Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 AI 칩셋 시장은 2025년에 973억 5,000만 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 30.9%로 성장하여 2032년까지 6,411억 4,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
AI 칩셋은 딥러닝, 신경망 처리, 대용량 데이터 분석 등 인공지능의 운영 성능을 향상시키기 위해 특별히 설계된 반도체 부품을 말합니다. GPU, TPU, NPU 등의 아키텍처를 활용하여 병렬 연산 작업을 보다 빠르고 에너지 효율적으로 처리합니다. 이 칩셋은 모바일 기기 및 스마트 가젯에서 클라우드 서버, 자율 시스템에 이르기까지 다양한 기기에서 AI 기능을 지원하며, 실시간 인사이트, 향상된 연산 능력, 고급 AI 알고리즘의 효율적인 실행을 가능하게 합니다.
산업생산지수(IIP) 데이터에 따르면, 2020년 7월, COVID-19로 인한 봉쇄 조치가 제조 공정을 지연시켜 제조업 생산이 11.1% 감소했습니다.
데이터센터 투자 증가
기업들은 머신러닝, 분석, 생성형 AI 워크로드를 지원하기 위해 클라우드 인프라를 확장하고 있습니다. 이러한 확장을 위해서는 대규모 병렬 연산을 처리할 수 있는 고성능 프로세서가 필요합니다. AI 칩셋은 에너지 효율을 최적화하고 다양한 애플리케이션에서 추론 작업을 가속화하기 위해 통합되어 있습니다. 하이퍼스케일 공급자들의 전략적 투자도 냉각 시스템 및 하드웨어 최적화에 대한 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 발전과 함께 데이터센터는 전 세계 AI 칩셋 도입의 기반이 되고 있습니다.
개발 및 설계의 높은 복잡성
속도, 효율성, 확장성의 균형을 맞추는 아키텍처를 개발하기 위해서는 많은 연구개발비가 필요합니다. 다양한 하드웨어 생태계와의 칩셋 통합의 복잡성은 또 다른 장벽이 될 수 있습니다. 빠른 기술 주기는 제품의 유효기간을 단축시키고, 엔지니어링 팀과 제조 파이프라인에 부담을 줍니다. 기업들은 리스크 감소를 위해 모듈식 설계와 시뮬레이션 툴을 채택하고 있지만, 진입장벽은 여전히 높습니다. 이러한 환경에서는 중소기업이 기존 반도체 대기업과 경쟁하는 것이 쉽지 않습니다.
커스텀 AI 칩셋의 부상
딥러닝, 자연어 처리, 엣지 AI 애플리케이션을 가속화하는 맞춤형 프로세서가 설계되어 있습니다. 이 칩셋은 범용 GPU 및 CPU에 비해 최적화된 성능을 제공합니다. 반도체 기업과 클라우드 사업자의 제휴를 통해 특정 산업을 위한 공동 개발 아키텍처가 가능해졌습니다. 의료, 자동차, 로봇공학을 위한 도메인 특화형 가속기가 새로운 트렌드로 떠오르고 있습니다. 이러한 커스터마이징의 물결은 경쟁의 차별화를 재정의하고 AI 하드웨어 혁신의 범위를 확장하고 있습니다.
모델 압축 기술의 급속한 발전
모델 크기와 계산 요구 사항을 줄이는 알고리즘은 고성능 프로세서에 대한 의존도를 줄입니다. 프루닝, 양자화, 지식 증류 등의 기술을 통해 저비용 하드웨어에서 효율적인 배포가 가능합니다. 이러한 추세는 프리미엄 칩셋보다 경량 아키텍처로의 수요 전환을 가져올 수 있습니다. 각 벤더들은 압축 대응 설계를 제품 로드맵에 포함시켜 대응하고 있습니다. 그러나 소프트웨어 최적화의 혁신 속도는 하드웨어 중심의 성장 전략에 계속 도전이 되고 있습니다.
팬데믹은 산업 전반에 걸쳐 AI 칩셋 도입의 우선순위를 재구성했습니다. 공급망의 혼란으로 인해 생산 일정이 지연되고 하드웨어 배포가 느려졌습니다. 동시에 AI를 활용한 의료 진단 및 원격 협업 도구에 대한 수요가 급증했습니다. 원격의료, 예측 분석, 자동화 물류 등의 분야에서 칩셋 투자가 가속화되었습니다. 기업은 개발 모멘텀을 유지하기 위해 분산형 테스트 및 시뮬레이션 모델을 채택했습니다.
예측 기간 동안 이미지 처리 장치(GPU) 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 이미지 처리 장치(GPU) 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. GPU는 딥러닝에 필수적인 병렬 처리 작업을 처리할 수 있는 능력으로 널리 알려져 있습니다. 학습 및 추론 워크로드에서의 범용성으로 인해 AI 개발에 있어 필수적인 존재가 되었습니다. 메모리 대역폭과 에너지 효율의 발전으로 그 역할이 더욱 강화되고 있습니다. 주요 응용 분야로는 자율주행차, 의료 영상 처리, 자연어 처리 등이 있습니다.
의료 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것입니다.
예측 기간 동안 의료 분야는 AI를 활용한 진단, 신약 개발, 환자 모니터링에 대한 수요 증가로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이 칩셋은 의료 영상 및 유전체 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 웨어러블 기기와의 연계를 통해 예방의료 및 맞춤형 의료의 적용 범위가 확대되고 있습니다. 반도체 기업과 의료 서비스 제공자의 협력이 혁신을 가속화하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 클라우드 인프라와 AI 연구에 대한 강력한 투자의 혜택을 누리고 있기 때문입니다. 주요 기술 기업과 대학이 칩셋 혁신을 주도하고 있습니다. 정부가 지원하는 AI 및 반도체 제조 이니셔티브가 생태계를 더욱 강화하고 있습니다. 자동차, 의료, 금융 등의 산업에서의 채용이 수요를 가속화하고 있습니다.
예측 기간 동안 중동 및 아프리카는 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 각국 정부는 스마트 시티 프로젝트와 디지털 전환 구상에 많은 투자를 하고 있습니다. 에너지 관리, 보안, 의료 분야에서의 AI 수요 증가는 AI의 확장을 촉진하고 있습니다. 세계 기술 기업과의 제휴를 통해 첨단 칩셋 솔루션이 현지 시장에 도입되고 있습니다. 신생 스타트업 기업들은 핀테크 및 물류 애플리케이션을 위해 AI 하드웨어를 활용하고 있습니다. 이러한 역동적인 환경은 이 지역을 AI 칩셋 도입의 고성장 프런티어(Frontier)로 자리매김하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Chipset Market is accounted for $97.35 billion in 2025 and is expected to reach $641.14 billion by 2032 growing at a CAGR of 30.9% during the forecast period. An AI chipset refers to a purpose-built semiconductor component that boosts the performance of artificial intelligence operations, such as deep learning, neural network processing, and high-volume data analysis. Using architectures like GPUs, TPUs, and NPUs, it handles parallel computing tasks with greater speed and energy efficiency. These chipsets support AI functions in devices ranging from mobiles and smart gadgets to cloud servers and autonomous systems, enabling real-time insights, enhanced computational power, and more efficient execution of advanced AI algorithms.
According to the index of industrial production (IIP) data, in 2020, the manufacturing sector production registered a decline of 11.1% in July, as covid-19 lockdown slows down the manufacturing process.
Rise in data center investment
Enterprises are scaling their cloud infrastructure to support workloads in machine learning, analytics, and generative AI. This expansion requires high-performance processors capable of handling massive parallel computations. AI chipsets are being integrated to optimize energy efficiency and accelerate inference tasks across diverse applications. Strategic investments by hyperscale providers are also driving innovation in cooling systems and hardware optimization. Collectively, these developments are positioning data centers as the backbone of AI chipset adoption worldwide.
High development and design complexity
Developing architectures that balance speed, efficiency, and scalability requires significant R&D expenditure. Complexities in integrating chipsets with diverse hardware ecosystems add further hurdles. Rapid technological cycles often shorten product relevance, straining engineering teams and manufacturing pipelines. Companies are adopting modular design and simulation tools to mitigate risks, but the barrier to entry remains high. This environment makes it difficult for smaller players to compete with established semiconductor giants.
Emergence of custom AI chipsets
Custom processors are being designed to accelerate deep learning, natural language processing, and edge AI applications. These chipsets offer optimized performance compared to general-purpose GPUs or CPUs. Partnerships between semiconductor firms and cloud providers are enabling co-developed architectures for specific industries. Emerging trends include domain-specific accelerators for healthcare, automotive, and robotics. This wave of customization is redefining competitive differentiation and expanding the scope of AI hardware innovation.
Rapid advancements in model compression
Algorithms that reduce model size and computational requirements can lessen reliance on high-end processors. Techniques such as pruning, quantization, and knowledge distillation are enabling efficient deployment on lower-cost hardware. This trend may shift demand toward lightweight architectures rather than premium chipsets. Vendors are responding by integrating compression-aware designs into their product roadmaps. However, the pace of innovation in software optimization continues to challenge hardware-centric growth strategies.
The pandemic reshaped priorities in AI chipset deployment across industries. Supply chain disruptions delayed production schedules and slowed hardware rollouts. At the same time, demand for AI-driven healthcare diagnostics and remote collaboration tools surged. Chipset investments accelerated in areas such as telemedicine, predictive analytics, and automated logistics. Companies adopted decentralized testing and simulation models to maintain development momentum.
The graphics processing unit (GPU) segment is expected to be the largest during the forecast period
The graphics processing unit (GPU) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. GPUs are widely recognized for their ability to handle parallel processing tasks essential for deep learning. Their versatility across training and inference workloads makes them indispensable in AI development. Advances in memory bandwidth and energy efficiency are further strengthening their role. Key applications include autonomous vehicles, healthcare imaging, and natural language processing.
The healthcare segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the healthcare segment is predicted to witness the highest growth rate, due to rising demand for AI-driven diagnostics, drug discovery, and patient monitoring is fueling growth. Chipsets are enabling real-time analysis of medical imaging and genomic data. Integration with wearable devices is expanding applications in preventive care and personalized medicine. Partnerships between semiconductor firms and healthcare providers are accelerating innovation.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the region benefits from strong investments in cloud infrastructure and AI research. Leading technology companies and universities are driving chipset innovation. Government-backed initiatives in AI and semiconductor manufacturing further strengthen the ecosystem. Adoption across industries such as automotive, healthcare, and finance is accelerating demand.
Over the forecast period, the Middle East & Africa region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Governments are investing heavily in smart city projects and digital transformation initiatives. Rising demand for AI in energy management, security, and healthcare is fueling expansion. Partnerships with global technology firms are bringing advanced chipset solutions to local markets. Emerging startups are leveraging AI hardware for fintech and logistics applications. This dynamic environment positions the region as a high-growth frontier for AI chipset deployment.
Key players in the market
Some of the key players in AI Chipset Market include NVIDIA, Groq, Advanced, Cerebras Systems, Intel Corp, Huawei, Google, IBM, Amazon, Broadcom, Microsoft, TSMC, Qualcomm, Samsung Electronics, and Apple Inc.
In November 2025, IBM and the University of Dayton announced an agreement for the joint research and development of next-generation semiconductor technologies and materials. The collaboration aims to advance critical technologies for the age of AI including AI hardware, advanced packaging, and photonics.
In November 2025, Cisco, in collaboration with Intel, has announced a first-of-its-kind integrated platform for distributed AI workloads. Powered by Intel(R) Xeon(R) 6 system-on-chip (SoC), the solution brings compute, networking, storage and security closer to data generated at the edge for real-time AI inferencing and agentic workloads.