인공지능 칩 시장 규모 및 예측

인공지능 칩 시장 규모는 2021년 102억 5천만 달러로 평가되었으며 2030년까지 미화 3,095억 3천만 달러, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 46.03%로 성장합니다. Strong>

수학 및 계산 문제를 해결하기 위한 보다 효과적인 시스템에 대한 요구, 로봇 공학의 출현 및 사용 확대로 인해 글로벌 인공 지능(AI)의 발전이 가속화될 것으로 예상됩니다. ) 칩 시장. 글로벌 인공 지능 칩 시장 보고서는 시장에 대한 전체적인 평가를 제공합니다. 이 보고서는 시장에서 중요한 역할을 하는 주요 부문, 추세, 동인, 제한 사항, 경쟁 환경 및 요인에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

글로벌 인공지능 칩 시장 정의

인공지능(AI) ) 칩은 AI 기술을 결합하여 인간의 실수를 최소화하면서 계산 및 수학적 문제를 처리하는 실리콘 칩입니다. 이러한 AI 프로세서는 대규모 병렬 시스템을 성공적으로 관리할 수 있습니다. 소셜 미디어 및 플랫폼의 사용 증가로 인해 데이터 양이 엄청나게 증가하여 기계 학습 작업을 더 빠르게 완료하기 위해 보다 효율적인 프로세서가 필요하게 되었습니다. 활성화 덕분에 AI 기반 프로세서는 더 빠른 처리에 대한 요구를 해결합니다.

AI 칩은 16개의 NVIDIA V100 Tensor Core GPU로 구성됩니다. NVIDIA DGX A100은 일반적인 AI 작업을 지원하는 뉴질랜드 최초의 컴퓨터이자 세계에서 가장 정교한 기계입니다. 훈련이 필요한 프로그램과 사람들의 일상적인 상호 작용에는 Facebook 사진과 Google 번역이 포함됩니다. 인공지능은 자기인식, 제한된 기억, 반응기계, 마음이론의 네 가지 유형으로 분류된다. AI 칩은 고유한 특성으로 인해 AI 알고리즘의 훈련 및 추론을 위해 CPU보다 수만 배, 심지어 수천 배 더 빠르고 효율적입니다.

사물인터넷 기기에 대한 고객 선호도는 기술 발전을 주도하는 주요 원인 중 하나입니다. 고속 CPU를 만드는 회사. AI 칩은 잠재적으로 스마트폰과 같은 모바일 장치에 내장될 수 있습니다. 이러한 프로세서에는 향상된 속도, 유용성, 데이터 개인정보 보호 및 보안을 비롯한 여러 가지 장점이 있습니다. 지능형 로봇 공학, 음성 인식, 스마트 하드웨어 등이 AI 칩의 용도 중 일부입니다.

글로벌 인공지능 칩 시장 개요

AI 투자 환경은 올해에도 견고한 성장을 보였습니다. 2019년에는 미국이 선두로 227억 달러로 사상 최대치를 기록했다. 불확실성을 낳을 수 있는 많은 역풍과 관심 및 우선순위의 재조정에도 불구하고 시장은 어떠한 피로도 겪지 않았습니다. 기업들은 점점 더 AI 가치에 적응하고 있습니다. 기업은 반복적인 프로세스를 자동화하고 규정 준수를 보장하며 고객 경험을 향상하기 위해 자동화를 적극적으로 채택하고 있을 뿐만 아니라 기계 학습 플랫폼과 제휴하고 AI 스타트업 및 인재를 확보하여 데이터 파이프라인을 구축하고 독점 AI 모델을 생성하며 기계 학습을 관리하고 있습니다. 개발 및 운영 수명주기.

다양한 주요 업체들이 전용 플랫폼을 개발하기 위해 혁신을 거듭해 왔습니다. 예를 들어 Mythic의 플랫폼은 메모리에서 디지털/아날로그 계산을 처리하는 장점이 있어 성능, 정확성 및 성능이 향상되었습니다. 삶. 더욱이, & AI와 실시간 분석 및 통합 솔루션에 대한 정부 지출 증가 AI는 인공지능 칩의 성장을 가속화할 것으로 예상된다. 따라서 AI 스타트업에 대한 투자 증가는 글로벌 인공 지능 칩 시장 성장을 주도합니다.

양자 컴퓨팅 장치는 양자 비트 또는 큐비트를 기반으로 작동합니다. 큐비트는 동시에 0과 1이 될 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 수천 년이 걸릴 계산을 완료하는 데 몇 초밖에 걸리지 않습니다. 2017년 IBM이 50큐비트 칩을 발표하고 Intel이 48큐비트 칩을 발표했으며 Google Bristlecone이 72큐비트 칩을 발표하는 등 최근 몇 년간 양자 컴퓨터의 발전이 이루어졌습니다. 양자 컴퓨터는 인공 지능, 기계 학습의 혁신적인 변형입니다. 양자 컴퓨팅은 세계에 영향을 미칠 것이며, 세계가 기하급수적으로 성장함에 따라 훨씬 더 빠른 데이터베이스 검색 및 시뮬레이션이 가능해질 것입니다.

양자 컴퓨팅은 미래에 불가능한 많은 일을 가능하게 만들 것입니다. 따라서 양자 컴퓨팅의 출현은 인공 지능 칩 시장 성장을 촉진합니다. 그러나 AI 칩 가격은 상대적으로 높으며, 특히 개발도상국에서는 AI 기반 시스템에 대한 지식을 갖춘 숙련된 인력이 부족합니다. 이는 글로벌 인공 지능 칩 시장 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 연구 개발 투자의 급증, 산업 분야에서의 자율 로봇 사용 증가, 첨단 기술 제품 출시는 새로운 글로벌 인공 지능 칩 시장 성장 기회를 창출할 것입니다.

글로벌 인공 지능 칩 시장 세분화 분석

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글로벌 인공 지능 칩 시장은 최종 사용자, 기술 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

최종 사용자별 인공 지능 칩 시장

• 의료
• 제조
• 자동차
• 소매
• 사이버 보안
• 기타
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최종 사용자를 기준으로 시장은 의료, 제조, 자동차, 소매, 사이버 보안 등으로 분류됩니다. 사이버 보안 산업은 전 세계적으로 사이버 보안 공격이 계속 증가함에 따라 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 솔루션의 구현이 증가함에 따라 세계 인공 지능 칩 시장에서 가장 큰 규모를 차지하고 있습니다. 이메일, 원격 모니터링, 스토리지 등 다양한 애플리케이션에 모바일 장치의 사용이 증가할수록 해킹 위험이 증가하여 네트워크가 위협에 더욱 취약해집니다. 클라우드 기반 서비스와 사용자 친화적인 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 솔루션의 급속한 채택이 인공 지능 칩 시장을 주도하고 있습니다.

기술별 인공 지능 칩 시장

• 기계 학습< /li>
• 예측 분석
• 자연어 처리
• 기타

기술을 기반으로 시장은 기계 학습, 예측으로 분류됩니다. 분석, 및 기타. 딥러닝 기술은 예측 기간 동안 광범위하게 채택될 것으로 예상됩니다. 딥 러닝은 데이터 간의 관계를 생성하기 위해 여러 알고리즘을 기반으로 하는 기계 학습 클래스입니다. 인공 신경망을 사용하여 텍스트, 이미지, 소리와 같은 여러 수준의 데이터를 학습합니다. 해당 알고리즘은 구조화되지 않은 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한, 알고리즘 적용이 증가하는 것은 인공 지능 칩 시장의 주요 원동력입니다. 딥 러닝 기술은 현재 , 사기 탐지, 음성 검색, , , 및 동작 감지에 사용됩니다.

인공지능 칩 시장, 지역별

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역

지리학을 기준으로 글로벌 인공 지능 칩 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 국가로 분류됩니다. 북미는 전 세계 인공 지능 칩 시장에서 주요 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이는 미국에 기술 대기업이 눈에 띄게 존재하기 때문입니다. 또한 이 지역에서는 인공 지능 관련 기술과 보안 애플리케이션에 AI 칩을 사용하는 데 광범위한 투자가 이루어지고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 기술 발전과 AI 프로세서 지원 시스템의 대규모 구현을 목격하고 있는 중국, 인도 등 개발도상국의 존재로 인해 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

핵심 플레이어

"글로벌 인공 지능 칩 시장" 연구 보고서는 NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies Inc, Advanced Micro Devices Inc., Alphabet Inc., Intel Corporation, Apple Inc., Mythic Ltd., Baidu, Samsung Electronics Co. Ltd. 및 MediaTek Inc.

당사 시장 분석에는 또한 당사 분석가가 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석과 함께 모든 주요 업체의 재무제표에 대한 통찰력을 제공하는 주요 업체 전용 섹션이 수반됩니다. 경쟁 환경 섹션에는 위에서 언급한 전 세계 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석도 포함됩니다.

주요 개발

• 2022년 12월, 삼성전자는 거대한 AI 데이터 세트 처리 효율성을 높이기 위한 노력의 일환으로 거대 인터넷 포털 네이버(주)와 차세대 인공지능(AI) 칩 개발을 위한 파트너십을 발표했습니다.
• In 2022년 10월 IBM은 시스템온칩 AI 하드웨어를 발표했습니다. AIU는 업계 표준 PCIe 인터페이스를 사용하여 서버에 연결하는 완전한 시스템 온 칩 보드입니다. LinuxOne Emperor 4를 포함하여 IBM z16 시리즈 메인프레임을 구동하는 IBM Tellum 마이크로프로세서에는 AIU의 기반 역할을 하는 AI 코어가 포함되어 있습니다. Tellum 프로세서의 AI 코어는 7nm인 반면 AIU는 각각 32개의 코어를 가지며 5nm(나노미터) 기술을 사용하여 설계되었습니다.
• 2022년 5월 Intel Corp.은 인공 지능을 목표로 하는 Gaudi2라는 새로운 칩을 출시했습니다. 컴퓨팅은 칩 제조업체가 AI 칩 산업에서 입지를 확장함에 따라 이루어집니다. Gaudi2는 2019년 말 Intel이 약 20억 달러에 인수한 이스라엘 AI 칩 기업인 Habana Labs의 2세대 프로세서입니다. AI 컴퓨팅은 데이터 센터 활동에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나이기 때문에 AI 칩 회사는 최근 몇 년 동안 상당한 자금을 지원 받았습니다.
• 2020년 8월, 선도적인 풀 스택 엣지 AI 솔루션 제공업체인 Kneron은 고급 AI 칩셋인 "Kneron KL 720 SoC"를 출시했습니다. 목표는 전 세계 기기에 완벽하고 비용 효율적인 AI 칩셋 제품군을 제공하는 것입니다.
• 2020년 5월, 그래픽 프로세서, 모바일 기술 및 데스크톱 컴퓨터를 제조하는 글로벌 기업인 Nvidia Corporation은 는 새로운 EGX Jetson Xavier NX 및 EGX A100을 출시하여 EGX Edge AI 플랫폼을 확장했습니다. 목표는 엣지에서 안전한 AI 처리와 고성능을 제공하는 것입니다.
• 2019년 9월 Alibaba Group Holding Limited는 클라우드에서 고급 컴퓨팅 기능을 제공하는 AI 기반 칩셋인 'Hanguang 800'을 출시했습니다. . 이 칩은 기계 학습 작업을 가속화하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 2019년 9월 Apple Inc.는 코어 CPU가 통합된 고성능 프로세서용 A11, A12 및 A13 Bionic 칩을 구축했습니다. 가속기로서의 GPU.
• 2019년 12월 Intel Corporation은 Habana 연구소를 20억 달러에 인수했습니다. Intel Corporation은 이번 인수를 통해 고객의 요구 사항에 맞는 솔루션을 제공하여 AI 전략을 발전시켰습니다.
• 2019년 8월 NVIDIA Corporation은 AI 작업을 가속화하기 위해 VMware 및 Amazon과 파트너십을 맺었습니다. 이번 파트너십을 통해 NVIDIA Corporation은 VMware Cloud on AWS용 GPU 기술을 출시했습니다. 이는 또한 NVIDIA Corporation과 VMware의 공동 고객이 작업 흐름을 간소화하는 데 도움이 되었습니다.
• 2019년 3월 AMD는 ScaleMP와 제휴하여 AMD 서버 OEM이 4개, 8개 및 최대 128개의 프로세서 소켓을 갖춘 시스템을 만들 수 있도록 지원했습니다. 8,192개의 CPU 및 256TB의 공유 메모리.

Ace 매트릭스 분석

보고서에 제공된 Ace 매트릭스는 주요 핵심 플레이어가 이 분야에 어떻게 참여하는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 업계는 서비스 기능 및 서비스 기능과 같은 다양한 요소를 기반으로 이러한 회사에 순위를 제공하면서 성과를 내고 있습니다. 혁신, 확장성, 서비스 혁신, 산업 범위, 산업 범위 및 성장 로드맵. 이러한 요소를 기반으로 회사를 활성형, 첨단형, 신흥형, 혁신형의 4가지 범주로 분류합니다.

시장 매력도

제공된 시장 매력 이미지는 세계 인공 지능 칩 시장을 주로 주도하는 지역에 대한 정보를 얻는 데 더욱 도움이 될 것입니다. 우리는 특정 지역에서 업계 성장을 주도하는 주요 영향 요인을 다룹니다.