AI 서버 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(CPU+GPU 서버, CPU+FPGA 서버, CPU+TPU 서버 및 CPU+ASIC 서버), 애플리케이션별(의료, 보안, 전자 상거래, 금융, 게임 산업, 고성능 컴퓨팅 및 기타) 및 2035년 지역 예측

AI 서버 시장 개요

전 세계 AI 서버 시장 규모는 2026년 80억 1,212만 달러였으며, 2035년까지 4억 3,480.63만 달러에 이를 것으로 예상되며 예측 기간 동안 CAGR 20.68%를 나타냅니다.

AI 서버는 엣지부터 클라우드까지 다양한 환경에서 AI를 지원하는 데 필수적인 곤충입니다. 올바른 유형의 AI 하드웨어를 통합한 AI 서버는 데이터 준비, 교육, 배포, 정기 유지 관리 등 사이트 전체의 AI 사용 단계를 모두 지원합니다. AI 서버는 주로 특수 기능 때문에 기존 서버와 다릅니다. AI 애플리케이션의 강력한 요구 사항을 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이 서버는 강력한 GPU 칩, 빠른 메모리 및 특수 프로세서를 탑재하여 두각을 나타냅니다. 이것이 바로 AI의 혜택을 원하는 기업이 이러한 기능에 의존하는 이유입니다.

활용되는 데이터가 많아지고, 클라우드 기반 AI가 인기를 얻고 있으며, 엣지 컴퓨팅의 중요성이 커지고 있기 때문에 AI 서버에 대한 수요가 높습니다. 조직에서는 고급 분석, 자동 운영, 수리 계획, 사기 탐지 및 고유한 고객 솔루션을 지원하기 위해 AI에 많은 돈을 투자하고 있습니다. 프로세서, 메모리 솔루션 및 상호 연결 기술의 발전은 인공 지능(AI) 시스템의 속도와 효율성을 모두 향상시킵니다.

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AI 서버 시장에 영향을 미치는 글로벌 위기 - 코로나19 영향

"AI 서버 산업은 코로나19 팬데믹 기간 동안 초기 중단에 이어 채택이 가속화되면서 복합적인 영향을 미쳤습니다."

글로벌 코로나19(COVID-19) 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

처음에는 글로벌 코로나19 팬데믹이 공급망의 어려움과 반도체 부족으로 인해 AI 서버 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 생산 및 물류 문제로 인해 서버와 부품을 확보하는 데 시간이 더 걸리고 이로 인해 비용이 높아졌습니다. 결과적으로, 팬데믹으로 인해 기업은 비즈니스 안정성을 유지하기 위해 원격 도구, 클라우드 서비스 및 AI 기반 자동화를 채택하여 디지털 노력을 강화했습니다. 원격으로 수행되는 작업이 늘어나면서 기업은 온라인으로 전환하게 되었고 화상 회의 및 협업 도구를 지원하기 위한 AI 서버가 추가로 필요하게 되었습니다. 원격 의료를 더 잘 지원하고, 신약을 연구하고, 이미지를 분석하기 위해 의료 회사는 AI에 대한 지출을 늘렸습니다.

최신 트렌드

"시장 성장을 주도하는 생성적 AI 혁명"

생성적 인공지능(Generative Artificial Intelligence)의 급속한 성장은 AI 서버 업계의 최신 트렌드를 주도하고 있으며, 주로 대규모 언어 모델과 기반 모델에 주목하고 있습니다. ChatGPT, GPT-4 및 유사한 AI 도구의 인기로 인해 사람들은 이제 이러한 복잡한 서비스를 효율적으로 교육하고 지원할 수 있는 고급 컴퓨터를 원합니다. 생성적 AI 처리 요구로 인해 많은 조직이 강력한 서버와 대규모 클러스터에 투자하게 되었습니다. 사람들이 AI로 인한 환경 피해를 줄이려고 노력하면서 지속 가능한 AI 컴퓨팅의 중요성이 높아지고 있습니다. 업계 사람들은 더 나은 냉각 시스템을 사용하고 AI 워크로드를 위한 기존 에너지원에 대한 대안을 모색하면서 새롭고 효율적인 서버 모델을 내놓고 있습니다.

AI 서버 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 CPU+GPU 서버, CPU+FPGA 서버, CPU+TPU 서버 및 CPU+ASIC 서버로 분류될 수 있습니다.

• CPU+GPU 서버: 뛰어난 병렬 처리 성능으로 인해 이 서버는 복잡한 딥 러닝 알고리즘을 교육하는 AI 서버 업계에서 지배적인 위치를 차지하게 되었습니다. 고성능 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 센터는 주로 NVIDIA 및 AMD에 의존합니다.
• CPU+FPGA 서버: CPU와 FPGA를 결합하면 특정 작업에 맞게 AI 애플리케이션을 사용자 정의할 수 있는 옵션이 열립니다. 최신 상태를 유지하고 대응하기 위해 엣지 컴퓨팅 및 통신 서비스가 필요한 기업은 이 설정의 이점을 누릴 수 있습니다.
• CPU+TPU 서버: TPU(텐서 처리 장치)를 CPU와 결합하면 신경망과 같은 기계 학습 작업을 훨씬 빠르게 실행할 수 있습니다. 이러한 서버는 TensorFlow용으로 구축되었으며 Google의 AI 클라우드 서비스에 필요합니다.
• CPU+ASIC 서버: ASIC과 CPU를 결합하면 장치가 AI 작업을 효율적으로 전용할 수 있습니다. 이 아키텍처는 에너지 효율성과 성능이 매우 중요하기 때문에 자율 주행 자동차 및 인터넷 연결 장치에서 볼 수 있는 것과 같은 대규모 애플리케이션에서 가장 일반적입니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 의료, 보안, 전자 상거래, 금융, 게임 산업, 고성능 컴퓨팅 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 의료: 의료에 AI를 사용하면 진단이 향상되고, 각 환자의 요구 사항에 맞는 치료 계획이 향상되며, 환자 기록을 더 잘 관리할 수 있습니다. 이는 환자 치료를 위한 의료 영상 처리 및 결과 예측에 사용됩니다.
• 보안: AI 서버는 보안에 있어 많은 정보를 처리하므로 실시간으로 위협을 포착하고 차단할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 비디오 및 네트워크 데이터를 빠르게 탐색하여 위협을 탐지할 수 있습니다.
• 전자상거래: AI 서버를 통해 고객은 더 많은 개인적인 제안을 받고 거래는 시장 동향에 더 잘 반응하며 재고는 더 나은 방식으로 처리됩니다. 고객의 행동과 구매 내역을 연구하여 판매 계획을 개선합니다.
• 금융: AI 서버는 금융 기관에서 사기를 감지하고 자동으로 거래하며 잠재적인 위험을 측정하는 데 사용됩니다. 이러한 서버는 대량의 금융 거래 정보를 검토하여 일반적인 패턴과 특이한 사항을 찾아냅니다.
• 게임 산업: AI 서버는 게임에서 사실적인 이미지를 생성하고 난이도를 조정하며 데이터를 즉시 추적하는 데 사용됩니다. 이는 사실적인 게임을 만드는 데 도움이 되며 빠르고 안정적인 콘텐츠 전달을 지원합니다.
• 고성능 컴퓨팅: AI 서버는 HPC에서 어려운 시뮬레이션, 과학 연구 작업 및 빅 데이터 처리를 처리하는 데 사용됩니다. 슈퍼컴퓨터는 기후 과학, 유전학 등 모든 유형의 복잡한 계산에 중요합니다.
• 기타: AI 서버는 농작물 관리를 위한 농업, 맞춤형 교육을 위한 학교, 결함 조기 감지 및 제품 테스트를 위한 공장 등에서도 사용됩니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

"시장을 활성화하기 위한 데이터 생성의 기하급수적 성장"

요인AI 서버 시장글로벌 데이터 생성의 증가는 AI 서버가 인기를 얻는 주된 이유입니다. 조직은 IoT 장치, 소셜 네트워크, 온라인 상점 및 기타 온라인 이동으로 인해 광범위한 정형 및 비정형 데이터를 수집합니다. 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾고, 통찰력을 추출하며, 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리려면 고도화된 AI 컴퓨팅이 필요합니다. AI 서버는 대량의 데이터를 처리하고 처리하는 데 핵심적인 역할을 하며, 이로 인해 소프트웨어 업계는 빅데이터 및 머신러닝 작업을 위한 강력한 하드웨어에 계속 투자하게 되었습니다.

"시장 확대를 위한 디지털 혁신 이니셔티브 가속화"

경쟁사보다 우위를 확보하기 위해 조직이 점점 더 많은 영역에서 디지털 혁신을 사용하고 있기 때문에 AI 서버에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 자동화를 위해 AI를 활용하고 프로세스 실행 방식을 개선하며 정보를 분석하여 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하며 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 디지털 혁신으로의 전환은 새로운 애플리케이션, 서비스 및 모델을 지원하기 위해 AI 인프라가 필요하다는 것을 의미하며, 이는 AI 작업을 위해 강력한 컴퓨터 시스템을 지속적으로 사용하게 됩니다.

억제 요인

"시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 높은 초기 투자 및 인프라 비용"

가장 큰 과제는 AI 서버에 대한 자본을 설정하는 것이 많은 중소기업에 너무 많아 AI를 채택하기 어렵다는 것입니다. 고급 GPU와 가속기를 갖춘 특수 고성능 AI 서버를 구입하려면 많은 돈이 필요하며, 이러한 투자는 많은 조직에 재정적 부담을 줄 수 있습니다. 게다가 조직은 시설, 냉각, 배전 및 연결성에 투자해야 하는데, 이는 비용을 증가시키고 특정 시장 부문의 확장을 방해할 수 있습니다.

기회

"시장 기회 창출을 위한 엣지 AI 배포"

엣지 컴퓨팅과 엣지에서의 AI 처리가 증가하면서 AI 서버 공급업체는 이러한 애플리케이션을 위한 특수 장치를 만들 수 있는 많은 기회를 얻었습니다. 기업은 이제 데이터 근처에 AI를 배치하여 즉시 결정을 내리고 개인정보를 보호하며 대기 시간을 줄이고 있습니다. 결과적으로 이러한 추세는 산업 근로자, 쇼핑 센터, 무인 차량 및 AI를 사용하는 도시를 위한 에너지 효율적인 AI 서버에 대한 새로운 부문을 도입하여 데이터 센터를 넘어 가능한 시장 영역을 확대합니다.

도전

"기술 격차와 기술적 복잡성은 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다."

AI 인프라 설계, 배포 및 관리 분야의 자격을 갖춘 인력이 부족하면 이 분야의 발전에 심각한 장애물이 됩니다. 조직이 AI 시스템을 설계하고 효율성을 개선하며 복잡한 인프라를 관리할 수 있는 전문가를 고용하는 것은 어렵습니다. AI에 대한 올바른 기술이 부족하면 AI 프로젝트에 더 많은 시간이 걸리고, 이를 실행하는 데 드는 비용이 증가하며, 기업이 AI 서버를 최대한 활용하지 못하게 되어 AI에 대한 수요 증가에도 불구하고 시장 확장을 방해할 수 있습니다.

AI 서버 시장 지역별 통찰력

• 북미(미국)

북미는 그곳에 기반을 둔 중요한 기술 회사, 연구 그룹 및 초기 사용자가 많기 때문에 글로벌 AI 서버 시장에서 최고의 위치를 ​​차지하고 있습니다. 미국AI 서버 시장클라우드 솔루션, 검색 앱 및 소셜 미디어 플랫폼을 지원하는 Google, Microsoft, Amazon 및 Meta와 같은 선도적인 기술 회사로부터 주요 지원을 받습니다. NVIDIA, Intel 및 AMD를 AI 서버 벤더로 보유하면 이 지역에서 AI 기술 개발이 끊임없이 진행됩니다. 이 지역의 벤처캐피탈 산업과 정부의 지원으로 AI에 대한 투자가 늘어나 스타트업과 AI 연구자들이 고급 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

• 유럽

유럽에서는 AI를 지원하는 새로운 규정과 디지털 혁신에 대한 대규모 투자로 인해 AI 서버 시장이 상당한 기반을 확보하고 있습니다. 유럽 ​​연합의 계획으로 인해 기업은 자체 AI 플랫폼을 현지에서 구축하고, 외국 클라우드 서비스의 사용을 줄이고, 데이터가 EU 국경 내에 유지되도록 하기 시작했습니다. 독일의 인더스트리 4.0 노력으로 인해 다른 유럽 국가보다 AI 서버를 더 많이 사용하는 반면, 영국은 이를 위해 금융 기관과 연구 센터에 크게 의존하고 있습니다. 해당 지역에서 윤리적 AI와 개인 정보 보호의 중요성은 조직이 기밀 데이터를 저장하고 관리하기 위해 온프레미스 AI 기술을 선호한다는 것을 의미합니다.

• 아시아

아시아 태평양 지역은 많은 신흥 국가의 빠른 디지털 진화와 AI 기술에 대한 정부의 대규모 투자로 인해 AI 서버의 성장을 주도하고 있습니다. 중국은 AI 기회 측면에서 이 지역을 선도하고 있습니다. 왜냐하면 이러한 연구 개발 분야에 대한 대규모 투자로 인해 고급 IT 인프라 구축이 필요하기 때문입니다. AI 인프라는 중국의 일대일로 이니셔티브와 중국제조 2025 계획의 일부이기 때문에 AI 서버에 대한 수요가 꾸준하다. AI 서버는 로봇 공학, 자율 주행 차량 및 스마트 공장을 돕기 위해 일본과 한국에서 많은 투자를 받고 있습니다. 인도의 기술 부문과 디지털 혁신에 대한 집중은 시장에서 더 많은 기회를 창출합니다.

주요 산업 플레이어

"고급 컴퓨팅 솔루션을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어"

시장을 선도하는 기업들은 프로세서, 시스템, 소프트웨어를 혁신하여 AI 서버를 지속적으로 개선하고 있습니다. 그들은 효과적인 냉각 방법을 사용하고 AI 소프트웨어를 더 쉽게 배포하고 관리할 수 있도록 하는 고성능 AI 프로세서를 제조하고 있습니다. 업계의 대기업들은 와트당 성능을 높이고 사용자 비용을 절감하며 고급 컴퓨팅을 통해 새로운 AI 애플리케이션을 가능하게 하기 위해 연구에 많은 투자를 하고 있습니다.

최고의 AI 서버 회사 목록

• Hewlett Packard Enterprise Development LP(미국)
• 엔비디아(미국)
• 피닉스냅(미국)
• IBM (미국)
• 델(미국)
• 화웨이(중국)
• 디후니(미국)
• 에이디링크 기술(대만)
• AIME(영국)
• 후지쯔(일본)
• 인스퍼 시스템(중국)

주요 산업 발전

2024년 3월:NVIDIA는 대규모 언어 모델 훈련 및 추론을 위해 특별히 설계된 H200 Tensor Core GPU의 출시를 발표했습니다. 이 획기적인 제품은 이전 세대에 비해 LLM 교육 성능이 최대 1.8배 향상되어 생성 AI 애플리케이션의 증가하는 계산 요구 사항을 해결하고 AI 서버 인프라에 대한 새로운 성능 벤치마크를 설정합니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

AI 서버 시장은 생성적 AI 혁명, 데이터 생성의 기하급수적인 성장, 디지털 혁신 이니셔티브 가속화로 인해 지속적인 호황을 누릴 준비가 되어 있습니다. 기술 격차 및 기술적 복잡성을 포함한 과제에도 불구하고 Edge AI 배포에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 플레이어는 기술 업그레이드와 전략적 시장 성장을 통해 발전하여 AI 서버의 공급과 매력을 강화하고 있습니다.