AI Accelerator 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 유형별 (GPUS (Graphics Processing Units), 텐서 프로세싱 장치 (TPU), 중앙 처리 장치 (CPU), 응용 프로그램 별 통합 회로 (ASICS) 및 FILD-ORGEATIVE GATE 어레이 (FPGA) (FPGAS) (클라우드 기반 AI)에 의한 (FPGAS), FRAW Detection, Customer Experience, Predative Management, Predative Management, Predative Management, Predative Management, Predatical Management, Predative Manucation 최종 사용 (IT & Telecom, BFSI, 소매, 자동차, 의료 및 기타) 및 지역 예측, 2025-2032에 의한 차량, 지능형 가상 어시스턴트 등).

Global AI Accelerator 시장 규모는 2024 년에 2,630 억 달러로 평가되었습니다. 시장은 2025 년 369 억 달러에서 2032 년까지 219.63 억 달러로 증가하여 예측 기간 동안 CAGR의 CAGR을 나타냅니다.

AI 가속기는 AI 기능이 효과적으로 작동하는 데 중요한 복잡한 계산을 실행하기 위해 생성 된 전용 하드웨어 장치입니다. 시장 성장은 AI 애플리케이션에 전원을 공급하기위한 고성능 하드웨어 솔루션에 대한 수요가 증가하고 클라우드 공급 업체가 AI 칩의 광범위한 사용 및 구매를 포함하여 많은 요인들에 의해 주도됩니다. 산업 분석가는 데이터 센터와 AI 관련 하드웨어가 2027 년까지 14 억 달러에 도달 할 수 있다고 말했습니다.

중앙 집중식 데이터 센터로 데이터를 보내지 않고 실시간 데이터 처리가 증가하고 있습니다. 더욱이, 신흥적이지만, 양자 프로세서와 AI 가속 기능의 장기적인 통합은 결국 혁명을 일으킬 수 있습니다. 따라서 이러한 요인들은 시장 점유율을 높이고 있습니다.

이 시장에서 운영되는 주요 업체는 Nvidia Corporation, AMD (Advanced Micro Devices), Intel Corporation, TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.), Samsung Electronics, Apple Inc., Google LLC, Meta, Qualcomm Incorport 및 IBM Corporation입니다.

Covid-19 Pandemic은 노동 부족으로 인해 공급망 파괴와 칩 부족으로 인해 시장에 상당한 영향을 미쳤습니다. 점차적으로 Nvidia와 같은 특정 회사는 제한된 생산 능력을 미리 확보하여 수요를 예측함으로써 상황을 이용했습니다. 이 빠른 통찰력은 AI 하드웨어의 급증으로 인해 상당한 공급 이점을 제공했습니다.

생성 AI의 영향

생성 AI의 통합은 혁신적인 아키텍처로 이어집니다                                                

생성 AIAI 구동 시뮬레이션 및 탐색을 구현하여 설계 프로세스를 가속화합니다. ISG 2024에 따르면, Gen AI 이니셔티브에 대한 지출은 2024 년에 비해 2025 년에 50% 증가 할 것입니다. 또한 Synopsys.ai Copilot과 같은 솔루션을 통해 LLM을 칩 설계 워크 플로우에 통합 한 혁신적인 아키텍처를 발견 할 수 있습니다.

• 업계 전문가에 따르면, 칩 파워링 생성 AI 시장은 2025 년 말까지 500 억 달러를 기록 할 것이며, 예측은 2027 년까지 약 7 천억 달러로 증가 할 것입니다.

상호 관세의 영향

AI 가속기 생산이 매우 세계화 되었기 때문에 상호 관세의 효과는 매우 강력합니다. 수입과 수출이 더 비싸면서 관세가 공급망을 방해하고 있습니다. 또한 관세가 증가하면 데이터 센터, 신생 기업 및 모델 교육 및 추론을 위해 가속기가 필요한 모든 회사의 비용이 급증합니다. 따라서 회사는 더 높은 비용을 피하기 위해 제조 또는 선적을 지연시킬 수 있습니다.

시장 역학

시장 동인

AI 워크로드에서 고성능 컴퓨팅에 대한 요구 증가

표준 CPU는 종종 AI 모델 교육 및 추론과 관련된 복잡한 계산을 수행하는 데 필요한 속도가 부족합니다. 병렬 처리를 위해 구축 된 AI 가속기는 이러한 계산을보다 빠르게 수행 할 수 있습니다.

예를 들어, GPU는 게임용으로 설계되었으며 이제는 대규모 행렬 작업을 처리 할 때의 효율성으로 인해 AI 계산의 필수 빌딩 블록이되었습니다. 결과적으로 AI 모델의 복잡성이 커져서 이러한 가속기가 이러한 모델을 지원 해야하는 수요가 증가합니다.

시장 제한

시장 확장을 방해하기위한 높은 구현 비용 및 초기 투자

시장은 성장 잠재력을 가지고 있지만 높은 선행 투자 및 구현 비용에 뿌리를 둔 장애물에 직면합니다. AI 가속기 하드웨어 작성 또는 구매, 필요한 인프라를 설정하고 이러한 시스템을 기존 워크 플로의 일부로 만드는 데 비용이 많이 듭니다.

시장 기회

양자 컴퓨팅 가속기가 증가하여 유리한 시장 기회를 창출합니다.

주요 제공 업체는 합병을 위해 협력하고 있습니다양자 컴퓨팅따라서 AI를 사용하여 처리 기능을 크게 향상시키는 동시에 AI 가속기를 양자 컴퓨팅의 새로운 기술과 결합하여 계산 효율성을 창출하는 방법을 찾고 있습니다. 양자 AI 가속기는 물질 과학, 암호화 및 약물 발견과 같은 분야에서 이러한 가속기의 시장 동향과 역학에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. 이는 기존 하드웨어와 비교하여 더 빠른 속도로 수많은 복잡한 문제를 해결하고 AI 혁신의 경계를 발전 시키며 다양한 산업에서 새로운 성장 기회를 열어줍니다.

AI 가속기 시장 동향

주요 시장 동향으로 등장하기 위해 에너지 효율에 대한 초점 증가

AI 프로세싱과 관련된 상당한 전력 소비를 해결하기 위해 에너지 효율적인 AI 가속기를 만드는 데 중점을두고 있습니다. 칩 설계 및 생산의 발전은 전세계 지속 가능성 목표에 따라 고성능을 유지하면서 에너지 소비를 최소화하고 운영 비용을 줄이는 것을 목표로합니다.

세분화 분석

유형별

병렬 처리 처리에 대한 수요는 GPU 세그먼트의 확장이 증가했습니다.

유형을 기반으로 시장은 그래픽 처리 장치 (GPUS), 텐서 처리 장치 (TPU), 중앙 처리 장치 (CPU), 응용 프로그램 별 통합 회로 (ASIC) 및 FPGA (Field-Programble Gate Array)로 분류됩니다.

유형별로 그래픽 처리 장치 (GPU)는 2024 년에 시장을 지배했으며 병렬 처리 능력이 높으며 AI 및 딥 러닝 작업에 필요한 모든 대규모 계산을 관리하는 데 필요합니다. AI 관련 응용 분야를위한 다중 부문에서 GPU의 광범위한 활용은이를 주요 솔루션으로 배치했습니다.고성능 컴퓨팅활동.

ASICS (Application-Specific Integrated Circuits) 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 달성하도록 설정되어 있습니다. Asics는 파트너십 및 내부 개발을 통해 클라우드 거인이 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 예를 들어 Google의 TPU는 ASIC 기반이며 클라우드 서비스에 널리 사용됩니다. Google, Meta 및 Amazon과 같은 hyperscaler는 표준 GPU와 비교하여 전력 사용이 감소하고 효율성이 향상되며 총 실리콘 비용이 줄어 듭니다.

기술 별

클라우드 기반 기술은 클라우드 컴퓨팅 환경에 대한 필수 기여로 인해 시장을 지배했습니다.

기술을 기반으로 시장은 클라우드 기반 및 Edge AI로 분류됩니다.

2024 년에 클라우드 기반 부문은 시장을 이끌었습니다. 이 부분의 지배력은 주로 클라우드 컴퓨팅 설정에서 핵심적인 역할로 인한 것인데, 여기서 빅 데이터는 AI 사용을 위해 빠른 처리가 필요합니다. 클라우드 기반 AI 가속기의 장점은 다른 하드웨어 설정이 필요없이 상당한 계산 강도를 제공 할 수있는 기능에 있습니다.

Edge AI 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 목격 할 것으로 예상됩니다. Edge AI Accelerators 섹터는 생성 된 위치에서 즉각적인 데이터 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하게 확장되고 있습니다. 이러한 가속기는 또한 가제트에 로컬로 AI 계산을 운반합니다.스마트 폰, IoT 장치 및 자체 운전 차량으로 대기 시간 및 대역폭 소비를 줄입니다.

응용 프로그램에 의해

사기 탐지는 금융 업계에서 광범위한 사용으로 시장을 지배했습니다.

응용 프로그램을 기반으로 시장은 사기 탐지, 고객 경험 관리, 예측 분석, 자율 주행 차, 지능형 가상 어시스턴트 등으로 분류됩니다.

2024 년 사기 탐지 부문은 가장 큰 AI 가속기 시장 점유율을 차지했습니다. 사기 활동의 급증으로 인해 확장 가능한 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 사기의 대부분은 금융 시스템 내에서 발생합니다. 기업은 사기와 사이버 보안의 변화하는 역학에 적응할 수있는 하드웨어를 찾기 때문에 Swift AI Accelerator 시장 성장에 기여하는 주요 요인입니다. Business Insider에 따르면 매년 1,590 억 건 이상의 거래를 처리하는 Mas

그만큼자율 주차 산업예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 등록합니다. 고급 AI 및 ML 알고리즘의 빠른 개발은 자율 주행 기능, 특히 실시간 인식에 대한 로봇의 능력의 생생한 발전에 도움이 될 것입니다.

최종 사용으로

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IT & Telecom은 업계의 광범위한 데이터 흐름을 처리해야 할 필요성으로 인해 시장을 지배했습니다.

최종 사용에 따라 시장은 IT 및 통신, BFSI, 소매, 자동차, 의료 및 기타로 분류됩니다.

IT & Telecom 부문은 2024 년의 주요 부문이었습니다.이 세그먼트는 통신 프로세스의 대규모 데이터 흐름과 공간으로 인해 AI 가속기에 대한 수요가 증가함에 따라 이어지고 있습니다. 또한 가상화 된 네트워크 기능에 대한 의존도가 높아지고IoT장치는이 산업에서 AI 가속기의 필요성을 더욱 발전시킵니다.

자동차 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 볼 가능성이 높습니다. AI 가속기는 현대 ADA, 자율 주행 기능 및 V2X (Vehicle-to-everything) 또는 V2X 기능 차량과의 실시간 커뮤니케이션을 발전시킵니다. EV의 채택과 자율 주차의 인기가 높아짐에 따라 자동차 부문은 이러한 가속기를 빠르게 받아 들일 것입니다.

AI 가속기 시장 지역 전망

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

아시아 태평양

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아시아 태평양 지역은 2024 년에 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했으며 전략적 자금 조달, 인프라 발전, 혁신 네트워크 및 다양한 응용 프로그램의 강력한 조합으로 인해 시장에서 가장 큰 비중을 차지했습니다. 아시아 태평양 지역의 국가들은 데이터 센터의 용량을 높이고 AI의 성장을 촉진하기 위해 고속 연결을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, Reddit에 따르면 인도는 데이터 센터에 대한 투자로 400 억 달러 이상을 유치했습니다. 설치 용량 측면에서 다른 아시아 태평양 국가 (중국 제외)를 능가했으며 현재 950MW를 운영하고 있으며 2026 년까지 850MW의 또 다른 확장을 계획하고 있습니다.

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중국의 AI 가속기 산업은 강력한 정책 조정, 인프라 향상 및 원주민 혁신을 향한 분명한 단계의 결과로 신속한 성장을 목격 할 예정입니다.

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유럽

유럽은 예측 기간 동안 두 번째로 큰 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 AI R & D에 대한 투자가 증가하는 것을 목격하고 있으며, 많은 국가들이 AI를 국가 전략에 통합시켰다. AI 가속기에 대한 수요는 유럽의 강력한 자동차 및 산업 부문에 의해 크게 추진되며,스마트 제조자율 주행 차.

남아메리카

남아메리카 시장은 의료 및 인프라를 포함한 다양한 부문에서 AI 응용 프로그램에 대한 요구가 증가함에 따라 점진적이고 일관된 확장을 보여줍니다. 그러나 비효율적 인 AI 기술 인프라 및보다 선진국에 비해 투자 수준이 낮은 과제가 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 국가의 정부는 사우디 아라비아의 Vision2030 및 UAE의 AI 전략과 같은 이니셔티브를 후원하고 있습니다. 반면 에이 지역은 규제 환경과 정치적 불안정과 같은 다양한 문제에 직면하여 일부 지역에서는 시장 확장이 느려집니다.

북아메리카

북미는 AI 및 인프라에 대한 투자 증가, 조기 기술 채택 및 주요 기술 회사의 강력한 존재로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 CAGR을 주목할 것으로 예상됩니다. 이는 미국이 시장 성장의 주요 기여자가 되면서이 지역의 전략적 이점을 제공합니다.

경쟁 환경

주요 업계 플레이어

비즈니스 범위를 확장하기 위해 전략적 이니셔티브를 구현하는 주목할만한 플레이어

이 시장에있는 주요 업체는 AI 가속기를 제공하여 향상된 AI 성능 및 새로운 애플리케이션 가능성과 같은 기능을 사용자에게 제공합니다. 그들은 소규모 및 지역 비즈니스와 계약을 체결하여 사업을 성장시키는 데 집중합니다. 또한, 합병 및 인수, 파트너십 및 투자를 늘리면이 기술에 대한 수요가 급증 할 것입니다.

연구 된 주요 AI 가속기 회사 목록 (이에 제한되지 않음)

• Nvidia Corporation(우리를.)
• AMD (고급 마이크로 장치)(우리를.)   
• 인텔 코퍼레이션(우리를.)
• TSMC (대만 반도체 제조 회사) (대만)
• 삼성 전자 장치 (한국)
• Apple Inc. (미국)                
• Google LLC (미국)
• 메타 (미국)
• Qualcomm Incorporated(우리를.)
• IBM Corporation(우리를.)
• UMC (United Microelectronics Corporation) (대만)  
• SMIC (Semiconductor Manufacturing Intl. Corp.) (중국)
• GlobalFoundries (미국)
• Groq (미국)
• Axelera AI (네덜란드)
• Edgecortix (일본)
• 그래프 코어 (영국)
• 알리바바 그룹 (중국)
• 반란 (한국)
• Tenstorrent (캐나다)

… 그리고 더 많은

주요 산업 개발

• 2025 년 5 월: ENCHARGE AI는 업계의 AI 가속기 인 ENGARGE EN100을 공개하여 정확하고 확장 가능한 아날로그 인 메모리 컴퓨팅을 제공합니다. EN100은 랩톱, 워크 스테이션 및 에지 장치의 AI 기능을 향상시키기 위해 조정 된 EN100은 랩톱을 포함한 Edge 및 클라이언트 플랫폼의 전형적인 전원 제한을 준수하는 동시에 높은 컴퓨팅 전력을 제공하는 효율성이 향상됩니다.
• 2024 년 11 월: IBM 및 AMD는 IBM Cloud를 통해 AMD Instinct MI300X 가속기를 서비스로 제공하기 위해 협력했습니다. 이 서비스는 비즈니스 고객을위한 고성능 컴퓨팅 (HPC) 애플리케이션을 포함하여 Gen AI 모델의 성능 및 에너지 효율을 향상 시키려고합니다.
• 2024 년 10 월: AMD는 차세대 대규모 AI 인프라 (AMD Pensando Salina DPU, AMD Instinct MI325X 가속기 및 Gen AI 모델 및 데이터 센터 용 AMD Pensando Pollara 400 NIC를 주도하도록 설계된 최신 가속기 및 네트워킹 오퍼링을 공개했습니다.
• 2024 년 8 월: IBM은 새로운 IBM Telum II 프로세서 및 IBM Spyre Accelerator의 건축 기능을 공개했습니다. 이러한 업데이트 된 혁신은 IBM Z 메인 프레임 시스템에서 처리 기능을 향상시켜 혁신적인 앙상블 AI 접근법을 통해 기존 AI 모델 및 대형 언어 AI 모델의 동시 사용을 용이하게합니다.
• 2024 년 4 월: Intel은 Intel Vision 이벤트에서 Intel Gaudi 3 AI Accelerator를 발표하여 생성 AI의 문제를 해결했습니다. Gaudi 3은 개방형 커뮤니티 중심 소프트웨어를 제공하고보다 적응 가능한 시스템 스케일링을 위해 산업 표준 이더넷 네트워킹을 사용하여 고객에게 유연성을 제공합니다.

투자 분석 및 기회

이 시장은 에너지 효율적 및 수직 특정 하드웨어의 빠른 성장으로 인해 Edge AI를 포함하여 고려해야 할 대상의 투자자 인 공공 주식, 민간 스타트 업, M & A 및 R & D 중심 혁신에 걸친 광범위한 투자 기회와 함께 강력한 성장을 보여주었습니다. 미국과 주요 아시아 운영자의 지속적인 지배력과 기술 기반 관리에 대한 지속적인 요구는 빠르게 움직이는 기술 및 세계화와 관련된 위험이 있습니다. 또한 회사는 더 많은 기회를 찾는 데 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 인텔은 NVIDIA의 제품보다 약 50% 저렴하게 설계된 Gaudi AI 칩으로 경제성에 중점을두고 있습니다. 인텔은 새로운 미국 칩 제조 시설에 200 억 달러를 투자하여 공급망 안정성을 높이고 있습니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하며 주요 회사, 제품/유형 및 제품의 주요 최종 사용과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 개발을 강조합니다. 위에서 언급 한 요소 외에도이 보고서는 최근 몇 년간 시장의 성장에 기여한 몇 가지 요소를 포함합니다.

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보고 범위 및 세분화