스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 엣지 AI 하드웨어 시장은 2024년 256억 1천만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 18.7%의 연평균 성장률로 2030년에는 558억 2천만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 엣지 AI 하드웨어는 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하지 않고 데이터 소스(엣지) 또는 그 근처에서 로컬로 인공 지능(AI) 작업을 수행하도록 설계된 특수 컴퓨팅 장치를 말합니다. 엣지 AI 하드웨어는 지속적인 인터넷 연결 없이도 센서 및 기타 소스의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있으므로 속도, 개인정보 보호 또는 대역폭 제약이 중요한 애플리케이션에 이상적입니다.
CNN 비즈니스의 기사에 따르면, 한국 정부는 최첨단 반도체 칩 분야에서 세계 선두 자리를 유지하기 위한 노력의 일환으로 2027년까지 인공지능에 69억 4,000만 달러를 투자할 계획이라고 합니다.
시장 역학:
동인:
실시간 분석에 대한 수요 증가
엣지 AI 하드웨어는 디바이스가 복잡한 연산을 로컬에서 수행하여 지연 시간을 줄이고 데이터 인사이트에 더 빠르게 대응할 수 있게 해줍니다. 자율주행차, 제조, 헬스케어와 같은 산업에서는 운영 효율성과 안전을 위해 즉각적인 분석이 필요합니다. 조직은 엣지 AI 하드웨어를 배포함으로써 더 빠른 인사이트, 향상된 운영 민첩성, 향상된 응답성을 달성하여 중요 애플리케이션의 실시간 분석에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있습니다.
제약:
확장성 문제
엣지 AI 하드웨어의 확장성 문제는 다양한 환경에 분산된 시스템을 배포하고 관리할 때 발생하는 복잡성에서 비롯됩니다. 이기종 디바이스 통합, 원활한 상호 운용성 보장, 원격으로 업데이트 및 유지 관리 등의 과제가 있습니다. 또한 증가하는 데이터 양과 진화하는 애플리케이션 요구 사항을 수용하기 위해 엣지 AI 솔루션을 확장하려면 강력한 인프라와 숙련된 전문 지식이 필요합니다. 이러한 요소는 배포 비용과 복잡성을 증가시켜 확장성을 제한하고 광범위한 채택을 방해합니다.
기회:
IoT 디바이스의 확산
엣지 AI 하드웨어는 이러한 데이터를 로컬에서 처리하여 지연 시간과 대역폭 요구 사항을 줄이는 동시에 실시간 의사 결정 기능을 향상시키는 데 필수적입니다. 이러한 기능은 운영 효율성과 대응력을 위해 신속한 데이터 분석이 필요한 스마트 시티, 산업 자동화, 헬스케어와 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다. IoT 배포가 계속 확대됨에 따라 엣지 AI 하드웨어가 제공하는 효율적이고 분산된 처리 솔루션에 대한 수요는 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
위협:
통합의 복잡성
다양한 하드웨어 플랫폼, 소프트웨어 프레임워크, 기존 IT 인프라와의 호환성 문제로 인해 엣지 AI 하드웨어 통합의 복잡성이 발생합니다. 이러한 복잡성은 구축 비용을 증가시키고, 전문 기술 지식을 요구하며, 솔루션의 시장 출시 기간을 연장함으로써 시장 성장을 저해합니다. 표준화된 프로토콜과 상호운용성 표준의 부재는 통합 노력을 더욱 복잡하게 만들어 다양한 엣지 컴퓨팅 환경 전반에서 확장성과 상호운용성을 제한합니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹은 원격 근무 설정, 의료 모니터링, 비접촉식 운영에서 분산형 데이터 처리의 필요성을 강조함으로써 엣지 AI 하드웨어의 도입을 가속화했습니다. 기업들은 실시간 데이터 분석을 보장하고 중앙 집중식 인프라에 대한 의존도를 최소화할 수 있는 솔루션을 찾았습니다. 이러한 변화는 특히 전 세계적인 혼란 속에서 안전, 효율성, 연속성을 우선시하는 부문에서 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요 증가를 이끌었습니다.
서버 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
서버 부문은 수익성이 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 엣지 AI 하드웨어의 엣지 서버는 데이터 소스에 더 가까운 네트워크 주변에 위치한 특수 컴퓨팅 장치를 말합니다. 엣지 서버는 AI 알고리즘의 로컬 처리를 용이하게 하여 데이터 원본에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 지연 시간과 대역폭 소비를 줄입니다. 엣지 서버는 IoT 배포 및 자율 시스템과 같이 실시간 분석이 필요한 애플리케이션에 매우 중요하며, 더 빠른 의사결정을 가능하게 하고 전반적인 시스템 효율성과 응답성을 향상시킵니다.
스마트 시티 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
스마트 시티 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 엣지 AI 하드웨어는 네트워크의 엣지에서 실시간 데이터 처리와 의사 결정을 가능하게 함으로써 스마트 시티에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 장치는 도시 인프라의 효율적인 관리를 용이하게 합니다. 엣지 AI 하드웨어는 데이터를 로컬에서 처리함으로써 지연 시간을 줄이고, 리소스 할당을 개선하며, 공공 안전을 강화하고, 서비스 제공을 최적화하여 스마트 시티 이니셔티브의 개발과 지속 가능성을 지원합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 IoT 디바이스의 확산, 5G 인프라의 발전, 제조, 의료, 자동차 등 산업 전반에 걸친 AI 기반 애플리케이션의 채택 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국과 같은 국가들이 기술 혁신과 엣지 AI 솔루션 도입을 주도하고 있습니다. 이 지역의 역동적인 산업 환경과 디지털 혁신을 촉진하는 정부 이니셔티브는 시장 확대를 더욱 촉진하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
북미는 특히 IoT, 자율 시스템, 스마트 제조 분야의 기술 발전에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 스마트 시티 이니셔티브에 대한 투자 증가, 자율 주행 차량에 대한 수요 증가, 산업 자동화 및 의료 부문에서 커넥티드 디바이스의 확산 등이 시장 확대를 이끄는 주요 요인으로 꼽힙니다. 북미는 엣지 AI 하드웨어 기술의 발전과 채택을 주도하는 중추적인 지역으로 남아 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 7월, Google은 데이터센터 내부 또는 외부에서 AI 워크로드를 실행하기 위한 분산 클라우드 에지 하드웨어를 출시했습니다. Google 분산 클라우드(GDC) 에어 갭 어플라이언스는 주로 데이터를 사내에 보관해야 하는 고도의 규제를 받는 조직을 위한 것입니다. 이 하드웨어는 Google Cloud 인프라 스택, 데이터 보안 서비스 및 Vertex AI 플랫폼을 실행합니다. Vertex AI는 다양한 작업에 대해 사전 학습된 모델을 실행합니다.
2022년 9월, 엔비디아는 제조, 물류, 의료 등 민감한 산업에 첨단 보안과 사전 예방적 안전을 제공하는 고정밀 엣지 AI를 위한 엔비디아 IGX 플랫폼을 출시했습니다. NVIDIA IGX는 기업이 인간과 동일한 환경에서 안전하게 작동할 수 있는 차세대 소프트웨어 정의 산업용 및 의료 기기를 구축하는 데 도움이 될 것입니다.
지원되는 프로세서 유형
– CPU(중앙 처리 장치)
– GPU(그래픽 처리 장치)
– DSP(디지털 신호 프로세서)
– NPU(신경 처리 장치)
– ASIC(애플리케이션별 집적 회로)
– FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이)
– 기타 프로세서 유형
지원되는 장치 유형
– 서버
– 게이트웨이
– 컴퓨팅 장치
– 카메라
– 로봇
– 드론
– 기타 디바이스 유형
적용 대상 배포:
– 온프레미스
– 클라우드 엣지
– 포그 컴퓨팅
지원 대상 애플리케이션
– 자율 주행 차량
– 의료
– 감시 및 보안
– 소비자 가전
– 리테일
– 스마트 시티
– 기타 애플리케이션
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 신흥 시장
3.8 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 프로세서 유형별 글로벌 에지 AI 하드웨어 시장
5.1 소개
5.2 CPU (중앙 처리 장치)
5.3 GPU (그래픽 처리 장치)
5.4 DSP(디지털 신호 프로세서)
5.5 NPU(신경 처리 장치)
5.6 ASIC(애플리케이션별 집적 회로)
5.7 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이)
5.8 기타 프로세서 유형
6 디바이스 유형별 글로벌 엣지 AI 하드웨어 시장
6.1 소개
6.2 서버
6.3 게이트웨이
6.4 컴퓨팅 장치
6.5 카메라
6.6 로봇
6.7 드론
6.8 기타 장치 유형
7 배포 별 글로벌 에지 AI 하드웨어 시장
7.1 소개
7.2 온 프레미스
7.3 클라우드 에지
7.4 포그 컴퓨팅
8 애플리케이션 별 글로벌 에지 AI 하드웨어 시장
8.1 소개
8.2 자율 주행 차량
8.3 의료
8.4 감시 및 보안
8.5 소비자 가전
8.6 소매
8.7 스마트 시티
8.8 기타 애플리케이션
9 글로벌 엣지 AI 하드웨어 시장, 지역별 현황
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
