트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 규모 - 칩 유형별, 성능 등급별, 메모리별, 응용 분야별, 최종 사용자별 - 글로벌 전망, 2025-2034

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 규모

2024년 글로벌 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 443억 달러 규모로 평가되었습니다. 이 시장은 2025년 530억 달러에서 2034년 2782억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 전망 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 20.2%에 달할 것으로 Global Market Insights Inc.의 최신 보고서에 따르면.

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 트랜스포머 기반 모델과 대형 언어 모델(LLM)을 가속화할 수 있는 전문 하드웨어 수요가 증가하면서 성장세에 있습니다. 이 칩의 수요는 처리량, 저지연, 에너지 효율을 우선시하는 AI 학습 및 추론 환경에서 빠르게 증가하고 있습니다. 도메인 특화 아키텍처로 전환하면서 트랜스포머 최적화 컴퓨팅 유닛, 고대역폭 메모리, 최적화된 인터커넥트를 채택하는 추세로, 이는 차세대 AI 사용 사례에서 이 칩의 채택을 촉진하고 있습니다.

예를 들어, 인텔의 Gaudi 3 AI 가속기는 트랜스포머 기반 워크로드를 위해 특별히 설계되었으며, 128GB의 HBM2e 메모리와 3.7TB/s의 메모리 대역폭을 갖추고 있어 대형 언어 모델을 더 빠르게 학습하고 추론 지연 시간을 낮출 수 있습니다. 이 기능은 클라우드 기반 AI 데이터 센터와 기업 AI 플랫폼에서의 채택을 지속적으로 촉진하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅, 자율 시스템, 엣지 AI 등 산업 분야는 실시간 분석, 생성형 AI, 멀티모달 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 트랜스포머 최적화 칩을 빠르게 채택하고 있습니다. 예를 들어, NVIDIA의 H100 Tensor Core GPU는 트랜스포머에 특화된 최적화를 개발했으며, 효율적인 셀프 어텐션 연산과 메모리 계층 개선을 통해 기업이 대형 트랜스포머 모델을 더 빠른 처리 속도와 적은 에너지로 배포할 수 있도록 지원합니다.

이 성장에는 도메인 특화 가속기와 칩릿 통합 전략의 등장이 기여하고 있습니다. 이 전략은 여러 다이와 고속 인터커넥트를 결합하여 트랜스포머 성능을 효율적으로 확장합니다. 실제로 스타트업인 Etched.ai Inc.는 2024년에 트랜스포머 전용 ASIC인 Sohu를 개발 중이며, 이는 트랜스포머 워크로드에 특화된 추론을 위한 고도로 전문화된 하드웨어로의 전환을 보여줍니다. 새로운 패키징 및 메모리 계층 개선이 시장 전체를 저지연 및 고밀도로 전환시켜 컴퓨팅 유닛과 가까운 거리에서 더 빠른 트랜스포머 실행이 가능하도록 하고 있습니다.

예를 들어, 인텔의 Gaudi 3은 멀티 다이 HBM 메모리 스택과 혁신적인 칩릿 인터커넥트 기술을 결합하여 대규모 트랜스포머 학습 및 추론을 안정적으로 수행할 수 있도록 지원하며, 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화가 더 나은 트랜스포머와 낮은 운영 비용을 가능하게 한다는 것을 보여줍니다.

이러한 발전은 고성능 클라우드, 엣지 AI, 분산 컴퓨팅 분야에서 트랜스포머 최적화 AI 칩의 사용 사례를 확장시키고 있으며, 기업, 산업, AI 연구 분야에서의 시장 성장과 확장 가능한 배포를 촉진할 수 있습니다.

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 동향

• 주요 동향 중 하나는 특정 도메인에 특화된 AI 가속기로의 전환으로, 특히 대형 언어 모델과 트랜스포머 아키텍처에 최적화된 칩 하드웨어로의 전환입니다. 기업들은 고대역폭 메모리, 전용 셀프 어텐션 처리 유닛, 저지연 인터커넥트를 결합한 칩을 설계하고 있습니다. 이 추세는 데이터 센터 및 클라우드 기반 AI 시스템의 요구를 충족시키며, 더 빠른 학습, 실시간 추론, 개선된 에너지 효율을 제공할 수 있습니다.
  
• 이러한 기능으로 인해 트랜스포머 최적화 AI 칩은 일반 목적의 AI 가속기뿐만 아니라 고처리량 트랜스포머 워크로드를 관리하는 핵심 하드웨어로도 주목받고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, 자율 시스템, 엣지 AI 산업도 저지연 추론, 멀티모달 AI 애플리케이션, 생성형 사용 사례를 위해 이러한 시스템을 채택하기 시작했습니다. 예를 들어, NVIDIA H100 GPU는 트랜스포머에 대한 최적화를 구현하며, 대규모 언어 모델의 대규모 배포도 가능하게 합니다.
  
• AI 및 엣지 배포 분야에서 이러한 칩들은 특정 트랜스포머 워크로드에서 레거시 GPU의 기능을 대체하기 시작하고 있으며, 이는 고성장 수직 분야의 기술 스택(예: 클라우드 AI 플랫폼, 자율 주행차, 산업 AI)에서의 사용을 상업화하고 있습니다. 또한 칩릿 구성, 메모리 계층, 멀티 다이 패키지 등 별도의 트렌드도 있으며, 이는 더 높은 처리량, 더 낮은 지연 시간, 향상된 열 효율성을 제공할 수 있습니다. 후자의 예로는 Intel Gaudi 3 가속기가 있으며, 이는 멀티 다이 HBM(고대역폭 메모리) 스택과 칩릿 인터커넥트를 사용하여 더 높은 메모리 대역폭과 트랜스포머 성능을 달성합니다.
  
• 이러한 변화가 확장되고 성숙화되면서 전력 효율성과 컴퓨팅 밀도가 개선되어 트랜스포머 최적화 칩이 엣지 연결 장치, 분산 AI 시스템, 고성능 데이터 센터에 걸쳐 확장될 수 있습니다. 특히 실시간 분석, 생성형 AI 및 대규모 언어 모델의 추론과 같은 AI 워크로드에서 실시간 배포가 증가하고 있습니다. 예를 들어, Google의 TPU v5는 메모리 개선 및 시스틱 배열 구성으로 트랜스포머 워크로드를 효율적으로 확장합니다.
  
• 이러한 칩들은 고대역폭, 저지연, 에너지 효율적인 트랜스포머 워크로드 실행으로 엣지, 클라우드, 분산 컴퓨팅에서 다음 세대의 AI 애플리케이션을 주도하고 있습니다. 이 트렌드는 트랜스포머 최적화 AI 하드웨어의 주목할 만한 시장 규모를 확장시키고 AI 기반 컴퓨팅 아키텍처에서 중요한 역할을 하는 기반을 마련합니다.
  
• 엣지 트랜스포머 배포를 위한 소형 저전력 칩으로의 트렌드가 있는 것으로 보이며, 그 증거로는 저전력 한계, 고메모리 대역폭 및 실시간 추론 등이 있습니다. 예를 들어, Etched.ai와 같은 스타트업은 엣지 및 분산 AI 시스템을 위한 추론 전용 트랜스포머 ASIC을 최적화하여 저전력 전용 하드웨어로의 전환 방향을 강조하고 있습니다.
  

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 분석

칩 유형별로 시장은 신경 처리 장치(NPUs), 그래픽 처리 장치(GPUs), 텐서 처리 장치(TPUs), 애플리케이션 전용 통합 회로(ASICs), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)로 나뉩니다. 그래픽 처리 장치(GPUs)는 2024년 시장 점유율의 32.2%를 차지했습니다.

• 그래픽 처리 장치(GPUs) 세그먼트는 성숙한 생태계, 높은 병렬성, 트랜스포머 기반 워크로드를 가속화하는 능력으로 인해 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. GPUs는 대규모 언어 모델(LLMs)과 기타 트랜스포머 아키텍처의 학습 및 추론에 대한 대규모 처리량을 제공하여 클라우드, 데이터 센터, 기업 AI 배포에 이상적입니다. 그 유연성, 광범위한 소프트웨어 지원, 높은 컴퓨팅 밀도는 클라우드 컴퓨팅, 자율 시스템, 금융, 의료를 포함한 산업에서 채택을 유도하며, GPUs를 트랜스포머 최적화 AI 컴퓨팅의 핵심으로 자리매김하고 있습니다.
  
• 제조업체는 트랜스포머 워크로드를 위해 GPU의 메모리 대역폭, 전력 효율성, AI 전용 명령어 세트를 개선하여 최적화해야 합니다. 클라우드 제공업체, AI 프레임워크 개발자, 데이터 센터 운영자와의 협력은 채택을 촉진하고, 다음 세대 트랜스포머 모델에 대한 확장 가능한 성능을 보장할 수 있습니다.
  
• 신경 처리 장치(NPU) 세그먼트는 22.6%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 시장 내 가장 빠르게 성장하는 분야로, 에지 및 분산 환경에서 트랜스포머 기반 AI에 최적화된 전용 에너지 효율형 하드웨어 수요 증가로 주도됩니다. NPU는 저지연 추론, 컴팩트한 폼 팩터, 고성능 컴퓨팅 효율성을 제공하여, 자율 주행 차량, 로봇, 스마트 기기, 에지 AI 배포를 포함한 실시간 AI 애플리케이션에 이상적입니다. 온디바이스 AI 및 실시간 트랜스포머 추론 채택 증가로 NPU 기술 혁신과 시장 성장이 가속화되고 있습니다.
  
• 제조업체는 에지 및 분산 트랜스포머 워크로드를 지원하기 위해 향상된 셀프 어텐션 컴퓨팅 유닛, 최적화된 메모리 계층, 저전력 작동을 지원하는 NPU 설계에 집중해야 합니다. 모바일, 자동차, IoT 플랫폼과의 통합 투자 및 AI 소프트웨어 개발자와의 파트너십은 새로운 시장 기회 개척과 NPU 세그먼트 성장 가속화에 기여할 것입니다.
  

성능 클래스별로 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 고성능 컴퓨팅(>100 TOPS), 중급 성능(10-100 TOPS), 에지/모바일 성능(1-10 TOPS), 초저전력(<1 TOPS)으로 세분화됩니다. 2024년 고성능 컴퓨팅(>100 TOPS) 세그먼트는 165억 달러의 수익을 기록하며 시장을 주도했습니다.

• 고성능 컴퓨팅(HPC) 세그먼트(>100 TOPS)는 대규모 AI 모델 학습, 대규모 병렬 처리, 초고속 처리량 지원 능력으로 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서 37.2%의 점유율을 차지합니다. HPC급 칩은 트랜스포머 기반 모델이 수십억 개의 매개변수를 요구하는 클라우드 및 기업 AI 데이터 센터에 필수적입니다. 이러한 칩은 빠른 LLM 학습, 대량 배치 추론, 복잡한 멀티모달 AI 애플리케이션을 가능하게 하여 연구 기관, 하이퍼스케일러, 금융, 의료, 과학 컴퓨팅 등 AI 주도 산업에 필수적입니다.
  
• 제조업체는 대규모 AI 워크로드에 대한 성능을 극대화하기 위해 고대역폭 메모리, 고급 인터커넥트, 최적화된 트랜스포머 컴퓨팅 유닛으로 HPC 칩을 강화하고 있습니다. 클라우드 제공업체 및 AI 프레임워크 개발자와의 전략적 제휴는 데이터 센터 환경에서의 채택 및 배포를 강화하고 있습니다.
  
• 에지/모바일 성능 세그먼트(1–10 TOPS)는 자율 주행 차량, 스마트 카메라, AR/VR 기기, 웨어러블 AI 시스템을 포함한 에지 기기, 모바일 플랫폼, IoT 애플리케이션에 트랜스포머 기반 AI 모델이 increasingly 배포됨에 따라 가장 빠르게 성장하는 세그먼트입니다. 에지급 칩은 실시간 트랜스포머 추론이 가능한 컴팩트하고 에너지 효율적인 컴퓨팅 솔루션을 제공하여 저지연 AI를 가능하게 합니다. 온디바이스 인텔리전스, 프라이버시 보호형 AI, 분산 AI 처리 수요 증가로 이 세그먼트의 성장이 촉진되고 있습니다.
  
• 제조업체는 NPU 통합, 최적화된 메모리 계층, 저전력 트랜스포머 가속을 에지급 칩에 집중하고 있습니다. 기기 OEM, AI 소프트웨어 개발자, 통신 제공업체와의 협력은 실시간 AI 경험을 가능하게 하고 에지 트랜스포머 최적화 하드웨어 시장을 확장하는 데 기여하고 있습니다.
  

메모리별로 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 고대역폭 메모리(HBM) 통합, 온칩 SRAM 최적화, 처리-메모리 통합(PIM), 분산 메모리 시스템으로 세분화됩니다. 2024년 고대역폭 메모리(HBM) 통합 세그먼트는 147억 달러의 수익을 기록하며 시장을 주도했습니다.

• 고대역폭 메모리(HBM) 통합 세그먼트는 초고속 메모리 접근과 막대한 대역폭을 제공하여 트랜스포머 기반 모델의 학습 및 추론에 필수적이라는 점에서 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서 33.2%의 최대 점유율을 차지하고 있습니다. HBM 통합은 메모리 병목 현상을 최소화하여 HPC급 GPU 및 AI 가속기가 대규모 언어 모델(LLM), 멀티모달 AI, 실시간 분석을 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다. 기업과 클라우드 제공업체는 HBM 탑재 칩을 활용하여 AI 워크로드를 가속화하고 지연 시간을 줄이며 전체 시스템 성능을 향상시킵니다.
  
• HBM 통합 칩의 고성능 컴퓨팅 환경에서의 확대 배치는 생성형 AI, 과학 연구, 대규모 데이터 처리 분야로의 응용을 확장하고 있습니다. 빠른 행렬 곱셈과 셀프 어텐션 연산을 가능하게 함으로써, 이러한 칩은 멀티모달 추론, 대규모 추천 시스템, 실시간 언어 번역과 같은 고급 AI 기능을 지원합니다.
  
• 메모리 내 처리(PIM) 세그먼트는 21.5%의 연평균 성장률(CAGR)으로 가장 빠르게 성장하고 있으며, 특히 엣지 AI 및 모바일 애플리케이션에서 트랜스포머 추론을 위한 데이터 이동 및 에너지 소모를 줄이기 위한 필요성으로 주도되고 있습니다. PIM 아키텍처는 계산 논리를 메모리 배열 내부에 직접 임베드하여, 낮은 지연 시간, 높은 에너지 효율성, 감소된 열 부하로 실시간 트랜스포머 연산을 가능하게 합니다. 이는 전원 및 공간 제약이 중요한 자율 시스템, 웨어러블 AI 플랫폼, 엣지 분석에 적합합니다.
  
• PIM 채택이 엣지 AI 및 분산 트랜스포머 배포가 증가함에 따라 확장되고 있으며, 이는 장치 내 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 센서 퓨전 애플리케이션을 가능하게 합니다. 메모리와 컴퓨터를 결합함으로써 PIM은 외부 DRAM에 대한 의존도를 줄이고 실시간 의사 결정을 위한 저지연 추론을 가능하게 하여, 산업 자동화, 스마트 인프라, AI 탑재 소비자 전자 제품 분야에서 새로운 사용 사례를 개척하고 있습니다.
  

응용 분야별로 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 대규모 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 트랜스포머(ViT), 멀티모달 AI 시스템, 생성형 AI 애플리케이션 및 기타로 세분화됩니다. 대규모 언어 모델(LLM) 세그먼트는 2024년 121억 달러의 수익을 기록하며 시장을 주도했습니다.

• 대규모 언어 모델(LLM) 세그먼트는 생성형 AI, 자연어 이해, 텍스트 기반 애플리케이션 수요 증가로 인해 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서 27.2%의 최대 점유율을 차지하고 있습니다. 트랜스포머 최적화 칩은 대규모 병렬 처리, 고대역폭 메모리, 저지연 계산 능력을 제공하여, 수십억 개의 매개변수를 가진 LLM의 학습 및 배포에 필수적입니다. 클라우드 AI 플랫폼, 연구 기관, 기업 AI 시스템은 이러한 칩을 활용하여 학습 주기를 가속화하고 에너지 소모를 줄이며 추론 처리량을 최적화하고 있습니다.
  
• LLM은 금융, 의료, 고객 서비스 분야를 포함한 다양한 산업에서 자동 문서 요약, 질문 응답 시스템, 코드 생성과 같은 애플리케이션에 배포되고 있습니다. 대규모 데이터셋을 실시간으로 처리하는 능력은 집중 및 임베딩 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 트랜스포머 최적화 하드웨어에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
  
• 멀티모달 AI 시스템 세그먼트는 23.1%의 연평균 성장률(CAGR)으로 가장 빠르게 성장하고 있으며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 처리할 수 있는 AI 모델의 확장으로 인해 추진되고 있습니다. 멀티모달 워크로드를 위한 트랜스포머 최적화 칩은 고대역폭 메모리, 계산 효율성, 전문 인터커넥트를 제공하여 다양한 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다. 이러한 기능은 실시간 분석, 크로스모달 추론, 생성형 AI를 자율 시스템, 증강 현실, 인터랙티브 AI 애플리케이션에 적용할 수 있게 합니다.
  
• 다양한 산업이 지능형 비서, 자율 로봇, 몰입형 미디어 경험을 위한 멀티모달 AI를 채택함에 따라, 컴팩트하고 에너지 효율적이면서 고처리량의 트랜스포머 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 성장 추세는 엣지 및 데이터 센터에서 크로스 도메인 지능을 제공할 수 있는 통합 AI 솔루션으로의 전환을 강조하며, 전체 시장 기회의 확대를 가져옵니다.

최종 사용별로 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 기술 및 클라우드 서비스, 자동차 및 교통, 의료 및 생명과학, 금융 서비스, 통신, 산업 및 제조, 기타로 세분화됩니다. 기술 및 클라우드 서비스 부문은 2024년 121억 달러의 수익을 기록하며 시장을 주도했습니다.

• 기술 및 클라우드 서비스 부문은 하이퍼스케일 데이터 센터, AI 연구 기관, 기업 클라우드 제공업체가 대규모 트랜스포머 모델을 생성형 AI, 검색 최적화, 추천 시스템에 배포하면서 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장을 주도하고 있습니다. 트랜스포머 최적화 칩은 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 학습하고 추론하기 위해 필요한 계산 밀도, 병렬 처리 능력, 메모리 대역폭을 제공합니다. 클라우드 리더들은 이러한 칩을 활용해 총 소유 비용을 줄이고, AI 서비스 배포를 가속화하며, 대규모 언어 모델 API 및 AI 기반 SaaS 플랫폼과 같은 상용 AI 제품의 확장성을 향상시키고 있습니다.
  
• 트랜스포머 최적화 가속기가 클라우드 인프라에 increasingly 통합되면서, AI 개발자 및 기업이 생산성, 분석, 자동화를 위해 고급 AI 모델을 활용하는 더 넓은 생태계가 지원되고 있습니다. 이 우세는 클라우드 부문의 글로벌 시장 AI 하드웨어 혁신과 대량 채택을 주도하는 핵심 역할을 반영합니다.
  
• 자동차 및 교통 부문은 22.6%의 연평균 성장률(CAGR)으로 가장 빠르게 성장하고 있으며, 이는 자율주행차, 고급 운전자 보조 시스템(ADAS), 차량 내 디지털 플랫폼에 AI 기반 시스템이 통합되면서 추진되고 있습니다. 트랜스포머 최적화 칩은 increasingly 센서 퓨전 데이터 처리, 실시간 비전 인식, 자연어 인터페이스를 통해 인간-기계 상호작용을 지원하며, 차량의 지능과 안전성을 향상시킵니다.
  
• 차량 내 AI 추론, 저지연 결정, 효율적인 모델 압축에 대한 수요 증가로 인해 이 부문에서는 트랜스포머 최적화 칩에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 자동차 OEM 및 Tier-1 공급업체가 예측 유지보수, 상황 인식, 내비게이션을 위해 트랜스포머 기반 신경망을 채택함에 따라, 이 부문은 차세대 모빌리티 혁신의 주요 기여자로 자리매김할 전망입니다.

2024년 북미 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 40.2%의 수익 점유율을 기록하며 시장을 주도했습니다.

• 북미는 하이퍼스케일 클라우드 제공업체, AI 연구 기관, 국방 기술 프로그램의 수요 증가로 트랜스포머 최적화 AI 칩 산업을 선도하고 있습니다. 이 지역의 강력한 반도체 설계 생태계, 고급 파운드리 능력, AI 인프라 투자에 대한 집중은 성장의 주요 동력입니다.정부 지원 사업을 통한 국내 반도체 생산 및 AI 혁신 촉진, CHIPS 및 과학법과 같은 정책이 고성능 컴퓨팅 및 데이터 기반 산업의 시장 확장을 가속화하고 있습니다.
  
• 생성형 AI, 자율 시스템, AI-as-a-Service 플랫폼의 빠른 채택이 트랜스포머 최적화 가속기의 수요를 높이고 있습니다. 클라우드, 소프트웨어, 헬스케어, 금융 등 다양한 분야의 기업들이 모델 학습 효율성과 추론 확장성을 향상시키기 위해 이러한 칩을 통합하고 있습니다. 북미의 잘 확립된 AI 클라우드 인프라와 대규모 언어 모델의 확대 배포는 이 분야에서의 우위 지위를 지속적으로 강화하고 있습니다.
  
• 연구 기관, AI 스타트업, 국가 연구소 간의 협력 노력은 트랜스포머 워크로드에 최적화된 칩 아키텍처를 발전시키고 있습니다. 에너지 효율적인 설계, 칩릿 통합, 엣지-AI 최적화 등 지역 혁신 프로그램이 다음 세대 컴퓨팅 성능을 지원하고 있습니다. 강력한 공공-민간 R&D 파트너십과 상업 및 국방 분야에서의 AI 최적화 컴퓨팅 수요 증가로 북미는 트랜스포머 가속형 AI 기술의 글로벌 허브로 남아 있을 전망입니다.
  

2021년과 2022년 미국 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 각각 77억 달러와 95억 달러로 평가되었습니다. 2023년 118억 달러에서 2024년 146억 달러로 성장했습니다.

• 미국은 AI 연구, 반도체 설계, 하이퍼스케일 컴퓨팅 인프라 분야에서의 압도적인 리더십으로 트랜스포머 최적화 AI 칩 산업을 주도하고 있습니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체와 선도적인 칩 혁신자, AI 전문 스타트업의 존재가 대규모 채택을 뒷받침하고 있습니다. CHIPS 및 과학법과 같은 전략적 정부 정책은 국내 생산, R&D 능력, AI 공급망 탄력성을 강화하고 있습니다. 미국은 대규모 언어 모델, 생성형 AI, 기업 규모의 지능형 컴퓨팅 시스템을 구동하는 트랜스포머 기반 아키텍처 개발에서 계속 선두를 유지하고 있습니다.
  
• 리더십을 유지하기 위해 미국 관계자는 트랜스포머 워크로드에 특화된 에너지 효율적이고 고처리량 AI 칩 개발을 우선시해야 합니다. 주요 관심 분야에는 클라우드 및 엣지 AI 생태계의 진화하는 요구를 충족시키기 위한 인터커넥트 대역폭 최적화, 메모리 통합, 이종 컴퓨팅 능력이 포함됩니다. 공공-민간 파트너십 확대, AI 인력 개발 가속화, 칩릿 기반 및 도메인 특화 아키텍처 혁신 촉진은 다음 세대 트랜스포머 최적화 AI 컴퓨팅 분야에서의 미국의 우위를 더욱 강화할 것입니다.
  

2024년 유럽 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 79억 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 매력적인 성장이 예상됩니다.

• 유럽은 반도체 R&D, AI 인프라, 지속 가능한 디지털 전환에 대한 강력한 투자로 강력한 입지를 확보하고 있습니다. 독일, 프랑스, 네덜란드 등 주요 국가들은 데이터 센터, 자율 시스템, 산업 AI 애플리케이션에 트랜스포머 최적화 칩을 통합하는 데 주력하고 있습니다. EU 칩법과 같은 정부 지원 프로그램을 통한 주권 컴퓨팅 능력 강조와 국내 칩 생산 및 AI 혁신 가속화로 유럽은 고성능 및 에너지 효율적인 AI 컴퓨팅 분야에서의 역할을 강화하고 있습니다.
  
• 기업과 연구 기관들은 생성형 AI, 멀티모달 시스템, 엣지 추론 워크로드에 트랜스포머 최적화 아키텍처를 점점 더 많이 채택하고 있습니다.이 칩들은 자동차, 제조업, 스마트 인프라 분야에서 복잡한 모델의 효율적인 학습 및 배포를 가능하게 합니다. AI 연구소, 반도체 기업, 자동차 OEM 간의 협력 노력은 도메인 특화 AI 가속기 및 저전력 트랜스포머 칩의 발전으로 이어지고 있으며, 이는 유럽이 디지털 및 그린 산업 전략과 일치하는 지속 가능하고 책임 있는 AI 하드웨어 혁신의 핵심 허브로 자리매김하는 데 기여하고 있습니다.
  

독일은 유럽 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서 24.3%의 점유율을 차지하며, 강력한 성장 잠재력을 보여주고 있습니다.

• 독일은 자동차 혁신 리더십과 AI 기반 제조 및 자동화에 대한 관심 증가로 인해 트랜스포머 최적화 AI 칩 산업의 핵심 시장입니다. "AI Made in Germany" 프레임워크 하의 전략적 이니셔티브와 반도체 및 데이터 인프라에 대한 대규모 투자는 스마트 팩토리, 자율 주행, 산업 로봇에 트랜스포머 기반 아키텍처를 통합하는 데 기여하고 있습니다. 독일의 기술 주권과 디지털 전환에 대한 강조는 고성능, 에너지 효율적인 AI 칩에 대한 국내 수요를 강화하고 있습니다.
  
• 독일의 자동차 OEM, 산업 자동화 리더, AI 연구 기관의 확장되는 생태계는 실시간 분석, 예측 유지보수, 생성형 디자인 애플리케이션을 위한 트랜스포머 최적화 칩의 채택을 가속화하고 있습니다. 반도체 개발업체와 자동차 기술 기업 간의 파트너십은 연결된 차량과 생산 환경의 AI 기반 제어 시스템 및 엣지 인텔리전스를 발전시키고 있습니다. 이러한 발전은 독일을 산업 및 모빌리티 분야에서 트랜스포머 최적화 AI 솔루션을 배포하는 유럽 선두주자로 자리매김하고 있습니다.
  

아시아 태평양 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 분석 기간 동안 21.7%의 최고 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 아시아 태평양은 반도체 제조의 빠른 발전, AI 인프라 확대, 디지털 전환에 대한 정부의 강력한 지원으로 트랜스포머 최적화 AI 칩 산업에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 부상하고 있습니다. 중국, 일본, 한국, 대만 등 국가들은 AI 가속 컴퓨팅, 클라우드 인프라, 엣지 AI 배포에 대규모 투자를 하고 있습니다. 이 지역의 반도체 패키징과 제조의 우위는 트랜스포머 최적화 칩의 대량 생산을 지원하며, 소비자 전자, 자동차, 통신 분야를 포함한 다양한 산업에서의 채택을 촉진하고 있습니다.
  
• AI 학습 워크로드, 생성형 AI 모델, 스마트 기기 통합의 증가로 인해 대규모 데이터 처리와 저지연이 가능한 고성능 트랜스포머 칩에 대한 지역 수요가 급증하고 있습니다. 칩 제조업체, 클라우드 제공업체, 연구 기관 간의 전략적 파트너십은 AI 모델 가속, 전력 효율성, 메모리 최적화 아키텍처 분야의 혁신을 촉진하고 있습니다. 국가 AI 전략과 데이터 센터 확대에 대한 투자 증가로 아시아 태평양은 기업 및 엣지 환경에서 트랜스포머 최적화 칩 개발 및 배포의 글로벌 허브로 자리매김할 것으로 예상됩니다.
  

중국 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 2025년부터 2034년까지 아시아 태평양 시장에서 22%의 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 중국은 대규모 정부 지원 이니셔티브, AI 인프라에 대한 대규모 투자, 반도체 스타트업 생태계의 확장으로 트랜스포머 최적화 AI 칩 산업에서 빠르게 입지를 강화하고 있습니다.국가의 반도체 제조와 AI 혁신에 대한 자립적 접근, "다음 세대 인공지능 개발 계획"과 같은 프로그램의 지원을 받아, 트랜스포머 최적화 프로세서의 국내 생산이 가속화되고 있습니다. 화웨이, 바이두, 알리바바와 같은 주요 기술 기업들은 대형 언어 모델과 멀티모달 애플리케이션의 학습 및 추론 효율성을 향상시키기 위해 자체 AI 가속기를 개발하고 있습니다.
  
• 자율주행, 스마트 제조, 지능형 도시 시스템을 포함한 AI 주도 산업의 성장으로 고성능, 에너지 효율적인 트랜스포머 칩에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 중국의 빠르게 확장되는 데이터 센터 용량과 에지 AI 장치의 증가하는 배포는 시장 성장을 더욱 강화하고 있습니다. 고급 패키징, 3D 스택킹, 고대역폭 메모리 기술의 통합은 중국 제조업체가 계산 밀도와 비용 효율성을 향상시키는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 요인들로 인해 중국은 글로벌 트랜스포머 최적화 AI 칩 생태계에서 주요 성장 동력으로 자리매김하고 있습니다.
  

2024년 라틴 아메리카의 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 약 19억 달러로 평가되며, 데이터 센터, 클라우드 플랫폼, 산업 자동화 분야에서 AI 시스템의 통합이 확대되면서 성장세가 가속화되고 있습니다. 지역 내 디지털 전환, 스마트 제조, 연결형 모빌리티에 대한 집중이 확대되면서 대형 AI 워크로드를 처리할 수 있는 고효율 트랜스포머 최적화 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

글로벌 클라우드 제공업체의 투자 확대와 AI 교육, 연구, 반도체 혁신 촉진을 위한 국가적 이니셔티브가 시장 확장을 더욱 지원하고 있습니다. 브라질, 멕시코, 칠레 등에서는 금융 분석, 에너지 관리, 공공 부문 애플리케이션 분야에서 트랜스포머 칩의 채택이 가속화되고 있습니다. 또한, 미국과 아시아의 칩 개발사와의 협력은 차세대 AI 아키텍처에 대한 접근성을 향상시키고, 계산 효율성을 높여 라틴 아메리카를 글로벌 트랜스포머 최적화 AI 생태계의 새로운 참여자로 자리매김시키고 있습니다.

중동 및 아프리카의 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장은 2034년까지 약 120억 달러에 달할 것으로 전망되며, AI 기반 인프라, 데이터 센터, 스마트 도시 생태계에 대한 투자 확대와 함께 성장하고 있습니다. 지역 정부는 공공 서비스, 자율 교통, 국방 현대화 분야에서 AI 통합을 우선시하면서 고성능 트랜스포머 최적화 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 사우디아라비아, UAE, 남아프리카공화국 등에서 디지털 전환 프로그램이 확대되면서 지역 내 혁신, AI 교육, 글로벌 반도체 기업과의 협력을 촉진하고 있습니다.

UAE는 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서 큰 성장을 예상하고 있으며, 이는 야심찬 스마트 도시 프로그램, AI와 반도체 혁신에 대한 정부의 강력한 지원, 디지털 및 클라우드 인프라에 대한 대규모 투자에서 비롯됩니다. 해당 국가에서는 AI 데이터 센터, 자율 모빌리티 플랫폼, 지능형 인프라 분야에서 트랜스포머 최적화 칩을 우선적으로 배치하여 대형 AI 워크로드를 위한 실시간 분석, 저지연 추론, 에너지 효율적인 계산을 가능하게 하고 있습니다.

• UAE는 국가 인공지능 전략 2031과 UAE 디지털 정부 전략과 같은 이니셔티브를 통해 트랜스포머 최적화 AI 칩의 주요 지역 허브로 부상하고 있습니다. 이러한 프로그램들은 공공 서비스, 교통, 산업 자동화 분야에서 AI 통합을 촉진하여 기업, 국방, 도시 인프라 애플리케이션 분야에서 고성능 트랜스포머 칩의 채택을 가속화하고 있습니다.
  
• UAE의 기술 기업과 연구 기관들은 트랜스포머 최적화 프로세서를 활용한 다중 모달 AI, NLP, 생성형 인텔리전스에 특화된 현지화된 AI 컴퓨팅 생태계를 개발하기 위해 increasingly 협력하고 있습니다. 이러한 칩을 하이퍼스케일 데이터 센터와 AI 학습 클러스터에 통합함으로써 성능 확장성과 전력 효율성을 향상시키고 있습니다. 글로벌 반도체 벤더, 현지 통합업체, 학술 연구 센터 간의 지속적인 파트너십은 에너지 효율적인 AI 아키텍처 혁신을 촉진하고, UAE의 중동 지역을 넘어 다음 세대 AI 하드웨어 배포에서 리더십을 강화하고 있습니다.
  

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 점유율

트랜스포머 최적화 AI 칩 산업은 트랜스포머 기반 모델과 대형 언어 모델(LLM)을 가속화할 수 있는 특화된 하드웨어에 대한 수요 증가로 빠르게 성장하고 있습니다. AI 학습, 추론, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 애플리케이션을 포함한 다양한 분야에서 이러한 칩의 채택이 확대되고 있습니다. NVIDIA Corporation, Google(Alphabet Inc.), Advanced Micro Devices(AMD), Intel Corporation, Amazon Web Services(AWS) 등 주요 기업들은 글로벌 시장의 80% 이상을 점유하고 있습니다. 이러한 주요 기업들은 클라우드 서비스 제공업체, AI 개발자, 기업 솔루션 제공업체와의 전략적 협력을 통해 데이터 센터, AI 가속기, 엣지 AI 플랫폼을 포함한 다양한 분야에서 트랜스포머 최적화 칩의 채택을 가속화하고 있습니다. 한편, 신흥 칩 개발업체들은 셀프 어텐션과 트랜스포머 컴퓨팅 패턴에 최적화된 컴팩트하고 에너지 효율적인 도메인 특화 가속기를 개발하여 실시간 AI 워크로드에 대한 계산 처리량 향상과 지연 시간 감소에 기여하고 있습니다.

또한, 특화된 하드웨어 기업들은 클라우드, 엣지, 모바일 AI 애플리케이션을 위한 고대역폭 메모리 통합, 메모리 내 처리(PIM), 칩릿 기반 아키텍처를 도입하여 시장 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 기업들은 메모리 대역폭, 에너지 효율성, 지연 시간 성능을 개선하여 대형 트랜스포머 모델, 다중 모달 AI, 분산 AI 시스템의 빠른 학습과 추론을 가능하게 합니다. 하이퍼스케일러, AI 연구실, 산업 AI 채택업체와의 전략적 파트너십은 다양한 분야에서의 채택을 가속화하고 있습니다. 이러한 노력들은 시스템 성능 향상, 운영 비용 절감, 트랜스포머 최적화 AI 칩의 다음 세대 지능형 컴퓨팅 생태계에서의 광범위한 배포를 지원하고 있습니다.

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 기업

트랜스포머 최적화 AI 칩 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다:

• Advanced Micro Devices(AMD)
• Alibaba Group
• Amazon Web Services
• Apple Inc.
• Baidu, Inc.
• Cerebras Systems, Inc.
• Google(Alphabet Inc.)
• Groq, Inc.
• Graphcore Ltd.
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Intel Corporation
• Microsoft Corporation
• Mythic AI
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• SiMa.ai
• SambaNova Systems, Inc.
• Tenstorrent Inc.
• Tesla, Inc.
  
  
• NVIDIA Corporation(USA)

NVIDIA Corporation은 시장 점유율 약 43%로 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장을 선도하고 있습니다. 이 회사는 트랜스포머 및 대형 언어 모델 워크로드에 최적화된 GPU 기반 AI 가속기로 유명합니다. NVIDIA는 텐서 코어, 메모리 계층, 고대역폭 인터커넥트 분야의 혁신을 통해 AI 학습과 추론에 대한 저지연, 고처리량 성능을 제공합니다. CUDA 및 NVIDIA AI 라이브러리 등 소프트웨어 프레임워크 생태계는 클라우드 데이터 센터, 기업 AI, 엣지 AI 배포를 포함한 다양한 분야에서의 채택을 강화하고 있으며, 시장 리더십을 공고히 하고 있습니다.

• Google(Alphabet Inc.)(USA)

Google은 전 세계 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장의 약 14%를 점유하고 있습니다. 이 회사는 트랜스포머 모델과 대규모 AI 워크로드에 특화된 도메인별 AI 가속기를 개발하는 데 중점을 두고 있으며, 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 솔루션을 제공합니다. Google의 칩은 고대역폭 메모리, 효율적인 인터커넥트, 최적화된 컴퓨팅 패턴을 결합하여 클라우드 및 엣지 애플리케이션에서 학습 및 추론을 가속화합니다. Google Cloud AI 서비스 및 AI 연구 이니셔티브와의 전략적 통합을 통해 기업, 연구, 산업 애플리케이션을 위한 트랜스포머 최적화 하드웨어의 확장 가능한 배포가 가능하며, 이는 회사의 시장 존재감을 강화합니다.

• Advanced Micro Devices (AMD) (USA)

AMD는 전 세계 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장의 약 10%를 차지하며, 트랜스포머 워크로드와 대규모 AI 학습에 최적화된 GPU 및 APU 솔루션을 제공합니다. AMD는 고대역폭 메모리와 멀티-다이 칩릿 통합을 활용하여 효율적이고 지연 시간이 짧은 고성능 컴퓨팅 기능을 제공합니다. 클라우드 제공업체, AI 소프트웨어 개발자, 기업 고객과의 협력을 통해 데이터 센터, AI 연구, 엣지 시스템에 배포할 수 있습니다. AMD의 확장 가능한 아키텍처, 메모리 최적화, 에너지 효율적인 설계는 트랜스포머 최적화 AI 칩 시장에서의 경쟁력을 강화합니다.

트랜스포머 최적화 AI 칩 산업 뉴스

• 2025년 4월, Google LLC는 7세대 TPU인 "Ironwood"를 발표했습니다. 이 칩은 추론 워크로드와 대규모 모델 서빙에 특화된 트랜스포머 최적화 AI 가속기로, 초고성능 컴퓨팅과 대역폭을 제공합니다. Google은 Ironwood가 실시간 AI 애플리케이션, 자연어 처리 및 추천 엔진의 지연 시간을 크게 줄인다고 강조했습니다. TPU는 개선된 메모리 관리 및 모델 병렬화 기능을 포함하여 Google Cloud에서 대규모 트랜스포머 모델을 효율적으로 배포할 수 있도록 지원합니다.
  
• 2024년 6월, Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)는 Computex 2024에서 AI 가속기 로드맵을 공개하며 Instinct MI325X(MI350 미리 보기 포함) 가속기를 소개했습니다. 이 칩은 고성능 메모리 대역폭과 성능을 제공하며, 다음 세대 AI 워크로드, 특히 트랜스포머 모델에 최적화되어 있습니다. AMD는 이 가속기가 GPU와 AI 전용 코어를 활용하여 학습 및 추론을 가속화하는 이터러티브 컴퓨팅 환경에 최적화되어 있다고 강조했습니다. 또한, 에너지 효율적인 설계로 데이터 센터와 엣지 배포에서 대규모 트랜스포머 워크로드를 저전력으로 실행할 수 있다고 밝혔습니다.
  
• 2024년 3월, NVIDIA Corporation은 GTC에서 새로운 블랙웰 AI 프로세서 패밀리를 공개했습니다. 각 칩에는 200억 개 이상의 트랜지스터가 탑재되어 있으며, 생성형 AI 수요와 트랜스포머 모델 가속에 대응하기 위해 설계되었습니다. 블랙웰 칩은 향상된 텐서 코어와 고성능 메모리 대역폭을 제공하여 대규모 언어 모델의 학습 속도를 높입니다. NVIDIA는 이 프로세서가 혼합 정밀도 컴퓨팅과 고급 희소성 기술을 지원하여 클라우드 및 기업 AI 워크로드에서 성능과 에너지 효율성을 최적화한다고 강조했습니다.
  

트랜스포머 최적화 AI 칩 시장 조사 보고서는 2021년부터 2034년까지의 수익(USD 십억)을 추정하고 예측하며, 다음 세그먼트에 대한 심층적인 분석을 포함합니다:

시장, 칩 유형별

• 신경 처리 장치(NPUs)
• 그래픽 처리 장치(GPUs)
• 텐서 처리 장치(TPUs)
• 애플리케이션 특화 통합 회로(ASICs)
• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs)

시장, 성능 클래스별

• 고성능 컴퓨팅(>100 TOPS)
• 중간 성능(10-100 TOPS)
• 엣지/모바일 성능(1-10 TOPS)
• 초저전력(<1 TOPS)

시장, 메모리별

• HBM(High Bandwidth Memory) 통합
• 온칩 SRAM 최적화
• 메모리 내 처리(PIM)
• 분산 메모리 시스템

시장, 응용 분야별

• 대규모 언어 모델(LLMs)
• 컴퓨터 비전 트랜스포머(ViTs)
• 멀티모달 AI 시스템
• 생성형 AI 응용 프로그램
• 기타

시장, 최종 사용자별

• 기술 및 클라우드 서비스
• 자동차 및 교통
• 의료 및 생명 과학
• 금융 서비스
• 통신
• 산업 및 제조
• 기타

다음 지역 및 국가에 대한 정보는 다음과 같습니다:

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 네덜란드
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 대한민국
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카
  • 사우디아라비아
  • UAE