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세계의 GPUaaS(GPU As A Service) 시장
GPU As A Service
상품코드 : 1774882
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 469 Pages
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한글목차

세계 GPUaaS(GPU As A Service) 시장은 2030년까지 117억 달러에 이를 전망

2024년에 40억 달러로 추정되는 GPUaaS(GPU As A Service) 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 19.8%로 성장하여 2030년에는 117억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션 컴포넌트는 CAGR 21.7%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 78억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 16.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 11억 달러, 중국은 CAGR 26.9%로 성장 예측

미국의 GPUaaS(GPU As A Service) 시장은 2024년에 11억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 28억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 26.9%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 각각 분석 기간 중에 15.6%와 17.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 16.6%로 성장할 전망입니다.

세계의 GPUaaS(GPU As A Service) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

GPUaaS(GPU as a Service) 시장은 인공지능(AI), 딥러닝, 빅데이터 분석, 3D 렌더링, 과학 시뮬레이션과 같은 복잡한 용도를 강화하기 위해 산업계가 고성능 컴퓨팅(HPC)에 대한 의존도가 높아짐에 따라 폭발적으로 성장하고 있습니다. GPUaaS는 클라우드 인프라를 통해 강력한 그래픽 프로세싱 유닛에 대한 액세스를 제공함으로써 기업이 고가의 On-Premise GPU 하드웨어에 투자할 필요 없이 온디맨드, 스케일러블, 온-클라우드 방식으로 GPUaaS에 액세스할 수 있습니다. 온디맨드, 확장 가능한 종량제 모델을 제공함으로써 이 서비스는 고급 처리 능력에 대한 접근을 민주화하여 스타트업, 학술 기관, 미디어 플레이어, 기업 개발자들에게 특히 매력적입니다.

GPUaaS 분야의 주요 동향은 AI 주도형 산업에서 수요가 급증하고 있다는 점입니다. 고도의 병렬 처리 아키텍처를 갖춘 GPU는 대규모 신경망 훈련 및 실시간 추론 모델 실행에 필수적입니다. 헬스케어, 자율주행차, 금융 예측, 언어 모델링 등 다양한 분야에서 AI 경쟁이 치열해지면서 기업들은 설비 투자 없이 컴퓨팅 파워에 탄력적으로 접근하기 위해 클라우드 GPU 제공업체로 눈을 돌리고 있습니다. 또한, 생성형 AI 모델과 자연어 처리(NLP)의 부상은 특히 모델의 크기와 복잡성이 수십억 개의 파라미터로 확장됨에 따라 GPUaaS에 대한 수요를 더욱 가속화하고 있습니다.

기술은 GPUaaS의 역량과 서비스를 어떻게 재구성하고 있는가?

GPU 아키텍처, 클라우드 통합, 가상화의 개선은 GPUaaS 진화의 핵심이며, NVIDIA의 A100, H100, AMD의 MI300과 같은 고성능 GPU 모델의 도입으로 계산 처리량이 크게 향상되어 더 빠른 모델 트레이닝, 더 깊은 시뮬레이션, 더 부드러운 실시간 렌더링이 가능해졌습니다. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 하이퍼스케일러부터 CoreWeave, Lambda와 같은 틈새 시장 기업에 이르기까지 클라우드 서비스 제공업체들은 VFX 렌더링에서 계산 생물학에 이르기까지 다양한 워크로드를 지원하기 위해 GPU 인스턴스 포트폴리오를 확장하고 있습니다.

가상화 기술은 멀티 테넌트를 가능하게 함으로써 GPUaaS 모델을 더욱 강화하여 여러 사용자가 성능 저하 없이 안전하게 단일 GPU 클러스터를 공유할 수 있도록 했습니다. 이는 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드 구축에 있어 비용 효율성과 리소스 활용도를 높이는 데 매우 중요하며, Kubernetes를 통한 컨테이너 개발 및 TensorFlow, PyTorch, CUDA와 같은 ML/DL 프레임워크의 지원으로 개발자는 쿠버네티스를 통한 컨테이너 개발과 TensorFlow, PyTorch, CUDA 등의 ML/DL 프레임워크 지원을 통해 워크로드를 원활하게 구축 및 확장할 수 있습니다. 한편, 네트워킹(NVLink, RDMA 등) 및 메모리 관리의 혁신은 병목현상을 해소하고 GPU와 CPU 간의 광대역 데이터 흐름을 가능하게 합니다.

시장의 모멘텀을 형성하고 있는 최종 용도 및 부문은 무엇인가?

다양한 산업 분야에서 GPUaaS에 대한 수요를 주도하고 있으며, 각 산업은 고유한 컴퓨팅 문제를 해결하기 위해 GPU의 파워를 활용하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 GPUaaS가 유전체 시퀀싱, 신약 개발, 의료 영상 분석의 가속화에 필수적입니다. 금융 분야에서는 알고리즘 트레이딩와 리스크 모델링을 지원합니다. 미디어 및 엔터테인먼트 기업은 실시간 3D 렌더링, VFX, 포스트 프로덕션 처리를 위해 GPUaaS를 사용하며, 게임 회사는 저 지연 게임 스트리밍 및 몰입형 AR/VR 경험을 제공하기 위해 클라우드 GPU에 의존하고 있습니다. 자동차 업계에서는 GPUaaS를 사용하여 자율주행 시스템을 훈련하고 자율주행을 위한 고충실도 시뮬레이션을 실행하고 있습니다.

전자상거래, 통신, 사이버 보안 분야에서도 실시간 개인화, 사기 감지, 네트워크 최적화를 지원하기 위해 GPUaaS의 활용이 확대되고 있습니다. 또한, 교육 및 연구 기관에서는 과학 계산, 기상 모델링, AI 연구에 GPUaaS를 도입하여 하드웨어 관리에 대한 부담 없이 확장 가능한 리소스를 활용하고 있습니다. 스타트업 생태계에서는 모델의 프로토타입 제작 및 배포를 효율적으로 수행하기 위해 GPUaaS가 특히 활용되고 있으며, 사전 설정된 환경, 통합 툴킷, 공동 ML 파이프라인을 제공하는 클라우드 플랫폼에 주목하고 있습니다. 이러한 다양한 이용 사례는 고객 기반을 확대할 뿐만 아니라, 업종에 특화된 GPUaaS의 개발을 촉진하고 있습니다.

세계 서비스형 GPU 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

서비스형 GPU 시장의 성장은 AI 및 머신러닝 용도 수요 급증, 빅데이터 워크로드의 양과 복잡성 증가, 클라우드 기반 대규모 배포를 지원하는 GPU 기술의 급속한 발전 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 딥러닝 모델, 생성형 AI 도구, 실시간 분석이 상업 및 학술 분야에서 확산되면서 접근 가능하고 확장 가능한 GPU 컴퓨팅에 대한 대규모 수요가 발생했습니다. 이러한 수요는 GPU 클러스터, 고속 인터커넥트, 컨테이너화 환경에 지속적으로 투자하는 클라우드 제공업체들이 엔터프라이즈급 성능을 제공함으로써 충족되고 있습니다.

또 다른 주요 성장 요인은 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략으로의 전환입니다. 기업들은 도입의 유연성, 비용 효율성, 기존 클라우드 생태계와의 원활한 통합을 제공하는 GPUaaS 솔루션을 찾고 있습니다. 구독 모델과 사용량 기반 요금제는 진입 장벽을 낮추고, 기업은 대규모 자본 투자 없이도 워크로드를 확장할 수 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅, 5G, IoT의 등장으로 실시간 의사결정 및 저지연 처리와 같은 새로운 GPU 이용 사례가 생겨나면서 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 업체 간 경쟁, 세계 데이터센터의 확장, 양자급 GPU 아키텍처의 지속적인 연구 및 개발은 시장의 장기적인 성장 궤도를 강화하고 있습니다. 산업계가 디지털 혁신과 컴퓨팅 인텔리전스를 계속 우선순위에 두고 있는 가운데, GPUaaS는 차세대 컴퓨팅 인프라의 기초가 되고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 가격 결정(사용량 기반 요금제, 구독 기반 요금제), 조직 규모(대기업, 중소기업), 업계별(은행/금융서비스/보험(BFSI) 업계별, 미디어 및 엔터테인먼트 업계별, IT 및 통신 업계별, 헬스케어 업계별, 게임 업계별, 자동차 업계별, 기타 업계별)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global GPU As A Service Market to Reach US$11.7 Billion by 2030

The global market for GPU As A Service estimated at US$4.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$11.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.8% over the analysis period 2024-2030. Solution Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 21.7% CAGR and reach US$7.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 16.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.1 Billion While China is Forecast to Grow at 26.9% CAGR

The GPU As A Service market in the U.S. is estimated at US$1.1 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.6% and 17.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.6% CAGR.

Global GPU as a Service Market - Key Trends & Drivers Summarized

The global GPU as a Service (GPUaaS) market is experiencing explosive growth as industries increasingly rely on high-performance computing (HPC) to power complex applications in artificial intelligence (AI), deep learning, big data analytics, 3D rendering, and scientific simulations. GPUaaS delivers access to powerful Graphics Processing Units via cloud infrastructure, eliminating the need for organizations to invest in costly, on-premise GPU hardware. By offering on-demand, scalable, and pay-as-you-go models, this service has democratized access to advanced processing capabilities, making it particularly attractive for startups, academic institutions, media companies, and enterprise developers alike.

A dominant trend in the GPUaaS space is the surge in demand from AI-driven industries. GPUs, with their highly parallel processing architecture, are essential for training large-scale neural networks and running real-time inference models. As the AI race intensifies-across sectors like healthcare, autonomous vehicles, financial forecasting, and language modeling-organizations are turning to cloud GPU providers to gain elastic access to computing power without the capital expenditure. Additionally, the rise in generative AI models and natural language processing (NLP) is further accelerating GPUaaS demand, particularly as model size and complexity scale into billions of parameters.

How Is Technology Reshaping GPUaaS Capabilities and Offerings?

Technological innovation is at the core of GPUaaS evolution, with improvements in GPU architecture, cloud integration, and virtualization drastically enhancing service efficiency and flexibility. The introduction of high-performance GPU models such as NVIDIA’s A100, H100, and AMD’s MI300 has significantly elevated computational throughput, enabling faster model training, deeper simulations, and smoother real-time rendering. Cloud service providers-ranging from hyperscalers like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure to niche players like CoreWeave and Lambda-are expanding their GPU instance portfolios to support a wide array of workloads from VFX rendering to computational biology.

Virtualization technologies have further strengthened the GPUaaS model by enabling multi-tenancy, allowing multiple users to share a single GPU cluster securely without performance degradation. This is crucial for improving cost-efficiency and resource utilization across public, private, and hybrid cloud deployments. Containerization through Kubernetes and support for ML/DL frameworks like TensorFlow, PyTorch, and CUDA ensure developers can build and scale workloads seamlessly. Meanwhile, innovations in networking (like NVLink and RDMA) and memory management are eliminating bottlenecks, enabling high-bandwidth data flow between GPUs and CPUs-key for intensive AI and simulation workloads.

Which End-Use Applications and Sectors Are Shaping Market Momentum?

A wide range of industries are driving demand for GPUaaS, each leveraging its power to solve unique computational challenges. In the healthcare sector, GPUaaS is critical for accelerating genomic sequencing, drug discovery, and medical image analysis. In finance, it supports algorithmic trading and risk modeling. Media and entertainment companies use GPUaaS for real-time 3D rendering, VFX, and post-production processing, while gaming firms rely on cloud GPUs to deliver low-latency game streaming and immersive AR/VR experiences. The automotive industry uses GPUaaS to train self-driving systems and run high-fidelity simulations for autonomous navigation.

E-commerce, telecom, and cybersecurity sectors are also expanding their use of GPUaaS to support real-time personalization, fraud detection, and network optimization. Moreover, educational and research institutions are increasingly adopting GPUaaS for scientific computing, weather modeling, and AI research-taking advantage of scalable resources without the burden of managing hardware. The startup ecosystem is particularly reliant on GPUaaS to prototype and deploy models efficiently, turning to cloud platforms that offer pre-configured environments, integrated toolkits, and collaborative ML pipelines. These diverse use cases are not only expanding the customer base but also driving the development of vertical-specific GPUaaS offerings.

What Factors Are Powering the Growth of the GPU as a Service Market Globally?

The growth in the GPU as a Service market is driven by several factors, including the exponential rise in demand for AI and machine learning applications, the increasing volume and complexity of big data workloads, and the rapid evolution of GPU technologies that support cloud-based deployment at scale. The proliferation of deep learning models, generative AI tools, and real-time analytics across commercial and academic spheres has created a massive need for accessible, scalable GPU compute. This demand is being met by cloud providers who continue to invest in GPU clusters, high-speed interconnects, and containerized environments to deliver enterprise-grade performance.

Another major growth driver is the shift toward hybrid and multi-cloud strategies. Organizations are seeking GPUaaS solutions that offer deployment flexibility, cost efficiency, and seamless integration with their existing cloud ecosystems. Subscription models and usage-based pricing lower barriers to entry, enabling companies to scale workloads without significant capital investment. Additionally, the emergence of edge computing, 5G, and IoT is creating new GPU use cases in real-time decision-making and low-latency processing-further fueling demand. Vendor competition, global data center expansion, and ongoing R&D into quantum-class GPU architectures are reinforcing the market's long-term growth trajectory. As industries continue to prioritize digital transformation and computational intelligence, GPUaaS is becoming a foundational pillar of next-generation computing infrastructure.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the GPU As A Service market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solution Component, Services Component); Pricing (Pay-Per-Use Pricing, Subscription-based Plans Pricing); Organization Size (Large Enterprises, SMEs); Vertical (BFSI Vertical, Media & Entertainment Vertical, IT & Telecommunication Vertical, Healthcare Vertical, Gaming Vertical, Automotive Vertical, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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