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시장보고서
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2021710
AI 서버 시장 예측(-2034년) : 서버 유형, 컴포넌트, 도입 형태, 기술, 최종사용자 및 지역별 세계 분석AI Servers Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Server Type (GPU-Based Servers, CPU-Based Servers, FPGA-Based Servers, ASIC-Based Servers, Hybrid AI Servers and Other Server Types), Component, Deployment, Technology, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 서버 시장은 2026년에 2,400억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 27%로 성장하며, 2034년까지 1조 6,050억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
AI 서버는 모델 학습, 추론, 딥러닝 처리 등 대규모 AI 워크로드를 처리하기 위해 설계된 고성능 컴퓨팅 시스템입니다. 이들은 AI 가속기, 전용 메모리, 고속 네트워크를 통합하여 성능과 에너지 효율을 최적화합니다. AI 서버는 계산량이 많은 작업을 관리하기 위해 데이터센터, 클라우드 플랫폼, 연구기관에 도입되고 있습니다. 시장 성장은 산업 전반의 AI 도입 급증, 서비스형 AI(AaaS)에 대한 수요 증가, 자율 시스템, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전 등의 애플리케이션 확대에 힘입어 성장세를 보이고 있습니다.
기업의 클라우드 배포 진전
조직은 확장성, 유연성, 비용 효율성을 활용하기 위해 워크로드를 클라우드 환경으로 이전하고 있습니다. AI 서버는 이러한 인프라 내에서 머신러닝, 딥러닝, 분석 워크로드를 지원하는 데 필수적입니다. 클라우드 제공업체들은 기업의 수요를 충족시키기 위해 AI에 최적화된 서버에 많은 투자를 하고 있습니다. 온프레미스와 클라우드 구축의 균형을 맞추는 하이브리드 클라우드 전략이 도입에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 클라우드 배포이 확대됨에 따라 AI 서버는 기업의 디지털 전환에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
냉각 및 전력 인프라 제약
고성능 AI 워크로드는 많은 양의 열을 발생시키기 때문에 첨단 냉각 시스템이 필요합니다. 많은 기업이 이러한 요구에 대응하기 위해 레거시 인프라를 업그레이드하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 전력 소비는 운영 비용을 높이고 확장성을 제한하는 요인이 됩니다. 중소기업은 리소스 제약으로 인해 AI 서버 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 액체 냉각 및 에너지 절약 설계의 혁신에도 불구하고 인프라의 제약은 여전히 보급의 장벽으로 작용하고 있습니다.
엣지 AI 서버 도입
기업은 디바이스와 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 지연과 대역폭 사용량을 줄이기 위해 엣지 컴퓨팅의 채택을 확대하고 있습니다. 엣지에 배치된 AI 서버는 자율주행차, 헬스케어 모니터링, 산업 자동화 등의 애플리케이션에서 실시간 분석을 가능하게 합니다. 이 기회는 IoT 생태계의 성장과 스마트 시티 구상에 의해 더욱 강화되고 있습니다. 하드웨어 공급업체와 기업 간의 파트너십이 엣지 도입에 박차를 가하고 있습니다. 로컬 인텔리전스에 대한 수요가 증가함에 따라 엣지 AI 서버의 급속한 보급이 예상됩니다.
클라우드 사업자와의 경쟁
주요 클라우드 기업은 AI 인프라를 서비스로 제공함으로써 기업이 직접 서버를 구매하고 관리할 필요성을 줄여주고 있습니다. 이러한 변화로 인해 하드웨어 벤더들은 성능, 커스터마이징, 비용 효율성을 통해 차별화를 꾀해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 클라우드 공급자의 규모와 자원은 가격 책정 및 혁신에 있으며, 경쟁 우위를 가져다주고 있습니다. 기업은 유연성과 초기 투자 감소를 이유로 클라우드 기반 AI 솔루션을 선호할 수 있습니다. 이러한 경쟁 상황은 기존 AI 서버 시장에 지속적인 압박을 가하고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 AI 서버 시장에 복잡한 영향을 미쳤습니다. 공급망의 혼란과 노동력 제약으로 인해 생산이 둔화되고 도입이 지연되었습니다. 그러나 원격근무, 온라인 서비스, 디지털 전환의 급증으로 AI 인프라에 대한 수요가 증가하면서 AI 인프라에 대한 요구가 높아졌다. 기업은 탄력성과 자동화를 지원하기 위해 AI 서버에 대한 투자를 가속화했습니다. 클라우드 제공업체들은 팬데믹 기간 중 증가하는 워크로드에 대응하기 위해 용량을 확장했습니다.
예측 기간 중 GPU 기반 서버 부문이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
GPU 기반 서버 부문은 고성능 AI 훈련 및 추론 워크로드를 지원하는 데 있으며, 매우 중요한 역할을 하므로 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. GPU는 뛰어난 병렬 처리 능력을 제공하여 모델 개발 및 도입을 가속화합니다. 기업 및 연구기관은 AI 혁신을 추진하기 위해 GPU 기반 서버를 우선순위에 두고 있습니다. 하이퍼스케일 데이터센터에 대한 지속적인 투자가 이 부문을 강화하고 있습니다. 클라우드 제공업체들도 기업의 수요를 충족시키기 위해 GPU 서버 용량을 확대하고 있습니다. AI 도입이 진행됨에 따라 GPU 기반 서버가 시장을 독점할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 액체 냉각 통합 부문은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 기업이 AI 워크로드에서 발생하는 열을 관리하기 위해 고급 냉각 솔루션을 점점 더 많이 채택함에 따라 액체 냉각 통합 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 액체 냉각은 기존 공랭식 시스템에 비해 우수한 열효율을 제공합니다. 이 기술을 통해 고밀도 도입이 가능하고 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 하이퍼스케일 데이터센터는 차세대 AI 워크로드를 지원하기 위해 액체 냉각에 투자하고 있습니다. 냉각 공급업체와 서버 제조업체 간의 제휴로 도입이 가속화되고 있습니다. 이를 통해 액체 냉각 통합은 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역은 탄탄한 기술 인프라, 잘 구축된 클라우드 제공업체, 기업 전반의 높은 AI 보급률에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국은 NVIDIA, Google, Microsoft 등 주요 기업이 AI 서버 솔루션에 투자하며 선도적인 위치에 있습니다. 클라우드 서비스, 자율 시스템, 기업 AI에 대한 견고한 수요가 이 지역의 선도적 입지를 강화하고 있습니다. 정부 주도의 AI 연구개발(R&D) 구상이 도입에 더욱 박차를 가하고 있습니다. 기업과 스타트업 간의 파트너십이 혁신을 주도하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 디지털화, 하이퍼스케일 시설의 확장, 신흥 경제국의 AI 도입 증가로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 한국 등의 국가들은 AI 인프라에 많은 투자를 하고 있습니다. 지역 스타트업 기업이 혁신적인 솔루션을 들고 AI 서버 시장에 뛰어들고 있습니다. 스마트 시티 프로젝트와 IoT 생태계에 대한 수요 확대가 AI 도입을 촉진하고 있습니다. AI 생태계를 지원하는 정부 주도의 프로그램이 성장을 더욱 강화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Servers Market is accounted for $240 billion in 2026 and is expected to reach $1,605 billion by 2034 growing at a CAGR of 27% during the forecast period. AI Servers are high-performance computing systems designed to handle large-scale AI workloads such as model training, inference, and deep learning operations. They integrate AI accelerators, specialized memory, and high-speed networking to optimize performance and energy efficiency. AI servers are deployed in data centers, cloud platforms, and research institutions to manage computationally intensive tasks. Market growth is driven by the surge in AI adoption across industries, increased demand for AI-as-a-service, and the expansion of applications such as autonomous systems, natural language processing, and computer vision.
Enterprise cloud adoption increasing
Organizations are migrating workloads to cloud environments to leverage scalability, flexibility, and cost efficiency. AI servers are critical in supporting machine learning, deep learning, and analytics workloads within these infrastructures. Cloud providers are investing heavily in AI-optimized servers to meet enterprise demand. Hybrid cloud strategies that balance on-premise and cloud deployments further accelerate adoption. As cloud adoption expands, AI servers are becoming indispensable for enterprise digital transformation.
Cooling and power infrastructure limits
High-performance AI workloads generate significant heat and require advanced cooling systems. Many enterprises struggle to upgrade legacy infrastructure to support these demands. Power consumption also raises operational costs, limiting scalability. Smaller firms face challenges in deploying AI servers due to resource constraints. Despite innovations in liquid cooling and energy-efficient designs, infrastructure limits remain a barrier to widespread adoption.
Edge AI server deployment
Enterprises are increasingly adopting edge computing to process data closer to devices, reducing latency and bandwidth usage. AI servers at the edge enable real-time analytics for applications such as autonomous vehicles, healthcare monitoring, and industrial automation. This opportunity is strengthened by the growth of IoT ecosystems and smart city initiatives. Partnerships between hardware providers and enterprises are accelerating edge deployments. As demand for localized intelligence grows, edge AI servers are expected to see rapid adoption.
Competition from cloud providers
Leading cloud companies offer AI infrastructure as a service, reducing the need for enterprises to purchase and manage servers directly. This shift challenges hardware vendors to differentiate through performance, customization, and cost efficiency. Cloud providers' scale and resources give them a competitive advantage in pricing and innovation. Enterprises may prefer cloud-based AI solutions for flexibility and reduced upfront investment. This competitive landscape continues to pressure traditional AI server markets.
The COVID-19 pandemic had a mixed impact on the AI servers market. Supply chain disruptions and workforce limitations slowed production and delayed deployments. However, the surge in remote work, online services, and digital transformation boosted demand for AI infrastructure. Enterprises accelerated investments in AI servers to support resilience and automation. Cloud providers expanded capacity to meet rising workloads during the pandemic.
The GPU-based servers segment is expected to be the largest during the forecast period
The GPU-based servers segment is expected to account for the largest market share during the forecast period owing to their critical role in supporting high-performance AI training and inference workloads. GPUs deliver superior parallel processing capabilities, enabling faster model development and deployment. Enterprises and research institutions prioritize GPU-based servers to advance AI innovation. Continuous investment in hyperscale data centers strengthens this segment. Cloud providers are also expanding GPU server capacity to meet enterprise demand. With growing AI adoption, GPU-based servers are expected to dominate the market.
The liquid cooling integration segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the liquid cooling integration segment is predicted to witness the highest growth rate as enterprises increasingly adopt advanced cooling solutions to manage heat generated by AI workloads. Liquid cooling offers superior thermal efficiency compared to traditional air systems. This technology enables higher density deployments and reduces energy consumption. Hyperscale data centers are investing in liquid cooling to support next-generation AI workloads. Partnerships between cooling providers and server manufacturers are accelerating adoption. This positions liquid cooling integration as the fastest-growing segment in the market.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share supported by strong technology infrastructure, established cloud providers, and high adoption of AI across enterprises. The U.S. leads with major players such as NVIDIA, Google, and Microsoft investing in AI server solutions. Robust demand for cloud services, autonomous systems, and enterprise AI strengthens regional leadership. Government-backed initiatives in AI R&D further accelerate adoption. Partnerships between enterprises and startups drive innovation.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR due to rapid digitalization, expanding hyperscale facilities, and rising AI adoption across emerging economies. Countries such as China, India, and South Korea are investing heavily in AI infrastructure. Regional startups are entering the AI server market with innovative solutions. Expanding demand for smart city projects and IoT ecosystems fuels adoption. Government-backed programs supporting AI ecosystems further strengthen growth.
Key players in the market
Some of the key players in AI Servers Market include Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo Group, Super Micro Computer, Inspur Systems, Fujitsu Limited, Cisco Systems, IBM Corporation, Oracle Corporation, Amazon Web Services, Microsoft Corporation, Google LLC, Huawei Technologies, Quanta Computer, Wiwynn Corporation and Gigabyte Technology.
In July 2025, Cisco expanded AI server integration with its networking portfolio. The initiative reinforced end-to-end infrastructure solutions and strengthened competitiveness in enterprise AI.
In March 2025, Lenovo introduced ThinkSystem AI servers tailored for edge-to-cloud workloads. The launch reinforced its role in enterprise AI and strengthened adoption across Asia-Pacific markets.