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엣지 AI 시장 분석과 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 컴포넌트, 용도, 배포, 최종사용자, 디바이스, 솔루션
Edge AI Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Deployment, End User, Device, Solutions
상품코드 : 1699139
리서치사 : Global Insight Services LLC
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 462 Pages
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한글목차

엣지 AI 시장은 2024년 292억 달러에서 2034년에는 849억 달러로 확대하며, CAGR 약 11.3%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장은 네트워크 엣지에 배치되어 디바이스에서 직접 실시간 데이터 처리를 가능하게 하는 AI 기술을 포함합니다. 이 시장에는 클라우드 연결에 의존하지 않고도 효율적이고 저지연적인 AI 추론을 촉진하는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 포함됩니다. 주요 촉진요인으로는 IoT 기기의 보급, 신속한 의사결정에 대한 수요, 프라이버시에 대한 우려 등을 들 수 있습니다. 의료, 자동차, 제조 등의 산업에서는 성능 강화, 비용 절감, 사용자 경험 향상을 위해 엣지 AI를 활용하고 있습니다.

시장 개요

엣지 AI 시장은 견고한 성장세를 보이고 있으며, 크게 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 구분됩니다. 하드웨어 부문은 IoT 센서, 스마트 카메라, AI 가속기 등 강력한 엣지 디바이스의 보급에 힘입어 주요 부문으로 부상하고 있습니다. 자동차, 의료, 제조 등 산업 전반에 걸쳐 실시간 데이터 처리 및 저지연 용도에 대한 수요가 증가하고 있으며, AI 전용 프로세서 및 엣지 컴퓨팅 디바이스의 기술 발전으로 이 부문의 우위가 더욱 강화되고 있습니다. 에지 분석 및 에지 보안 솔루션과 같은 새로운 하위 부문이 성장세를 보이고 있으며, 네트워크 에지에서 데이터 인사이트를 강화하고 데이터 보호를 강화할 것으로 예상됩니다. 이러한 하위 부문은 보다 효율적이고 안전한 엣지 AI 도입을 가능하게 함으로써 시장 역학에 큰 영향을 미치고 다양한 용도에서 혁신과 성장의 새로운 기회를 창출할 수 있는 태세를 갖출 것으로 보입니다.

시장 세분화
유형 컨슈머 디바이스, 기업 디바이스, 산업용 디바이스, 자동차, 의료, 리테일, 자동차, 의료, 소매
제품소개 스마트폰, 웨어러블, 스마트카메라, 로봇, 스마트스피커, 드론, 스마트스피커, 웨어러블, 드론
서비스 컨설팅, 통합, 지원 및 유지보수, 매니지드 서비스, 교육 및 교육, 컨설팅, 통합, 지원 및 유지보수
기술 머신러닝, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전, 에지 분석, 음성 인식, 음성 인식
구성 요소 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 펌웨어
용도 예지보전, 원격 모니터링, 자율주행차, 스마트홈, 증강현실, 자율주행차, 스마트홈, 증강현실
전개 온프레미스, 클라우드, 하이브리드
최종사용자 제조, 운송, 소매, 의료, 금융, 통신, 금융, 통신
디바이스 에지 서버, 에지 게이트웨이, 에지 노드, 에지 서버
솔루션 데이터 관리, 보안 솔루션, 네트워크 최적화, 네트워크 최적화

엣지 AI 솔루션이 주목받고 있으며, 중앙 집중식 클라우드 처리보다 디바이스 상에서의 처리를 선호하는 경향이 두드러지게 나타나고 있습니다. 이러한 추세는 자율주행차, 산업 자동화, 스마트 소비자 기기 등의 용도에서 중요한 실시간 데이터 분석과 지연 시간 단축에 대한 요구가 증가함에 따라 나타나고 있습니다. 북미가 여전히 채택의 최전선에 있지만, 아시아태평양은 기술 발전과 AI 기반 솔루션에 대한 투자 증가로 인해 빠르게 중요한 시장으로 부상하고 있으며, 퀄컴(Qualcomm), 구글(Google), 애플(Apple)과 같은 주요 산업 리더들은 처리 능력과 에너지 효율을 높이기 위해 지속적으로 혁신을 거듭하고 있습니다. 지속적으로 기술 혁신을 진행하고 있습니다. 규제 프레임워크, 특히 북미와 유럽에서 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이는 시장 역학 및 채택률에 영향을 미치고 있습니다. 향후 AI 칩 기술의 발전과 IoT 기기에 AI가 통합됨에 따라 시장은 큰 폭의 성장이 예상됩니다. 그러나 데이터 프라이버시 보장, 전력 소비 관리, 엣지에서의 AI 모델 배포의 복잡성에 대한 대응 등의 과제는 여전히 남아 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 의료, 자동차, 스마트 시티 등의 분야에서 혁신을 가져올 수 있는 용도의 잠재력은 이해관계자들에게 유리한 기회를 제공합니다.

주요 동향 및 촉진요인

엣지 AI 시장은 몇 가지 주요 동향과 촉진요인에 의해 급속한 확장을 경험하고 있습니다. 사물인터넷(IoT) 디바이스의 보급은 중요한 동향이며, 이러한 디바이스는 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 위해 엣지 AI에 의존하고 있습니다. 이러한 변화는 보다 신속한 대응을 가능하게 하고, 상시 클라우드 연결의 필요성을 줄여 효율성을 높이고 대기 시간을 줄여줍니다. 또 다른 동향은 프라이버시와 데이터 보안에 대한 요구가 높아지고 있다는 점입니다. 엣지 AI는 로컬에서 데이터를 처리하므로 데이터 유출의 위험을 최소화하고 엄격한 데이터 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 이 기능은 기밀정보가 많이 사용되는 의료, 금융 등의 산업에서 특히 매력적입니다. 또한 반도체 기술의 발전은 엣지 AI 솔루션의 소형화 및 비용 효율화를 촉진하여 다양한 분야에서 쉽게 사용할 수 있도록 하고 있으며, 5G 네트워크의 등장은 엣지 AI 용도에 필요한 대역폭과 낮은 지연 시간을 제공하는 중요한 원동력이 되고 있습니다. 이러한 발전은 스마트 시티, 자율주행차, 산업자동화에 대한 원활한 통합을 용이하게 합니다. 또한 지속가능성에 대한 우려로 인해 기업은 에너지 효율이 높은 엣지 AI 솔루션을 채택하고 있으며, 이는 탄소발자국을 줄이기 위한 전 세계적인 노력과 일치합니다. 이러한 추세와 촉진요인은 엣지 AI 시장의 상당한 성장과 혁신의 잠재력을 지원하고 있습니다.

억제와 과제

엣지 AI 시장에는 몇 가지 중요한 억제요인과 과제가 있습니다. 가장 두드러진 문제는 높은 도입 비용으로, 중소기업이 엣지 AI 솔루션을 도입하려는 의욕을 떨어뜨리고 있습니다. 또한 엣지 AI를 기존 인프라에 통합하는 데 있으며, 전문 기술과 리소스가 필요한 복잡성이 큰 장벽으로 작용하고 있습니다. 또 다른 문제는 표준화된 프로토콜이 없기 때문에 서로 다른 엣지 AI 시스템 및 디바이스 간의 상호운용성 문제가 발생한다는 점입니다. 또한 기밀 정보가 엣지에서 처리되는 경우가 많기 때문에 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 엣지 AI의 보급을 방해하고 있습니다. 마지막으로 엣지 디바이스의 제한된 처리 능력과 에너지 제약으로 인해 AI 모델의 성능이 제한되어 효율성과 효과에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 문제들은 전반적으로 다양한 산업 분야에서 엣지 AI 기술의 빠른 성장과 채택을 방해하고 있습니다.

목차

제1장 엣지 AI 시장 개요

제2장 개요

제3장 시장에 관한 주요 인사이트

제4장 엣지 AI 시장 전망

제5장 엣지 AI 시장 전략

제6장 엣지 AI 시장 규모

제7장 엣지 AI 시장 : 유형별

제8장 엣지 AI 시장 : 제품별

제9장 엣지 AI 시장 : 서비스별

제10장 엣지 AI 시장 : 기술별

제11장 엣지 AI 시장 : 컴포넌트별

제12장 엣지 AI 시장 : 용도별

제13장 엣지 AI 시장 : 배포별

제14장 엣지 AI 시장 : 최종사용자별

제15장 엣지 AI 시장 : 디바이스별

제16장 엣지 AI 시장 : 솔루션별

제17장 엣지 AI 시장, 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 개요

KSA
영문 목차

영문목차

Edge AI Market is anticipated to expand from $29.2 billion in 2024 to $84.9 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 11.3%. The market encompasses AI technologies deployed at the edge of networks, enabling real-time data processing directly on devices. This market includes hardware, software, and services that facilitate efficient, low-latency AI inference without relying on cloud connectivity. Key drivers include the proliferation of IoT devices, demand for faster decision-making, and privacy concerns. Industries such as healthcare, automotive, and manufacturing are leveraging edge AI for enhanced performance, cost reduction, and improved user experiences.

Market Overview:

The Edge AI Market is experiencing robust expansion, primarily segmented into hardware, software, and services. The hardware segment stands as the leading sector, driven by the proliferation of powerful edge devices such as IoT sensors, smart cameras, and AI accelerators. This dominance is attributed to the increasing demand for real-time data processing and low-latency applications across industries like automotive, healthcare, and manufacturing. Technological advancements in AI-specific processors and edge computing devices further bolster this segment's superiority. Emerging sub-segments such as AI-powered edge analytics and edge security solutions are gaining momentum, promising enhanced data insights and fortified data protection at the network's edge. These sub-segments are poised to significantly influence market dynamics by enabling more efficient and secure edge AI deployments, thereby unlocking new opportunities for innovation and growth across diverse applications.

Market Segmentation
TypeConsumer Devices, Enterprise Devices, Industrial Devices, Automotive, Healthcare, Retail
ProductSmartphones, Wearables, Smart Cameras, Robots, Smart Speakers, Drones
ServicesConsulting, Integration, Support and Maintenance, Managed Services, Training and Education
TechnologyMachine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Edge Analytics, Speech Recognition
ComponentHardware, Software, Firmware
ApplicationPredictive Maintenance, Remote Monitoring, Autonomous Vehicles, Smart Home, Augmented Reality
DeploymentOn-Premise, Cloud, Hybrid
End UserManufacturing, Transportation, Retail, Healthcare, Finance, Telecommunications
DeviceEdge Servers, Edge Gateways, Edge Nodes
SolutionsData Management, Security Solutions, Network Optimization

Edge AI solutions are gaining prominence, with a notable preference for on-device processing over centralized cloud processing. This trend is driven by the need for real-time data analysis and reduced latency, which are critical in applications such as autonomous vehicles, industrial automation, and smart consumer devices. North America remains at the forefront of adoption, while the Asia-Pacific region is rapidly emerging as a significant player, fuelled by technological advancements and increased investment in AI-driven solutions. Key industry leaders, including Qualcomm, Google, and Apple, are continuously innovating to enhance processing capabilities and energy efficiency. Regulatory frameworks, particularly in North America and Europe, are increasingly focusing on data privacy and security, which are influencing market dynamics and adoption rates. Looking ahead, the market is poised for substantial growth, driven by advancements in AI chip technologies and the integration of AI into IoT devices. However, challenges such as ensuring data privacy, managing power consumption, and addressing the complexities of AI model deployment at the edge remain. Despite these hurdles, the potential for transformative applications in sectors like healthcare, automotive, and smart cities presents lucrative opportunities for stakeholders.

Geographical Overview:

The Edge AI market is witnessing remarkable growth across various regions, each exhibiting unique characteristics. North America leads the market, propelled by the swift integration of AI technologies and substantial investment in edge computing infrastructure. This region's robust tech ecosystem and focus on innovation further accelerate its market dominance. Europe follows closely, characterized by strong commitments to AI research and development. The region's stringent data privacy regulations and emphasis on security bolster its appeal, creating a fertile ground for Edge AI expansion. In the Asia Pacific, the market is rapidly advancing, driven by technological innovation and substantial investments in AI. The region's burgeoning digital economies necessitate cutting-edge edge computing solutions to sustain growth. Latin America and the Middle East & Africa are emerging markets with increasing potential. Latin America is experiencing a surge in AI infrastructure investments, while the Middle East & Africa recognize the transformative impact of Edge AI in fostering economic growth and innovation.

Recent Developments:

The Edge AI market has experienced noteworthy developments in recent months, indicating a robust trajectory of growth and innovation. Google has announced a strategic partnership with Edge Impulse to enhance its Edge AI capabilities, focusing on integrating AI solutions into IoT devices for improved real-time data processing. Meanwhile, Intel unveiled its latest Edge AI chipset, designed to deliver unprecedented processing power and energy efficiency, catering to the burgeoning demand for smarter edge devices. In a move to bolster its Edge AI portfolio, NVIDIA acquired a startup specializing in AI-based video analytics, aiming to integrate advanced video processing capabilities into its edge computing solutions. Amazon Web Services (AWS) launched a new Edge AI service, offering developers a platform to deploy machine learning models directly on edge devices, thereby reducing latency and enhancing user experience. Lastly, IBM expanded its Edge AI offerings through a collaboration with Samsung, focusing on deploying AI-driven solutions in smart manufacturing and logistics, promising significant operational efficiencies and cost savings. These developments underscore the dynamic nature of the Edge AI market, with major players actively investing in collaborations and innovations to capture emerging opportunities.

Key Trends and Drivers:

The Edge AI market is experiencing rapid expansion, driven by several key trends and drivers. The proliferation of Internet of Things (IoT) devices is a significant trend, as these devices increasingly rely on edge AI for real-time data processing and decision-making. This shift enables faster responses and reduces the need for constant cloud connectivity, which enhances efficiency and reduces latency. Another trend is the growing demand for privacy and data security. Edge AI processes data locally, minimizing the risk of data breaches and ensuring compliance with stringent data protection regulations. This capability is particularly appealing in industries such as healthcare and finance, where sensitive information is prevalent. Furthermore, advancements in semiconductor technology are driving the miniaturization and cost-effectiveness of edge AI solutions, making them more accessible to various sectors. The rise of 5G networks is also a pivotal driver, providing the necessary bandwidth and low latency required for edge AI applications. This development facilitates seamless integration into smart cities, autonomous vehicles, and industrial automation. Additionally, sustainability concerns are prompting companies to adopt energy-efficient edge AI solutions, aligning with global efforts to reduce carbon footprints. These trends and drivers collectively underscore the Edge AI market's potential for substantial growth and innovation.

Restraints and Challenges:

The Edge AI Market encounters several significant restraints and challenges. A prominent issue is the high implementation cost, which discourages small and medium enterprises from adopting edge AI solutions. Additionally, the complexity of integrating edge AI with existing infrastructure poses a substantial barrier, requiring specialized skills and resources. Another challenge is the lack of standardized protocols, leading to interoperability issues among different edge AI systems and devices. Furthermore, concerns over data privacy and security hinder the widespread adoption of edge AI, as sensitive information is often processed at the edge. Lastly, limited processing power and energy constraints in edge devices restrict the performance of AI models, affecting their efficiency and effectiveness. These challenges collectively impede the rapid growth and adoption of edge AI technologies across various industries.

Key Companies:

C3 AI, FogHorn Systems, Adapdix, SWIM.AI, Octonion, Veea, Edge Impulse, Deeplite, Reality AI, Nebbiolo Technologies, Bragi, Kneron, Samsara, Twilio, BrainChip, Ubiquity6, Imagimob, Sixgill, Ayla Networks, Rigado

Sources:

European Commission - Digital Strategy, U.S. Department of Commerce - National Institute of Standards and Technology (NIST), International Telecommunication Union (ITU), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) - Edge AI and Computing Technical Community, European Telecommunications Standards Institute (ETSI), National Institute of Information and Communications Technology (NICT) - Japan, Association for Computing Machinery (ACM), The Alan Turing Institute, Stanford University - AI Lab, Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), University of California, Berkeley - Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab, World Economic Forum - Centre for the Fourth Industrial Revolution, United Nations Industrial Development Organization (UNIDO), International Data Corporation (IDC) - Research on Edge Computing, The Linux Foundation - LF Edge, The OpenFog Consortium, Edge AI and Vision Alliance, The AI Summit, IEEE International Conference on Edge Computing, ACM Symposium on Edge Computing (SEC)

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: Edge AI Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Edge AI Market Outlook

5: Edge AI Market Strategy

6: Edge AI Market Size

7: Edge AI Market, by Type

8: Edge AI Market, by Product

9: Edge AI Market, by Services

10: Edge AI Market, by Technology

11: Edge AI Market, by Component

12: Edge AI Market, by Application

13: Edge AI Market, by Deployment

14: Edge AI Market, by End User

15: Edge AI Market, by Device

16: Edge AI Market, by Solutions

17: Edge AI Market, by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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