| ■ 영문 제목 : Global Edge Artificial Intelligence (AI) Chip Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E16627 ■ 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 산업 체인 동향 개요, 스마트폰, 태블릿, 스피커, 웨어러블, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 : 시스템 온 칩 (SoC), 시스템 인 패키지 (SIP), 멀티 칩 모듈, 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 엣지 인공 지능 (AI) 칩에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (스마트폰, 태블릿, 스피커, 웨어러블, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 엣지 인공 지능 (AI) 칩과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 엣지 인공 지능 (AI) 칩 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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]
엣지 인공 지능 (AI) 칩 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
– 시스템 온 칩 (SoC), 시스템 인 패키지 (SIP), 멀티 칩 모듈, 기타
용도별 시장 세그먼트
– 스마트폰, 태블릿, 스피커, 웨어러블, 기타
주요 대상 기업
– Qualcomm,MediaTek,STMicroelectronics,Rockchip,Advanced Micro Devices (AMD),Adapteva, Inc,Alphabet Inc,Analog Devices, Inc,Applied Materials, Inc.,Bitmain Technologies Ltd.,Broadcom Limited,Cambricon Technologies Corporation Limited,Graphcore Ltd.,Groq,Gyrfalcon Technology Inc.,Horizon Robotics, Inc.,Huawei Technologies Co. Ltd.,Intel Corporation,Knuedge, Inc.,Krtkl Inc.,Micron Technology, Inc.,Microsemi Corporation,Mythic, Inc.,NEC Corporation,NXP Semiconductors N.V.,SK Hynix, Inc.
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.
– 엣지 인공 지능 (AI) 칩 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 엣지 인공 지능 (AI) 칩 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 산업 체인.
– 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Qualcomm MediaTek STMicroelectronics ■ 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]- 엣지 인공 지능 (AI) 칩 이미지 - 종류별 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 (2019-2030) - 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 엣지 인공 지능 (AI) 칩 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 엣지 인공 지능 (AI) 칩 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 - 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 시장 점유율 - 북미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 - 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 - 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 - 남미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 - 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 - 세계의 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 평균 가격 - 세계의 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 평균 가격 - 북미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 영국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 러시아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 일본 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 한국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 인도 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 호주 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 남미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 엣지 인공 지능 (AI) 칩 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 이집트 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 소비 금액 및 성장률 - 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 성장 요인 - 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 제약 요인 - 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 제조 비용 구조 분석 - 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 제조 공정 분석 - 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 인공지능(AI) 칩은 인공지능 연산을 중앙 집중식 클라우드 서버가 아닌, 데이터가 발생하는 현장, 즉 ‘엣지(Edge)’ 단말기 자체에서 처리하도록 설계된 반도체 칩을 의미합니다. 이는 스마트폰, 웨어러블 기기, 자동차, 산업용 센서, 드론, 스마트 홈 기기 등 다양한 엣지 디바이스에 탑재되어, 실시간으로 데이터를 분석하고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 전통적으로 AI 연산은 고성능 서버로 구성된 클라우드에서 이루어졌지만, 엣지 AI 칩의 등장은 이러한 컴퓨팅 패러다임을 변화시키고 있습니다. 엣지 AI 칩의 핵심적인 특징은 다음과 같습니다. 첫째, **데이터 처리의 분산화**입니다. 데이터를 엣지 디바이스에서 직접 처리함으로써, 데이터를 클라우드로 전송하고 다시 결과를 받는 과정에서 발생하는 지연 시간(latency)을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이는 즉각적인 반응이 필수적인 자율 주행 차량의 충돌 방지 시스템이나 실시간 영상 분석과 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 둘째, **개인 정보 보호 및 보안 강화**입니다. 민감한 데이터가 외부로 전송되지 않고 엣지 디바이스 내에서 처리되므로, 개인 정보 유출이나 데이터 위변조의 위험을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 홈 기기가 사용자의 음성 명령을 처리할 때, 음성 데이터가 로컬에서 분석된다면 프라이버시 침해 우려가 감소합니다. 셋째, **낮은 전력 소비**입니다. 엣지 디바이스는 배터리로 작동하는 경우가 많기 때문에, AI 연산을 수행하는 데 필요한 전력 소비를 최소화하는 것이 중요합니다. 엣지 AI 칩은 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 저전력 설계를 갖추고 있습니다. 넷째, **네트워크 의존성 감소**입니다. 인터넷 연결이 불안정하거나 불가능한 환경에서도 AI 기능을 수행할 수 있다는 장점을 가집니다. 이는 네트워크 인프라가 잘 갖춰지지 않은 지역이나 센서 네트워크와 같은 환경에서 유용합니다. 엣지 AI 칩은 그 구조와 기능에 따라 다양한 종류로 분류될 수 있습니다. 가장 기본적인 형태는 **CPU(Central Processing Unit)**입니다. 범용적인 연산을 수행하는 CPU는 기본적인 AI 작업도 처리할 수 있지만, AI 연산에 특화되지 않아 효율성이 떨어질 수 있습니다. 이어서 **GPU(Graphics Processing Unit)**는 병렬 처리에 강점을 가지고 있어 딥러닝 모델 학습 및 추론에 효과적입니다. 하지만 GPU는 높은 전력 소비와 상대적으로 큰 크기 때문에 모든 엣지 디바이스에 적합하지는 않을 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 **NPU(Neural Processing Unit)** 또는 **TPU(Tensor Processing Unit)**와 같은 AI 전용 프로세서입니다. NPU는 신경망 연산에 최적화된 하드웨어 구조를 가지고 있어 특정 AI 작업에 대해 높은 성능과 에너지 효율성을 제공합니다. 또한, **DSP(Digital Signal Processor)**도 특정 신호 처리 작업과 함께 일부 AI 연산을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 최근에는 이러한 다양한 처리 장치를 하나의 칩에 통합한 **SoC(System on Chip)** 형태의 엣지 AI 칩들이 많이 개발되고 있으며, 이는 칩의 크기를 줄이고 전력 효율성을 높이는 데 기여합니다. 엣지 AI 칩의 활용 분야는 매우 광범위합니다. **스마트폰**에서는 카메라 성능 향상(이미지 인식, 얼굴 인식, 장면 최적화), 음성 비서 실행, 개인 맞춤형 추천 기능 등에 사용됩니다. **자동차 산업**에서는 자율 주행을 위한 센서 데이터(카메라, 라이다, 레이더) 분석, 차선 유지 보조, 전방 충돌 경고 시스템 등에 필수적으로 활용됩니다. **산업 현장**에서는 불량품 검출을 위한 비전 검사, 설비 이상 감지 및 예측 유지 보수, 로봇 제어 등에 적용되어 생산성과 안전성을 높입니다. **스마트 홈 기기**에서는 음성 명령 인식 및 처리, 침입 감지 시스템, 에너지 관리 시스템 등에 사용되어 사용자 경험을 개선합니다. **의료 분야**에서는 웨어러블 기기를 통한 건강 모니터링, 의료 영상 분석, 원격 진료 지원 등에 활용될 가능성이 높습니다. 또한, **농업 분야**에서는 작물 상태 모니터링, 병충해 감지, 자동 관수 시스템 제어 등에도 적용될 수 있습니다. 엣지 AI 칩의 발전과 함께 중요한 관련 기술들도 함께 발전하고 있습니다. 첫째, **온디바이스 AI 모델(On-Device AI Models)**입니다. 클라우드에서 학습된 대규모 AI 모델을 엣지 디바이스의 제한된 컴퓨팅 자원과 메모리 환경에서도 효율적으로 실행할 수 있도록 경량화하고 최적화하는 기술입니다. 모델 압축(Model Compression), 가지치기(Pruning), 양자화(Quantization)와 같은 기법들이 여기에 해당합니다. 둘째, **하드웨어-소프트웨어 통합 최적화**입니다. 특정 AI 연산에 최적화된 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 라이브러리를 함께 설계하여 성능을 극대화하는 접근 방식입니다. 예를 들어, 특정 딥러닝 프레임워크에 최적화된 하드웨어 가속 기능을 제공하는 칩들이 개발되고 있습니다. 셋째, **연속 학습(Continual Learning)** 또는 **온-엣지 학습(On-Edge Learning)** 기술입니다. 엣지 디바이스가 새로운 데이터를 지속적으로 학습하여 모델을 업데이트하고 개인화하는 능력입니다. 이는 사용자의 행동 패턴 변화에 적응하거나 새로운 환경에 빠르게 적응하는 데 중요합니다. 넷째, **신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)** 기술입니다. 엣지 디바이스에서 수행되는 AI 결정의 정확성, 공정성, 투명성을 보장하고 잠재적인 편향이나 오류를 줄이는 기술입니다. 특히 민감한 의사결정을 내리는 시스템에서는 필수적인 요소입니다. 마지막으로, **저전력 AI 설계 기술**입니다. 엣지 디바이스의 배터리 수명을 연장하고 열 발생을 줄이기 위한 에너지 효율적인 회로 설계, 클럭 게이팅, 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS) 등의 기술이 중요합니다. 이처럼 엣지 AI 칩은 AI 기술을 우리 삶의 더 많은 영역으로 확장하고, 데이터 처리의 효율성, 개인 정보 보호, 실시간 응답성을 높이는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 앞으로도 엣지 AI 칩은 더욱 발전하여 더욱 지능적이고 자율적인 디바이스의 시대를 열어갈 것으로 기대됩니다. |
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