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생성형 AI 칩셋 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 칩셋 유형별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
Generative AI Chipset Market Size, Share & Trends Analysis Report By Chipset Type (CPU, GPU, FPGA, ASIC), By Application (Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드 : 1553635
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 150 Pages
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한글목차

생성형 AI 칩셋 시장 규모와 동향 :

세계의 생성형 AI 칩셋 시장 규모는 2023년에 372억 6,000만 달러로 추계되며, 2024-2030년 CAGR 32.0%로 성장할 것으로 예측됩니다.

이 시장은 주로 더 빠르고 효율적인 AI 처리 능력에 대한 요구와 함께 업계 전반에서 AI 기반 용도에 대한 수요가 증가하고 있으므로 성장세를 보이고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 성장은 데이터센터와 엣지 디바이스 모두에서 AI 가속화에 대한 요구사항에 박차를 가하고 있습니다. 점점 더 복잡해지는 AI 알고리즘의 발전은 더 강력한 하드웨어를 필요로 합니다. 자율주행 자동차 및 로봇 공학 같은 용도에서 실시간 처리의 필요성과 에너지 효율성에 대한 강조는 이러한 진화하는 요구 사항을 충족하도록 설계된 특수 AI 칩셋에 대한 수요를 더욱 가속화하고 있습니다.

시장 개척을 위해 각 업체들은 생성형 AI 작업과 같은 특정 AI 워크로드에 최적화된 맞춤형 칩 설계를 개발하는 등 특화된 AI 아키텍처로 전환하고 있습니다. 개발자들은 더 낮은 전력 소비로 AI 작업을 수행할 수 있는 칩을 개발하기 위해 노력하고 있으며, 에너지 효율성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. AI 가속기를 보다 광범위한 시스템온칩(SoC) 설계에 통합하는 것이 일반화되고 있습니다. 또한 AI 칩 설계에 독자적인 접근 방식을 도입하는 기존 업체들과 혁신적인 스타트업 간의 경쟁도 치열해지고 있습니다.

첨단 제조 공정을 활용해 칩의 성능을 향상시키는 한편, AI 칩셋에 보안 및 프라이버시 기능을 직접적으로 통합하는 것이 중요해지고 있습니다. 또한 자연어 처리나 컴퓨터 비전과 같은 특정 AI 용도를 위해 설계된 도메인 특화 가속기(domain-specific accelerator)의 등장도 확산되고 있습니다. 이러한 추세는 전반적으로 AI 용도의 고도화 및 다양화에 대한 시장의 대응, 특히 생성형 AI의 영역을 반영하고 있습니다.

또 다른 주목할 만한 동향은 칩셋 설계 및 최적화에 AI를 활용하여 보다 효율적인 하드웨어를 구현하는 것입니다. 또한 칩셋 제조업체, 소프트웨어 개발자, AI 연구자들 간의 협력이 강화되어 혁신과 최신 AI 프레임워크와의 호환성을 촉진하고 있습니다. 규제와 윤리적 고려사항은 안전하고 프라이버시에 중점을 둔 칩셋 개발에 영향을 미치고 있으며, 연구개발에 대한 막대한 투자는 차세대 AI 칩셋의 기술 혁신을 지속적으로 추진하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 개요

제3장 생성형 AI 칩셋 시장의 변수, 동향, 범위

제4장 생성형 AI 칩셋 시장 : 칩셋 유형별 추정·동향 분석

제5장 생성형 AI 칩셋 시장 : 용도별 추정·동향 분석

제6장 생성형 AI 칩셋 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석

제7장 생성형 AI 칩셋 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KSA
영문 목차

영문목차

Generative AI Chipset Market Size & Trends:

The global generative AI chipset market size was estimated at USD 37.26 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 32.0% from 2024 to 2030. The market is primarily driven by the increasing demand for AI-powered applications across industries, coupled with the need for faster and more efficient AI processing capabilities. The growth of cloud and edge computing is fueling the requirement for AI acceleration in both data centers and edge devices. Advancements in AI algorithms, which are becoming increasingly complex, necessitate more powerful hardware. The need for real-time processing in applications like autonomous vehicles and robotics, along with a focus on energy efficiency, further accelerates the demand for specialized AI chipsets designed to meet these evolving requirements.

The market is witnessing a shift towards specialized AI architectures, with companies developing custom chip designs optimized for specific AI workloads, including generative AI tasks. There's a growing focus on energy efficiency, as developers strive to create chips that can perform AI tasks with lower power consumption. Integration of AI accelerators into broader system-on-chip (SoC) designs is becoming more common. The market is also seeing increased competition between established players and innovative startups, each bringing unique approaches to AI chip design.

Advanced manufacturing processes are being leveraged to improve chip performance, while there's an increased emphasis on building security and privacy features directly into AI chipsets. The rise of domain-specific accelerators, designed for particular AI applications like natural language processing or computer vision, is becoming more prevalent. These trends collectively reflect the market's response to the growing sophistication and diversification of AI applications, particularly in the realm of generative AI.

Another notable trend is the use of AI in designing and optimizing chipsets, leading to more efficient hardware. The market is also seeing increased collaboration among chipset manufacturers, software developers, and AI researchers, fostering innovation and compatibility with modern AI frameworks. Regulatory and ethical considerations are influencing the development of secure and privacy-focused chipsets, while significant investments in R&D continue to drive innovation in next-generation AI chipsets.

Global Generative AI Chipset Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global generative AI chipset market report based on chipset type, application, end-use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Generative AI Chipset Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Generative AI Chipset Market: Chipset Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Generative AI Chipset Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Generative AI Chipset Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Generative AI Chipset Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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