| ■ 영문 제목 : Server AI Chip Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2407F46749 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 3월 ■ 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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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, 서버 AI 칩 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 서버 AI 칩 시장을 대상으로 합니다. 또한 서버 AI 칩의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 서버 AI 칩 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. 서버 AI 칩 시장은 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 기타를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 서버 AI 칩 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 서버 AI 칩 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
서버 AI 칩 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 서버 AI 칩 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 서버 AI 칩 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 7nm, 12nm, 14nm, 기타), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 서버 AI 칩 시장의 성장과 발전을 주도하는 시장 역학을 분석합니다. 본 보고서에는 정부 정책 및 규정, 기술 발전, 소비자 동향 및 선호도, 인프라 개발, 업계 협력에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 이 분석은 이해 관계자가 서버 AI 칩 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 서버 AI 칩 시장내 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 시장 플레이어의 프로필, 시장 점유율, 전략, 제품 포트폴리오 및 최근 동향이 포함됩니다.
시장 세분화 및 예측: 본 보고서는 종류, 지역 및 용도와 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 서버 AI 칩 시장을 세분화합니다. 정량적 데이터 및 분석을 통해 각 세그먼트의 시장 규모와 성장 예측을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 성장 기회를 파악하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
기술 동향: 본 보고서는 주요기술의 발전과 새로운 대체품 등 서버 AI 칩 시장을 형성하는 주요 기술 동향을 강조합니다. 이러한 트렌드가 시장 성장, 채택률, 소비자 선호도에 미치는 영향을 분석합니다.
시장 과제와 기회: 본 보고서는 기술적 병목 현상, 비용 제한, 높은 진입 장벽 등 서버 AI 칩 시장이 직면한 주요 과제를 파악하고 분석합니다. 또한 정부 인센티브, 신흥 시장, 이해관계자 간의 협업 등 시장 성장의 기회에 대해서도 강조합니다.
규제 및 정책 분석: 본 보고서는 정부 인센티브, 배출 기준, 인프라 개발 계획 등 서버 AI 칩에 대한 규제 및 정책 환경을 평가합니다. 이러한 정책이 시장 성장에 미치는 영향을 분석하고 향후 규제 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
권장 사항 및 결론: 본 보고서는 소비자, 정책 입안자, 투자자, 인프라 제공업체 등 이해관계자를 위한 실행 가능한 권고 사항으로 마무리합니다. 이러한 권장 사항은 조사 결과를 바탕으로 서버 AI 칩 시장의 주요 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.
참고 데이터 및 부록: 보고서에는 분석 및 조사 결과를 입증하기 위한 보조 데이터, 차트, 그래프가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 소스, 설문조사, 상세한 시장 예측과 같은 추가 세부 정보가 담긴 부록도 포함되어 있습니다.
[시장 세분화]
서버 AI 칩 시장은 종류별 및 용도별로 세분화됩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
■ 종류별 시장 세그먼트
– 7nm, 12nm, 14nm, 기타
■ 용도별 시장 세그먼트
– 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 기타
■ 지역별 및 국가별 글로벌 서버 AI 칩 시장 점유율, 2023년(%)
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 아시아 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도)
– 남미 (브라질, 아르헨티나)
– 중동 및 아프리카 (터키, 이스라엘, 사우디 아라비아, UAE)
■ 주요 업체
– SK Telecom, Rebellions, FuriosaAI, AMD, Sophgo, Cambricon, NVIDIA, Intel, Think Force, MOFFETT AI, Hisilicon, T-Head, Baidu, Lluvatar Corex
[주요 챕터의 개요]
1 장 : 서버 AI 칩의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 서버 AI 칩 시장 규모
3 장 : 서버 AI 칩 제조업체 경쟁 환경, 가격, 판매량 및 매출 시장 점유율, 최신 동향, M&A 정보 등에 대한 자세한 분석
4 장 : 종류별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
5 장 : 용도별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
6 장 : 지역 및 국가별 서버 AI 칩 판매량. 각 지역 및 주요 국가의 시장 규모와 성장 잠재력에 대한 정량적 분석을 제공. 세계 각국의 시장 개발, 향후 개발 전망, 시장 기회을 소개
7 장 : 주요 업체의 프로필을 제공. 제품 판매, 매출, 가격, 총 마진, 제품 소개, 최근 동향 등 시장 내 주요 업체의 기본 상황을 자세히 소개
8 장 : 지역별 및 국가별 글로벌 서버 AI 칩 시장규모
9 장 : 시장 역학, 시장의 최신 동향, 시장의 추진 요인 및 제한 요인, 업계내 업체가 직면한 과제 및 리스크, 업계의 관련 정책 분석을 소개
10 장 : 산업의 업 스트림 및 다운 스트림을 포함한 산업 체인 분석
11 장 : 보고서의 주요 요점 및 결론
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■ 보고서 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 서버 AI 칩 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 SK Telecom, Rebellions, FuriosaAI, AMD, Sophgo, Cambricon, NVIDIA, Intel, Think Force, MOFFETT AI, Hisilicon, T-Head, Baidu, Lluvatar Corex SK Telecom Rebellions FuriosaAI 8. 글로벌 서버 AI 칩 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. 서버 AI 칩 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 서버 AI 칩 세그먼트, 2023년 - 용도별 서버 AI 칩 세그먼트, 2023년 - 글로벌 서버 AI 칩 시장 개요, 2023년 - 글로벌 서버 AI 칩 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 서버 AI 칩 매출, 2019-2030 - 글로벌 서버 AI 칩 판매량: 2019-2030 - 서버 AI 칩 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 서버 AI 칩 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 서버 AI 칩 가격 - 글로벌 용도별 서버 AI 칩 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 서버 AI 칩 가격 - 지역별 서버 AI 칩 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 지역별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 지역별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 미국 서버 AI 칩 시장규모 - 캐나다 서버 AI 칩 시장규모 - 멕시코 서버 AI 칩 시장규모 - 유럽 국가별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 독일 서버 AI 칩 시장규모 - 프랑스 서버 AI 칩 시장규모 - 영국 서버 AI 칩 시장규모 - 이탈리아 서버 AI 칩 시장규모 - 러시아 서버 AI 칩 시장규모 - 아시아 지역별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 중국 서버 AI 칩 시장규모 - 일본 서버 AI 칩 시장규모 - 한국 서버 AI 칩 시장규모 - 동남아시아 서버 AI 칩 시장규모 - 인도 서버 AI 칩 시장규모 - 남미 국가별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 브라질 서버 AI 칩 시장규모 - 아르헨티나 서버 AI 칩 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 서버 AI 칩 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 터키 서버 AI 칩 시장규모 - 이스라엘 서버 AI 칩 시장규모 - 사우디 아라비아 서버 AI 칩 시장규모 - 아랍에미리트 서버 AI 칩 시장규모 - 글로벌 서버 AI 칩 생산 능력 - 지역별 서버 AI 칩 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - 서버 AI 칩 산업 가치 사슬 - 마케팅 채널 ※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 서버 AI 칩은 현대 인공지능(AI) 시대의 핵심 동력으로서, 복잡하고 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석하여 AI 모델을 학습시키거나 추론하는 데 특화된 고성능 반도체입니다. 기존의 범용 CPU(Central Processing Unit)가 다양한 연산을 수행하는 데 적합한 것과는 달리, 서버 AI 칩은 AI 워크로드에 최적화된 구조와 기능으로 압도적인 성능과 효율성을 제공합니다. 이러한 칩의 등장으로 AI 기술은 연구실 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 광범위하게 활용될 수 있는 기반이 마련되었습니다. 서버 AI 칩의 가장 두드러진 특징은 바로 병렬 처리 능력입니다. AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 수많은 연산을 동시에 수행해야 하는 특성을 가지고 있습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 서버 AI 칩은 수백 개에서 수천 개에 달하는 코어를 집적하여 한 번에 많은 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 행렬 연산과 같은 AI 연산에 특화된 명령어를 지원하며, 이를 효율적으로 수행하기 위한 전용 연산 유닛을 탑재하고 있습니다. 이러한 병렬 처리 능력과 특화된 연산 능력은 기존 CPU로는 달성하기 어려운 수준의 연산 속도를 가능하게 합니다. 메모리 대역폭 또한 서버 AI 칩의 중요한 특징 중 하나입니다. AI 모델은 학습 및 추론 과정에서 방대한 양의 데이터와 모델 파라미터를 메모리에 저장하고 접근해야 합니다. 따라서 메모리 대역폭이 낮으면 아무리 뛰어난 연산 능력도 병목 현상을 일으켜 성능 저하를 초래하게 됩니다. 이를 해결하기 위해 서버 AI 칩은 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)와 같은 고성능 메모리 기술을 적극적으로 활용하여 데이터 접근 속도를 극대화하고 있습니다. 전력 효율성 역시 서버 AI 칩이 갖추어야 할 필수적인 요소입니다. 데이터센터에서는 수많은 서버 AI 칩이 동시에 작동하며 막대한 양의 전력을 소비합니다. 또한, 발열 문제도 심각하게 고려해야 할 부분입니다. 따라서 서버 AI 칩은 성능 향상과 더불어 전력 소비를 최소화하여 운영 비용을 절감하고 환경 부하를 줄이는 방향으로 발전하고 있습니다. 이는 특정 연산에 대한 최적화, 효율적인 클럭 관리, 저전력 설계 기술 등을 통해 달성됩니다. 서버 AI 칩은 크게 몇 가지 종류로 분류할 수 있습니다. 첫 번째는 GPU(Graphics Processing Unit)입니다. 본래 그래픽 처리를 위해 개발되었지만, GPU의 방대한 병렬 처리 능력이 AI 연산에 매우 효과적임이 발견되면서 AI 시장의 선두 주자로 자리매김했습니다. NVIDIA의 Tesla, Ampere, Hopper 아키텍처 기반 GPU 등이 대표적인 예입니다. 두 번째는 FPGA(Field-Programmable Gate Array)입니다. FPGA는 하드웨어 로직을 프로그래밍할 수 있는 유연성을 제공합니다. 특정 AI 워크로드에 맞게 하드웨어를 재구성할 수 있어 맞춤형 가속기 구현에 유리하며, 낮은 지연 시간과 높은 전력 효율성을 제공하기도 합니다. Xilinx(현재 AMD의 일부) 등이 FPGA 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 세 번째는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)입니다. ASIC은 특정 애플리케이션이나 워크로드에 최적화된 집적회로를 의미합니다. AI 연산만을 위해 설계된 ASIC은 이론적으로 가장 높은 성능과 전력 효율성을 제공할 수 있습니다. 구글의 TPU(Tensor Processing Unit), 아마존의 Inferentia 및 Trainium, 그리고 다양한 스타트업들이 AI ASIC 개발에 적극적으로 참여하고 있습니다. ASIC은 특정 목적에 맞춰 설계되므로 유연성은 떨어지지만, 해당 목적에서는 타의 추종을 불허하는 성능을 발휘합니다. 네 번째는 NPU(Neural Processing Unit)입니다. NPU는 AI 연산, 특히 신경망 연산을 전문적으로 처리하기 위해 설계된 프로세서입니다. 특정 신경망 구조에 최적화된 명령어 세트와 하드웨어 가속기를 포함하고 있어 효율적인 AI 연산을 가능하게 합니다. 최근에는 모바일 기기뿐만 아니라 서버 시장에서도 NPU의 중요성이 커지고 있으며, 다양한 제조사들이 서버용 NPU 개발에 힘쓰고 있습니다. 서버 AI 칩의 주된 용도는 크게 학습(Training)과 추론(Inference)으로 나눌 수 있습니다. 학습은 방대한 양의 데이터를 사용하여 AI 모델의 성능을 향상시키는 과정으로, 높은 연산 능력과 메모리 대역폭을 요구합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차의 센서 데이터를 분석하여 운전 패턴을 학습시키거나, 의료 영상 데이터를 분석하여 질병을 진단하는 모델을 만드는 과정이 이에 해당합니다. 추론은 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 판단을 수행하는 과정입니다. 예를 들어, 사용자의 검색어에 맞는 결과를 추천하거나, 음성 비서가 사용자의 명령을 이해하고 응답하는 모든 과정이 추론입니다. 추론은 실시간으로 빠르게 응답해야 하는 경우가 많기 때문에 낮은 지연 시간과 높은 효율성이 중요합니다. 이 외에도 서버 AI 칩은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템, 시뮬레이션, 과학 연구 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 서버 AI 칩의 발전과 밀접하게 관련된 핵심 기술로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, **AI 모델 아키텍처의 발전**입니다. 트랜스포머(Transformer)와 같은 새로운 모델 아키텍처의 등장으로 인해 이전과는 다른 형태의 연산이 중요해지고 있으며, 이는 AI 칩 설계에도 영향을 미치고 있습니다. 둘째, **첨단 미세 공정 기술**입니다. 반도체 집적도를 높이고 전력 효율성을 개선하기 위해 EUV(Extreme Ultraviolet)와 같은 최첨단 미세 공정 기술이 필수적입니다. 더 작은 나노미터 단위의 공정은 더 많은 트랜지스터를 집적하고 더 높은 성능과 효율을 가능하게 합니다. 셋째, **고성능 컴퓨팅(HPC) 기술과의 융합**입니다. 대규모 병렬 처리를 위한 소프트웨어 및 하드웨어 기술, 고속 상호 연결 기술 등이 서버 AI 칩의 성능을 극대화하는 데 기여합니다. 넷째, **AI 소프트웨어 스택 및 프레임워크와의 연동**입니다. TensorFlow, PyTorch와 같은 AI 프레임워크는 AI 칩의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 최적화된 라이브러리와 컴파일러를 제공합니다. 이러한 소프트웨어 생태계는 AI 칩의 활용성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 마지막으로, **이종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)**에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 하나의 칩 안에 CPU, GPU, NPU, DSP(Digital Signal Processor) 등 다양한 종류의 프로세싱 유닛을 통합하여 각 작업에 가장 적합한 유닛을 활용함으로써 전체적인 성능과 효율성을 높이는 방식입니다. 결론적으로, 서버 AI 칩은 AI 기술의 현재와 미래를 좌우하는 핵심 반도체로서, 그 성능과 효율성은 AI 산업 전반의 발전을 견인하는 중요한 요소입니다. 앞으로도 기술 발전과 함께 더욱 혁신적인 서버 AI 칩들이 등장하여 우리 삶의 다양한 영역에 AI를 더욱 깊숙이 가져올 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 서버 AI 칩 시장예측 2024-2030] (코드 : MONT2407F46749) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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