| ■ 영문 제목 : AI SoC Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2406B6826 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자&반도체 |
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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, AI SoC 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 AI SoC 시장을 대상으로 합니다. 또한 AI SoC의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 AI SoC 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. AI SoC 시장은 보안, 자동차 전자, 스마트홈, 가전, 기타를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 AI SoC 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 AI SoC 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
AI SoC 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 AI SoC 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 AI SoC 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 싱글 코어 CPUSoC, 듀얼 코어 CPUSoC), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 AI SoC 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 AI SoC 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 AI SoC 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 AI SoC 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 AI SoC 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 AI SoC 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 AI SoC에 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 AI SoC 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]
AI SoC 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
– 싱글 코어 CPUSoC, 듀얼 코어 CPUSoC
■ 용도별 시장 세그먼트
– 보안, 자동차 전자, 스마트홈, 가전, 기타
■ 지역별 및 국가별 글로벌 AI SoC 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
– Kneron, Hisilicon, Rockchip Electronics, Aispeech, WuQi Micro, Eeasy Tech, SENSLAB, Shanghai Fullhan Microelectronics, Ingenic Semiconductor, Shanghai Artosyn, Rebellions Inc, Synaptics, OCE Technology, SEMIFIVE, Atlazo, Ambarella
[주요 챕터의 개요]
1 장 : AI SoC의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 AI SoC 시장 규모
3 장 : AI SoC 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 AI SoC 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 AI SoC 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
※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 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 AI SoC 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 Kneron, Hisilicon, Rockchip Electronics, Aispeech, WuQi Micro, Eeasy Tech, SENSLAB, Shanghai Fullhan Microelectronics, Ingenic Semiconductor, Shanghai Artosyn, Rebellions Inc, Synaptics, OCE Technology, SEMIFIVE, Atlazo, Ambarella Kneron Hisilicon Rockchip Electronics 8. 글로벌 AI SoC 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. AI SoC 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 AI SoC 세그먼트, 2023년 - 용도별 AI SoC 세그먼트, 2023년 - 글로벌 AI SoC 시장 개요, 2023년 - 글로벌 AI SoC 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 AI SoC 매출, 2019-2030 - 글로벌 AI SoC 판매량: 2019-2030 - AI SoC 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 AI SoC 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 AI SoC 가격 - 글로벌 용도별 AI SoC 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 AI SoC 가격 - 지역별 AI SoC 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 지역별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 지역별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 미국 AI SoC 시장규모 - 캐나다 AI SoC 시장규모 - 멕시코 AI SoC 시장규모 - 유럽 국가별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 독일 AI SoC 시장규모 - 프랑스 AI SoC 시장규모 - 영국 AI SoC 시장규모 - 이탈리아 AI SoC 시장규모 - 러시아 AI SoC 시장규모 - 아시아 지역별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 중국 AI SoC 시장규모 - 일본 AI SoC 시장규모 - 한국 AI SoC 시장규모 - 동남아시아 AI SoC 시장규모 - 인도 AI SoC 시장규모 - 남미 국가별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 브라질 AI SoC 시장규모 - 아르헨티나 AI SoC 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 AI SoC 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 AI SoC 판매량 시장 점유율 - 터키 AI SoC 시장규모 - 이스라엘 AI SoC 시장규모 - 사우디 아라비아 AI SoC 시장규모 - 아랍에미리트 AI SoC 시장규모 - 글로벌 AI SoC 생산 능력 - 지역별 AI SoC 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - AI SoC 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 인공지능 반도체, 즉 AI SoC는 인공지능 연산을 효율적으로 처리하기 위해 특화된 기능을 통합한 시스템 온 칩(System on Chip, SoC)을 의미합니다. 기존의 범용 프로세서가 아닌, AI 알고리즘의 요구사항에 맞춰 신경망 처리 장치(Neural Processing Unit, NPU), 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU), 디지털 신호 처리기(Digital Signal Processor, DSP) 등 다양한 컴퓨팅 유닛들을 하나의 칩에 집적하여 최고의 성능과 전력 효율성을 달성하는 것을 목표로 합니다. AI SoC의 핵심적인 특징은 바로 **AI 연산 특화**입니다. 딥러닝과 같은 AI 알고리즘은 행렬 곱셈, 합성곱 등 특정 연산을 반복적으로 수행하는 경우가 많은데, AI SoC는 이러한 연산에 최적화된 하드웨어를 내장하여 기존 CPU나 GPU 대비 월등히 빠른 속도와 낮은 전력 소모를 제공합니다. 예를 들어, NPU는 신경망의 계층 구조와 연산 패턴을 이해하고 이를 효율적으로 처리하도록 설계되어 있어, 이미지 인식, 자연어 처리 등의 작업을 기존 방식보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있습니다. 또한, AI 학습 및 추론에 필요한 대규모 데이터 처리를 위해 고대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)와 같은 메모리 인터페이스도 함께 집적되어 데이터 병목 현상을 최소화합니다. AI SoC는 그 용도와 설계 방식에 따라 다양한 종류로 분류될 수 있습니다. 크게 **데이터센터용 AI SoC**, **엣지 AI SoC**, 그리고 **모바일 AI SoC**로 나누어 볼 수 있습니다. 데이터센터용 AI SoC는 대규모 딥러닝 모델 학습 및 추론을 위해 설계됩니다. 수백, 수천 개의 AI SoC가 클러스터로 구성되어 방대한 양의 데이터를 처리하며, 높은 컴퓨팅 성능과 확장성이 중요한 요소입니다. 주로 클라우드 서비스 제공업체나 대규모 연구기관에서 활용되며, NVIDIA의 GPU 기반 AI 가속기나 Google의 TPU(Tensor Processing Unit) 등이 대표적인 예입니다. 이들은 수 테라플롭스(TFLOPS) 이상의 연산 성능을 제공하며, 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위한 고급 메모리 관리 기능 등을 갖추고 있습니다. 엣지 AI SoC는 스마트폰, 자율주행차, CCTV, 스마트 스피커 등 최종 사용자 기기(End-device)에 탑재되어 로컬 환경에서 AI 연산을 직접 수행하는 데 초점을 맞춥니다. 데이터센터와 달리 제한된 전력 공급과 컴퓨팅 자원 환경에서 높은 성능을 발휘해야 하므로, 저전력 설계와 특정 AI 기능에 대한 효율성이 매우 중요합니다. 이미지 분류, 객체 감지, 음성 인식 등 실시간으로 빠른 반응이 필요한 애플리케이션에 사용되며, Qualcomm의 스냅드래곤 시리즈, Apple의 A시리즈 및 M시리즈 칩셋, NXP의 i.MX 시리즈 등 다양한 제조사에서 엣지 AI SoC를 선보이고 있습니다. 이러한 엣지 AI SoC는 딥러닝 모델의 크기를 최적화하고 하드웨어 가속 기능을 적극 활용하여 배터리 소모를 최소화하면서도 만족스러운 AI 성능을 제공합니다. 모바일 AI SoC는 스마트폰, 태블릿 등 휴대용 기기에 탑재되는 AI SoC를 지칭합니다. 이는 엣지 AI SoC의 일종으로 볼 수도 있지만, 모바일 환경의 특성을 더욱 고려한 설계가 특징입니다. 사용자 경험을 향상시키는 다양한 AI 기능, 예를 들어 카메라의 장면 인식 및 보정, 실시간 번역, 음성 비서 기능 등을 지원하며, 극도로 제한된 전력 환경에서 높은 성능을 유지해야 합니다. 최근 플래그십 스마트폰에 탑재되는 모바일 AP는 강력한 AI 연산 능력을 갖춘 전용 NPU를 내장하여 이전 세대 대비 확연히 향상된 AI 경험을 제공하고 있습니다. AI SoC의 용도는 매우 광범위하며, 사회 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다. 첫째, **자율주행 분야**에서 AI SoC는 핵심적인 역할을 수행합니다. 차량에 탑재된 다양한 센서(카메라, 라이다, 레이더 등)로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 바탕으로 도로 상황을 인지하며, 차량의 주행 경로를 결정하고, 장애물을 회피하는 등의 복잡한 의사결정을 AI SoC가 담당합니다. 고성능 엣지 AI SoC는 차량 내에서 이러한 모든 연산을 독립적으로 처리할 수 있게 하여, 지연 시간을 최소화하고 안전성을 극대화합니다. 둘째, **산업 자동화 및 로봇 공학** 분야에서도 AI SoC의 적용이 확대되고 있습니다. 공장 자동화 라인에서 불량품 검사, 작업 로봇의 정밀한 동작 제어, 물류 창고에서의 자율 이동 로봇 등 다양한 영역에서 AI SoC를 통해 지능화된 시스템 구축이 가능합니다. 이를 통해 생산 효율성을 높이고, 위험한 작업은 로봇이 대신하게 하여 작업 환경의 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 셋째, **의료 및 헬스케어 분야**에서도 AI SoC는 혁신을 가져오고 있습니다. 의료 영상 분석을 통한 질병 진단 보조, 개인 맞춤형 건강 관리, 웨어러블 기기를 통한 생체 신호 분석 및 건강 이상 감지 등에 AI SoC가 활용됩니다. 엣지 AI SoC를 활용하면 민감한 개인 건강 정보를 클라우드로 전송하지 않고도 기기 자체에서 처리할 수 있어 프라이버시 보호에도 기여합니다. 넷째, **스마트 홈 및 사물 인터넷(IoT) 기기**의 지능화에도 AI SoC가 필수적입니다. 스마트 스피커의 음성 명령 인식, 스마트 CCTV의 침입 감지 및 알림, 스마트 가전의 사용자 패턴 학습 및 최적화 등 다양한 기능을 AI SoC가 지원하며, 이를 통해 더욱 편리하고 효율적인 생활 환경을 구축할 수 있습니다. AI SoC의 발전을 뒷받침하는 관련 기술들도 다양하게 존재합니다. 가장 중요한 기술 중 하나는 **신경망 처리 장치(NPU) 설계 기술**입니다. NPU는 AI 알고리즘, 특히 딥러닝 모델의 행렬 곱셈, 합성곱 등 핵심 연산을 효율적으로 처리하기 위한 전용 하드웨어 아키텍처를 말합니다. 다양한 형태의 NPU 아키텍처가 연구 및 개발되고 있으며, ISA(Instruction Set Architecture) 설계, 데이터 흐름 최적화, 에너지 효율 극대화 등이 핵심 과제입니다. 또한, **고성능 컴퓨팅 기술**은 AI SoC의 성능을 좌우하는 중요한 요소입니다. CPU, GPU, DSP 등 다양한 연산 유닛을 효율적으로 통합하고, 이들 간의 데이터 전송 및 스케줄링을 최적화하는 기술이 요구됩니다. 또한, AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 더 많은 병렬 처리 능력을 갖춘 프로세서 설계가 중요해지고 있습니다. **저전력 설계 기술** 또한 AI SoC에서 매우 중요하게 고려되는 부분입니다. 특히 엣지 디바이스나 모바일 기기에 탑재되는 AI SoC는 배터리 수명을 연장하기 위해 극도로 낮은 전력 소모를 달성해야 합니다. 이를 위해 클럭 게이팅, 파워 게이팅, 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS), 효율적인 메모리 접근 방식 등 다양한 저전력 설계 기법이 적용됩니다. **메모리 기술** 역시 AI SoC의 성능에 지대한 영향을 미칩니다. AI 연산은 대규모 데이터를 다루기 때문에, 높은 대역폭과 낮은 지연 시간을 제공하는 메모리 시스템이 필수적입니다. 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 차세대 메모리 기술의 도입은 AI SoC의 데이터 처리 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다. 또한, 온칩 메모리 용량을 늘리고 효율적인 데이터 이동 경로를 설계하는 것도 중요합니다. 마지막으로, **소프트웨어 및 툴체인 기술**도 AI SoC 개발에 있어 빼놓을 수 없습니다. AI 모델을 AI SoC에서 효율적으로 실행하기 위해서는 최적화된 컴파일러, 라이브러리, 프레임워크 등의 소프트웨어 스택이 필요합니다. 또한, AI 모델을 설계하고 학습시킨 후, 이를 AI SoC에 배포하고 검증하는 일련의 과정을 지원하는 개발 툴체인 또한 AI SoC의 성공적인 상용화에 중요한 역할을 합니다. 이처럼 AI SoC는 인공지능 시대의 핵심적인 반도체 기술로서, 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있으며 앞으로 그 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 AI SoC 시장예측 2024-2030] (코드 : MONT2406B6826) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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