GMO GPU 클라우드” 제공을 시작했습니다. Dell PowerEdge 서버에서 개발된 이 인프라는 지연 시간 감소 및 광대역폭 기능으로 인해 프로덕션 등급의 생성적 AI 애플리케이션의 요구를 지원하도록 조정되었습니다. 이러한 혁신은 생성적 AI 워크로드에 최적화된 인프라의 대규모 배포에 대한 업계의 추진력을 강조합니다. 또한, 이 점은 이 세그먼트의 성장 동력이 되는 로컬 고성능 클라우드 솔루션이 될 것입니다.
“예측 기간 동안 AI 인프라 시장 연평균 성장률은 기업이 높을 것으로 예측”
엔터프라이즈 세그먼트는 AI 인프라 시장에서 높은 성장을 기록할 것으로 예측됩니다. 기업은 AI를 활용하여 디지털 트랜스포메이션을 촉진하고 업무 효율성을 높이며 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 인프라를 도입하고 있습니다. 제조, 금융, 소매 기업은 강력하고 확장 가능한 AI 인프라가 필요한 AI를 활용한 예측 분석, 프로세스 자동화, 고객 인사이트 툴에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 기업은 또한 프라이빗 클라우드 인프라와 하이브리드 클라우드 모델에 투자하여 AI 기능을 확장하고 있습니다. 특히 클라우드 기반 AI의 유연성과 혁신성의 혜택을 받으면서 기밀 데이터를 보호하려고 합니다. 각 회사는 클라우드와 온프레미스의 유연성을 제공함과 동시에 기존 IT 환경과 통합 가능한 적응성이 뛰어난 고성능 AI 리소스를 요구하는 기업의 요구에 부합하는 포괄적인 지원을 제공하고 있습니다. 2024년 2월, 시스코와 엔비디아는 기업의 AI에 필요한 높은 컴퓨팅 능력을 제공하면서 도입과 관리를 합리화하도록 설계된 데이터센터용으로 조정된 AI 인프라스트럭처 솔루션을 제공하기 위한 제휴를 발표했습니다. 시스코와 엔비디아는 클라우드 기반 및 온프레미스 기업을 위한 유연한 AI 인프라 옵션과 더불어 강력한 네트워킹, 보안, 엔드투엔드 관찰 가능한 기능을 공동으로 제공합니다. 기업이 AI 솔루션 배포를 위해 확장 가능하고 안전하며 관리하기 쉬운 인프라를 원하기 때문에 이러한 협업은 엔터프라이즈 AI 인프라 시장의 성장을 뒷받침하고 있습니다.
“아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 높은 CAGR을 유지할 것으로 전망”
아시아 태평양 지역의 AI 인프라 시장은 예측 기간 동안 높은 CAGR로 성장할 것입니다. 중국, 일본, 한국, 인도 등 국가들은 AI 혁신의 최전선에 있으며, 이들 지역의 정부와 민간 부문은 AI 연구, 인프라, 인재 육성에 막대한 투자를 하고 있습니다. 2024년 9월, 레노버(홍콩)는 인도에서 고성능 AI 서버의 대량 생산 사업을 발표하고 최첨단 연구개발(R&D) 연구소도 공개하여 레노버의 인프라스트럭처 솔루션의 진화를 촉진했습니다. 이는 인도 정부의 ‘메이크 인 인디아’와 ‘AI 포 올’ 비전을 지원하면서 혁신과 제조의 허브로서 인도의 중요한 위치를 확립하기 위해 레노버가 진행한 중요한 노력입니다. 이러한 노력은 AI 기술 분야에서 아시아 태평양 지역의 리더십을 가속화하고 아시아 태평양 지역 산업 전반에 걸친 AI 인프라 도입의 대폭적인 성장으로 이어질 것입니다. 또한 기업과 정부가 디지털 전환과 클라우드의 도입을 추진하는 가운데 고성능 AI 제품에 대한 요구가 높아지고 있으며, 아시아 태평양 지역은 AI 인프라의 세계적인 급성장 시장 중 하나입니다.
2차 조사를 통해 수집한 다양한 세그먼트와 하위 세그먼트의 시장 규모를 결정하고 검증하기 위해 AI 인프라 시장 분야의 주요 업계 전문가를 대상으로 광범위한 1차 인터뷰를 실시했습니다. 본 보고서의 주요 참가자 내역은 다음과 같습니다. 이 조사에는 부품 공급업체부터 티어 1 기업, OEM에 이르기까지 다양한 업계 전문가의 통찰력이 포함되어 있습니다.
주요 참가자의 내역은 다음과 같다.
– 기업 유형별 티어 1: 50%, 티어 2: 20%, 티어 3: 30
– 직책별 C급 임원: 20%, 이사: 30%, 기타: 50
– 지역별 북미: 30%, 유럽: 20%, 아시아 태평양 지역: 40%, RoW: 10
본 보고서에서는 AI 인프라스트럭처 시장의 주요 플레이어를 각 시장 랭킹 분석과 함께 소개하고 있습니다. 본 보고서에 수록된 주요 기업은 NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc.(미국), SK HYNIX INC.(한국), SAMSUNG(한국), Micron Technology, Inc.(미국), Intel Corporation(미국), Google(미국), Amazon Web Services, Inc.(미국), Tesla(미국), Microsoft(미국), Meta(미국), Graphcore(영국), Cerebras(미국) 등입니다.
이 외에도 KIOXIA Holdings Corporation(일본), Western Digital Corporation(미국), Mythic(미국), Blaize(미국), Groq, Inc. (미국), Rain Neuromorphics Inc.(미국), Tenstorrent (캐나다), SambaNova Systems, Inc. (미국), Taalas (캐나다), SAPEON Inc. (미국), Rebellions Inc. (한국), Rivos Inc. Ltd. (중국) 등이 AI 인프라 시장의 신흥 기업으로 꼽힙니다.
조사 대상 범위 이 조사 보고서는 AI 인프라 시장을 제공, 기능, 전개, 용도, 최종 사용자, 지역을 기준으로 분류하고 있습니다. AI 인프라 시장과 관련된 주요 촉진 요인, 저해 요인, 과제, 기회에 대해 설명하고 2030년까지 동시장을 예측합니다. 이와는 별도로 본 보고서는 AI 인프라 생태계에 포함된 모든 기업의 리더십 매핑과 분석으로 구성되어 있습니다.
보고서 구매의 주요 이점 본 보고서는 AI 인프라 시장 전체 및 하위 세그먼트의 수익 수에 대한 가장 근접한 근사치에 대한 정보를 제공함으로써 시장 리더/신규 진입자에게 도움이 됩니다. 본 보고서는 이해관계자가 경쟁 상황을 이해하고 더 많은 통찰력을 얻음으로써 자신의 비즈니스를 더 잘 포지셔닝하고 적절한 시장 진입 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 보고서는 관계자들이 시장의 맥박을 이해하는 데 도움이 되고 주요 시장 촉진 요인, 억제 요인, 과제 및 기회에 대한 정보를 제공합니다.
이 보고서는 다음 사항에 대한 통찰력을 제공합니다.
– AI 인프라 시장의 성장에 영향을 미치는 주요 촉진 요인(AI 워크로드에 대한 고성능 컴퓨팅 수요 증가, AI 연구 개발에 대한 정부 노력 및 투자, 기업 전반에 걸친 AI 및 ML 솔루션 도입 확대) 분석.
– 제품 개발/혁신: AI 인프라 시장에서 향후 기술, 연구개발 활동, 신제품 및 신서비스 발표에 대한 심층적인 통찰력.
– 시장 개발: 유리한 시장에 대한 포괄적인 정보 – 이 보고서는 다양한 지역의 AI 인프라 시장을 분석합니다.
– 시장 다양화: AI 인프라 시장에서 신제품 및 서비스, 미개척 지역, 최근 개발, 투자에 대한 포괄적인 정보
– 경쟁사 평가: AI 인프라 시장에서 NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc.(미국), SK HYNIX INC.(한국), SAMSUNG(한국), Micron Technology, Inc.(미국) 등 주요 기업의 시장 점유율, 성장 전략, 서비스 내용을 상세히 평가.
1 서론 30 4 프리미엄 인사이트 56 7.3 메모리 138 10 AI 인프라 시장: 용도별 161 12.4 아시아 태평양 지역 212 1.1 조사 목적 30 1.2 시장의 정의 30 1.3 조사 범위 31 1.3.1 대상 시장 31 1.3.2 조사 대상 및 제외 항목 32 1.3.3 고려한 연수 33 1.4 고려한 통화 33 1.5 단위의 고려 33 1.6 제한사항 33 1.7 이해관계자 34 1.8 변경사항 요약 34 2 조사방법 37 2.1 조사자료 37 2.1.1 2차조사 및 1차조사 39 2.1.2 2차자료 39 2.1.2.1 주요 2차정보원 목록 40 2.1.2.2 2차 자료의 주요 데이터 40 2.1.3 1차 자료 40 2.1.3.1 1차 인터뷰 참가자 목록 41 2.1.3.2 프라이머리의 내역 41 2.1.3.3 1차 자료의 주요 데이터 42 2.1.3.4 주요 산업 인사이트 43 2.2 시장규모 추정 방법 44 2.2.1 상향식 접근 46 2.2.1.1 상향식 분석을 통한 시장규모 산출의 접근 (수요측) 46 2.2.2 하향식 접근 47 2.2.2.1 하향식 분석을 통한 시장규모 추계 방법(공급측) (공급측) 47 2.3 시장 내역과 데이터의 삼각측량 48 2.4 리서치의 전제 49 2.5 리스크 분석 49 2.6 리서치의 한계 50 3 요약 51 4 프리미엄 인사이트 56 4.1 AI 인프라 시장에서 플레이어에게 매력적인 기회 56 4.2 AI 인프라 시장, 기능별 56 4.3 AI 인프라 시장: 배포별 57 4.4 AI 인프라 시장: 용도별 57 4.5 AI 인프라 시장: 최종 사용자별 58 4.6 AI 인프라 시장: 지역별 58 4.7 AI 인프라 시장: 국가별 59 5 시장 개요 60 5.1 서론 60 5.2 시장 역학 60 5.2.1 추진 요인 61 5.2.1.1 AI 워크로드에 대한 고성능 컴퓨팅 수요 증가 61 5.2.1.2 AI 연구 개발을 뒷받침하는 정부 주도 자금 조달 61 5.2.1.3 기업에서 AI 및 ML 솔루션의 인기 증가 62 5.2.1.4 급속한 디지털 전환으로 인한 대량의 데이터 생성 63 5.2.2 저해 요인 64 5.2.2.1 레거시 시스템과의 호환성 문제 64 5.2.2.2 대량의 에너지 소비 65 5.2.3 기회 67 5.2.3.1 AI-as-a-Service 플랫폼의 부상 67 5.2.3.2 클라우드 기반 AI 인프라에 대한 수요 급증 67 5.2.3.3 AI 주도 의사결정 시스템의 채용 확대 68 5.2.3.4 AI용 뉴로모픽 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅의 발전 69 5.2.3.5 클라우드 서비스 제공업체의 데이터센터에 대한 투자 증가 70 5.2.4 과제 71 5.2.4.1 높은 초기 투자 71 5.2.4.2 분산 AI 시스템의 데이터 보안 및 무결성 유지 72 5.2.4.3 기존 IT 생태계에 AI 기술 통합에 따른 복잡성 73 5.3 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 74 5.4 가격 분석 74 5.4.1 주요 플레이어의 컴퓨팅별 지표 가격 75 5.4.2 평균 판매가격의 동향(지역별) 76 5.5 가치사슬 분석 5.6 생태계 분석 80 5.7 투자와 자금조달 시나리오 81 5.8 기술 분석 82 5.8.1 주요 기술 82 5.8.1.1 제너레이티브 AI 82 5.8.1.2 대화형 AI 83 5.8.1.3 AI에 최적화된 클라우드 플랫폼 83 5.8.2 보완 기술 84 5.8.2.1 블록체인 84 5.8.2.2 에지 컴퓨팅 84 5.8.2.3 사이버 보안 84 5.8.3 인접 기술 85 5.8.3.1 빅데이터 85 5.8.3.2 예측 분석 85 5.9 클라우드 서비스 제공업체에 의한 데이터 센터의 향후 전개 86 5.10 클라우드 서비스 제공업체의 설비투자 86 5.11 프로세서의 벤치마크 88 5.11.1 NVIDIA에 의한 GPU 벤치마크 88 5.11.2 NVIDIA에 의한 CPU 벤치마크 88 5.12 특허 분석 89 5.13 무역 분석 92 5.13.1 수입 시나리오(HS 코드 854231) 92 5.13.2 수출 시나리오(HS 코드 854231) 94 5.14 주요 회의 및 행사(2024-2025년) 95 5.15 사례 연구 분석 97 5.16 규제 현황 101 5.16.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 101 5.16.2 규격 105 5.16.3 인증 기관 107 5.17 포터의 5가지 힘 분석 108 5.17.1 신규 진입의 위협 109 5.17.2 대체품의 위협 110 5.17.3 공급자의 협상력 110 5.17.4 구매자의 협상력 110 5.17.5 경쟁의 격렬함 111 5.18 주요 이해관계자와 구매 기준 111 5.18.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 111 5.18.2 구매 기준 112 6 AI 서버 산업의 전망 113 6.1 도입 114 6.2 AI 서버 보급률과 성장 예측 114 6.3 AI 서버 산업: 프로세서 유형별 114 6.3.1 GPU 기반 서버 115 6.3.1.1 방대한 데이터 세트를 처리하고 복잡한 알고리즘을 효율적으로 실행하는 능력이 시장을 주도 115 6.3.2 FPGA 기반 서버 116 6.3.2.1 AI 워크로드를 위한 유연성과 커스터마이징에 대한 수요 증가가 수요를 견인 116 6.3.3 ASIC 기반 서버 118 6.3.3.1 고성능 컴퓨팅과 기계학습에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 118 시장 성장을 촉진 118 6.4 AI 서버 산업(기능별) 119 6.4.1 훈련 120 6.4.1.1 딥러닝 기술의 채용 급증으로 시장 성장 촉진 120 6.4.2 추론 121 6.4.2.1 에지 컴퓨팅으로의 급속한 전환이 수요를 가속화 121 6.5 AI 서버 업계 점유율 분석(2023년) 122 7 AI 인프라 시장, 서비스별 126 7.1 도입 127 7.2 컴퓨팅 128 7.2.1 GPU 131 7.2.1.1 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체의 수요 확대가 시장 성장을 촉진 131 시장 성장을 촉진 131 7.2.2 CPU 132 7.2.2.1 비용 대비 효과가 높고 고성능의 AI 인프라에 대한 수요가 증가 AI 인프라에 대한 수요 증가가 성장 기회를 가져옴 132 7.2.3 FPGA 133 7.2.3.1 증가하는 AI 워크로드에 대응하기 위해 하드웨어를 재구성해야 할 필요성이 높아지면서 수요가 증가 133 7.2.4 TPU 134 7.2.4.1 심층 학습과 신경망 처리를 가속화해야 할 필요성이 높아지면서 시장 성장 촉진 134 7.2.5 도장과 FSD 135 7.2.5.1 딥러닝과 신경망 훈련의 계산 수요 급증으로 수요가 가속화 135 7.2.6 Trainium & Inferentia 135 7.2.6.1 비용 효율적인 훈련과 추론에 대한 수요 증가가 유리한 성장 기회를 제공 135 7.2.7 아테나 136 7.2.7.1 AI 모델 훈련과 추론 기능의 가속화에 중점을 두어 수요가 확대 136 7.2.8 T-헤드 136 7.2.8.1 데이터 센터 전체에서 AI를 활용한 애플리케이션의 수요 확대가 성장 기회를 가져옴 136 7.2.9 MTIA 137 7.2.9.1 ML 모델의 학습과 추론을 최적화하는 수요의 증가가 시장 성장을 촉진 137 7.2.10 LPU 137 7.2.10.1 NLP의 엄격한 계산 요구 사항을 처리해야 할 필요성이 증가하여 시장 성장을 촉진 137 7.2.11 기타 ASIC 138 7.3 메모리 138 7.3.1 DDR 140 7.3.1.1 반도체 제조업체의 수요 증가가 시장 성장을 촉진 140 7.3.2 HBM 141 7.3.2.1 실시간 영상 인식 용도의 증가가 수요를 견인 141 7.4 네트워크 142 7.4.1 NIC/네트워크 어댑터 144 7.4.1.1 네트워크 고속화에 대한 관심이 높아져 유리한 성장 기회를 제공 144 7.4.1.2 인피니밴드 146 7.4.1.2.1 대규모 AI 모델 학습 시 지연율 감소에 대한 관심이 높아져 시장 성장 촉진 146 7.4.1.3 이더넷 147 7.4.1.3.1 차세대 AI 모델 수요에 대응하는 고속 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 147 7.4.1.4 상호 연결 147 7.4.1.4.1 대규모 AI 모델에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 147 7.5 스토리지 148 7.5.1 지속 가능하고 비용 효율적인 스토리지 솔루션에 대한 수요 증가가 유리한 성장 기회를 가져옴 148 7.6 서버 소프트웨어 149 7.6.1 AI 데이터 센터의 안전하고 안정적인 컴퓨팅 환경에 대한 수요 증가가 AI 데이터 센터의 안전하고 안정적인 컴퓨팅 환경에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 149 8 AI 인프라 시장(기능별) 151 8.1 도입 152 8.2 교육 154 8.2.1 AI 모델 개발의 복잡화와 규모 확대로 시장 견인 154 8.3 추론 155 8.3.1 에지 컴퓨팅의 보급으로 시장 성장 촉진 155 9 AI 인프라 시장(전개별) 156 9.1 도입 157 9.2 온프레미스 159 9.2.1 데이터 프라이버시에 대한 우려 증가가 시장을 견인 159 9.3 클라우드 159 9.3.1 온디맨드 방식으로 리소스를 확장할 수 있는 능력이 시장 성장을 촉진 159 9.4 하이브리드 160 9.4.1 성능과 보안을 동시에 충족하는 확장 가능한 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 160 10 AI 인프라 시장: 용도별 161 10.1 도입 162 10.2 제너레이티브 AI 163 10.2.1 규칙 기반 모델 165 10.2.1.1 ML 및 딥러닝과의 통합이 유리한 성장 기회를 제공 165 10.2.2 통계 모델 165 10.2.2.1 추세 및 결과를 예측하는 금융, 경제, 의료 분야에서의 응용 확대가 시장 성장을 촉진 165 10.2.3 딥러닝 166 10.2.3.1 AI가 생성하는 콘텐츠와 자동화에 대한 수요의 급증이 유리한 성장 기회를 제공한다. 166 10.2.4 생성적 적대 네트워크(GANS) 167 10.2.4.1 엔터테인먼트 및 게임 분야에서 3D 모델 제작 용도의 증가가 시장 성장을 촉진한다. 167 10.2.5 오토 인코더 167 10.2.5.1 데이터의 차원 수를 줄이고 복잡한 데이터 세트를 처리해야 할 필요성이 높아짐에 따라 수요가 가속화됨 167 10.2.6 컨볼루션 신경망(CNN) 168 10.2.6.1 자율주행차와 스마트시티의 증가가 시장을 견인함 168 시장을 견인함 168 10.2.7 트랜스포머 모델 169 10.2.7.1 GPT 모델과 BERT의 인기가 높아지면서 유리한 성장 기회를 제공 169 10.3 기계 학습 170 10.3.1 실시간 의사 결정 및 데이터 분석에 대한 응용이 증가하여 시장 성장을 촉진하는 데이터 분석 170 10.4 자연어 처리 171 10.4.1 감정 분석, 언어 번역, 음성 인식에 대한 기계 활용 증가가 수요를 가속화 171 10.5 컴퓨터 비전 172 10.5.1 자동 시각 인식 시스템에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 172 11 AI 인프라 시장: 최종 사용자별 173 11.1 도입 174 11.2 클라우드 서비스 제공자 177 177 11.2.1 사전에 구축된 AI 모델의 제공이 중시되면서 성장 기회가 확대 178 11.3 기업 179 11.3.1 헬스케어 184 11.3.1.1 개별화 치료에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 184 11.3.2 BFSI 185 11.3.2.1 보안 강화와 고객 서비스 향상에 대한 관심 고조가 시장 성장을 촉진 185 11.3.3 자동차 186 11.3.3.1 커넥티드카의 보급이 성장 기회를 가져옴 186 11.3.4 소매 및 전자상거래 188 11.3.4.1 고객 참여를 강화하는 데이터 중심 모델로의 급속한 전환이 수요를 가속화 188 11.3.5 미디어 및 엔터테인먼트 189 11.3.5.1 콘텐츠 추천 엔진과 양방향 미디어 경험에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진하는 인터랙티브 미디어 경험 189 11.3.6 기타 기업 190 11.4 정부기관 191 191 11.4.1 공공안전 및 보안 강화에 대한 수요 증가가 유망한 성장 기회를 제공 191 12 AI 인프라 시장(지역별) 193 12.1 서론 194 12.2 북미 196 12.2.1 북미 거시경제 전망 196 12.2.2 미국 201 12.2.2.1 기존 AI 인프라 제조업체의 존재가 시장을 견인 201 12.2.3 캐나다 201 12.2.3.1 AI의 상업화 중시의 고조가 유리한 성장 기회를 가져옴 201 12.2.4 멕시코 202 12.2.4.1 급속한 디지털 트랜스포메이션과 클라우드 컴퓨팅의 채택이 시장 성장을 촉진 202 12.3 유럽 203 12.3.1 유럽의 거시경제 전망 203 12.3.2 영국 208 12.3.2.1 데이터센터 인프라에 대한 투자 확대가 수요를 견인 208 12.3.3 독일 209 12.3.3.1 제조업을 촉진하는 스마트 기술의 채택이 시장을 견인 209 12.3.4 프랑스 209 12.3.4.1 AI 인프라 강화를 위한 정부의 적극적인 노력이 시장 성장을 촉진 209 12.3.5 이탈리아 210 209 12.3.5.1 디지털 인프라 정비에 대한 중점 강화가 유리한 성장 기회를 제공한다 210 12.3.6 스페인 211 12.3.6.1 클라우드 컴퓨팅의 급속한 보급이 수요를 가속화한다 211 12.3.7 기타 유럽 211 12.4 아시아 태평양 지역 212 12.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 213 12.4.2 중국 218 12.4.2.1 IoT 장치의 보급이 시장을 견인 218 12.4.3 일본 219 12.4.3.1 클라우드 인프라를 강화하는 투자의 증가가 시장 성장을 촉진 219 12.4.4 인도 219 12.4.4.1 AI 인프라 강화를 위한 정부 주도의 노력이 유리한 성장 기회를 제공 219 12.4.5 한국 220 12.4.5.1 반도체 산업의 번영이 수요를 가속화 220 12.4.6 기타 아시아 태평양 지역 221 12.5 ROW 221 12.5.1 행의 거시경제 전망 225 12.5.2 중동 226 12.5.2.1 디지털 전환과 기술혁신을 중시하는 경향이 강해지고 기술혁신이 시장을 견인 226 12.5.2.2 중국・조선반도 227 12.5.2.3 기타 중동 지역 227 12.5.3 아프리카 228 12.5.3.1 고도의 데이터 처리 요건에 대한 관리 수요 증가가 시장 성장을 촉진 228 12.5.4 남미 228 12.5.4.1 유연하고 안전한 클라우드 스토리지 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 228 13 경쟁 환경 229 13.1 개요 229 13.2 주요 플레이어의 전략/승리의 권리(2019~2024년) 229 13.3 수익 분석, 2021-2023년 231 13.4 시장 점유율 분석, 2023년 232 13.4.1 컴퓨팅 시장 점유율 분석, 2023년 232 13.4.2 메모리 시장 점유율 분석, 2023년 235 13.5 기업 평가 및 재무 지표(2023년) 237 13.6 브랜드/제품 비교 238 13.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2023년 239 13.7.1 스타 기업 239 13.7.2 신흥 리더 239 13.7.3 침투형 플레이어 239 13.7.4 참여 기업 239 13.7.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 241 13.7.5.1 기업 풋프린트 241 13.7.5.2 지역별 풋프린트 242 13.7.5.3 오퍼링의 풋프린트 242 13.7.5.4 기능별 풋프린트 243 13.7.5.5 전개 풋프린트 244 13.7.5.6 애플리케이션 풋프린트 244 13.7.5.7 최종 사용자 풋프린트 245 13.8 기업 평가 매트릭스: 신흥 기업/SM(2023년) 246 13.8.1 진보적 기업 246 13.8.2 대응력이 있는 기업 246 13.8.3 역동적인 기업 246 13.8.4 스타팅 블록 246 13.8.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM(2023년) 248 13.8.5.1 주요 신흥 기업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 248 13.8.5.2 주요 신흥 기업/중소기업 상세 목록 249 13.9 경쟁 시나리오 249 13.9.1 제품 출시 250 13.9.2 거래 251 13.9.3 기타 개발 254 14 기업 프로필 255 14.1 주요 기업 255 NVIDIA Corporation(미국) Advanced Micro Devices Inc.(미국) SK HYNIX INC.(한국) SAMSUNG(한국) Micron Technology Inc.(미국) Intel Corporation(미국) Google(미국) Amazon Web Services Inc.(미국) Tesla(미국) Microsoft(미국) Meta(미국) Graphcore(영국) Cerebras(미국) 15 부록 330 15.1 토론 가이드 330 15.2 지식 저장소: Marketsandmarkets 구독 포털 334 15.3 맞춤 옵션 336 15.4 관련 보고서 336 15.5 저자 상세 정보 337 |
| ※참고 정보 AI 인프라는 인공지능(AI) 시스템 개발과 운영에 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 및 데이터 자원을 포함하는 복합적인 체계를 의미합니다. AI는 대량의 데이터를 처리하고 분석함으로써 패턴을 인식하고 의사 결정을 하는 기술로, 이 과정에서 적절한 인프라의 지원이 필수적입니다. AI 인프라의 개념은 기본적으로 데이터의 수집, 저장, 분석, 그리고 결과물을 활용하는 일련의 프로세스를 원활하게 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 인프라는 클라우드 기반 솔루션, 엣지 컴퓨팅, 데이터베이스 관리 시스템, 연산 능력을 가진 하드웨어 등을 포함합니다. AI 인프라의 종류는 다양합니다. 첫째, 하드웨어 인프라가 있습니다. 이는 CPU, GPU, TPU 등 고성능 연산 장비로 구성됩니다. 특히 GPU는 병렬 처리에 강점을 가지고 있어 머신러닝과 딥러닝 모델의 학습 속도를 크게 향상시킵니다. 둘째, 소프트웨어 인프라로는 데이터베이스 시스템, 프레임워크, 빅데이터 처리 도구 등이 있습니다. TensorFlow, PyTorch와 같은 AI 프레임워크는 개발자들이 AI 모델을 구축하고 학습시키는 데 도움을 줍니다. 셋째, 클라우드 인프라도 매우 중요한 요소로, Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP), Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스 제공업체는 AI 연산을 위한 유연성과 확장성을 제공합니다. AI 인프라의 용도는 여러 가지가 있습니다. 주로 데이터 분석, 예측 모델링, 이미지 및 음성 인식, 자율주행차, 의료 진단 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 소매업에서는 고객의 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 추천 시스템을 구축할 수 있고, 의료 분야에서는 환자의 진단 데이터를 기반으로 정확한 진단과 치료 방법을 제안할 수 있습니다. AI 인프라와 관련된 기술 또한 매우 중요합니다. 첫째, 데이터 처리 기술로는 Hadoop, Spark와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 있습니다. 이러한 플랫폼은 대규모 데이터의 수집 및 처리에 적합합니다. 둘째, 머신러닝 및 딥러닝 기술이 있습니다. 이는 AI 모델을 학습하는 데 핵심적인 역할을 하며, 다양한 알고리즘과 아키텍처가 존재합니다. 셋째, MLOps(Machine Learning Operations) 기술은 AI 모델의 배포, 모니터링 및 유지보수를 효율적으로 관리하는 데 필요한 절차와 도구를 제공합니다. 결론적으로, AI 인프라는 오늘날 모든 산업 분야에서 AI 기술을 원활히 활용하기 위한 기반을 이루고 있으며, 이러한 인프라의 발전은 AI 기술의 성과와 가능성을 더욱 끌어올리고 있습니다. AI 인프라를 적절히 활용하면 기업은 경쟁력을 높이고, 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있는 기회를 가질 수 있습니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 인프라 시장 (~2030년) : 제공 제품별 (컴퓨팅 (GPU, CPU, FPGA), 메모리 (DDR, HBM), 네트워크 (NIC/네트워크 어댑터, 인터커넥트), 스토리지, 소프트웨어), 기능별 (트레이닝, 추론), 전개별 (온프레미스, 클라우드, 하이브리드)] (코드 : SE 7201) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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