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AI 반도체 시장: 글로벌 경쟁 구도와 2026–2030 시장 전망

일반 리포트 2025년 05월 17일
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  • 2025년 5월 기준, AI 반도체 시장은 GPU와 NPU에 대한 수요 폭증, 데이터센터 인프라 확충, 그리고 미국과 중국 간의 기술 패권 경쟁이 교차하는 과도기에 진입했습니다. 이러한 변화는 한국의 공급난 및 정부의 개입과 맞물려 더욱 심화되며, AI 기술 발전의 전세계적 흐름에 크게 기여하고 있습니다. 현재 NVIDIA는 학습용 및 추론용 칩 개발에서 기술적 우위를 강화하고 있으며, AMD, Apple, Google 등 주요 경쟁사들도 독자적인 칩 전략을 본격화하고 있습니다. 한국은 연내 1만 장의 GPU 확보를 목표로 나서고 있으며, 삼성전자와 SK하이닉스는 수출 구조 다변화 및 정책 불확실성에 대비하는 조치를 취하고 있습니다. 이와 같이 2026년부터 2030년까지 AI 반도체 시장은 연평균 13%에서 36%의 고성장이 기대되지만, 미중 간의 정치·경제적 긴장, 환율 변동과 같은 불확실한 요소가 주요 변수로 작용할 것으로 보입니다.

  • AI 반도체 시장의 확대는 데이터 센터의 GPU 수요 증가, 머신 러닝 및 인공지능 기반 애플리케이션의 확산과 연결되어 있습니다. 현재 GPU as a Service(GPUaaS) 시장은 2025년에 82억 1천만 달러에서 2030년에는 266억 2천만 달러로 성장할 것으로 전망되며, 이는 기업들이 클라우드 기반에서 필요한 GPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 해주는 환경을 제공할 것입니다. 이러한 시장 변화는 비디오 렌더링, 게임 산업, 영화 제작에서의 고성능 GPU 수요 증가에도 기여하고 있습니다.

글로벌 GPU·NPU 시장 동향과 경쟁 구도

  • GPU as a Service(GPUaaS) 시장 성장

  • 2025년 현재, GPU as a Service(GPUaaS) 시장은 빠른 성장을 인정받고 있으며, 2025년에 82억 1천만 달러에서 2030년에는 266억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 시장의 연평균 성장률(CAGR)은 26.5%에 달할 것으로 보입니다. GPUaaS는 고성능 GPU를 제공하는 클라우드 기반 서비스로, 기업들이 비용보다 효율적으로 고급 GPU를 활용할 수 있도록 합니다. 이는 비싼 온프레미스 GPU 클러스터를 관리할 필요 없이, 필요할 때마다 클라우드에 접근할 수 있는 장점이 있습니다.

  • GPUaaS의 성장은 비디오 렌더링, 3D 콘텐츠 제작, 실시간 응용 프로그램 등 고성능 GPU에 대한 수요 증가로 나타납니다. 이러한 수요는 뉴욕 타임스와 같은 미디어 업체들이 고성능 GPU를 통해 복잡한 시각 효과(VFX)를 구현하는 방식으로 이어집니다. 또한, 게임 산업과 영화 제작 산업에서도 GPUaaS는 필수적으로 자리 잡고 있습니다.

  • 또한, 생성적 AI의 발전 역시 GPUaaS 시장 성장의 큰 요인으로 작용하고 있습니다. 생성 AI 모델은 막대한 데이터를 처리할 필요가 있으며, 이를 위해서는 강력한 GPU 자원이 필수적입니다. 이러한 수요의 증가에 대응하기 위해 클라우드 서비스 제공업체들은 더 많은 GPU 솔루션을 제공하고 있습니다.

  • 데이터센터 GPU 수요 급증

  • 데이터센터 GPU 시장은 AI 및 머신러닝의 채택이 급증함에 따라 큰 성장을 보이고 있습니다. 2025년에는 데이터센터 GPU 시장이 2,280억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 13.7%의 CAGR을 기록할 것으로 보입니다.

  • 기업들은 심층 학습, 대규모 언어 모델 훈련, 고급 데이터 분석 등 다양한 용도로 GPU를 활용하고 있으며, 이는 높은 병렬 처리 능력을 필요로 합니다. 특히 생성적 AI, 실시간 추론, 추천 시스템의 부상은 확장 가능한 GPU 인프라 수요를 더욱 증가시키고 있습니다.

  • 주요 클라우드 제공업체들이 GPU 제품을 개선하고 있으며, NVIDIA와 AMD 등은 훈련 및 추론 작업에 적합한 차세대 GPU를 출시하여 시장의 성장세를 강화하고 있습니다. 이 과정에서 데이터센터의 고성능 컴퓨팅 수요는 계속해서 증가하고 있습니다.

  • 미·중 AI 칩 개발 경쟁 구도

  • 현재 미중 간의 AI 칩 개발 경쟁은 격화되고 있습니다. 미국의 클라우드 서비스 제공업체들은 NVIDIA와 AMD 같은 주요 공급자에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 ASIC(특수 목적 집적 회로) 개발을 가속화하고 있습니다. 예를 들어, Google은 TPU v6 Trillium으로 이 방향을 선도하고 있으며, AWS는 Trainium 시리즈를 통해 생성 AI 작업의 처리 능력을 증대시키고 있습니다.

  • 한편, 중국의 AI 칩 시장은 미국의 수출 통제에 대응하기 위해 변모하고 있습니다. Huawei는 Ascend 시리즈를 확장하고 있으며, Alibaba와 Baidu 또한 자체 ASIC을 개발해 미국 칩 의존도를 낮추고 있습니다. 이렇게 특히 국가 정책의 지원을 받는 중국의 클라우드 서비스 제공업체들은 자국 시장에서 AI 칩의 독립성을 강화하고 있습니다.

NVIDIA 기술 로드맵 및 경쟁 전망

  • AI 학습용 vs 추론용 칩 발전 현황

  • 현재 NVIDIA는 AI 칩 분야에서 학습용과 추론용 칩의 발전을 가속화하고 있습니다. AI 학습용 칩은 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었으며, 주로 데이터셋을 기반으로 알고리즘을 모델링하는 데 최적화되어 있습니다. 이에 반해 추론용 칩은 학습이 완료된 모델을 활용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 두 종류의 칩은 서로 보완적인 역할을 하며, 각각의 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. NVIDIA는 이러한 칩들의 성능을 향상시키기 위해 메모리 기술과 프로세서 아키텍처에서 지속적으로 혁신을 이루고 있습니다. 

  • AI 학습용 칩의 대표적인 예로는 NVIDIA의 A100 및 H100 제품군이 있으며, 이 제품들은 대규모 데이터센터에서의 사용을 위해 최적화되어 있습니다. 반면에 추론용 칩인 Jetson 시리즈는 로봇, IoT 기기 등 다양한 엣지 디바이스에서 사용되며, 상대적으로 낮은 전력 소모로 높은 성능을 제공합니다. 이러한 칩 간의 차별화된 기능들은 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션을 적용하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

  • ‘AI 철의 장막’과 미·중 규제 영향

  • 2025년 현재, 미국과 중국 간의 기술 경쟁은 AI 반도체 시장에서 중요한 변수로 작용하고 있습니다. 특히 미국의 'AI 철의 장막' 정책이 강화되면서, NVIDIA와 같은 미국 기업은 중국 시장에서의 활동이 제한받고 있습니다. 이러한 규제는 특히 화웨이와 같은 중국 기업에 유리하게 작용하고 있는 것으로 분석되고 있습니다. 

  • 엔비디아는 중국 시장에서의 매출 감소를 상쇄하기 위해 중동과 같은 새로운 시장을 타겟으로 삼고 있으며, 이 전략은 매출총이익률을 회복하는 데 기여할 것으로 보입니다. 그러나 미국의 수출 규제가 계속해서 변화할 가능성이 높으므로, 엔비디아는 규제 변화에 신속히 대응할 수 있는 제조 및 판매 전략을 마련해야 할 상황입니다.

  • 중국용 개조 호퍼 시리즈 칩 전략

  • 엔비디아는 최근 중국 시장을 타겟으로 한 개조된 호퍼 시리즈 칩인 H20를 계획하고 있으며, 이 칩은 GDDR7 메모리를 탑재하여 미국의 수출 규제에 부합하도록 설계되었습니다. 이러한 변화는 엔비디아가 중국 AI 칩 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 전략으로 보입니다. 

  • 또한, 엔비디아는 중국의 특정 고객 요구에 맞춘 AI 칩 개발을 진행 중이며, 상하이에 연구개발 센터를 설립할 계획입니다. 이는 화웨이와 같은 중국 기업의 AI 반도체 생태계가 자생적으로 강화되는 것을 방지하고, 엔비디아의 시장 점유율을 확보하기 위한 중요한 초석이 될 것입니다. 하지만 이러한 전략이 성공적으로 이루어질지는 향후 미중 간의 정치적 동향과 시장 경쟁 상태에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

AMD, Apple, Google 대응 전략

  • AMD의 인하우스 AI 칩 개발 가속

  • AMD는 현재 인하우스 AI 칩 개발에 기초하여 경쟁력을 확보하기 위한 전략을 가속화하고 있습니다. AMD의 AI 칩은 GPU와 NPU를 포함하여 다양한 애플리케이션에 맞춤형 설계를 제공하며, 특히 데이터센터와 클라우드 환경에서의 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있습니다. '지속적 통합과 지속적 배포(CI/CD)'와 같은 최신 소프트웨어 개발 방식이 AI 칩의 설계 및 개선 과정에 적용되고 있으며, 이는 제품의 시장 출시 시간을 단축하고 고객 수요에 보다 빠르게 대응할 수 있게 합니다.

  • 또한, AMD는 인공지능 학습 단계에서 전용 ASIC(응용 특정 집적회로) 칩의 개발로 성능을 극대화하고 있습니다. 이 과정에서 고객 피드백을 통한 개선이 이루어지고 있으며, 특정 산업의 필요에 맞춘 칩 솔루션도 함께 배포되고 있습니다. 예를 들어, 클라우드 서비스 제공업체와의 협력을 통해 고객의 AI 활용도를 극대화하고 있는 것입니다.

  • Apple의 자사 NPU 확대 방향

  • Apple은 자사의 Neural Processing Unit(NPU) 확장을 통해 AI 기능을 더욱 강화하고 있습니다. Apple의 NPU는 주로 최근 출시된 iPhone과 iPad Pro 모델에 적용되며, 특정 작업에서 CPU와 GPU를 보완하는 역할을 하고 있습니다. 이를 통해 Apple은 기기에서의 인공지능 처리를 효율적으로 수행할 수 있으며, 사용자 경험을 극대화하려는 전략을 구체화하고 있습니다.

  • Apple의 NPU 확장은 자사 고유의 AI 알고리즘을 기반으로 하여, 예를 들어 이미지 인식, 자연어 처리, 머신러닝 추론 등의 영역에서 성능 개선을 이루고 있습니다. Apple은 자사의 하드웨어와 소프트웨어 통합을 통해 사용자 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 강력한 AI 연산 능력을 제공하고자 합니다.

  • 앞으로 Apple은 NPU의 성능을 더욱 개선하기 위한 연구 개발을 지속적으로 추진할 예정이며, AI 관련 새로운 서비스를 통합하여 고객 요구에 적극적으로 대응할 계획입니다.

  • Google의 TPU 및 클라우드 통합 전략

  • Google은 AI 처리에 특화된 Tensor Processing Unit(TPU)를 활용하여 AI 시스템의 효율성을 극대화하고 있습니다. Google 클라우드 플랫폼에서 TPU는 대량의 데이터를 처리하고, 복잡한 모델을 학습하는 데 사용되며, 이는 특히 대규모 AI 프로젝트에 적합합니다. Google은 TPU를 통해 고객이 머신러닝 작업을 손쉽게 수행할 수 있도록 하고 있으며, 고객이 AI 모델을 보다 쉽게 배포하고 운영할 수 있는 환경을 마련하고 있습니다.

  • 또한 Google은 자사의 TPU v6 Trillium을 활용하여 인프라의 이중 소싱 전략을 추구하고 있습니다. 이는 Broadcom과 MediaTek 두 공급업체로부터 TPU를 조달함으로써 공급망의 유연성을 높이고 있습니다. 더욱이, Google은 AI 결정과 데이터 처리에 있어 신속성을 요구하는 업계 변화에 발맞추기 위해 TPU의 성능을 지속적으로 개선해 나갈 계획을 세우고 있습니다.

  • 기술 개발뿐 아니라, Google은 AI 기반 서비스를 클라우드에 통합해 나가며, 고객 맞춤형 솔루션을 제공하기 위한 노력을 강화하고 있습니다. 이러한 통합 전략은 Google이 시장의 변화에 보다 민첩하게 대응할 수 있도록 할 것입니다.

GPU 공급 부족 및 정부 대응

  • 국내 GPU 공급난 현황

  • 2025년 5월 현재, 한국은 GPU 공급 부족 문제로 심각한 상황에 직면해 있습니다. 최근의 조사에 따르면 국내 AI 기업들이 보유한 최신 엔비디아 GPU의 수는 1,961여 개에 불과하며, 이는 국내에서의 AI 연구와 개발에 필요한 최소 물량에도 미치지 못하는 수준입니다. 이와 같은 부족 현상은 전 세계적으로 AI 기술 발전이 활발하게 진행되면서 더욱 심화되고 있으며, 한국이 AI 경쟁력에서 뒤쳐질 위험을 초래하고 있습니다.

  • GPU는 인공지능 모델 학습과 추론에 필수적인 요소로, 많은 AI 애플리케이션들이 높은 연산 능력을 필요로 합니다. 특히, 생성형 AI와 같이 복잡한 연산을 수행하는 데 있어 GPU의 역할은 더욱 중요합니다. 그러나 한국 내에서 GPU 공급이 원활하지 않아 기업 및 연구기관들이 필요한 연산 자원을 확보하지 못하고 있는 상황입니다. 이러한 문제로 인해 AI 프로젝트의 진행이 지연되거나 포기되는 사례도 발생하고 있습니다.

  • 한국 정부의 연내 GPU 1만장 확보 계획

  • 한국 정부는 2025년 한 해에 1만 장의 GPU를 확보하겠다는 계획을 발표했습니다. 과학기술정보통신부는 이를 위해 1조 4,600억 원의 추가경정 예산을 확보하였으며, 이 자금을 통해 GPU를 구매하고 인공지능 컴퓨팅 인프라를 확충할 예정입니다.

  • 특히, 2025년 7월부터는 GPU 구매 발주를 시작하여 연내에 GPU 확보를 완료할 계획입니다. 확보된 GPU는 국가 AI 컴퓨팅 센터를 통해 국내의 산학연, 국가 프로젝트 등에 전략적으로 배분되어 활용될 것입니다. 이를 통해 국내 AI 생태계를 혁신하고, 글로벌 AI 경쟁력 강화를 목표로 하고 있습니다.

  • 10월부터 GPU 서비스 개시 추진

  • 정부는 확보한 GPU를 오는 10월부터 순차적으로 서비스할 계획입니다. 이를 위해 GPU 구매 대행 클라우드 기업을 선정하고, 이들 기업과 협약을 체결하여 GPU를 보다 효율적으로 운영할 수 있는 기반을 마련할 것입니다. 선정된 기업은 GPU를 가지고 자사의 데이터센터에서 신속하게 GPU 서비스를 제공할 수 있게 됩니다.

  • AI 기술의 발전 속도가 급격한 만큼, 확보된 GPU의 배분과 운영이 시급한 상황임을 정부는 인식하고 있습니다. 이에 따라 GPU 서비스를 통해 국내 AI 연구와 개발에 즉각적인 지원을 제공하게 될 것입니다. 특히, GPU의 사용은 생명과 직결되는 분야에서도 필수적이므로, 정부의 신속한 대응이 중요합니다.

한국 반도체 환경과 불확실성 요인

  • 삼성전자 vs SK하이닉스 지역별 수출 구조

  • 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 반도체 시장에서 중요한 역할을 차지하고 있으며, 각자의 수출 전략은 차별화되고 있습니다. 삼성전자는 지역별로 매출을 고르게 분산시켜 안정성을 확보하는 데 중점을 두고 있습니다. 2025년 1분기 실적에 따르면, 삼성전자의 매출 비중은 미국 22.3%, 중국 16.3%, 유럽 10.4%, 아시아와 기타 지역 13.6%, 국내 11.0%로 매우 균형 있게 분포되어 있습니다. 이러한 분산된 매출 구조는 정치적 리스크나 특정 시장의 변수에 대한 저항력을 높이는 데 기여하고 있습니다.

  • 반면, SK하이닉스는 미국 시장에 대한 의존도가 매우 높은 구조를 취하고 있습니다. 2025년 1분기 실적에서는 미국의 매출 비중이 72.5%에 달하였으며, 이는 전체 매출의 4분의 3이 한 국가에서 발생한 것입니다. 중국 비중은 15.3%로 감소하는 반면, 아시아 및 유럽 시장에서의 수익은 미미한 수준에 그치고 있습니다. 이러한 구조적 의존성은 단기적으로는 매출 성장을 가져올 수 있으나, 정치적 또는 경제적 불안정성이 커질 경우 큰 리스크로 작용할 수 있습니다. 특히, SK하이닉스의 경우 미국의 기술 칩 수출 규제로 인해 영향을 받을 가능성이 높습니다.

  • 정치 불안정에 따른 산업 정책 변화

  • 2025년 현재, 한국의 반도체 산업은 정치적 불안정성과 미·중 간의 갈등 등 여러 불확실성 요인에 직면해 있습니다. 최근 윤석열 전 대통령의 탄핵 이후 새 정부가 출범하면서, 한국 반도체 산업의 방향성을 설정하는 데 중대한 책임을 맡고 있습니다. 산업 전문가는 정부가 기술 투자와 R&D 지원 정책을 실용적으로 마련해야 하며, 이를 통해 시스템 반도체의 경쟁력을 회복할 필요성이 있다고 지적하고 있습니다.

  • 특히, 미국의 대중 반도체 수출 규제는 한국 기업들에게도 심각한 영향을 미치고 있습니다. 이러한 상황 속에서 한국 정부는 반도체 산업을 집중적으로 육성할 필요가 있으며, 보다 실질적인 지원 정책이 요구되고 있습니다. 정부가 반도체 산업을 위한 '컨트롤 타워' 역할을 수립하고, 글로벌 시장과의 경쟁력을 유지하기 위한 체계적 접근이 필수적입니다.

  • 또한, 한국 반도체 시장에서는 시스템반도체 분야의 경쟁력이 저조한 상황입니다. 메모리 반도체에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 우위를 점하고 있지만, 시스템반도체에서는 여전히 3%대의 점유율에 그치고 있는 상황입니다. 이를 극복하기 위해서는 고급 인재 양성과 기업의 연구 개발 지원이 필수적입니다.

2026–2030 AI 반도체 시장 전망과 성장 요소

  • 글로벌 시장 규모 예측 및 CAGR 분석

  • 2026년에 접어들면서 AI 반도체 시장은 지속적인 성장세를 보일 것으로 예측됩니다. 특히, 글로벌 GPU 및 NPU 시장은 2025년부터 2030년까지 평균 13%에서 36%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 데이터 센터에서의 GPU 수요 증가, 머신러닝과 인공지능 기반 애플리케이션의 활용 증가, 그리고 클라우드 컴퓨팅의 확산과 맞물려 있습니다.

  • 2025년 5월에 발표된 보고서에 따르면, AI 반도체 시장의 규모는 2025년 228억 달러에 이를 것으로 보이며, 2030년에는 400억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기반 기술들이 다양한 산업과 기업의 데이터를 처리하는 데 큰 역할을 하게 될 것이라는 전망을 반영하고 있습니다.

  • 미·중 관세·정치 경제 변수 영향

  • 미국과 중국 간의 기술 패권 경쟁은 AI 반도체 시장에 선도적인 영향을 미칠 것으로 보입니다. 미중 관계에서의 긴장감 증가는 관세 정책 변화 및 무역 규제의 가능성을 높여, 글로벌 공급망에 큰 변수를 가져올 것입니다.

  • 특히, 미국이 중국에 대한 제재를 강화하게 될 경우, 고성능 AI 칩과 관련된 기술 수출에 제한이 가해질 수 있습니다. 이로 인해 중국 기업들은 자국 내에서 AI 반도체 기술을 독립적으로 개발하고 강화해야 할 필요성이 커질 것입니다. 이러한 환경은 양국의 기업들이 AI 반도체 기술에서 경쟁을 심화시키는 원인으로 작용할 것입니다.

  • 미국 물가·달러 가치·환율 변동 리스크

  • AI 반도체 시장 전망에 있어 미국의 물가 상승과 달러 가치의 변화는 중요한 변수가 될 것입니다. 2025년 5월 현재 미국의 물가는 경제 전반에 걸쳐 상승세를 보이고 있으며, 이는 반도체 제조 비용에 직결되는 요소입니다.

  • 환율 변동 또한 글로벌 시장에서의 가격 경쟁력에 영향을 미칠 수 있습니다. 환율이 불리하게 변할 경우, 한국 기업들은 수출에 있어 추가적인 비용 부담을 안게 될 수 있으며, 이는 장기적으로 한국의 반도체 산업에 부정적인 영향을 미칠 우려가 있습니다. 특히, 주요 수출 시장인 미국과의 환율 관계는 지속적으로 모니터링할 필요가 있습니다.

마무리

  • AI 반도체 시장은 기술 혁신과 지정학적 경쟁이 맞물린 복합적 환경에서 성장하고 있으며, 이는 향후 전략적 방향성을 결정짓는 핵심 요소로 작용할 것입니다. NVIDIA는 생태계의 주도권을 더욱 공고히 하는 한편, AMD, Apple, Google 등의 경쟁사들은 각각 독자적인 칩 전략을 강화하고 있어, AI 반도체 시장의 경쟁 구도가 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다. 따라서 기술적으로 진보된 최고 성능의 칩을 확보하고, 데이터 센터의 효율성을 극대화하는 것이 기업의 생존과 성장에 절대적으로 중요한 요소가 되었습니다.

  • 한국은 GPU 확보 및 반도체 수출 구조의 다변화에 힘써야 하며, 정치적 불안정 및 글로벌 긴장이라는 리스크를 헤쳐 나가는 동시에 지속 가능한 발전을 도모해야 합니다. 2026년부터 2030년까지의 시장은 연평균 두 자릿수 성장을 이룰 것으로 보이나, 미중 관세 분쟁, 미국 내 물가와 환율 변동, 그리고 한국 내 정책 불확실성이 수요 및 투자에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 기업과 정부는 기술 로드맵을 명확히 설정하고, 지정학적 리스크 관리와 정책 연계를 강화하여 불확실성에 선제적으로 대응할 필요가 있습니다.

용어집

  • GPU: 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit)는 대량의 데이터를 처리하는 데 최적화된 프로세서로, 주로 비디오 게임, 그래픽 디자인, 머신 러닝 등에서 사용된다. AI 반도체 시장에서는 GPU가 복잡한 데이터 연산과 AI 모델의 학습 및 추론에 필수적인 역할을 한다.
  • NPU: 신경망 처리 장치(Neural Processing Unit)는 인공지능 알고리즘, 특히 딥러닝 모델을 효율적으로 처리하도록 설계된 프로세서이다. NPU는 머신 러닝의 학습 및 추론 과정에서 높은 성능과 낮은 전력 소모를 제공하여 AI 기술의 발전에 기여한다.
  • AI 반도체: 인공지능 처리의 효율성을 높이기 위해 특별히 설계된 반도체 칩을 지칭한다. AI 반도체는 주로 GPU, NPU, ASIC(특수 목적 집적 회로) 등으로 구성되며, AI 모델의 학습 및 추론에 필수적인 연산을 담당한다.
  • CAGR: 연평균 성장률(Compound Annual Growth Rate)은 특정 기간 동안의 투자 또는 비즈니스의 성장 비율을 나타내는 지표이다. 특히 AI 반도체 시장에서는 2025년부터 2030년까지 예상되는 CAGR이 13%에서 36%에 이를 것으로 보고되고 있다.
  • 데이터센터: 서버와 관련된 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 저장 장치들이 집합하여 데이터 처리, 저장 및 전송을 담당하는 시설이다. AI와 머신러닝의 확산으로 인해 데이터센터 내 GPU 수요가 급증하고 있다.
  • ASIC: 응용 특정 집적 회로(Application-Specific Integrated Circuit)는 특정 용도에 맞게 설계된 반도체 장치이다. AI 분야에서는 특정 머신 러닝 작업을 수행하기 위한 ASIC이 각광받고 있다.
  • 미중 긴장: 미국과 중국 간의 정치적, 경제적 갈등을 나타내며, 이는 AI 반도체 시장에 많은 영향을 미치고 있다. 이러한 긴장은 특히 미국의 수출 규제와 기술 경쟁 강화로 나타나고 있다.
  • 공급난: 특정 자원이 수요에 비해 부족한 상황을 의미한다. 현재 한국의 GPU 공급난은 AI 개발에 필수적 요소인 고성능 GPU의 부족으로 심각한 상황이다.
  • 환율: 한 나라의 통화가 다른 나라의 통화에 대해 교환될 때의 비율을 의미한다. AI 반도체 시장에서 환율 변동은 수출 기업에 큰 영향을 미치며, 한국 기업들의 가격 경쟁력에도 큰 영향을 줄 수 있다.
  • AI 철의 장막: 미국 정부가 설정한 규제로, 중국에 대한 고성능 AI 칩의 수출을 제한하는 정책이다. 이로 인해 미국 기업들은 중국 시장에서의 활동이 제한받고 있으며, 이는 중국의 AI 칩 독립성 강화로 이어지고 있다.

출처 문서