세계의 AI 하드웨어 시장 : 시장 규모, 점유율 및 동향 분석(하드웨어 컴포넌트별, 용도별, 최종 용도별, 지역별), 부문별 예측(2025-2033년)
AI Hardware Market Size, Share & Trends Analysis Report By Hardware Component (Processors, Memory, Storage, Network, Specialized Embedded Hardware), By Application, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1842331
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 09월
페이지 정보:영문 200 Pages
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AI 하드웨어 : 시장 개요
세계의 AI 하드웨어 시장 규모는 2024년에 867억 9,000만 달러로 평가되었고, 2033년에는 6,910억 4,000만 달러에 이르고, 2025년부터 2033년까지 연평균 복합 성장률(CAGR)은 25.1%를 보일 전망입니다.
이 시장은 가전, 자동차, 의료, 국방 등의 산업에서 인공지능(AI) 도입이 증가함에 따라 급성장하고 있습니다.
성장의 원동력은 복잡한 AI 모델의 학습과 추론을 지원하는 고성능 프로세서, 메모리, 전용 칩에 대한 수요 증가입니다. 현재 칩 설계는 AI 워크로드를 디바이스에서 직접 처리할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 이러한 발전으로 스마트폰, 웨어러블 기기, PC에서 복잡한 모델을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 클라우드 연결에 대한 의존도가 낮아져 실시간 용도의 성능이 향상됩니다. 동시에 계산을 로컬로 유지함으로써 데이터 프라이버시와 보안을 강화할 수 있습니다. 이러한 발전과 함께 온디바이스 AI 처리로의 전환이 가속화되고 있습니다.
예를 들어, 2025년 9월 영국 반도체 기업 Arm Holdings plc는 클라우드 액세스에 의존하지 않고 로컬에서 대규모 AI 모델을 실행할 수 있는 저전력 웨어러블부터 고급 스마트폰까지 모바일 기기에서 인공지능을 위해 설계된 Lumex 칩을 발표했습니다. 디자인을 발표했습니다. ARM의 컴퓨팅 서브시스템 사업의 일부인 Lumex 시리즈는 3나노미터 제조 노드로 구축되어 있습니다.
복잡한 AI 작업에 특화된 칩의 개발이 AI 하드웨어 산업의 성장을 주도하고 있습니다. 이러한 칩은 실제 AI 용도의 효율성과 속도를 향상시키고, 기업들이 대규모 연산을 처리할 수 있는 고급 하드웨어에 투자하도록 유도하고 있습니다. 실용적인 AI 워크로드에 대한 강조는 칩 설계, 메모리 아키텍처, 시스템 통합의 혁신을 촉진하고 있습니다. 또한, 다양한 AI 용도를 지원하는 확장 가능한 솔루션을 제공하는 것도 제조업체를 돕고 있습니다. 실용적인 AI 솔루션을 효율적으로 구현하는 고성능, 업무에 특화된 칩의 개발이 각 사에서 진행되고 있습니다. 예를 들어, GPU 및 AI 하드웨어를 전문으로 하는 미국 기술 기업 엔비디아와 엔비디아는 2025년 9월 AI 추론을 세분화하기 위해 설계된 GPU '루빈 CPX'를 발표했습니다. Rubin CPX는 곧 출시될 Vera Rubin NVL144 CPX 랙에 탑재되는 표준 Rubin GPU와 결합하여 최대 8 엑사플롭스(ExaFLOPS)의 성능을 발휘하며, 다단계 추론 및 AI 비디오 생성 등 대규모 AI 워크로드를 대상으로 합니다.
목차
제1장 분석 방법, 범위
제2장 주요 요약
제3장 AI 하드웨어 시장 : 변동 요인, 동향 및 범위
세계의 AI 하드웨어 시장 전망
업계 밸류체인 분석
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계 과제
Porter의 Five Forces 분석
공급업체의 교섭력
바이어의 교섭력
대체 위협
신규 참여 기업 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계
PESTEL 분석
정치적 요인
경제적 요인
사회적 요인
기술적 요인
환경적 요인
법적 요인
제4장 AI 하드웨어 시장 : 하드웨어 컴포넌트별 추정과 예측
AI 하드웨어 시장 : 변동 분석, 하드웨어 컴포넌트별(2024년, 2033년)
제5장 AI 하드웨어 시장 : 용도별 추정과 예측
AI 하드웨어 시장 : 변동 분석, 용도별(2024년, 2033년)
제6장 AI 하드웨어 시장 : 최종 용도별 전망 추정과 예측
AI 하드웨어 시장 : 변동 분석, 최종 용도별(2024년, 2033년)
가전
자동차
의료
항공우주 및 방위
기타
제7장 AI 하드웨어 시장 : 지역별 추정, 동향 분석
AI 하드웨어 시장 점유율 : 지역별(10억 달러, 2024년, 2033년)
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
호주
한국
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
남아프리카공화국
제8장 경쟁 구도
주요 시장 진출기업의 최근 동향과 영향 분석
벤더 구도
기업 분류
주요 유통업체, 채널 파트너 리스트
잠재적 고객/상장기업 리스트
경쟁 역학
경쟁 벤치마킹
전략 매핑
히트맵 분석
기업 개요/상장기업
Advanced Micro Devices, Inc.(AMD)
Amazon.com, Inc.
Apple Inc.
Cerebras Systems Inc.
Graphcore
Intel Corporation
Microsoft
NVIDIA Corporation
Qualcomm Incorporated.
Robert Bosch GmbH
LSH
영문 목차
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AI Hardware Market Summary
The global AI hardware market size was estimated at USD 86.79 billion in 2024 and is projected to reach USD 691.04 billion by 2033, growing at a CAGR of 25.1% from 2025 to 2033. The market is expanding rapidly, driven by the rising adoption of Artificial Intelligence (AI) across industries such as consumer electronics, automotive, healthcare, and defense.
Growth is fueled by increasing demand for high-performance processors, memory, and specialized chips to support training and inference of complex AI models. Chip designs are now being optimized to handle AI workloads directly on devices. This advancement enables smartphones, wearables, and PCs to process complex models with greater efficiency. The reduced reliance on cloud connectivity ensures faster performance for real-time applications. At the same time, keeping computations local enhances data privacy and security. Together, these developments are driving a stronger shift toward on-device AI processing.
For instance, in September 2025, Arm Holdings plc, a UK-based semiconductor company, launched its Lumex chip designs, engineered for artificial intelligence on mobile devices, spanning from low-power wearables to advanced smartphones capable of running large AI models locally without relying on cloud access. The Lumex series, part of Arm's Compute Subsystems business, is built on 3-nanometer manufacturing nodes.
The development of specialized chips for complex AI tasks is driving the growth of the AI hardware industry. These chips enhance efficiency and speed for real-world AI applications, prompting organizations to invest in advanced hardware capable of handling large-scale computations. This emphasis on practical AI workloads is fostering innovation in chip design, memory architecture, and system integration. It also encourages manufacturers to provide scalable solutions that support diverse AI applications. Companies are increasingly developing high-performance, task-focused chips that enable practical AI solutions efficiently. For instance, in September 2025, NVIDIA Corporation, a U.S.-based technology company specializing in GPUs and AI hardware, announced its Rubin CPX GPU, designed for disaggregated AI inference, where compute-focused chips handle context processing and memory-bandwidth-optimized chips manage generation tasks. The Rubin CPX, paired with standard Rubin GPUs in the upcoming Vera Rubin NVL144 CPX rack, will deliver up to 8 exaFLOPs of performance, targeting large AI workloads such as multi-step reasoning and AI video generation.
Global AI Hardware Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI Hardware market report based on hardware component, application, end use, and region:
Hardware Component Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Processors
Memory
Storage
Network
Specialized Embedded Hardware
Application Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Machine Learning/Deep Learning
Computer Vision
Natural Language Processing
Robotics
Generative AI
End Use Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Consumer Electronics
Automotive
Healthcare
Aerospace and Defense
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
