AI 하드웨어 시장 크기 및 공유 2025 – 2034

AI 하드웨어 시장 규모

전 세계 AI 하드웨어 시장 규모는 2024년에 593억 미국 달러로 추정되었습니다. 시장 규모는 2025년 668억 미국 달러에서 2034년 2,963억 미국 달러로 확대되고, 연평균성장률(CAGR) 18%로 성장할 전망입니다.
 

• ChatGPT와 DALL·E 같은 애플리케이션의 성장으로 특수 AI 하드웨어에 대한 수요가 이전에 예상하지 못한 속도로 증가했습니다. 이러한 애플리케이션과 유사한 기타 애플리케이션에는 높은 수준의 컴퓨팅 처리량이 필요하기 때문에 GPU, TPU, Brainded AI 및 ASIC에 대한 투자가 확대되고 있습니다. 이에 따라 AI 칩과 데이터센터 판매가 늘어나고 차세대 AI 애플리케이션의 요구사항을 충족하도록 설계된 하드웨어 개발도 촉진되고 있습니다.
   
• 기업과 OEM은 산업용 IoT 기기, 스마트폰 및 엔드포인트에서 AI를 활용해 지연이 발생하는 영역을 식별하고 실시간 의사결정을 지원하고 있습니다. 예를 들어 Qualcomm은 2023년 10월 Snapdragon 8 Gen 3 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼에는 클라우드 부담 없이 Llama 2와 Whisper 같은 대규모 언어 모델을 온디바이스에서 처리할 수 있는 AI 엔진이 탑재되어 있습니다.
   
• 2019년에는 데이터센터 시설과 학술 연구에서 GPU가 필요해지면서 AI 하드웨어 부문이 부상하기 시작했습니다. Tesla V100과 같은 AI GPU를 포함하는 NVIDIA의 데이터센터 부문은 2018년 19억3,000만 미국 달러와 비교해 2019년 29억8,000만 미국 달러의 매출을 기록했습니다.
   
• COVID-19 팬데믹 기간에는 AI 통합과 클라우드 마이그레이션이 가속화되면서 기업 인프라 전략이 통합적으로 전환되었습니다. 이에 따라 데이터센터와 엣지 환경의 요구사항이 빠르게 변화했고, 결과적으로 AI에 최적화된 메모리와 칩셋에 대한 수요가 증가했습니다. 하이퍼스케일 기업의 투자와 생태계 협력 확대에 힘입어 2024년에는 거의 모든 하드웨어 구축이 AI를 지원할 수 있는 수준으로 전환되었습니다.
   
• 인공지능의 활용은 제약 산업과 함께 진단, 영상의학 및 유전체학 등의 분야를 변화시키고 있습니다. 이러한 분야에서는 높은 수준의 처리 성능과 저장 용량을 갖춘 정교한 하드웨어가 필요합니다. 예를 들어 Subtle Medical은 2025년 3월 NVIDIA’s 최신 GPU와 DGX 시스템을 GenAI 기술에 적용해 의료 영상을 크게 개선할 예정입니다. 현재 Subtle Medical의 초저선량 MRI, CT 및 PET 스캔은 방사선 노출을 75% 줄이고, 스캔 속도를 5배 높였으며, 병변 가시성을 향상시켰습니다.
   
• 북미는 AI 하드웨어 시장을 선도하고 있습니다. Open AI와 Microsoft는 미국 내 캠퍼스를 위한 다단계 AI 슈퍼컴퓨팅 프로젝트를 발표했으며, 이 프로젝트는 3단계로 완료될 예정입니다. 현재 3단계가 진행 중이며, 2028년까지 1,000억 달러 규모의 “Stargate” 구축도 계획되어 있습니다. 이 협력에는 NVIDIA GB200 “Blackwell” AI 칩이 설치된 Microsoft 지원 데이터센터가 포함되며, 해당 칩은 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 사용됩니다. 이를 통해 북미의 컴퓨팅 인프라 우위와 AI 분야의 지역적 주도권이 더욱 공고해질 전망입니다.
   
• 아시아 태평양은 국가 차원의 AI 정책 프로그램, 반도체 자립화 프로그램 및 증가하는 엣지 컴퓨팅 수요에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 중국, 인도 및 한국은 AI 칩의 설계와 생산에 투자하고 있습니다. 예를 들어 인도는 2024년에 India AI Mission을 승인했으며, 이를 통해 향후 5년간 반도체 인프라 구축과 디지털 경제 목표 강화를 위해 약 12억4,000만 미국 달러의 지출을 확대할 계획입니다.

AI 하드웨어 시장 동향

• 범용 GPU에서 NLP, 이미지 인식, 학습 등 특정 기능에 맞게 설계된 NPU와 ASIC으로의 전환은 AI 하드웨어 전략을 재정의하고 있습니다. 이러한 추세는 고성능, 전력 효율성 및 공급업체 유연성을 갖춘 대안을 필요로 했던 Google의 TPU, Amazon의 Trainium/Inferentia, Apple의 Neural Engine을 중심으로 2021년에 시작되었습니다. 이를 통해 소프트웨어와 하드웨어 간 통합이 개선되고 시스템 보안이 강화됩니다. 2026년까지 대부분의 업계 기술 선도 기업이 자체 실리콘 생태계로 전환할 것으로 예상되며, 이는 업계 표준으로 자리 잡을 전망입니다.
   
• 실리콘 독립성을 확보하려는 과정에서 기업들은 개발 지연과 확장성 문제에 직면하기 시작했으며, 이에 따라 맞춤형 AI 가속기 설계의 복잡성이 더욱 분명해지고 있습니다. 이러한 상황은 2025년 6월 Microsoft가 자체 개발한 “Maia” AI 칩의 생산을 6개월 연기하면서 확인되었습니다. 이러한 추세는 하이퍼스케일 기업들이 NVIDIA에 대한 의존도를 낮추려 했던 2023년 말에 시작되었습니다. 설계 차질이 발생하고 있지만, 이 이니셔티브는 2027년까지 운영 측면에서 성과를 거둘 것으로 예상되며, 클라우드와 엣지 전반에서 다각화된 칩 공급망과 작업별 처리를 가능하게 할 전망입니다.
   
• 데이터가 수집되는 현장에서 데이터를 처리하고 실시간 의사결정 기능을 제공할 수 있는 에너지 효율적인 칩과 같은 소형 회로에 대한 수요가 기존부터 존재했으며 계속 증가하고 있습니다. Qualcomm, NVIDIA 및 Intel은 이러한 수요를 뒷받침했습니다. 또한 자율주행차, 드론 및 산업용 IoT 애플리케이션이 2022년 초 이러한 수요를 더욱 촉진했습니다. 엣지에서 데이터를 처리하는 작업은 개인정보 보호를 강화하고 지연 시간을 줄이며, 의료 및 제조와 같은 산업에 필수적입니다. 이에 따라 저대역폭 환경에서 엣지 인프라가 확산되면서 이러한 추세는 2026년까지 신흥 시장에서 더욱 가속화될 전망입니다.
   
• AI 하드웨어에 고대역폭 메모리(HBM)를 통합하는 추세는 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 처리하는 데 있어 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 이러한 추세는 GPU와 AI 가속기를 지원하기 위해 SK Hynix, Samsung 및 Micron과 같은 칩 제조업체들이 HBM3와 차세대 메모리 아키텍처 개발을 가속화한 2022년 중반에 시작되었습니다. 생성형 AI와 LLM의 메모리 집약적 수요에 힘입어 이러한 추세는 처리 속도를 높이고 병목 현상을 줄이며 병렬 처리를 지원합니다. 2025년까지 주류 기술로 자리 잡아 클라우드, HPC 및 엣지 데이터센터 전반에서 고급 AI 워크로드를 구동할 것으로 예상됩니다.
   

AI 하드웨어 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

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프로세서별로 AI 하드웨어 시장은 그래픽 처리 장치, 중앙 처리 장치, 텐서 처리 장치, 주문형 집적회로, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 및 신경망 처리 장치로 세분화됩니다. 그래픽 처리 장치 부문은 2024년에 약 39%의 시장 점유율을 차지했으며, 2025년부터 2034년까지 18%를 초과하는 연평균성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다.
 

• AI 기술, 특히 AI 기반 자동화 시스템의 발전은 광범위하게 이루어지고 있으며 인기도 높아지고 있습니다. GPU는 병렬 처리, 컴퓨팅, 메모리 대역폭, 대규모 모델의 학습 및 추론 분야에서 탁월한 성능을 제공하므로 업계 선도 기업에 그치지 않고 기업 및 연구 부문 모두에서 인공지능 클라우드 하드웨어 시장을 주도하고 있습니다.
   
• 신경망 처리 장치(NPU)는 19%를 넘는 연평균성장률(CAGR)로 성장하고 있습니다. 이러한 변화의 주요 요인은 온디바이스 AI와 에너지 효율적인 추론 프로세스에 대한 수요가 급증하고 있기 때문입니다. 현재는 통합의 복잡성과 공급업체별 아키텍처가 도입을 제한하고 있습니다. 최신 AI 하드웨어 플랫폼이 엣지 디바이스에서 실시간 AI 실행을 지원하기 위해 NPU를 CPU 및 GPU와 점점 더 통합함에 따라, 모바일·자동차·사물인터넷(IoT) 생태계는 클라우드 리소스가 필요하지 않은 낮은 지연시간과 높은 전력 효율의 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.
   
• 기업에서 AI 기반 애플리케이션이 확산되면서 GPU 효율성을 실시간으로 최적화하는 데 더욱 초점이 맞춰지고 있습니다. 이에 따라 엣지 서버, 자율 시스템 및 스마트 디바이스에 배포하도록 설계된 추론 최적화 GPU가 개발되고 있으며, 이러한 GPU는 크기와 전력 소비를 줄인 것이 특징입니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 NVIDIA는 L4 GPU를 출시했으며, Google Cloud는 현재 이를 Vertex AI에 통합했습니다. NVIDIA는 L4가 엣지 CPU 및 기존 엣지 AI 추론 솔루션보다 비디오 및 AI 추론 워크로드를 120배 더 높은 성능으로 처리할 수 있다고 주장했습니다. 실시간 AI 추론을 위해 특화된 GPU로 전환하는 흐름이 더욱 강화되고 있습니다.
   
• 애플리케이션 특화 집적회로(ASIC), 신경망 처리 장치(NPU) 및 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함할 경우 AI 하드웨어 시장의 전체 시장 가치는 약 68%에 달하며, 중간 수준의 집중도를 보입니다. 이러한 부문은 대규모 언어 모델의 학습과 엣지 디바이스에서의 실시간 추론 실행을 향상시키며, 범용 CPU를 능가하고 성능 중심 환경에서 노후화된 아키텍처의 사용을 점차 줄이고 있습니다.
   

메모리 및 스토리지별로 AI 하드웨어 시장은 고대역폭 메모리, AI 최적화 D램, 비휘발성 메모리 및 신흥 메모리 기술로 세분화됩니다. 고대역폭 메모리 부문은 2024년에 47%의 시장 점유율을 차지했으며, 2025년부터 2034년까지 19%를 넘는 연평균성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다.
 

• 첨단 AI 워크로드에서 지연시간을 최소화하면서 병렬 데이터 처리를 수행하려는 수요가 크게 증가하면서 하드웨어 대역폭 메모리(HBM)에 대한 수요도 계속 확대되고 있습니다. 대규모 언어 모델과 생성형 AI의 활용 사례가 늘어나는 가운데 HBM은 학습과 추론 모두에 필요한 속도와 용량 요건을 충족하는 데 기여합니다.
   
• HBM을 탑재한 AI 모델은 저장된 데이터를 거의 즉각적으로 검색할 수 있어 지연 없이 실시간 시스템의 응답성을 높입니다. 이는 기업 인프라 도입에 큰 영향을 미칩니다. 
   
• 예를 들어 2025년 7월 Micron은 AI 데이터센터를 겨냥해 12개 적층 구조와 36GB 용량을 갖춘 HBM4 칩을 출시할 예정입니다. 새로운 통합 수준은 첨단 AI 가속기에서 HBM 구현을 향상시킵니다. 새로운 HBM 변형 제품은 첨단 AI 워크로드에서 대역폭 제약으로 발생하는 메모리 병목 현상을 해결하도록 설계되었습니다.
   
• AI 최적화 D램은 18%를 초과하는 연평균성장률(CAGR)로 확대되고 있으며, 학습 과정에서 신속한 데이터 교환을 지원하는 특성에 힘입어 도입이 크게 증가할 전망입니다. AI 가속기와 GPU에 첨단 저지연·고속 D램을 공급하는 Samsung 및 SK Hynix와 같은 업계 선도 기업들도 이 시장을 뒷받침하고 있습니다.
   
• 비휘발성 메모리는 전원이 꺼져도 데이터를 보존할 수 있기 때문에 15%의 연평균성장률(CAGR)로 성장하고 있습니다. 예를 들어 Micron과 Intel은 이 분야에서 기술 혁신을 추진하고 있으며, 전력 제약 환경에서 AI 추론과 데이터 기반 AI 시스템의 실시간 의사결정에 필요한 영구 저장장치로서 비휘발성 메모리의 중요성이 커지고 있습니다.
   

용도별로 AI 하드웨어 시장은 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅, 자동차 및 운송, 헬스케어 및 생명과학, 소비자 전자제품, 산업 및 제조, 금융 서비스, 통신으로 세분화됩니다. 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 부문은 대규모 AI 모델 학습, 고성능 컴퓨팅, 생성형 AI 워크로드를 지원하기 위한 확장 가능한 인프라에 대한 수요 증가에 힘입어 성장할 전망입니다.
 

• 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 부문은 특정 워크로드에 맞춘 신규 데이터센터를 구축하는 기업이 늘어나면서 인공지능 하드웨어 시장을 주도하고 있습니다. 이러한 목적별 AI 시설에는 GPU, TPU 및 자체 개발 AI 가속기가 포함됩니다. Microsoft, Amazon, Google을 비롯한 업계 선도 기업들은 상당한 자금을 투입해 대규모의 까다로운 AI 기반 워크로드를 수용하기 위한 신규 인프라 개발을 추진하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2025년 6월 Amazon의 project rainier는 2세대 Trainium 2 칩을 기반으로 목적별 AI 데이터센터 클러스터에 1,000억 미국 달러를 투자하는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Anthropic과 같은 고객의 대규모 언어 모델 학습을 지원하는 것을 목표로 하며, 수십만 개의 맞춤형 AI 프로세서를 갖추고 있습니다. 이를 통해 하이퍼스케일 환경에서 수직 통합 인프라와 AI 최적화를 위한 후속 단계로 나아가고 있습니다.
   
• 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 자율주행차 및 실시간 센서 융합의 통합은 자동차 및 운송 산업을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술은 자동차 제조업체의 AI 도입을 촉진하며, AI 하드웨어 시장 점유율의 약 16%를 차지합니다.
   
• 소비자 전자제품에서 AI 하드웨어 도입이 약 18%의 연평균성장률(CAGR)로 급증하고 있습니다. 스마트폰, 스마트 스피커, 증강현실 및 가상현실 헤드셋의 확산으로 온디바이스 지능의 중요성이 커지고 있습니다. NPU와 AI 중심 프로세서의 성능 향상으로 실시간 이미지 처리, 번역 및 개인화가 가능해지고 있습니다. 엣지 AI가 더욱 널리 보급되면서 소비자 전자제품 부문은 소형·에너지 효율형 AI 프로세서의 적극적인 상용화가 이루어지는 핵심 분야로 남아 있습니다.
   
• 제조 및 산업 활동에 종사하는 기업들은 예측 유지보수, 로봇 자동화 및 품질 관리에 AI 기술을 적용하고 있습니다. 엣지 추론 장치와 결합된 AI 기반 비전 시스템은 생산성을 높이고 생산 현장의 가동 중단 시간을 최소화하고 있습니다. 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0의 도입, 열악한 산업 환경에서 사용할 수 있는 실시간 내구형 AI 하드웨어에 대한 수요 증가가 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다.
   

배포 방식별로 AI 하드웨어 시장은 클라우드 기반 AI 하드웨어와 온프레미스 AI 인프라로 세분화됩니다. 클라우드 기반 AI 하드웨어 부문은 유연하고 안전하며 비용 효율적인 AI 인프라를 제공할 수 있다는 점에 힘입어 성장할 전망입니다.
 

• 클라우드 기반 AI 하드웨어 부문은 인공지능(AI) 하드웨어 시장을 주도하고 있습니다. Google의 TPU, AWS Trainium 로직, Microsoft Athena와 같은 AI 칩의 통합으로 대규모 AI 학습이 가능해졌습니다. 수년에 걸쳐 구축된 간소화된 프로세스 덕분에 AI 컴퓨팅 제공은 점점 더 비용 효율적이고 신속해지고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 5월 Google Cloud’s TPU v5e는 확장 가능한 생성형 AI 워크로드를 제공하는 유일한 솔루션으로 제시되었으며, 기업 고객의 학습 비용을 50% 절감하는 데 기여하고 있습니다.
   
• 2024년까지 클라우드 인프라가 Chat GPT, Bard, Claude와 같은 초고효율 AI 생성 도구에 필요한 막대한 워크로드를 처리할 수 있을 정도로 발전했을 것으로 전망되었습니다. 기업은 클라우드를 활용하는 고도화되고 확장 가능한 소프트웨어와 정교한 생성형 AI를 통해 인프라 지출을 줄일 수 있게 됩니다.
   
• 예를 들어 AWS는 2025년 3월 NVIDIA L40S GPU를 탑재한 G6e EC2 인스턴스를 출시했습니다. 이 인스턴스는 LLM의 로컬 배포와 LLM이 생성하는 이미지, 오디오 및 동영상 콘텐츠의 클라우드 기반 제작을 목표로 합니다. 이러한 LLM은 생성형 AI 애플리케이션에 맞게 설계되었으며, 클라우드 부문이 인공지능 기술의 지속적인 발전을 지원하기 위해 더욱 맞춤화된 인프라로 전환하려는 방향을 보여줍니다.
   
• 온프레미스 AI 인프라는 AI 하드웨어 시장에서 약 32%의 시장 점유율을 차지하며, 연평균성장률(CAGR)은 약 15%에 달합니다. 이러한 추세는 낮은 지연 시간의 처리가 필요한 중요 데이터를 관리하는 기업에 특히 유용합니다. 온프레미스 AI 인프라는 의료, 국방 및 금융과 같은 산업에서 AI 워크로드에 대한 통제력과 데이터 개인정보 보호 및 맞춤화 수준을 높일 수 있습니다. 또한 하이브리드 AI 시스템을 강화하며, 엣지 및 프라이빗 클라우드 인프라의 활용 확대와 함께 성장할 가능성이 높습니다.
   

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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미국은 북미 AI 하드웨어 시장에서 약 91%의 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도했으며, 2024년에 198억 미국 달러의 매출을 기록했습니다.

• 미국은 혁신 역량, 공급망 및 인프라에서 탁월한 경쟁력을 보유하고 있어 AI 하드웨어 시장에서 상당한 비중을 유지했으며, 이를 바탕으로 AI 기반 기술 분야에서 선도적 위치를 더욱 공고히 했습니다.
   
• NVIDIA, AMD, Intel 및 Qualcomm과 같은 미국의 주요 기업은 AI 하드웨어의 핵심 제조업체입니다. 이 기업들은 업계의 GPU, AI 가속기 및 맞춤형 칩 시장에서 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 미국 기업들은 2024년에도 대규모 언어 모델 학습과 실시간 추론을 위해 설계된 첨단 프로세서를 지속적으로 출시했습니다.
   
• 캐나다의 AI 하드웨어 시장은 국가 차원의 AI 정책, 정부 지원 연구개발(R&D) 프로그램, 대학과 산업계 간의 활발한 협력에 힘입어 연평균성장률(CAGR) 22%로 성장하고 있습니다. 의료 및 에너지 부문에서는 엣지 AI에 대한 관심이 높으며, 낮은 전력으로 작동하면서 데이터 개인정보 보호에 중점을 둔 하드웨어가 필요합니다. 또한 캐나다는 범캐나다 AI 전략과 같은 이니셔티브에 힘입어 AI 인프라 성장 거점으로 점차 부상하고 있습니다.
   
• 2024년 미국에서는 의료, 금융, 소매, 자동차 및 제조업 분야의 AI 도입이 급증했습니다. 이에 따라 데이터 분석, 자동화 및 연산과 관련한 새로운 과제가 발생했습니다. 
   
• 예를 들어 NVIDIA는 2025년 1월 GE Healthcare와 협력하여 Blackwell GPU 기반 AI 영상 시스템을 배포했습니다. 이 시스템은 비용을 절감하는 동시에 진단 기능을 향상시켰으며, 핵심 산업에서 첨단 수요를 창출하는 데 고성능 컴퓨팅이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
   

유럽의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 기록할 전망입니다.
 

• 유럽은 AI 하드웨어 시장에서 세 번째로 큰 비중을 차지하고 있으며, 연간 성장률은 17.2%입니다. 이러한 성장은 주권형 AI 인프라, 데이터 현지화 및 산업별 AI 구현에 대한 수요에 의해 뒷받침되고 있습니다. 반도체 분야의 유럽공동관심프로젝트(IPCEI)와 Horizon Europe 등 유럽연합(EU) 지원 정책은 자동차 및 의료와 같은 공공 및 산업 분야를 비롯한 다기능 생태계 전반에서 AI 칩 활용을 선도하고 있습니다.
   
• 독일의 AI 반도체 하드웨어 산업은 산업혁명 4.0에 대한 국가 전략과 정부의 AI 기반 반도체 투자에 힘입어 유럽에서 선도적인 입지를 확보하고 있습니다. 독일 미래기금이 AI 및 반도체 기술에 16억 유로를 초과하는 자금을 투입한 데 이어, 첨단 자동차용 다층 마이크로프로세서, 로보틱스, 산업 자동화 및 기타 분야에도 관련 지출이 배정되었습니다.
   
• 영국은 10억 파운드 규모의 국가 AI 전략과 Bristol 및 Bath 반도체 허브와 같은 AI 연구센터에 대한 투자에 힘입어 반도체 설계 분야의 새로운 혁신을 이끄는 핵심 거점으로 부상하고 있습니다. 영국은 주권적 컴퓨팅 인프라와 양자 AI에 주력하고 있으며, 이에 따라 금융, 국방 및 생명과학 분야에서 고성능 프로세서와 메모리 칩에 대한 수요가 창출되고 있습니다.
   
• 이탈리아는 EU 회복기금과 국가 디지털 전환 계획(National Plan for Digital Transition)과 같은 이니셔티브에 힘입어 AI 하드웨어 역량을 확대하고 있습니다. 스마트 제조, 자동차 및 공공 행정 분야의 AI 애플리케이션에 대한 관심이 높아지면서 이탈리아는 엣지 AI 기기 도입을 확대하고 있으며, 국내 혁신을 촉진하기 위해 지역 반도체 연구개발(R&D)에 투자하고 있습니다.
   

중국의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 경험할 전망입니다.
 

• 아시아 태평양 지역은 2024년 AI 하드웨어 시장의 24% 이상을 차지했으며, 약 20%의 연평균성장률(CAGR)을 기록하는 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 이러한 성장은 국가 차원의 적극적인 AI 전략, 엣지 컴퓨팅 수요 증가 및 반도체 자립을 위한 대규모 투자에 힘입고 있습니다.
   
• 인도는 인도 AI 미션(2024년)과 새로운 반도체 보조금 정책에 힘입어 아시아의 AI 하드웨어 중심지로 전략적 입지를 구축하고 있습니다. 인도는 현재 AI 인프라에 12억4,000만 미국 달러를 초과하는 자금을 배정했으며, 국내 칩 설계 구축, 민관 연구개발(R&D) 연합 촉진, 의료·농업·핀테크 분야의 엣지 AI 보조금 지원을 목표로 하고 있습니다.
   
• 베트남은 국가 디지털 전환 목표와 글로벌 반도체 기업과의 파트너십을 기반으로 AI 하드웨어 분야에서 성장세를 확대하고 있습니다. AI 연구개발(R&D) 구역과 스마트시티 이니셔티브에 대한 투자는 공공 안전, 교통 관리 및 산업용 사물인터넷(IoT) 분야에서 엣지 AI 칩 도입을 가속화하고 있으며, 이에 따라 베트남은 AI 기반 인프라의 빠르게 성장하는 거점으로 부상하고 있습니다.
   
• 중국과 일본의 AI 하드웨어 시장은 목적이 서로 다릅니다. 중국은 인프라와 제조 분야의 AI 칩에 대한 투자를 확대하는 반면, 일본은 노인 돌봄과 산업 자동화를 위한 로보틱스 및 엣지 AI를 중시합니다. 양국 모두 자율 시스템과 실시간 분석을 중요하게 여기고 있으며, 이에 따라 안전성과 성능이 높은 AI 하드웨어가 요구됩니다.
   
• 인도네시아, 베트남 및 필리핀과 같은 신흥 시장은 스마트폰 보급률 상승, 정부 지원 디지털화 및 의료·농업·물류 분야의 엣지 AI 도입 확대에 힘입어 지역 AI 하드웨어 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 에너지 효율이 높고 비용 경쟁력이 있으며 연결성이 낮은 환경에도 적응할 수 있는 하드웨어 솔루션은 인프라 격차가 존재하는 이들 성장 잠재력이 높고 서비스가 충분히 제공되지 않은 경제권의 수요에 대응하는 데 유리한 위치를 확보하고 있습니다.
   

브라질의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 경험할 전망입니다.
 

• 라틴 아메리카의 AI 하드웨어 시장은 도시 디지털화 확대, 스마트시티 프로젝트 및 공공 서비스와 제조 분야의 AI 도입에 힘입어 15.6%의 연평균성장률(CAGR)을 기록하며 성장하고 있습니다.
   
• 브라질은 인프라와 클라우드 서비스 확대, 신규 데이터센터 건설 간의 균형을 맞추기 위해 자원을 배분하고 있습니다. 글로벌 및 현지 주요 클라우드 기업들은 기업의 AI 연산 역량 수요가 증가함에 따라 상파울루에 시설을 구축하고 있습니다. 이러한 시설에는 머신러닝, 분석 및 서비스형 AI를 제공하기 위한 최첨단 GPU, TPU와 가속기가 필요합니다.
   
• 멕시코와 콜롬비아는 스마트시티 프로젝트, 산업 자동화 및 공공 부문 디지털화에 힘입어 라틴아메리카에서 AI 하드웨어를 가장 적극적으로 도입하는 국가에 속합니다. 콜롬비아에서는 공공·민간 파트너십과 정부 이니셔티브를 통해 의료 및 물류 분야의 AI 발전이 지원되고 있으며, 멕시코는 미국의 반도체 제조시설과 인접하다는 점에 따라 감시 및 모빌리티 AI의 새로운 동향에 주력하고 있습니다.
   
• 아르헨티나, 칠레 및 페루는 첨단 지역 농업과 인프라 개발을 위한 대학 이니셔티브에 힘입어 AI 하드웨어 도입을 통합하는 새로운 거점으로 부상하고 있습니다. 아르헨티나의 학문적 역량은 AI 기기의 소형화를 뒷받침합니다. 칠레의 광업 및 재생에너지 부문은 엣지 AI 칩을 통합하고 있습니다. 페루는 원격 지역과 서비스가 충분히 제공되지 않는 지역을 위해 저전력 모바일 우선 하드웨어에 집중하고 있습니다.
   

사우디아라비아의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 경험할 전망입니다.
 

• 중동 및 아프리카(MEA) 지역은 2024년 전 세계 AI 하드웨어 시장의 7%를 차지했습니다. 이는 걸프 국가에서 추진되는 국가 AI 정책, 스마트시티 이니셔티브 및 ‘지능형 인프라’ 프로젝트에 힘입어 꾸준히 발전하고 있음을 보여줍니다. UAE와 사우디아라비아의 AI 칩 및 하이퍼스케일 데이터센터가 MEA AI 인프라 시장의 발전을 촉진하는 가운데, 아프리카 일부 지역은 여전히 노후한 인프라로 어려움을 겪고 있어 AI 하드웨어의 광범위한 도입이 지연되고 있습니다.
   
• 아랍에미리트는 인공지능 전략 2031, 국가 주도 컴퓨팅 인프라 투자 및 두바이의 스마트시티 이니셔티브에 힘입어 MEA 지역 AI 하드웨어 산업을 선도하고 있습니다. UAE는 의료, 에너지 및 공공 서비스에 AI 최적화 칩 기술을 도입하고자 하며, 이를 통해 아랍에미리트는 역내 최첨단 AI 인프라와 혁신의 중심지로 자리 잡을 전망입니다.
   
• 나이지리아, 케냐 및 이집트에서는 국가 디지털 의제와 기업가적 환경의 지원을 바탕으로 AI 하드웨어 개발을 추진하면서 기회가 부상하고 있습니다. 또한 이들 국가는 농업, 교육 및 의료 분야를 위한 저전력 엣지 기기와 현지화된 컴퓨팅 인프라에도 관심을 두고 있습니다.
   
• 나이지리아, 케냐 및 이집트에서는 국가 디지털 의제에 따라 AI 하드웨어 개발을 구축하고 기업가적 환경을 바탕으로 이를 강화하면서 전략적 기회가 나타나고 있습니다. 또한 이들 국가의 초점은 농업, 교육 및 의료 분야의 저전력 엣지 기기와 현지화된 컴퓨팅 인프라에도 맞춰져 있습니다.
   
• 예를 들어 케냐에서는 Apollo Agriculture가 위성 이미지와 엣지 저전력 인공지능 기술을 활용해 소규모 자작농에 정밀 농업 지침을 제공하고 있습니다. 이를 통해 파종 및 작물 관리 일정에 관한 실시간 조언을 제공하여 작물 수확량을 높이고 있습니다.
   

AI 하드웨어 시장 점유율

AI 하드웨어 산업의 상위 7개 기업인 NVIDIA, Microsoft, Qualcomm Technologies, Amazon Web Services (AWS), Intel, Advanced Micro Devices 및 Apple은 2024년 시장의 약 83%를 차지했습니다.
 

• NVIDIA는 GPU를 최초로 제공한 기업으로, GPU는 현재 데이터센터와 엣지 컴퓨팅의 AI 학습에 필수적인 요소입니다. NVIDIA의 CUDA 플랫폼과 DGX 시스템은 머신러닝, 딥러닝 및 생성형 AI에 핵심적인 역할을 합니다. NVIDIA는 현재 AI 인프라와 네트워킹 소프트웨어 분야에도 진출해 있습니다. 전 세계 AI 칩 시장의 약 50%를 차지하는 NVIDIA는 전 세계 LLM과 AI 인프라의 핵심 기업입니다.
   
• Microsoft는 특히 NVIDIA GPU를 통합한 클라우드 플랫폼 Azure를 출시한 이후 AI 최적화에 대규모로 투자하고 있으며, Azure Maia와 같은 맞춤형 AI 칩도 개발하고 있습니다. Microsoft는 Open AI와 함께 범용 비서인 Copilot 및 Microsoft 365를 위한 차세대 AI 기능을 개발할 계획입니다.
   
• Qualcomm은 엣지 및 모바일 기기용 AI 하드웨어의 주요 공급업체 중 하나로 두각을 나타내고 있습니다. Qualcomm의 snapdragon 플랫폼은 신경망처리장치를 통해 스마트폰, 웨어러블 및 자동차 기술에 AI를 통합합니다. Qualcomm AI Engine은 AI 기술을 활용해 비전, 음성 및 예측 작업을 위한 온디바이스 추론을 지원합니다. Qualcomm은 IoT와 로봇공학을 위한 AI 솔루션도 지속적으로 개발하고 있습니다.
   
• 클라우드 AI 인프라의 선도적인 제공업체 중 하나인 AWS는 모델 학습과 추론을 각각 지원하는 자체 설계 AI 칩 Trainium과 Inferentia를 제공합니다. 이 칩은 AWS 데이터센터에서 Sage Maker, Bedrock 및 기타 생성형 AI 작업을 지원하는 데 사용됩니다. AWS는 NVIDIA와 AMD GPU도 지원합니다. AWS는 클라우드 AI의 기반 제공업체로서의 입지를 유지하기 위해 글로벌 인프라와 하드웨어 제품군을 확대하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 기반 AI에 대한 수요와 기업 및 스타트업의 혁신에 대응하며 시장 내 입지를 강화하고 있습니다.
   
• Intel은 컴퓨팅 하드웨어 업계의 주요 기업 중 하나입니다. Intel은 Xeon 프로세서, Habana Labs Gaudi AI 가속기 및 FPGA와 같은 AI 최적화 제품을 제공할 뿐만 아니라 의료, 산업 자동화 및 데이터센터를 위한 클라우드 및 엣지 AI 솔루션에도 주력하고 있습니다. Intel은 AI용 소프트웨어 스택과 Open VINO와 같은 개방형 플랫폼을 중점적으로 개발하고 있습니다. 또한 뉴로모픽 컴퓨팅과 확장 가능한 AI 칩에 대한 연구개발(R&D)을 지속적으로 확대해 다양한 산업에서 추론과 학습을 지원하는 통합 솔루션을 제공함으로써 경쟁사의 도전에 대응하고자 합니다.
   
• AMD는 데이터센터와 AI 워크로드를 위한 고성능 GPU인 Instinct 시리즈를 제공합니다. AMD에도 경쟁사가 있지만, MI300과 곧 출시될 MI350 칩을 통해 대규모 모델 학습 시장에서 NVIDIA의 장악력을 약화시킬 수 있을 전망입니다. AMD는 또한 풀랙 AI 시스템 분야로 사업을 확대하고 있으며, AI와 실리콘 포토닉스 기술을 더욱 발전시키기 위해 Pensando와 Eno semi와 같은 기업을 인수하고 있습니다.
   
• Apple은 A 시리즈 및 M 시리즈 칩에 탑재된 Neural Engine과 같은 자체 개발 실리콘을 통해 AI 기능을 구현합니다. 이러한 기기는 기기 내에서 작동하는 Face ID, Siri, 사진 보정 및 머신러닝 알고리즘을 지원합니다. Apple은 로컬 AI 처리를 활용해 높은 수준의 개인정보 보호와 성능을 구현합니다.
   

AI 하드웨어 시장 기업

AI 하드웨어 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Samsung Electronics
   
• AMD는 데이터센터 내 고성능 AI 컴퓨팅에 중점을 둔 Instinct MI350이라는 새로운 가속기 및 풀랙 시스템 제품군을 출시했습니다. NVIDIA는 강력한 Blackwell GPU 아키텍처도 선보였으며, 최신 AI 개인용 컴퓨팅 기술인 프로젝트 GROOT을 공개했습니다. AWS는 Trainium과 Inferentia를 탑재한 새로운 칩을 출시해 클라우드 AI 모델의 학습과 추론을 더욱 발전시키고 비용 효율적으로 확장할 수 있도록 지원하고 있습니다. 
   
• Intel은 새로운 Gaudi 3 AI 칩과 프로세서도 출시하여 기업 내 AI 기반 시스템의 효율성을 높였습니다. 한편 Google은 자체 Axion CPU를 출시하고 TPU v5p(Ironwood)를 개발하여 내부 AI 워크로드를 개선했습니다. Microsoft는 Azure Maia 100 칩을 탑재한 AI 기반 기기와 고성능 NPU가 내장된 Copilot PC를 출시하여 원활한 AI 경험을 제공했습니다. 
   
• 맞춤형 서버 칩인 Baltra는 Apple의 내부 AI용으로 개발 중이며, Qualcomm은 와트당 AI 효율성의 업계 기준을 유지하기 위해 Snapdragon X Elite와 Cloud AI 100 Ultra 프로세서를 출시했습니다. IBM은 Telum II AI 프로세서를 고도화하는 한편, 초고효율 엣지 및 메인프레임 AI 컴퓨팅을 목표로 하는 North Pole 칩을 준비하고 있습니다.
   
• NVIDIA와 AMD의 지원을 받아 Samsung은 3nm 및 4nm 공정에서 차세대 AI GPU를 생산하기 시작했으며, 이를 통해 전력 규모를 효율적으로 관리하는 칩 제조가 가능해졌습니다. 또한 Samsung은 효율적인 AI 학습을 위해 AI 가속기와 고대역폭 메모리를 설계하는 풀스택 솔루션을 개발하고 있으며, 칩 내 데이터 트래픽을 최적화하기 위한 자체 아키텍처도 개발했습니다. Samsung은 이제 파운드리 파트너와 기술 기여자라는 두 가지 역할을 수행하며 AI 하드웨어 혁신을 지원하고 있습니다.
   

AI 하드웨어 산업 동향

• 2025년 7월, HNSE Asia AI Hardware Battle 2025는 아시아 최대 기술 시장 중 하나인 일본으로 확장되었으며, 주요 유통업체와 협력해 AI 하드웨어 혁신을 선보였습니다. 이 프로그램은 기업가적 벤처의 국제적 노출을 확대하고 고급 소비자 전자기기 하드웨어의 성장을 촉진합니다.
   
• 2025년 6월, iPhone 16 시리즈와 함께 출시된 Apple의 A18 및 A18 Pro 칩은 35 TOPS의 고급 Neural Engine을 탑재하여 A16 Bionic 대비 머신러닝 성능을 최대 2배 높였습니다. 이제 텍스트 요약, Siri 개선, 이미지 분석과 같은 온디바이스 AI 작업을 사용자 개인정보를 침해하지 않고 실시간으로 수행할 수 있습니다. Apple은 고급 NPU를 소비자 기기에 직접 내장함으로써 사용자 상호작용에서 속도와 지능을 요구하는 AI 하드웨어 시장의 수요에 대응하고 있으며, 이에 따라 특수 AI 하드웨어의 도입이 전자 산업의 핵심 성장 요인이 되고 있습니다.
   
• 2025년 6월, Nvidia가 공개한 Blackwell GPU는 RTX 50 시리즈에 활용될 것으로 예상되며 GTC 2025에서 선보였습니다. 이 GPU는 CPU보다 최대 50배 높은 효율성을 자랑합니다. FLOPS, 메모리 대역폭 및 전력 소비 측면의 개선은 모두 에너지 효율성 향상에 기여합니다. 이러한 움직임은 대규모 AI 연산을 지속 가능한 방식으로 수행할 수 있도록 GPU 설계를 최적화하는 추세를 강화합니다.
   
• 2025년 3월, SoftBank는 Arm 및 Graphcore와의 시너지를 달성하기 위해 Arm 기반 AI 데이터센터 프로세서의 주요 제조업체 중 하나인 Ampere를 인수했습니다. 이번 인수로 SoftBank의 AI 컴퓨팅 기업 집단은 더욱 강화되었습니다.
   

AI 하드웨어 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2034년까지 매출(10억 달러) 및 물량(단위)을 기준으로 한 추정 및 전망을 포함하여 산업을 심층적으로 다룹니다.

프로세서별 시장

• 그래픽 처리 장치(GPU)
  • 학습
  • 추론
  • 엣지
  • 데이터센터
• 중앙 처리 장치(CPU)
  • AI 최적화
  • AI 가속 기능을 갖춘 서버 CPU
  • 엣지 컴퓨팅
• 텐서 처리 장치(TPU)
  • 클라우드
  • 엣지
  • 맞춤형 설계
• 애플리케이션 특화 집적회로(ASIC)
  • AI 학습
  • AI 추론
  • 맞춤형 AI

• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)
  • AI 최적화
  • 엣지 AI
  • 재구성 가능 컴퓨팅 플랫폼
• 신경망 처리 장치(NPU)
  • 스마트폰
  • 엣지 인공지능
  • 사물인터넷(IoT)

메모리 및 스토리지별 시장

• 고대역폭 메모리(HBM)
• 인공지능 최적화 DRAM
• 비휘발성 메모리
• 차세대 메모리 기술

용도별 시장

• 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 
• 자동차 및 운송
• 의료 및 생명과학
• 소비자 전자제품
• 산업 및 제조
• 금융 서비스
• 통신

배포 방식별 시장

• 클라우드 기반
• 온프레미스

위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다:

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 러시아
  • 북유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 필리핀
  • 베트남
  • 호주 및 뉴질랜드(ANZ)
  • 싱가포르
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카(MEA)
  • 아랍에미리트(UAE)
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카공화국