AI 인프라 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 제품 유형(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 유형(머신러닝, 딥러닝), 기능 유형(학습, 추론), 배포 방식(온프레미스, 클라우드, 하이브리드), 최종 사용자(기업, 정부, 클라우드 서비스 제공업체) 및 지역(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카)별 예측, 2026-2034년

시장 역학

글로벌 AI 인프라 시장 성장 동력

고성능 컴퓨팅 데이터 센터에 필요한 AI 하드웨어

스마트 연결 기기의 기하급수적인 증가와 데이터 소비량의 급격한 증가로 인해 데이터 센터의 기반 인프라가 심각한 압박을 받고 있습니다. 데이터 센터의 복잡성이 점점 더 커짐에 따라 이제는 인간의 능력만으로는 이를 감당하기가 불가능해졌습니다. 인공지능 기능을 갖춘 데이터 센터 하드웨어는 데이터 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 수백만 개의 데이터 세트를 사용하여 머신러닝 모델을 학습시키는 것과 같은 연산 집약적인 작업은 데이터 센터에서 수행하는 것이 바람직합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 이미 이러한 작업을 수행해 왔으며, 새로운 하드웨어는 그 가능성을 더욱 확장하고 있습니다.

데이터 센터에서 CPU는 데이터와 명령어가 저장된 여러 메모리 영역을 관리하기 위해 직렬 연산에 사용됩니다. 프로세서는 메모리 주소에 있는 명령어와 데이터를 분석하여 순차적으로 연산을 수행합니다. 직렬 분석에서 계산 단계는 논리적으로 순서대로 진행됩니다. 즉, 데이터 센터의 프로세서는 단일 작업을 여러 개의 명령어 세트로 나누어 순차적으로 실행합니다. 이는 특히 방대한 데이터와 명령어 세트를 사용하는 AI 기반 연산을 수행할 때 데이터 센터에서 지연 시간 문제를 자주 발생시킵니다. 병렬 컴퓨팅 프레임워크는 여러 컴퓨팅 리소스를 동시에 활용하여 명령어를 실행할 수 있도록 합니다. 이 기술을 사용하면 명령어를 여러 개의 작은 단위로 나누어 여러 보조 프로세서에서 동시에 처리할 수 있습니다. 이러한 이유로 고성능 컴퓨팅(HPC)/슈퍼컴퓨터는 병렬 처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있습니다.

인공지능(AI), 데이터 마이닝, 가상 현실 기술이 발전함에 따라 상용 서버는 병렬 컴퓨팅을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. GPU는 병렬 아키텍처와 수만 개의 코어를 갖추고 있어 수많은 명령어를 동시에 처리할 수 있으므로 병렬 컴퓨팅에 매우 적합합니다. 병렬 컴퓨팅 패러다임은 딥러닝 학습 및 인터페이스 구현에 이상적입니다. 인공 신경망 전반에 걸쳐 병렬 컴퓨팅이 더 효율적이기 때문입니다. 이러한 병렬 컴퓨팅 수요 증가로 인해 향후 AI 인프라 시장은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.

글로벌 AI 인프라 시장 제약 요인

숙련된 인력 부족

AI 시스템은 복잡한 시스템이기 때문에 기업은 이를 구축, 관리 및 통합하기 위해 전문 지식과 역량 있는 팀을 필요로 합니다. 또한, AI 기술을 기존 시스템에 통합하는 것은 상당한 자금이 투입된 내부 연구 개발과 특허 출원이 필요한 복잡한 작업입니다. 작은 실수라도 시스템 오류나 솔루션 오작동으로 이어져 결과에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 최신 머신러닝 기반 AI 프로세서를 활용하려면 숙련된 데이터 과학자와 개발자가 필수적입니다. 모든 산업 분야의 기업들은 운영 효율성 및 효과성 향상, 낭비 감소, 환경 보호, 신규 고객 확보, 제품 및 프로세스 혁신 지원을 위해 신기술을 도입하고 있습니다.

글로벌 AI 인프라 시장 기회

코프로세서 수요 증가

무어의 법칙에 따르면, 집적 회로(IC)는 2020년까지 약 18개월마다 단위 면적당 트랜지스터 수를 두 배로 늘려갈 것으로 예상되었습니다. 2015년 인텔은 7nm 및 5nm 공정 기술 개발을 통해 무어의 법칙을 몇 년 더 연장할 수 있을 것이라고 주장했습니다. 하지만 향후 프로세서 크기를 더 줄이는 것은 어려울 것으로 보입니다. 크기를 줄이면 전자와 정공 사이의 거리가 짧아져 IC에서 누설 전류나 과열과 같은 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 이러한 문제들은 IC의 내구성 저하, 성능 저하, 전력 소비 증가로 이어질 것입니다. 따라서 인공지능(AI) 인프라의 필수 구성 요소인 가속기 또는 보조 프로세서 칩의 개발은 칩의 처리 능력을 향상시킬 수 있는 새로운 기술에 대한 필요성에서 비롯되었습니다.

지역 분석

북아메리카는 다른 지역에 대한 지배권을 행사한다.

지역별로는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카를 대상으로 글로벌 AI 인프라 시장을 분석합니다.

북미 지역은 예측 기간 동안 연평균 20%의 성장률을 기록하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 주로 미국과 캐나다와 같은 국가들의 존재에 기인합니다. 북미 지역의 인공지능(AI) 발전은 미국의 강력한 혁신 생태계에 힘입어 가속화되고 있는데, 이는 첨단 기술에 대한 전략적인 연방 정부 투자와 전 세계에서 모이는 선구적인 과학자 및 기업가, 그리고 최고의 연구 기관들의 존재에 의해 뒷받침됩니다. 또한, 이 지역에서는 커넥티드 기기, 5G 기기, 사물 인터넷(IoT) 기기가 크게 증가하고 있습니다. 결과적으로, 통신 서비스 제공업체(CSP)는 점점 더 복잡해지는 환경을 효과적으로 관리하기 위해 네트워크 슬라이싱, 가상화, 새로운 사용 사례 및 서비스 요구 사항에 대한 필요성을 느끼고 있습니다. 기존의 네트워크 및 서비스 관리 전략이 지속 가능하지 않다는 점을 고려할 때, 이는 AI 솔루션에 대한 수요 증가를 촉진할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 시장은 2030년까지 연평균 22.2% 성장하여 570억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 중국과 인도와 같은 인구가 많은 국가들의 존재로 아시아 태평양 지역은 빠른 경제 성장을 경험해 왔습니다. 특히 인도는 인공지능(AI)의 세계적인 발전에 큰 관심을 보이며 가장 주목할 만한 성장세를 보이는 국가 중 하나입니다. 인도 정부는 AI의 잠재력을 인식하고 이를 활용하여 국가를 AI 분야의 선두 주자로 만들기 위해 모든 노력을 기울이고 있습니다. 정부는 이러한 유리한 환경을 최대한 활용하여 AI를 빠르게 발전시키고자 합니다. 마찬가지로 중국 정부도 성장하는 시장의 정보 서비스 수요를 충족하기 위해 5G 네트워크 및 데이터 센터를 포함한 새로운 인프라 프로젝트 건설을 가속화하고 있습니다. 또한 정부는 2030년까지 1,500억 달러 이상의 투자를 약속하는 차세대 인공지능 개발 계획을 발표했습니다. 이 계획은 정부 차원의 지원, 중앙 집중식 조정 및 투자를 포함합니다.

세그먼트 분석

글로벌 AI 인프라 시장은 제품 제공, 배포, 최종 사용자 및 지역별로 분류됩니다.

제공 상품에 따라 글로벌 AI 인프라 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 구분됩니다.

하드웨어 부문은 연평균 19.85%의 성장률을 보이며 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 하드웨어 부문은 프로세서, 스토리지, 메모리로 세분화됩니다. 하드웨어 부문의 성장은 주로 프로세서에 대한 수요 증가에 힘입어 이루어지고 있습니다. 인공지능(AI) 전용 칩으로는 FPGA(Field-Programmable Gate Array), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), GPU(Graphics Processing Unit) 등이 있습니다. 범용 프로세서인 CPU(Central Processing Unit)도 있습니다.마이크로프로세서CPU는 일부 기본적인 AI 작업에 활용될 수 있지만, AI가 발전함에 따라 CPU의 효율성은 점점 떨어집니다. 일반적으로 AI 처리에 있어서는 GPU가 CPU보다 우수한 성능을 보입니다. 업계에서 AI 애플리케이션, 추론 및 모델링을 효과적으로 처리하려면 특수 프로세서가 필요합니다. 따라서 칩 설계자들은 이러한 알고리즘 실행에 최적화된 처리 장치를 적극적으로 개발하고 있습니다.

소프트웨어 부문은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 머신 러닝, 가상 비서, 음성 인식, 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 및 기타 AI 소프트웨어 기능 등이 그 예입니다. 인공지능(AI)을 사용하는 소프트웨어는 알고리즘 학습을 통해 지속적으로 업데이트되는 수많은 데이터 패턴과 인사이트를 학습하여 지능 수준을 높이고 더욱 지능적인 소프트웨어를 생성합니다. AI 소프트웨어 부문에는 챗봇, 컴퓨터 비전 기술, 다양한 데이터 분석 도구와 같은 인공지능을 활용하는 애플리케이션이 포함됩니다.

전 세계 AI 인프라 시장은 구축 방식에 따라 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드로 구분됩니다.

하이브리드 솔루션 부문은 2030년까지 연평균 21.71%의 성장률을 기록하며 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI 솔루션 제공업체들이 중소기업에서 대기업으로 점차 확장함에 따라 수직적 및 수평적 확장성을 지원하는 온프레미스 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 온프레미스 애플리케이션과 클라우드 기반 서비스를 결합한 하이브리드 통합 솔루션에 대한 수요를 늘리고 있습니다. AI 솔루션에 하이브리드 아키텍처를 도입하는 핵심 이점은 기업이 사용하는 활동이나 애플리케이션에 따라 규모를 확장하거나 축소할 수 있다는 점입니다.

클라우드 부문은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 조직들은 인공지능(AI)을 클라우드 컴퓨팅과 통합하여 초기에는 개념에 불과했던 AI 클라우드를 구현하기 시작했습니다. AI 도입은 여러 핵심 변수의 영향을 받는데, 그중에는 클라우드 컴퓨팅에 새롭고 더욱 중요한 가치를 부여하는 AI 도구 및 소프트웨어가 포함됩니다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 저장 및 연산에 있어 비용 효율적인 선택일 뿐만 아니라 그 자체로도 큰 영향을 미칩니다. 클라우드 환경에서 AI가 해결하는 문제들은 가장 매력적인 장점 중 하나입니다.

최종 사용자를 기준으로 글로벌 AI 인프라 시장은 기업, 정부 및 클라우드 서비스 제공업체로 구분됩니다.

클라우드 서비스 제공업체 부문은 2030년까지 연평균 21%의 성장률을 기록하며 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 전 세계 기업들은 인공지능(AI) 기술을 도입하고자 하지만, 자체적으로 AI 인프라를 구축하는 데 드는 비용 때문에 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 그 결과, AI 기술 아웃소싱에 대한 수요가 높습니다. 주요 클라우드 서비스 제공업체들은 이러한 요구에 부응하는 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 이들은 막대한 기술력과 재정 자원을 활용하여 AI 인프라를 구축하고 최첨단 솔루션을 제공하고 있습니다. 또한, 시장 공급업체들은 기업에 필요한 기술을 제공하기 위해 다양한 신제품을 출시하고 있습니다.

기업 부문은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 자동차를 비롯한 모든 분야에서 새로운 수준의 자동화가 달성되었습니다.셀프서비스 키오스크전력망과 금융 네트워크에 이르기까지, 세상을 자동화하려면 조직 스스로 자동화해야 하며, 이는 이제 필수적인 요소가 되었습니다. 데이터 부하가 증가하고 복잡해짐에 따라, 그리고 인프라가 데이터 센터를 넘어 클라우드와 엣지로 확장됨에 따라, 이러한 새로운 환경이 공급, 최적화 및 폐기되는 속도는 인간 운영자의 역량을 빠르게 뛰어넘을 것입니다.