AI용 GPU 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(인공지능용 그래픽 처리 장치(GPU)), 애플리케이션별(AI 개발, 기계 학습, 데이터 처리, 게임) 및 2035년 지역 예측

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AI용 GPU 시장 개요

AI용 글로벌 GPU 시장 규모는 2026년 246억 6천만 달러, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 15.13%로 확대되어 2035년에는 876억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI GPU(그래픽 처리 장치)는 인공 지능, 익스트림 러닝, 머신 러닝 작업과 관련된 다중 계산 속도를 높이는 데 사용되는 빠른 특수 프로세서입니다. 기존 CPU와 달리 GPU는 병렬성이 뛰어나 수천 개의 작업을 병렬로 실행하는 데 효율적이므로 대규모 신경망을 훈련하고 실행하는 데 적합합니다. 이러한 거대한 병렬성을 통해 GPU는 이미지 인식, 자연어 처리 및 데이터 분석 프로그램을 크게 가속화할 수 있으며, 이는 인공 지능 프로그램에서 모델 개발 및 배포를 가속화할 수 있습니다. 이러한 성능으로 인해 GPU는 현대 AI 연구 및 산업의 기반이 되었습니다.

AI GPU 시장은 현재 수많은 애플리케이션에서 조직의 인공 지능 기술 사용이 증가함에 따라 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 처음에 이미지 및 비디오 렌더링을 가속화하기 위해 만들어진 GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 워크로드의 중요한 가속기로 등장했습니다. 딥 러닝 알고리즘의 핵심인 많은 행렬 곱셈과 텐서 연산이 포함되는 기계 학습 작업에서 GPU의 병렬 처리 특성이 기존 CPU보다 훨씬 우수하기 때문입니다. AI 개발로 인해 미리 결정된 수요 외에도 AI 시장용 GPU는 다양한 분야의 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가로 인해 전제 조건이 됩니다. 클라우드 AI 서비스의 성장과 자율주행 자동차 또는 의료 진단과 같은 애플리케이션에 AI가 통합되면서 AI 최적화 GPU의 시장 침투가 증가하는 추가적인 동인이 되었습니다.

AI 시장 핵심 찾기를 위한 GPU

코로나19 영향

AI 산업용 GPU는 코로나19 팬데믹 기간 동안 공급망 중단과 디지털 전환 증가로 인해 복합적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 코로나19 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.

코로나19 팬데믹은 글로벌 공급망 붕괴와 반도체 부품 부족으로 초기 AI용 GPU 시장에 부정적인 영향을 미쳤다. 여행 금지와 봉쇄로 인해 제조 및 유통 과정이 느려졌고, 공장 폐쇄로 인해 생산량에 문제가 발생했습니다. 그러나 팬데믹은 또한 대부분의 산업에서 디지털 혁신 노력을 추진하여 AI 솔루션에 대한 수요를 높이고 더 나아가 이러한 애플리케이션을 실행하기 위한 GPU에 대한 수요도 증가시켰습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위해 산업 전반에 걸쳐 AI 채택 증가

AI 비즈니스를 위한 GPU의 최신 개발에는 에너지 효율적인 컴퓨팅 제품에 대한 요구 사항이 높아지면서 전문 AI 가속기의 인기가 높아지고 있습니다. 클라우드 기반 AI 서비스에서 GPU의 사용에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이는 막대한 초기 하드웨어 비용 없이 AI를 적용하는 조직의 확장성과 비용 효율성이 더 높기 때문입니다. AI 워크로드에 최적화된 특수 텐서 코어와 수정된 메모리 구조를 갖춘 GPU 등 제품과 서비스에 대한 새로운 기여도 활발해지고 있습니다. 또한 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에 GPU 붐이 일어나고 있어 데이터 센터 외부에서도 매력적입니다. 소비자와 조직이 환경에 미치는 영향에 대한 인식이 높아지면서 지속 가능한 제조 관행과 에코 디자인이라는 개념이 점점 더 중요해지고 있습니다.

AI 시장 세분화를 위한 GPU

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 인공 지능용 그래픽 처리 장치(GPU)로 분류될 수 있습니다.

• 인공 지능용 그래픽 처리 장치(GPU): AI 전용 GPU는 병렬 처리 기능을 갖추고 있어 딥 러닝 및 신경망과 관련된 대규모 계산에 적합합니다. 이러한 GPU는 기존 CPU보다 AI 모델을 훈련하고 추론하는 속도가 훨씬 빠릅니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 AI 개발, 기계 학습, 데이터 처리 및 게임으로 분류될 수 있습니다.

• AI 개발: AI 훈련 및 배포 AI 훈련 및 배포는 GPU를 사용하여 가속화되어 계산 처리량 집중 딥 러닝 프레임워크를 제공하고 모델 반복 시간을 가속화합니다.
• 기계 학습: 기계 학습과 관련하여 GPU는 특히 대규모 데이터 세트와 실시간 분석 절차를 통한 차트 작성에서 정교한 수학적 절차를 가속화하는 측면에서 기계 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다.
• 데이터 처리: 대량의 비정형 데이터를 사용하여 데이터 조작 및 분석을 가속화하는 GPU의 기능은 빅 데이터 상황과 AI 기반 분석 플랫폼에서 매우 중요합니다.

• 게임: 그럼에도 불구하고 게임과의 기존 연결에도 불구하고 현재 GPU는 실시간 레이 트레이싱 및 업스케일링 기술과 같은 AI 가속 기능을 활성화하여 몰입감 있고 스마트한 게임 경험을 제공합니다.

시장 역학

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

추진 요인

시장 성장을 위한 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가

AI 시장 성장을 위한 GPU의 한 요소는 더 복잡한 AI 모델의 훈련과 더 큰 데이터 세트에 대한 수요로 인해 막대한 계산 리소스가 필요하므로 GPU가 현재 고성능 컴퓨팅 프레임워크의 중요한 요소가 되는 것입니다. 대용량 데이터를 기반으로 점점 더 정교해지는 AI 애플리케이션을 처리해야 하는 필요성으로 인해 더 높은 처리 능력과 메모리 대역폭을 갖춘 GPU에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 역동성은 AI 혁신 및 구현 측면에서 선두를 달리고 있는 연구 기관, 클라우드 서비스 제공업체 및 대기업에서 특히 두드러집니다.

메모리 대역폭 및 용량으로 시장 확대

메모리 대역폭 및 용량 증가 GPU는 AI 시장에서 필수 기능입니다. 왜냐하면 LLM(대형 언어 모델) 및 교육 데이터 세트의 규모가 기하급수적으로 증가하고 GPU 메모리의 미미한 개선보다 항상 앞서서 메모리가 교육 및 추론 워크로드 모두에서 주요 제약이 되기 때문입니다. 메모리 대역폭이 증가하면 데이터 전송 속도가 높아져 처리량이 직접적으로 증가하고 대기 시간이 감소하며, 메모리 용량이 늘어나면 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있는 빈번한 오프로드 및 스와핑 없이 GPU가 대규모 모델 및 데이터 세트와 함께 작업할 수 있습니다.  

억제 요인

잠재적으로 시장 성장을 방해하는 높은 비용과 전력 요구 사항

GPU를 AI 시장으로 확장하는 데 있어 제한적인 요소 중 하나는 고성능 GPU 구현에 따른 높은 비용과 전력 소비입니다. 최첨단 AI 최적화 GPU는 소규모 조직과 스타트업이 시장에서 AI를 널리 채택하기에는 너무 많은 비용을 초래할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터는 상당한 양의 전력을 소비하므로 에너지 비용과 환경 문제를 야기할 수 있어 에너지원이 제한되거나 비용이 많이 드는 지역에서의 배포가 제한되는 것으로 보입니다. 이러한 모든 요인은 시장 성장을 제한하고 특히 예산과 인프라 용량이 부족한 소규모 조직의 광범위한 사용을 방해할 수 있습니다.

시장에서 기회를 창출하는 엣지 AI 및 임베디드 시스템

기회

최근 장치 수준에서 엣지 컴퓨팅과 AI 처리를 향한 움직임은 GPU 제조업체가 해당 애플리케이션에 특화된 솔루션을 제공할 수 있는 큰 기회입니다. 조직이 지연 시간을 최소화하고, 개인 정보 보호를 극대화하고, 연결이 제한된 환경에서 작업하려고 함에 따라 엣지 AI 모델을 실행하는 데 최적화된 GPU를 원하는 시장이 성장하고 있습니다. 분산 AI 처리에 대한 이러한 추세가 임베디드 시스템, IoT 장치 및 엣지 컴퓨팅 플랫폼에 최적화된 GPU 제품의 새로운 시장 부문을 열어줌에 따라 전체 다루기 쉬운 시장도 증가합니다.

 

전문 AI 가속기와의 경쟁은 소비자에게 잠재적인 도전이 될 수 있습니다.

도전

GPU가 AI 가속 시장 점유율을 장악하고 있지만 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field-Programmable Gate Array) 및 맞춤형 AI 칩 형태의 특수 AI 가속기 도입은 GPU 공급업체에 큰 위협이 됩니다. 이러한 맞춤형 가속기는 특정 AI 작업에서 성능이 뛰어나고 에너지 효율적일 수 있으며 해당 애플리케이션에서 AI 시장 점유율을 위해 GPU를 잠식할 수 있습니다. 게다가 대규모 기술 기업은 외부 GPU 공급업체에 대한 의존도를 제한하기 위해 자체 AI 칩을 개발하고 있으며, 이는 시장에서 경쟁을 더욱 중요하게 만들 것입니다.

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AI 시장 지역 통찰력을 위한 GPU

• 북미(미국)

이 시장에서는 북미가 가장 큰 시장으로, AI 점유율에서 전 세계 GPU 시장의 약 38%를 공유합니다. 조직에서는 AI 가속 컴퓨팅이 제공하는 경쟁 우위에 대한 인식이 높아지고 있으며, 이로 인해 의료, 금융, 소매, 제조 등의 산업에서 AI 가속 컴퓨팅의 도입이 가속화되고 있습니다. 또한 AI 시장을 위한 미국 GPU의 대규모 기술 기업과 벤처 캐피털 회사의 AI 연구 개발에 대한 자금 지원이 증가한 것도 이 지역의 시장 성장에 크게 기여했습니다. 또한, 주요 GPU 생산업체의 집중과 AI 스타트업 및 연구 센터의 발전된 생태계는 북미, 특히 미국을 GPU 가속 AI 기술 혁신의 허브로 만들었습니다.  

• 유럽

디지털 변혁 노력으로 인해 다양한 부문에서 AI 기반 애플리케이션에 대한 수요가 증가하면서 유럽의 AI 시장용 GPU가 강화되고 있습니다. 시장은 민간 및 공공 부문의 AI 스타트업 및 연구 프로그램에 대한 투자 증가 외에도 과학 연구, 자동차, 의료 및 금융 서비스에서 GPU의 여러 사용에 의해 주도될 가능성이 높습니다. 특히 GDPR의 맥락에서 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 질문은 AI 시스템 배포 방식에 변화를 가져왔고 일부 사용 사례에서는 GPU 가속 AI 애플리케이션의 활용에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양, 특히 중국, 일본, 한국과 같은 국가는 전 세계적으로 AI 시장 개발을 위한 GPU의 주요 부분을 차지하고 있습니다. 이들 국가는 AI 개발에 대한 긍정적인 정부 정책과 AI 친화적인 기술 인프라에 대한 상당한 투자를 보유하고 있습니다. 중국의 AI 칩 제조 및 배치는 외국 GPU 제조업체에 더해 국내 기업이 시장 점유율을 확보하면서 상당히 증가하고 있습니다. AI 하드웨어 및 소프트웨어 개발을 둘러싼 환경의 확장은 아시아 태평양 지역의 GPU 시장을 활성화하는 또 다른 핵심 요소입니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

주요 참가자들은 전략적 혁신과 시장 확장을 통해 AI 시장의 GPU에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 회사는 더 많은 수의 텐서 코어와 향상된 메모리 하위 시스템을 포함하여 더 나은 AI 성능 기능을 갖춘 새로운 GPU 아키텍처를 출시하고 있습니다. 또한 다양한 AI 훈련에서 추론까지, 데이터 센터에서 엣지 컴퓨팅 사용 사례를 대상으로 하는 특정 제품을 갖출 수 있도록 제품 제공을 다양화하고 있습니다. 또한 클라우드 플랫폼과 소프트웨어 생태계를 사용하여 통합 AI 개발 및 배포 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 플레이어는 연구, 개발 투자, 고급 제조 프로세스 및 새로운 지역 시장으로의 확장을 통해 AI 산업에 대한 GPU의 성장 및 트렌드 확립을 달성하고 있거나 그 원천입니다.  

AI 회사를 위한 최고의 GPU 목록    
 

• NVIDIA (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Google (U.S.)
• Graphcore (U.K.)
• Habana Labs (Israel)
• Cerebras Systems (U.S.)
• Tenstorrent (Canada)
• SambaNova Systems (U.S.)
• Baidu (China)

주요 산업 발전

2024년 3월:NVIDIA Blackwell 아키텍처의 출시는 AI 컴퓨팅의 다음 단계를 향한 중요한 단계입니다. 이는 생성 AI, 대규모 언어 모델 등 현재의 요구 사항을 충족하기 위해 특별히 제작된 완전히 새로운 GPU 아키텍처로, 이전 세대에 비해 상당한 성능 향상과 에너지 효율성을 약속합니다. NVIDIA는 애플리케이션과 산업 전반에 걸쳐 훈련 및 추론 작업에 더 많은 기능을 갖춘 엔드투엔드 AI 개발 및 배포 플랫폼으로 Blackwell을 출시했습니다.

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.

AI용 GPU 시장은 고성능 컴퓨팅, 메모리 대역폭 및 용량에 대한 수요 증가로 지속적인 호황을 누릴 준비가 되어 있습니다. 전문 AI 가속기와의 경쟁을 포함하는 과제에도 불구하고 Edge AI 및 임베디드 시스템에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 업체들은 기술 업그레이드와 전략적 시장 성장을 통해 발전하고 있으며 AI용 GPU의 공급과 매력을 강화하고 있습니다.