[조사자료] 세계의 AI 서버 시장 (~2030) : GPU, FPGA, ASIC

■ 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 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 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

※참고 정보

AI 서버는 인공지능(AI) 알고리즘과 모델을 실행하고 관리하는 데 최적화된 컴퓨터 시스템을 의미한다. 이러한 서버는 대량의 데이터를 처리하고, 높은 연산 성능을 요구하는 작업을 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 일반적으로 고성능의 CPU, GPU, 메모리, 저장장치 등을 갖추고 있다. AI 서버는 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등 다양한 AI 관련 기술을 지원하는 기반으로 활용된다.
AI 서버의 주요 개념은 AI 모델의 학습, 추론 및 배포와 관련이 있다. 학습 과정에서는 대량의 데이터를 사용해 모델을 훈련시키고, 추론 과정에서는 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다. 배포는 학습된 모델을 실제 서비스에 통합하여 사용자에게 결과를 제공하는 단계이다. AI 서버는 이러한 과정에서 발생하는 복잡한 계산을 신속하고 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다.

AI 서버의 종류는 여러 가지가 있으며, 일반적으로는 클라우드 기반 AI 서버와 온프레미스(내부 구축) AI 서버로 나눌 수 있다. 클라우드 기반 AI 서버는 Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP), Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스 제공업체에서 운영하며, 사용자는 필요한 경우에 따라 서버 자원을 유연하게 이용할 수 있다. 반면 온프레미스 AI 서버는 기업이 자체적으로 구축하고 운영하는 서버로, 보안 및 데이터 관리 측면에서 이점을 가질 수 있다.

AI 서버의 주요 용도는 데이터 분석, 예측 모델링, 추천 시스템, 자동화된 의사결정 등이다. 예를 들어, 의료 분야에서는 AI 서버를 활용하여 방대한 환자 데이터를 분석하고, 진단 및 치료 방법을 제시하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한, 이커머스에서는 고객의 구매 패턴을 분석하여 개인화된 추천 제품을 제안하는 데 AI 서버가 사용된다. 금융 분야에서는 시장 예측 및 리스크 관리에서 AI 서버의 역량이 크게 활용된다.

AI 서버에 관련된 기술로는 텐서플로(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 카페(Caffe)와 같은 머신러닝 프레임워크가 있으며, 이러한 프레임워크는 AI 모델을 설계하고 훈련시키는 데 필요한 도구와 라이브러리를 제공한다. 또한, 데이터 전처리 및 관리에는 데이터베이스 시스템, 빅데이터 처리 기술인 하둡(Hadoop)과 스파크(Spark) 등이 사용된다. AI 서버는 이러한 여러 기술이 통합되어 AI 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼으로 발전하고 있다.

결론적으로, AI 서버는 인공지능이 혁신을 가져오는 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 앞으로도 그 중요성은 더욱 커져갈 것으로 예상된다. 기업과 기관은 AI 서버를 통해 효율성을 높이고, 데이터 기반의 인사이트를 제공받아 경쟁력을 강화할 수 있다. AI 기술과 서버 인프라의 발전은 미래의 스마트한 세상으로 나아가는 중요한 기반이 될 것이다.

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세계의 AI 서버 시장 (~2030) : GPU, FPGA, ASIC

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