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글로벌 데이터 센터 가속기 시장은 2024년 1,099억 달러로 평가되었으며 2029년에는 3,729억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 27.7%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 클라우드 기반 서비스에 대한 수요가 증가하고 빅데이터 분석에 딥러닝 기술이 급증하면서 데이터센터 가속기 시스템에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다.
데이터 센터 가속기 시장
데이터센터 가속기 시장
2029년까지의 데이터센터 가속기 시장 전망
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데이터 센터 가속기 시장 역학:
동인: 데이터 볼륨의 증가와 빠르고 효율적인 데이터 처리에 대한 긴급한 필요성
데이터 볼륨의 기하급수적인 증가는 그래픽 처리 장치(GPU), FPGA(현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이), ASIC(애플리케이션별 집적 회로)과 같은 데이터 센터 가속기의 개발과 채택을 크게 촉진하고 있습니다. 이러한 가속기는 기존의 중앙 처리 장치(CPU)보다 전문적이고 집약적인 연산 작업을 더 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 소셜 미디어 플랫폼, IoT 디바이스, 온라인 거래, 동영상 스트리밍 및 기타 다양한 소스에서 생성되는 엄청난 양의 데이터는 이러한 가속기가 제공하는 처리 능력을 필요로 합니다.
데이터의 양이 방대하고 복잡하기 때문에 실시간 데이터 분석, 머신러닝(ML), 인공 지능(AI) 작업을 수행하려면 강력한 연산 능력이 필요합니다. 예를 들어 GPU는 딥 러닝(DL) 모델 학습에 필수적인 병렬 처리에 매우 효과적입니다. 이러한 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 세트를 더 빠르게 처리할 수 있으므로 인사이트와 의사 결정 능력이 빨라집니다. AI 및 ML 애플리케이션이 널리 보급됨에 따라 데이터센터의 GPU에 대한 수요가 계속 증가하여 GPU 기술의 발전과 데이터센터 인프라로의 통합을 주도하고 있습니다.
또한 최신 애플리케이션에서 지연 시간이 짧고 처리량이 높은 데이터 처리에 대한 필요성도 중요한 요소 중 하나입니다. 자율주행차, 금융 거래, 의료 진단과 같은 실시간 애플리케이션은 빠른 데이터 처리와 즉각적인 응답 시간에 의존합니다. FPGA와 ASIC은 특정 작업에 맞게 맞춤화할 수 있고 범용 CPU보다 낮은 지연 시간과 높은 효율성을 제공하기 때문에 특히 실시간 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 이러한 특수 하드웨어 솔루션을 통해 데이터센터는 높은 처리량, 지연 시간 최소화, 확장성 및 에너지 효율성을 제공함으로써 최신 애플리케이션 및 서비스의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
또한 컴퓨팅과 데이터 스토리지를 필요한 위치에 더 가깝게 배치하는 것을 목표로 하는 엣지 컴퓨팅의 등장으로 효율적인 데이터센터 가속기의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 스마트 디바이스와 센서 등 엣지에서 생성되는 데이터가 증가하면서 지연 시간과 대역폭 사용량을 최소화하기 위한 로컬 데이터 처리의 필요성이 커지고 있습니다. 데이터센터 가속기는 소규모의 로컬 데이터센터 또는 엣지 디바이스 자체에서도 강력한 연산 기능을 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
제한: 액셀러레이터의 프리미엄 가격
다양한 산업 분야에서 AI 사용이 증가함에 따라 AI 기술에 대한 소비자의 기대치가 높아졌습니다. 그러나 저렴하고 에너지 효율적인 하드웨어 제품, 특히 컴퓨팅 하드웨어의 공급 부족으로 인해 딥러닝 가속기를 비롯한 전용 AI 하드웨어의 개발이 더디게 진행되고 있습니다. 가속기 제조업체들은 이러한 특수 칩을 생산하는 데 드는 높은 복잡성과 비용으로 인해 수요를 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 수요에 비해 공급이 제한되면 특히 AI 및 HPC 애플리케이션에 대한 수요가 많은 시기에는 가격이 상승할 수 있습니다.
산업 전반에서 AI 도입이 증가하고 고성능 컴퓨팅 솔루션에 대한 필요성이 커지면서 가속기에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이러한 수요 측면의 압력으로 인해 제조업체는 프리미엄 가격을 유지할 수 있습니다.
지금까지 구축된 다양한 AI 기술은 AI 시장에 큰 영향을 미치지 못했습니다. NVIDIA와 Tesla의 데이터센터 가속기의 높은 비용 때문에 대부분의 데이터센터 제조업체는 이를 도입하기를 꺼려했습니다. 클라우드 서버 추론 애플리케이션의 경우 보안과 빠른 컴퓨팅을 강화하기 위해 수많은 FPGA가 개발되었지만, 기술적 제약과 안정적인 기계 장치의 높은 비용이 데이터센터 가속기 채택을 저해하고 있습니다.
에너지 효율적인 하드웨어의 가용성 부족은 AI 시장의 성장을 저해하는 주요 제약 요인입니다. 수많은 하드웨어 제조 회사들이 인간 두뇌의 기능을 모방하고 클라우드에서 작업을 실행할 수 있는 AI 칩을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 최근의 발전으로 인해 이러한 AI 칩의 전력 소비량이 50~75와트에 달한다는 점이 부각되고 있습니다. 따라서 AI 애플리케이션에서 장시간 사용할 경우 상당한 열이 발생할 위험이 있습니다.
기회: MLaaS 서비스의 확산
머신러닝은 인공 지능의 하위 집합입니다. 이러한 알고리즘은 사람의 작업을 없애고 독립적으로 작동하도록 설계된 많은 애플리케이션에서 유용합니다. 딥 머신 러닝은 방대한 데이터 세트를 검사하고 패턴을 식별하며 데이터를 기반으로 휴먼 인터페이스의 윤곽을 잡는 데 사용됩니다. 데이터 센터에는 센서를 장착하여 과거 데이터를 필터링하고 제공합니다. 많은 연구 센터에서 효율성과 생산성을 개선하기 위해 과거 데이터에 머신러닝과 AI를 적용하고 있습니다.
AI에 대한 수요가 증가함에 따라 클라우드 서비스를 위한 머신러닝을 제공하는 기업의 수가 증가하고 있습니다. 그 결과 클라우드 기반 기술의 채택이 증가하고 있으며, 이는 데이터 센터 가속기 시장 플레이어에게 성장 기회를 창출하고 있습니다.
딥 러닝은 높은 수요가 예상되며 머신 러닝 기반 시스템은 예측 및 예방적 유지보수에 기여할 수 있습니다. 이러한 시스템은 냉각 효율을 높이고 에너지 효율을 개선하며 온도 및 냉각 시스템을 제어하여 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다. 이는 데이터센터 인프라에서 전기 비용이 매우 중요하기 때문에 특히 중요합니다.
또한 머신러닝은 네트워크 혼잡, 서버 성능, 디스크 사용률을 모니터링하고 데이터 중단을 감지하고 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다. 따라서 머신 러닝 혁명은 데이터센터 인프라를 개선하고 보다 지능적이고 자동화된 데이터 관리를 촉진할 수 있습니다. 서비스형 머신 러닝(MLaaS)은 클라우드 기반 오피스 제품군이 사무실 환경을 변화시킨 것과 마찬가지로 데이터 과학자와 데이터 엔지니어의 일상 업무를 지원하도록 설계된 클라우드 기반 도구 모음을 말합니다. 이러한 MLaaS 도구는 협업, 버전 관리, 병렬화 및 기타 번거로울 수 있는 프로세스를 용이하게 해줍니다.
과제: AI 알고리즘의 불안정성
AI는 컴퓨터를 사용하여 학습할 수 있는 특정 소프트웨어를 실행하는 머신 러닝을 통해 구현됩니다. 머신러닝은 시스템이 알고리즘의 도움을 받아 데이터를 처리하고 해당 데이터 세트에서 특정 기능을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 애플리케이션이 점점 더 복잡해지고 데이터 집약적으로 성장함에 따라 AI 모델의 성능과 정확성이 중요해지고 있습니다. 그러나 알고리즘 예측의 불일치는 비효율과 오류로 이어져 데이터센터 운영의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 문제는 데이터 세트의 다양하고 동적인 특성으로 인해 더욱 악화되며, 이는 AI 기반 프로세스의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 데이터센터에 가속기를 효과적으로 배포하려면 견고하고 신뢰할 수 있는 AI 알고리즘을 확보하는 것이 필수적이며, 운영 무결성과 신뢰성을 유지하기 위해 알고리즘 개발 및 검증을 지속적으로 발전시켜야 합니다.
데이터센터 가속기 시장 생태계
이 시장의 주요 기업으로는 NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc(미국), Intel Corporation(미국), Alphabet Inc.(미국), Qualcomm Technology, Inc(미국) 등 재정적으로 안정적인 데이터센터 가속기 시스템 공급업체가 있습니다. 이 회사들은 수년 동안 시장에서 사업을 운영해 왔으며 다양한 제품 포트폴리오와 강력한 글로벌 영업 및 마케팅 네트워크를 보유하고 있습니다. 잘 알려진 기업들과 함께 그래프코어(영국), 삼바노바 시스템즈(미국)와 같이 이 시장에서 활동하는 중소기업도 다수 존재합니다.
에코시스템별 데이터센터 가속기 시장 전망
애플리케이션별로는 엔터프라이즈 추론 부문이 2024년부터 2029년까지 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
엔터프라이즈 추론 부문은 예측 기간 동안 45.8 %의 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 기업이 대규모 데이터 세트를 보다 효율적이고 정확하게 분석할 수 있도록 AI와 ML 데이터 처리 기능의 통합에 기인할 수 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 도입은 데이터 저장 및 분석을 위한 확장 가능하고 유연한 인프라를 제공함으로써 중요한 역할을 합니다. 또한 빅데이터 분석 도구의 발전으로 데이터를 더욱 정교하고 미묘하게 해석할 수 있게 되었습니다.
최종 사용자별로는 2029년에 헬스케어 부문이 가장 높은 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
의료 부문은 예측 기간 동안 31.8%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상, 게놈 데이터, 웨어러블 기기가 주도하는 의료 데이터의 기하급수적인 증가는 효율적인 처리와 분석을 위한 고급 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. 또한 예측 분석, 개인 맞춤형 의료, 진단 이미징 등 의료 분야에서 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 애플리케이션이 부상하면서 복잡한 모델을 학습하고 실시간 인사이트를 제공하기 위한 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요합니다.
2029년에는 북미 지역이 전체 데이터센터 가속기 시장에서 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.
지역별 데이터센터 가속기 시장
지역별 데이터센터 가속기 시장
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2029년 아시아 태평양 지역의 데이터센터 가속기 시장은 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅의 성장 추세는 Amazon.com, Inc.(미국), Meta Platforms, Inc.(미국), Google LLC(미국), Microsoft Corporation(미국) 등 주요 서비스 제공업체의 데이터센터 투자로 인한 경제적 영향을 급격히 증가시켰습니다. 북미 지역에서 데이터센터 프로젝트 경쟁이 극적으로 증가했습니다. 북미 기업과 연구 기관은 AI 및 머신러닝 연구와 애플리케이션의 선두에 서 있습니다.
상위 데이터센터 액셀러레이터 기업 – 주요 시장 플레이어
데이터 센터 가속기 기업 중 주요 업체로는 NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc(미국), Intel Corporation(미국), Alphabet Inc.(미국), Qualcomm Technology, Inc(미국), Micron Technology, Inc(미국), IBM Corporation(미국), Marvell(미국), Achronix Semiconductor Corporation(미국), Dell Inc.(미국)이 있습니다.
1 서론 (페이지 번호 – 23)
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의
1.3 연구 범위
1.3.1 대상 시장
1.3.2 고려 된 연도
1.3.3 포함 및 제외 항목
1.4 고려되는 통화
1.5 고려되는 단위
1.6 제한 사항
1.7 이해관계자
1.8 변경 사항 요약
1.9 경기 침체의 영향
2 연구 방법론(28페이지)
2.1 연구 데이터
2.1.1 2차 및 1차 연구
2.1.2 2차 데이터
2.1.2.1 주요 보조 출처 목록
2.1.2.2 보조 출처의 주요 데이터
2.1.3 1차 데이터
2.1.3.1 주요 인터뷰 참가자 목록
2.1.3.2 1차 자료의 분류
2.1.3.3 주요 출처의 주요 데이터
2.1.3.4 주요 산업 인사이트
2.2 요인 분석
2.2.1 공급 측면 분석
2.2.2 성장 예측 가정
2.3 시장 규모 추정 방법론
2.3.1 상향식 접근 방식
2.3.1.1 상향식 분석을 사용하여 시장 규모에 도달하는 접근 방식 (수요 측면)
2.3.2 하향식 접근법
2.3.2.1 하향식 분석을 사용하여 시장 규모에 도달하는 접근 방식 (공급 측면)
2.4 시장 분류 및 데이터 삼각측량
2.5 연구 가정
2.6 연구 한계
2.7 위험 평가
2.8 데이터 센터 가속기 시장에 대한 경기 침체 영향을 분석하기 위해 고려되는 매개 변수
3 임원 요약(42페이지)
4 프리미엄 인사이트 (페이지 번호 – 46)
4.1 데이터 센터 가속기 시장의 주요 업체를위한 매력적인 성장 기회
4.2 GPU 프로세서 용 데이터 센터 가속기 시장, 수직 별
4.3 딥 러닝 교육 애플리케이션을위한 데이터 센터 가속기 시장, 프로세서 별
4.4 북미 데이터 센터 가속기 시장, 국가 별
4.5 클라우드 데이터 센터 용 데이터 센터 가속기 시장, 지역별
4.6 지역별 데이터 센터 가속기 시장
4.7 데이터 센터 가속기 시장, 국가 별
5 시장 개요 (페이지 번호 – 50)
5.1 소개
5.2 시장 역학
5.2.1 동인
5.2.1.1 데이터 볼륨 증가 및 빠르고 효율적인 데이터 처리에 대한 긴급한 필요성
5.2.1.2 클라우드 기반 서비스에 대한 수요 증가
5.2.1.3 AI 데이터 센터에서 병렬 컴퓨팅에 대한 관심 증가
5.2.1.4 빅 데이터 분석에서 딥 러닝 기술 채택 급증
5.2.1.5 기업 및 연구원의 데이터 센터 가속기에 대한 수요 증가
5.2.2 제한 사항
5.2.2.1 액셀러레이터의 프리미엄 가격 책정
5.2.2.2 AI 하드웨어 전문가 부족
5.2.2.3 고도로 전문화된 인프라의 필요성
5.2.3 기회
5.2.3.1 FPGA 기반 가속기의 출현
5.2.3.2 MLaaS 오퍼링의 확산
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 AI 알고리즘의 불안정성
5.2.4.2 복잡한 AI 메커니즘
5.2.4.3 데이터 센터의 높은 에너지 소비량
5.3 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드 / 중단
5.4 가격 분석
5.4.1 주요 플레이어의 평균 판매 가격 추세, GPU 별
5.4.2 지역별 평균 판매 가격 추세
5.5 공급망 분석
5.6 생태계 분석
5.7 투자 및 자금 조달 시나리오
5.8 기술 분석
5.8.1 주요 기술
5.8.1.1 텐서 처리 장치(TPU)
5.8.2 보완 기술
5.8.2.1 고대역폭 메모리(HBM)
5.8.3 인접 기술
5.8.3.1 인공 지능(AI)
5.8.3.2 에지 컴퓨팅
5.9 특허 분석
5.10 무역 분석
5.10.1 수입 데이터(HS 코드 847330)
5.10.2 데이터 수출(HS 코드 847330)
5.11 주요 컨퍼런스 및 이벤트, 2024-2025년
5.12 사례 연구 분석
5.12.1 엔비디아와 오크 리지 국립 연구소, 협력하여 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅으로 과학 시뮬레이션 가속화
5.12.2 전자상거래 비즈니스를 위한 AI 가속화 솔루션으로 알리바바 클라우드 FAAS에 힘을 실어주는 자일링스
5.12.3 AMD의 가속기 카드로 콰이쇼우, ASR 서비스 최적화 지원
5.12.4 클렘슨 대학교 연구원들은 엔비디아 NGC 컨테이너를 활용하여 HPC 애플리케이션 배포를 간소화하고 복잡한 작업에 집중합니다.
5.13 관세 및 규제 환경
5.13.1 관세 분석
5.13.2 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
5.13.3 규제 표준
5.14 포터의 다섯 가지 힘 분석
5.14.1 신규 진입자의 위협
5.14.2 대체자의 위협
5.14.3 공급 업체의 협상력
5.14.4 구매자의 협상력
5.14.5 경쟁 경쟁의 강도
5.15 주요 이해관계자 및 구매 기준
5.15.1 구매 프로세스의 주요 이해 관계자
5.15.2 구매 기준
6 데이터 센터 가속기 시장, 프로세서별 (페이지 번호 – 85)
6.1 소개
6.2 GPU
6.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 머신 러닝, 비디오 편집 및 게임 애플리케이션에 통합
6.3 CPU
6.3.1 세그먼트 성장에 기여하는 네트워크 보안, 가상화 및 비디오 처리 애플리케이션
6.4 ASIC
6.4.1 수요를 늘리기위한 비디오 트랜스 코딩 및 암호 화폐 채굴 애플리케이션
6.5 FPGA
6.5.1 부문별 성장을 촉진하기위한 현장 기계 학습 추론 및 비디오 알고리즘 활용
7 데이터 센터 가속기 시장, 애플리케이션별 (페이지 번호 – 99)
7.1 소개
7.2 딥 러닝 교육
7.2.1 음성 인식, 사기 감지 및 동작 감지 애플리케이션에서 딥 러닝을 사용하여 시장 주도
7.3 퍼블릭 클라우드 추론
7.3.1 수요 증대를 위한 확장성 및 비용 효율성 기능
7.4 엔터프라이즈 추론
7.4.1 시장 성장을 가속화하기 위해 비용이 많이 드는 다운 타임과 손실을 피하기 위해 확장 성과 빠른 의사 결정의 필요성
8 데이터센터 가속기 시장, 수직별(106페이지)
8.1 소개
8.2 IT 및 통신
8.2.1 수익성있는 기회를 창출하기위한 네트워크 기능 가상화 및 소프트웨어 정의 네트워킹 트렌드
8.3 헬스케어
8.3.1 수요 증가를위한 게놈 시퀀싱, 의료 이미징 및 신약 개발 애플리케이션
8.4 BFSI
8.4.1 시장 성장을 촉진하기위한 고빈도 거래, 위험 모델링 및 사기 탐지 요구 사항
8.5 정부
8.5.1 수요를 늘리기위한 국가 안보, 감시 및 위험 관리 애플리케이션
8.6 에너지
8.6.1 시장 성장을 촉진하기 위해 사이버 공격으로부터 보호하기위한 보안 조치의 필요성
8.7 기타 업종
9 유형별 데이터 센터 가속기 시장 (페이지 번호 – 113)
9.1 소개
9.2 클라우드 데이터 센터
9.2.1 가속기에 대한 수요를 높이기 위해 데이터 센터의 교육 및 추론 작업에서 AI 및 MI 사용 증가
9.3 HPC 데이터 센터
9.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 복잡한 분석이 필요한 알고리즘을 실행하기 위한 HPC 채택 증가
10 지역별 데이터센터 가속기 시장(페이지 번호 – 125)
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 북미 데이터 센터 가속기 시장에 대한 경기 침체 영향
10.2.2 미국
10.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 IT 운영을 확장하기위한 클라우드 컴퓨팅 기술 배포 증가
10.2.3 캐나다
10.2.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 AI 기관의 연구 자금 증가
10.2.4 멕시코
10.2.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 하이퍼 스케일 클라우드 플랫폼에 대한 투자 확대
10.3 유럽
10.3.1 유럽의 데이터 센터 가속기 시장에 대한 경기 침체 영향
10.3.2 독일
10.3.2.1 시장 성장을 가속화하기위한 클라우드 컴퓨팅 및 코 로케이션 서비스에 대한 선호도 증가
10.3.3 영국
10.3.3.1 시장을 주도하기위한 AI 및 클라우드 기술에 대한 급증하는 수요
10.3.4 프랑스
10.3.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 디지털 혁신을 촉진하기위한 정부 이니셔티브 증가
10.3.5 유럽의 나머지 지역
10.4 아시아 태평양
10.4.1 아시아 태평양 지역의 데이터 센터 가속기 시장에 대한 경기 침체 영향
10.4.2 중국
10.4.2.1 시장을 주도하기위한 빅 데이터 분석 및 고성능 컴퓨팅 기술의 배포 증가
10.4.3 인도
10.4.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 클라우드 서비스를 사용하여 IT 인프라를 현대화하기위한 이니셔티브 증가
10.4.4 일본
10.4.4.1 탄소 중립 사회를 달성하기 위해 그린 데이터 센터 건설 증가로 수요 증가
10.4.5 나머지 아시아 태평양 지역
10.5 ROW
10.5.1 데이터 센터 가속기 시장에 대한 경기 침체 영향
10.5.2 남미
10.5.2.1 시장 성장에 기여하기 위해 로컬 클라우드 운영 지원에 대한 강조 증가
10.5.3 중동 및 아프리카
10.5.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 클라우드 컴퓨팅 기술 배포 증가
10.5.3.2 GCC 국가
10.5.3.3 아프리카 및 기타 중동 지역
11 경쟁 환경 (페이지 번호 – 154)
11.1 개요
11.2 주요 업체 전략 / 승리 할 권리, 2020-2024 년
11.3 시장 점유율 분석, 2023
11.4 수익 분석, 2020-2023
11.5 회사 가치 평가 및 재무 지표
11.6 브랜드 / 제품 비교
11.7 회사 평가 매트릭스 : 주요 업체, 2023 년
11.7.1 별
11.7.2 신흥 리더
11.7.3 퍼베이시브 플레이어
11.7.4 참가자
11.7.5 회사 발자국
11.7.5.1 회사 발자국
11.7.5.2 유형 발자국
11.7.5.3 프로세서 풋 프린트
11.7.5.4 애플리케이션 풋프린트
11.7.5.5 수직 풋프린트
11.7.5.6 지역 풋프린트
11.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/SME, 2023년
11.8.1 진보적 인 기업
11.8.2 반응 형 기업
11.8.3 역동적 인 기업
11.8.4 시작 블록
11.8.5 경쟁 벤치마킹, 스타트 업 / SME, 2023 년
11.8.5.1 주요 스타트 업 / 중소기업의 상세 목록
11.8.5.2 주요 스타트 업 / 중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 및 트렌드
11.9.1 제품 출시
11.9.2 거래
12 회사 프로필 (페이지 번호 – 174)
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