×
Request Free Sample ×

Kindly complete the form below to receive a free sample of this Report

* Please use a valid business email

Leading companies partner with us for data-driven Insights

clients tt-cursor
Hero Background

딥 러닝 칩 시장

ID: MRFR/SEM/27149-HCR
128 Pages
Aarti Dhapte
October 2025

딥 러닝 칩 시장 조사 보고서 - 칩 유형( GPU, FPGA, ASIC), 아키텍처( 폰 노이만, 하버드, 신경형), 응용 분야( 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 예측 분석), 폼 팩터( 독립형, 임베디드, 가속기 카드), 전력 소비( 저전력(25W), 중간 전력(25-100W), 고전력(>100W)) 및 지역( 북미, 유럽, 남미, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카) - 2035년까지의 예측

공유
Download PDF ×

We do not share your information with anyone. However, we may send you emails based on your report interest from time to time. You may contact us at any time to opt-out.

Deep Learning Chip Market Infographic
Purchase Options

딥 러닝 칩 시장 요약

MRFR 분석에 따르면, 딥 러닝 칩 시장 규모는 2024년에 124억 달러로 추정되었습니다. 딥 러닝 칩 산업은 2025년 131억 8천만 달러에서 2035년까지 242억 8천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 6.3%입니다.

주요 시장 동향 및 하이라이트

딥 러닝 칩 시장은 기술 발전과 다양한 분야에서의 수요 증가에 힘입어 강력한 성장을 경험하고 있습니다.

  • 북미는 AI 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 상당한 투자에 힘입어 딥러닝 칩의 가장 큰 시장으로 남아 있습니다.

시장 규모 및 예측

2024 Market Size 12.4 (억 달러)
2035 Market Size 24.28 (USD 억)
CAGR (2025 - 2035) 6.3%

주요 기업

NVIDIA (미국), Intel (미국), Google (미국), AMD (미국), IBM (미국), Qualcomm (미국), Graphcore (영국), Micron (미국), Horizon Robotics (중국), Alibaba (중국)

딥 러닝 칩 시장 동향

딥 러닝 칩 시장은 현재 인공지능 및 머신 러닝 기술의 발전에 힘입어 변혁의 단계를 겪고 있습니다. 조직들이 이러한 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라 복잡한 계산을 처리하도록 설계된 전문 칩에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 칩은 이미지 인식, 자연어 처리 및 자율 시스템을 포함한 다양한 응용 프로그램에 필수적입니다. 기업들이 계산 능력을 향상시키고 운영의 효율성과 성능을 개선하기 위해 노력함에 따라 시장은 확장되고 있는 것으로 보입니다. 또한, 의료, 자동차 및 금융과 같은 다양한 분야에 딥 러닝이 통합됨에 따라 혁신적인 솔루션을 촉진하기 위해 이러한 칩에 대한 의존도가 증가하고 있음을 시사합니다. 기술 발전 외에도 딥 러닝 칩 시장의 경쟁 환경이 진화하고 있습니다. 주요 기업들은 더 효율적이고 강력한 칩을 만들기 위해 연구 개발에 투자하고 있습니다. 이러한 추세는 전력 소비 및 지속 가능성에 대한 우려를 해결할 수 있는 보다 에너지 효율적인 디자인으로의 잠재적 전환을 나타냅니다. 또한, 기술 기업과 연구 기관 간의 협력이 시장을 더욱 발전시키는 돌파구로 이어질 수 있습니다. 전반적으로 딥 러닝 칩 시장은 기술 혁신과 제품 제공 및 시장 범위를 향상시키는 전략적 파트너십에 의해 주도되는 상당한 성장을 위한 준비가 되어 있습니다.

엣지 컴퓨팅의 부상

딥 러닝 칩 시장은 엣지 컴퓨팅 솔루션으로의 주목할 만한 전환을 목격하고 있습니다. 이 추세는 데이터 소스에 가까운 곳에서 데이터를 처리하려는 선호도가 증가하고 있음을 나타내며, 지연 시간과 대역폭 사용을 줄이고 있습니다. 장치가 더 스마트해짐에 따라 엣지에서 효율적으로 처리할 필요성이 점점 더 분명해지고 있으며, 이러한 요구를 충족하는 전문 칩의 개발로 이어지고 있습니다.

에너지 효율성에 대한 증가된 집중

딥 러닝 칩 시장 내에서 에너지 효율적인 디자인에 대한 뚜렷한 강조가 있습니다. 환경 문제의 중요성이 커짐에 따라 제조업체들은 높은 성능을 유지하면서 전력을 덜 소모하는 칩의 제작을 우선시할 가능성이 높습니다. 이러한 추세는 환경을 고려하는 소비자에게 매력적일 뿐만 아니라 탄소 발자국을 줄이기 위한 규제 기준과도 일치할 수 있습니다.

다양한 산업으로의 확장

딥 러닝 칩 시장은 전통적인 기술 분야를 넘어 다양한 산업으로의 범위를 확장하고 있습니다. 의료, 자동차 및 농업과 같은 분야는 딥 러닝 기술을 점점 더 많이 채택하고 있으며, 이는 전문 칩에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 이러한 다각화는 새로운 응용 프로그램이 등장함에 따라 성장 가능성이 강력함을 시사하며, 시장의 관련성을 더욱 확고히 하고 있습니다.

딥 러닝 칩 시장 Treiber

AI 채택의 급증

인공지능의 다양한 분야에서의 채택 증가가 딥러닝 칩 시장의 주요 동력입니다. 조직들은 운영 효율성을 향상시키고, 고객 경험을 개선하며, 혁신을 촉진하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 최근 추정에 따르면, AI 시장은 2024년까지 5천억 달러 이상의 가치에 도달할 것으로 예상되며, 이는 본질적으로 딥러닝 칩과 같은 특수 하드웨어에 대한 수요를 증가시킵니다. 이러한 칩은 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 알고리즘을 실행하는 데 필수적이며, 따라서 AI 애플리케이션의 배포를 용이하게 합니다. 기업들이 AI가 제공하는 경쟁 우위를 인식함에 따라, 딥러닝 기술에 대한 투자는 더욱 증가할 가능성이 높아지며, 이는 딥러닝 칩 시장의 성장을 더욱 촉진할 것입니다.

반도체 기술의 발전

반도체 제조의 기술 발전은 딥 러닝 칩 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 더 작은 공정 노드와 개선된 소재와 같은 혁신은 더 강력하고 효율적인 칩의 생산을 가능하게 하고 있습니다. 예를 들어, 7nm 및 5nm 제조 공정으로의 전환은 트랜지스터 밀도를 증가시켜 성능을 향상시키고 전력 소비를 줄이는 데 기여했습니다. 이는 높은 계산 능력을 요구하는 딥 러닝 응용 프로그램에 특히 중요합니다. 반도체 산업은 2025년까지 약 6%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상되며, 이는 딥 러닝 칩 개발을 위한 강력한 환경을 나타냅니다. 이러한 발전이 계속됨에 따라 딥 러닝 칩 시장에 대한 추가 투자와 관심을 촉진할 가능성이 높습니다.

연구 및 개발에 대한 투자 증가

기술 분야의 연구 및 개발에 대한 투자는 딥 러닝 칩 시장의 중요한 동력입니다. 기업들은 딥 러닝 기술을 혁신하고 향상시키기 위해 상당한 자원을 할당하고 있으며, 이는 전문 칩에 대한 수요를 촉진합니다. AI 연구에 대한 전 세계 지출은 2025년까지 1천억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 딥 러닝 능력 향상에 대한 의지를 반영합니다. 이러한 자금의 유입은 칩 설계 및 기능에서의 혁신으로 이어질 가능성이 높아, 더 효율적이고 강력한 칩을 만들 것입니다. 조직들이 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라 R&D에 대한 강조는 딥 러닝 칩 시장의 성장을 지속적으로 자극하여 혁신에 적합한 환경을 조성할 것입니다.

클라우드 컴퓨팅 서비스의 확장

클라우드 컴퓨팅 서비스의 확장은 딥 러닝 칩 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 더 많은 기업들이 클라우드 플랫폼으로 이전함에 따라 강력한 처리 능력에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체들은 그들의 서비스 지원을 위해 딥 러닝 인프라에 막대한 투자를 하고 있으며, 여기에는 고급 딥 러닝 칩의 통합이 포함됩니다. 클라우드 컴퓨팅 시장은 2025년까지 8000억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 이러한 서비스를 지원하는 기본 기술에 대한 강력한 수요를 나타냅니다. 이러한 성장은 클라우드 기반 AI 애플리케이션의 계산 요구를 처리하는 데 필수적인 딥 러닝 칩의 채택을 촉진할 가능성이 높습니다. 따라서 클라우드 서비스가 계속해서 확산됨에 따라 딥 러닝 칩 시장은 이 추세로부터 혜택을 볼 것으로 예상됩니다.

실시간 데이터 처리에 대한 증가하는 수요

실시간 데이터 처리에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이는 딥러닝 칩 시장의 촉매 역할을 하고 있습니다. 금융, 의료 및 자율주행차와 같은 산업은 정보에 기반한 결정을 내리기 위해 즉각적인 데이터 분석이 필요합니다. 딥러닝 칩은 대량의 데이터 세트를 처리하고 복잡한 계산을 고속으로 수행하도록 설계되어 있어 실시간 처리가 필요한 응용 프로그램에 이상적입니다. 실시간 분석 시장은 크게 성장할 것으로 예상되며, 2025년까지 1천억 달러에 이를 수 있다는 추정이 있습니다. 이러한 추세는 고급 처리 능력에 대한 강한 필요성을 나타내며, 따라서 딥러닝 칩에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 조직들이 데이터의 힘을 활용하기 위해 노력함에 따라, 딥러닝 칩 시장은 상당한 성장을 할 준비가 되어 있습니다.

시장 세그먼트 통찰력

칩 유형별: GPU (가장 큰) 대 ASIC (가장 빠르게 성장하는)

딥 러닝 칩 시장에서 GPU는 현재 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 기계 학습 작업을 크게 향상시키는 병렬 처리 능력으로 인해 선호되고 있습니다. FPGA와 ASIC도 사용되지만 이 분야에서는 더 작은 틈새 시장을 차지하고 있습니다. GPU에 대한 수요는 게임, 데이터 센터 및 AI와 같은 산업에서의 광범위한 채택에 의해 주로 촉진됩니다. 한편, FPGA와 ASIC의 구현은 점차 증가하고 있으며, 이는 특정 용도와 최적화를 목표로 하는 칩 기술의 진화하는 환경을 반영합니다. 이 부문의 성장은 주로 인공지능, 빅 데이터 분석 및 자율 시스템에 대한 증가하는 수요에 의해 추진됩니다. GPU는 그 다재다능성 덕분에 계속해서 지배적인 위치를 차지하고 있으며, ASIC은 응용 프로그램에 특화된 솔루션으로의 추세로 인해 전문화된 응용 프로그램에서 두드러지고 있습니다. 기계 학습 프레임워크의 발전은 또한 기업들이 성능을 향상시키기 위해 맞춤형 솔루션을 찾고 있기 때문에 FPGA의 성장을 강화합니다. 전반적으로 기술 발전과 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 증가하는 필요성이 이 시장의 주요 성장 동력입니다.

칩 유형: GPU (주요) 대 ASIC (신흥)

GPU는 딥 러닝 칩 시장에서 지배적인 힘으로 자리 잡았으며, 딥 러닝 모델 훈련에 필수적인 병렬 처리 작업에 대해 비할 데 없는 성능을 제공합니다. 그들의 유연성과 다양한 작업 부하를 처리할 수 있는 능력은 개발자와 연구자에게 다재다능한 도구가 됩니다. 반면, ASIC는 고도로 전문화된 응용 프로그램을 위한 신흥 세그먼트를 나타내며, 딥 러닝 기능에 최적화된 작업에서 우수한 효율성과 성능을 제공합니다. GPU는 일반적인 용도에 자주 선호되지만, ASIC는 맞춤형 솔루션이 향상된 계산 효율성과 전력 소비 감소로 이어질 수 있는 틈새 시장에서 점점 더 주목받고 있습니다. 이러한 특성의 차이는 두 기술이 공존하며 서로 다른 요구를 충족하는 세그먼트의 다양하고 진화하는 풍경을 반영합니다.

아키텍처별: 폰 노이만 (가장 큰) 대 뉴로모픽 (가장 빠르게 성장하는)

딥 러닝 칩 시장에서 아키텍처 세그먼트는 주로 전통적인 컴퓨팅 시스템의 기초가 되어온 폰 노이만 아키텍처에 의해 지배되고 있습니다. 이러한 지배력은 다른 아키텍처에 비해 상당한 시장 점유율로 반영됩니다. 하버드 아키텍처는 관련성이 있지만 더 틈새 시장에 존재하며, 신경형 아키텍처는 점점 더 주목받고 있으며 인공지능 응용 프로그램이 발전함에 따라 시장의 점유율을 증가시킬 것으로 예상됩니다.

아키텍처: 폰 노이만 (지배적) 대 신경형 (신흥)

폰 노이만 아키텍처는 기존 시스템과의 호환성 및 확립된 위치 덕분에 딥 러닝 칩 시장에서 여전히 지배적인 힘을 유지하고 있습니다. 이 아키텍처의 순차 처리 능력은 전통적인 딥 러닝 작업에 잘 맞아 많은 개발자들이 선호하는 선택이 되고 있습니다. 반면, 신경형 아키텍처는 인간 뇌의 신경 구조를 모방하여 혁신적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 이 아키텍처는 보다 효율적인 데이터 처리와 낮은 전력 소비를 가능하게 하여 더 빠른 학습과 적응을 지원합니다. 연구가 진행됨에 따라 신경형 칩은 로봇 공학에서 인지 컴퓨팅에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 통합되고 있으며, 이 분야는 산업에서 흥미로운 성장 영역이 되고 있습니다.

응용 분야별: 컴퓨터 비전(가장 큰) 대 자연어 처리(가장 빠르게 성장하는)

딥 러닝 칩 시장은 자동차 및 의료와 같은 분야에서 증가하는 수요로 인해 컴퓨터 비전이 상당한 점유율을 차지하는 다양한 응용 프로그램 환경을 보여줍니다. 그러나 자연어 처리(NLP)는 AI의 발전과 인간-컴퓨터 상호작용 기술에 대한 필요성이 증가함에 따라 빠르게 주목받고 있습니다. 예측 분석 및 음성 인식이 그 뒤를 이어 시장의 전반적인 성장과 응용 범위에 기여하고 있습니다.

NLP (신흥) 대 컴퓨터 비전 (지배적)

컴퓨터 비전은 이미지 분석, 감시 및 자율주행차에서 중요한 역할을 하는 응용 분야에서 지배적인 힘을 나타냅니다. 자연어 처리(NLP)는 음성 비서와 챗봇의 확산에 힘입어 강력한 분야로 떠오르고 있으며, 이는 보다 상호작용적인 사용자 경험으로의 전환을 의미합니다. 두 분야 모두 알고리즘과 하드웨어 최적화의 발전에 의해 형성되며, 컴퓨터 비전은 훈련을 위한 방대한 데이터 세트를 활용하는 반면, NLP는 언어 모델과 맥락 이해에 중점을 둡니다. 기술, 자동차 및 의료와 같은 산업 전반에 걸친 수요의 융합은 이들의 입지를 확고히 하며, 지속적인 혁신은 딥 러닝 칩 시장에서 응용 능력을 재정의할 것을 약속합니다.

형태에 따른: 독립형(가장 큰) 대 가속기 카드(가장 빠르게 성장하는)

딥 러닝 칩 시장에서 폼 팩터 세그먼트는 독립형, 임베디드, 가속기 카드의 세 가지 주요 값으로 특징지어집니다. 현재 독립형 폼 팩터가 이 세그먼트에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 이는 요구되는 딥 러닝 작업에 필요한 강력한 처리 능력을 지원합니다. 그 뒤를 이어 가속기 카드가 있으며, 이는 특정 가속 작업 부하에 대한 향상된 성능 덕분에 빠르게 성장하는 경쟁자로 부상하고 있습니다. 임베디드 시스템은 효율성과 공간 절약 디자인을 요구하는 통합 애플리케이션을 위한 틈새이지만 필수적인 세그먼트를 나타냅니다.

독립형 (주도형) 대 가속기 카드 (신흥형)

독립형 폼 팩터는 대규모 AI 애플리케이션을 위한 높은 성능과 다재다능성을 제공하며, 딥 러닝 칩 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 이 폼 팩터는 다른 작업에 의해 방해받지 않고 집중적인 계산을 처리할 수 있는 전용 기계를 찾는 기업들에 의해 선호됩니다. 반면, 가속기 카드(Accelerator Card)는 기존 시스템의 기능을 향상시키는 데 중점을 둔 새로운 옵션으로, 특히 머신 러닝 작업 최적화에 중점을 두고 있습니다. 이 폼 팩터는 클라우드 인프라와 데이터 센터에 점점 더 통합되고 있으며, 사용자는 빠른 처리 요구를 관리하기 위한 전문화된 솔루션을 찾고 있습니다. 각 세그먼트는 다양한 운영 요구를 충족하는 데 중요한 역할을 하며, AI 기반 기술의 진화하는 환경에서 독특한 위치를 차지하고 있습니다.

전력 소비에 따라: 중간 전력 (가장 큰) 대 저전력 (가장 빠르게 성장하는)

딥 러닝 칩 시장은 전력 소비 세그먼트에서 다양한 분포를 보이며, 중간 전력 칩(25-100W)이 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 칩은 성능과 에너지 효율성을 균형 있게 유지하는 데 필수적이 되어, 데이터 센터에서 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 인기 있는 선택이 되고 있습니다. 저전력 칩(25W)은 특히 모바일 장치에서 주목받고 있으며, 에너지 효율적인 솔루션으로의 눈에 띄는 전환을 반영하여 시장 매력이 빠르게 증가하고 있습니다.

중간 전력 (지배적) 대 저전력 (신흥)

중간 전력 칩은 상당한 계산 능력을 제공하면서도 적당한 에너지 소비를 유지하는 능력으로 특징지어집니다. 이러한 균형은 효율성이 중요한 고성능 애플리케이션에 특히 적합하게 만듭니다. 반면, 저전력 칩은 최소한의 에너지 소비를 강조하며, 지속 가능성과 모바일 기술에 중점을 둔 분야에 매력적인 중요한 세그먼트로 떠오르고 있습니다. 두 세그먼트 모두 시장 역학을 형성하는 데 중요한 역할을 하며, 현재 중간 전력이 시장을 선도하고 있는 반면, 저전력은 미래에 상당한 성장 잠재력을 제공합니다.

딥 러닝 칩 시장에 대한 더 자세한 통찰력 얻기

지역 통찰력

북미 : 혁신과 리더십 허브

북미는 강력한 기술 발전과 AI 연구에 대한 상당한 투자에 힘입어 딥러닝 칩 시장을 선도하고 있습니다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 약 45%를 차지하고 있으며, 미국이 가장 큰 기여를 하고 있고, 그 뒤를 캐나다가 따릅니다. AI 이니셔티브에 대한 규제 지원과 R&D에 대한 강력한 집중이 주요 성장 동력으로 작용하여 고급 칩 기술에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 경쟁 환경은 NVIDIA, Intel, Google과 같은 주요 기업들이 혁신적인 솔루션으로 시장을 지배하는 특징을 보입니다. 기술 대기업의 존재는 스타트업과 중소기업을 위한 활기찬 생태계를 조성하여 협업과 혁신을 촉진합니다. 미국 정부의 AI 역량 강화 이니셔티브는 북미가 딥러닝 칩 분야의 리더로서의 입지를 더욱 확고히 하고 있습니다.

유럽 : 신흥 AI 강국

유럽은 AI 기술에 대한 투자 증가와 지원적인 규제 프레임워크에 힘입어 딥러닝 칩 시장에서 빠르게 중요한 플레이어로 부상하고 있습니다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 약 25%를 차지하고 있으며, 독일과 영국이 가장 큰 시장입니다. 유럽연합의 디지털 전환 및 AI 전략에 대한 헌신은 성장을 촉진하는 촉매제로 작용하여 회원국 간의 혁신과 협업을 촉진합니다. 독일, 프랑스, 영국과 같은 선도 국가들은 AI 칩 개발의 최전선에 있으며, Graphcore와 ARM과 같은 기업들이 경쟁 환경을 형성하고 있습니다. 연구 기관의 존재와 학계와 산업 간의 파트너십은 딥러닝 기술에 대한 이 지역의 역량을 강화합니다. 유럽이 AI를 우선시함에 따라 고급 칩에 대한 수요는 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

아시아-태평양 : 빠르게 성장하는 시장

아시아-태평양은 AI 및 머신러닝 기술에 대한 투자 증가에 힘입어 딥러닝 칩 시장에서 빠른 성장을 목격하고 있습니다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 약 20%를 차지하고 있으며, 중국과 일본이 선두를 달리고 있습니다. AI 개발을 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브와 스마트 기기에 대한 수요 증가는 시장 성장의 주요 동력으로 작용하여 다양한 분야에서 딥러닝 칩의 채택을 증가시키고 있습니다. 특히 중국은 Alibaba와 Horizon Robotics와 같은 주요 기업들이 AI 칩 기술에서 중요한 진전을 이루고 있는 곳입니다. 경쟁 환경은 진화하고 있으며, 많은 스타트업들이 기존 기업들과 함께 등장하여 혁신을 촉진하고 있습니다. 이 지역이 디지털 전환을 계속 수용함에 따라 고급 딥러닝 칩에 대한 수요는 급증할 것으로 예상되며, 아시아-태평양은 글로벌 시장에서 중요한 플레이어로 자리 잡을 것입니다.

중동 및 아프리카 : 신흥 기술 최전선

중동 및 아프리카 지역은 AI 기술과 디지털 전환 이니셔티브에 대한 관심 증가에 힘입어 딥러닝 칩의 잠재적 시장으로 점차 부상하고 있습니다. 이 지역은 전 세계 시장 점유율의 약 10%를 차지하고 있으며, 남아프리카와 UAE가 AI 채택에서 선두를 달리고 있습니다. 기술 인프라에 대한 정부의 투자와 혁신에 대한 증가하는 집중은 시장 성장에 기여하는 주요 요소입니다. 이 지역의 국가들은 의료 및 금융을 포함한 다양한 분야에서 AI의 중요성을 인식하기 시작하고 있습니다. 경쟁 환경은 아직 개발 중이며, 지역 스타트업과 국제 기업들이 기회를 탐색하고 있습니다. AI 기술에 대한 인식과 수요가 증가함에 따라 중동 및 아프리카의 딥러닝 칩 시장은 향후 몇 년 동안 크게 확장될 것으로 예상됩니다.

딥 러닝 칩 시장 Regional Image

주요 기업 및 경쟁 통찰력

주요 딥 러닝 칩 시장의 주요 기업들은 전략적 협력, 인수 및 혁신적인 제품 출시를 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력하고 있습니다. 선도적인 딥 러닝 칩 시장 기업들은 연구 및 개발을 우선시하여 자사 제품을 개선하고 변화하는 고객의 요구에 부응하고 있습니다. 딥 러닝 칩 시장의 발전 환경은 지속적인 혁신과 새로운 기술의 출현으로 특징지어집니다. NVIDIA는 딥 러닝 애플리케이션에 최적화된 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)로 유명한 딥 러닝 칩 시장의 선도적인 기업입니다.

딥 러닝 칩 시장 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다

산업 발전

딥 러닝 칩 시장은 2032년까지 434억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2024년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 30.98%를 기록할 것으로 보입니다. 시장 성장의 원인은 이미지 인식, 자연어 처리 및 예측 분석과 같은 다양한 응용 프로그램에서 딥 러닝 알고리즘의 채택이 증가하고 있기 때문입니다. 또한, 의료, 제조 및 소매와 같은 산업에서 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 성장을 이끌고 있습니다.

최근 시장의 발전에는 성능과 효율성이 향상된 새로운 딥 러닝 칩의 출시와 통합 솔루션을 제공하기 위한 칩 제조업체와 AI 소프트웨어 제공업체 간의 파트너십 형성이 포함됩니다. 또한, 정부의 AI 연구 및 개발에 대한 이니셔티브와 투자가 향후 몇 년 동안 딥 러닝 칩 시장에 상당한 성장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.

향후 전망

딥 러닝 칩 시장 향후 전망

딥 러닝 칩 시장은 2024년부터 2035년까지 6.3%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 AI 애플리케이션의 발전, 증가하는 컴퓨팅 수요, 향상된 칩 아키텍처에 의해 주도됩니다.

새로운 기회는 다음에 있습니다:

  • 자율주행 차량을 위한 특화된 AI 훈련 칩 개발.

2035년까지 시장은 상당한 성장과 혁신을 반영하여 강력할 것으로 예상됩니다.

시장 세분화

딥 러닝 칩 시장 응용 전망

  • 컴퓨터 비전
  • 자연어 처리
  • 음성 인식
  • 예측 분석

딥 러닝 칩 시장 칩 유형 전망

  • GPU
  • FPGA
  • ASIC

딥 러닝 칩 시장 폼 팩터 전망

  • 독립형
  • 임베디드
  • 가속기 카드

딥 러닝 칩 시장 아키텍처 전망

  • 폰 노이만
  • 하버드
  • 신경형 컴퓨팅

딥 러닝 칩 시장 전력 소비 전망

  • 저전력 (25W)
  • 중전력 (25-100W)
  • 고전력 (>100W)

보고서 범위

2024년 시장 규모12.4(억 달러)
2025년 시장 규모13.18(억 달러)
2035년 시장 규모24.28(억 달러)
연평균 성장률 (CAGR)6.3% (2024 - 2035)
보고서 범위수익 예측, 경쟁 환경, 성장 요인 및 트렌드
기준 연도2024
시장 예측 기간2025 - 2035
역사적 데이터2019 - 2024
시장 예측 단위억 달러
주요 기업 프로필시장 분석 진행 중
다룬 세그먼트시장 세분화 분석 진행 중
주요 시장 기회인공지능의 발전이 전문화된 딥러닝 칩 시장 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.
주요 시장 역학고급 처리 능력에 대한 수요 증가가 딥러닝 칩 시장의 경쟁과 혁신을 촉진합니다.
다룬 국가북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카

댓글 남기기

FAQs

2035년까지 딥 러닝 칩 시장의 예상 시장 가치는 얼마입니까?

2035년까지 딥 러닝 칩 시장의 예상 시장 가치는 242억 8천만 USD입니다.

2024년 딥러닝 칩 시장의 시장 가치는 얼마였나요?

2024년 딥러닝 칩 시장의 전체 시장 가치는 124억 USD였습니다.

2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 딥 러닝 칩 시장의 예상 CAGR은 얼마입니까?

2025 - 2035년 예측 기간 동안 딥 러닝 칩 시장의 예상 CAGR은 6.3%입니다.

딥 러닝 칩 시장에서 주요 기업으로 간주되는 회사는 어디인가요?

딥 러닝 칩 시장의 주요 기업으로는 NVIDIA, Intel, Google, AMD, IBM, Qualcomm, Graphcore, Micron, Horizon Robotics, Alibaba가 있습니다.

딥 러닝 칩 시장에서 다양한 칩 유형에 대한 예상 가치는 무엇인가요?

2035년까지 GPU는 120억 USD, FPGA는 60억 USD, ASIC은 62.8억 USD로 예상됩니다.

딥 러닝 칩 시장에서 다양한 아키텍처의 시장은 어떻게 비교됩니까?

2035년까지 아키텍처의 예상 가치는 폰 노이만이 99억 2천만 달러, 하버드가 74억 4천만 달러, 신경형이 69억 2천만 달러입니다.

딥 러닝 칩 시장의 성장을 이끄는 애플리케이션은 무엇인가요?

성장 동력을 이끄는 주요 응용 프로그램으로는 2035년까지 예측 분석 91억 달러, 컴퓨터 비전 62억 달러, 자연어 처리 50억 달러가 포함됩니다.

딥 러닝 칩 시장에서 다양한 폼 팩터에 대한 예상 가치는 무엇인가요?

2035년까지 임베디드 99억 2천만 달러, 독립형 74억 4천만 달러, 가속기 카드 69억 2천만 달러의 형태별 예상 가치는 다음과 같습니다.

전력 소비가 딥 러닝 칩 시장에 어떤 영향을 미칩니까?

2035년까지 전력 소비 카테고리에 대한 예상 가치는 중간 전력(25-100W) 102.4억 달러와 고전력(>100W) 90.8억 달러입니다.

2025년까지 딥러닝 칩 시장에서 어떤 트렌드가 나타나고 있나요?

2025년 기준으로, 트렌드는 예측 분석 및 컴퓨터 비전과 같은 응용 프로그램에서 고성능 칩에 대한 강조가 증가하고 있음을 나타냅니다.

무료 샘플 다운로드

이 보고서의 무료 샘플을 받으려면 아래 양식을 작성하십시오

Compare Licence

×
Features License Type
Single User Multiuser License Enterprise User
Price $4,950 $5,950 $7,250
Maximum User Access Limit 1 User Upto 10 Users Unrestricted Access Throughout the Organization
Free Customization
Direct Access to Analyst
Deliverable Format
Platform Access
Discount on Next Purchase 10% 15% 15%
Printable Versions