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세계의 하드웨어 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence in Hardware
상품코드 : 1739308
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 86 Pages
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한글목차

하드웨어 인공지능(AI) 세계 시장은 2030년까지 1,372억 달러에 달할 전망

2024년에 546억 달러로 추정되는 하드웨어 인공지능 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 16.6%로 성장하여 2030년에는 1,372억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI 프로세서는 CAGR 14.2%를 기록하며 분석 기간 종료까지 566억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. AI 엑셀러레이터 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 18.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 160억 달러, 중국은 CAGR 15.9%로 성장 예측

미국의 하드웨어 인공지능(AI) 시장은 2024년에 160억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 239억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 15.9%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 15.1%와 14.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 하드웨어 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

인공지능의 잠재력을 극대화하기 위해 하드웨어 혁신이 필수적인 이유는 무엇일까?

인공지능(AI) 하드웨어는 업계 전반에서 AI 워크로드의 광범위한 배포와 가속화를 가능하게 하는 기본 축으로 부상하고 있으며, AI 모델이 복잡해지고, 컴퓨팅 부하가 높아지고, 데이터 양이 많아짐에 따라 기존의 하드웨어 아키텍처(특히 범용 CPU)로는 더 이상 실시간 처리, 추론, 학습 작업을 효율적으로 처리하기에 충분하지 않습니다. 실시간 처리, 추론, 학습 작업을 효율적으로 처리하기에는 더 이상 충분하지 않습니다. 이에 따라 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 반도체(ASIC), 엣지 AI 프로세서 등 AI에 최적화된 전용 하드웨어의 개발 및 채택이 가속화되고 있습니다. 개발 및 채택에 박차를 가하고 있습니다. 이러한 기술은 컴퓨터 비전, 딥러닝, 자연어 처리, 자율 시스템 등 차세대 AI 애플리케이션에 필수적인 병렬 처리, 낮은 지연시간, 높은 처리량을 구현하는 것을 목표로 구축되고 있습니다.

AI 하드웨어는 현재 데이터센터뿐만 아니라 엣지 디바이스, 로봇 공학, IoT 플랫폼, 고성능 컴퓨팅 환경의 전략적 인에이블러로 간주되고 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체, 반도체 기업, 하이퍼스케일 기업들은 에너지 효율을 개선하고, AI 학습 주기를 단축하고, 총소유비용을 절감하기 위해 맞춤형 AI 칩에 많은 투자를 하고 있습니다. AI가 자동차, 헬스케어, 국방, 산업 자동화 등의 분야에 침투함에 따라 성능, 전력 효율성, 확장성의 균형을 갖춘 AI 하드웨어에 대한 수요가 급증하고 있으며, 이 분야는 세계 AI 생태계의 핵심으로 자리매김하고 있습니다.

AI 특유의 컴퓨팅 수요를 충족시키기 위해 하드웨어 아키텍처는 어떻게 진화하고 있는가?

빠르게 진화하는 AI 워크로드를 지원하기 위해 하드웨어 아키텍처는 범용 처리에서 도메인별 가속화로 패러다임이 전환되고 있으며, GPU는 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계되었지만, 대규모 병렬 처리 능력으로 인해 AI 학습의 주축이 되었습니다. Nvidia, AMD, Intel은 더 높은 메모리 대역폭, 소프트웨어 스택 통합(CUDA, ROCm), 딥러닝에서 중요한 행렬 곱셈에 특화된 텐서 코어 등 AI에 최적화된 GPU 아키텍처를 제공하고 있습니다. 를 제공하며 이 분야에서 혁신을 이어가고 있습니다.

GPU뿐만 아니라 구글의 TPU나 아마존의 Inferentia 칩과 같은 맞춤형 실리콘도 클라우드 기반 추론 작업의 성능 한계를 뛰어넘고 있습니다. 이러한 ASIC는 최적화된 와트당 처리량 비율과 최소의 레이턴시를 제공하여 하이퍼스케일 수준의 AI 워크로드를 지원하며, FPGA는 구성이 가능하고 성능과 유연성의 균형이 잘 잡혀 있어 저레이턴시 엣지 추론과 프로토타이핑에 적합합니다. 프로토타이핑에 적합하여 인기를 끌고 있습니다. 또한, 인간의 뇌에서 영감을 얻은 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍처와 빛을 계산에 활용하는 포토닉 칩은 초저전력 소비와 빠른 AI 실행을 위해 연구되고 있습니다. 이러한 기술 혁신으로 AI 하드웨어가 워크로드에 특화된 가속화를 실현하는 이기종 컴퓨팅 플랫폼이 탄생하면서 하드웨어 정의 지능의 새로운 시대가 도래하고 있습니다.

AI 최적화 하드웨어에 대한 수요는 어디로 확대될 것이며, 어떤 최종사용자 부문이 채택을 주도할 것인가?

AI에 최적화된 하드웨어에 대한 수요는 클라우드 데이터센터, 자율 시스템, 모바일 디바이스, 엣지 인프라에서 빠르게 증가하고 있습니다. 북미는 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 하이퍼스케일 클라우드 제공업체들의 대규모 투자가 주도하며 세계 시장을 선도하고 있습니다. 이들 기업은 방대한 학습 워크로드, 대규모 언어 모델, 멀티모달 추론을 대규모로 처리하는 AI 전용 칩을 개발하거나 조달하고 있습니다. 중국, 한국, 대만을 중심으로 한 유럽과 아시아태평양도 국가 AI 전략, 반도체 자급률 향상 이니셔티브, 스마트 제조 프로그램을 통해 AI 하드웨어 채택을 확대하고 있습니다.

AI 칩이 자율주행 시스템, ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 차량용 인포테인먼트를 구동하는 자동차, AI 프로세서가 실시간 의료 영상, 진단, 원격 환자 모니터링을 가능하게 하는 헬스케어, 엣지 AI 칩이 로봇공학, 예지, 유지보수, 시각적 모니터링을 지원하는 산업 자동화 등이 있습니다. 유지보수, 육안 검사를 지원하는 산업 자동화 등이 있습니다. 가전업체들은 AI 가속기를 스마트폰, 웨어러블 기기, 스마트홈 기기에 탑재하여 음성 인식, 얼굴인식, 상황별 컴퓨팅을 강화하고 있습니다. 군사 및 항공우주 분야에서도 감시, 상황 인식, 자율 임무 계획을 위해 안전하고 미션 크리티컬한 AI 하드웨어를 활용하고 있으며, AI 사용 사례가 다양해짐에 따라 중앙집중식 훈련에서 분산형 실시간 추론으로 수요가 이동하면서 엣지 AI 하드웨어의 강력한 성장을 견인하고 있습니다. 하드웨어의 강력한 성장을 견인하고 있습니다.

AI 하드웨어 시장의 세계 확대 원동력은?

하드웨어 인공지능(AI) 시장의 성장은 AI 애플리케이션의 급격한 성장, 엣지에서의 실시간 추론에 대한 수요, 반도체 제조의 발전 등 몇 가지 집약적인 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 촉진요인은 생성형 AI, 멀티모달 모델, 강화학습 시스템 등 AI 모델의 규모와 고도화가 확대되고 있으며, 이러한 모델은 효율적인 학습과 배포를 위해 점점 더 강력한 하드웨어를 필요로 합니다. 스마트 모니터링 및 예측 분석에서 자율주행에 이르기까지 엣지 컴퓨팅과 지연에 민감한 애플리케이션의 부상으로 온디바이스 추론이 가능한 소형의 전력 효율적인 AI 칩에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

반도체 주권을 달성하기 위한 정부 자금과 전략적 파트너십은 특히 미국, 중국, EU에서 AI 칩 개발 연구 개발을 더욱 강화하고 있으며, AI와 5G, IoT, 로봇 공학의 융합으로 클라우드에서 엣지 아키텍처까지 확장 가능한 수직 통합형 하드웨어 및 소프트웨어 스택의 필요성이 대두되고 있습니다. 하드웨어-소프트웨어 스택의 필요성이 높아지고 있습니다. 또한, 오픈 하드웨어 생태계와 모듈형 액셀러레이터의 상업적 활성화로 스타트업, 연구자, 틈새 AI 개발자들의 접근성이 확대되고 있습니다. 하드웨어가 AI 혁신의 병목 현상과 촉진제 역할을 동시에 담당하게 되면서 전략적 문제가 대두되고 있습니다. 세계 AI 하드웨어 생태계가 접근성, 지속가능성, 상호운용성을 훼손하지 않으면서 내일의 AI 기반 경제가 요구하는 연산 능력과 효율성을 충족시킬 수 있을까?

부문

하드웨어(AI 프로세서, AI 액셀러레이터, AI 칩, AI 대응 서버), 최종사용(IT·통신, 제조, 소매, 자동차, 헬스케어, 기타 최종사용)

조사 대상 기업 사례(총 42개사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조 거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 매출원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월 : 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월 : 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석:

미국 <> 중국 <> 멕시코 <> 캐나다 <> EU <> 일본 <> 인도 <> 기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트 : Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트를 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Hardware Market to Reach US$137.2 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Hardware estimated at US$54.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$137.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 16.6% over the analysis period 2024-2030. AI Processors, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 14.2% CAGR and reach US$56.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI Accelerators segment is estimated at 18.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$16.0 Billion While China is Forecast to Grow at 15.9% CAGR

The Artificial Intelligence in Hardware market in the U.S. is estimated at US$16.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$23.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.1% and 14.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.5% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Hardware Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Hardware Innovation Critical to Unlocking the Full Potential of Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence (AI) hardware is emerging as a foundational pillar in enabling the widespread deployment and acceleration of AI workloads across industries. As AI models become more complex, compute-intensive, and data-hungry, traditional hardware architectures-especially general-purpose CPUs-are no longer sufficient to handle real-time processing, inference, and training tasks efficiently. This has spurred the development and adoption of specialized AI-optimized hardware, including graphics processing units (GPUs), tensor processing units (TPUs), field-programmable gate arrays (FPGAs), application-specific integrated circuits (ASICs), and edge AI processors. These technologies are purpose-built to deliver the parallel processing, low latency, and high throughput essential for next-generation AI applications such as computer vision, deep learning, natural language processing, and autonomous systems.

AI hardware is now seen as a strategic enabler not just for data centers, but for edge devices, robotics, IoT platforms, and high-performance computing environments. Cloud service providers, semiconductor firms, and hyperscale enterprises are investing heavily in custom AI chips to improve energy efficiency, accelerate AI training cycles, and reduce total cost of ownership. As AI penetrates sectors such as automotive, healthcare, defense, and industrial automation, demand for AI hardware that balances performance, power efficiency, and scalability is rising sharply-positioning this segment as a linchpin of the global AI ecosystem.

How Are Hardware Architectures Evolving to Meet AI-Specific Computational Demands?

To support rapidly evolving AI workloads, hardware architectures are undergoing a paradigm shift from general-purpose processing to domain-specific acceleration. GPUs, originally designed for rendering graphics, have become the workhorse for AI training due to their massive parallel processing capabilities. Nvidia, AMD, and Intel continue to innovate in this space with AI-optimized GPU architectures featuring higher memory bandwidth, software stack integration (CUDA, ROCm), and tensor cores specifically tailored for matrix multiplications critical in deep learning.

Beyond GPUs, custom silicon such as Google’s TPUs and Amazon’s Inferentia chips are pushing performance boundaries for cloud-based inference tasks. These ASICs offer optimized throughput-per-watt ratios and minimal latency, addressing AI workloads at hyperscale levels. FPGAs are gaining traction for their configurability and balance between performance and flexibility, making them suitable for low-latency edge inference and prototyping. Moreover, neuromorphic computing architectures, inspired by the human brain, and photonic chips leveraging light for computation are being explored for ultra-low-power and high-speed AI execution. These innovations are giving rise to heterogeneous computing platforms where AI hardware is purpose-built for workload-specific acceleration-ushering in a new era of hardware-defined intelligence.

Where Is Demand for AI-Optimized Hardware Growing and Which End-Use Segments Are Leading Adoption?

Demand for AI-optimized hardware is growing rapidly across cloud data centers, autonomous systems, mobile devices, and edge infrastructure. North America leads the global market, driven by massive investments from hyperscale cloud providers such as Google, Amazon, Microsoft, and Meta. These companies are developing or procuring AI-specific chips to handle enormous training workloads, large language models, and multimodal inference at scale. Europe and Asia-Pacific-particularly China, South Korea, and Taiwan-are also expanding AI hardware adoption through national AI strategies, semiconductor self-sufficiency initiatives, and smart manufacturing programs.

Industries leading adoption include automotive, where AI chips power autonomous driving systems, advanced driver assistance systems (ADAS), and in-vehicle infotainment; healthcare, where AI processors enable real-time medical imaging, diagnostics, and remote patient monitoring; and industrial automation, where edge AI chips support robotics, predictive maintenance, and visual inspection. Consumer electronics companies are integrating AI accelerators into smartphones, wearables, and smart home devices to enhance voice recognition, facial authentication, and contextual computing. Military and aerospace sectors are also leveraging secure, mission-critical AI hardware for surveillance, situational awareness, and autonomous mission planning. As AI use cases diversify, demand is shifting from centralized training to decentralized, real-time inference, driving strong growth in edge AI hardware.

What Is Fueling the Global Expansion of the AI in Hardware Market?

The growth in the artificial intelligence in hardware market is driven by several converging factors, including the exponential growth of AI applications, demand for real-time inference at the edge, and advancements in semiconductor fabrication. A major driver is the expanding scale and sophistication of AI models-such as generative AI, multimodal models, and reinforcement learning systems-that require increasingly powerful hardware to train and deploy efficiently. The rise of edge computing and latency-sensitive applications-ranging from smart surveillance and predictive analytics to autonomous mobility-is creating robust demand for compact, power-efficient AI chips capable of on-device inference.

Government funding and strategic partnerships aimed at achieving semiconductor sovereignty are further bolstering R&D in AI chip development, particularly in the U.S., China, and the EU. The convergence of AI with 5G, IoT, and robotics is amplifying the need for vertically integrated hardware-software stacks that can scale across cloud-to-edge architectures. Additionally, the commercial push toward open hardware ecosystems and modular accelerators is expanding accessibility for startups, researchers, and niche AI developers. As hardware becomes the bottleneck and enabler of AI innovation simultaneously, a strategic question emerges: Can the global AI hardware ecosystem keep pace with the computational and efficiency demands of tomorrow’s AI-driven economies without compromising accessibility, sustainability, and interoperability?

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Hardware (AI Processors, AI Accelerators, AI Chips, AI-enabled Servers); End-Use (IT & Telecommunications, Manufacturing, Retail, Automotive, Healthcare, 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 42 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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