인공 지능 (AI) 가속기 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (GPU, TPU, FPGA 및 ASIC), 응용 프로그램 (데이터 센터, 소비자 전자 장치, 자동차 및 로봇 공학) 및 지역 통찰력 및 2033 년까지 예측

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인공 지능 (AI) 가속기 시장 개요

Global Artificial Intelligence (AI) 가속기 시장 규모는 2025 년에 1 억 2,600 만 달러였으며 2033 년까지 6 억 6,490 만 달러를 터치 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR이 23.64%를 나타 냈습니다. 

인공 지능 (AI) 가속기 시장은 지난 몇 년 동안 고속 데이터 처리, 머신 러닝 및 산업 전반의 지능형 자동화에 대한 급격한 요구로 인해 기하 급수적으로 증가하고 있습니다. AI 가속기는 AI 워크로드, 특히 딥 러닝 및 신경망을 포함하는 작업 부하를 가속화하기 위해 특별히 맞춤형 요소를 계산합니다. 여기에는 그래픽 처리 장치 (GPU), 텐서 처리 장치 (TPU), FPGA (Field-Programmable Gate Array) 및 ASICS (Application-Speciple Integrated Circuits)가 포함됩니다. AI가 데이터 센터 응용 프로그램, 자율 주행 차, 로봇 및 소비자 전자 제품의 핵심이되면 고성능 에너지 효율적인 가속기에 대한 수요가 매우 빠르게 증가하고 있습니다. 시장은 경쟁력 있고 혁신적이며 주요 플레이어는 처리 속도를 높이고 대기 시간 및 전력 소비를 낮추기 위해 경쟁합니다.

러시아-우크라이나 전쟁 영향

인공 지능 (AI) 가속기 시장은 러시아 우크라이나 전쟁 중 전 세계 공급망의 불안정성으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다

러시아와 우크라이나 간의 전쟁은 글로벌 반도체 공급망을 탈구하고 지정 학적 긴장을 강화하며 칩 제조에 필요한 희토류 요소와 원자재의 가격을 높이면 AI 가속기 시장에 악영향을 미쳤습니다. 러시아의 제재와 제한된 무역 경로는 특히 중앙 아시아와 동유럽에서 부품의 무제한 흐름을 방해하여 제조 타임 라인과 생산 비용을 상승시켰다. 또한 방어 및 사이버 보안에 대한 강조가 증가하면 R & D 지출이 방향을 바꾸어 AI 하드웨어의 상업적 개발에서 일부 사례에 대한 투자를 변화 시켰습니다. 이러한 혼란은 이미 매우 복잡한 국제 의존성의 대상이되는 부문에서 변동성을 일으켰습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기 위해 Edge AI 컴퓨팅의 증가

AI 가속기 시장을 주도하는 주요 트렌드 중 하나는 Edge AI 컴퓨팅의 증가입니다. 비즈니스가 중앙 집중식 클라우드 기반 아키텍처에서 멀어지고 현지화 된 실시간 처리로 이동함에 따라 Edge에서 AI 계산을 실행할 수있는 가속기의 필요성이 가속화되었습니다. 여기에는 스마트 센서, 자율 주행 자동차, 드론 및 IoT 장치에 사용됩니다. 비즈니스는 이제 클라우드 서버와 통신하지 않고도 장치에서 직접 추론 응용 프로그램을 실행할 수있는 초소형의 전력 효율적인 AI 가속기를 생성하고 있습니다. 이는 대기 시간을 낮출뿐만 아니라 개인 정보 및 보안을 증가시켜 제조, 의료 및 스마트 도시와 같은 다양한 산업에서 혁신적인 트렌드로 Edge AI를 포지셔닝합니다.

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인공 지능 (AI) 가속기 시장 세분화

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 GPU, TPU, FPGA 및 ASIC로 분류됩니다.

• GPU (그래픽 처리 장치) : 병렬 처리 모델과 기계 및 딥 러닝 애플리케이션에서 보편적 인 사용을 통해 AI 가속기 공간의 리더로 남아 있습니다. 그래픽 렌더링을 처리하기 위해 처음 구축 된 AI 모델, 특히 클라우드 및 데이터 센터 배포에서 GPU를 피할 수 없습니다. NVIDIA 및 기타 공급 업체는 AI 워크로드를 위해 GPU를 최적화하여 뛰어난 성능과 확장 성을 제공했습니다.

• TPU (Tensor Processing Units) : 신경망 컴퓨팅을 위해 독점적으로 만들어진 특수 설계된 프로세서입니다. Google에서 인기를 얻은 TPU는 AI 애플리케이션, 특히 딥 러닝에서 채택 된 텐서 계산에서 인상적인 속도 이점을 제공합니다. TPU는 언어 처리, 이미지 인식 및 자율 시스템과 같은 대형 데이터 AI 응용 프로그램에서 널리 채택되며 엔터프라이즈 규모 AI 배포 확장의 필수 부분을 형성합니다.

• FPGAS (Field Programmable Gate Array) : 유연성 및 전력 효율성을 제공하여 실시간 작동이 필요한 틈새 AI 기능에 가장 적합합니다. FPGA는 제조 후 프로그래밍 가능하므로 다양한 AI 프레임 워크에 적합한 맞춤형 로직 설계를 가능하게합니다. 민첩성과 낮은 대기 시간이 중요한 경우 통신, 항공 우주 및 에지 컴퓨팅에 가장 잘 활용됩니다.

• ASICS (애플리케이션 별 통합 회로) : 최대 성능과 최소한의 전력으로 특정 응용 프로그램에 최적화 된 매우 효과적인 AI 가속기입니다. 설계 및 제조 비용이 많이 드는 ASIC는 스마트 폰, 자율 주행 자동차 및 IoT 장치와 같은 대량 시장 응용 프로그램에서 고속 작업 별 처리를 제공합니다. 칩은 상업용 전자 제품에서 AI의 확장성에 결정적인 역할을합니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 데이터 센터, 소비자 전자 제품, 자동차 및 로봇 공학으로 분류됩니다.

• 데이터 센터 : 자연 언어 처리, 권장 엔진 및 컴퓨터 비전과 같은 거대한 AI 워크로드를 주도하기 위해 GPU, TPU 및 ASIC에 따라 AI 가속기의 가장 큰 소비자입니다. 이 센터에서는 페타 바이트의 데이터를 처리하기 위해 고성능, 확장 가능하며 전력 효율적인 솔루션이 필요하므로 혁신과 투자의 온상입니다.

• 소비자 전자 장치 : 스마트 폰, 태블릿, 스마트 스피커 및 웨어러블과 같은 소비자 전자 장치는 AI 가속기가 점점 더 온보드 인 AI 가속기로 인해 얼굴 인식, 음성 보조 및 예측 행동을 통해 업그레이드 된 사용자 경험을 제공합니다. Edge AI Accelerators는 이러한 장치가 로컬로 데이터 처리를 수행하는 데있어서 빠른 응답 시간과 보안 향상을 제공합니다.

• 자동차 : 자동차 사용 사례, 특히 자율 주행 및 고급 운전자 보조 시스템 (ADAS)에서 AI 가속기를 기반으로 실시간 결정이 필요합니다. 이러한 작업에는 차선 감지, 객체 감지 및 경로 계획이 포함됩니다. 자동차 부문은 전력 효율성과 공간 제약으로 인해 차량 채택을위한 FPGA 및 ASIC를 빠르게 수용하고 있습니다.

• 로봇 공학 : 로봇 공학은 AI 가속기에게 매우 빠르게 개발되는 또 다른 분야입니다. 산업용 로봇, 서비스 로봇 및 의료 로봇은 AI를 탐색하고 개체를 조작하며 사람들과 상호 작용해야합니다. 실시간 머신 러닝은 고성능 액셀러레이터의 지원을 받아 동적 환경에서 로봇을보다 효율적이고 반응 적으로 만들 수 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

산업에서 AI 사용 사례의 극적인 증가 시장 성장 향상

인공 지능 (AI) 가속기 시장 성장의 주요 촉매제 중 하나는 산업, 특히 의료, 금융 및 전자 상거래에서 AI 사용 사례의 극적인 증가입니다. 비즈니스가 증가함에 따라 자동화, 데이터 처리 및 고객 상호 작용을 위해 AI에 더 의존하면서 대규모 AI 모델을 처리 할 수있는 빠른 프로세서에 대한 수요가 필수적이되었습니다. 이 광범위한 배포는 컴퓨팅 효율성을 높이고 추론 시간을 줄이며 밀도가 높은 신경망을 가능하게하는 가속기의 요구 사항을 주도하고 있습니다.

5G 기술의 출현과 시장 성장을 촉진하기 위해 연결된 장치의 광범위한 가용성

다른 중요한 드라이버는 5G 기술의 출현과 연결된 장치의 광범위한 가용성입니다. 5G 네트워크의 속도가 높고 감소 된 대기 시간은 Edge Environments에서 실시간 데이터 수집 및 분석을 촉진하여 원격 및 모바일 장치에 AI 가속기를 설치해야합니다. 이는 스마트 제조, 자율적 이동성 및 증강 현실에서 새로운 응용 프로그램을 열어 AI 가속기 시장에 훨씬 더 광범위한 범위를 창출하고 있습니다.

구속 요인

시장 성장을 잠재적으로 방해하기 위해 이러한 독점 칩을 개발하고 배치하는 높은 가격

AI 가속기 시장에 대한보다 주목할만한 구속은 이러한 독점 칩을 개발하고 배포하는 높은 가격입니다. ASICS 및 TPU와 같은 복잡한 AI 가속기는 엄청난 R & D 비용과 정교함을 제조하여 중소기업의 비용이 많이 듭니다. 또한,이를 현재 설정에 통합하는 프로세스는 호환 가능한 하드웨어 및 소프트웨어 프레임 워크에 대한 추가 투자를 필요로하며 비용 의식 사용자의 채택을 제한해야합니다.

오픈 소스 AI Hardware Ecosystems의 생성, 시장에서 제품을위한 기회를 창출

기회

시장의 주요 기회는 오픈 소스 AI 하드웨어 생태계를 만드는 것입니다. 칩 제조업체, AI 과학자 및 소프트웨어 개발자를 통합함으로써 오픈 소스 플랫폼은 AI 가속기에 대한 액세스를 민주화하고 개발 비용을 낮출 수 있습니다. 이는 특히 스타트 업, 대학 및 개발 도상국이 독점적 인 제한의 족쇄없이 AI 솔루션을 개발하고 배치 할 수 있도록 강화할 수 있습니다. 열린 하드웨어 움직임은 또한 혁신과 상호 운용성을 장려하여 전 세계 AI 기술의 채택을 속도로 높이십시오.

고성능 컴퓨팅의 전력 소비 및 열 소산은 잠재적으로 소비자에게 도전 할 수 있습니다.

도전

인공 지능 (AI) 가속기 시장 점유율에서 소비자가 직면 한 오랜 도전은 고성능 컴퓨팅의 전력 소비 및 열 소산입니다. AI 모델이보다 정교하고 계산 집약적으로 성장함에 따라 가속기는 너무 많은 열을 생성하여 성능 저하 및 하드웨어 수명 문제를 유발합니다. 냉각 기술 및 에너지 관리는 특히 데이터 센터 및 자동차 애플리케이션에서 인프라 비용에 기여합니다. 소비자는 높은 운영 비용을 발생시키지 않고 최적의 성능을 보장하기 위해 처리 전력과 에너지 효율 사이의 균형을 유지해야합니다.

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인공 지능 (AI) 가속기 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북아메리카는 주요 기술 회사, 고도로 개발 된 R & D 센터 및 강력한 디지털 인프라의 존재로 인해 미국 인공 지능 (AI) 가속기 시장을 이끌고 있습니다. 미국의 실리콘 밸리 (Silicon Valley)는 칩 설계 및 AI 소프트웨어 개발의 지역 혁신의 선두 주자입니다. 주요 회사는 AI 가속기 창업에 상당한 투자를하고 있으며 기술 우수성과 시장 점유율을 보장하기 위해 파트너십을 강화하고 있습니다.

• 유럽

유럽은 정부 이니셔티브와 AI 및 반도체 관련 R & D에 대한 투자 증가를 통해 AI 가속기 부문에서 빠르게 발전하고 있습니다. 독일, 프랑스 및 네덜란드는 지능형 제조, 의료 및 지속 가능성을 위해 AI에 투자하고 있습니다. 유럽 기업들은 AI의 윤리적 발전에 중점을두고 있으며이 지역의 지속 가능성 흡인과 일치하는 에너지 효율적인 칩 설계에 중점을 둡니다.

• 아시아

아시아는 중국, 한국, 일본 및 대만과 같은 국가의 제조 전력 및 급성장 기술 생태계에 의해 구동되는 급성장하는 시장입니다. 중국은 특히 자체 제작 된 AI 가속기를 만들고 미국 기반 기술에 대한 의존을 줄임으로써 AI에서 자급 자족하기로 결심했습니다. 아시아는 또한 소비자 전자 제품의 대량 채택으로 촉진되므로 시장 성장의 필수 지역입니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

AI 가속기 시장에서 운영되는 주요 회사는 Nvidia, Intel Corporation, AMD, Google LLC, Qualcomm Technologies, Xilinx 및 Huawei Technologies입니다. 회사는 칩 설계, 전력 효율성 및 AI 소프트웨어 통합 연구를 통해 지속적으로 제품을 개선하고 있습니다. Nvidia는 CUDA 가능 GPU의 리더로 남아 있으며 Intel은 신경성 및 FPGA 기반 제품을 추진하고 있습니다. AMD는 또한 AI 워크로드에 최적화 된 고성능 GPU 제품 라인업으로 근거를 확보하고 있습니다. Google TPU는 클라우드 기반 AI 애플리케이션 스케일링에서 중추적 인 역할을 계속하고 있으며 Qualcomm은 모바일 및 에지 용 AI 프로세서를 대상으로하고 있습니다. 이 회사들은 또한 글로벌 풋 프린트 및 기술 능력을 확장하기위한 합병, 파트너십 및 전략적 투자를 위해 정찰하고 있습니다.

최고의 인공 지능 (AI) 가속기 회사 목록

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• Advanced Micro Devices, Inc. (U.S.)
• Xilinx (U.S.)
• Qualcomm Incorporated (U.S.)
• Baidu (China)
• ARM Ltd. (U.K.)
• Graphcore (U.K.)
• Cerebras Systems (U.S.)

주요 산업 개발

2024 년 8 월 :2024 년에 Google LLC는 4 세대 텐서 처리 장치 (TPU V4)의 출시로 AI 가속기 세계에서 주요 이정표를 달성했습니다. 이 최신 칩은 이전 버전과 비교하여 상당한 성능 향상을 제공하여 와트 당 컴퓨팅의 두 배를 제공합니다. 데이터 센터에서 Google의 AI 워크로드를 가능하게하도록 최적화 된 TPU V4는 최첨단 5NM 기술로 개발되었으며 Google 클라우드 서비스를 제공했습니다. 데뷔는 AI 처리의 효율성과 확장 성에서 중요한 이정표를 나타 냈으며, 언어 모델링 및 이미지 인식과 같은 응용 프로그램의 모델에 대한 빠른 교육 및 실시간 추론을 지원합니다. TPU V4는 또한 클라우드 사용의 에너지 효율을 향상시켜 Google의 지속 가능성 이니셔티브를 지원합니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 인공 지능 (AI) 가속기 시장 역학에 대해 완전히 논의하고 유형 및 응용 프로그램을 기반으로 세분화에 대한 철저한 분석을 제공합니다. 그것은 최근 지정 학적 영향, 특히 러시아-우크라이나 갈등을 조사하고 시장 개발에 어떤 영향을 미쳤는지 분석합니다. 이 보고서는 근본적인 추세 (Edge AI의 출현)를 지적하며 중앙 운전자, 억제제, 기회 및 고객 대면 문제를 나열합니다. 북아메리카, 유럽 및 아시아의 풍부한 지역 분석은 세계 시장 성장에 대한 글로벌 적용 범위를 제공합니다. 이 보고서에는 또한 주요 플레이어에 대한 개요와 Google LLC의 중요한 개발의 하이라이트가 포함되어 있습니다. 반도체 회사에서 인공 지능 서비스 제공 업체 및 투자자에 이르기 까지이 보고서는 AI 가속기 시장의 기술과 경쟁 환경에 대한 심층적 인 통찰력을 제공합니다.