신경 처리기 시장 규모 - 유형별, 기술 노드별, 배포 방식별, 처리 정밀도별, 응용 분야별 및 최종 사용 산업별 - 글로벌 전망, 2025 - 2034

신경 처리기 시장 규모

2024년 글로벌 신경 처리기 시장은 29억 달러 규모로 평가되었습니다. 2025년에는 38억 달러에서 2030년에는 112억 달러, 2034년에는 273억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 2025-2034년 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 24.4%를 기록할 것으로 Global Market Insights Inc.에 따르면 전망됩니다.

• 신경 처리기 시장의 성장은 소비자 전자 제품의 온디바이스 AI 가속화 수요 증가, 자율 및 연결형 차량의 실시간 처리, 엣지 및 기업의 AI 워크로드 확대, 생성형 AI 및 대형 언어 모델(LLM)의 성장, 에너지 효율적이고 확장 가능한 AI 컴퓨팅 수요 증가에 기인합니다.
  
• AI 모델은 전 세계적으로 사용되며 복잡해지고 있어, AI/ML 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 프로세서 수요가 증가하고 있습니다. 신경 처리기는 복잡한 데이터 계산을 수행하여 저지연 및 저에너지 비용으로 신속한 의사 결정이 가능합니다. 클라우드에서 무거운 ML 작업을 제거함으로써 이 칩들은 지연 시간을 줄이고 데이터 트래픽을 경감하며 사용자 프라이버시를 향상시킵니다. 예를 들어, 2022년 글로벌 소비자 전자 제품의 AI 시장 규모는 약 78억 달러로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 스마트 홈 기기에서의 AI 통합은 연평균 성장률 26.5%로 성장할 것으로 예상됩니다.
  
• 신경 처리기는 차량이 주변 환경을 정확하게 인식하고 위험을 식별하며 시간 민감적인 명령을 실행하는 데 필요한 고성능 컴퓨팅을 제공합니다. 저에너지 소모로 고성능을 제공하는 이 프로세서들은 차세대 차량 기술의 핵심 동력이 되고 있습니다.
  
• 엣지 및 기업의 AI 워크로드 증가로 신경 처리기 시장이 성장하고 있으며, 조직들은 빠른, 에너지 효율적인 실시간 컴퓨팅을 요구하고 있습니다. 이에 따라 스마트폰, 센서 또는 전체 데이터 센터에서 복잡한 AI 작업을 수행할 수 있는 칩 수요가 급증하며, 원격 클라우드 자원에 대한 의존도를 줄이고 있습니다.
  
• 응용 분야별로 글로벌 신경 처리기 시장은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 예측 분석, 음성 인식 및 기타로 세분화됩니다. 응용 분야 중 컴퓨터 비전은 2024년 시장 점유율의 32.2%를 차지했습니다. 이 세그먼트는 얼굴 인식, 자율 주행, 보안, 스마트 제조 등에서 이미지, 비디오, 데이터 분석 수요 증가로 급격히 성장하고 있습니다.
  
• 아시아 태평양 지역은 2024년 글로벌 신경 처리기 시장 점유율의 34.9%를 차지하며 10.1억 달러 규모를 기록했습니다. 이 지역의 성장은 디지털 전환 가속화, 반도체 개발을 위한 정부의 적극적인 지원, AI 장치 채택 증가, 주요 전자 제조 허브의 존재 등에 기인합니다.
  

신경 처리기 시장 동향

• AI는 스마트폰, 디지털 어시스턴트, 임상 진단, 자율 이동성 등 기기 내 기능 구현을 위해 신경 처리기에 통합되고 있습니다. 응용 프로그램 수가 증가함에 따라 더 빠른 로컬 처리에 대한 계산 요구도 증가하고 있습니다. 이 수요는 클라우드 전송 모델을 사용하는 대신 기기에서 직접 비전, 음성, 언어 처리를 가속화하는 실리콘 기반 NPU 및 전문 코프로세서 개발을 촉진하고 있습니다. 이 모델 전환은 배터리 효율성이 높고 성능이 우수한 NPU 프로토타입에 대한 투자를 촉진하고 있습니다.
  
• 자동차, 로봇, 항공 시스템 등 산업 분야는 추론 지연 시간을 줄이고 민감한 데이터를 더 잘 보호하기 위해 엣지 AI 처리 기술로 전환하고 있습니다. 엣지 기반 신경 처리기는 공장 내 로봇, 자동차 제어 장치 또는 배송 드론과 같은 데이터 생성 위치에 배치됩니다. 이는 저지연 시간으로 실시간 의사 결정이 가능하게 합니다. 이는 클라우드 인프라에 대한 기술적 의존도를 줄이고, 대역폭 소모가 심한 소스 데이터를 사용하는 시스템에서 벗어나게 합니다. 또한 민감한 데이터의 취약한 센서 스트림을 보호합니다.  
  
• 신경 처리기 시장은 에너지 효율적인 설계, 지속 가능성, 성능에 대한 관심이 증가하면서 지속적으로 변화하고 있습니다. AI 작업의 정확성을 유지하면서 실행에 필요한 전력을 절감하는 새로운 방법이 등장했습니다. 예를 들어, 아날로그 컴퓨팅, 메모리 내 데이터 플로우, 칩릿 기반 모듈성 등이 있습니다. 하드웨어 제조업체, AI 소프트웨어 제공업체, OEM의 협력은 다양한 워크로드에서 컴퓨팅, 학습, 추론 워크플로우를 처리할 수 있는 확장 가능한 생태계를 구축하는 데 기여하고 있습니다.               
  

신경 처리기 시장 분석

유형별로 시장은 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC), 그래픽 처리 장치(GPU), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 신경 처리 장치(NPU), 디지털 신호 처리기(DSP)로 나뉩니다. GPU 세그먼트는 25.2%의 시장 점유율을 차지하며, NPU 세그먼트는 26.4%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 세그먼트입니다.

• GPU 시장은 2024년에 7억 달러의 가치를 가지고 있습니다. 그래픽 처리 장치(GPU)는 대량의 병렬 설계가 심층 신경망 학습에 적합하기 때문에 신경 처리기 시장에서 여전히 선두를 차지하고 있습니다. NVIDIA의 Ampere 및 Hopper 세대는 행렬 중심 작업에서 일반 목적 CPU보다 1,000 TFLOPS 이상의 AI 성능을 제공합니다. MLPerf 벤치마크 데이터에 따르면, 최상위 GPU는 CPU 기반 구성과 비교하여 모델 학습 시간을 80% 이상 단축시킵니다.
  
• 시장 선두를 유지하기 위해 제조업체는 텐서 코어를 내장하고, 메모리 계층을 정제하며, 에너지 효율적인 칩릿 디자인을 활용하여 성능당 전력을 향상시키고 있습니다. AI 운영을 확장하는 기업들은 최신 GPU에 대한 투자가 빠른 시간 대비 가치와 강력한 투자 수익률을 제공하며, 특히 가속된 모델 반복 및 배포 주기가 중요한 환경에서 특히 효과적입니다.
  
• NPU 시장은 2034년까지 26.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 신경 처리 장치(NPU)는 심층 학습 추론 및 장치 내 지능과 같은 AI 워크로드를 가속화하는 데 주로 사용되는 신경 처리기 시장에서 빠르게 주류를 차지하고 있습니다.
  
• 아키텍처적으로 NPU는 메모리 접근을 최적화하고 데이터 이동을 최소화하며, 일반 목적 칩보다 텐서 연산을 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. 제조업체인 퀄컴과 화웨이에 따르면, 음성 인식, 얼굴 감지, 예측 유지보수와 같은 엣지 애플리케이션에서 NPU는 GPU 또는 CPU보다 5배 더 높은 성능당 전력을 제공할 수 있습니다.
  
• 제조업체는 이종 컴퓨팅, 소프트웨어 SDK, 모듈형 칩 등에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 프라이버시 우선, 저지연 AI 수요가 증가함에 따라 NPU는 소비자 및 기업 장치의 차세대 엣지 AI를 주도할 것으로 예상됩니다.

기술 노드별로 신경 처리기 시장은 16nm 이상, 10nm~16nm, 10nm 미만으로 구분됩니다. 10nm~16nm 세그먼트는 42.2%의 최고 시장 점유율을 차지하고 있습니다.

• 2024년 10nm~16nm 시장은 12억 달러 규모입니다. 신경 처리기 생태계에서 10nm~16nm 기술 노드는 고성능 AI 추론용 사례에서 비용 경쟁력 있는 전력과 처리량 요구사항을 충족시키기 위해 성능-효율성 균형점을 제공하는 것으로 주목받고 있습니다. 이 노드는 고급 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하는 충분한 트랜지스터 밀도를 달성할 수 있으며, AI 가속을 허용하면서도 성숙한 제조 수율과 비용 구조를 유지할 수 있습니다.
  
• 이 세그먼트를 활용하기 위해 반도체 기업은 IP 재사용을 탐구하고, 전압 제어 라이브러리의 범위와 깊이를 개선하며, 이 노드 범위에서 적응형 전력 관리 설계 요구사항을 확장해야 합니다. 특히 반도체 기업이 중저가 엣지 AI 제품에 OEM과 협력할 경우 더욱 중요합니다. 3~5년 내 비용 경쟁력 있는 AI 배포를 지원하는 상업적으로 의미 있는 수단으로 10nm~16nm가 제공될 것으로 예상됩니다.
  
• 10nm 미만 시장은 2034년까지 연평균 25.2% 성장할 것으로 예상됩니다. 신경 처리기 분야에서 10nm 미만 기술 노드가 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 데이터센터, 고사양 모바일 및 엣지 AI 장치에서 다음 세대 AI 워크로드에 최적의 선택으로 자리매김하기 시작하면, 극자외선(EUV) 광학 및 다음 세대 FinFET 또는 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 아키텍처를 활용하여 트랜지스터 밀도를 극대화하고 신경망 실행 속도를 높이며, 계산당 전력 소모를 최소화할 것입니다.
  
• 10nm 미만 기술을 활용하기 위해 반도체 제조업체는 EUV 광학 측정, 고급 칩릿 패키징, 전력 공급 확장 등에 투자해야 합니다. 파운드리, 클라우드 제공업체, AI 소프트웨어 개발자와 협력하여 엣지부터 클라우드까지의 AI 인프라에 적합한 초고효율 신경 처리기를 시장에 빠르게 출시해야 합니다.
  

배포 모드별로 신경 처리기 시장은 엣지 장치 및 클라우드 데이터센터로 구분됩니다. 클라우드 데이터센터 세그먼트는 64.6%의 최고 시장 점유율을 차지하며, 전망 기간 동안 연평균 24.7% 성장할 것으로 예상됩니다.

• 2024년 클라우드 데이터센터 시장은 18억 달러 규모입니다. 대부분의 신경 처리기는 클라우드 데이터센터에 배포되고 있습니다. 기업, 하이퍼스케일러, AI 연구소가 딥러닝을 통해 increasingly 복잡한 모델을 처리하기 위해 확장 가능한 고성능 컴퓨팅 인프라를 요구함에 따라, 신경 처리기를 클라우드 환경에 배포하는 것이 합리적입니다. 클라우드에 중앙 집중화된 컴퓨팅 인프라와 탄력적인 데이터센터 운영을 통해 조직은 대형 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 모델, 또는 추천 엔진을 학습하기 위해 신경 처리기, 특히 NPU 및 AI 최적화 GPU를 필요에 따라 사용할 수 있습니다.
  
• 인프라 벤더와 NPU 디자이너는 클라우드에서 서버급 신경 처리기의 에너지 효율성, 열 설계, 메모리 대역폭을 최적화해야 합니다. CSP는 AI 프로그래밍 프레임워크 및 오픈소스 커뮤니티와 협력하여 클라우드 기반 인프라에서 다양한 워크로드 호환성과 다중 노드 학습 및 추론 배포 시의 지연 시간을 줄여야 합니다.
  
• 엣지 디바이스 시장은 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 26%로 성장할 것으로 예상됩니다. 엣지 디바이스는 실시간 추론, 낮은 지연 시간, 데이터 프라이버시가 필요한 응용 분야(자율 주행 차량, 스마트 감시, 헬스케어 모니터링, 산업 자동화 등)에서 신경 처리기 공간에서 배포 모드로 광범위하게 채택되고 있습니다. 이러한 장치는 데이터 발생 지점에서 신경 처리를 수행하며, 배터리 수명 최적화 기능이 탑재되어 클라우드 연결 시간을 줄이고 의사 결정 속도를 높입니다.
  
• 제품 제조업체는 엣지 추론을 위한 전문 도구 키트, 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 플랫폼, 사전 학습 모델을 활용해야 합니다. IoT 디바이스 제조업체, 통신 서비스 제공업체, 특정 수직 분야의 OEM과 긴밀히 협력함으로써, 마이크로 웨어러블 디바이스, 드론, 원격 모니터링 등 제약 환경에서 신경 처리기의 보급을 촉진할 수 있습니다.
  

처리 정밀도에 따라 신경 처리기 시장은 32비트, 16비트, 8비트 및 그 이하로 구분됩니다. 16비트 세그먼트는 43.2%의 시장 점유율을 차지하며, 8비트 및 그 이하 세그먼트는 24.9%의 연평균 성장률로 가장 빠르게 성장하는 세그먼트입니다.

• 16비트 시장은 2024년에 12억 달러의 규모로 평가됩니다. 신경 처리기 분야의 주요 발전으로 인해 16비트 처리 정밀도가 재검토되고 있으며, 이는 계산 능력과 모델 정확도 간의 균형(또는 "스윗 스팟")을 제공합니다. 특히 전통적인 음성 인식, 제스처 제어, 모바일 추론과 같은 사례에서 16비트 정밀도는 8비트 형식보다 더 높은 수치적 충실성을 유지하며, 양자화 손실이 문제가 되는 모든 맥락에서 적합합니다. 16비트 형식은 엣지 AI 솔루션 및 엣지 추론 분야의 실시간 분석에서 선호되는 옵션으로 자리잡고 있으며, 32비트 정밀도는 사용 사례가 제한적이지만 더 높은 대역폭을 필요로 합니다.
  
• 벤더들은 16비트 옵션에 대한 강력한 컴파일러 지원, 16비트 모델 최적화를 위한 학습 도구 키트, AI 프레임워크와의 협력적 상호 운용성을 유지해야 합니다(따라서 TensorFlow Lite 및 PyTorch Mobile 등과 같은 Cadence를 지원). 그러나 구조가 유지된다면, 자연스러운 16비트 기본값으로 전환하면 중간 복잡도의 AI 모델링에 다양한 사용 사례가 적용될 수 있으며, 특히 임베디드 및 소비자 전자 제품에 적합합니다.
  
• 8비트 및 그 이하 시장은 2034년까지 24.9%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 신경 처리기 시장에서 8비트 이하 처리 정밀도 또는 부동 소수점 대신 감소된 정밀도(예: 4비트 이진)를 기반으로 계산하는 모델은 초저전력 인공지능(AI) 응용 분야(키워드 스포팅, 웨이크 워드 감지, 스마트 홈 디바이스 및 인터넷 연결 IoT 디바이스에서 비전 기반 객체 분류 등)에서 포화된 응용 분야로 계속 침투하고 있습니다. 감소된 정밀도는 메모리 대역폭과 계산 부담을 줄여 배터리 구동 장치에서 전력 예산이 제한된 경우에도 장치에서 추론이 가능합니다.
  
• 제조업체는 적응형 양자화 도구 체인, 엣지 배포를 위한 좁은 아키텍처 모델(예: MobileNet 및 TinyML), 모델 실행 시 하위 8비트 경로와 일치하는 공동 설계 소프트웨어 프레임워크를 찾아야 합니다. 이러한 움직임은 AI 배포 시장이 엣지 AI로 확장되는 것을 예상하면서, 웨어러블, 스마트 센서, 소비자 전자 제품과 같은 분야에서 비용, 에너지 소비, 폼 팩터가 설계 고려 사항을 주도하는 분야에서 벤더들을 준비시킬 것입니다.
  

애플리케이션별로 시장은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 예측 분석, 음성 인식 및 기타로 나뉩니다. 컴퓨터 비전 세그먼트는 32.3%의 최고 시장 점유율을 차지하고 있습니다.

• 컴퓨터 비전 시장은 2024년에 7500만 달러의 가치를 기록하고 있습니다. 자율 주행차, 감시, 산업 자동화, 소비자 전자제품 등 분야에서의 실시간 인식에 대한 중요성으로 인해 컴퓨터 비전은 신경 처리기 생태계에서 주요 사용 사례가 되고 있습니다. 신경 처리기는 고정밀, 고속 딥러닝 이미지 분류, 객체 감지 및 세분화 방법을 활용하여 기계가 시각 데이터를 이해하는 데 기여하고 있습니다.
  
• 벤더들은 광범위한 배포 요구 사항, 클라우드 연결 스마트 카메라부터 완전히 엣지 배포된 로봇까지에 맞춰 칩 내 메모리 계층 개선, 데이터플로우 아키텍처 최적화, 프로그래머블 추론 엔진에 대한 투자를 강조해야 합니다. 비전 AI 개발자와 제휴하고 컴퓨터 비전 SDK를 출시하면 생태계를 보완하고 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
  
• 자연어 처리(NLP) 시장은 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 25.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 자연어 처리(NLP)는 실시간, 장치 내 자연어 이해 수요가 채팅봇, 가상 비서, 고객 지원 자동화, 기업 AI 시스템 등 다양한 애플리케이션에서 증가함에 따라 신경 처리기 분야에서 주요 애플리케이션 영역으로 남아 있습니다. 감정 분석, 언어 번역, 요약, 질문 응답과 같은 NLP 사용 사례는 또한 매우 계산 집약적이므로, 별도의 신경 가속에 특히 적합합니다.
  
• 칩 벤더들이 시장에서 경쟁력을 유지하려면 저전력 추론 지원, 관리되는 시퀀스 길이(토큰 희소성 최적화 능력 포함), 오픈소스 NLP 프레임워크 개발자와 제휴(자체 언어 모델 컴파일러 툴체인 확장), 사전 최적화된 NLP 라이브러리 지원 등 기업, 엣지 장치, 저지연 및 다국어 애플리케이션의 빠르게 변화하는 요구 사항에 대응해야 합니다.
  

종말 산업별로 신경 처리기 시장은 소비자 전자제품, 자동차, 의료, 로봇 및 드론, 산업 자동화, 국방 및 항공우주, 기타로 나뉩니다. 자동차 세그먼트는 전망 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 28.4%로 가장 빠르게 성장하는 세그먼트입니다.

• 소비자 전자제품 시장은 2024년에 1억 7100만 달러의 가치를 기록하고 있습니다. 소비자 전자제품은 신경 처리기에 대한 가장 큰 및 가장 역동적인 최종 사용 시장 중 하나로 자리매김하고 있습니다. 스마트폰, 태블릿, 텔레비전, AR/VR 헤드셋, 웨어러블 등 모바일 제품에 대한 더 빠른, 더 지능적이고 직관적인 소비자 전자제품 수요가 증가하고 있습니다. 실시간 이미지 향상, 음성 인식, 얼굴 인증, 장치 내 AI 비서와 같은 간단한 및 빠른 작업에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 신경 처리 단위(NPU)는 이러한 장치에 통합되어 사용자 경험을 향상시키고 있습니다. 
  
• 제조업체는 면적 효율적인 칩 아키텍처 혁신, 5G 모뎀 처리, 고급 패키징을 통해 컴팩트한 제품을 개발해야 합니다. 빠른 이동은 소비자 브랜드 및 OEM과의 관계에 달려 있습니다. AI SDK 및 엣지 ML 도구를 설치하고 개발자 채택을 확보해야 하며, 모든 AI 모델이 장치에서 실행될 수 있도록 해야 하며, 건강한 생태계를 구축해야 합니다.
  
• 자동차 시장은 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 28.4%로 성장할 것으로 예상됩니다. 자동차 산업은 고급 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율 주행 기능 및 차량 내 엔터테인먼트 시스템을 위해 신경 처리 장치(NPU)를 적극적으로 채택하고 있습니다. 차량이 소프트웨어 및 AI 기반으로 진화함에 따라, NPU는 실시간으로 다양한 센서(카메라, LiDAR, 레이더, 초음파 등)에서 수집된 대량의 센서 데이터를 처리하는 데 필수적입니다. 이는 객체 감지, 차선 변경, 예측 유지보수 등 다양한 기능을 가능하게 합니다.
  
• 칩 공급업체와 1차 공급업체는 자동차 전용 도구 체인, ML 컴파일러 및 시뮬레이션 플랫폼이 필요할 것입니다. 공급업체는 또한 OEM과 협력하여 NPU를 중앙 컴퓨팅 및 존 설계에 통합해야 합니다. 연결형 차량 및 자율 주행 차량 표준을 충족하기 위해 오버더에어(OTA) 지원 및 AI 모델의 하드웨어 암호화가 필요할 것입니다.

북미 신경 처리 장치 시장은 2024년 시장 점유율 27.2%를 차지했으며, 클라우드 데이터 센터에서의 AI 채택 가속화, 자동차 및 소비자 전자 제품에서의 엣지 AI 통합 강화, 기업 및 산업 자동화용 고성능 에너지 효율형 신경 처리 장치에 대한 투자 증가로 인해 연평균 성장률 24.8%로 성장하고 있습니다.

• 미국 신경 처리 장치 시장은 2024년 USD 623.6백만 달러 규모로 평가되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 소비자 전자, 자율 주행 차량, 국방 등 산업에서의 AI 워크로드 증가로 인해 미국에서 신경 처리 장치 수요가 증가하고 있습니다. 반도체 산업 협회(SIA)에 따르면, 전 세계 반도체 판매의 46%가 미국에서 발생하며, 미국은 AI 지향 칩 설계의 혁신 중심지입니다. 마찬가지로, NVIDIA, Intel, AMD 등 기업의 신경 처리 장치 분야에 대한 대규모 투자가 엣지 장치 및 하이퍼스케일 데이터 센터에서의 신경 처리 장치 수요를 급증시킬 것입니다.
  
• 미국 신경 처리 장치 시장에서 경쟁하려는 신경 처리 장치 제조업체의 첫 번째 우선순위는 CHIPS 및 과학법에 따라 반도체 제조 현지화를 우선시하는 것입니다. 이 법은 반도체 제조가 아닌 단순한 제조에 초점을 맞추기 위한 것입니다. 두 번째로, 제조업체는 성능과 에너지 사용에 중점을 둔 고급 패키징 및 이종 통합에 투자해야 합니다. 세 번째로, 미국 클라우드 서비스 제공업체, 자동차 OEM, 국방 계약업체와의 전략적 파트너십을 통해 미국 수요에 대한 높은 가시성을 확보할 수 있습니다.
  
• 캐나다 신경 처리 장치 시장은 2024년 USD 171백만 달러 규모로 평가되었습니다. 캐나다 시장은 스마트 시티, 자율 주행 차량, 핀테크 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 AI 및 머신러닝 채택이 확대되면서 성장하고 있습니다. 연방 및 주 정부 AI 이니셔티브 - 캐나다 AI 전략 및 벡터 연구소, MILA 등 주요 연구 기관과의 근접성 -는 혁신 지향적인 환경을 조성하여 실시간 의사 결정 및 모델 추론을 가능하게 하는 엣지 및 클라우드 기반 신경 처리 장치 수요를 창출하고 있습니다.
  
• 이 기회를 극대화하기 위해 NPU 개발업체와 솔루션 제공업체는 캐나다의 윤리적 AI 강조 및 데이터 프라이버시 규제/최선 사례에 부합하는 에너지 효율형 NPU를 개발해야 합니다. 이는 분산 학습 및 장치 내 처리에 적합해야 합니다.캐나다 대학, AI 스타트업 및 클라우드 제공업체와 협력하면 유망한 공공 부문 계약과 기업 사용 사례로 이어질 수 있습니다. 현지 설계 및 제조 또는 북미 팹 설치도 글로벌 공급망의 문제와 한계를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며, 기술 주권에 대한 민족주의적 소비자 감정에 부합합니다.
  

유럽의 신경 처리기 시장 규모는 2024년 20.5%를 차지했으며, 23.5%의 연평균 성장률로 성장하고 있습니다. 이는 AI 연구 확대, 반도체 혁신 강화, 자동차, 산업 자동화, 의료 분야에서의 신경 처리기 배치 증가와 엄격한 데이터 프라이버시 및 에너지 효율성 규제와 일치합니다.

• 독일 신경 처리기 시장은 2034년까지 24.5%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 독일의 신경 처리기 시장은 산업 자동화, 자동차 혁신, AI 기반 연구 개발 분야에서 강력한 역량을 바탕으로 큰 성장을 경험하고 있습니다. "AI Made in Germany"와 같은 인기 프로그램과 공공 부문 Industry 4.0에 대한 투자가 고성능 제조, 로봇, 모빌리티 분야에서의 온디바이스 인텔리전스 수요를 증가시키고 있습니다. 주요 OEM과 연구 기관은 실시간 센서 데이터 처리, 예측 유지보수 및 자율 시스템 제어를 위해 NPU에 투자하고 있습니다. 또한, GDPR 하의 엄격한 데이터 프라이버시 규정을 준수해야 합니다.
  
• 독일 산업을 타겟으로 하는 신경 처리기 제조업체는 산업 및 자동차 환경에서의 엣지 추론을 위해 설계된 안전 준수(구매 및 사용 모두) 및 전력 효율적인 칩 개발에 집중해야 합니다. 유럽 표준(예: 자동차 기능 안전 ISO 26262)과 호환되는 신경 처리기와 Tier-1 공급업체 및 AI 친화적 연구 기관과의 기술 제휴를 통해 기회가 증가할 것입니다. 이는 혁신 가치를 장기간 채택하는 독일의 엔지니어링 문화에 부합합니다.
  
• 영국의 신경 처리기 시장 규모는 2024년 1억 3700만 달러로 평가되었습니다. 의료, 국방, 금융 서비스 분야에서의 AI 배포 강조는 영국 전역에서 신경 처리기 수요와 채택을 가속화시키고 있습니다. 영국 정부 주도 AI 전략, 사회 공익을 위한 AI 응용 프로그램, 영국 기반 AI 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자 증가 등이 고성능 워크로드(예: NLP, 컴퓨터 비전, 엣지 추론)를 처리할 수 있는 효율적이고 에너지 효율적인 신경 처리기 수요를 증가시키고 있습니다. 의료 분야에서의 AI 혁명은 스마트 의료 인프라 확대와 적용 사이버 보안 혁신 증가와 결합되어 있습니다.
  
• 영국의 신경 처리기 시장 조건을 활용하기 위해서는 개발자는 NHS Digital 표준과 같은 영국 특화 규제 환경과 일치하는 전략을 수립해야 합니다. 인프라, 보안 AI 칩셋 및 저지연 엣지 솔루션의 공급망 평가와 영국 AI 연구 허브와의 제휴, 공공-민간 협력을 통해 영국 정부 지원 하의 AI 개발에 대한 지역 신뢰와 인지도를 구축해야 합니다.
  

아시아 태평양 지역은 신경 처리기 시장에서 가장 빠르게 성장하고 있으며, 전망 기간 동안 25.5%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 중국, 인도, 동남아시아를 포함한 신흥 경제국에서의 급속한 도시화, AI 기반 소비자 전자 제품 수요 증가, 5G 인프라 확대, 데이터 센터, 자율 주행차, 스마트 제조에 대한 투자 증가에 의해 주도됩니다.

• 중국의 신경 처리기 시장은 2034년까지 49억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 중국 신경 처리기 산업은 "신세대 인공지능 개발 계획"을 통해 AI 개발을 위한 정부의 강력한 지원을 받으며 성장하고 있습니다. 또한 스마트 시티 개발에 대한 투자 확대와 강력한 소비자 전자 제품 시장이 성장 동력으로 작용하고 있습니다. 화웨이, 알리바바, 바이두 등 국내 기업들은 맞춤형 언어 모델, 자율주행, 얼굴 인식 애플리케이션에 최적화된 AI 가속기를 개발하고 있어 신경 처리기에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
  
• 이 환경에서 경쟁하기 위해서는 신경 처리기 제조업체는 중국어 NLP를 위한 하드웨어-소프트웨어 최적화를 현지화하고, 사이버 보안 및 데이터 현지화와 관련된 중국 법률을 준수하며, 모바일 및 감시 애플리케이션을 위한 전력 최적화를 설계해야 합니다. 제조업체는 반도체 및 국가의 반도체 산업 자립화 목표에 투자한 국가 지원 조직과의 전략적 파트너십을 통해 현지 공장에서 더 큰 시장 접근성을 얻을 수 있을 것입니다.
  
• 일본 시장은 2034년까지 1억 3천만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 일본 신경 처리기 시장은 로봇, 자율 시스템, 스마트 제조에 대한 국가의 강조를 통해 꾸준히 성장하고 있습니다. 특히 Society 5.0 프로그램과 같은 프로그램에 의해 성장 동력이 제공되고 있습니다. 일본의 고령화 인구는 AI가 구동하는 다양한 의료 솔루션, 특히 장치 내 추론을 제공하는 고효율 신경 처리기가 필요한 고령화 인구의 요구를 창출하고 있습니다. meanwhile, 일본을 선두로 하는 기술 기업인 소니, 르네사스 등도 자동차, 소비자 전자 제품, 산업 로봇 애플리케이션을 지원하기 위한 새로운 세대의 엣지 AI 칩 개발에 주력하고 있습니다.
  
• 이 기회를 활용하기 위해서는 일본 신경 처리기 기업은 초저전력 소모, 신뢰성, 소형 팩터를 고려해야 합니다. 이는 컴팩트한 임베디드 시스템을 지원하기 위함입니다. 또한 일본 자동차 OEM, 의료 기기 제조업체, 산업 자동화 기술과 협력하는 것이 중요합니다. 일본이 수직 통합 및 매우 고품질 시스템을 선호하는 것을 이해하면 이 정밀 기반 시장에서 채택이 촉진될 것입니다.
  

라틴 아메리카 신경 처리기 시장은 2024년에 9.3%의 시장 점유율을 차지했으며, 20.9%의 연평균 성장률로 성장하고 있습니다. 이는 의료 및 농업 분야에서의 AI 채택 증가, 스마트폰 보급 확대, 디지털 전환을 위한 정부의 지원, 지능형 엣지 장치 및 에너지 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있습니다.

중동 및 아프리카 신경 처리기 시장은 2024년에 8%의 시장 점유율을 차지했으며, 24.4%의 연평균 성장률로 성장하고 있습니다. 이는 디지털 인프라 확대, AI 및 스마트 시티 이니셔티브에 대한 투자 확대, 감시 및 산업 자동화에서의 엣지 컴퓨팅 수요 증가, 도시 중심지의 AI 기반 소비자 전자 제품 채택 확대 등에 의해 주도되고 있습니다.

• 남아프리카의 신경 처리기 시장은 2034년까지 2억 4천만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 남아프리카의 신경 처리기 산업은 디지털 전환, AI 연구, 스마트 인프라 구축을 지속적으로 추구함에 따라 점차 성장하고 있습니다. 금융 기술, 의료, 감시 분야에서 엣지-AI 및 장치 내 지능이 더 나은 데이터 프라이버시 및 의사 결정 능력을 제공함에 따라 수요가 증가하고 있습니다.
  
• 대학과 테크 허브는 실시간 로봇 및 스마트 진단 처리용 AI 가속기 및 임베디드 NPU를 연구하고 있습니다. 정부 주도 혁신 프로그램과 공공-민간 협력은 지역 AI 역량을 키우는 데 기여하고 있습니다.
  

신경 처리기 시장 점유율

• 신경 처리기 산업은 매우 경쟁적이며, NVIDIA, Intel, AMD, Qualcomm, Google, Samsung Electronics 등 6개사가 2024년 시장 점유율의 66%를 차지하고 있습니다. 이들은 AI 가속 스택, 독점 칩 아키텍처에 대한 연구 개발 투자, 하드웨어-소프트웨어 생태계로 인해 신경 처리기 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있습니다. 하드웨어에서 소프트웨어 스택까지 통합하는 능력은 글로벌 개발자 커뮤니티와 확립된 AI 개발 도구를 제공할 수 있게 합니다. 이러한 요인은 진입 장벽을 높이고, 엣지 AI, 데이터 센터 가속화, 생성 워크로드에 대한 산업의 헌신, 성능 벤치마크, 확장성, 생태계 잠금에 대한 공통된 관심사는 NRFI 시장에서 선두주자로서의 그들의 위치를 더욱 공고히 합니다.
  
• NVIDIA는 2024년 신경 처리기 시장 점유율의 17%를 차지했으며, 이는 CUDA 및 TensorRT 플랫폼의 시장 선두, AI 프레임워크와의 깊은 통합, GPU 및 NPU 아키텍처 혁신의 지속적인 속도에서 비롯되었습니다. NVIDIA의 전략적 우위는 가속 컴퓨팅, AI 슈퍼컴퓨팅, DGX 및 Grace Hopper와 같은 플랫폼에 대한 전사적 헌신, 딥러닝, 고처리량 추론, 대규모 언어 모델에 최적화된 하드웨어-소프트웨어 생태계에 있습니다. NVIDIA의 추론 리더십은 데이터 센터, 자율 시스템, 기업 AI 워크로드에서의 사용을 통해 입증됩니다.
  
• Intel은 2024년 글로벌 신경 처리기 시장 점유율의 14%를 차지했으며, 이는 AI 기능이 통합된 프로세서(코어 울트라 및 제온에 통합된 NPU) 라인업이 확대된 결과입니다. 회사는 엣지 및 기업 AI 워크로드에서 호환성과 성능을 극대화하기 위해 OpenVINO 툴킷과 oneAPI 프레임워크를 지속적으로 홍보하고 있습니다. 하이브리드 아키텍처, 온-디바이스 추론 가속화, 소프트웨어 및 클라우드 공급업체와의 파트너십에 대한 투자 등은 클라이언트 컴퓨팅 및 임베디드 AI 워크로드에서 그 위치를 강화하고 있습니다.
  
• AMD는 13%의 시장 점유율을 차지했으며, 이는 고성능 칩릿 기반 아키텍처와 AI 워크로드에 중점을 둔 GPU 가속기에 기인합니다. 회사의 현재 제품에는 게임, 데이터 센터, 엣지 분야를 타겟으로 한 라이젠 및 EPYC 시리즈에 AI 추론 기능이 포함되어 있습니다.
  AMD의 Xilinx 인수는 적응형 컴퓨팅 및 임베디드 시스템 분야로 AI 기반을 더욱 확장할 수 있게 해주었으며, 유연한 배포 모델과 전력-성능 효율성의 확장이라는 추가적인 이점을 제공했습니다.
  
• Qualcomm은 Snapdragon 칩셋에 통합된 Hexagon NPU를 통해 항상 작동하는 AI 서브시스템을 지원하는 모바일 AI 분야에서 강력한 위치를 차지하며, 글로벌 신경 처리기 시장 점유율 10%를 차지했습니다. Qualcomm의 AI 엔진은 실시간 스마트폰, XR 장치 및 자동차 생태계에서 음성, 시각, 언어 처리 기능을 제공하며, Android 및 자동차 애플리케이션을 위한 OEM 파트너들은 규모 확대에 기여하고 있습니다. Qualcomm의 주요 차별화 요소는 엣지 인텔리전스 워크플로우를 위한 전력 효율적인 AI 가속화입니다.
  
• Google은 2024년 글로벌 신경 처리기 시장 점유율 7%를 차지했으며, 이는 자체 Tensor Processing Units(TPU)와 Google Tensor SoC에 기인합니다. 이 칩들은 Pixel 기기에서 AI 경험을 제공하고 데이터 센터에서 대규모 학습 워크로드를 실행합니다. Google의 Android, Search, Cloud에서의 AI 활용은 최적화된 소프트웨어 및 하드웨어 개발을 가능하게 합니다. Google은 TensorFlow와 같은 오픈소스 개발 소프트웨어 및 대규모 생성형 AI 모델을 통해 소비자 및 기업 제품 분야에서 리더십을 유지하고 있습니다.
  
• 삼성전자는 2024년 글로벌 신경 처리기 시장 점유율 약 5%를 차지했으며, 이는 내장형 Neural Processing Units를 탑재한 Exynos 칩셋에 기인합니다. 이 NPU들은 갤럭시 플래그십 기기에서 얼굴 인식, 카메라 장면 해석, 언어 번역과 같은 실시간 작업을 효율적으로 수행합니다. 삼성전자는 반도체부터 스마트폰까지 수직 통합되어 있으며, 이는 하드웨어-소프트웨어 통합에 유리합니다. 삼성은 모바일, 자동차, IoT 애플리케이션 분야에서 차세대 AI 칩 개발에 주력하고 있으며, AI 프레임워크 파트너십을 통해 엣지 AI 분야에서 경쟁력을 강화하고 있습니다.
  

신경 처리기 시장 기업

신경 처리기 산업에서 활동하는 주요 기업 목록:

• NVIDIA
• Intel
• AMD
• Qualcomm
• Google
• Samsung Electronics
• MediaTek
• Amazon (AWS Inferentia & Trainium)
• Graphcore
• Cerebras Systems
• Tenstorrent
• Hailo
• Syntiant
• ARM
• IBM
  
• NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Google LLC, Qualcomm Technologies Inc., Samsung Electronics는 리더 기업입니다. 이들은 혁신과 대규모 배포, 잘 설계된 하드웨어와 소프트웨어의 시너지로 인해 상당한 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 이 다섯 기업은 수직 통합, 자원 및 투자, 잘 자금 조달된 R&D, 각 지역별 개발자 네트워크와 생태계의 도움을 받아, 엣지 및 클라우드 AI 수요가 꾸준히 증가함에 따라 지속적인 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
  
• 신경 처리기 분야에서 MediaTek, Amazon(AWS Inferentia & Trainium)은 현재 도전자 카테고리에 속합니다. 각 기업은 AI에 특화된 워크로드를 해결하고 차별화된 아키텍처를 구현함으로써 시장 점유율을 확보하려 노력하고 있습니다. 에너지 효율성, 확장성, 생태계 간 상호 운용성, 그리고 적절한 경우 칩릿 아키텍처를 구현함으로써 AMD, Amazon, ARM은 도전자 기업과 리더 기업 간의 격차를 좁히고 있으며, 클라우드, 엣지, 임베디드 AI 소비 확대를 확대하고 있습니다.
  
• Graphcore, Cerebras Systems, Tenstorrent 및 IBM은 신경 처리기 시장에서 후발 주자입니다. 이들은 각각의 비즈니스 모델을 통해 고성능 AI 프로세서 하드웨어를 제공하며, 선도적인 연구 및 기업 실험에 좋은 가시성을 확보하고 있습니다. 각 회사의 접근 방식은 하드웨어 분야에서 혁신적이고 높은 성능을 제공하지만, 하드웨어 규모와 기능, 특화된 고객 기반, 그리고 완전한 스택과 상업적 규모를 갖춘 대기업과의 비교에서 상대적으로 작은 시장 인지도를 차지하고 있습니다.
  
• Hailo, Syntiant 및 ARM은 신경 처리기 분야에서 특정 사용 사례와 성능 프로파일에 집중하는 니치 플레이어입니다. Hailo는 스마트 카메라, 산업 자동화 및 자동차 응용 분야의 저전력 환경에서 작동하는 효율적인 엣지 AI 칩을 설계합니다. Syntiant은 웨어러블, 이어버드 및 IoT 기기에서 항상 켜진 음성 및 오디오 처리에 집중하며, 지연 시간과 에너지 프로파일이 중요한 고려 사항입니다. MediaTek은 모바일 SoC의 강점을 활용하여 저가 시장용 중저가 스마이폰에 NPU를 추가하고 있습니다. 이러한 회사는 특정 요구 사항에 맞춘 솔루션을 제공하며, 동시에 솔루션을 작고 효율적이면서 쉽게 통합할 수 있도록 노력하고 있습니다.
  

신경 처리기 산업 뉴스

• 2024년 4월, Syntiant는 Core 3 아키텍처를 기반으로 한 NDP250 신경 결정 프로세서를 출시했습니다. 이전 모델 대비 5배 높은 텐서 출력(30 GOPS 이상)을 제공하며, 마이크로와트에서 밀리와트 범위의 전력에서 작동하는 다양한 저전력 응용 분야를 지원합니다. 주요 기능에는 Arm Cortex-M0 코어, HiFi 3 DSP, 다중 신경망 지원(CNNs, RNNs, LSTM, GRU), 견고한 센서 I/O 인터페이스 등이 포함되며, 컴팩트한 eWLB 패키지로 제공됩니다. SDK 및 학습 도구와 함께 제공되며, 항상 켜진 비전 기능의 경우 30 mW 미만의 초저전력 소모로 배터리 수명을 연장하고 지연 시간을 줄이며 클라우드 비용을 절감하며 프라이버시를 강화합니다.
  
• 2025년 5월, Cadence는 Tensilica NeuroEdge 130 AI 코프로세서를 출시했습니다. 이는 NPU와 함께 작동하며, 자동차, 소비자, 산업, 모바일 SoC에서 현대적인 "물리 AI" 네트워크를 실행할 수 있도록 설계되었습니다. Tensilica Vision DSP 계열을 기반으로 하며, 이전 세대 대비 30% 이상의 영역 절약과 20% 이상의 동적 전력 소비 감소 효과를 제공합니다. VLIW-SIMD 아키텍처는 비-MAC 작업(예: ReLU, 시그모이드, 탄젠트)을 오프로드 처리하며, AI 컨트롤러 및 효율적인 코프로세서 역할을 합니다. Cadence Neo NPU 및 타사 IP와의 확장 가능한 호환성을 제공하며, TVM 스택을 기반으로 한 통합 NeuroWeave SDK와 독립형 AI 라이브러리가 포함되어 있습니다.
  

신경 처리기 시장 조사 보고서는 2021년~2034년까지의 수익(USD 십억)을 추정 및 예측하는 산업에 대한 심층적인 분석을 포함합니다:

시장, 유형별

• 애플리케이션 특화 집적 회로(ASICs)
• 그래픽 처리 장치(GPUs)
• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
• 신경 처리 장치(NPUs)
• 디지털 신호 처리기(DSPs)

시장, 기술 노드별

• 16nm 이상
• 10nm~16nm
• 10nm 미만

시장, 배포 모드별

• 엣지 장치
• 클라우드 데이터 센터

시장, 처리 정밀도별

• 32비트
• 16비트
• 8비트 및 그 이하

시장, 응용 분야별

• 자연어 처리(NLP)
• 컴퓨터 비전
• 예측 분석
• 음성 인식
• 기타

시장, 최종 사용 산업별

• 소비자 전자제품
  • 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)
  • 그래픽 처리 장치(GPUs)
  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
  • 뉴럴 처리 장치(NPUs)
  • 디지털 신호 처리기(DSPs)
• 자동차
  • 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)
  • 그래픽 처리 장치(GPUs)
  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
  • 뉴럴 처리 장치(NPUs)
  • 디지털 신호 처리기(DSPs)
• 의료
  • 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)
  • 그래픽 처리 장치(GPUs)
  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
  • 뉴럴 처리 장치(NPUs)
  • 디지털 신호 처리기(DSPs)
• 로봇 및 드론
  • 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)
  • 그래픽 처리 장치(GPUs)
  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
  • 뉴럴 처리 장치(NPUs)
  • 디지털 신호 처리기(DSPs)
• 산업 자동화
  • 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)
  • 그래픽 처리 장치(GPUs)
  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
  • 뉴럴 처리 장치(NPUs)
  • 디지털 신호 처리기(DSPs)
• 국방 및 항공우주
  • 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)
  • 그래픽 처리 장치(GPUs)
  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)
  • 뉴럴 처리 장치(NPUs)
  • 디지털 신호 처리기(DSPs)
• 기타

다음 지역 및 국가에 대한 정보는 다음과 같습니다:

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 기타 유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 대한민국
  • 기타 APAC
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 기타
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트
  • 남아프리카
  • 기타 MEA