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구체적인 장점 :
- 2031년까지 클라우드 환경내 인공지능(AI) 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출)를 파악합니다.
- 주요 지역 및 아키텍처(예: 그래픽 처리 장치(GPU))별로 클라우드 AI 칩셋의 출하량과 매출이 어떻게 성장할지 파악합니다.
- 주요 AI 프레임워크의 상대적 성장률과 클라우드 AI에서의 추론 및 훈련 비교를 바탕으로 전략을 평가합니다.
- 클라우드 환경과 엣지 환경에서의 AI 칩셋 시장 규모를 비교하여 보겠습니다.
중요한 의문에 대한 답변 :
- 2031년까지 서버에 AI 칩셋을 도입하는 것이 어느 정도 중요해지는가?
- 각 지역의 AI 칩셋 시장은 앞으로 어떻게 발전해 나가는가?
- 이 칩셋들은 어떤 AI 프레임워크를 대상으로 하는 것인가?
- 2031년까지 클라우드 AI 시장을 어떤 칩셋 아키텍처가 주도하게 되는가?
조사 결과 요약 :
- 2024-2031년까지 클라우드 시장내 AI 칩셋 출하량 및 매출 전망
- 지역, 아키텍처, 워크로드, AI 프레임워크별 상세 내역
이 보고서의 주요 독자층:
- 시장 규모와 새로운 성장 분야에 대해 더 심층 인사이트를 모색하고 있는 칩셋 공급업체
- AI의 영향을 받는 다양한 시장의 영업·마케팅 책임자
- 클라우드 AI의 성장 잠재력을 주목하고 있는 투자자
- 클라우드 AI 제품의 개발 및 마케팅에 종사하며, AI 스택 전반에 걸친 전략을 담당하는 담당자
목차
표
그림
- 그림 1: 아키텍처별 클라우드 AI 추론 및 훈련용 칩셋 총 출하량
- 그림 2: 아키텍처별 클라우드 AI 추론 및 훈련용 칩셋 총 출하량
- 그림 3: 아키텍처별 클라우드 AI 추론 및 훈련용 칩셋의 총매출
- 그림 4: 아키텍처별 클라우드 AI 추론 및 훈련용 칩셋의 총매출
- 그림 5: 클라우드 AI 추론 훈련용 칩셋의 총매출
- 그림 6: CPU를 제외한 AI 가속기 시장 점유율(벤더별)
- 그림 7: 클라우드 AI 추론 훈련용 칩셋 총 출하량(지역별)
- 그림 8: 클라우드 AI 추론 훈련용 칩셋 총 출하량(AI 프레임워크별)
- 그림 9: 클라우드 AI 칩셋 총 출하량(워크로드별)
- 그림 10: 엣지 AI 칩셋(개인용 및 업무용 기기 포함)의 총 출하량(워크로드별)
- 그림 11: 클라우드 AI, 엣지 AI, 개인용 기기를 포함한 추론 칩셋의 총매출
- 그림 12: 클라우드 AI, 엣지 AI, 개인용 작업 기기에서 훈련용 칩셋의 총매출
- 그림 13: AI 서버 총 출하 대수
- 그림 14: AI 서버 총 출하 대수(워크로드별)
- 그림 15: 하이퍼스케일러형 및 비하이퍼스케일러형 AI 서버 출하 대수
- 그림 16: AI 서버 출하 대수 ? 생성형 AI 대 기존 AI
KSA