퍼블릭 클라우드용 커스텀 실리콘 : 인공지능(AI) 및 머신러닝이 칩 설계의 혁신 촉진

Custom Silicon in Public Cloud- Artificial Intelligence and Machine Learning are Driving Innovation in Chip Design

발행일: 2024년 05월 | 리서치사:

Frost & Sullivan | 페이지 정보: 영문 48 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

혁신적인 기술과 새로운 수요가 클라우드 리더를 독자적인 커스텀 칩 설계로 발전

칩 수요는 지난 수십년동안 비약적인 성장을 이루고 있습니다. 현재 생성된 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 같은 혁신으로 워크로드 수요가 증가함에 따라 이러한 주요 하드웨어 구성 요소의 중요성이 더욱 높아지고 에너지 소비와 비용도 증가 있습니다. 그러나 팬데믹에 의한 공급망의 혼란 및 부족은 이러한 과제를 해결하기 위해 업계의 취약성을 드러내고 세계 경제의 마비를 초래할 위험이 있습니다. CPU 기반 컴퓨팅과 기성품 하드웨어에만 의존하는 것이 지속 불가능하다는 것을 인식한 선도적인 기술 기업은 현재 중요한 구성 요소를 제어하고 비용을 절감하며 경쟁 우위를 확보 하기 위해 서비스를 확장하기 위해 자신의 칩을 설계합니다. 맞춤형 칩은 차별화와 독특한 기능을 제공하며 초기 비용이 높고 외부 공급업체에 의존하지 않고 워크로드를 최적화하여 장기적인 비용 절감을 약속합니다.

Frost & Sullivan은 본 연구에서 칩 업계 전체의 진화, 칩 생산 및 수요의 세계적 배경, 기술 하이퍼스케일러, 특히 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체가 고객의 특정 요구, 특히 AI 및 ML과 관련된 요구를 충족하기 위해 맞춤형 칩 설계 및 제조에 어떻게 작업하고 있는지 살펴봅니다.

The demand for chips has experienced exponential growth in recent decades. Presently, the importance of these key hardware components is even higher due to increasing workload demands from innovations like generative artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), which are also driving up energy consumption and costs. However, pandemic-induced supply chain disruptions and shortages have laid bare the industry's vulnerability in addressing these challenges, risking global economic paralysis. Recognizing the unsustainability of relying solely on CPU-based computing and off-the-shelf hardware, major technology companies are now designing their own chips to gain control over critical components, reduce expenses, and expand their services to earn competitive advantages. Custom chips offer differentiation and unique features-although at high initial costs, they promise long-term savings by eliminating reliance on external suppliers and optimizing workloads.

In this study, Frost & Sullivan explores the evolution of the chip industry as a whole, the global context of chip production and demand, and how technology hyperscalers, especially cloud computing service providers, are addressing the design and manufacturing of custom chips to meet the specific needs of their clients, particularly those related to AI and ML.