AI 가속기 칩 시장은 2022년 151억 달러로 평가되었으며, 기술, 헬스케어, 금융, 소매 등 다양한 산업에서 AI 용도 수요 증가로 예측기간(2023-2030년)에는 약 37.4% 안정적인 성장이 예상됩니다. 또한, 양자역학의 원리에 기초한 뉴로모픽 컴퓨팅과 같은 신기술 관련 분야를 탐구하는 세계 기업의 지속적인 R&D 이니셔티브는 현재 사용되고 있는 기존 방법보다 더 큰 효율성 향상을 목표로 하고 있습니다. 또한 AI 스타트업에 대한 투자와 AI 관련 프로젝트에 대한 자금 조달이 급증하고 AI 가속기 수요 증가로 이어지고 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 2023년 11월 30일, 향후 3년간 25억 파운드(32억 달러)를 영국에 투입할 계획을 발표하고 있어 인공지능의 향후 성장을 뒷받침할 것으로 보입니다.
칩 유형에 따라 시장은 GPU, ASIC, FPGA, CPU 등으로 분류됩니다. 이 중 특정 용도용 집적회로(ASIC) 분야는 현재 시장 세분화 시장을 선도하고 있습니다. 딥러닝, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 용도에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 높아지고 있다는 것이 이러한 추세를 뒷받침하고 있습니다. 또한 ASIC은 범용 그래픽 프로세싱 유닛(GPGPU) 및 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 다른 유형의 칩과 비교하여 최적화된 성능과 전력 효율을 제공합니다., 이것은 수요를 견인하고 있습니다.
처리 유형에 따라 시장은 에지와 클라우드로 이분됩니다. 이 중 클라우드 분야는 클라우드 기반 서비스와 플랫폼 채용이 증가하고 있기 때문에 현재 AI 가속기 칩 시장에서 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 이는 클라우드 컴퓨팅이 다른 솔루션에 비해 확장성, 유연성 및 비용 절감을 제공하기 때문입니다. 또한 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform 등의 클라우드 제공업체는 머신러닝 및 인공지능 이니셔티브를 지원하기 위해 자체 AI 가속기 개발에 많은 투자를 하고 있습니다.
업계별로 보면, 시장은 자동차, 가전, 헬스케어, 제조, 기타로 구분됩니다. 이 중 스마트폰, 태블릿, 게임기 등 스마트 디바이스에 대한 수요가 늘어나면서 소비자 일렉트로닉스 분야가 AI 가속기 칩 시장을 선도하고 있습니다. 이러한 장치는 음성 어시스턴트, 이미지 인식, 자연 언어 처리 등의 기능을 향상시키기 위해 고급 AI 알고리즘이 필요합니다. 게다가 증강현실(AR)이나 가상현실(VR)과 같은 기술의 출현이 소비자용 전자기기에서 고성능 AI 프로세서의 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다.
AI 가속기 칩 시장 도입에 대한 이해를 높이기 위해 시장은 북미(미국, 캐나다, 기타 북미), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 기타 유럽), 아시아태평양(중국, 일본, 인도, 기타 아시아태평양), 세계 기타 지역에서 세계의 존재를 바탕으로 분석됩니다. 북미의 AI 가속기 칩 시장은 Google, Microsoft, IBM, NVIDIA와 같은 기술 대기업의 존재감이 강하고, AI R&D의 혁신과 투자를 촉진하고 있기 때문에 예측 기간 동안 크게 성장할 전망입니다. 또한, 의료, 제조업, 소매업 등의 업계에서 클라우드 컴퓨팅 서비스와 엣지 AI 용도의 채용이 확대되고 있는 것도 시장 확대에 기여할 것으로 보입니다. 게다가 특히 자율주행차와 스마트시티 분야에서 AI 기술 개발을 지원하는 정부의 이니셔티브이 AI 가속기 칩에 새로운 비즈니스 기회를 가져올 것으로 보입니다.
AI accelerator chips are specialized microprocessors designed specifically for speeding up complex artificial intelligence computations like deep learning neural networks (DNNs), which require massive amounts of data processing power along with low latency requirements so they can perform real-time tasks efficiently without any lag issues whatsoever. The market for AI accelerator chips has been growing rapidly in recent years due to the increasing demand for AI applications in various industries such as technology, healthcare, finance, retail, and more.
The AI Accelerator Chips Market was valued at 15.1 billion in 2022 and is expected to grow at a steady rate of around 37.4% in the forecasted period (2023-2030) owing to increasing demand for AI applications in various industries such as technology, healthcare, finance, retail, and more. Moreover, continuous research & development initiatives by companies worldwide exploring new technologies related fields like neuromorphic computing based on quantum mechanics principles aiming even greater efficiency gains than traditional methods used nowadays. Also, rapidly increasing investment in AI startups and funding for AI-related projects, leading to an increase in demand for AI accelerators. For instance, on 30 November 2023, Microsoft announced a plan to pump £2.5 billion ($3.2 billion) into Britain over the next three years, which will underpin future growth in artificial intelligence.
Based on chip type, the market is categorised into GPU, ASIC, FPGA, CPU, and others. Among these, the Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) segment currently leads the AI accelerator chips market. The growing demand for high-performance computing in various applications such as deep learning, natural language processing, and computer vision has driven this trend. Additionally, ASICs offer optimized performance and power efficiency compared to other types of chips like General Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs) or Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) which drives its demand.
Based on the processing type, the market is bifurcated into edge, and cloud. Among these, the Cloud segment currently holds a larger share in the AI accelerator chips market due to the increasing adoption of cloud-based services and platforms. This is because cloud computing offers scalability, flexibility, and cost savings compared to other solutions. Furthermore, cloud providers like Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, and Google Cloud Platform are investing heavily in developing their own AI accelerators to support their respective machine learning and artificial intelligence initiatives.
Based on the industry, the market is segmented into automotive, consumer electronics, healthcare, manufacturing, and others. Among these, the Consumer Electronics segment leads the AI accelerator chips market due to the growing demand for smart devices such as smartphones, tablets, and gaming consoles. These devices require advanced AI algorithms to enhance features like voice assistants, image recognition, and natural language processing. Additionally, the emergence of technologies like Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) has further fueled the need for high-performance AI processors in consumer electronics.
For a better understanding of the market adoption of AI Accelerator Chips, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, U.K., France, Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. The AI accelerator chips market in North America is poised for significant growth during the forecast period due to the region's strong presence of technology giants like Google, Microsoft, IBM, and NVIDIA driving innovation and investment in AI research and development. Moreover, the growing adoption of cloud computing services and edge AI applications in industries like healthcare, manufacturing, and retail will also contribute to market expansion. Furthermore, government initiatives supporting the development of AI technologies, particularly in the fields of autonomous vehicles and smart cities, will create new opportunities for AI accelerator chips.
Some of the major players operating in the market include NVIDIA Corporation; Intel technologies; Qualcomm Technologies Inc.; International Business Machines Corporation.; Micron Technology Inc.; Microsoft Corporation; Alphabet Inc. (Google Inc.); NXP Semiconductors N.V.; Advanced Micro Devices Inc. (AMD); Graphcore Limited.