GPU 서버 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석, 유형별 (단일 GPU 서버, 멀티 GPU 서버 및 GPU 클라우드 서버), 응용 프로그램 (데이터 센터, AI, 머신 러닝, 연구 및 게임) 및 지역 예측, 2033 년까지

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GPU 서버 시장 개요

2025 년에 약 1,377 억 달러에 달하는 전 세계 GPU 서버 시장은 2026 년에 86 억 달러로 꾸준히 성장할 것으로 예상되며 2034 년까지 424 억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2026-2034 년 예측 기간 동안 약 13.29%의 CAGR을 유지합니다.

GPU 서버 또는 그래픽 처리 장치 서버는 기존 CPU 대신 또는 기존 CPU와 함께 GPU를 활용하여 복잡한 계산 작업, 특히 병렬 처리와 관련된 복잡한 계산 작업을 실행하는 과도한 정상 전반적인 성능 컴퓨팅 시스템입니다. 이 서버는 인공 지능 (AI), 기계 학습 (ML), 과학 컴퓨팅, 3D 렌더링, 게임, 빅 데이터 분석 및 블록 체인 마이닝 측면에서 데이터 집약적 패키지에서 전반적인 전반적인 성능을 상당히 높이기 위해 설계되었습니다. 순차적 직렬 처리를 위해 최적화 될 수있는 CPU와 달리 GPU에는 여러 책임이 동시에 대처할 수있는 더 작은 코어가 포함되어있어 대규모 병렬 처리 강도가 필요한 워크로드에 가장 적합합니다. 이 구조는 GPU 서버에서 AI/ML 모델 또는 엔지니어링 및 물리학의 시뮬레이션에서 레코드 교육 및 추론에 필요한 시간을 상당히 줄이면서 GPU 서버에서 큰 속도로 큰 데이터 세트를 방해 할 수 있습니다. GPU 서버 시장은 지난 10 년 동안 AI, 자동화, 가상 변환 및 클라우드 컴퓨팅의 수렴으로 인해 극적으로 증가했습니다. 의료 (유전체학 및 이미징), 금융 (사기 탐지 및 과도한 주파수 구매 및 판매), 차량 (자급 자족 한 운전 알고리즘) 및 미디어 (렌더링 및 비디오 향상)를 포함한 부문의 조직은 온 프레미스 및 클라우드 환경에 GPU 서버를 점차 배포하고 있습니다. 또한 AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 Hyperscale 시설 및 퍼블릭 클라우드 캐리어는 확장 된 처리에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위해 GPU 프레임 기반 컴퓨팅 시간을 제공합니다. GPU 서버에 대한 요청은 정보 생성의 지수 상향 추력의 도움으로 더 강화되어 회사가 구조화되지 않은, 반 구조화 및 실시간 데이터 분석에 대처할 수있는 인프라를 찾도록 촉구합니다.

주요 결과

• 시장 규모 및 성장 :Global GPU 서버 시장은 2025 년에 1,177 억 달러로 1,100 억 달러로 바뀌 었으며 2034 년까지 424 억 달러를 달성 할 것으로 예상되며, 2025 년에서 2034 년 사이에 13.29%의 CAGR에서 성장했습니다.
• 주요 시장 드라이버 :Commited GPU 서버의 판매는 2024 년 12 개월 동안 192.6% 증가했으며 AI 워크로드 및 하이퍼 스케일 컴퓨팅 시스템에 대한 급증 수요를 통해 주도했습니다..
• 주요 시장 구속 :AI 하드웨어에 대한 18-24 주의 연장 된 리드 인스턴스는 2024 년 동안 지속되어 인프라 롤아웃 타임 라인에 제약 을가했습니다.
• 신흥 트렌드 :DPU (Data Processing Unit) 사용이 증가하고 있으며, 2023 년에 전 세계 시장은 미화 16 억 달러의 가치가 있으며, 프레디트 기반 GPU 아키텍처로의 전환을 강조합니다.
• 지역 리더십: 2023 년 북아메리카는 GPU-as-A-Service 구역을 이끌었고 광대 한 엔터프라이즈 클라우드와 AI 채택으로 인해 세계 비율의 37%를 보존했습니다.
• 경쟁 환경 :NVIDIA는 2023 년에 3,700 만 정보 센터 GPU를 가져 왔으며, 이는 일반 선적의 약 97.7%를 차지하고 지배적 인 기업 위치를 강화했습니다.
• 시장 세분화 :AI 중심 서버는 2023 년 전세계 서버 배포의 거의 9%를 차지 했으며이 수치는 2026 년에 15%로 올라갈 것으로 예상됩니다..
• 최근 개발 :Pegatron은 2025 년 6 월 Computex에서 랙 스케일 AI 플랫폼을 발견했으며, 1,177 개의 전기 전기를 제공하는 128 AMD MI350X GPU로 준비했습니다..

Covid-19 영향

전염병이 진행됨에 따라 디지털 인프라의 역할이 더 중요해졌습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

코로나 바이러스 혼돈은 GPU 서버 시장에 다각적 인 영향을 미치는 유행성으로 이어져 파괴적이고 외상성 상황과 독특한 가능성을 생성했습니다. 전염병의 초기 단계에서, 시장은 글로벌 배달 체인 중단, 어려움 부족 및 제조 둔화, 특히 아시아 태평양의 일부 단계, 여기서 반도체, 회로 칩 및 회로 보드가 포함 된 GPU 서버의 다양한 중요한 구성 요소로 인해 큰 난기류를 경험했습니다. 이러한 물류 지연은 많은 서버 제조업체 및 최종 사용자에게 대략 증가한 리드 타임, 팽창 된 가격 및 재고를 추가했습니다. 그러나 전염병이 발전했기 때문에 디지털 인프라의 위치는 그 어느 때보 다 더욱 중요해졌으며, 많은 부문에서 고성능 컴퓨팅 솔루션을 요구하는 촉매. 수천 명의 많은 사람들이 원격으로 산책을 시작하면서 회사는 클라우드 인프라를 향상시키기 위해 서두르고 GPU 기반 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 동시에, Healthcare Quarter는 COVID-19 연구, 백신 개선 및 AI 사용에 대한 예측 모델링을위한 GPU 서버를 활용했으며, 교육 기관은보다 강력한 백엔드 시스템이 필요한 환경을 알게되었습니다. 또한, 전염병은 GPU 기반 서버가 렌더링, 트랜스 코딩 및 미디어 전송을 지원할 수 있도록 온라인 엔터테인먼트 섭취 (제기, 스트리밍 및 컨텐츠 제작)의 급증으로 향상을 포기했습니다. 전자 상거래, 가상 청구서, 사이버 보안 및 원격 의료 도이 기간 동안 어느 시점에서 GPU 관련 부문으로 판명되었습니다. 최신 디지털 최초의 정규직에 대한 응답으로 클라우드 서비스 회사는 NVIDIA, AMD 및 Intel Speed Tracking 새로운 릴리스와 같은 회사와 함께 GPU 서버 오퍼링을 확장했습니다.

최신 트렌드

실시간 AI 애플리케이션의 확산에 의해 구동되는 GPU 가속의 통합

GPU 서버 시장에서 가장 빠르게 성장하는 트렌드 중 하나는 실시간 AI 애플리케이션, 5G 네트워크 및 분산 컴퓨팅 모델의 확산으로 인해 GPU 가속도를 컨테이너화 및 위치 컴퓨팅 환경과 통합하는 것입니다. 기업 워크로드가 점점 더 복잡해지고 분산화되면서 데이터 전달의 맥락에서 기능 할 수있는 경량의 휴대용 컴퓨팅 솔루션을 요구하는 것이 기하 급수적으로 증가했습니다. 이로 인해 클라우드 GPU 서버와 부품 GPU 인프라를 결합한 하이브리드 구조에 대한 추력을 포기하고, 회사가 자체적으로 의존하는 자동차 탐색, 비즈니스 자동화 및 비디오 분석을 유지할 수 있도록 기업이 대기 시간 터치의 책임을 수행 할 수있게 해주었습니다. 이러한 맥락에서 GPU 서버 회사와 클라우드 캐리어는 갑자기 GPU 자산의 Kubernetes 기반 오케스트레이션을 지원하는 솔루션을 성장시켜 빌더가 클라우드 및 온-프레미스 환경에 걸쳐 컨테이너화 된 패키지를 매끄럽게 설정하고 확장 할 수 있습니다. NVIDIA와 같은 회사는 NVIDIA EGX 및 NVIDIA TRITON 추론 서버와 같은 구조를 제공하여 최적화 된 소프트웨어 스택 및 하드웨어 구성을 제공하여 하이브리드 환경에서 AI 워크로드를 용이하게합니다.  

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GPU 서버 시장 세분화

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 단일 GPU 서버, 멀티 GPU 서버 및 GPU 클라우드 서버로 분류 할 수 있습니다.

• 단일 GPU 서버 : 단일 GPU 서버는 일반적으로 하나의 이미지 처리 장치로 준비되며 3D 모델링, 사진 렌더링 및 필수 머신 러닝 워크 플로를 포함하여 병렬 처리 역량으로 얻은 가벼우면서도 전문적인 업무를 위해 설계되었습니다. 이들은 일반적으로 소규모 조직 또는 학업 시설의 도움으로 배치되어 대규모 계산 처리량을 요구하지 않는 가치 중심 의무 가속화를 위해 배치됩니다. 그들은 표준 전체 성능과 전력 소비 사이의 균형을 유지하여 개발자 테스트 시스템에 적합하게 만들고, 습관적인 GPU 유발 계산을 다루는 알고리즘이나 조직을 알게됩니다.

• 멀티 GPU 서버 : 멀티 GPU 서버는 단일 섀시에 여러 GPU 카드가 장착되어있어 크게 병렬 처리 전력을 제공합니다. 이 구조는 거대한 데이터 세트의 빠른 처리가 필요한 딥 마스터 링, 실시간 분석, 임상 시뮬레이션 및 다양한 고층 성능 컴퓨팅 (HPC) 응용 프로그램에 적합합니다. 기후 모델링과 분자 생물학의 독립적 인 사용을 통합 한 산업은 종종 AI 모델의 대규모 교육을 수행하거나 시간-중요 시뮬레이션을 실행하기 위해 다중 GPU 구성에 의존합니다.

• GPU 클라우드 서버 : GPU 클라우드 서버는 접근성 및 확장성에 혁명을 일으켰습니다. 이들은 AWS (EC2 인스턴스), Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 클라우드 캐리어 비즈니스를 사용하여 제공되는 가상화 된 GPU 서버로, 고객은 물리적 인프라에 투자하지 않고 GPU 가속에 액세스 할 수 있습니다. 이 제품은 산발적 또는 대량 볼륨 워크로드를 위해 확장 가능한 GPU 재능을 필요로하는 신생 기업, 중소기업 및 건축업자와 버전 교육, 렌더링 또는 실시간 추론을 필요로하는 스타트 업, 중소기업 및 건축업자에게 특히 잘 적용됩니다. 멀리 떨어진 아트 워크와 클라우드 로컬 유틸리티 개선의 상향 추력으로 인해 유연성, 유료 요금 가격 모델 및 원활한 확장 성을 제공하는 GPU 클라우드 서버에 대한 수요가 추가로 향상되었습니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 데이터 센터, AI, 머신 러닝, 연구 및 게임으로 분류 할 수 있습니다.

• 데이터 센터 : 데이터 시설은 GPU 서버 배포의 중추를 형성하여 계산 자원, 스토리지 및 네트워킹이 클라우드 시스템, 조직 패키지 및 컨텐츠 제공 네트워크를 지원하기 위해 중앙 집중식 허브 역할을합니다. 이 센터는 GPU 서버에 대한 대규모 데이터 세트에 대한 GPU 서버에 의존하고, 실시간 분석을 수행하며, 지구 기간 동안 클라이언트에게 GPU-as-a-service를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅, 비디오 스트리밍 및 가상화에 대한 수요가 급증함으로써 GPU 서버는 차세대 데이터 센터 아키텍처에 필수적이었습니다.

• AI : 인공 지능 (AI) 세그먼트는 PC Imaginative and Prescient, 예측 분석 및 자연 언어 전문 지식을 포함하여 첨가제를 포함 할 수있는 광범위한 AI 구조를 전문으로하며, 종종 비즈니스 자동화, 보안 시스템 및 고객 관계 시스템에 활용됩니다. 이러한 AI 워크로드에는 고 처리량, 저도의 처리가 필요하며 GPU 서버는 의료 (예 : 진단), 차량 (예 : ADAS 구조) 및 소매 (예 : 고객 행동 분석)와 같은 부문을 통해 엔진 및 실시간 AI 배포를 돕는 데 중요한 요리가 중요하지 않은 강도를 제시하는 데 중추적입니다. 이 세그먼트는 AI를 중요한 인프라에 통합하는 데있어 모든 공공 및 민간 지역의 관심을 끌고 있으며 GPU는 실제 프로그램에서 확장 가능한 인텔리전스를 허용합니다.

• 기계 학습 : 기계 학습은 AI의 하위 필드와 동시에 전문적이고 집중적 인 계산 요구로 인해 멋진 응용 프로그램 섹션으로 여기에서 다루어집니다. 훈련 기계 읽기 모델, 특히 네트워크를 알게 된 것 - 수십억 개의 매트릭스 작업을 수행하기위한 통화, 작업 GPU는 기존의 CPU보다보다 효율적인 방식을 처리합니다. GPU 서버는 이미지 분류에서 음성 인식 및 사기 탐지에 이르기까지 각 감독 및 감독되지 않은 학습 책임을 향상시킵니다. 조직은 GPU- 프레임 기반 클러스터를 사용하여 며칠에서 몇 시간 또는 몇 분 동안 대규모 데이터 세트의 교육 시간을 줄입니다. 또한 변압기 모델 및 생성 AI의 인식이 증가함에 따라 GPT 및 Dall · E와 함께이 세그먼트의 강력한 GPU 인프라의 이름이 손으로 개발되고 있습니다. 신생 기업, 클라우드 공급 업체 및 학술 연구원은 GPU 서버에 크게 의존하여 빠르게 반복하고 고급 패션을 규모로 설치합니다.

• 연구 : 연구에서 GPU 서버는 유전체학, 천체 물리학 및 계산 화학과 함께 영역에서 시뮬레이션, 통계 모델링 및 고성능 컴퓨팅을 지원합니다. 대학, 연구 기관 및 정부 실험실은 기후 무역을 모델링, 정보 병화 메커니즘 또는 양자 재료를 시뮬레이션하는 데 해당 서버를 사용합니다. GPU를 통해 제공된 템포와 정확도는 더 빠른 발견주기를 허용하고 연구원들이 이전에 다루기 어려운 문제를 해결하는 데 도움을줍니다.

• 게임 : 게임 단계, 특히 클라우드 게임 및 게임 개발은 GPU 서버의 수요가 높은 유틸리티로 남아 있습니다. 클라우드 게임에서 먼 GPU 서버에서 비디오 게임의 실시간 렌더링 및 스트리밍을 통해 고객은 저지대 장치에서 고품질 게임을 경험할 수 있습니다. 개발자는 또한 복잡한 렌더링 작업, 시각 효과 및 품질 보증 테스트를 위해 GPU 서버를 사용합니다. AR/VR 게임 및 메타버스 개선이 증가함에 따라이 소프트웨어 프로그램 섹션은 빠르게 빠르게 일치하여 높은 성능, 저도의 낮은 지연 GPU 서버 인프라에 대한 지속적인 수요를 보장합니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

조직이 경쟁 우위를 위해 데이터를 활용함에 따라 인공 지능의 빠른 확산

GPU 서버 시장 성장의 하단 내부의 주요 힘 중 하나는 인공 지능 (AI) 및 MACH (Machine Learning) 패키지의 빠른 확산입니다. 그룹이 경쟁 혜택을 위해 정보를 활용하려고 노력함에 따라 AI와 ML은 디지털 혁신 기술의 기본으로 등장하여 더 똑똑한 자동화, 실시간 의사 결정 및 예측 통찰력을 허용했습니다. 그러나 정교한 신경망을 훈련시키고 모델을 깊이 알게되면 기존의 CPU- 프레임 기반 서버가 효율적으로 제공하기 위해 노력하는 대규모 계산 에너지가 필요합니다. GPU 서버는 대규모 병렬 처리 구조를 갖춘 교육 및 추론 책임에서 CPU를 훨씬 능가하여 처리 시간을 몇 주에서 몇 번 줄였습니다. 이로 인해 자급 자족 운전, 언어 및 사진 인식, 임상 진단, 사기 탐지, 자연 언어 처리 (NLP) 및 소비자 행동 모델링과 같은 분야에서 AI 솔루션을 개발하는 데 중요합니다. 또한, Tensorflow, Pytorch 및 MXNet과 같은 프레임 워크와 함께 Open-Supply ML 주변은 GPU 환경에 최적화되어 채택을 더욱 발전 시켰습니다. 클라우드 구조는 AI 특정 사례 및 오퍼링을 통해 GPU 컴퓨팅에 진입하여 신생 기업, 연구원 및 시설을 모두 선불 인프라 투자 없이도 AI 책임을 확장 할 수 있도록 추가로 민주화했습니다.

과학 연구, 엔지니어링 및 복잡한 시뮬레이션의 역할 확장으로 시장 성장

GPU 서버 시장의 세부 사항을 사용하는 또 다른 강력한 것은 의학 연구, 엔지니어링 및 복잡한 시뮬레이션에서 고성능 컴퓨팅 (HPC)의 개발 기능을 개발하는 것입니다. 기후학, 유전체학, 천체 물리학, 유체 역학, 재료 과학 및 양자 물리학과 함께 분야는 점점 더 가공 전력 및 메모리 처리량의 테라 바이트를 요구하는 계산 모델에 점점 더 의존하고 있습니다. GPU 서버는 대형 데이터 세트를 병렬 및 수동 벡터화 된 계산으로 처리 할 수있는 기능을 갖춘 계산 병목 현상에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 지역 주변의 국립 실험실, 대학 및 연구 기관은 기후 변화에 유용한 시뮬레이션, 전염병 예측, 새로운 물질 설계 및 우주 탐험에 유용한 시뮬레이션을 실행하기 위해 GPU 임원 슈퍼 컴퓨터에 투자하고 있습니다. 또한 항공 우주, 자동차 및 석유 및 휘발유와 같은 산업에서 GPU 기반 시뮬레이션 장비는 충돌 모델링, CFD (계산 유체 역학) 및 지진 평가와 함께 책임을 져야합니다. 또한 GPU 서버는 실시간 시각화 및 렌더링을 지원하며, 이는 3D 모델 및 디지털 환경과 관련된 협업 의료 워크 플로우에 필수적입니다. 또한 클라우드 대행사는 GPU 기반 HPC-A-Service를 제시하기 시작하여 역사적으로 HPC 배포와 관련된 비용 및 복잡성 경계를 줄였습니다.

구속 요인

초기 투자 및 운영 유지 보수와 관련된 높은 비용은 금지 될 수 있습니다.

GPU 서버 시장에서 가장 큰 제한 요소 중 하나는 GPU 확장 인프라의 초기 자금 및 운영 유지 보수와 관련된 과도한 가격입니다. GPU 서버, 특히 NVIDIA A100, H100 또는 AMD Instinct MI300과 유사한 Immoderate-Surrender GPU로 구성된 GPU 서버는 기존의 CPU- 프레임 기반 서버보다 비싸며 정기적으로 장치와 함께 수천 달러의 비용이 들었습니다. 이 속도는 하드웨어뿐만 아니라 우수한 냉각 시스템, 고용량 전원 및 고속 네트워킹 구성 요소를 포함하여이를 지원하는 데 필요한 추가 인프라로 구성됩니다. 제한된 예산에 따라 일하는 중소 규모 그룹 (SME) 및 학업 연구 시설의 경우, 이러한 수수료는 금지 될 수 있으므로 일정하고 전체 크기의 작업량이있을 때까지 투자에 대한 비용을 정당화하기가 어려워집니다. 또한, GPU 서버의 에너지 소비는 기존 서버의 에너지 소비보다 상당히 높습니다. 주로 고급 전력 요금 및 추가 환경 걱정으로 인해 특히 엄격한 배출 규칙이있는 지역 또는 전기 요금이 과도한 지역에서는 상당히 높습니다. 숙련 된 직원이 GPU 클러스터를 지배하고 유지 해야하는 요구는 도구 디렉터가 병렬 처리, GPU 메모리 할당 및 표준 성능 최적화 전략 (보편적으로는 그렇지 않은 표준 성능 최적화 전략)을 인식해야하므로 작업을 수행합니다. 소프트웨어 호환성 및 통합은 특히 GPU 가속도를 활용하도록 설계되지 않은 레거시 패키지에 대한 허들을 제기 할 수 있으며, 비싼 리엔지니어링 또는 기회가 필요합니다.

생성 AI의 빠른 확장으로 성장 범위

기회

GPU 서버 마켓 플레이스에서 등장하는 주요 기회는 회사와 사람들이 세대에 참여하는 방식을 재구성하는 생성 AI 및 Big Language Models (LLM)의 빠른 확장에 있습니다. Chatgpt, Google Gemini, Meta의 Llama 및 기타 AI 어시스턴트와 같은 도구는 최신 변압기 기반 신경망에 의존하여 교육 및 수행을 위해 엄청난 컴퓨팅 전기가 필요하며 GPU 서버는이 인프라의 척추가되었습니다. 금융 및 건강 관리에서 엔터테인먼트 및 교육에 이르기까지 이사회의 어느 시점에서 산업이 생성 AI를 워크 플로에 통합하기 위해 설득력 있으므로 확장 가능하고 높은 성능 컴퓨팅 인프라의 필요성이 급격히 급증했습니다. 기업은 기본 모델의 놀라운 조정을 허용하고 사용자 정의 영역 유역 AI 구조를 구성하며 임계 값에서 실시간 추론을 제공하기 위해 GPU 서버를 점점 더 배포하고 있습니다. 오픈 소스 AI 모델 및 프레임 워크의 서지와 포옹 페이스의 변압기,

Openllm과 Mistral은 더 많은 민주화 된 AI에 진입 할 수있게되었습니다. 그러나 기능을 완전히 활용하려면 GPU 가속이 중요합니다. 빠르고 확장 가능한 AI 서비스를위한 이러한 요구는 멀티 GPU 서버 배포, GPU 클러스터 및 DGX 클래스 구조의 상승을 일으켰습니다. 또한 GPU 서버는 교육 및 추론에 국한되지 않습니다. 그들은 이제 복잡한 상업 기업 상황에서 Spark Off Engineering, 모델 증류 및 AI 파이프 라인 배치에 점점 더 활용되고 있습니다. 이 생성 AI 웨이브는 GPU 서버 제공 업체, 특히 AI-OP 최적화 된 아키텍처, 사전 보호 소프트웨어 프로그램 스택 및 빠른 확장 성을 안내하는 모듈 식 설계를 제공하는 데 비교할 수없는 기회를 만들었습니다.

반도체 공급망 중단 악화 현재 생산의 한계가 노출되었습니다.

도전

GPU 서버 시장 내부의 중간 사업은 현대 생산 및 유통 네트워크의 취약성과 한계를 노출시킨 만성적이고 자극적 인 국제 반도체 전달을 중심으로 진행됩니다. 칩셋 제작 및 PCB (Publiced Circuit Board) 어셈블리에서 최종 서버 통합 및 배송에 이르기까지 전체 GPU 서버 주변은 대만에서 TSMC, 미국 및 이스라엘의 Intel에서 TSMC의 사용을 통해 운영되는 매우 다양한 반도체 제조 공장 수명 (FAB)에 따라 눈에 띄게됩니다.

이 센터는 최대 용량 및 지속적인 재료 부족, 지정 학적 위험 및 물류 병목 현상에 직면하여 GPU, 고 대역폭 메모리 (HBM) 및 상호 연결과 같은 필수 구성 요소의 가용성 내에서 지연 및 예측 가능성을 만듭니다. 예를 들어, cryptocurrency 마이닝, AI 워크로드 및 게임의 GPU에 대한 수요가 급증하여 자주 전달되는 배송이 자주 전달되어 백 로그가 몇 달 동안 확장되어 수수료를 강제합니다. 또한, 진행중인 지정 학적 긴장-중국-미국과 관련이 있습니다. 부도덕 한 전체 성능 칩에 영향을 미치는 기술 경쟁 및 수출 제어는 글로벌 소싱 전략을 실질적으로 복잡하게하여 근처의 대체 불균형과 요소 부족의 가능성을 높입니다.

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GPU 서버 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

주로 미국 GPU 서버 시장 인 북미는이 지역의 뿌리 깊은 기술 인프라 (AI)의 실질적인 조직 채택 및 전 세계적으로 영향력있는 GPU 및 서버 제조업체의 존재를 사용하여 전 세계 GPU 서버 시장 내부에서 지배적 인 특징을 명령합니다. 미국은 NVIDIA, AMD, Intel, Google, Microsoft, Amazon 및 Meta로 구성된 국내에서 거인으로 GPU 서버 환경에 대한 모든 고객이자 기여자입니다. 이러한 조직은 더 이상 현재의 연구 및 개발을 방해하지 않고 생성 AI, 클라우드 컴퓨팅, 이미지 렌더링 및 대규모 시뮬레이션을 포함하여 GPU 기반 서버에 전원 서비스에 크게 의존하는 거대한 데이터 센터를 운영합니다. 주로 자체 유지 운전, 생명 공학, 핀 테크 및 안전과 같은 분야에서 AI 응용 프로그램의 급격한 증가는 교육 기관, 민간 회사 및 정부 기관에 고성능 컴퓨팅 (HPC) 클러스터 및 GPU 데이터 센터에 대한 투자를 확대했습니다. AWS, Azure 및 Google Cloud와 같은 미국 내 클라우드 서비스 공급 업체 (CSP)는 대형 GPU-as-a-Service 솔루션을 제공하여 중소기업, 신생 기업 및 연구원이 인프라를 더 많이 사용할 수있게하여 추가 요구를 자극합니다. 또한, 국가 인공 지능 이니셔티브를 통합 한 AI 및 Quantum Computing Studies의 상당한 정부 자금 및 정책 안내서는 확장 가능 및 녹색 GPU 서버에 대한 수요를 강화하고 있습니다. 미국은 적절하게 연결된 반도체 전달 체인의 축복을 추가로 축복하지만, 특히 TSMC의 우수한 GPU의 해외 제작에 의존합니다. 그럼에도 불구하고 최근 2022 년 칩 법을 포함한 가정 반도체 생산으로의 최근 이동은이 생산의 더 많은 지역화하여 공급망 취약점을 낮추고 시장을 강화할 것으로 예상됩니다. 또한, 실리콘 밸리의 AI 및 기술 스타트 업 및 독특한 혁신 허브의 강력한 벤처 캐피탈 네트워크는 GPU가 많은 워크로드를 실험하는 데 도움이되는 환경을 조성합니다.

• 유럽

유럽은 국제 GPU 서버 마켓 플레이스에서 중추적 인 역할을하며, 강력한 공공 부문 참여, 데이터 주권에 대한 인식 증가 및 AI 및 HPC 환경에 대한 인식이 높아지고 APU 서버 시장 점유율에 대해 거의 흔들리지 않더라도 AI 및 HPC 환경에 대한 인식이 급격히 확대됩니다. 독일, 프랑스, 영국, 네덜란드 및 북유럽 국제 지역과 같은 국가는 GPU 서버 기술을 채택하는 선봉에 있으며 자동차, 생명 과학, 제조 및 기후 모델링에 걸친 상당한 사용 사례가 있습니다. 유럽의 도덕 AI 개선, 디지털 주권 및 개인 정보 보호 정책에 대한 유럽의 강조는 GDPR과 함께 미국 기반 클라우드 회사에 대한 의존성을 줄이기 위해 설치된 커뮤니티 GPU 서버 인프라의 순서를 촉진했습니다. 이러한 추진은 유럽의 고성능 컴퓨팅 공동 사업 (EuroHPC JU)과 같은 인근 AI 및 슈퍼 컴퓨팅 업무의 개선을 가져 왔으며, 이는 핀란드의 "루미"와 독일의 "Juwels Booster Module"과 같은 GPU 기반 슈퍼 컴퓨터를 자금으로 운영하고 운영합니다. 이 기계는 거대한 AI 모델을 훈련시키고, 의료 시뮬레이션을 만들고, 날씨 및 기후 예측을 놀라운 규모로 실행하는 데 사용됩니다. 또한 유럽 조직은 AI, ML 및 디지털 듀얼 시대를 운영에 단계별로 통합하여 GPU 서버, 각 온-프레미스 또는 근처 클라우드 파트너를 통해 OvhCloud, Deutsche Telekom 및 Scaleway를 포함한 근처 클라우드 파트너를 사용해야합니다. BMW, Volkswagen 및 Siemens와 같은 대행사가 GPU 기반 시뮬레이션 및 AI 고품질 조작 구조에 의존하기 때문에 유럽의 다채로운 자동차 및 비즈니스 자동화 부문 (독일에서는 독일에서 제작)이 이름에 크게 기여합니다.

• 아시아

아시아는 GPU 서버 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역을 대표하며, 대규모 디지털 혁신, AI 기술 증가 및 특히 중국, 일본, 한국 및 인도와 같은 국가에서 데이터 센터 인프라 확대로 인해 강화되어 있습니다. 위치의 시장은 일반적으로 클라우드 제공, 빠른 도시화, 확장 인터넷 침투 및 개선 된 처리 및 평가가 필요한 막대한 양의 데이터를 생성하는 대규모 인구 기반에 대한 폭발적인 수요로 인해 일반적으로 연료를 공급받습니다. 특히 중국은 2030 년까지 전 세계 AI 리더로 출현하기 위해 전략적 전국 시간 데스크의 일환으로 AI 인프라에서 적극적으로 자금을 조달하고 있습니다. Alibaba Cloud, Baidu, Tencent 및 Huawei와 같은 중국 기술 거인은 AI 연구, 클라우드로드 스티커즈, 자력이 많은 GPU 서버를 지원하기 위해 대규모 스케일 GPU 서버를 배포하고 있습니다. 미국 수출 통제로 인해 고품질 GPU 수입에 대한 규정에도 불구하고 중국은 Biren 기술 및 무어 스레드와 같은 기관을 통해 토착 GPU 답변을 늘리려 고 노력하고 있으며, 이는 결국 전달 장벽을 완화시킬 수 있습니다. 한편, 일본과 한국은 실시간 기록 처리 및 모델 교육을 허용하는 GPU 서버의 튼튼한 이름을 사용하는 로봇, 영리한 생산 및 5 개의 G 기반 AI 응용 프로그램에 계속 돈을 쓰고 있습니다. 일본의 Riken 및 Fugaku Supercomputer 작업은이 지역의 HPC 목표를 조명하며 그 중 일부는 의료 및 기후 시뮬레이션을 처리하기위한 GPU 가속도를 포함합니다. 반도체 혁신에 대한 한국의 강조와 스마트 타운은 추가로 GPU 집약 시스템의 배치를 뒷받침합니다. 인도는 하드웨어 제조 측면에서 매우 초기와 동시에 GPU 클라우드 오퍼링의 최고 소비자로 증가하고 있으며, 붐비는 기술 스타트 업 환경으로 인해 BFSI 및 의료 분야의 AI 채택 및 Digital India 및 National AI 전략과 같은 정부 이니셔티브가 증가하고 있습니다. 지역 클라우드 공급 업체는 AWS, Azure 및 Google Cloud와 같은 글로벌 게임 애호가 에게이 수요를 충족시키기 위해 GPU 기반 제품을 확장하고 있습니다.

주요 업계 플레이어

주요 업계 플레이어는 전략적 파트너십을 통해 시장을 형성합니다

GPU 서버 마켓 플레이스 내의 주요 게이머는 최신 GPU 하드웨어의 제조 및 공급에서 일류가 아닌 중추적 인 기능을 수행하지만 소프트웨어 응용 프로그램 생태계, 가이드 오퍼링 및 GPU 배포를 규모로 허용하는 전략적 파트너십을 형성하는 데 있어도 중추적 인 기능을 수행합니다. NVIDIA 및 AMD와 같은 회사는 GPU 환경을 지배하여 NVIDIA HOPPER 및 AMD CDNA와 함께 추가 현대 아키텍처를 통해 GPU 혁신의 봉투를 지속적으로 밀어 내며 WATT 및 AI 중심 능력으로 발전한 전반적인 성능을 제공합니다. 이 공급 업체는 또한 최적화 된 CPU, 메모리, 네트워킹 및 소프트웨어 프로그램 환경으로 GPU를 번들로하는 목적으로 건축 된 서버 구조 (예 : NVIDIA DGX 및 AMD Instinct MI 시리즈)를 개발하여 회사의 결합 된 부담을 크게 줄입니다. 아마존 웹 서비스 (AWS), Google Cloud, Microsoft Azure 및 Oracle로 구성된 Cloud Giants는 대규모 이해 관계자이기도하며, 고객이 물리적 인프라가 필요없이 효과적인 컴퓨팅 리소스에 액세스 할 수있는 GPU-A-Service를 부여합니다. 또한 Dell Technologies, HPE (Hewlett-Packard Enterprise), Lenovo 및 SuperMicro 형식과 같은 시스템 통합 업체 및 OEM은 통계 시설, 연구 실험실 및 패싯 컴퓨팅 환경에 맞춤형 GPU 서버를 제공합니다. 이 플레이어는 자주 칩 메이커 및 클라우드 공급 업체와 신중하게 협력하여 금융, 의료 또는 독립적 인 사용을 포함하는 고유 한 산업의 일반적인 전반적인 성능 및 안전 요구 사항을 충족하도록합니다. 또한 주요 플레이어는 SDK, 라이브러리 및 컨테이너화 된 소프트웨어 프로그램 스택 (예 : Nvidia Cuda, Rapids 및 Triton 추론 서버)을 제공함으로써 환경 개발에 신중하게 투자하고 있습니다.

최고의 GPU 서버 회사 목록 

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Advanced Micro Devices (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Hewlett Packard Enterprise (U.S.)
• Dell Technologies Inc. (U.S.)
• Super Micro Computer, Inc. (U.S.)
• Lenovo Group Ltd. (U.S.)
• ASUSTeK Computer Inc. (Taiwan)

주요 산업 개발

2024 년 3 월 :NVIDIA는 NVIDIA DGX H100 서버 시스템에서 H100 텐서 핵심 GPU 통합을 출시하여 조직 등급 AI 교육 및 추론 시장에서 크게 개선되었습니다. 이 개발은 가장 간단하지 않은 AI 일반 성능의 새로운 수준을 도입했으며, 전임자에 비해 교육 템포의 30 배를 주장했지만 상업용 기업 조직 AI에서 하드웨어 및 소프트웨어 생태계의 수렴이 증가하는 것을 숙고했습니다. DGX H100은 생성 AI, LLM 및 의료용 컴퓨팅을위한 맞춤형으로 만들어졌으며, 그 소개는 클라우드 회사, 정부 연구 실험실 및 Fortune 500 개 회사를 통해 즉각적인 채택을 가져 왔습니다.

보고서 적용 범위           

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

GPU 서버 시장은 건강 인식, 식물 기반식이 요법의 인기가 높아지고 제품 서비스의 혁신을 증가시켜 지속적인 붐을 겪을 준비가되어 있습니다. 제한되지 않은 직물 가용성과 더 나은 비용을 포함한 도전에도 불구하고 글루텐-피속 및 영양 밀도 대안에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 플레이어는 기술 업그레이드 및 전략적 시장 성장을 통해 발전하여 GPU 서버의 공급 및 매력을 향상시킵니다. 고객의 선택이 더 건강하고 수많은 식사 옵션으로 전환함에 따라 GPU 서버 시장은 지속적인 혁신과 더 광범위한 명성으로 운명 전망을 불러 일으킬 것으로 예상됩니다.