보고서 개요 글로벌 AI 학습 GPU 클러스터 판매 시장은 2025년 182억 달러에서 2035년 약 875억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR)은 17. 0%입니다. 2025년에는 북미가 시장을 주도하며 전체의 36. 5% 이상 점유, 66억 달러의 매출을 기록했습니다. 이 시장은 대규모 AI 모델 학습과 복잡한 기계 학습 작업을 처리하기 위해 특별히 구성된 그래픽 처리 장치(GPU) 기반의 고성능 컴퓨팅 시스템으로 구성되어 있습니다. 이러한 GPU 클러스터는 전통적인 CPU로는 부족한 딥러닝 작업에 필수적인 병렬 처리 능력을 제공합니다. 시장에는 하드웨어( GPUs, 서버), 지원 소프트웨어(클러스터 관리 및 오케스트레이션 도구), 관련 서비스(통합, 유지보수)가 포함되며, IT, 금융, 의료, 자동차 등 다양한 산업의 필요를 충족시키고 있습니다. 공급업체는 GPU 제조사, 클라우드 제공업체, 시스템 통합업체, AI 인프라 전문업체 등 다양합니다. 빠른 AI 기술 발전은 대규모 모델 학습이 가능한 GPU 클러스터에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. GPT와 딥 뉴럴 네트워크 같은 복잡한 AI 모델들은 분산 GPU 자원을 필요로 하며, 이러한 클러스터는 현대 AI 워크플로우를 위해 필수적입니다. AI 연구와 배포의 시간 단축이 투자 확대를 유도하며, 기업들은 빠른 학습과 최적화된 계산 처리량을 통해 개발 주기를 단축하고, AI 정확도를 높이며 경쟁력을 확보하려고 합니다. 생성 모델과 실시간 응용 프로그램과 같은 미래 AI 트렌드도 연산 수요를 늘려 시장 성장을 지속시킬 것입니다. 주요 시장 특징 - 하드웨어가 78. 5%의 점유율로 선도하며, 첨단 GPU, 고속 인터커넥트, 가속기 최적화 시스템에 대한 수요에 힘입고 있습니다. - 공용 클라우드 사용 비중이 54. 3%로, 인프라 투자 없이 확장성과 유연성을 갖춘 GPU 클러스터 접근을 선호하는 경향을 보여줍니다. - 대형 및 하이퍼스케일 클러스터가 48. 7%를 차지하며, AI 학습의 복잡성과 규모가 확대되고 있음을 나타냅니다. - 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 62. 8%의 수요를 차지하며, 기업과 AI 특화 작업 지원을 위해 GPU 용량을 확장하고 있습니다. - 정보기술(IT) 및 기술 분야가 65. 9%로 가장 큰 비중을 차지하며, 지속적인 모델 개발과 혁신이 뒷받침됩니다. - 북미는 36. 5%로, 선진 데이터 센터 생태계와 지속적인 AI 인프라 투자를 배경으로 강력한 시장을 형성하고 있습니다. - 2024년 미국 시장은 60억 1백만 달러로, 연평균 15. 42% 성장하며 대규모 AI 학습과 클라우드 용량 확장에 힘입고 있습니다. 시장 주요 사실 생성 AI와 대형 언어 모델에 대한 수요 증가로 GPU 클러스터 판매가 늘고 있습니다. 학습에는 엄청난 병렬 계산 능력이 필요하기 때문입니다. 클라우드 제공업체들은 용량 확대 경쟁을 벌이며, Microsoft-NVIDIA 파트너십이 클러스터 주문을 촉진하고 있습니다. 2024년에는 하이퍼스케일러들이 2000억 달러에 가까운 CAPEX를 투자했으며, 대부분이 GPU 인프라에 사용되었습니다. 공급망 확장과 정부 지원도 시장을 자극하고 있습니다. 인도는 12억 4천만 달러 규모의 자금을 승인하여 최소 1만 GPU를 새 클러스터에 배치할 계획입니다. 아시아 태평양 지역은 중국과 일본이 AI 데이터 센터를 구축하며 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 클러스터에는 고대역폭 메모리와 맞춤형 인터커넥트, 액체 냉각 시스템이 적용되어 분산 학습 가속을 지원하며, NVIDIA의 데이터센터 제품은 해당 기술 매출의 89% 이상을 차지하고 있습니다. 이종 CPU-GPU 아키텍처와 소프트웨어 정의 네트워킹은 혼합 작업 부하의 성능 향상에 기여하고 있습니다. 구독 기반 임대 방식은 초기 투자 비용을 낮추고 클러스터 접근성을 높이고 있습니다. 엔드포인트 AI 확장과 정부의 지원으로 새로운 반도체 공장 설립이 촉진되면서 시장 기회도 커지고 있습니다. 인도는 2026년까지 604MW의 용량과 38억 달러의 투자를 통해 시장을 확대할 계획입니다. 냉각 기술과 네트워킹 업체들도 클러스터 수요 증가에서 혜택을 받고 있습니다. 구성요소별 하드웨어가 78. 5%로 주도적이며, 물리적 인프라가 GPU 클러스터 판매의 핵심 동인입니다.

여기에는 GPU, 서버, 네트워킹, 냉각 장비가 포함되며, 대규모 AI 학습에 필수적입니다. 높은 성능과 신뢰성은 방대한 데이터셋을 효율적으로 관리하는 데 중요하며, AI 모델의 복잡성과 학습 워크로드 증가에 따라 하드웨어 수요도 늘어나고 있습니다. GPU 아키텍처의 지속적인 업그레이드가 관심을 유지시키고 있습니다. 배포 방식별 공용 클라우드 활용이 54. 3%로 선호되며, 이는 인프라 소유 없이 필요 시에 맞게 확장할 수 있는 유연성을 반영합니다. 이를 통해 빠른 자원 확장, 자본 비용 절감, 신속한 학습 시작과 분산 팀 간 협력이 가능해졌으며, 채택이 계속 확대되고 있습니다. 클러스터 규모별 대형 및 하이퍼스케일 클러스터는 48. 7%로, 방대한 언어 모델과 정교한 AI 시스템 학습 필요성에 따른 것입니다. 이들 클러스터는 방대한 데이터 처리 속도를 높이고 일정한 성능을 유지하며, 모델과 데이터 크기의 증가에 따라 기업과 클라우드 공급자가 투자 확대를 이어가고 있습니다. 최종 사용자별 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 62. 8%로 최대 수요자를 형성하며, 기업, 스타트업, 연구기관에 GPU 클러스터 서비스를 제공하고 있습니다. AI 학습 수요 증가에 따라 CSP는 GPU 용량을 확대하여 고객 확보와 변동하는 작업 부하에 대응하는 맞춤형 인프라를 마련하고 있습니다. 산업별 IT 및 기술 분야가 65. 9%를 차지하며, 지속적인 AI 도입, 모델 개발, 재훈련주기에 뒷받침됩니다. 이들은 AI 기반 소프트웨어와 플랫폼을 개발하며, 모델 학습과 테스트를 위해 GPU 클러스터를 활용합니다. 혁신과 AI 채택이 인프라 수요를 지속적으로 유지시킵니다. 지역별 북미는 성숙한 클라우드 인프라와 강력한 AI 수용도, 높은 투자 규모, 풍부한 기술 인력으로 36. 5% 점유율을 기록합니다. 미국 시장은 2024년 60억 1천만 달러로, AI 작업과 클라우드 학습 수요 확대에 힘입어 연평균 15. 42% 성장하고 있으며, 기업과 CSP의 인프라 확장도 지속되고 있습니다. 주요 시장 세그먼트 - 구성요소: 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 - 배포 방식: 온프레미스, 공용 클라우드 - 클러스터 규모: 대형/하이퍼스케일(1000개 이상 GPU), 중형(100–1000개 GPU), 소형(<100개 GPU) - 최종 사용자: 클라우드 서비스 제공업체 & 하이퍼스케일러, 대기업 & 기술기업, 연구기관 & 학계, 정부 & 방위 - 산업별: IT & 기술, 금융, 자동차 & 제조, 의료 & 제약, 기타 지역별 커버리지 - 북미: 미국, 캐나다 - 유럽: 독일, 프랑스, 영국, 스페인, 이탈리아, 러시아, 네덜란드, 기타 유럽 - 아시아 태평양: 중국, 일본, 한국, 인도, 호주, 싱가포르, 태국, 베트남 - 라틴아메리카: 브라질, 멕시코, 기타 라틴아메리카 - 중동 및 아프리카: 남아프리카, 사우디아라비아, 아랍에미리트, 기타 MEA 시장 동인 주요 동인으로는 AI 모델 크기와 학습 복잡성의 급속한 성장, 전통 시스템이 감당하기 어려운 방대한 병렬 계산 수요가 있습니다. 이에 따라 기업들은 AI 개발 가속화를 위해 GPU 클러스터에 적극 투자하고 있으며, 제품 설계, 분석, 사기 탐지, 과학 연구 등 핵심 비즈니스 프로세스에서도 AI 채택이 확대되어 지속적인 모델 학습과 개선이 가능하도록 인프라 확장이 이뤄지고 있습니다. 시장 제약요인 높은 초기 자본 투자 비용이 큰 걸림돌로 작용하며, 주로 대규모 기업과 연구기관에 한정된 채택이 이루어지고 있습니다. 전력 소비, 냉각 비용, 유지보수, 전문 인력 필요성 등 운영 비용 역시 도전이며, 비용 민감 시장에서는 채택을 저해하는 요인입니다. 기회 요인 클라우드 기반 AI 학습 서비스는 대규모 자본 투자 없이 GPU 클러스터에 대한 확장 가능한 접근성을 제공하여 스타트업, 연구팀, 중견기업에게 새로운 시장 기회를 열어줍니다. 의료, 자동차, 금융 등 산업별 맞춤형 AI 솔루션은 특화된 GPU 클러스터 요구를 창출하며, 맞춤형 제공에 특화된 업체들이 시장 점유율을 확대할 수 있습니다. 도전 과제 에너지 효율성은 Dense GPU 배치로 인한 높은 전력 사용과 환경적 영향으로 중요한 문제로 남아 있습니다. 데이터 센터는 성능과 지속 가능성 사이의 균형을 맞춰야 하며, 첨단 GPU 공급망이 원활하지 않아 부족과 지연이 발생함에 따라 대규모 배치에서의 하드웨어 공급이 불확실해지고 있습니다. 경쟁 분석 이 시장은 몇몇 주요 기술 공급업체들이 성능, 확장성, 생태계 호환성 경쟁을 벌이고 있으며, 통합 하드웨어와 소프트웨어 솔루션 제공 업체들이 경쟁 우위를 갖고 있습니다. 소규모 업체들은 최적화된 클러스터 설계나 특화된 AI 작업에 초점을 맞춘 틈새 솔루션으로 차별화하고 있으며, 냉각, 인터커넥트, 관리 소프트웨어 기술 개발이 경쟁력의 핵심입니다. 고객의 신뢰성과 장기 지원이 중요하며, 지속적 혁신이 경쟁 환경을 이끌고 있습니다. 선도 키 플레이어 - NVIDIA Corporation - AMD (Advanced Micro Devices, Inc. ) - Intel Corporation - Dell Technologies, Inc. - Hewlett Packard Enterprise (HPE) - Super Micro Computer, Inc. - Lenovo Group, Ltd. - IBM Corporation - Google LLC - Amazon Web Services, Inc. - Microsoft Corporation - Oracle Corporation - Cisco Systems, Inc. - Penguin Computing - Lambda, Inc. 최신 동향 - 2025년 10월: NVIDIA의 Blackwell GPU(B100/B200/GB200)가 2025년까지 매진, 360만 개 이상의 주문 대기 기록. AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 등 하이퍼스케일러 대상 우선 배정, 기업들은 수년간 AI 용량 계획 필요. - 2025년 9월: Dell과 슈퍼마이크로가 공급한 AMD Instinct MI300X 클러스터가 MLPerf Inference v5. 1 최고 순위 차지, 8노드 세팅에서 근사선형 확장 보여줌. MI300X/MI325X 혼합 구성으로 생산용 AI 학습 및 추론 진행. - 2025년 5월: Dell이 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 탑재 PowerEdge 서버 선보이며, 랙당 192~256 GPU 확장, 공랭/액체 냉각 적용, AI 모델 학습 속도 4배 향상. 2025년 AI 서버 분야 시장 선도 기업으로 인정받음. 이 개요는 AI 학습 GPU 클러스터 판매 시장의 강력한 성장과 역동적인 혁신을 보여주며, 주요 트렌드, 지역별 현황, 산업별 핵심 업체들을 통해 향후 발전 방향을 제시합니다.