인공 지능 칩셋 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, AI 칩셋 유형(GPU(그래픽 처리 장치) AI 칩셋, CPU(중앙 처리 장치) AI 칩셋), FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이) AI 칩셋, ASIC(애플리케이션별 집적 회로) AI 칩셋) 기술(딥 러닝, 머신 러닝, 양자 AI 칩셋), 최종 사용자 산업(소비자, IT 및 통신, 의료, 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 제조 및 산업, 기타), 지역별, 경쟁별, 2018-2028

시장 개요

글로벌 인공지능 칩셋 시장은 최근 몇 년 동안 엄청난 성장을 경험했으며 강력한 확장을 계속할 태세입니다. 인공지능 칩셋 시장은 2022년에 184억 5천만 달러의 가치를 달성했으며 2028년까지 연평균 성장률 28.76%를 유지할 것으로 예상됩니다. 인공지능 칩셋 시장은 조직이 통찰력을 얻고 프로세스를 자동화하기 위해 AI와 웨어러블 기술을 점점 더 많이 활용함에 따라 최근 몇 년 동안 엄청난 성장을 보였습니다. AI 칩셋 기능의 발전에 힘입어 기업은 운영을 최적화하고, 인재를 참여시키고, 고객 경험을 향상시키는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 주요 채택 분야 중 하나는 인재 관리입니다. 웨어러블 기기에서 AI 칩셋을 활용하는 플랫폼은 이제 인력 성과에 대한 전례 없는 가시성을 제공할 수 있습니다. AI 칩셋이 장착된 증강 및 가상 현실 헤드셋과 같은 도구를 사용하면 회사에서 실시간으로 동작을 모니터링하고 이상을 감지할 수 있습니다. AI 칩셋으로 구동되는 이러한 행동 분석은 사기 방지 및 규정 준수와 같은 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 금융 기관은 이러한 기술을 일찍 도입했습니다. 원격 및 하이브리드 작업 모델이 보편화됨에 따라 글로벌 운영에 대한 데이터 중심 감독이 더욱 중요해졌습니다. 선도적인 기업은 혼합 현실 데이터와 AI 기반 웨어러블을 활용하여 분산된 팀 간의 협업을 간소화하고 있습니다. 이를 통해 원격 직원과 디지털 우선 고객의 참여를 보다 효과적으로 확대할 수 있습니다. AI 칩셋 공급업체는 예측 모델링, AI 통합 및 사용자 친화적 디자인에 계속해서 많은 투자를 하고 있습니다. 이를 통해 앞으로 웨어러블에서 더 큰 가치를 얻을 수 있습니다. 예측 유지 관리, 최적화된 의사 결정 및 고객을 위한 개인화된 디지털 서비스와 같은 애플리케이션은 성장할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 웨어러블이 보다 진보된 AI 기능을 통합함에 따라 인재 관리 및 고객 경험 시장은 AI 칩셋 공급업체에게 강력한 성장 기회로 남아 있습니다. 이를 통해 점점 더 디지털화되는 세상에서 진화하는 인력 및 고객 요구 사항을 해결하는 개인화된 통찰력과 자동화된 프로세스가 촉진됩니다. 인공지능 칩셋 시장 전망은 여전히 긍정적입니다.

주요 시장 동인

AI 처리 능력에 대한 수요 증가

AI 칩셋 시장 성장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 고급 AI 워크로드에 대한 컴퓨팅 요구 사항의 증가입니다. AI 알고리즘이 더욱 정교해짐에 따라 기하급수적으로 더 많은 양의 데이터를 생성하고 더 빠른 처리 속도가 필요합니다. 기존 CPU 및 GPU 칩은 이러한 증가하는 수요에 발맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. ASIC, FPGA 및 신경모사 칩과 같은 AI 칩셋은 고성능 AI 작업을 위해 특별히 설계된 솔루션으로 등장했습니다. 이러한 칩셋은 병렬 처리, 메모리 내 컴퓨팅 및 AI에 이상적인 저전력 작동과 같은 기능을 제공합니다. 산업 전반의 회사가 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI를 점점 더 많이 도입함에 따라 주류 칩보다 기하급수적으로 더 높은 처리량, 효율성 및 더 낮은 지연 시간을 제공하는 특수 AI 실리콘에 대한 요구가 증가할 것입니다. 이러한 증가하는 컴퓨팅 수요는 AI 칩셋 공급업체에게 많은 기회를 열어주고 있습니다.

IoT 기기 및 엣지 컴퓨팅에 AI 통합

AI 기능을 인터넷 연결 기기 및 엣지 시스템에 통합하는 것도 또 다른 핵심 동인입니다. 더 많은 '사물'이 임베디드 AI로 지능화됨에 따라 제한된 리소스로 IoT 엣지에서 작동할 수 있는 저전력 소형 AI 칩셋에 대한 요구 사항이 크게 증가할 것입니다. 예측 유지 관리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 자율 주행차와 같은 애플리케이션이 이러한 추세를 주도할 것입니다. 임베디드 및 엣지 배포를 위해 설계된 AI 칩셋을 사용하면 모든 데이터를 클라우드로 전송하는 대신 고급 분석을 기기에서 로컬로 수행할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간 감소, 대역폭 사용량 감소, 개인 정보 보호 강화 및 운영 비용 절감과 같은 이점이 제공됩니다. 또한 실시간 온디바이스 처리가 필요한 완전히 새로운 AI 사용 사례도 가능합니다. 전 세계적으로 수십억 개의 IoT 엔드포인트와 엣지 노드로 AI가 확산되면서 전문 AI 칩셋 공급업체의 성장이 크게 가속화될 것입니다.

국가 AI 전략을 위한 정부 이니셔티브 확대

주요 시장 과제

설계 복잡성 장애물

AI 칩셋 공급업체가 직면한 주요 과제 중 하나는 고급 AI 워크로드를 위한 특수 실리콘을 설계하는 데 따른 엄청난 복잡성입니다. 범용 칩과 달리 AI 칩은 신경망 학습 및 추론과 같은 작업에 최적화된 새로운 아키텍처와 기능이 필요합니다. 여기에는 애플리케이션별 명령어 세트, 메모리 계층, 상호 연결 및 처리 요소를 처음부터 개발하는 것이 포함됩니다. 진화하는 AI 알고리즘을 지원하기 위한 유연성을 유지하면서 높은 처리량과 효율성을 달성하는 것도 주요 기술적 어려움을 초래합니다. 칩을 쉽게 프로그래밍하고 통합할 수 있도록 보장하는 것은 추가적인 복잡성을 나타냅니다. 결함이나 설계 결함은 성능과 사용자 경험에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 수년간의 칩 설계 프로세스는 또한 변화하는 시장 요구에 신속하게 적응하기 어렵게 만듭니다. 전문화된 AI 칩은 성능 이점을 제공하지만, 저수준 설계 과제는 혁신 노력과 출시 시간 속도를 계속 방해하여 단기적으로 수익 기회를 제한합니다. 지속적인 R&D 투자와 설계 전문성을 통해 이러한 장애물을 극복하는 것은 칩셋 공급업체에게 매우 중요합니다.

인재 부족으로 성장이 방해됨

AI 칩셋 산업의 상당한 제약은 칩 설계자, 하드웨어 엔지니어, AI 알고리즘 전문가를 포함한 전문 반도체 인재의 글로벌 부족입니다. 최첨단 AI 실리콘을 개발하려면 아직 새롭게 연구되고 있는 심층적인 기술이 필요합니다. AI 솔루션을 찾는 기업의 수요가 급증하는 반면, 자격을 갖춘 인재의 공급은 그에 부응하지 못했습니다. 이러한 인재 부족은 신제품 개발 주기의 규모와 속도를 제한합니다. 또한 미래 AI 칩에 필수적인 3nm 이하의 고급 공정 기술을 추구하는 데 방해가 됩니다. 인재 부족은 반도체 전문가를 놓고 기술 거대 기업 간의 치열한 경쟁으로 인해 더욱 심화됩니다. 교육 프로그램과 대학 파트너십이 이를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만, 최고의 인재를 유치하고 유지하는 것은 AI 칩셋 부문의 장기적 성공을 위한 시급한 문제로 남아 있습니다. 이러한 인적 자본 문제를 극복하려면 전략적 협력과 경쟁력 있는 보상 관행이 필요할 것입니다.

주요 시장 동향

뉴로모픽 컴퓨팅 칩의 부상

인간의 뇌의 신경 구조를 모방하는 것을 목표로 하는 뉴로모픽 컴퓨팅은 고급 AI 워크로드에 대한 유망한 새로운 패러다임으로 상당한 주목을 받고 있습니다. 기존의 폰 노이만 구조 칩은 복잡한 패턴 인식과 같은 작업에 대한 전력 효율성과 확장성에서 한계에 직면합니다. 뉴런과 시냅스로 구성된 뉴로모픽 칩은 에너지의 일부만을 사용하여 이러한 기능을 수행할 수 있습니다. Intel의 Loihi, IBM의 TrueNorth, BrainChip과 같은 신생 기업은 저전력 엣지/IoT 애플리케이션에 초점을 맞춘 신경형 AI 가속기를 개발하고 있습니다. 한편, EU Human Brain Project와 같은 연구 이니셔티브는 대규모 신경형 시스템에서 진전을 이루고 있습니다. 이러한 추세는 기존 아키텍처에 의존하는 기존 AI 칩 공급업체에 파괴적인 위협을 가합니다. 기술적 과제는 남아 있지만 신경형 AI 칩의 성공적인 상용화는 향후 5년 동안 임베디드 비전, 음성 인식 및 기타 전력 제약이 있는 AIoT 용도를 중심으로 새로운 시장을 개척할 수 있습니다. 장기적으로 데이터 센터 교육을 위한 특수 신경형 프로세서로 이어질 수도 있습니다.

엣지 최적화 AI 가속기의 확산

AI가 IoT 기기와 엣지 시스템에서 널리 사용됨에 따라, 온디바이스 및 로컬 처리를 위해 특별히 설계된 전용 AI 가속기에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 엣지 AI 칩은 와트당 성능을 최적화하고 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 자연어 처리와 같은 실시간 AI 작업에 대한 지연 시간을 최소화합니다. 이러한 제품은 일반적인 AI 작업을 위한 특수 하드웨어 가속기와 결합된 저전력 프로세서 코어를 특징으로 합니다. Nvidia, Intel, Xilinx와 같은 회사는 엣지 중심 AI SoC 및 모듈에 많은 투자를 하고 있습니다. Mythic, Anthropic, Flex Logix와 같은 신생 기업도 이 분야를 타겟으로 등장했습니다. 이러한 가속기의 대량 생산은 향후 10년 동안 스마트 시티, 의료, 소매, 산업 자동화와 같은 산업 전반에서 지능형 시스템을 구동하는 데 중요할 것입니다. 이러한 추세는 클라우드 스타일 AI가 수십억 개의 분산 엣지 디바이스에 가까워짐에 따라 2030년까지 AI 칩 수익의 50% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.

AI 칩 멀티코어 아키텍처의 등장

AI 모델의 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 병렬 처리 능력에 대한 수요가 심화되고 있습니다. 기존의 단일/듀얼 코어 AI 칩은 계산 한계에 도달하고 있습니다. 이는 분산 딥 러닝에 최적화된 수십에서 수백 개의 특수 코어가 있는 멀티코어 AI 칩 아키텍처의 부상을 주도하고 있습니다. Graphcore 및 Cerebras Systems와 같은 신생 기업은 1,000개가 넘는 코어를 갖춘 데이터 센터 AI 교육 칩에서 이 접근 방식을 개척했습니다. 한편, Intel, AMD, Nvidia와 같은 기업은 수십 개의 AI 코어를 주류 CPU 및 GPU에 통합하고 있습니다. 대규모 멀티코어 AI 칩은 단일/몇몇 코어 설계에 비해 더 낮은 비용으로 AI 성능을 10~100배 향상시킬 수 있다고 약속합니다. 이 칩은 AI 모델 개발 일정을 상당히 앞당길 준비가 되어 있습니다. 프로그래밍 과제는 여전히 남아 있지만, 향후 5년 동안 멀티코어 AI 실리콘이 널리 채택되면 데이터 센터 AI 환경이 변화하고 디지털 트윈, 합성 데이터, AI 안전과 같은 딥 러닝의 새로운 지평이 열릴 것입니다.

세그먼트별 인사이트

AI 칩셋 인사이트 유형

GPU(그래픽 처리 장치) AI 칩셋은 2022년 글로벌 인공지능 칩셋 시장을 지배했으며 예측 기간 동안에도 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. GPU AI 칩셋은 2022년 글로벌 인공지능 칩셋 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다. GPU는 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 대량 병렬 프로세서입니다. GPU는 여러 작업을 동시에 처리하도록 설계된 수천 개의 작고 효율적인 코어를 가지고 있습니다. GPU는 딥 러닝 및 신경망과 같이 대량의 데이터 블록을 더 작은 하위 문제로 나누어 병렬로 처리하는 알고리즘에서 매우 효과적입니다. 딥 러닝 모델을 학습하려면 하이퍼 매개변수 튜닝과 같은 작업에 엄청난 양의 연산 능력이 필요하며 이는 GPU에 적합합니다. 또한 GPU는 CPU 또는 다른 칩 유형에 비해 달러당 더 높은 전력 효율성과 성능을 제공하여 AI 워크로드에 이상적입니다. NVIDIA, AMD, Intel 등 주요 기술 회사는 전용 텐서 코어와 높은 메모리 대역폭을 갖춘 강력한 GPU를 개발하는 데 막대한 투자를 하여 AI 학습 및 추론에 대한 증가하는 요구를 충족해 왔습니다. 자동차, 의료 등 다양한 산업에서 AI 애플리케이션이 증가함에 따라 강력하고 비용 효율적인 AI 프로세서에 대한 수요가 계속해서 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 예측 기간 동안 글로벌 시장에서 GPU AI 칩셋의 지배력을 강화할 것입니다.

기술 통찰력

딥 러닝은 기술에 따라 2022년 글로벌 인공 지능 칩셋 시장을 지배했으며 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 딥 러닝은 입력 및 출력 계층 사이에 여러 개의 숨겨진 계층이 있는 신경망을 활용하여 여러 수준의 추상화를 통해 데이터 표현을 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 딥 러닝 알고리즘은 관련 정보를 어디에서 찾아야 할지 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴과 상관 관계를 학습할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 비지도 방식으로 학습할 수 있는 딥 러닝을 위한 신경망을 설계 및 개발하는 데 있어 인간의 뇌를 모델로 합니다. 딥 러닝은 이미지 인식, 음성 인식 및 기계 번역과 같은 작업에서 인간 수준의 성과를 달성함으로써 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 공학 등과 같은 다양한 도메인에 혁명을 일으켰습니다. 빅데이터, 저렴한 GPU 및 개선된 딥 러닝 알고리즘의 가용성으로 인해 최근 몇 년 동안 딥 러닝이 보편화되었습니다. 기업에서 개발한 대부분의 AI 칩셋은 방대한 데이터 세트에서 딥 신경망의 학습을 가속화하기 위해 딥 러닝 워크로드에 최적화되어 있습니다. 산업 전반에서 고급 분석, 예측 모델링 및 자동화를 위해 딥 러닝 애플리케이션이 기하급수적으로 성장함에 따라 딥 러닝 칩셋에 대한 수요도 계속 급증할 것입니다. 딥 러닝 칩셋은 딥 러닝 작업에 범용 CPU에 비해 높은 성능과 전력 효율성을 제공합니다. 따라서 딥 러닝 기술은 예측 기간 동안 모든 산업에서 뛰어난 기능과 광범위한 채택으로 인공 지능 칩셋 시장을 지배할 것입니다.

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지역별 통찰력

북미는 지역별로 2022년 글로벌 인공 지능 칩셋 시장을 지배했으며 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 미국은 미국 내 주요 기술 기업의 강력한 입지로 인해 북미와 글로벌 AI 칩셋 시장에서 대부분 점유율을 보유하고 있습니다. 미국은 다른 지역에 비해 AI 스타트업이 가장 많고 AI 연구 및 개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 미국에 본사를 둔 NVIDIA, Intel, AMD, Qualcomm과 같은 주요 AI 칩셋 제조업체가 있는 AI 기술 및 관련 칩셋 개발 분야의 글로벌 리더입니다. 이러한 회사는 최첨단 AI 프로세서와 가속기를 개발하는 데 수십억 달러를 투자해 왔습니다. 또한 DARPA, NASA 및 기타 기관을 통한 AI 연구에 대한 상당한 정부 자금 지원으로 이 지역에서 AI 혁신에 유리한 환경이 조성되었습니다. 의료, 자동차, 금융, 소매 등의 산업에서 AI가 광범위하게 채택되면서 북미에서 AI 기반 제품 및 서비스에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 풍부한 데이터, 컴퓨팅 성능, 숙련된 인력 및 첨단 기술의 조기 채택으로 인해 북미는 AI 상용화의 선두 주자가 되었습니다. 지속적인 기술 발전, AI 애플리케이션에 대한 집중 증가, 민간 및 공공 부문에서 AI 분야로 유입되는 막대한 투자로 북미는 예측 기간 동안 AI 칩셋의 가장 큰 지역 시장으로서 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다.

최근 개발

• 2022년 NVIDIA는 AI 워크로드에 대해 이전 세대보다 최대 3배 더 높은 성능을 제공하는 새로운 Hopper GPU 아키텍처를 출시했습니다. Hopper GPU는 AI 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
• Intel은 2022년에 TowerSemiconductor를 인수하여 AI 및 그래픽 제품을 포함한 Intel의 고급 패키징 기술에 대한 파운드리 서비스와 전담 생산 용량을 확대했습니다.
• Samsung은 2022년에 초당 260조 건(TOPS) 이상의 AI 성능을 제공하는 새로운 Charm AI 프로세서를 공개했습니다. 모바일, IoT, 자동차 부문에서 AI 애플리케이션을 타겟으로 합니다.
• Qualcomm은 2022년에 이전 세대보다 4배 빠른 AI 성능을 제공하는 회사의 4세대 AI 엔진을 탑재한 Snapdragon 8 Gen 2 플랫폼을 출시했습니다.
• AMD는 2022년에 CDNA 2 아키텍처로 구동되는 MI250 AI 가속 카드를 출시했습니다. 이전 세대보다 3배 이상 향상된 성능과 전력 효율을 제공합니다.
• Graphcore는 2022년에 1 exaops 이상의 AI 처리 성능을 제공하는 새로운 IPU-POD8I 프로세서를 출시했습니다. NLP 및 컴퓨터 비전 워크로드에 대한 AI 교육을 목표로 합니다.
• Tenstorrent는 2022년에 Jupiter라는 새로운 AI 칩을 공개했는데, 이는 AI 추론 애플리케이션을 대상으로 100테라옵스 이상의 성능을 제공합니다.
• Google은 2022년에 Mandiant를 인수하여 Mandiant의 사고 대응 및 사이버 보안 서비스 전문성을 통해 클라우드 보안 제품을 강화했습니다.

주요 시장 참여자

• NVIDIA Corporation
• INTEL CORPORATION
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Amazon Web 서비스
• Qualcomm
• AlphabetInc
• SamsungElectronics Co.Ltd
• MicronTechnology, In
• Xilinx,Inc