머신러닝 프로세서 시장은 2022년에 38억 4,300만 달러로 평가되어 복합 연간 성장률(CAGR) 19.94%로 성장할 전망이며 2029년에는 139억 1,700만 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다
세계 머신러닝 프로세서 시장은 인공지능의 보급과 빅데이터에의 동향에 의해 상승하고 있습니다. IoT 디바이스 증가는 머신러닝 프로세서 수요를 더욱 높여 시장 성장을 가속하고 있습니다. AI 용도 증가, 컴퓨터 파워의 향상, 하드웨어 비용의 저하가 머신러닝 프로세서의 매출을 견인하고 있습니다. 자동화를 목적으로 한 인공지능의 각 업계에서의 채용률의 높이가 머신러닝 프로세서 시장을 견인하고 있습니다. 현재 모든 기술 소스에서 생성되는 데이터의 양이 증가하고 있기 때문에 보다 빠르고 고급 분석을 수행하는 머신러닝 프로세서에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 각 기업은 더 큰 시장 점유율을 얻기 위해 연구 개발에 많은 투자를하고 신제품과 최신 제품을 투입하고 있습니다. 머신러닝 프로세서는 소비자 서비스를 개선하고 운영 비용을 절감하고 시장 성장을 크게 뒷받침하고 있습니다.
그러나 숙련 노동자의 부족과 표준과 프로토콜의 부재는 머신러닝 프로세서 시장 성장을 억제하고 있습니다. AI는 복잡한 시스템으로 개발, 관리, 배포에는 일정한 기술을 가진 직원이 필요합니다.
머신러닝 프로세서 시장은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술의 활용 확대에 큰 영향을 받고 있습니다. 이미지 인식, 자연 언어 처리, 예측 분석 등 워크로드의 계산 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있는 전용 프로세서의 요구는 다양한 산업 기업들이 ML과 AI를 업무에 도입함에 따라 증가하고 있습니다. 머신러닝 프로세서는 기존의 프로세서와는 대조적으로 머신러닝 알고리즘에 사용되는 행렬 계산 및 병렬 처리를 위해 특별히 설계되었습니다. 이렇게 하면 더 빠르고 효과적인 모델을 추론하고 훈련할 수 있습니다.
머신러닝 프로세서 시장은 머신러닝(ML) 모델의 복잡성에 크게 영향을 받고 있으며 하드웨어 아키텍처와 기능 향상이 요구되고 있습니다. 머신러닝(ML) 모델, 특히 딥러닝(심층 학습)을 사용하는 모델이 보다 상세하고 고도화됨에 따라 학습과 추론 모두에서 복잡한 수학 연산을 효과적으로 수행하기 위해 계산 능력이 향상됩니다. 시키는 프로세서에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 이러한 요구에 부응하기 위해 GPU, TPU 및 기타 가속기와 같은 특수 하드웨어 설계가 만들어졌습니다. 이러한 아키텍처는 대규모 머신러닝 모델과 관련된 복잡한 행렬 연산과 병렬 처리를 처리하기 위해 특별히 만들어졌습니다. 많은 코어를 가진 프로세서와 병렬 처리 장치를 포함한 시장 반응은 병렬 컴퓨팅을 위한 최적화가 더욱 중요하다는 것을 보여줍니다.
GPU(그래픽 프로세싱 유닛)는 게임 및 동영상 시청 용도로 사용되는 경우가 늘고 있습니다. AR(확대현실)과 같은 진보하는 신기술이 시장에서 GPU 프로세서 수요를 견인하고 있습니다. CPU는 양자 컴퓨팅의 사용이 증가하고 있기 때문에 예측 기간 동안 적절한 복합 연간 성장률(CAGR)이 예상됩니다. 양자 컴퓨팅을 사용하면 수천 년이 걸리는 계산을 단 몇 초 만에 완료할 수 있습니다. FPGA는 머신러닝 프로세서 시장을 견인하고 있습니다. 매년 새롭고 첨단 기술이 등장하고, 사람들은 그 때때로 동향에 맞게 업데이트를 반복하고 있습니다. ASIC 프로세서는 업계의 요구에 따라 특정 작업을 수행하기 위해 다양한 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있으며 시장 성장에 긍정적인 영향을 미칩니다.
기술별로는 시스템 온칩이 주요 부문 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
세계 머신러닝 프로세서 시장에서는 스마트폰 시장의 확대로 시스템 온 칩이 주목할만한 점유율을 차지하고 있습니다. 시스템 온 칩은 중앙 처리 장치, 메모리, 입출력 포트, 2차 기억 장치 등을 코인 대형 단일 기판 또는 마이크로프로세서에 집적한 것으로 스마트폰에 최적입니다. 시스템 온 칩은 일반적으로 성능 향상과 멀티태스킹 활동의 빠른 처리를 위해 스마트폰에 사용됩니다. 시스템 인 패키지는 3D 개발에 사용되기 때문에 머신러닝 프로세서 시장을 점점 밀어 올리고 있습니다. 이 기술에 대한 시장 진출 기업의 투자가 활발해지고 스마트폰이나 미디어 진출기업으로부터 보다 폭넓은 산업 부문에의 응용이 확산되고 있습니다. 이 기술은 다른 많은 기술보다 광범위한 통합 기술을 지원하므로 솔루션의 유연성을 요구하는 최종 사용자는 이 기술의 채택을 지속적으로 늘리고 시장 성장을 가속하고 있습니다.
소비자 일렉트로닉스는 머신러닝 프로세서 시장 진출 기업의 주요 산업 중 하나가 될 것으로 예측됩니다.
소비자 일렉트로닉스 부문은 예측 기간 동안 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기술의 진보가 진행됨에 따라, 용도를 개선한 보다 나은 디바이스 시장이 형성되고 있습니다. 기술의 미래는 인공지능과 빅데이터 이용 증가에 달려 있습니다. 기업은 스마트폰에 머신러닝 프로세서를 사용하여 보다 빠른 프로세서와 멀티태스킹 능력 향상 등 기능을 향상시키고 능력을 최대한 끌어내고 있습니다. 스마트폰 및 태블릿 단말기에는 인공지능이 내장되어 고객 경험의 향상과 보다 뛰어난 사용자 인터페이스의 실현을 도모하고 있습니다. 따라서 첨단 가전제품에 대한 수요가 증가함에 따라 머신러닝 프로세서 수요에 박차를 가하고 있습니다. 의료 및 통신 및 기술 부문에서 첨단 기술의 사용이 증가하고 있기 때문에 머신러닝 프로세서의 사용이 증가하고 있습니다. 소매 업계는 세계 전자상거래 산업의 활황으로 예측 기간 동안 큰 시장 성장이 예상되고 있습니다.
지역별로는 북미가 가장 큰 시장이 될 것으로 예측됩니다.
지역별로 머신러닝 프로세서 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동, 아프리카, 아시아태평양으로 분류됩니다. 북미는 첨단 기술의 조기 도입과 주요 시장 진출기업의 존재로 인해 머신러닝 프로세서 시장에서 현저한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역에 진출하고 있는 세계 소프트웨어와 하드웨어 기업은 기술을 향상시키고 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 인공지능, 빅데이터, 확대지능을 점점 이용하고 있습니다. 인공지능에 대한 높은 투자는 예측 기간 동안 이 지역의 머신러닝 프로세서 시장의 성장을 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.
The machine learning processor market is evaluated at US$3.843 billion for the year 2022 growing at a CAGR of 19.94% reaching the market size of US$13.917 billion by the year 2029.
The global machine learning processor market is rising due to the growing popularity of artificial intelligence and the trend toward big data. Increasing IoT devices is further driving the demand for machine learning processors, thereby driving market growth. The increasing number of AI applications, improved computer power, and falling hardware costs are driving machine learning processor sales. The high adoption of artificial intelligence by various industries for automation purposes is driving the market for machine learning processors. The increasing amount of data generated nowadays from all technical sources is growing the requirement for faster and more advanced machine learning processors for faster analysis. Companies are heavily investing in research and development to introduce new and updated products to occupy a larger market share. The machine learning processor is improving consumer services and reducing operational costs, which are significantly driving the market growth.
However, the lack of a skilled workforce and the absence of standards and protocols are restraining the market growth of machine learning processors. AI is a complex system, and developing, managing, and implementing, it requires employees with certain skill sets.
The machine learning processors market is greatly impacted by the growing use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies. The need for specialized processors that can effectively handle the computational complexities of workloads like image recognition, natural language processing, and predictive analytics is growing as companies in a variety of industries incorporate ML and AI into their operations. Machine learning processors, as opposed to conventional processors, are designed expressly for the matrix computations and parallel processing used in machine learning algorithms. This allows for quicker and more effective model inference and training.
The machine learning processors market is significantly impacted by the growing complexity of machine learning (ML) models, which calls for improvements in hardware architecture and capabilities. To effectively perform complicated mathematical operations during both training and inference, there is an increasing demand for processors that can supply increased computing capacity as machine learning (ML) models, especially those using deep learning, get more detailed and advanced. Owing to this need, specialized hardware designs have been created, including GPUs, TPUs, and other accelerators. These architectures are made expressly to handle the complicated matrix operations and parallel processing that come with large-scale machine-learning models. The market's reaction, which includes processors with many cores and parallel processing units, demonstrates a greater emphasis on optimization for parallel computing.
GPU (graphics processing units) are increasingly being used for gaming and video viewing purposes. Advancing and new technology like AR (Augmented Reality) are driving the demand for GPU processors in the market. The CPU is expected to witness a decent CAGR during the forecast period due to the increasing use of Quantum computing. Quantum computing takes only a few seconds to complete a calculation that otherwise may take thousands of years. The FPGA is driving the machine learning processor market as new and advanced technology is coming every year and people are continuously updating according to the current trend, and the FPGA processor makes it faster to configure. ASIC processors are increasingly being used by different industries for carrying out specific tasks according to the requirements of the industry, thereby positively impacting market growth.
By technology, System-On-Chip is anticipated to be one of the major segments.s
System-on-chip has a noteworthy share in the global machine learning processor market on account of the growing market for smartphones. System-On-Chip includes a central processing unit, memory, input/output ports, and secondary storage, all on a single substrate or microprocessor, the size of a coin, which is perfectly suitable for smartphones. System-on-chip is usually used in smartphones for better performance and faster processing of multi-task activities. System-in-package is increasingly boosting the market for machine learning processors due to its usage in 3D development. The heavy inflow of investments by market players into this technology is expanding its scope of application from smartphones and media players to many more applications across a wider range of industries. Since this technology supports a wider range of integration techniques than many other technologies, end-users seeking more flexibility in solutions are showing a continuously increasing adoption of this technology, thus fueling the market growth.
Consumer Electronics is predicted to be one of the major industries for machine learning processor market players.
The consumer electronics segment is predicted to account for a significant market share during the forecast period. The increasing advancement in technology is building the market for better devices with improved applications. The future of technology is dependent on the increasing use of artificial intelligence and big data. Companies are using a machine learning processor in smartphones to improve their features and maximize capabilities, like a faster processor and improved multi-tasking ability. Smartphones and tablets are embedded with artificial intelligence to enhance customer experience and a better user interface. Hence, the growing demand for advanced consumer electronics is spurring the demand for machine learning processors. Increased usage of advanced technologies in healthcare and communication & technology is giving rise to the use of machine learning processors as new devices are highly embedded with machine learning processors for better performance. The retail sector is expected to experience significant market growth during the forecast period owing to the booming global e-commerce industry.
By geography, North America is anticipated to be the largest market.
Regionally, the global machine learning processor market is classified into North America, South America, Europe, the Middle East and Africa, and the Asia Pacific. North America is expected to have a notable market share in the global machine learning processor market owing to the early adoption of advanced technologies and the presence of major market players in the region. Global software and hardware companies present in this region are increasingly using artificial intelligence, big data, and augmented reality to improve technology and provide better services to customers. High investments in artificial intelligence will further bolster the market growth of machine learning processors across this region throughout the forecast period.