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시장보고서
상품코드
2037771
기업 AI의 가속 : 하드웨어의 진보와 컴퓨팅 아키텍처의 변혁Accelerating Enterprise AI: Hardware Advancements and Compute Architecture Transformation |
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에이전트형 AI와 멀티모달 기술이 기업의 AI 수요를 견인하고 있으며, 추론 처리의 수요 증가는 트레이닝 처리보다 추론 처리의 수요 증가가 더 클 것으로 예상됩니다. 워크로드가 클라우드에서 엣지로 확장됨에 따라 AI 컴퓨팅 아키텍처가 재구성되고 있습니다.
DIGITIMES의 조사에 따르면 챗봇, 소프트웨어 개발, 이미지 및 동영상 생성, 기업 업무 자동화, 프로세스 자동화, 챗봇, 소프트웨어 개발, 이미지 및 동영상 생성, 기업 업무 자동화, 프로세스 자동화 등 6가지 주요 애플리케이션이 기업 전반에 걸쳐 확산되고 있습니다. 이에 따른 추론 수요의 증가와 점점 더 다양해지는 클라우드 및 엣지 도입이 AI 인프라의 사양 재구축을 촉진하고 있습니다. 이 보고서는 진화하는 사양과 하드웨어 수요에 대한 공급망에 대한 가이드를 제공하고, 차세대 제품 개발 및 새로운 AI 인프라 비즈니스 기회를 위한 참고 자료로 활용될 수 있습니다.
목차
개요
컨텐츠
도표 리스트
주요 포인트
제1장 LLM가 새로운 세계의 AI 붐의 물결을 일으킨다.
- LLM 개발 동향
- 기업용 생성형 AI 도입의 동향
제2장 기업 AI 서비스 프로바이더의 제공과 전략
- 시장 특성 : 자본 집약형 및 deep-knowledge 서비스
- 기업 AI 서비스용 공급업체의 상황
- 현재 시장 상황과 향후 동향
제3장 생성형 AI 성숙이 다양한 하드웨어 개발의 방향성을 촉진
- 추론 효율로 초점이 이동함에 따라 트레이닝 규모에서의 개선은 감소하고 있다.
- LLM 추론 퍼포먼스는 여전히 모델 규모에 의존하고 있으며, 단기 및 중기적으로 대규모 클라우드 클러스터에 대한 의존이 전망된다.
- 추론 능력의 급속한 성장은 현대 AI 서버 아키텍처에 압력을 가하고 있다.
- 추론에 중점을 둔 개선점으로서의 Nvidia Dynamo와 Rubin CPX
- 추론 하드웨어에는 여전히 메모리의 개선이 필요하다.
제4장 주요 기업 AI 프로바이더의 하드웨어 배포
- Amazon
- Microsoft
- Oracle
- Meta
- xAI
- OpenAI and Anthropic
- 향후 3년간 하이엔드 AI 서버의 성장 전망
Agentic AI and multimodal technologies are driving rising enterprise AI demand, with inference growth expected to outpace training. As workloads extend from cloud to edge, AI compute architectures are undergoing restructuring.
DIGITIMES observes that six key applications—chatbots, software development, image and video generation, enterprise operations automation, and process automation—are gaining traction across enterprises. The resulting growth in inference demand, alongside increasingly diverse cloud and edge deployments, is driving a reconfiguration of AI infrastructure specifications. This report provides supply chain guidance on evolving specifications and hardware demand, serving as a reference for next-generation product development and emerging AI infrastructure opportunities.
Tables of Contents
Executive Summary
Contents
Figure
Key takeaways
Chapter 1 LLM sparks a new global wave of AI boom
- 1.1 LLM development trends
- 1.2 Trends in enterprise adoption of generative AI
Chapter 2 Enterprise AI service providers’ offerings and strategies
- 2.1 Market characteristics: capital-intensive and deep-knowledge services
- 2.2 Supplier landscape for enterprise AI services
- 2.3 Current market status and future trends
Chapter 3 Generative AI maturity drives diverse hardware directions
- 3.1 Training-scale gains are diminishing as focus shifts to inference efficiency
- 3.2 LLM inference performance still linked to model scale, near-to-mid-term reliance on large cloud clusters
- 3.3 Rapid inference growth pressures contemporary AI server architectures
- 3.4 Nvidia’s Dynamo and Rubin CPX as inference-focused improvements
- 3.5 Inference hardware still needs memory improvements
Chapter 4 Major enterprise AI providers’ hardware deployments
- 4.1 Google
- 4.2 Amazon
- 4.3 Microsoft
- 4.4 Oracle
- 4.5 Meta
- 4.6 xAI
- 4.7 OpenAI and Anthropic
- 4.8 High-end AI server growth outlook for next three years
