Stratistics MRC에 따르면 세계의 데이터센터용 그래픽 프로세싱 유닛(GPU) 시장은 2023년에 149억 9,000만 달러로 평가되었고, 2030년까지는 1,116억 4,000만 달러에 달할 것으로 예측되며, 예측 기간 중 33.2%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.
데이터센터용 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)은 데이터센터 환경 내에서 그래픽 렌더링 및 병렬 처리 작업을 가속화하도록 설계된 전용 프로세서입니다. 병렬 처리 기능을 사용하면 여러 작업을 동시에 실행할 수 있어 계산 효율이 향상됩니다. 데이터센터는 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 분석, 과학 시뮬레이션 등의 작업을 가속화하기 위해 GPU를 사용합니다.
기업의 데이터센터용 GPU 채용 증가
데이터 분석, 인공지능, 머신러닝 등 작업의 계산 능력을 강화하기 위해 GPU를 활용하는 기업이 늘고 있습니다. GPU는 병렬 처리 능력으로 복잡한 계산을 가속화하여 더 빠른 인사이트와 의사결정을 가능하게 합니다. GPU를 탑재한 데이터센터에 대한 요구는 기업이 데이터 중심의 운영을 채택함에 따라 증가하고 있습니다. 게다가 이러한 GPU는 기존의 그래픽 처리 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 첨단 컴퓨팅 워크로드의 증가하는 수요에 대응하는 힘을 기업에 제공합니다. 따라서 GPU는 시장 성장을 가속합니다.
높은 초기 비용
GPU 자체 및 냉각 시스템과 같은 지원 및 인프라를 포함한 GPU 기술과 관련된 취득 및 도입 비용은 기업에게 상당한 금전적 장벽이 될 것입니다. 이 초기 투자는 일부 기업, 특히 중소기업의 경우 GPU 솔루션 채택을 망설이게 하고 전체 채용률에 영향을 줄 수 있습니다. 컴퓨팅 성능의 장기적인 이점에도 불구하고 상당한 선행 투자는 데이터센터에서 GPU의 광범위한 통합을 방해하여 시장 성장을 제한할 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅에 대한 수요
GPU는 병렬 처리 능력을 통해 HPC 작업의 특징인 병렬 워크로드를 효과적으로 관리함으로써 성능 향상을 실현합니다. 데이터센터의 GPU 가속 솔루션의 필요성은 다양한 분야가 복잡하고 데이터 집약적인 시뮬레이션에 의존하기 때문에 증가하고 있습니다. 게다가 GPU는 데이터 분석, 과학 연구, 엔지니어링 분야에서 계산 능력을 높이고 연구 성과를 가속화하는 데 필수적이며 새로운 요구에 대응할 필요성이 높아지고 있습니다. 이렇게 하면 시장 확대가 촉진됩니다.
데이터 보안에 대한 우려
GPU는 데이터센터에서 민감한 데이터 및 비밀 데이터를 처리하는 데 매우 중요한 역할을 하기 때문에 GPU 아키텍처에 보안 침해나 취약성이 있으면 데이터 무결성 및 기밀성이 손상될 수 있습니다. 데이터 침해가 발생하면 조직의 신뢰가 손실되고 GPU 채택 및 활용 확대가 억제될 수 있습니다. 사이버 보안 위협이 진화하고 있기 때문에 GPU에서 처리되는 데이터를 보호하기 위한 견고한 조치가 필요하며 보안에 약점이 있다고 인식되면 시장 성장에 영향을 줄 수 있습니다.
COVID-19의 영향
디지털 변환과 원격 근무의 급속한 보급으로 고성능 컴퓨팅과 GPU 가속 앱에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 연구, 헬스케어, 엔터테인먼트 등 업계에서는 데이터 분석, 컨텐츠 제작, 의료 시뮬레이션 등의 작업으로 GPU 수요가 증가하고 있습니다. 팬데믹은 견고한 데이터센터 인프라의 중요한 의의에 주목을 받고, 세계 공급망의 혼란이나 특정 업계의 변동이 있었더라도 변화하는 처리 수요에 대응하기 위해 GPU 기술에 투자를 촉구했습니다.
예측 기간 동안 클라우드 부문이 최대가 될 전망
클라우드 부문이 최대 점유율을 차지하는 것으로 추정됩니다. 클라우드 제공업체는 GPU를 활용하여 가상화 환경의 성능을 향상시키고 그래픽 렌더링, 인공지능, 고성능 컴퓨팅 등 다양한 워크로드를 지원합니다. 이 부문을 통해 기업은 확장 가능하고 온디맨드로 GPU 가속 리소스에 액세스할 수 있어 컴퓨팅 집약적인 작업을 비용 효율적이고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 복잡한 컴퓨팅 워크로드를 가상화 GPU 리소스로 오프로드하는 경향이 커지고 있음을 반영하여 광범위한 용도와 업계에 유연성 및 확장성을 제공합니다.
예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상되는 것은 관공청 부문입니다.
관공청 부문은 예측 기간 동안 유리한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 정부는 과학 연구, 방어 시뮬레이션, 데이터 분석 등의 용도로 GPU를 활용하고 있습니다. GPU는 이러한 조직이 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 하고 국가 안보에서 공공 서비스에 이르기까지 광범위한 이니셔티브를 지원합니다. 또한 거버넌스, 연구, 전략적 의사결정에 필수적인 작업의 계산 능력을 강화하는데 있어서 GPU가 중요한 역할을 담당하고 있는 것도 강조되고 있습니다. 정부의 데이터센터용 GPU의 채용은 공공 부문의 운영에 있어서의 효율 및 퍼포먼스의 향상을 위해 첨단 기술을 활용한다는 헌신을 반영하고 있습니다.
아시아태평양은 전자상거래 증가, 기술 인프라 진보, 데이터 주도 이니셔티브 확대로 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 중국, 일본, 인도 등의 국가들이 최첨단을 달리고 있으며, 과학 연구, 게임, 클라우드 서비스를 위한 GPU 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한 아시아태평양에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스가 급격히 증가하고 있으며 주요 클라우드 제공업체가 데이터센터 기능을 확대하고 있습니다. 이 지역은 산업 혁신 및 자동화에 주력하고 있으며 데이터센터용 GPU 수요를 더욱 촉진하고 있습니다.
북미는 예측 기간 동안 수익성이 높은 성장이 예상됩니다. 이 지역은 AI, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅 용도의 주요 기업로, 데이터센터용 GPU의 높은 수요로 이어지고 있습니다. 실리콘 밸리를 포함한 미국의 주요 기술 거점은 기술 혁신, 연구 개발에 기여하고 있습니다. 게임 업계의 융성이 GPU 수요를 뒷받침하는 한편, 클라우드 컴퓨팅 공급자는 GPU 중심의 인프라에 대한 투자를 계속하고 있습니다. 디지털 전환에 강한 관심을 보이는 북미는 데이터센터용 GPU 시장의 세계적인 전망을 형성하는데 중요한 영향력을 지속하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Data Center Graphical Processing Unit (GPU) Market is accounted for $14.99 billion in 2023 and is expected to reach $111.64 billion by 2030 growing at a CAGR of 33.2% during the forecast period. Data Center Graphical Processing Units (GPUs) are specialized processors designed to accelerate graphics rendering and parallel processing tasks within data center environments. Their parallel processing capabilities enable simultaneous execution of multiple tasks, enhancing computational efficiency. In data centres, GPUs are used to accelerate tasks such as artificial intelligence (AI), machine learning (ML), high-performance computing (HPC), data analytics, and scientific simulations.
Rising adoption of data center GPUs in enterprises
Enterprises are increasingly leveraging GPUs to enhance their computational capabilities for tasks like data analytics, artificial intelligence, and machine learning. GPUs, with their parallel processing prowess, accelerate complex computations, enabling quicker insights and decision-making. The need for GPU-equipped data centres is increasing as companies embrace data-driven operations. Furthermore, these GPUs not only improve performance in traditional graphics processing but also empower enterprises to address the growing demands of advanced computing workloads. Thus, it will propel market growth.
High initial costs
The acquisition and implementation expenses associated with GPU technology, including the GPUs themselves and supporting infrastructure like cooling systems, present a considerable financial barrier for organizations. This initial investment can deter some businesses, particularly smaller enterprises, from embracing GPU solutions, impacting the overall adoption rate. Despite the long-term benefits of computational performance, the substantial upfront expenditures may hinder widespread integration of GPUs in data centres, limiting the market's growth.
Demand for high-performance computing
GPUs provide improved performance by effectively managing the parallel workloads that are characteristic of HPC operations due to their parallel processing capabilities. The need for GPU-accelerated solutions in data centres is rising as various sectors rely on intricate and data-intensive simulations. Moreover, GPUs are essential for increasing computational power and accelerating research outcomes in data analysis, scientific research, and engineering, where there is a growing need to meet emerging needs. Thereby, it will enhance market expansion.
Data security concerns
As GPUs play a pivotal role in processing sensitive and confidential data in data centres, any security breach or vulnerability in GPU architectures could compromise data integrity and confidentiality. Instances of data breaches could lead to a loss of trust among organisations, deterring them from adopting or expanding GPU usage. The evolving landscape of cybersecurity threats necessitates robust measures to safeguard data processed by GPUs, and any perceived weaknesses in security may impact the market's growth.
Covid-19 Impact
High-performance computing and GPU-accelerated apps were in more demand due to the rapid uptake of digital transformation and remote work practices. GPU demands have increased for jobs like data analytics, content creation, and medical simulations in industries like research, healthcare, and entertainment. The pandemic brought attention to the crucial significance of strong data centre infrastructure and encouraged investments in GPU technology to meet changing processing demands, even though there were some supply chain disruptions worldwide and fluctuations in particular industries.
The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud segment is estimated to hold the largest share. Cloud providers leverage GPUs to enhance the performance of virtualized environments, catering to diverse workloads such as graphics rendering, artificial intelligence, and high-performance computing. This segment allows businesses to access GPU-accelerated resources on a scalable and on-demand basis, facilitating cost-effective and efficient processing of computationally intensive tasks. Moreover, it reflects the growing trend of offloading complex computational workloads to virtualized GPU resources, offering flexibility and scalability for a wide range of applications and industries.
The government segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The government segment is anticipated to have lucrative growth during the forecast period. Governments leverage GPUs for applications such as scientific research, defence simulations, and data analytics. GPUs enable these entities to process vast amounts of data efficiently, supporting initiatives ranging from national security to public services. Furthermore, it underscores the critical role of GPUs in enhancing computational capabilities for tasks essential to governance, research, and strategic decision-making. The adoption of GPUs in government data centres reflects a commitment to leveraging advanced technologies for improved efficiency and performance in public sector operations.
Asia Pacific commanded the largest market share during the extrapolated period owing to a rise in e-commerce, technological infrastructure advancements, and growing data-driven initiatives. Countries like China, Japan, and India are at the forefront, investing heavily in GPU technology for scientific research, gaming, and cloud services. Furthermore, the rise of cloud computing services is significant in the Asia Pacific, with major cloud providers expanding their data center capabilities. The region's focus on industrial innovation and automation further drives the demand for GPUs in data centres.
North America is expected to witness profitable growth over the projection period. The region is a key player in AI, machine learning, and high-performance computing applications, leading to a high demand for GPUs in data centres. Major tech hubs in the United States, including Silicon Valley, contribute to innovation, research, and development. The gaming industry's prominence fuels the demand for GPUs, while cloud computing providers continue to invest in GPU-centric infrastructure. With a strong focus on digital transformation, North America remains a significant influencer in shaping the global landscape of the data centre GPU market.
Key players in the market
Some of the key players in the Data Center Graphical Processing Unit (GPU) Market include Advanced Micro Devices Inc, Google Inc., Advantech Co. Ltd., IBM Corporation, Huawei Technologies Co. Ltd., Intel Corporation, Imagination Technologies, NVIDIA Corporation, Samsung Electronics Co.Ltd., Qualcomm Technologies, Inc., Micron Technology, Inc., Microsoft Corporation, Graphcore, Arm Limited, Gigabyte Technology Co. Ltd., Apple Inc., Zotac and Micro Devices Inc.
In October 2023, Nvidia and Foxconn joined forces to create data center modules designed for AI-driven factories, utilizing Nvidia's Grace Hopper chips. Through the collaboration, Hon Hai Technology Group (Foxconn) aims to integrate Nvidia's technology to establish innovative data centres.
In October 2023, IBM introduced the new IBM Storage Scale System 6000, a cloud-scale global data platform designed to meet today's data intensive and AI workload demands, and the latest offering in the IBM Storage for Data and AI portfolio
In May 2023, IBM Announces Launch of IBM Hybrid Cloud Mesh to Help Enterprises Regain Control of their Multicloud Infrastructure. Driven by "Application-Centric Connectivity", IBM Hybrid Cloud Mesh is engineered to automate the process, management and observability of application connectivity in and between public and private clouds to help modern enterprises operate their infrastructure across hybrid multicloud and heterogeneous environments.