15년 만에 처음으로 감소한 서버 판매량

당사의 계열 연구 기관인 Omdia에서 발표한 새로운 보고서에 따르면 올해 엔터프라이즈 서버 출하량이 감소하여 2007~2008년 경기 침체 이후 처음으로 침체기를 맞을 것으로 예상됩니다.

데이터센터에 대한 투자 감소는 ‘클라우드 및 데이터센터 시장 업데이트’ 보고서에 명시된 바와 같이 기업과 대형 클라우드 서비스 제공업체 모두 인공지능 모델의 컴퓨팅 수요를 해결하는 데 초점을 맞추고 있기 때문이라고 합니다.

ChatGPT의 빠른 도입으로 인해 시장 기회를 놓칠 수 있다는 두려움으로 인해 클라우드 서비스 제공업체와 조직은 인공 지능 모델 학습을 가속화하는 데 우선순위를 두게 되었습니다.“라고 전문가들은 지적합니다.

옴디아의 분석에 따르면 인공지능 서버를 구축하려면 서버 구매자가 상당한 재정적 투자를 해야 하기 때문에 현재 사용 중인 범용 서버의 업그레이드나 유지보수 활동을 미루는 것으로 나타났습니다.

시장 분석가의 보고서에 따르면 2023년 초기의 서버 판매량은 약 280만 대에 달했으며, 이는 통상적인 계절적 패턴에서 크게 벗어난 수치입니다. 실제로 2022년 마지막 분기부터 올해 1분기까지의 서버 출하량 감소폭은 이전의 모든 기록을 뛰어넘었습니다.

Omdia의 최근 예측에 따르면 2023년 한 해 동안 출하되는 서버 수는 약 12% 감소할 것으로 예상됩니다.

인공 지능(AI) 코프로세서가 탑재된 서버가 시장에서 계속 인기를 얻고 있는 가운데 ChatGPT와 같은 AI 애플리케이션에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이러한 추세는 상당한 투자를 촉발시켰으며 Omdia의 리서치 디렉터인 블라디미르 갈라보프는 “코로케이션 제공업체와 물리적 인프라 공급업체가 자사 제품에 대한 높은 수준의 수요를 보고하고 있다"고 언급했습니다.

Omdia에 따르면, 올해 초에는 Microsoft, Google, Meta와 같은 유명 기업의 서버에 대한 ‘강렬한’ 관심이 있었습니다. 이는 Copilot, Bard, I-JEPA와 같은 고급 인공 지능 애플리케이션을 개발하기 위한 이들의 공동 노력에 기인한 것으로 보입니다. 반대로 아마존 웹 서비스(AWS)는 새로운 서버를 설치하는 데 있어 보다 신중한 접근 방식을 보여주었습니다. 앞으로 옴디아는 AWS와 메타 모두 올해 하반기에 신중한 접근 방식을 채택할 것으로 예상합니다.

컴퓨팅 수요는 여전히 증가 중

컴퓨팅 리소스에 대한 요구는 이전에 소유한 서버를 활용하거나 현재 서버의 수명을 연장하는 조직의 증가로 인해 서버 출하량 예측에 충분히 반영되지 않았음에도 불구하고 계속 증가하고 있습니다. Omdia의 조사에 따르면 서버의 평균 예상 수명은 6.2년으로 10년 전 최저치인 4.1년보다 증가했습니다. 또한, 유럽의 2단계 클라우드 제공업체들은 서버를 9~10년 동안 운영한다고 보고했습니다.

현재 진행 중인 코로나19 팬데믹으로 인해 기존의 칩 부족 현상이 악화됨에 따라 유럽 클라우드 공급업체들이 중고 서버를 점점 더 많이 찾고 있습니다. 그럼에도 불구하고 중고 장비에 대한 지속적인 매력은 공급망 중단에만 기인하는 것이 아니라 새 하드웨어에 대한 높은 비용과 제한된 신용 접근과 같은 재정적 고려 사항에서도 비롯됩니다.

Omdia 분석가들은 2023년 이후 AMD, Intel, Arm의 고급 CPU 도입에 힘입어 서버 출하량이 증가할 것으로 예상합니다. 이러한 새로운 프로세서는 더욱 컴팩트하고 에너지 효율적인 컴퓨팅 아키텍처를 구현하여 전력 소비와 공간 요구 사항을 크게 줄일 수 있을 것입니다. 이러한 발전은 전력 비용이 상승하고 데이터 센터 확장에 대한 반대가 커지는 가운데 나온 것이므로 이러한 혁신적인 솔루션의 도입은 특히 매력적입니다.

데이터센터에 대한 투자 현황은 공급업체와 코로케이션 서비스 제공업체 모두의 강력한 수요에 대한 보고에서 알 수 있듯이 활발하게 이루어지고 있습니다. 실제로 2023년 자본 지출은 상당할 것으로 예상되며, Amazon Web Services는 이러한 노력에 무려 320억 달러를 할당하고, Google, Microsoft, Meta는 각각 약 225억 달러를 지출할 계획입니다.

하이퍼스케일러들은 이러한 기술에 대한 소비자와 기업 모두의 누적된 수요를 해결하기 위해 인공지능 모델 학습을 목적으로 복잡하게 설계된 서버 클러스터를 구축하는 데 중점을 두고 있다고 전문가들은 말합니다. 또한 데이터 센터의 확장은 매년 약 10%씩 계속 확장되고 있습니다.