글로벌 GPU 및 데이터 센터 가속기 시장 동향 분석 2025: 규모, 성장 전망 및 전략적 인사이트

1. 요약

• 2025년 5월 기준으로 전 세계 GPU 및 데이터 센터 가속기 시장의 동향과 성장 전망에 대한 분석이 이루어졌다. 2023년 GPU 시장 규모는 483억 8천만 달러에 달했으며, 2024년까지 615억 8천만 달러로 성장할 것으로 보인다. 이 같은 성장은 주로 AI 및 딥러닝의 발전, 그리고 2D와 3D 그래픽 처리 수요의 증가에 기인하고 있다. 특히, GPT와 같은 AI 기술이 확산됨에 따라, GPU의 수요는 더욱 급증할 것으로 예상된다.

• 2032년까지 GPU 시장은 총 4, 610억 2천만 달러에 도달할 전망이며, 이 과정에서 연평균 성장률(CAGR)은 28.6%에 이를 것이다. 이는 GPU 기술의 지속적인 혁신과 다양한 산업 분야에서의 수요 증가를 반영하는 결과로, 게임, 엔터테인먼트, AI, 머신러닝 분야에서의 시장 성장을 더욱 가속화할 것으로 보인다. 최근 AMD Instinct MI200과 Nvidia의 최신 GPU 출시가 이와 같은 경쟁 구도를 더욱 활성화시키고 있다.

• 데이터 센터 가속기 시장 역시 2023년에 약 8.1억 달러 규모에서 2024년부터 2032년까지 연평균 25% 성장할 것으로 예측된다. 이 성장은 AI 및 딥러닝 워크로드 수요의 지속적 증가와 함께, 고성능 컴퓨팅의 필요성에 의해 주도되고 있다. 또한 클라우드 컴퓨팅 및 IoT의 확산이 데이터 센터 가속기 시장을 더욱 넓혀가는 중요한 요소로 작용하고 있다.

2. GPU 시장 규모 및 중장기 성장 전망

• 2-1. 2023년~2024년 글로벌 GPU 시장 규모

• 2023년 전 세계 GPU 시장 규모는 483억 8천만 달러로 평가되었으며, 2024년에는 이를 615억 8천만 달러로 성장시킬 것으로 예측된다. 이는 GPU 기술이 게임, 비디오 편집, 그리고 인공지능(AI) 처리에 필수적으로 자리 잡고 있기 때문이다. 특히, AI와 딥러닝의 발전이 GPU 수요를 더욱 촉진하고 있어, 해당 시장의 성장은 앞으로도 계속될 전망이다. 이러한 추세는 코로나19 팬데믹으로 인해 재택근무 및 원격 학습의 증가로 더욱 가속화되었다. 더 나아가, 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 워크로드를 지원하기 위한 GPU의 필요성도 커지고 있다.

• 2-2. 2032년까지 성장 전망 및 CAGR 28.6%

• GPU 시장은 2032년까지 총 4, 610억 2천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 과정에서 연평균 성장률(CAGR)은 28.6%에 달할 것으로 보인다. 이는 GPU 기술의 지속적인 발전과 AI, 머신러닝, 3D 렌더링 수요 증가에 기인한다. 이처럼 급격히 성장하는 GPU 시장은 다양한 산업 분야에 걸쳐 수요의 증가를 이끌고 있으며, 특히 게임 및 엔터테인먼트 산업에서 GPU의 필요성이 크게 부각되고 있다.

• 이와 같은 성장 전망은 AMD, NVIDIA 등의 주요 제조업체들이 혁신적인 신제품을 지속적으로 출시하고 기술을 향상시키고 있다는 점에서도 반영된다. 예를 들어, 출시 예정인 새로운 세대의 GPU는 더욱 강화된 성능을 제공하여 인공지능 및 데이터 처리에 필요한 요구 사항을 충족할 예정이다.

• 2-3. GPU 기능 및 주요 애플리케이션(게임·영상·병렬 처리)

• GPU는 데이터 병렬 처리와 고속 비디오 렌더링을 위한 최적화된 아키텍처를 가지고 있어, 주로 비디오 게임 및 멀티미디어 콘텐츠에서 널리 활용되고 있다. 특히, GPU는 단일 명령으로 여러 데이터 작업을 동시에 수행할 수 있는 병렬 처리 능력이 뛰어나, 머신러닝과 딥러닝 처리에 매우 유용하다.

• 게임 산업에서는 그래픽 처리 속도를 높이고, 현실감을 제공하기 위한 수단으로 GPU가 필수적이다. 예를 들어, 2023년에는 سام성S와 AMD가 협력하여 모바일 그래픽 경험을 개선하기 위한 새로운 GPU 솔루션을 출시하였으며, 이는 소비자들에게 향상된 사용자 경험을 제공하였다. 또한, 3D 렌더링과 영상 편집 등 다양한 분야에서도 GPU 기술이 필수적이며, 이로 인해 해당 시장의 성장은 지속적으로 확대되고 있다.

• 2-4. 시장 확대 요인 및 기술 동향

• GPU 시장의 확대 요인은 여러 가지가 있으며, 주요 산업에서의 발생하는 기술적 필요와 맞물려 있다. 특히, 생성 AI와 관련된 응용 프로그램의 증가, 그리고 AR(증강 현실) 및 VR(가상 현실) 기술의 발전이 GPU 수요를 크게 높이고 있다. 예를 들어, VR 애플리케이션은 고급 하드웨어를 요구하며, 이는 더욱 강력한 GPU 성능을 필요로 한다. 결과적으로 이러한 기술 동향은 GPU의 시장 확장을 촉진하는 주요 요인으로 작용하고 있다.

• 또한, 기업들은 새로운 제품 개발에 투자하고 있으며, AI 및 HPC 분야에서 GPU의 활용도를 높여가고 있다. NVIDIA와 AMD는 향후 AI 솔루션 향상을 위한 새로운 GPU 솔루션을 출시하였으며, 이로 인해 계속해서 업계의 경쟁이 치열해질 것으로 전망된다. 이와 같은 지속적인 기술 혁신은 GPU 시장의 성장에 큰 영향을 미칠 것이다.

3. 2024년 GPU 시장 현황 및 예측 분석

• 3-1. 2024년 GPU 시장 규모 274.21억 달러

• 2024년 글로벌 GPU 시장 규모는 약 274.21억 달러에 이르며, 이는 2023년 시장 규모인 243억 달러에 비해 향상된 성장세를 보입니다. 이러한 성장은 AI와 비디오 게임, 3D 그래픽 처리 등의 수요 증가에 기인하고 있습니다. 이 규모는 GPU 제조업체들이 고도의 그래픽 처리 성능을 요구하는 다양한 산업군에서 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 3-2. 2029년 329.33억 달러 예측 및 CAGR

• 2024년부터 2029년까지 GPU 시장의 연평균 성장률(CAGR)은 약 12.76%에 달할 것으로 예측됩니다. 2029년에는 시장 규모가 329.33억 달러에 도달할 것으로 전망되며, 이는 기술의 발전과 다양한 적용 사례의 증가로 인한 긍정적인 신호입니다. 특히, 머신러닝과 인공지능을 활용한 고성능 데이터 처리 능력이 시장 성장을 가속화할 것으로 예상됩니다.

• 3-3. 2D·3D 그래픽 처리 수요 증가 배경

• 2D 및 3D 그래픽 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 GPU의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히, 게임 산업에서는 고해상도 그래픽과 실시간 렌더링을 요구하는 게임 타이틀이 증가하고 있습니다. 이는 GPU 제조사들이 더욱 강력한 성능을 갖춘 제품을 출시하도록 자극하고 있으며, 결과적으로 시장 경쟁이 심화되고 있습니다. 모바일 기기와 PC에서의 그래픽 성능 향상은 게임 뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 필수적입니다.

• 3-4. 산업별 적용 사례

• GPU는 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 게임, 의료 이미지 분석, 자동차 디자인 등에서 주목받고 있습니다. 예를 들어, 게임 산업에서는 복잡한 3D 모델을 실시간으로 처리하기 위해 강력한 GPU가 필요합니다. 또한, 의료 분야에서는 DNA 시퀀싱 및 영상 처리를 위한 AI 모델 교육에 GPU가 널리 사용되고 있습니다. 이러한 다양한 수요는 GPU 시장의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.

4. 데이터 센터 가속기 시장 동향과 AI 워크로드

• 4-1. 2023년 데이터 센터 가속기 시장 규모 8.1억 달러

• 2023년 데이터 센터 가속기 시장 규모는 약 8.1억 달러로 평가되었습니다. 이는 AI 및 머신러닝 분야에서의 수요 증가와 더불어, 데이터 처리 및 분석의 중요성이 높아진 결과로 볼 수 있습니다. 이러한 수익 증가는 다양한 산업에서 AI 기술 및 머신러닝 솔루션이 점차적으로 채택됨에 따라 나타난 현상입니다.

• 4-2. 2024~2032년 예측 CAGR 25%

• 2024년부터 2032년까지 데이터 센터 가속기 시장의 연평균 성장률(CAGR)은 25%로 예상됩니다. 이는 딥러닝, 머신러닝 및 기타 AI 응용 프로그램의 수요가 지속적으로 증가할 것으로 전망되기 때문입니다. 특히, 고성능 컴퓨팅(HPC) 요구가 증가함에 따라 가속기가 필수적인 인프라로 자리잡고 있습니다.

• 한편, 데이터 센터 가속기 시장의 성장은 클라우드 컴퓨팅과 IoT의 확산과도 밀접한 관계가 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체는 고성능 컴퓨팅 자원을 고객에게 제공하기 위해 전문화된 가속기를 통합하고 있습니다.

• 4-3. 딥러닝·머신러닝 워크로드 수요 증가

• 딥러닝 및 머신러닝은 데이터 센터 가속기 시장의 주요 성장 동력 중 하나입니다. 복잡한 데이터 처리 및 분석 요구 사항으로 인해 기업들은 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기술을 필요로 하게 되었습니다.

• AI 기술의 발전으로 인한 특화된 워크로드는 GPU와 같은 고성능 가속기를 통해 처리되고 있습니다. 이러한 솔루션은 특히 큰 데이터 세트를 처리할 때 시간과 자원을 절약할 수 있도록 설계되었습니다.

• 4-4. AMD Instinct MI200 공개 및 Nvidia 경쟁 구도

• 2023년 12월에 AMD는 Instinct MI200 GPU를 출시하였으며, 이는 AI 워크로드에 최적화된 고성능 가속기입니다. 이 제품은 AMD의 CDNA 2 아키텍처를 기반으로 하여, 딥러닝 및 머신러닝 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

• Nvidia 또한 최근의 제품 출시를 통해 시장의 경쟁 구도를 재편하고 있습니다. Nvidia의 차세대 GPU 가속기인 GB200과 GX200은 AI 중심의 애플리케이션에 대한 고성능 솔루션을 제공하고 있으며, 이로 인해 상대적으로 두 회사 간의 경쟁이 심화되고 있습니다.

결론

• 현재 GPU 시장은 게임과 멀티미디어, 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 수직적인 수요가 증가하며 급속히 확장되고 있다. 이러한 성장은 특히 AI 분야의 성장과 협력되고 있으며, 2032년까지 연평균 28.6%의 성장이 예견된다. 데이터 센터 가속기 시장도 AI 워크로드 확대를 배경으로 2024년부터 2032년까지 연평균 25% 이상의 성장을 유지할 것으로 전망된다.

• Nvidia와 AMD 같은 주요 플레이어들은 차세대 제품 개발에 힘입어 경쟁 우위를 지속적으로 강화하고 있으며, 이러한 기술 혁신은 차별화된 솔루션을 통해 시장에서의 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 투자자 및 제조사는 시장의 변화에 지속적으로 적응하고, 혁신적인 아키텍처 및 소프트웨어 최적화, 그리고 생태계 구축을 통해 새로운 시장 기회를 선점해야 할 필요성이 더욱 커지고 있다.

• 결론적으로, GPU와 데이터 센터 가속기 시장의 확장은 향후 기술의 발전과 시장의 변화에 따라 지속될 것이며, 이와 함께 CIO와 기술 의사 결정자들은 최신 트렌드를 반영한 전략적 접근을 통해 이러한 성장을 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 모색해야 할 것이다.

용어집

• GPU: GPU(그래픽 처리 장치)는 컴퓨터에서 그래픽을 처리하기 위한 전담 장치로, 특히 고속 비디오 렌더링과 데이터 병렬 처리에 최적화된 아키텍처를 가지고 있습니다. 데이터 분석, 인공지능(AI), 머신러닝 등 다양한 분야에서 사용되며, 현재 시장의 주요 성장 동력으로 작용하고 있습니다.

• 데이터 센터 가속기: 데이터 센터 가속기는 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 워크로드를 처리하기 위해 설계된 하드웨어입니다. 2023년 데이터 센터 가속기 시장 규모는 약 8.1억 달러로, 2024년부터 2032년까지 연평균 25%의 성장이 예상됩니다.

• CAGR: CAGR(연평균 성장률)은 특정 기간 동안 투자 또는 시장의 가치를 측정하는 지표로, 단순히 평균이 아닌 기하 평균을 사용하여 성장률을 계산합니다. 이 보고서에서는 GPU 시장이 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 28.6%를 기록할 것으로 예측하고 있습니다.

• 딥러닝: 딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 기술입니다. AI 및 머신러닝을 지원하는 데이터 센터 가속기 시장의 주요 성장 동력 중 하나로, GPU의 활용도가 매우 높습니다.

• 병렬 처리: 병렬 처리는 복수의 데이터 작업을 동시에 처리하는 컴퓨팅 방법으로, GPU의 가장 큰 강점 중 하나입니다. 이 방법은 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 AI 및 머신러닝 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다.

• 2D 그래픽: 2D 그래픽은 두 개의 차원에서 표현되는 그래픽으로, 주로 평면적으로 표현됩니다. 게임 및 multimedia 콘텐츠에서 사용되며, GPU는 이러한 그래픽의 처리에 필수적입니다.

• 3D 그래픽: 3D 그래픽은 세 차원 공간에서 형상 및 깊이를 포함하여 표현되는 그래픽입니다. 고해상도 3D 그래픽 처리는 GPU의 주요 기능으로, 게임 및 시뮬레이션 애플리케이션에서 필수적입니다.

• AMD Instinct MI200: AMD Instinct MI200은 AI 워크로드에 최적화된 고성능 GPU로, 2023년 12월에 출시되었습니다. 이 제품은 AMD의 CDNA 2 아키텍처를 기반으로 하며, 딥러닝 및 머신러닝 애플리케이션에서 높은 성능을 발휘합니다.

• Nvidia: Nvidia는 GPU 및 고성능 컴퓨팅 솔루션을 제공하는 세계적인 기업으로, 인공지능 및 3D 그래픽 분야에서 대단한 기술 혁신을 이루어낸 회사입니다. 최근에는 AI 중심의 제품 라인업을 통해 시장의 경쟁 구도를 재편하고 있습니다.

• AI 워크로드: AI 워크로드는 인공지능 기술을 수행하기 위한 데이터 처리 및 계산 요구 사항을 의미합니다. 데이터 센터 가속기 시장의 성장은 이러한 AI 워크로드 수요의 증가에 크게 의존하고 있습니다.

• 글로벌 트렌드: 글로벌 트렌드는 전 세계적으로 공통적으로 나타나는 시장의 흐름이나 경향을 의미합니다. GPU와 데이터 센터 가속기 시장의 성장은 이러한 글로벌 트렌드에 의해 크게 영향을 받고 있습니다.

출처 문서

• 그래픽 처리 장치 시장 규모, 점유율 및 보고서 [2032]https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/graphic-processing-unit-gpu-market-109831
• GPU 시장 - 그래픽 처리 장치 - 성장, 규모, 예측 및 산업 동향https://www.mordorintelligence.kr/industry-reports/graphics-processing-unit-market
• 데이터 센터 Accelerator 시장 점유율 | 산업 분석 2032https://www.gminsights.com/ko/industry-analysis/gpu-market