데이터센터 가속기 시장 규모, 점유율 및 2035년까지의 전망

데이터센터 가속기 시장은 데이터센터 서버에 설치하기 위해 판매되는 그래픽 처리 장치(GPU), 맞춤형 AI 주문형 반도체(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 및 기타 AI 가속기 칩을 포함하며, 패키지 내 메모리를 포함한 패키지 모듈, 보드 또는 카드 형태의 최초 판매 가치로 평가됩니다. DC Market Insights는 2025년 전 세계 데이터센터 가속기 시장 규모를 1,697.7억 달러로 평가하고, 2035년까지 6,054.2억 달러에 이를 것으로 전망하며, CAGR은 13.56%입니다. 2025년 수치는 수량과 가격을 기반으로 산출되었습니다. 평균 22,060달러인 데이터센터 GPU 약 630만 개가 1,389.8억 달러, 5,120달러인 맞춤형 AI ASIC 약 518만 개가 265.2억 달러를 차지하며, FPGA 및 기타 가속기가 42.7억 달러를 더합니다. 최대 클라우드 공급업체와 AI 연구소가 이제 추론용 칩을 자체 설계하기 때문에 맞춤형 AI ASIC은 연 19.89%로 가장 빠르게 성장하는 세그먼트이며, 걸프 지역의 AI 프로그램이 작은 기반에서 가속기를 설치하고 있어 중동 및 아프리카가 연 16.45%로 가장 빠르게 성장하는 지역입니다(DC Market Insights 추정).

요약

전 세계 데이터센터 가속기 시장 규모는 2020년 96.1억 달러로 평가되었고, 2025년 1,697.7억 달러에 도달했으며, 예측 기간 동안 13.56%의 CAGR로 2035년까지 6,054.2억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

보고서 항목	세부 내용
과거 기간	2020-2024
기준 연도	2025
예측 기간	2026-2035
데이터센터 가속기 시장 규모 2025년	1,697.7억 달러
데이터센터 가속기 시장 CAGR	13.56%
데이터센터 가속기 시장 규모 2035년	6,054.2억 달러

시장은 2020년부터 2025년까지 연 77.58% 성장했으며, Blackwell 세대 시스템의 생산이 확대되면서 2025년 한 해에만 2024년 대비 57.1% 증가했습니다. DC Market Insights 추정 기준 최대 공급업체인 NVIDIA는 2026년 1월 25일 종료된 회계연도의 데이터센터 매출을 전년 대비 68% 증가한 1,937억 달러로 보고했습니다(출처: NVIDIA의 미국 증권거래위원회 제출 자료). 2025년부터 2035년까지 성장률은 연 13.56%로 둔화되는데, 이는 단가가 Hopper 및 Blackwell 세대만큼 빠르게 오르지 않고, 맞춤형 ASIC이 칩당 더 낮은 가격으로 점유율을 확대하며, 시장이 이미 2020년 규모의 17.7배에 달하는 기반에서 성장하기 때문입니다.

시장 범위: 데이터센터 가속기 시장은 무엇을 포함하는가?

데이터센터 가속기 시장은 데이터센터 서버에 사용하기 위해 판매되는 모든 연산 가속기를 포함하며, 당해 연도 미국 달러 기준 최초 판매 가치로 평가하고, 2025년을 기준 연도로 하여 2035년까지 전망합니다. DC Market Insights는 2025년 시장 규모를 1,697.7억 달러로 산정합니다.

포함 범위. SXM 또는 OCP Accelerator Module(OAM) 모듈, 베이스보드 및 PCIe 카드로 판매되는 범용 데이터센터 GPU, 랙 스케일 시스템의 가속기 부분, 클라우드 공급업체와 AI 연구소가 설계하고 설계 파트너와 함께 제작하는 맞춤형 AI ASIC(설계 파트너 또는 파운드리 체인에 지불된 가격으로 평가), AI, 네트워킹 오프로드 및 금융 워크로드에 사용되는 데이터센터 FPGA, 그리고 신경망 처리 장치, 언어 처리 장치 및 웨이퍼 스케일 엔진과 같은 기타 가속기입니다. 고대역폭 메모리(HBM)는 가속기 패키지에 탑재된 경우 포함됩니다.

제외 범위. 서버 중앙 처리 장치(CPU), 데이터 처리 장치 및 네트워크 인터페이스 카드, 이더넷 및 InfiniBand 스위치, NVLink 및 기타 스케일업 스위치 트레이, 서버 섀시, 전력 및 냉각 하드웨어, 소프트웨어 라이선스, 클라우드 임대 매출, 그리고 클라이언트 PC, 휴대폰 및 차량에 내장된 가속기입니다.

세그먼트 간의 관계. 가속기 유형, 워크로드, 폼 팩터, 메모리 및 최종 사용자 구분은 각각 2025년 동일한 총액 1,697.7억 달러를 다시 나눈 것입니다. 지역과 국가는 가속기가 설계되거나 제조된 곳이 아니라 설치된 곳을 기준으로 배분됩니다.

시장 성장 요인: 데이터센터 가속기 시장을 이끄는 요인은 무엇인가?

DC Market Insights가 2035년까지 연 13.56% 성장할 것으로 전망하는 데이터센터 가속기 시장 성장의 대부분은 세 가지 요인으로 설명됩니다. BloombergNEF가 14개 최대 상장 데이터센터 운영업체에서 4,500억 달러에 약간 못 미치는 수준에서 7,500억 달러에 가까운 수준으로 증가할 것으로 예상하는 AI 설비투자, AI 연구소가 체결한 수 기가와트 규모의 가속기 공급 계약, 그리고 훈련에서 추론으로의 지출 이동입니다.

7,500억 달러에 가까운 운영업체 설비투자가 가속기 수요를 끌어올린다

BloombergNEF는 14개 최대 상장 데이터센터 운영업체의 설비투자가 전년의 4,500억 달러에 약간 못 미치는 수준에서 7,500억 달러에 가까운 수준에 이를 것으로 예상하며, 전 세계적으로 23 GW 이상의 데이터센터 용량이 건설 중이고 그중 15.9 GW가 미국에 있는 것으로 집계했습니다. DC Market Insights 추정: 가속기 지출은 4,500억 달러 기반의 약 38%에 해당합니다. NVIDIA의 데이터센터 매출은 2026 회계연도 4분기에 623억 달러에 달해 전년 동기 대비 75%, 직전 분기 대비 22% 증가했으며, 이는 2026년에도 수요가 여전히 가속화되고 있음을 보여줍니다.

수 기가와트 규모의 공급 계약이 2029년까지 물량을 확보한다

AI 연구소는 이제 기가와트 단위로 가속기를 구매합니다. OpenAI는 NVIDIA와 최소 10 GW 규모의 NVIDIA 시스템에 대한 의향서를 체결했으며, 첫 단계는 2026년 하반기 Vera Rubin 플랫폼으로 시작합니다. 또한 2026년 하반기 1 GW의 Instinct MI450을 시작으로 6 GW 규모의 Advanced Micro Devices(AMD) GPU를 배치하기로 합의했고, Broadcom과는 2026년 하반기부터 2029년 말까지 10 GW 규모의 OpenAI 설계 맞춤형 가속기를 배치하기로 합의했습니다. Anthropic은 최대 100만 개의 Google Cloud 텐서 처리 장치(TPU)를 사용하기로 합의했으며, 2026년에 1기가와트를 훨씬 넘는 용량이 가동됩니다. DC Market Insights는 1기가와트 AI 용량의 가속기 부분을 2025년 가격 기준 170억 달러에서 220억 달러로 추정하므로, 이 네 가지 프로그램만으로도 2025년 시장 가치의 수년 치에 해당합니다.

2028년까지 추론이 훈련을 추월한다

AI 추론은 2025년 가속기 지출의 41.3%(701.1억 달러)를 차지했으며, 훈련은 51.2%(869.2억 달러)였습니다. 배포된 모든 모델은 훈련 후 수년간 토큰을 제공하기 때문에, DC Market Insights는 추론이 연 18.00% 성장하여 2035년 시장의 60.6%인 3,668.8억 달러에 이를 것으로 전망합니다. NVIDIA는 Rubin 플랫폼이 Blackwell 대비 추론 토큰 비용을 최대 10배 절감할 것이라고 밝혔으며, 이는 토큰 가격을 낮추고 가속기에서 실행할 가치가 있는 워크로드의 범위를 넓힙니다.

시장 트렌드: 데이터센터 가속은 어떻게 변화하고 있는가?

데이터센터 가속기 시장은 랙 스케일 시스템, 맞춤형 실리콘 및 HBM4로 이동하고 있으며, 랙 스케일 시스템은 2025년 가치의 28.7%에서 2035년까지 61.8%로 증가합니다.

랙 스케일 시스템이 2035년까지 가치의 61.8%에 도달한다

가속기는 수십 개의 칩이 하나의 스케일업 패브릭을 공유하는 완성된 랙 형태로 판매되는 경우가 늘고 있습니다. Grace Blackwell 시스템은 2026 회계연도 4분기 NVIDIA 데이터센터 매출의 약 3분의 2를 차지했으며, Amazon Web Services(AWS)의 Trainium3 UltraServer는 단일 시스템에 최대 144개의 Trainium3 칩을 탑재합니다. DC Market Insights는 랙 스케일 시스템의 가속기 부분을 2025년 가치의 28.7%(487.2억 달러)로 평가하며, 연 22.61%로 가장 빠르게 성장하는 폼 팩터입니다. 랙 스케일 시스템은 점점 더 액체 냉각 방식을 채택하고 있어, 이 트렌드는 데이터센터 액체 냉각 시장과 연결됩니다.

맞춤형 실리콘이 지출의 15.6%에서 26.9%로 증가한다

Google, AWS 및 Microsoft는 모두 자체 가속기를 배치하고 있습니다. Google의 Ironwood TPU는 하나의 포드에서 9,216개 칩까지 확장되며, 칩당 4.6페타플롭스의 FP8 성능으로 이전 Trillium 세대의 4배입니다. AWS 최초의 3 nm AI 칩인 Trainium3는 Trainium2 UltraServer 대비 최대 4.4배의 연산 성능을 제공합니다. Microsoft의 Maia 200 추론 가속기는 TSMC의 3 nm 공정으로 제작되었으며 1,400억 개 이상의 트랜지스터와 216기가바이트(GB)의 HBM3e를 갖추고 있습니다. Broadcom은 맞춤형 AI 가속기와 이더넷 AI 스위치에 힘입어 2026 회계연도 1분기 AI 반도체 매출이 전년 대비 두 배인 82억 달러에 이를 것으로 가이던스를 제시했습니다.

HBM4가 스택당 메모리 대역폭을 초당 2테라바이트로 높인다

메모리 대역폭은 많은 추론 워크로드를 제한합니다. 국제반도체표준협의기구(JEDEC)의 HBM4 표준은 2048비트 인터페이스에서 최대 초당 8기가비트(Gb/s)의 전송 속도를 허용하여 스택당 최대 초당 2테라바이트(TB/s)를 제공합니다. HBM 기반 가속기는 2025년 가치의 89.8%를 차지하지만, 추론 카드가 대역폭 대신 메모리 용량과 비용을 택하면서 LPDDR, GDDR 또는 온칩 SRAM을 사용하는 비HBM 설계가 연 19.30%로 더 빠르게 성장합니다.

시장 과제: 데이터센터 가속기 시장의 성장을 제약하는 요인은 무엇인가?

DC Market Insights는 수출 통제와 전력 가용성이라는 두 가지 제약으로 인해 2026년과 2027년 데이터센터 가속기 시장이 제약 없는 수요보다 낮은 수준에 머물 것으로 예상합니다.

수출 통제로 AMD가 약 4.4억 달러의 비용을 부담하다

미국 수출 규정은 DC Market Insights 추정 기준 두 번째로 큰 국가 시장인 중국에 어떤 가속기를 판매할 수 있는지를 결정합니다. AMD의 2025년 실적에는 Instinct MI308 제품에 대한 미국 수출 통제로 인한 약 4.4억 달러의 순재고 및 관련 비용이 포함되었습니다. 2025년 5월 미국 상무부는 2025년 1월 발표된 AI 확산 규칙(AI Diffusion Rule)을 철회하고, 특정 Huawei Ascend 칩을 포함한 중국산 첨단 컴퓨팅 칩 사용의 위험을 업계에 경고하는 지침을 발표했습니다(출처: 미국 산업안보국 발표). 국산 가속기가 더 낮은 가격으로 수입품을 대체하기 때문에, DC Market Insights는 중국이 전 세계 성장률보다 낮은 연 12.62% 성장할 것으로 전망합니다.

전력 한계가 가속기 설치 가능 지역을 결정한다

Qualcomm의 랙 스케일 추론 시스템은 랙당 160 kW의 전력을 소비하며, 위의 기가와트 규모 계약에는 캠퍼스 규모의 신규 전력망 연결이 필요합니다. DC Market Insights는 Blackwell 세대 전력 수준에서 1기가와트의 AI 용량이 약 100만~130만 개의 가속기를 수용한다고 추정하므로, 전력망 연결 지연은 곧바로 가속기 출하 지연으로 이어집니다. 아래의 낮음 시나리오는 AI 전력 공급이 2년 지연되는 경우를 모델링합니다.

시장 기회: 새로운 수익원은 어디에 있는가?

데이터센터 가속기 시장에서 가장 큰 두 가지 신규 수익원은 연 18.00% 성장하는 추론 최적화 가속기, 그리고 하이퍼스케일 클라우드 외부의 소버린 및 기업 AI 구매자입니다.

추론 가속기가 새로운 공급업체에 시장을 열다

추론은 최고 훈련 처리량보다 메모리 용량과 토큰당 비용을 더 중시하며, 이는 새로운 공급업체에 진입 기회를 제공합니다. Qualcomm은 2026년 AI200, 2027년 AI250 랙 스케일 추론 시스템을 계획하고 있으며, AI200 랙에는 카드당 768 GB의 LPDDR이 탑재됩니다. 사우디아라비아 AI 기업 Humain은 사우디아라비아 및 기타 지역에 이 시스템 200 MW를 배치할 계획입니다. Intel은 160 GB의 LPDDR5X를 탑재한 Crescent Island 데이터센터 GPU의 고객 샘플링을 2026년 하반기에 시작할 것으로 예상합니다. NVIDIA는 Groq의 추론 기술에 대한 비독점 라이선스를 체결하고 창업자 Jonathan Ross를 영입했습니다. DC Market Insights는 이러한 신규 공급업체가 판매하는 세그먼트인 기타 가속기를 2025년 가치의 1.3%(22.6억 달러)로 평가하며, 연 18.29% 성장하여 121.1억 달러에 이를 것으로 전망합니다.

기업과 소버린 AI 구매자가 연간 1,150.9억 달러의 지출을 추가한다

기업은 2025년 가속기 지출의 12.9%(219억 달러)를 차지했으며, 프라이빗 AI 클러스터가 코로케이션 홀로 이동하면서 구매자 그룹 중 가장 빠른 연 15.13% 성장합니다. 정부, 소버린 AI 및 연구기관 구매자는 연 13.77% 성장하여 180억 달러에서 653.9억 달러로 증가하며, 두 그룹을 합하면 2025년부터 2035년 사이에 연간 1,150.9억 달러의 지출이 추가됩니다. 하이퍼스케일 엔지니어링 팀이 없는 이들 구매자는 소프트웨어 지원이 포함된 완성형 액체 냉각 랙을 판매하는 공급업체를 선택합니다.

가격: 데이터센터 GPU 또는 AI ASIC의 가격은 얼마인가?

데이터센터 GPU는 2025년 평균 약 22,060달러에 판매되었습니다(DC Market Insights 추정). 맞춤형 AI ASIC은 약 5,120달러에 판매되었으며, 두 수치 모두 패키지 내 메모리를 포함하고 이를 둘러싼 서버를 제외한 전체 모델의 혼합 평균 판매 가격입니다.

평균 판매 가격(천 달러)	2020	2025	2030	2035
GPU	7.80	22.06	31.40	34.90
맞춤형 AI ASIC	2.90	5.12	8.30	10.60
FPGA	1.60	2.21	2.50	2.70
기타 가속기	3.10	4.96	6.20	7.10

세대마다 HBM 용량, 더 큰 다이 및 2다이 패키지가 추가되면서 GPU 가격은 2020년부터 2025년 사이에 거의 3배로 올랐습니다. 랙 스케일 구매자가 대량 구매 가격을 협상하고 맞춤형 ASIC이 범용 공급업체가 책정할 수 있는 가격의 상한을 정하기 때문에, DC Market Insights는 GPU 평균 가격이 2035년까지 연 약 4.7%로 더 느리게 상승할 것으로 전망합니다. 클라우드 공급업체가 자체 설계를 3 nm 및 2 nm 공정으로 전환하고 HBM4를 추가함에 따라 맞춤형 ASIC 가격은 연 약 7.5%로 더 빠르게 상승합니다.

표준 및 규제: 데이터센터 AI 칩을 규정하는 규칙은 무엇인가?

데이터센터 가속기 시장을 규정하는 세 가지 규칙은 스택당 최대 2 TB/s의 JEDEC HBM4 메모리 표준, 최대 1,024개 가속기를 위한 UALink 스케일업 사양, 그리고 미국 수출 통제입니다.

JEDEC HBM4(JESD270-4). JEDEC JESD270-4 HBM4 표준은 4단, 8단, 12단 및 16단 DRAM 스택과 스택당 최대 2 TB/s를 지원하며, DC Market Insights는 이 표준이 2026년부터 신규 가속기의 주요 메모리 인터페이스가 될 것으로 예상합니다.

UALink 200G 1.0. Ultra Accelerator Link Consortium의 첫 번째 사양은 하나의 AI 컴퓨팅 포드에서 최대 1,024개 가속기에 대해 레인당 200G의 스케일업 연결을 가능하게 합니다.

미국 수출 통제. 산업안보국이 관할하는 미국 수출 통제로 이미 AMD의 MI308 제품에 약 4.4억 달러의 비용이 발생했으며, 앞서 과제에서 다룬 AI 확산 규칙의 철회로 해당 규칙의 보류 중이던 준수 요건은 취소되었습니다.

시장 세분화: 데이터센터 AI 칩 지출을 주도하는 세그먼트는 무엇인가?

GPU는 2025년 가치의 81.9%로 데이터센터 가속기 시장을 주도하며, 하이퍼스케일 클라우드 공급업체가 61.7%로 구매자를, AI 훈련이 51.2%로 워크로드를 주도합니다. 클라우드 공급업체와 AI 연구소가 대규모 추론 비용을 줄이기 위해 자체 칩을 사용하기 때문에, 맞춤형 AI ASIC은 GPU의 11.86% 대비 연 19.89%로 가장 빠르게 성장하는 세그먼트입니다.

가속기 유형별: GPU가 81.9%로 선도

가속기 유형	2025년(10억 달러)	2025년 점유율	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
GPU	138.98	81.9%	426.27	11.86%
맞춤형 AI ASIC	26.52	15.6%	162.68	19.89%
FPGA	2.01	1.2%	4.36	8.04%
기타 가속기	2.26	1.3%	12.11	18.29%

GPU는 2035년까지 점유율이 11.5%포인트 하락하지만, GPU를 둘러싼 소프트웨어 생태계 덕분에 훈련과 사내 칩 팀이 없는 구매자에게 기본 선택지로 남아 가치는 여전히 3배 이상 증가합니다. AI 워크로드가 전용 칩으로 이동하면서 FPGA는 연 8.04%로 가장 느리게 성장합니다.

워크로드별: AI 훈련이 51.2%로 선도

워크로드	2025년(10억 달러)	2025년 점유율	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
AI 훈련	86.92	51.2%	204.63	8.94%
AI 추론	70.11	41.3%	366.88	18.00%
HPC 및 과학 컴퓨팅	7.81	4.6%	18.77	9.16%
데이터 분석, 비디오 및 기타	4.92	2.9%	15.14	11.89%

DC Market Insights 모델에서 AI 추론은 2028년까지 훈련을 추월합니다. 국립 연구소가 AI 클라우드와 동일한 가속기를 구매하면서 HPC 및 과학 컴퓨팅은 안정적이지만 축소되는 점유율을 유지합니다.

폼 팩터별: 멀티 가속기 베이스보드가 54.2%로 선도

폼 팩터	2025년(10억 달러)	2025년 점유율	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
랙 스케일 시스템	48.72	28.7%	374.15	22.61%
멀티 가속기 베이스보드(SXM 및 OAM)	92.01	54.2%	171.94	6.45%
PCIe 카드	29.03	17.1%	59.33	7.41%

멀티 가속기 베이스보드는 2025년 최대 폼 팩터를 유지했지만, 랙 스케일 시스템이 연 22.61% 성장하여 2030년까지 최대 폼 팩터가 됩니다. PCIe 카드는 기업용 추론 서버에 사용되며 연 7.41% 성장합니다.

메모리별: HBM 기반 가속기가 89.8%로 선도

메모리	2025년(10억 달러)	2025년 점유율	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
HBM 기반	152.45	89.8%	504.31	12.71%
비HBM(GDDR, LPDDR 및 SRAM)	17.32	10.2%	101.10	19.30%

최종 사용자별: 하이퍼스케일 클라우드 공급업체가 61.7%로 선도

최종 사용자	2025년(10억 달러)	2025년 점유율	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
하이퍼스케일 클라우드 공급업체	104.75	61.7%	352.96	12.92%
GPU 클라우드 및 네오클라우드 공급업체	25.13	14.8%	97.47	14.52%
기업	21.90	12.9%	89.60	15.13%
정부, 소버린 AI 및 연구기관	18.00	10.6%	65.39	13.77%

하이퍼스케일 클라우드 공급업체는 범용 GPU와 거의 모든 맞춤형 ASIC을 구매합니다. GPU 클라우드 및 네오클라우드 공급업체는 거의 GPU만 구매하며, AI 연구소가 자체 구축에 앞서 용량을 임차하면서 연 14.52% 성장합니다.

DC 독점 분석: 가속기 유형 × 구매자 매트릭스

하이퍼스케일 클라우드 공급업체가 구매하는 GPU는 774.4억 달러로 매트릭스에서 단일 최대 셀이며 2025년 전체 가속기 지출의 45.6%를 차지하고, 하이퍼스케일러는 전체 맞춤형 ASIC 가치의 93.7%도 차지합니다. 아래 매트릭스는 무엇이 구매되고 누가 구매하는지를 교차 집계합니다.

2025년, 10억 달러	GPU	맞춤형 AI ASIC	FPGA	기타 가속기	합계
하이퍼스케일 클라우드 공급업체	77.44	24.85	1.26	1.20	104.75
GPU 클라우드 및 네오클라우드 공급업체	24.50	0.22	0.04	0.37	25.13
기업	20.62	0.44	0.49	0.35	21.90
정부, 소버린 AI 및 연구기관	16.42	1.01	0.22	0.34	18.00
합계	138.98	26.52	2.01	2.26	169.77

하이퍼스케일 클라우드 공급업체는 가속기 예산의 23.7%를 맞춤형 ASIC에 지출하는 반면, GPU 클라우드 및 네오클라우드 공급업체는 97.5%를 GPU에 지출합니다. 따라서 맞춤형 실리콘 사업이 없는 공급업체는 최대 구매자 그룹의 거의 4분의 1에서 배제됩니다. 기업은 네트워크 오프로드와 거래 시스템을 통해 구매자 중 가장 높은 FPGA 비중을 보입니다. 이 매트릭스는 출하량 집계가 아닌 DC Market Insights 모델로, 36개 입력값으로 구축되었습니다. 16개 연간 시장 총액(2020~2035년), 2025년 4개 가속기 수량 및 4개 평균 가격, 4개 구매자 총액, 5개 지역 구분, 그리고 교차 검증에 사용된 3개 공급업체 공시 자료입니다. 모델과 가정은 연구 방법론 페이지에서 설명합니다.

지역별 인사이트: 데이터센터 가속기 시장을 주도하는 지역은 어디인가?

북미는 2025년 가치의 59.4%로 데이터센터 가속기 시장을 주도합니다. 걸프 지역의 AI 프로그램이 작은 기반에서 가속기를 설치하고 있기 때문에 중동 및 아프리카가 연 16.45%로 가장 빠르게 성장하는 지역입니다(DC Market Insights 추정).

북미가 59.4% 점유율로 선도

북미 데이터센터는 2025년 총액의 59.4%인 1,008.4억 달러 규모의 가속기를 설치했으며, 이 지역은 연 12.71% 성장하여 3,337.1억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. BloombergNEF에 따르면 전 세계적으로 건설 중인 23 GW 이상의 데이터센터 용량 중 15.9 GW가 미국에 있으며, NVIDIA, AMD 및 Broadcom은 모두 2025년에 발표된 기가와트 규모 프로그램에 이름을 올렸습니다. 다른 지역이 자체 AI 용량을 구축하면서 북미의 점유율은 2035년까지 4.3%포인트 하락합니다.

아시아 태평양이 24.6% 점유율 차지

아시아 태평양은 2025년 417.6억 달러, 2035년까지 1,585억 달러 규모로 CAGR은 14.27%입니다. 중국은 이 지역의 45.2%를 차지하며 점점 더 국산 칩으로 공급되고 있습니다. Huawei는 2026년 Ascend 950, 2027년 Ascend 960, 2028년 Ascend 970을 계획하고 있으며, 2026년 4분기에는 8,192개 칩으로 구성된 Atlas 950 SuperPoD를 선보일 예정입니다. 일본, 한국, 인도 및 호주가 중국 외 성장의 대부분을 더합니다.

유럽이 9.2% 점유율 차지

유럽은 2025년 156.2억 달러, 2035년까지 611.5억 달러 규모로 CAGR은 14.62%입니다. 공공 AI 프로그램과 국가 슈퍼컴퓨팅 센터가 수요를 더하는 반면, 최대 허브의 전력망 연결 대기열이 프라이빗 클러스터의 성장 속도를 제한합니다.

중동 및 아프리카가 4.9% 점유율 차지

중동 및 아프리카는 2025년 83.2억 달러, 2035년까지 381.4억 달러 규모로 연 16.45%의 가장 빠른 지역 성장률을 기록합니다. DC Market Insights 배분에서 사우디아라비아와 아랍에미리트가 이 지역의 대부분을 차지하며, Humain은 200 MW 규모의 Qualcomm 추론 시스템 중 일부를 사우디아라비아에 배치할 계획입니다.

라틴 아메리카가 1.9% 점유율 차지

라틴 아메리카는 2025년 32.3억 달러, 2035년까지 139.2억 달러 규모로 CAGR은 15.75%이며, 브라질, 멕시코 및 칠레가 주도합니다.

국가별 분석: 데이터센터 가속기를 가장 많이 설치하는 국가는 어디인가?

미국은 930.8억 달러로 2025년 전 세계 가치의 54.8%를 차지하는 최대 데이터센터 가속기 국가 시장이며, 중국이 188.8억 달러(11.1%), 캐나다가 77.6억 달러(4.6%)로 그 뒤를 잇습니다. 상위 12개국이 2025년 지출의 88.3%를 차지합니다.

순위	국가	지역	2025년(10억 달러)	2025년 점유율	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
1	미국	북미	93.08	54.8%	303.34	12.54%
2	중국	아시아 태평양	18.88	11.1%	61.97	12.62%
3	캐나다	북미	7.76	4.6%	30.37	14.61%
4	일본	아시아 태평양	5.89	3.5%	20.13	13.08%
5	한국	아시아 태평양	3.93	2.3%	15.53	14.74%
6	영국	유럽	3.86	2.3%	13.51	13.36%
7	사우디아라비아	중동 및 아프리카	3.09	1.8%	15.29	17.33%
8	독일	유럽	3.01	1.8%	11.07	13.89%
9	인도	아시아 태평양	3.01	1.8%	19.18	20.36%
10	아랍에미리트	중동 및 아프리카	2.65	1.6%	12.82	17.09%
11	호주	아시아 태평양	2.55	1.5%	9.99	14.64%
12	프랑스	유럽	2.25	1.3%	9.29	15.24%

하이퍼스케일 운영업체와 국내 클라우드 공급업체가 작은 설치 기반에서 AI 용량을 구축하면서 인도는 연 20.36%로 가장 빠르게 성장하는 대형 국가 시장이며, 17.33%의 사우디아라비아를 앞섭니다. 국가별 수치는 각 국가의 기존 및 신규 AI 데이터센터 용량 추정 점유율을 가중치로 하여 지역 총액을 DC Market Insights가 배분한 것입니다.

전망 시나리오: 2035년 전망은 어떻게 달라질 수 있는가?

데이터센터 가속기 시장은 기본 시나리오에서 2035년까지 6,054.2억 달러에 이르며, 낮음 및 높음 시나리오에서는 4,703.9억 달러에서 7,369.1억 달러 범위입니다.

시나리오	2026년부터의 가정	2035년(10억 달러)	CAGR 2025-2035
낮음	AI 전력 공급 2년 지연, 2028년 이후 AI 설비투자 실질 기준 정체, 평균 가격이 기본 시나리오보다 10% 낮음	470.39	10.73%
기본	발표된 기가와트 프로그램이 2030년까지 이행, 맞춤형 ASIC 점유율 26.9% 도달	605.42	13.56%
높음	전력망 및 HBM 공급이 발표된 계획에 맞춰 확대, 추론 수요가 기본 시나리오보다 20% 높음	736.91	15.81%

낮음 시나리오는 AI 설비투자가 중단될 경우의 모습입니다. 납품이 지연되고, 구매자는 기존 장비를 더 오래 사용하며, 공급업체는 재고 정리를 위해 가격을 인하합니다. 높음 시나리오는 HBM, 첨단 패키징 및 전력망 연결이 모두 2025년에 체결된 기가와트 계약에 맞춰 확대된다고 가정합니다. 공급업체 구성이 총액 내 주요 변동 요인입니다. 맞춤형 ASIC으로의 더 빠른 전환은 칩당 평균 가격을 낮추지만 수량을 늘립니다.

경쟁 인사이트: 데이터센터 AI 칩 시장을 주도하는 기업은 어디인가?

NVIDIA는 2025년 가치의 약 77%로 데이터센터 가속기 시장을 주도하며(DC Market Insights 추정), 아래 14개 공급업체는 당사가 추적하는 범용 GPU, 맞춤형 실리콘 및 추론 칩 기업을 포괄합니다.

• NVIDIA
• AMD
• Broadcom
• Google (TPU)
• Amazon Web Services (Trainium)
• Microsoft (Maia)
• Intel
• Marvell Technology
• Huawei (Ascend)
• Qualcomm
• Groq
• Cerebras Systems
• Cambricon Technologies
• Alchip Technologies

77% 점유율은 NVIDIA의 2026 회계연도 데이터센터 매출 1,937억 달러에서 310억 달러 이상의 네트워킹 매출과 CPU 및 시스템 부품의 추정 비중을 차감한 값을 1,697.7억 달러 시장과 비교하여 산출한 DC Market Insights 추정치입니다. 4분기 성장이 EPYC 프로세서와 Instinct GPU 출하 확대에서 비롯된 AMD의 데이터센터 부문은 2025년 연간 기준 사상 최대인 166억 달러로 32% 증가했으며, AMD GPU 6 GW에 대한 OpenAI 계약에는 배치, 주가 및 기타 이정표에 연동된 최대 1억 6,000만 주의 AMD 주식 워런트가 포함됩니다. Broadcom은 DC Market Insights 추정 기준 최대 맞춤형 AI ASIC 공급업체로, 2025 회계연도 4분기 AI 반도체 매출이 전년 대비 74% 증가했으며 OpenAI 설계 가속기를 배치하는 10 GW 계약을 체결했습니다. Google, AWS 및 Microsoft는 자체 TPU, Trainium 및 Maia 칩을 배치하고, Huawei는 2028년까지 매년 새로운 Ascend 세대를 계획하며, Qualcomm과 Intel은 NVIDIA에 라이선스된 Groq 기술과 마찬가지로 추론 워크로드를 겨냥합니다. Cerebras Systems, Cambricon Technologies, Marvell Technology 및 Alchip Technologies가 당사가 추적하는 공급업체 목록을 완성합니다.

최근 동향

최소 26 GW 규모의 가속기에 대한 세 건의 AI 연구소 공급 계약과 최대 100만 개의 Google TPU에 대한 Anthropic의 계약이 데이터센터 가속기 시장의 가장 큰 최근 동향입니다.

• 2025년 9월, NVIDIA와 OpenAI는 최소 10 GW 규모의 NVIDIA 시스템을 배치하는 의향서를 체결했으며, NVIDIA는 각 기가와트가 배치될 때마다 OpenAI에 최대 1,000억 달러를 단계적으로 투자할 계획입니다(출처: NVIDIA 뉴스룸 발표).
• 2025년 10월, AMD와 OpenAI는 2026년 하반기 1 GW의 Instinct MI450을 시작으로 6 GW 규모의 AMD GPU를 배치하는 다년 계약을 발표했습니다(출처: AMD 보도자료).
• 2025년 10월, OpenAI와 Broadcom은 10 GW 규모의 OpenAI 설계 맞춤형 AI 가속기를 배치하기로 합의했으며, 랙 배치는 2026년 하반기에 시작하여 2029년 말까지 완료할 목표입니다(출처: OpenAI 발표).
• 2025년 10월, Anthropic은 Google Cloud TPU 사용을 수백억 달러 규모인 최대 100만 개 칩으로 확대하기로 합의했으며, 2026년에 1기가와트를 훨씬 넘는 용량이 가동됩니다(출처: Google Cloud 보도자료).
• 2025년 12월, AWS는 시스템당 최대 144개의 Trainium3 칩을 탑재하고 Trainium2 UltraServer 대비 최대 4.4배의 연산 성능을 제공하는 Trainium3 UltraServer를 정식 출시했습니다(출처: Amazon 보도자료).
• 2026년 1월, Microsoft는 TSMC의 3 nm 공정으로 제작되고 216 GB의 HBM3e를 탑재한 Maia 200 추론 가속기를 공개하고, 아이오와주 디모인 인근의 US Central 리전에 배치했습니다(출처: Microsoft 블로그 게시물).

당사는 이러한 거래, 출시 및 용량 발표를 데이터센터 산업 업데이트에서 실시간으로 추적합니다. 가속기 클러스터는 광 트랜시버 시장 보고서에서 다루는 고속 광학 부품의 수요도 결정합니다.

방법론: 데이터센터 가속기 시장 모델 구축 방식

DC Market Insights는 4개 가속기 유형의 출하 수량과 평균 판매 가격을 기반으로 2025년 시장을 상향식으로 구축했습니다. GPU 약 630만 개, 맞춤형 AI ASIC 518만 개, FPGA 91만 개, 기타 가속기 46만 개로 총 약 1,285만 개입니다. 2020~2024년 과거 수치와 2026~2035년 전망은 2025년 기준치에 연간 성장률을 적용했으며, 기가와트당 추정 100만~130만 개의 가속기를 기준으로 발표된 기가와트 프로그램과 대조하여 검증했습니다. 총액은 4개 가속기 유형, 4개 워크로드, 3개 폼 팩터, 2개 메모리 유형, 4개 구매자 그룹 및 5개 지역으로 구분되었으며, 모든 구분의 합은 시장 총액과 일치합니다. 결과는 3개 상장 공급업체(NVIDIA, AMD 및 Broadcom)의 공시 데이터센터 매출과 최대 운영업체에 대한 BloombergNEF 설비투자 수치를 기준으로 하향식 검증을 거쳤습니다. 국가별 수치는 기존 및 신규 AI 용량에 대한 국가별 가중치로 각 지역 총액을 배분한 것입니다. 이 페이지에 명시된 애널리스트가 모델을 구축했으며, 검토자가 게시 전에 계산, 출처 및 날짜를 확인했습니다.