| ■ 영문 제목 : Global AI SoC Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2410G6826 ■ 조사/발행회사 : ■ 발행일 : 2024년 10월 ■ 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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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 AI SoC 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 AI SoC은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 AI SoC 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. AI SoC은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 AI SoC의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 AI SoC 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
AI SoC 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 AI SoC 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 싱글 코어 CPUSoC, 듀얼 코어 CPUSoC) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 AI SoC 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 AI SoC 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 AI SoC 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 AI SoC 기술의 발전, AI SoC 신규 진입자, AI SoC 신규 투자, 그리고 AI SoC의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 AI SoC 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, AI SoC 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 AI SoC 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 AI SoC 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 AI SoC 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 AI SoC 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, AI SoC 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
AI SoC 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 ***
싱글 코어 CPUSoC, 듀얼 코어 CPUSoC
*** 용도별 세분화 ***
보안, 자동차 전자, 스마트홈, 가전, 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.
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
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 AI SoC 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 AI SoC 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 AI SoC 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– AI SoC은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 AI SoC 시장분석 ■ 지역별 AI SoC에 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 AI SoC 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 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 ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]AI SoC 이미지 AI SoC 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 AI SoC 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 AI SoC 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 AI SoC 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 AI SoC 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 AI SoC 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 AI SoC 매출 시장 점유율 기업별 AI SoC 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 AI SoC 판매량 시장 점유율 2023 기업별 AI SoC 매출 시장 2023 기업별 글로벌 AI SoC 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 AI SoC 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 AI SoC 매출 시장 점유율 2023 미주 AI SoC 판매량 (2019-2024) 미주 AI SoC 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 AI SoC 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 AI SoC 매출 (2019-2024) 유럽 AI SoC 판매량 (2019-2024) 유럽 AI SoC 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 AI SoC 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 AI SoC 매출 (2019-2024) 미국 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 캐나다 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 멕시코 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 브라질 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 중국 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 일본 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 한국 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 인도 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 호주 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 독일 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 프랑스 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 영국 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 러시아 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 이집트 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 AI SoC 시장규모 (2019-2024) 터키 AI SoC 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 AI SoC 시장규모 (2019-2024) AI SoC의 제조 원가 구조 분석 AI SoC의 제조 공정 분석 AI SoC의 산업 체인 구조 AI SoC의 유통 채널 글로벌 지역별 AI SoC 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 AI SoC 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 AI SoC 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 AI SoC 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 AI SoC 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 AI SoC 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 인공지능(AI) 시스템의 발전은 단순히 소프트웨어 알고리즘의 혁신을 넘어, 이를 효율적으로 구동할 수 있는 하드웨어의 중요성을 극명하게 드러내고 있습니다. 이러한 배경에서 **AI SoC(System on Chip)**는 현대 AI 기술 구현의 핵심 동력으로 자리매김하고 있습니다. AI SoC는 하나의 칩 안에 AI 연산에 필요한 다양한 기능 블록들을 통합하여, 기존의 범용 프로세서로는 달성하기 어려운 고성능, 저전력, 소형화라는 요구사항을 만족시키는 차세대 반도체 솔루션이라 할 수 있습니다. AI SoC의 기본적인 개념은 **“하나의 칩 위에 구현된 인공지능 시스템”**으로 정의할 수 있습니다. 이는 단순히 CPU와 메모리뿐만 아니라, AI 연산에 특화된 신경망처리장치(NPU: Neural Processing Unit) 또는 AI 가속기(AI Accelerator), 이미지 센서 신호 처리 장치(ISP: Image Signal Processor), 비디오 코덱, 통신 모듈, 그래픽 처리 장치(GPU) 등 다양한 기능적 블록들을 하나의 실리콘 웨이퍼 위에 집적시킨 형태를 의미합니다. 이러한 통합은 각 기능 블록 간의 데이터 이동 경로를 최소화하고 직접적인 통신을 가능하게 함으로써, 데이터 처리 속도를 혁신적으로 향상시키고 전력 소모를 줄이는 데 크게 기여합니다. AI SoC의 가장 두드러진 **특징**은 단연 **AI 연산 효율성 증대**입니다. 전통적인 CPU는 범용적인 연산 처리에 강점을 가지지만, 신경망과 같은 복잡하고 반복적인 행렬 연산에는 비효율적입니다. AI SoC에 포함된 NPU는 이러한 AI 연산에 최적화된 구조와 명령어 세트를 갖추고 있어, 동일한 시간과 전력으로 훨씬 더 많은 AI 연산을 수행할 수 있습니다. 또한, **저전력 설계**는 AI SoC의 또 다른 핵심 특징입니다. 모바일 기기, 웨어러블 기기, 자율주행차 등 배터리 수명이나 열 관리, 전력 효율성이 중요한 분야에서 AI SoC는 필수적인 요소입니다. 데이터 센터와 같은 고성능 컴퓨팅 환경에서도 전력 소비량 절감은 운영 비용에 직접적인 영향을 미치므로, 저전력 AI SoC의 중요성은 더욱 강조됩니다. **소형화 및 통합성** 또한 빼놓을 수 없는 특징입니다. 여러 개의 개별 칩을 사용하던 시스템을 하나의 SoC로 통합함으로써 전체 시스템의 크기를 줄일 수 있습니다. 이는 스마트폰, IoT 기기 등 공간 제약이 심한 기기에 AI 기능을 구현하는 데 결정적인 역할을 합니다. 더 나아가, **유연성과 확장성**을 고려한 설계도 중요합니다. 다양한 종류의 AI 모델과 알고리즘을 지원하기 위해 프로그래밍 가능한 NPU 코어를 사용하거나, 필요에 따라 추가적인 가속기 모듈을 연결할 수 있도록 설계되기도 합니다. 이러한 유연성은 변화하는 AI 기술 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 돕습니다. AI SoC는 그 **종류**를 기능성과 적용 분야에 따라 다양하게 분류할 수 있습니다. 가장 기본적인 분류는 **범용 프로세서 기반 AI SoC**와 **전용 AI 가속기 기반 AI SoC**로 나눌 수 있습니다. 범용 프로세서 기반 SoC는 CPU 코어에 일부 AI 가속 기능을 더한 형태이며, 주로 기존 시스템과의 호환성이 중요한 경우에 사용됩니다. 반면, 전용 AI 가속기 기반 SoC는 NPU 또는 AI 전용 코어를 핵심으로 설계되어 특정 AI 워크로드에 대한 최고 성능을 제공합니다. 구체적인 적용 분야에 따라서는 다음과 같이 분류될 수 있습니다. 첫째, **모바일 AP(Application Processor)** 내장형 AI SoC입니다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 AP에 NPU가 통합되어 카메라 이미지 인식, 음성 비서, 증강현실(AR) 등 다양한 AI 기능을 실시간으로 처리합니다. 둘째, **자율주행차용 AI SoC**입니다. 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서로부터 수집된 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 주변 환경을 인지하고 주행 판단을 내리는 데 필요한 강력한 AI 연산 능력을 제공합니다. 이 분야에서는 고도의 정확성과 실시간 처리 능력이 매우 중요하므로, 최첨단 AI 가속 기술이 집약됩니다. 셋째, **엣지 AI SoC**입니다. 클라우드 서버가 아닌, 사물인터넷(IoT) 기기, 산업용 장비, 로봇 등 데이터가 발생하는 현장(Edge)에서 직접 AI 연산을 수행하는 SoC입니다. 저전력, 소형화, 그리고 특정 작업에 특화된 효율성이 강조됩니다. 넷째, **데이터센터 및 AI 서버용 고성능 AI SoC**입니다. 대규모 AI 모델 학습 및 추론을 위해 수많은 NPU 코어와 고대역폭 메모리 인터페이스 등을 통합하여 최고의 성능을 제공하는 데 초점을 맞춥니다. AI SoC의 **용도**는 그야말로 무궁무진합니다. **스마트폰 및 모바일 기기**에서는 카메라 기능 향상(인물 모드, 장면 인식, 저조도 촬영 개선), 음성 비서 인식률 향상, 사용자 경험 맞춤화 등에 활용됩니다. **자동차 산업**에서는 자율주행 시스템의 핵심 부품으로, 차량 주변 환경 인식, 경로 계획, 운전자 모니터링 등에 사용됩니다. **스마트 홈 및 IoT 기기**에서는 스마트 스피커, 보안 카메라, 스마트 가전 등에서 음성 명령 인식, 이상 징후 감지, 개인 맞춤형 서비스 제공 등에 기여합니다. **산업 자동화 및 로봇 공학** 분야에서는 생산 라인 검사, 품질 관리, 로봇의 자율 이동 및 작업 수행 등에서 활용됩니다. 또한, **의료 분야**에서는 의료 영상 분석을 통한 질병 진단 보조, 웨어러블 기기를 통한 건강 모니터링 등 다양한 혁신을 가능하게 합니다. **보안 및 감시 시스템**에서는 얼굴 인식, 객체 탐지, 이상 행동 감지 등에 사용되며, **콘텐츠 제작 및 엔터테인먼트** 분야에서는 실시간 영상 편집, 3D 모델링, 게임 그래픽 향상 등에 기여할 수 있습니다. AI SoC의 발전을 뒷받침하는 **관련 기술**들은 매우 다양합니다. 가장 핵심적인 것은 **AI 알고리즘 및 신경망 아키텍처**의 발전입니다. CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), Transformer 등 효율적인 신경망 구조의 개발은 SoC 설계의 방향을 제시합니다. 이러한 신경망을 효율적으로 구현하기 위한 **하드웨어 가속기 설계 기술**이 매우 중요합니다. 행렬 곱셈, 컨볼루션 연산 등에 최적화된 전용 하드웨어 구조 및 병렬 처리 기술이 핵심입니다. 또한, **저전력 설계 기술**은 AI SoC의 필수 요소입니다. 클럭 게이팅, 파워 게이팅, 전압/주파수 스케일링 등 다양한 전력 관리 기법이 적용됩니다. **메모리 기술** 역시 AI SoC의 성능에 지대한 영향을 미칩니다. 고대역폭 메모리(HBM), 온칩 메모리(On-chip Memory) 기술 등 대규모 AI 모델의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 메모리 솔루션이 중요합니다. **최첨단 반도체 공정 기술**은 집적도를 높이고 전력 효율성을 개선하는 데 결정적인 역할을 합니다. 미세 공정 전환은 더 많은 기능을 더 작은 면적에 집적할 수 있게 합니다. **소프트웨어 및 컴파일러 기술** 또한 AI SoC의 성능을 극대화하는 데 필수적입니다. 다양한 AI 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)에서 생성된 모델을 효율적으로 하드웨어에서 실행할 수 있도록 변환하고 최적화하는 컴파일러 기술, 그리고 이러한 SoC를 쉽게 프로그래밍할 수 있는 개발 환경(SDK: Software Development Kit) 제공이 중요합니다. 마지막으로, **이종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing)** 기술은 CPU, GPU, NPU 등 다양한 종류의 프로세싱 유닛을 하나의 시스템에서 효율적으로 조합하여 사용하는 기술로, AI SoC 설계에 있어 매우 중요한 개념입니다. 결론적으로, AI SoC는 단순히 반도체 기술의 집약체를 넘어, 현대 AI 기술의 현실화를 가능하게 하는 핵심 매개체입니다. 그 발전은 AI의 적용 범위를 더욱 확장하고, 우리 삶의 질을 향상시키는 데 지대한 공헌을 할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 AI SoC 시장 2024-2030] (코드 : LPI2410G6826) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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