2032년 말까지 인공 지능(AI) 칩셋 시장 규모가 크게 확대될 것

Reports and Data의 최신 보고서에 따르면, 글로벌 인공 지능(AI) 칩셋 시장은 2022년에 149억 달러에 달했습니다. 예측 기간 동안 연평균 40%의 매출 성장률(CAGR)을 경험할 것으로 예상됩니다.

시장 수익 성장은 여러 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 첫째, 스마트폰, 노트북, 웨어러블 기기 등 AI 지원 기기 시장에서 경쟁이 치열해지고 있습니다. 또한, 딥러닝, 머신러닝 등 기술의 발전도 성장에 기여하고 있습니다. 또한 의료, 금융, 소매 등 다양한 산업 분야에서 AI 사용이 확대되면서 데이터 처리, 저장, 전송 기능 향상에 대한 수요가 증가하면서 시장 수익 성장을 주도하고 있습니다.

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또한 시장은 엣지 컴퓨팅에 대한 수요 증가로 인해 이익을 얻을 것으로 예상됩니다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 중앙화된 데이터센터에 의존하지 않고 네트워크 엣지에서 데이터 처리를 가능하게 하는 기술이다. 이 기술은 지연 시간을 줄이고 데이터 처리 효율성을 향상시켜 인기를 얻고 있습니다. 또한 IoT(사물 인터넷) 장치의 채택이 늘어나면서 시장 수익 성장에 기여할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI) 칩셋 시장의 추진 요인

인공 지능(AI) 칩셋 시장의 주목할만한 혁신 중 일부

인공지능(AI) 칩셋 시장에서 주목할 만한 혁신 중 하나는 전문 AI 가속기의 개발입니다. AI 가속기는 AI 계산을 최적화하고 가속화하기 위해 특별히 설계된 하드웨어 구성 요소로, 기존 중앙 처리 장치(CPU) 및 그래픽 처리 장치(GPU)보다 더 효율적이고 빠릅니다.

이러한 전문 AI 가속기는 병렬 처리, 행렬 곱셈, 정밀도 감소 연산과 같은 기술을 활용하여 탁월한 속도와 에너지 효율성으로 신경망 추론 및 훈련과 같은 AI 작업을 수행합니다. 일반적으로 전용 칩으로 구현되거나 기존 프로세서에 통합됩니다.

AI 가속기의 대표적인 예로는 Google의 TPU(Tensor Process Unit)가 있습니다. TPU는 머신러닝 워크로드를 가속화하기 위해 Google에서 개발한 맞춤 설계된 칩입니다. 특히 널리 사용되는 오픈 소스 기계 학습 프레임워크인 TensorFlow에 최적화되어 있습니다. TPU는 신경망 계산 실행에 탁월하며 기존 CPU 및 GPU에 비해 ​​놀라운 성능 향상을 보여주었습니다.

또 다른 주목할 만한 혁신은 AI 칩셋 시장에서 FPGA(Field Programmable Gate Array)의 등장입니다. FPGA는 AI 계산을 포함한 특정 작업을 수행하도록 사용자 정의할 수 있는 재구성 가능한 집적 회로입니다. 유연성과 적응성을 제공하여 사용자가 특정 AI 워크로드에 맞게 하드웨어를 맞춤화할 수 있습니다.

FPGA는 전력 소비, 짧은 대기 시간 또는 실시간 처리가 중요한 특수 환경에서 AI 모델의 프로토타입을 제작하고 배포하는 데 특히 유용합니다. 다양한 신경망 아키텍처를 구현하도록 다시 프로그래밍할 수 있으며 엣지 컴퓨팅 장치, 자율주행차 및 산업 자동화에 자주 사용됩니다.

경쟁 구도:

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