기업들은 경쟁 우위를 확보하고 혁신을 추진하기 위해 AI 슈퍼컴퓨터의 강력한 컴퓨팅 성능과 고급 알고리듬을 점점 더 많이 활용하고 있다. AI 슈퍼컴퓨터는 방대한 데이터 세트를 실시간으로 처리하여 고객 행동, 시장 동향, 운영 효율성에 대한 통찰력을 제공한다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 비즈니스의 의사 결정 프로세스를 향상시킨다.

더 빠르고 더 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 프로세서는 AI 슈퍼컴퓨터가 더 크고 복잡한 모델을 처리할 수 있는 기능을 제공하며, AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 걸리는 시간을 줄여준다. 높은 연산 능력을 갖춘 프로세서를 탑재한 AI 슈퍼컴퓨터는 신약 발견, 기후 변화 연구, 금융 모델링 등 크고 복잡한 AI 모델이 필요한 애플리케이션에 사용된다.

AI 슈퍼컴퓨터 시장은 2023년 12억 달러로 예상되며, 2023년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 22.0%로 성장해 2028년까지 33억 달러에 이를 것으로 전망된다.

시장 조사 전문 기관인 M&M(MarketsandMarkets)는 ‘전 세계 AI 수퍼컴퓨터 시장 전망’ 보고서를 통해 이처럼 예측했다.

산업별로 보면, 정부 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 규모를 형성할 것으로 예상된다. AI 슈퍼컴퓨터를 활용해 탈세, 금융 사기, 복지 사기 등 다양한 사기 탐지가 가능하기 때문이다. 미국 국세청(IRS)은 탈세를 탐지하기 위해 AI 슈퍼컴퓨터를 사용하고 있다.

AI 슈퍼컴퓨터는 재난 구호 활동과 재난 피해자 지원에도 사용된다. 미국 연방재난관리청(FEMA)은 허리케인이나 기타 자연재해 발생 시 재난 구호 활동을 조정하기 위해 AI 슈퍼컴퓨터를 사용하고 있다. 또한 재난 관리, 석유 탐사, 우주 및 에너지 연구, 의료 시설 개선 등 다양한 애플리케이션에 사용되고 있다.

지역별로는 아시아 태평양 지역의 성장이 두드러질 것으로 예측된다. 이 지역의 AI 슈퍼컴퓨터 시장 성장은 주로 정부, 학계 및 연구용 AI 슈퍼컴퓨터의 개발과 배포에 따른 것이다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가는 AIRAWAT 및 Tianhe-3A와 같은 AI 슈퍼컴퓨팅을 포함하여 AI 기술에 대한 최첨단 연구 개발을 육성하는 글로벌 혁신 허브가 되었다. 또한, 일본의 스마트 시티 개발 이니셔티브도 일본의 AI 슈퍼컴퓨터 시장 성장을 위한 주요 동인이 될 것으로 보인다.

의료 산업에서 AI 슈퍼컴퓨터 활용 증가

최근 의료 분야에서 AI 슈퍼컴퓨터의 도입이 크게 늘었다. 이러한 강력한 컴퓨팅 시스템은 복잡한 과제를 해결하고, 의학 연구를 강화하며, 의료 운영을 효율화하는 데 활용되고 있다. AI 슈퍼컴퓨터는 분자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 개발 가능한 약품을 예측하고, 화합물의 적용을 시뮬레이션하여 약품 발견을 가속화하는 것을 지원한다.

또한 AI 슈퍼컴퓨터는 방대한 게놈 데이터 세트 분석을 가능하게 하여 연구자들이 질병에 대한 유전적 표지를 파악하고, 유전적 변이를 이해하며, 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움을 준다. 이는 정밀 의학에 도움이 되고 진단 능력을 향상시킨다.

자율 주행차 개발 및 보급

AI 슈퍼컴퓨터는 자율 주행차(AV)를 개발하고 배포하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 고성능 컴퓨팅 시스템은 센서 데이터를 처리하고, 실시간 결정을 내리고, AV 운행의 안전과 효율성을 위한 컴퓨팅 성능을 제공한다.

AI 슈퍼컴퓨터는 자율 주행 차량의 개발, 테스트, 배포를 촉진하는 AV 생태계의 핵심이다. 컴퓨팅 성능, 병렬 처리 능력, 복잡한 AI 알고리듬을 처리하는 능력은 자율 교통 시스템의 안전성, 신뢰성, 효율성을 보장하는 필수 요소다.

높은 구입 및 유지 관리 비용

AI 슈퍼컴퓨터와 관련된 높은 구입 및 유지 관리 비용은 실제로 많은 조직에 상당한 제약이 될 수 있다. AI 슈퍼컴퓨터를 구입하거나 구축하려면 상당한 초기 자본 투자가 필요하다. 비용에는 하드웨어와 특수 냉각 시스템, 전력 인프라, 전용 데이터 센터 시설이 포함된다. AI 슈퍼컴퓨터는 비용이 많이 드는 고급 GPU, TPU, FPGA와 같은 특수 하드웨어 구성 요소가 필요하다. 또한 기술이 발전함에 따라 최신 AI 모델의 요구 사항을 충족하기 위해 하드웨어를 업그레이드하거나 교체해야 할 수도 있다.

긴 개발 및 배포 주기

AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 구성하는 데는 시간이 오래 걸린다. 긴 개발 시간과 배포 주기로 인해 조직이 AI 기회를 활용하는 능력이 지연될 수 있다.

개발 주기가 길어지면 개발 비용이 증가할 수 있다. 새로운 시스템이 배포될 때까지 기다리는 동안 기존 인프라를 유지 관리하고 업그레이드하기 위해 리소스를 할당해야 하기 때문이다. 결국, 조직은 유지 관리와 개발에 더 많은 시간을 소비하고 AI 연구와 애플리케이션 개발에는 더 적은 시간을 할애하게 된다.

AI 슈퍼컴퓨터 시장의 주요 업체로는 엔비디아, 인텔, AMD, 삼성전자, 마이크론 테크놀로지, IBM, 메타, 구글, 델, 마이크로소프트, 화웨이 테크놀로지스, 세레브라스, 휴렛패커드 DLP, 후지쯔, 페지 그룹, 테슬라, 아토스, NEC, 오라클, 아마존 웹 서비스, 그로크, 미디어텍, 그래프코어, 삼바노바 시스템즈, 칼레이, 크네론, 암 등이 있다.