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세계의 AI 추론 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 메모리별, 콘퓨트별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측 : 2025년-2030년
AI Inference Market Size, Share & Trends Analysis Report By Memory (HBM, DDR), By Compute, By Application (Generative AI, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision), By End-use, By Region, And Segment Forecasts 2025 - 2030
상품코드 : 1751410
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

AI 추론 시장 요약

세계 AI 추론 시장 규모는 2024년 972억 4,000만 달러로 추정되며, 2025-2030년 17.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2030년에는 2,537억 5,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 기업들이 보다 빠르고 효율적인 AI 추론 배포에 집중하면서 통합 AI 인프라에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다.

기업들은 AI 워크플로우를 간소화하기 위해 컴퓨팅 파워, 스토리지, 소프트웨어를 통합하는 플랫폼을 선호하고 있습니다. 이러한 통합은 확장성과 추론 속도를 향상시키는 동시에 관리를 간소화합니다. 실시간 AI 워크로드를 처리하기 위해서는 설정 시간과 운영 복잡성을 줄이는 것이 중요합니다. 프라이버시와 보안은 인프라 선택에 있어 중요한 요소로 작용하고 있습니다. 이러한 추세는 종합적인 AI 추론 솔루션의 도입을 촉진하고 있습니다.

다양한 비즈니스 요구사항에 대응하기 위해 다양한 AI 모델을 지원하는 것이 중요해지고 있습니다. 예를 들어, Oracle과 엔비디아와 Oracle은 2025년 3월 엔비디아의 AI 소프트웨어와 하드웨어를 Oracle 클라우드 인프라에 통합하여 에이전트형 AI 용도를 신속하게 배포할 수 있도록 하는 협력을 발표했습니다. 이번 협력을 통해 160개 이상의 AI 툴, NIM 마이크로서비스, 확장 가능한 엔터프라이즈 AI 솔루션을 위한 코드 없는 블루프린트(Code-free Blueprint)가 제공됩니다.

기업은 특정 업무에 적합한 모델을 배포할 수 있는 유연성이 필요합니다. 다양한 AI 가속기를 지원함으로써 다양한 하드웨어에서 성능을 최적화할 수 있습니다. 이러한 다양성은 기존 인프라와 미래 기술과의 호환성을 보장합니다. 이를 통해 기업은 자신의 AI 워크로드에 가장 적합한 툴을 선택할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 새로운 AI 기술이 등장할 때 이를 원활하게 통합할 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진합니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 소프트웨어 기업 레드햇은 2024년 5월, 모든 가속기를 사용하여 하이브리드 클라우드 환경에서 생성된 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 설계된 엔터프라이즈 솔루션인 AI 추론 서버(AI Inference Server)를 발표했습니다. AI Inference Server를 발표했습니다. 이 플랫폼은 광범위한 하드웨어 및 클라우드 호환성을 갖추고, 고성능, 확장성, 비용 효율적인 AI 추론을 실현하는 것을 목표로 합니다.

AI 추론 시장은 많은 산업 분야에서 실시간 AI 처리에 대한 강력한 요구로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 기업들은 데이터를 신속하게 분석하고 즉각적인 의사결정을 내림으로써 업무 효율성과 고객 경험을 향상시키기 위해 AI에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 자율주행차, 헬스케어, 소매, 제조 등의 산업에서는 물체 감지, 진단, 개인화된 추천, 자동화 등의 용도를 지원하기 위해 보다 빠르고 정확한 AI 추론이 요구되고 있습니다. 이러한 수요 증가에 따라 기업들은 낮은 지연과 고성능을 구현하는 보다 진보된 추론 기술의 개발 및 채택을 추진하고 있습니다. 또한, 커넥티드 디바이스와 사물인터넷(IoT)의 확대로 인해 엣지에서 즉각적인 AI 인사이트를 얻어야 할 필요성이 증가하고 있습니다. 이에 따라 특수 AI 칩과 최적화된 소프트웨어 프레임워크에 대한 투자가 급증하고 있으며, AI 추론이 세계 디지털 전환 전략에 필수적인 요소로 자리 잡으면서 이 시장은 강력한 성장세를 이어갈 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 AI 추론 시장 변수, 동향, 범위

제4장 AI 추론 시장 : 메모리별 추정과 예측

제5장 AI 추론 시장 : 컴퓨팅 별 추정과 예측

제6장 AI 추론 시장 : 용도별 추정과 예측

제7장 AI 추론 시장 : 최종 용도별 추정과 예측

제8장 AI 추론 시장 : 지역별 추정, 동향 분석

제9장 경쟁 구도

LSH
영문 목차

영문목차

AI Inference Market Summary

The global AI inference market size was estimated at USD 97.24 billion in 2024 and is projected to reach USD 253.75 billion by 2030, growing at a CAGR of 17.5% from 2025 to 2030. The demand for integrated AI infrastructure continues to grow as organizations focus on faster and more efficient AI inference deployment.

Enterprises prioritize platforms that unify computing power, storage, and software to streamline AI workflows. This integration simplifies management while boosting scalability and inference speed. Reducing setup time and operational complexity is key for handling real-time AI workloads. Privacy and security remain critical factors driving infrastructure choices. These trends are pushing broader adoption of comprehensive AI inference solutions.

There is a growing emphasis on supporting many AI models to address various business requirements. For instance, in March 2025, Oracle Corporation and NVIDIA Corporation announced a collaboration to integrate NVIDIA's AI software and hardware with Oracle Cloud Infrastructure, enabling faster deployment of agentic AI applications. The collaboration offers over 160 AI tools, NIM microservices, and no-code blueprints for scalable enterprise AI solutions.

Enterprises require flexibility to deploy models suited to their specific tasks. Supporting a broad range of AI accelerators helps optimize performance across diverse hardware. This variety ensures compatibility with existing infrastructure and future technology. It enables organizations to choose the best tools for their unique AI workloads. This approach drives innovation by allowing seamless integration of new AI technologies as they emerge. For instance, in May 2024, Red Hat, a U.S.-based software company, launched the AI Inference Server, an enterprise solution designed to run generative AI models efficiently across hybrid cloud environments using any accelerator. This platform aims to deliver high-performance, scalable, and cost-effective AI inference with broad hardware and cloud compatibility.

The AI inference market is experiencing rapid growth driven by a strong need for real-time AI processing across many industries. Businesses are increasingly relying on AI to analyze data quickly and make instant decisions, which improves operational efficiency and customer experiences. Industries such as autonomous vehicles, healthcare, retail, and manufacturing are demanding faster, more accurate AI inference to support applications such as object detection, diagnostics, personalized recommendations, and automation. This rising demand pushes companies to develop and adopt more advanced inference technologies that deliver high performance with low latency. Moreover, the expansion of connected devices and the Internet of Things (IoT) fuels the requirement for immediate AI insights at the edge. As a result, investments in specialized AI chips and optimized software frameworks have surged. The market is expected to maintain its strong growth trajectory as AI inference becomes critical in digital transformation strategies worldwide.

Global AI Inference Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global AI Inference market report in terms of memory, compute, application, end-use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI Inference Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. AI Inference Market: Memory Estimates & Forecasts

Chapter 5. AI Inference AI Inference Market: Compute Estimates & Forecasts

Chapter 6. AI Inference Market: Application Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. AI Inference Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 8. AI Inference Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Competitive Landscape

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