AI 가속기 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 유형별(그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 중앙 처리 장치(CPU), 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 및 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)), 기술별(클라우드 기반 및 엣지 AI), 애플리케이션별(사기 탐지, 고객 경험 관리, 예측 분석, 자율 주행 차량, 지능형 가상 비서 및 기타), 최종 용도별(IT 및 통신, BFSI, 소매, 자동차, 의료 및 기타) 및 지역 예측, 2026~2034

전 세계 AI 가속기 시장 규모는 2025년 336억 9천만 달러로 평가되었으며, 2026년 437억 5천만 달러에서 2034년까지 3,092억 3천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 30.7%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 2025년 AI 가속기 시장을 40.70%의 시장 점유율로 장악했습니다.

AI 가속기는 AI 기능이 효과적으로 작동하는 데 중요한 복잡한 계산을 실행하기 위해 만들어진 전용 하드웨어 장치입니다. 시장 성장은 AI 애플리케이션을 지원하는 고성능 하드웨어 솔루션에 대한 수요 증가, 클라우드 제공업체의 AI 칩 구매 및 광범위한 사용 등 다양한 요인에 의해 주도됩니다. 한 산업 분석가는 데이터 센터 및 AI 관련 하드웨어가 2027년까지 잠재적으로 1조 4천억 달러에 이를 수 있다고 밝혔습니다.

중앙 집중식 데이터 센터로 데이터를 보내는 것보다 엣지에서 실시간 데이터 처리에 대한 필요성이 점점 커지고 있습니다. 더욱이, 양자 프로세서와 AI 가속 기능의 장기적인 통합이 등장하더라도 결국 혁명을 일으킬 수 있습니다. 따라서 이러한 요인들이 시장 점유율을 높이고 있습니다.

이 시장에서 활동하는 주요 업체로는 Nvidia Corporation, AMD(Advanced Micro Devices), Intel Corporation, TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.), Samsung Electronics, Apple Inc., Google LLC, Meta, Qualcomm Incorporated 및 IBM Corporation이 있습니다.

코로나19 대유행은 노동력 부족으로 인한 공급망 중단과 칩 부족으로 인해 시장에 상당한 영향을 미쳤습니다. 점차 엔비디아 등 일부 기업들은 제한된 생산능력을 미리 확보해 수요를 예측하는 등 상황을 활용했다. 이러한 빠른 통찰력은 AI 하드웨어가 급증하는 가운데 상당한 공급 이점을 제공했습니다.

생성적 AI의 영향

Generative AI의 통합으로 혁신적인 아키텍처가 탄생합니다.                                                

생성 AIAI 기반 시뮬레이션 및 탐색을 구현하여 설계 프로세스를 가속화합니다. ISG 2024에 따르면 Gen AI 이니셔티브에 대한 지출은 2025년에 2024년에 비해 50% 증가할 것입니다. 또한 LLM을 칩 설계 워크플로우에 통합하는 Synopsys.ai Copilot과 같은 솔루션을 통해 생성 설계를 통해 혁신적인 아키텍처를 발견할 수 있습니다.

• 업계 전문가에 따르면 생성 AI를 구동하는 칩 시장은 2025년 말까지 500억 달러에 달할 것이며, 2027년에는 약 7000억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다.

상호 관세의 영향

AI 가속기 생산이 극도로 세계화되어 있기 때문에 상호 관세의 효과는 매우 강력합니다. 관세는 수입과 수출 가격이 더 비싸짐에 따라 공급망을 혼란에 빠뜨리고 있습니다. 또한, 관세 인상으로 인해 모델 훈련 및 추론을 위해 가속기가 필요한 데이터 센터, 스타트업 및 모든 회사에 대한 비용이 급증하게 됩니다. 따라서 기업은 더 높은 비용을 피하기 위해 제조를 변경하거나 배송을 연기할 수 있습니다.

시장 역학

시장 동인

AI 워크로드에서 고성능 컴퓨팅에 대한 필요성 증가로 시장 성장 지원

표준 CPU는 AI 모델 훈련 및 추론과 관련된 복잡한 계산을 수행하는 데 필요한 속도가 부족한 경우가 많습니다. 병렬 처리를 위해 구축된 AI 가속기는 이러한 계산을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.

예를 들어, GPU는 게임용으로 설계되었으며 대규모 매트릭스 작업을 처리하는 효율성으로 인해 이제 AI 계산의 필수 구성 요소가 되었습니다. 결과적으로 AI 모델의 복잡성이 증가하고 이러한 모델을 지원하는 가속기에 대한 수요가 증가합니다.

시장 제약

높은 구현 비용과 초기 투자로 인해 시장 확장 방해

시장은 성장 잠재력을 가지고 있지만 높은 초기 투자와 구현 비용에 뿌리를 둔 장애물에 직면해 있습니다. AI 가속기 하드웨어를 만들거나 구입하고, 필요한 인프라를 설정하고, 이러한 시스템을 기존 워크플로의 일부로 만드는 데는 비용이 많이 듭니다.

시장 기회

수익성 있는 시장 기회 창출을 위한 양자 컴퓨팅 가속기의 증가

주요 제공업체가 합병을 위해 협력하고 있습니다.양자 컴퓨팅AI를 사용하여 처리 능력을 크게 향상시키는 동시에 AI 가속기와 양자 컴퓨팅의 새로운 기술을 결합하여 계산 효율성을 창출하는 방법을 모색합니다. 양자 AI 가속기는 재료 과학, 암호화, 신약 발견과 같은 분야에서 이러한 가속기의 시장 동향과 역학에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. 이는 기존 하드웨어에 비해 더 빠른 속도로 수많은 복잡한 문제를 해결하고 AI 혁신의 경계를 넓히며 다양한 산업 전반에 걸쳐 새로운 성장 기회를 열어줍니다.

AI 가속기 시장 동향

에너지 효율성에 대한 관심 증가가 핵심 시장 트렌드로 부상

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AI 처리와 관련된 상당한 전력 소비를 해결하기 위해 에너지 효율적인 AI 가속기를 만드는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. 칩 설계 및 생산의 발전은 세계적인 지속 가능성 목표와 운영 비용 절감에 맞춰 고성능을 유지하면서 에너지 소비를 최소화하는 것을 목표로 합니다.

세분화 분석

유형별

병렬 처리 처리에 대한 수요로 GPU 부문 확장 촉진

유형에 따라 시장은 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 중앙 처리 장치(CPU), 응용프로그램별 집적 회로(ASIC) 및 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)로 분류됩니다.

유형별로는 그래픽 처리 장치(GPU)가 2026년 30.07%의 점유율로 시장을 지배했습니다. 이는 AI 및 딥 러닝 작업에 필요한 모든 대규모 계산을 관리하는 데 필요한 병렬 처리 능력이 뛰어납니다. AI 관련 애플리케이션을 위한 여러 부문에서 GPU를 광범위하게 활용함으로써 GPU는 다음과 같은 분야의 선도적인 솔루션으로 자리매김했습니다.고성능 컴퓨팅활동.

ASIC(주문형 집적 회로) 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 달성하도록 설정되었습니다. ASIC은 파트너십과 내부 개발을 통해 클라우드 거대 기업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어 Google의 TPU는 ASIC 기반이며 클라우드 서비스에서 널리 사용됩니다. Google, Meta, Amazon과 같은 하이퍼스케일러는 표준 GPU에 비해 ​​전력 사용량 감소, 효율성 향상, 총 실리콘 비용 절감으로 인해 맞춤형 ASIC을 선호합니다.

기술별

클라우드 기반 기술은 클라우드 컴퓨팅 환경에 필수적인 기여로 인해 시장을 지배했습니다.

기술을 기반으로 시장은 클라우드 기반 AI와 엣지 AI로 분류됩니다.

2026년에는 클라우드 기반 부문이 59.21%의 점유율로 시장을 주도했습니다. 이 부분의 지배력은 주로 빅데이터가 AI 사용을 위해 빠른 처리가 필요한 클라우드 컴퓨팅 설정에서 핵심 역할을 하기 때문입니다. 클라우드 기반 AI 가속기의 장점은 다른 하드웨어 설정 없이도 상당한 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있다는 점입니다.

엣지 AI 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. Edge AI Accelerators 부문은 데이터가 생성된 위치에서 즉각적인 데이터 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 빠르게 확장되고 있습니다. 이러한 가속기는 또한 다음과 같은 형태로 가젯에 로컬로 AI 계산을 수행합니다.스마트폰, IoT 장치 및 자율 주행 자동차를 통해 대기 시간과 대역폭 소비를 줄입니다.

애플리케이션별

사기 탐지는 금융 산업에서 널리 사용되어 시장을 장악했습니다.

애플리케이션을 기반으로 시장은 사기 탐지, 고객 경험 관리, 예측 분석, 자율 차량, 지능형 가상 비서 등으로 분류됩니다.

2026년에는 사기 탐지 부문이 32.89%의 점유율로 가장 큰 AI 가속기 시장을 차지했습니다. 사기 행위가 급증하면서 확장 가능한 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 이러한 사기의 대부분은 금융 시스템 내에서 발생합니다. 이는 기업이 사기 및 사이버 보안의 변화하는 역학에 적응할 수 있는 하드웨어를 찾기 때문에 신속한 AI 가속기 시장 성장에 기여하는 주요 요인입니다. Business Insider에 따르면, 연간 1,590억 건 이상의 거래를 처리하는 Mastercard의 AI 플랫폼은 사기 탐지율을 최대 300% 향상시키는 동시에 허위 거부도 줄였습니다.

그만큼자율주행차 산업예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것입니다. 고급 AI 및 ML 알고리즘의 급속한 발전은 자율 주행 기능, 특히 로봇의 실시간 인식 능력의 생생한 발전을 지원하여 고성능 가속기에 대한 수요를 창출합니다.

최종 용도별

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업계의 광범위한 데이터 흐름을 처리해야 하는 필요성이 증가함에 따라 IT 및 통신이 시장을 지배함

최종 용도를 기준으로 시장은 IT 및 통신, BFSI, 소매, 자동차, 의료 등으로 분류됩니다.

IT 및 통신 부문은 2024년에 지배적인 부문이었습니다. 이 부문은 통신 프로세스의 효율성을 위한 대규모 데이터 흐름과 공간으로 인해 AI 가속기에 대한 수요가 증가함에 따라 선두를 달리고 있습니다. 또한 가상화된 네트워크 기능과 배포에 대한 의존도가 증가하고 있습니다.IoT장치는 이 산업에서 AI 가속기의 필요성을 더욱 부채질합니다.

자동차 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 가능성이 가장 높습니다. AI 가속기는 최신 ADAS, 자율 주행 기능, 실시간 V2X(Vehicle-to-Everything) 또는 V2X 기능 차량과의 실시간 통신을 발전시킬 것입니다. EV의 채택과 자율주행차의 인기 증가로 인해 자동차 부문은 이러한 가속기를 빠르게 수용하게 될 것입니다.

AI 가속기 시장 지역 전망

지역별로 시장은 북미, 유럽, 남미, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양으로 구분됩니다.

아시아 태평양

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아시아 태평양 지역은 전략적 자금 조달, 인프라 발전, 혁신 네트워크 및 다양한 애플리케이션의 강력한 조합에 힘입어 2024년 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 아시아 태평양 지역은 2025년 137억 달러, 2026년 177억 6천만 달러의 가치로 시장을 장악했습니다. 아시아 태평양 지역 국가들은 AI 성장을 촉진하기 위해 데이터 센터의 용량을 늘리고 고속 연결성을 강화하고 있습니다. 예를 들어 Reddit에 따르면 인도는 데이터 센터에 400억 달러 이상의 투자를 유치했습니다. 설치 용량 측면에서 다른 아시아 태평양 국가(중국 제외)를 능가했으며 현재 950MW를 운영하고 있으며 2026년까지 850MW를 추가로 확장할 계획입니다. 일본 시장은 2026년까지 39억 달러, 인도 시장은 2026년까지 24억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

중국의 AI 가속기 산업은 강력한 정책 조정, 인프라 개선, 토착 혁신을 향한 명확한 조치의 결과로 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 중국 시장은 2026년까지 64억 6천만 달러에 이를 것으로 예상되며,

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유럽

유럽은 예측 기간 동안 두 번째로 큰 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 이 지역에서는 AI R&D에 대한 투자가 증가하고 있으며, 수많은 국가에서 AI를 국가 전략에 통합했습니다. AI 가속기에 대한 수요는 다음과 같은 애플리케이션과 관련된 유럽의 강력한 자동차 및 산업 부문에 의해 크게 촉진됩니다.스마트 제조그리고 자율주행자동차. 영국 시장은 2026년까지 16억 4천만 달러, 독일 시장은 2026년까지 14억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

남아메리카

남미 시장은 의료 및 인프라를 포함한 다양한 부문에서 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 점진적이고 일관된 확장을 보여줍니다. 그러나 AI 기술 인프라가 비효율적이고 선진국 시장에 비해 투자 수준이 낮은 등의 과제도 존재합니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 국가의 정부는 사우디아라비아의 Vision2030 및 UAE의 AI 전략과 같은 이니셔티브를 지역 전반에 걸쳐 지원하고 있습니다. 반면에 이 지역은 일부 지역에서는 다양한 규제 환경과 정치적 불안정과 같은 문제에 직면해 있으며 이로 인해 시장 확장이 둔화됩니다.

북아메리카

북미 지역은 AI 및 인프라에 대한 투자 증가, 조기 기술 채택, 주요 기술 기업의 강력한 입지로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 미국이 시장 성장의 주요 기여자가 되면서 이 지역에 전략적 이점을 제공합니다. 미국 시장은 2026년까지 102억3천만 달러에 이를 것으로 예상된다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

비즈니스 범위 확장을 위해 전략적 이니셔티브를 구현하는 주목할만한 플레이어

이 시장에 있는 주요 업체들은 사용자에게 향상된 AI 성능 및 새로운 애플리케이션 활성화와 같은 기능을 제공하기 위해 AI Accelerator를 제공하고 있습니다. 그들은 사업 성장을 위해 중소기업 및 지역 기업과 계약을 맺는 데 집중합니다. 더욱이 인수합병, 파트너십, 투자가 증가하면서 이 기술에 대한 수요가 급증할 것입니다.

연구 대상 주요 AI 가속기 회사 목록(포함하되 이에 국한되지 않음)

• 엔비디아 주식회사(우리를.)
• AMD(고급 마이크로 디바이스)(우리를.)   
• 인텔사(우리를.)
• TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.)(대만)
• 삼성전자(한국)
• Apple Inc.(미국)                
• Google LLC(미국)
• 메타(미국)
• 퀄컴 법인(우리를.)
• IBM 주식회사(우리를.)
• UMC(United Microelectronics Corporation)(대만)  
• SMIC(Semiconductor Manufacturing Intl. Corp.)(중국)
• 글로벌파운드리(미국)
• 그로크(미국)
• Axelera AI(네덜란드)
• EdgeCortix(일본)
• 그래프코어(영국)
• 알리바바그룹(중국)
• 반란(한국)
• 텐스토렌트(캐나다)

...그리고 더

주요 산업 발전

• 2025년 5월: EnCharge AI는 정밀하고 확장 가능한 아날로그 인메모리 컴퓨팅을 제공하는 업계 AI 가속기 EnCharge EN100을 공개했습니다. 노트북, 워크스테이션 및 엣지 장치의 AI 기능을 향상하도록 맞춤화된 EN100은 더 나은 효율성을 활용하여 노트북을 포함한 엣지 및 클라이언트 플랫폼의 일반적인 전력 제한을 준수하면서 높은 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
• 2024년 11월: IBM과 AMD는 IBM Cloud를 통해 AMD Instinct MI300X 가속기를 서비스로 제공하기 위해 협력했습니다. 이 서비스는 비즈니스 고객을 위한 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션을 포함하여 Gen AI 모델의 성능과 에너지 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 10월: AMD는 차세대 대규모 AI 인프라를 구동하기 위해 설계된 최신 가속기 및 네트워킹 제품인 AMD Pensando Salina DPU, AMD Instinct MI325X 가속기, Gen AI 모델 및 데이터 센터용 AMD Pensando Pollara 400 NIC를 공개했습니다.
• 2024년 8월: IBM은 새로운 IBM Telum II 프로세서와 IBM Spyre Accelerator의 아키텍처 기능을 공개했습니다. 이러한 업데이트된 혁신은 IBM Z 메인프레임 시스템의 처리 능력을 향상시켜 혁신적인 앙상블 AI 접근 방식을 통해 기존 AI 모델과 대형 언어 AI 모델의 동시 사용을 촉진합니다.
• 2024년 4월: 인텔은 제너레이티브 AI의 과제를 해결하기 위해 인텔 비전 이벤트에서 인텔 가우디 3 AI 가속기를 공개했습니다. Gaudi 3는 개방형 커뮤니티 기반 소프트웨어를 제공하고 보다 적응력 있는 시스템 확장을 위해 업계 표준 이더넷 네트워킹을 사용하여 고객에게 유연성을 제공합니다.

투자 분석 및 기회

이 시장은 공공 주식, 민간 스타트업, M&A, R&D 중심 혁신 전반에 걸친 다양한 투자 기회와 결합하여 강력한 성장을 보여왔습니다. 에너지 효율적이고 수직 특정 하드웨어의 급속한 성장으로 인해 엣지 AI를 포함하여 잠재적인 투자자가 고려해야 할 잠재적인 투자자입니다. 미국 및 주요 아시아 사업자의 지속적인 지배력과 기술 기반 관리에 대한 지속적인 요구는 빠르게 변화하는 기술 및 세계화와 관련된 위험을 안고 있습니다. 또한 기업들은 더 많은 기회를 찾기 위해 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• Intel은 NVIDIA의 제품보다 약 50% 저렴하게 설계된 Gaudi AI 칩을 통해 경제성에 중점을 두고 있습니다. 인텔은 공급망 안정성을 높이기 위해 미국의 새로운 칩 제조 시설에 200억 달러를 대규모로 투자하고 있습니다.

보고서 범위

이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 주요 기업, 제품/유형 및 제품의 주요 최종 용도와 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위에서 언급한 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

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보고서 범위 및 세분화