| ■ 영문 제목 : Global AI Acceleration Module Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2409H17749 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 9월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자&반도체 |
| Single User (1명 열람용) | USD3,480 ⇒환산￦4,698,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
| Multi User (20명 열람용) | USD5,220 ⇒환산￦7,047,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
| Corporate User (동일기업내 공유가능) | USD6,960 ⇒환산￦9,396,000 | 견적의뢰/구입/질문 |
|
※가격옵션 설명 - 납기는 즉일~2일소요됩니다. 3일이상 소요되는 경우는 별도표기 또는 연락드립니다. - 지불방법은 계좌이체/무통장입금 또는 카드결제입니다. |
조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 AI 가속 모듈 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 AI 가속 모듈 산업 체인 동향 개요, 공업, 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트홈, 자동차, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, AI 가속 모듈의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 AI 가속 모듈 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 AI 가속 모듈 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 AI 가속 모듈 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 AI 가속 모듈 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 초소형, 소형)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 AI 가속 모듈 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 AI 가속 모듈 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 AI 가속 모듈 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 AI 가속 모듈에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 AI 가속 모듈 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 AI 가속 모듈에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (공업, 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트홈, 자동차, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: AI 가속 모듈과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. AI 가속 모듈 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 AI 가속 모듈 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
AI 가속 모듈 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 초소형, 소형
용도별 시장 세그먼트
– 공업, 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트홈, 자동차, 기타
주요 대상 기업
– Murata、 Advantech、 Kneron、 Xilinx、 Hailo、 Edgecortix、 Roviero、 FlexLogix、 Architek、 Expedera
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– AI 가속 모듈 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 AI 가속 모듈의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 AI 가속 모듈의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– AI 가속 모듈 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– AI 가속 모듈 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 AI 가속 모듈 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, AI 가속 모듈의 산업 체인.
– AI 가속 모듈 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※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■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Murata Advantech Kneron ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- AI 가속 모듈 이미지 - 종류별 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 AI 가속 모듈 판매량 (2019-2030) - 세계의 AI 가속 모듈 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 AI 가속 모듈 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 AI 가속 모듈 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 AI 가속 모듈 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 AI 가속 모듈 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 AI 가속 모듈 판매량 시장 점유율 - 지역별 AI 가속 모듈 소비 금액 시장 점유율 - 북미 AI 가속 모듈 소비 금액 - 유럽 AI 가속 모듈 소비 금액 - 아시아 태평양 AI 가속 모듈 소비 금액 - 남미 AI 가속 모듈 소비 금액 - 중동 및 아프리카 AI 가속 모듈 소비 금액 - 세계의 종류별 AI 가속 모듈 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 AI 가속 모듈 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 AI 가속 모듈 평균 가격 - 세계의 용도별 AI 가속 모듈 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 AI 가속 모듈 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 AI 가속 모듈 평균 가격 - 북미 AI 가속 모듈 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 AI 가속 모듈 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 AI 가속 모듈 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 AI 가속 모듈 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 유럽 AI 가속 모듈 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 AI 가속 모듈 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 AI 가속 모듈 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 AI 가속 모듈 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 영국 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 러시아 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 AI 가속 모듈 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 AI 가속 모듈 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 AI 가속 모듈 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 AI 가속 모듈 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 일본 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 한국 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 인도 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 호주 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 남미 AI 가속 모듈 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 AI 가속 모듈 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 AI 가속 모듈 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 AI 가속 모듈 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 AI 가속 모듈 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 AI 가속 모듈 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 AI 가속 모듈 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 AI 가속 모듈 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 이집트 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 AI 가속 모듈 소비 금액 및 성장률 - AI 가속 모듈 시장 성장 요인 - AI 가속 모듈 시장 제약 요인 - AI 가속 모듈 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 AI 가속 모듈의 제조 비용 구조 분석 - AI 가속 모듈의 제조 공정 분석 - AI 가속 모듈 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※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 AI 가속 모듈은 인공지능(AI) 연산에 특화된 하드웨어 가속 장치를 의미합니다. 복잡하고 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 AI 모델의 특성상, 일반적인 CPU만으로는 연산 속도가 매우 느리거나 실시간 처리가 불가능한 경우가 많습니다. 이러한 한계를 극복하고 AI 연산 성능을 획기적으로 향상시키기 위해 AI 가속 모듈이 등장했습니다. AI 가속 모듈의 핵심적인 특징은 병렬 처리 능력에 있습니다. AI 연산, 특히 딥러닝 모델의 학습 및 추론 과정은 행렬 곱셈, 컨볼루션 등 수많은 연산을 동시에 수행해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 병렬 연산에 최적화된 구조를 갖추고 있어, 수백에서 수천 개의 연산 코어를 활용하여 작업을 분산 처리함으로써 기존 CPU 대비 압도적인 성능 향상을 제공합니다. 또한, AI 연산에 필요한 특정 데이터 타입(예: 부동소수점 연산의 정밀도를 낮춘 FP16, INT8 등)을 효율적으로 처리하도록 설계되어 메모리 대역폭과 처리 속도를 높입니다. 이러한 특성들은 AI 모델의 학습 시간을 단축시키고, 실시간 추론을 가능하게 하여 다양한 AI 서비스의 구현을 뒷받침합니다. AI 가속 모듈은 그 설계와 목적에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 가장 대표적인 형태는 GPU(Graphics Processing Unit)입니다. 원래 그래픽 처리를 위해 설계되었지만, GPU의 대규모 병렬 처리 능력은 AI 연산에 매우 적합하다는 것이 밝혀지면서 AI 가속의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 수천 개의 CUDA 코어 또는 스트림 프로세서를 통해 수많은 연산을 동시에 수행할 수 있습니다. 또 다른 중요한 종류로는 NPU(Neural Processing Unit) 또는 AI 전용 칩이 있습니다. 이는 AI 연산, 특히 신경망 연산에 특화된 명령어 세트와 하드웨어 아키텍처를 갖춘 반도체 칩입니다. GPU보다 AI 연산에 더욱 집중하여 설계되었기 때문에, 특정 AI 작업에 대해서는 GPU보다 더 높은 전력 효율성과 성능을 제공할 수 있습니다. 모바일 기기나 엣지 디바이스와 같이 전력 소비에 민감한 환경에서 특히 활용도가 높습니다. FPGA(Field-Programmable Gate Array) 또한 AI 가속 모듈로 활용될 수 있습니다. FPGA는 프로그래밍 가능한 하드웨어 칩으로, 특정 AI 알고리즘에 맞게 회로를 재구성하여 최적화된 성능을 구현할 수 있다는 장점이 있습니다. 특정 애플리케이션에 대한 맞춤형 가속이 필요하거나, 알고리즘 변경이 잦은 경우 유용하게 사용될 수 있습니다. ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)은 특정 기능을 수행하도록 완전히 맞춤 설계된 집적회로입니다. AI 연산만을 위해 설계된 ASIC은 특정 딥러닝 모델에 대해 최고의 성능과 전력 효율을 제공할 수 있지만, 유연성이 떨어지고 개발 비용이 높다는 단점이 있습니다. AI 가속 모듈의 용도는 매우 광범위합니다. 가장 대표적인 용도는 **AI 모델 학습(Training)**입니다. 거대한 데이터셋을 기반으로 딥러닝 모델을 학습시키는 과정은 수많은 반복적인 연산을 요구하므로, GPU와 같은 고성능 AI 가속 모듈이 필수적입니다. 학습 시간을 수주에서 수개월까지 단축시켜 AI 기술 발전의 속도를 가속화합니다. 다음으로 중요한 용도는 **AI 모델 추론(Inference)**입니다. 학습된 AI 모델을 실제 환경에서 사용하여 예측이나 판단을 수행하는 과정입니다. 자율주행 자동차의 영상 인식, 실시간 음성 번역, 추천 시스템 등은 지연 없이 빠르게 결과를 도출해야 하므로 고성능 AI 가속 모듈이 필수적입니다. 특히 엣지 디바이스에서는 저전력 고효율의 NPU 등이 활용됩니다. AI 가속 모듈은 또한 **컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템, 음성 인식, 로보틱스, 과학 시뮬레이션** 등 다양한 AI 기반 애플리케이션의 성능 향상에 기여합니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 등장과 함께 이러한 모델을 효과적으로 실행하기 위한 고성능 AI 가속 모듈의 수요는 더욱 증가하고 있습니다. AI 가속 모듈과 관련된 주요 기술로는 **병렬 컴퓨팅 아키텍처**가 있습니다. SIMD(Single Instruction, Multiple Data), MIMD(Multiple Instruction, Multiple Data)와 같은 병렬 처리 기법을 활용하여 수많은 연산을 동시에 수행합니다. **신경망 연산에 최적화된 하드웨어 설계** 역시 중요한 기술입니다. 컨볼루션, 행렬 곱셈, 활성화 함수 등 딥러닝에서 빈번하게 사용되는 연산을 효율적으로 처리하기 위한 전용 하드웨어 블록(예: Tensor Core)을 내장합니다. **데이터 이동 효율성** 또한 매우 중요합니다. AI 모델의 성능은 데이터의 처리 속도뿐만 아니라, 데이터를 메모리에서 연산 유닛으로 얼마나 빠르고 효율적으로 이동시키느냐에 달려 있습니다. 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory)와 같은 기술은 이러한 데이터 이동 병목 현상을 완화하는 데 기여합니다. **혼합 정밀도 연산(Mixed-Precision Computing)**은 FP32와 같은 고정밀도 부동소수점 연산 대신 FP16이나 INT8과 같은 저정밀도 연산을 활용하여 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이는 기술입니다. 이는 AI 모델의 정확도를 크게 저하시키지 않으면서도 성능을 향상시킬 수 있어 널리 활용되고 있습니다. AI 가속 모듈의 발전은 AI 기술의 발전과 밀접하게 연관되어 있으며, 앞으로도 더욱 고도화된 AI 연산을 지원하기 위한 새로운 기술과 혁신이 지속적으로 이루어질 것으로 전망됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 가속 모듈 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2409H17749) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI 가속 모듈 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |