Stratistics MRC에 따르면, 세계 인공지능(AI) 인프라 시장은 2024년 479억 6,000만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 31.1%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 2,435억 4,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI) 인프라는 AI 애플리케이션의 개발, 배포 및 실행을 지원하는 데 필요한 기반 기술 및 시스템을 말하며, GPU, CPU, FPGA, ASIC 등의 하드웨어 구성요소와 AI 워크로드에 최적화된 소프트웨어 프레임워크, 클라우드 플랫폼, 데이터 스토리지 솔루션 등을 포함한다, AI 인프라는 효율적인 데이터 처리, 모델 학습, 추론을 가능하게 하고, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리와 같은 애플리케이션을 지원하는 AI 인프라는 AI 워크로드에 최적화된 소프트웨어 프레임워크, 클라우드 플랫폼, 데이터 스토리지 솔루션 등을 포함합니다.
업종을 초월한 AI 도입 확대
의료, 자동차, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업 분야의 기업들이 인공지능(AI)을 활용하여 업무 효율성을 높이고, 절차를 자동화하고, 맞춤형 경험을 제공하고 있습니다. 까다로운 워크로드를 관리하기 위해서는 로봇 프로세스 자동화, 이미지 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등의 애플리케이션을 위한 강력한 AI 인프라가 필요합니다. 예를 들어, 자동차 업계에서는 AI를 자율주행 기술에 접목하고, 헬스케어 분야에서는 AI를 약물 연구 및 진단에 활용하고 있습니다. 이러한 광범위한 응용 분야는 클라우드 기반 솔루션, 고급 하드웨어, 확장 가능한 고성능 컴퓨팅 시스템에 대한 수요를 증가시키고 있으며, AI 인프라 개발에 대한 지속적인 투자를 촉진하고 있습니다.
데이터의 프라이버시 및 보안에 대한 우려
AI 시스템의 학습과 의사결정을 위해서는 금융, 의료, 개인정보 등 대량의 개인정보가 필요하며, CCPA, GDPR, HIPAA와 같은 엄격한 법률이 존재하기 때문에 부적절한 데이터 취급은 위반, 무단 액세스, 규정 위반으로 이어질 수 있습니다. 클라우드 기반 AI 인프라는 데이터 유출 및 사이버 공격의 가능성으로 인해 더 많은 취약점을 가지고 있습니다. 이러한 위험을 줄이기 위해서는 강력한 암호화, 안전한 데이터 저장 및 접근 제어 시스템을 도입하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 우려는 AI 인프라를 도입하는 것을 어렵게 할 뿐만 아니라, 특히 규제가 엄격한 분야에서 AI를 사용하는 기업의 준비 태세에도 영향을 미칠 수 있습니다.
고성능 컴퓨팅(HPC)에 대한 수요 증가
AI 애플리케이션은 특히 머신러닝과 딥러닝을 사용하는 애플리케이션은 대규모 데이터세트를 처리하고 분석하기 위해 많은 처리 능력을 필요로 하는데, HPC 시스템은 필요한 처리 능력을 제공하고 GPU, 병렬 컴퓨팅, TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 특수 하드웨어를 활용하여 AI 모델의 추론과 학습을 가속화합니다. Processing Unit) 등의 특수 하드웨어를 활용하여 AI 모델의 추론과 학습을 가속화합니다. 특히 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 자율 시스템 등의 분야에서 AI 기술이 발전함에 따라 더 빠르고 강력한 컴퓨팅 인프라가 점점 더 많이 요구되고 있습니다. 현대 AI 워크로드의 효율성, 확장성 및 성능에 대한 요구사항을 충족시키기 위해 HPC의 필요성이 증가함에 따라 최첨단 인프라 솔루션에 대한 투자가 증가하고 있습니다.
높은 도입 비용
GPU나 TPU와 같은 강력한 처리 리소스나 전용 장비는 감당하기 어려울 수 있습니다. 또한, 복잡한 AI 모델 개발 및 훈련, 고품질 데이터세트 확보 및 유지, 유능한 AI 전문가를 고용하는 데 많은 재정적 투자가 필요하며, AI 시스템을 현재 IT 인프라와 통합하는 것은 어렵고 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 이러한 요소들을 종합적으로 고려하면, AI 도입은 모든 규모의 기업에게 큰 비용 부담이 될 수 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19 사태는 인공지능(AI) 인프라 시장에 다양한 영향을 미쳤습니다. 한편으로는 원격 근무, 헬스케어, E-Commerce, 공급망 관리에서 디지털 기술과 AI 기반 솔루션에 대한 의존도가 높아지면서 AI 인프라에 대한 수요가 급증했습니다. 반면, 세계 공급망의 혼란과 경제의 불확실성으로 인해 새로운 AI 프로젝트 개발이 지연되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 팬데믹은 비즈니스 연속성에서 AI의 중요성을 강조하며 다양한 분야에서 AI 인프라에 대한 장기적인 투자를 촉진했습니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석과 같은 AI 애플리케이션을 지원하는 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 하드웨어 분야가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되며, AI 모델이 복잡해짐에 따라 GPU, TPU, FPGA와 같은 전용 하드웨어는 처리 속도와 효율성을 높이기 위해 필수적입니다. 하드웨어는 처리 속도와 효율성을 가속화하는 데 필수적입니다. 또한, 헬스케어, 자동차, 금융 등 다양한 산업에서 AI를 도입함에 따라 대규모 데이터 처리 및 실시간 추론을 처리할 수 있는 강력하고 확장 가능하며 에너지 효율적인 하드웨어 솔루션이 요구되고 있습니다.
불법행위 탐지 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
사이버 위협의 고도화, 실시간 의사결정의 필요성, 금융 거래량 증가로 인해 부정행위 탐지 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 고성능 인프라를 갖춘 AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 기존 방식보다 더 빠르고 정확하게 패턴, 이상 징후, 잠재적 부정 행위를 탐지할 수 있습니다. AI는 은행, E-Commerce, 보험, 금융 서비스 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 의심스러운 행동을 실시간으로 식별하여 조직이 부정행위를 방지하고 금전적 손실을 줄이고 보안을 강화하는 데 도움을 주고 있습니다.
아시아태평양은 다양한 분야의 급속한 디지털 혁신, AI 이니셔티브에 대한 정부 지원 증가, 급성장하는 신흥 기업 생태계로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 인구가 많고 가처분 소득이 증가하면서 E-Commerce, 핀테크, 헬스케어, 스마트 시티 등의 분야에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한, 5G 기술과 클라우드 컴퓨팅의 발전은 AI 애플리케이션의 보급에 필요한 인프라를 제공하여 시장 성장을 더욱 가속화시키고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상되는데, 이는 혁신을 촉진하는 탄탄한 벤처 캐피털 생태계에 기인합니다. 민간 및 공공 부문의 AI R&D에 대한 막대한 투자는 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다. 이 지역은 고도로 숙련된 인력을 보유하고 있으며, 신흥 기술을 조기에 채택하는 문화가 있어 AI 인프라 솔루션에 이상적인 시장으로 평가받고 있습니다. 또한, 헬스케어, 금융, 자율주행차 등 다양한 산업에서 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 고급 컴퓨팅 능력과 특수 하드웨어에 대한 필요성이 증가하면서 시장을 견인하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market is accounted for $47.96 billion in 2024 and is expected to reach $243.54 billion by 2030 growing at a CAGR of 31.1% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) Infrastructure refers to the foundational technologies and systems required to support the development, deployment, and execution of AI applications. It encompasses hardware components such as GPUs, CPUs, FPGAs, and ASICs, along with software frameworks, cloud platforms, and data storage solutions optimized for AI workloads. AI infrastructure enables efficient data processing, model training, and inference, supporting applications like machine learning, deep learning, and natural language processing.
Increased adoption of AI across industries
Enterprises across industries like healthcare, automotive, finance, retail, and manufacturing are utilizing artificial intelligence (AI) to improve operational efficiency, automate procedures, and provide customized experiences. To manage demanding workloads, applications such as robotic process automation, image recognition, natural language processing, and predictive analytics need strong AI infrastructure. For instance, the automobile industry incorporates AI into autonomous driving technologies, and the healthcare sector uses AI for drug research and diagnostics. This broad use is increasing demand for cloud-based solutions, sophisticated hardware, and scalable, high-performance computing systems, which is fueling ongoing investment in the development of AI infrastructure.
Data privacy and security concerns
Large volumes of private information, such as financial, medical, and personal data, are necessary for AI systems to be trained and make decisions. With strict laws like the CCPA, GDPR, and HIPAA, improper data handling can result in breaches, illegal access, and noncompliance. Because of the possibility of data leaks and cyberattacks, cloud-based AI infrastructure introduces an additional degree of vulnerability. To reduce these dangers, it is crucial to have strong encryption, safe data storage, and access control systems in place. These worries not only make deploying AI infrastructure more difficult, but they also affect businesses' readiness to use AI, particularly in highly regulated sectors.
Growing demand for high-performance computing (HPC)
AI applications need a lot of processing power to process and analyze large datasets, particularly those that use machine learning and deep learning. HPC systems offer the required processing power, utilizing GPUs, parallel computing, and specialized hardware such as TPUs (Tensor Processing Units) to speed up AI model inference and training. Faster and more potent computing infrastructure is becoming more and more necessary as AI technologies develop, particularly in fields like computer vision, natural language processing, and autonomous systems. Investment in cutting-edge infrastructure solutions is fueled by the growing need for HPC in order to satisfy the efficiency, scalability, and performance demands of contemporary AI workloads.
High cost of implementation
Powerful processing resources and specialized gear, such as GPUs and TPUs, might be unaffordable. Significant financial investments are also required for the development and training of complex AI models, the acquisition and upkeep of high-quality datasets, and the employment of qualified AI specialists. It can be difficult, expensive, and time-consuming to integrate AI systems with current IT infrastructure. When taken as a whole, these elements make implementing AI a significant cost commitment for companies of all sizes.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic had a mixed impact on the Artificial Intelligence (AI) Infrastructure market. On one hand, the increased reliance on digital technologies and AI-driven solutions for remote work, healthcare, e-commerce, and supply chain management accelerated demand for AI infrastructure. On the other hand, global supply chain disruptions and economic uncertainties slowed the deployment of new AI projects. Despite this, the pandemic highlighted the importance of AI for business continuity, driving long-term investments in AI infrastructure across various sectors.
The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period
The hardware segment is estimated to be the largest, due to the increasing demand for high-performance computing to support AI applications like machine learning, deep learning, and data analytics. As AI models become more complex, specialized hardware such as GPUs, TPUs, and FPGAs are essential for accelerating processing speed and efficiency. Additionally, the growing adoption of AI in industries like healthcare, automotive, and finance requires powerful, scalable, and energy-efficient hardware solutions to handle large-scale data processing and real-time inference.
The fraud detection segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The fraud detection segment is anticipated to witness the highest CAGR during the forecast period, due to the rising sophistication of cyber threats, the need for real-time decision-making, and the growing volume of financial transactions. AI-driven systems, powered by high-performance infrastructure, can analyze vast amounts of data to detect patterns, anomalies, and potential fraudulent activities faster and more accurately than traditional methods. Applications of AI in fraud detection span across banking, e-commerce, insurance, and financial services, helping organizations prevent fraud, reduce financial losses, and enhance security by identifying suspicious behavior in real time.
Asia Pacific is expected to have the largest market share during the forecast period due to rapid digital transformation across various sectors, increasing government support for AI initiatives, and a burgeoning start-up ecosystem. The region's large and growing population, coupled with rising disposable incomes, is fueling demand for AI-powered solutions in areas such as e-commerce, fintech, healthcare, and smart cities. Furthermore, advancements in 5G technology and cloud computing are providing the necessary infrastructure for the widespread adoption of AI applications, further accelerating market growth.
During the forecast period, the North America region is anticipated to register the highest CAGR, owing to a robust venture capital ecosystem fostering innovation. Significant investments in AI research and development by both private and public sectors further fuel market growth. The region boasts a highly skilled workforce and a culture of early adoption of emerging technologies, making it an ideal market for AI infrastructure solutions. Additionally, the increasing demand for AI applications across various industries, such as healthcare, finance, and autonomous vehicles, is driving the need for advanced computing power and specialized hardware, propelling the market forward.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market include NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Microsoft Corporation, Amazon Web Services (AWS), IBM Corporation, Oracle Corporation, Advanced Micro Devices, Inc. (AMD), Huawei Technologies Co., Ltd., Hewlett Packard Enterprise (HPE), Dell Technologies, Samsung Electronics Co., Ltd., Cerebras Systems, Graphcore, Qualcomm Technologies, Inc., Xilinx, Inc. (AMD), Fujitsu Limited, Cisco Systems, Inc., Micron Technology, Inc., and Tencent Holdings Limited.
In December 2024, Intel announced the new Intel(R) Arc(TM) B-Series graphics cards. The Intel(R) Arc(TM) B580 and B570 GPUs offer best-in-class value for performance at price points that are accessible to most gamers1, deliver modern gaming features and are engineered to accelerate AI workloads.
In October 2024, Siemens is revolutionizing industrial automation with Microsoft. Through their collaboration, they have taken the Siemens Industrial Copilot to the next level, enabling it to handle the most demanding environments at scale. Combining Siemens' unique domain know-how across industries with Microsoft Azure OpenAI Service, the Copilot further improves handling of rigorous requirements in manufacturing and automation.