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세계의 칩렛 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 프로세서 유형별, 패키징 기술별, 최종사용자 산업별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
Chiplet Market Size, Share & Trends Analysis Report By Processor Type (CPU Chiplets, GPU Chiplets, AI/ML Accelerators), By Packaging Technology (2.5D/3D Packaging, Multi-Chip Module), By End-user Industry, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1790275
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 130 Pages
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한글목차

칩렛 시장 개요 개요

세계 칩렛 시장 규모는 2024년에 90억 6,000만 달러로 평가되었습니다. 2033년에는 2,235억 6,000만 달러에 달하고, 2025-2033년 43.7%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다. 이 시장은 확장 가능한 모듈형 프로세싱 아키텍처를 필요로 하는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 대한 수요 급증에 힘입어 성장세를 이어가고 있습니다.

모놀리식 시스템 온 칩(SoC)의 비용 상승과 복잡성으로 인해 수율 향상과 시장 출시 기간 단축을 위한 칩렛 기반 분해 설계로의 전환이 진행되고 있습니다. 또한, 2.5D/3D 집적과 첨단 패키징 기술의 급속한 발전으로 이종 집적의 실현 가능성과 비용 효율성이 높아지고 있습니다. 이 시장은 전력 효율성과 사용자 정의가 중요한 엣지 AI 및 IoT 용도에서도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 특히 연구개발 예산이 한정된 중소기업의 경우, 높은 설계 및 검증 비용이 걸림돌로 작용하고 있습니다.

AI 및 HPC 워크로드에 대한 수요가 급증하면서 확장 가능하고 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요를 충족시키기 위해 칩렛 기술이 크게 발전하고 있습니다. 헬스케어, 자동차, 금융 등 각 산업에서 데이터 처리에 AI를 활용하는 경향이 강화되고 있으며, HPC 용도에서는 시뮬레이션, 분석 등의 작업에 높은 연산 능력이 요구되고 있습니다. 기존 모놀리식 칩으로는 이러한 과제에 효율적으로 대응하기 어렵기 때문에 유연하고 비용 효율적인 모듈형 칩렛 아키텍처가 더욱 매력적으로 다가오고 있습니다. 예를 들어, 액셀러레이터 AI는 2025년 3월 D-IMC(Digital In-MemoryComputing) 아키텍처를 기반으로 한 확장형 AI 추론 칩셋인 '티타니아(Titania)'를 발표했습니다. DARE 프로젝트를 통해 최대 6,620만 달러(6,160만 유로)의 EU 자금 지원을 받고 있는 티타니아는 엣지-투-클라우드 AI 및 HPC 용도를 대상으로 하며, 프로세서 독립성과 익스트림 스케일 컴퓨팅을 목표로 하는 유럽의 전략에 부합하고 있습니다.

반도체 노드가 발전함에 따라 대규모 모놀리식 SoC의 설계, 제조 및 검증에 소요되는 비용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 3nm 및 5nm와 같은 최첨단 공정 노드에서는 칩당 수억 달러에서 10억 달러 이상의 비용이 소요되는 경우가 많습니다. 이러한 증가는 트랜지스터 수 증가, 첨단 패키징, 수율을 보장하기 위한 엄격한 테스트의 필요성에 기인합니다. 반면, 칩렛은 기능을 더 작고 제조하기 쉬운 다이로 분할하는 모듈식 접근 방식을 제공하여 위험과 비용을 줄입니다. 이러한 모듈성은 개발 주기를 단축하고, 전체 SoC가 아닌 개별 칩렛에 결함을 격리하여 수율을 향상시키며, 복잡한 반도체 설계에 대해 보다 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 설명합니다.

2.5D/3D와 첨단 패키징 기술의 급속한 발전이 칩렛 시장의 괄목할만한 성장을 견인하고 있습니다. 이러한 패키징 혁신을 통해 여러 개의 이종 다이를 하나의 패키징에 집적할 수 있어 기존 모놀리식 칩에 비해 성능, 전력 효율, 폼팩터가 향상됩니다. 실리콘 인터포저, 실리콘 관통전극(TSV), 칩 온 웨이퍼 온 서브스트레이트(CoWoS) 등의 기술을 통해 고밀도 상호연결, 신호 지연 단축, 열 관리 개선이 가능합니다.

엣지 AI 및 IoT 디바이스로의 확장은 데이터 소스와 더 가까운 곳에서 작동하는 확장 가능하고 지연 시간이 짧으며 에너지 효율적인 처리 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 추진되고 있습니다. 이러한 추세는 스마트 디바이스, 커넥티드 센서, 실시간 분석이 자동차 및 산업 자동화 용도에 빠르게 채택되고 있는 것을 배경으로 합니다. 이러한 수요에 대응하기 위해 모듈식 및 맞춤형 통합을 제공하는 칩렛 아키텍처가 필수적이며, 이를 통해 엣지 배포의 성능을 향상시키고 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 예를 들어, 드림빅은 2025년 1월, 3D HBM 스택 칩렛 허브와 네트워킹 IO 칩렛을 통합한 MARS 칩렛 플랫폼의 진화를 발표했습니다. 드림빅은 삼성 주물과 실리콘박스와 협력하여 지연시간 단축과 에너지 효율을 향상시킨 고성능 AI, 데이터센터, 자동차 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 칩렛 기반 플랫폼이 차세대 엣지 AI 및 IoT 혁신의 중요한 원동력이 될 것임을 보여줍니다.

높은 설계 및 검증 비용은 칩렛 시장을 크게 억제하고 있으며, 프로젝트 당 수백만 달러에 달하는 경우가 많습니다. 여러 다이를 응집 시스템에 통합하는 복잡성으로 인해 다양한 구성 요소 간의 호환성과 신뢰성을 보장하기 위해 광범위한 엔지니어링 리소스, 종합적인 테스트 및 철저한 검증이 필요합니다. 이러한 막대한 초기 비용은 특히 중소기업과 스타트업의 재무적 리스크를 증가시키고, 더 광범위한 채택을 제한합니다. 또한, 칩렛 아키텍처의 기술적 우위에도 불구하고 높은 비용으로 인해 기술 혁신과 시장 확대가 지연되고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 칩렛 시장 변수, 동향 및 범위

제4장 칩렛 시장 : 프로세서 유형별, 추정 및 동향 분석

제5장 칩렛 시장 : 패키징 기술별, 추정 및 동향 분석

제6장 칩렛 시장 : 최종사용자 산업별, 추정 및 동향 분석

제7장 칩렛 시장 : 지역별, 추정 및 동향 분석

제8장 경쟁 구도

LSH
영문 목차

영문목차

Chiplet Market Summary

The global chiplet market size was estimated at USD 9.06 billion in 2024 and is projected to reach USD 223.56 billion by 2033, growing at a CAGR of 43.7% from 2025 to 2033. The market is gaining momentum, driven by surging demand for AI and high-performance computing (HPC) workloads, which require scalable, modular processing architectures.

The rising cost and complexity of monolithic system-on-chips (SoCs) are encouraging a shift toward disaggregated chiplet-based designs that improve yield and reduce time-to-market. Additionally, rapid advancements in 2.5D/3D integration and advanced packaging technologies are making heterogeneous integration more feasible and cost-effective. The market also holds significant potential in edge AI and IoT applications, where power efficiency and customization are critical. However, high design and validation costs further act as a restraint, particularly for smaller players with limited R&D budgets.

The surging demand for AI and HPC workloads is driving significant advancements in chiplet technology to meet the need for scalable, efficient computing solutions. Industries across sectors such as healthcare, automotive, and finance increasingly rely on AI for data processing, while HPC applications require enhanced computational power for tasks such as simulations and analytics. Traditional monolithic chips face challenges in addressing these demands efficiently, making modular chiplet architectures more attractive due to their flexibility and cost-effectiveness. For instance, in March 2025, Axelera AI unveiled Titania, a scalable AI inference chiplet based on its Digital In-MemoryComputing (D-IMC) architecture. Supported by up to USD 66.2 million (EUR 61.6 million) in EU funding through the DARE Project, Titania targets edge-to-cloud AI and HPC applications, aligning with Europe's strategy for processor independence and extreme-scale computing.

As semiconductor nodes advance, the expense to design, manufacture, and validate large monolithic SoCs has escalated dramatically, with costs often ranging from hundreds of millions to over a billion dollars per chip, especially at cutting-edge process nodes like 3nm or 5nm. This increase is driven by the need for greater transistor counts, advanced packaging, and rigorous testing to ensure high yields. Chiplets, by contrast, offer a modular approach that divides functionality across smaller, easier-to-manufacture dies, reducing risk and cost. This modularity also accelerates development cycles and enhances yield by isolating defects to individual chiplets rather than the entire SoC, presenting a more cost-effective and scalable solution for complex semiconductor designs.

Rapid advancements in 2.5D/3D and advanced packaging technologies are driving significant growth in the chiplet market. These packaging innovations enable the integration of multiple heterogeneous dies within a single package, enhancing performance, power efficiency, and form factor compared to traditional monolithic chips. Techniques such as silicon interposers, through-silicon vias (TSVs), and chip-on-wafer-on-substrate (CoWoS) allow for high-density interconnects, reduced signal latency, and improved thermal management.

The expansion into Edge AI and IoT devices is being propelled by the increasing need for scalable, low-latency, and energy-efficient processing solutions that can operate closer to data sources. This trend is driven by the rapid adoption of smart devices, connected sensors, and real-time analytics in automotive and industrial automation applications. To address these demands, chiplet architectures offering modular and customizable integration have become essential, enabling improved performance and faster time-to-market for edge deployments. For instance, in January 2025, DreamBig announced advancements in its MARS Chiplet Platform, integrating 3D HBM-stacked Chiplet Hub and Networking IO Chiplets. Partnering with Samsung Foundry and Silicon Box, DreamBig aims to deliver high-performance AI, data center, and automotive solutions with reduced latency and enhanced energy efficiency. This indicates that chiplet-based platforms are critical enablers of next-generation edge AI and IoT innovations.

High design and validation costs significantly restrain the chiplet market, frequently totaling several million USD per project. The complexity of integrating multiple dies into a cohesive system demands extensive engineering resources, comprehensive testing, and thorough validation to ensure compatibility and reliability across diverse components. These substantial upfront expenses increase financial risk, particularly for smaller companies and startups, limiting broader adoption. Also, the high cost barrier slows innovation and market expansion despite the clear technological advantages of chiplet architectures.

Global Chiplet 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 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global chiplet market report based on processor type, packaging technology, end-user industry, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Chiplet Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Chiplet Market: Processor Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Chiplet Market: By Packaging Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Chiplet Market: By End User Industry Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Chiplet Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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