시장 시나리오 

AI Chip Market은 2024 년에 미화 3,270 억 달러로 평가되었으며 2033 년까지 2025-2033 년 동안 CAGR 35.50%의 시장 평가를 2037 억 달러의 시장 평가에 도달 할 것으로 예상됩니다.

인공 지능 (AI) 칩에 대한 수요는 산업 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션의 기하 급수적 인 성장으로 인해 전 세계적으로 급증하고 있습니다. 2024 년에 배송 된 AI 칩의 전 세계 유닛은 18 억에 이르렀으며 전년 대비 강력한 증가를 반영했습니다. 주요 최종 사용자에는 클라우드 컴퓨팅, 생성 AI 및 기계 학습 작업을위한 데이터 센터에 AI 칩을 배포하는 Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 Tech Giants가 포함됩니다. 자동차 부문은 또한 Tesla 및 Nvidia와 같은 회사가 AI 칩을 자율 주행 차에 통합함으로써 중요한 기여자로 등장했습니다. 의료 산업은 Intel 및 AMD와 같은 회사와 함께 의료 영상 및 약물 발견을 위해 AI 칩을 활용하고 있습니다. 스마트 폰 및 IoT 장치와 같은 에지 컴퓨팅 장치의 확산은 Apple과 Qualcomm과 함께 AI 칩에 대한 수요를 더욱 발전 시켰습니다.

AI 칩 시장의 주요 응용 프로그램은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학에 걸쳐 있습니다. 2024 년에 데이터 센터에서 AI 칩을 채택한 것은 대형 데이터 세트의 더 빠르고 효율적인 처리가 필요하기 때문에 6 억 5 천만 대를 차지했습니다. 게임 산업은 또한 Nvidia의 Geforce RTX 시리즈가 전 세계 1,200 만 대 이상을 판매하면서 수요가 급증했습니다. 시장은 Google의 Tensor Processing Units (TPU) 및 Tesla 's Dojo 칩과 같은 특수 칩으로의 전환을 목격하고 있으며, 이는 특정 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 생성 AI 모델의 상승은 OpenAI가 모델을 훈련시키기 위해 100,000 GPU를 사용하는 것으로 알려진 고성능 AI 칩에 대한 수요를 더욱 가속화했습니다.

AI 칩 시장의 저명한 선수로는 Nvidia, Intel, AMD 및 Qualcomm이 포함되며 Nvidia는 GPU 부문을 지배합니다. 데이터 센터가 매년 200 개의 테라 와트 시간 이상의 전기를 소비하기 때문에 AI 칩에 대한 전 세계 수요는 에너지 효율에 중점을두고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 대만 반도체 제조 회사 (TSMC)가 세계 AI 칩의 70% 이상을 생산하면서 AI 칩 생산을위한 핵심 허브로 부상했습니다. 최근 개발에는 Intel 's Gaudi 3 AI Accelerator의 출시가 포함되어 있으며, 이는 전임자보다 40% 성능 향상을 제공한다고 주장합니다. AI Chip 시장은 또한 IBM 및 삼성과 같은 회사가 인간의 뇌의 신경 네트워크를 모방하는 신경성 컴퓨팅을 탐색하는 R & D에 대한 투자 증가를 목격하고 있습니다. AI가 기술의 모든 측면에 계속 스며 들면서 AI 칩에 대한 수요는 AI 알고리즘의 발전과 특수 하드웨어의 필요성에 의해 기하 급수적으로 증가 할 것으로 예상됩니다. 

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시장 역학 

운전자 : AI 중심 자율 차량의 확산

AI 중심의 자율 주행 차량의 확산은 AI 칩 시장의 주요 원동력입니다. Tesla는 최전선에 서서 FSD (Full Self-Driving) 시스템에 차량 당 5,000 개 이상의 AI 칩을 통합했습니다. 자동차 부문의 AI 칩에 대한 수요는 2024 년 전 세계 자율 주행 차에 3 천만 개 이상의 AI 칩을 배치하면서 NVIDIA 및 Mobileye와 같은 회사도 상당한 진전을 이루고 있으며 Nvidia의 Orin 칩은 전 세계적으로 1 천만 대의 차량에 사용됩니다. . 방대한 양의 센서 데이터를 실시간으로 처리 해야하는 자율 주행 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 고성능 AI 칩의 필요성을 불러 일으키고 있습니다. 자동차 산업의 레벨 4 및 레벨 5 자율성으로의 전환은 이러한 추세를 더욱 가속화하고 있으며, AI 칩은 완전한 자율성을 달성하는 데 중요한 구성 요소가되었습니다.

AI 중심 자율 주행 차량의 부상은 AI 칩 설계에서 혁신을 주도하고 있습니다. 예를 들어 Tesla의 Dojo AI 칩은 1 엑사 플롭 이상의 가공 용량을 갖춘 자율 주행 모델을 훈련하도록 특별히 설계되었습니다. 자동차 부문의 AI 칩 시장에 대한 수요는 2026 년까지 자율 주행 차에 5 천만 이상 AI 칩을 배치 할 것으로 예상되면서 기하 급수적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 배터리 관리 및 에너지 최적화를위한 고급 AI 시스템이 필요합니다. Nvidia 및 Qualcomm과 같은 회사는 자동차 부문에 맞게 조정 된 AI 칩을 개발하는 데 많은 투자를하고 있으며 Nvidia의 드라이브 플랫폼은 전 세계 20 명 이상의 자동차 제조업체가 사용하고 있습니다. 자율 주행 차량에 AI 칩을 통합하면 안전성을 향상시킬뿐만 아니라 예측 유지 보수 및 개인화 된 차량 경험과 같은 새로운 기능을 가능하게합니다. 자동차 부문에서 AI 칩에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 칩 시장에서 칩 제조업체와 자동차 제조업체 간의 협력을 주도하고 있습니다. AI 칩 제작을 위해 Tesla와 Samsung과의 파트너십이 대표적인 예입니다. 자동차 산업의 연결 및 자율 주행 차량으로의 추진은 2033 년까지 AI 칩에 500 억 달러 규모의 시장을 창출 할 것으로 예상됩니다. 

트렌드 : 생성 AI를위한 특수 AI 칩으로 전환

생성 AI를위한 특수 AI 칩으로의 전환은 AI 칩 시장을 형성하는 두드러진 트렌드입니다. 예를 들어 OpenAi의 GPT-4는 훈련을 위해 10 만 GPU가 필요했으며 전문 하드웨어의 필요성을 강조했습니다. Google 및 Tesla와 같은 회사는 Google의 Tensor Processing Units (TPU) 및 Tesla의 Dojo 칩과 같은 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있으며 특정 AI 워크로드에 최적화됩니다. 전문화 된 AI 칩에 대한 수요는 거대한 계산 능력이 필요한 생성 AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 발생합니다. 텍스트 생성, 이미지 합성 및 비디오 생성과 같은 생성 AI 응용 프로그램의 상승은 대규모 데이터 처리 및 모델 교육을 처리 할 수있는 AI 칩의 필요성을 불러 일으키고 있습니다.

전문화 된 AI 칩의 개발은 또한 생성 AI 모델에 대한보다 빠르고 효율적인 교육을 가능하게합니다. 예를 들어, Google의 TPU는 100 개가 넘는 Petaflop의 데이터를 처리하여 대규모 AI 모델을 교육하는 데 이상적입니다. 엔터테인먼트, 마케팅 및 건강 관리와 같은 산업 분야에서 생성 AI의 채택이 증가함에 따라 전문 AI 칩 시장에 대한 수요가 더욱 높아지고 있습니다. NVIDIA 및 AMD와 같은 회사는 또한 생성 AI에 맞게 조정 된 AI 칩 개발에 투자하고 있으며 NVIDIA의 A100 GPU는 전 세계적으로 생성 AI 응용 프로그램의 50% 이상에 사용됩니다. DeepFakes 및 Virtual Influencers와 같은 AI 생성 컨텐츠의 인기가 높아짐에 따라 이러한 애플리케이션은 실시간 처리를 위해 고성능 하드웨어가 필요하기 때문에 특수 AI 칩에 대한 수요에 기여하고 있습니다.

전문 AI 칩으로의 전환은 AI 칩 아키텍처에서 혁신을 주도하고 있습니다. IBM 및 Intel과 같은 회사는 생성 AI에 최적화 된 AI 칩을 개발하기 위해 인간 뇌의 신경망을 모방하는 신경 형성 컴퓨팅을 탐색하고 있습니다. 

도전 : AI 알고리즘의 복잡성 증가

AI 알고리즘의 복잡성이 증가하는 것은 AI 칩 시장에서 중요한 과제입니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 고급 AI 모델은 훈련을 위해 10 만 GPU가 필요하며 현대 AI 알고리즘의 계산 요구를 강조합니다. AI 모델에는 대규모 계산 능력과 메모리 대역폭이 필요하기 때문에 이러한 복잡한 알고리즘을 처리 할 수있는 AI 칩의 개발은 점점 어려워지고 있습니다. AI 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 NVIDIA 및 AMD와 같은 회사가 수십억 달러를 R & D에 투자하여 수요에 부응하여 AI 칩 개발 비용을 증가시키고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리 할 AI 칩이 필요하다는 것은 설계 및 제조 공정을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다.

복잡한 알고리즘을위한 AI 칩을 개발하는 데 어려움은 글로벌 AI 칩 시장에서 AI 칩 아키텍처에서 혁신을 주도하고 있습니다. IBM 및 Intel과 같은 회사는 복잡한 AI 워크로드에 최적화 된 AI 칩을 개발하기 위해 인간 뇌의 신경망을 모방하는 신경 형성 컴퓨팅을 탐색하고 있습니다. AI 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 메모리 대역폭과 처리 능력이 높은 AI 칩의 필요성을 주도하고 있습니다. AI 모델이 자율 주행 차량 및 의료와 같은 실시간 응용 프로그램에 배포됨에 따라 복잡한 알고리즘을 처리 할 수있는 AI 칩의 개발이 점점 중요 해지고 있습니다. 복잡한 알고리즘에 최적화 된 AI 칩에 대한 수요가 증가함에 따라 Nvidia, AMD 및 IBM과 같은 회사와 함께 AI 칩 시장을 재구성하고 있습니다.

AI 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 Chip Manufacturers와 AI 개발자 간의 협력을 주도하고 있습니다. Google 및 OpenAi와 같은 회사는 AI Chip Market의 칩 제조업체와 긴밀히 협력하여 특정 AI 모델에 최적화 된 AI 칩을 개발하고 있습니다. 복잡한 알고리즘을위한 AI 칩을 개발 해야하는 과제는 Google의 텐서 처리 장치 (TPU) 및 Tesla의 Dojo 칩과 같은 특수 하드웨어의 필요성을 주도하고 있습니다. AI 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 센터는 매년 200 시간 이상의 전기를 소비함에 따라 AI 칩이 더 높은 에너지 효율로 AI 칩의 필요성을 주도하고 있습니다. 복잡한 알고리즘을 처리 할 수있는 AI 칩에 대한 수요가 증가함에 따라 Nvidia, AMD 및 IBM과 같은 회사와 함께 AI 칩 시장을 재구성하고 있습니다.

부분 분석 

유형별 

GPU는 시장 점유율의 30% 이상을 지휘하면서 가장 두드러진 AI 칩 시장의 가장 유명한 유형으로 부상했습니다. 이러한 지배력은 비교할 수없는 병렬 처리 기능에 의해 주도되며, 이는 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필수적입니다. GPU는 수천 개의 계산을 동시에 처리 할 수있어 딥 러닝 작업에 이상적입니다. AI 애플리케이션의 기하 급수적 인 성장으로 인해 GPU에 대한 전 세계 수요가 급증했으며, 데이터 센터만으로도 매년 150 만 GPU가 소비됩니다. 주요 최종 사용자에는 클라우드 서비스 제공 업체, 연구 기관 및 AI 중심 솔루션을 배포하는 기업이 포함됩니다. 여기서, GPU의 연간 공급은 수요에 맞게 보조를 맞추기 위해 고군분투하여 격차가 넓어졌습니다. 

2023 년, GPU 제공 업체 인 NVIDIA는 데이터 센터 GPU 판매가 409% 증가했지만 부족은 지속되었습니다. AMD 및 Intel과 같은 AI 칩 시장의 다른 주요 제공 업체는 생산을 증가시키고 있지만 Nvidia의 Advanced Architecture 및 Software Ecosystem은 경쟁력을 제공합니다. 이 회사는 GPU 성능과 효율성을 향상시키기 위해 R & D에 100 억 달러 이상을 투자하여 시장 위치를 ​​더욱 강화했습니다. 수요와 공급 사이의 격차는 생성 AI의 급속한 채택으로 악화되며, 이는 대규모 계산 능력이 필요합니다. 예를 들어, 단일 대형 언어 모델을 훈련하면 10,000 GPU가 넘는 소비 할 수 있습니다. 이로 인해 일부 회사는 GPU 배송을 위해 최대 6 개월을 기다렸다. NVIDIA는 2025 년까지 매년 2 백만 GPU를 생산할 계획으로 제조 용량을 늘려서 응답했습니다. 그러나 AI 모델의 복잡성이 증가하고 전문 하드웨어의 필요성은 계속 공급망을 긴장시킵니다.

기술별 

System-on-Chip (SOC) 기술은 AI 칩 시장의 35% 이상을 확보하여 여러 구성 요소를 단일 칩에 통합하여 전력 소비를 줄이고 효율성을 향상시키는 능력에 의해 주도되었습니다. SOC는 특히 소형 및 저전력 사용이 중요하는 Edge AI 응용 프로그램에 특히 적합합니다. 스마트 폰 , IoT 장치 및 자율 주행 차량을 위해 매년 5 억 개가 넘는 유닛이 배송되면서 SOCS에 대한 전 세계 수요가 급증했습니다 SOCS는 다양한 기술과 비용 효율성으로 인해 AI Chip 시장의 다른 기술을 능가합니다. 이미지 인식에서 자연어 처리에 이르기까지 다양한 작업을 처리하여 다양한 AI 응용 프로그램에 이상적입니다. 예를 들어, Qualcomm의 Snapdragon Socs는 전 세계적으로 10 억 개가 넘는 장치에 전력을 공급하여 전통적인 GPU 비용의 일부로 AI 기능을 제공합니다. 이로 인해 SOCS는 저전력 소비에서 고성능이 필요한 소비자 전자 제조업체에게 선호되는 선택이되었습니다.

SOC 기술의 지배력은 신흥 AI 트렌드에 대한 적응성에 의해 더욱 강화됩니다. 예를 들어, SOC는 AI 기반 웨어러블에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 2025 년까지 출하량은 2 억 대를 초과 할 것으로 예상됩니다. Apple 및 Samsung과 같은 회사는 SOC 개발에 많은 투자를하고 있으며 Apple의 A- 시리즈 칩은 전 세계 15 억 개의 iPhones를 구동하는 것입니다. AI 가속기를 SOCS에 직접 통합하는 능력은 또한 2030 년까지 5 천만 명이 넘는 AI 지원 차량이 도로에있을 것으로 예상되는 자동차 응용 프로그램에 대한 채택을 주도했습니다.

업종별 

IT 및 통신 산업은 AI Chip Market의 최대 소비자로 부상하여 시장 수익의 30% 이상을 차지했습니다. 이는 네트워크 최적화, 사이버 보안 및 고객 서비스에서 AI의 채택이 증가함에 따라 발생합니다. 예를 들어, 통신 사업자는 전 세계적으로 10 억 개 이상의 연결된 장치를 관리하기 위해 AI 기반 솔루션을 배포하여 매년 50 만 개 이상의 AI 칩이 필요합니다. 이 부문의 AI 칩에 대한 수요는 실시간 데이터 처리를 위해 고급 AI 알고리즘이 필요합니다 . 여기서, IT 및 통신 산업에서 AI 칩 수요를 주도하는 주요 응용 프로그램에는 네트워크 트래픽 관리, 사기 탐지 및 예측 유지 보수가 포함됩니다. 예를 들어, AI 기반 네트워크 최적화 도구는 대기 시간을 최대 50%까지 줄여 5G 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이로 인해 AI 칩에 대한 수요가 급증했으며 5G 인프라만으로 매년 200,000 대 이상의 유닛이 선적되었습니다. 화웨이와 Ericsson과 같은 회사는 Huawei의 Ascend AI Chips가 전 세계적으로 1 백만 건 이상의 5G 기지국에 동력을 공급하면서 AI 중심 솔루션에 많은 투자를하고 있습니다.

IT 인프라의 복잡성이 증가함에 따라 AI 칩에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 데이터 센터는 매일 100 개가 넘는 엑사 바이트의 데이터를 관리하기 위해 AI 기반 솔루션을 배포하고 있으며 매년 백만 개가 넘는 AI 칩이 필요합니다. 이로 인해 Nvidia 및 AMD와 같은 회사가 수요를 충족시키기 위해 고군분투하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 매년 10 억 명이 넘는 사이버 공격이 감지되는 사이버 보안에서 AI의 채택이 증가함에 따라 AI 칩에 대한 수요가 추가로 증가하고 있습니다. IT 및 통신 산업은 2025 년까지 매년 2 백만 명 이상의 AI 칩을 소비 할 것으로 예상되며, 고급 AI 중심 솔루션에 의해 주도됩니다.

애플리케이션 별 

현재 컴퓨터 비전은 38% 이상의 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 그러나 자연 언어 처리 세그먼트는 앞으로 몇 년 동안 가장 빠른 CAGR에서 성장할 예정이며, 이는 주로 GPT 및 Bert와 같은 생성 AI 모델의 빠른 채택에 의해 주도됩니다. 이 모델에는 1,000 GPU와 10,000 CPU 시간이 소비되는 단일 GPT-3 모델을 훈련시켜 방대한 계산 자원이 필요합니다. NLP 용 AI Chips의 주요 소비자에는 검색 엔진, 가상 어시스턴트 및 컨텐츠 생성 도구에 이러한 모델을 배포하는 Google, Microsoft 및 OpenAi와 같은 기술 대기업이 포함됩니다. 또한, 생성 AI의 급증은 NLP에서 AI 칩에 대한 수요를 크게 높였다. 예를 들어, OpenAi의 GPT-4 모델에는 훈련을 위해 10 만 GPU가 필요하므로 클라우드 제공 업체의 주문 백 로그가 필요합니다. NLP 응용 프로그램의 총 주문량은 매년 50 만 GPU를 초과했으며 NVIDIA 및 AMD와 같은 회사는 수요를 충족시키기 위해 고군분투하고 있습니다. 이로 인해 NLP 작업에 최적화되어 기존 GPU보다 최대 10 배 빠른 처리를 제공하는 Google TPU와 같은 전문 AI 칩의 개발이 이루어졌습니다.

AI 칩 시장에서 NLP의 가장 빠른 성장은 언어 모델의 복잡성이 증가함에 따라 더욱 촉진됩니다. 예를 들어, GPT-4는 1 조 변동이 넘는 매개 변수를 가지므로 훈련을 위해 1 엑사 플롭의 ​​계산 능력이 필요합니다. 이로 인해 NVIDIA의 A100 GPU가 NLP 워크로드에 선호되는 선택입니다. 이 회사는 전 세계 데이터 센터에 100,000 개 이상의 A100 GPU를 배송했지만 수요는 계속해서 공급을 능가합니다. 2030 년까지 100 억 명의 사용자를 초과 할 것으로 예상되는 AI 기반 챗봇 및 가상 어시스턴트의 채택이 증가함에 따라 NLP의 AI 칩에 대한 수요가 더욱 높아질 것입니다.

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지역분석 

북미는 주요 기술 회사와 강력한 혁신 생태계의 존재로 인해 40% 이상의 시장 점유율로 AI 칩 시장을 지배합니다. 미국만으로도 NVIDIA, Intel 및 AMD와 같은 회사가 청구를 선도하는이 지역 수입의 80% 이상을 기부합니다. 시장 리더 인 Nvidia는 2024 년에 AI 칩에 대한 급증한 수요에 의해 600 억 달러 이상의 매출을 기록했다. 미국은 세계 AI 신생 기업의 50% 이상이 있으며 AI 칩 개발 및 채택을위한 비옥 한 근거를 만듭니다. AI 칩 시장에서 미국의 지배력은 AI 연구 개발의 리더십에 의해 더욱 강화됩니다. 예를 들어, 미국은 Google 및 Microsoft와 같은 회사가 AI 연구에 연간 200 억 달러 이상을 투자 한 글로벌 AI 특허의 60% 이상을 차지합니다. 이로 인해 Google의 TPU 및 NVIDIA의 A100 GPU와 같은 최첨단 AI 칩이 개발되었으며 전 세계 데이터 센터에서 널리 사용됩니다. 미국은 또한 세계 반도체 생산 능력의 50% 이상이 위치한 강력한 반도체 제조 기반의 혜택을받습니다.

다양한 산업에서 AI의 채택이 증가함에 따라 북미의 AI 칩에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 의료 부문은 AI 기반 솔루션을 배포하여 매년 10 억 개 이상의 의료 이미지를 분석하여 100,000 개 이상의 AI 칩이 필요합니다. 자동차 산업은 또한 AI 칩 시장의 주요 소비자이며 2030 년까지 1 천만 명이 넘는 AI 지원 차량이 미국 도로에있을 것으로 예상됩니다. GPT-4와 같은 AI 모델의 복잡성이 증가합니다. 계산 능력은 AI 칩에 대한 수요를 더욱 높이고 있습니다. 북미는 시장에서 지배적 인 선수로 남아있을 것으로 예상되며 2025 년까지 매년 2 백만 명이 넘는 AI 칩이 선적됩니다.

AI 칩 시장의 최근 개발

• 2024 년 1 월, Synopsys는 350 억 달러의 ANSYS 인수를 발표하여 반도체 산업의 설계 및 시뮬레이션 기능을 향상시키기위한 것을 발표했습니다.
• 2024 년 4 월, Nvidia는 이스라엘 오케스트레이션 소프트웨어 공급 업체 인 AI를 인수하여 다양한 플랫폼에서 AI 워크로드 관리를 단순화하기 위해 7 억 달러를보고했습니다.
• 2024 년 6 월, Etched.ai는 1 차 벤처 파트너가 이끄는 시리즈 A 라운드에서 1 억 2 천만 달러를 모금했으며 GPU보다 더 빠르고 저렴한 AI 모델을 실행할 수있는 칩을 개발하기 위해 긍정적 인 금액을 모금했습니다.
• 2024 년 8 월, AI 반도체 및 소프트웨어 스타트 업인 Groq는 BlackRock이 이끄는 시리즈 D 라운드에서 6 억 6 천만 달러를 모금하여 회사를 30 억 달러 이상으로 평가했습니다.
• 2024 년 9 월, Intel과 Amazon Web Services (AWS)는 AI 애플리케이션을위한 맞춤형 칩 설계에 공동 투자하기 위해 수십억 달러 규모의 수십억 달러 규모의 프레임 워크와 전략적 협업을 확장했습니다.
• 2024 년 10 월, Photonic Computing Startup 인 Lightmatter는 T. Rowe Price가 이끄는 4 억 달러 규모의 시리즈 D 라운드를 모금하여 회사를 44 억 달러로 평가했습니다.
• 2024 년 11 월, AI Chip Market의 주요 소비자 중 하나 인 Amazon은 AI Startup Anthropic에 대한 40 억 달러의 추가 투자를 발표하여 AWS의 주요 AI 교육 파트너를 발표했습니다.
• 2024 년 11 월, AI 네트워킹 칩 스타트 업인 Enfabrica는 Spark Capital이 이끄는 시리즈 C 라운드에서 ACF Supernic Chip의 출시를 가속화하기 위해 1 억 1 천 5 백만 달러를 모금했습니다.
• 2024 년 12 월, Tenstorrent는 Samsung Securities와 AFW 파트너가 이끄는 20 억 달러의 사전 자금 평가로 시리즈 D 펀딩 라운드에서 6 억 9,300 만 달러 이상을 확보했습니다.
• 2024 년 12 월, Biden-Harris Administration은 SK Hynix에 칩 인센티브 상을 발표하여 인디애나의 AI Chip 생산 시설에 대한 387 억 달러의 투자를 지원하기 위해 최대 4,500 만 달러의 직접 자금을 제공했습니다.

AI 칩 시장의 최고 회사

• AMD
• TSMC
• Google
• IBM
• nvidia
• 마이크로소프트
• 인텔
• 화웨이
• 퀄컴
• AWS
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요:

칩 유형에 따라

• GPU
• ASIC
• FPGA
• CPU
• 기타

기술별

• 시스템 온 칩 (SOC)
• 패키지 시스템 (SIP)
• 멀티 칩 모듈 (MCM)
• 기타

애플리케이션 별

• 자연어 처리(NLP)
• 컴퓨터 비전
• 로봇공학
• 네트워크 보안
• 기타

업종별

• 헬스케어
• 자동차
• 가전제품
• 소매 및 전자 상거래
• BFSI
• IT 및 통신
• 정부와 국방
• 기타

지역별 

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 서유럽의 나머지 지역
  • 동유럽
    • 폴란드
    • 러시아 제국
    • 나머지 동유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주 및 뉴질랜드
  • 대한민국
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  • 남아프리카
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  • MEA의 나머지 부분
• 남아메리카
  • 아르헨티나
  • 브라질
  • 남아메리카의 나머지 지역