Yapay Zeka Çip Pazarının Şirketlere Göre Dağılımı: 2026
QUANTRAPTOR AI 데이터
AI 칩 시장의 기업별 분포
AI 모델 뒤에 있는 컴퓨팅 파워를 어떤 회사들이 제공하고 있을까요? NVIDIA의 리더십부터 Google TPU의 부상까지, 글로벌 AI 칩 시장의 기업별 분포를 살펴봅니다.
NVIDIA의 2026년 2분기 출하된 AI 컴퓨팅 용량 추정 점유율.
데이터 기간: 2026년 2분기.
출처: Epoch AI, 2026년 10월 21일 업데이트. 비율은 전 세계 AI 가속기의 판매 또는 출하된 H100 상당 컴퓨팅 용량을 나타냅니다. 수익, 물리적 칩 수량 또는 설치된 총 용량 점유율이 아닙니다.
2026년 AI 칩 시장: 주요 지표
동일 데이터 세트에서 얻은 주요 기업별 시장 점유율.
NVIDIA 시장 점유율
Google TPU 시장 점유율
%5
Amazon Trainium 및 Inferentia 점유율
%4
AMD 시장 점유율
기업별 AI 칩 시장 점유율
H100 상당 컴퓨팅 용량 기준, 2026년 2분기 추정 분포.
01 — NVIDIA Hopper 및 Blackwell GPU 계열
02 — Google Google TPU 가속기
03 — Amazon AWS Trainium 및 Inferentia
04 — AMD AMD Instinct GPU 계열
05 — Huawei Huawei Ascend 가속기
반올림 참고 사항:
Cambricon의 추정 점유율은 1% 미만입니다. 표시된 정수 백분율 합계가 0이므로 작은 점유율은 그래프에 별도로 축척되지 않았습니다.
시장 시각적 분포
기업들의 추정 컴퓨팅 용량 점유율을 백분율로 표시.
63%
25%
NVIDIA
Google
Amazon
AMD
Huawei
AI 칩 시장의 주요 기업들
글로벌 AI 컴퓨팅 인프라의 주요 칩 설계사들.
시장 리더
NVIDIA
NVIDIA는 Hopper 및 Blackwell GPU 제품군을 통해 대규모 모델 학습(training) 및 추론(inference) 인프라에서 선두 위치를 유지하고 있습니다. CUDA 소프트웨어 생태계와 고속 GPU 연결성이 중요한 강점입니다.
전문 AI 가속기
Google
Google이 자체 개발한 Tensor Processing Unit (TPU) 제품군은 Gemini 및 Google Cloud 워크로드를 지원합니다. TPU는 Google의 자체 AI 인프라에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.
클라우드 AI 칩
Amazon
%5
Amazon Web Services는 Trainium 및 Inferentia 칩을 통해 AI 학습 및 추론을 위한 자체 가속기 아키텍처를 개발하고 있습니다. 이 시스템들은 AWS 클라우드 인프라에서 사용됩니다.
GPU 대안
AMD
%4
AMD는 Instinct GPU 제품군과 ROCm 소프트웨어 플랫폼으로 데이터센터 AI 시장에서 NVIDIA의 대안을 제시합니다. MI300 및 MI350 제품군이 주요 제품에 속합니다.
중국 AI 생태계
Huawei
%3
Huawei는 Ascend 가속기를 통해 특히 중국의 자국 AI 컴퓨팅 인프라에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 이 회사는 하드웨어와 함께 자체 소프트웨어 생태계를 개발하고 있습니다.
신흥 제조사
Cambricon
<%1
중국에 본사를 둔 Cambricon은 인공지능 가속기를 개발하는 회사 중 하나입니다. Epoch AI 데이터에 따르면 글로벌 컴퓨팅 용량 점유율이 %1 미만으로 추정됩니다.
회사별 비교표
동일한 방법론으로 계산된 예상 시장 점유율.
| 회사 | 칩 제품군 | 점유율 | 주요 사용처 |
|---|
| NVIDIA | Hopper / Blackwell | - | 학습 및 추론 |
| Google | TPU | - | 클라우드 AI 및 모델 학습 |
| Amazon | Trainium / Inferentia | %5 | 클라우드 AI 및 추론 |
| AMD | Instinct | %4 | 학습 및 추론 |
| Huawei | Ascend | %3 | 학습 및 추론 |
| Cambricon | AI 가속기 | %1 미만 | AI 컴퓨팅 |
중요 발견 사항:
NVIDIA와 Google은 2026년 2분기에 추적된 AI 칩 설계자들이 공급하는 컴퓨팅 용량의 약 **'을 차지하고 있습니다. 하지만 이 비율이 매출이나 총 설치된 칩 개수를 의미하지는 않습니다.
GPU와 특수 AI 칩 간의 경쟁
2026년에는 AI 서버의 아키텍처 또한 변화하고 있습니다.
,7 GPU 기반 AI 서버 출하 예측
,8 ASIC 기반 AI 서버 출하 예측
+ 2026년 AI 서버 출하 성장 예측
Google에 출하되는 AI 서버의 TPU 예측
다른 측정 기준:
이 섹션의 비율은 TrendForce의 2026년 AI 서버 출하 예측에서 가져온 것입니다. 위에 제시된 Epoch AI 칩 컴퓨팅 용량 시장 점유율과 직접 비교해서는 안 됩니다. 이 비율은 글로벌이 아니라 오직 Google에 출하되는 AI 서버만을 위한 것입니다.
AI 칩 시장의 미래를 결정하는 요인들
01 NVIDIA의 GPU 에코시스템
NVIDIA가 하드웨어, CUDA 소프트웨어 및 네트워크 인프라를 함께 제공하는 것이 데이터센터 AI 시장에서의 경쟁적 위치를 뒷받침하고 있습니다.
02 Google TPU의 성장
Google이 자체 설계한 TPU 칩은 대형 클라우드 제공업체들이 자체 AI 가속기(accelerator)에 투자하는 중요한 사례 중 하나입니다.
03 AWS Trainium 투자
아마존은 자체 AI 칩을 통해 클라우드 서비스의 컴퓨팅 비용과 인프라 효율성을 최적화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
04 AMD의 경쟁력
AMD Instinct GPU 패밀리와 ROCm 소프트웨어는 대형 AI 고객들에게 대체 하드웨어 및 소프트웨어 옵션을 제공하고 있습니다.
05 중국의 국산 칩 에코시스템
Huawei와 Cambricon 같은 제조업체들은 중국의 AI 컴퓨팅 인프라에서 국산 가속기(accelerator) 개발에 기여하고 있습니다.
시장 점유율은 어떻게 계산되나요? 컴퓨팅 파워 H100 등가치
다양한 AI 칩들은 NVIDIA H100의 집적된 8비트 처리 용량을 기반으로 공통 컴퓨팅 단위로 변환됩니다.
데이터 출처
출하 예측
재무 보고서, 회사 발표 자료, 분석가 예상치 및 공개된 산업 데이터를 활용합니다.
범위
칩 설계사를 중심으로 합니다.
NVIDIA, Google, Amazon, AMD, Huawei, Cambricon을 추적하고 있습니다. 물리적 생산자가 아닌 칩을 설계하는 회사가 기준입니다.
한계점
이론적인 성능은 실제 응용 성능과 일치하지 않습니다.
메모리, 소프트웨어 및 네트워크 인프라가 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터의 핵심 메시지:
NVIDIA는 출하되는 AI 컴퓨팅 용량에서 선두 자리를 유지하고 있습니다. Google TPU가 두 번째로 큰 점유율을 차지하는 가운데, Amazon, AMD, Huawei는 각기 다른 아키텍처로 경쟁하고 있습니다. 시장 발전을 이해하기 위해서는 단순히 GPU 판매뿐만 아니라 특수 AI 가속기의 성장에도 주목해야 합니다.
자주 묻는 질문
AI 칩 시장의 선두 주자는 누구인가요?
Epoch AI가 예측한 2026년 2분기 전망에 따르면, NVIDIA가 출하되는 AI 컴퓨팅 용량 점유율에서 선두 위치를 차지하고 있습니다.
NVIDIA의 시장 점유율은 몇 퍼센트인가요?
H100 동등 컴퓨팅 능력 기준으로 추정된 점유율입니다. 이 비율은 GPU 판매 매출 점유율이 아닙니다.
Google의 AI 칩 시장 점유율은 어느 정도인가요?
Google 자체 설계 TPU 칩의 추정 점유율입니다.
AMD의 AI 칩 시장 점유율은 얼마인가요?
Epoch AI 데이터에 따르면, AMD의 2026년 2분기 예상 점유율은 약 4% 수준입니다.
Huawei의 AI 칩 시장 점유율은 어느 정도인가요?
Huawei의 Ascend 계열로 대표되는 추정 글로벌 컴퓨팅 용량 점유율은 3%입니다.
Amazon도 AI 칩이 있나요?
예. Amazon Web Services는 Trainium 및 Inferentia 칩을 개발하고 있습니다. Epoch AI는 Amazon의 점유율을 5%로 예상했습니다.
Broadcom은 왜 이 순위에 없나요?
이 데이터 세트는 칩 설계자들의 컴퓨팅 역량 점유율을 추적합니다. Broadcom은 특수 AI 칩의 공동 개발 및 네트워킹 솔루션과 같은 분야에서 활동하고 있습니다. 수익 기반 분석에서는 Broadcom도 별도로 평가될 수 있습니다.
AI 칩 시장 점유율은 어떻게 측정되나요?
판매 수익, 출하된 칩 개수, 컴퓨팅 역량, 또는 설치된 하드웨어 양 등 다양한 지표가 사용될 수 있습니다. 각 지표는 다른 결과를 산출할 수 있습니다.
GPU와 ASIC의 차이점은 무엇인가요?
GPU는 매우 다양한 병렬 컴퓨팅 작업에 사용될 수 있는 프로세서 아키텍처입니다. 반면, ASIC은 특정 워크로드에 맞게 최적화된 칩입니다. Google TPU와 AWS Trainium은 특수 AI 가속기의 예시입니다.
2026년에도 특수 AI 칩 시장이 성장할까요?
TrendForce는 2026년에 ASIC 기반 AI 서버가 전체 AI 서버 출하량의 약 ,8을 차지할 것으로 예측하고 있습니다.
출처 및 방법론
주요 출처: Epoch AI, AI Chip Market Share by Designer (2026년 10월 21일 업데이트). 데이터는 2026년 2분기 기준입니다. 기업들의 판매 또는 출하된 H100 동급 AI 컴퓨팅 역량을 기준으로 삼았습니다.
추가 출처: TrendForce, 2026년 1월 20일 및 2월 25일자 AI 서버 시장 조사 보고서.
범위 제한 사항: Microsoft Maia, Meta MTIA 및 일부 소규모 가속기는 Epoch AI 데이터 세트에 포함되어 있지 않습니다. 본 예측치는 실제 애플리케이션 성능이나 모든 설치된 시스템을 대표하지 않습니다.
Epoch AI — 공식 데이터 세트
TrendForce — 2026년 AI 서버 시장
TrendForce — 클라우드 제공업체 및 ASIC 투자
