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시장보고서
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아시아태평양의 인공지능(AI) 최적화 데이터센터 : 시장 점유율 분석, 업계 동향 및 통계, 성장 예측(2025-2030년)Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) Optimised Data Center - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030) |
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Mordor Intelligence
Mordor Intelligence에 의하면, 아시아태평양의 인공지능(AI) 최적화 데이터센터 시장은 2025년에 95억 9,000만 달러 규모로 평가되었습니다. CAGR 22.69%로 성장을 지속하여, 2030년까지 266억 7,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
이는 해당 지역의 디지털 인프라 투자에서 사상 최대 규모인 5년간의 확대를 나타내는 것입니다.

본 보고서는 데이터센터 유형(클라우드 서비스 제공업체, 코로케이션 데이터센터 등), 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어 기술, 서비스), 티어 기준(Tier III 및 Tier IV), 최종 사용자 산업(IT 및 IT 서비스, 인터넷 및 디지털 미디어 등), 그리고 국가별로 분류되어 있습니다. 시장 전망치는 금액(달러)으로 표시되어 있습니다.
인공지능 최적화 데이터센터의 생태계 강화를 목표로 한 한국의 70억 달러 규모 AI 프로그램은 기존 인프라 예산을 400% 상회하며, 자금의 60%를 국내 용량 확충에 투입하고, 건설 기간을 18개월 미만으로 단축하고 있습니다. 중국이 2026년까지 AI 훈련 워크로드의 80%를 국내에 유지하도록 의무화함에 따라, 해당 지역에서 사상 최고 수준의 코로케이션 사전 임대율이 기록되었으며, 수출 규제 위험을 헤지하기 위한 GPU 재고 확보가 촉진되고 있습니다. 아세안 전역에서도 유사한 규제로 인해 소버린 클라우드의 프리미엄이 25-30% 상승했으며, 특히 싱가포르에서는 인증 시설의 공실률이 이미 아시아에서 가장 낮은 수준을 기록하고 있습니다.
구글이 태국과 말레이시아에서 추진 중인 30억 달러 규모의 계획은 이들 시장이 기존 허브에 비해 전력망 측면에서 갖는 우위를 입증하고 있습니다. 한편, 마이크로소프트가 인도네시아에 17억 달러를 투자해 구축하는 소버린 클라우드 지역은 2025년 자카르타의 데이터 현지화 기한에 앞서 해당 기업의 우위를 확립하기 위한 것이었습니다. 각 하이퍼스케일러는 100MW 이상의 변전 블록을 구획 단위로 필요로 하고 있으며, 도시 지역의 전력망 혼잡을 피할 수 있는 산업단지에 입지하는 것을 촉진하고 있습니다.
푸네, 하이데라바드, 첸나이에서는 송전망 할당량이 데이터센터 수요보다 최대 40%나 부족하여, 연결까지의 대기 시간이 18개월 이상으로 늘어났고, 개발자들은 비용이 높은 재생에너지 PPA(전력구매계약) 구조를 선택할 수밖에 없는 실정입니다. 녹색 전력은 배출량 프로파일을 완화하지만, 추가적인 설비 투자로 인해 프로젝트의 IRR(내부수익률) 기준치가 최대 300베이시스포인트까지 상승합니다.
코로케이션 시설은 지출의 28.35%를 차지하고 있지만, 연평균 성장률(CAGR) 24.23%로 성장해 하이퍼스케일 시장의 성장률을 상회할 것으로 전망됩니다. 이는 국가 주도의 AI 규제로 인해 은행, 보험사, 정부 부처에 대해 국내에서 데이터센터 관리를 의무화하고 있기 때문입니다. 하이퍼스케일러는 55.82%의 선두 자리를 유지하고 있지만, On-Premise 및 엣지 노드가 보급됨에 따라 아시아태평양의 AI 데이터센터 시장 점유율은 정체 상태에 접어들고 있습니다. 액체 냉각 시스템이나 20MW 이상의 변압기 블록을 사전에 구축해 둔 코로케이션 사업자들은 특히 토지 이용 제한으로 인해 그린필드 개발 규모가 제한되고 있는 싱가포르나 쿠알라룸푸르에서 대규모 사전 임대 계약을 체결하고 있습니다. 일본의 케레츠가 선호하는 엔터프라이즈 및 엣지 배포 방식은 GPU를 물리적으로 보관함으로써 수출 관리 위험을 상쇄하고 있습니다. 기업의 On-Premise 노드와 관련된 아시아태평양의 인공지능 데이터센터 시장 규모는 2030년까지 30억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 퍼블릭 클라우드에서 지속적인 분산화를 반영한 것입니다. 예측 기간 동안, 하이퍼스케일러의 확장은 전력 공급이 풍부한 5개 회랑 주변으로 집중될 것으로 예상되며, 이는 훈련 워크로드에서 하이퍼스케일러의 역할을 공고히 하는 한편, 지연 시간이 중요한 추론 처리는 엣지 코로케이션 포드로 오프로드될 것입니다.
2025년부터 2030년에 걸쳐 하이퍼스케일러의 확장 계획(마이크로소프트의 일본 내 29억 달러, 구글의 동남아시아 본토 내 30억 달러)에 힘입어, 해당 부문의 과거 연평균 성장률(CAGR)은 18.4%에서 21.8%로 상승할 전망입니다. 해저 케이블의 상륙권과 GPU의 직접 용량을 통합하는 사업자는 국내 경쟁사들에 대해 방어력이 있는 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다. 한편, 아시아태평양의 인공지능(AI) 최적화 데이터센터 시장에서는 AI 거버넌스 인증을 획득하고 저지연 상호연결 패브릭을 함께 제공하는 코로케이션 사업자들이 계속해서 우위를 점하고 있습니다. 이를 통해 수출 규제가 완화되면, 테넌트는 프라이빗 클러스터를 하이퍼스케일 GPU에 연결할 수 있게 됩니다.
모델 프레임워크, 오케스트레이션 계층, 관측 가능성 플랫폼이 여전히 AI 구축의 기반을 이루고 있기 때문에 2024년 지출 중 소프트웨어가 45.83%를 차지했습니다. 그러나 연평균 성장률(CAGR) 23.67%로 가장 빠르게 성장하고 있는 하드웨어 분야는 클라우드 기반 실험에서 랙 밀도의 한계에 도전하는 대규모 추론 클러스터로의 전환에 힘입어, 2030년까지 아시아태평양의 AI 데이터센터 시장 규모가 100억 달러를 넘어설 것으로 전망됩니다. 현재 사업자들은 2025년 설비 투자(CAPEX)의 절반 이상을, 랙당 40kW를 초과하는 열 부하를 처리할 수 있는 냉각 루프, 버스웨이 및 중전압 개폐 장치에 할당했습니다.
전력과 냉각 비용은 하드웨어 지출에서 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. GPU 랙 1대당 소비 전류는 CPU 랙의 최대 10배에 달하기 때문에 많은 데이터센터 홀에서는 30 MVA의 전력 공급이 필요합니다. 일본에서는 액체 냉각 시스템 조달만으로도 연간 35%의 성장률을 기록하며, 하드웨어 부문에서 일본이 아시아태평양 AI 데이터센터 시장에서 차지하는 점유율을 끌어올리고 있습니다. 지출의 31.52%를 차지하는 서비스 분야에서는 고객이 레플리카 튜닝, 그라디언트 체크포인트, 에너지 효율을 고려한 스케줄링을 외부에 위탁하는 경향이 강해지면서 매니지드 서비스로의 전환이 진행되고 있습니다. 한편, 하이퍼스케일러들이 설계 역량을 사내에서 확보하게 되면서, 중소규모 제공업체들은 슈나이더 일렉트릭 등 벤더가 제공하는 레퍼런스 아키텍처에 의존하고 있기 때문에 프로페셔널 서비스의 성장세는 둔화되고 있습니다. 이 지역 전체적으로 보면, GPU 및 네트워크 패브릭공급망 제약으로 인해 사업자들은 3개월 분의 재고 완충분을 확보하고 있어, 운전 자금이 묶여 있는 반면 도입의 지속성은 보장되고 있습니다.
According to Mordor Intelligence, the asia-Pacific artificial intelligence data center market is valued at USD 9.59 billion in 2025 and, at a 22.69% CAGR, is forecast to reach USD 26.67 billion by 2030, underscoring the strongest five-year expansion yet seen in regional digital infrastructure spending.

This report is Segmented by Data Center Type (Cloud Service Providers, Colocation Data Centers, and More), Component (Hardware, Software Technology, and Services), Tier Standard (Tier III and Tier IV), End-User Industry (IT and IT Services, Internet and Digital Media, and More), and Country. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD).
South Korea's USD 7 billion AI program, aimed at strengthening the artificial intelligence-optimised data center ecosysyem, 400% above prior infrastructure budgets, directs 60% of funds to domestic capacity additions, compressing build timelines to less than 18 months. China's requirement that 80% of AI-training workloads remain onshore by 2026 has produced the region's highest colocation pre-lease rates and propelled GPU inventory stockpiling to hedge export-control risk. Across ASEAN, similar mandates lift sovereign-cloud premiums by 25-30%, especially in Singapore, where certified facilities already command the lowest vacancy in Asia.
Google's USD 3 billion plan for Thailand and Malaysia confirms the power-grid advantage these markets hold over legacy hubs, while Microsoft's USD 1.7 billion Indonesian sovereign-cloud region positions the company ahead of Jakarta's 2025 data-localization deadline. Each hyperscaler requires parcel-level transformer blocks of 100 MW or more, incentivizing industrial-park locations that can bypass urban grid queues.
In Pune, Hyderabad, and Chennai, grid allocations trail data-center demand by up to 40%, pushing connection waits beyond 18 months and forcing developers into higher-cost renewable PPA structures. Although green power softens emissions profiles, added capex inflates project IRR hurdles by as much as 300 basis points.
Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:
For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.
Colocation facilities captured 28.35% of spend yet will expand at 24.23% CAGR, eclipsing hyperscale's growth as sovereign-AI rules make domestic rack control mandatory for banks, insurers, and government ministries. Hyperscalers retain a 55.82% lead, but their Asia-Pacific artificial intelligence data center market share has plateaued as on-prem and edge nodes proliferate. Colocation operators that pre-provision liquid cooling and 20+ MW transformer blocks win outsized pre-leases, particularly in Singapore and Kuala Lumpur where land caps limit greenfield scale. Enterprise and edge deployments, favored by Japanese keiretsu, absorb export-control risk by retaining physical GPU custody. The Asia-Pacific artificial intelligence data center market size tied to enterprise on-prem nodes will cross USD 3 billion by 2030, reflecting a sustained diversification away from public cloud. Over the forecast horizon, hyperscaler build-outs are expected to consolidate around five power-rich corridors, cementing their role in training workloads while offloading latency-critical inference to edge colo pods.
Across 2025-2030, hyperscaler expansion pledges, Microsoft's USD 2.9 billion in Japan and Google's USD 3 billion in mainland Southeast Asia, lift the segment's historic 18.4% CAGR to 21.8%. Providers that integrate submarine-cable landing rights with direct GPU capacity create a defensible moat against domestic competitors. Meanwhile, the Asia-Pacific artificial intelligence data center market continues to reward colocation groups that obtain AI-governance stamps and bundle low-latency interconnect fabrics, allowing tenants to stitch private clusters to hyperscale GPUs when export limits relax.
Software still commands 45.83% of 2024 spend because model frameworks, orchestration layers, and observability platforms remain foundational for AI buildout. Yet hardware, the fastest rising slice at 23.67% CAGR, is forecast to top USD 10 billion of Asia-Pacific artificial intelligence data center market size by 2030, propelled by the pivot from cloud-based experimentation to at-scale inference clusters that stress rack density thresholds. Operators now reserve more than half of 2025-capex for cooling loops, busways, and medium-voltage switchgear that can sustain thermals above 40 kW per rack.
Power and cooling swallows the largest hardware outlay; each GPU rack draws up to 10X the current of a CPU rack, pushing many halls to 30 MVA utility feeds. Liquid-cooling procurement alone is growing at 35% annually in Japan, raising the country's Asia-Pacific artificial intelligence data center market share inside the hardware category. Services, representing 31.52% of spend, are skewing toward managed offerings as customers outsource tuning of replicas, gradient checkpoints, and energy-aware scheduling. Professional-services growth lags as hyperscalers internalize design skills and smaller providers rely on reference architectures from vendors like Schneider Electric. Across the region, supply-chain constraints in GPUs and network fabric cause operators to hold three-month inventory buffers, tying up working capital but ensuring deployment continuity.