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2059083
GPU(Graphics Processing Units) 시장 예측(-2034년) : GPU 유형, 도입 형태, 메모리 유형, 디바이스 유형, 기능, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석Graphics Processing Units (GPUs) Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By GPU Type (Integrated GPUs, Discrete GPUs, Hybrid GPUs, and External GPUs (eGPUs)), Deployment, Memory Type, Device Type, Function, Application, End User, and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 GPU(Graphics Processing Units) 시장은 2026년에 974억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 26.3%로 성장하며, 2034년까지 6,310억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
그래픽 처리 장치(GPU)는 이미지 렌더링, 병렬 처리 및 복잡한 계산 작업을 가속화하기 위해 메모리를 신속하게 조작하고 변경하도록 설계된 특수 전자 회로입니다. 원래 게임이나 시각적 애플리케이션을 위해 개발된 GPU는 현재 인공지능, 딥러닝, 과학 시뮬레이션, 그리고 암호화폐 채굴에 없어서는 안 될 핵심 구성 요소로 진화하고 있습니다. 이 시장에는 개인용 컴퓨터와 게임기부터 고성능 서버 및 엣지 컴퓨팅 플랫폼에 이르기까지 다양한 유형의 기기에 도입된 디스크리트 및 통합형 GPU 솔루션이 포함됩니다.
AI 및 머신러닝 워크로드에 대한 폭발적인 수요
생성형 AI, 대규모 언어 모델 및 딥러닝 프레임워크의 급속한 확산으로 인해, GPU는 현대 컴퓨팅 인프라의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 기존의 중앙 처리 장치(CPU)와 달리, GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나며, 수백만 건의 계산을 동시에 처리해야 하는 신경망의 훈련 및 배포에 필수적입니다. 대형 기술 기업과 연구 기관들은 차세대 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 GPU 클러스터에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 이러한 끊임없는 수요에 더해, 소비자용 소프트웨어 및 기업 툴에서 AI 기능이 부상함에 따라 클라우드 서버부터 엣지 디바이스에 이르기까지 모든 디바이스 카테고리에서 GPU 출하량은 전례 없는 성장세를 이어가고 있습니다.
공급망의 제약과 제조상의 제한
전 세계에서 첨단 반도체 제조 역량이 부족함에 따라 GPU 공급이 계속해서 제한되고 있으며, 이로 인해 시장 전반의 가격이 상승하고 있습니다. 최첨단 GPU 칩의 제조는 매우 복잡하며, 소수의 제조 공장에서만 가능한 최첨단 리소그래피 공정이 필요하므로 지속적인 병목 현상이 발생하고 있습니다. 반도체 무역, 특히 주요 경제국 간의 무역에 영향을 미치는 지정학적 긴장은 공급망에 불확실성을 더하고 있습니다. 이러한 제약으로 인해 제품 출시가 지연되고, 기업 고객에 대한 납기가 늦어지며, 소비자들은 급등한 중고 시장 가격에 대응할 수밖에 없게 되어, 꾸준한 수요가 있음에도 불구하고 가격에 민감한 부문이나 신흥 시장에서의 보급이 더뎌질 가능성이 있습니다.
엣지 AI 및 자율 시스템의 확대
엣지 디바이스에 AI 기능을 직접 도입하는 것은 기존 클라우드 및 데이터센터 시장을 넘어선, GPU 제조사에게 중요한 성장 동력이 될 것입니다. 자율주행차, 산업용 로봇, 스마트 카메라, IoT 게이트웨이에는 클라우드 연결 없이도 실시간 추론이 가능하며 에너지 효율이 뛰어난 GPU 솔루션이 필요합니다. 이러한 애플리케이션에는 처리 능력과 열적 제약 간의 균형을 맞춘 전용 저전력 설계가 필요합니다. 제조 공정의 개선과 아키텍처의 혁신이 진행됨에 따라 엣지 환경에 최적화된 GPU는 상업적으로 실현 가능해지고 있습니다. 지금까지 충분히 공략되지 않았던 시장으로의 이러한 확장은, 특히 산업 자동화, 스마트 시티 및 CE(Consumer Electronics) 분야 등에서 큰 수입원을 개발하게 될 것입니다.
전용 AI 가속기 시장에서의 경쟁 심화
기술 기업과 스타트업들은 AI 워크로드 전용으로 설계된 맞춤형 ASIC(특정 용도용 집적회로) 및 전용 신경망 처리 장치(NPU)를 개발하고 있으며, 이는 머신러닝 애플리케이션 분야에서 GPU의 우위를 약화시킬 가능성이 있습니다. 이러한 전용 칩은 특정 모델 아키텍처에서 와트당 성능이 뛰어난 경우가 많아, 에너지 비용 최적화를 목표로 하는 하이퍼스케일 클라우드 제공업체들의 관심을 끌고 있습니다. 대형 기술 기업은 이미 자사의 가속기 솔루션을 실제 운영 환경에 도입하고 있으며, 범용 GPU에 대한 의존에서 벗어나려는 장기적인 전환을 시사하고 있습니다. AI 모델의 유형이 표준화된 아키텍처로 수렴됨에 따라 특정 분야에 특화된 경쟁 기업이 기존 GPU 공급업체들로부터 상당한 시장 점유율을 빼앗을 가능성이 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 여러 분야에서 GPU에 대한 전례 없는 수요를 창출한 반면, 제조 및 물류 분야에는 혼란을 초래했습니다. 재택근무와 원격 교육으로 인해 PC 및 노트북 구매가 크게 증가하면서, 온보드 및 디스크리트 GPU의 출하량이 증가했습니다. 게임 업계에서는 사상 최대 수준의 이용 실적이 기록되며, 게임기 및 데스크톱용 GPU에 대한 수요가 증가했습니다. 동시에, 봉쇄 조치로 인해 디지털 전환 노력이 가속화되면서 원격 협업 및 가상 데스크톱 인프라(VDI)용 클라우드 GPU 사용이 증가했습니다. 그러나 공장 폐쇄와 출하 지연으로 인해 공급이 제한되면서, 팬데믹 초기 단계를 훨씬 넘어선 공급 부족과 가격 급등을 초래했습니다. 이러한 경험은 결국 GPU 공급망의 회복탄력성을 강화하고, 장기적인 디지털 전환 추세를 가속화했습니다.
예측 기간 중 서버 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
서버 부문은 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 AI 훈련 클러스터에 대한 막대한 투자에 힘입어, 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 하이퍼스케일 데이터센터 사업자들은 머신러닝, 과학 시뮬레이션, 데이터 분석 워크로드에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 서버용 GPU 도입을 지속적으로 확대하고 있습니다. 각 하이엔드 서버용 GPU는 소비자용 제품에 비해 고가이며, 시장 전체 매출에 비해 불균형할 정도로 큰 기여를 하고 있습니다. 데이터베이스 처리 및 실시간 분석을 포함한 기업 애플리케이션에서의 GPU 가속 컴퓨팅으로의 전환은 이 부문의 우위를 더욱 공고히 하고 있습니다. 업종을 불문하고 조직들이 AI 주도형 운영을 도입함에 따라 서버용 GPU 수요는 예측 기간 내내 주도적인 위치를 유지할 것으로 전망됩니다.
AI 및 딥러닝 가속화 부문은 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중, AI 및 딥러닝 가속화 부문은 신경망 기반 접근 방식으로의 컴퓨팅 패러다임의 근본적인 변화를 반영하여 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 텐서 연산, 행렬 곱셈, 병렬 처리에 최적화된 GPU는 연구 및 상용 애플리케이션 분야에서 점점 더 대규모화되는 언어 모델과 비전 시스템의 훈련에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 의료 기관에서는 신약 개발 및 의료 영상 분석을 위해 GPU 가속 기술을 활용한 AI를 도입하고 있습니다. 자동차 제조사들은 자율주행 시스템에 이러한 기능을 활용하고 있습니다. 금융 서비스 기업은 부정 행위 탐지 및 알고리즘 트레이딩에 딥러닝을 적용하고 있습니다. 이 부문의 놀라운 성장세는 개발자들이 AI 가속화를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 소프트웨어 프레임워크의 지속적인 개선에 힘입어 가속화되고 있으며, 산업 전반에 걸친 지속적인 성장이 확실시되고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역은 주요 GPU 설계 기업, 대형 클라우드 서비스 제공업체, 세계 최고 수준의 AI 연구 기관이 포진해 있는 점을 바탕으로 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국에는 사실상 모든 주요 GPU 아키텍처 기업의 본사가 위치해 있을 뿐만 아니라, 막대한 양의 GPU를 소비하는 대규모 데이터센터 군을 운영하는 기술 대기업도 모여 있습니다. AI 스타트업에 대한 대규모 벤처 캐피털 투자로 인해, 개발 및 추론용 하드웨어에 대한 지속적인 수요가 발생하고 있습니다. 반도체 혁신 및 국가 차원의 AI 연구 구상에 대한 정부의 자금 지원은 해당 지역의 위상을 더욱 공고히 하고 있습니다. 성숙한 게임 시장과 북미 전역에서의 전문가용 시각화 기술의 조기 도입을 통해, 모든 GPU 애플리케이션 부문에서 지속적인 우위를 확보하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 신흥 경제국의 막대한 생산 능력, 급속한 디지털 전환, 그리고 적극적인 AI 도입에 힘입어 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국과 인도는 국내 반도체 생태계와 국가 주도의 AI 인프라에 대해 정부 주도로 막대한 투자를 단행하고 있으며, 이는 전례 없는 규모의 GPU 조달을 이끌고 있습니다. 이 지역의 거대한 가전 제조 기반은 세계 시장을 겨냥한 스마트폰, 태블릿, 개인용 컴퓨터에 탑재되는 GPU에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 동남아시아 국가들의 통신 인프라의 급속한 현대화, 클라우드 데이터센터의 확대, 그리고 정부 주도의 스마트 시티 구상이 성장 가속화에 기여하고 있습니다. 지역 기술 기업이 국제적인 조달과 병행하여 독자적인 GPU 개발 역량을 구축함에 따라 아시아태평양은 그래픽 처리 장치(GPU) 시장에서 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Graphics Processing Units (GPUs) Market is accounted for $97.4 billion in 2026 and is expected to reach $631.0 billion by 2034 growing at a CAGR of 26.3% during the forecast period. Graphics Processing Units are specialized electronic circuits designed to rapidly manipulate and alter memory to accelerate image rendering, parallel processing, and complex computational tasks. Originally developed for gaming and visual applications, GPUs have evolved into essential components for artificial intelligence, deep learning, scientific simulations, and cryptocurrency mining. The market encompasses discrete and integrated GPU solutions deployed across diverse device types, from personal computers and gaming consoles to high-performance servers and edge computing platforms.
Explosive demand for AI and machine learning workloads
The rapid expansion of generative AI, large language models, and deep learning frameworks has placed GPUs at the center of modern computing infrastructure. Unlike traditional central processing units, GPUs excel at parallel processing, making them indispensable for training and deploying neural networks that require simultaneous handling of millions of calculations. Technology giants and research institutions are investing billions in GPU clusters to power next-generation AI applications. This insatiable demand, coupled with the emergence of AI-powered features in consumer software and enterprise tools, continues to drive unprecedented growth in GPU shipments across all device categories from cloud servers to edge devices.
Supply chain constraints and fabrication limitations
Global shortages of advanced semiconductor manufacturing capacity continue to restrict GPU availability and increase prices across the market. The extreme complexity of producing leading-edge GPU chips, which require the most advanced lithography processes from a limited number of fabrication plants, creates persistent bottlenecks. Geopolitical tensions affecting semiconductor trade, particularly between major economies, add uncertainty to supply chains. These constraints delay product launches, extend lead times for enterprise customers, and force consumers to contend with inflated secondary market pricing, potentially slowing adoption in price-sensitive segments and emerging markets despite strong underlying demand.
Expansion of edge AI and autonomous systems
Deployment of AI capabilities directly on edge devices presents a significant growth avenue for GPU manufacturers beyond traditional cloud and data center markets. Autonomous vehicles, industrial robots, smart cameras, and Internet of Things gateways require energy-efficient GPU solutions capable of real-time inference without cloud connectivity. These applications demand specialized low-power designs that balance processing capability with thermal constraints. As manufacturing processes improve and architectural innovations emerge, GPUs optimized for edge environments are becoming commercially viable. This expansion into previously underserved markets opens substantial revenue streams, particularly in industrial automation, smart cities, and consumer electronics verticals.
Growing competition from specialized AI accelerators
Technology companies and startups are developing custom application-specific integrated circuits and dedicated neural processing units designed exclusively for AI workloads, potentially eroding GPU dominance in machine learning applications. These purpose-built chips often deliver superior performance per watt for specific model architectures, attracting attention from hyperscale cloud providers seeking to optimize energy costs. Major technology firms have already deployed their own accelerator solutions in production environments, signaling a long-term shift away from general-purpose GPU dependence. As AI model types converge toward standardized architectures, specialized competitors may capture significant market share from established GPU vendors.
The COVID-19 pandemic created unprecedented demand for GPUs across multiple sectors while simultaneously disrupting manufacturing and logistics. Remote work and distance learning drove massive increases in PC and laptop purchases, boosting integrated and discrete GPU shipments. The gaming industry experienced record engagement, elevating demand for gaming console and desktop GPUs. Simultaneously, lockdowns accelerated digital transformation initiatives, increasing cloud GPU utilization for remote collaboration and virtual desktop infrastructure. However, factory closures and shipping delays constrained supply, leading to extended shortages and price inflation that lasted well beyond the initial pandemic period. This experience ultimately strengthened GPU supply chain resilience and accelerated long-term digital adoption trends.
The Servers segment is expected to be the largest during the forecast period
The Servers segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, driven by massive investments in cloud computing infrastructure and AI training clusters. Hyperscale data center operators continuously expand their server GPU fleets to support growing demand for machine learning, scientific simulations, and data analytics workloads. Each high-end server GPU commands premium pricing compared to consumer alternatives, contributing disproportionately to overall market revenue. The shift toward GPU-accelerated computing for enterprise applications, including database processing and real-time analytics, further solidifies this segment's dominance. As organizations across industries embrace AI-driven operations, server GPU demand is projected to maintain its leadership position throughout the forecast timeline.
The AI and Deep Learning Acceleration segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the AI and Deep Learning Acceleration segment is predicted to witness the highest growth rate, reflecting the fundamental transformation of computing paradigms toward neural network-based approaches. GPUs optimized for tensor operations, matrix multiplication, and parallel processing are becoming essential for training ever-larger language models and vision systems across research and commercial applications. Healthcare organizations deploy GPU-accelerated AI for drug discovery and medical imaging analysis. Automotive manufacturers utilize these capabilities for autonomous driving systems. Financial services firms apply deep learning for fraud detection and algorithmic trading. The segment's extraordinary growth trajectory is reinforced by continuous software framework improvements that make AI acceleration accessible to developers, ensuring sustained expansion across industry verticals.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, anchored by the presence of leading GPU designers, major cloud service providers, and world-class AI research institutions. The United States hosts headquarters of virtually all major GPU architecture firms, along with technology giants operating vast data center fleets that consume substantial GPU volumes. Significant venture capital investment in AI startups creates continuous demand for development and inference hardware. Government funding for semiconductor innovation and national AI research initiatives further solidifies the region's position. The mature gaming market and early adoption of professional visualization technologies throughout North America ensure sustained dominance across all GPU application categories.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by massive manufacturing capabilities, rapid digital transformation, and aggressive AI adoption across emerging economies. China and India are making substantial state-directed investments in domestic semiconductor ecosystems and sovereign AI infrastructure, driving unprecedented GPU procurement. The region's enormous consumer electronics manufacturing base creates demand for GPUs embedded in smartphones, tablets, and personal computers destined for global markets. Rapidly modernizing telecommunications infrastructure, expanding cloud data centers, and government smart city initiatives across Southeast Asian nations contribute to accelerated growth. As regional technology enterprises develop indigenous GPU capabilities alongside international procurement, Asia Pacific emerges as the fastest-growing market for graphics processing units.
Key players in the market
Some of the key players in Graphics Processing Units (GPUs) Market include NVIDIA Corporation, Advanced Micro Devices, Inc., Intel Corporation, Qualcomm Incorporated, Apple Inc., Samsung Electronics Co., Ltd., Imagination Technologies Limited, ARM Holdings plc, Broadcom Inc., MediaTek Inc., IBM Corporation, Advanced Semiconductor Engineering, Inc., Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited, Micron Technology, Inc., SK hynix Inc., ASUSTeK Computer Inc., and Gigabyte Technology Co., Ltd.
In March 2026, At the GTC conference, NVIDIA expressed high confidence in reaching $1 trillion in cumulative revenue from its Blackwell and Rubin GPU product lines between 2025 and 2027, emphasizing a transition toward "physical AI" and autonomous ecosystems.
In March 2026, AMD announced that its Helios GPU platform, which integrates 72 MI455X accelerators per rack, will begin global deployment in the second half of 2026. The company partnered with TCS to build a 200 MW AI-ready data center blueprint in India.
In March 2026, Apple announced the M5 Pro and M5 Max chips, featuring a next-generation GPU architecture with a dedicated Neural Accelerator integrated into each core, claiming over 4x peak GPU compute for AI workloads compared to the M4 generation.