AI 인프라 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(하드웨어 및 소프트웨어), 애플리케이션별(정부 조직 및 클라우드 서비스 제공업체(CSP)), 지역별 통찰력 및 예측(2026~2035년)

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AI 인프라 시장 개요

글로벌 AI 인프라 시장은 2026년 약 389억 2천만 달러에서 2035년까지 1,463억 7천만 달러에 도달하고 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 18.01%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미는 하이퍼스케일러와 AI 연구소 덕분에 40~45%의 점유율로 지배적입니다. 유럽과 아시아 태평양 지역은 데이터 센터 투자가 증가함에 따라 합쳐서 약 50~55%를 차지합니다.

AI 인프라 시장의 기하급수적인 성장은 다양한 산업 응용 분야에서 인공 지능이 빠르게 채택된 데 기인합니다. AI 인프라는 기계 학습, 딥 러닝, 신경망 등 AI 기반 워크로드를 지원하도록 맞춤화된 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 의미합니다. 모든 거대 기업은 자동화를 최적으로 활용하고 데이터 처리 및 의사 결정 기능을 더욱 향상시키는 것을 주요 목표로 AI 기반 컴퓨팅 및 데이터 센터에 막대한 금액을 투자하고 있습니다. 또한, AI 기반 분석과 결합된 빅데이터의 등장으로 고성능 AM 인프라에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 생성 AI, 컴퓨터 비전, 자연어 처리에 대한 관심이 높아지면서 AI 인프라 솔루션에 대한 수요가 더욱 늘어나고 있습니다.

주요 결과

코로나19 영향

AI 인프라 시장은 코로나19 팬데믹으로 인해 긍정적인 영향을 받았다

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19는 AI 인프라 시장 성장의 주요 촉매제 역할을 해왔습니다. 봉쇄가 시행되면서 많은 기업이 디지털 혁신으로 전환하여 AI 기반 자동화 솔루션, 클라우드 컴퓨팅, 모든 형태의 원격 작업 솔루션에 대한 시장 수요가 증가했습니다. 헬스케어 분야에서는 AI 인프라가 중요하다. 환자 모니터링 시스템, 약물 발견, AI 기반 진단 도구와 같은 용어에는 백신 연구를 위한 대규모 컴퓨팅 기능이 필요합니다. 또한, AI에 의존하는 전자상거래, 온라인 학습, 가상 고객의 애플리케이션이 증가함에 따라 AI 인프라 시장에서 더 많은 수요가 창출될 것으로 예상됩니다. 공급망 문제로 인한 하드웨어 가용성의 초기 중단 외에도 많은 조직이 원격 운영을 지원하고 비즈니스 연속성을 확장하기 위해 AI 인프라에 대한 투자를 늘리기 시작하면서 전체 시장은 건전한 회복세를 보였으며 이는 전염병 상황이 승인했습니다.

최신 트렌드

AI 최적화 하드웨어의 등장으로 AI 인프라 시장 성장 주도

중요한 것은 AI 인프라 시장 성장에서 AI에 최적화된 하드웨어의 엄청난 발전과 배포가 전략적으로 개입되었다는 것입니다. 기업들은 복잡한 AI 워크로드를 효율적으로 관리하기 위해 GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), AI 가속기 칩과 같은 맞춤형 프로세서를 개발하고 있습니다. 기존 CPU는 AI의 과도한 계산 요구 사항을 처리할 수 없기 때문에 처리 속도를 비약적으로 향상시키는 동시에 에너지 소비를 절약하는 AI 전문 칩의 생성을 촉발합니다. 이는 마찬가지로 중요합니다. NVIDIA, AMD, Google과 같은 주요 기술 분야에서는 딥 러닝 모델을 지원하고 AI 성능을 향상시키기 위한 AI 최적화 하드웨어에 크게 투자하고 있습니다.

• 미국 국립표준기술원(NIST)에 따르면 미국 내 AI 연구실 중 72%가 AI 모델 훈련을 위해 GPU 기반 컴퓨팅 클러스터를 업그레이드했습니다.

• 유럽연합 집행위원회 디지털 전략 보고서에 따르면 EU 기반 AI 스타트업 중 65%가 실시간 AI 분석을 위해 엣지 컴퓨팅 인프라를 채택한 것으로 나타났습니다.

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AI 인프라 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 하드웨어 및 소프트웨어로 분류될 수 있습니다.

• 하드웨어: AI 인프라 시장 하드웨어의 전문 분야는 컴퓨팅, AI 프로세서, 네트워킹 시스템 및 고성능 스토리지 솔루션입니다. GPU, FPGA(Field Programmable Gate Arrays), ASIC(Application-Specific Integrated Circuits) 등 AI에서 영감을 받은 하드웨어는 AI 모델을 훈련하고 효과적으로 운영하는 데 필수적입니다. 따라서 이러한 구성 요소는 AI를 사용한 데이터 처리에 큰 원동력을 제공하여 더욱 빠른 실시간 분석 및 딥 러닝 애플리케이션의 출현을 가져옵니다. AI 지향 하드웨어에 대한 높은 수요로 인해 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 AI용 솔루션에 대한 투자가 증가했으며, 이를 통해 기업은 AI 애플리케이션을 효율적으로 확장할 수 있습니다.

• 소프트웨어: AI 인프라 소프트웨어는 AI 모델의 교육, 배포 및 모니터링을 용이하게 하기 위한 전체 범위의 플랫폼, 프레임워크 및 도구를 포함합니다. 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow, PyTorch 및 Keras는 함께 AI 모델 개발에 크게 기여합니다. AI 기반 소프트웨어 솔루션을 통해 조직 구성원은 유연하고 비용 효율적인 클라우드 기반 AI 서비스에 액세스할 수 있습니다. AI 기반 통찰력에 의존하는 조직이 많아지면서 AI 효율성, 워크플로 자동화 및 AI 거버넌스에 초점을 맞춘 소프트웨어 솔루션이 인기를 얻고 있습니다. 특히 기업이 막대한 자본 지출을 들이지 않고도 최고급 AI 컴퓨팅에 접근할 수 있게 해주기 때문에 클라우드 기반 AI 플랫폼의 활용이 급증했습니다.

애플리케이션 별

애플리케이션에 따라 글로벌 시장은 정부 기관 및 클라우드 서비스 제공업체(CSP)로 분류될 수 있습니다.

• 정부 기관: 전 세계 정부 기관은 AI 인프라를 활용하여 스마트 시티, 감시, 사이버 보안 및 정책 수립을 개발합니다. AI 지원 분석을 통해 정부는 공공 안전을 유지하고 재해에 대응하며 행정을 개선할 수 있습니다. AI 기반 데이터 처리를 통해 정부 기관은 사기를 식별하고 범죄 패턴을 예측하며 도시 계획을 개선할 수 있습니다. AI는 국방 및 국가 안보에도 사용되어 정보 수집 및 위협 탐지를 강화합니다. 정부가 AI 연구 및 규제 프레임워크에 참여함에 따라 공공 영역에서 AI 인프라 채택이 더욱 탄력을 받을 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 서비스 제공업체(CSP): CSP는 최첨단 AI 인프라에서 운영되며 전 세계 기업에 AIaaS(서비스형 AI) 솔루션을 제공합니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 주요 CSP는 AI에 최적화된 데이터 센터에 투자하여 기업이 AI 애플리케이션을 대규모로 실행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 공급업체는 사전 훈련된 AI 모델, 머신 러닝 플랫폼, 클라우드 기반 AI 도구를 기업에 공급하는 동시에 사내 인프라의 필요성을 제거합니다.

시장 역학

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

추진 요인

기업의 AI 채택 증가 및 AI 기반 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 성장 촉진

AI를 활용한 자동화, 분석, 고객 참여 솔루션에 대한 에너지 증가로 인해 기업은 AI 인프라에 투자하게 되었습니다. 금융부터 의료, 소매까지 모든 틈새 시장의 기업은 AI 기술을 채택하여 성과를 향상하고 운영 효율성을 개선하며 의사 결정을 발전시키고 있습니다. 클라우드가 AI 솔루션에 점점 더 선호되면서 이를 지원하는 AI 인프라에 대한 수요가 발생합니다. 공급업체는 AI를 기업과 공통화하기 위해 AI 지원 데이터 센터, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 소프트웨어 프레임워크를 구축하고 있습니다. 클라우드 네이티브 AI 배포로의 전환을 통해 인프라의 발전이 가속화되고 있습니다.

• 미국 에너지부(DOE)에 따르면 고성능 컴퓨팅 센터의 70%가 머신러닝 워크로드를 지원하기 위해 AI 최적화 데이터 센터를 확장하고 있습니다.

• AI Now Institute는 AI에 투자하는 기업의 68%가 확장성과 접근성을 위해 클라우드 기반 AI 인프라를 우선시하고 있다고 보고합니다.

억제 요인

높은 초기 투자로 인해 성장이 제한됨

AI 인프라는 실제로 기업과 산업의 이익을 감소시키고 있지만 해결해야 할 가장 중요한 장애물 중 하나는 바로 구현 비용입니다. AI 인프라의 구현 비용에는 고성능 컴퓨팅(HPC) 추구, GPU 및 TPU와 같은 AI 전용 프로세서, 에너지 효율적인 데이터 허브, AI 워크로드에 필요한 특정 소프트웨어 구입이 포함될 수 있습니다. 중소기업은 대개 이런 첨단 기술을 확보할 때 어려움을 겪는다. 이러한 높은 초기 자본 지출은 대부분의 기업에 있어서 엄두도 못 낼 정도입니다. 더욱이 AI 인프라가 지속적으로 유지 관리되고, 업그레이드되고, 최적화되기 때문에 장기 비용이 발생하여 장기 운영 비용이 추가됩니다.

• OECD AI 정책 관측소(OECD AI Policy Observatory)에 따르면 AI 프로젝트의 59%는 대규모 AI 인프라 구축으로 인해 높은 에너지 소비 비용에 직면하고 있습니다.

• 미국 에너지정보청(EIA)은 소규모 조직의 54%가 높은 하드웨어 및 유지 관리 요구 사항으로 인해 AI 인프라 도입을 지연하고 있다고 보고합니다.

Edge AI 인프라 확장으로 시장 성장 촉진

기회

AI 인프라가 시장에 제공할 가장 큰 이점 중 하나는 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 리소스에 대한 의존도를 없애고 소스인 데이터에 훨씬 더 가까운 AI 처리를 수행할 수 있게 해주는 Edge AI 컴퓨팅 채택의 급속한 성장입니다. Edge AI는 지연 시간을 효과적으로 제거하고, 보안을 강화하고, 대역폭 사용을 최적화하므로 자율주행차 및 의료 모니터링, 스마트 감시, 산업 자동화 등 거의 즉각적인 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 매우 적합합니다. IoT 장치 수가 증가함에 따라 기업은 실제 데이터 수집 지점과 해당 데이터를 멀리 있는 데이터 센터로 전송하는 지점 사이의 가장자리에서 데이터를 처리하고 분석하기를 원하기 때문에 Edge AI에 대한 수요가 더욱 증가합니다. AI 기반 통찰력을 얻는 데 필요한 시간을 줄여 시스템 전체를 더욱 효율적으로 만듭니다.

• 국제전기통신연합(ITU)에 따르면 통신사 중 61%가 5G 네트워크 자동화 및 모니터링을 강화하기 위해 AI 인프라를 통합하고 있습니다.

• NSF(National Science Foundation)는 연구 기관의 63%가 공동 과학 시뮬레이션을 위해 AI 인프라를 확장할 계획이라고 밝혔습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제로 인해 시장 성장 잠재력이 저해됨

도전

훈련, 추론, 실행을 위한 대규모 데이터 세트에 대한 AI 인프라의 의존성으로 인해 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 시장의 주요 과제로 나타났습니다. 이러한 공격의 궁극적인 최전선은 금융, 의료, 정부 운영 등 가장 민감한 영역에 도입될 AI 기반 애플리케이션입니다. 이러한 영역의 애플리케이션은 일반적으로 대량의 개인 정보와 민감한 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 이러한 정보는 해당 애플리케이션이 사이버 공격 및 데이터 유출의 주요 표적이 될 수도 있습니다. AI 시스템은 또한 적들이 부정확하거나 편향된 예측을 산출하기 위해 의도적으로 잘못된 입력으로 AI 모델을 가르치는 곳이면 적 공격의 표적이 될 수도 있습니다. 또한 유럽의 GDPR, 미국의 CCPA와 같은 글로벌 규정은 AI 시스템이 사용자 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 방법에 대한 엄격한 지침을 제공합니다.

• 미국 회계감사원(GAO)에 따르면 AI 이니셔티브의 57%가 기존 IT 시스템과 최신 AI 인프라를 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

• 유럽 ​​AI 연합(European AI Alliance)은 조직의 52%가 AI 인프라를 배포할 때 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제로 어려움을 겪고 있다고 보고합니다.

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AI 인프라 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미는 강력한 기술 지원, AI 기술의 조기 채택, 대규모 기술 기업의 상당한 투자로 인해 AI 인프라 분야의 선두주자로 남아 있습니다. 이 지역의 AI 인프라 제공업체에는 NVIDIA, Google, Microsoft, IBM, Amazon이 있으며 모두 AI 하드웨어, 클라우드 기반 AI 솔루션 및 AI 기반 자동화 혁신에 참여하고 있습니다. 미국 AI 인프라 시장의 중요성은 연방 및 민간 부문의 투자를 통한 혁신을 통해 글로벌 AI 개발에 영향을 미치는 데에도 있습니다. 미국의 거대 클라우드 기업인 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure는 AI에 최적화된 데이터 센터와 AI 전용 프로세서를 구축하는 AI 역량을 창출합니다.

• 유럽

유럽은 윤리적인 AI 채택을 위한 강력한 정부 자금 지원, 연구 및 혁신을 통해 AI 인프라 시장에서 중요한 플레이어가 되기 위한 길을 가고 있습니다. AI를 규제하는 EU법은 AI 인프라가 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 개발 및 배포되도록 적극적으로 추진해 왔습니다. 독일, 영국, 프랑스가 AI 투자 주도자동차, 금융 서비스, 의료 및 제조. 독일에서는 생산 현장의 효율성을 높이기 위해 AI 기반 산업 자동화와 AI 인프라를 활용한 스마트 제조에 중점을 두고 있습니다.

• 아시아

현재 아시아는 정부 지원, AI 스타트업의 번창, AI 지원 산업의 대규모 지출을 통해 AI 인프라 시장 점유율이 전례 없는 성장을 보이고 있는 상태입니다. AI 연구, 개발, 상용화는 중국, 인도, 일본이 주도하고 있다. 2015년 보고서에 따르면, 중국은 AI 기반 감시 시스템과 함께 자동화 및 스마트 시티로의 인공 지능 추진에서 전 세계 주요 리더로 알려져 있습니다. 중국 정부는 AI 기술 활용을 가능하게 하는 자금과 다양한 정책을 통해 지원하고, AI 칩 생산과 클라우드 컴퓨팅에 필요한 인프라를 개발해 시장을 확대해 왔다. 인도는 또한 TCS, Infosys, Wipro와 같은 최고의 IT 기업과 함께 AI 혁신 허브로 빠르게 부상하고 있으며 현재 기업 솔루션, 클라우드 서비스 및 AI 지원 자동화 시설에 최신 AI를 추가하고 있습니다. 인도 정부도 의료, 농업, 거버넌스와 관련된 AI 연구에 집중하고 있다.

주요 산업 플레이어

주요 업계 플레이어는 혁신을 통해 글로벌 AI 인프라 시장 성장을 주도합니다.

기타 AI 관련 하드웨어 발전을 포함한 혁신과 파트너십은 이제 업계 선두 기업들 사이에서 AI 인프라 성장을 주도하고 있습니다. 이들은 모두 Xilinx, IBM, Cisco, Nutanix, Pure Storage 및 AMD에 영향을 미치고 있으며 모두 각자의 AI 가속기, 클라우드 기반 AI 솔루션 및 딥 러닝 프레임워크에 투자하고 있습니다. 이러한 회사는 다양한 산업 분야에서 AI 인프라 확장성, 성능 및 도달 범위에 크게 기여합니다.

• Google: Google Cloud AI 솔루션을 통해 전 세계 AI 스타트업의 62% 이상에 AI 인프라 서비스를 제공합니다.

• Xilinx: 전 세계 AI 하드웨어 공급업체의 65% 이상에 FPGA 기반 AI 가속 솔루션을 공급합니다.

최고의 AI 인프라 회사 목록

• IBM (United States)
• Cisco (United States)
• Nutanix (United States)
• Pure Storage (United States)
• Advanced Micro Devices (AMD) (United States)

주요 산업 발전

주요 산업 개발은 혁신을 통해 글로벌 AI 인프라 시장 성장을 강화합니다.

2022년 6월: AMD(Advanced Micro Devices)는 Instinct MI200 시리즈 AI 가속기를 출시하여 AI 인프라 시장에 혁명을 일으켰습니다. 이 제품은 엔비디아의 AI 칩과 경쟁하기 위해 만들어졌습니다. MI200 시리즈는 HPC 워크로드의 AI 모델 교육 및 딥 러닝 측면에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 이러한 AI 가속기는 데이터를 신속하게 처리하도록 설계되어 기업이 필요에 따라 AI 애플리케이션의 확장을 간소화할 수 있습니다.

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.

이 연구 보고서는 양적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장 세분화를 조사하여 시장에 대한 전략적 및 재무적 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공합니다. 또한 보고서의 지역 평가에서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 요인을 고려합니다. 주요 시장 경쟁업체의 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 꼼꼼하게 자세히 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상되는 기간에 맞춰진 독창적인 연구 기술, 방법론 및 핵심 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 전문적이고 이해하기 쉽게 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.