| ■ 영문 제목 : Global Edge Artificial Intelligence (AI) Chip Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D16627 ■ 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 엣지 인공 지능 (AI) 칩은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 엣지 인공 지능 (AI) 칩은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 시스템 온 칩 (SoC), 시스템 인 패키지 (SIP), 멀티 칩 모듈, 기타) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 기술의 발전, 엣지 인공 지능 (AI) 칩 신규 진입자, 엣지 인공 지능 (AI) 칩 신규 투자, 그리고 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 엣지 인공 지능 (AI) 칩 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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, 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 ***
시스템 온 칩 (SoC), 시스템 인 패키지 (SIP), 멀티 칩 모듈, 기타
*** 용도별 세분화 ***
스마트폰, 태블릿, 스피커, 웨어러블, 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.
Qualcomm,MediaTek,STMicroelectronics,Rockchip,Advanced Micro Devices (AMD),Adapteva, Inc,Alphabet Inc,Analog Devices, Inc,Applied Materials, Inc.,Bitmain Technologies Ltd.,Broadcom Limited,Cambricon Technologies Corporation Limited,Graphcore Ltd.,Groq,Gyrfalcon Technology Inc.,Horizon Robotics, Inc.,Huawei Technologies Co. Ltd.,Intel Corporation,Knuedge, Inc.,Krtkl Inc.,Micron Technology, Inc.,Microsemi Corporation,Mythic, Inc.,NEC Corporation,NXP Semiconductors N.V.,SK Hynix, Inc.
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 엣지 인공 지능 (AI) 칩은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장분석 ■ 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩에 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 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Qualcomm,MediaTek,STMicroelectronics,Rockchip,Advanced Micro Devices (AMD),Adapteva, Inc,Alphabet Inc,Analog Devices, Inc,Applied Materials, Inc.,Bitmain Technologies Ltd.,Broadcom Limited,Cambricon Technologies Corporation Limited,Graphcore Ltd.,Groq,Gyrfalcon Technology Inc.,Horizon Robotics, Inc.,Huawei Technologies Co. Ltd.,Intel Corporation,Knuedge, Inc.,Krtkl Inc.,Micron Technology, Inc.,Microsemi Corporation,Mythic, Inc.,NEC Corporation,NXP Semiconductors N.V.,SK Hynix, Inc. – Qualcomm – MediaTek – STMicroelectronics ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]엣지 인공 지능 (AI) 칩 이미지 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 점유율 기업별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 2023 기업별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 2023 기업별 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 점유율 2023 미주 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 (2019-2024) 미주 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 (2019-2024) 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 (2019-2024) 유럽 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 (2019-2024) 미국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 캐나다 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 멕시코 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 브라질 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 중국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 일본 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 한국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 인도 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 호주 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 독일 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 프랑스 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 영국 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 러시아 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 이집트 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 터키 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 엣지 인공 지능 (AI) 칩 시장규모 (2019-2024) 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 제조 원가 구조 분석 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 제조 공정 분석 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 산업 체인 구조 엣지 인공 지능 (AI) 칩의 유통 채널 글로벌 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 엣지 인공 지능 (AI) 칩 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 엣지 인공지능(AI) 칩은 인공지능 연산을 클라우드 서버가 아닌, 데이터가 생성되는 기기 자체 또는 기기 근처에서 직접 수행할 수 있도록 설계된 특수 반도체입니다. 기존의 AI 방식은 센서 등에서 수집된 데이터를 클라우드로 전송하여 서버에서 AI 모델을 통해 분석하고 그 결과를 다시 기기로 보내는 과정을 거쳤습니다. 하지만 이러한 방식은 데이터 전송 지연, 대역폭 제한, 개인정보 유출 우려, 그리고 지속적인 네트워크 연결의 필요성이라는 한계를 가지고 있었습니다. 엣지 AI 칩은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했으며, 더욱 빠르고 효율적이며 안전한 AI 서비스 구현을 가능하게 합니다. 엣지 AI 칩의 핵심적인 특징은 다음과 같습니다. 첫째, **저전력 고효율**입니다. 엣지 기기는 대부분 배터리로 작동하거나 제한된 전력 환경에 놓여 있기 때문에, 엣지 AI 칩은 최소한의 전력으로 최대한의 연산을 수행할 수 있도록 설계되어야 합니다. 이를 위해 특화된 아키텍처 설계, 낮은 클럭 속도에서의 효율적인 연산 처리, 그리고 불필요한 전력 소모를 최소화하는 기술들이 적용됩니다. 둘째, **컴팩트한 크기와 통합성**입니다. 엣지 기기는 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 장치 등 소형화가 필수적인 경우가 많습니다. 따라서 엣지 AI 칩은 작은 폼팩터에 다양한 기능을 집적하여 공간 효율성을 높이는 것이 중요합니다. 셋째, **실시간 처리 능력**입니다. 엣지 AI 칩은 데이터를 클라우드로 보내는 시간 없이 즉각적으로 분석하고 반응할 수 있어야 합니다. 이는 자율주행차의 위험 감지, 스마트 팩토리의 실시간 불량 검출, 보안 카메라의 침입 감지 등 즉각적인 의사결정이 필요한 응용 분야에서 매우 중요합니다. 넷째, **보안 강화**입니다. 민감한 데이터가 기기 외부로 전송되지 않고 기기 내부에서 처리되므로, 개인정보 및 데이터 보안 측면에서 강점을 가집니다. 물론 기기 자체의 보안 강화도 필수적입니다. 마지막으로, **다양한 워크로드 지원**입니다. 엣지 AI 칩은 특정 AI 모델이나 작업에 특화된 경우도 있지만, 일반적으로 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 AI 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있는 범용성을 갖추는 방향으로 발전하고 있습니다. 엣지 AI 칩의 종류는 연산 능력, 타겟 응용 분야, 그리고 아키텍처 설계에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 가장 기본적인 형태로는 **CPU (Central Processing Unit)**가 있습니다. CPU는 범용적인 연산을 수행하지만, AI 연산에는 효율성이 떨어지는 경우가 많습니다. 하지만 최근에는 AI 연산을 가속하기 위한 명령어셋을 포함하는 CPU들도 등장하고 있습니다. **GPU (Graphics Processing Unit)**는 병렬 연산에 뛰어나 딥러닝 학습 및 추론에 많이 사용되지만, 높은 전력 소모와 크기 때문에 엣지 환경에 직접 적용하기에는 제약이 있을 수 있습니다. 따라서 엣지 환경에서는 **저전력 및 소형화된 모바일 GPU**나 **임베디드 GPU** 형태로 활용됩니다. AI 연산만을 전담하도록 특화된 **NPU (Neural Processing Unit)** 또는 **TPU (Tensor Processing Unit)**와 같은 **AI 가속기**는 엣지 AI 칩의 핵심입니다. 이들은 신경망 연산에 최적화된 구조를 가지고 있어, 특정 AI 작업에서 CPU나 GPU보다 훨씬 높은 성능과 효율성을 제공합니다. 예를 들어, 행렬 곱셈, 컨볼루션 연산 등을 하드웨어적으로 가속하여 복잡한 딥러닝 모델을 낮은 전력으로 빠르게 실행할 수 있습니다. 이러한 NPU는 ARM의 Ethos, Google의 Edge TPU, NVIDIA의 Jetson 시리즈 등에 탑재되어 다양한 엣지 기기에 활용되고 있습니다. 또한, **FPGA (Field-Programmable Gate Array)**는 설계 시점에 프로그래밍하여 특정 AI 알고리즘에 최적화된 하드웨어 회로를 구현할 수 있다는 장점을 가집니다. 이는 유연성이 요구되거나 새로운 AI 모델이 빠르게 등장하는 환경에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 엣지 AI 칩의 용도는 매우 광범위하며, 우리 생활 곳곳에서 그 중요성이 커지고 있습니다. **스마트홈 기기**에서는 음성 명령 인식, 얼굴 인식 기반의 출입 통제, 가전제품의 스마트 제어 등에 활용됩니다. **스마트폰**에는 이미 카메라의 이미지 개선, 실시간 번역, 음성 비서 기능 등에 엣지 AI 칩이 내장되어 사용자 경험을 향상시키고 있습니다. **자동차 산업**에서는 자율주행 차량의 센서 데이터 실시간 분석, 차선 유지 보조, 충돌 방지 시스템, 운전자 모니터링 등에 필수적으로 사용됩니다. **산업 자동화 및 스마트 팩토리**에서는 로봇 비전, 품질 검사, 예지 보전, 공정 최적화 등에 엣지 AI 칩이 적용되어 생산 효율성과 안전성을 높입니다. **보안 및 감시 시스템**에서는 침입 감지, 이상 행동 분석, 얼굴 인식 기반 출입 관리 등에 활용되어 보안 수준을 강화합니다. 또한, **헬스케어 분야**에서는 웨어러블 기기를 통한 생체 신호 분석, 질병 조기 진단, 의료 영상 분석 등에 적용되어 개인 맞춤형 건강 관리를 지원합니다. **농업 분야**에서는 작물 상태 모니터링, 병충해 감지, 최적의 생장 환경 제어 등에 활용될 수 있습니다. 엣지 AI 칩의 발전은 다양한 관련 기술들과 밀접하게 연관되어 있습니다. **저전력 설계 기술**은 엣지 AI 칩의 핵심 경쟁력이며, 이를 위해 새로운 트랜지스터 구조, 전력 관리 회로, 그리고 효율적인 연산 단위 설계 등이 연구되고 있습니다. **반도체 제조 공정 기술**의 발전 역시 칩의 크기를 줄이고 성능을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 미세 공정 기술은 더 많은 트랜지스터를 집적하여 칩의 성능을 향상시키는 동시에 전력 효율성을 개선합니다. **AI 모델 경량화 기술**은 복잡한 AI 모델을 엣지 기기에서 실행 가능하도록 압축하고 최적화하는 기술로, 양자화(Quantization), 가지치기(Pruning), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등이 대표적입니다. 이러한 기술들은 엣지 AI 칩의 제한된 연산 능력과 메모리 용량에서도 AI 모델을 효과적으로 구동할 수 있게 합니다. **실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)**와 같은 새로운 기술은 기존의 전기 신호 대신 빛을 이용하여 데이터를 전송함으로써 연산 속도를 혁신적으로 높이고 전력 소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. **뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)**은 인간의 뇌 구조를 모방한 새로운 컴퓨팅 패러다임으로, 뇌처럼 효율적으로 정보를 처리하고 학습할 수 있는 엣지 AI 칩 개발에 대한 기대를 모으고 있습니다. 또한, **하드웨어-소프트웨어 공동 설계(Co-design)** 접근 방식은 AI 모델의 특성과 하드웨어 아키텍처를 함께 고려하여 최적의 성능과 효율성을 달성하는 것을 목표로 합니다. 이러한 다양한 기술들의 융합과 발전은 엣지 AI 칩의 성능을 지속적으로 향상시키고, 더욱 다양하고 혁신적인 엣지 AI 응용 서비스의 등장을 견인할 것입니다. |
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