비전 프로세싱 유닛(VPU) 시장 규모는 2023년에 21억 1,700만 달러로 평가되었고, 2024년부터 2030년까지의 예측 기간 동안 17.26%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하며, 2030년까지 75억 5,900만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
비전 프로세싱 유닛(VPU) 시장 시장 성장 촉진요인은 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
AI 및 머신러닝 개발: 가전, 소매, 헬스케어, 자동차 등 다양한 산업에서 AI를 활용한 용도에 대한 요구가 확대된 결과, 엄청난 양의 시각 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 VPU 같은 전용 하드웨어가 점점 더 필요해지고 있습니다.
에지 컴퓨팅의 시작 에지 컴퓨팅의 시작은 데이터센터에 집중하여 데이터를 처리하는 대신 데이터 소스 근처에서 데이터를 처리하는 것을 의미합니다. 산업 자동화, 자율주행차, 감시 시스템 등의 용도에 있어서 시각 입력의 실시간 처리를 엣지로 실시해, 신속한 의사 결정과 저지연을 실현하기 위해서는 VPU가 필수적입니다.
컴퓨터 비전 채택 확대: 컴퓨터 비전의 용도는 의료 영상, 농업 감시, 물체 감지, 얼굴 인식 등 여러 분야에 퍼져 있습니다. VPU는 이미지 처리를 가속화하고 하드웨어가 시각적 입력에 즉시 응답할 수 있도록 하기 때문에 이러한 용도의 동작에 필수적입니다.
IoT 디바이스와 스마트 카메라에 대한 요구 증가: 사물인터넷(IoT) 장비 및 스마트 카메라 증가로 인해 소비 전력이 적고 복잡한 이미지를 효율적으로 처리할 수 있는 VPU에 대한 수요가 증가하고 있습니다. VPU는 시각적 입력의 로컬 기록, 분석 및 동작을 가능하게 함으로써 이러한 장치가 지속적인 인터넷 연결 및 클라우드 처리의 필요성을 제거할 수 있습니다.
무인 항공기와 자율 주행 차량의 성장 : 컴퓨터 비전 기술은 제스처 인식, 장애물 감지, 내비게이션 등의 기능으로 무인 항공기와 자동차 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. VPU는 자동차와 무인 항공기가 시각적 입력을 빠르고 정확하게 평가하고 즉시 의사 결정할 수 있도록 하기 위해 이러한 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다.
에너지 효율적인 솔루션에 대한 수요: 배터리 구동 제품 시장이 확대됨에 따라 하드웨어 설계에서 에너지 효율이 점점 더 중요해지고 있습니다. VPU는 최소한의 전력 소비로 최대의 성능을 발휘하도록 만들어졌기 때문에 웨어러블, 스마트폰, 사물인터넷 센서 등의 배터리 구동 디바이스에 최적입니다.
신속한 혁신 : VPU의 효율성과 성능을 높이기 위해 반도체 기업은 항상 새로운 아이디어를 내놓고 있습니다. AI 가속기, 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU), 특정 컴퓨터 비전 태스크에 특화된 하드웨어 통합 등의 진보로 VPU의 진보와 다업종에 걸친 용도의 확대가 추진되고 있습니다.
비전 프로세싱 유닛(VPU) 세계 시장 성장 억제요인
비전 프로세싱 유닛(VPU) 시장에서는 몇 가지 요인이 억제요인과 과제로 작용할 수 있습니다.
높은 개발 비용: VPU를 설계 및 제조할 때 R&D 및 테스트 비용은 높습니다. 따라서 신흥기업과 중소기업의 의욕을 깎아 시장 경쟁력과 혁신을 저하시킬 수 있습니다.
통합 복잡성: VPU를 현재 시스템 및 장비에 통합하는 것은 특히 전력 소비, 크기 및 성능에 엄격한 요구 사항이 있는 경우 어려운 시간이 걸립니다. 또한 전문 지식이 필요하거나 호환성에 문제가있을 수 있습니다.
숙련된 근로자에 대한 액세스 제한: VPU 설계, 최적화, 애플리케이션 개발 경험이 있는 전문가를 확보하는 것은 어렵습니다. 특히, 훈련된 노동력에 대한 접근이 부족한 지역과 경제 분야에서는 이러한 부족으로 인해 혁신과 도입 노력이 지연될 수 있습니다.
데이터 보안 및 프라이버시: 데이터 보안 및 프라이버시 문제는 VPU가 사진 및 비디오와 같은 민감한 데이터를 대량으로 처리한다는 사실로 인해 발생합니다. GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 강력한 보안 대책과 법규에 대한 컴플라이언스를 도입하는 경우 VPU 배포는 더욱 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
성능 병목 현상: 개선되었지만 VPU는 특히 높은 정확도와 정확성이 요구되는 상황과 실시간 용도에서 성능에 문제가 발생할 수 있습니다. 효율과 저소비 전력을 유지하면서 이러한 제약을 극복하는 것은 아직 어렵습니다.
시장 세분화 및 표준화: 많은 벤더들이 다양한 제품과 솔루션을 제공하기 때문에 VPU 시장은 상대적으로 단편화되고 있습니다. 이러한 단편화는 상호 운용성 문제나 표준화의 부족을 초래하여 고객이 개별 요구 사항에 가장 적합한 VPU를 선택하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.
환경에 대한 우려: VPU의 제조 및 폐기에 희토류 금속 및 유해 화합물이 사용되므로 다른 전자 부품과 유사한 환경 영향이 발생할 수 있습니다. VPU 제조업체들에게 지속가능한 노력을 통해 이러한 환경 문제를 해결하는 것은 또 다른 수준의 복잡성을 초래합니다.
대체 기술과의 경쟁: 특수 ASIC(특정 용도용 집적 회로), CPU, GPU는 VPU와 경쟁하는 대체 기술의 일부입니다. 이러한 대체 기술은 용도 요구에 따라 유사한 성능을 제공하거나 낮은 비용으로 제공할 수 있습니다. 이것은 VPU의 광범위한 채용에 어려움이 될 수 있습니다.
Vision Processing Unit Market size was valued at USD 2117 Million in 2023 and is projected to reach USD 7559 Million By 2030, growing at a CAGR of 17.26% during the forecast period 2024 to 2030.
The market drivers for the Vision Processing Unit Market can be influenced by various factors. These may include:
Developments in AI and Machine Learning: As a result of the expanding requirement for AI-driven applications across a range of industries, including consumer electronics, retail, healthcare, and automotive, specialized hardware, such as VPUs, is becoming more and more necessary in order to analyze vast volumes of visual data effectively.
The rise of edge computing: The rise of edge computing refers to the practice of processing data closer to the data source instead of centrally located in a data center. In order to provide real-time processing of visual input at the edge and facilitate quicker decision-making and lower latency in applications like industrial automation, autonomous vehicles, and surveillance systems, VPUs are essential.
Growing Adoption of Computer Vision: Applications for computer vision are expanding to many fields, including medical imaging, agricultural monitoring, object detection, and facial recognition. VPUs are essential to the operation of these applications because they speed up picture processing and allow hardware to react instantly to visual input.
Increasing Need for IoT Devices and Smart Cameras: The increasing number of Internet of Things (IoT) devices and smart cameras is boosting the demand for VPUs that can efficiently process complex images while using less power. By enabling local recording, analysis, and action on visual input, VPUs allow these devices to do away with the requirement for continual internet connectivity and cloud processing.
Growth of Drones and Autonomous Vehicles: Computer vision technology is being used more and more in the drone and car industries for functions including gesture recognition, obstacle detection, and navigation. VPUs are crucial parts of these systems because they allow cars and drones to evaluate visual input fast and precisely so they can make decisions instantly.
Demand for Energy-efficient Solutions: Energy efficiency in hardware design is becoming more and more important as the market for battery-powered products expands. Because VPUs are made to maximize performance while consuming the least amount of power, they are a great fit for battery-operated devices like wearables, smartphones, and Internet of Things sensors.
Quick Technological Innovations: To increase the effectiveness and performance of VPUs, semiconductor companies are always coming up with new ideas. The progress of VPUs and the expansion of their applications across multiple industries are being propelled by advancements like the integration of AI accelerators, neural processing units (NPUs), and specialized hardware for particular computer vision tasks.
Global Vision Processing Unit Market Restraints
Several factors can act as restraints or challenges for the Vision Processing Unit Market. These may include:
High Development Costs: Research, development, and testing costs are high when designing and creating VPUs. This may discourage startups and smaller businesses, reducing market competitiveness and innovation.
Complexity of Integration: It can be difficult and time-consuming to integrate VPUs into current systems or devices, particularly in situations where there are strict requirements for power, size, or performance. Adoption hurdles include the need for specialist knowledge and compatibility problems.
Restricted Access to Skilled Labor: Professionals with experience in VPU design, optimization, and application development are hard to come by. Innovation and implementation efforts may be slowed down by this shortage, particularly in areas or sectors of the economy where access to trained labor is scarce.
Data security and privacy: Data security and privacy issues are brought up by the fact that VPUs process sensitive data, like photos and videos, a lot. VPU deployments become more complex and expensive when strong security measures and regulatory compliance, such as GDPR, are put in place.
Performance bottlenecks: Despite improvements, VPUs may still experience problems with performance, especially in situations that call for a high degree of accuracy and precision or in real-time applications. It is still difficult to get above these restrictions while keeping efficiency and low power usage.
Market Fragmentation and Standardization: There are many vendors offering a variety of products and solutions, resulting in a relatively fragmented VPU market. This fragmentation may result in problems with interoperability, a lack of standardization, and make it harder for customers to choose the best VPU for their individual requirements.
Environmental Concerns: Because rare earth metals and hazardous compounds are used in the production of VPUs and their disposal, there may be environmental effects similar to those of other electronic components. For VPU makers, addressing these environmental issues through sustainable practices introduces still another level of complexity.
Competition from Alternative Technologies: Specialized ASICs (Application-Specific Integrated Circuits), CPUs, and GPUs are some of the alternative technologies that compete with VPUs. These alternatives could provide similar performance or at a lower cost, depending on the needs of the application. This could provide a challenge to the broad adoption of VPUs.
The Global Vision Processing Unit Market is segmented based on Architecture, Application, End-User Industry And Geography.