| ■ 영문 제목 : Global Server AI Chip Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E46749 ■ 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 서버 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 서버 AI 칩 산업 체인 동향 개요, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 서버 AI 칩의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 서버 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 서버 AI 칩 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 서버 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 서버 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 : 7nm, 12nm, 14nm, 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 서버 AI 칩 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 서버 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 서버 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 서버 AI 칩에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 서버 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 서버 AI 칩에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 서버 AI 칩과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 서버 AI 칩 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 서버 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]
서버 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
– 7nm, 12nm, 14nm, 기타
용도별 시장 세그먼트
– 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 기타
주요 대상 기업
– SK Telecom, Rebellions, FuriosaAI, AMD, Sophgo, Cambricon, NVIDIA, Intel, Think Force, MOFFETT AI, Hisilicon, T-Head, Baidu, Lluvatar Corex
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.
– 서버 AI 칩 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 서버 AI 칩의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 서버 AI 칩의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 서버 AI 칩 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 서버 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 서버 AI 칩 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 서버 AI 칩의 산업 체인.
– 서버 AI 칩 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 SK Telecom Rebellions FuriosaAI ■ 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]- 서버 AI 칩 이미지 - 종류별 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 서버 AI 칩 판매량 (2019-2030) - 세계의 서버 AI 칩 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 서버 AI 칩 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 서버 AI 칩 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 서버 AI 칩 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 지역별 서버 AI 칩 소비 금액 시장 점유율 - 북미 서버 AI 칩 소비 금액 - 유럽 서버 AI 칩 소비 금액 - 아시아 태평양 서버 AI 칩 소비 금액 - 남미 서버 AI 칩 소비 금액 - 중동 및 아프리카 서버 AI 칩 소비 금액 - 세계의 종류별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 서버 AI 칩 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 서버 AI 칩 평균 가격 - 세계의 용도별 서버 AI 칩 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 서버 AI 칩 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 서버 AI 칩 평균 가격 - 북미 서버 AI 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 서버 AI 칩 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 서버 AI 칩 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 서버 AI 칩 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 유럽 서버 AI 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 서버 AI 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 서버 AI 칩 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 서버 AI 칩 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 영국 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 러시아 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 서버 AI 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 서버 AI 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 서버 AI 칩 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 서버 AI 칩 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 일본 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 한국 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 인도 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 호주 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 남미 서버 AI 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 서버 AI 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 서버 AI 칩 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 서버 AI 칩 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 서버 AI 칩 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 서버 AI 칩 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 서버 AI 칩 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 서버 AI 칩 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 이집트 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 서버 AI 칩 소비 금액 및 성장률 - 서버 AI 칩 시장 성장 요인 - 서버 AI 칩 시장 제약 요인 - 서버 AI 칩 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 서버 AI 칩의 제조 비용 구조 분석 - 서버 AI 칩의 제조 공정 분석 - 서버 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 ## 서버 AI 칩의 이해 현대 정보 기술의 핵심 동력으로 자리매김한 인공지능(AI)은 방대한 양의 데이터를 학습하고 복잡한 연산을 수행함으로써 놀라운 성능을 발휘하고 있습니다. 이러한 AI 기술의 발전 뒤에는 이를 가능하게 하는 강력한 하드웨어, 바로 서버 AI 칩이 존재합니다. 서버 AI 칩은 기존의 중앙처리장치(CPU)만으로는 감당하기 어려운 AI 연산 특유의 부하를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 고성능 반도체입니다. 이는 데이터센터에서 이루어지는 AI 학습 및 추론 과정 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 수행하며, AI 기반 서비스의 속도와 품질을 결정짓는 중요한 요소라 할 수 있습니다. 서버 AI 칩의 가장 두드러진 특징은 바로 **병렬 처리 능력**입니다. AI 연산, 특히 딥러닝 모델의 연산은 수많은 데이터를 동시에 처리해야 하는 경우가 많습니다. 전통적인 CPU는 순차적인 처리 방식에 최적화되어 있어 이러한 작업에 비효율적입니다. 반면, 서버 AI 칩은 수많은 연산 코어를 내장하여 수십, 수백만 개의 작업을 동시에 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 병렬 처리는 특히 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 가속화하는 데 결정적인 역할을 합니다. 또한, AI 연산은 부동소수점 연산이 빈번하게 발생하는데, 서버 AI 칩은 이러한 연산을 위한 특화된 명령어 세트와 높은 정밀도를 지원하는 연산 유닛을 갖추고 있어 연산 효율성을 극대화합니다. AI 모델의 복잡성이 증대함에 따라, 칩의 **메모리 대역폭과 용량** 또한 중요한 고려 사항이 됩니다. AI 모델은 학습 과정에서 엄청난 양의 가중치와 활성화 값을 메모리에 저장하고 불러와야 합니다. 서버 AI 칩은 이러한 메모리 접근 지연 시간을 최소화하기 위해 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)와 같은 최신 메모리 기술을 채택하거나, 칩 내부에 대규모 캐시 메모리를 탑재하여 데이터 접근 속도를 향상시킵니다. 이는 AI 모델의 학습 속도를 직접적으로 좌우하는 요소가 됩니다. 서버 AI 칩은 크게 몇 가지 주요 종류로 구분될 수 있습니다. 가장 대표적인 것이 **GPU(Graphics Processing Unit)**입니다. 본래 그래픽 처리를 위해 개발되었지만, GPU의 방대한 병렬 처리 능력은 AI 연산에 매우 효과적인 것으로 밝혀졌습니다. NVIDIA의 Tensor Core와 같은 AI 특화 연산 유닛이 탑재된 GPU는 딥러닝 학습 및 추론 분야에서 압도적인 성능을 보여주고 있으며, 현재 서버 AI 칩 시장의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 다음으로 **ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)**입니다. ASIC은 특정 애플리케이션, 즉 AI 연산에 최적화되어 설계된 주문형 반도체입니다. 특정 연산에 맞춰 하드웨어 로직이 구성되기 때문에 GPU보다 훨씬 높은 에너지 효율성과 성능을 달성할 수 있다는 장점이 있습니다. Google의 TPU(Tensor Processing Unit), Amazon의 Inferentia 및 Trainium 등이 대표적인 AI ASIC으로, 각 회사에서 자체적으로 개발하여 자사의 클라우드 서비스에 활용하거나 특정 AI 워크로드에 최적화된 성능을 제공합니다. 또한, **FPGA(Field-Programmable Gate Array)** 역시 AI 연산에 활용될 수 있습니다. FPGA는 프로그래밍 가능한 반도체로, 하드웨어 로직을 유연하게 구성할 수 있다는 특징을 가집니다. 특정 AI 모델이나 알고리즘에 맞춰 하드웨어를 재구성할 수 있어 실험적인 AI 연구나 특정 요구사항에 맞는 고성능 추론이 필요한 경우에 유용하게 사용될 수 있습니다. 하지만 일반적으로 GPU나 ASIC에 비해 집적도나 최대 성능 면에서는 다소 한계가 있을 수 있습니다. 서버 AI 칩의 주요 용도는 크게 **AI 학습(Training)과 AI 추론(Inference)**으로 나눌 수 있습니다. AI 학습은 대규모 데이터를 이용하여 AI 모델의 성능을 향상시키는 과정으로, 매우 많은 연산량과 복잡한 데이터 처리가 요구됩니다. 이 과정에서 서버 AI 칩은 반복적인 행렬 연산, 합성곱 연산 등을 고속으로 수행하여 모델 학습 시간을 단축시킵니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델을 수억 개의 이미지로 학습시키거나, 자연어 처리 모델을 방대한 텍스트 데이터로 학습시키는 데 필수적입니다. AI 추론은 학습이 완료된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 과정입니다. 예를 들어, 음성 비서가 사용자의 명령을 이해하고 응답하거나, 자율 주행 자동차가 주변 환경을 인식하여 주행하는 데 필요한 판단을 내리는 모든 과정이 AI 추론에 해당합니다. 추론은 실시간성이 중요하기 때문에 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 요구하며, 이를 위해 서버 AI 칩은 효율적인 연산과 빠른 데이터 처리를 담당합니다. 클라우드 기반의 AI 서비스, 실시간 추천 시스템, 추천 알고리즘 구동 등 다양한 분야에서 AI 추론이 이루어지고 있으며, 서버 AI 칩의 역할이 매우 중요합니다. 서버 AI 칩의 성능과 효율성을 높이기 위한 다양한 관련 기술들이 지속적으로 발전하고 있습니다. **AI 모델 경량화(Model Quantization and Pruning)** 기술은 AI 모델의 크기를 줄이고 연산량을 감소시켜 추론 속도를 높이는 데 기여합니다. 이를 통해 저전력 및 제한된 컴퓨팅 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 또한, **신경망 구조 최적화(Neural Architecture Search, NAS)** 기술은 특정 작업에 가장 적합한 신경망 구조를 자동으로 탐색하고 설계함으로써 AI 모델의 성능을 향상시킵니다. 하드웨어 측면에서는 **혼합 정밀도 연산(Mixed-Precision Computing)** 기술이 주목받고 있습니다. AI 연산에서 항상 높은 정밀도의 연산이 필요한 것은 아니며, 일부 연산은 낮은 정밀도로 수행해도 충분한 성능을 낼 수 있습니다. 혼합 정밀도 연산은 연산의 중요도에 따라 FP32, FP16, INT8 등 다양한 정밀도를 혼합하여 사용함으로써 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 효과를 가져옵니다. 또한, 칩 간의 **고속 상호 연결(High-Speed Interconnect)** 기술 또한 서버 AI 시스템의 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 여러 개의 AI 칩이 협력하여 학습 또는 추론 작업을 수행할 때, 칩 간의 데이터 통신 속도가 느리면 병목 현상이 발생하여 전체 시스템 성능이 저하될 수 있습니다. NVLink와 같은 고속 인터커넥트 기술은 이러한 문제를 해결하여 여러 개의 GPU나 AI 가속기 간의 효율적인 데이터 교환을 가능하게 합니다. 최근에는 **칩렛(Chiplet)** 기술의 발전도 주목할 만합니다. 칩렛은 하나의 큰 칩을 여러 개의 작은 칩(칩렛)으로 분할하여 각각 독립적으로 제조한 후, 이를 하나의 패키지로 통합하는 기술입니다. 이 기술을 통해 고도로 집적된 AI 칩을 보다 유연하고 경제적으로 생산할 수 있으며, 각 칩렛을 특정 기능에 최적화하여 맞춤형 AI 가속기를 구성하는 것이 가능해집니다. 결론적으로, 서버 AI 칩은 단순한 연산 장치를 넘어 AI 기술 혁신의 심장부 역할을 수행하고 있습니다. GPU, ASIC 등 다양한 형태의 서버 AI 칩은 폭발적으로 증가하는 AI 워크로드를 효율적으로 처리하며, 인공지능의 발전 속도를 가속화하고 있습니다. 앞으로도 더욱 발전된 아키텍처, 효율적인 메모리 기술, 그리고 최적화된 소프트웨어 스택을 통해 서버 AI 칩은 우리 사회의 다양한 분야에서 인공지능의 가능성을 현실로 만들어가는 핵심적인 동력이 될 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 서버 AI 칩 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E46749) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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