| ■ 영문 제목 : Global AI in Hardware Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D1118 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 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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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 하드웨어용 AI 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 하드웨어용 AI은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 하드웨어용 AI 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 하드웨어용 AI은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 하드웨어용 AI의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 하드웨어용 AI 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
하드웨어용 AI 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 하드웨어용 AI 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 스마트폰, 웨어러블 제품, 워크스테이션 시스템, 이미징 시스템, 기타) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 하드웨어용 AI 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 하드웨어용 AI 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 하드웨어용 AI 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 하드웨어용 AI 기술의 발전, 하드웨어용 AI 신규 진입자, 하드웨어용 AI 신규 투자, 그리고 하드웨어용 AI의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 하드웨어용 AI 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 하드웨어용 AI 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 하드웨어용 AI 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 하드웨어용 AI 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 하드웨어용 AI 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 하드웨어용 AI 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 하드웨어용 AI 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
하드웨어용 AI 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
스마트폰, 웨어러블 제품, 워크스테이션 시스템, 이미징 시스템, 기타
*** 용도별 세분화 ***
가전, 자동차, IT 및 통신, 소매, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Nvidia Corporation,Intel Corporation,Qualcomm Inc.,Samsung,Xilinx, Inc.,AMD,Microsoft,Apple
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 하드웨어용 AI 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 하드웨어용 AI 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 하드웨어용 AI 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 하드웨어용 AI은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※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.
■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 하드웨어용 AI 시장분석 ■ 지역별 하드웨어용 AI에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 하드웨어용 AI 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Nvidia Corporation,Intel Corporation,Qualcomm Inc.,Samsung,Xilinx, Inc.,AMD,Microsoft,Apple – Nvidia Corporation – Intel Corporation – Qualcomm Inc. ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]하드웨어용 AI 이미지 하드웨어용 AI 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 하드웨어용 AI 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 하드웨어용 AI 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 하드웨어용 AI 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 하드웨어용 AI 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 기업별 하드웨어용 AI 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 하드웨어용 AI 판매량 시장 점유율 2023 기업별 하드웨어용 AI 매출 시장 2023 기업별 글로벌 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 하드웨어용 AI 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 2023 미주 하드웨어용 AI 판매량 (2019-2024) 미주 하드웨어용 AI 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 하드웨어용 AI 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 하드웨어용 AI 매출 (2019-2024) 유럽 하드웨어용 AI 판매량 (2019-2024) 유럽 하드웨어용 AI 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 하드웨어용 AI 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 하드웨어용 AI 매출 (2019-2024) 미국 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 캐나다 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 멕시코 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 브라질 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 중국 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 일본 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 한국 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 인도 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 호주 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 독일 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 프랑스 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 영국 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 러시아 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 이집트 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 터키 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 하드웨어용 AI 시장규모 (2019-2024) 하드웨어용 AI의 제조 원가 구조 분석 하드웨어용 AI의 제조 공정 분석 하드웨어용 AI의 산업 체인 구조 하드웨어용 AI의 유통 채널 글로벌 지역별 하드웨어용 AI 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 하드웨어용 AI 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 하드웨어용 AI 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 하드웨어용 AI 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※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 ## 하드웨어용 인공지능(AI in Hardware)의 이해 인공지능(AI)은 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술입니다. 이러한 인공지능 기술이 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어 자체에 통합되어 작동하는 것을 '하드웨어용 인공지능(AI in Hardware)'이라고 합니다. 이는 AI 연산을 효율적으로 수행하기 위해 특화된 하드웨어 설계를 의미하며, 전통적인 범용 컴퓨팅 하드웨어와는 차별화되는 개념입니다. 하드웨어용 인공지능의 핵심은 AI 알고리즘, 특히 딥러닝과 같은 복잡한 신경망 연산을 빠르고 에너지 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 전용 하드웨어 가속기입니다. 이러한 하드웨어는 행렬 곱셈, 컨볼루션 연산 등 AI 모델 학습 및 추론에 필수적인 연산을 최적화하여, 일반 CPU나 GPU로는 달성하기 어려운 수준의 성능과 전력 효율성을 제공합니다. **하드웨어용 인공지능의 주요 특징**은 다음과 같습니다. 첫째, **특화된 연산 능력**입니다. AI, 특히 딥러닝은 대규모 행렬 및 텐서 연산을 요구합니다. 하드웨어용 AI는 이러한 연산에 최적화된 아키텍처를 갖추고 있어, 기존 범용 프로세서 대비 훨씬 빠른 속도로 연산을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 신경망의 뉴런 활성화를 계산하는 데 사용되는 곱셈-누산(MAC) 연산을 병렬적으로 대량 처리할 수 있도록 설계됩니다. 둘째, **높은 에너지 효율성**입니다. AI 연산은 많은 전력을 소비하는데, 이는 특히 모바일 기기, IoT 장치와 같이 전력 제약이 심한 환경에서 큰 문제가 됩니다. 하드웨어용 AI는 전용 회로 설계를 통해 불필요한 연산을 줄이고 특정 연산에 집중함으로써 전력 소비를 최소화합니다. 이는 배터리 수명을 연장하고 운영 비용을 절감하는 데 기여합니다. 셋째, **실시간 처리 능력**입니다. 자율 주행 자동차의 사물 인식, 스마트폰의 음성 비서 응답, 공장 자동화 설비의 이상 탐지 등 많은 AI 응용 분야에서는 매우 짧은 시간 안에 결과를 도출해야 하는 실시간 처리가 필수적입니다. 하드웨어 가속기는 이러한 실시간 요구사항을 충족시키기 위한 핵심 요소입니다. 넷째, **맞춤형 설계 가능성**입니다. 특정 AI 워크로드나 응용 분야에 맞춰 최적화된 하드웨어를 설계할 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 범용 하드웨어로는 구현하기 어려운 미세한 성능 개선이나 특정 기능 추가를 가능하게 합니다. 하드웨어용 인공지능은 그 목적과 기능에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 가장 대표적인 종류 중 하나는 **AI 가속기(AI Accelerator)**입니다. 이는 GPU(Graphics Processing Unit)처럼 범용적인 병렬 처리 능력을 가지면서도 AI 연산에 특화된 구조를 갖춘 하드웨어를 의미합니다. 초기에는 그래픽 처리를 위해 개발되었던 GPU가 병렬 연산 능력 덕분에 AI 연산에도 활용되기 시작했고, 현재는 AI 연산에 더욱 최적화된 GPU들이 개발되고 있습니다. 더 나아가, 신경망 연산만을 위해 설계된 **NPU(Neural Processing Unit)** 또는 **TPU(Tensor Processing Unit)**와 같은 전용 프로세서들이 등장했습니다. 이러한 NPU/TPU는 행렬 연산에 특화된 MAC 유닛을 다수 포함하고 있어, GPU보다 특정 AI 워크로드에서 더 높은 성능과 효율성을 제공할 수 있습니다. 다른 종류로는 **FPGA(Field-Programmable Gate Array)**를 활용한 AI 하드웨어입니다. FPGA는 프로그래밍이 가능한 반도체 칩으로, 사용자가 회로 설계를 직접 변경하여 특정 AI 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 구현할 수 있습니다. 이는 유연성이 높다는 장점이 있어, 새로운 AI 모델이나 알고리즘이 계속해서 개발되는 환경에서 빠르게 적용하기 좋습니다. 또한, **ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)**은 특정 응용 프로그램만을 위해 설계된 집적회로입니다. AI 워크로드에 최적화된 ASIC은 최고의 성능과 효율성을 제공할 수 있지만, 설계 및 제작 비용이 매우 높고 유연성이 떨어진다는 단점이 있습니다. 따라서 대규모 양산이 필요한 AI 서비스나 특정 하드웨어 제품에 주로 사용됩니다. 하드웨어용 인공지능의 **용도**는 매우 광범위합니다. **데이터센터**에서는 대규모 AI 모델 학습 및 서비스 제공을 위해 고성능 AI 가속기(GPU, 전용 AI 칩 등)가 필수적입니다. 이를 통해 수많은 사용자의 AI 요청을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. **자율 주행 자동차** 분야에서는 실시간으로 센서 데이터를 분석하고 복잡한 주행 결정을 내리기 위해 차량 내부에 탑재된 AI 하드웨어가 핵심적인 역할을 합니다. 카메라, 라이다, 레이더 등으로부터 수집된 데이터를 빠르게 처리하여 차선 인식, 보행자 감지, 경로 계획 등을 수행합니다. **스마트폰 및 모바일 기기**에서는 온디바이스(On-device) AI를 구현하기 위해 저전력, 고효율의 AI 프로세서(NPU 등)가 탑재됩니다. 이를 통해 음성 인식, 이미지 처리, 자연어 처리 등의 AI 기능을 네트워크 연결 없이도 빠르고 안전하게 처리할 수 있으며, 배터리 소모를 줄여줍니다. **산업 자동화 및 로봇 공학** 분야에서는 공장 내에서의 품질 검사, 로봇 팔의 정밀 제어, 예측 유지보수 등을 위해 AI 하드웨어가 활용됩니다. 이를 통해 생산성을 높이고 불량률을 낮추며 설비의 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다. **의료 분야**에서는 의료 영상 분석을 통한 질병 진단 보조, 신약 개발 과정에서의 데이터 분석, 웨어러블 기기를 통한 건강 모니터링 등 다양한 AI 응용에 하드웨어 가속기가 사용됩니다. 하드웨어용 인공지능을 구현하고 발전시키는 데에는 다양한 **관련 기술**들이 필요합니다. 가장 중요한 기술 중 하나는 **반도체 설계 기술**입니다. AI 연산에 최적화된 새로운 아키텍처를 개발하고, 고성능 및 저전력 특성을 동시에 달성하기 위한 미세 공정 기술 등이 핵심입니다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 같이 인간의 뇌 구조를 모방한 하드웨어 설계 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 또한, **소프트웨어 및 컴파일러 기술**도 매우 중요합니다. 고수준의 AI 모델을 효율적인 하드웨어 코드로 변환하고, 하드웨어의 잠재력을 최대한 이끌어낼 수 있는 컴파일러 및 최적화 도구 개발이 필수적입니다. TensorFlow, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크와의 연동성도 중요하게 고려됩니다. **메모리 기술** 역시 하드웨어용 AI의 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. AI 모델은 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로, 데이터 접근 속도가 빠르고 에너지 효율적인 메모리 시스템(예: HBM, 고대역폭 메모리)의 개발 및 통합이 중요합니다. **전력 관리 기술**은 저전력 AI 하드웨어를 구현하는 데 필수적입니다. AI 연산의 특성에 따라 동적으로 전력을 조절하고, 불필요한 전력 소모를 줄이는 기술들이 중요하게 연구되고 있습니다. 최근에는 **양자 컴퓨팅 기술**과의 융합을 통해 기존의 컴퓨팅 능력으로는 해결하기 어려운 복잡한 AI 문제를 해결하려는 시도도 이루어지고 있으며, 이는 미래의 하드웨어용 인공지능 발전에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다. 결론적으로, 하드웨어용 인공지능은 AI 기술의 발전과 더불어 더욱 중요해지고 있으며, 이는 우리 사회 곳곳에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 특화된 하드웨어 설계를 통해 AI 연산의 효율성과 속도를 극대화함으로써, 인공지능은 더욱 빠르고 스마트하게 우리 삶 속에 자리 잡게 될 것입니다. |
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