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엣지 AI 하드웨어 시장 : 디바이스별, 소비전력별, 프로세서별, 최종사용자별, 국가별, 지역별 - 세계 산업 분석, 시장 규모, 시장 점유율, 예측(2025-2032년)
Edge AI Hardware Market, By Device, By Power Consumption, By Processor, By End-User, By Country, and By Region - Global Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2025-2032
상품코드 : 1781960
리서치사 : AnalystView Market Insights
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 284 Pages
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한글목차

보고서 하이라이트

엣지 AI 하드웨어 시장 규모는 2024년에 259억 2,044만 달러에 달하며, 2025-2032년에 17.90%의 CAGR로 확대

엣지 AI 하드웨어 시장 - 시장 역학

다양한 엣지 디바이스의 저지연 및 실시간 처리에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진할 것으로 예측됩니다.

자율주행차, 산업 자동화, 스마트 모니터링, 웨어러블 건강 기기 등의 용도에서는 실시간 데이터 처리와 빠른 의사결정이 필요하므로 엣지 AI 하드웨어가 중요합니다. 이러한 하드웨어 솔루션은 클라우드 연결에 의존하지 않고 기기에서 직접 AI 계산을 촉진함으로써 지연을 줄이고, 성능을 개선하며, 사용자 경험을 향상시키고, 시장 성장을 크게 촉진합니다. 엣지 컴퓨팅 통계에 따르면 현재 150억 개 이상의 엣지 디바이스가 현장에 배치되어 있습니다. 북미, 유럽, 동아시아는 2030년까지 엣지 컴퓨팅 매출의 88%를 차지할 것으로 예측됩니다. 또한 AI 지원 IoT 디바이스의 확대는 시장에 성장 기회를 제공합니다. 그러나 높은 개발 및 제조 비용이 시장 성장의 걸림돌로 작용하고 있습니다.

엣지 AI 하드웨어 시장 - 주요 인사이트

당사의 리서치 애널리스트들이 공유한 분석에 따르면 세계 시장은 예측 기간(2025-2032년) 동안 약 17.90%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 매년 성장할 것으로 추정됩니다.

디바이스별로는 로봇 디바이스가 2024년 가장 높은 시장 점유율을 보였습니다.

프로세서 부문별로 보면 2024년에는 GPU가 주요 프로세서가 될 것입니다.

최종사용자 세분화에서 2024년 최종사용자는 헬스케어가 1위를 차지했습니다.

지역별로는 아시아태평양이 2024년 주요 매출 창출 지역이 될 것으로 예측됩니다.

엣지 AI 하드웨어 시장 : 세분화 분석

세계 엣지 AI 하드웨어 시장은 디바이스, 전력 소비, 프로세서, 최종사용자, 지역을 기준으로 세분화됩니다.

디바이스별로는 스마트폰, 카메라, 로봇, 로봇, 자동차, 스마트 스피커, 웨어러블, 기타로 구분됩니다. 로봇 장치 부문은 시장 성장의 최전선에 있습니다. 로봇 디바이스는 엣지 AI 하드웨어 시장의 확장을 촉진하는 주요 촉매제로 인식되고 있습니다. 이러한 디바이스는 엣지 기반 인공지능을 활용하여 복잡한 데이터를 실시간으로 분석하고, 클라우드 컴퓨팅에서 흔히 발생하는 지연 없이 신속한 의사결정을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 제조 공장, 의료시설, 창고, 자율주행차 등 어느 곳에서든 로봇은 내비게이션, 물체 감지, 예지보전 등의 작업을 정확하고 독립적으로 수행하기 위해 고성능 엣지 AI 하드웨어를 필요로 합니다. GPU, NPU, FPGA와 같은 AI 칩을 로봇 시스템에 통합함으로써 역동적인 환경에서 효과적으로 기능할 수 있는 능력이 강화되고, 다운타임이 단축되며, 생산성이 향상됩니다. 산업계가 업무 최적화와 인건비 절감을 위해 자동화를 빠르게 도입하고 있는 가운데, 로봇 플랫폼의 첨단 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있으며, 로봇이 시장의 주요 부문으로 강화되고 있습니다.

시장은 프로세서에 따라 1W, 1-3W, 3-5W, 5-10W, 10W 이상의 두 가지 부문으로 나뉩니다. 이 분류는 엣지 디바이스의 다양한 전력 수요를 보여줍니다. 로봇 용도, 특히 산업용 시스템 및 자율 시스템에서는 상당한 컴퓨팅 파워와 AI 처리가 필요하므로 일반적으로 5-10W와 10W 이상의 범주에 속합니다. 이러한 고성능 프로세서는 첨단 AI 모델을 용이하게 하고, 로봇이 복잡한 환경에서 자율적이고 적응적으로 작동할 수 있게 함으로써 전체 시장 성장에 중요한 역할을 하고 있습니다.

시장은 전력 소비를 기준으로 CPU, GPU, FPGA, ASIC의 두 가지 부문으로 나뉩니다. 시장 성장은 주로 GPU 프로세서가 주도하고 있습니다. 엣지 AI 하드웨어 부문에서 GPU 프로세서는 뛰어난 병렬 처리 능력과 복잡한 AI 작업 관리 효율성으로 인해 시장 확대의 최전선에 서 있습니다. 그래픽 처리 장치(GPU)는 특히 엣지에서의 딥러닝과 추론 처리에 탁월하여 로봇 공학, 자율주행차, 모니터링 시스템, 지능형 헬스케어 장치 등 상당한 연산 능력과 즉각적인 의사결정이 필요한 용도에 적합한 선택이 되고 있습니다. 또한 엔비디아의 젯슨(Jetson) 시리즈로 대표되는 GPU 아키텍처의 지속적인 혁신으로 디바이스는 점점 더 소형화되고 에너지 효율이 향상되어 엣지 AI 기술로의 통합이 강화되고 있습니다. 다양한 분야에서 AI를 활용한 자동화 및 지능형 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 GPU 프로세서는 시장 성장의 견인차로서 지배적인 역할을 유지할 것으로 예측됩니다.

이 시장은 최종사용자에 따라 정부, 부동산, 가전, 자동차, 운송, 헬스케어, 제조, 기타 부문으로 분류됩니다. 엣지 AI 하드웨어 부문에서는 실시간 진단, 원격 환자 모니터링, 첨단 의료기기에 대한 수요 증가에 힘입어 헬스케어가 주요 성장 동력이 되고 있습니다. 웨어러블 건강 모니터, AI 강화 영상 시스템, 현장 검사 툴의 사용이 증가함에 따라 의료 서비스 프로바이더들은 클라우드 인프라의 필요성을 없애고 필요한 데이터를 로컬에서 즉시 처리할 수 있는 엣지 AI 하드웨어를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 또한 로봇 수술, 원격의료, 노인 간호 기술에 엣지 AI를 도입함으로써 개인화된 의료 서비스 제공에 변화를 일으키고 있습니다. 전 세계 헬스케어 시스템이 효율성, 보안, 접근성을 우선시하는 가운데, 내구성과 에너지 효율성이 뛰어난 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있으며, 헬스케어는 시장 성장의 주요 부문으로 부상하고 있습니다.

엣지 AI 하드웨어 시장 - 지역적 인사이트

아시아태평양은 급속한 산업화, 도시화, IoT 도입 급증에 힘입어 시장 성장의 최전선에 서 있습니다. 중국, 일본, 한국, 인도 등의 국가들은 스마트 제조, 5G 인프라, AI 기반 가전제품에 대한 대규모 투자를 통해 이러한 움직임을 주도하고 있으며, 이러한 움직임은 엣지 AI 하드웨어 솔루션에 대한 강력한 수요를 촉진하고 있습니다. 2022년 말까지 중국의 주요 통신사 3사는 약 25억 개의 IoT 연결을 보고했습니다. 북미는 정교한 기술 인프라와 주요 AI 하드웨어 제조업체의 큰 존재감으로 인해 두 번째로 큰 시장입니다.

엣지 AI 하드웨어 시장 - 경쟁 구도

엣지 AI 하드웨어 시장은 치열한 경쟁, 빠른 기술 혁신, 전략적 제휴, 로봇, 헬스케어, 자동차, IoT 등 다양한 분야에서 실시간 저지연 AI 용도에 대한 요구사항 증가에 대응하기 위한 처리 기술의 지속적인 발전으로 정의됩니다. 에 의해 정의됩니다. 유명 기업은 엣지 디바이스용으로 특별히 설계된 에너지 효율적인 고성능 프로세서를 개발하기 위해 연구개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 주목할 만한 혁신으로는 뉴로모픽 컴퓨팅, 저전력 NPU, AI에 최적화된 FPGA 등이 있습니다. 각 사들은 클라우드 서비스 프로바이더, 디바이스 제조업체, AI 소프트웨어 개발업체와 파트너십을 맺고 엣지 AI 생태계 구축에 힘쓰고 있습니다. AI 스타트업과 칩 설계 기업 인수는 역량을 강화하기 위해 채택되는 일반적인 전략입니다.

목차

제1장 엣지 AI 하드웨어 시장 개요

제2장 개요

제3장 엣지 AI 하드웨어의 주요 시장 동향

제4장 엣지 AI 하드웨어 산업 조사

제5장 엣지 AI 하드웨어 시장 : 높아지는 지정학적 긴장의 영향

제6장 엣지 AI 하드웨어 시장 구도

제7장 엣지 AI 하드웨어 시장 - 디바이스별

제8장 엣지 AI 하드웨어 시장 - 소비전력별

제9장 엣지 AI 하드웨어 시장 - 프로세서별

제10장 엣지 AI 하드웨어 시장 - 최종사용자별

제11장 엣지 AI 하드웨어 시장 - 지역

제12장 주요 벤더 분석 - 엣지 AI 하드웨어 산업

제13장 애널리스트의 전방위적 전망

KSA
영문 목차

영문목차

REPORT HIGHLIGHT

Edge Ai Hardware Market size was valued at US$ 25,920.44 Million in 2024, expanding at a CAGR of 17.90% from 2025 to 2032.

Edge AI hardware pertains to the tangible components, such as chips and devices, that facilitate the execution of AI algorithms directly on local devices, in proximity to the data generation site. This methodology, referred to as Edge AI, stands in contrast to cloud-based AI, where data is transmitted to a central server for processing. In the realm of computing, the term 'edge' denotes devices situated near the data source, including sensors, cameras, smartphones, robots, or medical apparatus. These devices possess the capability to gather, process, and respond to data locally, without the necessity of first sending it to the cloud.

Edge Ai Hardware Market- Market Dynamics

A rise in demand for low latency and real-time processing on a variety of edge devices is anticipated to drive the growth of the market

As applications such as autonomous vehicles, industrial automation, smart surveillance, and wearable health devices necessitate real-time data processing and prompt decision-making, edge AI hardware becomes crucial. By facilitating AI computations directly on the device without dependence on cloud connectivity these hardware solutions reduce delays, enhance performance, and elevate user experience, driving significant market growth. According to edge computing statistics, there are currently over 15 billion edge devices deployed in the field. North America, Europe, and East Asia are expected to account for 88% of edge computing revenue by 2030. Moreover, the expansion of AI-enabled IoT Devices presents a growth opportunity for the market. However, high development and manufacturing costs hinder market growth.

Edge Ai Hardware Market- Key Insights

As per the analysis shared by our research analyst, the global market is estimated to grow annually at a CAGR of around 17.90% over the forecast period (2025-2032)

Based on Device segmentation, the robotic device was predicted to show maximum market share in the year 2024

Based on Processor segmentation, GPU was the leading Processor in 2024

Based on End-User segmentation, Healthcare was the leading End-User in 2024

Based on region, Asia Pacific was the leading revenue generator in 2024

Edge Ai Hardware Market- Segmentation Analysis:

The Global Edge Ai Hardware Market is segmented on the basis of Device, Power Consumption, Processor, End-User, and Region.

The market is segmented into three categories according to Devices: smartphones, cameras, robots, automobiles, smart speakers, Wearables, and other devices. The robotic device sector is at the forefront of market growth. Robotic devices are increasingly recognized as the primary catalyst propelling the expansion of the Edge AI hardware market. These devices are progressively utilizing edge-based artificial intelligence to analyze complex data in real-time, facilitating quicker decision-making without the delays typically associated with cloud computing. Whether utilized in manufacturing plants, healthcare facilities, warehouses, or autonomous vehicles, robots necessitate high-performance edge AI hardware to perform tasks such as navigation, object detection, and predictive maintenance with accuracy and independence. The incorporation of AI chips such as GPUs, NPUs, and FPGAs into robotic systems enhances their capability to function effectively in dynamic environments, reducing downtime and boosting productivity. As industries swiftly embrace automation to optimize operations and lower labor costs, the demand for sophisticated edge AI hardware in robotic platforms continues to rise, reinforcing robots as a leading segment within the market.

The market is categorized into two segments based on Processor: 1W, 1-3W, 3-5W, 5-10W, and over 10W. This classification illustrates the diverse power needs of edge devices. Robotic applications, particularly within industrial and autonomous systems, typically belong to the 5-10W and over 10W categories due to their requirements for substantial computing power and AI processing. These high-power processors facilitate sophisticated AI models, allowing robots to operate autonomously and adaptively in intricate environments, thereby playing a crucial role in the overall growth of the market.

The market is categorized into two segments based on Power Consumption: CPU, GPU, FPGA, and ASICs. The growth of the market is primarily led by GPU processors. In the Edge AI hardware sector, GPU processors are at the forefront of market expansion due to their remarkable parallel processing abilities and efficiency in managing intricate AI tasks. Graphics Processing Units (GPUs) are especially adept at deep learning and inference operations at the edge, rendering them the preferred choice for applications that demand substantial computational power and immediate decision-making-such as robotics, autonomous vehicles, surveillance systems, and intelligent healthcare devices. Furthermore, ongoing innovations in GPU architectures, exemplified by NVIDIA's Jetson series, have resulted in devices that are increasingly compact and energy-efficient, thereby enhancing their integration into edge AI technologies. As the demand for AI-driven automation and intelligent systems escalates across various sectors, GPU processors are anticipated to sustain their dominant role in driving market growth.

The market is categorized into two segments based on End-User: Government, Real Estate, Consumer Electronics, Automotive, Transportation, Healthcare, Manufacturing, and Others. In the Edge AI hardware sector, Healthcare is the primary driver of growth, fueled by the increasing need for real-time diagnostics, remote patient monitoring, and advanced medical devices. As the use of wearable health monitors, AI-enhanced imaging systems, and point-of-care testing tools rises, healthcare providers are increasingly adopting edge AI hardware to process essential data locally and immediately-eliminating the need for cloud infrastructure. Furthermore, the incorporation of edge AI in robotic surgeries, telemedicine, and technologies for elderly care is transforming the delivery of personalized care. As healthcare systems worldwide prioritize efficiency, security, and accessibility, the demand for durable and energy-efficient edge AI hardware is on the rise, establishing healthcare as the leading sector in market growth.

Edge Ai Hardware Market- Geographical Insights

The Asia Pacific region is at the forefront of market growth, propelled by swift industrialization, urbanization, and a surge in IoT deployments. Nations such as China, Japan, South Korea, and India are spearheading this movement through substantial investments in smart manufacturing, 5G infrastructure, and AI-driven consumer electronics, which together foster a robust demand for edge AI hardware solutions. By the conclusion of 2022, the three major Chinese telecommunications companies reported nearly 2.5 billion IoT connections. North America ranks as the second largest market, attributed to its sophisticated technological infrastructure and the significant presence of leading AI hardware manufacturers.

Edge Ai Hardware Market- Competitive Landscape:

The Edge AI Hardware Market is marked by intense competition and is defined by swift innovation, strategic collaborations, and the ongoing advancement of processing technologies aimed at fulfilling the increasing requirements for real-time, low-latency AI applications across various sectors, including robotics, healthcare, automotive, and IoT. Prominent companies are making substantial investments in research and development to create energy-efficient, high-performance processors specifically designed for edge devices. Notable innovations encompass neuromorphic computing, low-power NPUs, and AI-optimized FPGAs. Firms are establishing partnerships with cloud service providers, device manufacturers, and AI software developers to build cohesive edge AI ecosystems. The acquisition of AI startups and chip design companies is a prevalent strategy employed to enhance capabilities.

Recent Developments:

On March 19, 2025, Intel enables its partners to effortlessly incorporate AI into their current infrastructure through the introduction of its new Intel AI Edge Systems, Edge AI Suites, and Open Edge Platform software.

January 2, 2025, Synaptics Incorporated announced today that it is partnering with Google on Edge AI for the Internet of Things (IoT) to establish the best approach for implementing multimodal processing in context-aware computing.

SCOPE OF THE REPORT

The scope of this report covers the market by its major segments, which include as follows:

GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS

GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY DEVICE- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY POWER CONSUMPTION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY PROCESSOR- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY END-USER- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL EDGE AI HARDWARE MARKET, BY REGION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

Table of Contents

1. Edge Ai Hardware Market Overview

2. Executive Summary

3. Edge Ai Hardware Key Market Trends

4. Edge Ai Hardware Industry Study

5. Edge Ai Hardware Market: Impact of Escalating Geopolitical Tensions

6. Edge Ai Hardware Market Landscape

7. Edge Ai Hardware Market - By Device

8. Edge Ai Hardware Market - By Power Consumption

9. Edge Ai Hardware Market - By Processor

10. Edge Ai Hardware Market - By End-User

11. Edge Ai Hardware Market- By Geography

12. Key Vendor Analysis- Edge Ai Hardware Industry

13. 360 Degree AnalystView

14. Appendix

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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