GPUaaS(GPU as a Service) - 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2024-2029년)
GPU As A Service - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
상품코드:1550029
리서치사:Mordor Intelligence
발행일:2024년 09월
페이지 정보:영문
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한글목차
GPUaaS(GPU as a Service) 시장 규모는 2024년 50억 5,000만 달러로 추정되며, 2029년에는 182억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간(2024-2029년) 동안 29.20%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
주요 하이라이트
세계 그래픽 처리 장치(GPU) 시장은 주로 2D 및 3D 그래픽과 관련된 복잡한 수학 계산을 관리하기 위한 전용 프로세서에 대한 수요 증가에 힘입어 성장하고 있습니다. 또한, 제조, 자동차, 부동산, 헬스케어 등 다양한 산업에서 그래픽 애플리케이션과 3D 컨텐츠를 지원하는 프로세서의 사용이 확대되고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 자동차 산업에서는 CAD 및 시뮬레이션 소프트웨어가 그래픽 프로세싱 유닛을 지원하여 사실적인 이미지와 애니메이션을 생성하여 제조 및 설계 애플리케이션을 촉진하고 있습니다.
GPUaaS 업체들은 다양한 애플리케이션을 위해 가상화 GPU를 대여할 수 있는 GPU를 제공함으로써 기업들이 값비싼 컴퓨팅 인프라에 투자할 필요가 없도록 돕고 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 수천 페이지에 달하는 방대한 양의 코드와 알고리즘을 필요로 합니다. 따라서 CPU로는 불가능한 작업을 수행하기 위해서는 GPU와 같은 강력한 시스템이 필요합니다.
또한 새로운 자동차 모델과 기계가 더욱 발전하고 있으며, EV 부문의 출현으로 GPU를 사용한 데이터 분석 및 시각화에 대한 수요가 증가하여 시장 성장을 촉진하고 있으며, GPU는 장비를 사용하지 않고도 이러한 작업을 가능하게하는 데 도움이되며 많은 산업에서 작업 할 수 있습니다.
GPUaaS 산업은 지속적인 성능 및 효율성 향상으로 탄력성과 혁신성을 입증하며 다양한 산업 분야에서 성장을 주도하고 있으며, GPUaaS(GPUaaS(GPU as a Service))는 저비용, 클라우드 서비스 제공업체 지원, 온디맨드 확장성 등 몇 가지 장점을 가지고 있습니다. 확장성 등 몇 가지 장점이 있습니다. 최종사용자가 클라우드 기반 GPU 솔루션을 광범위하게 채택함에 따라 SaaS 서비스 모델이 발전할 것으로 예상되며, GPU 시장 기업은 고객에게 SaaS 기반 솔루션을 제공하는 데 점점 더 집중하고 있습니다.
기계학습과 인공지능은 헬스케어, 금융, 제조, 공급망 등 다양한 분야에서 새로운 기술이 되고 있습니다. 머신러닝과 인공지능은 이미지 인식과 자연어 처리에 활용되고 있으며, AI와 ML은 빠른 학습과 간섭 시간으로 인해 분석과 처리를 위한 더 광범위한 데이터베이스를 가지고 있어 계산 부하가 높을 수 있습니다. 그래픽 프로세싱 유닛은 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있기 때문에 인공지능과 머신러닝의 핵심 기술로 부상하고 있습니다.
GPUaaS(GPU as a Service) 산업의 성장을 저해하는 몇 가지 요인이 있습니다. 그 중 하나는 높은 도입 비용으로, 향후 시장 성장을 저해할 것으로 예상됩니다. 또한, 고급 기술에 대한 더 깊은 이해와 서비스형 GPU의 이점에 대한 이해의 필요성도 시장 성장을 제한하는 요인으로 작용하고 있습니다.
COVID-19의 발생과 후유증은 데이터 활용을 증가시켰습니다. 또한, 원격 근무 환경의 증가는 데이터 생성량 증가라는 새로운 기회를 가져왔습니다. 원격 근무 환경은 초대형 데이터센터의 성장으로 이어져 효율적인 네트워킹의 필요성이 대두되고 있습니다.
다양한 데이터센터 공급업체들은 데이터에 대한 끊임없는 수요를 충족시키기 위해 끊임없이 새로운 데이터센터에 투자하고 있습니다. 미국 소프트웨어 및 서비스 기업 협회(NASSCOM)에 따르면, 인도 데이터센터 시장 투자액은 2025년 46억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 인도 데이터센터는 신흥국 시장에 비해 개발 및 운영 비용 효율성이 높다는 것이 가장 큰 장점입니다. 인도의 데이터센터는 주로 뭄바이, 벵갈루루, 첸나이, 델리(NCR), 하이데라바드, 푸네에 집중되어 있습니다. 캘커타, 케랄라, 아메다바드는 향후 데이터센터 거점이 될 것입니다. 이러한 데이터센터 시장 투자 확대가 인도 시장의 수요를 견인하고 있습니다.
GPUaaS(GPU as a Service) 시장 동향
예측 기간 동안 괄목할만한 성장이 예상되는 자동차 시장
GPU는 엔터테인먼트 시스템 및 대시보드 계기판의 그래픽을 강화하여 부드럽고 반응성이 뛰어난 사용자 인터페이스를 가능하게 하며, 실시간 레이 트레이싱을 통해 몰입감을 높이고, 딥러닝 슈퍼샘플링을 통해 성능 저하 없이 선명한 비주얼을 구현하는 등 고급 자동차를 위한 다양한 기능을 지원합니다. 성능 저하 없이 선명한 비주얼을 위해 이미지를 업스케일링하는 딥러닝 슈퍼샘플링과 같은 기능으로 하이엔드 자동차를 지원합니다.
ADAS 및 AV는 실시간 센서 데이터(카메라 데이터, 라이더 데이터, 레이더 데이터 등) 분석에 점점 더 의존하고 있기 때문에 GPU는 코어에 분산된 워크로드를 처리하는 데 적합하며, 물체 감지 및 장면 이해와 같은 작업을 가속화합니다. 속도를 높입니다. 최신 GPU는 그래픽 렌더링에만 국한되지 않고 CUDA와 같은 프레임워크를 통해 커스텀 알고리즘을 실행할 수 있으며, 개발자는 GPU의 성능을 AI 및 가속 컴퓨팅과 같은 특정 자동차 기능에 활용할 수 있습니다. 자동차 산업 전반의 변화를 주도하고 있습니다.
자율주행차 및 자율주행차의 인기가 높아지는 것도 GPU 수요의 주요 성장 요인입니다. 많은 새로운 자동차 모델에는 운전자를 지원하는 다양한 인포테인먼트 시스템 옵션이 탑재되어 있습니다. 현재 대부분의 SUV와 같이 사각지대가 많은 대형 차량에는 특히 주차 카메라가 필요합니다. 전방, 후방, 측면에 카메라를 설치함으로써 운전자는 다른 차량과의 충돌이나 인도와의 충돌을 피할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 모든 카메라/센서를 처리하고 이미지를 렌더링하기 위해서는 GPU가 필요합니다.
또한 자동차의 차량용 인포테인먼트(IVI) 시스템은 점점 더 정교해지고 있습니다. 프리미엄 모델에는 최대 12개의 4K 해상도 디스플레이가 장착되어 있으며, 제스처, 음성, 얼굴 인식 등의 기능이 탑재되어 있습니다. 안드로이드 오토, 애플 카플레이와 같은 기술 지원과 더 큰 화면 크기는 신차 구매 시 소비자의 희망사항 목록에서 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 자동차 제조업체들은 이 기능을 향상시키기 위해 주변 물체를 감지하기 위해 상당히 복잡한 센서와 카메라를 사용하기 시작했습니다. 가장 최근의 혁신은 조감도를 통한 주차 보조 기능입니다. GPU가 센서를 분석하여 차량 주변의 전체 영역을 실시간으로 렌더링하여 운전자가 주변 상황을 더 잘 인식할 수 있도록 도와줍니다.
또한 자동차 산업은 지난 10년간 눈부신 발전을 이루었습니다. 저렴하고 효율적이며 강력한 전기자동차의 개발은 업계에 큰 전환점이 되었습니다. 자율주행의 결과로 중요한 혁신이 전개될 것으로 분석되고 있습니다. 대규모 연구와 컴퓨팅 성능으로 인해 예측 기간 동안 자율주행차의 구현이 예상되며, 테슬라, BMW, 포르쉐 또는 기타 차량에서 인공지능을 구동하기 위해서는 강력한 GPU(및 CPU)가 필요합니다. 또한, GPU는 최신 자동차에 필수적인 기능이기도 합니다.
북미 시장 점유율이 가장 큰 비중을 차지
북미는 국내 채택이 증가하고 소비자들 사이에서 지역 데이터센터, 게임, AI 시장이 확대됨에 따라 세계 GPUaaS(GPU as a Service) 시장의 주요 투자자 및 혁신가 중 하나입니다. 데이터센터 서버, 머신 간 통신, AI와 같은 첨단 기술에 대한 수요 증가는 다른 지역에 비해 두드러지게 나타나고 있습니다. 따라서 서비스형 GPU 시장에 큰 성장 기회를 제공할 것으로 기대되고 있습니다.
이 지역의 자동차 및 운송 산업은 국내 시장 규모와 대량 생산 기술 활용으로 인해 세계에서 가장 중요한 산업 중 하나가 되었습니다. 지난 10년간 이 지역의 자동차 산업은 제조에서 유통에 이르기까지 급격하게 성장했으며, 소비자 취향과 신기술의 변화로 인해 산업은 역사적인 변혁을 맞이했습니다.
북미에는 Honda, Toyota, Ford, Chevrolet, Tesla 등 다양한 기업이 있습니다. 특히 자동화 측면에서 자동차 산업의 선구자이며 이 지역에서 사업을 운영하는 업체들에게 새로운 기회를 제공하고 있으며, CAR(자동차 연구 센터)에 따르면 미국의 자동차 생산량은 2025년까지 1,170만 대에 달할 것으로 예상됩니다.
또한, 이 지역 정부는 미국이 AI 연구개발 및 채택을 가속화하기 위한 전략을 담은 정책 프레임워크인 '국가 AI 전략'을 수립했으며, GPUaaS(GPU as a Service) 및 기타 컴퓨팅 리소스 제공, 국제 협력 강화, R&D 자금 증가, 편견을 줄이고 프라이버시를 보호하는 윤리적 AI 개발에 투자하고 있습니다. 편견을 줄이고 프라이버시를 보호하기 위한 윤리적 AI 개발에 대한 투자도 추진하고 있습니다.
또한 클라우드 기술 채택, 데이터센터 보급 확대, 5G 기술 증가는 이 지역의 시장 성장을 더욱 확대할 것입니다. 이 지역의 데이터센터 및 클라우드 시장 확대는 GPU 기술에 대한 수요를 촉진할 것입니다.
GPUaaS(GPU as a Service) 산업 개요
GPUaaS(GPU as a Service) 시장은 NVIDIA, AWS, IBM, Oracle, Google LLC, Microsoft Corporation 등 소수의 주요 벤더들이 통합되어 지배하고 있습니다. 각 업체들은 신제품 출시, 사업 확장, 전략적 인수합병(M&A), 제휴 및 협력 관계를 통해 시장에서의 입지를 강화하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.
2024년 3월 - 아마존웹서비스(AWS)와 엔비디아는 엔비디아가 2024년에 발표한 엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell) GPU 플랫폼을 AWS에 도입한다고 발표했습니다. AWS는 엔비디아 B100 텐서 코어 GPU와 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩(Grace Blackwell Superchip)을 제공하고, 양사의 전략적 파트너십을 확대함으로써 가장 진보되고 안전한 소프트웨어, 인프라 및 서비스를 제공함으로써 고객이 생성형 인공지능(AI)의 능력을인공지능(AI) 역량을 끌어내는 고객을 지원합니다.
2024년 3월 - Singtel은 싱가포르와 동남아시아에서 GPUaaS(GPU as a Service)를 출시하여 NVIDIA의 AI 컴퓨팅 파워에 대한 액세스를 제공함으로써 성장과 혁신을 촉진하고 있습니다. 서비스에는 '엔비디아 H100 텐서 코어 GPU'가 탑재되어 있습니다.
기타 혜택:
엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 소개
조사 가정과 시장 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
시장 개요
업계의 매력 - Porter's Five Forces 분석
신규 참여업체의 위협
구매자/소비자의 협상력
공급 기업의 교섭력
대체품의 위협
경쟁 기업 간의 경쟁 강도
산업 밸류체인 분석
COVID-19의 후유증과 기타 거시경제 요인이 시장에 미치는 영향
벤더 서비스 가격 분석
데이터센터 서버용 GPU 벤더 분석
제5장 시장 역학
시장 성장 촉진요인
기업의 제네레이티브 AI와 LLM 모델 이용 확대
AR, VR, AI 용도 확대
시장 과제
데이터 보안에 대한 우려
숙련 노동력의 부족
제6장 시장 세분화
용도별
인공지능
고성능 컴퓨팅
기타 용도
기업 유형별
중소기업
대기업
최종사용자별
BFSI
자동차
헬스케어
IT·통신
기타 최종사용자
지역별
북미
유럽
아시아
호주·뉴질랜드
중동 및 아프리카
라틴아메리카
제7장 경쟁 상황
기업 개요
Amazon Web Services Inc.
Microsoft Corporation
Nvidia DGX(Nvidia Corporation)
IBM Corporation
Oracle Systems Corporation
Alphabet Inc(Google)
Latitude.sh
Seeweb
Alibaba cloud
Linode LLC
CoreWeave
제8장 벤더 순위 분석
제9장 시장 전망
ksm
영문 목차
영문목차
The GPU As A Service Market size is estimated at USD 5.05 billion in 2024, and is expected to reach USD 18.20 billion by 2029, growing at a CAGR of 29.20% during the forecast period (2024-2029).
Key Highlights
The global graphics processing unit market is primarily driven by the growing demand for specialized processors to manage complex mathematical calculations related to 2D and 3D graphics. The augmenting use of processors to support graphics applications and 3D content in several industry verticals, including manufacturing, automotive, real estate, and healthcare, is also increasing market growth. For instance, to encourage manufacturing and design applications in the automotive sector, CAD and simulation software support graphic processing units to generate photorealistic images or animations.
GPUaaS companies offer virtualized GPUs that can be rented for a wide range of applications, eliminating the need for businesses to invest in costly computing infrastructure. Artificial intelligence and machine learning (ML) require large amounts of code and algorithms that run across thousands of pages. As a result, robust systems like GPUs are required to perform tasks that cannot be done using CPUs.
In addition, new automotive models and machinery are becoming more advanced. With the advent of EV segments, a growing demand for data analysis and visualization using GPUs drives market growth. GPUs help to enable these operations without using equipment, making tasks possible across many industries.
The GPUaaS industry has proven resilient and innovative, with continuous enhancements in performance and efficiencies, driving its growth across various industries. GPU as a Service (GPUaaS) has several advantages, including low costs, cloud service provider support, and on-demand scaling. The SaaS service model is projected to develop because of the end user's widespread adoption of cloud-based GPU solutions. The GPU market players increasingly focus on providing clients with SaaS-based solutions.
Machine learning and artificial intelligence are emerging technologies in various sectors like healthcare, finance, manufacturing, and supply chain. Machine learning and artificial intelligence are utilized in image recognition and natural language processing. With the rapid training and interference times, AI and ML carry more extensive databases for analyzing and processing that can be computationally intensive. The graphic processing unit emerges as the primary technology in artificial intelligence and machine learning due to its parallel processing, which can handle the processing of large datasets.
A few factors are preventing the GPU as a Service industry from growing. One of them is the high cost of implementation, which is expected to impede the market growth in the future. Further, the need to become more aware of advanced technologies and understand the benefits of GPU as a Service restricts the market growth.
The outbreak and aftereffects of COVID-19 increased the usage of data. Moreover, it presented new opportunities for growing data generation due to increased remote working environments. The remote working environment is leading to the growth in hyper-scale data centers, creating a need for efficient networking.
Various data center vendors consistently invest in new data centers that align with the insatiable need for data. According to the National Association of Software and Service Companies (NASSCOM), India's data center market investment is expected to reach USD 4.6 billion in 2025. India's higher cost efficiency in development and operation is its most significant advantage compared to more mature markets. India's data centers are mainly Mumbai, Bengaluru, Chennai, Delhi (NCR), Hyderabad, and Pune. Calcutta, Kerala, and Ahmedabad are the upcoming data center hubs. These growing data center market investments drive the demand in India's market.
GPU as a Service Market Trends
Automotive is Expected to Witness Remarkable Growth During Forecast Period
GPUs solidify the graphics on the entertainment systems and dashboard instruments, allowing a smooth and reactive user interface. GPUs also support high-end vehicles with features like real-time ray tracing for a better immersive experience and deep learning super sampling to upscale images for sharp visuals without preceding performance.
As ADAS and AVs increasingly rely on analyzing real-time sensor data (camera data, lidar data, radar data, etc.), GPUs are well-suited to handle the workload distributed across their cores, speeding up tasks such as object detection or scene understanding. Modern GPUs do not focus on graphics rendering. They can also run custom algorithms through frameworks like CUDA, which allow developers to leverage the GPU's power for specific automotive functions, such as AI and accelerated computing, fueling the transformation of the entire auto industry.
The rising popularity of self-driving or autonomous vehicles is a primary growth factor for the demand for GPUs. Many new automobile models have various infotainment system options to aid the driver. Currently, parking cameras are required, particularly for larger vehicles with several dead angles, such as most SUVs. A camera on the front, back, or sides can help the driver avoid colliding with other vehicles, scraping sidewalks, etc. Consequently, a GPU is required to process all these cameras/sensors and render the image.
In addition, automotive in-vehicle infotainment (IVI) systems have increasingly become more advanced. Premium models can have up to 12 displays with 4K resolution and features like gesture, voice, and facial recognition. Support for technologies, including Android Auto or Apple CarPlay, and larger screen sizes are the important elements of the consumer's wish lists while buying a new car. Automotive manufacturers have started using considerably more complex sensors and cameras to detect items in the surrounding area to improve this capability. The latest innovation is parking assistance with a bird's eye perspective. As a result, the GPU will analyze the sensors and render the complete area around the vehicle in real-time, allowing drivers to have a better awareness of their surroundings.
Also, the automotive industry has experienced tremendous expansion during the previous decade. The development of affordable, efficient, and powerful electric cars was a major turning point for the industry. Significant innovations are analyzed to roll out as a result of autonomous driving. With significant research and computing power, autonomous vehicle implementation is analyzed to be witnessed during the forecast period, and a strong GPU (and CPU) is required to power artificial intelligence in a Tesla, BMW, Porsche, or any other vehicle. GPUs are also an integral feature of every modern car.
North America Accounts for Significant Market Share
North America is one of the major investors and innovators in the global GPU as a Service market owing to the increasing domestic adoption and expanding regional data center, gaming, and AI market among consumers. The increase in demand for advanced technologies, such as data center servers, machine-to-machine communication, and AI, is significant compared to other regions. Therefore, it is expected to bring huge growth opportunities for the GPU as a Service market.
The region's automotive and transport industry is one of the most important in the world due to the size of the domestic market and the use of mass production techniques. Over the past decade, the region's auto industry has grown dramatically from manufacturing to distribution, changing consumer preferences and new technology, pushing the industry into a historical change.
North America is home to various companies like Honda, Toyota, Ford, Chevrolet, and Tesla. It has been a pioneer in the automotive industry, especially in terms of automation, thus creating new opportunities for the vendors operating in the region. According to CAR (Center for Automotive Research), US motor vehicle production will reach 11.7 million units by 2025.
The regional government has also developed a National AI Strategy, a policy framework that sets out a strategy for the United States to accelerate AI R&D and adoption. It also promotes investments to provide GPU as a Service and other computing resources, increase international collaboration, increase R&D funding, and ethically develop AI to reduce bias and protect privacy.
Also, the adoption of cloud technology, increasing penetration of data centers, and increasing 5G technology further expand the market growth in the region. The increasing expansion of the region's data center and cloud market will also fuel the demand for GPU technology.
GPU as a Service Industry Overview
The GPU as a Service market is consolidated and dominated by a few leading vendors, such as NVIDIA, AWS, IBM, Oracle, Google LLC, and Microsoft Corporation. Companies continuously focus on enhancing their market presence by launching new products, expanding their operations, or entering into strategic mergers and acquisitions, partnerships, and collaborations.
March 2024 - Amazon Web Services (AWS) and NVIDIA announced that the NVIDIA Blackwell GPU platform launched by NVIDIA in 2024 would be introduced on AWS. AWS will provide the NVIDIA B100 Tensor Core GPUs and GB200 Grace Blackwell Superchip, expanding the companies' strategic partnership to offer the most advanced and secure software, infrastructure, and services to assist customers in unlocking generative artificial intelligence (AI) capabilities.
March 2024 - Singtel launched a GPU as a Service (GPUaaS) in Singapore and Southeast Asia, offering access to NVIDIA's AI Computing power to boost growth and innovation. Singtel's GPU as-a-service will be powered by "NVIDIA H100 Tensor Core GPU".
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.2.1 Threat of New Entrants
4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.2.3 Bargaining Power of Suppliers
4.2.4 Threat of Substitute Products
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Industry Value Chain Analysis
4.4 Impact of COVID-19 Aftereffects and Other Macroeconomic Factors on the Market
4.5 Vendor Service Pricing Analysis
4.6 GPU Vendor Analysis for Datacenter Servers
5 MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Rising Usage of Generative AI and LLM Models Across Enterprises
