AI가 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에 미치는 영향
AI 기반 워크로드 오케스트레이션
생성적 AI는 데이터를 분석하고 워크로드 패턴을 예측하여 자원을 동적으로 할당함으로써, 하이퍼스케일 데이터 센터의 서버 성능을 최적화하고 자원 낭비를 줄여, 수요가 많은 기간 동안 최고의 효율성을 보장합니다.
예측적 용량 계획
하이퍼스케일 데이터 센터의 생성적 AI는 워크로드를 시뮬레이션하여 미래의 컴퓨팅 수요를 예측함으로써 병목 현상을 피하고 최적의 성능을 보장하기 위해 리소스를 사전에 확장할 수 있도록 합니다.
에너지 사용 최적화
AI 기반의 통찰력은 에너지 소비 패턴을 분석하여 보다 효율적인 사용을 위한 권장 사항을 생성하는 데 도움이 됩니다. 생성적 AI는 냉각, 서버 운영 및 전력 분배를 최적화하여 하이퍼스케일 데이터 센터의 성능을 유지하면서 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 열 관리
생성적 AI는 시스템 전반에 걸쳐 열 발생을 예측함으로써 냉각 전략을 조정하여 최적의 열 효율을 위해 실시간으로 조정할 수 있도록 합니다. 이로써 에너지 비용을 절감하고 하이퍼스케일 데이터 센터 운영을 위한 안정적인 온도를 보장할 수 있습니다.
고장 예측 및 예방
생성적 모델을 사용하여 AI는 과거 데이터를 기반으로 하드웨어 고장과 잠재적인 시스템 문제를 예측합니다. 고장을 사전에 파악하면 적시에 개입할 수 있어 하이퍼스케일 데이터 센터의 가동 중단 시간을 줄이고 시스템 안정성을 유지할 수 있습니다.
고급 보안 위협 탐지
생성적 AI는 사이버 공격 시나리오를 시뮬레이션하여 취약점을 식별하고, 예측 보안 모델을 생성할 수 있도록 합니다. 잠재적 위협이 하이퍼스케일 데이터 센터 운영에 영향을 미치기 전에 이를 인식하고 완화함으로써 보안을 강화합니다.
글로벌 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 역학
동인: AI와 ML의 채택 증가
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 채택이 증가함에 따라 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 높은 수준의 연산 능력과 대규모 데이터 처리를 필요로 하기 때문에 하이퍼스케일 데이터 센터가 최고의 인프라가 됩니다. 하이퍼스케일 데이터 센터는 모델 훈련, 실시간 추론, 데이터 분석과 같은 복잡한 AI 작업 부하를 실행하는 데 필수적인 확장성과 고성능 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.
예측 분석, 자연어 처리, 자율 시스템 등 AI 기반 애플리케이션의 산업 적용이 증가함에 따라 강력한 데이터 센터 인프라에 대한 필요성도 증가하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 8월 부동산 회사 CBRE의 보고서에 따르면, AI, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 전환의 필요성 증가로 인해 북미 지역의 데이터 센터 건설이 3.9GW로 69% 증가했다고 합니다. 아마존 웹 서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 포함한 하이퍼스케일 데이터 센터 제공업체들은 GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이)와 같은 맞춤형 AI 하드웨어에 대한 현재의 수요에 발맞추기 위해 하이퍼스케일 솔루션에 투자하고 확장하고 있습니다. 대규모 연산 능력의 비즈니스 요구 사항은 민첩성과 확장성으로 인해 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에 대한 수요를 증가시킬 것으로 예상됩니다.
제한: 과도한 에너지 소비와 비효율적인 용량 계획
과도한 에너지 소비와 비효율적인 용량 계획은 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 성장을 제한하고, 비용 효율성과 지속 가능성 목표에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 하이퍼스케일 데이터 센터는 방대한 데이터와 컴퓨팅 수요를 처리하도록 설계된 대규모 시설입니다. 이 시설을 운영하려면 엄청난 양의 에너지가 필요하기 때문에 운영 비용이 매우 높고 환경에 해롭습니다. 탄소 배출에 대한 전 세계 규제가 더욱 엄격해짐에 따라 압박이 증가하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 1월, 국제에너지기구(IEA)는 2024년 전기 보고서에서 데이터 센터의 에너지 소비가 2026년까지 두 배로 증가하여 일본의 연간 전력 사용량과 일치하는 1,000테라와트시(TWh)를 초과할 수 있다고 강조했습니다. 이러한 증가는 AI 컴퓨팅 및 암호화폐 채굴과 같은 에너지 집약적 활동에 의해 촉진되고 있으며, NVIDIA의 AI 서버는 연간 7.3TWh를 소비하고, 암호화폐 운영은 2023년에 130TWh를 차지할 것으로 예상되며, 2026년까지 40% 성장할 것으로 예상됩니다. 미국에서는 5G, 클라우드 서비스, 세금 인센티브 등의 요인으로 인해 2022년 200TWh에서 2026년 260TWh로 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
기회: 성장하는 5G 인프라
5G의 성장은 초저지연, 고속 데이터 처리, 대규모 연결에 대한 수요 증가를 기반으로 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에 상당한 성장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다. IoT, 자율주행 차량, 스마트 시티, AR 및 VR과 같은 몰입형 기술과 같은 응용 프로그램이 5G 네트워크에서 확산됨에 따라 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 하이퍼스케일 데이터 센터는 확장 가능한 운영, 높은 대역폭 기능, 분산 컴퓨팅 지원을 제공하기 때문에 이러한 작업에 적합합니다. 또한, 5G가 최종 사용자에게 더 가까운 곳에서 처리를 가능하게 하는 엣지 컴퓨팅에 의존하기 때문에, 하이퍼스케일 제공업체는 중앙 집중식 저장 및 분석을 유지하면서 엣지 기능을 추가해야 합니다.
AI, 머신 러닝, 실시간 분석의 채택이 증가함에 따라 처리 능력과 저장 솔루션을 위한 하이퍼스케일 데이터 센터에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 예를 들어, 2024년 8월 무바달라 투자 회사가 글로벌 하이퍼스케일 데이터 센터 개발업체인 Yondr Group에 투자한 것은 이 분야의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다. 이 투자는 AI, 5G, IoT 기술의 발전에 힘입어 하이퍼스케일 데이터 센터에 대한 수요가 증가함에 따라 Yondr의 확장을 가속화할 것입니다. 이로 인해 통신사, 클라우드 제공업체, 기업들은 점점 더 디지털화되는 환경에서 세계를 더욱 연결하는 5G의 막대한 데이터 수요를 충족하기 위해 인프라를 업그레이드하고 있습니다.
과제: 원격 지역의 지연 시간 및 연결 제한
하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 중요한 도전 과제는 원격 지역의 지연 시간과 연결성 문제입니다. 특히 고속 데이터 처리 및 저장에 대한 수요가 증가함에 따라 더욱 그렇습니다. 방대한 데이터 트래픽으로 인해 하이퍼스케일 데이터 센터가 클라우드 컴퓨팅, AI, 분석과 같은 실시간 서비스를 지원하려면 지연 시간이 짧은 연결이 필수적입니다. 그러나 이러한 원격 지역에는 고속 인터넷 인프라가 부족하여 지연 시간이 증가하여 빠른 데이터 전송에 크게 의존하는 애플리케이션의 성능이 저하됩니다. 이는 데이터 센터가 사용자에게 서비스를 제공하는 데 있어 최대한의 효율성을 발휘할 수 있는 잠재력을 제한합니다.
원격 지역에는 광섬유, 위성 링크, 셀룰러 네트워크와 같은 기본적인 연결 시설이 부족합니다. 매일 2억 건 이상의 측정치를 수집한 Weplan Analytics 2024 보고서에 따르면, 미국의 도시와 농촌 지역 간에 몇 가지 놀라운 차이가 확인되었습니다. 도시 지역은 농촌 지역보다 5G 사용량이 3배 가까이 많고, 신호 강도가 높으며, 지연 시간이 짧습니다. 이러한 연결 격차로 인해 원격 지역의 하이퍼스케일 데이터 센터 확장이 제한되어 방대한 양의 데이터를 처리하고 증가하는 수요를 충족하지 못하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 집중적인 투자가 이루어지지 않는 한, 이 지역의 데이터 센터는 효율적이고 고성능의 서비스를 제공할 수 없을 것입니다.
글로벌 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 생태계 분석
전기 인프라 부문은 하드웨어 유형에 따라 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지합니다.
전기 인프라 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지하는 하드웨어 유형별로 하이퍼스케일 데이터 센터 시장을 지배합니다. 이러한 우위는 하이퍼스케일 시설의 안정적이고 효율적인 운영을 보장하는 데 있어 전기 부품의 중요한 역할에 의해 주도되고 있습니다. 배전 장치(PDU), 무정전 전원 장치(UPS), 발전기, 개폐기 등의 핵심 요소는 데이터 센터 운영의 중추를 형성하여 중단 없는 전력 공급과 시스템 이중화를 보장합니다. 첨단 UPS 시스템, 고효율 변압기, 지능형 전력 관리 솔루션을 채택함으로써 성장에 박차를 가하고 있습니다. 대규모 컴퓨팅, 저장, 네트워킹을 지원하기 위해 막대한 에너지를 필요로 하는 하이퍼스케일 데이터 센터는 강력한 전기 인프라를 우선시하여 엄격한 가동 시간과 확장성 요구를 충족합니다. 또한, 재생 에너지 통합과 에너지 효율성에 대한 투자가 증가하면서 전기 시스템이 지속 가능성 목표에 맞춰 변화하고 있습니다. 이 부문의 성장은 전 세계적으로, 특히 클라우드 서비스 제공업체, 코로케이션 회사, 기업이 계속해서 운영 규모를 확장하고 있는 북미, 아시아 태평양, 유럽에서 하이퍼스케일 시설이 확장되고 있기 때문이기도 합니다. 운영 탄력성과 에너지 최적화를 위해 전기 인프라에 의존하는 것은 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에서 가장 큰 부문으로서의 입지를 굳건히 합니다.
서비스 유형에 따라 관리 서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것입니다.
하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 관리 서비스 부문은 몇 가지 주요 요인으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR(복합 연간 성장률)로 성장할 것으로 예상됩니다. 매니지드 서비스는 모니터링, 보안, 네트워킹, 클라우드 서비스를 통해 엔드 투 엔드 데이터 센터 인프라를 관리하는 것입니다. 이 모델은 기업이 복잡한 IT 업무를 전문가에게 아웃소싱하여 핵심 비즈니스 기능에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 확장 가능하고 효율적인 데이터 센터 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 그 결과, 매니지드 서비스의 채택이 가속화되고 있습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경은 데이터 센터 운영을 내부적으로 관리하고 제어하는 업무를 더욱 복잡하게 만듭니다. 관리형 서비스는 유연하고 비용 효율적인 솔루션을 개발하는 데 도움이 되며, 조직이 이러한 복잡성을 헤쳐 나갈 수 있도록 해줍니다. 서비스 제공업체는 운영 비용을 줄이면서 최대의 성능, 신뢰성, 보안을 목표로 하는 솔루션을 제공합니다. 전 세계적으로 데이터와 처리에 대한 필요성이 증가함에 따라 하이퍼스케일 데이터 센터가 더욱 두드러지고 있습니다. 이와 함께 관리형 서비스가 급속히 성장하고 있으며, 서비스 제공업체와 기업에 상당한 기회를 약속하고 있습니다.
지역별로는 북미가 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
북미는 강력한 디지털 인프라, 첨단 기술 채택, 클라우드 서비스에 대한 수요 증가로 인해 하이퍼스케일 데이터 센터 시장을 선도하고 있습니다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글과 같은 선도적인 하이퍼스케일 업체의 존재는 이 지역에서 데이터 센터의 입지를 계속 확장하고 있으며, 이로 인해 데이터 저장 및 처리 요구가 증가하고 있습니다. AI, IoT, 5G 기술에 대한 높은 투자는 시장 성장을 더욱 촉진하고, 산업 전반에 걸쳐 하이브리드 클라우드 솔루션의 채택을 증가시키고 있습니다.
미국은 방대한 인터넷 사용자 기반, 확립된 클라우드 서비스 제공업체, 디지털 전환의 가속화 등으로 인해 이 지역을 선도하고 있습니다. 또한, 데이터 보안과 지속 가능성을 지원하려는 정부의 노력으로 에너지 효율적인 하이퍼스케일 데이터 센터의 구축 속도가 빨라졌습니다. 따라서 북미는 엣지 컴퓨팅과 데이터 분석에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 시장 선도자로서의 지위를 계속 유지할 것으로 예상됩니다.
최근의 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 동향
- 2025년 1월, 오라클은 에너지와 인프라 비용을 줄이면서 55% 더 빠른 AI 벡터 검색과 2.2배 더 빠른 분석을 제공하는 고성능 데이터베이스 플랫폼인 엑사데이터 X11M을 출시했습니다. 이 플랫폼은 퍼블릭, 멀티 클라우드, 온-프레미스 환경 전반에 걸쳐 원활한 배치를 지원합니다.
- 2024년 9월, Uber는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)와 제휴하여 확장성과 성능을 최적화하고 시간당 백만 건 이상의 여행을 처리하며 비용 효율성을 향상시켰습니다. 이 협력은 Uber의 AI 모델과 원활한 혁신을 위한 멀티 클라우드 운영을 지원합니다.
- 2024년 7월, Microsoft와 Lumen Technologies는 Microsoft Azure의 AI 지원 인프라를 강화하고 클라우드 연결성을 개선하기 위해 제휴했습니다. 이 협력으로 비용을 절감하고 루멘의 통신 솔루션을 위한 전사적 디지털 전환을 가능하게 했습니다.
- 2024년 5월, 구글은 재생 가능 에너지를 위해 수력 발전을 활용하는 6억 2,400만 달러 규모의 하이퍼스케일 데이터 센터를 노르웨이에 건설할 계획을 발표했습니다. 2026년 완공 예정인 이 시설은 과도한 열을 재사용하고 그리드 확장을 크게 추진할 것입니다.
- 2024년 3월, AWS는 탈렌 에너지로부터 960MW 규모의 하이퍼스케일 데이터 센터 캠퍼스를 6억 5천만 달러에 인수했습니다. 이 시설은 탄소가 없는 원자력을 통해 전력을 공급받으며, 지속 가능한 인프라와 AI 역량에 중점을 둔 AWS의 방향과 일치합니다.
- 2024년 1월, 태그 비디오 시스템즈는 텐센트 클라우드와 제휴를 맺고 아시아 태평양 지역의 미디어 서비스에 고급 클라우드 솔루션을 제공하기로 했습니다. 이 제휴를 통해 미디어 및 방송 회사의 성과, 확장성, 보안이 향상될 것입니다.
주요 시장 참여자
하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 상위 기업 목록
하이퍼스케일 데이터 센터 시장은 광범위한 지역에 진출해 있는 몇몇 주요 기업들이 주도하고 있습니다. 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다
AWS (US)
Google (US)
Microsoft (US)
Oracle (US)
IBM (US)
HPE (US)
Arista Network (US)
Dell (US)
Tencent (China)
Alibaba (China)
Cisco (US)
NVIDIA (US)
Vertiv (US)
Nlyte Software (US)
ABB (US)
Quanta Cloud Technology (US)
AdaniConnex (India)
Eaton (Ireland)
Colt Data Center Services (UK)
Rittal (Germany)
Penguine Solution (US)
Infinidat (Israel)
Energy Vault (Switzerland)
1 서론 33
1.1 연구 목표 33
1.2 시장 정의 33
1.2.1 포함 및 제외 34
1.3 연구 범위 35
1.3.1 시장 세분화 35
1.3.2 고려 대상 연도 36
1.4 통화 36
1.5 이해관계자 37
2 연구 방법론 38
2.1 연구 데이터 38
2.1.1 이차 데이터 40
2.1.2 일차 데이터 40
2.1.2.1 일차 프로필의 분류 41
2.1.2.2 업계 전문가들의 주요 통찰력 41
2.2 데이터 삼각법 42
2.3 시장 규모 추정 43
2.3.1 하향식 접근법 44
2.3.2 상향식 접근법 44
2.3.3 시장 추정 접근법 46
2.4 시장 전망 48
2.5 연구 가정 49
2.6 한계 50
3 요약 51
4 프리미엄 인사이트 56
4.1 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 개요 56
4.2 하이퍼스케일 데이터 센터 시장, 구성요소별 57
4.3 하이퍼스케일 데이터 센터 시장, 서비스별 57
4.4 하이퍼스케일 데이터 센터 시장, 소프트웨어별 58
4.5 하이퍼스케일 데이터 센터 시장, 하드웨어별 58
4.6 전기 인프라를 기준으로 한 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 59
4.7 기계 인프라를 기준으로 한 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 59
4.8 IT 인프라를 기준으로 한 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 60
4.9 전력 용량별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 60
4.10 배치 유형별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 61
4.11 최종 사용자별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 61
4.12 기업별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 62
4.13 초대형 데이터 센터 시장: 지역별 상황 62
5 시장 개관 및 산업 동향 63
5.1 서론 63
5.2 시장 역학 63
5.2.1 동인 64
5.2.1.1 디지털 전환 이니셔티브 64
5.2.1.2 멀티클라우드 채택의 급증 64
5.2.1.3 재해 복구 및 비즈니스 연속성 65
5.2.1.4 하이퍼스케일 데이터 센터 기술에 대한 지출 증가 65
5.2.2 제약 66
5.2.2.1 숙련된 인력 부족 66
5.2.3 기회 66
5.2.3.1 5G 인프라의 확장 66
5.2.3.2 AI와 첨단 컴퓨팅의 배치 67
5.2.3.3 데이터 트래픽의 급증 67
5.2.3.4 데이터 현지화와 주권 요구 사항 67
5.2.4 도전 과제 68
5.2.4.1 원격 지역의 대기 시간 및 연결 제한 68
5.2.4.2 레거시 시스템과 현대적 인프라의 통합 68
5.3 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 69
5.4 가격 분석 70
5.4.1 주요 플레이어의 평균 판매 가격 추이, 오퍼링별 70
5.5 공급망 분석 71
5.6 생태계 73
5.7 기술 분석 74
5.7.1 핵심 기술 74
5.7.1.1 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 74
5.7.1.2 하이퍼 컨버지드 인프라(HCI) 75
5.7.1.3 AI 기반 운영(AIOps) 75
5.7.2 보완 기술 76
5.7.2.1 사물인터넷 76
5.7.2.2 에지 컴퓨팅 76
5.7.2.3 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 77
5.7.2.4 가상화 77
5.7.3 인접 기술 78
5.7.3.1 5G 네트워크 78
5.7.3.2 빅 데이터 분석 플랫폼 78
5.7.3.3 블록체인 79
5.8 특허 분석 79
5.8.1 주요 특허 목록 81
5.9 무역 분석 83
5.10 주요 회의 및 행사, 2024-2025 86
5.11 규제 환경 87
5.11.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 87
5.11.2 지역별 규정 88
5.11.2.1 북미 88
5.11.2.2 유럽 89
5.11.2.3 아시아 태평양 90
5.11.2.4 중동 및 남아프리카 91
5.11.2.5 라틴아메리카 91
5.11.3 규제 관련 사항 및 업계 표준 91
5.11.3.1 일반 데이터 보호 규정 91
5.11.3.2 증권거래위원회 규정 17a-4 92
5.11.3.3 ISO/IEC 27001 92
5.11.3.4 시스템 및 조직 통제 2 유형 II 92
5.11.3.5 금융 산업 규제 당국 92
5.11.3.6 정보 자유 법 92
5.11.3.7 건강보험 이동성 및 책임에 관한 법 93
5.12. 포터의 다섯 가지 힘 분석 93
5.12.1. 신규 진입자의 위협 94
5.12.2. 대체재의 위협 95
5.12.3. 공급자의 교섭력 95
5.12.4. 구매자의 교섭력 96
5.12.5 경쟁적 경쟁의 강도 96
5.13 주요 이해관계자와 구매 기준 97
5.13.1 상위 사용자 구매 과정의 주요 이해관계자 97
5.13.2 구매 기준 98
5.14 비즈니스 모델 분석 98
5.14.1 클라우드 서비스 제공자(CSP) 모델 99
5.14.2 코로케이션 모델 99
5.14.3 도매 임대 모델 99
5.14.4 상호 연결 생태계 모델 100
5.14.5 자가 소유 모델 100
5.15 투자 및 자금 조달 시나리오 101
5.16 지역별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 102
5.17 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 향후 프로젝트 102
5.17.1 메타 102
5.17.2 TIM ENTERPRISE 102
5.17.3 COLOGIX 103
5.17.4 COLT DCS 103
5.18 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 미래 103
5.19 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에 대한 AI/GEN AI의 영향 104
5.19.1 사례 연구 105
5.19.1.1 루마니아 최초의 하이퍼스케일 데이터 센터가 현대적인 AI 작업 부하 요구를 효율적으로 충족 105
5.19.2 벤더 이니셔티브 106
5.19.2.1 켑펠(Keppel Ltd.) 106
5.19.2.2 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric) 106
5.19.2.3 마이크로소프트 106
5.20 사례 연구 분석 106
5.20.1 차이나 모바일 인터내셔널 콜트, DCS 도쿄 인자이 3 하이퍼스케일 데이터 센터를 신속하게 확장하고 고객에게 일본 시장에 쉽게 접근할 수 있도록 지원 107
5.20.2 AOFEI, 콜트 DCS 하이퍼스케일 데이터 센터의 전문성과 글로벌 입지를 활용하여 국제 네트워크 확장 107
5.20.3 ECMD 결합된 장인 정신, 디지털 혁신, 글로벌 관점으로 고객의 요구를 100% 충족하는 INFINIDAT의 INFINIBOX 108
5.20.4 RADORE HUAWEI와 함께 현대화된 데이터 센터 인프라 109
6. 하이퍼 스케일 데이터 센터 시장, 구성 요소별 110
6.1. 서론 111
6.1.1 구성 요소: 하이퍼 스케일 데이터 센터 시장의 원동력 111
6.2 하드웨어 112
6.2.1 시장을 주도하기 위한 견고한 인프라를 위한 하드웨어 구성 요소의 필요성 112
6.2.2 전기 인프라 114
6.2.2.1 UPS 시스템 116
6.2.2.2 전원 분배 장치(PDU) 117
6.2.2.3 발전기 118
6.2.2.4 기타 전기 인프라 119
6.2.3 IT 인프라 120
6.2.3.1 서버 인프라 122
6.2.3.2 저장 인프라 123
6.2.3.3 네트워크 인프라 124
6.2.4 기계적 인프라 125
6.2.4.1 냉각 시스템 127
6.2.4.1.1 공기 냉각 시스템 128
6.2.4.1.2 액체 냉각 시스템 129
6.2.4.2 랙 129
6.3 소프트웨어 130
6.3.1 관리 132
6.3.1.1 인프라 관리 133
6.3.1.2 클라우드 관리 134
6.3.1.3 오케스트레이션 & 자동화 134
6.3.2 모니터링 134
6.3.2.1 성능 모니터링 135
6.3.2.2 보안 모니터링 136
6.3.2.3 네트워크 모니터링 136
6.3.2.4 애플리케이션 모니터링 136
6.3.3 운영 137
6.3.3.1 데이터 관리 및 분석 138
6.3.3.2 백업 및 재해 복구(DR) 138
6.4 서비스 139
6.4.1 전문가용 141
6.4.1.1 설치 및 배포 142
6.4.1.2 유지보수 및 지원 143
6.4.1.3 교육 및 훈련 144
6.4.2 관리 서비스 145
7 하이퍼스케일 데이터 센터 시장, 배치 유형별 147
7.1 서론 148
7.1.1 배치 유형: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 동인 148
7.2 그린필드 149
7.2.1 시장 성장을 가속화하기 위해 민감한 데이터를 처리하기 위한 전문화된 환경의 필요성 149
7.3 브라운필드 151
7.3.1 비용 효율성과 확장성의 필요성, 하이퍼스케일 데이터 센터의 수요를 촉진하기 위한 필요성 151
8 전력 용량별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 153
8.1 서론 154
8.2 10-50MW 155
8.3 51-100MW 156
8.4 101MW 이상 157
9 최종 사용자별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 159
9.1 서론 160
9.1.1 최종 사용자: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장의 동인 160
9.2 클라우드 서비스 제공업체 161
9.2.1 클라우드 서비스 제공업체: 응용 분야 162
9.2.1.1 재해 복구 서비스(DRaaS) 162
9.2.1.2 인공지능(AI)과 기계 학습(ML) 163
9.2.1.3 고성능 컴퓨팅(HPC) 163
9.3 코로케이션 서비스 제공업체 163
9.3.1 코로케이션 제공업체: 적용 분야 165
9.3.1.1 고성능 컴퓨팅(HPC) 165
9.3.1.2 지역 간 데이터 복제 165
9.3.1.3 관리형 보안 서비스 165
9.4 기업 166
9.4.1 BFSI 168
9.4.2 BFSI: 활용 사례 169
9.4.2.1 실시간 사기 탐지 169
9.4.2.2 디지털 뱅킹 활성화 169
9.4.3 의료 및 생명 과학 170
9.4.4 의료 및 생명 과학: 활용 사례 170
9.4.4.1 AI 기반 진단 170
9.4.4.2 건강 데이터 상호 운용성 171
9.4.5 기술 171
9.4.6 기술: 활용 사례 172
9.4.6.1 AI 모델 훈련 및 개발 172
9.4.6.2 IoT 장치 관리 172
9.4.7 원격 통신 173
9.4.8 원격 통신: 활용 사례 174
9.4.8.1 5G 네트워크 구축 174
9.4.8.2 클라우드 기반 VoIP 174
9.4.9 정부 및 국방 175
9.4.10 정부 및 국방: 활용 사례 175
9.4.10.1 디지털 시민 서비스 175
9.4.10.2 광범위한 감시 시스템 176
9.4.11 소매업 & 전자상거래 176
9.4.12 소매업 & 전자상거래: 사용 사례 177
9.4.12.1 재고 관리 시스템 177
9.4.12.2 증강현실(AR) 쇼핑 경험 177
9.4.13 미디어 & 엔터테인먼트 178
9.4.14 미디어 & 엔터테인먼트: 활용 사례 179
9.4.14.1 고품질 비디오 스트리밍 179
9.4.14.2 콘텐츠 추천 시스템 179
9.4.15 제조업 179
9.4.16 제조업: 활용 사례 180
9.4.16.1 산업용 사물인터넷(IIoT) 180
9.4.16.2 예측 유지보수 분석 181
9.4.17 기타 기업 181
9.4.18 기타 기업: 사용 사례 182
9.4.18.1 스마트 시티 솔루션 182
9.4.18.2 교육 기술 플랫폼 182
9.4.18.3 여행 및 접객업 182
10 지역별 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 183
10.1 서론 184
10.2 북미 185
10.2.1 북미: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 동인 185
10.2.2 북미: 거시경제 전망 186
10.2.3 미국 196
10.2.3.1 디지털 인프라에 대한 상당한 투자와 시장 성장을 촉진하기 위한 클라우드 및 AI 기술의 신속한 도입 196
10.2.4 캐나다 197
10.2.4.1 데이터 센터의 확장 및 시장 성장을 촉진하기 위한 기업의 디지털 전환 도입 197
10.3 유럽 198
10.3.1 유럽: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 동인 199
10.3.2 유럽: 거시경제 전망 199
10.3.3 영국 209
10.3.3.1 데이터 센터와 AI 기술에 대한 의존도 증가와 시장 성장을 촉진하기 위한 대규모 데이터 처리 및 저장에 대한 수요 증가 209
10.3.4 독일 210
10.3.4.1 데이터 집약적 운영을 지원하고 시장 성장을 가속화하기 위한 첨단 디지털 인프라에 대한 수요 증가 210
10.3.5 프랑스 211
10.3.5.1 시장 성장을 촉진하기 위한 광범위한 처리 능력과 대규모 저장 공간에 대한 필요성 증가 211
10.3.6 이탈리아 212
10.3.6.1 진화하는 디지털 기술과 시장 성장을 뒷받침하기 위한 탄력적인 디지털 인프라에 대한 급증하는 수요 212
10.3.7 폴란드 213
10.3.7.1 시장 성장을 촉진하기 위한 데이터 처리 기능에 대한 수요 증가와 고용량 네트워크 커버리지의 고용량 네트워크 커버리지 확대 213
10.3.8 스웨덴 215
10.3.8.1 풍부한 녹색 에너지 자원, 강력한 디지털 인프라, 시장 성장을 뒷받침하는 정부 정책 215
10.3.9 헝가리 216
10.3.9.1 하이퍼스케일 데이터 센터 수요를 촉진하기 위한 클라우드 컴퓨팅 채택 증가 216
10.3.10 유럽의 나머지 지역 217
10.4 아시아 태평양 218
10.4.1 아시아 태평양: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 동인 219
10.4.2 아시아 태평양: 거시경제 전망 219
10.4.3 중국 229
10.4.3.1 AI 수요 급증과 시장 성장을 촉진하는 정부 투자 229
10.4.4 일본 230
10.4.4.1 시장 성장을 견인하는 급속한 기술 발전과 신뢰할 수 있는 디지털 인프라에 대한 수요 증가 230
10.4.5 호주, 뉴질랜드 232
10.4.5.1 시장 성장을 촉진하기 위한 디지털 인프라에 대한 의존도 증가와 고성능 컴퓨팅 시스템의 확장 232
10.4.6 아시아 태평양의 나머지 지역 233
10.5 중동 및 아프리카 234
10.5.1 중동 및 아프리카: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 동인 235
10.5.2 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 235
10.5.3 걸프협력회의 국가 244
10.5.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 스마트 시티의 중단 없는 운영 연속성에 대한 수요 증가 244
10.5.3.2 KSA 246
10.5.3.3 UAE 247
10.5.3.4 기타 GCC 국가 248
10.5.4 TURKEY 249
10.5.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 비디오 게임에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위한 대용량 리소스의 필요성 249
10.5.5 남아프리카 250
10.5.5.1 시장 활성화를 위한 새로운 디지털 인프라의 급증 250
10.5.6 중동 및 아프리카의 나머지 지역 251
10.6 라틴아메리카 252
10.6.1 라틴아메리카: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 동인 252
10.6.2 라틴아메리카: 거시경제 전망 253
10.6.3 브라질 262
10.6.3.1 산업 분야 확대와 시장 성장에 영향을 미치는 지속적인 디지털 발전 262
10.6.4 멕시코 263
10.6.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 디지털 인프라에 대한 의존도 증가 263
10.6.5 나머지 라틴아메리카 264
11 경쟁 환경 265
11.1 서론 265
11.2 주요 플레이어들이 채택한 전략/승리할 권리 265
11.3 시장 점유율 분석 267
11.4 수익 분석, 2019-2023 269
11.5 기업 평가 매트릭스: 핵심 플레이어, 2023 270
11.5.1 스타 271
11.5.2 신흥 리더 271
11.5.3 퍼베이시브 플레이어 271
11.5.4 참가자 271
11.6 브랜드/제품 비교 273
11.6.1 회사 발자국: 주요 인물, 2023 275
11.6.1.1 회사 발자국 275
11.6.1.2 구성 요소 발자국 276
11.6.1.3 전력 용량 발자국 276
11.6.1.4 최종 사용자 발자국 277
11.6.1.5 지역 발자국 277
11.7 회사 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2023 278
11.7.1 진보적인 기업 278
11.7.2 반응형 기업 278
11.7.3 역동적 기업 278
11.7.4 시작 블록 278
11.7.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2023 280
11.7.5.1 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 280
11.7.5.2 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 281
11.8 주요 벤더의 회사 가치 평가 및 재무 지표 282
11.8.1 회사 가치 평가 282
11.8.2 재무 지표 282
11.9 경쟁적 시나리오 283
11.9.1 제품 출시 및 개선 283
11.9.2 거래 284
12 회사 프로필 289
12.1 소개 289
12.2 주요 업체 289
12.2.1 AWS 289
12.2.1.1 사업 개요 289
12.2.1.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 290
12.2.1.3 최근의 발전 291
12.2.1.3.1 제품 향상 291
12.2.1.4 MnM 보기 292
12.2.1.4.1 승리할 권리 292
12.2.1.4.2 전략적 선택 292
12.2.1.4.3 약점과 경쟁 위협 292
12.2.2 구글 293
12.2.2.1 사업 개요 293
12.2.2.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 294
12.2.2.3 최근의 발전 295
12.2.2.3.1 확장 295
12.2.2.4 MnM 보기 296
12.2.2.4.1 승리할 권리 296
12.2.2.4.2 전략적 선택 296
12.2.2.4.3 약점과 경쟁 위협 296
12.2.3 오라클 297
12.2.3.1 사업 개요 297
12.2.3.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 298
12.2.3.3 최근의 발전 299
12.2.3.3.1 제품 출시 299
12.2.3.3.2 거래 300
12.2.3.4 MnM 보기 301
12.2.3.4.1 승리할 권리 301
12.2.3.4.2 전략적 선택 301
12.2.3.4.3 약점과 경쟁 위협 301
12.2.4 마이크로소프트 302
12.2.4.1 사업 개요 302
12.2.4.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 303
12.2.4.3 최근의 발전 305
12.2.4.3.1 특가 상품 305
12.2.4.4 MnM 보기 306
12.2.4.4.1 당첨권 306
12.2.4.4.2 전략적 선택 306
12.2.4.4.3 약점 및 경쟁 위협 306
12.2.5 알리바바 307
12.2.5.1 사업 개요 307
12.2.5.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 308
12.2.5.3 최근의 발전 309
12.2.5.3.1 거래 310
12.2.5.3.2 확장 310
12.2.5.4 MnM 보기 311
12.2.5.4.1 승리할 권리: 311
12.2.5.4.2 전략적 선택: 311
12.2.5.4.3 약점 및 경쟁 위협: 311
12.2.6 IBM 312
12.2.6.1 사업 개요 312
12.2.6.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 313
12.2.6.3 최근의 발전 314
12.2.6.4 MnM 보기 314
12.2.6.4.1 승리할 권리 314
12.2.6.4.2 전략적 선택 314
12.2.6.4.3 약점과 경쟁 위협 314
12.2.7 텐센트 315
12.2.7.1 사업 개요 315
12.2.7.2 제공 제품/솔루션/서비스 316
12.2.7.3 최근의 발전 317
12.2.7.3.1 거래 317
12.2.8 HPE 318
12.2.8.1 사업 개요 318
12.2.8.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 319
12.2.8.3 최근의 발전 320
12.2.8.3.1 제품 출시 320
12.2.9 아리스타 네트웍스 321
12.2.9.1 사업 개요 321
12.2.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 322
12.2.9.3 최근의 발전 325
12.2.10 DELL 326
12.2.10.1 사업 개요 326
12.2.10.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 327
12.2.10.3 최근의 발전 328
12.2.10.3.1 제품 향상 328
12.2.10.3.2 특가 상품 329
12.3 기타 플레이어 331
12.3.1 CISCO 331
12.3.2 NVIDIA 332
12.3.3 VERTIV 333
12.3.4 NLYTE SOFTWARE 334
12.3.5 ABB 335
12.3.6 QUANTA CLOUD TECHNOLOGY 336
12.3.7 ADANICONNEX 337
12.3.8 EATON 338
12.3.9 COLT DATA CENTER SERVICES 339
12.3.10 RITTAL 340
12.3.11 PENGUINE SOLUTIONS 341
12.3.12 INFINIDAT 342
12.3.13 ENERGY VAULT 343
13 인접/관련 시장 344
13.1 서론 344
13.1.1 관련 시장 344
13.1.2 한계 344
13.2 모듈형 데이터 센터 시장 344
13.3 데이터 센터 액체 냉각 시장 346
14 부록 348
14.1 토론 가이드 348
14.2 지식 저장소: 마켓앤마켓의 구독 포털 353
14.3 사용자 지정 옵션 355
14.4 관련 보고서 355
14.5 저자 정보 356
그림 1 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 연구 설계 39
그림 2 1차 인터뷰의 세부 사항: 회사 유형별
지정 및 지역 41
그림 3 하이퍼 스케일 데이터 센터 시장: 상향식 및 하향식 접근법 43
그림 4 시장 규모 추정 방법론: 상향식 접근법 44
그림 5 시장 규모 추정 방법론: 하향식 접근법 45
그림 6. 하이퍼 스케일 데이터 센터 시장: 연구 흐름 45
그림 7. 시장 규모 추정 방법론: 공급 측면 분석 46
그림 8. 시장 규모 추정 방법론: 공급 측면의 하향식 접근 – 공급업체의 총 수익 47
그림 9 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 수요 측면 접근 47
그림 10 글로벌 하이퍼스케일 데이터 센터 시장, 상당한 성장세 예상 52
그림 11 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야, 2024-2030 53
그림 12. 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 지역별 스냅샷 54
그림 13. 하이퍼스케일 데이터 센터 시장을 견인하는 높은 데이터 생성량과 빠른 데이터 처리 수요 56
그림 14. 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 소프트웨어 부문 57
그림 15 관리 서비스 부문이 예측 기간 동안 더 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 57
그림 16 관리 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 58
그림 17 전기 인프라 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 58
그림 18 UPS 시스템 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 59
그림 19 냉각 시스템 부문이 예측 기간 동안 더 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 59
그림 20 서버 인프라 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 60
그림 21 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지하는 10-50 MW 세그먼트 60
그림 22 예측 기간 동안 더 큰 시장 점유율을 차지하는 그린필드 세그먼트 61
그림 23 클라우드 서비스 제공업체 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 61
그림 24 통신 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 62
그림 25 향후 5년 동안 아시아 태평양 지역이 최고의 투자 시장으로 부상할 것으로 전망됨 62
그림 26 동인, 제약, 기회, 도전: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 63
그림 27 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 69
그림 28 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 공급망 분석 71
그림 29 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 생태계의 주요 플레이어 74
그림 30 2013-2024년 특허 출원 건수 80
그림 31 2019-2023년 국가별 수입 데이터(백만 달러) 84
그림 32 2019-2023년 국가별 수출 데이터(백만 달러) 85
그림 33 포터의 다섯 가지 힘 분석: 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 94
그림 34 상위 사용자 구매 과정에 대한 이해관계자의 영향 97
그림 35 상위 3개 사용자의 주요 구매 기준 98
그림 36 2023년 투자자 수 및 자금 조달 라운드별 글로벌 하이퍼스케일 데이터 센터 시장 선도 벤더 101
그림 37 하이퍼스케일 데이터 센터 시장에 대한 GEN AI의 영향 104
그림 38 예측 기간 동안 더 큰 시장을 보유할 소프트웨어 부문 111
그림 39 예측 기간 동안 가장 큰 시장을 보유할 전기 인프라 부문 113
그림 40 예측 기간 동안 더 큰 시장을 보유할 UPS 시스템 부문 115
그림 41 서버 인프라 부문이 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 것으로 전망됨 121
그림 42 냉각 시스템 부문이 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 것으로 전망됨 126
그림 43 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 관리 부문 131
그림 44 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 관리 서비스 부문 139
그림 45 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 그린필드 부문 148
그림 46 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 그린필드 부문 157
그림 46 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 10-50MW 세그먼트 154
그림 47 예측 기간 동안 더 큰 시장을 점유할 클라우드 서비스 제공자 세그먼트 160
그림 48 예측 기간 동안 가장 큰 시장을 차지할 통신 부문 166
그림 49 예측 기간 동안 가장 큰 시장을 차지할 북미 184
그림 50 북미: 시장 스냅샷 186
그림 51 아시아 태평양: 지역별 스냅샷 220
그림 52 하이퍼스케일 데이터 센터: 시장 점유율 분석, 2023 268
그림 53 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 주요 업체의 수익 분석, 2019-2023 (백만 달러) 269
그림 54 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 기업 평가 매트릭스(주요 기업), 2023 272
그림 55 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 브랜드/제품 비교, 소프트웨어 구성 요소 273
그림 56 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 브랜드/제품 비교, 하드웨어 구성 요소 274
그림 57 하이퍼스케일 데이터 센터 시장: 기업 발자국 275
그림 58 하이퍼스케일 데이터 센터 시장:
회사 평가 매트릭스(스타트업/중소기업), 2023 279
그림 59 주요 공급업체의 회사 가치 평가 282
그림 60 주요 공급업체의 EV/EBITDA 분석 282
그림 61 연초 대비(YTD) 가격 총 수익률 및 5년 주식 베타
주요 벤더 283
그림 62 AWS: 회사 스냅샷 290
그림 63 구글: 회사 스냅샷 294
그림 64 오라클: 회사 스냅샷 298
그림 65 마이크로소프트: 회사 스냅샷 303
그림 66 알리바바: 회사 스냅샷 308
그림 67 IBM: 회사 스냅샷 313
그림 68 텐센트: 회사 스냅샷 316
그림 69 HPE: 회사 스냅샷 319
그림 70 아리스타 네트워크: 회사 스냅샷 322
그림 71 델: 회사 스냅샷 327
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