저자:
Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
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서비스형 GPU(GPUaaS) 시장 규모 및 점유율 2024 - 2032
보고서 ID: GMI2143
|
발행일: September 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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서비스형 GPU(GPUaaS) 시장
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서비스형 GPU 시장 규모
서비스형 GPU 시장 규모는 2023년에 64억 미국 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 30%를 초과하는 성장률을 기록할 전망입니다. 이러한 성장은 확장성, 비용 효율성 및 효율성으로 인기를 얻고 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입 확대에 의해 뒷받침되고 있습니다. 유럽연합 집행위원회 자료에 따르면, 2023년 EU 기업의 45% 이상이 이메일 호스팅, 파일 저장 및 사무용 소프트웨어와 같은 작업을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스를 구매했습니다.
서비스형 GPU(GPUaaS) 시장 주요 내용
이는 2021년 대비 4.2% 증가한 수치입니다. 대기업이 이러한 추세를 주도했으며, 2023년 클라우드 서비스를 이용한 대기업 비율은 77.6%로 2021년보다 6%포인트 상승했습니다. 중견기업의 이용률도 2021년 53%에서 59%로 증가했습니다. GPUaaS는 클라우드를 통해 확장 가능한 GPU 리소스를 제공함으로써 이러한 추세에 부합합니다. 이를 통해 기업은 물리적 하드웨어를 직접 관리하지 않고도 강력한 컴퓨팅 역량에 접근할 수 있으며, IT 팀의 업무 부담을 줄이고 고급 GPU 기술을 활용하면서 핵심 활동에 집중할 수 있습니다.
기존 GPU 하드웨어를 사용하려면 물리적 GPU를 구매하고 유지관리하는 데 상당한 초기 비용이 발생합니다. GPUaaS는 기업이 실제로 사용하는 GPU 리소스에 대해서만 비용을 지불하도록 함으로써 이러한 구조를 바꾸고, 비용을 보다 관리하기 쉬운 운영비로 전환합니다. 종량제 모델은 클라우드 서비스와 잘 부합하며 비용 관리도 간소화합니다. 또한 GPUaaS를 이용하면 기업은 현재 필요에 따라 GPU 리소스를 확장하거나 축소할 수 있습니다.
이러한 유연성은 사용량이 집중되는 시기나 수요가 갑자기 급증하는 경우처럼 변동하는 작업 부하를 처리하는 데 특히 유용합니다. GPUaaS를 이용하면 기업은 물리적 하드웨어 관리에 따르는 높은 비용과 복잡성을 피하면서도 성능 요구사항을 충족할 수 있습니다. 또한 이 서비스는 강력한 컴퓨팅 리소스에 신속하게 접근할 수 있도록 해 프로젝트 일정을 단축하고 혁신을 촉진하여 기업에 경쟁 우위를 제공합니다. 이러한 요인은 전망 기간 동안 GPUaaS 시장의 성장에도 추가로 기여할 것으로 예상됩니다.
GPUaaS는 일반적으로 사전 구성된 환경을 제공하므로 조직의 모든 세부 요구사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 제한적인 사용자 정의 옵션으로 인해 사용자가 GPU 환경을 정확한 요구사항에 맞게 조정하기 어려울 수 있습니다. 또한 GPUaaS를 이용하는 기업은 자체 하드웨어를 보유하는 경우에 비해 인프라에 대한 통제력이 낮습니다. 이러한 통제력 부족은 성능을 최적화하고 문제를 신속하게 해결하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다. 이러한 문제는 시장 성장을 저해하는 주요 요인입니다.
서비스형 GPU 시장 동향
서비스형 GPU 산업에서는 과학 시뮬레이션, 일기 예보 및 금융 모델링과 같은 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업에 GPUaaS를 활용하는 추세가 확대되고 있습니다. HPC 애플리케이션은 시뮬레이션과 모델링을 수행하기 위해 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. GPU는 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산의 처리 속도를 높여 입자 충돌과 같은 시뮬레이션을 더 빠르고 상세하게 수행할 수 있도록 합니다. 기후 과학자들은 일기 예보와 기후 모델링에 GPUaaS를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
연구자들은 GPU의 병렬 처리 역량을 활용하여 방대한 양의 기상 데이터를 분석하고, 더욱 높은 정확도로 기상 패턴을 예측하며 기후 변화를 모델링할 수 있습니다. 이는 기후변화의 영향을 이해하고 완화하는 데 도움이 됩니다.
기업들은 GPUaaS 출시를 위해 전략적 파트너십을 구축하고 있습니다. 예를 들어 2024년 8월 싱가포르의 통신 기업 Singtel은 동남아시아에서 GPU 서비스형(GPUaaS)을 출시하기 위해 Bridge Alliance와 파트너십을 체결했습니다. 이 서비스에는 Nvidia's H100 Tensor Core GPU 클러스터가 사용됩니다. 또한 Singtel은 Nvidia's의 새로운 GB200 AI 서버를 최초로 도입하는 기업이 됩니다. 이 서비스는 2025년 상반기부터 싱가포르, 태국, 인도네시아, 말레이시아에 위치한 Singtel의 지역 데이터센터 사업부 Nxera가 운영하는 새로운 AI 지원 데이터센터로 확대될 예정입니다.
서비스형 GPU 시장 분석
서비스 모델을 기준으로 시장은 SaaS, PaaS 및 IaaS로 세분화됩니다. SaaS 부문은 2023년에 시장 점유율 55%를 초과했으며, 2032년에는 350억 미국 달러를 넘어설 전망입니다. SaaS 서비스 모델에서는 서비스 제공업체가 소프트웨어, 패치 적용 및 확장을 관리하므로 하드웨어 유지보수와 업데이트가 필요하지 않습니다. 이러한 편의성은 운영 부담을 줄이는 동시에 고성능 컴퓨팅을 이용하려는 기업의 수요를 끌어들이고 있습니다.
또한 SaaS 기반 GPUaaS를 이용하면 조직은 필요에 따라 GPU 리소스를 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성은 작업 부하가 변동하는 기업이나 장기적인 약정 없이 AI 모델 학습 또는 3D 렌더링과 같은 특정 프로젝트에 GPU가 필요한 기업에 특히 유용합니다. 이에 따라 전망 기간 동안 SaaS 모델의 성장이 촉진될 전망입니다.
최종 사용자를 기준으로 서비스형 GPU 시장은 게임, 설계 및 제조, 자동차, 부동산, 헬스케어 및 기타 부문으로 세분화됩니다. 게임 부문은 2023년에 시장의 약 31%를 차지했습니다. 현대 게임에는 고품질 그래픽, 실시간 렌더링 및 몰입형 환경이 필요하며, 이를 위해서는 강력한 GPU가 요구됩니다. GPUaaS를 이용하면 게임 기업은 고가의 게이밍 PC 없이도 게이머에게 레이 트레이싱 및 4K 해상도와 같은 향상된 시각적 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 GPUaaS는 복잡한 장면, 시뮬레이션 및 물리 기반 상호작용을 위한 실시간 렌더링을 처리할 수 있습니다. 이러한 기능은 1인칭 슈팅 게임(FPS), MMORPG 및 오픈월드 게임과 같은 현대의 그래픽 집약적 게임에 필수적입니다.
북미는 2023년에 서비스형 GPU 시장 점유율의 약 37%를 차지했으며, 2032년까지 시장이 크게 확대될 전망입니다. 이 지역 시장의 성장은 GPUaaS 제공 확대를 주도하는 AWS, Microsoft Corporation 및 Google LLC를 비롯한 주요 클라우드 서비스 제공업체의 존재에 기인합니다.
이들 기업은 확장 가능하고 안정적이며 안전한 GPUaaS 솔루션을 제공하여 기업이 게임, AI 및 데이터 분석을 비롯한 다양한 용도에 클라우드 기반 GPU를 사용할 수 있도록 지원합니다. 또한 미국과 캐나다의 탄탄한 클라우드 인프라는 GPUaaS의 신속하고 광범위한 도입을 뒷받침하고 있습니다.
이들 제공업체는 플랫폼에 고급 GPU를 지속적으로 혁신하고 추가하여 모든 규모의 기업이 고성능 컴퓨팅을 이용할 수 있도록 지원하고 있으며, 이를 통해 해당 지역의 시장 성장을 촉진하고 있습니다.유럽연합의 AI 및 디지털 전환에 대한 높은 투자는 GPUaaS 수요를 촉진하고 있습니다. AI 연구개발에는 상당한 GPU 성능이 필요하기 때문입니다. 독일, 프랑스, 영국 등의 국가에서는 자율 시스템, 로봇공학, 자연어 처리와 같은 첨단 AI 애플리케이션을 개발하기 위해 클라우드 기반 GPU를 사용하는 AI 스타트업과 학술기관이 증가하고 있습니다. 또한 의료, 운송, 제조 분야의 AI 역량 강화를 목표로 하는 유럽의 AI 전략은 GPUaaS의 필요성을 더욱 높이고 있으며, 기업이 대규모 자본 투자 없이 AI 인프라를 확장할 수 있도록 지원하고 있습니다.
아시아 태평양 지역의 인도, 중국, 일본, 싱가포르 등 주요 국가에서는 특히 핀테크, 의료, 스마트시티와 같은 분야를 중심으로 AI 및 빅데이터 분석이 빠르게 도입되고 있습니다. AI 애플리케이션과 실시간 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 수요가 증가하면서 이들 시장에서는 확장 가능한 솔루션으로 GPUaaS를 도입하고 있습니다.
서비스형 GPU 시장 점유율
Nvidia Corporation과 Intel Corporation은 2023년 GPUaaS 산업에서 25%를 초과하는 시장 점유율을 차지했습니다. Nvidia는 클라우드에서 자사 GPU의 도입을 확대하기 위해 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼과의 협력에 주력하고 있습니다. 또한 NVIDIA AI 및 CUDA 플랫폼을 클라우드 환경에 통합하여 개발자가 물리적 하드웨어 없이도 자사의 GPUaaS 서비스를 이용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 파트너십은 NVIDIA의 시장 범위를 확대하고 GPUaaS 솔루션에 대한 접근성을 높이고 있습니다.
Intel은 Intel Xeon 프로세서와 Intel 데이터 센터 GPU를 활용한 AI 워크로드에 집중하면서 GPUaaS 서비스를 확대하고 있습니다. Intel은 AI 플랫폼과의 통합을 통해 AI 수요가 높은 의료, 금융, 자율주행차 등의 산업을 대상으로 자사 GPU의 입지를 강화하고 있습니다. 이러한 전략은 성장하는 AI 기반 GPUaaS 산업에서 Intel이 더 큰 시장 점유율을 확보하는 데 기여하고 있습니다.
서비스형 GPU 시장 참여 기업
GPU 산업에서 사업을 운영하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
서비스형 GPU 산업 뉴스
서비스형 GPU(GPUaaS) 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2032년까지 매출(10억 미국 달러) 기준 추정 및 전망을 포함한 산업에 대한 심층적인 내용을 다룹니다.
구성요소별 시장
제공 모델별 시장
서비스 모델별 시장
최종 사용자별 시장
용도별 시장
위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다:
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
산업 저널, 무역 출판물 및 전문 미디어
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 신고서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 기관 보고서
기업 보고서
연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료
전문가 인터뷰
C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가
GMI 아카이브
20개 이상의 산업 분야에 걸친 13,000건 이상의 발행 연구
무역 데이터
수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록
연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →