AI 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석을위한 GPU, 인공 지능을위한 유형 (GPU (Graphics Processing Units)

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AI 시장 개요를위한 GPU

AI 시장의 글로벌 GPU는 2025 년에 2,42 억 달러로 평가되었으며 2034 년까지 2032 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며 2025 년에서 2034 년까지 예상 CAGR은 15.13%의 예상 CAGR입니다.

AI GPU (그래픽 처리 장치)는 인공 지능, 극단적 인 학습 및 기계 학습 과제와 관련된 멀티 플렉스 컴퓨팅 속도를 높이는 데 사용되는 빠른 전문 프로세서입니다. 기존의 CPU와 달리 GPU는 매우 평행하며, 이는 수천 개의 작업을 병렬로 실행하는 데 효율적이므로 GPU는 대규모 신경 네트워크를 훈련하고 운영하는 데 적합합니다. 이 거대한 병렬 처리로 GPU는 이미지 인식, 자연어 처리 및 데이터 분석 프로그램을 크게 가속화 할 수 있으며, 이는 인공 지능 프로그램에서 모델의 개발 및 배치를 서두르 수 있습니다. 이러한 성능으로 인해 GPU는 현대 AI 연구 및 산업의 기초가되었습니다.

AI GPU 마켓 플레이스는 현재 수많은 응용 프로그램의 조직의 인공 지능 기술 사용 증가로 인해 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 이미지 및 비디오 렌더링을 가속화하기 위해 처음 만들어진 그래픽 처리 장치 (GPU)는 AI 워크로드의 중요한 가속기로 등장했습니다. 병렬 처리 특성은 심해 학습 알고리즘의 핵심에서 많은 매트릭스 곱셈 및 텐서 작업을 포함하는 기계 학습 작업에서 기존 CPU보다 훨씬 우수하기 때문입니다. AI의 개발에 의해 미리 결정된 수요 외에도, AI 시장의 GPU는 다른 부문에서 고성능 컴퓨팅의 수요 증가에 의해 전제화됩니다. 클라우드 AI 서비스의 성장과 자율 자동차 또는 의료 진단과 같은 응용 분야에서 AI의 통합은 AI-Apti-ing GPU의 시장 침투를 증가시키는 추가 동인입니다.

AI 시장 키 발견을위한 GPU

Covid-19 영향

AI 산업의 GPU

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요.

COVID-19 Pandemic은 글로벌 공급망이 중단되고 반도체 구성 요소가 부족하여 처음부터 AI 시장의 GPU에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 여행 금지 및 잠금으로 인해 제조 및 유통 프로세스가 느려졌으며 공장 종료는 생산량에 문제가 발생했습니다. 그러나 전염병은 대부분의 산업 분야의 디지털 혁신 노력을 추진하여 AI 솔루션에 대한 수요를 높이고 확장하여 GPU가 이러한 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 확장했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기 위해 산업 전반에 걸쳐 AI 채택 성장

AI 비즈니스를위한 GPU의 최신 개발에는 에너지 효율적인 컴퓨팅 제품에 대한 확대 요구 사항으로 인해 전문 AI 가속기의 인기가 높아집니다. 클라우드 기반 AI 서비스에서 GPU를 사용하는 것은 수요가 증가하고 있으며, 선불 하드웨어 비용이 많이 들지 않고 AI를 적용하는 조직의 경우 더욱 확장 가능하고 비용 효율적이므로 수요가 증가하고 있습니다. 특수 텐서 코어가있는 GPU 및 AI 워크로드에 최적화 된 수정 된 메모리 구조를 포함한 제품 및 서비스에 대한 새로운 기여도 이륙하고 있습니다. 또한 Edge Computing Applications에는 GPU 붐이있어 데이터 센터 외부에서도 매력적입니다. 소비자와 조직이 환경에 미치는 영향에 대해 의식이 커짐에 따라 지속 가능한 제조 실무 및 에코 디자인의 개념은 중요 해지고 있습니다.

AI 시장 세분화를위한 GPU

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 인공 지능을위한 그래픽 처리 장치 (GPU)로 분류 할 수 있습니다.

• 인공 지능을위한 그래픽 처리 장치 (GPU) : AI- 특이 적 GPU에는 병렬 처리 기능이있어 딥 러닝 및 신경망과 관련된 대규모 계산에 적합합니다. 이 GPU는 기존 CPU보다 AI 모델을 훈련하고 추론하는 데 훨씬 빠릅니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 AI 개발, 머신 러닝, 데이터 처리 및 게임으로 분류 할 수 있습니다.

• AI 개발 : AI 교육 및 배포 AI 교육 및 배포는 GPU를 사용하여 가속화되어 계산 처리량 강렬한 딥 러닝 프레임 워크를 제공하여 모델 반복 시간을 가속화합니다.
• 머신 러닝 : 머신 러닝과 관련하여 GPU는 특히 거대한 데이터 세트 및 실시간 분석 절차를 통해 차트링에서 정교한 수학적 절차를 가속화하는 측면에서 기계 성능을 향상시키는 것으로 밝혀졌습니다.
• 데이터 처리 : 대량의 비정형 데이터를 사용하여 데이터 조작 및 분석을 가속화하는 GPU의 능력은 빅 데이터 상황 및 AI 기반 분석 플랫폼에서 매우 중요합니다.

• 그럼에도 불구하고 게임 : 게임과의 기존의 연결에도 불구하고 현재 GPU는 실시간 레이 추적 및 업 스케일링 기술과 같은 AI-Accelerated 기능을 통해 몰입 형 및 스마트 게임 경험을 제공 할 수 있습니다.

시장 역학

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

운전 요인

시장을 늘리기 위해 고성능 컴퓨팅에 대한 수요 증가

AI 시장 성장을위한 GPU의 요인은보다 복잡한 AI 모델의 교육이며 더 큰 데이터 세트에 대한 수요는 거대한 계산 리소스를 요구하여 GPU를 현재 고성능 컴퓨팅 프레임 워크의 중요한 요소로 만듭니다. 다량의 데이터를 기반으로 점점 더 정교한 AI 애플리케이션을 처리해야 할 필요성은 더 높은 처리 기능 및 메모리 대역폭으로 GPU에 대한 수요가 증가하는 것을 영속시킵니다. 이 역학은 특히 AI 혁신 및 구현 측면에서 리더 인 연구 기관, 클라우드 서비스 제공 업체 및 대기업에서 두드러집니다.

메모리 대역폭과 용량은 시장을 확장합니다

LLM (Lange Language Models)과 교육 데이터 세트의 규모가 기하 급수적으로 증가하고 있으며 항상 GPU 메모리에 대한 한계 개선보다 앞서 있기 때문에 메모리 대역폭 및 용량 GPU 증가는 AI 시장에서 필수 기능입니다. 훈련 및 추론 워크로드 모두에서 메모리가 주요 제약으로 인해 메모리가 발생합니다. 메모리의 대역폭이 증가하면 데이터 전송 속도가 높아지면 처리량이 직접적으로 증가하고 대기 시간을 줄이며 메모리 용량이 높아질 수 있습니다. GPU는 자주 오프로드 및 스왑없이 대형 모델 및 데이터 세트에서 작동하여 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있음을 의미합니다.  

구속 요인

잠재적으로 시장 성장을 방해하기위한 높은 비용과 전력 요구 사항

GPU를 AI 시장으로 확장 할 때 제한 구성 요소 중 하나는 고성능 GPU 구현의 높은 비용 및 전력 소비입니다. 최첨단 AI-OP 최적화 된 GPU는 시장에서 AI를 널리 채택하기 위해 소규모 조직과 신생 기업 비용이 너무 많이들 수 있습니다. 또한, GPU 클러스터는 상당한 양의 전력을 소비하여 에너지 비용과 환경 문제를 일으킬 수 있으며, 에너지 원이 제한되거나 고가의 에너지 원이있는 지역의 배치를 제한 할 수 있습니다. 이 모든 것은 시장의 성장을 제한하고 특히 예산과 인프라 역량이 부족한 소규모 조직의 광범위한 사용을 막을 수 있습니다.

Edge AI 및 내장 시스템은 시장에서 기회를 창출합니다.

기회

장치 수준에서 에지 컴퓨팅 및 AI 처리로의 최근 이동은 GPU 제조업체가 해당 응용 프로그램에 특수 솔루션을 제공 할 수있는 큰 기회입니다. 조직이 대기 시간을 최소화하고, 개인 정보를 극대화하며, 연결이 제한된 환경에서 작업하기 위해, Edge AI 모델을 실행하도록 최적화 된 GPU를 원하는 시장은 성장하고 있습니다. 분산 된 AI 처리에 대한 이러한 추세는 임베디드 시스템, IoT 장치 및 에지 컴퓨팅 플랫폼에 최적화 된 GPU 제품의 새로운 시장 세그먼트를 열어 주면서 전체 주소 가능한 시장도 증가합니다.

 

특수 AI 가속기와의 경쟁은 소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

도전

AI 가속 시장 점유율에서 GPU가 통치 해 왔지만, 애플리케이션 별 통합 회로 (ASICS), FPGA (Field-Programmable Gate Array) 및 사용자 정의 AI 칩 형태로 특수 AI 가속기를 도입하는 것은 GPU 벤더에게 큰 위협을 가하고 있습니다. 이러한 사용자 정의 가속기는 특정 AI 작업에서 성능이 뛰어나고 에너지 효율적 일 수 있으며 해당 응용 분야에서 AI 시장 점유율을 위해 GPU로 먹을 수 있습니다. 또한 대규모 기술 기업은 외부 GPU 공급 업체에 대한 의존도를 제한하기 위해 자체 AI 칩을 연구하고 있으며, 이는 시장에서 경쟁을 더욱 중요하게 만들 것입니다.

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AI 시장 지역 통찰력을위한 GPU

• 북미 (미국)

이 시장에서 북미는 가장 큰 시장으로 AI Share에서 전세계 GPU 시장의 약 38 %를 공유합니다. 조직은 AI-Accelerated 컴퓨팅과 함께 제공되는 경쟁 우위에 대한 인식을 높이고 있으며, 이는 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 산업에서 채택을 연료로 이용하고 있습니다. 또한 AI 시장을위한 미국 GPU의 대기업 및 벤처 캐피탈 회사의 AI 연구 개발에 대한 자금이 증가함에 따라이 지역의 시장 성장에 크게 기여했습니다. 또한, 주요 GPU 생산 업체와 AI 신생 기업 및 연구 센터의 개발 된 생태계의 집중은 북미, 특히 미국을 GPU에 인출 한 AI 기술의 혁신 허브로 만들었습니다.  

• 유럽

디지털 혁신 노력으로 인해 여러 부문에서 AI 기반 응용 프로그램에 대한 수요가 증가함에 따라 유럽의 AI 시장의 GPU를 늘리고 있습니다. 이 시장은 과학 연구, 자동차, 의료 및 금융 서비스에서 GPU의 여러 사용에 의해 주도 될 것이며, 민간 및 공공 부문의 AI 신생 기업 및 연구 프로그램에 대한 투자 증가 외에도 시장은 가능할 것입니다. 특히 GDPR의 맥락에서 데이터 개인 정보 보호 및 규제 준수에 대한 질문은 AI 시스템이 배포되는 방식에 변화를 주도했으며 일부 사용 사례에서 GPU- 액세어 AI 애플리케이션의 흡수에 영향을 줄 수 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양, 특히 중국, 일본 및 한국과 같은 국가는 전 세계 AI 시장 개발을 위해 GPU의 주요 부분을 기여합니다. 이 국가들은 AI 개발에 대한 긍정적 인 정부 정책과 AI 친화적 인 기술 인프라에 대한 상당한 투자를 보유하고 있습니다. 국내 기업들은 외국 GPU 제조업체 외에도 시장 점유율을 높이면서 중국의 AI 칩 제조 및 배치가 상당히 증가하고 있습니다. AI 하드웨어 및 소프트웨어 개발의 주변 환경의 확장은 아시아 태평양 지역의 GPU 시장을 향상시키는 또 다른 핵심 요소입니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

주요 참가자들은 전략적 혁신과 시장 확장을 수행하여 AI 시장의 GPU에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 회사는 더 많은 수의 텐서 코어 및 개선 된 메모리 서브 시스템을 포함하여 AI 성능 기능이 향상되는 새로운 GPU 아키텍처를 출시하고 있습니다. 또한 다양한 AI 교육을 추론에 대상으로하는 특정 제품과 컴퓨팅 사용 사례에 대한 데이터 센터를 갖도록 제품 오퍼링을 다양 화하고 있습니다. 또한 클라우드 플랫폼 및 소프트웨어 생태계를 사용하여 통합 AI 개발 및 배포 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 플레이어들은 연구, 개발 투자, 고급 제조 프로세스 및 새로운 지역 시장으로의 확장을 통해 AI 산업에 대한 GPU 트렌드의 성장 및 구축의 원천입니다.  

AI 회사를위한 최고 GPU 목록    
 

• NVIDIA (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Google (U.S.)
• Graphcore (U.K.)
• Habana Labs (Israel)
• Cerebras Systems (U.S.)
• Tenstorrent (Canada)
• SambaNova Systems (U.S.)
• Baidu (China)

주요 산업 개발

2024 년 3 월 :Nvidia Blackwell Architecture의 출시는 다음 단계의 AI 컴퓨팅을 향한 중요한 단계입니다. 이것은 완전히 새로운 GPU 아키텍처로, 생성 AI, 대형 언어 모델 등의 순간의 요구를 충족시키기 위해 구체적으로 구축되었으며, 이전 세대에 비해 상당한 성능 이득과 에너지 효율성을 약속합니다. NVIDIA는 Blackwell을 응용 프로그램 및 산업 전반에 걸쳐 교육 및 추론 작업에 더 많은 기능을 갖춘 엔드 투 엔드 AI 개발 및 배포 플랫폼으로 도입했습니다.

보고서 적용 범위   

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

AI 시장을위한 GPU는 고성능 컴퓨팅, 메모리 대역폭 및 용량에 대한 수요가 증가함에 따라 지속적인 붐을 추진할 준비가되어 있습니다. 전문 AI 가속기와의 경쟁이 포함 된 도전에도 불구하고 Edge AI 및 Embedded Systems에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 플레이어는 기술 업그레이드 및 전략적 시장 성장을 통해 발전하여 AI의 GPU의 공급과 매력을 향상시킵니다.