| ■ 영문 제목 : Global AI Application Specific Integrated Circuit (ASIC) Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2410G4284 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 10월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자＆반도체 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 디지털 회로, 아날로그 회로, 하이브리드 회로) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 기술의 발전, AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 신규 진입자, AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 신규 투자, 그리고 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
디지털 회로, 아날로그 회로, 하이브리드 회로
*** 용도별 세분화 ***
음성 인식 (SR), 지식 그래프 (KG), 자연어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전 (CV), 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Google、Huawei、Intel、Sumsung、Arm、NVIDIA、AMD、Microchip、Graphcore、NXP Semiconductor、HiSilicon、Horizon、NationalChip
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장분석 ■ 지역별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Google、Huawei、Intel、Sumsung、Arm、NVIDIA、AMD、Microchip、Graphcore、NXP Semiconductor、HiSilicon、Horizon、NationalChip – Google – Huawei – Intel ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 이미지 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 기업별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 점유율 2023 기업별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 2023 기업별 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 2023 미주 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 (2019-2024) 미주 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 (2019-2024) 유럽 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 (2019-2024) 유럽 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 (2019-2024) 미국 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 캐나다 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 멕시코 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 브라질 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 중국 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 일본 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 한국 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 인도 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 호주 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 독일 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 프랑스 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 영국 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 러시아 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 이집트 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) 터키 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장규모 (2019-2024) AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)의 제조 원가 구조 분석 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)의 제조 공정 분석 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)의 산업 체인 구조 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)의 유통 채널 글로벌 지역별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 ## AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC)에 대한 이해 인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전과 함께, AI 연산을 효율적으로 수행하기 위한 전용 하드웨어의 필요성이 증대되었습니다. 이러한 요구에 부응하여 등장한 것이 바로 AI 특정 용도용 집적 회로, 즉 AI ASIC입니다. ASIC은 Application Specific Integrated Circuit의 약자로, 특정 애플리케이션이나 작업에 최적화되어 설계된 반도체 칩을 의미합니다. 따라서 AI ASIC은 인공지능 연산, 특히 딥러닝 모델의 학습 및 추론을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 특별히 설계된 맞춤형 반도체 칩이라고 할 수 있습니다. AI ASIC의 가장 두드러진 특징은 바로 **고성능**과 **고효율**입니다. 일반적인 범용 프로세서(CPU)나 그래픽 처리 장치(GPU)는 다양한 작업을 수행할 수 있지만, AI 연산의 특정 패턴에 최적화되지 않아 상대적으로 비효율적인 측면이 있습니다. 반면, AI ASIC은 신경망 연산에 필수적인 행렬 곱셈, 컨볼루션 연산 등과 같은 특정 연산만을 집중적으로 처리하도록 설계됩니다. 이러한 설계 덕분에 AI ASIC은 동일한 전력으로 훨씬 더 높은 연산 처리 능력을 제공하거나, 동일한 성능을 훨씬 적은 전력으로 구현할 수 있습니다. 이는 배터리 수명이 중요한 모바일 기기나, 발열 및 전력 소비를 최소화해야 하는 데이터 센터와 같은 환경에서 AI ASIC의 강력한 이점으로 작용합니다. AI ASIC의 또 다른 중요한 특징은 **맞춤형 설계**입니다. 특정 AI 모델이나 알고리즘의 요구사항에 맞춰 회로 구조, 명령어 세트, 메모리 구성 등을 자유롭게 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식에 특화된 신경망이라면 컨볼루션 연산을 가속하는 데 초점을 맞춘 설계를 할 수 있고, 자연어 처리 모델이라면 순환 신경망(RNN)이나 트랜스포머(Transformer)와 같은 구조에 최적화된 설계를 적용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 AI ASIC이 특정 분야에서 최고의 성능을 발휘하도록 만듭니다. AI ASIC은 그 설계 및 제조 과정에서 상당한 **초기 투자 비용**과 **긴 개발 시간**이 요구된다는 단점도 가지고 있습니다. 범용 프로세서와 달리, 특정 용도만을 위해 설계되므로 대량 생산이 이루어지기 전까지는 개별 칩의 생산 단가가 매우 높습니다. 또한, 설계부터 생산, 검증까지 전체 과정이 복잡하고 시간이 오래 걸립니다. 따라서 AI ASIC은 단기적인 수요나 소량 생산보다는, 장기적이고 대규모적인 AI 서비스 제공을 목표로 하는 기업들에게 더 적합한 솔루션입니다. 이러한 이유로 초기에는 주로 대형 IT 기업이나 반도체 설계 기업들이 자체적으로 AI ASIC을 개발하여 활용하는 경우가 많았습니다. AI ASIC은 다양한 형태로 존재하며, 그 종류는 수행하는 AI 작업의 특성에 따라 구분될 수 있습니다. 가장 일반적인 분류 중 하나는 **학습(Training)용 ASIC**과 **추론(Inference)용 ASIC**으로 나누는 것입니다. 학습용 ASIC은 방대한 양의 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시키는 과정에서 요구되는 막대한 계산량을 효율적으로 처리하도록 설계됩니다. 높은 병렬 처리 능력과 대규모 메모리 대역폭이 중요시됩니다. 반면, 추론용 ASIC은 이미 학습된 AI 모델을 실제 환경에서 적용하여 예측이나 판단을 수행하는 데 사용됩니다. 추론은 학습에 비해 일반적으로 계산량이 적고 실시간 응답성이 중요하기 때문에, 저전력 및 소형화에 초점을 맞춘 설계가 이루어지는 경우가 많습니다. 또한, AI ASIC은 특정 AI 기술 분야에 따라 더욱 세분화될 수 있습니다. 예를 들어, **컴퓨터 비전(Computer Vision)용 ASIC**은 이미지 및 영상 데이터 처리에 특화되어 있으며, 컨볼루션 신경망(CNN) 연산을 가속하는 데 최적화된 구조를 가집니다. **자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)용 ASIC**은 텍스트 데이터를 처리하고 언어 모델을 실행하는 데 효율적인 구조를 가지며, 특히 트랜스포머와 같은 복잡한 아키텍처를 효과적으로 지원하도록 설계됩니다. 이 외에도 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 AI 응용 분야에 맞춰 특화된 AI ASIC이 개발될 수 있습니다. AI ASIC의 활용 분야는 매우 광범위합니다. **데이터 센터**에서는 수많은 서버에 탑재되어 대규모 AI 모델의 학습 및 추론 작업을 수행합니다. 이를 통해 클라우드 기반 AI 서비스의 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. **자율 주행 자동차**에서는 실시간으로 도로 상황을 인지하고 판단하는 데 필요한 AI 연산을 전담하여 안전하고 신속한 의사 결정을 지원합니다. **스마트폰**과 같은 **모바일 기기**에서는 온디바이스 AI(On-device AI)를 구현하여 개인 정보 보호를 강화하고 네트워크 연결 없이도 다양한 AI 기능을 수행할 수 있게 합니다. 또한, **사물 인터넷(IoT) 장치**, **드론**, **로봇 공학**, **보안 시스템**, **의료 기기** 등 AI 기술이 접목되는 모든 분야에서 AI ASIC은 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다. AI ASIC의 발전을 뒷받침하는 관련 기술 또한 다양합니다. 우선, **첨단 반도체 공정 기술**은 AI ASIC의 성능과 효율성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 나노미터(nm) 단위의 미세 공정 기술을 통해 더 많은 트랜지스터를 집적하고 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 또한, **하드웨어 가속기(Hardware Accelerator)** 기술은 AI ASIC 내부에 특정 연산을 빠르게 처리하기 위한 전용 회로 블록을 설계하는 것을 의미합니다. 이는 신경망 연산에 필수적인 MAC(Multiply-Accumulate) 유닛, 액티베이션 함수 처리기 등을 포함합니다. **메모리 기술** 역시 중요한 요소로, 높은 대역폭과 낮은 지연 시간을 갖는 고성능 메모리(예: HBM - High Bandwidth Memory)는 AI ASIC이 데이터를 효율적으로 접근하고 처리하는 데 필수적입니다. AI ASIC의 설계 및 검증을 위한 **EDA(Electronic Design Automation) 툴** 또한 빼놓을 수 없습니다. 이러한 툴들은 복잡한 회로 설계를 자동화하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하며, 제조를 위한 설계 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 최근에는 **프로그래머블 반도체(FPGA - Field-Programmable Gate Array)**와 **신경망 처리 장치(NPU - Neural Processing Unit)**와 같은 다른 종류의 AI 전용 하드웨어들도 함께 발전하고 있으며, AI ASIC은 이들과 상호 보완적인 관계를 형성하거나, 특정 요구사항에 맞춰 더 전문화된 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. AI ASIC은 앞으로도 AI 기술 발전의 핵심 동력으로서, 더욱 빠르고 효율적인 AI 서비스 구현에 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 특정 용도용 집적 회로 (ASIC) 시장 2024-2030] (코드 : LPI2410G4284) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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