자동차용 AI 프로세서 시장 크기 및 공유 2025 - 2034

자동차용 AI 프로세서 시장 규모

세계 자동차용 AI 프로세서 시장 규모는 2024년 56억 미국 달러로 평가되었습니다. Global Market Insights Inc.가 발표한 최신 보고서에 따르면, 시장 규모는 2025년 63억 미국 달러에서 2034년 335억 미국 달러로 확대되며, 이 기간 연평균성장률(CAGR)은 20.5%에 이를 전망입니다.
 

AI 프로세서는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 자율주행, 예측 유지보수 및 차량용 인포테인먼트 시스템에 필요한 실시간 고속 연산을 수행합니다. 자동차용 AI 프로세서는 전력 효율성과 고성능 연산을 결합해 짧은 지연 시간과 실시간 의사결정을 지원하며, 이는 차량의 안전성과 자동화 수준에 영향을 미칩니다.
 

자동차 제조업체가 AI와 머신러닝(ML) 도입을 확대함에 따라 대규모 데이터 학습과 추론을 지원하는 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 대부분의 첨단 칩 제조업체는 개발자가 AI 기반 시스템을 설계하고 개발하는 자동차 제조업체 및 1차 공급업체를 지원할 수 있도록 자동차용 소프트웨어 개발 키트(SDK), AI 도구 체인 및 인증 프로그램에 투자해 왔습니다. NVIDIA Drive Developer Program과 Qualcomm's AI Engine Toolkit은 자동차 엔지니어가 ADAS 및 차량 내 인공지능 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 지원하는 대표적인 사례입니다.
 

커넥티드 차량과 전기차의 활용이 확대되면서 센서, 카메라 및 라이다에서 생성되는 실시간 데이터를 처리할 수 있는 AI 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 프로세서는 차량 내 AI와 클라우드 AI 아키텍처를 결합한 하이브리드 구조에 탑재되어 규정 준수, 확장성 및 차량 지능 향상을 지원합니다. 하이브리드 아키텍처는 물류 및 대중교통과 같은 분야에서 특히 주목받고 있습니다. 이러한 분야에서는 안전 규정을 준수하기 위해 차량 전체를 대상으로 한 AI 최적화가 필요하기 때문입니다.
 

자기학습 알고리즘, 무선(OTA) 모델 업데이트 및 노코드 AI 구성 도구 키트의 확산으로 핵심 엔지니어링팀을 넘어 더 다양한 팀이 AI를 활용할 수 있게 되었습니다. 이러한 AI 활용의 저변 확대를 통해 자동차 제조업체와 공급업체는 예측 유지보수부터 사용자 경험 설계에 이르기까지 여러 부서에서 AI를 활용할 수 있으며, 자동차 생태계 전반의 도입이 확대되고 있습니다.
 

북미 시장은 풍부한 자율주행차 생태계, 높은 AI 칩 공급업체 비중, 자동차 제조업체와 칩 공급업체의 적극적인 연구개발(R&D) 투자에 힘입어 시장을 주도하고 있습니다. 아시아 태평양 시장은 스마트 모빌리티를 위한 국가 차원의 정책, 전기차 생산 확대, 중국·일본·한국·인도 정부의 AI 혁신 지원에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 전망입니다. 신흥 시장에서는 차량 안전 규제가 강화되고 AI 기반 안전 및 운전자 지원 시스템 도입이 확대되면서 시장 발전이 더욱 두드러지고 있습니다.

자동차용 AI 프로세서 시장 동향

자동차 시스템에 AI/ML 및 생성형 AI를 통합하면서 자동차 제조업체의 차량 지능 및 데이터 기반 의사결정에 대한 접근 방식이 변화하고 있습니다. 자동차 제조업체는 차량 내 모델 학습, 엣지 추론 및 신경망 가속에 최적화된 프로세서를 점점 더 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 변화는 AI 기반 차량 내 경험(예: 더욱 몰입감 있는 차량 내 환경 또는 상호작용 경험), 자율주행(또는 다양한 수준의 자동화) 및 예방적 유지보수에 대한 수요에 의해 촉진되고 있습니다. NVIDIA와 Qualcomm 같은 주요 공급업체는 주행 장면의 실시간 해석, 운전자의 의도 예측 및 차량 내 인포테인먼트 개인화를 위한 생성형 AI 기능을 제공하고 있으며, 이를 통해 차량 탑승자의 차량 내 경험을 변화시키고 있습니다.
 

특정 차량 부문에 맞춰 설계된 분야 특화 AI 프로세서 아키텍처의 활용이 점차 보편화되고 있습니다. 이러한 설계는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 전기차(EV), 자율주행 차량 플릿 등 특정 차량 부문에 최적화되어 있습니다. 이러한 추세는 기능 안전(ISO 26262)과 저전력·고효율 성능의 균형을 갖춘 프로세서에 대한 자동차 제조업체의 수요가 증가하면서 나타났습니다. Mobileye와 Tesla는 특정 차량 용도와 시장 수요에 맞춰 설계된 자동차용 AI 칩을 활용해 지속적으로 시장 확대를 추진해 왔으며, 시장 점유율도 높여 왔습니다. 각 공급업체는 차량 등급별로 차별화된 제품을 선보이고, OEM이 용도별 AI 워크로드에 맞춰 하드웨어를 보다 쉽게 정렬할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이에 따라 '모든 것을 지배하는 하나의 칩'이라는 기존 개념이 변화하고 있습니다.
 

반도체 기업들이 자동차용 AI 배포를 간소화할 수 있는 교육 및 툴킷을 제공하면서 개발자 및 인증 생태계가 경쟁 차별화 요소로 부상하기 시작했습니다. NVIDIA의 Drive Developer Program과 Qualcomm의 AI Engine SDK는 차량 플랫폼에 AI를 배포하는 과정의 복잡성을 해결하기 위한 체계적인 학습 경로의 사례입니다. 인력 역량 강화와 생태계 성숙이 함께 진전되면서, 자동차 제조업체는 장기적인 공급업체 충성도를 유지하는 동시에 파일럿 단계에서 양산 단계로 확장할 수 있게 될 전망입니다.
 

AI 프로세서가 구역형 및 중앙집중형 전기·전자(E/E) 아키텍처를 지원하는 주요 프로세서로 자리 잡아가면서 하이브리드 및 중앙집중형 컴퓨팅 아키텍처가 차량 설계 패러다임을 재편하고 있습니다. 이러한 변화는 실시간 데이터 융합, 소프트웨어 정의 차량 플랫폼, 단일 제어 장치 내 다중 도메인 처리를 요구하는 수요에 의해 촉진되고 있습니다. 자동차 제조업체들이 확장 가능한 AI 컴퓨팅 프레임워크의 필요성을 인식함에 따라 이러한 아키텍처 추세는 2027~2028년까지 시장을 주도할 전망이며, 특히 레벨 3 이상(L3+) 자율주행과 커넥티드 차량 생태계를 목표로 하는 글로벌 OEM에서 두드러질 것으로 예상됩니다.
 

자동차용 AI 프로세서 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

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프로세서별로 자동차용 AI 프로세서 시장은 그래픽 처리 장치(GPU), 중앙 처리 장치(CPU), 주문형 반도체(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 시스템 온 칩(SoC)으로 구분됩니다. 그래픽 처리 장치(GPU) 부문은 인식, 센서 융합 및 자율주행 내비게이션에 필요한 연산을 신속하게 처리할 수 있는 뛰어난 병렬 처리 역량을 바탕으로 38%의 시장 점유율을 기록하며 시장을 주도했습니다.
 

• OEM은 딥러닝, 컴퓨터 비전 및 자율주행 내비게이션 워크로드를 더욱 신속하게 처리하기 위해 GPU 기반 AI 프로세서를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이는 여러 센서에서 들어오는 데이터 스트림을 해석하는 동시에 자율주행 시스템에서 실시간 의사결정을 지원할 수 있는 병렬 처리 역량에 대한 수요가 증가한 데 따른 것입니다. GPU는 더 높은 모델 정확도를 확보하고 추론 시간을 단축하며 첨단 운전자 보조 시스템 기반 애플리케이션의 출시 기간을 줄이는 데 필요합니다.
   
• 동시에 자동차 OEM에 프로세서를 공급하는 기업들은 차량의 신뢰성과 안전성에 필요한 제어 중심의 순차 처리를 제공하기 위해 성능이 향상된 자동차용 등급 CPU를 생산하고 있습니다. 이는 CPU가 시스템 수준의 제어, 의사결정 로직, AI 가속기 간 작업 조정을 담당하는 균형 잡힌 컴퓨팅 아키텍처에 대한 수요가 커지고 있기 때문입니다. CPU는 소프트웨어 정의 차량의 안전한 작동을 제어하고, 임베디드 운영체제(OS) 기능을 제공하며, 차량 하위 시스템 전반의 여러 도메인에서 혼합 워크로드를 관리하는 역할을 계속 수행할 전망입니다.
   
• 마지막으로 자동차 제조업체와 반도체 제조업체는 최적화된 와트당 성능을 확보하고 엄격한 자동차 안전 인증 요건을 충족하기 위해 맞춤형 ASIC 기반 AI 프로세서를 주목하고 있습니다. 이러한 움직임은 지연 시간, 전력 및 비용을 줄이고, 인지, 센서 융합 또는 경로 계획과 같은 특정 AI 워크로드에 맞는 프로세서를 설계하려는 요구에서 비롯되었습니다.
   
• 예를 들어 Tenstorrent와 BOS Semiconductors는 자동차 인포테인먼트 및 자율주행 애플리케이션에 맞춰 비용을 최적화하고 맞춤형 구성을 제공하는 칩렛 기술 기반의 "Eagle-N" 자동차용 칩렛 AI 가속기를 발표했습니다. Eagle-N 칩은 2026년 말까지 생산에 들어갈 것으로 예상되며, CES 2025에서 처음으로 시연될 예정입니다.
   

용도별로 자동차용 AI 프로세서 시장은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율주행, 예측 유지보수, 차량 내 인포테인먼트 및 내비게이션·텔레매틱스로 세분화됩니다. ADAS 부문은 승용차와 상용차 전반에서 폭넓게 도입되면서 42%의 점유율로 시장을 주도하고 있습니다.
 

• OEM 기업들이 차선 유지, 어댑티브 크루즈 컨트롤 및 충돌 방지 시스템을 통합하면서 ADAS는 자동차용 AI 프로세서 수요를 계속해서 주도하고 있습니다. 차량 안전과 관련된 규제 의무가 강화되고 반자율주행 기능에 대한 소비자 선호도가 높아지면서 OEM 기업들은 이러한 시스템을 더욱 적극적으로 도입하고 있습니다. AI 프로세서는 ADAS 시스템과 관련된 실시간 센서 융합, 인지 및 의사결정을 가능하게 하는 핵심 구성 요소로, 더욱 안전하고 지능적인 주행 경험을 제공합니다.
   

• 자율주행 부문에서는 레벨 3 이상 및 완전 자율주행 차량 개발이 빠르게 진전되고 있습니다. AI 프로세서는 LiDAR, 레이더 및 카메라 데이터뿐만 아니라 내비게이션과 경로 계획을 실시간으로 고속 연산하는 핵심 플랫폼이 될 것입니다. OEM 기업의 AI 프로세서 투자와 반도체 기업과의 파트너십은 자율주행 기능 및 기술의 추가 도입으로 이어질 전망입니다.
   
• 차량 운영업체와 OEM 기업들이 AI 프로세서를 활용해 차량 상태를 지속적으로 모니터링하면서 예측 유지보수 역량과 적용 범위가 계속 확대되고 있습니다. 센서 데이터의 실시간 분석을 통해 부품의 마모와 고장을 조기에 감지할 수 있어 차량 가동 중단 시간과 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 커넥티드 차량 보급 확대와 사물인터넷(IoT) 통합이 진행되면서 엣지에서의 AI 컴퓨팅 활용도 빨라지고 있습니다.
   
• 2025년 5월 Penske Truck Leasing은 텔레매틱스 장치 기반 AI 시스템(Fleet Insight 및 Catalyst AI)을 활용해 매일 3억 개 이상의 데이터 포인트를 스캔했습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 기계적 문제를 조기에 식별할 수 있도록 해 가동 중단 시간을 최소화하며, Penske가 Darigold와 Honeyville을 비롯한 고객사의 차량 운영 효율을 높이는 데 기여합니다.
   

차량 유형별로 자동차용 AI 프로세서 시장은 승용차와 상용차로 세분화됩니다. 승용차 부문은 ADAS, 인포테인먼트 및 자율주행 기능과 같은 AI 기반 기능이 빠르게 통합되면서 시장을 주도할 전망입니다. 안전성, 연결성 및 스마트 콕핏 경험에 대한 소비자 수요가 증가하면서 전 세계 승용차에서 고성능 AI 프로세서의 도입이 광범위하게 확대되고 있습니다.
 

• 승용차에는 차선 유지, 충돌 방지, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기능을 구현하기 위해 AI 프로세서가 점진적으로 도입되고 있습니다. 안전 규제 강화와 반자율주행 기능에 대한 소비자 선호가 확대되면서, 더 다양한 대중형 차량에서 실시간 인식 및 의사결정 기능과 더욱 안전한 주행 경험을 제공할 수 있는 새로운 기회가 창출되고 있습니다.
   
• 승용차의 인포테인먼트 및 커넥티드 콕핏 시스템에는 개인화된 경험, 음성 및 제스처 기반 제어, 실시간 분석을 제공하기 위해 AI 프로세서가 도입되고 있습니다. 개인화된 사용자 참여, 원격 업데이트, 차량 소유자 대상 생성형 AI 애플리케이션을 지원하는 클라우드 연결성은 승용차 실내에 AI 컴퓨팅을 명확하고 핵심적인 차별화 요소로 도입하려는 추가적인 동기를 제공할 것입니다.
   
• 상용차에서는 예측 유지보수, 센서 모니터링, 차량 및 차량군 상태 지표 분석을 위해 AI 프로세서의 활용이 점차 확대되고 있습니다. AI 프로세서는 텔레매틱스와 비교해 더 많은 처리를 실시간 엣지 위치로 이전함으로써 차량 가동 중단 시간을 최소화하고 운영 비용을 절감하며 경로 효율성을 최적화할 것입니다. 이에 따라 물류, 화물 운송 및 대중교통 솔루션에서 AI 도입이 확대될 전망입니다.
   
• 상용차에서는 어댑티브 크루즈, 차선 보조 및 군집주행 기능을 통해 반자율주행 역량이 향상되고 있으며, 이러한 기능은 이미 개발 또는 테스트 단계에 있습니다. 장거리 화물트럭과 배송 차량 운영 사업에서 더욱 안전한 운행을 구현하고 규정을 준수하며 운영 효율성을 높이려는 요구가 증가하면서, 실시간 처리 요인에 특화된 고성능 AI 기술에 대한 추가적인 자본 투자가 확대될 전망입니다.
   

도입 수준에 따라 자동차용 AI 프로세서 시장은 레벨 1(운전자 보조), 레벨 2(부분 자동화), 레벨 3(조건부 자동화), 레벨 4(고도 자동화), 레벨 5(완전 자동화)로 세분화됩니다. 승용차와 상용차에서 폭넓게 도입되고 있는 레벨 2(부분 자동화) 부문이 시장을 주도할 전망입니다. 완성차 제조업체(OEM)는 AI 기반 차선 유지, 어댑티브 크루즈 컨트롤 및 교통 체증 보조 기능을 점점 더 많이 구현하고 있으며, 이에 따라 실시간 센서 융합 및 의사결정이 가능한 프로세서에 대한 수요가 높아지고 있습니다.
 

• 차선 이탈 경고와 기본 크루즈 컨트롤을 포함한 레벨 1 시스템은 초급 안전 기능으로서 전 세계적으로 계속 확대되고 있습니다. AI 프로세서를 추가하면 센서 정보의 해석 및 반응 시간이 개선되고 운전자 인식 능력도 향상됩니다. 완성차 제조업체(OEM)는 규제상 안전 기준을 충족하는 동시에 점진적인 자동화 발전에 따라 실질적인 안전 기능을 제공하기 위해 기초적인 AI 역량을 비용 효율적으로 구현하는 방안을 계속 추진하고 있습니다.
   
• 어댑티브 크루즈 컨트롤과 차선 중앙 유지 기능을 사용하는 레벨 2 자동화는 소비자 수용도가 높아 가장 널리 보급되어 있습니다. AI 프로세서는 차량이 여러 센서의 판독값을 실시간으로 결합하고 이에 따라 반자율주행을 수행할 수 있도록 지원합니다. 더 안전한 차량에 대한 규제 압력과 소비자 선호가 레벨 2 시스템의 확산을 뒷받침하고 있으며, 이에 따라 레벨 2는 승용차와 상용차 모두에서 가장 대중적인 자동화 수준으로 평가됩니다.
   
• 레벨 3은 약 20%의 연평균성장률(CAGR)로 성장하고 있으며, 특정 조건에서 차량이 지정된 주행 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 조건부 자동화를 제공합니다. AI 프로세서는 운전자의 개입 없이 인식, 예측 및 제어 의사결정과 관련된 복잡한 작업을 처리할 것입니다. 레벨 3 시스템은 점진적으로 도입되고 있으며, 일반적으로 고급 차량에서 시범 운영 단계에 있습니다. 또한 운영업체들은 안전한 제어권의 차량에서 인간 운전자로의 전환을 가능하게 하는 적절한 자율주행 범위를 보장하기 위해 규제기관과 협력하고 있습니다.
   
• 레벨 4 시스템은 도심 지역이나 캠퍼스와 유사한 환경 등 지오펜싱으로 정의된 제한적인 적용 영역에서만 차량이 완전 자율주행을 수행할 수 있도록 합니다. AI 프로세서는 컴퓨터 하드웨어가 성능 피드백, 센서 판독값, 경로 계획을 기록하고 공동 의사결정을 수행하도록 지원합니다.
   

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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미국 자동차용 AI 프로세서 시장 규모는 2023년 18억 미국 달러에서 증가해 2024년 20억 미국 달러에 도달했습니다.
 

• 북미에서는 현재 미국이 시장을 주도하고 있습니다. 주문자상표부착생산(OEM) 기업과 1차 협력업체(Tier-1)가 AI 기반 차량, 자율주행 솔루션 및 커넥티드카 기술을 빠르게 도입하고 있기 때문입니다. NVIDIA, Intel, Qualcomm, Mobileye와 같은 주요 반도체 기업이 존재함에 따라 승용차와 상용차 모두에 적용되는 AI 프로세서의 개발 및 도입이 확대되고 있습니다.
   
• 미국 시장은 확립된 자동차 연구개발(R&D) 생태계, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율주행 분야에서 발전한 AI/ML 적용 사례, 다수의 시험 및 파일럿 프로젝트를 기반으로 선도 시장으로 평가됩니다. 또한 칩 제조업체, OEM 기업 및 소프트웨어 개발업체가 협력해 모든 차량 플랫폼에 AI 프로세서를 통합하고 테스트하는 과정에서 더욱 긴밀한 협력과 신속한 추진이 이루어지고 있습니다.
   
• 전기차(EV), 자율주행 및 반자율주행, 예측 유지보수, 커넥티드 차량군 솔루션의 확산이 차량 플랫폼에 대한 AI 프로세서 도입을 지속적으로 가속화함에 따라 미국 자동차용 AI 프로세서 시장은 여전히 상당한 성장 잠재력을 보유하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅, AI 툴체인, 자동차용 등급 칩셋 및 규정을 준수하는 안전 시스템에 대한 관심이 높아지면서 OEM 기업과 공급업체는 혁신을 가속화하고 성능을 개선하며 비용을 절감할 수 있습니다.
   

북미 자동차용 AI 프로세서 시장은 2024년 38.7%의 시장 점유율로 시장을 주도했습니다.
 

• 북미 지역의 자동차용 AI 프로세서에 대한 높은 수요는 OEM 기업의 디지털 전환 이니셔티브와 커넥티드 차량 및 자율주행차 기술의 도입에 의해 촉진되고 있습니다. 기업들은 변화하는 규제 및 소비자 요구에 대응하기 위해 승용차와 상용차 모두에 적용되는 AI 기반 안전, 예측 유지보수 및 인포테인먼트 시스템 개발에 주로 투자하고 있습니다.
   
• 캐나다 자동차용 AI 프로세서 시장은 전기차 도입 확대, 자율주행 프로젝트 및 AI/ML 애플리케이션 도입에 힘입어 16.8%의 연평균성장률(CAGR)을 기록하며 빠르게 확대될 전망입니다. 주요 현대화 동향으로는 엣지 컴퓨팅, 성능이 향상된 AI 칩, 안전 규정을 준수하는 아키텍처, 차량 수준의 AI 혁신 및 도입을 위한 인력 개발이 있습니다.
   
• OEM 기업과 1차 협력업체(Tier-1)가 실시간 센서 융합, 예측 분석, 차량군 관리 및 자율 의사결정을 구현함에 따라 복잡한 AI 기능의 도입이 확대되고 있습니다. 자동차용으로 설계된 AI 기반 운영 효율화 및 운전자 지원 시스템의 활용도 증가하면서 더욱 지능적이고 안전하며 연결된 모빌리티로의 발전이 촉진되고 있습니다.
   

유럽 자동차용 AI 프로세서 시장은 2024년 12억 미국 달러 규모를 기록했으며, 전망 기간 동안 높은 성장세를 보일 전망입니다.
 

• 유럽은 2024년 18.1%의 연평균성장률(CAGR)을 기록하며 두 번째로 큰 시장으로 평가되었습니다. 이러한 성장은 차량 내 AI/ML 도입, 정부 지원 자율주행차(AV) 프로젝트, 지속적인 안전 규제, 다양한 부문에서 커넥티드 차량 및 전기차 도입 확대에 의해 뒷받침되고 있습니다.
   
• 독일, 프랑스, 영국은 유럽의 다른 지역을 계속해서 선도하고 있습니다. 이들 국가는 기존 자동차 연구개발(R&D) 생태계, 충분한 IT 인프라, 인공지능(AI) 기반 차량 플랫폼에 대한 수요 증가의 혜택을 누리고 있습니다. 독일은 은행 및 금융 서비스 산업에 초점을 맞춘 모빌리티 기술을 개발한다는 점에서 차별화됩니다. 영국은 분석 중심의 스마트 모빌리티와 전기자동차(EV) 통합에 주력하고 있으며, 프랑스는 하이브리드 통근자 중심 컴퓨팅과 승용차 및 상용차에 AI 프로세서를 통합하는 데 집중하고 있습니다.
   
• 중부 및 동부 유럽은 성장 기회가 큰 개발 시장입니다. 폴란드, 헝가리, 체코 등의 국가는 차량 AI 연구개발, 커넥티드 및 자율주행 차량 인프라, 차량 운영관리용 AI 솔루션에 투자하고 있습니다.
   

독일은 자동차용 AI 프로세서 시장을 주도하고 있으며, 연평균성장률(CAGR) 16.9%의 높은 성장 잠재력을 보이고 있습니다.
 

• 독일은 정교한 자동차 및 기술 생태계, 높은 디지털 성숙도, 모빌리티·제조·물류의 주요 분야에서 AI 기술을 조기에 도입한 데 힘입어 유럽 자동차용 AI 프로세서 시장을 선도하고 있습니다. 실시간 센서 데이터 처리에 대한 수요가 증가하면서 예측 유지보수와 자율주행 등의 애플리케이션에 배치되는 AI 프로세서에 대한 수요도 계속 확대되고 있습니다.


• 자동차 관련 기업과 서비스 제공업체는 신뢰성 높은 AI 프로세서 플랫폼, 엣지 컴퓨팅 역량, 소프트웨어 도구 체인에 지속적으로 투자하고 있습니다. 이러한 투자는 산업 전반의 규제 준수, 자율주행 테스트 표준, 디지털 전환 이니셔티브를 기반으로 하며, 승용차와 상용차에서 AI 기술의 확장성, 안전성, 운영 효율성 및 광범위한 도입을 지원합니다.
   
• 독일은 실시간 분석과 차량 예측 유지보수를 구현하고 차량에 자율주행 모델을 배포하기 위해 AI 프로세서와 플랫폼의 빠른 도입을 지원하는 혁신 및 인더스트리 4.0 이니셔티브에 집중하고 있습니다. 일부 공급업체 그룹은 전문 컨설팅, 최적화, 관리형 지원을 포함한 서비스를 패키지로 제공하여 기업의 도입을 확보하고, 여러 산업 분야에서 고도화된 의사결정, AI 기반 차량 운영관리, 지능형 차량 운영을 지원하고 있습니다.
   

아시아 태평양 자동차용 AI 프로세서 시장은 분석 기간 동안 23.2%의 가장 높은 연평균성장률(CAGR)을 기록하며 성장할 전망입니다.
 

• 아시아 태평양 시장은 커넥티드 차량, 전기자동차(EV), 자율주행 프로그램의 빠른 확대와 차량 시스템에서의 AI·머신러닝(ML) 활용 증가에 힘입어 세계에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 주문자상표부착생산(OEM) 기업과 1차 공급업체는 차량 시스템의 실시간 연산 및 예측 분석 수요를 지원하기 위해 고성능 AI 프로세서에 대규모로 투자하고 있습니다.
   
• 중국에 이어 인도와 일본은 가장 큰 시장 기회가 있는 국가로 평가되며, 두 국가의 시장 특성은 서로 다릅니다. 중국은 정부의 지원 정책에 힘입어 자율주행 및 전기차 플랫폼을 대규모로 도입하는 데 앞서 있습니다. 인도에서는 중소기업과 중견 자동차 제조업체가 비용 효율적인 AI 솔루션과 엣지 컴퓨팅을 도입하면서 시장이 긍정적인 성장세를 보이고 있습니다.
   
• 아세안(ASEAN) 지역, 특히 태국, 인도네시아, 말레이시아는 자동차 제조업체가 커넥티드 차량 플랫폼, 차량 운영관리, 반자율주행 애플리케이션에서 AI 프로세서 공급을 확대함에 따라 강력한 지역 성장을 뒷받침하고 있습니다. 하이브리드 및 엣지 컴퓨팅 솔루션은 자동차 제조, 물류, 모빌리티 분야 전반에서 센서 데이터를 처리하고 AI 워크로드를 지원하며 운영 효율성을 높이고 있습니다.
   

중국 자동차용 AI 프로세서 시장은 아시아 태평양 시장에서 23.7%의 연평균성장률(CAGR)을 기록하며 성장할 것으로 추정됩니다.
 

• 중국은 자동차 가치사슬 전반에서 자율주행 시스템, 전기차(EV) 제조 역량 및 대규모 인공지능(AI) 역량을 활용하며 아시아·태평양 시장을 선도하고 있습니다. 중국의 국내 완성차 제조업체(OEM)와 기술 기업들은 차량의 안전성과 성능을 향상하기 위해 인지, 내비게이션 및 운전자 지원 기능을 구현하는 AI 기반 시스템을 빠르게 개발하고 있습니다.
   
• 자동차 기업들은 엣지 AI 프로세서, 중앙집중형 컴퓨팅 플랫폼, 센서 내 칩 아키텍처 및 장치를 활용해 상황 인식 능력을 높이고 지연 시간을 줄이며 예측 기반 의사결정을 제공하는, 수익성 있는 AI 시스템을 완전히 구현할 수 있는 데이터 중심 차량 아키텍처에 신속하게 투자하고 있습니다. 주요 제품 우선순위는 전력 효율성, 센서 융합 및 첨단 운전자 지원 시스템 작업 부하입니다.
   
• 중국은 「지능형 차량 혁신 발전 전략」과 같은 국가 주도 전략에 힘입어 2025년까지 자동차용 AI 프로세서 분야의 선도적 지위를 더욱 강화할 전망입니다. 완성차 제조업체(예: BYD, NIO, XPeng)와 반도체 기업(예: Horizon Robotics, Huawei, NVIDIA) 간의 파트너십은 대규모 자동차용 AI 칩 도입을 가속화하고 있습니다.
   

라틴아메리카 자동차용 AI 프로세서 시장 규모는 2024년 4억8,580만 미국 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
 

• 라틴아메리카 시장은 연평균성장률(CAGR) 20.8%로 성장할 전망입니다. 이는 자동차 및 모빌리티 부문에서 빠른 디지털 전환, 클라우드 도입 및 AI·머신러닝(ML) 협업 확대가 진행되고 있기 때문입니다. 실시간 분석과 예측 인텔리전스에 대한 수요가 증가하면서 라틴아메리카 전역에서 첨단 AI 프로세서 도입이 확대되고 있습니다.
   
• 멕시코와 아르헨티나는 이 지역의 주요 성장 기여국입니다. 멕시코는 확립된 산업 기반, 성장하는 자동차 제조 생태계, 클라우드 네이티브 및 하이브리드 레이크하우스 아키텍처의 빠른 확산을 바탕으로 AI 기반 자동차 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 반면 아르헨티나는 국제 표준에 부합하는 규제 체계를 갖춘 신흥 지역 디지털 생태계를 활용하고 있으며, 기업의 현대화 및 AI 인프라 투자가 확대되고 있습니다.
   
• 칠레, 콜롬비아, 페루와 같은 신흥 지역 국가들은 높은 성장 잠재력을 보유하고 있습니다. 도시화, 중소기업(SME)의 참여 및 데이터 생태계에 대한 투자는 모두 자동차 제조 및 커넥티드 모빌리티 솔루션에서의 AI 도입을 뒷받침하고 있습니다. 이미 파트너십을 구축하고 확장 가능한 서비스 모델을 마련한 공급업체들은 성장세를 보이는 이러한 신흥·분산형 시장에서 기회를 포착할 수 있을 것으로 예상됩니다.
   
• 라틴아메리카의 자동차 부문은 AI 프로세서뿐 아니라 클라우드 마켓플레이스, 관리형 AI 서비스 및 AI 지원 개발 플랫폼의 등장으로도 성장 기반을 강화하고 있습니다. AWS, Azure, GCP와 같은 저비용 인프라로의 전환은 기업들이 차량 데이터 아키텍처를 현대화하고, 분석 역량을 통합하며, 더 빠른 의사결정과 복잡성 감소를 위한 운영 인텔리전스를 구축하는 데 기여하고 있습니다.
   

브라질 자동차용 AI 프로세서 시장은 라틴아메리카 자동차용 AI 프로세서 시장에서 연평균성장률 18.5%로 성장할 것으로 추정됩니다.
 

• 브라질 시장은 기업들이 AI 배포의 데이터 보안, 규제 준수 및 확장성 간 균형을 맞추기 위해 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처를 도입하면서 강한 성장세를 보이고 있습니다. 이러한 아키텍처는 온프레미스 시스템과 클라우드 시스템의 통합을 가능하게 하며, 자동차 제조, 커넥티드 차량 시스템 및 산업 운영 전반에서 실시간 분석, AI·ML 작업 부하 및 기업 데이터 접근을 지원합니다.
   
• 브라질의 기업들은 인공지능(AI) 기반 혁신을 촉진하기 위해 레이크하우스 플랫폼을 전략적으로 활용하고 있습니다. 예측 인텔리전스, 개인화된 고객 경험 및 최적화에 대한 수요가 커지면서 커넥티드 차량 시스템과 자동차 산업의 생산 공정에 AI 프로세서를 통합하는 움직임이 확대되고 있습니다. 이러한 방식으로 레이크하우스 인프라는 자동차 생태계의 디지털 전환을 이끄는 핵심 요인으로 부상하고 있으며, 자동차 생태계의 운영과 자금 조달을 지원하는 은행·금융서비스·보험(BFSI), 제조 및 소매 등의 분야 전반에서 활용되고 있습니다.
   
• IT 서비스 공급업체, 자동차 주문자상표부착생산(OEM) 기업 및 관리형 서비스, 컨설팅과 AI 구축 지원을 제공할 수 있는 클라우드 서비스 제공업체 간의 파트너십이 도입을 가속화하고 있습니다. 이러한 파트너십을 통해 기업은 AI 구축을 간소화하고, 인프라 효율성을 높이며, 가능한 한 많은 데이터를 활용해 더 신속하게 의사결정을 내리고 운영 민첩성을 강화할 수 있습니다.
   
• 2025년 Mercedes-Benz Brazil은 기업에 AI 분석 시스템을 구축하기 위해 Aquarela Analytics와 협력했습니다. 이는 통찰력 있는 실시간·데이터 기반 의사결정을 위해 과거의 소스 데이터를 기존에 독립적으로 운영되던 사일로에 통합해야 한다는 요구에 부합하는 조치입니다. 오픈소스 소프트웨어(OSS)를 기반으로 구축된 이 시스템은 비용 효율적이고 독립적인 AI 네트워크를 별도로 개발하려는 브라질의 관심이 높아지고 있음을 보여줍니다. 이는 커넥티드 및 지능형 차량 개발에서 혁신과 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
   

중동 및 아프리카 시장 규모는 2024년 3억3,330만 미국 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 높은 수익성을 바탕으로 성장할 전망입니다.
 

• 중동 및 아프리카(MEA) 자동차용 AI 프로세서 시장은 2024년 전 세계 시장의 6%를 차지했습니다. 이러한 시장 성장은 BFSI, 통신, 제조 및 소매 부문 전반에서 디지털 전환과 클라우드 도입이 가속화되고 AI·머신러닝(ML) 기반 분석 수요가 증가한 데 따른 것입니다. 클라우드 또는 클라우드 네이티브 아키텍처에 대한 지역 내 관심이 높아지면서 자동차 가치사슬 전반에서 고도화된 AI 도입이 촉진되기 시작했으며, 이는 데이터 기반 의사결정, 운영 인텔리전스 및 예측 유지보수를 지원합니다.
   
• 기업들이 증가하는 기업 데이터를 보다 효과적으로 관리하기 위해 노후화된 IT 인프라를 현대화하면서 역내 성장도 뒷받침되고 있습니다. 기업들은 데이터 사일로를 통합하고 분석 및 AI 활용 준비도를 높이며 분석과 데이터 활동을 확장하기 위해 클라우드 네이티브·하이브리드 아키텍처를 도입하고 있습니다. 이는 커넥티드 차량 시스템과 자동차 생산 환경 전반에서 AI 프로세서의 폭넓은 도입을 위한 기반을 마련하고 있습니다.
   
• UAE와 사우디아라비아는 높은 가치를 지닌 기업 생태계, 대규모 정부 디지털화 프로그램, 구축된 IT 및 클라우드 인프라를 기반으로 역내 시장을 주도하고 있습니다. UAE의 시장 환경은 AI 기반 분석, 자율주행 모빌리티 애플리케이션 및 스마트 인프라 개발을 중심으로 계속 발전할 전망입니다. 한편 사우디아라비아는 비전 2030에서 강조한 바와 같이 멀티클라우드 환경을 개발하고 제조, 모빌리티 및 거버넌스에 AI를 도입하고 있습니다.
   
• 그 밖의 역내 시장도 AI 도입 단계에서 진전을 보이고 있습니다. 남아프리카공화국과 카타르에서는 민관 협력, 국가 AI 전략 및 프로그램의 개발, 자동차 및 모빌리티 관련 응용 AI 연구개발(R&D)의 확대에 힘입어 AI 도입이 증가하고 있으며, 이는 글로벌 자동차 AI 환경에서 MEA의 입지를 더욱 강화하고 있습니다.
   

UAE는 2024년 중동 및 아프리카 자동차용 AI 프로세서 시장에서 상당한 성장을 기록할 전망입니다.
 

• UAE 시장은 국가의 디지털 전환 이니셔티브와 조직 내 AI 기반 분석 도입 확대에 힘입어 연평균성장률(CAGR) 21.2%로 빠르게 성장하고 있습니다. UAE 정부는 자동차, 산업 및 운송 부문 전반에 AI 프로세서를 비롯한 새로운 데이터 처리 기술의 도입을 촉진하는 UAE 국가 AI 전략 2031과 같은 프로젝트를 적극적으로 지원하고 있습니다.
   
• UAE의 조직들은 실시간 분석과 AI/ML 워크로드, 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해 클라우드 네이티브 및 하이브리드 아키텍처를 점점 더 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 실제 구축 사례를 통해 온프레미스 컴퓨팅 인프라와 클라우드 환경을 완전히 통합하고, 규제 준수, 데이터 주권 및 성능 최적화를 관리할 수 있습니다.
   
• 이 시장은 글로벌 클라우드 제공업체(AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud 포함)와의 전략적 파트너십뿐 아니라 관리형 서비스, 컨설팅 및 AI 인프라 지원을 제공하는 지역 시스템 통합업체의 역량 강화에 의해서도 뒷받침되고 있습니다. 이러한 파트너십은 AI의 구축 및 거버넌스를 용이하게 하는 동시에 확장성과 운영 효율성을 확보하고, 자율주행 시스템, 커넥티드 차량 플랫폼 및 예측 유지보수 시스템과 같은 지능형 자동차 솔루션의 출시 기간을 단축합니다.
   

자동차용 AI 프로세서 시장 점유율

자동차용 AI 프로세서 산업의 상위 7개 기업인 NVIDIA, Tesla, Mobileye(Intel), Qualcomm, Continental, Robert Bosch 및 Huawei Technologies는 2024년 시장의 57%를 차지했습니다.
 

• NVIDIA는 자동차용 AI 프로세서 시장을 선도하고 있으며, 시장 점유율은 15.3%입니다. NVIDIA의 자동화 자율주행 플랫폼인 DRIVE 플랫폼은 모든 자율주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 용도에 GPU, CPU 및 AI 가속기를 통합합니다. 이 플랫폼은 자동차 제조업체를 위한 완전히 확장 가능한 하드웨어·소프트웨어 생태계를 제공하여 실시간 인식, 시뮬레이션 및 데이터 처리 역량을 구현하고, 궁극적으로 자동차 제조업체가 고성능 컴퓨팅 역량을 활용해 더 스마트하고 안전하며 에너지 효율적인 차량을 개발할 수 있도록 지원합니다.
   
• Tesla는 실시간 인식과 자율주행 용도의 주행 의사결정을 수행하는 FSD(Full Self-Driving) AI 칩과 같은 자체 실리콘 기반 AI 프로세서를 개발합니다. 하드웨어와 AI 소프트웨어를 중심으로 한 Tesla의 수직적 통합은 커넥티드 전기차 제품군의 성능, 학습 및 전력 사용을 전면적으로 최적화합니다.
   
• Mobileye는 Intel이 소유하고 운영하는 기업으로, ADAS 및 자율주행용 비전 기반 AI 프로세서와 SoC를 제공합니다. EyeQ 제품군은 인식 알고리즘과 AI 가속 기능을 통합하여 객체 감지, 매핑 및 상황 인식 역량을 제공하며, 이를 통해 Mobileye는 안전 중심의 자동차 애플리케이션을 위한 주요 AI 하드웨어 공급업체로 자리매김하고 있습니다.
   
• Qualcomm의 Snapdragon Ride 플랫폼은 자동화 차량 및 커넥티드 차량을 위한 확장 가능한 AI 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다. 이 아키텍처는 CPU, GPU 및 AI 코어를 통합하고 센서 융합, 실시간 인식 및 주행을 위한 적응형 지능을 지원합니다. 또한 Qualcomm은 연결성 전문성을 활용하여 차량·사물 간(V2X) 통신을 최적화하고 차세대 자동차 디지털 아키텍처를 구현합니다.
   
• Continental은 ADAS, 자율주행 및 차량 내 컴퓨팅 솔루션을 지원하는 지능형 모빌리티 시스템에 AI 프로세서를 통합함으로써 센서 중심의 접근을 한 단계 발전시키고 있습니다. Continental은 칩 수준에서 파트너십을 구축하는 동시에 자체 소프트웨어 개발에도 의존하여 도로 안전, 차량 인식 및 커넥티드 모빌리티 성능 향상을 목표로 설계된 에너지 효율적인 실시간 AI 애플리케이션의 요구사항을 충족합니다.
   
• Robert Bosch센서 기술을 AI 프로세서 및 임베디드 컴퓨팅과 통합하여, ADAS 및 자율주행 시스템에서 실시간 인식, 센서 융합, 예측 분석 기능을 지원하는 AI 기반 ECU와 시스템 온 칩 애플리케이션을 구현합니다. 이를 통해 자동차 제조업체는 안전하고 신뢰성이 높으며 에너지 효율적인 운전자 지원 및 자율주행 기술을 적용할 수 있습니다.
   
• Huawei는 지능형 차량 시스템, ADAS 및 스마트 콕핏 애플리케이션에 각각 인공지능 프로세서, Ascend AI 프로세서, 클라우드-엣지 컴퓨팅 플랫폼을 최대한 활용합니다. Huawei의 AI 하드웨어 포트폴리오는 자동차 애플리케이션에서 실시간 의사결정을 지원하고 중국의 빠르게 발전하는 지능형 모빌리티 생태계에서 지능형 모빌리티 시스템을 직접 구현하기 위해 고성능·저전력 컴퓨팅을 강조합니다.
   

자동차용 AI 프로세서 시장의 기업

자동차용 AI 프로세서 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Aptiv
• Baidu
• Continental
• Horizon Robotics
• Huawei Technologies
• Mobileye (Intel)
• NVIDIA
• Qualcomm
• Robert Bosch
• Tesla
   

• Aptiv는 인공지능 기반 ADAS 및 자율주행 플랫폼을 중심으로 사업을 전개하며, 센서 융합과 실시간 의사결정 프로세스를 위한 프로세서 통합에 주력합니다. Baidu 역시 자율주행 모빌리티를 위해 자체 개발한 AI 칩을 활용하는 Apollo 플랫폼을 강조하며, 중국에서 지능형 차량 개발을 진전시키기 위해 인식, 매핑 및 딥러닝 워크로드에 집중합니다. Aptiv와 Baidu는 모두 첨단 커넥티드 모빌리티를 구현하는 데 주력하고 있습니다.
   
• Continental은 ADAS 기능, 차량 인식 및 커넥티드 서비스를 위한 지능형 모빌리티 시스템의 일부로 AI 처리 기능을 제공합니다. Horizon Robotics는 실시간·저전력 처리에 최적화된 엣지 AI 칩과 자율주행 솔루션을 개발하는 데 주력합니다. 두 기업 모두 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 OEM 및 모빌리티 플랫폼 전반에서 AI 처리 기능을 확장할 수 있도록 지원합니다.
   
• Huawei는 클라우드부터 엣지까지 아우르는 지능형 모빌리티 솔루션으로 차량 내 지능화, 스마트 콕핏 및 ADAS를 구현하기 위해 Ascend AI 처리 기능을 자사 솔루션에 통합합니다. Mobileye (Intel)는 자율주행을 위한 인식 및 매핑용 비전 기반 AI SoC를 제공합니다. 두 기업 모두 고성능 컴퓨팅 역량과 첨단 센서 기술 통합의 균형을 바탕으로 AI 기반 차량 개발을 촉진하며, 글로벌 자동차 시장에서 경쟁력을 강화하고 있습니다.
   
• NVIDIA는 자율주행용 DRIVE 플랫폼을 통해 GPU, AI 가속기 및 실시간 분석 기능을 단일 플랫폼에 결합한 AI 처리 생태계를 구축하며 시장을 주도하고 있습니다. Qualcomm의 Snapdragon Ride는 차량 인식, V2X 소켓, 센서 융합을 위한 AI 컴퓨팅 기능과 클라우드·엣지 솔루션을 제공하도록 설계된 플랫폼입니다. NVIDIA와 Qualcomm의 플랫폼은 모두 확장 가능하고 고성능인 처리를 지원하도록 기능을 강화하여, OEM이 지능형·커넥티드 차량용 처리 기능을 차량에 내장할 수 있도록 합니다.
   
• Robert Bosch는 자율주행 시스템을 위한 ADAS 및 예측 분석 프레임워크의 구성 요소로 전자제어장치(ECU)에 AI 프로세서를 적용하고 있으며, 안전성과 운영 효율성을 지원하는 플랫폼 솔루션을 개발하고 있습니다. Tesla는 완전 자율주행(FSD) 시스템을 구현하기 위해 자체 AI 칩 아키텍처를 설계하며, 이를 통해 인식 및 실시간 의사결정 기능의 신뢰성과 운영 성능을 확보합니다.
   

자동차용 AI 프로세서 산업 뉴스

• 2025년 4월, Aptiv는 중국에서 스마트 주행 솔루션을 현지화하기 위해 Baidu와 파트너십을 체결했습니다. 이 협력은 Aptiv의 AI 콕핏 플랫폼과 Baidu의 자율주행 기술을 활용하는 한편, 자율주행 차량 호출 서비스를 지원하기 위해 Freenow의 서비스 역량을 제공합니다.
   
• 2025년 4월, Horizon Robotics와 Bosch는 스마트 주행 솔루션 분야의 협력을 더욱 발전시키기 위한 양해각서(MOU) 개요에 합의했습니다. 양사의 협력 전략은 Horizon의 AI 프로세서와 Bosch의 자동차 솔루션을 결합하여 지능화 역량과 안전 기능을 강화하는 데 중점을 두며, 이를 통해 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율주행 기술을 발전시키는 것입니다.
   
• 2025년 9월, Huawei는 자동차 제조업체가 차량 개발 계획 수립 과정에서 더 큰 통제권을 가질 수 있도록 하는 새로운 파트너십 모델을 발표했습니다. 이 전략에 따라 자동차 제조업체는 규정을 준수하는 동시에 시장 및 소비자 기대에 부합하는 방식으로 차량 설계와 혁신을 더욱 주도할 수 있으며, Huawei의 AI 기술 도입도 가능해집니다.
   
• 2025년 9월, Qualcomm은 Harman과 협력하여 Harman의 자동차 제품 라인에 Qualcomm의 Snapdragon Cockpit Elite 플랫폼을 도입했습니다. 이 협력은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 인포테인먼트 및 커넥티비티 기능을 통합하여 차량 내 경험을 위한 AI 기능을 강화하고, 소프트웨어 정의 차량으로의 전환을 뒷받침합니다.
   
• 2024년 11월, Mobileye는 자율주행 차량 기능과 관련된 최첨단 기술에 초점을 맞춘 Driving AI 행사에서 최신 AI 방법론을 발표했습니다. Mobileye는 자동차 산업에서 안전성, 효율성 및 확장성에 중점을 두고 운전자 보조 차량과 완전 자율주행 차량을 위해 개발 중인 AI 애플리케이션에 대한 최신 정보를 공개했습니다.
   

자동차용 AI 프로세서 시장 조사 보고서는 2021년부터 2034년까지 매출($ 백만/십억) 및 물량(대)을 기준으로 한 추정 및 전망을 포함하여 다음 부문에 대한 산업 심층 분석을 제공합니다.

프로세서별 시장

• 그래픽 처리 장치(GPU)
• 중앙 처리 장치(CPU)
• 주문형 집적 회로(ASIC)
• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)
• 시스템 온 칩(SoC)

용도별 시장

• 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)
• 자율주행
• 예측 유지보수
• 차량 내 인포테인먼트
• 내비게이션 및 텔레매틱스

차량별 시장

• 승용차
  • SUV
  • 해치백
  • 세단
• 상용차
  • 경상용차(LCV)
  • 중형 상용차(MCV)
  • 대형 상용차(HCV)

자율주행 단계별 시장

• 레벨 1(운전자 보조)
• 레벨 2(부분 자동화)
• 레벨 3(조건부 자동화)
• 레벨 4(고도 자동화)
• 레벨 5(완전 자동화)

위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

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