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 주요 소비자 및 주요 최종 사용자

AI 프로세서 시장의 소비는 기가와트급 데이터센터 구축 자본을 보유한 하이퍼스케일 기업에 집중되어 있습니다. 현재 주문량을 장악하고 있는 상위 5대 소비 기업으로는 Copilot과 OpenAI 통합을 위해 대규모 컴퓨팅을 필요로 하는 Microsoft, 오픈소스 Llama 시리즈 학습을 위한 인프라를 공격적으로 구축하고 있는 Meta, Gemini에 내부 TPU와 외부 GPU를 모두 사용하는 Google(Alphabet), Anthropic과 자사 Bedrock 플랫폼을 지원하는 Amazon Web Services(AWS), 그리고 GPU 임대의 주요 대상지로 자리 잡은 전문 클라우드 공급업체인 CoreWeave가 있습니다. 이 5개 기업이 2025년 하이엔드 AI 가속기 구매의 60% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.

최종 사용 사례 측면에서는 대규모 언어 모델(LLM) 학습이 여전히 지배적인 분야이며, 가장 강력한 칩의 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 그러나 추천 시스템(Meta와 TikTok에서 사용)과 엔터프라이즈 검색 증강 생성(RAG) 워크플로가 AI 프로세서 시장에서 빠르게 더 큰 비중을 차지하고 있습니다.

경쟁 환경: 최고 생산자와 인기 아키텍처

공급 측면에서 AI 프로세서 시장은 치열한 기술 경쟁을 동반한 과점 체제를 특징으로 합니다. 엔비디아는 포괄적인 CUDA 소프트웨어 생태계와 하드웨어 성능을 통해 약 80~90%의 시장 점유율을 차지하며 확고한 선두 자리를 지키고 있습니다. 반면 AMD는 MI300 시리즈가 비용에 민감한 하이퍼스케일러 시장에서 인기를 얻으면서 주요 대안으로 확고히 자리매김했습니다. 이 외에도 인텔은 세 번째 주요 상용 실리콘 공급업체로서 Gaudi 3 가속기를 엔터프라이즈 클러스터를 위한 비용 효율적인 대안으로 포지셔닝하고 있습니다. 네 번째 주요 성장 동력은 단일 기업이 아니라, 주로 구글(TPU)과 AWS(Trainium/Inferentia)가 설계하고 브로드컴과 마벨과 같은 파트너사가 제조하는 내부 ASIC(주문형 반도체)의 부상입니다.

현재 AI 프로세서 시장을 선도하는 가장 인기 있는 프로세서는 엔비디아 H100/H200 Hopper 시리즈로, 시장 내 학습 표준으로 자리매김하고 있습니다. 새롭게 발표된 엔비디아 블랙웰 B200은 뛰어난 추론 성능으로 2025년 출시될 것으로 기대를 모으고 있습니다. AMD의 MI300X는 고용량 메모리 추론 워크로드에 널리 사용되고 있으며, 구글의 트릴리엄(TPU v6)과 AWS Trainium2는 클라우드 내부 워크로드를 지원하는 가장 많이 사용되는 커스텀 칩입니다.

배포를 주도하는 지리적 핫스팟

AI 프로세서 시장 분포에 있어 지리적 요인은 중추적인 역할을 합니다. 미국은 실리콘 밸리의 혁신 생태계를 기반으로 설계와 소비 모두의 중심 허브 역할을 하고 있습니다. 중국은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지하지만, 수출 규제로 인해 화웨이 어센드와 같은 국내 대체품과 성능 제한적인 칩에 의존할 수밖에 없습니다. 

그러나 사우디아라비아와 아랍에미리트는 강력한 새로운 경쟁자로 부상하여 국부펀드를 활용하여 수만 개의 고성능 칩을 구매하여 국유 클라우드를 구축하고 있습니다. 일본은 로봇 공학과 산업용 AI를 지원하기 위해 국내 반도체 활성화에 막대한 정부 보조금을 지원하며 4위권에 들었습니다.

2025년 주문 현황

2025년 AI 프로세서 시장 주문량은 극심한 희소성을 보일 것으로 예상됩니다. 엔비디아 H100과 같은 프리미엄 GPU의 리드타임은 30~40주로 안정화되었지만, 곧 출시될 블랙웰 B200은 이미 첫 12개월 생산 물량에 할당된 상태입니다. SK하이닉스는 2025년 HBM 생산량이 모두 매진되었다고 발표했는데, 이는 물리적으로 생산 가능한 가속기 수량이 이미 제한되었음을 의미합니다. 마이크로소프트와 메타와 같은 하이퍼스케일러들은 2025년 내내 자본 지출이 높은 수준을 유지할 것이라고 시사하며, 이는 수주 잔고가 탄탄하게 유지될 것임을 시사합니다. 이해관계자들은 제조 수율이 향상됨에 따라 출하량이 증가하겠지만, AI 프로세서 시장은 당분간 높은 평균 판매 가격과 우선 파트너에 대한 전략적 할당을 특징으로 하는 판매자 우위 시장으로 남을 것으로 예상해야 합니다.

부분 분석 

고성능 컴퓨팅으로 인해 하드웨어 도입이 급증하고 있습니다.

프로세서 종류별로 보면 GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 프로세서 시장의 35.42% 이상을 차지합니다. 이러한 우세는 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 필요한 병렬 처리 작업을 처리하는 이 칩의 탁월한 성능에서 비롯됩니다. 엔비디아는 2024년에만 약 200만 대의 H100을 출하하여 고성능 컴퓨팅을 위한 대규모 설치 기반을 구축하며 선두 자리를 굳건히 했습니다. 수요가 매우 높아 H100 프로세서는 단 1년 만에 엔비디아에 500억 달러 이상의 매출을 창출할 것으로 예상됩니다. 경쟁사들 또한 빠르게 도입되고 있으며, AMD는 MI300 가속기의 2024년 매출 전망을 50억 달러로 상향 조정했습니다. AI 프로세서 시장은 순수한 연산 능력과 메모리 대역폭으로 명확하게 정의됩니다.

전 세계 AI 프로세서 시장의 제조업체들은 이러한 성장세를 유지하기 위해 실리콘의 물리적 한계를 뛰어넘고 있습니다. 새롭게 출시된 엔비디아 블랙웰 B200 GPU는 무려 2,080억 개의 트랜지스터를 탑재하여 이전 세대의 800억 개 트랜지스터를 크게 앞지르고 있습니다. 이러한 기술 발전 덕분에 B200은 20페타플롭의 성능을 구현하여 차세대 모델 학습에 필수적인 솔루션이 되었습니다. 또한, B200은 에너지 소비를 25배 줄여 데이터 센터의 중요한 전력 효율 문제를 해결합니다. 코어위브(CoreWeave)와 같은 기업들이 이러한 필수 하드웨어 구성 요소를 인수하기 위해 75억 달러의 자금을 확보함에 따라 AI 프로세서 시장은 계속해서 성장하고 있습니다.

• 엔비디아는 2024년 2분기에만 약 900톤의 H100 실리콘을 출하했습니다.
• 새로운 B200 칩은 HBM3e 기술을 사용하여 8TB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다.
• AMD MI300 수익은 2024년 2분기에 10억 달러를 돌파하여 강력한 대체 수요를 입증했습니다.

장치 내 추론으로 개인 컴퓨팅 업그레이드 가속화

애플리케이션별로 보면 AI 프로세서는 가전제품 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있으며, 시장 점유율 37.46%로 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 개인정보 보호 및 지연 시간 단축을 위해 추론 작업을 기기에서 직접 실행하는 방식으로 전환하면서 이 분야가 더욱 성장하고 있습니다. IDC는 제조업체들이 2024년에 약 5천만 대의 AI PC를 출하할 것으로 전망하며, 이는 주요 교체 주기의 시작을 의미합니다. 이러한 추세는 빠르게 가속화되어 2025년까지 출하량이 1억 3백만 대에 달할 것으로 예상됩니다. 반도체 제조업체들은 이에 적극적으로 대응하고 있으며, 인텔은 스마트 노트북에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 2024년 말까지 1,500만 대의 코어 울트라 칩을 출하했습니다. 최신 AI 프로세서는 이제 소비자 하드웨어의 표준 구성 요소입니다.

스마트폰은 신경망 처리 통합을 위한 중요한 전장이기도 합니다. 삼성 갤럭시 S24 시리즈는 2024년 1분기 GenAI 지원 스마트폰 시장에서 58%의 점유율을 차지하며 온디바이스 인텔리전스에 대한 소비자들의 기대감을 입증했습니다. 600달러 이상의 고가 제품들이 해당 부문 매출의 70%를 차지했습니다. Copilot+와 같은 고급 기능을 지원하기 위해 차세대 PC는 최소 40 TOPS(초당 38조 회의 연산)의 성능을 요구합니다. 애플도 M4 칩 신경망 엔진을 탑재하여 초당 38조 회의 연산을 처리하며 이러한 추세를 따르고 있습니다. AI 프로세서 도입이 확대됨에 따라, AI 프로세서는 현대 가전제품의 핵심 요소가 되고 있습니다.

• GenAI 지원 스마트폰은 2024년 1분기에 글로벌 휴대폰 판매량의 6%를 차지했습니다.
• 인텔은 2025년까지 1억 대의 컴퓨터에 지능 기능을 탑재하는 것을 목표로 하고 있습니다.
• GenAI 휴대폰의 시장점유율은 2024년에 전체 모바일 시장의 11%에 도달할 것으로 예상됩니다.

네트워크 최적화에는 엣지 인텔리전스 인프라가 필요합니다.

최종 사용자 산업 기준으로 보면, IT 및 통신 분야는 AI 프로세서의 주요 최종 사용자로, 34.4%의 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 통신사들은 네트워크 성능을 최적화하고 급증하는 데이터 트래픽을 처리하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다. 통신 분야의 인공지능(AI) 시장 규모는 2025년 미화 26억 6천만 달러로 예상되며, 이는 해당 분야의 자동화에 대한 시급한 필요성을 반영합니다. 버라이즌은 AWS와 협력하여 엣지 워크로드용으로 특별히 설계된 대용량 광섬유를 구축하여 컴퓨팅 성능을 사용자에게 더 가까이 제공합니다. AI 프로세서는 2024년에 24% 증가할 것으로 예상되는 음성 트래픽량을 관리하는 데 필수적입니다.

전략적 파트너십은 글로벌 AI 프로세서 시장에서 이 부문의 지배력을 더욱 공고히 하고 있습니다. 엔비디아는 상업용 AI-RAN 솔루션 통합을 위해 노키아에 10억 달러를 투자하여 통신 및 컴퓨팅 하드웨어의 주요 융합을 예고했습니다. 이 분야의 GenAI 소프트웨어 서비스 지출은 2025년에 270억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 통신사들 또한 미래를 내다보고 있으며, T-Mobile은 2026년에 AI-RAN 기술 시범 운영을 시작할 예정입니다. 북미 엣지 시장 규모는 2025년에 6억 5천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 투자는 AI 프로세서가 글로벌 연결의 미래에서 핵심적인 역할을 할 수 있도록 보장합니다.

• 2025년에는 통신 분야의 GenAI 소프트웨어에 대한 글로벌 지출이 370억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• AI-RAN 시장 규모는 2030년까지 2,000억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.
• SK텔레콤은 글로벌 서비스 확장을 위해 데이터센터에 대한 투자를 3배로 늘린다.

하이퍼스케일 자본 지출로 생성 모델 학습 촉진

배포 방식을 기준으로 볼 때, 클라우드/데이터센터 부문은 AI 프로세서 시장에서 65.56%의 점유율로 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 성장의 주요 동력은 생성적 지능(generative intelligence)에 필요한 인프라 구축을 목표로 하는 하이퍼스케일러(hyperscaler)들의 천문학적인 자본 지출입니다. 아마존은 2025년에 1,250억 달러를 자본 지출에 투자할 것으로 예상되며, 이 중 상당 부분이 데이터센터 확장에 사용될 것입니다. 마찬가지로, 마이크로소프트는 2025 회계연도에 Azure 기능 강화를 위해 약 850억 달러를 배정했습니다. 이러한 막대한 투자 덕분에 클라우드는 세계에서 가장 복잡한 모델을 학습하는 핵심 허브로 자리매김할 수 있습니다. 기업들이 공급 확보를 위해 경쟁하는 가운데, AI 프로세서에 대한 집중적인 투자는 분명하게 드러납니다.

이 분야의 운영 규모는 전례 없는 수준에 도달했습니다. 메타 플랫폼(Meta Platforms)은 24,576개의 H100 GPU를 탑재한 단일 훈련 클러스터를 공식 공개하며 최신 배포 방식의 엄청난 규모를 입증했습니다. 이 소셜 미디어 대기업은 2024년 말까지 H100 60만 대에 해당하는 컴퓨팅 성능을 확보할 계획입니다. 한편, 구글은 2025년 자본 지출을 910억 달러에서 930억 달러 사이로 예상합니다. 상위 4대 기술 대기업의 총 지출액은 2025년에 3,800억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 재정적 투자는 AI 프로세서 활용 및 개발을 위한 주요 엔진으로서 클라우드의 역할을 더욱 공고히 합니다.

• GenAI 서버 하드웨어에 대한 글로벌 지출은 2025년에 1,800억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• AWS는 수십만 개의 맞춤형 Trainium2 칩이 포함된 서버를 배포하고 있습니다.
• 마이크로소프트와 OpenAI는 1,000억 달러 규모의 미래 인프라 프로젝트를 계획하고 있습니다.

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지역분석 

북미: 대규모 자본 투자로 국내 제조업과 초대형 인프라가 성장

북미는 AI 프로세서 시장 환경의 확실한 중심지 역할을 하는데, 이는 업계 거물들의 설계 본부이자 구축 허브 역할을 하기 때문입니다. 46.12%의 압도적인 시장 점유율을 자랑하는 북미 지역은 H100 칩이 업계 표준으로 자리 잡은 엔비디아와 같은 지역 대기업들의 공격적인 혁신으로 수혜를 입고 있습니다. 예를 들어, 엔비디아는 2024년에만 약 200만 대의 H100 칩을 출하하여 막대한 매출 유입을 이끌었고, 이는 추가 R&D 자금으로 이어졌습니다. 이처럼 지적 재산권이 집중되어 있기 때문에 미래 컴퓨팅을 위한 아키텍처 로드맵은 주로 미국 기반 엔지니어링 팀에 의해 결정됩니다.

더욱이, AI 프로세서 시장에서 이러한 설계 리더십은 독보적인 인프라 확장성과 정부의 든든한 지원으로 더욱 강화됩니다. 미국 상무부는 국내 제조 강화를 위해 인텔에 최대 85억 달러의 직접 자금을 지원한 것을 통해 이러한 생태계를 적극적으로 지원하고 있습니다. 동시에, 하이퍼스케일러들은 기록적인 속도로 하드웨어를 구축하고 있습니다. xAI가 최근 멤피스에 10만 대의 GPU를 갖춘 슈퍼클러스터를 가동한 것은 이 지역이 막대한 컴퓨팅 파워를 즉시 가동할 수 있는 독보적인 역량을 보여준다고 할 수 있습니다. 결과적으로, 풍부한 자본, 우호적인 연방 정책, 그리고 성숙한 기술 생태계의 강력한 조합은 북미가 AI 프로세서 혁명의 선두에 서도록 보장합니다.

아시아 태평양 지역의 성장을 주도하는 중요한 패키징 독점 기업과 새로운 백엔드 생태계

아시아 태평양 지역은 단순히 칩을 제조하는 곳이 아니라, 현대 AI 프로세서 성능을 좌우하는 복잡한 "백엔드" 기술을 제어하고 있기 때문에 글로벌 AI 프로세서 시장에서 두 번째로 높은 시장 점유율을 유지하고 있습니다. 이해관계자들은 첨단 패키징 없이는 원시 실리콘 리소그래피가 무용지물이라는 점을 인지해야 하며, 이 분야에서 대만 TSMC는 사실상 병목 지점을 차지하고 있습니다. 이 지역은 엔비디아의 블랙웰과 AMD의 MI300 시리즈 생산에 필요한 2.5D 패키징 기술인 CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 생산 능력을 독점적으로 보유하고 있습니다. TSMC는 2024년 자본 지출 예산을 280억 달러에서 320억 달러로 책정했으며, 이 지역은 글로벌 공급망의 주요 병목 현상을 해결하기 위해 CoWoS 패키징 처리량을 공격적으로 확대하고 있으며, 이는 전 세계 다른 지역에 대한 고성능 가속기 공급 속도를 실질적으로 좌우하고 있습니다.

더욱이, 지역 AI 프로세서 시장은 단순한 제조를 넘어 고부가가치 조립 및 테스트 분야로 확장하며 반도체 가치 사슬의 다각화를 활용하고 있습니다. 중국은 화웨이의 어센드(Ascend) 시리즈와 같은 국내 대체 제품에 475억 달러를 투자하여 무역 제한을 완화하는 한편, 주변 국가들은 새로운 "백엔드" 강국으로 부상하고 있습니다. 예를 들어 말레이시아는 인피니언이 쿨림에 54억 달러를 투자하여 공장을 확장한 것을 통해 막대한 자본을 유치하고 있으며, 이를 통해 동남아시아는 전력 관리 및 최종 조립 분야의 핵심 허브로 자리매김하고 있습니다. 동시에 인도는 타타 일렉트로닉스가 돌레라에 110억 달러를 투자하여 제조 공장을 설립하며 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 결과적으로 아시아 태평양 지역은 고대역폭 메모리 통합의 독점적인 설계자이자 글로벌 AI 프로세서 완성을 위한 생산 시설 확장의 역할을 수행함으로써 시장 지배력을 확보하고 있습니다.

전략적 시장 개발: AI 프로세서 시장의 10대 이정표 

• 2024년 8월 19일 , AMD 는 49억 달러에 ZT Systems를 인수했습니다. 이는 통합 랙 스케일 솔루션을 제공하고 Nvidia의 인프라 지배력에 직접 도전할 수 있는 중요한 전환점이었습니다.
• 일 , OpenAI는 Broadcom과 TSMC와 협력하여 독점적인 추론 실리콘을 구축함으로써 독립성을 선언했으며, 이를 통해 상인 공급업체와 동등한 공급망을 확보하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 4월 24 일 , Nvidia는 클러스터 효율성을 최적화하기 위해 워크로드 오케스트레이션 스타트업 Run:ai를 7억 달러에 인수한다고 발표했습니다.
• 2024년 5월 30일 에 뭉쳐 독점적인 하드웨어 독점을 깨는 개방형 상호 연결 표준을 만들기 위해 UALink 컨소시엄 을 출범시켰습니다
• 일 , xAI는 AI 프로세서 시장 에서 빠른 배포 기록을 세웠습니다 .
• 일 , BlackRock과 MGX는 300억 달러 규모의 인프라 파트너십을 시작했으며, 이를 통해 업계의 미래 주문량을 실질적으로 보장하게 되었습니다.
• 일 , 인텔은 AWS와 수십억 달러 규모의 계약을 체결하여 맞춤형 AI 패브릭 칩을 생산하고 파운드리 사업을 검증했습니다.
• 일 , 폭스콘은 멕시코에 대규모 GB200 공장을 설립한다고 발표하며 북미 구매자에게 조립을 더 가까이에서 제공할 것이라고 밝혔습니다.
• 일 , Cerebras Systems는 IPO를 신청하여 GPU가 아닌 아키텍처에 대한 대중의 관심을 시험했습니다.
• 2024년 2월 17일 , 소프트 뱅크는 Arm 기반 AI 반도체 강국을 구축하기 위해 1,000억 달러를 투자하는 "프로젝트 이자나기"를 시작했습니다.

AI 프로세서 시장의 최고 기업

• nvidia
• 인텔
• 바이두
• AMD
• Google
• IBM
• 퀄컴 기술
• 마이크로소프트
• 화웨이
• 삼성
• 사과
• SK하이닉스(주)
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요

프로세서 유형별

• GPU
• CPU
• FPGA
• ASIC
• NPU(신경처리장치)
• TPU(텐서 처리 장치)

배포 모드별

• 클라우드/데이터 센터
• 에지/온디바이스

최종 사용자 산업에 의해

• IT 및 통신
• 자동차
• 가전제품
• 헬스케어
• BFSI
• 산업용

애플리케이션 별

• 가전제품
• 자동차
• 헬스케어
• 산업 자동화
• 항공우주 및 방위
• 소매 및 로봇공학

지역별

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 서유럽의 나머지 지역
  • 동유럽
    • 폴란드
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    • 나머지 동유럽
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