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세계의 AI 워크로드 관리 시장 규모, 점유율, 업계 분석 리포트 : 배포별, 기업 규모별, 컴포넌트별, 업계별, 지역별 전망 및 예측(2025-2032년)
Global AI Workload Management Market Size, Share & Industry Analysis Report By Deployment, By Enterprise Size, By Component, By Vertical, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1839320
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 09월
페이지 정보 : 영문 581 Pages
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한글목차

세계의 AI 워크로드 관리 시장 규모는 예측 기간 중 33.3%의 CAGR로 시장 성장하며, 2032년까지 3,204억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

주요 하이라이트:

AI 워크로드 관리 시장은 효율적인 컴퓨팅 인프라에 대한 수요 증가와 기업의 데이터량 급증으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 워크로드 관리 분야는 머신러닝과 AI 기술의 등장으로 큰 변화를 겪었습니다. 이러한 발전으로 예측 분석, 실시간 의사결정, 강화학습을 통한 멀티 클라우드, 엣지, 하이브리드 환경 전반의 최적화가 가능해졌습니다. 유럽, 일본, 한국, 미국 등의 조직과 정부는 디지털 전환 전략에 AI 워크로드 관리 도입을 적극 지원하고 있으며, 효율성, 확장성, 컴플라이언스 향상을 위해 AI 워크로드 관리의 역할을 중요하게 여기고 있습니다. 또한 클라우드 서비스 프로바이더도 성장을 지원하고 있으며, 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업에서 AI 기반 솔루션 도입이 진행되고 있습니다.

AI 워크로드 관리 시장은 엣지 컴퓨팅과 지속가능성을 중시하는 워크로드 최적화의 발전으로 성장이 예상됩니다. 기업은 지연시간 최소화, 비용 절감, 분산형 인프라, 데이터 주권 컴플라이언스 등의 과제에 대응하기 위해 AI 시스템을 통합하고 워크로드 관리를 진행하고 있습니다. 또한 에너지 효율도 중요시되고 있으며, AI는 전 세계의 지속가능성 목표에 따라 보다 친환경적인 데이터센터를 실현할 수 있습니다. 시장은 인텔, HPE, Dell, IBM 등 대기업이 하드웨어 가속과 지능형 오케스트레이션 소프트웨어를 결합하여 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 또한 스타트업 기업이나 틈새 시장 기업도 산업 특화형 모델을 제공합니다.

KBV Cardinal matrix-AI 워크로드 관리 시장 경쟁 분석

KBV Cardinal matrix에 나타난 분석에 따르면 Microsoft Corporation, Google LLC, NVIDIA Corporation 및 Amazon Web Services, Inc.가 AI 워크로드 관리 시장의 선두주자입니다. 2025년 8월, 구글 LLC는 IT 기업 NTT 데이터와 제휴하여 기업의 AI 도입과 클라우드 현대화를 가속화했습니다. 산업별 에이전트 AI, Google Distributed Cloud 및 NTT 데이터의 전문성을 활용하여 확장 가능한 AI 솔루션, 클라우드 네이티브 현대화, 안전한 도입, 산업 전반의 혁신 가속화를 통해 기업의 디지털 전환과 AI 기반 운영을 지원합니다. AI를 활용한 운영을 지원합니다. Oracle Corporation, IBM Corporation, Dell Technologies, Inc. 등의 기업은 AI 워크로드 관리 시장의 주요 혁신 기업입니다.

COVID-19의 영향 분석

AI 워크로드 관리 시장은 COVID-19 팬데믹 기간 중 기업이 디지털 전환과 원격 근무 모델을 빠르게 도입하면서 크게 성장했습니다. 온라인 서비스, E-Commerce, 디지털 통신 증가는 컴퓨팅 수요 증가로 이어졌습니다. 이를 통해 리소스 할당 최적화, 실시간 확장성, 클라우드, 엣지, On-Premise 인프라 전반에 걸친 워크로드 오케스트레이션 자동화를 위해 AI를 활용한 솔루션이 필요하다는 것을 알 수 있었습니다. 정부와 기술 리더들은 연구와 디지털 프로젝트에 자금을 투입하여 AI 활용을 가속화했으나, 수작업으로 워크로드를 관리하는 구식 방식은 작동하지 않았습니다. AI 워크로드 관리는 헬스케어, 금융, 물류 등의 분야에 가장 큰 도움이 되었습니다. 예측 분석과 자동화된 의사결정을 통해 전례 없는 문제에 직면했을 때에도 업무를 원활하고 효율적이며 탄력적으로 운영할 수 있도록 했습니다. 이처럼 COVID-19 팬데믹은 시장에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

시장 점유율 분석

전개 전망

배포에 따라 시장은 클라우드와 On-Premise로 구분됩니다. On-Premise 부문은 2024년 시장 매출 점유율의 37%를 차지할 것으로 예측됩니다. AI 워크로드 관리 시장에서 이 부문은 특히 데이터 보안, 컴플라이언스, 지연 시간 요건이 엄격한 조직에서 여전히 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 많은 기업이 IT 인프라를 완벽하게 제어하고 기밀 데이터를 안전한 On-Premise 환경에서 유지하기 위해 On-Premise 솔루션을 선호하고 있습니다.

부품 전망

구성 요소에 따라 시장은 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 서비스 부문은 2024년 시장 매출 점유율의 32%를 차지했습니다. AI 워크로드 관리 시장의 이 부문은 워크로드 관리 시스템의 도입, 통합 및 지속적인 관리를 통해 조직을 지원하는 데 중요한 역할을 했습니다. 제공되는 서비스에는 컨설팅, 시스템 통합, 구현, 기술 지원, 기업이 AI 워크로드 관리 솔루션을 효과적으로 도입하고 최적화할 수 있도록 설계된 매니지드 서비스 등이 포함됩니다.

지역 전망

지역별로 AI 워크로드 관리 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA, 기타 지역으로 분석됩니다. 북미 부문은 2024년 시장에서 35%의 매출 점유율을 기록할 것으로 예측됩니다. AI 워크로드 관리 시장은 북미와 유럽에서 크게 성장하고 있습니다. 이는 잘 구축된 기술 인프라, 정부의 지원 구상, 첨단 클라우드 및 AI의 조기 구축에 기인합니다. 북미에서는 미국을 비롯한 지역 국가들이 AI 기반 IT 현대화에 많은 투자를 하고 있으며, HPE, 인텔, IBM과 같은 주요 기술 프로바이더들이 존재합니다. 또한 Horizon 2020과 같은 구상을 통한 미국 국가 AI R&D 전략과 같은 연방 프로그램은 수요를 촉진하는 엄격한 규제입니다. 또한 유럽에서도 AI 워크로드 관리 시장이 확대되고 있습니다. 이 지역에서는 지속가능하고 에너지 효율적인 워크로드 관리에 중점을 두고 있으며, 이는 성장을 지원하고 있습니다. 또한 EU의 그린컴퓨팅 목표도 확대의 중요한 요인으로 작용하고 있습니다.

아시아태평양 및 LAMEA 지역에서는 AI 워크로드 관리 시장이 크게 성장하고 있습니다. 이러한 확장은 디지털 전환의 급속한 발전과 클라우드 배포 증가에 힘입은 바 큽니다. 아시아태평양에서는 일본, 중국, 인도, 한국 등의 국가에서 스마트 시티 프로젝트, IoT 생태계, 정부 지원 AI 전략의 확대에 힘입어 AI 워크로드 관리에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 또한 LAMEA 지역도 AI 워크로드 관리 시장에서 큰 점유율을 차지했습니다.이는 클라우드 보급률 향상, 데이터센터 인프라 확대, 그리고 정부의 디지털화 지원 노력에 따른 것입니다. 또한 비용 최적화, 확장성, 컴플라이언스 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있으며, 이는 시장 확대로 이어지고 있습니다.

시장 경쟁과 특성

AI 워크로드 관리 시장은 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, 새로운 기술이 속속 등장하고 다양한 제품이 제공되고 있습니다. 주요 업체들은 AI 워크로드의 복잡성을 해결하기 위해 끊임없이 새로운 아이디어를 내놓고 있습니다. 그들은 확장성, 실시간 처리 및 비용 절감에 중점을 두고 있습니다. 전략적 파트너십, 인수, 그리고 새로운 기술의 활용은 모두 시장의 변화에 영향을 미칩니다. 이러한 경쟁 환경은 기업이 성능과 효율성을 지속적으로 향상시키도록 유도하고 있으며, 이는 강력한 AI 워크로드 솔루션을 찾는 기업에게 유리한 상황입니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 시장 동향 - AI 워크로드 관리 시장

제5장 경쟁의 현황 - AI 워크로드 관리 시장

제6장 제품수명주기 - AI 워크로드 관리 시장

제7장 시장 통합 - AI 워크로드 관리 시장

제8장 경쟁 분석 - 세계

제9장 AI 워크로드 관리 시장의 밸류체인 분석

제10장 주요 고객 기준 - AI 워크로드 관리 시장

제11장 세계의 AI 워크로드 관리 시장 : 배포별

제12장 세계의 AI 워크로드 관리 시장 : 기업 규모별

제13장 세계의 AI 워크로드 관리 시장 : 컴포넌트별

제14장 세계의 AI 워크로드 관리 시장 : 업계별

제15장 세계의 AI 워크로드 관리 시장 : 지역별

제16장 기업 개요

제17장 AI 워크로드 관리 시장의 성공 필수 조건

KSA
영문 목차

영문목차

The Global AI Workload Management Market size is expected to reach $320.48 billion by 2032, rising at a market growth of 33.3% CAGR during the forecast period.

Key Highlights:

The AI workload management market has rapidly grown because of the increasing demand for efficient computing infrastructure and exponential data growth among enterprises. The field of workload management has witnessed significant transformation with the advent of machine learning, and AI technologies. These advancements allow predictive analytics, real-time decision making, and reinforcement learning for optimization across multi-cloud, edge, and hybrid environment. Organizations and governments in Europe, Japan, South Korea, and the US are largely supporting the deployment of AI workload management into digital transformation strategies, focusing its role in enhancing efficiency, scalability, and compliance. Further, cloud service providers have also supported growth, while industries like finance, healthcare, and manufacturing are adopting AI-based solutions.

The AI workflow management market is estimated to grow due to edge computing, sustainability-driven workload optimization. Companies are integrating AI systems to manage workloads across minimize latency, reduce costs, distributed infrastructure, and compliance with data sovereignty needs. Also, energy efficiency has become crucial, with artificial intelligence allowing greener data centres aligned with sustainability goals worldwide. The market witnesses intense competition with major players such as Intel, HPE, Dell and IBM combining hardware acceleration with intelligent orchestration software. Moreover, startups and niche players are offering industry-specific models.

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 March, 2025, Oracle Corporation teamed up with NVIDIA to accelerate enterprise agentic AI deployment, integrating NVIDIA AI Enterprise with Oracle Cloud Infrastructure. The collaboration enables no-code AI deployment, AI vector search, and real-time inference, providing scalable, secure, and optimized solutions for enterprises, supporting AI applications from edge to cloud, enhancing performance and reducing operational complexity. Moreover, In February, 2025, Dell Technologies, Inc. announced the partnership with NVIDIA to simplify large-scale AI deployment. Integrating Dell AI Factory infrastructure with NVIDIA Run:ai orchestration optimizes GPU use, streamlines resource management, and supports the entire AI lifecycle. This unified solution enables scalable, efficient AI development and deployment across on-premises, cloud, and hybrid environments.

KBV Cardinal Matrix - AI Workload Management Market Competition Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation, Google LLC, NVIDIA Corporation, and Amazon Web Services, Inc. are the forerunners in the AI Workload Management Market. In August, 2025, Google LLC teamed up with NTT DATA, an IT company to accelerate enterprise AI adoption and cloud modernization. Leveraging industry-specific agentic AI, Google Distributed Cloud, and NTT DATA's expertise, the collaboration enables scalable AI solutions, cloud-native modernization, secure deployments, and faster innovation across industries, supporting enterprises in digital transformation and AI-powered operations. Companies such as Oracle Corporation, IBM Corporation, Dell Technologies, Inc. are some of the key innovators in AI Workload Management Market.

COVID 19 Impact Analysis

The AI Workload Management Market grew a lot during the COVID-19 pandemic because businesses quickly adopted digital transformation and remote work models. The rise in online services, e-commerce, and digital communications led to a rise in computing needs. This made it clear that AI-powered solutions are needed to optimize resource allocation, allow for real-time scalability, and automate workload orchestration across cloud, edge, and on-premises infrastructures. Governments and tech leaders sped up the use of AI by putting money into research and digital projects, while old-fashioned ways of managing workloads by hand didn't work. AI workload management helped sectors like healthcare, finance, and logistics the most. It used predictive analytics and automated decision-making to keep operations running smoothly, efficiently, and resiliently in the face of unprecedented challenges. Thus, the COVID -19 pandemic had a Positive impact on the market.

Market Share Analysis

Deployment Outlook

Based on Deployment, the market is segmented into Cloud, and On-Premise. The On-Premise segment witnessed 37% revenue share in the market in 2024. This segment of the AI Workload Management Market remained significant, particularly among organizations with stringent data security, compliance, and latency requirements. Many enterprises preferred on-premise solutions to maintain full control over their IT infrastructure, ensuring that sensitive data remained within their secure premises.

Component Outlook

Based on Component, the market is segmented into Solution, and Services. The Services segment witnessed 32% revenue share in the market in 2024. This segment of the AI Workload Management Market also played an important role in supporting organizations throughout the deployment, integration, and ongoing management of workload management systems. Service offerings typically included consulting, system integration, implementation, technical support, and managed services designed to help businesses effectively deploy and optimize their AI workload management solutions.

Regional Outlook

Region-wise, the AI Workload Management Market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 35% revenue share in the market in 2024. The AI workload management market is witnessing significant growth in North America and Europe. This is because of well-established technological infrastructure, supportive initiatives by government, and early adoption of advanced cloud and AI. In North America, regional nations such as the US witness significant investments in AI=based IT modernization and the presence of major technology providers like HPE, Intel and IBM. Furthermore, federal programs such as the US National AI R&D Strategic by initiatives like Horizon 2020 are stringent regulations that also drive the demand. In addition, the AI workload management market is also expanding in Europe region. The region's focus on sustainable and energy-efficient workload management is supporting growth. Also, the EU's green computing goals are a key factor leading to expansion.

In Asia Pacific and LAMEA region, the AI workload management market is witnessing substantial expansion. This expansion is backed by surged digital transformation and rising cloud adoption. In the Asia Pacific, nations such as Japan, China, India, and South Korea are witnessing rising investment in AI workload management, supported by expanding smart city projects, IoT ecosystems, and government supported AI strategies. Moreover, LAMEA region is also expected to have noticeable share in AI workload management market. This is due to increasing cloud penetration, growing data centre infrastructure, and government initiatives supporting digitalization. The region is also witnessing increasing demand for cost optimization, scalability, and compliance solutions, thereby leading to market expansion.

Market Competition and Attributes

There is a lot of competition in the AI workload management market, with new technologies coming out quickly and a wide range of products available. Key players are always coming up with new ideas to deal with the growing complexity of AI workloads. They focus on scalability, real-time processing, and lowering costs. Strategic partnerships, acquisitions, and the use of new technologies all have an effect on how the market changes. This competitive environment pushes companies to constantly improve their performance and efficiency, which is good for businesses looking for strong AI workload solutions.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global AI Workload Management Market Report Segmentation

By Deployment

By Enterprise Size

By Component

By Vertical

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Market Trends - AI Workload Management Market

Chapter 5. State of Competition - AI Workload Management Market

Chapter 6. Product Life Cycle - AI Workload Management Market

Chapter 7. Market Consolidation - AI Workload Management Market

Chapter 8. Competition Analysis - Global

Chapter 9. Value Chain Analysis of AI Workload Management Market

Chapter 10. Key Customer Criteria - AI Workload Management Market

Chapter 11. Global AI Workload Management Market by Deployment

Chapter 12. Global AI Workload Management Market by Enterprise Size

Chapter 13. Global AI Workload Management Market by Component

Chapter 14. Global AI Workload Management Market by Vertical

Chapter 15. Global AI Workload Management Market by Region

Chapter 16. Company Profiles

Chapter 17. Winning Imperatives of AI Workload Management Market

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