개요
글로벌 AI 트레이닝 칩 시장은 2022년 153억 달러 규모에 도달했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 29.2%의 성장률을 기록하며 2030년에는 1,327억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
전 세계 AI 트레이닝 칩 시장은 다양한 산업 분야에서 AI 기반 애플리케이션 및 서비스에 대한 수요 증가로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. AI 칩은 AI 모델의 학습 및 추론 속도를 높이도록 설계된 특수 집적 회로입니다. 일반적으로 데이터 센터 및 기타 고성능 컴퓨팅 환경에서 사용됩니다.
AI 트레이닝 칩은 다양한 산업 및 애플리케이션에서 유용하게 활용됩니다. 자율주행 차량 분야에서는 물체 감지, 센서 데이터 결합, 판단 등의 기능을 수행하여 안전성을 향상시키고 자율주행 기능을 구현합니다. 또한 의료 분야에서는 X선, MRI, CT 스캔 등의 영상 자료를 분석하고 진단을 지원하는 데 사용됩니다. AI 칩은 음성 인식 및 언어 번역과 같은 언어 관련 AI 작업을 제공하여 가상 비서 및 즉각적인 언어 번역 도구의 발전을 이끌어냅니다.
CPU 칩 유형이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 마찬가지로 아시아 태평양 지역은 AI 학습 칩 시장에서 55% 이상의 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 이 지역은 AI 학습 칩 개발 및 제조의 주요 허브였습니다. 중국은 아시아 태평양 전체 AI 학습 칩 시장에서 60% 이상의 가장 큰 점유율을 차지했으며, 그 뒤를 일본과 한국이 잇고 있습니다.
동향
딥러닝 알고리즘의 인기 증가
딥러닝 알고리즘은 인공 신경망을 사용하여 데이터로부터 학습하는 머신러닝 알고리즘의 한 유형입니다. 이미지 인식, 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 다양한 응용 분야에 사용됩니다. 딥러닝 알고리즘은 계산 집약적이므로 학습에 많은 처리 능력이 필요합니다. 바로 이 부분에서 AI 학습 칩이 중요한 역할을 합니다. AI 학습 칩은 딥러닝 알고리즘의 학습 속도를 높이도록 특별히 설계되었습니다. 일반적으로 AI 학습 칩은 다수의 코어와 고성능 메모리를 탑재하여 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.
딥러닝 알고리즘의 인기가 높아짐에 따라 AI 학습 칩에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 다양한 산업 분야에서 딥러닝 기술의 도입이 증가하고 더욱 강력하고 효율적인 새로운 AI 학습 칩이 개발됨에 따라 시장 성장이 가속화될 것입니다. 더 많은 기업과 조직이 딥러닝 기술을 도입함에 따라 AI 학습 칩에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
다양한 산업 분야에서 AI 기반 애플리케이션에 대한 수요 증가
AI 기반 애플리케이션은 의료, 제조, 자동차, 소매 및 금융을 포함한 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 의료 분야에서는 AI를 사용하여 신약을 개발하고, 질병을 진단하고, 개인 맞춤형 치료 계획을 제공하고 있습니다. 또한 자동차 분야에서는 AI를 사용하여 자율주행차를 개발하고, 교통 관리를 개선하고, 개인 맞춤형 운전 경험을 제공하고 있습니다.
AI 기반 애플리케이션의 개발 및 배포에는 막대한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 바로 이 부분에서 AI 학습 칩이 중요한 역할을 합니다. AI 학습 칩은 AI 모델의 학습 속도를 높이기 위해 특별히 설계되었습니다. 일반적으로 AI 학습 칩은 다수의 코어와 고성능 메모리를 탑재하여 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 점점 더 많은 기업과 조직이 AI 기술을 도입함에 따라 AI 학습 칩에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
숙련 인력 부족
AI 학습 칩의 개발 및 배포에는 숙련된 인력이 필요합니다. 그러나 반도체 산업은 고도로 전문화된 분야로, 많은 교육과 경험을 요구하기 때문에 숙련된 인력이 부족한 상황입니다.
숙련 인력 부족은 여러 가지 방식으로 AI 학습 칩 시장의 성장을 저해하고 있습니다. 첫째, 기업들이 새로운 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다. 둘째, AI 애플리케이션 개발 및 배포 비용을 증가시킵니다. 셋째, AI 학습 칩 시장의 혁신 속도를 늦춥니다.
많은 국가들이 숙련 인력 부족 문제를 해결하기 위해 외국 인재 유치에 나서고 있습니다. 매력적인 비자 및 이민 정책과 재정적 인센티브 제공 등이 그 방법 중 하나입니다. 숙련된 인력 부족 문제를 해결함으로써 AI 학습 칩 시장은 지속적으로 성장하고 새로운 AI 애플리케이션 개발을 지원할 수 있습니다.
세분화 분석
글로벌 AI 학습 칩 시장은 하드웨어, 칩 유형, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별로 세분화됩니다.
저렴하고, 쉽게 구할 수 있으며, 소프트웨어 개발자의 지원이 풍부함
CPU는 다양한 작업을 수행하도록 설계된 범용 프로세서입니다. 하지만 AI 애플리케이션 전용으로 설계된 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 CPU는 비교적 저렴하고 쉽게 구할 수 있으며 소프트웨어 개발자의 지원도 풍부하기 때문에 AI 학습에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
CPU는 GPU나 ASIC과 같은 다른 유형의 AI 학습 칩에 비해 가격이 저렴합니다. 따라서 예산이 제한적인 기업이나 조직에 적합한 선택입니다. 또한 다양한 공급업체에서 쉽게 구할 수 있어 기업이나 조직이 필요한 칩을 쉽게 확보할 수 있습니다. CPU에서 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 사용할 수 있는 다양한 소프트웨어 도구도 있습니다. 이는 기업과 조직이 AI 학습을 쉽게 시작할 수 있도록 해줍니다.
지리적 침투
성장하는 스타트업과 지속적인 정부 지원
아시아 태평양 지역은 전 세계 AI 학습 칩 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 이 지역에는 인텔, 엔비디아, 퀄컴과 같은 AI 학습 칩 시장의 주요 기업들이 자리 잡고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 AI 기술 도입의 주요 허브입니다. 중국, 인도, 일본과 같은 세계 최대 경제국들이 이 지역에 있으며, 이들 국가는 경쟁력 강화를 위해 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다.
아시아 태평양 지역에는 AI 애플리케이션을 개발하는 스타트업들이 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 스타트업들이 AI 학습 칩에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 예를 들어, 대만 다국적 반도체 기업인 미디어텍은 다양한 AI 학습 칩을 제공합니다. 미디어텍의 AI 학습 칩은 스마트폰과 태블릿을 포함한 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 이 지역은 반도체 산업 분야의 숙련된 인력이 풍부하여 AI 학습 칩 개발 및 제조에 유리한 환경을 제공합니다. 아시아 태평양 지역 정부들은 AI 기술 개발을 적극적으로 지원하고 있습니다. 이는 AI 트레이닝 칩 시장의 성장에 유리한 환경을 조성하는 데 기여하고 있습니다.

COVID-19 영향 분석
COVID-19 팬데믹은 AI 트레이닝 칩 시장에 양면적인 영향을 미쳤습니다. 한편으로는 기업과 기관들이 업무 자동화 및 효율성 향상을 위해 AI를 도입하면서 AI 트레이닝 칩 수요가 증가했습니다. 그러나 다른 한편으로는 팬데믹으로 인해 공급망이 차질을 빚어 AI 트레이닝 칩 확보가 어려워지기도 했습니다.
팬데믹으로 인해 기업과 기관들이 업무 자동화 및 효율성 향상을 위해 AI를 도입하면서 AI 트레이닝 칩 수요가 증가했습니다. 이는 AI가 얼굴 인식, 접촉자 추적, 사기 탐지 등 COVID-19 확산 방지에 중요한 역할을 하는 다양한 업무에 활용될 수 있기 때문입니다. 또한 팬데믹은 AI 트레이닝 칩 시장의 혁신을 가속화했습니다. 칩 제조업체들은 더욱 강력하고 효율적인 새로운 AI 트레이닝 칩을 개발하고 있습니다. 이는 기업과 기관들이 업무 자동화 및 효율성 향상에 도움이 되는 칩에 더 많은 비용을 지불할 의향이 있기 때문입니다.

러시아-우크라이나 전쟁 영향 분석
러시아-우크라이나 전쟁은 AI 학습 칩 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 전쟁으로 인해 AI 학습 칩 공급망이 disrupted되었는데, 이 칩을 만드는 데 사용되는 많은 부품이 러시아와 우크라이나에서 생산되기 때문입니다. 이는 AI 학습 칩 부족과 가격 상승으로 이어졌습니다. AI 학습 칩 부족은 가격 상승을 초래했고, 기업과 조직이 AI 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 드는 비용을 증가시켰습니다.
또한, 전쟁은 세계 경제의 불확실성을 증대시켜 기업과 조직이 새로운 AI 프로젝트에 투자하는 것을 주저하게 만들었습니다. 이는 AI 학습 칩 수요에도 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 전쟁은 새로운 AI 학습 칩 개발을 지연시키고 있는데, 이는 이러한 칩을 개발하는 많은 기업들이 러시아와 우크라이나에 사업장을 두고 있기 때문입니다.
기업과 조직은 공급업체와 협력하여 추가적인 공급망 차질에 대비한 비상 계획을 수립해야 합니다. 러시아-우크라이나 전쟁은 AI 학습 칩 시장에 중대한 도전 과제입니다. 하지만 전쟁의 영향을 완화하기 위한 조치를 취함으로써 기업과 조직은 인공지능 애플리케이션을 계속 개발하고 배포할 수 있습니다.
하드웨어별
● 프로세서
● 메모리
● 네트워크
● 기타
칩 유형별
● GPU
● CPU
● ASIC
● FPGA
● 기타
기술별
● 시스템 온 칩(SoC)
● 시스템 인 패키지(SIP)
● 멀티칩 모듈(MCM)
● 기타
응용 분야별
● 자연어 처리
● 로봇 공학
● 컴퓨터 비전
● 네트워크 보안
● 기타
최종 사용자별
● 금융·보험(BFSI)
● 의료
● 자동차 및 운송
● IT 및 통신
● 기타
지역별
● 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
● 유럽
o 독일
o 영국
o 프랑스
o 이탈리아
o 러시아
o 기타 유럽
● 남미
o 브라질
o 아르헨티나
o 기타 남미
● 아시아 태평양
o 중국
o 인도
o 일본
o 호주
o 기타 아시아 태평양
● 중동 및 아프리카
주요 개발
● 2023년 7월 20일, 테슬라는 자율주행차 훈련용 슈퍼컴퓨터 Dojo 생산을 시작했습니다. 이 시스템은 테슬라가 설계한 칩과 전체 인프라, 그리고 테슬라 차량의 비디오 데이터를 활용하여 자율 주행을 위한 테슬라의 머신 비전 기술을 지원하는 데 필수적인 신경망을 훈련합니다.
● 2023년 5월 28일, NVIDIA는 차세대 생성형 AI 언어 애플리케이션, 추천 시스템 및 데이터 분석 워크로드를 위한 대규모 모델 개발을 지원하기 위해 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips와 NVIDIA NVLink Switch System으로 구동되는 NVIDIA DGX 슈퍼컴퓨터라는 새로운 대용량 메모리 AI 슈퍼컴퓨터를 발표했습니다.

● 2023년 8월 30일, Google은 인공지능 기반 도구를 기업 고객에게 월 사용자당 30달러의 가격으로 제공하기 시작했습니다. Google의 새로운 도구에는 Docs에서 문서 작성, Gmail에서 이메일 작성, Slides에서 사용자 지정 시각 자료 생성 등 다양한 앱에서 사용자를 지원하는 “Duet AI in Workspace”가 포함됩니다.

경쟁 환경
시장의 주요 글로벌 업체로는 Tesla, Inc., NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Graphcore Limited, Google Corporation, Qualcomm Technologies, Inc., Shanghai Enflame Technology Co Ltd, Kunlun Core (Beijing) Technology Co., Ltd., T-Head (Hangzhou) Semiconductor Co., Ltd. 및 MetaX Integrated Circuits (Shanghai) Co., Ltd. 등이 있습니다.
보고서 ​​구매 이유:

● 하드웨어, 칩 유형, 기술, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별 글로벌 AI 트레이닝 칩 시장 세분화를 시각화하고 주요 사업 자산 및 업체를 파악합니다.

● 트렌드 분석 및 공동 개발을 통해 사업 기회를 식별합니다.

● 모든 세그먼트를 포함한 AI 트레이닝 칩 시장 수준의 다양한 데이터가 담긴 Excel 데이터 시트를 제공합니다.

● 심층적인 질적 인터뷰와 연구를 바탕으로 종합적인 분석 결과를 담은 PDF 보고서를 제공합니다.

● 주요 업체들의 핵심 제품 목록이 담긴 Excel 파일 형태의 제품 맵핑을 제공합니다.

글로벌 AI 학습 칩 시장 보고서는 약 77개의 표, 85개의 그림, 201페이지 분량으로 구성됩니다.
대상 고객 (2023년 기준)
• 제조업체/구매자
• 산업 투자자/투자 은행가
• 시장 조사 전문가
• 신흥 기업