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독일의 데이터센터 GPU 시장 : 시장 점유율 분석, 업계 동향 및 통계, 성장 예측(2026-2031년)

Germany Data Center GPU - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)

발행일: | 리서치사: 구분자 Mordor Intelligence | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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Mordor Intelligence에 의하면, 독일의 데이터센터 GPU 시장 규모는 2025년 33억 8,000만 달러로 평가되었고, 2026년에는 39억 1,000만 달러로 추정되고, 2031년까지 68억 9,000만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2026-2031년 CAGR 11.96%로 성장할 전망입니다.

Germany Data Center GPU-Market-IMG1

본 보고서는 도입 형태별(클라우드 데이터센터, 엔터프라이즈 및 프라이빗 데이터센터 등), GPU 유형별(훈련용 GPU 및 추론용 GPU), 상호 연결 방식별(PCIe 기반 GPU 및 고대역폭 상호 연결 GPU), 워크로드 유형별(AI 및 ML, HPC, 데이터 분석 등), 그리고 최종 사용자별(하이퍼스케일러/CSP, 기업 등)로 분류되어 있습니다. 시장 전망치는 금액(달러)으로 표시되어 있습니다.

독일의 데이터센터 GPU 시장 동향 및 인사이트

독일 기업에서의 AI 워크로드 도입 확대

SAP의 ‘Industrial AI Cloud’는 2025년에 100개 이상의 제조업체와 계약을 체결하며, 중견 기업 고객들을 자본 구매 방식에서 사용량 기반 GPU 계약으로 전환시켰습니다. Northern Data에 따르면, 2025년 4분기까지 이 회사의 H100 및 H200 GPU는 예약 계약 또는 온디맨드 계약을 통해 확보된 상태이며, 이는 단순한 관심에서 기업의 확고한 도입으로의 전환을 여실히 보여주고 있습니다. BMW는 DGX Hopper 클러스터를 활용해 합성 주행 이미지를 생성함으로써, 지각 모델의 훈련 시간을 대폭 단축했습니다. 한편, 금융 서비스 업계에서는 부정 감지 모델의 시범 운영이 계속되고 있지만, EU AI법에 따른 투명성 요건으로 인해 본격적인 도입이 지연되고 있습니다.

프랑크푸르트 및 베를린에서 하이퍼스케일러의 클라우드 리전 확장

AWS는 프랑크푸르트 지역 확장에 88억 유로(99억 달러)를 투자했으나, 개정된 송전망 규정에 따라 신규 진출기업들은 변전소 업그레이드 비용을 100% 부담해야 하게 되었습니다. 이에 대해 구글은 도심 지역의 변압기 과부하를 방지하기 위해 55억 유로(62억 달러) 규모의 디첸바흐 캠퍼스를 건설해 대응했습니다. 연방 정부의 워크로드를 대상으로 하는 78억 유로(88억 달러) 규모의 AWS 브란덴부르크 주 소버린 클라우드는 사업자가 지연 시간에 민감한 추론 처리와 배치 훈련을 지리적으로 분리하고 있음을 보여줍니다.

독일의 주요 데이터센터 거점에서 발생하는 높은 전력 비용과 송전망의 제약

2024년, 프랑크푸르트의 중전압 사용자들은 송전망 이용료 납부를 요구받았습니다. 베를린에서는 총 2.8 GW에 달하는 송전망 연결 신청이 보류 중이며, 사업자들은 변전소의 종합적인 개보수 비용을 부담해야 합니다. 이러한 개보수 공사로 인해 건설 일정이 18-36개월 연장될 것입니다.

부문별 분석

엣지 인프라 시장은 지각 지연을 10밀리초 미만으로 억제하기 위해 로컬 GPU 클러스터를 도입하려는 자동차 OEM 업체들 수요에 힘입어, 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 12.78%를 나타낼 것으로 전망됩니다. BMW의 뮌헨 연구 거점에서는 DGX Hopper 노드를 사용하여 합성 이미지 생성 속도를 8배로 높였으며, 이는 프라이빗 엣지 랙이 보급되고 있는 이유를 뒷받침하고 있습니다.

2025년에도 클라우드 데이터센터는 여전히 매출의 58.76%를 차지했으나, 프랑크푸르트 송전망의 용량 제한과 건설비 보조금의 영향으로 추가 건설이 주춤하고 있습니다. SAP의 ‘Sovereign AI Cloud’는 프라이빗 모델과 퍼블릭 모델을 모두 갖추고 있어, 제조업체는 데이터의 지역성을 유지하면서 처리를 오프로드할 수 있습니다.

2025년 지출 중 훈련용 GPU가 55.72%를 차지했습니다. 이는 하이퍼스케일러 각사가 파운데이션 모델 실행을 위해 H100 및 H200 재고를 사들였기 때문입니다. IBM Cloud의 프랑크푸르트 리전에서 제공되는 인텔의 ‘Gaudi 3’는 H100에 비해 추론 비용을 50% 절감할 수 있다고 홍보하고 있으며, 이에 따라 InfiniBand보다 이더넷 패브릭이 권장되고 있습니다.

추론 수요가 가장 급격히 증가하고 있는 분야는 엣지 영역이며, 이곳에서는 피크 FLOPS보다 슬롯당 전력 효율이나 폼 팩터의 효율이 더 중요하게 여겨집니다. AMD의 MI300 로드맵에서는 GPU당 HBM 용량을 두 배로 늘렸으며, 소버린 클라우드 환경에서 메모리 제약이 있는 추론 작업에 적합합니다.

기타 혜택 :

  • 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
  • 3개월간의 애널리스트 지원

자주 묻는 질문

  • 독일의 데이터센터 GPU 시장 규모는 어떻게 예측되나요?
  • 독일 기업에서 AI 워크로드 도입의 주요 사례는 무엇인가요?
  • 프랑크푸르트와 베를린에서 하이퍼스케일러의 클라우드 리전 확장은 어떻게 진행되고 있나요?
  • 독일의 데이터센터에서 전력 비용과 송전망의 제약은 어떤 영향을 미치고 있나요?
  • 엣지 인프라 시장의 성장 전망은 어떻게 되나요?
  • 2025년 데이터센터 GPU 지출에서 훈련용 GPU의 비중은 어떻게 되나요?

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 구도

제5장 시장 규모 및 성장 예측

제6장 경쟁 구도

제7장 시장 기회 및 향후 전망

LSH

According to Mordor Intelligence, the germany data center GPU market size is expected to increase from USD 3.38 billion in 2025 to USD 3.91 billion in 2026 and reach USD 6.89 billion by 2031, growing at a CAGR of 11.96% over 2026-2031.

Germany Data Center GPU - Market - IMG1

This report is Segmented by Deployment Type (Cloud Data Centers, Enterprise / Private Data Centers, and More), GPU Type (Training GPUs and Inference GPUs), Interconnect (PCIe-Based GPUs and High-Bandwidth Interconnect GPUs), Workload Type (AI and ML, HPC, Data Analytics, and More), and End-User (Hyperscalers/CSPs, Enterprises, and More). The Market Forecasts are Provided in Value (USD).

Germany Data Center GPU Market Trends and Insights

Growing Adoption of AI Workloads in German Enterprises

SAP's Industrial AI Cloud signed over 100 manufacturers in 2025, shifting mid-market buyers from capital purchases toward consumption-based GPU contracts. By Q4 2025, Northern Data revealed that its H100 and H200 GPUs were secured under reserved or on-demand agreements, highlighting a shift from speculative interest to firm enterprise commitments. BMW harnessed DGX Hopper clusters to produce synthetic driving images, slashing the training time for perception models. While financial services continue to test fraud-detection models, the rollout is delayed by transparency requirements under the EU AI Act.

Expansion of Hyperscaler Cloud Regions in Frankfurt and Berlin

AWS spent EUR 8.8 billion (USD 9.9 billion) expanding Frankfurt zones, yet new entrants must now fund 100% of substation upgrades under revised grid rules. Google countered with a EUR 5.5 billion (USD 6.2 billion) Dietzenbach campus that bypasses inner-city transformer congestion. AWS's EUR 7.8 billion (USD 8.8 billion) Brandenburg sovereign cloud, targeting federal workloads, shows operators are geographically splitting latency-sensitive inference and batch training.

High Electricity Costs and Grid Constraints in Major German Data Center Hubs

In 2024, medium-voltage users in Frankfurt faced network fees. With pending grid requests in Berlin totaling 2.8 GW, operators are now tasked with financing comprehensive substation upgrades. These upgrades extend the construction timeline by 18 to 36 months.

Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:

  1. Emergence of Sovereign Cloud Initiatives Driving Local GPU Capacity
  2. Rising Demand for Energy-Efficient GPU Servers Amid ESG Regulations
  3. Supply Chain Dependence on Non-EU GPU Manufacturers

For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.

Segment Analysis

Edge facilities are forecast to record a 12.78% CAGR through 2031, underpinned by automotive OEMs that install local GPU clusters to keep perception latency below 10 ms. BMW's Munich research hub used DGX Hopper nodes to achieve an 8-fold increase in synthetic-image generation, underscoring why private edge racks are proliferating.

Cloud data centers still accounted for 58.76% of revenue in 2025, but Frankfurt's grid caps and Baukostenzuschusse now slow further construction. SAP's sovereign AI Cloud straddles private and public models, letting manufacturers retain data locality while offloading operations.

Training GPUs accounted for 55.72% of 2025 spending, as hyperscalers snapped up H100 and H200 inventory for foundation-model runs. Intel's Gaudi 3, offered in IBM Cloud's Frankfurt region, claims 50% lower inference costs than the H100, promoting Ethernet fabrics over InfiniBand.

Inference demand is rising most sharply at the edge, where slot power and form-factor efficiency matter more than peak FLOPS. AMD's MI300 roadmap doubles HBM per GPU, appealing to memory-bound inference tasks in sovereign clouds.

List of Companies Covered in this Report:

  1. NVIDIA Corporation
  2. Advanced Micro Devices Inc.
  3. Intel Corporation
  4. Cerebras Systems Inc.
  5. Huawei Technologies Co. Ltd.
  6. Giga Computing Technology Co. Ltd.
  7. AsusTek Computer Inc.
  8. Dell Technologies Inc.
  9. Hewlett Packard Enterprise Company
  10. Lenovo Group Limited
  11. Deutsche Telekom AG
  12. T-Systems International GmbH
  13. Hetzner Online GmbH
  14. SAP SE
  15. Atos SE

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET LANDSCAPE

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Growing Adoption of AI Workloads in German Enterprises
    • 4.2.2 Rising Demand for Energy-Efficient GPU Servers Amid ESG Regulations
    • 4.2.3 Expansion of Hyperscaler Cloud Regions in Frankfurt and Berlin
    • 4.2.4 Government Funding for HPC and Quantum Research Facilities
    • 4.2.5 Increasing Edge Computing Needs for Autonomous Manufacturing
    • 4.2.6 Emergence of Sovereign Cloud Initiatives Driving Local GPU Capacity
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 High Electricity Costs and Grid Constraints in Major German Data Center Hubs
    • 4.3.2 Supply Chain Dependence on Non-EU GPU Manufacturers
    • 4.3.3 Stringent Data Protection and Residency Regulations Limiting Cross-Border Workloads
    • 4.3.4 Skilled GPU Programming Talent Shortage
  • 4.4 Industry Value Chain Analysis
  • 4.5 Regulatory Landscape
  • 4.6 Technological Outlook
  • 4.7 Impact of Macroeconomic Factors on the Market
  • 4.8 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.8.1 Threat of New Entrants
    • 4.8.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.8.3 Bargaining Power of Buyers
    • 4.8.4 Threat of Substitutes
    • 4.8.5 Industry Rivalry

5 MARKET SIZE AND GROWTH FORECASTS (VALUE)

  • 5.1 By Deployment Type
    • 5.1.1 Cloud Data Centers
    • 5.1.2 Enterprise / Private Data Centers
    • 5.1.3 Edge Data Centers
  • 5.2 By GPU Type
    • 5.2.1 Training GPUs
    • 5.2.2 Inference GPUs
  • 5.3 By Interconnect
    • 5.3.1 PCIe-Based GPUs
    • 5.3.2 High-Bandwidth Interconnect GPUs
  • 5.4 By Workload Type
    • 5.4.1 Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)
    • 5.4.2 High-Performance Computing (HPC) (non-AI scientific computing)
    • 5.4.3 Data Analytics (database acceleration, query processing)
    • 5.4.4 Graphics and Visualization (VDI, rendering, digital twins)
  • 5.5 By End-User
    • 5.5.1 Hyperscalers / Cloud Service Providers
    • 5.5.2 Enterprises
    • 5.5.3 Government and Research Institutions

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Market Concentration
  • 6.2 Strategic Moves
  • 6.3 Market Share Analysis
  • 6.4 Company Profiles (includes Global Level Overview, Market Level Overview, Core Segments, Financials as available, Strategic Information, Market Rank/Share, Products and Services, Recent Developments)
    • 6.4.1 NVIDIA Corporation
    • 6.4.2 Advanced Micro Devices Inc.
    • 6.4.3 Intel Corporation
    • 6.4.4 Cerebras Systems Inc.
    • 6.4.5 Huawei Technologies Co. Ltd.
    • 6.4.6 Giga Computing Technology Co. Ltd.
    • 6.4.7 AsusTek Computer Inc.
    • 6.4.8 Dell Technologies Inc.
    • 6.4.9 Hewlett Packard Enterprise Company
    • 6.4.10 Lenovo Group Limited
    • 6.4.11 Deutsche Telekom AG
    • 6.4.12 T-Systems International GmbH
    • 6.4.13 Hetzner Online GmbH
    • 6.4.14 SAP SE
    • 6.4.15 Atos SE

7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE OUTLOOK

  • 7.1 White-Space and Unmet-Need Assessment
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