세계의 딥러닝 칩셋 시장 : 산업 분석, 시장 규모, 점유율, 성장, 동향, 예측(2025-2032년)
Deep Learning Chipset Market: Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2025 - 2032
상품코드:1757447
리서치사:Persistence Market Research
발행일:2025년 06월
페이지 정보:영문 250 Pages
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한글목차
Persistence Market Research는 최근 세계의 딥러닝 칩셋 시장에 대한 종합 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 시장 구조에 대한 자세한 통찰력을 제공하며, 촉진요인, 동향, 기회 및 과제를 포함한 중요한 시장 역학에 대한 철저한 평가를 제공합니다.
주요 인사이트
딥러닝 칩셋 시장 규모(2025년) : 67억 2,630만 달러
시장 규모 예측(금액 기준, 2032년) : 360억 4,090만 달러
세계 시장의 성장률(CAGR, 2025-2032년) : 27.1%
딥러닝 칩셋 시장 : 분석 범위
딥러닝 칩셋은 인공지능(AI) 시스템을 구동하는 필수 구성 요소로, 다양한 산업 분야에서 실시간 데이터 처리, 예측 분석, 머신러닝 작업을 가능하게 합니다. 이 칩셋은 복잡한 수학적 연산을 효율적으로 실행하도록 설계되어 신경망 훈련 및 추론을 지원합니다. 딥러닝 칩셋 시장은 자동차, 의료, 금융, 가전, 방위 등 다양한 최종 사용 분야에 사용됩니다. 자연어 처리, 자율 주행, 컴퓨터 비전 등 AI 기반 애플리케이션의 급증으로 GPU, FPGA, ASIC, NPU 등 고성능 칩셋에 대한 수요가 가속화되고 있습니다. 시장 성장은 AI의 채택 증가, 칩 아키텍처의 발전, 엣지 컴퓨팅 및 데이터센터 인프라에 대한 투자 증가에 의해 더욱 촉진되고 있습니다.
시장 성장 촉진요인 :
세계의 딥러닝 칩셋 시장은 여러 주요 요인의 영향으로 성장하고 있습니다. 여기에는 여러 부문에 AI 기반 솔루션이 빠르게 확산되고 있으며, 고속 처리 기능에 대한 수요가 증가하고 있는 것이 포함됩니다. 자율주행차, 스마트 어시스턴트, 지능형 감시 시스템의 출현으로 딥러닝 워크로드에 최적화된 특수 칩셋에 대한 필요성이 더욱 높아지고 있습니다. 5nm 제조, 3D 스택, 이종 컴퓨팅과 같은 기술의 발전으로 더 효율적이고 컴팩트한 칩 설계가 가능해져 엣지 디바이스 및 모바일 플랫폼에 더 폭넓게 배포될 수 있게 되었습니다. 또한, AI 연구에 대한 정부 및 민간 부문의 투자 증가와 IT 인프라를 현대화하기 위한 전략적 이니셔티브가 세계의적으로 시장 모멘텀을 강화하고 있습니다.
시장 성장 억제요인 :
강력한 성장 전망에도 불구하고 딥러닝 칩셋 시장은 높은 개발 비용, 전력 소비 문제, AI 하드웨어 설계에 필요한 숙련된 전문가의 부족 등 여러 가지 과제에 직면해 있습니다. 딥러닝 하드웨어를 레거시 시스템에 통합하는 것이 복잡하고 혁신의 속도가 빠르기 때문에 제품 수명 주기가 짧아져 제조업체와 투자자에게 위험이 될 수 있습니다. 또한 반도체 생산에 영향을 미치는 공급망의 중단과 지정학적 긴장은 시장 공급과 비용 안정성에 억제 요인이 될 수 있습니다. 이러한 장벽을 극복하기 위해서는 전략적 파트너십, 인력 개발에 대한 투자, 탄력적인 공급망 전략이 필요합니다.
시장 기회 :
딥러닝 칩셋 시장은 AI가 가전 제품, 산업 자동화 및 의료 진단에 통합됨에 따라 상당한 성장 기회를 제공하고 있습니다. 스마트 카메라, 드론, 웨어러블 건강 모니터와 같은 엣지 AI 기기의 인기가 높아짐에 따라 저지연, 전력 효율적인 칩셋에 대한 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 5G 네트워크 및 클라우드 인프라의 확장은 실시간 데이터 분석을 더욱 지원하여 데이터센터에서 AI 가속기 수요를 촉진합니다. 또한, 아시아와 라틴 아메리카의 신흥 시장은 AI 기술을 빠른 속도로 채택하고 있으며, 이는 칩셋 공급업체에 미개척의 수익원을 열어주고 있습니다. 양자 컴퓨팅, 신경 모방 칩, 오픈 소스 하드웨어 플랫폼의 혁신은 경쟁 역학을 재정의하고 새로운 가능성을 열 준비가 되어 있습니다.
이 보고서에서 답변을 얻을 수 있는 주요 질문
세계의 딥러닝 칩셋 시장 성장을 가속하는 주요 요인은?
AI 하드웨어 솔루션 수요를 촉진하고 있는 칩셋의 유형과 최종 용도는?
칩 아키텍처의 발전은 딥러닝 칩셋 시장 경쟁 구도를 어떻게 형성하고 있는가?
딥러닝 칩셋 시장에 공헌하고 있는 주요 기업은 어느 것, 또, 시장의 리더십을 유지하기 위해 어떠한 전략을 채택하고 있는가?
세계의 딥러닝 칩셋 시장의 새로운 동향과 장래성은?
목차
제1장 주요 요약
제2장 시장 개요
시장의 범위와 정의
밸류체인 분석
거시경제 요인
세계의 GDP 전망
세계 건설 업계의 개요
세계의 광업 산업의 개요
예측 요인 : 관련성과 영향
COVID-19의 영향 평가
PESTLE 분석
Porter's Five Forces 분석
지정학적 긴장 : 시장에 미치는 영향
규제와 기술의 상황
제3장 시장 역학
성장 촉진요인
억제요인
기회
동향
제4장 가격 동향 분석(2019-2032년)
지역별 가격 분석
부문의 별도 가격
가격의 영향요인
제5장 세계의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025-2032년)
주요 하이라이트
세계의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 유형별
소개 및 주요 조사 결과
과거 시장 규모 분석 : 유형별(금액 기준, 2019-2024년)
현재 시장 규모 예측 : 유형별(금액 기준, 2025-2032년)
중앙 처리 장치(CPU)
그래픽 처리 장치(GPU)
필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)
특정 용도용 집적 회로(ASIC)
기타(NPU, 하이브리드 칩)
시장 매력 분석 : 유형별
세계의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 기술별
소개 및 주요 조사 결과
과거 시장 규모 분석 : 기술별(금액 기준, 2019-2024년)
현재 시장 규모 예측 : 기술별(금액 기준, 2025-2032년)
시스템 온 칩(SOC)
시스템 인 패키지(SIP)
멀티 칩 모듈
시장 매력 분석 : 기술별
제6장 세계의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 지역별
주요 하이라이트
과거 시장 규모 분석 : 지역별(금액 기준, 2019-2024년)
현재 시장 규모 예측 : 지역별(금액 기준, 2025-2032년)
북미
유럽
동아시아
남아시아 및 오세아니아
라틴아메리카
중동 및 아프리카
시장 매력 분석 : 지역별
제7장 북미의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025-2032년)
제8장 유럽의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025-2032년)
제9장 동아시아의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025-2032년)
제10장 남아시아 및 오세아니아의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025년-2032년)
제11장 라틴아메리카의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025-2032년)
제12장 중동 및 아프리카의 딥러닝 칩셋 시장 전망 : 과거(2019-2024년)와 예측(2025년-2032년)
제13장 경쟁 구도
시장 점유율 분석(2025년)
시장 구조
경쟁 강도 맵 : 시장별
경쟁 대시보드
기업 프로파일
Alphabet Inc.
Amazon.Com, Inc.
Advanced Micro Devices, Inc.
Baidu, Inc.
Bitmain Technologies Ltd.
Intel Corporation
Nvidia Corporation
Qualcomm Incorporated
Samsung Electronics Co. Ltd.
Xilinx, Inc
제14장 부록
분석 방법
분석의 전제조건
두자어 및 약어
HBR
영문 목차
영문목차
Persistence Market Research has recently released a comprehensive report on the worldwide market for deep learning chipsets. The report offers a thorough assessment of crucial market dynamics, including drivers, trends, opportunities, and challenges, providing detailed insights into the market structure. This research publication presents exclusive data and statistics outlining the anticipated growth trajectory of the global deep learning chipset market from 2025 to 2032.
Key Insights:
Deep Learning Chipset Market Size (2025E): USD 6,726.3 Million
Projected Market Value (2032F): USD 36,040.9 Million
Global Market Growth Rate (CAGR 2025 to 2032): 27.1%
Deep Learning Chipset Market - Report Scope:
Deep learning chipsets are essential components powering artificial intelligence (AI) systems, enabling real-time data processing, predictive analytics, and machine learning tasks across diverse industries. These chipsets are designed to execute complex mathematical operations efficiently, supporting neural network training and inference. The deep learning chipset market serves a wide array of end-use sectors including automotive, healthcare, finance, consumer electronics, and defense. The surge in AI-powered applications such as natural language processing, autonomous driving, and computer vision is accelerating demand for high-performance chipsets including GPUs, FPGAs, ASICs, and NPUs. Market growth is further driven by increasing AI adoption, advancements in chip architecture, and rising investment in edge computing and data center infrastructure.
Market Growth Drivers:
The global deep learning chipset market is propelled by several key factors, including the rapid proliferation of AI-based solutions across sectors and growing demand for high-speed processing capabilities. The emergence of autonomous vehicles, smart assistants, and intelligent surveillance systems has intensified the need for specialized chipsets optimized for deep learning workloads. Technological advancements such as 5nm fabrication, 3D stacking, and heterogeneous computing enable more efficient and compact chip designs, supporting wider deployment in edge devices and mobile platforms. Furthermore, increasing government and private sector investments in AI research, coupled with strategic initiatives to modernize IT infrastructure, are reinforcing market momentum globally.
Market Restraints:
Despite robust growth prospects, the deep learning chipset market faces challenges such as high development costs, power consumption concerns, and limited availability of skilled professionals for AI hardware design. The complexity of integrating deep learning hardware into legacy systems and the rapid pace of innovation may result in short product lifecycles, creating risks for manufacturers and investors. Additionally, supply chain disruptions and geopolitical tensions affecting semiconductor production can pose constraints on market availability and cost stability. Addressing these barriers requires strategic partnerships, investment in workforce development, and resilient supply chain strategies.
Market Opportunities:
The deep learning chipset market presents substantial growth opportunities fueled by the integration of AI into consumer electronics, industrial automation, and healthcare diagnostics. The rising popularity of edge AI devices such as smart cameras, drones, and wearable health monitors creates new avenues for low-latency, power-efficient chipsets. The expansion of 5G networks and cloud infrastructure further supports real-time data analytics, driving demand for AI accelerators in data centers. Moreover, emerging markets in Asia and Latin America are adopting AI technologies at an accelerating pace, opening up untapped revenue streams for chipset vendors. Innovations in quantum computing, neuromorphic chips, and open-source hardware platforms are poised to redefine competitive dynamics and unlock new possibilities.
Key Questions Answered in the Report:
What are the primary factors driving the growth of the deep learning chipset market globally?
Which chipset types and end-use applications are propelling demand for AI hardware solutions?
How are advancements in chip architecture shaping the competitive landscape of the deep learning chipset market?
Who are the key players contributing to the deep learning chipset market, and what strategies are they employing to maintain market leadership?
What are the emerging trends and future prospects in the global deep learning chipset market?
Competitive Intelligence and Business Strategy:
These companies invest heavily in R&D to develop high-efficiency chipsets tailored to specialized AI workloads, including natural language processing, image recognition, and autonomous navigation. Strategic collaborations with cloud service providers, AI startups, and academic institutions foster co-development and accelerate time-to-market. Emphasis on software-hardware co-design, open-source frameworks, and robust developer ecosystems further enhances product adoption and customer engagement in this rapidly evolving domain.
Key Companies Profiled:
Alphabet Inc.
Amazon.Com, Inc.
Advanced Micro Devices, Inc.
Baidu, Inc.
Bitmain Technologies Ltd.
Intel Corporation
Nvidia Corporation
Qualcomm Incorporated
Samsung Electronics Co. Ltd.
Xilinx, Inc.
Deep Learning Chipset Market Research Segmentation:
The deep learning chipset market encompasses a diverse range of product types, applications, and end-use industries, addressing a broad spectrum of AI-powered solutions.
By Type:
Central Processing Units (CPUs)
Graphics Processing Units (GPUs)
Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
Others (NPU & Hybrid Chip)
By Technology:
System-on-chip (SOC)
System-in-package (SIP)
Multi-Chip Module
By Region:
North America
Latin America
Europe
Asia Pacific
Middle East and Africa
Table of Contents
1. Executive Summary
1.1. Global Deep Learning Chipset Market Snapshot 2025 and 2032
