AI 가속기 시장 규모, 점유율, 성장 및 세계 산업 분석 : 유형별, 용도별, 지역별 인사이트 및 예측(2024-2032년)
AI Accelerator Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2024-2032
상품코드:1880603
리서치사:Fortune Business Insights Pvt. Ltd.
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문 140 Pages
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AI 가속기 시장의 성장 촉진요인
세계의 AI 가속기 시장은 산업 전반에 걸친 인공지능 용도의 급속한 확대와 고성능 컴퓨팅 하드웨어에 대한 수요에 견인되어 전례 없는 성장을 이루고 있습니다. 2024년에 260억 3,000만 달러로 평가된 이 시장은 2025년에는 336억 9,000만 달러로 성장하여 2032년까지 2,196억 3,000만 달러에 이를 것으로 예상되고, 예측 기간 중에 30.7%라는 눈부신 CAGR을 나타낼 전망입니다. 이 급성장은 AI 도입 확대, 클라우드 공급자의 효율적인 AI 칩에 대한 높은 수요, 생성형 AI와 양자 컴퓨팅 통합 등의 기술 혁신에 의해 추진되고 있습니다.
GPU, TPU, ASIC, CPU, FPGA 등의 AI 가속기는 AI 모델에 필요한 복잡한 계산을 수행하도록 설계된 전용 하드웨어로, 교육과 추론을 가속화합니다. 중앙 집중식 데이터센터가 아닌 에지에서 실시간 데이터 처리의 필요성이 높아지고 있는 것이 AI 가속기의 도입을 더욱 가속화하고 있으며, 대규모 클라우드 컴퓨팅의 도입도 수요를 강화하고 있습니다. 주요 산업 기업은 NVIDIA Corporation, AMD, Intel Corporation, TSMC, Samsung Electronics, Apple, Google, Meta, Qualcomm, IBM 등을 포함합니다.
생성형 AI의 영향
생성형 AI의 보급은 AI 가속기의 아키텍처 혁신을 추진하고 있습니다. 생성형 AI 관련 프로젝트에 대한 지출은 2024년 대비 2025년에 50% 증가할 것으로 예측되며, AI 구동형 설계 시뮬레이션 및 최적화가 가능합니다. Synopsys.ai Copilot과 같은 도구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 칩 설계를 효율화하고 고효율 하드웨어 솔루션을 제공합니다. 분석가들은 생성형 AI를 구동하는 칩 시장이 2025년까지 500억 달러, 2027년까지 7,000억 달러에 이를 것으로 예측하고, 시장 성장의 강력한 촉진요인이 될 것임을 보여줍니다.
시장 성장 촉진요인
주요 시장 성장 촉진요인은 AI 워크로드를 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 수요 증가입니다. 표준 CPU에서는 AI 모델에 필요한 대규모 행렬 연산을 처리하지 못하는 경우가 많습니다. GPU는 병렬 처리 능력에 필수적이며 ASIC은 에너지 효율성과 최적화된 성능을 통해 클라우드 공급자에게 점점 더 선호되고 있습니다. 자동차, 금융, 의료, IT 등의 분야에서 AI 모델의 복잡화가 진행되고 있는 가운데, 보다 전문적인 가속기 수요가 높아지고 있습니다.
시장 성장 억제요인
급속한 성장에도 불구하고 AI 가속기 하드웨어의 고비용과 인프라 통합에 필요한 엄청난 양의 초기 투자가 어려움을 겪고 있습니다. 특히 중소기업의 경우 도입 장벽이 될 수 있습니다. 설치 비용, 워크플로우 적응, 유지 보수 비용이 비용에 민감한 지역에서의 보급을 방해할 수 있습니다.
시장 기회
양자 컴퓨팅 가속기 통합은 계산 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대되며 시장은 혜택을 누릴 전망입니다. 양자 AI 가속기는 기존 하드웨어보다 복잡한 문제를 빠르게 해결함으로써 재료 과학, 의약품, 암호화 기술 등 산업에 혁명을 가져올 것으로 예측됩니다. 또한 고성능 계산을 유지하면서 전력 소비를 줄이려는 기업의 움직임에 따라 에너지 절약형 AI 하드웨어에 대한 주목이 높아지고 있습니다.
세분화 분석
유형별 : 2024년 기준에서 병렬 처리의 효과와 광범위한 AI 용도에서의 사용으로 GPU가 시장을 독점했습니다. Google, Meta, Amazon 등의 하이퍼스케일러가 클라우드 기반 AI 서비스를 채택하면 ASIC이 가장 높은 CAGR을 달성할 것으로 예측됩니다.
기술별 : 2024년에는 클라우드 기반 부문이 주도적 지위를 차지했으며 대규모 AI 계산을 On-Premise 하드웨어를 대규모로 도입하지 않고 실현했습니다. IoT 장치, 스마트폰, 자율주행 차량의 실시간 현지 처리 요구에 견인해 엣지 AI는 급속한 성장이 예상되고 있습니다.
용도별 : 2024년은 부정 검지가 특히 금융 시스템에 있어서 주류였지만, 자율 주행차 분야에서는 AI 탑재 네비게이션이나 실시간 의사결정의 보급 확대에 의해 가장 급속한 성장이 전망됩니다.
최종 용도별로는 2024년은 IT 및 통신 분야가 주류가 되었습니다. 이는 엄청난 데이터 흐름 관리와 가상화 네트워크 기능에 대한 수요에 의해 지원됩니다. 자동차 분야는 전기자동차 및 자율주행차의 보급에 의해 가장 높은 CAGR을 달성할 것으로 예측되고 있습니다.
지역별 전망
아시아태평양은 2024년 최대 점유율을 차지했으며 시장 규모는 106억 달러에 달했습니다. 이는 데이터센터의 확장, 고속 연결, 특히 인도와 중국의 AI 인프라에 대한 대규모 투자를 이끌고 있습니다. 유럽은 2위 시장 규모로 AI R&D 및 산업 자동화에 대한 투자가 성장을 지원하고 있습니다. 북미는 기술의 조기 도입과 주요 세계 AI 기업의 존재로 인해 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 남미 및 중동 및 아프리카는 인프라와 투자 제약으로 인해 성장이 완만하지만 전략적인공지능 이니셔티브에 의해 지원됩니다.
목차
제1장 서론
제2장 주요 요약
제3장 시장 역학
매크로 및 마이크로 경제 지표
성장 촉진요인, 억제요인, 기회 및 동향
생성형 AI의 영향
상호관세가 AI 가속기 시장에 미치는 영향
제4장 경쟁 구도
주요 기업이 채용하는 사업 전략
주요 기업의 통합 SWOT 분석
세계의 AI 가속기 주요 기업(상위 3-5개사) 시장 점유율/랭킹(2024년)
제5장 세계의 AI 가속기 시장 규모 추정·예측(2019-2032년) : 부문별
주요 조사 결과
유형별
그래픽 처리 장치(GPU)
텐서 처리 장치(TPU)
중앙 처리 장치(CPU)
특정 용도 집적 회로(ASIC)
현장 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)
기술별
클라우드 기반
엣지 AI
용도별
사기 탐지
고객 경험 관리
예측 분석
자율주행 차량
지능형 가상 비서
기타(비용 최적화 등)
최종 용도별
IT 및 통신
BFSI
소매
자동차
의료
기타(미디어 및 엔터테인먼트 등)
지역별
북미
남미
유럽
중동 및 아프리카
아시아태평양
제6장 북미의 AI 가속기 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
미국
캐나다
멕시코
제7장 남미의 AI 가속기 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
브라질
아르헨티나
기타 남미 국가
제8장 유럽의 AI 가속기 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
영국
독일
프랑스
이탈리아
스페인
러시아
베네룩스
북유럽 국가
기타 유럽
제9장 중동 및 아프리카의 AI 가속기 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
튀르키예
이스라엘
GCC
북아프리카
남아프리카
기타 중동 및 아프리카
제10장 아시아태평양의 AI 가속기 시장 규모 추정·예측(부문별, 2019-2032년)
국가별
중국
일본
인도
한국
ASEAN
오세아니아
기타 아시아태평양
제11장 주요 10개 기업 프로파일
Nvidia Corporation
AMD(Advanced Micro Devices)
Intel Corporation
TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.)
Samsung Electronics
Apple Inc.
Google LLC
Meta
Qualcomm Incorporated
IBM Corporation
제12장 주요 포인트
KTH
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Growth Factors of AI accelerator Market
The global AI accelerator market is experiencing unprecedented growth, driven by the rapid expansion of artificial intelligence applications across industries and the need for high-performance computing hardware. Valued at USD 26.03 billion in 2024, the market is projected to grow to USD 33.69 billion in 2025 and reach USD 219.63 billion by 2032, registering a remarkable CAGR of 30.7% during the forecast period. The surge is fueled by increasing AI adoption, high demand for efficient AI chips by cloud providers, and technological innovations such as generative AI and quantum computing integration.
AI accelerators, including GPUs, TPUs, ASICs, CPUs, and FPGAs, are specialized hardware designed to perform the complex calculations required by AI models, enabling faster training and inference. The growing need for real-time data processing at the edge, rather than centralized data centers, has further accelerated the adoption of AI accelerators, while large-scale cloud computing deployments have strengthened demand. Major industry players include Nvidia Corporation, AMD, Intel Corporation, TSMC, Samsung Electronics, Apple, Google, Meta, Qualcomm, and IBM.
Impact of Generative AI
The proliferation of generative AI has driven innovation in AI accelerator architecture. Spending on generative AI initiatives is expected to rise by 50% in 2025 compared to 2024, enabling AI-driven design simulations and optimization. Tools like Synopsys.ai Copilot leverage large language models (LLMs) to streamline chip design, allowing for highly efficient hardware solutions. Analysts project that chips powering generative AI will reach USD 50 billion by 2025 and potentially USD 700 billion by 2027, indicating a strong catalyst for market growth.
Market Drivers
The primary market driver is the growing need for high-performance computing to handle AI workloads. Standard CPUs often fail to process the large-scale matrix operations required for AI models. GPUs have become integral due to their ability to perform parallel processing, and ASICs are increasingly preferred by cloud providers for their energy efficiency and optimized performance. The rising complexity of AI models across sectors such as automotive, finance, healthcare, and IT is driving demand for more specialized accelerators.
Market Restraints
Despite rapid growth, the high cost of AI accelerator hardware and the substantial initial investment required for infrastructure integration pose challenges, particularly for small and medium-sized enterprises. Installation, workflow adaptation, and maintenance costs may hinder adoption in cost-sensitive regions.
Market Opportunities
The market is poised to benefit from the integration of quantum computing accelerators, which promise significant computational efficiency gains. Quantum AI accelerators are expected to revolutionize industries such as material science, drug discovery, and cryptography by solving complex problems faster than traditional hardware. Additionally, the focus on energy-efficient AI hardware is gaining traction, as companies aim to reduce electricity consumption while sustaining high-performance computation.
Segmentation Analysis
By Type: In 2024, GPUs dominated the market due to their effectiveness in parallel processing and broad AI application usage. ASICs are expected to achieve the highest CAGR due to adoption by hyperscalers like Google, Meta, and Amazon for cloud-based AI services.
By Technology: The cloud-based segment led in 2024, supporting large-scale AI computations without extensive on-premise hardware. Edge AI is forecast to grow rapidly, driven by real-time local processing requirements in IoT devices, smartphones, and autonomous vehicles.
By Application: Fraud detection dominated in 2024, particularly in financial systems, while autonomous vehicles are expected to witness the fastest growth due to the increasing adoption of AI-powered navigation and real-time decision-making.
By End-Use: IT & Telecom dominated in 2024, driven by massive data flow management and virtualized network functions. The automotive sector is projected to achieve the highest CAGR, powered by electric and autonomous vehicle adoption.
Regional Outlook
Asia Pacific captured the largest share in 2024, with a market value of USD 10.60 billion, driven by data center expansions, high-speed connectivity, and significant investments in AI infrastructure, particularly in India and China. Europe follows as the second-largest market, with growth supported by investments in AI R&D and industrial automation. North America is expected to register the highest CAGR, owing to early technology adoption and the presence of major global AI players. South America and Middle East & Africa show moderate growth, constrained by infrastructure and investment limitations but supported by strategic AI initiatives.
Competitive Landscape
Key players such as Nvidia, AMD, Intel, TSMC, Samsung, Google, Meta, and IBM dominate the market through product innovation, strategic partnerships, and advanced R&D. Notable developments include Intel's Gaudi 3 AI accelerator launch in April 2024 and IBM-AMD collaborations in November 2024, emphasizing the market's rapid innovation cycle and strong investment potential.
The global AI accelerator market is set to expand from USD 26.03 billion in 2024 to USD 219.63 billion by 2032, driven by growing AI adoption, generative AI, quantum integration, and energy-efficient hardware development. This growth presents substantial opportunities for investors, enterprises, and tech innovators in the AI ecosystem.
Segmentation By Type
Graphics Processing Units (GPUs)
Tensor Processing Units (TPUs)
Central Processing Units (CPUs)
Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs)
By Technology
Cloud-Based
Edge AI
By Application
Fraud Detection
Customer Experience Management
Predictive Analytics
Autonomous Vehicles
Intelligent Virtual Assistants
Others (Cost Optimization, etc.)
By End-Use
IT & Telecom
BFSI
Retail
Automotive
Healthcare
Others (Media and Entertainment, etc.)
By Region
North America (By Type, Technology, Application, End-Use, and Country)
U.S. (By End-Use)
Canada (By End-Use)
Mexico (By End-Use)
South America (By Type, Technology, Application, End-Use, and Country)
Brazil (By End-Use)
Argentina (By End-Use)
Rest of South America
Europe (By Type, Technology, Application, End-Use, and Country)
U.K. (By End-Use)
Germany (By End-Use)
France (By End-Use)
Italy (By End-Use)
Spain (By End-Use)
Russia (By End-Use)
Benelux (By End-Use)
Nordics (By End-Use)
Rest of Europe
Middle East & Africa (By Type, Technology, Application, End-Use, and Country)
Turkey (By End-Use)
Israel (By End-Use)
GCC (By End-Use)
North Africa (By End-Use)
South Africa (By End-Use)
Rest of the Middle East & Africa
Asia Pacific (By Type, Technology, Application, End-Use, and Country)
China (By End-Use)
Japan (By End-Use)
India (By End-Use)
South Korea (By End-Use)
ASEAN (By End-Use)
Oceania (By End-Use)
Rest of Asia Pacific
Companies Profiled in the Report Nvidia Corporation (U.S.)
