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AI 인프라 시장 분석과 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 컴포넌트, 용도, 배포, 최종사용자, 솔루션
AI Infrastructure Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Deployment, End User, Solutions
상품코드 : 1720632
리서치사 : Global Insight Services
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 386 Pages
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한글목차

AI 인프라 시장은 2024년 384억 달러에서 2034년까지는 2,015억 달러로 확대하며, CAGR 약 18%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장은 컴퓨팅 하드웨어, 데이터 스토리지, 네트워킹 솔루션 등 AI 도입을 가능하게 하는 기반 기술을 포괄하며, AI 용도에 필수적인 복잡한 알고리즘과 방대한 데이터세트의 처리 및 관리를 지원합니다. 주요 구성 요소는 GPU, TPU, AI 작업용으로 설계된 전용 칩과 강력한 클라우드 및 On-Premise 솔루션으로 구성됩니다. 업계 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화됨에 따라 확장 가능하고 효율적이며 안전한 인프라에 대한 수요가 급증하면서 하드웨어 최적화, 에너지 효율성 및 통합 기능의 발전이 가속화되고 있습니다.

시장 개요 :

AI 인프라 시장은 각 산업 분야에서 AI 기술 통합이 가속화되고 있는 가운데, AI에 최적화된 GPU, ASIC 등 처리 능력을 크게 향상시킬 수 있는 강력한 컴퓨팅 리소스에 대한 수요로 인해 하드웨어 부문이 주요 시장으로 부상하고 있습니다. 주요 시장 부문으로 부상하고 있습니다. 이 부문의 우위는 칩 아키텍처의 지속적인 발전과 복잡한 AI 모델을 지원하는 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가에 기인하며, AI 개발 플랫폼과 머신러닝 프레임워크를 포함하는 소프트웨어 부문은 빠르게 성장하고 있습니다. AI 배포를 간소화하는 정교한 툴의 필요성이 부각되고 있습니다. 엣지 AI 인프라와 같은 새로운 하위 부문은 실시간 데이터 처리에 혁명을 일으키고 대기 시간을 단축할 수 있는 가능성을 제공하면서 견인력을 얻고 있습니다. 이러한 추세는 빠른 데이터 분석이 중요한 자율주행차, IoT 등의 분야에서 특히 큰 영향을 미치고 있습니다. 시장의 진화에 따라 확장성과 데이터 제어의 균형을 제공하는 하이브리드 클라우드 솔루션도 눈에 띄게 성장하고 있습니다.

시장 세분화
유형 온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드
제품 서버, 스토리지, 네트워크 기기
서비스 컨설팅, 임플리멘테이션, 정비, 지원, 트레이닝
기술 기계학습, 딥러닝, 자연언어처리, 컴퓨터 비전
컴포넌트 하드웨어, 소프트웨어, 서비스
용도 데이터 관리, 모델 학습, 추론, 분석
배포 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드
최종사용자 IT·통신, BFSI, 헬스케어, 소매, 제조, 정부, 에너지, 운송
솔루션 AI 플랫폼, AI 액셀러레이터, AI 프레임워크

AI 인프라 시장은 확장성과 유연성을 앞세운 클라우드 기반 AI 데이터센터가 주도하고 있으며, On-Premise와 하이브리드가 그 뒤를 잇고 있습니다. 이 계층 구조는 견고하고 적응력이 뛰어난 데이터 솔루션의 필요성에 따라 클라우드 도입에 대한 광범위한 추세를 반영하고 있습니다. 지역별로는 북미가 AI 인프라 도입의 최전선에 있으며, 아시아태평양은 대규모 투자와 혁신을 통해 빠르게 발전하고 있으며, NVIDIA, Intel, IBM과 같은 유명한 업계 기업은 지속적인 혁신과 전략적 파트너십을 통해 시장에서의 입지를 적극적으로 강화하고 있습니다. 적극적으로 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. 특히 북미와 유럽의 규제 상황은 시장 역학을 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 성장과 보급에 영향을 미치는 기준을 설정하고 있습니다. 향후 AI 기술의 통합과 엣지 컴퓨팅의 부상으로 시장은 더욱 확대될 것으로 예측됩니다. 사이버 보안 취약성, 인프라 비용 등의 문제는 여전히 위험요소로 작용할 수 있지만, AI와 머신러닝의 지속적인 발전은 성장과 혁신의 큰 기회로 작용할 수 있습니다.

동향과 촉진요인 :

AI 인프라 시장은 고성능 컴퓨팅 기능에 대한 수요 증가에 힘입어 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 이러한 수요의 원동력은 헬스케어, 자동차, 금융 등 다양한 분야에서 인공지능 용도의 확산에 기인합니다. 조직들은 복잡한 머신러닝 모델과 데이터 분석을 지원하기 위해 AI 인프라에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 주요 동향으로는 AI와 클라우드 컴퓨팅의 통합을 들 수 있으며, 확장 가능하고 유연한 인프라 솔루션을 가능하게 합니다. 또한 엣지 컴퓨팅의 부상도 주목할 만합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 대기 시간 문제를 해결합니다. 또한 GPU와 TPU와 같은 특수 AI 하드웨어의 개발로 계산 효율과 성능이 향상되고 있습니다. 실시간 데이터 처리의 필요성과 데이터베이스 의사결정의 중요성 증가, AI 알고리즘의 지속적인 발전은 인프라 업그레이드를 더욱 촉진하고 있으며, 디지털 전환이 가속화되고 있습니다. 디지털 전환이 가속화되고 있는 개발도상국에는 개발 기회가 풍부하여 인프라 프로바이더에게 비옥한 토양이 되고 있습니다. 혁신적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 기업은 큰 시장 점유율을 차지할 준비가 되어 있으며, AI 기술이 발전함에 따라 견고한 인프라에 대한 수요는 계속 증가하여 시장의 유망한 궤도를 강조하고 있습니다.

억제요인과 과제 :

AI 인프라 시장은 현재 몇 가지 큰 억제요인과 과제를 안고 있습니다. 주요 억제요인 중 하나는 AI 인프라에 필요한 막대한 초기 투자 비용으로, 중소기업과 스타트업에게는 엄청난 금액이 될 수 있습니다. 이러한 경제적 장벽은 AI 기술의 민주화를 제한하고 있습니다. 또 다른 문제는 복잡한 AI 시스템을 관리하고 유지할 수 있는 숙련된 전문가가 부족하여 인적 자원의 병목현상이 발생하고 있다는 점입니다. 또한 AI 시스템이 효과적으로 작동하기 위해서는 방대한 양의 기밀 데이터가 필요한 경우가 많기 때문에 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 큰 문제입니다. 이러한 우려는 지역마다 다른 규제 환경의 변화로 인해 더욱 악화되어 컴플라이언스 노력을 복잡하게 만들고 있습니다. 또한 AI의 기술 발전 속도가 빠르기 때문에 인프라는 빠르게 노후화되어 지속적인 업그레이드와 투자가 필요합니다. 마지막으로 AI 인프라와 기존 레거시 시스템과의 통합은 복잡하고 비용이 많이 들기 때문에 현재 업무를 중단하는 것을 주저하는 조직들 사이에서 저항이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제들은 총체적으로 AI 인프라의 보급과 성장을 가로막고 있습니다.

목차

제1장 AI 인프라 시장 개요

제2장 개요

제3장 시장에 관한 주요 인사이트

제4장 AI 인프라 시장 전망

제5장 AI 인프라 시장 전략

제6장 AI 인프라 시장 규모

제7장 AI 인프라 시장 : 유형별

제8장 AI 인프라 시장 : 제품별

제9장 AI 인프라 시장 : 서비스별

제10장 AI 인프라 시장 : 기술별

제11장 AI 인프라 시장 : 컴포넌트별

제12장 AI 인프라 시장 : 용도별

제13장 AI 인프라 시장 : 배포별

제14장 AI 인프라 시장 : 최종사용자별

제15장 AI 인프라 시장 : 솔루션별

제16장 AI 인프라 시장 : 지역별

제17장 경쟁 구도

제18장 기업 개요

KSA
영문 목차

영문목차

AI Infrastructure Market is anticipated to expand from $38.4 billion in 2024 to $201.5 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 18%. The market encompasses the foundational technologies enabling AI deployment, including computational hardware, data storage, and networking solutions. It supports the processing and management of complex algorithms and vast datasets essential for AI applications. Key components are GPUs, TPUs, and specialized chips designed for AI tasks, alongside robust cloud and on-premises solutions. As AI adoption accelerates across industries, demand for scalable, efficient, and secure infrastructure is surging, fostering advancements in hardware optimization, energy efficiency, and integration capabilities.

Market Overview:

The AI Infrastructure Market is experiencing robust expansion, fueled by the escalating integration of AI technologies across industries. The hardware segment emerges as the leading market segment, driven by the necessity for powerful computing resources such as AI-optimized GPUs and ASICs that significantly enhance processing capabilities. This segment's dominance is attributed to the ongoing advancements in chip architecture and the increasing demand for high-performance computing to support complex AI models. The software segment, encompassing AI development platforms and machine learning frameworks, is rapidly gaining momentum, highlighting the necessity for sophisticated tools to streamline AI deployment. Emerging sub-segments such as edge AI infrastructure are gaining traction, offering the potential to revolutionize real-time data processing and reduce latency. This trend is particularly impactful in sectors like autonomous vehicles and IoT, where swift data analysis is crucial. As the market evolves, hybrid cloud solutions are also becoming prominent, providing a balance of scalability and data control.

Market Segmentation
TypeOn-Premise, Cloud-Based, Hybrid
ProductServers, Storage, Network Equipment
ServicesConsulting, Implementation, Maintenance, Support, Training
TechnologyMachine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision
ComponentHardware, Software, Services
ApplicationData Management, Model Training, Inference, Analytics
DeploymentPublic Cloud, Private Cloud, Hybrid Cloud
End UserIT and Telecom, BFSI, Healthcare, Retail, Manufacturing, Government, Energy, Transportation
SolutionsAI Platforms, AI Accelerators, AI Frameworks

The AI Infrastructure Market is predominantly led by cloud-based AI data centers, which are favored due to their scalability and flexibility, followed by on-premise and hybrid models. This hierarchy reflects the broader trend towards cloud adoption, driven by the need for robust and adaptable data solutions. Geographically, North America remains at the forefront of AI infrastructure implementation, with Asia-Pacific rapidly advancing due to significant investments and technological innovations. Prominent industry players, including NVIDIA, Intel, and IBM, are actively enhancing their market presence through continuous innovation and strategic partnerships. The regulatory landscape, particularly in North America and Europe, plays a significant role in shaping market dynamics, setting standards that influence both growth and adoption. Looking ahead, the market is set to expand further, propelled by the integration of AI technologies and the rise of edge computing. While challenges such as cybersecurity vulnerabilities and infrastructure costs continue to pose risks, the ongoing advancements in AI and machine learning present substantial opportunities for growth and innovation.

Geographical Overview:

The AI infrastructure market is experiencing significant growth across various regions, each with distinct dynamics. North America holds a leading position, driven by the rapid adoption of AI technologies and substantial investments in data center infrastructure. Major tech companies in the region are spearheading advancements in AI and cloud computing, further strengthening the market. Europe follows closely, with strong investments in AI research and development fostering a robust ecosystem for AI infrastructure. The regionu2019s emphasis on data privacy and security also enhances its market appeal. Government initiatives supporting AI innovation contribute to the market's growth. In Asia Pacific, the market is expanding rapidly, fueled by technological advancements and significant investments in AI technologies. State-of-the-art data centers are being developed to support the regionu2019s growing digital economies. Countries like China and India are leading this surge, emphasizing AI's role in economic progress. Latin America and the Middle East & Africa are emerging markets with increasing potential. Latin America is witnessing a rise in AI infrastructure investments, driven by digital transformation initiatives. Meanwhile, the Middle East & Africa are recognizing the importance of AI-ready data centers in driving economic growth and innovation, with governments supporting AI-driven projects.

Recent Developments:

The AI Infrastructure Market has been bustling with activity over the past three months, marked by significant developments across various domains. Firstly, Google announced a strategic partnership with AMD to enhance its AI infrastructure capabilities, focusing on high-performance computing and machine learning workloads. This collaboration aims to optimize data center efficiency and scalability. Secondly, Amazon Web Services (AWS) unveiled its latest AI infrastructure innovation, introducing a new generation of AI-optimized instances powered by custom silicon to accelerate deep learning applications. In a notable merger and acquisition move, IBM acquired a leading AI infrastructure startup, aiming to bolster its AI capabilities and expand its market reach. Meanwhile, Oracle announced a substantial investment in expanding its AI infrastructure capacity across Europe, responding to the growing demand for cloud-based AI solutions. Lastly, Nvidia launched a breakthrough AI infrastructure platform, designed to support the next wave of AI applications with unprecedented speed and efficiency. These developments underscore the dynamic nature of the AI Infrastructure Market, with companies strategically positioning themselves to capitalize on emerging opportunities.

Key Companies:

Graphcore, Cerebras Systems, Samba Nova Systems, Mythic, Wave Computing, Groq, Tenstorrent, Si Ma.ai, Hailo, Brain Chip Holdings, Koniku, Flex Logix Technologies, Kneron, Syntiant, Perceive, Deep Vision, Quadric.io, Edge Impulse, Untether AI, Esperanto Technologies

Trends and Drivers:

The AI Infrastructure Market is experiencing robust growth, propelled by the escalating demand for high-performance computing capabilities. This demand is driven by the proliferation of artificial intelligence applications across diverse sectors such as healthcare, automotive, and finance. Organizations are increasingly investing in AI infrastructure to support complex machine learning models and data analytics. Key trends include the integration of AI with cloud computing, enabling scalable and flexible infrastructure solutions. The rise of edge computing is also noteworthy, as it addresses latency issues by processing data closer to the source. Furthermore, the development of specialized AI hardware, such as GPUs and TPUs, is enhancing computational efficiency and performance. Drivers of market expansion include the need for real-time data processing and the growing importance of data-driven decision-making. The continuous advancements in AI algorithms are further fueling infrastructure upgrades. Opportunities abound in developing regions where digital transformation is accelerating, presenting a fertile ground for infrastructure providers. Companies that offer innovative, cost-effective solutions are poised to capture significant market share. As AI technologies evolve, the demand for robust infrastructure will continue to rise, underscoring the market's promising trajectory.

Restraints and Challenges:

The AI Infrastructure Market is currently navigating several significant restraints and challenges. One major restraint is the substantial initial investment required for AI infrastructure, which can be prohibitive for smaller enterprises and startups. This financial barrier limits the democratization of AI technologies. Another challenge is the scarcity of skilled professionals capable of managing and maintaining complex AI systems, leading to a talent bottleneck. Furthermore, data privacy and security concerns pose significant challenges, as AI systems often require vast amounts of sensitive data to function effectively. These concerns are exacerbated by evolving regulatory landscapes that vary across regions, complicating compliance efforts. Additionally, the rapid pace of technological advancements in AI means that infrastructure can quickly become outdated, necessitating continuous upgrades and investments. Finally, the integration of AI infrastructure with existing legacy systems can be complex and costly, creating resistance among organizations hesitant to disrupt their current operations. These challenges collectively impede the widespread adoption and growth of AI infrastructure.

Sources:

U.S. Department of Energy - Office of Science, European Commission - Digital Strategy, National Institute of Standards and Technology (NIST), National Science Foundation (NSF), European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), IEEE International Conference on Cloud Computing, ACM International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) Conference, International Conference on Learning Representations (ICLR), Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), International Telecommunication Union (ITU), United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD), Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) - Digital Economy, Stanford University - AI Index Report, Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, University of California, Berkeley - Berkeley Artificial Intelligence Research Lab, Carnegie Mellon University - School of Computer Science, Oxford Internet Institute - University of Oxford, World Economic Forum - Centre for the Fourth Industrial Revolution, The Alan Turing Institute - UK National Institute for Data Science and Artificial Intelligence

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: AI Infrastructure Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: AI Infrastructure Market Outlook

5: AI Infrastructure Market Strategy

6: AI Infrastructure Market Size

7: AI Infrastructure Market, by Type

8: AI Infrastructure Market, by Product

9: AI Infrastructure Market, by Services

10: AI Infrastructure Market, by Technology

11: AI Infrastructure Market, by Component

12: AI Infrastructure Market, by Application

13: AI Infrastructure Market, by Deployment

14: AI Infrastructure Market, by End User

15: AI Infrastructure Market, by Solutions

16: AI Infrastructure Market, by Region

17: Competitive Landscape

18: Company Profiles

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