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세계의 생성형 인공지능 칩셋 시장
Generative Artificial Intelligence Chipsets
상품코드 : 1644030
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 194 Pages
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한글목차

2030년까지 세계 생성형 인공지능 칩셋 시장 규모는 2,829억 달러에 달할 전망

2024년에 553억 달러로 추정되는 생성형 인공지능 칩셋 세계 시장은 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR 31.3%로 성장하여 2030년에는 2,829억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 생성형 AI GPU 칩셋은 CAGR 32.4%를 기록하며 분석 기간 종료 시점에 1,295억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 생성형 AI CPU 칩셋 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 30.3%로 추정됩니다.

미국 시장 145억 달러로 추정, 중국은 CAGR 29.6%로 성장 전망

미국의 인공지능 칩셋 시장 규모는 2024년 145억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 425억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 29.6%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 28.7% 및 26.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.6%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 생성형 인공지능 칩셋 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

생성형 AI 칩셋이 기술의 미래를 어떻게 형성할 것인가?

생성형 인공지능(AI) 칩셋은 인간의 창의성과 추론을 모방한 고급 AI 모델 개발 및 배포에 필요한 컴퓨팅 파워를 촉진함으로써 기술의 미래를 재구성하고 있습니다. 이 칩셋은 텍스트 생성, 가상 아바타 생성, 자동 비디오 편집, 지능형 데이터 합성 등 생성형 AI 애플리케이션의 근간이 되고 있습니다. 데이터 분석 및 분류에 중점을 둔 기존 AI 시스템과 달리, 생성형 AI는 신경망 아키텍처를 활용하여 완전히 새로운 컨텐츠를 생성하고, AI 모델의 학습 및 추론 과정을 크게 가속화하여 산업 전반에 걸쳐 변화의 가능성을 제공합니다. 칩셋은 개발자들이 실시간으로 적응, 학습, 대응할 수 있는 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한, 텍스트, 이미지, 음성 생성 기능을 통합한 멀티모달 AI 시스템의 등장은 생성형 AI의 범위를 더욱 확장하고, 독보적인 성능 지표를 갖춘 칩셋을 필요로 하고 있습니다. 이러한 기술 발전은 제품 설계, 신약 개발, 가상 시뮬레이션, 자율 로봇 공학에 AI 기반 툴을 도입하는 데 박차를 가하고 있습니다. 산업계가 AI를 핵심 업무에 통합하려는 움직임이 강화되고 있는 가운데, 생성형 AI 칩셋은 혁신과 실용성의 간극을 메워주는 디지털 혁신의 중요한 실현자로 부상하고 있습니다.

시장을 주도하는 기술 혁신의 역할은?

기술 혁신이 생성형 AI 칩셋 시장의 핵심이며, 전례 없는 성장과 보급을 촉진하고 있습니다. 반도체 제조업체들은 칩 아키텍처의 한계를 뛰어넘어 3나노미터(nm) 이하의 제조 공정과 같은 첨단 기술을 활용하여 더 작고, 더 빠르고, 더 에너지 효율적인 칩셋을 개발하고 있습니다. 이러한 기술 혁신을 통해 수십억 개의 트랜지스터를 하나의 다이에 집적하여 처리 능력을 크게 향상시키면서 에너지 소비를 줄일 수 있게 되었습니다. 텐서 프로세싱 유닛(TPU), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU), 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU) 등의 특수 하드웨어 아키텍처는 딥러닝 모델에 필수적인 행렬 곱셈과 데이터 병렬 처리를 최적화하도록 조정되었습니다. 최적화하도록 조정되어 있습니다. 이러한 칩셋은 성능뿐만 아니라 메모리 대역폭, 고속 인터커넥트, AI 가속기를 강화하여 실시간 데이터 분석 및 처리를 용이하게 하며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 주요 제공업체가 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 포함합니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 이러한 발전을 활용하여 모든 규모의 기업에 확장 가능한 AI 기반 솔루션을 제공하고 있습니다. 또한, 양자 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 차세대 생성형 AI 칩셋에 대한 관심이 높아져 컴퓨팅 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있는 길이 열리고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 기업이 생성형 AI의 잠재력을 발휘할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 합성생물학, 창의적 예술, 첨단 로봇 공학 등의 분야에서 미래의 획기적인 발전을 위한 발판을 마련할 수 있습니다.

생성형 AI 칩셋이 주요 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?

생성형 AI 칩셋은 다양한 산업 분야에서 비즈니스 운영 방식과 가치 제공 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 AI 모델을 통한 합성 의료 데이터 생성, 진단 이미지 분석, 신약 분자 설계를 가능하게 하여 연구 기간을 획기적으로 단축하고 환자 치료 결과를 개선하고 있습니다. 자동차 업계에서는 생성형 AI 칩셋을 활용하여 자율주행차 개발을 진행하고 있으며, 복잡한 운전 환경에서도 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 엔터테인먼트 및 미디어 기업들은 이러한 칩셋을 활용하여 초현실적인 시각 효과를 생성하고, 실제와 같은 가상 캐릭터를 생성하고, 컨텐츠 제작 과정을 자동화하여 보다 몰입감 있는 소비자 경험을 제공하고 있습니다. 금융 분야에서는 생성형 AI 칩셋이 사기 탐지, 알고리즘 거래, 금융 모델링의 혁신을 촉진하여 금융 기관이 보다 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다. 소매업계 역시 AI 기반 개인화 툴을 통해 맞춤형 쇼핑 경험, 가상 피팅, 역동적인 가격 전략 등을 구현하는 등 혁신을 경험하고 있습니다. 또한 교육 분야에서는 개인화된 학습 경험과 자동 채점 시스템을 위해 생성형 AI 칩셋이 채택되고 있습니다. 이러한 응용 분야는 생성형 AI 칩셋의 다재다능함과 업계의 상식을 재정의하고 전례 없는 규모의 혁신과 효율성을 촉진할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

시장 확대를 뒷받침하는 주요 성장 촉진요인은 무엇인가?

생성형 인공지능 칩셋 시장의 성장은 기술 발전, 산업 수요의 진화, 소비자 선호도 변화 등이 복합적으로 작용하고 있으며, GPT, DALL-E, Stable Diffusion과 같은 대규모 AI 모델의 채택이 증가하고 있는 것이 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다. 이러한 모델들은 훈련과 배포에 막대한 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다. 챗봇과 가상 비서부터 예측 분석과 자동 컨텐츠 생성에 이르기까지 실시간 AI 애플리케이션에 대한 의존도가 높아지면서 고성능 칩셋에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 큰 성장 동력으로 부상하고 있으며, 기업들은 스마트폰, IoT 시스템, 웨어러블 기술 등의 디바이스에 생성형 AI 칩셋을 도입하여 실시간 처리 및 대기 시간 단축을 위해 AI 연구개발에 많은 투자를 하고 있습니다. AI 연구개발에 대한 막대한 투자와 함께 AI 혁신을 촉진하기 위한 정부의 노력이 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 또한, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR)과 같은 몰입형 기술의 인기가 높아지고 있으며, 이러한 애플리케이션은 실제와 같은 환경을 시뮬레이션하기 위해 고도의 AI가 필요하기 때문에 생성형 AI 칩셋에 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 개인화된 디지털 경험과 원활한 자동화에 대한 선호도가 높아지는 등 소비자 행동 트렌드도 시장 환경을 형성하고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 차세대 기술 혁신과 산업 변혁을 주도하는 데 있어 생성형 AI 칩셋의 중요한 역할을 강조하며, 향후 몇 년 동안 시장은 지속적인 비약적인 성장을 이룰 것으로 전망됩니다.

부문

칩셋 유형(GPU 칩셋, CPU 칩셋, FPGA 칩셋, ASIC 칩셋, 기타 칩셋 유형), 용도(딥러닝 용도, 머신러닝 용도, 강화학습 용도, 생성적 역수 네트워크(GAN) 용도, 자연어 이해(NLU) 용도), 최종 용도(가전 최종 용도, 자동차 최종 용도, 소매 최종 용도, 제조 최종 용도, 의료 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목 총 48개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Generative Artificial Intelligence Chipsets Market to Reach US$282.9 Billion by 2030

The global market for Generative Artificial Intelligence Chipsets estimated at US$55.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$282.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 31.3% over the analysis period 2024-2030. Generative AI GPU Chipset, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 32.4% CAGR and reach US$129.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Generative AI CPU Chipset segment is estimated at 30.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$14.5 Billion While China is Forecast to Grow at 29.6% CAGR

The Generative Artificial Intelligence Chipsets market in the U.S. is estimated at US$14.5 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$42.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 28.7% and 26.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.6% CAGR.

Global Generative Artificial Intelligence Chipsets Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Generative AI Chipsets Shaping the Future of Technology?

Generative Artificial Intelligence (AI) chipsets are reshaping the future of technology by driving the computational power needed to develop and deploy advanced AI models that mimic human creativity and reasoning. These chipsets are the backbone of generative AI applications, such as text generation, virtual avatar creation, automated video editing, and intelligent data synthesis. Unlike traditional AI systems, which primarily analyze and classify data, generative AI leverages neural network architectures to create entirely new content, offering transformative possibilities across industries. By significantly accelerating the training and inference processes of AI models, these chipsets empower developers to build solutions that can adapt, learn, and respond in real time. Moreover, the rise of multimodal AI systems, which integrate text, image, and audio generation capabilities, has further expanded the scope of generative AI, necessitating chipsets with unparalleled performance metrics. These technological advancements have spurred the adoption of AI-driven tools for product design, drug discovery, virtual simulations, and autonomous robotics. As industries increasingly seek to integrate AI into their core operations, generative AI chipsets are emerging as the critical enabler of this digital transformation, bridging the gap between innovation and practicality.

What Role Does Technology Innovation Play in Driving the Market?

Technology innovation lies at the heart of the generative AI chipsets market, driving its unprecedented growth and adoption. Semiconductor manufacturers are pushing the boundaries of chip architecture, utilizing advanced techniques like 3-nanometer (nm) and below fabrication processes to create smaller, faster, and more energy-efficient chipsets. These innovations allow for the integration of billions of transistors onto a single die, significantly boosting processing power while reducing energy consumption—critical for handling the immense computational workloads of generative AI. Specialized hardware architectures, such as tensor processing units (TPUs), graphical processing units (GPUs), and neural processing units (NPUs), are tailored to optimize the matrix multiplications and data parallelism essential to deep learning models. Beyond performance, these chipsets are incorporating enhanced memory bandwidth, high-speed interconnects, and AI accelerators to facilitate real-time data analysis and processing. Cloud computing platforms, including those offered by major providers like AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud, are leveraging these advancements to deliver scalable, AI-powered solutions to businesses of all sizes. Furthermore, the growing interest in quantum computing is paving the way for the next generation of generative AI chipsets, promising exponential increases in computational efficiency. These innovations not only enable businesses to unlock the potential of generative AI but also set the stage for future breakthroughs in fields such as synthetic biology, creative arts, and advanced robotics.

How Are Generative AI Chipsets Transforming Key Industries?

Generative AI chipsets are proving to be transformative across a wide array of industries, revolutionizing the way businesses operate and deliver value. In the healthcare sector, these chipsets are enabling AI models to generate synthetic medical data, analyze diagnostic images, and even design new drug molecules, dramatically shortening research timelines and enhancing patient outcomes. The automotive industry is leveraging generative AI chipsets to advance autonomous vehicle development, creating systems capable of real-time decision-making in complex driving environments. Entertainment and media companies are utilizing these chipsets to produce ultra-realistic visual effects, generate lifelike virtual characters, and automate content creation processes, leading to more immersive consumer experiences. In the financial sector, generative AI chipsets are driving innovations in fraud detection, algorithmic trading, and financial modeling, helping institutions make faster and more accurate decisions. The retail industry is also experiencing a revolution, with AI-powered personalization tools that create tailored shopping experiences, virtual try-ons, and dynamic pricing strategies. Additionally, the educational sector is adopting generative AI chipsets for personalized learning experiences and automated grading systems. These applications highlight the versatility of generative AI chipsets and their potential to redefine industry norms, driving innovation and efficiency at an unprecedented scale.

What Are the Key Growth Drivers Behind the Market’s Expansion?

The growth in the generative artificial intelligence chipsets market is driven by a confluence of technological advancements, evolving industry demands, and shifting consumer preferences. A key driver is the increasing adoption of large-scale AI models like GPT, DALL-E, and Stable Diffusion, which require immense computational resources for training and deployment. The growing reliance on real-time AI applications, from chatbots and virtual assistants to predictive analytics and automated content generation, has further fueled demand for high-performance chipsets. Edge computing has emerged as a significant growth driver, with businesses deploying generative AI chipsets in devices such as smartphones, IoT systems, and wearable technology to enable real-time processing and reduced latency. Government initiatives aimed at fostering AI innovation, coupled with significant investments in AI research and development, are accelerating market growth. Additionally, the rising popularity of immersive technologies, such as augmented reality (AR) and virtual reality (VR), is creating new opportunities for generative AI chipsets, as these applications require sophisticated AI to simulate lifelike environments. Consumer behavior trends, including the increasing preference for personalized digital experiences and seamless automation, are also shaping the market landscape. Together, these factors underscore the critical role of generative AI chipsets in driving the next wave of technological innovation and industrial transformation, positioning the market for sustained exponential growth in the coming years.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Generative Artificial Intelligence Chipsets market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Chipset Type (GPU Chipset, CPU Chipset, FPGA Chipset, ASIC Chipset, Other Chipset Types); Application (Deep Learning Application, Machine Learning Application, Reinforcement Learning Application, Generative Adversarial Networks (GANs) Application, Natural Language Understanding (NLU) Application); End-Use (Consumer Electronics End-Use, Automotive End-Use, Retail End-Use, Manufacturing End-Use, Healthcare End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 48 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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