[조사 보고서] 세계의 AI 서버 시장 (~2030년) : 프로세서 유형별 (GPU, FPGA, ASIC), 기능별 (훈련, 추론), 폼 팩터별 (랙 마운트 서버, 블레이드 서버, 타워 서버), 냉각 기술별 (공냉, 수냉, 하이브리드 냉각)

■ 영문 제목 : AI Server Market by Processor Type (GPU, FPGA, ASIC), Function (Training, Inference), Form Factor (Rack-Mounted Server, Blade Server, Tower Server), Cooling Technology (Air Cooling, Liquid Cooling, Hybrid Cooling) – Global Forecast to 2030
	■ 상품코드 : SE 9183 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2024년 12월 ■ 페이지수 : 316 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : Email (주문후 24시간내 납품) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 반도체＆전자

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■ 보고서 개요

“AI 서버 시장은 2024년에 1,428.8억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률 34.3%로 성장하여 2030년에는 8,378.3억 달러에 이를 것으로 예측” 기업과 업계가 데이터 분석, 자동화, 의사 결정을 위해 AI 기술에 대한 의존도를 높이고 있기 때문에 기계 학습(ML) 및 심층 학습 알고리즘의 채택이 증가하고 있는 것이 AI 서버 시장의 주요 촉진 요인이 되고 있습니다. 클라우드 기반 AI 솔루션의 채택이 증가하고 있는 것도 AI 서버 시장의 또 다른 촉진 요인입니다. 클라우드 기반 AI 서비스를 이용하면 기업은 값비싼 온프레미스 인프라에 투자할 필요가 없어지고, 모든 규모의 기업이 AI에 접근할 수 있게 됩니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등의 클라우드 AI 플랫폼을 통해 기업은 사내에 전용 하드웨어를 마련하지 않고도 고도의 AI 모델을 도입할 수 있기 때문에 대규모 AI 계산에 대응할 수 있는 클라우드 기반 AI 서버에 대한 수요가 높아지고 있습니다.

“2030년은 액체냉각 분야가 최대 점유율”
AI 서버 시장에서는 액체냉각이 최대 점유율. HPC와 AI의 워크로드에 대한 냉각 수요가 급격히 증가하고 있으며, 액체냉각 기술의 채용으로 서버 냉각 상황이 재구축되고 있다. 공랭으로는 강력한 GPU와 CPU에서 발생하는 높은 열 부하에 대응할 수 없지만, 액냉, 특히 칩 직하형 액냉은 우수한 열 관리를 실현합니다. 액냉은 에너지 효율을 유지하면서 더 높은 계산 밀도를 관리하는 데 가장 중요한 솔루션입니다. AI의 채용이 계속 확대되는 가운데, 액냉은 공급망 전체에 걸친 새로운 전개 전략과 혁신을 통해 데이터 센터의 표준이 될 것으로 기대되고 있습니다. 서버의 ODM(Original Design Manufacturers: 상대방 브랜드에 의한 설계 제조업체)은 이 진화하는 생태계에서 리더로서의 지위를 확립하기 위해 액체 냉각에 대한 투자를 늘리고 있습니다. Chilldyne(미국)은 2024년 7월에 액체 냉각 스타터 키트를 출시하여 데이터 센터가 액체 냉각으로 신속하게 전환할 수 있도록 했습니다. 이러한 냉각 기술은 최첨단 AI 시스템의 안정적이고 지속 가능한 냉각을 보장하고 공랭식에서 보다 효율적인 액체 냉각 솔루션으로의 전환을 지원합니다.

“폼 팩터별 랙 마운트 서버는 예측 기간 동안 AI 서버 시장의 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상”
AI 서버 시장에서는 랙 마운트형 AI 서버가 급성장할 것으로 전망됩니다. 인공지능의 응용은 대량의 데이터 처리와 실시간 의사 결정 등 복잡성과 데이터 강도가 점점 더 높아지고 있습니다. 그래서 대량의 데이터를 효율적인 프로세스로 처리하는 데 필요한 성능을 제공하는 랙 마운트 서버가 채택되고 있습니다. 또한 냉각 기술과 에너지 효율의 급속한 향상으로 고성능 AI 워크로드에도 랙 마운트 서버를 쉽게 도입할 수 있습니다. 또한 랙 마운트형 서버는 간소화된 케이블 배선과 관리 도구를 통해 유지보수/업그레이드 절차를 간소화하고 운영 오버헤드를 줄입니다. AI 주도 솔루션에 대한 수요가 의료 및 금융에서 제조 및 소매업에 이르기까지 광범위한 산업을 휩쓸고 있는 가운데 랙 마운트형 AI 서버는 특히 데이터 센터의 적응성, 성능, 공간 효율적인 활용으로 인해 상승 추세를 보이고 있는 것으로 보입니다.

“예측 기간 동안 클라우드 세그먼트가 가장 높은 점유율을 차지할 것으로 예상”
클라우드 기반의 도입은 유연성, 비용 효율성, AI의 고도화된 기능에 대한 접근을 통해 AI 서버 시장을 지배하고 있으며, AI를 대규모로 도입하는 기업에 필수적입니다. 기업은 클라우드 인프라를 활용하여 물리적 서버에 막대한 투자를 하지 않고도 AI 운영을 신속하게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 AWS는 기계 학습에 최적화된 Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스를 제공하여 기업이 수요에 따라 증설과 감설을 할 수 있도록 합니다. Microsoft Azure에는 Azure Machine Learning, Cognitive Services 등 AI 도구가 있으며 복잡한 모델의 훈련과 배포를 최소한의 시간으로 지원하도록 광범위하게 설계되어 있습니다. CSP는 또한 기업의 개발 시간을 단축하고 다양한 기업에서 기술적 장벽을 완화하는 사전 구축된 모델과 도구를 제공합니다. 예를 들어 소매업에서는 수요 예측 및 개인화된 마케팅이 있습니다. 의료기관에서는 예측 분석 및 진단에 클라우드 AI 서비스를 이용하고 있습니다. 이러한 이점으로 인해 클라우드 기반 AI 도입은 매우 매력적인 것이 되어 모든 업계의 기업이 강력하고 확장 가능하며 유연한 AI 리소스를 활용할 수 있게 되므로 AI 서버 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

“예측 기간 동안 북미가 높은 CAGR을 유지할 것으로 전망”
북미는 NVIDIA Corporation(미국), Dell Inc.(미국), Hewlett Packard Enterprise Development LP(미국), IBM(미국), Cisco Systems, Inc.(미국) 등 다양한 AI 서버 제조업체가 존재하기 때문에 예측 기간 동안 높은 CAGR을 차지하며 이 지역 시장 성장에 기여할 것입니다. 이들 기업은 AI 서버와 솔루션의 연구개발에 힘쓰고 있으며, 이 지역을 기술혁신의 최전선으로 이끌고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 확대 추세로 인해 Amazon Web Services, Inc. (AWS)(미국), Meta(미국), Google(미국), Microsoft(미국) 등 대형 서비스 제공업체의 데이터센터 투자에 대한 경제적 효과가 급격히 증가하고 있습니다. 북미에서는 데이터센터 프로젝트의 경쟁이 치열해지고 있습니다. 이 지역의 신생 기업의 성장은 이 지역의 AI 서버 발전에 더욱 기여하고 있습니다. 인공지능의 잠재력을 활용하여 경제 성장을 촉진하고 고객 경험을 향상시키며 복잡한 과제를 해결하는 데 중점을 두는 북미는 인공지능 혁신과 기업가 정신의 중심지입니다.
2차 조사를 통해 수집한 다양한 세그먼트와 하위 세그먼트의 시장 규모를 결정하고 검증하기 위해 AI 서버 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 통찰이 포함되어 있습니다. 주요 참가자 내역은 다음과 같습니다.
– 기업 유형별 티어 1: 50%, 티어 2: 20%, 티어 3: 30
– 직급별 C레벨 간부: 20%, 이사: 30%, 기타: 50
– 지역별 북미: 40%, 유럽: 20%, 아시아 태평양 지역: 30%, RoW: 10

본 보고서에서는 AI 서버 시장의 주요 플레이어를 각 시장 랭킹 분석과 함께 소개하고 있습니다. 본 보고서에 게재된 주요 기업은 Dell Inc. (미국), Hewlett Packard Enterprise Development LP (미국), Lenovo (홍콩), Huawei Technologies Co. (중국), IBM (미국), H3C Technologies Co. (중국), Cisco Systems, Inc. (미국), Super Micro Computer, Inc. (미국), Fujitsu (일본), INSPUR Co. (중국) 등이다.
이 외에도 ADLINK Technology Inc. (대만), Advanced Micro Devices, Inc. (미국), Quanta Computer lnc. (대만), WISTRON CORPORATION (대만), GIGABIT Technologies Pvt. (대만), ASUSTeK Computer Inc. (대만), Aivres (미국), A IME(독일), Wiwynn Corporation(대만), MiTAC Computing Technology Corporation(대만), NEC Corporation India Private Limited(인도), XENON Systems Pty Ltd(호주), Graphcore(영국), 2CRSi Group(프랑스) 등이 AI 서버 시장의 신흥 기업입니다.

조사 범위 이 조사 보고서는 AI 서버 시장을 프로세서 유형, 기능, 냉각 기술, 폼 팩터, 배포, 용도, 최종 사용자 및 지역을 기준으로 분류합니다. AI 서버 시장과 관련된 주요 촉진 요인, 억제 요인, 과제 및 기회에 대해 설명하고 2030년까지 이 시장을 예측합니다. 이 외에도 이 보고서는 AI 서버 생태계에 포함된 모든 기업의 리더십 매핑 및 분석으로 구성되어 있습니다.

이 보고서를 구매하는 주요 이점 이 보고서는 AI 서버 시장 전체와 하위 세그먼트의 수익 수에 대한 가장 근접한 근사치에 대한 정보를 제공함으로써 시장 리더/신규 진입자에게 도움이 됩니다. 이 보고서는 이해관계자가 경쟁 상황을 이해하고 더 나은 비즈니스 포지셔닝과 적절한 시장 진입 전략을 계획하기 위한 더 많은 통찰력을 얻는 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 서버 시장의 성장에 영향을 미치는 주요 촉진 요인(데이터 트래픽 증가 및 높은 컴퓨팅 성능의 필요성, 기계 학습 및 심층 학습 알고리즘의 채택 증가, 업계 전반에 걸친 클라우드 기반 AI 솔루션의 채택 증가) 분석.
– 제품 개발/혁신: AI 서버 시장의 향후 기술, 연구개발 활동, 신제품 및 신서비스 발표에 대한 심층적인 통찰력.
– 시장 개발: 유리한 시장에 대한 포괄적인 정보 – 이 보고서는 다양한 지역의 AI 서버 시장을 분석합니다.
– 시장 다양화: AI 서버 시장의 신제품 및 서비스, 미개척 지역, 최근 개발, 투자에 대한 상세 정보
– 경쟁사 평가: Dell Inc. (미국), Hewlett Packard Enterprise Development LP (미국), Lenovo (홍콩), Huawei Technologies Co. (중국), IBM (미국) 등 AI 서버 시장의 주요 업체를 소개.

■ 보고서 목차

1 서론 27
1.1 조사 목적 27
1.2 시장의 정의 27
1.3 조사 범위 28
1.3.1 대상 시장과 지역 범위 28
1.3.2 대상 범위와 제외 항목 29
1.3.3 고려한 연수 29
1.4 고려한 통화 30
1.5 단위 고려 30
1.6 제한 사항 30
1.7 이해관계자 31
2 조사 방법 32
2.1 조사 데이터 32
2.1.1 2차 데이터 33
2.1.1.1 주요 2차 자료 목록 34
2.1.1.2 2차 자료의 주요 데이터 34
2.1.2 1차 데이터 34
2.1.2.1 1차 인터뷰 참가자 목록 35
2.1.2.2 1차 조사 내역 35
2.1.2.3 1차 자료에서 추출한 주요 데이터 36
2.1.2.4 주요 산업 인사이트 37
2.1.3 2차 조사 및 1차 조사 38
2.2 시장규모 추정 39
2.2.1 상향식 접근 41
2.2.1.1 상향식 분석을 이용한 시장규모 추정 접근
(수요측면) 41
2.2.2 하향식 접근 42
2.2.2.1 하향식 분석을 이용한 시장규모 추산 접근(공급측면) 42
(공급측면)
2.3 시장 내역과 데이터의 삼각측량 43
2.4 리서치의 전제 44
2.5 리스크 평가 45
2.6 리서치의 한계 45
3 요약 46

4 프리미엄 인사이트 51
4.1 AI 서버 시장에서 플레이어에게 매력적인 기회 51
4.2 AI 서버 시장, 프로세서 유형별 51
4.3 AI 서버 시장, 기능별 52
4.4 AI 서버 시장: 냉각 기술별 52
4.5 AI 서버 시장: 폼 팩터별 53
4.6 AI 서버 시장: 배포별 53
4.7 AI 서버 시장: 용도별 54
4.8 AI 서버 시장: 최종 사용자별 54
4.9 AI 서버 시장: 국가별 55
4.10 AI 서버 시장: 지역별 55
5 시장 개요 56
5.1 서론 56
5.2 시장 역학 56
5.2.1 추진 요인 57
5.2.1.1 데이터 트래픽 증가와 높은 컴퓨팅 파워의 필요성 57
5.2.1.2 기계 학습과 심층 학습 알고리즘의 채용 증가 57
5.2.1.3 업계 전반에 걸친 클라우드 기반 AI 솔루션의 채용 증가 58
5.2.1.4 AI 고속화를 위한 GPU와 ASIC 기술의 진보 59
5.2.2 저해 요인 60
5.2.2.1 AI 서버 하드웨어 및 인프라의 초기 비용이 높음 60
5.2.2.2 AI 하드웨어 전문가와 숙련된 노동자 부족 60
5.2.2.3 고밀도 AI 서버의 전력 소비 및 냉각 문제 61
5.2.3 비즈니스 기회 63
5.2.3.1 헬스케어 분야에서의 AI의 가능성 증가 63
5.2.3.2 클라우드 서비스 제공업체의 데이터센터 투자 증가 65
5.2.3.3 AI-as-a-Service(AIaaS) 플랫폼에 대한 수요 증가 66
5.2.3.4 중소기업의 AI 도입 증가 66
5.2.4 과제 67
5.2.4.1 데이터 보안 및 프라이버시 우려 67
5.2.4.2 공급망의 혼란 68
5.3 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 69
5.4 가격 분석 69
5.4.1 주요 기업의 평균 판매 가격(프로세서 유형별) 70
5.4.2 평균 판매 가격의 동향(지역별) 71
5.5 가치 사슬 분석 72
5.6 생태계 분석 75
5.7 투자 및 자금 조달 시나리오 76
5.8 기술 분석 76
5.8.1 주요 기술 76
5.8.1.1 고성능 컴퓨팅(HPC) 76
5.8.1.2 고대역폭 메모리(HBM) 77
5.8.1.3 GenAI 워크로드 78
5.8.2 보완 기술 78
5.8.2.1 데이터 센터의 전력 관리 및 냉각 시스템 78
5.8.2.2 고속 상호 연결 79
5.8.3 인접 기술 79
5.8.3.1 AI 개발 프레임워크 79
5.8.3.2 양자 AI 80
5.9 서버의 비용 구조/부품 목록(BOM) 80
5.9.1 GPU 서버 80
5.10 AI 서버의 현재 보급률과 성장 예측 83
5.11 클라우드 서비스 제공업체에 의한 데이터 센터의 향후 전개 83
5.12 클라우드 서비스 제공업체의 설비 투자 84
5.13 프로세서 벤치마크 85
5.13.1 GPU 벤치마크 85
5.13.2 CPU 벤치마크 86
5.14 특허 분석 86
5.15 무역 분석 92
5.15.1 수입 시나리오(HS 코드 847150) 92
5.15.2 수출 시나리오(HS 코드 847150) 93
5.16 주요 회의 및 행사(2024-2025년) 94
5.17 사례 연구 분석 97
5.17.1 AI 솔루션 개발을 가속화하는 아이브레스의 고성능 컴퓨팅 서버 97
5.17.2 SeaWeb은 Lenovo, NVIDIA와 협력하여 AI 접근성을 확대하는 GPU 컴퓨팅 서비스 모델을 출시 97
5.17.3 Shalonai, Lenovo Truscale로 AI 인프라 확장, 수백 대의 GPU 고밀도 서버 도입 98
5.17.4 llms를 위한 추론: Nvidia Triton 추론 서버와 Eleuther AI의 사례 연구 98
5.17.5 Applied Digital Corporation, Supermicro 서버로 AI 기능 확장 99
5.18 규제 현황 100
5.18.1 규제기관, 정부기관, 기타 조직 100
5.18.2 표준규격 104
5.19 포터의 5가지 힘 분석 106
5.19.1 신규 진입의 위협 107
5.19.2 대체품의 위협 107
5.19.3 공급자의 협상력 108
5.19.4 구매자의 협상력 108
5.19.5 경쟁의 격렬함 108
5.20 주요 이해관계자와 구매 기준 109
5.20.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 109
5.20.2 구매 기준
6 AI 서버 시장: 프로세서 유형별 111
6.1 서론 112
6.2 GPU 기반 서버 114
6.2.1 클라우드 제공업체의 GPU 기반 AI 서버 통합 증가가 시장을 견인 114
6.3 FPGA 기반 서버 116
6.3.1 AI 워크로드의 유연성과 커스터마이징에 대한 수요 증가가 FPGA 기반 수요를 촉진 116
6.4 ASIC 기반 서버 118
6.4.1 맞춤형 고성능 AI 처리에 대한 수요 증가로 ASIC 기반 서버 채택 촉진 118
7 AI 서버 시장(기능별) 121
7.1 도입 122
7.2 훈련 124
7.2.1 딥러닝 기술의 급증으로 AI 서버 시장 성장 촉진 124
7.3 추론 126
7.3.1 에지 컴퓨팅으로의 전환이 AI 추론 서버 수요를 끌어올리다 126
8 AI 서버 시장: 냉각 기술별 128
8.1 도입 129
8.2 공냉 131
8.2.1 비용 효율이 높고 설치가 간편한 공냉 기술이 수요를 견인하다 131
8.3 수냉 132
8.3.1 PC 및 AI 워크로드 냉각 수요 증가로 시장 활성화 132
8.4 하이브리드 냉각 133
8.4.1 AI 주도 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 부상의 수요 증가 133
9 AI 서버 시장: 폼 팩터별 134
9.1 도입 135
9.2 랙마운트 서버 136
9.2.1 냉각 기술과 에너지 효율성 향상으로 랙마운트형 AI 서버 수요 촉진 136

9.3 블레이드 서버 137
9.3.1 의료, 금융, 자동차 산업에서 AI 워크로드 처리 수요 증가로 시장 견인 137
9.4 타워 서버 137
9.4.1 기계학습, 데이터 분석, 소규모 AI 추론 작업에서의 이용 증가가 수요를 견인 137
10 AI 서버 시장(배포별) 138
10.1 도입 139
10.2 온프레미스 140
10.2.1 의료, 금융 분야에서의 도입 확대가 시장을 견인 140
10.3 클라우드 141
10.3.1 막대한 선행 투자 없이 변동하는 워크로드에 신속하게 대응할 수 있는 능력이 성장을 촉진 141
11 AI 서버 시장: 용도별 143
11.1 도입 144
11.2 제너레이티브 AI 145
11.2.1 규칙 기반 모델 146
11.2.1.1 금융, 의료, 법률 시스템에서의 이용 확대가 시장을 견인 146
11.2.2 통계 모델 147
11.2.2.1 IoT 장치, 소셜 미디어, 공중보건 데이터로부터의 방대한 데이터 세트의 이용 가능성 증가가 수요를 견인 147
11.2.3 딥러닝 148
11.2.3.1 의료, 자동차, 가전제품에 AI 보급이 수요를 촉진 148
11.2.4 생성적 적대 네트워크(GANS) 149
11.2.4.1 고품질, 확장 가능한 데이터 생성에 대한 수요 증가가 시장 성장을 뒷받침 149
11.2.5 오토 인코더 149
11.2.5.1 서버 성능 향상을 위한 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에서의 사용 증가가 수요를 견인 149
11.2.6 컨볼루션 신경망(CNN) 150
11.2.6.1 스마트 기기, 방범 카메라, 자율주행차에 의한 시각 데이터의 보급이 시장을 견인 150
11.2.7 트랜스포머 모델 150
11.2.7.1 대규모 데이터 세트의 입수 가능성과 데이터 스토리지 기술의 발전이 시장을 활성화 150
11.3 기계 학습 151
11.3.1 ml 모델의 급속한 발전과 전개가 수요를 촉진 151
11.4 자연어 처리 152
11.4.1 자연어 처리 애플리케이션의 실시간성 요구 증가가 시장 성장을 뒷받침 152

11.5 컴퓨터 비전 152
11.5.1 보안, 의료, 자동차, 소매업에서의 컴퓨터 비전 애플리케이션 급증으로 AI 서버 수요 촉진 152
12 AI 서버 시장: 최종 사용자별 154
12.1 도입 155
12.2 클라우드 서비스 제공업체 156
12.2.1 AI 워크로드의 급증과 클라우드 도입이 시장 성장을 촉진 156
12.3 기업 157
12.3.1 헬스케어 159
12.3.1.1 컴퓨터 지원 신약 개발에 AI 통합이 시장 성장을 촉진 159
12.3.2 BFSI 160
12.3.2.1 금융기관 내 부정행위 탐지 수요 증가가 수요를 뒷받침 160
12.3.3 자동차 161
12.3.3.1 안전성, 효율성, 운전 경험 개선에 대한 관심 증가가 성장을 촉진 161
12.3.4 소매 및 전자상거래 163
12.3.4.1 개인화된 쇼핑 경험과 고객 서비스 개선이 유리한 성장 기회를 제공한다 163
12.3.5 미디어 및 엔터테인먼트 164
12.3.5.1 시청자의 취향, 참여 패턴, 인구통계학적 정보의 실시간 분석이 시장 성장을 촉진한다 164
12.3.6 기타 165
12.3.6.1 스마트 기기, 방범 카메라, 자율주행차에 의한 시각적 데이터의 보급이 수요를 촉진 165
12.4 정부 기관 166
12.4.1 국가 안보와 국방에서의 AI 활용 증가가 시장 성장을 촉진 166
13 AI 서버 시장(지역별) 168
13.1 서론 169
13.2 북미 171
13.2.1 북미 거시경제 전망 171
13.2.2 미국 177
13.2.2.1 정부 주도의 반도체 제조 촉진책이 시장을 견인 177
13.2.3 캐나다 178
13.2.3.1 AI의 상업화 중시의 고조가 수요를 촉진 178
13.2.4 멕시코 179
179 13.2.4.1 디지털 플랫폼과 클라우드 기반 솔루션으로의 전환이 수요를 가속 179

13.3 유럽 181
13.3.1 유럽의 거시경제 전망 181
13.3.2 영국 188
13.3.2.1 데이터센터 인프라에 대한 투자 확대가 수요를 견인 188
13.3.3 독일 189
13.3.3.1 견고한 산업 기반이 유리한 성장 기회를 가져옴 189
13.3.4 프랑스 190
13.3.4.1 AI 신흥 기업의 증가로 AI 서버 수요가 가속화됨 190
13.3.5 이탈리아 191
13.3.5.1 자동차 및 의료 분야의 디지털화 채택 확대가 시장을 견인함 191
13.3.6 스페인 192
13.3.6.1 AI 제조업체 간 협력 및 파트너십 확대가 시장 성장을 뒷받침 192
13.3.7 기타 유럽 193
13.4 아시아 태평양 지역 195
13.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 195
13.4.2 중국 202
13.4.2.1 연구비의 급증과 지원적인 규제정책의 실시가 시장 성장을 촉진 202
13.4.3 일본 203
13.4.3.1 로봇시스템을 진화시키는 AI 서버의 채용이 증가하여 유리한 성장 기회를 제공 203
13.4.4 한국 204
13.4.4.1 한국에서 반도체 산업이 AI 서버 시장을 견인 204
13.4.5 인도 205
13.4.5.1 정부 주도의 AI 인프라 강화책이 시장 성장을 촉진 205
13.4.6 기타 아시아 태평양 지역 206
13.5 ROW 207
13.5.1 ROW의 거시경제 전망 208
13.5.2 중동 213
13.5.2.1 디지털 전환과 기술혁신을 중시하는 움직임이 시장 성장을 견인 213
13.5.2.2 GCC 국가 216
13.5.2.3 기타 중동 지역 217
13.5.3 아프리카 218
13.5.3.1 인터넷 보급률과 모바일 계약 수 증가가 유리한 성장 기회를 가져다 218
13.5.4 남미 219
13.5.4.1 방대한 데이터 저장 수요 증가가 수요를 견인 219

14 경쟁 환경 221
14.1 개요 221
14.2 주요 플레이어의 전략/승리권(2020~2024년) 221
14.3 수익 분석 224
14.4 시장 점유율 분석, 2023년 224
14.5 기업 평가와 재무 지표 228
14.6 브랜드/제품 비교 229
14.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2023년 230
14.7.1 스타 기업 230
14.7.2 신흥 리더 230
14.7.3 침투형 플레이어 230
14.7.4 참여 기업 230
14.7.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 232
14.7.5.1 기업 풋프린트 232
14.7.5.2 지역별 풋프린트 233
14.7.5.3 프로세서 유형별 풋프린트 234
14.7.5.4 기능별 풋프린트 235
14.7.5.5 냉각 기술 풋프린트 235
14.7.5.6 폼 팩터 풋프린트 236
14.7.5.7 전개 풋프린트 237
14.7.5.8 애플리케이션 풋프린트 238
14.7.5.9 최종 사용자 풋프린트 239
14.8 기업평가 매트릭스: 신흥기업/SM(2023년) 239
14.8.1 진보적 기업 239
14.8.2 대응력 있는 기업 240
14.8.3 역동적인 기업 240
14.8.4 스타팅 블록 240
14.8.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM, 2023년 241
14.8.5.1 주요 신흥 기업/중소기업 상세 목록 241
14.8.5.2 주요 신흥 기업/SME의 경쟁 벤치마킹 242
14.9 경쟁 시나리오와 동향 243
14.9.1 제품 출시 243
14.9.2 거래 245
14.9.3 확장 248

15 기업 프로필 249
15.1 주요 기업 249
Dell Inc. (미국)
Hewlett Packard Enterprise Development LP (미국)
Lenovo (홍콩)
Huawei Technologies Co. (중국)
IBM (미국)
H3C Technologies Co. (Ltd. (중국)
Cisco Systems Inc. (미국)
Super Micro Computer Inc. (미국)
후지쯔(일본)
INSPUR Co. Ltd.(중국)
16 부록 308
16.1 토론 가이드 308
16.2 지식 저장소: Marketsandmarkets 구독 포털 312
16.3 맞춤 옵션 314
16.4 관련 보고서 314
16.5 저자 세부 사항 315

1 INTRODUCTION 27
1.1 STUDY OBJECTIVES 27
1.2 MARKET DEFINITION 27
1.3 STUDY SCOPE 28
1.3.1 MARKETS COVERED AND REGIONAL SCOPE 28
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 29
1.3.3 YEARS CONSIDERED 29
1.4 CURRENCY CONSIDERED 30
1.5 UNITS CONSIDERED 30
1.6 LIMITATIONS 30
1.7 STAKEHOLDERS 31
2 RESEARCH METHODOLOGY 32
2.1 RESEARCH DATA 32
2.1.1 SECONDARY DATA 33
2.1.1.1 List of major secondary sources 34
2.1.1.2 Key data from secondary sources 34
2.1.2 PRIMARY DATA 34
2.1.2.1 List of primary interview participants 35
2.1.2.2 Breakdown of primaries 35
2.1.2.3 Key data from primary sources 36
2.1.2.4 Key industry insights 37
2.1.3 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 38
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 39
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 41
2.2.1.1 Approach to estimate market size using bottom-up analysis
(demand side) 41
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 42
2.2.2.1 Approach to estimate market size using top-down analysis
(supply side) 42
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 43
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 44
2.5 RISK ASSESSMENT 45
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 45
3 EXECUTIVE SUMMARY 46

4 PREMIUM INSIGHTS 51
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI SERVER MARKET 51
4.2 AI SERVER MARKET, BY PROCESSOR TYPE 51
4.3 AI SERVER MARKET, BY FUNCTION 52
4.4 AI SERVER MARKET, BY COOLING TECHNOLOGY 52
4.5 AI SERVER MARKET, BY FORM FACTOR 53
4.6 AI SERVER MARKET, BY DEPLOYMENT 53
4.7 AI SERVER MARKET, BY APPLICATION 54
4.8 AI SERVER MARKET, BY END USER 54
4.9 AI SERVER MARKET, BY COUNTRY 55
4.10 AI SERVER MARKET, BY REGION 55
5 MARKET OVERVIEW 56
5.1 INTRODUCTION 56
5.2 MARKET DYNAMICS 56
5.2.1 DRIVERS 57
5.2.1.1 Increase in data traffic and need for high computing power 57
5.2.1.2 Increasing adoption of machine learning and deep learning algorithms 57
5.2.1.3 Rising adoption of cloud-based AI solutions across industries 58
5.2.1.4 Advancements in GPU and ASIC technologies for AI acceleration 59
5.2.2 RESTRAINTS 60
5.2.2.1 High initial costs of AI server hardware and infrastructure 60
5.2.2.2 Shortage of AI hardware experts and skilled workforce 60
5.2.2.3 Power consumption and cooling challenges for high-density AI servers 61
5.2.3 OPPORTUNITIES 63
5.2.3.1 Growing potential of AI in healthcare sector 63
5.2.3.2 Increasing investments in data centers by cloud service providers 65
5.2.3.3 Growing demand for AI-as-a-Service (AIaaS) platforms 66
5.2.3.4 Increasing adoption of AI in small and medium-sized enterprises (SMEs) 66
5.2.4 CHALLENGES 67
5.2.4.1 Data security and privacy concerns 67
5.2.4.2 Supply chain disruptions 68
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 69
5.4 PRICING ANALYSIS 69
5.4.1 AVERAGE SELLING PRICE OF KEY PLAYERS, BY PROCESSOR TYPE 70
5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION 71
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 72
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 75
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 76
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 76
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 76
5.8.1.1 High-performance computing (HPC) 76
5.8.1.2 High bandwidth memory (HBM) 77
5.8.1.3 GenAI workload 78
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 78
5.8.2.1 Data center power management and cooling system 78
5.8.2.2 High-speed interconnects 79
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 79
5.8.3.1 AI development frameworks 79
5.8.3.2 Quantum AI 80
5.9 SERVER COST STRUCTURE/BILL OF MATERIAL (BOM) 80
5.9.1 GPU SERVER 80
5.10 AI SERVER’S CURRENT PENETRATION AND GROWTH FORECAST 83
5.11 UPCOMING DEPLOYMENTS OF DATA CENTER BY CLOUD SERVICE PROVIDERS 83
5.12 CLOUD SERVICE PROVIDERS’ CAPEX 84
5.13 PROCESSOR BENCHMARKING 85
5.13.1 GPU BENCHMARKING 85
5.13.2 CPU BENCHMARKING 86
5.14 PATENT ANALYSIS 86
5.15 TRADE ANALYSIS 92
5.15.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 847150) 92
5.15.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 847150) 93
5.16 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 94
5.17 CASE STUDY ANALYSIS 97
5.17.1 AIVRES’ HIGH-PERFORMANCE COMPUTING SERVER ACCELERATES AI SOLUTION DEVELOPMENT 97
5.17.2 SEEWEB COLLABORATED WITH LENOVO AND NVIDIA TO LAUNCH GPU-COMPUTING-AS-A-SERVICE MODEL FOR EXPANDING AI ACCESSIBILITY 97
5.17.3 SHARONAI EXPANDS AI INFRASTRUCTURE WITH LENOVO TRUSCALE, DEPLOYING HUNDREDS OF GPU-DENSE SERVERS 98
5.17.4 SERVING INFERENCE FOR LLMS: A CASE STUDY WITH NVIDIA TRITON INFERENCE SERVER AND ELEUTHER AI 98
5.17.5 APPLIED DIGITAL CORPORATION EXPANDED AI CAPABILITIES WITH SUPERMICRO SERVERS 99
5.18 REGULATORY LANDSCAPE 100
5.18.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
5.18.2 STANDARDS 104
5.19 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 106
5.19.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 107
5.19.2 THREAT OF SUBSTITUTES 107
5.19.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 108
5.19.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 108
5.19.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 108
5.20 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 109
5.20.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 109
5.20.2 BUYING CRITERIA 110
6 AI SERVER MARKET, BY PROCESSOR TYPE 111
6.1 INTRODUCTION 112
6.2 GPU-BASED SERVERS 114
6.2.1 INCREASING INTEGRATION OF GPU-BASED AI SERVER BY CLOUD PROVIDERS TO BOOST MARKET 114
6.3 FPGA-BASED SERVERS 116
6.3.1 GROWING NEED FOR FLEXIBILITY AND CUSTOMIZATION FOR AI WORKLOADS TO DRIVE DEMAND FOR FPGA-BASED SERVERS 116
6.4 ASIC-BASED SERVERS 118
6.4.1 RISING DEMAND FOR CUSTOMIZED, HIGH-PERFORMANCE AI PROCESSING TO FUEL ADOPTION OF ASIC-BASED SERVERS 118
7 AI SERVER MARKET, BY FUNCTION 121
7.1 INTRODUCTION 122
7.2 TRAINING 124
7.2.1 SURGE IN DEEP LEARNING TECHNOLOGIES TO DRIVE AI SERVER MARKET GROWTH 124
7.3 INFERENCE 126
7.3.1 SHIFT TOWARDS EDGE COMPUTING TO BOOST DEMAND FOR AI INFERENCE SERVERS 126
8 AI SERVER MARKET, BY COOLING TECHNOLOGY 128
8.1 INTRODUCTION 129
8.2 AIR COOLING 131
8.2.1 COST-EFFECTIVE AND SIMPLE INSTALLATION OF AIR COOLING TECHNOLOGY TO DRIVE DEMAND 131
8.3 LIQUID COOLING 132
8.3.1 INCREASING COOLING DEMANDS OF HPC AND AI WORKLOADS TO FUEL MARKET 132
8.4 HYBRID COOLING 133
8.4.1 RISE OF AI-DRIVEN MACHINE LEARNING, NATURAL LANGUAGE PROCESSING, AND COMPUTER VISION TO BOOST DEMAND 133
9 AI SERVER MARKET, BY FORM FACTOR 134
9.1 INTRODUCTION 135
9.2 RACK-MOUNTED SERVERS 136
9.2.1 ADVANCEMENTS IN COOLING TECHNOLOGIES AND ENERGY EFFICIENCY TO DRIVE DEMAND FOR RACK-MOUNTED AI SERVERS 136

9.3 BLADE SERVERS 137
9.3.1 INCREASING DEMAND FOR HANDLING AI WORKLOADS IN HEALTHCARE, FINANCE, AND AUTOMOTIVE INDUSTRIES TO DRIVE MARKET 137
9.4 TOWER SERVERS 137
9.4.1 INCREASED USE IN MACHINE LEARNING, DATA ANALYTICS, AND SMALLER-SCALE AI INFERENCING TASKS TO BOOST DEMAND 137
10 AI SERVER MARKET, BY DEPLOYMENT 138
10.1 INTRODUCTION 139
10.2 ON-PREMISES 140
10.2.1 INCREASING IMPLEMENTATION IN HEALTHCARE AND FINANCE SECTORS TO DRIVE MARKET 140
10.3 CLOUD 141
10.3.1 ABILITY TO RAPIDLY ADAPT TO FLUCTUATING WORKLOADS WITHOUT HEAVY UPFRONT INVESTMENTS TO DRIVE GROWTH 141
11 AI SERVER MARKET, BY APPLICATION 143
11.1 INTRODUCTION 144
11.2 GENERATIVE AI 145
11.2.1 RULE-BASED MODELS 146
11.2.1.1 Growing use in finance, healthcare, or legal systems to drive market 146
11.2.2 STATISTICAL MODELS 147
11.2.2.1 Increasing availability of vast datasets from IoT devices, social media, and public health data to drive demand 147
11.2.3 DEEP LEARNING 148
11.2.3.1 Proliferation of AI in healthcare, automotive, and consumer electronics to boost demand 148
11.2.4 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS) 149
11.2.4.1 Increasing need for high-quality, scalable data generation to support market growth 149
11.2.5 AUTOENCODERS 149
11.2.5.1 Increasing use in cloud and edge computing to enhance server performance to drive demand 149
11.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 150
11.2.6.1 Proliferation of visual data through smart devices, security cameras, and self-driving cars to drive market 150
11.2.7 TRANSFORMER MODELS 150
11.2.7.1 Availability of large-scale datasets and advancements in data storage technologies to fuel market 150
11.3 MACHINE LEARNING 151
11.3.1 RAPID ADVANCEMENT AND DEPLOYMENT OF ML MODELS TO BOOST DEMAND 151
11.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 152
11.4.1 INCREASING NEED FOR REAL-TIME REQUIREMENTS OF NLP APPLICATIONS TO SUPPORT MARKET GROWTH 152

11.5 COMPUTER VISION 152
11.5.1 SURGE IN COMPUTER VISION APPLICATIONS IN SECURITY, HEALTHCARE, AUTOMOTIVE, AND RETAIL FUELING DEMAND FOR AI SERVERS 152
12 AI SERVER MARKET, BY END USER 154
12.1 INTRODUCTION 155
12.2 CLOUD SERVICE PROVIDERS 156
12.2.1 SURGING AI WORKLOADS AND CLOUD ADOPTION TO STIMULATE MARKET GROWTH 156
12.3 ENTERPRISES 157
12.3.1 HEALTHCARE 159
12.3.1.1 Integration of AI for computer-aided drug discovery to foster market growth 159
12.3.2 BFSI 160
12.3.2.1 Growing need for fraud detection in financial institutions to boost demand 160
12.3.3 AUTOMOTIVE 161
12.3.3.1 Growing focus on safety, efficiency, and enhanced driving experiences to drive growth 161
12.3.4 RETAIL & E-COMMERCE 163
12.3.4.1 Personalized shopping experiences and improved customer service to offer lucrative growth opportunities 163
12.3.5 MEDIA & ENTERTAINMENT 164
12.3.5.1 Real-time analysis of viewer preferences, engagement patterns, and demographic information to augment market growth 164
12.3.6 OTHERS 165
12.3.6.1 Proliferation of visual data through smart devices, security cameras, and self-driving cars to drive demand 165
12.4 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 166
12.4.1 INCREASING USE OF AI IN NATIONAL SECURITY AND DEFENSE TO DRIVE MARKET GROWTH 166
13 AI SERVER MARKET, BY REGION 168
13.1 INTRODUCTION 169
13.2 NORTH AMERICA 171
13.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 171
13.2.2 US 177
13.2.2.1 Government-led initiatives to boost semiconductor manufacturing to drive market 177
13.2.3 CANADA 178
13.2.3.1 Growing emphasis on commercializing AI to fuel demand 178
13.2.4 MEXICO 179
13.2.4.1 Increasing shift toward digital platforms and cloud-based solutions to accelerate demand 179

13.3 EUROPE 181
13.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 181
13.3.2 UK 188
13.3.2.1 Growing investments in data center infrastructure to boost demand 188
13.3.3 GERMANY 189
13.3.3.1 Presence of robust industrial base to offer lucrative growth opportunities 189
13.3.4 FRANCE 190
13.3.4.1 Increasing number of AI startups to accelerate demand for AI servers 190
13.3.5 ITALY 191
13.3.5.1 Growing adoption of digitalization in automotive and healthcare sectors to drive market 191
13.3.6 SPAIN 192
13.3.6.1 Growing collaborations and partnerships among AI manufacturers to support market growth 192
13.3.7 REST OF EUROPE 193
13.4 ASIA PACIFIC 195
13.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 195
13.4.2 CHINA 202
13.4.2.1 Surge in research funding and implementation of supportive regulatory policy to augment market growth 202
13.4.3 JAPAN 203
13.4.3.1 Rising adoption of AI servers to advance robotics systems to offer lucrative growth opportunities 203
13.4.4 SOUTH KOREA 204
13.4.4.1 Thriving semiconductor industry in South Korea to drive market for AI servers 204
13.4.5 INDIA 205
13.4.5.1 Government-led initiatives to boost AI infrastructure to foster market growth 205
13.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 206
13.5 ROW 207
13.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 208
13.5.2 MIDDLE EAST 213
13.5.2.1 Growing emphasis on digital transformation and technological innovation to drive market growth 213
13.5.2.2 GCC countries 216
13.5.2.3 Rest of Middle East 217
13.5.3 AFRICA 218
13.5.3.1 Rising internet penetration and mobile subscriptions to offer lucrative growth opportunities 218
13.5.4 SOUTH AMERICA 219
13.5.4.1 Growing need to store vast amounts of data to boost demand 219

14 COMPETITIVE LANDSCAPE 221
14.1 OVERVIEW 221
14.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 221
14.3 REVENUE ANALYSIS 224
14.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 224
14.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 228
14.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 229
14.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 230
14.7.1 STARS 230
14.7.2 EMERGING LEADERS 230
14.7.3 PERVASIVE PLAYERS 230
14.7.4 PARTICIPANTS 230
14.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 232
14.7.5.1 Company footprint 232
14.7.5.2 Region footprint 233
14.7.5.3 Processor type footprint 234
14.7.5.4 Function footprint 235
14.7.5.5 Cooling technology footprint 235
14.7.5.6 Form factor footprint 236
14.7.5.7 Deployment footprint 237
14.7.5.8 Application footprint 238
14.7.5.9 End user footprint 239
14.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 239
14.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 239
14.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 240
14.8.3 DYNAMIC COMPANIES 240
14.8.4 STARTING BLOCKS 240
14.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 241
14.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 241
14.8.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 242
14.9 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 243
14.9.1 PRODUCT LAUNCHES 243
14.9.2 DEALS 245
14.9.3 EXPANSIONS 248

15 COMPANY PROFILES 249
15.1 KEY PLAYERS 249
15.1.1 DELL INC. 249
15.1.1.1 Business overview 249
15.1.1.2 Products offered 250
15.1.1.3 Recent developments 251
15.1.1.3.1 Deals 251
15.1.1.4 MnM view 252
15.1.1.4.1 Key strengths 252
15.1.1.4.2 Strategic choices 252
15.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 252
15.1.2 HEWLETT PACKARD ENTERPRISE DEVELOPMENT LP 253
15.1.2.1 Business overview 253
15.1.2.2 Products offered 254
15.1.2.3 Recent developments 255
15.1.2.3.1 Product launches 255
15.1.2.3.2 Deals 256
15.1.2.4 MnM view 257
15.1.2.4.1 Key strengths 257
15.1.2.4.2 Strategic choices 257
15.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 257
15.1.3 LENOVO 258
15.1.3.1 Business overview 258
15.1.3.2 Products offered 259
15.1.3.3 Recent developments 260
15.1.3.3.1 Product launches 260
15.1.3.3.2 Deals 261
15.1.3.3.3 Expansions 263
15.1.3.4 MnM view 263
15.1.3.4.1 Key strengths 263
15.1.3.4.2 Strategic choices 263
15.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 263
15.1.4 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. 264
15.1.4.1 Business overview 264
15.1.4.2 Products offered 265
15.1.4.3 Recent developments 266
15.1.4.3.1 Deals 266
15.1.4.4 MnM view 267
15.1.4.4.1 Key strengths 267
15.1.4.4.2 Strategic choices 267
15.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 267

15.1.5 IBM 268
15.1.5.1 Business overview 268
15.1.5.2 Products offered 269
15.1.5.3 Recent developments 271
15.1.5.3.1 Product launches 271
15.1.5.3.2 Deals 271
15.1.5.4 MnM view 272
15.1.5.4.1 Key strengths 272
15.1.5.4.2 Strategic choices 272
15.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 272
15.1.6 H3C TECHNOLOGIES CO., LTD. 273
15.1.6.1 Business overview 273
15.1.6.2 Products offered 273
15.1.6.3 Recent developments 275
15.1.6.3.1 Product launches 275
15.1.6.3.2 Deals 275
15.1.7 CISCO SYSTEMS, INC. 277
15.1.7.1 Business overview 277
15.1.7.2 Products offered 278
15.1.7.3 Recent developments 279
15.1.7.3.1 Product launches 279
15.1.7.3.2 Deals 280
15.1.8 SUPER MICRO COMPUTER, INC. 282
15.1.8.1 Business overview 282
15.1.8.2 Products offered 283
15.1.8.3 Recent developments 285
15.1.8.3.1 Product launches 285
15.1.8.3.2 Deals 286
15.1.9 FUJITSU 287
15.1.9.1 Business overview 287
15.1.9.2 Products offered 288
15.1.9.3 Recent developments 289
15.1.9.3.1 Deals 289
15.1.10 INSPUR CO., LTD. 290
15.1.10.1 Business overview 290
15.1.10.2 Products offered 291
15.1.10.3 Recent developments 291
15.1.10.3.1 Product launches 291
15.1.10.3.2 Deals 292

15.2 OTHER PLAYERS 293
15.2.1 NVIDIA CORPORATION 293
15.2.2 ADLINK TECHNOLOGY INC. 294
15.2.3 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 295
15.2.4 QUANTA COMPUTERS 296
15.2.5 WISTRON CORPORATION 297
15.2.6 GIGABIT TECHNOLOGIES PVT LTD. 298
15.2.7 ASUSTEK COMPUTER INC. 299
15.2.8 AIVRES 300
15.2.9 AIME 301
15.2.10 WIWYNN CORPORATION 302
15.2.11 MITAC COMPUTING TECHNOLOGY CORPORATION 303
15.2.12 NEC CORPORATION INDIA PRIVATE LIMITED 304
15.2.13 XENON SYSTEMS PTY LTD. 305
15.2.14 GRAPHCORE 306
15.2.15 2CRSI GROUP 307
16 APPENDIX 308
16.1 DISCUSSION GUIDE 308
16.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 312
16.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 314
16.4 RELATED REPORTS 314
16.5 AUTHOR DETAILS 315

※본 조사보고서 [세계의 AI 서버 시장 (~2030년) : 프로세서 유형별 (GPU, FPGA, ASIC), 기능별 (훈련, 추론), 폼 팩터별 (랙 마운트 서버, 블레이드 서버, 타워 서버), 냉각 기술별 (공냉, 수냉, 하이브리드 냉각)] (코드 : SE 9183) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요.

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*** 아래는 관련 보고서 소개입니다 ***

세계의 디지털 아이솔레이터 시장 (~2028년) : 기술별 (정전 용량, 자기, GMR), 데이터 속도별 (25~75Mbps, 75Mbps 이상), 채널별, 절연 재료별, 용도별 (게이트 드라이버, DC/DC 컨버터, ADC), 산업별, 지역별
SE5628-23 / MarketsandMarkets / 2023년 11월 / "글로벌 디지털 아이솔레이터 시장은 2022년 19억 달러로 평가되며 2023년부터 2028년까지 예측 기간 동안 연평균 8.6% 성장하여 2028년에는 31억 달러에 달할 것으로 예상됩니다."노이즈가 없는 전자 및 전기 장비에 대한 수요 증가가...1. 소개 2. 조사 방법 3. 개요 4. 프리미엄 인사이트 5. 시장 개요 6. 세계의 디지털 아이솔레이터 시장 규모 : 기술별 7. 세계의 디지털 아이솔레이터 시장 규모 : 데이터 전송률별 8. 세계의 디지털 아이솔레이터 시장 규모 : 채널별 9. 세계의 디지털 아이솔레이터 시장 규모 : 절연 유형별 10. 세계의 디지털...

세계의 5G 서비스 시장 (~2028년) : 통신 유형별 (eMBB, URLLC, mMTC), 최종 용도별 (소비자, 기업), 용도별 (인더스트리 4.0, 스마트 시티, 스마트 빌딩), 기업별 (제조, 통신, 유통, 전자 상거래), 지역별
TC6596-24 / MarketsandMarkets / 2023년 12월 / "글로벌 5G 서비스 시장은 2023년 1,218억 달러, 2028년 1,0023억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 52.4%를 기록할 것으로 예상됩니다."5G 지원 스마트폰의 보급은 소비자 부문에서 매우 중요한 원동력으로 부상하고 있으며, 5G 기술 보급에 박차를...1. 서론 2. 조사 방법 3. 개요 4. 프리미엄 인사이트 5. 시장 개요 6. 세계의 5G 서비스 시장 규모 : 용도별 7. 세계의 5G 서비스 시장 규모 : 최종 용도별 8. 세계의 5G 서비스 시장 규모 : 통신 유형별 9. 세계의 5G 서비스 시장 규모 : 기업별 10. 세계의 5G...

세계의 3D 센서 시장 (~2029년) : 종류별 (이미지 센서, 위치 센서, 음향 센서, 자력계, 가속도계, 자이로스코프), 기술별 (비행 시간, 구조광, 스테레오 비전, 초음파), 방법별 (시간 지연, 삼각 측량)
SE3486 / MarketsandMarkets / 2024년 6월 / ...“세계의 3D 센서 시장은 2024년에 61억 달러의 가치가 있을 것으로 예상되며 2029년에는 128억 달러에 달하고 2024년부터 2029년까지 16.3%의 연평균 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.”안면 인식, 증강 현실(AR), 제스처 제어와 같은 정교한 기능이 통합된 스마트폰, 태블릿, 웨어러블 기기에 대한 소비자 수요가 증가함에 따라 소비자 가전 부문에서 3D 센서의 채택이 가속화되고 있습니다. 이러한...

세계의 피플 카운팅 시스템 시장 (~2029) : 유형별 (단방향, 양방향), 기술별 (적외선 빔, 열화상, 영상 기반), 제공별 (하드웨어, 소프트웨어), 최종 용도별, 지역별 (북미, 유럽, 아시아 태평양, 기타 지역)
SE4926 / MarketsandMarkets / 2024년 7월 / ...“세계의 피플 카운팅 시스템 시장은 2024년 12억 달러에서 2029년 21억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2024년부터 2029년까지 연평균 11.6%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.”피플 카운팅 시스템은 특정 시간에 특정 구역에 있는 사람의 수에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 특정 점유 수준에 도달하면 알람이 울립니다. 이는 화재 안전 규정이 적용되는 행사장이나 건물에서...

세계의 블록체인 시장 (~2029년) : 구성 요소별 (플랫폼, 서비스 (관리형, 전문형)), 공급자별, 유형별 (공개형, 비공개형, 하이브리드, 컨소시엄), 배포별 (클라우드, 온프레미스), 조직 규모별, 산업별, 지역별
TC4638 / MarketsandMarkets / 2024년 7월 / ...“세계의 블록체인 시장 규모는 2024년 201억 달러에서 2029년 2,489억 달러로 예측 기간 동안 65.5%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.”AI와 IoT, 블록체인 기술의 결합은 데이터 보안과 위변조 방지 기록을 보장함으로써 상당한 성장을 견인합니다. “구성 요소별로는 서비스 부문이 예측 기간 동안 더 높은 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다.” 블록체인 도입과 함께 블록체인...

※당 사이트에 없는 보고서도 취급 가능한 경우가 많으니 문의 주세요!