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세계의 AI GPU : 시장 점유율과 순위, 전체 판매량 및 수요 예측(2025-2031년)
AI GPU - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드 : 1861358
리서치사 : QYResearch
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

2024년 AI GPU 세계 시장 규모는 856억 2,500만 달러로 추정되며, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 35.8%로 확대되어 2031년까지 7,572억 1,200만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

본 보고서는 AI GPU의 국경 간 산업 발자국, 자본 배분 패턴, 지역 경제의 상호의존성, 공급망 재구축에 대한 최근 관세 조정 및 국제적인 전략적 대응책에 대한 종합적인 평가를 제공합니다.

2024년 전 세계 AI GPU 생산량은 약 1,044만 2,000대, 평균 단가는 대당 8,200달러에 달했습니다.

넓은 의미에서 AI 칩은 인공지능 알고리즘을 실행하는 칩을 말합니다. AI 알고리즘에는 주로 딥러닝 알고리즘과 머신러닝 알고리즘이 포함됩니다. 좁은 의미로는 인공지능 알고리즘의 고속화를 목적으로 특별히 설계된 칩을 말합니다.

AI 칩에는 주로 GPU, TPU, FPGA, ASIC 등이 포함됩니다.

GPU는 CPU와 유사한 하드웨어 구성 요소이지만, 보다 전문적인 용도에 특화되어 있습니다. 일반 CPU보다 효율적으로 병렬로 처리되는 복잡한 수학 연산을 처리할 수 있습니다.

GPU는 처음에는 인간의 상상력을 시뮬레이션하는 데 사용되어 비디오 게임과 영화의 가상 세계를 가능하게 했습니다. 오늘날에는 인간의 지능을 시뮬레이션하여 물리적 세계에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 하고 있습니다. 수천 개의 연산 코어로 뒷받침되는 병렬 처리 능력은 딥러닝 알고리즘을 실행하는 데 필수적입니다.

대량의 데이터로부터 학습하고 스스로를 재작성하는 소프트웨어에 의한 이 형태의 AI는 세상을 인식하고 이해할 수 있는 컴퓨터, 로봇, 자율주행차의 두뇌 역할을 할 수 있습니다.

인공지능 작업에서는 행렬 곱셈, 컨볼루션 연산 등 계산 부하가 높은 연산이 자주 필요합니다. 이러한 연산은 병렬화를 통해 계산 속도를 향상시킬 수 있습니다. 반면, CPU는 병렬 처리 능력이 낮고, 상대적으로 적은 코어 수로는 이런 유형의 작업을 효율적으로 처리할 수 없습니다. 따라서 인공지능 작업에서 GPU를 이용한 계산은 계산 속도의 대폭적인 향상과 계산 효율의 향상으로 이어집니다.

이 글에서 다루는 AI GPU의 응용 시나리오에는 데이터센터에서의 AI 학습 및 추론, 엣지 AI, 클라우드 컴퓨팅 AI가 포함됩니다.

대규모 모델과 생성형 AI의 급속한 발전과 함께 AI GPU는 컴퓨팅 인프라를 지원하는 핵심 엔진이 되었습니다. 시장은 단일 훈련 또는 추론의 고속화에서 훈련, 추론, 훈련 추론의 통합 개발이라는 새로운 단계로 이동하고 있습니다. 슈퍼컴퓨팅 센터부터 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 엣지 디바이스 및 스마트 단말기에 이르기까지, AI GPU는 통합된 '클라우드 엣지 엔드' 컴퓨팅 네트워크를 구축하여 AI를 수도나 전기처럼 쉽게 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 주요 생태계와의 호환성, 통일된 소프트웨어 스택, 지속적으로 진화하는 하드웨어 아키텍처를 통해 AI GPU는 개발 및 마이그레이션의 장벽을 크게 낮출 뿐만 아니라, 혼합 정밀도 연산 및 분산 병렬 처리를 통해 효율성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 고객은 관리 가능한 비용을 유지하면서 대규모 모델을 신속하게 구현할 수 있습니다. 전 세계 주요 AI GPU 기업은 NVIDIA, AMD, Moore Threads이며, NVIDIA가 80% 이상 시장 점유율을 차지하고 있습니다.

이 보고서는 AI GPU 세계 시장에 대한 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 총 판매량, 매출, 가격, 주요 기업의 기업 점유율과 순위에 초점을 맞추고, 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 AI GPU 분석을 포함하고 있습니다.

AI GPU 시장 규모 추정 및 예측은 판매량(천대) 및 매출액(백만 달러)으로 제시되며, 2024년을 기준 연도로 하여 2020년부터 2031년까지의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하고 있습니다. 정량적, 정성적 분석을 통해 독자들이 AI GPU 관련 사업 전략 및 성장 전략 수립, 시장 경쟁 평가, 현재 시장에서의 자사 포지셔닝 분석, 정보에 입각한 사업적 판단을 할 수 있도록 돕습니다.

시장 세분화

기업별

유형별 부문

용도별 부문

지역별

LSH
영문 목차

영문목차

The global market for AI GPU was estimated to be worth US$ 85625 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 757212 million by 2031 with a CAGR of 35.8% during the forecast period 2025-2031.

This report provides a comprehensive assessment of recent tariff adjustments and international strategic countermeasures on AI GPU cross-border industrial footprints, capital allocation patterns, regional economic interdependencies, and supply chain reconfigurations.

In 2024, the global AI GPU production will be around 10.442 million units, with an average price of US$8,200 per unit.

Broadly speaking, AI chips refer to chips that run artificial intelligence algorithms. AI algorithms mainly include deep learning algorithms and machine learning algorithms. In a narrow sense, AI chips refer to chips specially designed to accelerate artificial intelligence algorithms.

AI chips mainly include GPU, TPU, FPGA, ASIC, etc.

GPU is a hardware component similar to CPU, but more professional. It can handle complex mathematical operations running in parallel more efficiently than a regular CPU.

The GPU was initially used to simulate human imagination, enabling the virtual worlds of video games and films. Today, it also simulates human intelligence, enabling a deeper understanding of the physical world. Its parallel processing capabilities, supported by thousands of computing cores, are essential to running deep learning algorithms.

This form of AI, in which software writes itself by learning from large amounts of data, can serve as the brain of computers, robots and self-driving cars that can perceive and understand the world.

Since artificial intelligence tasks often require a large number of computationally intensive operations such as matrix multiplication and convolution, these operations can be parallelized to speed up calculations. In contrast, CPUs have weak parallelism and their relatively small number of cores cannot handle this type of task efficiently. Therefore, in artificial intelligence tasks, using GPUs for calculations can significantly speed up calculations and improve calculation efficiency.

The AI GPU application scenarios in this article include AI training and reasoning in data centers, edge AI, and cloud computing AI.

With the rapid development of large models and generative AI, AI GPUs are the core engine supporting computing infrastructure. The market is moving from single-purpose training or inference acceleration to a new stage of integrated development of training, inference, and training-inference. From supercomputing centers to cloud computing platforms, to edge devices and smart terminals, AI GPUs are building an integrated "cloud-edge-end" computing network, making AI as readily available as water and electricity. With compatibility with mainstream ecosystems, a unified software stack, and continuously iterating hardware architecture, AI GPUs not only significantly lower the development and migration threshold, but also significantly improve efficiency through mixed-precision computing and distributed parallelism, helping customers quickly implement large models while maintaining manageable costs. Globally, the leading AI GPU companies are NVIDIA, AMD, and Moore Threads, with NVIDIA holding over 80% market share.

This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for AI GPU, focusing on the total sales volume, sales revenue, price, key companies market share and ranking, together with an analysis of AI GPU by region & country, by Type, and by Application.

The AI GPU market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales volume (K Units) and sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding AI GPU.

Market Segmentation

By Company

Segment by Type

Segment by Application

By Region

Chapter Outline

Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size (value, volume and price). This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of AI GPU manufacturers competitive landscape, price, sales and revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Sales, revenue of AI GPU in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Sales, revenue of AI GPU in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product sales, revenue, price, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

Table of Contents

1 Market Overview

2 Competitive Analysis by Company

3 Segmentation by Type

4 Segmentation by Application

5 Segmentation by Region

6 Segmentation by Key Countries/Regions

7 Company Profiles

8 Industry Chain Analysis

9 Research Findings and Conclusion

10 Appendix

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