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세계의 인공지능(AI) 데이터센터 스위치 시장
Artificial Intelligence (AI) Data Center Switches
상품코드 : 1799101
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 135 Pages
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한글목차

세계의 인공지능(AI) 데이터센터 스위치 시장은 2030년까지 190억 달러에 이를 전망

2024년에 40억 달러로 추정되는 인공지능(AI) 데이터센터 스위치 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 29.9%로 성장하여 2030년에는 190억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 InfiniBand 스위치는 CAGR 26.8%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 111억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이더넷 스위치 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 35.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 10억 달러, 중국은 CAGR 28.5%로 성장 예측

미국의 인공지능(AI) 데이터센터 스위치 시장은 2024년에 10억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 29억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 28.5%로 주어됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 26.8%와 26.1%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.0%를 보일 전망입니다.

세계의 인공지능(AI) 데이터센터 스위치 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI 데이터센터 스위치가 고성능 컴퓨팅의 미래에 필수적인 이유는 무엇일까?

AI 용도이 처리하는 데이터의 양, 속도, 복잡성이 증가함에 따라 인공지능(AI) 데이터센터 스위치는 현대 컴퓨팅 인프라의 기본 구성요소가 되고 있습니다. 이 스위치는 초저지연, 고속 네트워크를 통해 방대한 양의 정보를 라우팅하는 역할을 하며, 상호 연결된 서버, GPU, 스토리지 어레이에서 실행되는 수천 개의 AI 워크로드 간의 실시간 데이터 처리와 원활한 통신을 가능하게 합니다. 통신을 가능하게 합니다. 기존 데이터센터 스위치와 달리 AI에 최적화된 스위치는 딥러닝 모델, 트레이닝 알고리즘, 추론 시스템에서 생성되는 높은 처리량과 확정적인 성능을 요구하는 딥러닝 모델, 트레이닝 알고리즘, 추론 시스템에서 생성되는 격렬한 데이터 흐름을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 설계되어 있습니다. 이미지 인식, 언어 모델링, 부정행위 감지, 예측 분석 등 다양한 기업들이 AI를 도입하면서 병렬 컴퓨팅과 분산 아키텍처를 지원하는 전용 네트워킹 솔루션의 필요성이 크게 증가하고 있습니다. 이러한 스위치는 데이터센터 내 횡방향 데이터 마이그레이션을 의미하는 동서방향 트래픽을 관리하는 데 필수적이며, AI를 많이 사용하는 환경에서는 이 트래픽 패턴이 지배적일 것입니다. 또한, 데이터센터 스위치는 최신 하이퍼스케일 데이터센터와 엣지 데이터센터의 중추를 형성하고 있으며, 클라우드 기반 AI 서비스에 대한 전 세계 수요를 충족시키기 위해 현재 빠르게 구축되고 있습니다. 공급업체는 더 높은 포트 밀도, 400G 및 800G 속도 지원, 오픈소스 소프트웨어 및 프로그래밍 가능한 프로토콜과의 호환성을 제공하는 스위치를 설계하고 있습니다. AI 모델의 규모와 연산량이 폭발적으로 증가함에 따라, 기반이 되는 네트워크 인프라의 성능은 프로세서 및 스토리지 시스템의 성능만큼이나 중요해지고 있으며, AI 데이터센터 스위치는 디지털 전환 이니셔티브의 중심에 자리 잡고 있습니다.

확장 가능한 AI 워크로드를 가능하게 하는 스위치 아키텍처 및 프로토콜 설계의 혁신은 무엇인가?

스위치 아키텍처, 인터페이스 설계, 통신 프로토콜의 혁신은 데이터센터가 AI 워크로드를 대규모로 관리하는 방식을 재정의하고 있습니다. AI 학습 및 추론 워크로드의 방대한 데이터 마이그레이션 요구 사항을 충족하기 위해 현재 데이터센터 스위치는 초당 수십억 개의 패킷을 최소한의 지연으로 처리할 수 있는 머천트 실리콘 및 커스텀 ASIC 등 첨단 실리콘 기술을 탑재하고 있습니다. 이러한 혁신은 딥 버퍼링, 혼잡 제어, 무손실 이더넷 등의 기능을 지원하며, AI 워크로드 피크 시 일관된 처리량을 유지하는 데 필수적인 기능입니다. 새로운 스위치 패브릭은 노드 간 홉 수를 줄이고 기존의 병목현상을 해소하는 스파인 리프(Spine Leaf) 및 잠자리(Dragonfly) 구성과 같은 보다 평탄한 네트워크 토폴로지를 지원하기 위해 개발되었습니다. 프로토콜 레벨에서는 RDMA over Converged Ethernet(RoCE), P4 프로그래머블 데이터 플레인 등의 표준이 통합되어 보다 지능적인 트래픽 관리와 일부 프로세스가 스위치 내에서 직접 실행되는 인-네트워크 컴퓨팅이 가능해졌습니다. 가 가능해지고 있습니다. 이러한 기능은 대규모 언어 모델이나 신경망 학습을 위해 여러 노드에 걸친 GPU가 거의 실시간으로 통신해야 하는 분산 컴퓨팅 환경에 의존하는 AI 프레임워크에 매우 중요합니다. 또한, 쿠버네티스(Kubernetes) 및 기타 오케스트레이션 플랫폼을 사용하여 컨테이너화 및 가상화된 AI 워크로드를 배포하는 사례가 증가함에 따라, 워크로드 변화에 동적으로 적응하고 네트워크 엣지에서 정책을 적용할 수 있는 스위치에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 필요성이 증가하고 있습니다. 또한, 공급업체들은 텔레메트리 및 분석 기능을 스위치에 통합하여 네트워크 상태, 트래픽 패턴, 성능 메트릭을 실시간으로 파악할 수 있는 가시성을 제공합니다. 이러한 아키텍처와 프로토콜의 혁신은 네트워크 용량과 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 차세대 AI 인프라를 지원하는 데 필요한 유연성과 인텔리전스를 창출하고 있습니다.

시장 개척, 클라우드 확대, 생태계 상호운용성은 제품 개발에 어떤 영향을 미칠까?

AI 지원 데이터센터 스위치에 대한 수요는 클라우드 컴퓨팅의 급속한 확장, AI-as-a-service 플랫폼의 확산, 개방형 상호운용 가능한 생태계에 대한 중요성 증가에 따라 큰 영향을 받고 있습니다. 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 Azure, 구글 클라우드, 알리바바 클라우드를 비롯한 주요 클라우드 서비스 제공업체들은 AI 인프라를 전례 없는 속도로 확장하고, 고밀도, 고속, 고신뢰성 스위칭 솔루션을 필요로 하는 하이퍼스케일 데이터센터를 구축하고 있습니다. 이들 업체들은 성능, 비용 효율성, 에너지 최적화에 대한 벤치마크를 설정하고, 시장 전반의 혁신을 촉진하고 있습니다. 기업들이 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 프라이빗 클라우드 및 하이브리드 클라우드 모델을 채택함에 따라, 벤더들은 자사 스위치가 이기종 환경 및 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 플랫폼과 원활하게 통합될 수 있도록 해야 합니다. 통합할 수 있어야 합니다. 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP), SONiC(Software for Open Networking in the Cloud) 등이 추진하는 개방형 네트워킹 표준은 벤더 종속을 피하고, 맞춤형 소프트웨어 정의 네트워킹 솔루션을 도입하고자 하는 구매자들에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 네트워킹 솔루션을 도입하고자 하는 구매자들에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 또한, 에너지 소비와 지속가능성에 대한 관심이 높아짐에 따라 제조업체들은 전송 기가비트당 전력 사용량을 줄이고, 열 효율을 높이며, 환경에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 기능이 내장된 스위치를 개발하도록 장려하고 있습니다. 자율주행차, 스마트시티, 산업 자동화 등 새로운 엣지 AI 용도는 기존 데이터센터 환경 밖에서 엔터프라이즈급 성능을 제공할 수 있는 컴팩트하고 견고한 스위치에 대한 새로운 요구사항을 창출하고 있습니다. AI, 클라우드, 엣지 컴퓨팅의 융합으로 벤더들은 제품 로드맵에서 상호운용성, 확장성, 자동화를 우선순위에 두고 있습니다. 이러한 시장 역학으로 인해 데이터센터 스위치는 정보의 고속 전송 경로일 뿐만 아니라 광범위한 디지털 인프라 생태계에 긴밀하게 통합된 프로그래밍이 가능한 지능형 구성 요소로 변모하고 있습니다.

AI 데이터센터 스위치 시장의 세계 장기 성장 동력은?

AI 데이터센터 스위치 시장의 성장은 디지털 경제의 광범위한 변화를 반영하는 몇 가지 수렴 요인에 의해 주도되고 있습니다. 자연어 처리, 자율 시스템, 핀테크, 헬스케어 진단, 실시간 컨텐츠 추천 등의 분야에서 AI를 활용한 서비스 수요가 급증하면서 기존 데이터 인프라에 큰 부담을 주고 있습니다. 그 결과, 초고대역폭, 저지연, 확장 가능한 상호 연결을 지원하는 데이터센터 스위치에 대한 전례 없는 수요가 발생하고 있습니다. 기존 CPU 중심의 컴퓨팅에서 GPU, TPU, AI 칩을 이용한 가속 컴퓨팅으로의 전환은 모델 학습 및 추론 과정에서 발생하는 방대한 동서 트래픽을 처리할 수 있는 네트워크 하드웨어의 필요성을 증가시키고 있습니다. 또 다른 주요 성장 요인은 북미, 유럽, 아시아태평양 등 지역을 중심으로 하이테크 대기업과 정부의 하이퍼스케일 데이터센터 투자 붐이 일어나고 있다는 점입니다. 이러한 시설은 AI 워크로드를 대규모로 호스팅하도록 설계되었으며, 성능과 가동 시간을 유지하기 위해 대용량 스위칭 패브릭에 크게 의존하고 있습니다. 한편, 주권 데이터 정책과 디지털 인프라의 자율성이 강조되면서 각국의 AI 데이터센터에 대한 투자가 촉진되어 스위치 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 400G 및 800G 이더넷, 양자 지원 아키텍처, 네트워크 분리 등의 기술 발전으로 제품 개발 및 배포 주기가 가속화되고 있습니다. 이와 함께 기업들은 비즈니스 프로세스 최적화를 위해 AI를 도입하는 경향이 강해지고 있으며, 엔터프라이즈 대응과 AI 최적화를 모두 지원하는 스위치에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 또한 Software-Defined Networking, 보안 통합, 운영 자동화의 지속적인 개선도 시장 모멘텀에 기여하고 있습니다. AI가 비즈니스, 정부, 사회의 거의 모든 측면에 통합되는 가운데, AI의 성능, 확장성, 안정성을 구현하는 데이터센터 스위치의 중요한 역할은 세계 시장의 지속적이고 견고한 성장을 보장합니다.

부문

제품 유형(InfiniBand 스위치, 이더넷 스위치);조직 규모(대기업, 중소기업)

조사 대상 기업 예

AI 통합

당사는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 Artificial Intelligence (AI) Data Center Switches Market to Reach US$19.0 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) Data Center Switches estimated at US$4.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$19.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 29.9% over the analysis period 2024-2030. InfiniBand Switch, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 26.8% CAGR and reach US$11.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Ethernet Switch segment is estimated at 35.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.0 Billion While China is Forecast to Grow at 28.5% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) Data Center Switches market in the U.S. is estimated at US$1.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 28.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 26.8% and 26.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.0% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) Data Center Switches Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are AI Data Center Switches Crucial to the Future of High-Performance Computing?

Artificial Intelligence (AI) data center switches are becoming foundational components in modern computing infrastructure due to the increasing volume, velocity, and complexity of data processed by AI applications. These switches are responsible for routing vast amounts of information across high-speed networks with ultra-low latency, enabling real-time data processing and seamless communication between thousands of AI workloads running on interconnected servers, GPUs, and storage arrays. Unlike traditional data center switches, AI-optimized switches are designed to handle the intense data flow generated by deep learning models, training algorithms, and inferencing systems that demand consistent high throughput and deterministic performance. As organizations across sectors adopt AI for use cases like image recognition, language modeling, fraud detection, and predictive analytics, the need for purpose-built networking solutions that support parallel computing and distributed architectures has grown exponentially. These switches are critical for managing east-west traffic, which refers to the lateral data movement within a data center, a traffic pattern that becomes dominant in AI-heavy environments. Moreover, data center switches form the backbone of modern hyperscale and edge data centers, which are now being constructed at an accelerated pace to meet global demand for cloud-based AI services. Vendors are engineering switches that provide higher port density, support for 400G and 800G speeds, and compatibility with open-source software and programmable protocols. With the explosive growth in AI model size and compute intensity, the performance of the underlying network infrastructure has become just as important as the performance of processors and storage systems, placing AI data center switches at the heart of digital transformation initiatives.

How Are Innovations in Switch Architecture and Protocol Design Enabling Scalable AI Workloads?

Innovations in switch architecture, interface design, and communication protocols are redefining how data centers manage AI workloads at scale. To meet the massive data movement requirements of AI training and inference workloads, data center switches are now being equipped with advanced silicon technologies, including merchant silicon and custom ASICs that are capable of processing billions of packets per second with minimal delay. These innovations support features like deep buffering, congestion control, and lossless Ethernet, all of which are vital for maintaining consistent throughput during peak AI workloads. New switch fabrics are being developed to support flatter network topologies such as spine-leaf and dragonfly configurations, which reduce the number of hops between nodes and eliminate traditional bottlenecks. At the protocol level, standards like RDMA over Converged Ethernet (RoCE) and P4 programmable data planes are being integrated to allow more intelligent traffic management and in-network computing, where some processing is performed directly within the switch itself. These capabilities are crucial for AI frameworks that rely on distributed computing environments where GPUs across multiple nodes must communicate in near real time to train large language models and neural networks. Additionally, the increasing deployment of containerized and virtualized AI workloads using Kubernetes and other orchestration platforms has prompted the need for switches that can dynamically adapt to shifting workloads and enforce policy at the network edge. Vendors are also integrating telemetry and analytics features into switches, providing real-time visibility into network health, traffic patterns, and performance metrics. These architectural and protocol innovations are not only increasing network capacity and speed but also creating the flexibility and intelligence required to support next-generation AI infrastructure.

How Do Market Demands, Cloud Expansion, and Ecosystem Interoperability Influence Product Development?

The demand for AI-capable data center switches is being strongly influenced by the rapid expansion of cloud computing, the proliferation of AI-as-a-service platforms, and the growing emphasis on open and interoperable ecosystems. Major cloud service providers including Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, and Alibaba Cloud are scaling their AI infrastructure at unprecedented rates, building out hyperscale data centers that require dense, high-speed, and highly reliable switching solutions. These providers are setting the benchmark for performance, cost-efficiency, and energy optimization, which drives innovation across the broader market. As enterprises seek to adopt private and hybrid cloud models to support their own AI initiatives, vendors must ensure that their switches can integrate smoothly with heterogeneous environments and diverse compute and storage platforms. Open networking standards, including those promoted by the Open Compute Project (OCP) and SONiC (Software for Open Networking in the Cloud), are becoming increasingly important for buyers looking to avoid vendor lock-in and to deploy customizable, software-defined networking solutions. Moreover, growing concerns around energy consumption and sustainability are prompting manufacturers to develop switches with reduced power usage per gigabit transferred, enhanced thermal efficiency, and built-in support for monitoring environmental impact. Emerging edge AI applications such as autonomous vehicles, smart cities, and industrial automation are creating new requirements for compact, ruggedized switches that can deliver enterprise-grade performance outside the traditional data center environment. The convergence of AI, cloud, and edge computing is pushing vendors to prioritize interoperability, scalability, and automation in their product roadmaps. This market dynamic ensures that data center switches are not only high-speed conduits for information but also programmable and intelligent components that are tightly integrated into the broader digital infrastructure ecosystem.

What Is Fueling the Long-Term Growth of the AI Data Center Switches Market Globally?

The growth in the AI data center switches market is driven by several converging factors that reflect the broader transformation of the digital economy. The surging demand for AI-powered services in areas such as natural language processing, autonomous systems, fintech, healthcare diagnostics, and real-time content recommendation is placing enormous strain on existing data infrastructure. This, in turn, is creating unprecedented demand for data center switches that can support ultra-high bandwidth, low-latency, and scalable interconnectivity. The shift from traditional CPU-centric computing to accelerated computing using GPUs, TPUs, and AI chips is amplifying the need for networking hardware that can handle the massive east-west traffic generated during model training and inference. Another key growth driver is the investment boom in hyperscale data centers by tech giants and governments alike, particularly in regions such as North America, Europe, and Asia-Pacific. These facilities are designed to host AI workloads at scale and rely heavily on high-capacity switching fabrics to maintain performance and uptime. Meanwhile, the growing emphasis on sovereign data policies and digital infrastructure autonomy is encouraging national investments in local AI data centers, further stimulating switch demand. Technological advancements such as the adoption of 400G and 800G Ethernet, quantum-ready architectures, and network disaggregation are accelerating product development and deployment cycles. In parallel, enterprises are increasingly embracing AI for business process optimization, creating demand for switches that are both enterprise-ready and AI-optimized. Continuous improvements in software-defined networking, security integration, and operational automation are also contributing to market momentum. As AI becomes embedded in nearly every aspect of business, government, and society, the critical role of data center switches as enablers of AI performance, scalability, and reliability ensures their continued and robust global market growth.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence (AI) Data Center Switches market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Product Type (InfiniBand Switch, Ethernet Switch); Organization Size (Large Enterprises, SMEs)

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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