세계의 AI 서버 시장 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 : 프로세서 유형별, 냉각 기술별, 폼팩터별, 최종 용도별, 지역별 전망 및 예측(2025-2032년)
Global AI Server Market Size, Share & Industry Analysis Report By Processor Type, By Cooling Technology, By Form Factor, By End Use, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드:1768846
리서치사:KBV Research
발행일:2025년 06월
페이지 정보:영문 553 Pages
라이선스 & 가격 (부가세 별도)
한글목차
AI 서버 시장 규모는 예측 기간 동안 37.5%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 1조 6,000억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이러한 성장은 다양한 분야에서의 AI 확산과 미국 에너지부의 AI 인프라 기금과 같은 정부 투자에 힘입어 Dell, HPE, Lenovo와 같은 주요 기업들이 첨단 냉각 기술과 확장 가능한 설계를 갖춘 AI에 최적화된 서버를 출시하고 있습니다.
주요 하이라이트:
북미 시장은 2024년 세계 시장을 장악하고, 2024년 37.2%의 매출 점유율을 차지했습니다.
미국의 AI 서버 시장은 2032년까지 4,671억 달러 규모에 달할 것으로 예상되며, 북미에서 계속 우위를 점할 것으로 전망됩니다.
다양한 프로세서 유형 중 GPU 기반 서버는 2024년 53.4%의 매출 점유율을 차지하며 세계 시장을 장악했습니다.
냉각 유형별로는 공랭식 부문이 2032년 61.48%m의 매출 점유율로 세계 시장을 장악할 것으로 예측됩니다.
랙마운트 서버는 2024년 폼팩터 부문을 선도하며 39.6%의 매출 점유율을 차지했으며, 예측 기간 동안에도 그 우위를 유지할 것으로 전망됩니다.
다양한 최종사용자 분야 중 IT 및 통신 부문이 2024년 331억 달러의 수익 기여를 가져왔으며, IT 및 통신 부문이 계속해서 우위를 점할 것으로 예상됩니다.
AI 서버의 도입은 업계에 매우 중요한 전환을 가져왔으며, NVIDIA와 같은 기업은 AI 작업에 필요한 처리 능력을 크게 향상시키는 GPU를 제공함으로써 중요한 역할을 수행했습니다. 동시에 Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 AI에 특화된 인프라를 제공하기 시작하면서 모든 규모의 기업이 AI를 보다 쉽게 이용할 수 있는 환경을 조성했습니다.
헬스케어, 금융, 자동차, 제조 등 다양한 분야에서 AI 애플리케이션이 확산되면서 AI 서버에 대한 수요는 더욱 증가했습니다. 이러한 서버는 자연어 처리, 이미지 인식, 예측 분석, 자율주행에 이르기까지 다양한 업무에 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.
정부의 노력도 시장 성장에 기여했습니다. 예를 들어, 미국 에너지부는 국가 안보와 경제 경쟁력에서 AI의 전략적 중요성을 인식하고 AI 연구와 인프라에 투자했습니다. 마찬가지로 중국, 영국 등의 국가들도 국가 AI 전략을 수립하고 서버를 포함한 AI 인프라 개발에 중점을 두고 있습니다.
OEM(Original Equipment Manufacturers)은 AI에 특화된 서버 솔루션을 개발하여 이러한 수요 증가에 대응하고 있으며, Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise(HPE), Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo 등의 기업들은 고급 냉각 시스템, 고속 인터커넥트, 확장 가능한 아키텍처를 갖춘 AI 워크로드에 최적화된 서버를 출시했습니다.
Microsoft, Google, Amazon과 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체들은 AI 워크로드를 최적화하기 위해 자체 주문형 AI 칩 개발 및 도입에 투자하고 있으며, 자체 주문형 주문형 집적회로(ASIC) 설계에 투자하고 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅 환경에 AI 서버의 통합을 가속화하고 있습니다. 엣지 AI 서버는 데이터 소스와 가까운 곳에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 하여 지연시간과 대역폭 사용량을 줄여줍니다.
KBV Cardinal Matrix - AI 서버 시장 경쟁 분석
KBV Cardinal Matrix의 분석에 따르면, AI 서버 시장은 Microsoft Corporation과 NVIDIA Corporation이 선구자이며, 2025년 5월, NVIDIA와 HUMAIN이 제휴하여 사우디아라비아에 NVIDIA의 GPU와 슈퍼컴퓨터를 탑재한 AI 팩토리를 건설했습니다. 이 공장은 주권 AI 모델 훈련과 옴니버스(Omniverse)를 이용한 디지털 트윈을 구축하여 사우디아라비아를 AI 및 데이터 인프라 분야의 세계 리더로 자리매김하고 있으며, Cisco Systems, Inc.와 Salesforce, Inc.와 같은 기업들은 AI 서버 시장의 주요 혁신가들입니다.
시장 통합 분석:
인공지능(AI)의 전례 없는 발전은 전 세계 컴퓨팅 환경을 근본적으로 재정의하고, AI 서버를 현대 디지털 인프라의 핵심으로 자리 잡게 했습니다. 기업 및 정부 기관이 대규모 언어 모델에서 자율 시스템에 이르기까지 AI 기반 애플리케이션의 도입을 늘리면서 고성능, 확장 가능한 서버 아키텍처에 대한 수요가 급증하고 있습니다.
이 장에서는 AI 서버 부문의 시장 통합 역학에 대해 자세히 분석합니다. 경쟁의 치열함, 혁신 장벽, 벤더의 우위를 형성하는 구조적 및 전략적 매개변수를 평가합니다. 정부 간행물, OEM 공개 정보, 비즈니스 기술 관련 지식 등 공개된 정보 소스를 기반으로 기술 혁신, 규제 환경, 지정학적 영향, 공급망 의존도, 진입 장벽과 같은 주요 지표를 사용하여 통합 수준을 정량화합니다.
혁신은 수직적으로 통합된 생태계에 갇혀 있기 때문에 소규모 기업은 규모, R&D 비용, 교육 데이터에 대한 접근성에서 경쟁사와 경쟁할 수 있는 기업을 찾기가 쉽지 않습니다. 이러한 불균형이 통합 점수를 최대로 끌어올리고 있습니다.
제품 수명주기 분석:
AI 서버 시장은 빠른 제품 혁신, 광범위한 도입, 기술 대기업과 정부 기관의 대규모 투자에 힘입어 꾸준히 성장하고 있으며, NVIDIA, AMD, Intel, Google, AWS, Microsoft와 같은 주요 기업이 시장을 주도하고 있습니다. 향후 10년간 성숙기를 맞이할 것으로 예상되지만, 쇠퇴의 조짐은 보이지 않습니다. 향후 경쟁력은 칩의 전문화, 냉각 효율, AI 스택 통합의 진보에 달려 있습니다.
AI 서버 시장은 현재 성장기에 있으며, 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 서비스형 AI(AI-as-a-Service)의 부상으로 수요가 급증하고 있습니다. 정부 기관과 기업들은 AI 전용 인프라를 구축하고 있으며, 혁신은 타당성 검증에서 성능 최적화로 옮겨가고 있습니다.
Microsoft Azure와 OpenAI는 트레이닝을 위해 커스텀 클러스터에 수만 개의 NVIDIA H100 GPU를 도입했습니다.
Amazon Web Services는 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 Trainium 및 Inferentia ASIC 칩을 개발하여 Anthropic의 Claude와 같은 사내 및 타사 워크로드를 강화했습니다.
구글은 Gemini 모델에 사용되며 구글 클라우드를 통해 이용할 수 있는 Cloud TPU v5p를 출시했습니다.
시장 성장요인
인공지능(AI)이 다양한 분야에 빠르게 통합되고 있는 것이 AI 서버 수요 급증의 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 헬스케어, 금융, 자동차, 소매, 제조 등의 산업에서 업무 효율성, 의사결정, 고객 경험 향상을 위해 AI를 도입하고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 AI 서버가 방대한 의료 데이터를 처리하여 고도화된 진단, 예측 분석, 개인화된 치료 계획 수립을 돕고 있습니다. 금융기관은 사기 탐지, 위험 평가, 알고리즘 거래에 AI를 활용하고 있으며, 복잡한 계산 처리를 처리할 수 있는 강력한 서버 인프라를 필요로 합니다. 이에 따라 주요 산업에서 AI에 대한 의존도가 높아지면서 고성능 AI 서버에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
또한, AI 전용 하드웨어 구성요소의 기술 혁신은 AI 서버의 성능과 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)의 발전은 AI 서버의 기능을 혁신적으로 변화시켰으며, GPU와 TPU는 병렬 처리를 위해 설계되어 복잡한 AI 모델 훈련과 대규모 데이터세트 처리에 적합합니다. 설계되어 복잡한 AI 모델 학습 및 대규모 데이터세트 처리에 적합합니다. 요약하면, AI 전용 하드웨어의 발전은 전례 없는 성능, 효율성, 접근성을 제공하며 AI 서버 시장의 빠른 성장을 주도하고 있습니다.
시장 억제요인
AI 애플리케이션의 급속한 확장은 데이터센터의 에너지 소비를 크게 증가시키고 있으며, AI 서버, 특히 대규모 모델 훈련에 사용되는 서버는 상당한 계산 능력을 필요로 하기 때문에 전력 사용량이 증가합니다. 예를 들어, 한 번의 쿼리는 약 2.9 와트시의 전력을 소비하지만, 표준 Google 검색은 0.3 와트시입니다. 이러한 에너지 수요의 급증은 운영 비용을 상승시킬 뿐만 아니라 이산화탄소 배출량 증가에도 기여하고 있습니다. 유엔 보고서는 Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta 등 주요 기술 기업의 간접 탄소 배출량이 2020-2023년 사이 평균 150% 증가했으며, 이는 주로 에너지 집약적인 AI 데이터센터로 인해 발생했다고 강조했습니다. 이러한 문제를 고려할 때, AI 기술의 책임 있는 성장을 보장하기 위해서는 에너지 효율적인 혁신과 지속가능한 관행을 우선시하는 것이 필수적입니다.
가치사슬 분석
AI 서버 시장의 가치사슬은 하드웨어와 소프트웨어 기능의 혁신을 추진하기 위한 연구개발(R&D)에서 시작됩니다. 다음으로 부품 조달 및 제조가 진행되어 프로세서, GPU, 메모리 모듈 등 서버에 필수적인 부품이 조달 및 제조됩니다. 시스템 통합 및 조립을 통해 이러한 구성요소가 통합되어 완전한 기능을 갖춘 AI 서버가 완성됩니다. 소프트웨어 생태계와 최적화 계층은 맞춤형 소프트웨어를 통해 AI 워크로드를 강화합니다. 그 다음 단계는 성능 표준을 보장하기 위한 테스트 및 품질 보증, 그리고 최종사용자에 대한 마케팅 및 배포가 포함됩니다. 도입 후에는 고객 환경 통합, 애프터마켓 서비스 및 지원, 그리고 지속적인 고객 피드백을 통해 R&D 프로세스에 피드백하여 제품 개선과 혁신을 촉진하는 단계가 포함됩니다.
지역 전망
지역별로는 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카로 구분됩니다. 북미는 AI의 조기 도입, 강력한 클라우드 인프라, AI 전용 서버 팜에 대한 대규모 투자에 힘입어 2024년 37.20%의 점유율로 1위를 차지했습니다. 미국은 주요 기술 기업, 하이퍼스케일러, AI 칩 제조업체의 존재로 인해 계속해서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 보입니다.
시장 경쟁과 특성
AI 서버 시장은 지역 제조업체, 스타트업, 틈새 기술 제공업체들의 진입으로 여전히 치열한 경쟁이 계속되고 있습니다. 이들 업체들은 특수한 AI 워크로드, 에너지 효율적인 설계, 합리적인 가격의 솔루션에 초점을 맞추고 있습니다. 지배적인 브랜드의 부재는 혁신과 시장 진입의 기회를 제공하지만, 제한된 리소스와 확장성 문제로 인해 소규모 기업이 큰 시장 점유율을 확보하는 것은 쉽지 않습니다.
The Global AI Server Market size is expected to reach $1.6 trillion by 2032, rising at a market growth of 37.5% CAGR during the forecast period. Growth is driven by widespread AI adoption across sectors and government investments like the U.S. Department of Energy's AI infrastructure funding. Leading firms such as Dell, HPE, and Lenovo are launching AI-optimized servers with advanced cooling and scalable designs.
Key Highlights:
The North America market dominated the Global Market in 2024, accounting for a 37.2% revenue share in 2024.
The US AI server market is expected to continue its dominance in North America region thereby reaching a market size of 467.1 billion by 2032.
Among the various Processor type segments, the GPU-based Servers dominated the global market contributing a revenue share of 53.4% in 2024.
In terms of the cooling type segmentation, the Air cooling segment is projected to dominate the global market with the projected revenue share of 61.48%m in 2032.
Rack-mounted servers led the form factor segments in 2024, capturing a 39.6% revenue share and is projected to continue its dominance during projected period.
Among different end user verticals, IT & Telecommunication sector with a revenue contribution of 33.1 billion in 2024 is projected to continue its dominance.
The introduction of AI servers marked a pivotal shift in the industry. Companies like NVIDIA played a crucial role by providing GPUs that significantly enhanced the processing capabilities required for AI tasks. Simultaneously, cloud service providers (CSPs) such as Amazon Web Services, Microsoft Azure, and Google Cloud began offering AI-specific infrastructure, making AI more accessible to businesses of all sizes.
The proliferation of AI applications across various sectors-including healthcare, finance, automotive, and manufacturing-further fueled the demand for AI servers. These servers became essential for tasks ranging from natural language processing and image recognition to predictive analytics and autonomous driving.
Government initiatives also contributed to the market's growth. For instance, the U.S. Department of Energy invested in AI research and infrastructure, recognizing the strategic importance of AI in national security and economic competitiveness. Similarly, countries like China and the United Kingdom launched national AI strategies, emphasizing the development of AI infrastructure, including servers.
Original Equipment Manufacturers (OEMs) responded to this growing demand by developing AI-specific server solutions. Companies like Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise (HPE), and Lenovo introduced servers optimized for AI workloads, featuring advanced cooling systems, high-speed interconnects, and scalable architectures.
There is a significant shift towards the development and adoption of custom AI chips. Major cloud service providers like Microsoft, Google, and Amazon are investing in designing their own application-specific integrated circuits (ASICs) to optimize AI workloads. Secondly, the integration of AI servers into edge computing environments is gaining momentum. Edge AI servers enable real-time data processing closer to the data source, reducing latency and bandwidth usage.
The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In May, 2025, Cisco joined the AI Infrastructure Partnership with BlackRock, Microsoft, NVIDIA, and others to accelerate innovation and scale secure, efficient AI data center infrastructure, enhancing AI servers and supporting technologies to meet the growing demands of AI workloads. Moreover, In May, 2025, Cisco partnered with Saudi Arabia's HUMAIN AI enterprise to build scalable, secure AI infrastructure, supporting the Kingdom's Vision 2030 goals. This collaboration aims to advance digital innovation by deploying cloud-based AI servers and technologies for large-scale AI development.
KBV Cardinal Matrix - AI Server Market Competition Analysis
Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation and NVIDIA Corporation are the forerunners in the AI Server Market. In May, 2025, NVIDIA and HUMAIN partnered to build AI factories in Saudi Arabia powered by NVIDIA GPUs and supercomputers, aiming to train sovereign AI models and deploy digital twins using Omniverse, positioning the Kingdom as a global leader in AI and data infrastructure. Companies such as Cisco Systems, Inc. and Salesforce, Inc. are the key innovators in AI Server Market.
Market Consolidation Analysis:
The unprecedented rise of artificial intelligence has fundamentally redefined the global computing landscape, placing AI servers at the heart of modern digital infrastructure. As enterprises and governments increasingly deploy AI-driven applications-from large language models to autonomous systems-the demand for high-performance, scalable server architectures has surged.
This chapter presents a detailed analysis of market consolidation dynamics within the global AI server sector. It evaluates the structural and strategic parameters shaping competitive intensity, innovation barriers, and vendor dominance. Drawing from publicly accessible sources such as government publications, OEM disclosures, and business technology insights, the analysis quantifies consolidation levels across key indicators-ranging from technological innovation, regulatory environments, and geopolitical influence, to supply chain dependencies and entry barriers.
Because the innovation is locked within vertically integrated ecosystems, smaller firms struggle to match the scale, R&D spend, and access to training data. This imbalance pushes the consolidation score to its maximum.
Product Life Cycle Analysis:
The AI Server Market is firmly in the growth stage, marked by rapid product innovation, widespread deployment, and major investment from both tech giants and governments. With key players such as NVIDIA, AMD, Intel, Google, AWS, and Microsoft leading the charge, the market is poised to enter maturity in the coming decade-but shows no signs of decline. Future competitiveness will rely on advancements in chip specialization, cooling efficiency, and AI stack integration.
The AI server market is currently in the growth phase, experiencing exponential demand due to the rise of generative AI, large language models (LLMs), and AI-as-a-Service offerings. Governments and corporations alike are building dedicated AI infrastructure, and innovation is shifting from feasibility to performance optimization.
Microsoft Azure and OpenAI deployed tens of thousands of NVIDIA H100 GPUs in custom clusters to train.
Amazon Web Services developed its own Trainium and Inferentia ASIC chips to reduce dependency on NVIDIA, powering internal and third-party workloads like Anthropic's Claude.
Google launched the Cloud TPU v5p, used in their Gemini models and made available through Google Cloud.
Market Growth Factors
The rapid integration of artificial intelligence (AI) across various sectors is a primary catalyst for the burgeoning demand for AI servers. Industries such as healthcare, finance, automotive, retail, and manufacturing are increasingly adopting AI to enhance operational efficiency, decision-making, and customer experiences. In healthcare, AI servers facilitate advanced diagnostics, predictive analytics, and personalized treatment plans by processing vast amounts of medical data. Financial institutions leverage AI for fraud detection, risk assessment, and algorithmic trading, necessitating robust server infrastructures to handle complex computations. Consequently, the rising reliance on AI across key industries is set to significantly propel the demand for high-performance AI servers.
Additionally, Technological innovations in AI-specific hardware components are significantly enhancing the performance and efficiency of AI servers. Developments in Graphics Processing Units (GPUs), Tensor Processing Units (TPUs), Application-Specific Integrated Circuits (ASICs), and Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) have revolutionized the capabilities of AI servers. GPUs and TPUs are designed for parallel processing, making them ideal for training complex AI models and handling large datasets. In summary, advancements in AI-specific hardware are driving unprecedented performance, efficiency, and accessibility, fueling the rapid growth of the AI server market.
Market Restraining Factors
The rapid expansion of AI applications has led to a significant increase in energy consumption by data centers. AI servers, particularly those used for training large models, require substantial computational power, resulting in higher electricity usage. For instance, a single query consumes approximately 2.9 watt-hours of electricity, compared to 0.3 watt-hours for a standard Google search. This surge in energy demand not only raises operational costs but also contributes to increased carbon emissions. A United Nations report highlighted that indirect carbon emissions from major tech companies like Amazon, Microsoft, Alphabet, and Meta rose by an average of 150% between 2020 and 2023, largely due to energy-intensive AI data centers. In light of these challenges, prioritizing energy-efficient innovations and sustainable practices is essential to ensure the responsible growth of AI technologies.
Value Chain Analysis
The value chain of the AI Server Market begins with research and development (R&D) to drive innovation in hardware and software capabilities. This is followed by component sourcing and fabrication, where essential server parts such as processors, GPUs, and memory modules are procured and manufactured. System integration and assembly combines these components into fully functional AI servers. The software ecosystem and optimization layer enhances AI workloads through tailored software. Subsequent stages include testing and quality assurance to ensure performance standards, and marketing and distribution to reach end-users. Post-deployment involves integration in customer environments, aftermarket services and support, and continuous customer feedback, which feeds back into the R&D process, fostering product improvement and innovation.
Regional Outlook
Based on the Region, the market is segmented into North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. North America leads with a 37.20% share in 2024, propelled by early AI adoption, robust cloud infrastructure, and heavy investment in AI-specific server farms. The U.S. remains the largest contributor due to the presence of major technology firms, hyperscalers, and AI chip manufacturers.
Market Competition and Attributes
The AI Server Market remains Highly competitive, driven by regional manufacturers, startups, and niche technology providers. These companies focus on specialized AI workloads, energy-efficient designs, and affordable solutions. The absence of dominant brands creates opportunities for innovation and market entry, though limited resources and scalability challenges constrain the ability of smaller firms to capture significant market share.
Recent Strategies Deployed in the Market
May-2025: Salesforce acquired UK-based AI firm Convergence to boost the development of next-gen AI agents and expand its AI research presence in London. The acquisition supports autonomous workflows and strengthens Salesforce's commitment to advancing innovation in enterprise AI solutions.
May-2025: Huawei introduced its RASTM framework to develop next-generation AI data centers in Uzbekistan, emphasizing reliability, modular construction for quicker deployment, and energy efficiency through AI-driven optimization, supporting the nation's AI development strategy and sustainable digital transformation.
May-2025: NVIDIA launched DGX Spark and DGX Station with partners like Dell, HP, and Acer, offering desktop AI systems delivering server-grade performance. Powered by Grace Blackwell chips, they support advanced AI workloads, bridging local development with cloud and data center scalability.
May-2025: IBM launched LinuxONE 5, a secure, high-performance AI server platform processing 450 billion AI inferences daily. Combined with advanced AI accelerators and hybrid cloud tools, it supports scalable, cost-efficient enterprise AI workloads, driving growth in the AI server market.Apr-2025: HP and Reincubate formed a multi-year partnership to enhance on-device AI video conferencing using neural processing units (NPUs). This collaboration delivers secure, low-latency, and efficient video experiences on next-gen AI PCs, boosting digital collaboration, creativity, and performance for hybrid work.
Apr-2025: Fujitsu and Supermicro expanded their collaboration to launch PRIMERGY GX2570 M8s GPU servers with advanced cooling options, integrated management tools, and maintenance services, enabling enterprises to deploy generative AI infrastructure securely and efficiently without owning physical server assets.
