딥러닝 칩셋 시장 - 보고서 범위 및 개요:

딥 러닝 칩셋 시장 규모는 2025년 133억 9천만 달러였으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 31.27%의 성장률을 기록하며 2035년에는 2,027억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

딥러닝 칩 시장은 산업 전반에 걸쳐 인공지능(AI)이 빠르게 도입되면서 고성능 컴퓨팅 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있어 성장세를 보이고 있습니다. 클라우드 기반 AI 워크로드, 엣지 디바이스, 자율주행차, 로봇공학, 스마트 가전 등 다양한 분야에서 AI 애플리케이션이 확대됨에 따라 특수 GPU, ASIC, NPU, AI 가속기가 필수적으로 요구되고 있습니다. AI 연구, 대규모 언어 모델, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 분야에 대한 투자 증가 또한 수요를 촉진하고 있습니다. 더불어 실시간 추론 및 온디바이스 AI를 위한 에너지 효율적이고 저지연 처리 요구가 전 세계 시장 성장을 가속화하고 있습니다.

시장 규모 및 성장 전망:

  • 2025년 시장 규모: 133억 9천만 달러

  • 2035년 시장 규모: 2,027억 9천만 달러

  • 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 31.27%

  • 기준연도 2025

  • 예측 기간 2026-2035

  • 2022-2024년 과거 데이터

딥러닝 칩셋 시장 규모 및 개요

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딥러닝 칩셋 시장의 주요 트렌드

  • 다양한 산업 분야에서 인공지능(AI)이 빠르게 도입됨에 따라 특수 GPU, NPU, ASIC 및 AI 가속기에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

  • 엣지 AI와 온디바이스 인텔리전스가 성장함에 따라 저전력, 고효율 칩 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

  • 자율주행차, 로봇공학, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 분야에서 AI 애플리케이션이 확대됨에 따라 칩셋 배포가 증가하고 있습니다.

  • 신흥 지역, 특히 아시아 태평양 지역에서는 산업 자동화, 스마트 기기 및 AI 기반 소비자 가전 분야에서 강력한 성장세를 보이고 있습니다.

  • 5G, IoT 및 고성능 컴퓨팅 인프라와의 통합을 통해 실시간 분석 및 클라우드-엣지 하이브리드 AI 워크로드가 가능해지고 있습니다.

미국 딥러닝 칩 시장 규모는 2025년 37억 3천만 달러였으며, 2035년까지 536억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR)은 30.59%입니다. 미국 딥러닝 칩셋 시장의 성장은 클라우드 컴퓨팅, 자율주행차, 스마트 기기 등에서 인공지능(AI)의 광범위한 도입과 더불어 AI 연구 개발, 첨단 데이터 센터에 대한 투자 확대, 고성능 및 에너지 효율적인 AI 가속기에 대한 수요 증가에 힘입은 것입니다.

미국 딥러닝 칩셋 시장 규모

딥러닝 칩셋 시장 성장 동인:

  • 인공지능(AI)의 빠른 도입으로 클라우드, 엣지, 자율 및 로봇 애플리케이션 전반에 걸친 딥러닝 칩셋 수요가 전 세계적으로 증가하고 있습니다.

전 세계 딥러닝 칩셋 시장은 다양한 산업 분야에서 인공지능(AI)의 기하급수적인 도입에 힘입어 성장하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 워크로드, 데이터 센터 및 기업 애플리케이션에서 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 GPU, ASIC, NPU 및 기타 AI 가속기에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 자율 주행 차량, 로봇 공학, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야에서 활용 사례가 확대되면서 기업들은 더욱 빠르고 효율적인 딥러닝 추론 및 학습을 제공하는 특수 칩셋을 도입하고 있습니다. 또한, 엣지 AI 및 온디바이스 인텔리전스에 대한 추세는 실시간 처리가 가능한 저전력 고효율 칩에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 기술 대기업과 정부의 AI 연구 및 인프라 투자 증가, 대규모 언어 모델 및 AI 기반 분석의 확산은 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.

2026년까지 전 세계 약 11,800개의 데이터 센터 중 약 33%가 AI 워크로드에 최적화될 것으로 예상되며, 이는 AI 데이터 인프라에 대한 빠른 투자를 반영합니다. 이러한 시설에서 AI 컴퓨팅 용량의 약 65%는 GPU가 담당할 것입니다.

딥러닝 칩셋 시장 제약 요인:

  • 딥러닝 칩셋 시장은 전력 관리, 복잡한 설계, 숙련된 인력 부족 및 보안 문제로 어려움을 겪고 있습니다.

딥러닝 칩셋 시장은 높은 전력 소비 및 열 관리 문제, 복잡한 칩 설계, 기존 하드웨어와의 통합 어려움 등의 제약에 직면해 있습니다. 또한, 숙련된 AI 하드웨어 엔지니어 부족, AI 아키텍처 전반의 표준화 미흡, 엣지 컴퓨팅 환경에서의 보안 문제 등이 빠른 도입을 저해하고 있습니다. 규제 준수 및 지적 재산권 문제 역시 제조업체에게 운영상의 어려움을 야기합니다.

딥러닝 칩셋 시장 기회:

  • 아시아 태평양 지역의 엣지 AI, IoT, TinyML 및 5G 확장으로 딥러닝 칩셋 시장 기회가 확대되고 있습니다.

시장은 신흥 지역, 특히 산업 자동화, 스마트 기기, AI 기반 소비자 가전이 빠르게 성장하고 있는 아시아 태평양 지역에서 상당한 기회를 제공합니다. 맞춤형 AI 가속기와 응용 분야별 집적 회로(ASIC)는 의료, 자동차, 방위 산업과 같은 분야에서 차별화를 위한 발판을 마련해 줍니다. 엣지 AI, IoT 통합, TinyML 기기의 등장으로 혁신적이고 에너지 효율적인 칩 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 전 세계적으로 5G 인프라와 고성능 컴퓨팅 사업이 확장됨에 따라 칩셋 제조업체는 실시간 분석, 클라우드-엣지 하이브리드 배포, 고급 AI 워크로드에 적합한 차세대 솔루션을 제공할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 이러한 추세들은 하드웨어 혁신과 산업별 응용 분야 모두에서 강력한 성장 잠재력을 보여줍니다.

아시아 태평양 지역의 IoT 지출은 스마트 제조, 정부 프로젝트, 그리고 실시간 처리를 위해 AI 가속기를 사용하는 연결 기기에 대한 소비자 수요에 힘입어 2025년까지 약 2,410억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

딥러닝 칩셋 시장 세분화 분석

  • 칩 유형별로는 그래픽 처리 장치(GPU)가 2025년에 37.23%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되며, 신경 처리 장치(NPU)/AI 가속기는 2026년부터 2035년까지 연평균 33.11%의 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

  • 기술별로는 합성곱 신경망(CNN) 최적화가 2025년에 41.58%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되며, 트랜스포머 및 대형 모델 가속기는 2026년부터 2035년까지 연평균 31.78%의 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

  • 최종 사용자 산업별로는 정보 기술 및 통신 부문이 2025년에 32.73%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되며, 자동차(ADAS 및 자율 주행) 부문은 2026년부터 2035년까지 연평균 32.41%의 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

  • 배포/응용 방식별로 보면, 클라우드 기반 AI 워크로드가 2025년에 38.64%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되며, 엣지 AI 디바이스(온디바이스 추론)는 2026년부터 2035년까지 연평균 32.27%의 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

칩 유형별로는 GPU가 딥러닝 칩셋 시장을 주도하고 있으며, NPU는 엣지 AI 및 에너지 효율 컴퓨팅을 가속화하고 있습니다.

2025년에는 그래픽 처리 장치(GPU)가 인공지능(AI) 학습, 추론 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션에 널리 사용됨에 따라 딥러닝 칩셋 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 한편, 신경 처리 장치(NPU)와 AI 가속기는 엣지 AI, 온디바이스 추론 및 에너지 효율적인 AI 워크로드의 도입 증가에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 분야로 부상하고 있습니다. 이러한 추세는 고급 AI 애플리케이션을 위한 특화된 고성능 칩셋으로의 전환을 보여줍니다.

기술별로는 CNN 최적화 칩이 딥러닝 시장을 주도하고 있으며, 트랜스포머는 차세대 고성능 AI를 이끌고 있습니다.

2025년에는 합성곱 신경망(CNN)에 최적화된 칩이 딥러닝 칩셋 시장을 주도하며, 컴퓨터 비전, 이미지 처리 및 AI 학습 워크로드에 널리 사용될 것으로 예상됩니다. 트랜스포머 및 대규모 모델 가속기는 대규모 언어 모델, 자연어 처리 및 고급 AI 애플리케이션의 배포 증가에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 부문으로 부상하고 있으며, 이는 고성능 차세대 AI 워크로드를 위한 특화된 칩셋으로의 전환을 반영합니다.

딥러닝 칩셋 시장 점유율 (기술별)

최종 사용자 산업별로는 IT 및 통신 분야가 딥러닝 칩셋 시장을 주도하고 있으며, 자동차 산업은 스마트 교통 시스템 구축을 위해 AI 도입을 가속화하고 있습니다 .

2025년에는 정보 기술 및 통신(ITT) 부문이 클라우드 AI, 데이터 센터 및 기업용 AI 애플리케이션에 힘입어 딥러닝 칩셋 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 특히 자동차 산업, 그중에서도 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 및 자율 주행 분야는 AI 기반 차량 시스템, 자율 주행 기술 및 첨단 운전자 보조 솔루션의 도입 증가에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 부문으로, 모빌리티 및 스마트 교통 전반에 걸쳐 AI 칩셋 애플리케이션이 확대될 전망입니다.

배포/응용 분야별로 보면, 클라우드 기반 AI가 딥러닝 칩셋 시장을 주도하는 반면, 엣지 AI는 실시간 지능형 컴퓨팅의 성장을 가속화하고 있습니다.

2025년에는 대규모 AI 학습, 기업용 애플리케이션 및 데이터 센터 구축에 힘입어 클라우드 기반 AI 워크로드가 딥러닝 칩셋 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 엣지 AI 디바이스(온디바이스 추론)는 IoT 기기, 스마트 센서, 로봇 및 가전제품에서 실시간 저지연 AI 처리에 대한 수요 증가에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 부문이며, 이는 분산형 및 에너지 효율적인 AI 컴퓨팅으로의 전환을 보여줍니다.

북미 딥러닝 칩셋 시장 분석

2025년에는 북미가 주요 AI 칩셋 제조업체, 광범위한 클라우드 인프라, 그리고 첨단 데이터 센터의 존재에 힘입어 35.57%의 시장 점유율로 딥러닝 칩셋 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. IT, 통신, 기업 부문 전반에 걸친 AI 도입 확대와 더불어 상당한 연구 개발 투자, 그리고 자율주행차와 로봇의 조기 ​​도입은 고성능 컴퓨팅 및 차세대 AI 가속기 기술 분야에서 북미의 리더십을 더욱 강화할 것입니다.

지역별 딥러닝 칩셋 시장 점유율

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미국 딥러닝 칩셋 시장 분석

북미에서 미국은 주요 AI 및 반도체 기업의 집중, 선진 데이터 센터 인프라, 광범위한 클라우드 도입, 연구 개발 및 AI 기반 기술에 대한 상당한 투자 덕분에 딥러닝 칩셋 시장을 주도하고 있습니다.

유럽 ​​딥러닝 칩셋 시장 분석

2025년 유럽은 산업 자동화, 헬스케어, 스마트 제조 분야 전반에 걸친 인공지능(AI) 도입 확대에 힘입어 딥러닝 칩셋 시장에서 21.35%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 유럽은 첨단 연구 개발 사업, AI 및 반도체 개발에 대한 정부 지원, 그리고 AI 기반 로봇, 자율 시스템, 클라우드 인프라에 대한 투자 증가의 혜택을 누리고 있습니다. 독일, 프랑스, ​​영국과 같은 국가들은 AI 도입을 선도하며 유럽 전역의 기업 및 산업용 AI 애플리케이션의 꾸준한 성장에 기여하고 있습니다.

독일 딥러닝 칩셋 시장 분석

유럽에서 독일은 탄탄한 산업 기반, 첨단 제조 부문, 활발한 AI 연구 활동, 그리고 기업 및 기술 허브 전반에 걸친 AI 기반 자동화, 스마트 공장, 고성능 컴퓨팅의 광범위한 도입에 힘입어 딥러닝 칩셋 시장을 주도하고 있습니다.

아시아 태평양 딥러닝 칩셋 시장 분석

아시아 태평양 딥러닝 칩셋 시장은 급속한 산업 자동화, AI 기반 가전제품 도입, 그리고 중국, 일본, 한국, 인도를 중심으로 한 스마트 제조 확대에 힘입어 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. AI 이니셔티브에 대한 강력한 정부 지원, 엣지 AI 및 IoT 기기에 대한 투자 증가, 그리고 자동차, 의료, 로봇 분야에서 AI 가속기 도입 확대가 수요를 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들로 인해 아시아 태평양 지역은 차세대 AI 하드웨어 혁신의 핵심 허브로 자리매김하고 있습니다.

중국 딥러닝 칩셋 시장 분석

아시아 태평양 지역에서 중국은 대규모 AI 도입, 정부 지원 기술 이니셔티브, 급속도로 성장하는 산업 자동화, 광범위한 소비자 전자 제품 제조, 그리고 AI 연구 및 반도체 개발에 대한 상당한 투자 덕분에 딥러닝 칩셋 시장을 주도하고 있습니다.

라틴 아메리카(LATAM) 및 중동·아프리카(MEA) 딥러닝 칩셋 시장 분석

2025년에는 라틴 아메리카(LATAM)와 중동 및 아프리카(MEA) 지역의 딥러닝 칩셋 시장 규모가 작지만 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 새로운 AI 프로젝트, 디지털화의 증가, 클라우드 인프라, 산업 자동화 및 스마트 기기에 대한 투자에 힘입어 가속화될 것입니다. 주요 응용 분야로는 AI 기반 감시, 의료 및 기업 솔루션 등이 있습니다. 브라질, 멕시코, 아랍에미리트(UAE), 남아프리카공화국 등이 정부 지원 프로그램과 AI 기반 하드웨어 솔루션 도입에 대한 기술 공급업체들의 관심 증가에 힘입어 지역 성장을 주도하고 있습니다.

딥러닝 칩셋 시장의 경쟁 구도:

NVIDIA Corporation은 고성능 컴퓨팅 및 AI 하드웨어 분야의 글로벌 리더로서 GPU, AI 가속기 및 딥러닝 칩셋을 전문으로 합니다. NVIDIA는 데이터 센터, 클라우드 AI, 자율 주행 차량, 로봇 공학 및 엣지 AI 전반에 걸쳐 혁신을 주도하며 전 세계적으로 고급 인공지능 애플리케이션의 학습 및 추론 속도를 향상시키고 있습니다.

  • 2026년 1월, NVIDIA는 이전 세대보다 훨씬 높은 성능과 효율성으로 딥러닝 학습 및 추론을 가속화하도록 설계된 고급 GPU, CPU, DPU 및 네트워킹 실리콘을 통합한 새로운 Vera Rubin AI 플랫폼을 공개했습니다.

인텔 코퍼레이션은 고성능 컴퓨팅, 클라우드 AI 및 엣지 애플리케이션을 위한 CPU, AI 가속기 및 딥러닝 칩셋을 제공하는 선도적인 반도체 기업입니다. 인텔은 PC, 데이터 센터, 기업 및 산업 분야 전반에 걸쳐 AI 도입을 주도하며, 전 세계적으로 고급 인공지능 워크로드의 효율적인 학습, 추론 및 배포를 지원합니다.

  • 인텔은 2025년 11월, AI 지원 PC 프로세서 출하량이 거의 1억 대에 달했다고 발표했습니다. 이는 로컬 AI 워크로드를 지원하기 위해 소비자 및 기업용 PC에 NPU가 광범위하게 통합되고 있음을 반영합니다. 이러한 성과는 클라이언트 장치 전반에 걸쳐 AI 컴퓨팅 기능이 점점 더 많이 도입되고 있음을 보여줍니다.

딥러닝 칩셋 제조업체는 다음과 같습니다.

  • NVIDIA Corporation

  • Intel Corporation

  • Advanced Micro Devices (AMD)

  • Google LLC

  • Qualcomm Technologies, Inc.

  • Apple Inc.

  • IBM Corporation

  • Samsung Electronics Co., Ltd.

  • Huawei Technologies Co., Ltd.

  • Graphcore Ltd.

  • Cambricon Technologies

  • MediaTek Inc.

  • Hailo Technologies Ltd.

  • Mythic Inc.

  • Cerebras Systems Inc.

  • CEVA, Inc.

  • Kneron

  • Amazon Web Services (AWS)

  • Microsoft Corporation

  • Alibaba Group Holding Limited

딥러닝 칩 시장 보고서 범위:
보고서 속성 세부
2025년 시장 규모 133억 9천만 달러
2035년 시장 규모 2,027억 9천만 달러
연평균 성장률 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 31.27%
기준연도 2025
예측 기간 2026-2035
역사적 데이터 2022-2024
보고서 범위 및 내용 시장 규모, 세분화 분석, 경쟁 환경, 지역 분석, DROC 및 SWOT 분석, 전망
주요 부문 • 칩 유형별(그래픽 처리 장치(GPU), 응용 분야별 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 중앙 처리 장치(CPU), 신경 처리 장치(NPU)/AI 가속기)
• 기술별(컨볼루션 신경망(CNN) 최적화, 순환 신경망(RNN) 최적화, 트랜스포머 및 대형 모델 가속기, 엣지 AI/타이니ML 최적화)
• 최종 사용 산업별(정보 기술 및 통신, 자동차(ADAS 및 자율 주행), 의료 및 생명 과학, 가전 제품 및 스마트 기기, 소매 및 전자 상거래, 국방 및 보안)
• 배포/응용 분야별(클라우드 기반 AI 워크로드, 엣지 AI 장치(장치 내 추론), 로봇 공학 및 산업 자동화, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전)
지역 분석/포괄 범위 북미(미국, 캐나다), 유럽(독일, 영국, 프랑스, ​​이탈리아, 스페인, 러시아, 폴란드, 기타 유럽), 아시아 태평양(중국, 인도, 일본, 한국, 호주, 아세안 국가, 기타 아시아 태평양), 중동 및 아프리카(아랍에미리트, 사우디아라비아, 카타르, 남아프리카공화국, 기타 중동 및 아프리카), 라틴 아메리카(브라질, 아르헨티나, 멕시코, 콜롬비아, 기타 라틴 아메리카).
회사 프로필 NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Advanced Micro Devices (AMD), Google LLC, Qualcomm Technologies, Inc., Apple Inc., IBM Corporation, Samsung Electronics Co., Ltd., Huawei Technologies Co., Ltd., Graphcore Ltd., Cambricon Technologies, MediaTek Inc., Hailo Technologies Ltd., Mythic Inc., Cerebras Systems Inc., CEVA, Inc., Kneron, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Corporation, Alibaba Group Holding Limited.

목차

1. 서론

 1.1 시장 정의 및 범위

 1.2 연구 가정 및 약어

 1.3 연구 방법론

2. 요약

 2.1 시장 현황

 2.2 시장 절대적 달러 수익 기회 평가 및 전년 대비 분석, 2022년~2035년

 2.3 시장 규모 및 전망(세분화별, 2022년~2035년)

  2.3.1 칩 종류별 시장 규모

  2.3.2 기술별 시장 규모

 2.3.3 최종 사용 산업별 시장 규모

 2.3.4 배포 방식/응용 분야별 시장 규모

 2.4 지역별 시장 점유율 및 BPS 분석, 2024년

 2.5 산업 성장 시나리오 – 보수적, 가능성 높음, 낙관적

 2.6 업계 CxO의 관점

3. 시장 개요

 3.1 시장 역학

  3.1.1 드라이버

  3.1.2 제약 조건

  3.1.3 기회

  3.1.4 주요 시장 동향

 3.2 산업 PESTLE 분석

 3.3 시장 성장에 영향을 미치는 주요 산업 요인(포터의 5가지 경쟁력 분석)

 3.4 산업 공급망 분석

  3.4.1 원자재 공급업체

  3.4.2 제조업체

  3.4.3 유통업체/공급업체

  3.4.4 고객/최종 사용자

 3.5 산업 수명주기 평가

 3.6 모기업 시장 개요

 3.7 시장 위험 평가

4. 통계적 분석 및 추세 보고

4.1 제품 및 기술 역량 지표

4.1.1 GPU, ASIC, FPGA, CPU 및 NPU/AI 가속기를 포함한 칩셋 유형별 딥러닝 칩셋 점유율(%)

4.1.2 CNN, RNN, 트랜스포머 모델 및 엣지 AI/타이니ML 워크로드에 최적화된 딥러닝 칩셋의 점유율(%)

4.1.3 주요 제조사의 딥러닝 칩셋이 제공하는 평균 컴퓨팅 성능(초당 테라 연산, tops).

4.2 응용 분야 및 최종 사용자 수요 지표

4.2.1 IT 및 통신, 자동차, 의료, 가전제품, 소매 및 국방을 포함한 최종 사용 산업별 딥러닝 칩셋 수요 점유율(%)

4.2.2 자동차 ADAS, 자율 주행 및 로봇 공학 애플리케이션에서 딥 러닝 칩셋 채택률(%)

4.2.3 전체 딥러닝 칩셋 출하량 중 엣지 AI 디바이스용과 클라우드 기반 AI 워크로드용의 점유율(%)

4.3 시장 및 재무 성과 지표

4.3.1 글로벌 딥러닝 칩셋 시장의 연간 매출 성장률(%)

4.3.2 상위 5개 딥러닝 칩셋 제조업체의 시장 점유율(%) (cr5).

4.3.3 칩셋 카테고리별 딥러닝 칩셋의 평균 판매 가격(미화/개).

4.4 배포 및 생태계 지표

4.4.1 클라우드 데이터 센터와 엣지 및 임베디드 시스템에 배포된 딥러닝 칩셋의 점유율(%)

4.4.2 새로운 칩셋 세대에 따른 평균 전력 효율(와트당 성능) 향상률(%).

4.4.3 시스템온칩(SOC) 플랫폼에 통합된 딥러닝 칩셋과 개별 가속기 카드의 점유율(%)

5. 딥러닝 칩셋 시장 세분화 분석 및 전망, 칩 유형별, 2022년~2035년, 가치(미화 10억 달러)

5.1 서론

 5.2 그래픽 처리 장치(GPU)

  5.2.1 주요 트렌드

  5.2.2 시장 규모 및 전망, 2022년 – 2035년

 5.3 응용 분야별 집적 회로(ASIC)

 5.4 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)

 5.5 중앙 처리 장치(CPU)

 5.6 신경 처리 장치(NPU) / AI 가속기

6. 딥러닝 칩셋 시장 부문별 분석 및 전망, 기술별, 2022년~2035년, 가치(미화 10억 달러)

    6.1 서론

 6.2 합성곱 신경망(CNN) 최적화

  6.2.1 주요 트렌드

  6.2.2 시장 규모 및 전망, 2022년 – 2035년

 6.3 순환 신경망(RNN) 최적화

 6.4 변압기 및 대형 모델 가속기

 6.5 엣지 AI / TinyML 최적화

7. 딥러닝 칩셋 시장 부문별 분석 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년, 가치(미화 10억 달러)

    7.1 서론

 7.2 정보 기술 및 통신

  7.2.1 주요 동향

  7.2.2 시장 규모 및 전망, 2022년 – 2035년

 7.3 자동차 (ADAS 및 자율 주행)

 7.4 의료 및 생명 과학

 7.5 소비자 전자제품 및 스마트 기기

 7.6 소매 및 전자상거래

 7.7 국방 및 안보

8. 딥러닝 칩셋 시장 부문별 분석 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년, 가치(미화 10억 달러)

    8.1 서론

 8.2 클라우드 기반 AI 워크로드

  8.2.1 주요 트렌드

  8.2.2 시장 규모 및 전망, 2022년 – 2035년

 8.3 엣지 AI 디바이스(디바이스 내 추론)

 8.4 로봇공학 및 산업 자동화

 8.5 자연어 처리(NLP)

 8.6 컴퓨터 비전

9. 딥러닝 칩셋 시장 지역별 세분화 분석 및 전망, 2022년~2035년, 가치(미화 10억 달러)

9.1 서론

9.2 북미

 9.2.1 주요 동향

 9.2.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 칩 유형별, 2022년~2035년

 9.2.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

 9.2.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

 9.2.5 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

 9.2.6 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(국가별, 2022년~2035년)

  9.2.6.1 미국

   9.2.6.1.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.2.6.1.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.2.6.1.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.2.6.1.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.2.6.2 캐나다

   9.2.6.2.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.2.6.2.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.2.6.2.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.2.6.2.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

9.3 유럽

 9.3.1 주요 트렌드

 9.3.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 칩 유형별, 2022년~2035년

 9.3.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

 9.3.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

 9.3.5 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

 9.3.6 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(국가별, 2022년~2035년)

  9.3.6.1 독일

   9.3.6.1.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.1.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.1.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.1.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.3.6.2 영국

   9.3.6.2.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.2.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.2.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.2.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.3.6.3 프랑스

   9.3.6.3.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.3.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.3.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.3.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(배포 유형/응용 분야별), 2022년~2035년

  9.3.6.4 이탈리아

   9.3.6.4.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.4.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.4.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.4.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.3.6.5 스페인

   9.3.6.5.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.5.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.5.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.5.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.3.6.6 러시아

   9.3.6.6.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.6.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.6.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.6.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.3.6.7 폴란드

   9.3.6.7.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.7.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.7.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(최종 사용자 산업별, 2022~2035년)

   9.3.6.7.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.3.6.8 유럽의 나머지 지역

   9.3.6.8.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.3.6.8.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.3.6.8.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.3.6.8.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년   

9.4 아시아태평양

 9.4.1 주요 동향

 9.4.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

 9.4.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

 9.4.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

 9.4.5 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

 9.4.6 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(국가별, 2022~2035년)

  9.4.6.1 중국

   9.4.6.1.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.1.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.1.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.4.6.1.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.4.6.2 인도

   9.4.6.2.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.2.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.2.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.4.6.2.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.4.6.3 일본

   9.4.6.3.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.3.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.3.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.4.6.3.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.4.6.4 대한민국

   9.4.6.4.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.4.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.4.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(최종 사용자 산업별, 2022~2035년)

   9.4.6.4.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.4.6.5 호주

   9.4.6.5.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.5.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.5.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.4.6.5.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.4.6.6 아세안 국가들

   9.4.6.6.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.6.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.6.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.4.6.6.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.4.6.7 아시아 태평양 기타 지역

   9.4.6.7.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.4.6.7.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.4.6.7.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(최종 사용자 산업별, 2022~2035년)

   9.4.6.7.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

9.5 라틴 아메리카

 9.5.1 주요 트렌드

 9.5.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

 9.5.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

 9.5.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(최종 사용자 산업별, 2022~2035년)

 9.5.5 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

 9.5.6 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(국가별, 2022~2035년)

  9.5.6.1 브라질

   9.5.6.1.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.5.6.1.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.5.6.1.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.5.6.1.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.5.6.2 아르헨티나

   9.5.6.2.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.5.6.2.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.5.6.2.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.5.6.2.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.5.6.3 멕시코

   9.5.6.3.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.5.6.3.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.5.6.3.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.5.6.3.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.5.6.4 콜롬비아

   9.5.6.4.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.5.6.4.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.5.6.4.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.5.6.4.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.5.6.5 나머지 라틴 아메리카

   9.5.6.5.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.5.6.5.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.5.6.5.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(최종 사용자 산업별, 2022~2035년)

   9.5.6.5.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

9.6 중동 및 아프리카

 9.6.1 주요 동향

 9.6.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

 9.6.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

 9.6.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

 9.6.5 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

 9.6.6 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(국가별, 2022~2035년)

  9.6.6.1 UAE

   9.6.6.1.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.6.6.1.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.6.6.1.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.6.6.1.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.6.6.2 사우디아라비아

   9.6.6.2.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.6.6.2.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.6.6.2.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.6.6.2.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.6.6.3 카타르

   9.6.6.3.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.6.6.3.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.6.6.3.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.6.6.3.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.6.6.4 이집트

   9.6.6.4.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.6.6.4.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.6.6.4.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.6.6.4.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.6.6.5 남아프리카공화국

   9.6.6.5.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.6.6.5.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.6.6.5.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.6.6.5.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

  9.6.6.6 중동 및 아프리카의 나머지 지역

   9.6.6.6.1 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(칩 유형별, 2022년~2035년)

   9.6.6.6.2 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망(기술별, 2022~2035년)

   9.6.6.6.3 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 최종 사용자 산업별, 2022년~2035년

   9.6.6.6.4 딥러닝 칩셋 시장 규모 및 전망, 배포/응용 분야별, 2022년~2035년

10. 경쟁 환경

 10.1 주요 플레이어의 포지셔닝

 10.2 경쟁 동향

  10.2.1 주요 기업별 핵심 전략 채택률(%), 2024년

  10.2.2 연도별 전략 및 개발, 2022년 – 2035년

  10.2.3 주요 기업들이 채택한 전략의 수, 2024년

 10.3 시장 점유율 분석, 2024년

 10.4 제품/서비스 및 애플리케이션 벤치마킹

  10.4.1 주요 업체별 제품/서비스 사양 및 특징

  10.4.2 주요 업체별 제품/서비스 히트맵

  10.4.3 주요 업체별 애플리케이션 히트맵

 10.5 산업별 스타트업 및 혁신 환경

10.6 주요 기업 프로필

 10.6.1 NVIDIA Corporation.

  10.6.1.1 회사 개요 및 현황

  10.6.1.2 제품/서비스 포트폴리오

  10.6.1.3 주요 기업 재무 정보

  10.6.1.4 SWOT 분석

10.6.2 Intel Corporation

10.6.3 Advanced Micro Devices (AMD)

10.6.4 Qualcomm Technologies, Inc.

10.6.5 Samsung Electronics Co., Ltd.

10.6.6 Apple Inc.

10.6.7 IBM Corporation

10.6.8 MediaTek Inc.

10.6.9 Huawei Technologies Co., Ltd.

10.6.10 Graphcore Ltd.

10.6.11 Cambricon Technologies

10.6.12 Hailo Technologies Ltd.

10.6.13 Cerebras Systems Inc.

10.6.14 CEVA, Inc.

10.6.15 Kneron

10.6.16 Mythic Inc.

10.6.17 Tenstorrent Inc.

10.6.18 SiFive, Inc.

10.6.19 Marvell Technology

10.6.20 Synopsys, Inc.

11. 애널리스트 추천사항

 11.1 SNS 내부자 기회 지도

 11.2 산업별 손쉬운 기회 평가

 11.3 시장 진출 및 성장 전략

 11.4 시장 성장에 대한 분석가의 관점 및 제안

12. 가정

13. 면책 조항

14. 부록

 14.1 표 목록

 14.2 그림 목록

주요 세분화

칩셋 종류별

  • 그래픽 처리 장치(GPU)

  • 응용 분야별 집적 회로(ASIC)

  • 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)

  • 중앙 처리 장치(CPU)

  • 신경 처리 장치(NPU) / AI 가속기

기술에 의해

  • 합성곱 신경망(CNN) 최적화

  • 순환 신경망(RNN) 최적화

  • 변압기 및 대형 모델 가속기

  • 엣지 AI / TinyML 최적화

최종 사용자 산업별

  • 정보 기술 및 통신

  • 자동차 (ADAS 및 자율 주행)

  • 의료 및 생명 과학

  • 소비자 가전 및 스마트 기기

  • 소매 및 전자상거래

  • 국방 및 안보

배포/적용 방식별

  • 클라우드 기반 AI 워크로드

  • 엣지 AI 디바이스(디바이스 내 추론)

  • 로봇공학 및 산업 자동화

  • 자연어 처리(NLP)

  • 컴퓨터 비전

비즈니스 요구사항에 따른 세그먼트 맞춤 설정 요청:  세그먼트 맞춤 설정 요청

지역별 적용 범위: 

북아메리카

  • 우리를

  • 캐나다

유럽

  • 독일

  • 영국

  • 프랑스

  • 이탈리아

  • 스페인

  • 러시아 제국

  • 폴란드

  • 유럽의 나머지 지역

아시아 태평양

  • 중국

  • 인도

  • 일본

  • 대한민국

  • 호주

  • 아세안 국가들

  • 아시아 태평양 지역 나머지 지역

중동 및 아프리카

  • UAE

  • 사우디아라비아

  • 카타르

  • 남아프리카공화국

  • 중동 및 아프리카의 나머지 지역

라틴 아메리카

  • 브라질

  • 아르헨티나

  • 멕시코

  • 콜롬비아

  • 라틴 아메리카의 나머지 지역

국가별 연구 보고서 요청:  국가별 맞춤형 보고서 요청

사용 가능한 맞춤 설정 

SNS Insider는 제공된 시장 데이터를 바탕으로 기업의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 보고서를 제공합니다. 보고서에 적용 가능한 맞춤 설정 옵션은 다음과 같습니다. 

  • 상세 용량 분석 

  • 교차 세그먼트 분석(예: 제품 X 적용 분야) 

  • 경쟁 제품 벤치마킹 

  • 지리적 분석 

  • 각 지역의 추가 국가 

  • 맞춤형 데이터 표현 

  • 추가 시장 참여자에 대한 상세 분석 및 프로파일링