AI 하드웨어 시장 규모 - 프로세서별, 메모리 및 스토리지별, 애플리케이션별, 배포별, 성장 예측, 2025년~2034년

AI 하드웨어 시장 규모

2024년 전 세계 AI 하드웨어 시장 규모는 593억 달러로 추산됩니다. 시장은 연평균 성장률(CAGR) 18%로 2025년 668억 달러에서 2034년 2,963억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

• ChatGPT 및 DALL·E와 같은 애플리케이션의 성장으로 인해 특수 AI 하드웨어에 대한 수요가 이전에는 예상하지 못한 속도로 증가했습니다. 이러한 애플리케이션과 이와 유사한 애플리케이션에는 높은 수준의 계산 처리량이 필요하므로 GPU, TPU, Brainded AI 및 ASIC에 대한 투자가 촉진되고 있습니다. 이는 AI 칩, 데이터 센터의 판매와 차세대 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 설계된 하드웨어 생성을 더욱 촉진합니다.
  
• AI는 기업과 OEM이 산업용 IoT 장치, 스마트폰, 심지어 엔드포인트의 엣지에서 지연 영역을 격리하고 실시간 의사 결정을 가능하게 하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, Qualcomm은 2023년 10월 클라우드 부담 없이 대규모 언어 모델 Llama 2 및 Whisper를 장치에서 처리할 수 있는 AI 엔진을 갖춘 Snapdragon 8 Gen 3 플랫폼을 출시했습니다.
  
• 2019년에는 데이터센터 시설과 학술 연구에서 GPU에 대한 필요성으로 인해 AI 하드웨어 부문이 부상했습니다. Tesla V100과 같은 AI GPU를 포함하는 NVIDIA의 데이터 센터 부문은 2018년 19억 3천만 달러에 비해 2019년 29억 8천만 달러의 수익을 창출했습니다.
  
• 코로나19 팬데믹은 AI 통합 및 클라우드 마이그레이션의 가속화로 인해 엔터프라이즈 인프라 전략의 통합적인 변화가 있음을 목격했습니다. 이로 인해 데이터 센터 및 엣지 환경에 대한 요구 사항이 빠르게 진화했고, 결과적으로 AI에 최적화된 메모리와 칩셋에 대한 필요성이 증가했습니다. 하이퍼스케일 참가자의 투자와 생태계 협업 확장으로 인해 2024년까지 거의 모든 하드웨어 배포가 AI를 사용할 수 있게 되었습니다.
  
• 인공지능의 사용은 제약 부문과 함께 진단, 영상, 유전체학과 같은 영역을 변화시키고 있습니다. 이러한 영역에는 높은 수준의 처리 및 저장 기능을 갖춘 정교한 하드웨어가 필요합니다. 예를 들어, 2025년 3월 Subtle Medical은 NVIDIA의 최신 GPU와 DGX 시스템을 GenAI 기술에 활용하여 의료 영상을 크게 개선할 예정입니다. 현재 초저선량 MRI, CT 및 PET 스캔은 방사선 노출을 75% 줄이고 스캔 속도를 5배 증가시켰으며 병변 가시성을 향상시켰습니다.
  
• 북미는 AI 하드웨어 시장을 주도하고 있으며, Open AI와 Microsoft는 모두 미국 캠퍼스를 위한 다단계 AI 슈퍼컴퓨팅 프로젝트를 발표했으며 이는 3단계로 완료될 예정입니다. 3단계가 활성화되고 2028년까지 1,000억 달러의 "스타게이트" 건설이 계획되어 있습니다. 이번 협력에는 LLM 교육에 사용될 NVIDIA GB200 "Blackwell" AI 칩이 설치된 Microsoft 자금 지원 데이터 센터가 포함되어 컴퓨팅 인프라와 AI 지역 패권에 대한 북미 지역의 지배력을 더욱 공고히 할 것입니다.
  
• 아시아 태평양 지역은 AI 국가 정책 프로그램, 자급자족 반도체 프로그램, 증가하는 엣지 컴퓨팅 요구 사항에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 지역으로, 중국, 인도, 한국은 AI 칩의 설계 및 생산에 투자하고 있습니다. 예를 들어, 인도는 2024년에 인도 AI 임무를 승인하여 반도체 인프라와 국가의 디지털 경제 야망 강화를 위해 5년 동안 약 12억 4천만 달러의 지출을 늘렸습니다.

AI 하드웨어 시장 동향

• 범용 GPU에서 NLP, 이미지 인식, 훈련과 같은 특정 기능을 위해 설계된 NPU 및 Asic으로의 전환은 AI 하드웨어 전술을 재정의하고 있습니다. 이러한 추세는 2021년 Google의 TPU, Amazon의 Trainium/Inferentia 및 Apple의 Neural Engines에서 시작되었으며, 모두 고성능, 전력 효율 및 공급업체 유연한 대안에 대한 필요성에 동기를 부여받았습니다. 이를 통해 소프트웨어와 하드웨어 간의 통합이 향상되어 시스템 보안이 강화됩니다. 대부분의 업계 기술 리더는 2026년까지 독점 실리콘 생태계로 전환하여 업계 표준이 될 것으로 예상됩니다.
  
• 실리콘 독립성을 달성하려는 시도로 인해 기업은 개발 지연과 확장성 문제에 직면하기 시작했으며, 이로 인해 맞춤형 AI 가속기 설계의 복잡성이 더욱 분명해지고 있습니다. 이는 2025년 6월 Microsoft가 맞춤형 "Maia" AI 칩 생산을 6개월 연기했을 때 예시되었습니다. 이러한 추세는 하이퍼스케일이 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이는 것을 목표로 했기 때문에 2023년 말에 시작되었습니다. 설계 차질에 직면해 있지만 이 이니셔티브는 2027년까지 클라우드와 엣지 전반에 걸쳐 다양한 칩 공급망과 작업별 처리를 가능하게 하는 운영 견인력을 기대하고 있습니다.
  
• 실시간 의사 결정 기능을 통해 데이터가 수집된 곳에서 데이터를 처리할 수 있는 에너지 효율적인 칩과 같은 소형 회로에 대한 기존 및 증가하는 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 요구는 Qualcomm, NVIDIA 및 Intel의 지원을 받았습니다. 또한 자율주행차, 드론, 산업용 IoT 애플리케이션이 2022년 초에 이를 촉진했습니다. 엣지에서의 데이터 처리와 같은 작업은 개인 정보 보호를 개선하고 대기 시간을 줄이며 의료 및 제조와 같은 부문에 필수적입니다. 따라서 이러한 추세는 저대역폭 환경에서 엣지 인프라가 확산됨에 따라 2026년까지 신흥 시장에서 가속화될 준비가 되어 있습니다.
  
• AI 하드웨어에 고대역폭 메모리(HBM)를 통합하는 것은 대규모 AI 모델 훈련 및 추론을 처리하는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. 이러한 추세는 SK하이닉스, 삼성, 마이크론과 같은 칩 제조업체가 GPU 및 AI 가속기를 지원하기 위해 HBM3 및 차세대 메모리 아키텍처 개발을 가속화하면서 2022년 중반에 시작되었습니다. 생성형 AI 및 LLM의 메모리 집약적 요구에 힘입어 이러한 추세는 처리 속도를 향상시키고 병목 현상을 줄이며 병렬 처리를 지원합니다. 2025년까지 주류가 되어 클라우드, HPC 및 엣지 데이터 센터 전반에 걸쳐 고급 AI 워크로드를 지원할 것으로 예상됩니다.
  

AI 하드웨어 시장 분석

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프로세서를 기준으로 AI 하드웨어 시장은 그래픽 처리 장치, 중앙 처리 장치, 텐서 처리 장치, 애플리케이션별 집적 회로, 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이, 신경 처리 장치로 분류됩니다. 그래픽 처리 장치 부문은 2024년에 약 39%의 시장 점유율을 차지했으며 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 18% 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다.

• AI 기술, 특히 AI 기반 자동화 시스템의 발전은 광범위하고 인기를 얻고 있습니다. 병렬 처리, 컴퓨팅, 메모리 대역폭, 대규모 모델의 훈련 및 추론 분야에서 비교할 수 없는 능력을 고려할 때 GPU는 업계 리더 그 이상입니다. 그들은 기업 및 연구 부문 모두에서 인공 지능 클라우드 하드웨어 시장을 지배하고 있습니다.
  
• 신경 처리 장치는 온디바이스 AI에 대한 수요 급증으로 인해 연평균 성장률(CAGR) 19% 이상으로 성장하고 있으며 에너지 효율적인 추론 프로세스가 이러한 변화를 주도하는 주요 요인입니다. 채택은 현재 통합 복잡성과 공급업체별 아키텍처로 인해 제한됩니다. 최신 AI 하드웨어 플랫폼이 엣지 디바이스에서 실시간 AI 실행을 위해 NPU를 CPU 및 GPU와 점점 더 통합하고 있다면 모바일, 자동차 및 IoT 생태계는 클라우드 리소스가 필요하지 않은 대기 시간이 짧고 전력 효율적인 애플리케이션의 이점을 누릴 수 있습니다.
  
• 기업에서 AI 기반 애플리케이션이 등장하면서 GPU 효율성을 위한 실시간 최적화에 더 중점을 두고 있습니다. 이로 인해 엣지 서버, 자율 시스템 및 스마트 장치 내에 배포할 수 있도록 추론에 최적화된 GPU가 생성되고 있으며 크기와 전력 소비가 감소하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 3월 NVIDIA는 L4 GPU를 출시했으며, Google Cloud는 이제 이를 Vertex AI에 통합했습니다. NVIDIA는 2024년 3월에 L4를 출시하여 엣지 CPU 및 엣지 AI 추론의 유사점보다 비디오 및 AI 추론 워크로드를 120× 더 잘 수행할 수 있다고 주장했습니다. 실시간 AI 추론을 위해 특별히 프로그래밍된 GPU로의 전환이 증가하면서 새로운 정점에 도달했습니다.
  
• AI 하드웨어의 총 시장 가치는 약 68%에 달하며, 애플리케이션별 집적 회로(ASIC), 신경 처리 장치(NPU), 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함해 적당한 집중도를 보이고 있습니다. 이러한 세그먼트는 대규모 언어 모델 훈련 실행과 엣지 디바이스에서의 실시간 추론을 향상시켜 성능 중심 상황에서 구식 아키텍처를 단계적으로 폐지하는 동시에 범용 CPU를 능가합니다.
  

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메모리 및 스토리지를 기반으로 AI 하드웨어 시장은 고대역폭 메모리, AI 최적화 DRAM, 비휘발성 메모리, 신흥 메모리 기술로 분류됩니다. 고대역폭 메모리 부문은 2024년에 47%의 시장 점유율을 차지했으며, 이 부문은 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 19% 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 고급 AI 워크로드에서 대기 시간을 최소화한 병렬 데이터 처리에 대한 엄청난 수요로 인해 하드웨어 대역폭 메모리(HBM)에 대한 필요성이 계속 증가하고 있습니다. 대규모 언어 모델 및 생성형 AI의 사용 사례가 증가함에 따라 HBM은 훈련과 추론 모두에 필요한 속도 및 용량 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.
  
• HBM이 포함된 AI 모델은 저장된 데이터를 거의 즉각적으로 검색할 수 있어 지연 없이 실시간 시스템의 응답성을 높일 수 있습니다. 이는 엔터프라이즈 인프라의 활용에 큰 영향을 미칩니다. 
  
• 예를 들어, 2025년 7월 Micron은 AI 데이터 센터를 겨냥한 12레이어 높이의 HBM4 36GB 칩을 출시할 예정입니다. 새로운 수준의 통합 고급 AI 가속기에서 HBM의 구현. 새로운 HBM 변형은 고급 AI 워크로드의 대역폭 제약 메모리 병목 현상을 해결하도록 설계되었습니다.
  
• AI 최적화 DRAM은 연평균 성장률(CAGR) 18%를 초과하며 훈련 프로세스 중에 빠른 데이터 교환이 가능한 능력으로 인해 채택률이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. AI 가속기 및 GPU에 고급 저지연 및 고속 DRAM을 공급하는 삼성, SK하이닉스 등 업계 선두주자들이 이 시장을 더욱 강화하고 있습니다.
  
• 비휘발성 메모리는 전력 없이 데이터를 보존할 수 있는 능력 때문에 연평균 성장률(CAGR) 15%로 성장하고 있습니다. 예를 들어, Micron과 Intel은 NVM을 데이터 기반 AI 시스템의 AI 추론 및 실시간 의사 결정 및 전력 제약 환경에서의 실시간 의사 결정 중에 필요한 영구 스토리지에 중요하다고 간주하여 이 분야에서 획기적인 발전을 추구하고 있습니다.
  

응용 분야에 따라 AI 하드웨어 시장은 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅, 자동차 및 운송, 의료 및 생명 과학, 가전제품, 산업 및 제조, 금융 서비스 및 통신으로 분류됩니다. 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 부문은 생성 AI 워크로드를 지원하기 위한 대규모 AI 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅 및 확장 가능한 인프라에 대한 수요 증가에 힘입어 성장할 것으로 예상됩니다.

• 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 부문은 특정 워크로드에 맞는 새로운 데이터 센터를 구축하는 조직을 통해 인공 지능 하드웨어 시장을 지배하고 있습니다. 이러한 특수 목적 AI 시설에는 GPU, TPU 및 독점 AI 가속기가 포함됩니다. Microsoft, Amazon, Google 및 상당한 자금을 할당하는 기타 업계 리더들은 대규모의 필수 AI 기반 워크로드를 수용하기 위해 새로운 인프라 개발을 지시하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 6월 Amazon의 프로젝트 rainier는 2세대 Trainium 2 칩을 통해 특수 목적의 AI 데이터 센터 클러스터에 1,000억 달러를 투자했습니다. Anthropic과 같은 고객을 위한 대규모 언어 모델 교육을 지원하고자 하며, 수십만 개의 맞춤형 AI 프로세서를 갖추고 있어 하이퍼스케일에서 수직적으로 통합된 인프라와 AI에 대한 추가 최적화를 향한 후속 단계를 진행합니다.
  
• 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 자율 주행 차량 및 실시간 센서 융합의 통합은 자동차 및 운송 산업의 AI 추진력을 자동차 제조업체에 제공하는 AI 기술을 변화시키고 있으며 AI 하드웨어 시장 점유율의 약 16%를 차지하고 있습니다.
  
• 가전제품의 AI 하드웨어 채택은 약 18%의 CAGR로 급증하고 있으며, 스마트폰, 스마트 스피커, 증강/가상 현실 헤드셋의 확산으로 온디바이스 인텔리전스의 중요성이 강조되고 있습니다. NPU와 AI 중심 프로세서의 기능은 실시간 이미징, 번역 및 개인화를 가능하게 합니다. 엣지 AI가 더욱 보편화됨에 따라 가전제품 부문은 여전히 소형적이고 에너지 효율적인 AI 프로세서의 공격적인 상용화의 온상으로 남아 있습니다.
  
• 제조업에 종사하고 있는 조직은 예측 유지 관리, 로봇 자동화 및 품질 관리를 위해 AI 기술을 적용하고 있습니다. 엣지 추론 장치와 결합된 AI 기반 비전 시스템은 생산성을 최적화하고 작업 현장의 가동 중지 시간을 최소화합니다. 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0의 채택, 열악한 산업 환경을 위해 구축된 견고한 실시간 AI 하드웨어에 대한 수요 증가로 인해 성장이 주도됩니다.
  

배포를 기준으로 AI 하드웨어 시장은 클라우드 기반 AI 하드웨어와 온프레미스 AI 인프라로 분류됩니다. 클라우드 기반 AI 하드웨어 부문은 유연하고 안전하며 비용 효율적인 AI 인프라를 제공할 수 있는 능력으로 인해 성장할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 기반 AI 하드웨어 부문이 인공지능(AI) 하드웨어 시장을 장악하고 있습니다. Google의 TPU, AWS Trainium 로직 및 Microsoft Athena와 같은 AI 칩의 통합으로 AI는 대규모 교육을 강화했습니다. AI 컴퓨팅 제공은 수년에 걸쳐 구축된 간소화된 프로세스로 인해 점점 더 비용 효율적이고 빠르게 진행되고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 5월, Google Cloud의 TPU v5e는 확장 가능한 GenAI 워크로드의 유일한 제공업체로 확인되었으며 기업 고객이 교육 비용을 50% 절감할 수 있도록 지원하고 있습니다.
  
• 2024년까지 클라우드의 인프라는 Chat GPT, Bard 및 Claude와 같은 초고효율 AI 생성 도구에 필요한 방대한 워크로드를 처리할 수 있을 만큼 충분히 발전할 것으로 예상됩니다. 기업은 클라우드를 활용하는 정교하고 확장 가능한 소프트웨어와 정교한 생성 AI를 통해 인프라에 대한 지출을 줄일 수 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 3월 AWS는 최근 NVIDIA L40S GPU를 탑재한 G6e EC2 인스턴스를 출시했습니다. 이는 LLM의 로컬 배포와 LLM 생성 이미지, 오디오 및 비디오 콘텐츠의 클라우드 제작을 목표로 합니다. 이러한 LLM은 생성 AI 애플리케이션에 맞게 조정되어 클라우드 부문이 인공 지능 기술의 지속적인 발전을 지원하기 위해 보다 맞춤화된 인프라로 전환하려는 방향을 보여줍니다.
  
• 온프레미스 AI 인프라는 연평균 성장률(CAGR) 약 15%로 AI 하드웨어 시장 점유율의 약 32%를 차지합니다. 이러한 추세는 대기 시간이 짧은 처리가 필요한 중요한 데이터를 관리하는 기업에 특히 유용합니다. 이를 통해 의료, 국방, 금융과 같은 산업의 AI 워크로드에 대한 데이터 개인 정보 보호 및 사용자 정의에 대한 더 많은 제어와 데이터 개인 정보 보호 및 사용자 정의가 가능합니다. 또한 하이브리드 AI 시스템을 강화하고 엣지 및 프라이빗 클라우드 인프라의 사용과 병행하여 확장될 가능성이 높습니다.
  

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미국은 약 91%의 시장 점유율로 북미 AI 하드웨어 시장을 장악했으며 2024년에는 198억 달러의 수익을 창출했습니다.

• 미국은 혁신, 공급망 및 인프라 분야에서 비교할 수 없는 역량으로 인해 AI 하드웨어 시장의 상당 부분을 유지했으며 AI 기반 기술에 대한 국가의 리더십을 더욱 강화했습니다.
  
• NVIDIA, AMD, Intel, Qualcomm 등 미국의 주요 기업들이 AI 하드웨어의 주요 제조업체입니다. 그들은 업계의 GPU, AI 가속기 및 맞춤형 칩에서 압도적인 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 미국 기업들은 2024년에도 대규모 언어 모델 훈련과 실시간 추론을 위해 설계된 고급 프로세서를 계속 출시했습니다.
  
• 캐나다는 국가 AI 정책, 정부 후원 R&D 프로그램, 대학과 업계의 적극적인 협력으로 인해 AI 하드웨어 시장에서 연평균 성장률(CAGR) 22%로 성장하고 있습니다. 의료 및 에너지 부문은 엣지 AI와 관련이 있으며 전력 소비가 적은 데이터 개인 정보 보호에 중점을 둔 하드웨어가 필요합니다. 캐나다는 또한 범캐나다 AI 전략과 같은 이니셔티브로 인해 점점 더 AI의 인프라 성장 허브가 되고 있습니다.
  
• 2024년 미국에서는 의료, 금융, 소매, 자동차, 제조 분야의 AI 채택이 급증했습니다. 이로 인해 데이터 분석, 자동화 및 계산에 새로운 과제가 발생했습니다. 
  
• 예를 들어, 2025년 1월 NVIDIA는 2025년 1월 GE 헬스케어와 제휴하여 Blackwell GPU 기반 AI 이미징 시스템을 배포하여 진단을 강화하는 동시에 비용을 절감하여 중요한 컴퓨팅이 중요한 부문에서 고급 수요를 주도하는 방법을 보여주었습니다.
  

유럽의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 유럽은 연간 17.2%의 성장률로 AI 하드웨어 시장에서 세 번째로 큰 비중을 차지하고 있으며, 이는 주권 AI 인프라, 데이터 현지화 및 부문별 AI 구현에 대한 필요성에 의해 촉진되고 있습니다. 반도체에 대한 IPCEI 및 Horizon Europe과 같은 EU가 후원하는 정책은 자동차 및 의료와 같은 공공 및 산업 영역을 포함한 다기능 생태계 전반에 걸쳐 AI 칩 활용을 주도하고 있습니다.
  
• 독일의 AI 반도체 하드웨어 산업은 산업 혁명 4.0에 대한 국가의 전략에 힘입어 AI 기반 반도체에 대한 정부 투자에 힘입어 유럽에서 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. AI 및 반도체 기술에 16억 유로 이상을 투입한 독일 미래 기금 외에도 다른 마이크로프로세서에는 첨단 자동차 다층 마이크로프로세서, 로봇 공학, 산업 자동화 및 기타 부문이 포함되었습니다.
  
• 영국은 10억 파운드 규모의 국가 AI 전략과 브리스톨 & 배스 반도체 허브와 같은 다른 AI 연구 센터에 대한 투자에 힘입어 반도체 설계의 새로운 혁신의 중심지로 떠오르고 있습니다. 영국은 금융, 국방, 생명과학 분야에서 고성능 프로세서와 메모리 칩에 대한 수요를 창출하는 양자 AI뿐만 아니라 소버린 컴퓨팅 인프라에 주력하고 있습니다.
  
• 이탈리아는 EU 복구 기금과 디지털 전환을 위한 국가 계획과 같은 이니셔티브에 힘입어 AI 하드웨어 역량을 확장하고 있습니다. 스마트 제조, 자동차, 행정 분야의 AI 애플리케이션에 대한 관심이 높아짐에 따라 이탈리아는 국내 혁신을 촉진하기 위해 엣지 AI 장치의 채택을 늘리고 지역 반도체 R&D에 투자하고 있습니다.
  

중국의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 아시아 태평양 지역은 2024년 AI 하드웨어 시장의 24% 이상을 차지하며 연평균 성장률(CAGR) 약 20%로 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 공격적인 국가 AI 전략, 엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가, 반도체 자립에 대한 대규모 투자에 힘입어 성장이 가속화되고 있습니다.
  
• 인도는 인도 AI 미션(2024)과 새로운 반도체 보조금 정책으로 인해 아시아의 AI 하드웨어 센터로 전략적으로 자리매김하고 있습니다. 인도는 현재 AI 인프라에 12억 4천만 달러 이상을 할당했으며 국내 칩 설계를 구축하고, 공공-민간 R&D 연합을 육성하고, 의료, 농업 및 핀테크 분야의 엣지에서 AI에 보조금을 지급하는 척하고 있습니다.
  
• 베트남은 국가 디지털 혁신 목표와 글로벌 반도체 기업과의 파트너십에 힘입어 AI 하드웨어 환경에서 추진력을 얻고 있습니다. AI R&D 구역과 스마트 시티 이니셔티브에 대한 투자로 공공 안전, 교통 관리 및 산업용 IoT를 위한 엣지 AI 칩의 채택이 가속화되고 있으며, 베트남은 AI 지원 인프라의 빠르게 성장하는 기반이 되고 있습니다.
  
• 중국과 일본의 AI 하드웨어 시장은 목적이 다릅니다. 중국은 인프라 및 AI 칩 제조에 대한 투자를 늘리고 있는 반면, 일본은 노인 간호 및 산업 자동화를 위한 로봇 공학과 엣지 AI를 강조하고 있습니다. 양국 모두 자율 시스템과 실시간 분석에 중점을 두고 있으며 안전한 고성능 AI 하드웨어가 필요합니다.
  
• 인도네시아, 베트남, 필리핀과 같은 신흥 시장은 스마트폰 보급률 증가, 정부 지원 디지털화, 의료, 농업, 물류 분야의 엣지 AI 배포 증가에 힘입어 AI 하드웨어 시장의 지역 성장을 촉진하고 있습니다. 에너지 효율적이고 비용 효율적이며 낮은 연결 환경에 적응할 수 있는 하드웨어 솔루션은 잠재력이 높고 서비스가 부족한 경제의 인프라 격차를 해결할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
  

브라질의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 라틴 아메리카는 도시 디지털화 확대, 스마트 시티 프로젝트, 공공 서비스 및 제조업에서의 AI 채택에 힘입어 AI 하드웨어 시장에서 연평균 성장률(CAGR) 15.6%로 성장하고 있습니다.
  
• 브라질은 인프라와 클라우드 서비스 확장 및 새로운 데이터 센터 건설의 균형을 맞추기 위해 자원을 할당하고 있습니다. 전략적 글로벌 및 현지 클라우드 업체들은 AI 계산 기능에 대한 기업 수요 증가로 인해 상파울루에 시설을 설립하고 있습니다. 이러한 시설에는 기계 학습, 분석 및 AI-as-a-Service 제품을 위한 최첨단 GPU, TPU 및 가속기가 필요합니다.
  
• 멕시코와 콜롬비아는 스마트 시티 프로젝트, 산업 자동화, 공공 부문 디지털화에 힘입어 라틴 아메리카에서 AI 하드웨어를 가장 적극적으로 채택한 국가 중 하나입니다. 콜롬비아는 의료 및 물류 분야에서 발전하고 있으며 AI는 공공-민간 파트너십과 정부 이니셔티브의 지원을 받는 반면, 멕시코는 미국 칩 공장과의 근접성으로 인해 감시 및 모빌리티 AI의 새로운 트렌드에 중점을 두고 있습니다.
  
• 아르헨티나, 칠레, 페루는 정교한 지역 농업 및 인프라 개발에 대한 대학 이니셔티브에 의해 촉진된 AI 하드웨어 채택을 통합하는 새로운 정류장 역할을 합니다. 아르헨티나의 학문적 역량은 AI 기기의 소형화를 돕습니다. 칠레의 광업 및 재생 에너지 부문은 엣지 AI 칩을 통합하고 있습니다. 페루는 외딴 지역과 서비스가 부족한 지역을 위한 저전력 모바일 우선 하드웨어에 집중하고 있습니다.
  

사우디아라비아의 AI 하드웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• MEA 지역은 7년 전 세계 AI 하드웨어 시장의 2024%를 차지했습니다. 이는 걸프 국가의 국가 AI 정책, 스마트 시티 이니셔티브, '지능형 인프라' 프로젝트가 가져온 지속적인 진전을 나타냅니다. UAE와 사우디아라비아의 AI 칩과 하이퍼스케일 데이터 센터가 MEA AI 인프라 시장을 발전시키면서 아프리카의 일부 지역은 여전히 AI 하드웨어 채택을 더 크게 늦추는 오래된 인프라로 어려움을 겪고 있습니다.
  
• 아랍에미리트는 인공지능 전략 2031, 주권 컴퓨터 인프라 지출, 두바이의 스마트 시티 이니셔티브로 인해 MEA 지역 내 AI 하드웨어 산업의 선두에 있습니다. UAE는 의료, 에너지, 공공 서비스 분야에 AI에 최적화된 칩 기술을 배포하여 이 지역의 최첨단 AI 인프라와 혁신의 중심지가 되기를 모색하고 있습니다.
  
• 나이지리아, 케냐, 이집트에서는 국가 디지털 의제에서 비롯되고 기업가 환경의 지원을 받는 AI 하드웨어 개발을 추구하면서 기회가 나타나고 있습니다. 또한 이들 국가의 관심사에는 농업, 교육 및 의료를 위한 저전력 에지 장치와 현지화된 컴퓨팅 인프라도 포함됩니다.
  
• 나이지리아, 케냐, 이집트에서는 국가 디지털 의제에 의해 주도되고 기업가 분위기에 의해 강화되는 AI 하드웨어 개발을 확립하면서 전략적 개방이 나타나고 있습니다. 또한 이들 국가의 초점에는 농업, 교육 및 의료 분야의 저전력 에지 장치와 현지화된 컴퓨팅 인프라도 포함됩니다.
  
• 예를 들어, 케냐의 Apollo Agriculture는 위성 이미지와 엣지 저전력 인공 지능 기술을 사용하여 소규모 농민에게 정밀 농업 지침을 제공함으로써 작물 재배 및 예정된 관리에 대한 실시간 권고를 통해 작물 수확량을 늘립니다.
  

AI 하드웨어 시장 점유율

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

• NVIDIA는 이제 데이터 센터 및 엣지 컴퓨팅을 위한 AI 교육에 중요한 GPU를 최초로 제공했습니다. DGX 시스템과 함께 CUDA 플랫폼은 기계 학습, 딥 러닝 및 생성 AI에 중요한 역할을 합니다. NVIDIA는 이제 AI 인프라 및 네트워킹 소프트웨어에도 진출하고 있습니다. 전 세계 AI 칩 시장의 거의 50%를 차지하는 NVIDIA는 전 세계 LLM 및 AI 인프라에 필수적입니다.
  
• Microsoft는 특히 클라우드 플랫폼 Azure의 출시 이후 NVIDIA GPU 통합과 Azure Maia와 같은 맞춤형 AI 칩을 통해 AI 최적화에 막대한 투자를 하고 있습니다. Microsoft는 Open AI를 통해 Microsoft 365 및 범용 도우미인 Copilot을 위한 차세대 AI 기능을 계획하고 있습니다.
  
• Qualcomm은 엣지 및 모바일 장치용 AI 하드웨어의 선두 공급업체 중 하나로 두각을 나타내고 있습니다. Snapdragon 플랫폼은 신경 처리 장치를 통해 AI를 스마트폰, 웨어러블 및 자동차 기술에 통합합니다. Qualcomm AI Engine은 AI 기술을 사용하여 비전, 음성 및 예측 작업에 대한 온디바이스 추론을 가능하게 합니다. 이 회사는 IoT 및 로봇 공학을 위한 AI 솔루션을 추가로 개발하고 있습니다.
  
• 클라우드에서 AI 인프라의 선두 제공업체 중 하나인 AWS는 모델 훈련 및 추론을 위해 각각 자체 설계의 AI 칩인 Trainium 및 Inferentia를 제공합니다. AWS 데이터 센터에서 Sage Maker, Bedrock 및 기타 생성형 AI 작업을 지원하는 데 사용됩니다. AWS는 NVIDIA 및 AMD GPU도 지원합니다. AWS는 기반적인 클라우드 AI 제공업체로 남기 위해 클라우드의 AI에 대한 요구와 기업 및 스타트업의 혁신에 부응하기 위해 글로벌 인프라 및 하드웨어 제품을 늘려 입지를 강화하고 있습니다.
  
• 인텔은 컴퓨팅 하드웨어 분야에서 업계 최고의 기업 중 하나였습니다. Xeon 프로세서, Habana Labs Gaudi AI 가속기 및 FPGA와 같은 AI 최적화 제품을 제공할 뿐만 아니라 의료, 산업 자동화 및 데이터 센터의 클라우드 및 엣지 AI 솔루션에도 중점을 둡니다. 이 회사는 AI용 소프트웨어 스택과 Open VINO와 같은 개방형 플랫폼에 중점을 두고 있습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 확장 가능한 AI 칩에 대한 지속적인 R&D를 통해 인텔은 다양한 부문에 걸쳐 추론 및 훈련을 위한 통합 솔루션을 제공함으로써 다른 경쟁을 피하기를 희망합니다.
  
• AMD는 데이터 센터 및 AI 워크로드를 위한 Instinct 시리즈 고성능 GPU 중 하나를 제공합니다. 경쟁자가 있지만 MI300과 곧 출시될 MI350 칩을 사용하면 대형 모델 훈련에 대한 NVIDIA의 장악력을 무너뜨릴 수 있을 것입니다. AMD는 또한 풀랙 AI 시스템으로 전환하고 Pensando 및 Eno semi와 같은 회사를 인수하여 AI 및 실리콘 포토닉스를 더욱 발전시키고 있습니다.
  
• Apple은 A 시리즈 및 M 시리즈 칩에 내장된 Neural Engine과 같은 자체 제작 실리콘을 사용하여 AI 기능을 구현합니다. 이러한 장치는 장치에서 작동하는 Face ID, Siri, 사진 향상 및 기계 학습 알고리즘의 기능을 용이하게 합니다. Apple은 로컬 AI 처리를 사용하여 높은 개인 정보 보호 표준과 성능을 달성합니다.
  

AI 하드웨어 시장 기업

AI 하드웨어 산업에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 고급 마이크로 디바이스(AMD)
• 아마존 웹 서비스(AWS)
• 사과
• 구글
• IBM
• 인텔
• 마이크로소프트
• 엔비디아
• 퀄컴 테크놀로지스
• 삼성전자
  
• AMD는 데이터 센터 내 고성능 AI 컴퓨팅에 초점을 맞춘 Instinct MI350이라는 새로운 가속기 및 풀랙 시스템 세트를 출시했습니다. NVIDIA는 또한 강력한 Blackwell GPU 아키텍처를 도입하여 최신 AI 퍼스널 컴퓨팅 기술인 프로젝트 GROOT를 공개했습니다. AWS는 Trainium 및 Inferentia와 함께 새로운 칩을 도입하여 클라우드 AI 모델 내에서 훈련 및 추론을 위한 비용 효율적인 고급 확장을 가능하게 했습니다. 
  
• 인텔은 또한 새로운 Gaudi 3 AI 칩과 프로세서를 출시하여 기업 내 AI 기반 시스템의 효율성을 높였습니다. 반면 구글은 자체 액시온 CPU를 출시하고 TPU v5p(아이언우드)를 개발해 내부 AI 워크로드를 개선했다. Microsoft는 유동적인 AI 경험을 위해 Azure Maia 100 칩과 고성능 NPU가 내장된 Copilot PC가 탑재된 AI 기반 장치를 출시했습니다. 
  
• 맞춤형 서버 칩인 Baltra는 Apple 내부 AI를 위해 개발 중이며 Qualcomm은 와트당 AI 효율성에 대한 업계 벤치마크를 유지하는 Snapdragon X Elite 및 Cloud AI 100 Ultra 프로세서를 출시했습니다. IBM은 Telum II AI 프로세서를 강화하는 동시에 초고효율 엣지 및 메인프레임 AI 컴퓨팅을 목표로 하는 North Pole 칩을 준비했습니다.
  
• NVIDIA와 AMD의 도움으로 삼성은 보다 효율적인 전력 규모 칩 제조를 가능하게 하는 3nm 및 4nm 공정에서 차세대 AI GPU를 생산하기 시작했습니다. 또한 삼성은 효율적인 AI 훈련을 위해 AI 가속기와 고대역폭 메모리를 설계하여 풀스택 솔루션을 개발하고 있으며, 온칩 데이터 트래픽을 최적화하기 위한 자체 아키텍처를 개발했습니다. 삼성은 이제 Fabs 파트너이자 기술 기여자의 이중 역할을 수행하여 AI 하드웨어 혁신을 돕습니다.
  

AI 하드웨어 산업 뉴스

• 2025년 7월, HNSE Asia AI Hardware Battle 2025는 이제 일본으로 확장되어 주요 소매업체와 협력하여 아시아 최대 기술 시장 중 하나의 AI 하드웨어 혁신을 선보입니다. 이 프로그램은 기업가적 벤처에 대한 국제적 노출을 촉진하고 고급 가전제품 하드웨어의 성장을 촉진합니다.
  
• 2025년 6월 iPhone 16 시리즈와 함께 출시된 Apple의 A18 및 A18 Pro 칩은 35 TOPS의 고급 신경 엔진을 갖추고 있어 A16 Bionic에 비해 기계 학습 성능이 최대 2× 향상되었습니다. 이제 텍스트 요약, Siri 개선, 이미지 분석과 같은 온디바이스 AI 작업을 사용자 개인 정보 침해 없이 실시간으로 수행할 수 있습니다. Apple은 고급 NPU를 소비자 장치에 직접 내장함으로써 사용자 상호 작용의 속도와 지능에 대한 AI 하드웨어 시장의 요구에 부응하고 있으며, 이를 통해 특수 AI 하드웨어의 통합을 전자 부문 성장의 중요한 동인으로 만들고 있습니다.
  
• 2025년 6월, RTX 50 시리즈에 활용될 것으로 예상되고 GTC 2025에서 선보일 것으로 예상되는 Nvidia의 Blackwell GPU는 CPU보다 최대 50배 더 높은 효율성을 자랑합니다. FLOPS, 메모리 대역폭 및 전력 소비의 개선은 모두 에너지 효율성에 기여합니다. 이러한 움직임은 지속 가능한 방식으로 대규모 AI 계산을 위해 GPU 설계를 최적화하려는 추세를 강화합니다.
  
• 2025년 3월, 소프트뱅크는 Arm 및 그래프 코어와의 시너지 효과를 달성하기 위해 Arm 기반 AI 데이터 센터 프로세서의 주요 제조업체 중 하나인 Ampere를 인수했습니다. 이번 인수는 소프트뱅크의 AI 컴퓨팅 대기업을 더욱 강화합니다.
  

AI 하드웨어 시장 조사 보고서에는 다음 부문에 대해 2021년부터 2034년까지 수익($Bn) 및 수량(단위) 측면에서 추정 및 예측을 통해 업계에 대한 심층적인 내용이 포함되어 있습니다.

시장, 프로세서별

• 그래픽 처리 장치(GPU)
  • 훈련
  • 추론
  • 가장자리
  • 데이터 센터
• 중앙 처리 장치(CPU)
  • AI 최적화
  • AI 가속 기능이 있는 서버 CPU
  • 엣지 컴퓨팅
• 텐서 처리 장치(TPU)
  • 구름
  • 가장자리
  • 맞춤형 디자인
• ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)
  • AI 교육
  • AI 추론
  • 맞춤형 AI

• 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)
  • AI 최적화
  • 엣지 AI
  • 재구성 가능한 컴퓨팅 플랫폼
• 신경 처리 장치(NPU)
  • 스마트폰
  • 엣지 AI
  • IoT

시장, 메모리 및 스토리지별

• 고대역폭 메모리(HBM)
• AI 최적화 DRAM
• 비휘발성 메모리
• 새로운 메모리 기술

애플리케이션별 시장

• 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 
• 자동차 및 운송
• 의료 및 생명 과학
• 가전제품
• 산업 및 제조
• 금융 서비스
• 통신

배포별 시장

• 클라우드 기반
• 온-프레미스

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

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