주요 내용
2025년 북미 지역은 전 세계 AI 칩 시장의 36.4%를 차지할 것으로 추정됩니다.
제품 유형별로는 네트워크 부문이 26.7%라는 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
연산 방식별로는 2025년부터 2032년까지 CPU 부문이 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 전망됩니다.
메모리 유형별로는 HBM 부문이 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
네트워크 유형별로는 NIC/네트워크 어댑터 부문이 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.
NVIDIA Corporation, Advanced Micro Devices, Inc, Intel Corporation, Micron Technology, Inc.는 강력한 시장 점유율과 제품 포트폴리오를 바탕으로 전 세계 AI 칩 시장의 주요 기업으로 꼽혔습니다.
Mythic, Kalray, Blaize, Groq, Inc., HAILO TECHNOLOGIES LTD, GreenWaves Technologies, SiMa Technologies, Inc. 등의 기업들은 전문적인 틈새 시장에서 확고한 입지를 확보함으로써 주요 스타트업 및 중소기업으로 두각을 나타내고 있으며, 이는 신흥 시장 리더로서의 잠재력을 강조하고 있습니다.
AI 칩 시장은 대규모 훈련, 추론 및 엣지 인텔리전스 워크로드를 구동하는 고성능 GPU, 가속기 및 특수 프로세서에 대한 수요 급증에 힘입어 급속한 확장을 경험하고 있습니다. 텐서 코어, 칩렛, 광학 인터커넥트 및 에너지 효율적인 AI 컴퓨팅과 같은 아키텍처의 발전은 클라우드, 기업, 자동차 및 산업 부문 전반에 걸쳐 도입을 가속화하고 있습니다. 하이퍼스케일러와 반도체 선도 기업 간의 전략적 파트너십, 수십억 달러 규모의 공급 계약, 공동 개발된 AI 가속기 플랫폼 등 제품 출시와 생태계 발전은 경쟁 구도를 재편하고 있습니다. 동시에 첨단 패키징, HBM 생산 능력, 차세대 파운드리 기술에 대한 대규모 투자는 혁신을 더욱 촉진하고 시장의 장기적인 성장 궤도를 강화하고 있습니다.
고객의 고객에게 영향을 미치는 트렌드 및 혁신
AI 칩 시장은 직접적인 반도체 구매자를 훨씬 넘어 기술 생태계 전반의 가치 창출을 재편하고 있습니다. 클라우드 제공업체, 데이터 센터 운영사, OEM, 인프라 공급업체가 첨단 AI 프로세서를 자사 플랫폼에 통합함에 따라, AI 개발자와 산업 운영자부터 의료, 자동차, 통신 팀에 이르기까지 하류 이해관계자들은 획기적으로 향상된 컴퓨팅 역량을 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 다층적인 영향은 궁극적으로 더 빠른 추론, 향상된 자동화, 운영 비용 절감, 그리고 기업 및 소비자 시장 전반의 디지털 전환을 가속화하는 새로운 지능형 서비스와 같은 가시적인 성과를 가져옵니다.
시장 생태계
AI 칩 생태계는 칩 설계사(아날로그 디바이스, 텍사스 인스트루먼트, SK하이닉스, 인텔, 삼성), 반도체 제조사(TSMC, 인텔, ASML, 램 리서치), 칩 공급사(엔비디아, AMD, 구글), 그리고 최종 사용자(지멘스, 구글, AWS, 마이크로소프트)로 구성됩니다. 설계사는 첨단 반도체 장비를 사용하는 제조 파트너가 생산하는 첨단 프로세서 아키텍처를 개발합니다. 칩 공급업체는 클라우드, 엔터프라이즈 및 엣지 애플리케이션을 구동하는 고성능 AI 가속기를 제공합니다. 최종 사용자는 더 빠른 연산 성능, 에너지 효율성 및 확장 가능한 AI 워크로드에 대한 수요를 주도하며, 가치 사슬 전반에 걸친 긴밀한 협력을 통해 지속적인 혁신과 시장 확장이 가능해집니다.
지역
예측 기간 동안 아시아 태평양이 글로벌 AI 칩 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 전망
아시아 태평양 지역의 AI 칩 시장은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다. 중국, 한국, 인도, 일본 등 국가에서 AI 기술의 도입이 가속화되면서 시장 성장이 촉진될 것입니다. AI 연구 개발(R&D) 활동은 지역 정부 기관으로부터 상당한 자금을 지원받아 AI 개발에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 한국, 대만, 중국에 전용 HBM 제조 시설을 보유한 삼성(한국), 마이크론 테크놀로지(미국), SK하이닉스(한국)와 같은 고대역폭 메모리(HBM) 기술 대기업들의 존재는 향후 몇 년간 아시아 태평양 지역의 AI 칩 시장 성장을 더욱 가속화할 것입니다.
인공지능 칩셋 시장: 기업 평가 매트릭스
AI 칩 시장 매트릭스에서 엔비디아(NVIDIA, Star)는 압도적인 시장 점유율과 데이터 센터 GPU, AI 가속기, 대규모 훈련 및 추론을 지원하는 통합 소프트웨어 생태계에 이르는 광범위하고 성숙한 제품 포트폴리오를 바탕으로 선두를 달리고 있습니다. 그래프코어(Graphcore, 신흥 리더)는 혁신적인 지능형 처리 장치(IPU)와 고효율 AI 연산을 위한 전용 아키텍처를 통해 업계의 큰 주목을 받고 있으며, 특화된 워크로드 분야에서 차별화된 도전자적 위치를 확고히 하고 있습니다. 엔비디아가 규모, 생태계의 깊이, 지속적인 아키텍처 발전을 통해 리더십을 유지하는 반면, 그래프코어는 전 세계 시장에서 대체적이고 에너지 효율적인 AI 아키텍처에 대한 수요가 가속화됨에 따라 리더 쿼드런트로 도약할 분명한 잠재력을 보여주고 있습니다.
주요 시장 참여자
- 엔비디아(NVIDIA Corporation, 미국)
- 어드밴스드 마이크로 디바이스(Advanced Micro Devices, Inc., 미국)
- 인텔(Intel Corporation, 미국)
- 마이크론 테크놀로지(Micron Technology, Inc., 미국)
- 구글(Google, 미국)
- SK하이닉스(SK HYNIX INC., 한국)
- 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies, Inc., 미국)
- 삼성(SAMSUNG, 한국)
- 화웨이 테크놀로지(Huawei Technologies Co., Ltd., 중국)
- Apple Inc. (미국)
- Imagination Technologies (영국)
- Graphcore (영국)
- Cerebras (미국)
- Groq, Inc. (미국)
최근 동향
2025년 1월 : NVIDIA는 하이퍼스케일 데이터 센터용 차세대 Blackwell Ultra GPU를 출시하여 대규모 언어 모델의 훈련 처리량을 획기적으로 개선했습니다. AWS와 Google Cloud를 비롯한 여러 클라우드 제공업체들이 자사의 AI 컴퓨팅 클러스터에 이를 조기에 통합할 계획을 발표했습니다.
2024년 11월 : 인텔은 비용 효율적인 생성형 AI 훈련 및 추론을 목표로 Xeon 6 플랫폼을 출시하고 Gaudi 3 AI 가속기를 업데이트했습니다. 인텔은 델 및 레노버와 파트너십을 체결하여 이 플랫폼을 새로운 엔터프라이즈 AI 서버에 통합하기로 했습니다.
2024년 10월 : AMD는 트랜스포머 기반 워크로드를 위해 확장된 메모리와 향상된 효율성을 제공하는 인스팅트(Instinct) MI325X 가속기를 공개했다. 마이크로소프트와 메타는 차세대 AI 모델의 확장을 지원하기 위한 배포 계획을 발표했다.
2024년 8월 : TSMC는 2nm 공정 노드의 양산을 확정하여 애플과 엔비디아와 같은 고객을 위한 첨단 AI 칩 생산을 가능하게 했다. 이 공정은 고성능 AI 컴퓨팅을 위해 전력 소비를 대폭 줄이고 트랜지스터 밀도를 높일 것으로 기대됩니다.
2024년 6월 : 구글은 다중 모달 AI 시스템의 대규모 훈련에 최적화된 TPU v5p를 선보였습니다. 이 TPU는 구글 클라우드의 AI 하이퍼컴퓨터 아키텍처 내에 배포되어 향상된 상호 연결 속도와 더 높은 모델 병렬 처리를 제공합니다.
2024년 4월 : 그래프코어(Graphcore)는 후지쯔(Fujitsu)와의 파트너십을 통해 IPU 기반 컴퓨팅 시스템을 확장하고, 추론 집약적 워크로드를 위해 그래프코어의 AI 플랫폼을 후지쯔의 엔터프라이즈 AI 인프라에 통합했습니다.
2024년 2월 : 삼성은 차세대 AI 가속기를 목표로 하는 HBM3E 고대역폭 메모리의 양산을 발표했습니다. 엔비디아(NVIDIA)와 AMD는 AI 훈련 성능을 향상시키기 위해 이 새로운 메모리 표준을 최초로 채택한 고객사 중 하나였습니다.
1 서론 30
1.1 연구 목적 30
1.2 시장 정의 30
1.3 연구 범위 31
1.3.1 조사 대상 시장 31
1.3.2 포함 및 제외 항목 32
1.3.3 분석 기간 32
1.4 분석 통화 33
1.5 한계점 33
1.6 이해관계자 33
1.7 변화 요약 34
2 요약 36
2.1 시장 하이라이트 및 주요 통찰력 36
2.2 주요 시장 참여자: 전략적 발전 현황 분석 37
2.3 AI 칩 시장을 형성하는 혁신적 변화 38
2.4 고성장 부문 38
2.5 지역별 개요: 시장 규모, 성장률 및 전망 39
3 프리미엄 인사이트 40
3.1 AI 칩 시장 참여자를 위한 매력적인 기회 40
3.2 AI 칩 시장, 컴퓨팅 유형별 40
3.3 기능별 AI 칩 시장 41
3.4 최종 사용자별 AI 칩 시장 41
3.5 아시아 태평양: 기능 및 국가별 AI 칩 시장 42
3.6 국가별 AI 칩 시장 42
4 시장 개요 43
4.1 서론 43
4.2 시장 동향 43
4.2.1 성장 동인 44
4.2.1.1 대규모 데이터 처리 및 실시간 분석에 대한 시급한 필요성 44
4.2.1.2 자율주행차의 보급 확대 45
4.2.1.3 AI 서버에서 GPU 및 ASIC 사용 급증 45
4.2.1.4 머신 러닝 및 딥 러닝 기술의 지속적인 발전 46
4.2.1.5 AI 서버 보급률 증가 46
4.2.2 제약 요인 47
4.2.2.1 기술적 노하우를 갖춘 숙련된 인력 부족 47
4.2.2.2 AI 칩의 연산 워크로드 및 전력 소비 48
4.2.2.3 AI 알고리즘의 신뢰성 부족 49
4.2.3 기회 50
4.2.3.1 AI 기반 FPGA 칩에 대한 수요 증가 50
4.2.3.2 AI 기반 방위 시스템 구축을 위한 정부 정책 51
4.2.3.3 AI 주도 진단 및 치료의 증가 추세 51
4.2.3.4 클라우드 서비스 제공업체의 AI 기반 데이터 센터 투자 증가 52
4.2.3.5 AI 기반 ASIC 기술의 인기 상승 52
4.2.4 과제 53
4.2.4.1 AI 플랫폼과 관련된 데이터 개인정보 보호 문제 53
4.2.4.2 효율적인 AI 시스템 개발을 위한 구조화된 데이터의 제한적 가용성 54
4.2.4.3 공급망 차질 54
4.3 미충족 수요 및 미개척 분야 55
4.3.1 AI 칩 시장의 미충족 수요 55
4.4 상호 연결된 시장 및 부문 간 기회 56
4.4.1 상호 연결된 시장 56
4.4.2 부문 간 기회 58
4.5 1/2/3위 기업들의 전략적 움직임 59
4.5.1 1/2/3위 업체들의 전략적 움직임 59
5 산업 동향 60
5.1 서론 60
5.2 포터의 5가지 힘 분석 60
5.2.1 신규 진입자의 위협 61
5.2.2 대체재의 위협 61
5.2.3 공급자의 교섭력 62
5.2.4 구매자의 교섭력 62
5.2.5 경쟁 강도 62
5.3 거시경제 지표 63
5.3.1 서론 63
5.3.2 GDP 동향 및 전망 63
5.3.3 AI 칩 시장의 동향 64
5.4 가치 사슬 분석 65
5.5 생태계 분석 67
5.6 가격 분석 70
5.6.1 주요 업체별 컴퓨트 평균 판매 가격 70
5.6.2 지역별 평균 판매 가격 동향 71
5.7 무역 분석 73
5.7.1 수입 데이터 (HS 코드 854231) 73
5.7.2 수출 시나리오 (HS 코드 854231) 74
5.8 주요 컨퍼런스 및 행사, 2026 75
5.9 고객 비즈니스에 영향을 미치는 동향/변화 76
5.10 투자 및 자금 조달 시나리오 76
5.11 사례 연구 분석 77
5.11.1 에너지 효율 및 최적의 공간 활용을 보장하는 CDW의 통합 AMD EPYC 솔루션 77
5.11.2 AI 워크로드에서 클라우드 솔루션의 성능을 최적화하기 위해 AMD EPYC 프로세서를 활용한 OVH SAS 77
5.11.3 인텔 제온 스케일러블 프로세서, 텐센트 클라우드의 샤오웨이 지능형 음성 및 비디오 서비스 액세스 플랫폼 구동 78
5.11.4 AIC, AMD 프로세서를 활용해 웨스턴 디지털의 SSD 테스트 및 검증 효율성 향상 지원 78
5.12 2025년 미국 관세의 영향 – AI 칩 시장 79
5.12.1 주요 관세율 80
5.12.2 가격 영향 분석 81
5.12.3 지역/국가별 영향 81
5.12.3.1 미국 81
5.12.3.2 유럽 82
5.12.3.3 아시아 태평양 83
5.12.4 최종 사용자에 미치는 영향 84
5.12.4.1 소비자 84
5.12.4.2 데이터 센터 84
5.12.4.3 기타 조직 84
5.13 서버 비용 구조/자재 명세서 85
5.13.1 CPU 서버 85
5.13.2 GPU 서버 87
5.14 AI 서버의 보급률 및 성장 90
5.15 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 향후 데이터 센터 구축 계획 90
5.16 클라우드 서비스 제공업체의 자본 지출(CAPEX) 91
5.17 클라우드 서비스 제공업체의 서버 조달 92
5.18 프로세서 벤치마킹 93
5.18.1 GPU 벤치마킹 93
5.18.2 CPU 벤치마킹 93
6 기술 발전, AI가 주도하는 영향, 특허, 혁신 및 향후 응용 분야 94
6.1 기술 분석 94
6.1.1 핵심 기술 94
6.1.1.1 대역폭이 높은 메모리(HBM) 94
6.1.1.2 GenAI 워크로드 95
6.1.2 보완 기술 95
6.1.2.1 데이터 센터 전력 관리 및 냉각 시스템 95
6.1.2.2 고속 상호 연결 95
6.1.3 관련 기술 96
6.1.3.1 AI 개발 프레임워크 96
6.1.3.2 양자 AI 96
6.2 기술 로드맵 96
6.3 특허 분석 98
6.4 향후 응용 분야 104
7 규제 환경 106
7.1 소개 106
7.2 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 106
7.3 표준 110
8 고객 환경 및 구매자 행동 113
8.1 의사 결정 과정 113
8.2 구매 과정에 관여하는 주요 이해관계자 및 그들의 평가 기준 114
8.2.1 구매 과정의 주요 이해관계자 114
8.2.2 구매 기준 115
8.3 도입 장벽 및 내부 과제 116
8.4 다양한 업종별 미충족 요구 사항 117
9 연산 유형별 AI 칩 시장 118
9.1 소개 119
9.2 GPU 122
9.2.1 AI 워크로드를 처리하고 방대한 양의 데이터를 처리하여 도입을 촉진하는 능력 122
9.3 CPU 123
9.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 다목적 및 범용 AI 처리 수요 증가 123
9.4 FPGA 124
9.4.1 수요 촉진을 위한 AI 워크로드의 유연성 및 맞춤화 필요성 증가 124
9.5 NPU 125
9.5.1 고성능 스마트폰에 대한 수요 증가가 세그먼트 성장을 주도 125
9.6 TPU 126
9.6.1 AI 연구 및 애플리케이션 개발에서 더 빠른 처리에 대한 시급한 필요성이 수요를 촉진 126
9.7 DOJO & FSD 127
9.7.1 자율주행차에서 고성능·고효율 AI 처리 수요 가속화로 도입 촉진 127
9.8 트레이니움(TRAINIUM) & 인퍼렌시아(INFERENTIA) 128
9.8.1 복잡한 AI 및 딥러닝 모델 훈련 능력으로 도입 촉진 128
9.9 아테나 ASIC 129
9.9.1 시장 성장을 가속화하기 위한 복잡한 NLP 및 언어 기반 AI 작업 처리 필요성 증가 129
9.10 T-HEAD 129
9.10.1 시장 성장을 촉진하기 위한 중국 데이터 센터 전반의 맞춤형 고성능 AI 칩 수요 증가 129
9.11 MTIA 130
9.11.1 메타(Meta)의 AR, VR 및 메타버스 진출이 수요를 견인할 전망 130
9.12 LPU 130
9.12.1 시장 성장을 가속화하기 위한 복잡한 NLP 및 언어 기반 AI 작업 처리 필요성 증가 130
9.13 ASCEND 131
9.13.1 시장 확장을 주도할 통합 AI 아키텍처 및 국내 칩 생태계에 대한 수요 증가 131
9.14 기타 ASIC 131
10 메모리별 AI 칩 시장 132
10.1 서론 133
10.2 DDR 135
10.2.1 시장 성장을 뒷받침하는 데이터 센터 내 AI 지원 CPU 채택 증가 135
10.3 HBM 136
10.3.1 시장 성장을 견인하는 데이터 집약적 AI 작업에서 높은 처리량에 대한 필요성 증가 136
11 네트워크별 AI 칩 시장 137
11.1 소개 138
11.2 NIC/네트워크 어댑터 140
11.2.1 인피니밴드 141
11.2.1.1 지연 시간을 최소화하고 처리량을 극대화하여 부문 성장을 촉진하기 위한 HPC 및 AI 모델의 활용 증가 141
11.2.2 이더넷 142
11.2.2.1 수요를 견인하는 확장 가능하고 비용 효율적인 네트워킹 솔루션에 대한 수요 증가 142
11.3 인터커넥트 142
11.3.1 수요를 촉진하기 위해 고대역폭 데이터 경로를 필요로 하는 AI 모델의 복잡성 증가 142
12 기술별 AI 칩 시장 143
12.1 서론 144
12.2 생성형 AI 145
12.2.1 규칙 기반 모델 147
12.2.1.1 금융 부문의 사기 탐지 필요성 증가로 시장 성장 촉진 147
12.2.2 통계 모델 148
12.2.2.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위한 복잡한 데이터 구조의 정확한 예측 필요성 148
12.2.3 딥 러닝 149
12.2.3.1 수요를 촉진하기 위한 AI 기술 발전 능력 149
12.2.4 생성적 적대 신경망 (GAN) 150
12.2.4.1 수요를 촉진하기 위한 대규모 데이터 처리의 시급한 필요성 150
12.2.5 오토인코더 152
12.2.5.1 데이터 센터의 저장 공간을 최적화하여 수요를 촉진하기 위한 데이터 압축 및 재구성 능력 152
12.2.6 컨볼루션 신경망 153
12.2.6.1 시장 성장을 가속화하기 위한 사실적이고 고품질의 이미지 및 동영상에 대한 수요 급증 153
12.2.7 트랜스포머 모델 154
12.2.7.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 이미지 합성 및 캡션 생성 애플리케이션에서의 활용 증가 154
12.3 머신 러닝 156
12.3.1 이미지 및 음성 인식, 예측 분석 분야에서의 활용 증가가 시장 성장에 기여 156
12.4 자연어 처리 157
12.4.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 실시간 애플리케이션에 대한 수요 증가 157
12.5 컴퓨터 비전 158
12.5.1 수요 증대를 위한 고급 처리 기능에 대한 수요 급증 158
13 기능별 AI 칩 시장 160
13.1 서론 161
13.2 훈련 163
13.2.1 성장 기회를 창출하기 위한 대규모 데이터 세트 처리 및 병렬 연산에 대한 급증하는 수요 163
13.3 추론 164
13.3.1 수요 증대를 위한 다양한 산업 전반에 걸친 급증하는 도입 164
14 최종 사용자별 AI 칩 시장 165
14.1 소개 166
14.2 소비자 167
14.2.1 시장 성장을 견인하는 AI 지원 개인용 기기의 채택 증가 167
14.3 데이터 센터 168
14.3.1 클라우드 서비스 제공업체 169
14.3.1.1 급증하는 AI 워크로드와 클라우드 도입이 시장 성장을 촉진할 전망 169
14.3.2 기업 170
14.3.2.1 성장 기회 창출을 위한 NLP, 이미지 인식 및 예측 분석의 사용 확대 170
14.3.2.2 의료 171
14.3.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 컴퓨터 지원 신약 발견 및 개발에 AI 통합 171
14.3.2.3 BFSI 172
14.3.2.3.1 수요 증대를 위한 금융 기관의 사기 탐지 필요성 급증 172
14.3.2.4 자동차 173
14.3.2.4.1 수요 촉진을 위한 안전하고 향상된 운전 경험에 대한 관심 증가 173
14.3.2.5 소매 및 전자상거래 175
14.3.2.5.1 시장 성장을 주도하기 위한 향상된 고객 서비스 제공을 위한 챗봇 및 가상 비서 활용 증가 175
14.3.2.6 미디어 및 엔터테인먼트 176
14.3.2.6.1 시청자 선호도, 참여 패턴 및 인구통계학적 정보의 실시간 분석을 통한 시장 성장 가속화 176
14.3.2.7 기타 177
14.4 정부 기관 178
14.4.1 시장 성장을 지원하기 위해 일상 업무 자동화 및 실행 가능한 실시간 인사이트 도출에 중점을 둠 178
15 지역별 AI 칩 시장 180
15.1 서론 181
15.2 북미 182
15.2.1 미국 186
15.2.1.1 시장 견인을 위한 반도체 제조 촉진에 대한 정부 주도 이니셔티브 186
15.2.2 캐나다 187
15.2.2.1 수요 촉진을 위한 AI 상용화에 대한 강조 증가 187
15.2.3 멕시코 187
15.2.3.1 수요 가속화를 위한 디지털 플랫폼 및 클라우드 기반 솔루션으로의 전환 증가 187
15.3 유럽 188
15.3.1 영국 192
15.3.1.1 수요 증대를 위한 데이터 센터 인프라에 대한 투자 증가 192
15.3.2 독일 193
15.3.2.1 유망한 성장 기회를 제공하는 견고한 산업 기반 193
15.3.3 프랑스 194
15.3.3.1 수요 가속화를 위한 AI 스타트업의 증가 194
15.3.4 이탈리아 194
15.3.4.1 자동차 및 의료 부문의 디지털화 증가 추세가 시장을 견인할 전망 194
15.3.5 스페인 195
15.3.5.1 AI 제조업체 간의 협력 및 파트너십 확대로 수요 촉진 195
15.3.6 기타 유럽 국가 195
15.4 아시아 태평양 196
15.4.1 중국 200
15.4.1.1 시장 성장을 촉진하기 위한 연구 자금의 급증 및 지원적 규제 정책의 시행 200
15.4.2 일본 201
15.4.2.1 시장 활성화를 위한 로봇 시스템 발전에 대한 관심 증가 201
15.4.3 인도 202
15.4.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 인프라 확충을 위한 정부 주도 이니셔티브 202
15.4.4 대한민국 202
15.4.4.1 시장을 견인할 번창하는 반도체 산업 202
15.4.5 기타 아시아 태평양 지역 203
15.5 기타 지역 203
15.5.1 중동 206
15.5.1.1 시장 견인을 위한 디지털 전환 및 기술 혁신에 대한 강조 증가 206
15.5.1.2 GCC 국가 207
15.5.1.3 기타 중동 지역 208
15.5.2 아프리카 208
15.5.2.1 시장 성장을 견인하는 인터넷 보급률 및 모바일 가입자 수 증가 208
15.5.3 남미 209
15.5.3.1 수요 증대를 위한 방대한 데이터 저장 필요성 증가 209
16 경쟁 구도 210
16.1 개요 210
16.2 주요 업체 전략/승리 요인, 2021–2025 210
16.3 매출 분석, 2021–2024 212
16.4 시장 점유율 분석, 2024 214
16.4.1 컴퓨팅 시장 점유율, 2024 214
16.4.2 메모리(HBM) 시장 점유율, 2023 216
16.5 기업 가치 평가 및 재무 지표 218
16.6 브랜드/제품 비교 219
16.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024 220
16.7.1 스타 기업 220
16.7.2 신흥 리더 220
16.7.3 보편적 기업 220
16.7.4 참여 기업 220
16.7.5 기업 입지: 주요 기업, 2024 222
16.7.5.1 기업 입지 222
16.7.5.2 지역 입지 223
16.7.5.3 컴퓨팅 입지 224
16.7.5.4 메모리 입지 225
16.7.5.5 네트워크 입지 226
16.7.5.6 기술 입지 227
16.7.5.7 기능 영향력 228
16.7.5.8 최종 사용자 영향력 229
16.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 229
16.8.1 진보적인 기업 229
16.8.2 대응력 있는 기업 230
16.8.3 역동적인 기업 230
16.8.4 출발점 230
16.8.5 경쟁력 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 231
16.8.5.1 주요 스타트업/중소기업 상세 목록 231
16.8.5.2 주요 스타트업/중소기업 경쟁 벤치마킹 232
16.9 경쟁 시나리오 233
16.9.1 제품 출시 233
16.9.2 거래 235
17 기업 프로필 237
17.1 주요 기업 237
17.1.1 NVIDIA CORPORATION 237
17.1.1.1 사업 개요 237
17.1.1.2 제공 제품/솔루션/서비스 238
17.1.1.3 최근 동향 241
17.1.1.3.1 제품 출시 241
17.1.1.3.2 거래 242
17.1.1.4 MnM 관점 243
17.1.1.4.1 주요 강점 243
17.1.1.4.2 전략적 선택 243
17.1.1.4.3 약점 및 경쟁 위협 243
17.1.2 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 244
17.1.2.1 사업 개요 244
17.1.2.2 제공 제품/솔루션/서비스 245
17.1.2.3 최근 동향 247
17.1.2.3.1 신제품 출시 247
17.1.2.3.2 거래 248
17.1.2.4 MnM 관점 249
17.1.2.4.1 주요 강점 249
17.1.2.4.2 전략적 선택 249
17.1.2.4.3 약점 및 경쟁 위협 249
17.1.3 인텔(INTEL CORPORATION) 250
17.1.3.1 사업 개요 250
17.1.3.2 제공 제품/솔루션/서비스 251
17.1.3.3 최근 동향 254
17.1.3.3.1 제품 출시 254
17.1.3.3.2 거래 256
17.1.3.4 MnM 관점 257
17.1.3.4.1 주요 강점 257
17.1.3.4.2 전략적 선택 257
17.1.3.4.3 약점 및 경쟁 위협 257
17.1.4 SK 하이닉스 258
17.1.4.1 사업 개요 258
17.1.4.2 제공 제품/솔루션/서비스 258
17.1.4.3 최근 동향 259
17.1.4.3.1 신제품 출시 259
17.1.4.3.2 거래 260
17.1.4.3.3 기타 동향 260
17.1.4.4 MnM 관점 260
17.1.4.4.1 주요 강점 260
17.1.4.4.2 전략적 선택 260
17.1.4.4.3 약점 및 경쟁 위협 261
17.1.5 삼성 262
17.1.5.1 사업 개요 262
17.1.5.2 제공 제품/솔루션/서비스 263
17.1.5.3 최근 동향 266
17.1.5.3.1 제품 출시 266
17.1.5.3.2 거래 268
17.1.5.4 MnM의 견해 269
17.1.5.4.1 주요 강점 269
17.1.5.4.2 전략적 선택 269
17.1.5.4.3 약점 및 경쟁 위협 269
17.1.6 MICRON TECHNOLOGY, INC. 270
17.1.6.1 사업 개요 270
17.1.6.2 제공 제품/솔루션/서비스 271
17.1.6.3 최근 동향 272
17.1.6.3.1 신제품 출시 272
17.1.6.3.2 거래 274
17.1.7 애플(Apple Inc.) 275
17.1.7.1 사업 개요 275
17.1.7.2 제공 제품/솔루션/서비스 276
17.1.7.3 최근 동향 277
17.1.7.3.1 제품 출시 277
17.1.7.3.2 거래 279
17.1.8 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies, Inc.) 280
17.1.8.1 사업 개요 280
17.1.8.2 제공 제품/솔루션/서비스 281
17.1.8.3 최근 동향 284
17.1.8.3.1 제품 출시 284
17.1.8.3.2 거래 285
17.1.9 화웨이 테크놀로지스(HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.) 287
17.1.9.1 사업 개요 287
17.1.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 288
17.1.9.3 최근 동향 289
17.1.9.3.1 제품 출시 289
17.1.9.3.2 거래 내역 290
17.1.10 구글 291
17.1.10.1 사업 개요 291
17.1.10.2 제공 제품/솔루션/서비스 292
17.1.10.3 최근 동향 293
17.1.10.3.1 제품 출시 293
17.1.10.3.2 거래 294
17.1.11 AMAZON WEB SERVICES, INC. 295
17.1.11.1 사업 개요 295
17.1.11.2 제공 제품/솔루션/서비스 296
17.1.11.3 최근 동향 296
17.1.11.3.1 제품 출시 296
17.1.11.3.2 거래 297
17.1.12 테슬라 299
17.1.12.1 사업 개요 299
17.1.12.2 제공 제품/솔루션/서비스 300
17.1.13 마이크로소프트 301
17.1.13.1 사업 개요 301
17.1.13.2 제공 제품/솔루션/서비스 302
17.1.13.3 최근 동향 303
17.1.13.3.1 제품 출시 303
17.1.13.3.2 거래 303
17.1.14 META 305
17.1.14.1 사업 개요 305
17.1.14.2 제공 제품/솔루션/서비스 306
17.1.14.3 최근 동향 307
17.1.14.3.1 제품 출시 307
17.1.14.3.2 거래 307
17.1.15 T-HEAD 308
17.1.15.1 사업 개요 308
17.1.15.2 제공 제품/솔루션/서비스 308
17.1.16 IMAGINATION TECHNOLOGIES 309
17.1.16.1 사업 개요 309
17.1.16.2 제공 제품/솔루션/서비스 309
17.1.16.3 최근 동향 310
17.1.16.3.1 제품 출시 310
17.1.16.3.2 거래 310
17.1.17 GRAPHCORE 311
17.1.17.1 사업 개요 311
17.1.17.2 제공 제품/솔루션/서비스 311
17.1.17.3 최근 동향 312
17.1.17.3.1 제품 출시 312
17.1.17.3.2 거래 312
17.1.18 CEREBRAS 313
17.1.18.1 사업 개요 313
17.1.18.2 제공 제품/솔루션/서비스 313
17.1.18.3 최근 동향 313
17.1.18.3.1 제품 출시 313
17.1.18.3.2 거래 314
17.2 기타 업체 315
17.2.1 MYTHIC 315
17.2.2 KALRAY 316
17.2.3 BLAIZE 317
17.2.4 GROQ, INC. 318
17.2.5 HAILO TECHNOLOGIES LTD 319
17.2.6 GREENWAVES TECHNOLOGIES 320
17.2.7 SIMA TECHNOLOGIES, INC. 320
17.2.8 KNERON, INC. 321
17.2.9 RAIN NEUROMORPHICS INC. 321
17.2.10 TENSTORRENT 322
17.2.11 SAMBANOVA SYSTEMS, INC. 322
17.2.12 TAALAS 323
17.2.13 SAPEON INC. 323
17.2.14 REBELLIONS INC. 324
17.2.15 RIVOS INC. 324
17.2.16 SHANGHAI BIREN TECHNOLOGY CO., LTD. 325
18 연구 방법론 326
18.1 연구 데이터 326
18.1.1 2차 데이터 327
18.1.1.1 주요 2차 자료 목록 327
18.1.1.2 2차 자료의 주요 데이터 327
18.1.2 1차 데이터 328
18.1.2.1 주요 인터뷰 참가자 목록 328
18.1.2.2 1차 데이터의 세부 분류 328
18.1.2.3 주요 산업 통찰력 329
18.1.3 2차 및 1차 조사 329
18.2 시장 규모 추정 330
18.2.1 상향식 접근법 331
18.2.1.1 바텀업 분석을 이용한 시장 규모 추정 방법 (공급 측면) 331
18.2.2 탑다운 접근법 332
18.2.2.1 탑다운 분석을 이용한 시장 규모 추정 방법 (수요 측면) 332
18.3 데이터 삼각측량 333
18.4 연구 가정 334
18.5 위험 분석 335
18.6 연구의 한계 335
19 부록 336
19.1 토론 가이드 336
19.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털 340
19.3 맞춤형 옵션 342
19.4 관련 보고서 342
19.5 저자 정보 343
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