하드웨어 시장의 인공지능 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

하드웨어 시장의 인공지능 Size and Trends

하드웨어 시장의 글로벌 인공 지능은 평가 될 것으로 예상된다 50억 달러 2024년 견적 요청 50억 달러 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 16%의.

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산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 급속한 채택 로봇공학· 스마트 홈, 자율 차량은 예측 기간 동안 GPU, 칩 및 기타 가속 하드웨어와 같은 특수 AI 하드웨어에 대한 수요를 높일 수 있습니다. 시장 성장은 인텔과 같은 주요 기술 플레이어에 의해 투자 증가에 의해 구동된다, IBM, 그리고 AI 하드웨어 스타트업에서 구글. 저비용 클라우드 기반 AI 플랫폼의 광범위한 가용성과 가장자리 분석 및 컴퓨팅에 대한 증가는 가까운 미래에 AI 하드웨어 공급 업체를위한 새로운 평균을 열 수 있습니다.

Market Driver - 다양한 산업 분야에서 AI에 대한 수요 증가

고급 기술을 채택하여 운영을 간소화하고 생산성 향상을 위해 AI는 다양한 분야의 다양한 응용 프로그램을 찾습니다. 제조에서 AI는 기계, 품질 관리 및 공급망 최적화의 예측 유지 보수에 사용됩니다.

의료, CT 스캔 및 MRI와 같은 의료 이미지를 분석하여 AI 보조 진단. 딥러닝 알고리즘은 인체에 의해 놓칠 수 있는 패턴과 이상성을 감지할 수 있습니다. 연구자들은 간호사와 배려를 위한 AI 조수에 일하고 있습니다. 운송 산업은 컴퓨터 비전, 경로 계획 및 의사 결정을위한 정교한 하드웨어를 필요로하는 자체 건조 자동차와 상당한 변화를 목격. AI의 다른 신흥 신청은 파이프라인과 풍력 터빈, 범죄 패턴 분석, 가상 조수 또는 고객 지원을위한 chatbots와 같은 에너지 자산의 무인 검사를 포함합니다.

AI 능력은 데이터의 엄청난 양의 컴퓨팅 전력 및 가용성으로 인해 빠르게 성장함에 따라 더 많은 산업은 미래에 AI를 채택 할 것입니다. 농업, 교육, 고객 서비스 및 도시 인프라와 같은 분야는 자원 최적화, 적응 학습, 개인화 된 권장 사항 및 트래픽 관리에 AI 애플리케이션에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 도전은 알고리즘의 통합, 안전 및 공정성, 디지털 기술에 대한 가장 산업의 상승 의존도가 차세대 응용 프로그램을 강화 할 수있는 전문 AI 하드웨어에 대한 수요를 밀어. 여러 도메인에서 AI를 구동할 수 있습니다.

Market Concentration and Competitive Landscape

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기계 학습 알고리즘의 발전

고급 알고리즘은 대용량의 패턴을 인식하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 새로운 딥러닝 아키텍처 convolutions neural 네트워크와 recurrent neural 네트워크는 이미지 인식, 자연 언어 처리 및 예측 / 예측과 같은 작업에서 인간의 수준의 성능을 달성했습니다.

학습 및 자기 감독 학습 접근법은 ML 모델이 기존의 지식을 활용하여 더 적은 데이터를 달성할 수 있도록 도와줍니다. 모델은 점점 더 많은 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타와 같은 다양한 입력을 처리 할 수 있습니다. Reinforcement Learning의 개발은 복잡한 행동을 배우고, 환경에 대한 평가 및 오류 상호 작용을 통해 자율적으로 행동하는 시스템을 활성화했습니다. GANs 또는 generative adversarial 네트워크는 합성 이미지, 비디오 및 기타 미디어 콘텐츠를 생성하는 응용 프로그램을 발견했습니다. 한편, 자기 감독 모델은 이전에 언 라벨되지 않은 데이터의 광대 한 양을 활용했습니다.

컴퓨팅 하드웨어의 발전, 특히 그래픽 처리 장치 (GPUs) 및 Tensor 처리 장치 (TPUs)는 더 크고 복잡한 신경 네트워크의 생성을 가속화했습니다. 이러한 경쟁 향상을 활용하기 위해 알고리즘 연구자들은 점점 더 많은 데이터 기반 모델을 개발하여 전문 하드웨어 가속기를 개발합니다. 기계 학습의 혁신의 relentless 속도는 다양한 산업 전반에 걸쳐 정교한 알고리즘을 교육 및 배포하기 위해 AI 칩 제조업체의 상당한 기회를 제공합니다. 향상된 성능, 효율성 및 전문화된 기능을 위한 지속적인 구동은 AI 하드웨어 시장에서 장기적인 수요를 크게 늘릴 것으로 예상됩니다.

Analyst의 주요 Takeaways:

하드웨어 시장 성장의 글로벌 인공 지능은 IT 및 통신, 제조, 소매, 자동차, 의료, 기타와 같은 산업 전반에 걸쳐 AI 기술을 채택하여 구동됩니다. 급속한 컴퓨팅을 위한 깊은 학습 워크로드 및 수요의 처리 전력 필요는 시장 성장을 구동할 수 있습니다. Edge Device와 IoT는 실시간 데이터의 대량 분석이 필요하기 때문에 전문 AI 하드웨어를 위한 핵심 성장 영역입니다. 그러나, AI 칩의 높은 처음 발달 비용 및 기준의 부족은 시장 성장을 hamper 할 수 있습니다.

북미는 현재 대형 기술 회사와 주요 연구 허브의 존재로 인해 시장을 지배합니다. 한편, 아시아 태평양은 AI에 적극 투자하고 가장 빠른 성장을 목격 할 것으로 예상된다. 중국과 같은 국가는 2030년까지 AI의 글로벌 리더가되고, 이것은 하드웨어 수요를 높일 것입니다. 또한, 일본, 한국, 서양 유럽 등 국가들은 빠르게 AI를 배포하고 경쟁력을 확보하기 위해 하드웨어 개발 지원.

전문화된 AI 가공업자는 신청 특정한 칩을 창조해서 AI 붐의 이점을 가지고 가기 위하여 기계설비 제조자를 위한 뜻깊은 기회를 선물합니다. 또한, 공장에 있는 증가 자동화는 시각 해결책의 통합을 강화할 것으로 예상됩니다, 컴퓨터 시각 기계설비 세그먼트의 성장을 추진해서. 그럼에도 불구하고 GPU는 유연성과 광범위한 병렬 아키텍처 덕분에 예측 가능한 미래를위한 AI 모델을 훈련하는 것이 중요합니다.

Market Challenge - AI 하드웨어 설계 및 개발의 복잡성

전문 AI 하드웨어 설계 및 개발의 복잡성은 하드웨어 시장 성장의 글로벌 인공 지능을 hamper 할 수 있습니다. 애플리케이션별 통합 회로(ASICs) 또는 시스템별 칩(SoCs)를 개발하여 딥러닝 및 신경 네트워크의 계산 요건을 처리할 수 있는 시스템별 통합 회로(ASICs)를 개발합니다. 하드웨어 설계, 반도체 제조, 병렬 컴퓨팅 아키텍처 및 소프트웨어 하드웨어 공동 설계에 대한 전문성이 필요합니다. 처리 전력, 메모리 대역폭, 전력 소비 및 비용의 최적의 수준은 달성하기 어렵습니다. Transioning AI 모델은 범용 GPU에 훈련하여 사용자 정의 하드웨어에서도 효율성을 높일 수 있습니다. 하드웨어 공급 업체는 R & D에서 지속적으로 혁신하고 AI 칩의 각 새로운 세대와 성능 향상을 제공합니다. 이 지속된 엔지니어링 노력은 설계 사이클로 결합하여 수년 동안 전문 AI 솔루션의 하드웨어 회사에 직면한 복잡성에 추가할 수 있습니다.

12월 2023일, 반도체 설계 및 제조의 혁신을 위해 알려진 선도적인 기술 회사인 Intel Corporation은 새로운 AI 제품과 하드웨어 출시를 발표했습니다. 5th Gen Intel Xeon 및 Intel Core Ultra 프로세서의 도입은 최고 AI 하드웨어 공급자와 효과적으로 경쟁 할 수 있도록하는 광범위한 AI 하드웨어 포트폴리오를 확장합니다.

Opportunity- 게임 및 엔터테인먼트에서 AI에 대한 성장 수요

게임 및 엔터테인먼트 산업은 하드웨어의 인공 지능을위한 주요 기회 지역으로 등장했습니다. 컴퓨터 비전, 모션 추적, 예측 분석, 얼굴 인식 및 자연 언어 처리와 같은 AI의 응용 프로그램은 게임, 상호 작용하는 내용 및 시뮬레이션에서 사용자 경험을 향상시킵니다. 업계는 AI 기술에서 힘 immersive VR/AR 경험, 개인화한 권고, 컨텍스트 스토리텔링, Lifelike 가상 문자 및 통합 사회 경험에 크게 투자하고 있습니다. 전문 AI 역량을 위한 게임 및 엔터테인먼트 고객의 성장 수요는 컴퓨터 비전, 음성 및 언어 처리 워크로드에 최적화 된 효율적인 AI 하드웨어 가속기의 개발을 높일 수 있습니다.

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Insights By Type of Hardware - AI의 공정 수요 증가 AI 프로세서 세그먼트 성장

하드웨어의 유형에서 AI 프로세서 세그먼트는 고급 AI 기술의 처리 수요를 증가시키기 위해 2024 년에 45.1% 시장 점유율에 기여할 것으로 추정됩니다. AI 애플리케이션은 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연적인 언어 처리와 같은 기술을 활용해 더욱 세련되고, 이러한 응용 분야에 대한 처리 요구 사항이 폭발적으로 증가했습니다. 이것은 전통적인 CPU 또는 GPU보다 훨씬 효율적 인 워크로드를 처리 할 수있는 전문 AI 프로세서에 대한 수요를 높였습니다.

GPU, Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)와 같은 AI 프로세서 및 neuromorphic Chip은 AI 작업에 특히 적합하도록 설계되었으며, 전용 아키텍처 및 교육은 일반적인 AI 작업에 적합합니다. 이러한 제안은 대안보다 와트 당 훨씬 높은 AI 성능, 더 크고 복잡한 AI 모델의 훈련 및 배포를 허용. AI 프로세서를 개발하는 선도 회사는 Nvidia, Intel, Qualcomm 및 Graphcore를 포함합니다. AI는 더 많은 기업, 고성능과 힘 능률적인 AI 기계설비를 위한 필요의 맞은편에 전진되고 적용되고.

12월 2023일 AMD에서 유명한 반도체 제조업체인 AMD는 새로운 AI 하드웨어를 출시했습니다. MI300. MI300A는 세계 최초의 2 Exaflop 슈퍼 컴퓨터가되고 H100에 비해 GROMACS 및 HPCG 벤치 마크에 10 % ~ 20 % 더 나은 성능을 보여줍니다.

Insights By Application - 로봇 자동화는 로봇 응용 분야에서 AI 하드웨어 수요를 늘리고 있습니다.

애플리케이션 측면에서 로봇 부문은 2024 년에 29.6%의 시장 점유율에 기여할 것으로 예상되며 로봇 시스템 전반에 걸쳐 AI 및 자동화의 채택을 가속화합니다. AI 칩, 가속기 및 Edge 서버와 같은 AI 하드웨어의 통합은 로봇의 정교한 컴퓨터 비전, 결정 제작 및 모션 계획 기능을 가능하게합니다. 로봇은 이전에 불가능했던 복잡한 자동화 작업을 수행 할 수 있습니다. 응용 프로그램에는 산업용 로봇 팔, 자율 차량, 의료 수술 로봇, 서비스 로봇 등이 포함됩니다.

로봇 자동화의 경제적인 이점은 명확하게 되고, 많은 회사는 AI와 로봇 공학을 그들의 가동에 통합하고 생산력, 품질 관리 및 워크플로우 효율성을 개량하기 위하여. Demand는 특히 로봇 조립 라인을 통해 생산을 강화하는 공장뿐만 아니라 규모 작업에 필요한 물류 창고에서 높습니다. AI 하드웨어는 "brain"이 로봇 시스템 전원으로 작동하며 센서 입력 및 실시간 응답 모션을 실행합니다. AI 위치 로봇에 의해 주어진 인식 능력은 더 많은 산업을 통해 더 넓은 채용에 대한.

Insights By End-use Industry - AI Infrastructure Demands는 데이터 센터에서 IT Adoption을 구동합니다.

최종 사용 업계의 관점에서 IT 및 통신 부문은 현대 데이터 센터의 immense AI 인프라 요구 사항에 대한 2024에서 31.4% 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 기업은 클라우드 플랫폼과 AI 기반 웹 서비스에 점점 의존하고 있으며 데이터 센터는 데이터 볼륨 및 컴퓨팅 작업 부하에서 잠재적 인 성장을 목격합니다. 고급 ML 모델 교육 및 배포는 광범위한 처리 전력, 메모리, 네트워킹 및 데이터 저장량을 요구합니다.

AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud 및 Alibaba와 같은 주요 클라우드 제공 업체는 이러한 필요성을 지원하기 위해 인프라 스택을 통해 AI를 통합하는 이니셔티브에 착수했습니다. AI ASIC, AI 가속기뿐만 아니라 AI 프레임 워크 및 소프트웨어를 배포하여 권장 시스템, 예측, 보안 모니터링, 유지 보수 스케줄링 및 기타 기능의 무리를 처리 할 수 있습니다. AI 칩과 AI 가장자리 서버는 또한 네트워크 가장자리에 분산되어 저속 AI 기반 서비스와 응용 프로그램을 가능하게합니다.

통신 회사는 동적 자원 할당, 예측 유지 보수, 사기 탐지 등에 대한 5G 네트워크에서 AI를 적용하고 있습니다. IT 및 클라우드 인프라 전반에 걸쳐 AI 하드웨어 및 솔루션의 광범위한 채택은 AI 하드웨어 수요를 전체적으로 구동하는 업계의 선두를 차지합니다.

Regional Insights

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북미는 2024 년에 35.1%와 하드웨어 시장에서 글로벌 인공 지능의 지배적 지역으로 설립되었습니다. 인텔과 같은 주요 기술 회사, Nvidia 및 AMD는 미국에 본사를두고, 가장 큰 AI 칩 시작 및 공급 업체의 지역 계정. 이 회사는 대규모 네트워크 컴퓨팅에 최적화 된 프로세서, 시스템 및 가장자리 장치와 같은 AI 하드웨어 혁신에 큰 투자를했습니다. R & D의 지속 초점은 경쟁사의 앞서 첨단 AI 칩 기술을 상업화하기 위해 북미 회사를 활성화했습니다. 또한 글로벌 기술 표준에 큰 영향을 미치고 AI 배포에 체인을 공급합니다. 큰 기술 고객 기초의 존재는 지역에 있는 기업의 맞은편에 AI 기계설비 상품 그리고 해결책의 더 가속화했습니다.

아시아 태평양은 빠르게 성장하는 시장으로, 중국의 중요한 투자로 크게 연료를 공급합니다. 중국 정부는 국내 AI 칩 제조에 실질적인 발전을 선도하는 인디게이너스 혁신을 크게 펀딩하고 홍보하고 있습니다. 중국의 견고한 전자 제조 분야는 하드웨어 생산을 신속하게 확장 할 수 있습니다. 'Made in China 2025'와 같은 이니셔티브는 AI 프로세서 및 가장자리 장치를 주요 전략 영역으로 설계하여이 성장을 강화하고 있습니다. 또한, 몇몇 중국 회사는 성공적으로 그들의 경쟁적인 제조 기능 및 전문성을 이용하여 국제적으로 확장하고 있습니다. 정부 정책은 필수 산업 전반에 걸쳐 AI 배포를 유도하는 것은 국내 수요를 더 높입니다. 아시아의 다른 국가들은 또한 세계 AI 리더로 중국의 천명에 의해 제시 경제 기회를 활용하기 위해 투자를 증가하고있다. 현지 능력이 강화되면서 아시아 태평양 지역은 수입업체보다 AI 하드웨어 기술의 순 수출업체로 점차 변화하고 있습니다.

Market Report Scope

Key Developments

• 에서 2월 2024, 프로모션AI-powered 시각 체계를 전문화하는 회사는, 그것의 첫번째 열 사진기, OAK 열을 발사했습니다. 이 혁신적인 카메라는 방수 M12 및 M8 커넥터를 갖추고 Myriad AI 가속기를 갖추고 있습니다. 그것은 누출과 화재를 감지하도록 설계, 뿐만 아니라 전통적인 비전 전용 카메라보다 더 큰 정확도로 인간과 동물을 식별.
• 1월 2024일 Sidus 공간, 멀티-faceted 공간 및 데이터-as-a-Service 회사는 임무-critical 하드웨어 제조에 초점을 맞추고, 멀티-disciplinary 엔지니어링 서비스, 위성 디자인, 생산, 발사 계획, 임무 운영, 및 내장 지원, 상당한 하드웨어 계약 및 인공 지능 (AI) 이정표에 도달 LizzieSat-1의 출시를 위해 준비된 회사로, 3 월 2024에서 SpaceX의 Transporter-10 임무의 일환으로, 그것의 별자리에 첫 번째 위성.
• 2020 년 4 월, Intellifusion, 시각 인텔리전스 전문 중국 기반의 AI 칩 메이커, 거의 USD 141 백만 (약 CNY 1 억)의 사전 IPO 금융 라운드를 완료했습니다. 이 라운드는 Utrust VC, Forebright Capital 및 기존 투자자 Walden International이 주도했습니다. Intellifusion은 최근 두 번째 세대 칩, DeepEye1000 출시를 포함하여 AI 기술을 개발하는 데 중점을두고 있으며, 이는 맞춤형 교육 설정 신경 네트워크 프로세서를 특징으로하는 이질적인 멀티 코어 시각적 분석 SoC입니다.
• 2020년 3월, Socionext Inc.는 System-on-Chip (SoC) 제품의 설계 및 개발을 전문으로 하는 기업으로, 새로 개발된 정교한 Deep Neural Network (DNN) 기술을 통합한 프로토 타입 칩을 개발했습니다. 이 발전은 매우 정교한 AI 처리가 작고 저전력 가장자리 컴퓨팅 장치에 적합합니다. 프로토 타입은 일본 신 에너지 및 산업 기술 개발기구 (NEDO)가 의뢰 한 연구 이니셔티브의 일부입니다.

* 정의: 하드웨어 시장의 글로벌 인공지능(Global Artificial Intelligence in Hardware Market)은 전 세계 판매 및 하드웨어 개발 및 칩을 기계 학습 및 딥러닝과 같은 인공 지능 응용 프로그램에 특히 설계했습니다. 이 포함 하드웨어 가속기, 칩, 프로세서 및 기타 장치 AI 훈련 및 간섭을 가속화 할 수 있습니다. 하드웨어는 자동차, 의료, 제조, 농업과 같은 산업 전반에 사용되는 AI 시스템의 성능을 높입니다.

Market Segmentation

• 하드웨어 통찰력의 유형 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • AI 프로세서
  • AI 가속기
  • AI 칩
  • AI 지원 서버
• 으로 신청 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • 로봇공학
  • 자동차
  • 제품정보
  • 사업영역
  • 데이터 센터
  • 이름 *
• End-use 산업 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • IT 및 통신
  • 회사연혁
  • 제품정보
  • 자동차
  • 제품정보
  • 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 북아메리카
    • 미국
    • 한국어
  • 라틴 아메리카
    • 인기 카테고리
    • 아르헨티나
    • 주요 시장
    • 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽 연합 (EU)
    • 한국어
    • 미국
    • 이름 *
    • 한국어
    • 담당자: Mr. Li
    • 러시아
  • 유럽의 나머지
    • 아시아 태평양
    • 중국 중국
    • 주요 특징
    • 일본국
    • 담당자: Ms.
    • 대한민국
    • 사이트맵
    • 아시아 태평양
  • 중동
    • GCC 소개 국가 *
    • 한국어
    • 중동의 나머지
  • 주요 특징
    • 대한민국
    • 북한
    • 대한민국
• 키 플레이어 Insights
• • 고급 마이크로 장치 Inc.
  • 사이트 맵
  • 애플 Inc.
  • (주)바이두
  • 페이스북, Inc.
  • 구글 LLC
  • 뚱 베어
  • Huawei 기술 Co., 주식 회사
  • IBM 회사
  • 인텔 기업
  • 한국어
  • 미디어텍
  • Microsoft 회사
  • NVIDIA 법인
  • Qualcomm Technologies 주식회사