Stratistics MRC에 따르면, 세계 AI 강화 HPC 시장은 2024년 29억 5,000만 달러로 예측 기간 동안 11.4%의 CAGR로 성장하여 2030년에는 56억 4,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 기존 HPC 시스템에 인공지능을 통합하여 계산 효율성, 확장성, 고급 문제 해결 능력을 향상시키는 것을 AI 확장 HPC라고 하며, AI 강화 HPC는 AI 알고리즘, 기계 학습 모델, 신경망을 활용하여 데이터 처리 및 분석 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, 보다 정확하고 빠른 시뮬레이션, 예측 모델링, 실시간 의사결정을 가능하게 합니다. 의료, 엔지니어링, 금융, 기후 변화 연구 등 대규모 데이터세트가 빠르고 복잡한 계산을 필요로 하는 분야에서는 AI와 HPC의 조합이 특히 큰 효과를 발휘합니다.
HPC-AI Leadership Organization(HALO)에 따르면, HPC-AI 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2022년 전 세계 데이터센터 지출은 620억 달러에 달할 것이며, 그 중 머신러닝과 딥러닝을 추진하는 하이퍼스케일 기업들의 지출은 179억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
실시간 분석에 대한 수요
빠르게 변화하는 세상에서는 신속한 의사결정이 필수적입니다. AI를 활용한 HPC는 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하고 실시간 분석을 가능케함으로써 기업이 트렌드와 사건에 즉각적으로 대응할 수 있도록 돕고, AI는 자율주행차와 같은 산업에서 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 효율적이고 안전한 항해를 보장하기 위해 광범위하게 사용되고 있습니다. AI가 탑재된 HPC 시스템을 통한 즉각적인 시장 데이터 분석은 투자자들이 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 또한, 실시간 환자 데이터 모니터링은 의료와 같은 산업에서 보다 신속한 진단과 개별화된 치료를 가능하게 합니다.
유지보수 및 통합의 복잡성
AI 강화 HPC 시스템을 기존 IT 인프라에 통합하는 과정은 어렵고 시간이 많이 소요됩니다. 복잡한 알고리즘과 더불어, 이러한 시스템은 기존 시스템에서 작동하지 않을 수 있는 특정 하드웨어 및 소프트웨어 설정이 필요하며, AI 강화 HPC 시스템의 복잡성은 AI 강화 HPC 시스템의 관리 및 유지보수를 위해 고급 자격을 갖춘 직원이 자주 필요하다는 사실에 의해 더욱 복잡해집니다. 관리 및 유지보수에 고급 자격을 갖춘 직원이 자주 필요하다는 사실로 인해 더욱 복잡해집니다. 여러 부서와 기능에서 원활한 통합과 운영을 보장하는 것은 조직에 큰 도전이 될 수 있습니다. 또한, 이러한 시스템의 도입과 유지보수는 특히 AI 및 HPC 기술에 대한 기술적 전문 지식의 부족으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다.
지속가능성 및 기후 모델링의 개발
AI를 활용한 HPC는 지속가능성 및 기후변화와 같은 지구적 문제 해결에 필수적이며, AI 기반 HPC 시스템은 기후 모델 시뮬레이션과 방대한 환경 데이터 분석을 통해 기후 패턴 이해, 기후 변화 예측, 기후 변화가 생태계에 미치는 영향 평가에 도움을 주고 있습니다. 과학자들을 지원하고 있습니다. 재생에너지 기술 설계, 에너지 배분 최적화, 환경 정책 평가 등은 모두 HPC를 이용한 시뮬레이션을 통해 이루어지고 있습니다. 또한, 정부와 조직이 지속가능성 목표를 달성하기 위해 AI와 HPC에 대한 투자를 늘리고 있기 때문에 환경 연구, 청정에너지, 지속가능성 혁신에 종사하는 기업에게는 많은 비즈니스 기회가 있습니다.
숙련된 인력에 대한 접근 제한
AI를 활용한 HPC 시장의 성장을 저해할 수 있는 심각한 문제 중 하나는 AI, HPC, 데이터 사이언스, 머신러닝 분야의 전문 인력 부족입니다. 전문성이 요구됩니다. 이러한 분야의 전문가에 대한 수요 증가로 인해 인력 격차가 발생하고 있으며, 이는 인건비를 증가시킬 뿐만 아니라 AI 강화 HPC 시스템을 도입하고 유지하는 조직의 능력을 제한하고 있습니다. 또한, 대학 및 기타 교육 기관이 적절한 교육 프로그램 및 코스에 대한 수요를 충족시키지 못해 인력 부족이 더욱 심화되고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 산업계와 연구기관이 세계 보건 위기 대응을 위해 첨단 컴퓨팅 성능을 요구하면서 AI가 강화된 고성능 컴퓨팅(HPC)에 대한 수요를 크게 가속화했습니다. 신속한 백신 개발, 역학 모델링, 의료 데이터 분석의 필요성으로 인해 AI를 활용한 시뮬레이션 및 예측 분석의 인기가 높아졌습니다. 이에 따라 HPC 시스템의 능력에 대한 인식이 높아지고 있습니다. 또한, 원격 근무로의 전환과 산업 전반의 디지털 전환으로 인해 클라우드 기반 AI 강화 HPC 솔루션에 대한 신뢰가 높아졌습니다. 이번 팬데믹은 클라우드 기반 HPC의 빠른 도입과 AI 연구에 대한 투자 증가를 촉진하는 동시에, AI가 당면한 문제를 해결하는 데 있어 AI의 중요한 역할과 시장의 견고한 인프라에 대한 의존도를 부각시켰습니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 가장 클 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 워크로드에 맞게 조정된 전용 프로세서, GPU, TPU와 같은 정교한 하드웨어 요소에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. 이러한 하드웨어의 발전은 대규모 데이터세트, 딥러닝 모델, 복잡한 AI 알고리즘을 효율적으로 처리하기 위해 필수적입니다. 특히 의료, 자동차, 금융 서비스 등의 산업에서 AI의 용도가 계속 확대됨에 따라 계산량이 많은 작업을 관리할 수 있는 고성능 하드웨어에 대한 수요가 이 시장의 성장을 견인하고 있습니다. 또한, 하드웨어 아키텍처의 개발 및 프로세서에 AI에 특화된 기능을 통합함으로써 하드웨어 산업의 수요도 더욱 증가하고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 부문은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 클라우드 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 솔루션이 제공하는 확장성, 적응성, 경제성을 갖춘 컴퓨팅 파워에 대한 수요 증가가 이러한 성장을 견인하고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 기업에 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 온디맨드 액세스를 제공함으로써 AI 워크로드의 높은 컴퓨팅 요구사항을 지원합니다. 클라우드는 온프레미스 인프라에 대한 초기 투자 없이 수요에 따라 빠르게 확장/축소할 수 있기 때문에 AI와 고성능 컴퓨팅을 결합하고자 하는 기업들에게 인기 있는 선택이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 우위는 다양한 산업에서 최첨단 고성능 컴퓨팅 솔루션이 채택되고 있고, AI 연구개발에 많은 투자가 이루어지고 있으며, 저명한 기술 기업들이 강력한 입지를 구축하고 있기 때문입니다. 북미는 제조, 의료, 금융, 자동차 등의 산업에서 복잡한 계산 작업을 처리하기 위해 HPC를 사용하는 잘 구축된 IT 인프라로 인해 AI 주도 혁신의 최전선에 서 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에서 급속한 기술 발전과 디지털 혁신이 이러한 성장을 견인하고 있습니다. 아시아태평양은 AI, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅 인프라에 대한 투자 증가로 인해 HPC 시장의 주요 진입자가 되고 있습니다. 또한, 제조, 의료, 자동차 등 다양한 산업에서 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있으며, 기술 혁신을 장려하는 정부 프로그램도 AI 강화 HPC 솔루션의 채택을 가속화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Enhanced HPC Market is accounted for $2.95 billion in 2024 and is expected to reach $5.64 billion by 2030 growing at a CAGR of 11.4% during the forecast period. The integration of artificial intelligence with conventional HPC systems to provide increased computational efficiency, scalability, and sophisticated problem-solving capabilities is known as AI-enhanced HPC. AI-enhanced HPC can greatly speed up data processing and analysis by utilizing AI algorithms, machine learning models, and neural networks. Moreover, this allows for more accurate and faster simulations, predictive modeling, and real-time decision-making. In fields like healthcare, engineering, finance, and climate research, where large datasets necessitate quick, intricate calculations, this combination of AI and HPC has a particularly significant impact.
According to the HPC-AI Leadership Organization (HALO), The HPC-AI market has taken off, with $62 billion in worldwide data center spending in 2022, including a whopping $17.9 billion from Hyperscale companies who drive machine learning and deep learning.
Demand for analytics in real time
In the fast-paced world, making decisions quickly is essential. Businesses can react to trends and events as they occur owing to AI-enhanced HPC, which processes enormous volumes of data quickly and efficiently to enable real-time analytics. AI is used extensively in industries such as autonomous vehicles to process sensor data in real-time, guaranteeing efficient and safe navigation. Instantaneous market data analysis by AI-powered HPC systems aids investors in making well-informed decisions. Additionally, real-time patient data monitoring can result in more rapid diagnoses and individualized treatments in industries like healthcare.
Complexity of maintenance and integration
The process of incorporating AI-enhanced HPC systems into pre-existing IT infrastructures can be difficult and time-consuming. In addition to complex algorithms, these systems call for specific hardware and software setups that might not work with older systems. The complexity of AI-enhanced HPC systems is further increased by the fact that they frequently need highly qualified staff to manage and maintain them. Ensuring smooth integration and operation across multiple departments and functions can present challenges for organizations. Furthermore, deployment and maintenance of these systems may also be hampered by a lack of technical expertise, especially in AI and HPC technologies.
Developments in sustainability and climate modeling
AI-enhanced HPC is essential for tackling global issues like sustainability and climate change. AI-enhanced HPC systems are assisting scientists in better understanding weather patterns, forecasting climate shifts, and evaluating the effects of climate change on ecosystems by simulating climate models and analyzing enormous volumes of environmental data. Designing renewable energy technologies, optimizing energy distribution, and evaluating environmental policies are all being done with HPC-driven simulations. Moreover, businesses engaged in environmental research, clean energy, and sustainability innovations have a plethora of opportunities as governments and organizations invest more in AI and HPC to meet sustainability goals.
Restricted access to skilled talent
One significant issue that might impede the expansion of the AI-enhanced HPC market is the lack of qualified experts in AI, HPC, data science, and machine learning. Highly specialized knowledge is needed for AI and HPC, especially for managing massive amounts of data, creating algorithms, training intricate models, and maximizing computational power. A talent gap is being caused by the growing need for experts in these domains, which not only drives up labor expenses but also restricts an organization's capacity to implement and maintain AI-enhanced HPC systems. Additionally, the shortage is being made worse by universities and other educational institutions' inability to meet the demand for pertinent training programs and courses.
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the demand for AI-enhanced High-Performance Computing (HPC) as industries and research institutions sought advanced computational power to tackle the global health crisis. AI-driven simulations and predictive analytics have increased in popularity due to the need for quick vaccine development, epidemiological modeling, and healthcare data analysis. This has increased awareness of HPC systems' capabilities. Furthermore, reliance on cloud-based AI-enhanced HPC solutions grew as a result of the shift to remote work and digital transformation across industries. The pandemic pushed for a quicker adoption of cloud-based HPC and increased investments in AI research, while also highlighting the crucial role AI plays in solving pressing issues and the market's reliance on robust infrastructure.
The Hardware segment is expected to be the largest during the forecast period
The Hardware segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. The main cause of this is the rising demand for sophisticated hardware elements like specialized processors that are tailored for AI workloads, GPUs, and TPUs. These hardware advancements are essential for efficiently processing large datasets, deep learning models, and intricate AI algorithms. The demand for high-performance hardware that can manage computationally demanding tasks is fueling the growth of this market as AI applications continue to expand, particularly in industries like healthcare, automotive, and financial services. Moreover, the demand in the hardware industry is also being further increased by developments in hardware architecture and the incorporation of AI-specific capabilities in processors.
The Cloud segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the Cloud segment is predicted to witness the highest growth rate. The growing need for scalable, adaptable, and reasonably priced computing power-all of which cloud-based solutions offer-is what is driving this expansion. Cloud platforms support the computationally demanding requirements of AI workloads by giving businesses on-demand access to high-performance computing resources. The cloud is a popular option for businesses wishing to combine AI with high-performance computing because it can quickly scale up and down in response to demands without requiring the upfront capital investment associated with on-premises infrastructure.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. The region's dominance can be ascribed to the adoption of state-of-the-art high-performance computing solutions across a range of industries, the substantial investments made in AI research and development, and the strong presence of prominent technology companies. North America is at the forefront of AI-driven innovations owing to its well-established IT infrastructure, which uses HPC to handle complex computational tasks in industries like manufacturing, healthcare, finance, and automotive.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Rapid technological advancements and digital transformation in nations like China, India, Japan, and South Korea are driving this growth. The APAC region is becoming a major player in the HPC market as a result of rising investments in AI, cloud computing, and supercomputing infrastructure. Moreover, the region is adopting AI-enhanced HPC solutions more quickly due to the growing need for AI applications in a variety of industries, such as manufacturing, healthcare, and automotive, as well as government programs to encourage technological innovation.
Key players in the market
Some of the key players in AI Enhanced HPC market include Amazon Web Services, Inc., Fujitsu Limited, NEC Corporation, Cisco Systems, Inc., Google LLC, Arm Limited (SoftBank Group Corp.), Hewlett Packard Enterprise Development LP, Dell Technologies Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., IBM Corporation, Advanced Micro Devices Inc. (AMD), Lenovo Group Limited, Huawei Technologies Co., Ltd., Intel Corporation and Microsoft Corporation.
In February 2025, Amazon Web Services (AWS) has entered into a new Whole-of-Government agreement with the Australian Government's Digital Transformation Agency (DTA) to offer access to cloud and emerging technologies. The agreement, initially set for a term of three years, builds on a previous arrangement signed in 2019, which aided in streamlining access to AWS services for all levels of government including local councils and public sector entities.
In September 2024, Fujitsu Limited and Stellar Science Foundation have entered into a partnership focused on discovering and supporting the next generation of scientific researchers and fostering the creation of cutting-edge research topics. Through this partnership, Fujitsu will contribute funds to SS-F to support the creation of a unique scientific research ecosystem that promotes collaboration and interaction among researchers.
In August 2024, NEC Corporation and Spectro Cloud have signed a strategic agreement to advance cloud-native innovation for organisations. With the exponential growth of modern, containerised applications inclusive of AI/ML workloads, real-time analytics and databases with various use cases across multiple industries, organisations need enterprise-grade capabilities to run these applications efficiently and securely.