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세계의 인공지능 강화 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장
Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC)
상품코드 : 1643500
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 179 Pages
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한글목차

인공지능 강화 고성능 컴퓨팅(HPC)세계 시장, 2030년까지 56억 달러 규모에 달할 전망

2024년에 34억 달러로 추정되는 인공지능 강화 고성능 컴퓨팅(HPC) 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 8.8%로 성장하여 2030년에는 56억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI 강화 HPC 소프트웨어는 CAGR 8.8%를 기록하여 분석 기간 동안 31억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI 강화 HPC 서비스 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 9.6%로 추정됩니다.

미국 시장 8억 9,130만 달러로 추정, 중국은 CAGR 8.5%로 성장 전망

미국의 인공지능 강화 고성능 컴퓨팅(HPC)시장은 2024년 8억 9,130만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 8억 9,860만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 8.5%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 8.1% 및 7.5%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 7.1%로 성장할 것으로 예상됩니다.

전 세계 인공지능 강화 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI는 고성능 컴퓨팅을 어떻게 향상시킬 수 있을까?

인공지능(AI)은 워크플로우를 최적화하고, 계산을 가속화하며, 데이터 집약적 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어 고성능 컴퓨팅(HPC)의 전망을 재정의하고 있습니다. 기존에 일기예보, 과학 연구, 금융 모델링과 같은 복잡한 계산을 위해 설계되었던 HPC 시스템은 이제 AI를 활용하여 효율성을 높이고 더 빠른 결과를 도출하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 딥러닝과 신경망과 같은 AI 알고리즘은 방대한 데이터세트를 보다 빠르고 정확하게 처리하고 분석하기 위해 HPC와 통합되고 있습니다.

AI로 강화된 HPC는 리소스 분배와 시스템 성능을 향상시키고 있습니다. 머신러닝 모델은 워크로드 수요 예측, 스케줄링 최적화, 병목현상 방지, 컴퓨팅 리소스의 최적 활용을 보장하기 위해 사용됩니다. 또한, HPC 환경의 AI 기반 자동화는 이러한 복잡한 시스템을 관리하는 데 필요한 시간과 전문 지식을 줄여 조직이 인프라 관리보다 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이러한 발전은 다양한 분야에서 AI를 활용한 HPC의 대중화를 촉진하고 있습니다.

고성능 컴퓨팅에서 AI 채택을 촉진하는 요인은 무엇일까?

실시간 분석에 대한 수요 증가와 계산 작업의 복잡성 증가로 인해 HPC에 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 헬스케어, 금융, 항공우주, 에너지 등의 산업은 시뮬레이션, 모델링, 분석을 위해 HPC 시스템에 의존하고 있으며, AI의 통합으로 그 역량이 크게 향상되고 있습니다. 예를 들어, AI가 탑재된 HPC 시스템은 분자 구조를 분석하고 전례 없는 속도와 정확도로 치료 결과를 예측하여 보다 빠른 신약 개발을 가능하게 합니다. 마찬가지로 금융 분야에서도 AI를 활용한 HPC는 리스크 모델링과 부정행위 탐지 프로세스를 가속화하고 있습니다.

엣지 컴퓨팅과 IoT 애플리케이션의 부상도 큰 원동력이 되고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 실시간 처리를 위해 고도의 컴퓨팅 성능이 필요하며, AI가 강화된 HPC는 이러한 워크로드를 효율적으로 처리하고 원활한 데이터 처리 및 분석을 위해 필요한 인프라를 제공합니다. 또한, 초당 10억(5억) 회 연산이 가능한 시스템을 포함한 엑사스케일 컴퓨팅으로의 전환은 AI 기술에 의해 가속화되고 있습니다. 이러한 전환은 AI가 HPC 시스템의 미래를 형성하는 데 있어 AI가 매우 중요한 역할을 하고 있음을 강조하고 있습니다.

AI와 HPC의 통합이 새로운 컴퓨팅 과제에 대응할 수 있을까?

AI와 HPC의 통합은 특히 데이터 집약적인 분야에서 새로운 계산 문제를 해결하는 데 있어 획기적인 것으로 입증되고 있으며, AI 알고리즘은 기존 HPC 방법으로는 효율적으로 처리하기 어려운 이미지, 동영상, 텍스트와 같은 비정형 데이터를 HPC 시스템에서 관리할 수 있게 합니다. 이 기능은 대량의 센서 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 자율주행차와 같은 애플리케이션에서 필수적입니다.

또한, AI와 HPC의 통합은 실시간 위협 탐지 및 대응을 제공함으로써 사이버 보안을 강화합니다. 방대한 데이터세트로 훈련된 AI 모델은 기존 방식보다 더 빠르게 이상 징후와 잠재적 사이버 위협을 식별할 수 있어 중요 시스템의 보안을 강화할 수 있으며, AI가 강화된 HPC는 기후 모델링과 재난 예측에도 활용되어 보다 정확하고 시의적절한 인사이트를 제공함으로써 위험을 줄일 수 있습니다. 위험을 줄이기 위한 보다 정확하고 시의적절한 인사이트를 제공하고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 AI와 HPC의 통합이 현대의 가장 시급한 컴퓨팅 과제를 해결하는 방법을 보여주며, 첨단 연구 및 산업 애플리케이션에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

AI 강화 HPC 시장의 성장 원동력은?

인공지능 강화 고성능 컴퓨팅(HPC)시장의 성장은 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요 증가를 반영하는 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있습니다. 유전체, 자율 시스템, 금융 모델링 등의 분야에서 AI 애플리케이션의 확산으로 이러한 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 HPC 시스템에 대한 수요가 증가하고 있으며, AI를 활용한 HPC 환경의 최적화를 통해 비용 절감과 성능 향상을 실현하여 보다 다양한 산업 분야에서 HPC 시스템을 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하고 있습니다. HPC 시스템을 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다.

실시간 인사이트와 개인화된 서비스에 대한 수요 등 소비자 행동의 변화로 인해 기업들은 AI-HPC 솔루션을 도입하고 있습니다. 또한, 데이터 보안 및 컴플라이언스 관련 규제 요건도 민감한 정보를 관리할 수 있는 강력한 도구를 제공하는 AI-HPC에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 또한, GPU 및 FPGA 기술의 발전은 HPC 시스템에서 AI의 채택을 가속화하여 더 빠른 계산과 에너지 효율을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 알고리즘과 HPC 아키텍처의 지속적인 혁신과 함께 AI 강화 HPC가 미래 컴퓨팅 발전의 초석으로 확고히 자리 잡으면서 시장의 꾸준한 성장을 견인하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트, 하드웨어 컴포넌트), 배포(온프레미스 배포, 클라우드 기반 배포), 업종(금융 서비스 업종, 생물학 및 의료 업종, 산업 업종, 제조 업종, 에너지 및 유틸리티 업종, 제약 업종, 기타 업종에 대한 분석)

조사 대상 기업 사례(주목 41개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC) Market to Reach US$5.6 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC) estimated at US$3.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$5.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 8.8% over the analysis period 2024-2030. AI Enhanced HPC Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 8.8% CAGR and reach US$3.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI Enhanced HPC Services segment is estimated at 9.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$891.3 Million While China is Forecast to Grow at 8.5% CAGR

The Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC) market in the U.S. is estimated at US$891.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$898.6 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 8.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.1% and 7.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 7.1% CAGR.

Global Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC) Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Enhancing High-Performance Computing?

Artificial Intelligence (AI) is redefining the landscape of High-Performance Computing (HPC) by optimizing workflows, accelerating computations, and unlocking new possibilities in data-intensive applications. HPC systems, traditionally designed for complex computations such as weather forecasting, scientific research, and financial modeling, are now leveraging AI to increase efficiency and deliver faster results. AI algorithms, such as deep learning and neural networks, are being integrated with HPC to process and analyze vast datasets with greater speed and accuracy.

AI-enhanced HPC is also improving resource allocation and system performance. Machine learning models are used to predict workload demands, optimize scheduling, and prevent bottlenecks, ensuring optimal use of computational resources. Moreover, AI-driven automation in HPC environments reduces the time and expertise required to manage these complex systems, enabling organizations to focus on innovation rather than infrastructure management. These advancements are driving the widespread adoption of AI-enhanced HPC across diverse sectors.

What Drives the Adoption of AI in High-Performance Computing?

The increasing demand for real-time analytics and the growing complexity of computational tasks are driving the adoption of AI in HPC. Industries such as healthcare, finance, aerospace, and energy rely on HPC systems for simulations, modeling, and analysis, and the integration of AI is significantly enhancing their capabilities. For example, AI-powered HPC systems are enabling faster drug discovery by analyzing molecular structures and predicting therapeutic outcomes with unprecedented speed and precision. Similarly, in finance, AI-enhanced HPC accelerates risk modeling and fraud detection processes.

The rise of edge computing and IoT applications is also a significant driver. These technologies generate massive amounts of data that require advanced computational capabilities to process in real-time. AI-enhanced HPC provides the necessary infrastructure to handle these workloads efficiently, ensuring seamless data processing and analysis. Furthermore, the transition to exascale computing, which involves systems capable of performing a billion billion (quintillion) calculations per second, is being accelerated by AI technologies. This transition underscores the pivotal role of AI in shaping the future of HPC systems.

Can AI-HPC Integration Address Emerging Computational Challenges?

The integration of AI with HPC is proving to be a game-changer in addressing emerging computational challenges, particularly in data-intensive fields. AI algorithms are enabling HPC systems to manage unstructured data, such as images, videos, and text, which traditional HPC methods often struggle to handle efficiently. This capability is critical in applications like autonomous vehicles, where massive amounts of sensor data need to be processed in real time.

Additionally, AI-HPC integration is enhancing cybersecurity by providing real-time threat detection and response. AI models trained on vast datasets can identify anomalies and potential cyber threats faster than traditional methods, ensuring robust security for critical systems. AI-enhanced HPC is also being used in climate modeling and disaster prediction, providing more accurate and timely insights to mitigate risks. These applications demonstrate how AI-HPC integration is addressing some of the most pressing computational challenges of the modern era, making it indispensable for advanced research and industrial applications.

What’s Driving the Growth of the AI-Enhanced HPC Market?

The growth in the Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC) market is driven by several key factors, reflecting the increasing demand for advanced computational capabilities. The proliferation of AI applications in fields such as genomics, autonomous systems, and financial modeling is creating a need for HPC systems capable of handling these workloads efficiently. AI-driven optimization of HPC environments is reducing costs and improving performance, making these systems more accessible to a broader range of industries.

Consumer behavior trends, including the demand for real-time insights and personalized services, are pushing companies to adopt AI-HPC solutions. Regulatory requirements for data security and compliance are also driving investments in AI-enhanced HPC, as these systems offer robust tools for managing sensitive information. Furthermore, advancements in GPU and FPGA technologies are accelerating the adoption of AI in HPC systems, enabling faster computations and energy efficiency. These factors, combined with ongoing innovation in AI algorithms and HPC architectures, are fueling the market’s steady growth, solidifying AI-enhanced HPC as a cornerstone of future computational advancements.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence Enhanced High-Performance Computing (HPC) market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Services Component, Hardware Component); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud-based Deployment); Vertical (Analytics for Financial Services Vertical, Biological & Medical Vertical, Industrial Vertical, Manufacturing Vertical, Energy & Utilities Vertical, Pharmaceuticals Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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