| ■ 영문 제목 : Global AI on EDGE Semiconductor Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E1119 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 EDGE 반도체용 AI 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 EDGE 반도체용 AI 산업 체인 동향 개요, 빅데이터, 자율 주행차, 산업용 로봇, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, EDGE 반도체용 AI의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 EDGE 반도체용 AI 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 EDGE 반도체용 AI 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 EDGE 반도체용 AI 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 EDGE 반도체용 AI 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 메모리 칩, 마이크로프로세서 칩, 로직 칩, 아날로그 칩, 기타)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 EDGE 반도체용 AI 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 EDGE 반도체용 AI 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 EDGE 반도체용 AI 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 EDGE 반도체용 AI에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 EDGE 반도체용 AI 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 EDGE 반도체용 AI에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (빅데이터, 자율 주행차, 산업용 로봇, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: EDGE 반도체용 AI과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. EDGE 반도체용 AI 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 EDGE 반도체용 AI 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
EDGE 반도체용 AI 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 메모리 칩, 마이크로프로세서 칩, 로직 칩, 아날로그 칩, 기타
용도별 시장 세그먼트
– 빅데이터, 자율 주행차, 산업용 로봇, 기타
주요 대상 기업
– Intel,Samsung,Broadcom,Qualcomm,Micron,NXP,ST,ADI,Microchip,Infineon,Renesas,AMD,Wipro,Applied Materials,Sankalp Semiconductor
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– EDGE 반도체용 AI 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 EDGE 반도체용 AI의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 EDGE 반도체용 AI의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– EDGE 반도체용 AI 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– EDGE 반도체용 AI 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 EDGE 반도체용 AI 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, EDGE 반도체용 AI의 산업 체인.
– EDGE 반도체용 AI 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Intel Samsung Broadcom ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- EDGE 반도체용 AI 이미지 - 종류별 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 EDGE 반도체용 AI 판매량 (2019-2030) - 세계의 EDGE 반도체용 AI 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 EDGE 반도체용 AI 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 EDGE 반도체용 AI 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 EDGE 반도체용 AI 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 EDGE 반도체용 AI 판매량 시장 점유율 - 지역별 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 시장 점유율 - 북미 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 - 유럽 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 - 아시아 태평양 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 - 남미 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 - 중동 및 아프리카 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 - 세계의 종류별 EDGE 반도체용 AI 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 EDGE 반도체용 AI 평균 가격 - 세계의 용도별 EDGE 반도체용 AI 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 EDGE 반도체용 AI 평균 가격 - 북미 EDGE 반도체용 AI 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 EDGE 반도체용 AI 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 EDGE 반도체용 AI 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 EDGE 반도체용 AI 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 유럽 EDGE 반도체용 AI 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 EDGE 반도체용 AI 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 EDGE 반도체용 AI 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 EDGE 반도체용 AI 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 영국 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 러시아 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 EDGE 반도체용 AI 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 EDGE 반도체용 AI 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 EDGE 반도체용 AI 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 EDGE 반도체용 AI 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 일본 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 한국 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 인도 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 호주 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 남미 EDGE 반도체용 AI 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 EDGE 반도체용 AI 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 EDGE 반도체용 AI 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 EDGE 반도체용 AI 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 EDGE 반도체용 AI 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 EDGE 반도체용 AI 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 EDGE 반도체용 AI 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 EDGE 반도체용 AI 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 이집트 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 EDGE 반도체용 AI 소비 금액 및 성장률 - EDGE 반도체용 AI 시장 성장 요인 - EDGE 반도체용 AI 시장 제약 요인 - EDGE 반도체용 AI 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 EDGE 반도체용 AI의 제조 비용 구조 분석 - EDGE 반도체용 AI의 제조 공정 분석 - EDGE 반도체용 AI 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※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 **엣지 반도체용 AI (AI on EDGE Semiconductor)의 개념과 발전 동향** 최근 인공지능(AI) 기술은 우리 삶의 거의 모든 영역에 깊숙이 파고들고 있습니다. 스마트폰, 자율주행차, 스마트 홈 기기 등 우리가 일상적으로 사용하는 수많은 기기들이 AI를 통해 더욱 지능적이고 편리한 기능을 제공하고 있습니다. 이러한 AI 기술의 발전은 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행해야 하는 고성능 컴퓨팅 파워를 요구합니다. 과거에는 이러한 연산을 주로 클라우드 서버에서 처리했지만, 최근에는 데이터가 생성되는 지점, 즉 '엣지(Edge)'에서 직접 AI 연산을 수행하는 '엣지 AI(Edge AI)' 기술이 각광받고 있습니다. 그리고 이러한 엣지 AI를 구현하기 위한 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 '엣지 반도체용 AI(AI on EDGE Semiconductor)'입니다. 엣지 반도체용 AI란, 기존의 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 환경에서 벗어나 데이터가 생성되는 디바이스 단, 즉 엣지 디바이스에 탑재되는 반도체 칩이 AI 기능을 직접 수행할 수 있도록 설계 및 제작되는 것을 의미합니다. 이는 특정 디바이스 내에서 실시간으로 데이터를 분석하고, 학습된 AI 모델을 기반으로 즉각적인 판단 및 의사결정을 내리는 것을 가능하게 합니다. 따라서 기존의 클라우드 AI 방식이 가진 데이터 전송 지연, 네트워크 대역폭 문제, 프라이버시 침해 가능성 등의 단점을 극복할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 엣지 반도체용 AI는 몇 가지 뚜렷한 특징을 지닙니다. 첫째, **저전력 소비**가 매우 중요합니다. 엣지 디바이스는 대부분 배터리로 구동되거나 제한된 전력 공급 환경에서 작동하기 때문에, AI 연산을 수행하더라도 전력 소비를 최소화해야 합니다. 따라서 저전력 아키텍처 설계와 효율적인 연산 처리가 필수적입니다. 둘째, **작은 크기**를 갖추어야 합니다. 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등 다양한 엣지 디바이스에 탑재되어야 하므로, 반도체 칩의 물리적인 크기를 최소화하는 것이 중요합니다. 셋째, **실시간 처리 능력**을 갖추어야 합니다. 자율주행차의 장애물 감지, 스마트 팩토리의 불량품 검출 등 신속하고 정확한 판단이 요구되는 애플리케이션에서는 데이터가 생성되는 즉시 AI 연산이 이루어져야 합니다. 넷째, **보안 및 프라이버시 강화**에 기여합니다. 민감한 데이터가 클라우드로 전송되지 않고 엣지 디바이스 내에서 처리되기 때문에, 데이터 유출이나 해킹 위험을 줄이고 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다. 엣지 반도체용 AI는 그 구현 방식과 목적에 따라 다양한 종류로 나눌 수 있습니다. 가장 대표적인 것은 **CPU (Central Processing Unit)**를 활용하는 방식입니다. CPU는 범용적인 연산 처리에 능숙하지만, AI 연산에 특화되어 있지 않아 효율성이 떨어질 수 있습니다. 하지만 최근에는 CPU 내에 AI 연산을 가속화하는 명령어 세트(Instruction Set)를 추가하거나, 효율적인 AI 라이브러리를 활용하여 엣지 AI를 구현하기도 합니다. 다음으로 **GPU (Graphics Processing Unit)**를 활용하는 방식입니다. GPU는 본래 그래픽 처리를 위해 설계되었지만, 병렬 연산 능력이 뛰어나 AI 모델 학습 및 추론에 매우 효과적입니다. 특히 딥러닝 기반의 AI 연산에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 최근에는 모바일 GPU 등 소형화 및 저전력화된 형태로 엣지 디바이스에 탑재되고 있습니다. 더욱 특화된 형태로 **NPU (Neural Processing Unit)**가 있습니다. NPU는 AI 연산, 특히 신경망(Neural Network) 연산에 최적화된 전용 하드웨어 가속기입니다. CPU나 GPU에 비해 AI 연산에 특화되어 있어 훨씬 높은 효율성과 성능을 제공하며, 저전력으로도 복잡한 AI 모델을 실행할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. 이러한 NPU는 스마트폰의 얼굴 인식, 음성 비서 기능, 카메라의 장면 인식 등 다양한 엣지 AI 애플리케이션에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 더 나아가 **DSP (Digital Signal Processor)** 또한 AI 연산에 활용될 수 있습니다. DSP는 디지털 신호 처리에 특화되어 있어 음성 인식, 이미지 처리 등 특정 AI 작업에 효율적이며, 저전력 및 실시간 처리 능력으로 엣지 디바이스에 적합합니다. 마지막으로, **FPGA (Field-Programmable Gate Array)**는 사용자가 회로 설계를 변경할 수 있는 유연성을 제공하여 특정 AI 알고리즘에 맞게 하드웨어를 최적화할 수 있습니다. 엣지 반도체용 AI의 용도는 매우 광범위하며, 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. **스마트폰**에서는 실시간 이미지 및 영상 처리, 자연어 처리 기반의 음성 인식 및 번역, 온디바이스 얼굴 인식 및 보안 기능 등에 활용됩니다. **자동차 산업**에서는 자율주행을 위한 카메라 센서 데이터 분석, 라이다(LiDAR) 및 레이더(Radar) 데이터 처리, 운전자 모니터링 시스템 등에 필수적입니다. **스마트 홈 및 IoT(사물인터넷) 기기**에서는 음성 명령 인식, 스마트 카메라의 침입 감지, 스마트 가전의 사용자 행동 패턴 학습 및 제어 등에 사용됩니다. **산업 현장**에서는 스마트 팩토리의 생산 라인 모니터링, 불량품 검출, 로봇 제어, 예지 보전(Predictive Maintenance) 등에 활용되어 생산성 향상과 품질 관리에 기여합니다. 또한, **의료 분야**에서는 웨어러블 기기를 통한 건강 상태 실시간 모니터링, 의료 영상 분석, 개인 맞춤형 건강 관리 서비스 등에 적용될 수 있습니다. **보안 및 감시** 분야에서는 지능형 CCTV의 사람 및 객체 인식, 이상 행동 감지 등에 사용되어 더욱 안전한 환경을 구축하는 데 기여합니다. 이러한 엣지 반도체용 AI를 구현하고 발전시키기 위해서는 다양한 관련 기술들이 뒷받침되어야 합니다. 우선 **AI 알고리즘 및 모델 최적화** 기술이 중요합니다. 엣지 디바이스의 제한된 자원(컴퓨팅 파워, 메모리, 전력)에서도 효율적으로 작동할 수 있도록 AI 모델의 크기를 줄이고, 연산량을 감소시키는 기술이 필요합니다. 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등의 기술이 이에 해당됩니다. 다음으로 **하드웨어 아키텍처 설계** 기술입니다. AI 연산에 특화된 저전력, 고효율의 신경망 처리 장치(NPU) 설계 기술, 기존의 CPU, GPU, DSP 등의 아키텍처를 AI 연산에 맞게 개선하는 기술이 요구됩니다. 또한, 서로 다른 기능을 수행하는 다양한 프로세서들을 효율적으로 통합하는 **이종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)** 기술도 중요합니다. **반도체 제조 공정 기술** 역시 빼놓을 수 없습니다. 미세 공정 기술의 발전은 더 많은 트랜지스터를 집적하여 칩의 성능을 향상시키고, 동시에 전력 소비를 줄이는 데 기여합니다. 또한, 3D 적층 기술 등을 활용하여 칩의 집적도를 높이고 성능을 극대화하는 연구도 진행되고 있습니다. **소프트웨어 및 개발 도구** 또한 필수적인 요소입니다. 엣지 디바이스에서 AI 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 지원하는 프레임워크(TensorFlow Lite, PyTorch Mobile 등) 및 컴파일러 기술, 효율적인 AI 연산을 위한 운영체제(OS) 및 드라이버 기술 등이 중요합니다. 마지막으로, **데이터 처리 및 관리 기술**입니다. 엣지에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 수집, 전처리, 저장하고, 필요한 경우 클라우드와 연동하여 학습 및 업데이트를 수행하는 기술이 요구됩니다. 또한, 엣지 디바이스 간의 협업을 통해 더욱 정교한 AI 기능을 구현하는 연합 학습(Federated Learning)과 같은 기술도 주목받고 있습니다. 결론적으로, 엣지 반도체용 AI는 AI 기술의 접근성과 활용성을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술입니다. 저전력, 소형화, 실시간 처리, 보안 강화라는 장점을 바탕으로 스마트폰부터 산업 현장까지 거의 모든 분야에서 혁신을 주도할 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로도 AI 알고리즘의 발전과 함께 더욱 진화된 하드웨어 아키텍처, 효율적인 소프트웨어 기술들이 융합되면서 엣지 반도체용 AI는 우리 사회의 지능화를 더욱 가속화하는 중요한 동력으로 작용할 것입니다. |
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