글로벌 AI 추론 시장 규모는 2024 년에 9,832 억 달러로 평가되었으며 2025 년 1,630 억 달러에서 2032 년까지 378.37 억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 18.34%를 나타 냈습니다. 시장은 다양한 산업 분야의 생성 AI 응용 분야의 급속한 확산으로 인해 강력한 성장을 겪고 있습니다.
기업이 컨텐츠 생성, 실시간 번역 및 개인화 된 권장 사항과 같은 작업에 대한 AI 모델을 점점 더 배포함에 따라 효율적이고 고성능 추론 솔루션에 대한 수요가 급증했습니다.
주요 시장 하이라이트 :
세계 시장 규모는 2024 년에 98.32 억 달러로 평가되었습니다.
시장은 2025 년에서 2032 년까지 18.34%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
북아메리카는 2024 년에 35.95%를 차지했으며, 이는 353 억 3 천만 달러로 평가되었습니다.
GPU 부문은 2024 년에 27.61 억 달러를 기록했다.
DDR 세그먼트는 2032 년까지 2 억 2,57 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.
클라우드 세그먼트는 2032 년까지 1,533 억 달러의 수익을 창출 할 것으로 예상됩니다.
생성 AI 세그먼트는 2032 년까지 1,369 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.
기업 부문은 2032 년까지 1,640 억 달러에 달하는 것으로 추정됩니다.
아시아 태평양은 예측 기간 동안 강력한 CAGR 19.29%로 성장할 것으로 예상됩니다.
AI 추론 산업에서 운영되는 주요 회사는 Openai, Amazon.com, Inc., Alphabet Inc, IBM, Hugging Face, Inc., Baseten, Computer Inc, Deep Infra, Modal, Nvidia Corporation, Advanced Micro Devices, Inc., Intel Corporation, Cerebras, Huawei Investment & Holding Co., Ltd.
AI 추론 시장 개요
데이터 주권 및 규제 준수에 대한 강조가 증가함에 따라 AI 추론 솔루션에 대한 기업 수요에 영향을 미칩니다. 조직은 데이터 및 인프라를 완전히 제어하여 실시간 성능을 제공하는 추론 서비스를 점점 더 선호합니다.
2025 년 6 월, Gcore와 Orange Business는 주권자 생산 등급 AI 추론 서비스를 제공하기위한 전략적 공동 혁신 프로그램을 시작했습니다. 이 솔루션은 GCORE의 AI 추론 민간 배포 서비스와 Orange Business의 신뢰할 수있는 클라우드 인프라와 결합하여 기업이 유럽 전역에 걸쳐 실시간으로 규모로 규모로 규모로 규모의 규모의 추론 작업량을 배치 할 수 있으며, 저전기 성능, 규제 준수 및 운영 단순성에 중점을 둘 수 있습니다.
시장 드라이버
생성 AI 응용 분야의 확산
시장은 생성 AI 응용 프로그램의 확산에 의해 추진되는 빠른 성장을 겪고 있습니다. 조직이 점점 더 큰 언어 모델, 생성 디자인 도구, 가상 어시스턴트 및 컨텐츠 제작 플랫폼을 배포함에 따라 빠르고 정확하며 확장 가능한 추론 기능의 필요성이 강화되었습니다.
이러한 생성 응용 프로그램은 광대하고 복잡한 데이터 세트를 처리하는 동시에 실시간, 상황에 맞는 출력을 제공하기 위해 처리량이 많은 성능을 요구합니다. 이러한 요구 사항을 해결하기 위해 비즈니스는 고급 추론 하드웨어를 채택하고 소프트웨어 스택 최적화 및 동적 스케일링을 지원하는 클라우드 네이티브 인프라를 활용하고 있습니다.
의료, 금융, 교육 및 엔터테인먼트와 같은 부문에서 생성 AI 사용의 급증은 디지털 워크 플로를 변화시키고 고성능 추론 솔루션에 대한 수요를 가속화하고 있습니다.
2025 년 4 월, Google은 7 세대 TPU 인 Ironwood를 소개했습니다. Ironwood는 향상된 컴퓨팅 전력, 메모리 및 에너지 효율로 대규모 생성 AI 워크로드를 지원합니다. Google의 Pathways 소프트웨어를 통합하고 Sparsecore 및 ICI 대역폭을 개선하여 다양한 산업 분야의 고급 AI 모델에 대한 고성능 및 확장 가능한 추론을 가능하게합니다.
시장 도전
AI 추론의 확장 성 및 인프라 문제
AI 추론 시장의 발전을 방해하는 주요 과제는 확장 성을 달성하고 인프라 복잡성을 관리하는 것입니다. 조직이 점점 더 실시간, 대량 의사 결정을 위해 AI 모델을 채택함에 따라 분산 환경에서 일관된 성능을 유지하는 것은 어려워집니다.
자원을 과도하게 제공하거나 대기 시간을 손상시키지 않고 변동하는 수요를 충족시키기위한 추론 시스템은 지속적인 관심사입니다. 또한 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에 걸쳐 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 스택 배포, 관리 및 최적화의 복잡성으로 인해 운영 변형이 추가됩니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 회사는 서버리스 아키텍처, 분산 추론 플랫폼 및 자동 리소스 오케스트레이션 도구를 포함한 동적 인프라 솔루션에 투자하고 있습니다.
이러한 혁신을 통해 기업은 인프라 관리를 단순화하면서 다양한 산업에서 광범위한 AI 채택을 지원하는 동시에 추론 워크로드를 효율적으로 확장 할 수 있습니다.
2024 년 12 월 Amazon은 Sagemaker 추론 엔드 포인트를위한 새로운 "스케일 다운으로 0으로"기능을 도입했습니다. 이 기능을 사용하면 비 활동 중에 엔드 포인트가 제로 인스턴스로 자동 스케일로 확장되어 클라우드 기반 AI 추론 작업의 리소스 관리 및 비용 효율성을 최적화합니다.
시장 동향
하이브리드 클라우드 추론으로 실시간 인텔리전스 활성화
시장은 확장 성, 유연성 및 저도 성능에 대한 수요가 증가함에 따라 하이브리드 클라우드 기반 추론 솔루션에 대한 추세가 증가하고 있습니다.
회사가 다양한 지리학 및 사용 사례에 걸쳐 AI 모델을 배포함에 따라 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 및 에지 컴퓨팅을 통합하는 하이브리드 아키텍처는 추론 워크로드의 동적 분포를 용이하게합니다.
예를 들어, 2025 년 6 월 Akamai는 Spinkube 및 WebAssembly와 통합되어 AI 추론 플랫폼을 도입하여 Edge에서 저도 모델 배포를 가능하게했습니다. 전 세계적으로 분산 된 클라우드 인프라에서 실행되는이 플랫폼은 실시간 응용 프로그램을위한 경량의 도메인 별 AI 모델을 지원하며, 중앙 교육에서 분산 AI 추론으로 하이브리드 클라우드 엣지 환경에 대한 전환을 반영합니다.
이 접근법을 사용하면 데이터 처리가 소스에 가까워지고 응답 시간을 개선하고 규제 준수를 보장하며 중앙 집중식 노드와 에지 노드 사이에 워크로드를 배포하여 비용을 최적화 할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드 추론은 실시간 AI 애플리케이션을 지원하고 혁신을 발전시키는 데 점점 더 중요합니다.
AI 추론 시장 보고서 스냅 샷
분할
세부
컴퓨팅으로
GPU, CPU, FPGA, NPU, 기타
기억으로
DDR, HBM
배포에 의해
클라우드, 온 프레미스, 에지
응용 프로그램에 의해
생성 AI, 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전
최종 사용자
소비자, 클라우드 서비스 제공 업체, 기업
지역별
북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코
유럽: 프랑스, 영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽
아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양
중동 및 아프리카: 터키, 미국, 사우디 아라비아, 남아프리카, 중동 및 아프리카의 나머지
남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지
시장 세분화
Compute (GPU, CPU, FPGA, NPU 및 기타) : GPU 세그먼트는 2024 년에 27.61 억 달러를 받았으며, 주로 우수한 병렬 처리 기능으로 인해 고성능 AI 워크로드에 이상적입니다.
메모리 (DDR 및 HBM) : DDR 세그먼트는 2024 년에 61.92%의 점유율을 보유했으며, 일반 AI 추론 작업에 대한 광범위한 호환성과 비용 효율성으로 인해 연료가 공급되었습니다.
배포 (클라우드, 온-프레미스 및 에지) : 클라우드 세그먼트는 확장 성, 유연성 및 강력한 AI 인프라에 대한 액세스로 인해 2032 년까지 1,515 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
응용 프로그램 (생성 AI,기계 학습, 자연 언어 처리 및 컴퓨터 비전) : 생성 AI 부문은 컨텐츠 제작, 코딩 및 설계 응용 프로그램에 대한 채택이 증가함에 따라 2032 년까지 1,369 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.
최종 사용자 (소비자, 클라우드 서비스 제공 업체 및 기업) : Enterprises 부문은 2032 년까지 164 억 6 천만 달러에 도달 할 것으로 예상되며, AI가 비즈니스 운영, 분석 및 자동화 전략에 대한 AI 통합이 증가함에 따라 추진됩니다.
AI 추론 시장 지역 분석
지역을 기반으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 남미로 분류되었습니다.
북아메리카 AI 추론 시장은 2024 년에 35.95%의 상당한 점유율을 차지했으며, 이는 3,35 억 3 천만 달러로 평가되었습니다. 이 지배력은 자동차, 스마트 장치 및 산업 자동화와 같은 부문에서 Edge AI 추론의 채택이 증가함에 따라 강화됩니다.
AI-AS-A-Service 플랫폼의 가용성이 증가함에 따라 전용 인프라없이 확장 가능한 추론을 제공함으로써 Enterprise AI 배포 모델을 재구성하고 있습니다.
예를 들어, 2024 년 12 월 Amazon Web Services (AWS)는 클라우드 및 AI 인프라를 확장하기 위해 100 억 달러의 N Ohio를 투자했습니다. 이 투자는 수요 증가를 충족시키기 위해 새로운 데이터 센터를 설립하는 동시에 기술 발전을 지원하고 디지털 경제에서 오하이오의 역할을 강화하는 것을 목표로합니다.
이 개발은이 지역의 클라우드 기반 AI 기능을 확장하여 AI 추론 생태계를 강화합니다. 기업이 점차 강력한 클라우드 인프라에 의존하여 추론 모델을 규모로 배치함에 따라 이러한 투자는 부문간에 혁신과 채택을 가속화하여 북미의 주요 위치를 강화할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 AI 추론 산업은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 19.29% 등록 할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 주로 제조, 통신 및 건강 관리를 포함한 주요 업종에서 AI 기반 기술의 채택이 증가함에 따라 발생합니다.
실시간의 저렴한 의사 결정에 대한 수요가 증가함에 따라 특히 스마트 제조 생태계 및 로봇 공학 애플리케이션 내에서 Edge AI 추론 솔루션의 배치가 향상되고 있습니다. 또한, 지속적인 정부 주도 디지털화 프로그램과 국내 AI 기능을 강화하기위한 전략적 노력은 확장 가능한 AI 배포를위한 유익한 환경을 조성하고 있습니다.
2025 년 6 월, SK Group과 Amazon Web Services는 15 년 전략적 파트너십을 체결하여 한국 울산에 AI 데이터 센터를 구축했습니다. 이 협업은 전용 AI 인프라, 울트랙 클러스터 네트워크 및 Amazon Sagemaker 및 Amazon Bedrock과 같은 서비스를 갖춘 새로운 AWS AI 영역을 구축하여 고급 AI 응용 프로그램 개발을 지원하는 것을 목표로합니다.
규제 프레임 워크
미국에서, FTC (Federal Trade Commission) 및 식품의 약국 (FDA) 규제인공 지능FTC가 소비자 보호 및 FDA의 의료 기기에 적용되는 FDA의 사용을 감독하면서.
경쟁 환경
AI 추론 시장은 엔진 최적화의 지속적인 발전과 오픈 소스, 모듈 식 인프라로의 전환이 증가하는 특징입니다.
기업은 추론 엔진의 개선을 우선 순위를 정하기 위해 더 빠른 응답 시간, 대기 시간 감소 및 에너지 소비 감소를 가능하게합니다. 이러한 개선 사항은 클라우드, 에지 및 하이브리드 환경에서 실시간 AI 애플리케이션을 확장하는 데 중요합니다.
업계는 유연한 하드웨어 공유 배포를 허용하는 오픈 소스 프레임 워크 및 모듈 식 시스템 아키텍처의 채택이 상승하는 것을 목격하고 있습니다. 이 접근 방식은 개발자가 특정 워크로드에 맞게 조정 된 맞춤형 추론 솔루션을 통합하면서 리소스 활용 및 비용 효율성을 최적화 할 수 있도록합니다.
이러한 발전은 엔터프라이즈 등급 AI 기능을 제공 할 때 확장 성, 상호 운용성 및 운영 효율성을 높이고 있습니다.
2025 년 6 월, Oracle과 Nvidia는 Oracle Cloud Infrastructure Console을 통해 Nvidia AI Enterprise를 기본적으로 제공하여 AI 교육 및 추론 기능을 향상시키기 위해 협업을 확장했습니다. 이 통합을 통해 고객은 최적화 된 추론 마이크로 서비스를 포함하여 160 개 이상의 AI 도구에 액세스하고 분산 클라우드 환경에서 고성능, 확장 가능하며 비용 효율적인 AI 배포를 위해 NVIDIA GB200 NVL72 시스템을 활용할 수 있습니다.
2025 년 5 월, Red Hat은 Open-Source VLLM 프로젝트를 기반으로 Red Hat AI 추론 서버를 소개하고 신경 마법 기술로 향상되었습니다. 이 플랫폼은 하이브리드 클라우드 환경에서 고성능의 비용 효율적인 AI 추론을 제공하여 모든 가속기의 생성 AI 모델을 지원하도록 설계되었습니다.
2025 년 5 월, Ooda AI는 Phala Network와 파트너십을 맺어 신뢰할 수있는 실행 환경과 분산 된 GPU 인프라를 사용하여 기밀 AI 추론의 통합을 탐색했습니다. 이 협업은 개인 정보 보호, 검증 가능한 AI 추론 네트워크 구축에 중점을 두어 제로 지식 증명 및 블록 체인 기반 기밀 컴퓨팅 기술을 활용합니다.
2025 년 1 월, Qualcomm Technologies, Inc.는 AI 온 프렘 어플라이언스 솔루션 및 AI 추론 제품군을 출시했습니다. 이 제품은 생성 AI 및 컴퓨터 비전 워크로드를 온 프레미스 배치 할 수 있으므로 기업은 데이터 프라이버시를 유지하고 운영 비용을 줄이며 Honeywell, Aetina 및 IBM의 지원으로 산업 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션을 배포 할 수 있습니다.
2025 년 1 월Novita AI는 VLLM과 파트너십을 맺어 대형 언어 모델의 AI 추론 기능을 향상 시켰습니다. 이 협업을 통해 개발자는 Novita AI의 GPU 클라우드 인프라에 대한 VLLM의 PAGEDATTENCE 알고리즘을 사용하여 LLAMA 3.1과 같은 Open-Source LLM을 배포하고 성능 향상, 비용 절감 및 오픈 소스 AI 개발 발전을 배포 할 수 있습니다.
2024 년 8 월, 뇌화 시스템은 초당 최대 1,800 개의 토큰을 전달할 수있는 AI 추론 솔루션 인 뇌성 추론을 발사했습니다. Wafer Scale Engine 3으로 구동되는 솔루션은 무료, 개발자 및 엔터프라이즈 가격 계층과 함께 GPU 기반 대안보다 비용이 상당히 낮아지고 성능이 높아집니다.