AI 칩 시장 – 2029년까지 세계시장 예측

시장 역학
동인 하이퍼스케일러의 AI 서버 도입 증가
BFSI, 의료, 리테일, 이커머스, 미디어, 엔터테인먼트, 자동차 등 여러 산업에서 다양한 AI 기반 애플리케이션에 AI 서버의 도입이 증가함에 따라 AI 칩에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 데이터센터 소유자와 클라우드 서비스 제공업체는 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 인프라를 업그레이드하고 있습니다. MarketsandMarkets의 분석에 따르면 2023년 AI 서버 보급률은 전체 서버의 8.8%를 차지했으며 2029년에는 30%에 달할 것으로 예상됩니다. 챗봇, 사물인터넷(AIoT), 예측 분석, 자연어 처리를 사용하는 경향이 증가함에 따라 이러한 애플리케이션을 지원하기 위한 AI 서버의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 연산을 수행하고 대량의 데이터를 처리하기 위해 강력한 하드웨어 플랫폼이 필요합니다.

AI 서버는 고급 연산 기능을 갖추고 있으며 대규모 데이터 세트를 처리하도록 설계되었습니다. 또한 실시간으로 데이터를 처리하고 AI 모델을 학습시키는 데 중요한 역할을 합니다. 더 빠른 처리 속도와 더 높은 에너지 효율에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 서버는 주로 클라우드 서비스 제공업체, 기업, 교육 기관 및 상업용 최종 사용자가 사용합니다.

투자 증가와 AI 강화 인프라의 증가 추세는 AI 칩에 대한 높은 수요의 기반이 되고 있습니다.

제약: 전력 소모가 많은 GPU(그래픽 처리 장치) 및 ASIC(애플리케이션별 집적 회로)가 환경에 미치는 악영향
데이터센터 및 기타 AI 워크로드를 지원하는 인프라에서는 병렬 처리 기능을 갖춘 GPU와 ASIC을 사용합니다. 따라서 복잡한 AI 워크로드를 처리하는 데 적합하지만, GPU의 병렬 처리는 전력 소비가 높습니다. 이로 인해 AI 인프라를 배포하는 데이터센터와 조직의 에너지 비용이 증가합니다. AI 시스템은 대규모 AI 작업을 처리할 수 있지만, 이러한 기능을 수행하기 위해 상당한 전력을 소비하기도 합니다. AI 모델이 더욱 복잡해지고 데이터의 양이 증가함에 따라 AI 칩에 대한 전력 수요도 급증하고 있습니다. 과도한 전력 소비는 과도한 발열로 이어지며, 이는 고급 냉각 시스템으로만 처리할 수 있습니다. 이는 인프라의 복잡성과 비용을 증가시킵니다.

GPU와 ASIC은 수천 개의 코어로 병렬로 작동합니다. 따라서 딥 러닝 트레이닝과 대규모 시뮬레이션을 비롯한 고급 AI 워크로드를 수행하려면 엄청난 연산 능력이 필요합니다. 따라서 기업들은 열 설계 전력(TDP) 값이 더 높은 네트워크 구성 요소를 채택합니다. TDP가 높은 GPU는 더 나은 성능으로 인해 수요가 많습니다. 따라서 AI 칩 제조업체는 TDP 범위가 높은 GPU 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 2022년 8월 인텔(미국)은 Flex140 데이터 센터 GPU를 출시한 데 이어 2023년 10월에는 Max 1450 GPU를 출시했는데, 두 제품 모두 TDP 150와트인 이전 버전인 Flex 140 GPU와 Flex 170 GPU에 비해 약 600와트인 TDP 등급을 갖췄습니다. 데이터 집약적인 컴퓨팅 요구 사항이 계속 증가함에 따라 제조업체는 높은 처리 능력을 갖춘 칩을 개발하고 있습니다. 그러나 GPU와 ASIC의 높은 에너지 소비는 특히 탄소 배출과 지속 가능성 측면에서 환경에 미치는 영향에 대한 우려를 불러일으킵니다. 각국 정부가 친환경 정책을 추진함에 따라 AI 하드웨어의 환경 발자국은 의사 결정에 중요한 요소가 될 수 있으며, 전력 소비가 높은 칩의 채택을 제한할 수 있습니다.

기회: 클라우드 서비스 공급업체의 데이터센터 투자 계획
클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 AI 기반 애플리케이션과 서비스에 대한 수요 증가를 지원하기 위해 데이터센터 인프라를 확장하고 업그레이드하는 데 대규모 투자를 하고 있습니다. CSP가 데이터센터에 투자하는 대부분의 목적은 확장성과 운영 효율성을 확보하는 것입니다. 클라우드 서비스를 확대함에 따라 AI 칩에 대한 수요가 증가하여 AI 칩 공급업체에게 성장 기회가 창출될 가능성이 높습니다. 예를 들어, AWS(미국)는 사우디아라비아에 클라우드 데이터 센터를 건설하는 데 53억 3천만 달러를 투자하겠다고 선언했습니다. 마찬가지로 2023년 11월, Microsoft(미국)는 캐나다 전역으로 확장하여 퀘벡에 여러 개의 새로운 데이터 센터를 건설할 계획을 발표했습니다. 향후 2년 동안 5억 달러를 투자하여 퀘벡에 클라우드 컴퓨팅 및 AI 인프라를 구축할 계획입니다. AI 훈련과 추론에서 계속 증가하는 연산 요구 사항을 처리하기 위해서는 GPU, TPU, AI 가속기로 구동되는 최첨단 AI 칩이 필요합니다.

도전 과제 공급망 중단으로 인한 배송 지연 문제 해결
공급망 중단은 AI 칩 시장의 플레이어들이 직면한 주요 과제 중 하나입니다. 이는 생산량, 배송 시간, 그리고 궁극적으로 프로세서 비용에 영향을 미칩니다. 부품 부족은 반도체 재료가 충분하지 않거나 생산 능력이 제한되어 발생하며, 이로 인해 생산이 크게 지연될 수 있습니다. 또한 장비 고장이나 최첨단 AI 칩 처리의 복잡성으로 인해 생산 지연이 발생할 수도 있습니다. 더 빠른 실시간 <데이터-dl-uid="277">대규모 언어 모델(LLM) 학습 및 추론 기능을 갖춘 고성능 GPU에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이를 통해 시장 출시 시간을 더욱 단축할 수 있습니다. 따라서 공급망 중단은 전체 AI 칩 시장에 큰 영향을 미칩니다.

하드웨어 제조업체는 AI 칩의 공급 지연으로 인해 생산 일정을 맞추는 데 어려움을 겪습니다. AI 인프라를 설정하고 구성하는 데 필요한 구성 요소의 적시 공급에 의존하는 시스템 통합업체는 프로젝트 지연으로 인해 고객에게 솔루션을 제때 제공하지 못하는 상황에 직면합니다. AI 기반 서비스에 대한 급증하는 수요에 맞춰 데이터센터 운영을 확장하는 클라우드 서비스 제공업체도 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, NVIDIA H1OO 및 A1OO GPU에 대한 수요는 상당히 높기 때문에 GPU 서버의 리드 타임은 최대 52주까지 연장됩니다. 이러한 장기간의 리드 타임은 AI 인프라에 고성능 GPU를 배포하는 조직에 큰 문제를 야기합니다. 배포 일정에 영향을 미치는 것 외에도 지연이 발생하고 비용이 증가하며, 예를 들어 조직은 더 오래 기다리거나 더 높은 가격의 다른 옵션을 찾아야 할 수도 있습니다.

1 소개
1.1. 학습 목표
1.2. 시장 정의
1.3. 연구 범위
1.4. 연구 범위
1.4.1. 연구 대상 시장
1.4.2. 지리적 세분화
1.4.3. 연구에 고려된 연도
1.5. 통화
1.6. 제한 사항
1.7. 이해관계자
1.8. 변경 사항 요약
2 연구 방법론
2.1. 연구 데이터
2.1.1. 보조 데이터
2.1.1.1. 주요 2차 자료 출처
2.1.1.2. 2차 출처의 주요 데이터
2.1.2. 1차 데이터
2.1.2.1. 전문가와의 1차 인터뷰
2.1.2.2. 1차 출처의 주요 데이터
2.1.2.3. 주요 업계 인사이트
2.1.2.4. 프라이머리 분석
2.2. 시장 규모 추정
2.2.1. 상향식 접근법
2.2.1.1. 상향식 분석에 의한 시장 점유율 확보 접근법 (수요 측면)
2.2.2. 하향식 접근법
2.2.2.1. 하향식 분석에 의한 시장 점유율 확보 접근법 (공급 측면)
2.3. 시장 분류 및 데이터 삼각측량
2.4. 연구 가정
2.5. 위험 평가
2.6. 연구의 한계
3 요약
4 프리미엄 인사이트
5 시장 개요
5.1. 소개
5.2. 시장 역학
5.3. 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/중단 사태
5.4. 가격 분석
5.4.1. 주요 플레이어의 평균 판매 가격 동향, 오퍼링 별
5.4.2. 지역별 평균 판매 가격 동향
5.5. 가치 사슬 분석
5.6. 생태계 분석
5.7. 투자 및 자금 조달 시나리오
5.8. 기술 분석
5.8.1. 핵심 기술
5.8.1.1. 고대역폭 메모리(HBM)
5.8.1.2. GenAI 워크로드
5.8.2. 보완 기술
5.8.2.1. 데이터 센터 전력 관리 및 냉각 시스템
5.8.2.2. 고속 인터커넥트
5.8.3. 인접 기술
5.8.3.1. AI 개발 프레임워크
5.8.3.2. 양자 AI
5.9. 서버 비용 구조/자재 명세서(BOM)
5.9.1. CPU 서버
5.9.2. GPU 서버
5.10. AI 서버의 현재 보급률 및 성장 전망
5.11. 클라우드 서비스 공급업체(CSP)의 향후 데이터센터 구축 계획
5.12. 클라우드 서비스 제공업체의 설비 투자
5.13. CSP별 서버 조달(수량), 2020-2029년
5.14. 프로세서 벤치마킹
5.14.1. GPU 벤치마킹
5.14.2. CPU 벤치마킹
5.15. 특허 분석
5.16. 무역 분석
5.17. 주요 컨퍼런스 및 이벤트(2024-2025년)
5.18. 사례 연구 분석
5.19. 규제 환경
5.19.1. 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
5.20. 포터의 다섯 가지 힘 분석
5.20.1. 신규 진입자의 위협
5.20.2. 대체자의 위협
5.20.3. 공급업체의 협상력
5.20.4. 구매자의 협상력
5.20.5. 경쟁의 강도
5.21. 주요 이해관계자 및 구매 기준
5.21.1. 구매 과정의 주요 이해관계자
5.21.2. 구매 기준
6. AI 칩 시장, 오퍼링별
6.1. 소개
6.1.1. GPU
6.1.2. CPU
6.1.3. FPGA
6.1.4. NPU
6.1.5. TPU
6.1.6. 도장 및 FSD
6.1.7. 트레이니움 & 인페렌시아
6.1.8. 아테나 ASIC
6.1.9. T-헤드
6.1.10. MTIA
6.1.11. LPU
6.1.12. 기타 ASIC
6.1.13. 메모리
6.1.13.1. DRAM
6.1.13.1.1. HBM
6.1.13.1.2. DDR
6.1.14. 네트워크
6.1.14.1. NIC/네트워크 어댑터
6.1.14.1.1. 인피니밴드
6.1.14.1.2.이더넷
6.1.14.2. 인터커넥트
기타 ASIC에는 Biren, 삼바노바 데이터스케일, 세레브라스 WSE, 그래프코어 IPU 등이 있습니다.
7 기술별 AI 칩 시장
7.1. 소개
7.2. 생성 AI
7.2.1. 규칙 기반 모델
7.2.2. 통계 모델
7.2.3. 딥 러닝
7.2.4. 생성적 적대 신경망(GAN)
7.2.5. 자동 인코더
7.2.6. 컨볼루션 신경망(CNN)
7.2.7. 트랜스포머 모델
7.3. 머신 러닝
7.4. 자연어 처리
7.5. 컴퓨터 비전
8 기능별 AI 칩 시장
8.1. 소개
8.2. 교육
8.3. 추론
9 최종 사용자별 AI 칩 시장
9.1. 소개
9.2. 소비자
9.3. 데이터 센터
9.3.1. CSP
9.3.2. 엔터프라이즈
9.3.2.1. 헬스케어
9.3.2.2. BFSI
9.3.2.3. 자동차
9.3.2.4. 소매 및 이커머스
9.3.2.5. 미디어 및 엔터테인먼트
9.3.2.6. 기타
9.4. 정부 기관
10 AI 칩 시장, 지역별
10.1. 소개
10.2. 북미
10.2.1. 거시 경제 전망
10.2.2. 미국
10.2.3. 캐나다
10.2.4. 멕시코
10.3. 유럽
10.3.1. 거시 경제 전망
10.3.2. 영국
10.3.3. 독일
10.3.4. 프랑스
10.3.5. 이탈리아
10.3.6. 스페인
10.3.7. 기타 유럽
10.4. 아시아 태평양
10.4.1. 거시 경제 전망
10.4.2. 중국
10.4.3. 일본
10.4.4. 한국
10.4.5. 인도
10.4.6. 기타 아시아 태평양 지역
10.5. RoW
10.5.1. 거시 경제 전망
10.5.2. 중동
10.5.2.1. GCC 국가
10.5.2.2. 나머지 중동 지역
10.5.3. 아프리카
10.5.4. 남미
11 AI 칩 시장, 경쟁 환경
11.1. 주요 플레이어 전략 / 승리 할 권리
11.2. 수익 분석
11.3. 시장 점유율 분석
11.4. 기업 가치 및 재무 지표
11.5. 제품/브랜드 비교
11.6. 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2023년
11.6.1. Stars
11.6.2. 신흥 리더
11.6.3. 퍼베이시브 플레이어
11.6.4. 참여자
11.6.5. 회사 발자국: 주요 기업, 2023년
11.6.5.1. 기업 발자국
11.6.5.2. 지역 발자국
11.6.5.3. 오퍼링 발자국
11.6.5.4. 기술 발자국
11.6.5.5. 기능 풋프린트
11.6.5.6. 최종 사용자 풋프린트
11.7. 기업 평가 매트릭스: 스타트업/SME, 2023년
11.7.1. 진보적인 기업
11.7.2. 반응형 기업
11.7.3. 역동적인 기업
11.7.4. 시작 블록
11.7.5. 경쟁적 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2023년
11.7.5.1. 주요 스타트업/SME의 상세 목록
11.7.5.2. 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.8. 경쟁 상황 및 동향
12 AI 칩 시장, 기업 프로필