딥 러닝 칩셋 시장 규모 및 예측

딥 러닝 칩셋 시장 규모는 2024년 82억 3천만 달러로 평가되었으며 2031년까지 250억 5천만 달러 CAGR 14.93%로 성장 2024~2031년 예측 기간 동안.

• 딥 러닝 칩셋은 딥 러닝 알고리즘에서 복잡한 계산 작업의 실행 속도를 높이기 위한 맞춤형 하드웨어 구성 요소입니다.
• 이러한 칩셋은 인공 신경망을 훈련하고 배포하는 데 필요한 병렬화된 수학적 계산에 맞게 조정되어 일반 CPU나 GPU보다 훨씬 빠르게 실행됩니다.
• 이 아키텍처는 딥 러닝 작업을 위해 특별히 설계된 전용 코어와 메모리 구조로 구성됩니다. , 컨볼루셔널 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등이 있습니다.
• 게다가 딥 러닝 칩셋은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 자율주행차 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 및 의료 진단.

글로벌 딥 러닝 칩셋 시장 역학

딥 러닝 칩셋 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

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• AI 애플리케이션 수요 증가 자동차, 헬스케어, 금융 등 다양한 산업에서 인공지능 애플리케이션이 확대되면서 딥러닝 칩셋에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 복잡한 알고리즘을 효과적으로 실행하는 것입니다.
• 기술의 발전 더 빠른 처리 속도, 더 낮은 전력 소비 등 칩셋 기술의 지속적인 발전으로 인해 심층적인 알고리즘을 보다 효과적이고 광범위하게 배포할 수 있게 되었습니다. 가전제품 및 산업용 애플리케이션의 학습 기술.
• 에지 컴퓨팅의 부상네트워크 에지 장치에서 실시간 컴퓨팅에 대한 수요가 증가하면서 딥 러닝 칩셋의 개발이 촉진되고 있습니다. 로컬에서 데이터를 처리하여 지연 시간과 대역폭 사용량을 낮춥니다.
• 정부 및 업계 지원금융, 이니셔티브 및 유리한 규칙을 통해 전 세계 정부의 강력한 지원과 상당한 투자가 결합됨 거대 기술 기업은 딥 러닝 칩셋 시장에서 성장과 혁신을 주도하고 있습니다.

주요 과제

• 높은 개발 비용 고급 딥 러닝 칩셋을 설계하고 제조하려면 상당한 R&D 비용이 필요하므로 기술 비용이 많이 들고 자금이 충분한 기업의 채택이 제한될 수 있습니다.
• 기술적 복잡성 딥 러닝 알고리즘에는 고도로 전문화된 칩셋은 다양한 애플리케이션에 맞게 생성 및 최적화하기 어렵고 혁신과 채택률을 제한합니다.
• 기존 기술과의 경쟁 딥 러닝 칩셋은 기존 칩셋과 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. 이미 기술 인프라에 잘 통합된 처리 기술로 인해 새로운 경쟁자의 시장 진입 및 확장이 어려워지고 있습니다.

주요 동향

• 소형화 및 효율성 딥 러닝 칩셋은 점점 더 작아지고 에너지 효율성이 높아지며 더 높은 성능을 제공할 수 있게 되었으며 이는 모바일 및 에지 장치에 매우 중요합니다.
• 하이브리드 아키텍처 제조업체는 기계 학습 작업의 속도와 에너지 효율성을 향상시키기 위해 CPU, GPU 및 특수 가속기를 혼합하는 하이브리드 칩 아키텍처를 점점 더 많이 설계하고 있습니다.
• 특정 애플리케이션에 대한 사용자 정의 기업들은 자율주행, 음성 인식과 같은 특정 애플리케이션에 대한 특수 칩셋을 개발하여 해당 분야의 성능과 효율성을 향상시키고 있습니다.
• AI on Chip(AIoC) 칩셋에 직접 AI 기능(AI on Chip)이 널리 보급되면서 더 스마트하고 독립적인 장치가 클라우드 연결 없이도 AI 활동을 실행할 수 있게 되었습니다.

글로벌 딥 러닝 칩셋 시장 지역 분석

딥 러닝 칩셋 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석은 다음과 같습니다.

북미

아시아 태평양

• 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 시장에서 가장 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 특히 중국과 인도에서 기술 기업의 주요 핵심 지역으로 빠르게 부상하고 있으며 우수한 딥 러닝 칩셋에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
• 이 지역 정부는 AI 및 기술 인프라에 광범위한 투자를 하고 있으며 다음과 같은 법률을 제정하고 있습니다. 지역 개발과 딥 러닝 칩셋과 같은 최첨단 기술의 사용을 장려합니다.
• 이 지역, 특히 한국과 일본의 거대한 가전제품 부문은 스마트폰 및 기타 분야의 딥 러닝 칩셋에 대한 높은 수요를 창출합니다.
• 게다가 아시아 태평양 지역의 클라우드 서비스와 데이터 센터가 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 관리하고 분석하기 위한 효율적인 고성능 딥 러닝 칩셋에 대한 수요가 커지고 있습니다.

유럽

• 유럽 지역은 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 유럽의 강력한 학계 및 연구 기관은 AI 및 딥 러닝 기술의 혁신을 추진하고 있으며 고급 칩셋에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 유럽 정부는 AI 개발을 촉진하기 위해 수많은 이니셔티브와 자금 지원 계획을 수립하고 현지 기업이 AI를 수용하도록 독려하고 있습니다. 딥 러닝 기술.
• 유럽의 선도적인 자동차 산업은 점차 자율 주행과 개선된 차량 시스템을 위한 AI를 통합하고 있으며, 이에 따라 전문적인 딥 러닝 칩셋에 대한 수요가 높아지고 있습니다.
• 또한 엄격한 데이터 보호 요구 사항, GDPR과 같은 규제로 인해 조직은 데이터를 로컬에서 처리하게 되면서 온프레미스에서 복잡한 계산을 처리할 수 있는 빠른 딥 러닝 칩셋에 대한 수요가 높아지고 있습니다.

글로벌 딥 러닝 칩셋 시장 세분화 분석

딥 러닝 칩셋 시장은 유형, 기술, 최종 사용자 산업 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

딥 러닝 칩셋 시장, 유형별

유형에 따라 시장은 CPU, GPU, FPGA, ASIC 및 기타로 분류됩니다. GPU(그래픽 처리 장치) 부문은 딥 러닝 모델 훈련 및 실행에 필요한 복잡한 수학적 계산 및 병렬 연산을 처리하는 GPU의 뛰어난 처리 용량과 효율성으로 인해 딥 러닝 칩셋 시장에서 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. . GPU는 대규모 데이터 세트와 신경망 처리를 가속화하므로 실시간 데이터 처리와 뛰어난 컴퓨팅 성능이 필요한 AI 애플리케이션에 적합합니다. 또한 게임, 자동차, 헬스케어, 금융 등 광범위한 AI 애플리케이션에 대한 GPU의 유연성으로 딥러닝 환경의 핵심 기술로서의 입지가 확고해졌습니다.

기술별 딥러닝 칩셋 시장

• 시스템 온 칩(SOC)
• 시스템 인 패키지(SIP)
• 멀티 칩 모듈

기술을 기반으로 시장은 시스템 온 칩, 시스템 인 패키지 및 멀티 칩 모듈로 분류됩니다. 여러 컴퓨터 구성 요소를 단일 칩에 병합하는 SoC 시스템의 통합 기능과 효율성으로 인해 시스템 온 칩(SOC) 부문이 딥 러닝 칩셋 시장을 지배할 것으로 추정됩니다. 이러한 통합은 비용과 복잡성을 절약할 뿐만 아니라 별도의 칩에서 구성 요소 통신과 관련된 지연을 줄여 성능을 향상시킵니다. 이러한 특성으로 인해 SoC는 인공 지능 활동의 모바일 장치 및 고성능 컴퓨팅 시스템을 포함한 광범위한 애플리케이션에 특히 적합합니다.

최종 사용자 산업별 딥 러닝 칩셋 시장

• 의료
• 자동차
• 소매
• 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
• 제조
• 통신
• 에너지
• 기타

최종 사용자 산업을 기반으로 시장은 의료, 자동차, 소매, BFSI, 제조, 통신, 에너지 및 기타. 자율주행 시스템의 개발, 안전 조치의 광범위한 적용 등 자동차에 AI 기술이 통합되면서 예측 기간 동안 자동차 부문이 시장을 지배할 것으로 추정됩니다. 자동차의 연결성과 자율성이 높아지면서 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 정교한 딥러닝 칩셋에 대한 수요가 증가하면서 자동차 부문이 이 시장에서 선두주자로 자리매김하고 있습니다.

딥러닝 지역별 칩셋 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역
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지리학을 기준으로 딥 러닝 칩셋 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 분류됩니다. 북미 지역은 탄탄한 기술 기반과 Google, NVIDIA, Intel 등 AI 개발을 선도하는 거대 기술 기업의 존재로 인해 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 추정됩니다. 이 지역은 광범위한 비즈니스 전반에 걸쳐 혁신과 채택을 촉진하는 AI 및 기계 학습에 대한 강력한 정부 및 민간 부문 투자의 혜택을 누리고 있습니다. 또한 북미의 법적 환경은 우수한 AI 기능이 필요한 자율주행차, 스마트 기기 등 신기술의 개발 및 구현을 촉진합니다. 이러한 기술 혁신, 투자 및 우호적인 법률의 수렴으로 인해 북미 지역은 전 세계 딥 러닝 칩셋 시장의 주요 참가자가 되었습니다.

주요 플레이어

'딥 러닝 칩셋 시장' 연구 보고서는 글로벌 시장을 강조하는 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다. 시장의 주요 업체로는 NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc, Texas Instruments Incorporated, NXP Semiconductors NV, Infineon Technologies AG, Mythic Inc., Kalray, Canaan Creative, Cambricon Technologies Corporation 및 Synopsys Inc.

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

딥 러닝 칩셋 시장 최근 개발

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• 2023년 11월 MediaTek은 게임, 비디오 캡처, 생성 AI 처리 등의 애플리케이션 개선을 목표로 하는 고성능 프리미엄 모바일 CPU인 Dimensity 9300 칩셋을 발표했습니다. 이 칩에는 기기 성능과 에너지 효율성을 개선하는 고급 AI 처리 장치가 포함되어 있어 다양한 앱에서 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.
• 2023년 10월 Comcast와 Broadcom은 협력하여 세계 최초의 AI 기반 액세스 네트워크를 만들었습니다. , DOCSIS 4.0 Full Duplex 기술이 통합되어 있습니다. 이러한 노력은 AI와 머신러닝을 네트워크 인프라에 내장하여 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 서비스를 통해 운영 자동화를 크게 향상하고 사용자 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.​
• 2023년 3월 NVIDIA는 Microsoft와의 파트너십을 발표하여 다양한 비즈니스에 탁월한 시뮬레이션 및 협업 기능을 제공하고자 하는 NVIDIA Omniverse Cloud. 이번 협력은 딥 러닝 칩셋이 여러 부문에 걸쳐 고급 AI 및 컴퓨팅 기능을 구현하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다.

보고서 범위

보고서 속성	세부정보
연구 기간	2021-2031
기준연도	2024 < /td>
예측 기간	2024-2031
과거 기간	2021-2023
단위	가치(10억 달러) < /td>
소개된 주요 회사	NVIDIA, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co., Alphabet Inc., Xilinx, Huawei Technologies Co., CEVA, Graphcore Ltd., BM Corporation, Apple Inc
포함되는 부문	유형별, 기술별 , 최종 사용자 산업별, 지역별.
사용자 정의 범위	무료 보고서 사용자 정의(분석가 영업일 최대 4일에 해당) ) 구매와 함께. 국가, 지역 및 기타 사항에 대한 추가 또는 변경 세그먼트 범위

시장 조사의 조사 방법론

연구 방법론과 연구의 다른 측면에 대해 자세히 알고 싶으시면 에 문의해 주세요.

이 보고서를 구입하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적, 정량적 분석 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(USD Billion) 데이터 제공 가장 빠른 성장이 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다. 지역 내 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요인을 나타내는 지역별 분석 지난 5년간의 회사 프로필 서비스/제품 출시, 파트너십, 비즈니스 확장 및 인수 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자를 위한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 신흥 지역과 선진국 모두의 성장 기회와 동인, 과제와 제한 사항을 포함하는 최근 개발과 관련하여 업계 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석을 포함합니다. 시장에 대한 통찰력을 제공합니다. 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 향후 시장의 성장 기회와 함께 6개월간 판매 후 분석가 지원

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