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AI 및 데이터센터용 칩 시장 분석 및 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 컴포넌트, 용도, 전개, 최종사용자, 기능, 기기
AI & Data Center Chips Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Deployment, End User, Functionality, Equipment
상품코드 : 1699219
리서치사 : Global Insight Services
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 443 Pages
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한글목차

AI 및 데이터센터용 칩 시장은 2024년 225억 달러에서 2034년 978억 달러에 이르고, 약 15.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다. 이 시장에는 AI 워크로드 및 데이터센터 효율화를 위해 설계된 반도체가 포함되며, GPU, TPU, 맞춤형 ASIC 등 AI 모델 학습 및 빅데이터 분석에 필수적인 연산 능력과 에너지 효율을 향상시키는 칩이 포함됩니다. 이에 따라 첨단 칩 아키텍처와 혁신적인 냉각 솔루션에 대한 수요가 증가하여 시장 성장과 기술 진보를 촉진할 것입니다.

시장 개요

AI 및 데이터센터용 칩 시장은 크게 프로세서, 메모리, 네트워크 칩으로 구분됩니다. 프로세서 부문, 특히 GPU 및 TPU와 같은 AI 전용 프로세서는 복잡한 계산 및 머신러닝 작업을 처리할 수 있는 독보적인 능력으로 인해 우위를 점하고 있습니다. 이러한 우위는 산업 전반에 걸쳐 AI 기술이 빠르게 채택되고 있으며, 고성능 처리 능력이 요구되고 있기 때문입니다. 뉴로모픽 및 양자 프로세서와 같은 새로운 하위 분야가 주목받고 있으며, 계산 효율성과 속도에 있어 혁신적인 발전을 가져올 것으로 기대되고 있습니다. 대용량 데이터 세트 관리에 필수적인 메모리 칩도 고대역폭 메모리(HBM)와 3D 적층 메모리 기술 혁신으로 성능이 향상되며 성장세를 보이고 있습니다. 네트워킹 칩은 AI 워크로드에 필수적인 데이터 전송 속도 향상을 지원하도록 진화하고 있으며, AI 용도의 확산에 따라 우수한 성능, 에너지 효율성, 비용 효율성을 제공하는 칩에 대한 수요는 지속적으로 증가하여 시장 궤도를 형성하고 혁신을 가속화할 것으로 예측됩니다. 박차를 가할 것으로 예측됩니다.

AI 및 데이터센터용 칩 시장은 데이터 관리의 확장성과 효율성에 대한 끊임없는 추구로 인해 클라우드 기반 솔루션이 우위를 점하고 있는 다양한 상황을 특징으로 합니다. On-Premise는 특히 데이터 프라이버시 요구사항이 까다로운 분야에서는 여전히 중요한 관련성을 유지하고 있습니다. 하이브리드 모델은 유연성과 관리의 전략적 균형을 반영하여 인기를 끌고 있습니다. 북미가 여전히 기술 도입의 선두주자이며, 아시아태평양은 급성장하는 디지털 전환 이니셔티브에 힘입어 투자가 급증하고 있으며, NVIDIA, Intel, AMD를 비롯한 주요 업계 기업들은 지속적인 기술 혁신과 전략적 파트너십을 통해 시장 입지를 공고히 하고 있습니다. 전략적 파트너십을 통해 시장의 거점을 공고히 하고 있습니다. 특히 북미와 유럽의 규제 프레임워크는 업계의 벤치마크를 설정하는 데 있어 매우 중요하며, 이는 시장 역학에 영향을 미치고 있습니다. 향후 AI 용도의 확산과 엣지 컴퓨팅의 출현에 힘입어 시장은 강력한 성장을 이룰 것입니다. 사이버 보안의 취약성과 인프라 구축에 따른 높은 비용 등의 과제는 여전히 남아있습니다. 그러나 AI와 머신러닝 기술의 비약적인 발전으로 새로운 확장 경로가 열릴 것으로 예상되며, 시장은 이해관계자들에게 매력적인 전망으로 다가오고 있습니다.

주요 트렌드와 촉진요인:

AI 및 데이터센터용 칩 시장은 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요 급증에 힘입어 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 가장 두드러진 트렌드 중 하나는 데이터센터 내 AI 워크로드의 통합이며, 이를 위해서는 복잡한 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 전용 칩이 필요합니다. 이러한 추세는 데이터 생성량의 급격한 증가로 인해 더욱 가속화되고 있으며, 처리 능력과 속도 향상이 요구되고 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 채택이 증가함에 따라 확장 가능하고 유연한 데이터센터 인프라가 필요한 것도 주요 촉진요인이 되고 있습니다. 기업들은 AI 칩에 투자하여 성능을 최적화하고 에너지 소비를 줄여 지속가능성 목표에 부합하는 AI 칩에 투자하고 있습니다. 또한, 엣지 컴퓨팅의 부상으로 인해 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있는 칩의 필요성이 증가하고 있으며, 대기 시간을 줄이고 실시간 의사결정을 개선하고 있습니다. 반도체 기술의 지속적인 발전은 칩 설계에 혁신의 기회를 가져와 성능과 비용 효율성을 향상시키고 있습니다. 헬스케어, 자동차, 금융 등의 산업에서 예측 분석 및 자동화를 위해 AI에 대한 의존도가 높아지면서 고성능 칩에 대한 수요가 점점 더 높아지고 있습니다. 이러한 분야에 맞는 최첨단 솔루션을 제공할 수 있는 기업이 큰 시장 점유율을 차지할 가능성이 높습니다.

억제와 과제:

AI 및 데이터센터용 칩 시장은 현재 큰 시장 성장 억제요인과 과제를 안고 있습니다. 주요 억제요인으로는 원자재 가격 상승이 꼽히며, 이는 전체 생산 비용과 칩의 가격 책정에 영향을 미칩니다. 이러한 경제적 부담은 이 분야에서 경쟁하고자 하는 중소기업에게는 특히 큰 부담으로 작용합니다. 또한, 기술 발전 속도가 빠르기 때문에 연구개발에 대한 지속적인 투자가 필요하며, 기업이 기술 혁신의 최전선에 서기 위해서는 지속적인 투자가 필요합니다. 또 다른 과제는 AI 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 더 정교하고 강력한 칩이 요구되고 있으며, 이는 현재 제조 능력의 한계에 도전하고 있습니다. 규제 및 컴플라이언스 문제도 걸림돌이 되고 있으며, 지역마다 기준이 다르기 때문에 국제 시장 진출 및 확장 전략이 복잡해질 수 있습니다. 마지막으로, 반도체 산업에서 숙련된 전문 인력의 부족은 생산 병목 현상을 악화시키고 기술 발전의 속도를 늦출 수 있습니다. 이러한 요인들이 종합적으로 시장 기업들에게 어려운 환경을 조성하고 있습니다.

목차

제1장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 프리미엄 인사이트

제4장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 전망

제5장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 전략

제6장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 규모

제7장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 유형별

제8장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 제품별

제9장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 서비스별

제10장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 기술별

제11장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 컴포넌트별

제12장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 용도별

제13장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 전개 형태별

제14장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 최종사용자별

제15장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 기능별

제16장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 기기별

제17장 AI 및 데이터센터용 칩 시장 : 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 개요

LSH
영문 목차

영문목차

AI & Data Center Chips Market is anticipated to expand from $22.5 billion in 2024 to $97.8 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 15.8%. The market encompasses semiconductors designed for AI workloads and data center efficiency. These chips, including GPUs, TPUs, and custom ASICs, enhance computational power and energy efficiency, crucial for AI model training and big data analytics. As AI integration accelerates across industries, demand for advanced chip architectures and innovative cooling solutions rises, driving market growth and technological advancements.

Market Overview:

The AI & Data Center Chips Market is primarily segmented into processors, memory, and networking chips. The processor segment, particularly AI-specific processors like GPUs and TPUs, dominates due to their unparalleled ability to handle complex computations and machine learning tasks. This dominance is driven by the rapid adoption of AI technologies across industries, necessitating high-performance processing capabilities. Emerging sub-segments such as neuromorphic and quantum processors are gaining attention, promising revolutionary advancements in computational efficiency and speed. Memory chips, crucial for managing large datasets, are also witnessing growth, with innovations in high-bandwidth memory (HBM) and 3D-stacked memory enhancing performance. Networking chips are evolving to support increased data transfer rates, essential for AI workloads. As AI applications proliferate, the demand for chips that offer superior performance, energy efficiency, and cost-effectiveness will continue to rise, shaping the market's trajectory and spurring further technological innovations.

Market Segmentation
TypeASIC, GPU, FPGA, CPU, TPU
ProductInference Chips, Training Chips
ServicesDesign Services, Integration Services, Consulting Services, Maintenance Services
Technology7nm, 5nm, 3nm, 10nm
ComponentMemory, Processor, Network Interface
ApplicationMachine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Robotics, Data Analytics
DeploymentOn-Premises, Cloud-Based, Hybrid
End UserIT & Telecom, BFSI, Healthcare, Retail, Manufacturing, Automotive, Government
FunctionalityHigh Performance Computing, Edge Computing
EquipmentServers, Storage Devices, Networking Devices

The AI & Data Center Chips market is characterized by a diverse landscape where cloud-based solutions dominate, driven by the relentless pursuit of scalability and efficiency in data management. On-premise models continue to hold significant relevance, particularly in sectors with stringent data privacy requirements. Hybrid models are gaining traction, reflecting a strategic balance between flexibility and control. North America remains a frontrunner in technology adoption, while the Asia-Pacific region is witnessing a surge in investments, propelled by burgeoning digital transformation initiatives. Key industry players, including NVIDIA, Intel, and AMD, are reinforcing their market stronghold through continuous innovation and strategic partnerships. Regulatory frameworks, particularly in North America and Europe, are pivotal in setting industry benchmarks, thereby influencing market dynamics. Looking ahead, the market is poised for robust growth, underpinned by the proliferation of AI applications and the advent of edge computing. Challenges such as cybersecurity vulnerabilities and the high costs associated with infrastructure development persist. Nonetheless, breakthroughs in AI and machine learning technologies are expected to unlock new avenues for expansion, making the market an attractive prospect for stakeholders.

Geographical Overview:

The AI & Data Center Chips Market is experiencing significant growth across various regions, each with distinct dynamics. North America holds a leading position, driven by the rapid adoption of AI technologies and substantial investments in data center infrastructure. Major tech companies in the region are spearheading advancements in AI and cloud computing, further strengthening the market. Europe follows closely, with strong investments in AI research and development fostering a robust ecosystem for AI-ready data centers. The region's emphasis on data privacy and security also enhances its market appeal. In Asia Pacific, the market is expanding rapidly, fueled by technological advancements and significant investments in AI technologies. State-of-the-art data centers are being developed to support the region's growing digital economies. Latin America and the Middle East & Africa are emerging markets with increasing potential. Latin America is witnessing a rise in AI infrastructure investments, while the Middle East & Africa are recognizing the importance of AI-ready data centers in driving economic growth and innovation.

Recent Developments:

The AI & Data Center Chips Market has been a focal point of recent developments. Nvidia, a leading player in the industry, announced a strategic partnership with Google Cloud to enhance AI capabilities through advanced chipsets, aiming to optimize performance in data-intensive tasks. In a significant merger, AMD acquired Xilinx, a move expected to bolster its data center offerings with specialized AI and machine learning capabilities. Intel unveiled its latest generation of AI-focused data center chips, promising unprecedented efficiency and power to support burgeoning AI workloads. Samsung, not to be outdone, launched a new line of AI chips that integrate seamlessly with existing data center infrastructures, targeting enhanced scalability and reduced latency. Lastly, a consortium of tech giants, including Amazon and Microsoft, formed a joint venture to develop open-source AI chips, fostering innovation and collaboration in the industry. These strategic moves underscore the rapid evolution and competitive nature of the AI & Data Center Chips Market.

Key Trends and Drivers:

The AI & Data Center Chips Market is experiencing robust growth fueled by the surging demand for advanced computing capabilities. One of the most prominent trends is the integration of AI workloads in data centers, which necessitates specialized chips designed to handle complex algorithms efficiently. This trend is further propelled by the exponential growth in data generation, demanding enhanced processing power and speed. Another key driver is the increasing adoption of cloud computing services, which require scalable and flexible data center infrastructures. Companies are investing in AI chips to optimize performance and reduce energy consumption, aligning with sustainability goals. Furthermore, the rise of edge computing is pushing the need for chips that can process data closer to the source, reducing latency and improving real-time decision-making. The ongoing advancements in semiconductor technology are opening up opportunities for innovation in chip design, offering improved performance and cost-effectiveness. As industries such as healthcare, automotive, and finance increasingly rely on AI for predictive analytics and automation, the demand for high-performance chips is set to escalate. Companies that can deliver cutting-edge solutions tailored to these sectors will likely capture significant market share.

Restraints and Challenges:

The AI & Data Center Chips Market is currently navigating a landscape fraught with significant restraints and challenges. A primary restraint is the escalating cost of raw materials, which affects the overall production expenses and subsequently the pricing of chips. This financial burden can be particularly prohibitive for smaller enterprises aiming to compete in this space. Furthermore, the rapid pace of technological advancements necessitates continuous investment in research and development, posing a challenge for companies to remain at the forefront of innovation. Another challenge is the increasing complexity of AI algorithms, which demands more sophisticated and powerful chips, pushing the limits of current manufacturing capabilities. Regulatory and compliance issues also present hurdles, as differing standards across regions can complicate international market entry and expansion strategies. Lastly, the shortage of skilled professionals in the semiconductor industry exacerbates production bottlenecks and slows down the pace of technological progress. These factors collectively create a challenging environment for market players.

Key Companies:

Graphcore, SambaNova Systems, Cerebras Systems, Groq, Mythic, Tenstorrent, SiFive, Wave Computing, Blaize, Hailo, Gyrfalcon Technology, Kneron, Flex Logix, Untether AI, BrainChip Holdings, Esperanto Technologies, Kalray, GreenWaves Technologies, Edgecortix, Quadric, VeriSilicon, Rivos, Perceive, Lightmatter, Rain Neuromorphics, d-Matrix, Syntiant, Deep Vision, Enflame Technology, Rebellions, Xnor.ai, Architek, FuriosaAI, LeapMind, Thinci, Movidius, Vathys, Luminous Computing, InnoGrit, Prophesee

Sources:

U.S. Department of Energy - Office of Science, European Commission - Digital Strategy, National Institute of Standards and Technology (NIST), Semiconductor Industry Association (SIA), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), International Telecommunication Union (ITU), Association for Computing Machinery (ACM), International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), Hot Chips Symposium, Design Automation Conference (DAC), International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), Stanford University - Computer Systems Laboratory, Massachusetts Institute of Technology - Microsystems Technology Laboratories, University of California, Berkeley - Berkeley Wireless Research Center, Carnegie Mellon University - Department of Electrical and Computer Engineering, University of Cambridge - Department of Computer Science and Technology, National University of Singapore - School of Computing, RIKEN Center for Computational Science, European Processor Initiative (EPI), International Technology Roadmap for Semiconductors (ITRS)

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: AI & Data Center Chips Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: AI & Data Center Chips Market Outlook

5: AI & Data Center Chips Market Strategy

6: AI & Data Center Chips Market Size

7: AI & Data Center Chips Market , by Type

8: AI & Data Center Chips Market , by Product

9: AI & Data Center Chips Market , by Services

10: AI & Data Center Chips Market , by Technology

11: AI & Data Center Chips Market , by Component

12: AI & Data Center Chips Market , by Application

13: AI & Data Center Chips Market , by Deployment

14: AI & Data Center Chips Market , by End User

15: AI & Data Center Chips Market , by Functionality

16: AI & Data Center Chips Market , by Equipment

17: AI & Data Center Chips Market , by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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