- 요약
인공지능 칩셋 시장 규모:
인공지능 칩셋 시장 규모는 2023년 447억 2천만 달러에서 2031년 2,975억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상되며, 2024년에는 558억 8천만 달러 증가하여 2024년부터 2031년까지 연평균 26.7% 성장할 것으로 예상됩니다.
인공지능 칩셋 시장 범위 및 개요:
인공지능(AI) 칩셋은 머신러닝, 딥러닝, 신경망 연산을 포함한 AI 관련 작업의 처리 속도와 효율성을 향상시키도록 설계된 특수 하드웨어 구성 요소입니다. 이러한 칩셋은 복잡한 계산과 데이터 집약적인 워크로드를 처리하도록 최적화되어 있어 이미지 처리, 자연어 처리, 자율 시스템 등의 애플리케이션에 필수적입니다. AI 칩셋은 자동차, 의료, 가전, 금융 등 고속 데이터 분석과 실시간 의사 결정이 필수적인 분야에서 널리 사용됩니다. 이러한 칩셋은 고급 아키텍처와 병렬 처리 기능을 기반으로 구축되어 기존 프로세서보다 훨씬 효율적으로 AI 워크로드를 관리할 수 있습니다. AI 칩셋에는 GPU, CPU, FPGA, 맞춤형 AI 가속기 등이 포함되며, 각각 AI 기반 애플리케이션의 특정 성능 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다. AI 칩셋의 최종 사용자는 클라우드 서비스 제공업체, 데이터 센터, 자동차 제조업체, 전자 회사 등이며, 이들 모두 AI 시스템을 효과적으로 구현하기 위해 강력한 컴퓨팅 솔루션을 필요로 합니다. AI가 지속적으로 발전하고 적용 분야가 확장됨에 따라, AI 칩셋은 다양한 산업 분야에서 이러한 혁신을 지원하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
인공지능 칩셋 시장 동향 - (DRO):
주요 성장 요인:
데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅에서 AI 도입 증가로 시장 확장 가속화
클라우드 컴퓨팅 서비스와 데이터 센터 인프라의 급속한 발전은 AI 시장의 중요한 성장 동력입니다. 칩셋 시장. 딥 러닝 및 머신 러닝 애플리케이션을 포함한 AI 워크로드는 상당한 컴퓨팅 성능을 필요로 하며, GPU(그래픽 처리 장치), ASIC(주문형 반도체), TPU(텐서 처리 장치)와 같은 특수 AI 칩셋은 이러한 고성능 컴퓨팅 작업을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 기업들이 사기 탐지, 추천 시스템, 예측 유지 관리 등의 작업에 AI 기반 분석에 점점 더 의존함에 따라, 이러한 복잡한 워크로드를 지원할 수 있는 칩셋에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 클라우드 서비스의 중추 역할을 하는 데이터 센터는 실시간 AI 처리에 대한 증가하는 요구 사항을 충족하기 위해 AI에 최적화된 하드웨어를 빠르게 구축하고 있습니다. 따라서 클라우드 환경에서 AI 칩셋이 제공하는 확장성과 효율성은 시장 성장을 더욱 촉진합니다.
주요 제약:
복잡하고 값비싼 제조 공정이 시장 성장을 저해합니다.
AI 칩셋 제조는 기술적으로 복잡하며 최첨단 기술 노드(대개 5nm 또는 7nm 수준)를 사용하는 고급 제조 공정이 필요합니다. 이는 생산 비용과 복잡성을 모두 증가시켜 소규모 업체의 시장 경쟁을 제한합니다. AI 칩셋은 자연어 처리나 컴퓨터 비전과 같은 특정 AI 워크로드에 최적화되도록 고도로 맞춤화되어야 하는 경우가 많아 설계 및 제조 비용이 더욱 증가합니다. 또한 설계의 복잡성은 개발 주기를 늘리고 위험을 증가시키는데, 성능 기준을 충족하지 못할 경우 비용이 많이 드는 수정 작업으로 이어질 수 있기 때문입니다. 또한, 지속적인 지정학적 긴장으로 인해 악화된 세계적인 반도체 부족과 공급망 차질은 생산 비용을 더욱 증가시키고 AI 칩 제조에 필요한 핵심 소재의 공급을 제한했습니다. 제조 용량 확대 및 비용 효율성 확보에 있어 위에서 언급한 요소들은 시장 수요를 저해하는 중요한 제약 요소입니다.
미래의 기회:
스마트 시티 및 인프라 관리 분야의 AI 확장으로 새로운 문이 열립니다
스마트 시티 인프라에 대한 지속적인 전 세계적인 투자는 첨단 AI 칩셋에 대한 상당한 수요를 촉진하고 있습니다. 도시들은 운영 효율성을 높이고 자원 활용을 최적화하며 비용을 절감하기 위해 교통 관리, 감시 시스템, 에너지 관리 및 공공 안전에 AI 기술을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. AI 칩셋은 도시 환경 전반에 배치된 센서, 카메라, IoT 기기에서 생성되는 방대한 정보 스트림을 관리하는 데 필요한 실시간 데이터 처리를 구동하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 처리 및 의사 결정을 소스에서 로컬하게 수행할 수 있도록 하는 엣지 AI 솔루션 도입이 증가함에 따라 AI 칩셋 제조업체는 컴퓨터 비전, 패턴 인식, 예측 유지 관리 애플리케이션을 지원하는 에너지 효율적인 프로세서를 개발할 수 있는 새로운 기회를 얻고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 스마트 시티 시스템의 대응력과 지속 가능성을 보장하는 데 필수적입니다. 또한, 정부와 지방 자치 단체는 AI 기반 공공 서비스를 점점 더 우선시하고 있으며, 스마트 인프라의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 AI 하드웨어 솔루션에 대한 상당한 시장을 창출하고 있습니다. 따라서 AI 기반 도시 관리에 대한 이러한 중요성 증가는 인공지능 칩셋 시장 기회를 촉진합니다.
인공지능 칩셋 시장 세분화 분석:
칩셋 유형별:
인공지능 칩셋 시장은 칩셋 유형에 따라 그래픽 처리 장치(GPU), 주문형 반도체(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 중앙 처리 장치(CPU) 등으로 구분됩니다.
GPU 부문은 전체 인공지능 칩셋 시장 점유율의 40.62%로 가장 큰 매출을 기록했습니다. 2023.
- 그래픽 처리 장치(GPU)는 병렬 처리 기능 덕분에 특히 딥 러닝 애플리케이션에서 AI 워크로드 가속화에 핵심적인 역할을 해왔습니다.
- GPU는 의료, 자동차, 금융 등 산업에서 복잡한 AI 모델을 학습하고 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필수적인 상당한 연산 능력을 제공합니다.
- GPU 기술의 지속적인 발전과 AI 기반 솔루션에 대한 요구 증가는 GPU가 시장에서 지배적인 위치를 굳건히 하도록 합니다.
- GPU 부문은 의료 및 금융 등 여러 산업에서 AI 모델의 학습 및 추론 작업에서 중요한 역할을 하며 AI 칩셋 시장에서 가장 큰 점유율을 유지하고 있습니다.
- 따라서 고속 컴퓨팅에 대한 요구가 인공지능 칩셋 시장 수요를 견인하고 있습니다.
ASIC 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 기간.
- ASIC(주문형 집적 회로)은 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 분류와 같은 특정 AI 애플리케이션에 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 주목을 받고 있습니다.
- 이러한 맞춤형 칩은 범용 GPU에 비해 전력 소모량이 적으면서도 높은 성능을 제공하여 효율성이 높습니다.
- 자동차(자율 주행) 및 가전(스마트 기기)과 같은 산업에서 실시간 AI 애플리케이션을 위한 특수 하드웨어가 필요함에 따라 ASIC에 대한 수요가 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다.
- ASIC 부문은 특히 자동차 및 가전과 같은 분야에서 고효율 및 애플리케이션별 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가함에 따라 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
- 세분화 추세 분석에 따르면 맞춤형 솔루션에 대한 수요는 인공지능 칩셋 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
기술별:
인공지능 칩셋 시장은 기술 유형에 따라 시스템온칩(SoC), 시스템인패키지(SiP), 멀티칩 모듈 등으로 구분됩니다.
시스템온칩(SoC) 부문은 전체 시장에서 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 2023년.
- 시스템온칩(SoC) 기술은 프로세서, 메모리, 연결성 등 컴퓨팅 시스템의 여러 구성 요소를 단일 칩에 통합합니다.
- SoC는 공간, 전력 효율, 성능이 중요한 소형 기기에 필수적입니다.
- 음성 인식, 이미지 처리, 예측 분석과 같은 AI 애플리케이션의 효율적인 처리가 필요한 스마트폰, 태블릿, IoT 기기 등 다양한 기기에 널리 사용되고 있습니다.
- SoC 솔루션의 다재다능함과 효율성은 시장 지배력을 강화합니다.
- SoC 부문은 통합 기능과 AI 지원 모바일 기기, 웨어러블 기기, IoT 애플리케이션 구동에 중요한 역할을 하며 시장을 장악하고 있습니다.
- 따라서 SoC의 다재다능함과 높은 효율성은 인공지능 칩셋 시장 성장을 촉진합니다.
시스템인패키지(SiP) 부문 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
- 시스템-인-패키지(SiP) 기술은 여러 개의 집적 회로를 함께 패키징하여 소형 기기 내에서 향상된 기능을 구현할 수 있도록 합니다.
- 이 기술은 기기가 제한된 전력과 공간을 사용하여 로컬에서 데이터를 처리해야 하는 AI 엣지 컴퓨팅에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
- 엣지에서의 실시간 AI 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 SiP 기술은 자동차, 가전제품, 스마트 인프라 등의 산업에서 빠르게 도입될 것으로 예상됩니다.
- SiP는 다양한 산업 분야의 엣지 컴퓨팅 기기에서 실시간 AI 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 가장 빠르게 성장하는 기술 분야가 될 것으로 예상됩니다.
- 따라서 시장 동향 분석에 따르면 SiP는 인공지능 칩셋 시장 동향을 촉진하고 있습니다.
Processing 제공 유형:
인공지능 칩셋 시장은 처리 유형에 따라 엣지, 클라우드, 하이브리드로 구분됩니다.
클라우드 부문은 2023년에 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.
- 클라우드 기반 AI 칩셋은 머신러닝 모델 학습, 데이터 분석, 실시간 추론과 같은 대규모 데이터 집약적 AI 워크로드를 처리하는 데 필수적입니다.
- Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체는 광범위한 AI 서비스를 지원하기 위해 GPU 및 맞춤형 AI 칩(TPU)과 같은 고성능 AI 칩셋을 사용합니다.
- 기업들이 워크로드를 클라우드로 지속적으로 마이그레이션함에 따라 클라우드 환경에 최적화된 AI 칩셋에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있습니다.
- 특히 데이터 집약적인 산업에서 AI 워크로드를 위한 클라우드 플랫폼 의존도가 높아짐에 따라 클라우드 기반 AI 칩셋이 시장을 장악하고 있습니다. 금융, 의료, 소매업 등 다양한 산업이 있습니다.
- 따라서 인공지능 칩셋 시장 분석에 따르면 클라우드 부문이 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
에지 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
- AI 처리가 기기(예: 스마트폰, IoT 기기, 자율주행차)에서 로컬로 이루어지는 엣지 컴퓨팅은 빠르게 성장하고 있습니다.
- 에지 AI 칩셋은 최소한의 지연 시간으로 실시간 데이터 처리를 지원하며, 이는 자율주행, 스마트 시티 인프라, 산업 자동화와 같은 애플리케이션에 필수적입니다.
- AI 기반 IoT 기기에 대한 관심이 높아지고 분산 처리 기능에 대한 요구가 증가함에 따라 엣지 AI 칩셋의 필요성이 커지고 있습니다.
- 또한, 엣지 컴퓨팅용으로 설계된 저전력 고성능 칩셋의 발전은 이 부문의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
- 에지 부문은 다음 기술의 도입 증가로 인해 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 IoT 기기와 자율 시스템 및 스마트 애플리케이션에서 실시간 저지연 처리의 필요성.
- 따라서 세그먼트별 트렌드 분석에 따르면 엣지 세그먼트는 시장 수요를 증가시킵니다.
기능별:
기능 유형에 따라 인공지능 칩셋 시장은 학습과 추론으로 나뉩니다.
학습 세그먼트는 2023년에 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.
- AI 학습은 방대한 양의 데이터를 처리하여 머신 러닝 모델을 구축하고 최적화하는 과정으로, 엄청난 연산 능력이 필요합니다.
- 고성능 GPU와 TPU와 같은 특수 칩은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 자율 시스템을 포함한 다양한 애플리케이션에서 사용되는 딥 러닝 모델을 학습하는 데 필수적입니다.
- 복잡성 특히 연구 개발 분야의 AI 학습 작업은 대규모 데이터 처리를 처리할 수 있는 고급 AI 칩셋에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.
- 정교한 AI 모델 개발에 대한 관심이 증가함에 따라 학습 부문의 시장 지배력이 더욱 강화되고 있습니다.
- 학습 부문은 의료, 금융, 자율 시스템 등 다양한 분야에서 AI 모델을 구축하고 최적화하는 데 필요한 높은 컴퓨팅 요구로 인해 시장을 장악하고 있습니다.
- 따라서 대량의 데이터 계산 및 처리에 대한 필요성이 인공지능 칩셋 시장 수요를 견인하고 있습니다.
추론 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
- AI 추론은 훈련된 모델을 배포하여 실시간으로 예측이나 의사 결정을 내리는 것을 포함하며, 이는 주로 엣지 디바이스 또는 클라우드 환경에서 이루어집니다.
- 추론 칩셋은 효율성과 속도에 최적화되어 있어 스마트 디바이스, 자율주행차, 실시간 분석과 같은 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션을 실행할 수 있도록 지원합니다. 플랫폼.
- AI가 연구 단계에서 실제 구현 단계로 접어들면서 추론 최적화 칩셋에 대한 수요는 자동차, 의료, 가전제품과 같은 산업에서 특히 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
- 실시간 환경, 특히 저지연, 고효율 처리가 필요한 엣지 디바이스 및 자율 시스템에서 AI 애플리케이션의 배포가 증가함에 따라 추론 부문은 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
- 따라서 의사 결정을 위한 예측 모델에 대한 수요는 시장 발전을 촉진합니다.
최종 사용자 기준:
최종 사용자 산업을 기준으로 인공지능 칩셋 시장은 자동차, 가전제품, 의료, 소매, IT 및 통신, 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI) 등.
자동차 부문은 2023년에 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다.
- 자동차 부문은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)부터 완전 자율주행차에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 AI 칩셋을 도입해 왔습니다.
- AI 칩셋은 방대한 양의 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 차량 안전을 보장하고 운전 경험을 향상시키는 데 필수적입니다.
- 자율주행차로의 전환과 커넥티드카에 AI가 통합되는 추세가 맞물리면서 자동차 부문은 AI 칩셋의 최대 소비처로 자리매김했습니다.
- 테슬라, 엔비디아, 웨이모와 같은 주요 기업들은 자율주행 기술 개발을 가속화하기 위해 AI 칩셋 솔루션에 막대한 투자를 하고 있습니다.
- 자동차 부문은 ADAS 및 자율주행차의 급속한 발전과 실시간 데이터 처리 기능에 대한 필요성으로 인해 AI 칩셋 시장을 선도하고 있습니다.
- 따라서, 세그먼트별 트렌드 분석에 따르면 자동차 부문이 시장 수요를 견인할 것으로 예상됩니다.
헬스케어 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
- 헬스케어 부문은 의료 영상, 진단, 개인 맞춤형 의료, 신약 개발 등의 분야에 AI를 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
- AI 칩셋은 질병을 식별하고, 치료법을 제시하고, 환자 치료 결과를 개선할 수 있는 복잡한 알고리즘을 처리함으로써 이러한 첨단 헬스케어 애플리케이션을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다.
- AI 기반 의료 기기 및 진단에 대한 수요가 증가함에 따라 헬스케어 부문은 특히 진단 정확도와 운영 효율성 향상을 위해 AI 칩셋 도입률이 가장 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
- 헬스케어 부문은 진단, 의료 영상, 개인 맞춤형 의료 분야에서 AI 도입이 증가함에 따라 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상되며, 이러한 분야에서 AI 칩셋은 실시간 데이터 기반 인사이트를 제공하는 데 필수적입니다.
- 따라서 세그먼트별 트렌드에 따르면 분석 결과, 헬스케어 부문이 시장 수요를 증가시키고 있습니다.
지역 분석:
분석 대상 지역은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카입니다.
아시아 태평양 지역의 2023년 시장 가치는 135억 7천만 달러였습니다. 또한 2024년에는 169억 9천만 달러 성장하여 2031년에는 923억 4천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이 중 중국은 2023년 전체 시장 점유율의 35.5%를 차지했습니다. 아시아 태평양 지역은 중국의 AI 기술 및 5G 인프라에 대한 빠른 투자에 힘입어 AI 칩셋 분야에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 중국은 AI의 대규모 소비국일 뿐만 아니라 AI 연구 및 칩셋 생산 분야의 세계적인 선두주자이며, 화웨이와 바이두와 같은 기업들은 스마트 시티, 의료, 자율주행 분야에서 AI 애플리케이션을 발전시키고 있습니다. 일본 또한 로봇 공학 및 제조 자동화 분야의 선도적 입지를 바탕으로 AI 칩셋에 대한 수요가 증가하고 있는 주요 국가입니다. 인도는 특히 농업, 교육, 금융 기술 분야에서 AI를 적극적으로 도입할 것으로 전망됩니다. 따라서 아시아 태평양 지역의 지속적인 발전은 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
북미 시장은 2023년 156억 8천만 달러에서 2031년에는 1,052억 9천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 2024년에는 196억 1천만 달러 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 미국을 중심으로 한 이 지역은 기술 발전과 강력한 업계 입지를 바탕으로 AI 칩셋 시장을 주도하고 있습니다. 미국에는 자율주행차, 클라우드 컴퓨팅, 스마트 헬스케어 시스템 등 AI 기반 기술 개발에 필수적인 엔비디아, 인텔, AMD와 같은 주요 반도체 기업들이 자리 잡고 있습니다. AI 칩셋은 데이터 센터와 엣지 컴퓨팅에 필수적인 요소로, 미국 시장은 상당한 R&D 투자를 통해 성장하고 있습니다. 시장 규모는 작지만, 캐나다 역시 AI 윤리, 연구 기관, 미국 기업과의 협력에 중점을 두고 AI 붐을 일으키고 있습니다. 분석에 따르면 북미 지역의 기술 발전이 인공지능 칩셋 시장 성장을 견인하고 있습니다.
유럽은 독일, 영국, 프랑스 등의 국가가 주도하는 AI 칩셋 시장에서 전략적 입지를 확보하고 있습니다. 특히 자동차 제조 분야에서 탄탄한 산업 기반을 갖춘 독일은 자율주행 및 스마트 팩토리 분야에서 AI 칩셋 도입을 주도하고 있습니다. 영국은 의료 및 금융 분야를 중심으로 AI 전략을 추진하는 등 AI 연구 분야에서 두각을 나타내며 AI 기술 도입을 촉진하고 있습니다. 프랑스 또한 의료 및 스마트 시티 분야에서 AI에 막대한 투자를 해왔으며, AI 칩셋은 솔루션 구축에 중요한 역할을 합니다.
중동과 아프리카는 특히 UAE와 남아프리카공화국과 같은 국가를 중심으로 AI 칩셋 도입이 점진적이면서도 꾸준히 증가하고 있습니다. 야심 찬 스마트 시티 프로젝트를 추진하는 UAE는 AI 기술을 도입하고 도시 계획 및 의료 시스템에 AI 칩셋을 통합하는 데 앞장서 왔습니다. 또한, UAE의 AI 연구 투자와 글로벌 기술 기업과의 파트너십은 시장 성장을 견인하고 있습니다. 아프리카 최대 경제국인 남아프리카공화국은 광업, 금융 서비스, 스마트 시티 등 AI 활용에 집중하고 있으며, 이로 인해 AI 칩셋에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
라틴 아메리카는 AI 칩셋의 신흥 시장으로, 브라질, 멕시코, 아르헨티나와 같은 국가들이 주목할 만한 잠재력을 보여주고 있습니다. 브라질은 농업, 의료, 운송 분야의 AI 애플리케이션에 대한 투자가 증가하면서 AI 도입을 선도하고 있습니다. 브라질 정부의 이니셔티브와 민간 부문의 협력을 바탕으로 한 브라질의 AI 전략은 AI 칩셋 수요를 견인할 것으로 예상됩니다. 멕시코는 자동차 제조 및 전자 산업의 성장세를 보였으며, AI가 스마트 제조에 통합되고 있습니다. 아르헨티나는 농업 및 에너지 산업 등 다양한 산업에 AI를 점진적으로 도입하여 시장 발전에 기여하고 있습니다.
주요 주요 기업 및 시장 점유율 분석:
인공지능 칩셋 시장은 국내외 시장에 인공지능 칩셋 서비스를 제공하는 주요 업체들이 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 주요 업체들은 연구 개발(R&D), 제품 혁신, 그리고 최종 사용자 출시에 있어 다양한 전략을 채택하여 글로벌 인공지능 칩셋 시장에서 확고한 입지를 확보하고 있습니다. 인공지능 칩셋 업계의 주요 업체는 다음과 같습니다.
최근 업계 동향:
- 2024년 10월, AMD는 비즈니스 노트북의 AI 기반 기능 향상을 목표로 Ryzen AI Pro 300 시리즈 프로세서를 출시했습니다. 이 프로세서는 Zen 4 아키텍처 기반의 AMD 최초의 하드웨어 AI 엔진을 탑재하여 엔터프라이즈급 애플리케이션에 향상된 에너지 효율성과 보안을 제공합니다. 최신 AI 워크로드를 처리하도록 설계된 이 칩셋은 비즈니스 및 보안 작업에 향상된 성능이 필요한 사용자를 대상으로 합니다.
- 2024년 10월, 퀄컴은 세계에서 가장 빠른 모바일 CPU를 탑재한 스냅드래곤 8 엘리트를 공개했습니다. 이 칩셋은 향상된 효율성으로 AI, 게임, 이미징 작업에 탁월한 성능을 제공합니다. 고급 게임을 위한 고급 GPU와 음성 처리 및 사진 촬영과 같은 작업을 가속화하는 강력한 AI 엔진을 탑재했습니다. 스냅드래곤 8 엘리트는 Wi-Fi 7 및 5G를 지원하는 차세대 연결 기능을 갖추고 있어 프리미엄 스마트폰과 모바일 기기에 적합합니다.
- 2024년 3월, 엔비디아는 가속 컴퓨팅 분야에서 획기적인 발전을 이룬 블랙웰 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 수조 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델을 효율적으로 처리하도록 설계되어 이전 모델보다 최대 25배 높은 비용 및 에너지 효율성을 제공합니다. 블랙웰 GPU 아키텍처는 데이터 처리, 엔지니어링 시뮬레이션, 전자 설계 자동화, 컴퓨터 지원 약물 설계, 양자 컴퓨팅, 생성 AI 분야의 혁신을 목표로 하는 6가지 혁신적인 기술을 통합했습니다. 주요 기업들은 AI 및 컴퓨팅 역량 강화를 위해 Blackwell 플랫폼을 도입할 것으로 예상됩니다.
인공지능 칩셋 시장 보고서 인사이트:
| 보고서 속성 | 보고서 세부 정보 |
| 연구 일정 | 2018-2031 |
| 2031년 시장 규모 | 2,975억 달러 |
| CAGR (2024-2031) | 26.7% |
| 칩셋 유형별 |
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| 기술별 |
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| 처리 유형별 |
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| 기능별 |
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| 최종 사용자별 |
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| 지역별 |
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| 주요 플레이어 |
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| 북미 | <스팬 class="tabletag">미국 캐나다 멕시코 |
| 유럽 | 영국 독일 프랑스 스페인 이탈리아 러시아 베넬룩스 기타 유럽 |
| 아시아 태평양 | 중국 한국 일본 인도 호주 아세안 기타 아시아 태평양 지역 |
| 중동 및 아프리카 | GCC 터키 남아프리카공화국 기타 중동 및 아프리카 지역 |
| 중남미 | 브라질 아르헨티나 칠레 기타 중남미 지역 |
| 보고서 범위 |
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