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세계의 뉴럴 프로세서 시장
Neural Processors
상품코드 : 1791743
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 155 Pages
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한글목차

세계의 뉴럴 프로세서 시장은 2030년까지 8억 9,430만 달러에 이를 전망

2024년에 3억 610만 달러로 추정되는 뉴럴 프로세서 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 19.6%로 성장하여 2030년에는 8억 9,430만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 추론 오퍼레이션은 CAGR 17.1%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 4억 8,710만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 트레이닝 조작 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 23.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 8,050만 달러로 추정, 중국은 CAGR 18.6%로 성장 예측

미국의 뉴럴 프로세서 시장은 2024년에 8,050만 달러로 평가되었습니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 1억 3,810만 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 18.6%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 각각 분석 기간 중에 17.7%와 17.2%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.6%를 보일 전망입니다.

뉴럴 프로세서 세계 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

뉴럴 프로세서는 어떻게 인공지능에 혁명을 일으키고 있는가?

신경처리장치(Neural Processing Unit, NPU)라고도 불리는 신경처리장치는 머신러닝과 인공지능(AI)의 계산 속도를 높이기 위해 설계된 전용 칩입니다. 기존의 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)와 달리 NPU는 병렬 처리에 최적화되어 있어 이미지 인식, 자연어 처리, 실시간 의사결정 등의 AI 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이러한 프로세서는 엣지 컴퓨팅, 자율주행차, 스마트 기기, 고성능 컴퓨팅에 이르기까지 다양한 용도에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 헬스케어, 금융, 로봇공학 등의 산업에서 AI 기반 용도의 부상으로 뉴럴 프로세서에 대한 수요가 크게 증가하고 있으며, 보다 빠르고 효율적인 AI 모델 학습 및 추론이 가능해졌습니다. 딥러닝 알고리즘이 복잡해짐에 따라 기존 컴퓨팅 아키텍처로는 필요한 연산 능력을 따라잡기 어려워지고 있습니다. 전력 소비를 줄이면서 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 NPU는 현재 AI 하드웨어 진화의 최전선에 서 있습니다. 클라우드 기반 AI 서비스와 온디바이스 AI 처리의 확대로 신경 프로세서는 차세대 지능형 컴퓨팅을 형성하고 있습니다.

뉴럴 프로세서 시장의 성장을 저해하는 요인은 무엇인가?

급속한 보급에도 불구하고, 신경 프로세서는 보급을 제한하는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 주요 우려 사항 중 하나는 AI에 특화된 하드웨어를 개발하기 위해서는 많은 연구와 투자가 필요하기 때문에 NPU의 설계 및 제조 비용이 높다는 것입니다. 범용 프로세서와 달리 NPU는 특정 AI 워크로드에 맞게 조정해야 하며, 이는 서로 다른 AI 모델과 프레임워크 간의 호환성 문제로 이어집니다. 또 다른 큰 과제는 전력 소비로, 특히 데이터센터 및 AI 기반 용도에 사용되는 고성능 NPU의 전력 소비가 큽니다. NPU는 기존 프로세서보다 효율적이지만, 실시간 AI 처리에 대한 수요가 증가함에 따라 전력 요구량이 증가하여 냉각 및 지속가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 또한, AI 하드웨어 시장이 세분화되어 있기 때문에 개발자는 특정 NPU에 맞게 머신러닝 모델을 최적화해야 하기 때문에 유연성이 떨어지고 통합의 복잡성이 증가합니다. 또한, AI를 탑재한 시스템은 적대적 공격, 데이터 유출, 부정 조작에 취약하기 때문에 보안 위험에 대한 우려도 커지고 있습니다. 또한, 공급망의 혼란과 세계 반도체 부족은 NPU의 가용성에 영향을 미쳐 주요 산업 분야로의 도입을 지연시키고 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 칩 설계의 지속적인 발전, 표준화 노력, 다양한 용도에 AI를 원활하게 통합할 수 있는 보안 프로토콜 강화가 필요합니다.

뉴럴 프로세싱 유닛의 기술 혁신은 어떻게 AI 역량을 강화하는가?

뉴럴 프로세서 산업은 급속한 기술 혁신을 이루고 있으며, AI의 성능, 효율성, 확장성을 향상시키는 새로운 기술이 등장하고 있습니다. 가장 중요한 발전 중 하나는 인간 두뇌의 구조를 모방하여 정보를 보다 효율적으로 처리하는 뉴로모픽 컴퓨팅의 개발입니다. 이러한 생물학에서 영감을 받은 프로세서는 스파이킹 신경망(SNN)을 사용하여 저전력으로 실시간 AI 계산을 가능하게 하며, 엣지 컴퓨팅 및 자율 시스템에 이상적입니다. 또 다른 돌파구는 스마트폰, 스마트홈 시스템, 웨어러블 기술 등 소비자 기기에 NPU를 통합하여 대기 시간을 줄이고 사용자 경험을 향상시키는 온디바이스 AI 기능을 구현하는 것입니다. 양자 AI도 주목받고 있으며, 연구자들은 복잡한 문제를 전례 없는 속도로 해결하기 위해 뉴럴 프로세서와 결합된 양자 컴퓨팅의 가능성을 모색하고 있습니다. 또한, 텐서 프로세싱 유닛(TPU) 및 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 AI 가속기는 딥러닝 용도에 최적화되어 AI 모델 배포에 유연성을 제공합니다. 엣지 AI도 중요한 트렌드이며, NPU가 IoT 디바이스에 내장되어 클라우드 연결에 의존하지 않는 실시간 AI 처리가 가능해집니다. 이러한 혁신은 AI 시스템의 기능을 확장할 뿐만 아니라 속도, 에너지 효율성, 확장성을 우선시하는 차세대 컴퓨팅 아키텍처로 나아가는 길을 열어주고 있습니다.

뉴럴 프로세서 시장의 성장 원동력은?

뉴럴 프로세서 시장의 성장은 AI 용도의 채택 확대, 딥러닝 모델의 발전, 엣지 컴퓨팅의 확대 등 여러 가지 요인에 의해 이루어질 것으로 보입니다. 헬스케어, 금융, 자동차 등의 산업에서 AI가 널리 활용되면서 복잡한 머신러닝 작업을 처리할 수 있는 고성능 NPU에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 자율주행차와 AI를 탑재한 로봇공학의 부상도 큰 원동력이 되고 있으며, 이러한 기술에는 기존 프로세서로는 대응할 수 없는 실시간 데이터 처리 및 의사결정 기능이 요구되고 있습니다. 또한, 스마트 기기 및 IoT 용도의 보급도 시장 성장에 기여하고 있으며, NPU는 음성 인식, 예측 분석, 생체 인식 등 온디바이스 AI 기능을 구현하고 있습니다. 또한, AI를 활용한 클라우드 서비스가 확대되면서 데이터센터는 연산 효율 향상과 대기시간 단축을 위해 NPU를 도입하고 있습니다. 에너지 효율적인 AI 처리에 대한 중요성이 강조되고, 대규모 AI 도입을 위한 지속 가능한 솔루션을 찾는 기업이 늘어나면서 NPU의 도입이 더욱 가속화되고 있습니다. 칩 설계, AI 모델 최적화, 반도체 제조의 지속적인 발전으로 신경 프로세서 시장은 기하급수적으로 성장하여 지능형 컴퓨팅과 차세대 AI 기술의 미래를 형성할 준비가 되어 있습니다.

부문

동작 유형(추론 동작, 트레이닝 동작), 용도(스마트폰＆태블릿 용도, 자율주행차 용도, 로봇＆드론 용도, 헬스케어＆의료기기 용도, 스마트홈 디바이스＆IoT 용도, 클라우드＆데이터센터 AI 용도, 산업 자동화 용도, 기타 용도)

조사 대상 기업 예

AI 통합

우리는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장과 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Neural Processors Market to Reach US$894.3 Million by 2030

The global market for Neural Processors estimated at US$306.1 Million in the year 2024, is expected to reach US$894.3 Million by 2030, growing at a CAGR of 19.6% over the analysis period 2024-2030. Inference Operation, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.1% CAGR and reach US$487.1 Million by the end of the analysis period. Growth in the Training Operation segment is estimated at 23.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$80.5 Million While China is Forecast to Grow at 18.6% CAGR

The Neural Processors market in the U.S. is estimated at US$80.5 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$138.1 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 18.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.7% and 17.2% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.6% CAGR.

Global Neural Processor Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Neural Processors Revolutionizing Artificial Intelligence?

Neural processors, also known as neural processing units (NPUs), are specialized chips designed to accelerate machine learning and artificial intelligence (AI) computations. Unlike traditional central processing units (CPUs) and graphics processing units (GPUs), NPUs are optimized for parallel processing, allowing them to efficiently handle AI workloads such as image recognition, natural language processing, and real-time decision-making. These processors are becoming critical in various applications, from edge computing and autonomous vehicles to smart devices and high-performance computing. The rise of AI-driven applications in industries such as healthcare, finance, and robotics has significantly increased the demand for neural processors, enabling faster, more efficient AI model training and inference. As deep learning algorithms grow in complexity, traditional computing architectures struggle to keep up with the required computational power. NPUs, with their ability to process vast amounts of data in real time while consuming less power, are now at the forefront of AI hardware evolution. With the expansion of cloud-based AI services and on-device AI processing, neural processors are shaping the next generation of intelligent computing.

What Challenges Are Hindering the Growth of the Neural Processor Market?

Despite their rapid adoption, neural processors face several challenges that could limit their widespread deployment. One of the primary concerns is the high cost of designing and manufacturing NPUs, as the development of AI-specific hardware requires significant research and investment. Unlike general-purpose processors, NPUs must be tailored to specific AI workloads, leading to compatibility issues across different AI models and frameworks. Another major challenge is power consumption, particularly for high-performance NPUs used in data centers and AI-driven applications. While NPUs are more efficient than traditional processors, the increasing demand for real-time AI processing is driving up power requirements, leading to cooling and sustainability concerns. Additionally, the fragmented nature of the AI hardware market means that developers must optimize their machine learning models for specific NPUs, reducing flexibility and increasing integration complexity. Security risks are also a growing concern, as AI-powered systems are vulnerable to adversarial attacks, data breaches, and unauthorized manipulations. Furthermore, supply chain disruptions and global semiconductor shortages have impacted the availability of NPUs, delaying deployment in key industries. Addressing these challenges requires continued advancements in chip design, standardization efforts, and enhanced security protocols to ensure seamless AI integration across various applications.

How Are Innovations in Neural Processing Units Enhancing AI Capabilities?

The neural processor industry is undergoing rapid innovation, with new technologies emerging to enhance AI performance, efficiency, and scalability. One of the most significant advancements is the development of neuromorphic computing, which mimics the architecture of the human brain to process information more efficiently. These bio-inspired processors use spiking neural networks (SNNs) to enable low-power, real-time AI computations, making them ideal for edge computing and autonomous systems. Another breakthrough is the integration of NPUs into consumer devices, such as smartphones, smart home systems, and wearable technology, enabling on-device AI capabilities that reduce latency and enhance user experiences. Quantum AI is also gaining traction, with researchers exploring the potential of quantum computing combined with neural processors to solve complex problems at unprecedented speeds. Additionally, AI accelerators such as tensor processing units (TPUs) and field-programmable gate arrays (FPGAs) are being optimized for deep learning applications, providing greater flexibility in AI model deployment. Edge AI is another key trend, with NPUs being embedded in IoT devices to enable real-time AI processing without relying on cloud connectivity. These innovations are not only expanding the capabilities of AI systems but also paving the way for next-generation computing architectures that prioritize speed, energy efficiency, and scalability.

What Is Driving the Growth of the Neural Processor Market?

The growth in the neural processor market is driven by several factors, including the increasing adoption of AI applications, advancements in deep learning models, and the expansion of edge computing. The widespread use of AI in industries such as healthcare, finance, and automotive is fueling demand for high-performance NPUs capable of handling complex machine learning tasks. The rise of autonomous vehicles and AI-powered robotics is another major driver, as these technologies require real-time data processing and decision-making capabilities that traditional processors cannot provide. The proliferation of smart devices and IoT applications is also contributing to market growth, with NPUs enabling on-device AI features such as voice recognition, predictive analytics, and biometric authentication. Additionally, the expansion of AI-driven cloud services is pushing data centers to adopt NPUs to enhance computational efficiency and reduce latency. The growing emphasis on energy-efficient AI processing is further accelerating NPU adoption, as businesses seek sustainable solutions for large-scale AI deployments. With continuous advancements in chip design, AI model optimization, and semiconductor manufacturing, the neural processor market is poised for exponential growth, shaping the future of intelligent computing and next-generation AI technologies.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Neural Processors market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Operation Type (Inference Operation, Training Operation); Application (Smartphones & Tablets Application, Autonomous Vehicles Application, Robotics & Drones Application, Healthcare & Medical Devices Application, Smart Home Devices & IoT Application, Cloud & Data Center AI Application, Industrial Automation Application, Other Applications)

Geographic Regions/Countries:

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

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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