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GPUaaS(GPU as a Service) 시장 : 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 - 컴포넌트별, 가격 모델별, 조직 규모별, 산업별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
GPU As A Service Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Solution, Services), By Pricing Model (Pay-per-use, Subscription-based Plans), By Organization Size, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1726280
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 124 Pages
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한글목차

GPUaaS(GPU as a Service) 시장의 성장 및 동향

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 세계의 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 규모는 2025-2030년 22.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 기록할 전망이며, 2030년까지 122억 6,000만 달러에 이를 것으로 추정됩니다.

인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 용도는 다양한 산업에서 점점 널리 보급되고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 많은 경우 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)이 제공하기에 적합한 큰 계산 능력을 필요로 합니다. GPUaaS(GPU as a Service)는 확장성을 제공하여 사용자가 특정 요구 사항을 기반으로 계산 리소스를 조정할 수 있도록 합니다. AI와 ML 기술을 채택하는 기업과 연구자가 늘면서 GPUaaS 수요도 덩달아 높아지고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 인기가 높아지면 GPUaaS의 제공 확대를 촉진하고 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체는 딥러닝, 데이터 분석, 렌더링 등의 작업에 강력한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 고객을 지원하기 위해 GPU 인스턴스를 제공합니다. 이를 통해 고가의 하드웨어에 투자할 수단이 없는 폭넓은 사용자가 GPU에 접근하기 쉬워졌습니다. 예를 들어, Amazon Web Services(AWS)는 세계의 클라우드 서비스 제공업체로 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 서비스 하에서 다양한 GPU 인스턴스를 제공하고 있습니다. AWS는 다양한 계산 워크로드를 지원하기 위해 다양한 GPU 인스턴스 유형을 제공합니다.

GPUaaS는 조직과 개인이 특정 요구 사항을 기반으로 계산 리소스를 조정할 수 있게 하며 GPU 전력 요구 사항이 다른 사람들에게 매력적인 선택입니다. 프로젝트 및 워크로드 수요를 기반으로 GPU 자원을 확대할 수 있는 이러한 유연성은 GPU 파워 요구가 다양한 조직에 매우 매력적입니다. 예를 들어 구글 클라우드 플랫폼(GCP)은 강력한 엔비디아 A100 Tensor Core GPU를 포함한 많은 GPU 인스턴스를 제공하는 클라우드 서비스 제공업체입니다. 이러한 GPU는 엔비디아 암페레 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, AI, ML, 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위해 상당한 성능 향상을 실현하고 있습니다.

북미는 이 시장에서 가장 큰 수익을 올렸습니다. 북미 기업들은 디지털 전환 전략을 적극 추진하고 있으며, GPUaaS(GPU as a Service)는 이 과정의 중요한 요소가 되고 있습니다. 북미 시장은 크게 성장하고 있으며 클라우드 컴퓨팅과 인공지능(AI) 생태계 전체에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. GPUaaS에 대한 수요 증가는 주로 AI, 기계학습(ML), 데이터 분석 및 기타 GPU를 많이 사용하는 작업이 다양한 산업에서 널리 채택되고 있기 때문이다. 예측 기간 중 아시아태평양이 가장 급성장하는 시장이 될 전망입니다. 아시아태평양은 신흥 기술의 도입이 빠른 것으로 알려져 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국, 호주, 싱가포르 등의 국가들이 아시아 태평양에서 GPUaaS 도입의 최전선에 있습니다.

GPUaaS(GPU as a Service) 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법 및 범위

제2장 주요 요약

제3장 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 변수, 동향 및 범위

제4장 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 : 컴포넌트별 추정 및 동향 분석

제5장 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 : 가격 모델별 추정 및 동향 분석

제6장 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 : 조직 규모별 추정 및 동향 분석

제7장 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 : 산업별 추정 및 동향 분석

제8장 GPUaaS(GPU as a Service) 시장 : 지역별 추정 및 동향 분석

제9장 경쟁 구도

AJY
영문 목차

영문목차

GPU As A Service Market Growth & Trends:

The global GPU as a service market size is estimated to reach USD 12.26 billion by 2030, registering a CAGR of 22.9% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) applications have become increasingly prevalent across various industries. These applications often require substantial computational power, which graphics processing units (GPUs) are well-suited to provide. GPU as a service (GPUaaS) provides scalability, allowing users to adjust their computational resources based on their specific requirements. As more businesses and researchers adopt AI and ML technologies, the demand for GPUaaS has risen accordingly.

The growing popularity of cloud computing has facilitated the expansion of GPUaaS offerings. Cloud service providers offer GPU instances to cater to customers who need powerful computing resources for tasks like deep learning, data analysis, rendering, and more. This has made GPUs more accessible to a broader range of users who may not have the means to invest in expensive hardware. For instance, Amazon Web Services (AWS) is a cloud service provider globally, and it offers a variety of GPU instances under its Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) service. AWS provides different GPU instance types to cater to various computational workloads.

GPUaaS allows organizations and individuals to adjust their computational resources based on their specific needs, making it an appealing choice for those with varying GPU power requirements. The ability to scale GPU resources based on project and workload demands makes this flexibility highly appealing to organizations with varying GPU power needs. For instance, Google Cloud Platform (GCP) is a cloud service provider offering many GPU instances, including the potent NVIDIA A100 Tensor Core GPUs. These GPUs, built on the NVIDIA Ampere architecture, deliver substantial performance improvements for AI, ML, and high-performance computing workloads.

North America generated the largest revenue for the market. Businesses in North America are actively pursuing digital transformation strategies, and GPU as a Service is a crucial component of this process. The North America market has grown substantially and is important in the overall cloud computing and artificial intelligence (AI) ecosystem. The rising demand for GPUaaS is primarily fueled by the widespread adoption of AI, machine learning (ML), data analytics, and other GPU-intensive tasks across diverse industries. The Asia Pacific region is expected to be the fastest-growing market during the forecast period. The Asia-Pacific region is known for its rapid adoption of emerging technologies. Countries like China, India, Japan, South Korea, Australia, and Singapore have been at the forefront of GPUaaS adoption in the Asia-Pacific region.

GPU As A Service Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. GPU as a Service Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. GPU as a Service Market: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. GPU as a Service Market: Pricing Model Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. GPU as a Service Market: Organization Size Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. GPU as a Service Market: Vertical Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. GPU as a Service Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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