인공 지능(AI) 가속기 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(GPU, TPU, FPGA 및 ASIC), 애플리케이션별(데이터 센터, 가전제품, 자동차 및 로봇 공학) 및 2026년부터 2035년까지 지역 예측

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인공지능(AI) 가속기 시장 개요

2026년 세계 인공지능(AI) 가속기 시장 규모는 139억 2천만 달러로 추산됩니다. 시장은 2035년까지 940억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 23.64%로 확장될 것입니다. 북미 지역은 하이퍼스케일러와 칩 혁신 기업이 주도하여 약 45~50%의 점유율을 차지하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 강력한 반도체 제조 성장으로 약 30~35%를 차지합니다.

인공 지능(AI) 가속기 시장은 산업 전반에 걸쳐 고속 데이터 처리, 기계 학습 및 지능형 자동화에 대한 수요가 급증함에 따라 지난 몇 년 동안 기하급수적으로 성장해 왔습니다. AI 가속기는 AI 워크로드, 특히 딥 러닝과 신경망이 포함된 워크로드를 가속화하기 위해 특별히 맞춤화된 컴퓨팅 요소입니다. 여기에는 GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치), FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이) 및 ASIC(주문형 집적 회로)이 포함됩니다. AI가 데이터센터 애플리케이션, 자율주행차, 로봇공학, 가전제품의 핵심이 되면서 에너지 효율적인 고성능 가속기에 대한 수요가 매우 빠르게 증가하고 있습니다. 시장은 본질적으로 경쟁적이고 혁신적이며, 주요 업체들은 처리 속도를 향상하고 지연 시간과 전력 소비를 낮추기 위해 경쟁하고 있습니다.

러시아-우크라이나 전쟁의 영향

인공지능(AI) 가속기 시장은 러시아-우크라이나 전쟁 중 전 세계 공급망 불안정으로 부정적인 영향을 미쳤다

러시아와 우크라이나 간의 전쟁은 글로벌 반도체 공급망을 혼란시키고, 지정학적 긴장을 고조시키며, 칩 제조에 필요한 희토류 원소와 원자재 가격을 인상하는 등 AI 가속기 시장에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 러시아의 제재 조치와 제한된 무역 경로로 인해 특히 중앙 아시아와 동유럽에서 부품의 무제한 흐름이 방해를 받아 제조 일정이 지연되고 생산 비용이 상승하게 되었습니다. 또한 국방 및 사이버 보안에 대한 강조가 높아짐에 따라 R&D 지출이 방향 전환되어 일부 경우에는 AI 하드웨어의 상업적 개발에서 투자가 옮겨졌습니다. 이러한 혼란은 이미 매우 복잡한 국제 의존성을 겪고 있는 부문에 변동성을 야기했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하는 Edge Ai 컴퓨팅의 증가

AI 가속기 시장을 이끄는 주요 트렌드 중 하나는 엣지 AI 컴퓨팅의 증가입니다. 기업이 중앙 집중식 클라우드 기반 아키텍처에서 벗어나 지역화된 실시간 처리로 전환함에 따라 엣지에서 AI 계산을 실행할 수 있는 가속기에 대한 필요성이 가속화되었습니다. 이를 위해서는 스마트 센서, 자율주행차, 드론, IoT 기기 등에 활용이 필요합니다. 이제 기업에서는 클라우드 서버와 통신할 필요 없이 장치에서 직접 추론 애플리케이션을 실행할 수 있는 초소형, 전력 효율적인 AI 가속기를 만들고 있습니다. 이는 지연 시간을 단축할 뿐만 아니라 개인 정보 보호 및 보안을 강화하여 제조, 의료, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에서 엣지 AI를 혁명적인 트렌드로 자리매김합니다.

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인공지능(AI) 가속기 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 GPU, TPU, FPGA 및 ASIC으로 분류됩니다.

• GPU(그래픽 처리 장치): 병렬 처리 모델과 기계 및 딥 러닝 애플리케이션 전반에 걸친 보편적인 사용을 통해 AI 가속기 분야의 선두주자로 남아 있습니다. 처음에는 그래픽 렌더링을 처리하기 위해 구축되었지만 이제 AI 모델 훈련, 특히 클라우드 및 데이터 센터 배포에서 GPU를 피할 수 없습니다. NVIDIA 및 기타 공급업체는 뛰어난 성능과 확장성을 제공하기 위해 AI 워크로드에 맞게 GPU를 최적화했습니다.

• TPU(텐서 처리 장치): 신경망 컴퓨팅 전용으로 제작된 특별히 설계된 프로세서입니다. Google에서 인기를 얻은 TPU는 AI 애플리케이션, 특히 딥 러닝에 채택된 텐서 계산에서 놀라운 속도 이점을 제공합니다. TPU는 언어 처리, 이미지 인식, 자율 시스템과 같은 빅데이터 AI 애플리케이션에 널리 채택되고 있으며 엔터프라이즈 규모 AI 배포 확장의 필수적인 부분을 구성합니다.

• FPGA(Field Programmable Gate Arrays): 유연성과 전력 효율성을 제공하므로 실시간 작업이 필요한 틈새 AI 기능에 가장 적합합니다. FPGA는 제조 후 프로그래밍이 가능하므로 다양한 AI 프레임워크에 적합한 맞춤형 로직 설계가 가능합니다. 민첩성과 낮은 대기 시간이 중요한 통신, 항공우주, 엣지 컴퓨팅에 가장 잘 활용됩니다.

• ASIC(Application-Specific Integrated Circuits): 이는 최대 성능과 최소 전력으로 특정 애플리케이션에 최적화된 매우 효과적인 AI 가속기입니다. 설계 및 제조 비용이 많이 드는 ASIC은 고속 작업별 처리를 제공하는 스마트폰, 자율주행 자동차, IoT 장치와 같은 대중 시장 애플리케이션에서 선호됩니다. 이 칩은 상업용 전자제품에서 AI의 확장성에 중요한 역할을 합니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 데이터 센터, 가전 제품, 자동차 및 로봇 공학으로 분류됩니다.

• 데이터 센터: 자연어 처리, 추천 엔진, 컴퓨터 비전과 같은 엄청난 AI 워크로드를 구동하기 위해 GPU, TPU 및 ASIC에 의존하는 AI 가속기의 가장 큰 소비자입니다. 페타바이트 규모의 데이터를 처리하려면 이러한 센터에서 고성능, 확장 가능하고 전력 효율적인 솔루션이 필요합니다. 이것이 바로 이 센터가 혁신과 투자의 온상인 이유입니다.

• 가전제품: 얼굴 인식, 음성 지원, 예측 행동을 통해 업그레이드된 사용자 경험을 제공하기 위해 스마트폰, 태블릿, 스마트 스피커, 웨어러블 등 가전제품에 점점 더 많은 AI 가속기가 탑재되고 있습니다. Edge AI 가속기는 로컬에서 데이터 처리를 수행하는 이러한 장치를 지원하여 빠른 응답 시간과 향상된 보안을 제공합니다.

• 자동차: 자동차 사용 사례, 특히 자율 주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에서는 AI 가속기를 기반으로 한 실시간 결정이 필요합니다. 이러한 작업에는 차선 감지, 물체 감지 및 경로 계획이 포함됩니다. 자동차 부문에서는 전력 효율성과 공간 제약으로 인해 차량 내 채택을 위해 FPGA 및 ASIC을 빠르게 수용하고 있습니다.

• 로봇공학: 로봇공학은 AI 가속기 분야에서 매우 빠르게 발전하고 있는 또 다른 분야입니다. 산업용 로봇, 서비스 로봇, 의료 로봇은 사물을 탐색하고 조작하며 사람과 상호 작용하기 위해 탑재된 AI가 필요합니다. 실시간 기계 학습은 고성능 가속기의 지원을 받아 동적 환경에서 로봇의 효율성과 반응성을 향상시킵니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 성장을 강화하는 산업에서 AI 사용 사례의 급격한 증가

인공 지능(AI) 가속기 시장 성장의 주요 촉매제 중 하나는 산업, 특히 의료, 금융 및 전자 상거래 분야에서 AI 사용 사례가 급격히 증가한다는 것입니다. 자동화, 데이터 처리 및 고객 상호 작용을 위해 AI에 더 많이 의존하는 기업이 성장함에 따라 대규모 AI 모델을 처리할 수 있는 기능을 갖춘 빠른 ​​프로세서에 대한 수요가 필수가 되었습니다. 이러한 광범위한 배포로 인해 컴퓨팅 효율성을 높이고 추론 시간을 단축하며 조밀한 신경망을 활성화하는 가속기에 대한 요구 사항이 높아지고 있습니다.

5G 기술의 출현과 연결된 장치의 광범위한 가용성으로 시장 성장 촉진

또 다른 중요한 동인은 5G 기술의 출현과 연결된 장치의 광범위한 가용성입니다. 5G 네트워크의 더 빠른 속도와 감소된 대기 시간은 원격 및 모바일 장치에 AI 가속기 설치가 필요한 엣지 환경에서 실시간 데이터 수집 및 분석을 촉진합니다. 이는 스마트 제조, 자율 이동성 및 증강 현실 분야의 새로운 애플리케이션을 열어 AI 가속기 시장의 범위를 훨씬 더 넓혀줍니다.

억제 요인

잠재적으로 시장 성장을 방해하기 위해 이러한 독점 칩을 개발하고 배포하는 데 드는 높은 비용

AI 가속기 시장에서 더 주목할만한 제약은 이러한 독점 칩을 개발하고 배포하는 데 드는 높은 비용입니다. ASIC, TPU와 같은 복잡한 AI 가속기는 엄청난 R&D 비용과 제조 정교함을 수반하므로 중소기업에게는 비용이 많이 듭니다. 또한 이를 현재 설정에 통합하는 과정에서는 호환되는 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크에 대한 추가 투자가 필요하므로 비용에 민감한 사용자의 채택이 제한됩니다.

시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위한 오픈 소스 AI 하드웨어 생태계 생성

기회

시장의 주요 기회는 오픈 소스 AI 하드웨어 생태계를 구축하는 것입니다. 칩 제조업체, AI 과학자, 소프트웨어 개발자를 통합함으로써 오픈 소스 플랫폼은 AI 가속기에 대한 액세스를 민주화하고 개발 비용을 낮출 수 있습니다. 이는 특히 스타트업, 대학, 개발도상국이 독점 제한의 족쇄 없이 AI 솔루션을 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 개방형 하드웨어 움직임은 또한 혁신과 상호 운용성을 장려하여 전 세계적으로 AI 기술의 채택을 가속화합니다.

고성능 컴퓨팅의 전력 소비 및 열 방출은 잠재적으로 소비자에게 도전이 될 수 있습니다.

도전

인공 지능(AI) 가속기 시장 점유율에서 소비자가 직면한 오랜 과제는 고성능 컴퓨팅의 전력 소비와 열 방출입니다. AI 모델이 더욱 정교해지고 계산 집약적으로 발전함에 따라 가속기는 너무 많은 열을 발생시켜 성능 저하와 하드웨어 수명 문제를 야기합니다. 냉각 기술과 에너지 관리는 특히 데이터 센터와 자동차 애플리케이션의 인프라 비용에 영향을 미칩니다. 소비자는 높은 운영 비용을 들이지 않고 최적의 성능을 보장하기 위해 처리 성능과 에너지 효율성 간의 균형을 유지해야 합니다.

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인공지능(AI) 가속기 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미는 선도적인 기술 기업, 고도로 발전된 R&D 센터, 강력한 디지털 인프라로 인해 미국 인공 지능(AI) 가속기 시장을 선도하고 있습니다. 미국 실리콘밸리는 칩 설계와 AI 소프트웨어 개발 분야 혁신의 선두주자다. 주요 기업들은 기술 우위와 시장점유율 확보를 위해 AI 가속기 스타트업에 대규모 투자를 하고 파트너십을 강화하고 있다.

• 유럽

유럽은 신중한 정부 이니셔티브와 AI 및 반도체 관련 R&D에 대한 투자 증가로 AI 가속기 부문에서 빠르게 발전하고 있습니다. 독일, 프랑스, ​​네덜란드는 지능형 제조, 의료 및 지속 가능성을 위해 AI에 투자하고 있습니다. 유럽 ​​기업들은 해당 지역의 지속 가능성에 대한 열망에 맞춰 AI의 윤리적 개발과 에너지 효율적인 칩 설계에 중점을 두고 있습니다.

• 아시아

아시아는 중국, 한국, 일본, 대만과 같은 국가의 제조력과 급성장하는 기술 생태계에 의해 주도되는 급성장하는 시장입니다. 특히 중국은 자체 AI 가속기를 만들고 미국 기반 기술에 대한 의존도를 줄여 AI 분야에서 자급자족하겠다는 의지를 갖고 있다. 아시아는 또한 가전제품의 대량 채택이 촉진되므로 시장 성장에 필수적인 지역입니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

AI 가속기 시장에서 활동하는 주요 회사로는 NVIDIA, Intel Corporation, AMD, Google LLC, Qualcomm Technologies, Xilinx 및 Huawei Technologies가 있습니다. 두 회사는 칩 설계, 전력 효율성 및 AI 소프트웨어 통합에 대한 연구를 통해 지속적으로 제품을 개선하고 있습니다. NVIDIA는 CUDA 지원 GPU로 선두를 유지하고 있으며 Intel은 뉴로모픽 및 FPGA 기반 제품을 추진하고 있습니다. AMD는 AI 워크로드에 최적화된 고성능 GPU 제품 라인업으로도 입지를 다지고 있다. Google TPU는 클라우드 기반 AI 애플리케이션 확장에서 계속해서 중추적인 역할을 하고 있으며, Qualcomm은 모바일 및 엣지용 AI 프로세서를 목표로 하고 있습니다. 이들 기업은 또한 글로벌 입지와 기술 역량을 확장하기 위해 합병, 파트너십, 전략적 투자를 모색하고 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 발전

2024년 8월:2024년 Google LLC는 4세대 텐서 처리 장치(TPU v4)를 출시하여 AI 가속기 세계에서 중요한 이정표를 달성했습니다. 이 최신 칩은 이전 버전에 비해 성능이 크게 향상되어 와트당 컴퓨팅 성능이 두 배나 향상되었습니다. 데이터 센터에서 Google의 AI 워크로드를 지원하도록 최적화된 TPU v4는 최첨단 5nm 기술을 기반으로 개발되었으며 Google Cloud 서비스에 탑재되었습니다. 이번 데뷔는 AI 처리의 효율성과 확장성에 있어 중요한 이정표를 의미하며, 언어 모델링 및 이미지 인식과 같은 애플리케이션에 대한 더 빠른 모델 교육과 실시간 추론을 지원합니다. TPU v4는 또한 클라우드 사용 시 에너지 효율성을 향상하여 Google의 지속 가능성 이니셔티브를 지원합니다.

보고서 범위

이 보고서는 인공 지능(AI) 가속기 시장 역학에 대해 자세히 설명하고 유형 및 응용 프로그램을 기반으로 한 세분화에 대한 철저한 분석을 제공합니다. 최근 지정학적 영향, 특히 러시아-우크라이나 분쟁을 조사하고 이것이 시장 개발에 어떤 영향을 미쳤는지 분석합니다. 이 보고서는 엣지 AI의 출현이라는 근본적인 추세를 지적하고 핵심 동인, 방해 요소, 기회 및 고객이 직면한 과제를 나열합니다. 북미, 유럽 및 아시아에 대한 풍부한 지역 분석은 시장 성장에 대한 전 세계적 범위를 제공합니다. 이 보고서에는 주요 플레이어에 대한 개요와 Google LLC의 중요한 개발에 대한 하이라이트도 포함되어 있습니다. 반도체 회사에서 인공지능 서비스 제공업체 및 투자자에 이르기까지 이해관계자를 대상으로 작성된 이 보고서는 AI 가속기 시장의 기술 및 경쟁 환경에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.