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수술용 스폰지 시장은 2029년에 11억 9,000만 달러의 수익을 창출할 것으로 예상되며, 2024년에는 0.81억 달러의 수익으로 7.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 수술용 스펀지의 혁신과 외래 환자 시술의 인기가 높아지는 것이 시장 성장을 뒷받침하는 주요 요인입니다. 시장의 확장은 또한 신흥 시장의 성장 가능성이 확대됨에 따라 크게 주도되고 있습니다. 병원 및 외래 수술 센터와 같은 의료 시설의 수가 증가함에 따라 더 많은 수술 절차가 예상되며 이는 다가오는 미래에 수술 용 스펀지에 대한 더 많은 수요를 유도 할 것으로 예상됩니다. 또한, 전 세계적으로 수술용 스폰지 시장의 성장을 촉진하기 위해 빈번한 수술 절차가 필요한 고령 인구 및 연령 관련 질병이 증가하고 있습니다.
수술 용 스폰지 시장 역학
동인: 성장하는 의료 인프라
의료 시스템이 성장할수록 더 많은 수술용 스펀지가 필요하며, 이러한 요구 사항은 크게 증가할 것입니다. 병원, 외래 수술 센터 및 응급실의 수가 증가함에 따라 수술용 스펀지 및 기타 기본 의료 용품에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 스펀지는 혈액과 같은 체액을 흡수하고 주변을 오염 없이 보존하는 데 도움이 되기 때문에 많은 수술과 치료에서 중요한 역할을 합니다. 의료 기관의 성장과 발전은 더 높은 수준의 수술과 환자 치료를 촉진하여 우수한 수술용 스폰지에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.
구속: 잔류 수술용품(RSI)의 위험성
잔류 이물질(RFO)이라고도 하는 잔류 수술 물품(RSI)은 수술 후 의도치 않게 체강 내에 남아있는 수술용 거즈, 도구 또는 기타 물품입니다. 가장 빈번하게 발생하는 RSI 유형은 수술용 스펀지입니다. 의료 시설에서는 수술용 스펀지를 추적하고 기록해야 하기 때문에 운영상의 어려움이 있습니다. 포괄적인 추적 시스템을 구현하고 유지하려면 더 많은 시간, 비용, 교육이 필요하기 때문에 부담이 될 수 있습니다. 따라서 수술 물품의 잔류 위험은 수술용 스펀지 도입을 방해하고 있습니다.
기회: 외래 환자 수술의 채택 증가
외래, 정오, 당일 또는 당일 수술이라고도 하는 외래 수술은 하룻밤 입원이 필요하지 않습니다. 입원 수술에 비해 이러한 시술은 더 편리하고 비용도 저렴합니다. 편도선 절제술, 담낭 절제술, 탈장 복구, 백내장 적출, 점 제거 및 다양한 성형 수술이 외래 환자 시술의 일반적인 예입니다. 전 세계적으로 외래 환자 수술 서비스의 성장은 수술용 스폰지 생산업체와 공급업체에게 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 확장의 일부는 외래 수술 시설과 외래 환자 클리닉의 고유한 요구 사항을 충족하는 데 사용될 것입니다.
트렌드: 수술용 스폰지의 기술 발전
수술용 스펀지는 기술 발전으로 인해 훨씬 더 기능적이고 안전하며 효과적이 되었습니다. 이제 많은 수술용 스펀지에는 X-레이로 쉽게 볼 수 있도록 방사능 불투명 라벨이 부착되어 있습니다. 의료진은 X-레이 감지를 활성화하여 RSI 발생 가능성을 낮추고 환자 안전을 개선할 수 있습니다. 또한 수술용 스폰지에 RFID(무선 주파수 식별) 태그를 부착하여 수술 중에도 실시간으로 추적할 수 있도록 수정할 수 있습니다.
이러한 수술용 스폰지의 기술 개발은 의료진이 직면한 주요 문제를 해결함으로써 환자의 안전뿐만 아니라 수술 절차의 효과와 효율성을 높여 수술용 스폰지에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.

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.

글로벌 마이크로 디스플레이 시장은 2024년 13억 달러에서 2029년 30억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 18.2%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 웨어러블 기기 및 근거리 기기에서의 마이크로 디스플레이 수요 증가, 자동차 애플리케이션에서의 헤드 마운트 디스플레이 배포 증가, 다양한 부문에서의 헤드 마운트 디스플레이(HMD) 채택 증가, MicroLED 및 OLEDoS와 같은 고급 마이크로 디스플레이 수요 증가가 마이크로 디스플레이 시장의 성장을 촉진하는 주요 요인입니다. 마이크로LED는 표준 디스플레이 기술보다 더 높은 밝기, 명암비, 에너지 효율을 제공함으로써 마이크로디스플레이 사업을 촉진할 수 있습니다. 고해상도와 내구성이 뛰어나 AR/VR 헤드셋, 웨어러블, 차량용 헤드업 디스플레이에 사용하기에 적합하며 성능과 사용자 경험의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다.

마이크로디스플레이 시장에 대한 인공지능/차세대 인공지능의 영향
마이크로디스플레이 시장에서 인공지능/차세대 인공지능의 주요 사용 사례로는 콘텐츠 제작, 이미지 처리 및 품질, 사용자 상호 작용, 개인화된 추천 등이 있습니다. AI로 생성된 콘텐츠는 적응형 스토리텔링과 실시간 렌더링을 지원하여 헤드 마운트 디스플레이에서 몰입감을 높이고 매우 세밀한 가상 환경을 제공할 수 있습니다. HMD용 AI 기반 콘텐츠 제작을 통해 몰입감 있고 매우 세밀한 가상 환경을 구축할 수 있으므로 게임, 교육 및 가상 관광 분야의 애플리케이션을 개선할 수 있습니다. 이미지 처리 및 품질 향상은 AI 알고리즘을 활용하여 더 선명하고 다채로운 그래픽을 제공하며, 이는 소형 고해상도 디스플레이에 필수적인 요소입니다. 또한 AI는 스마트워치와 웨어러블에서 사용자 습관과 선호도에 맞춰 직관적이고 반응이 빠른 인터페이스를 만들어 사용자 참여도를 향상시킵니다. 개인 맞춤형 추천은 AI를 사용하여 사용자 데이터를 평가하고 맞춤형 콘텐츠와 제안을 제공함으로써 다양한 첨단 기기에서 만족도와 참여도를 높입니다.

시장 역학:
동인: 웨어러블 기기에서 마이크로 디스플레이에 대한 수요 증가
웨어러블 기기는 데이터 전송에 사용되는 IoT 지원 기기입니다. 이러한 기기에 대한 전 세계적인 수요가 증가함에 따라 소비자들의 관심을 끌기 위해 더 개선되고 효율적인 마이크로 디스플레이가 개발되고 있습니다. 예를 들어, 2023년 초 삼성디스플레이는 마이크로LED 웨어러블 디스플레이를 개발하기 위한 새로운 프로젝트를 시작했습니다. 이 디스플레이를 애플과 삼성전자와 같은 주요 웨어러블 제조업체에 공급할 계획이었습니다. 이와 동시에 삼성전자는 2025년 출시를 목표로 마이크로LED 기반 갤럭시 워치 디바이스 개발에 착수했습니다.

전 세계 디스플레이 제조업체들도 수요 증가에 따라 AR/VR과 같은 웨어러블 기기용 디스플레이 개발 및 출시에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 4월 AUO Corporation은 대만 롱탄 지구에 위치한 LCD 5A 팹을 마이크로LED 생산 시설로 전환할 계획을 발표했습니다. 이 이니셔티브는 웨어러블 디스플레이, 자동차 디스플레이, TV 및 사이니지 디스플레이와 같은 애플리케이션에 초점을 맞춰 2025년 또는 2026년까지 마이크로LED 제조를 시작하는 것을 목표로 합니다.

제약: 높은 자본 투자 및 제조 비용
마이크로 디스플레이는 LCD나 OLED와 같은 기존의 다이렉트 뷰 디스플레이보다 성능과 유용성이 뛰어나지만, 마이크로 디스플레이를 비용 효율적으로 대량 생산하기 위해서는 해결해야 할 여러 제조 과제가 남아 있습니다. 이러한 디스플레이에는 고품질 부품과 고가의 장비가 필요하기 때문에 마이크로 디스플레이의 제조 비용이 증가합니다. LCD와 LCoS 마이크로디스플레이는 경제적이지만, OLED와 하이엔드 마이크로디스플레이는 여전히 고가입니다. 고품질 마이크로디스플레이 제조의 복잡성으로 인해 상당한 생산 비용이 발생합니다. 예를 들어, 유망한 마이크로 디스플레이 기술인 마이크로 LED 디스플레이의 생산 비용은 현재 기존 LED 디스플레이보다 10배나 높아 대중적인 시장 도입에 한계가 있습니다.

기회: 마이크로 LED 기술의 발전
마이크로 LED 기술의 발전은 마이크로 디스플레이 시장에 중요한 기회를 제공하며, 다양한 산업 분야에 걸쳐 상당한 기회를 제공합니다. 마이크로디스플레이는 첨단 실리콘 백플레인을 활용하며, 마이크로LED 마이크로디스플레이는 모놀리식 공정을 사용하여 제조할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 실리콘 웨이퍼에 LED를 직접 제작하거나 전사할 수 있어 TFT-유리 전사 공정에 비해 더 간단합니다. 작은 크기와 개별 발광 다이오드로 잘 알려진 마이크로 LED는 기존 LCD 및 OLED에 비해 향상된 밝기, 에너지 효율성, 빠른 응답 시간, 연장된 수명 등 우수한 디스플레이 특성을 제공합니다. 이러한 특성 덕분에 마이크로 LED는 증강 현실(AR) 안경, 가상 현실(VR) 헤드셋, 스마트워치, 차량용 디스플레이 등 소형 포맷의 고해상도 디스플레이가 필요한 애플리케이션에 이상적인 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.

도전 과제: 디스플레이 지연 시간 단축
NTE(Near-To-Eye) 디바이스 및 애플리케이션 제조업체의 주요 과제 중 하나는 지연 시간이 짧은 디스플레이를 제공하는 것입니다. 지연 시간으로 인한 오류는 종종 이미지 지연을 초래하여 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다. 게임에서 입력 지연이 높으면 게임 플레이가 느리고 반응이 느리게 느껴질 수 있습니다. 낮은 입력 지연 수준은 게이머가 명령에 따라 화면 움직임이 즉각적으로 반응하는 원활한 제어 환경을 즐길 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. 이 문제는 지연된 반응이 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료, 항공우주, 국방과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 노력에도 불구하고 모든 마이크로디스플레이가 탑재된 디바이스는 본질적으로 콘텐츠 프레임 속도, 디스플레이 재생률, 입력 지연과 같은 요소의 영향을 받는 지연 시간 임계값에 직면해 있습니다.