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세계의 엣지 AI 하드웨어 시장
Edge AI Hardware
상품코드 : 1579826
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 89 Pages
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한글목차

엣지 AI 하드웨어 세계 시장은 2030년 60억 대에 달할 것으로 전망

2023년 19억 개로 추정되는 세계 엣지 AI 하드웨어 시장은 2023-2030년 연평균 17.5%의 성장률을 기록하며 2030년까지 60억 개에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 CPU 프로세서는 CAGR 15.8%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 21억 개에 달할 것으로 예상되며, GPU 프로세서 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 16.9%로 추정됩니다.

미국 시장 5억 3,390만대, 중국은 CAGR 16.7%로 성장 전망

미국의 엣지 AI 하드웨어 시장 규모는 2023년 5억 3,390만 대에 달할 것으로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2023-2030년 연평균 16.7%의 성장률을 보이며 2030년에는 9억 1,280만 대 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 15.2%와 14.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 12.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.

세계 엣지 AI 하드웨어 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

엣지 AI 하드웨어가 실시간 용도의 데이터 처리를 어떻게 변화시킬 것인가?

엣지 AI 하드웨어는 중앙 집중식 데이터센터나 클라우드로 정보를 전송할 필요 없이 네트워크의 '엣지'에 있는 장치에서 직접 데이터를 분석할 수 있게 함으로써 실시간 데이터 처리에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 변화는 자율주행차, 스마트 모니터링 시스템, 산업 자동화 등 대기 시간이 큰 문제가 되는 용도에 특히 중요합니다. 예를 들어, 자율주행차는 센서와 카메라의 데이터를 밀리초 단위로 처리하기 위해 엣지 AI 하드웨어에 의존하고 있습니다. 마찬가지로, 스마트 제조 산업에서 엣지 AI 하드웨어는 장비와 생산 라인을 실시간으로 모니터링하여 비용이 많이 드는 지연이 발생하기 전에 문제를 예측하고 해결함으로써 다운타임을 줄일 수 있습니다. 이러한 엣지 프로세싱으로의 전환은 지연 문제를 해결하고 기능이나 안전에 영향을 미치는 지연 없이 중요한 작업을 수행할 수 있도록 보장합니다. 또한, 엣지 AI 하드웨어의 발전으로 처리 능력이 향상되어 클라우드 기반 리소스에 크게 의존하지 않고도 기기에서 로컬로 고급 AI 알고리즘을 실행할 수 있게 되었습니다.

또한, 엣지 AI 하드웨어는 데이터 처리를 디바이스에 로컬로 유지함으로써 프라이버시와 보안을 강화할 수 있습니다. 이는 의료, 금융, 정부 등 민감한 정보를 다루는 부문에 특히 유용하며, AI 계산을 현장에서 실행함으로써 엣지 디바이스는 외부 서버로 전송되는 데이터의 양을 제한하여 데이터 유출 위험을 줄이고 GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정) 및 HIPAA와 같은 엄격한 데이터 프라이버시 규제를 준수할 수 있도록 합니다. 준수할 수 있도록 합니다. 엣지 AI 하드웨어의 이러한 측면은 영상 진단 장비, 환자 모니터링 시스템, 의료용 웨어러블과 같은 기기가 환자 데이터를 현장에서 분석할 수 있는 헬스케어 환경에서 특히 가치가 높으며, 실시간으로 통찰력을 제공하면서 기밀 정보를 보호할 수 있습니다. 엣지 AI 하드웨어는 지속적으로 발전하고 있으며, 프라이버시, 보안, 실시간 의사결정에 영향을 미치기 때문에 낮은 대기시간과 데이터 보호를 우선시하는 다양한 산업 분야에서 중요한 원동력으로 자리매김하고 있습니다.

가전 및 IoT 기기에서 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇일까?

스마트 기기와 IoT의 확산으로 소비자들은 전자제품에 실시간 상황 인식 기능을 요구하고 있으며, 이에 따라 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 엣지 AI 하드웨어는 스마트 가전, 개인비서, 웨어러블 기술 등 IoT 기기가 복잡한 데이터 분석을 수행하고 로컬에서 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 스마트홈 생태계에서 엣지 AI 하드웨어는 온도 설정 조정, 조명 관리, 보안 알림 제공 등 사용자의 명령과 상호작용에 즉각적으로 반응하는 디바이스를 가능하게 합니다. 마찬가지로 피트니스 트래커나 스마트워치와 같은 웨어러블 기기는 클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 AI 알고리즘을 실행하여 건강 지표를 모니터링하고 통찰력을 제공함으로써 에지 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다.에 대한 수요는 빠르고 신뢰할 수 있는 데이터 기반 경험에 대한 소비자 선호와 맞물려 소형, 효율적이고 반응성이 뛰어난 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

소비자용 전자제품뿐만 아니라 엣지 AI 하드웨어는 IoT 시스템의 에너지 효율을 높이는 데에도 중요한 역할을 합니다. 엣지 디바이스는 로컬에서 데이터를 처리하기 때문에 상시 클라우드에 연결해야 할 필요성을 크게 줄여 대역폭 요구 사항을 낮추고 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 이러한 에너지 효율적인 접근 방식은 지속적인 전력 공급이 제한될 수 있는 농업용 센서나 환경 모니터링 시스템과 같은 원격지 및 오프 그리드 IoT 용도에 특히 매력적입니다. 또한, 스마트시티가 교통 모니터링, 폐기물 관리, 유틸리티 서비스를 위해 IoT 기기 사용을 확대함에 따라 엣지 AI 하드웨어는 이러한 시스템의 자율적 운영을 가능하게 하여 중앙 집중식 데이터센터의 부담을 줄일 수 있습니다.의 중요성이 커짐에 따라, 에너지 사용을 최적화하도록 설계된 엣지 AI 하드웨어 솔루션은 소비자와 환경의 요구를 충족시키는 데 더욱 중요한 역할을 할 것입니다.

엣지 AI 하드웨어를 활용해 업무 효율을 높이는 주요 산업은?

제조업, 자동차, 헬스케어, 통신 등 다양한 산업에서 엣지 AI 하드웨어를 활용해 업무 효율성을 높이고 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 제조업에서 엣지 AI 하드웨어는 실시간 품질 관리, 예지보전, 공정 최적화를 가능하게 합니다. 기계와 생산 라인에 직접 AI 기능을 통합함으로써 제조업체는 이상 징후를 감지하고, 장비 고장을 예측하고, 중단 없이 생산 속도를 향상시킬 수 있습니다. 자동차 제조업체들도 첨단운전자보조시스템(ADAS)와 자율주행차의 기능을 향상시키기 위해 엣지 AI 하드웨어를 적극 활용하고 있습니다. 강력한 AI 프로세서가 탑재된 자동차 엣지 디바이스는 센서와 카메라의 데이터를 즉각적으로 처리하여 차선 탐색, 장애물 감지, 속도 조절과 관련된 중요한 판단을 내립니다. 자율주행차가 진화함에 따라 엣지 AI 하드웨어는 방대한 양의 센서 데이터를 실시간으로 처리하여 차량의 안전과 효율성을 보장하는 데 필수적인 역할을 하게 될 것입니다.

헬스케어 분야에서 엣지 AI 하드웨어는 휴대용 초음파, 스마트 의료용 웨어러블, 영상 진단 시스템 등 진단 및 모니터링 장비의 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 기기들은 엣지 프로세싱을 활용하여 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고도 의료 서비스 제공업체에게 즉각적이고 실용적인 통찰력을 제공하고 환자의 데이터 프라이버시를 보호할 수 있습니다. 통신 분야에서도 엣지 AI 하드웨어는 가상현실(VR), 증강현실(AR), 원격 로봇과 같은 저지연 용도를 가능하게 함으로써 5G 네트워크 구축을 지원하고 있습니다. 네트워크 제공업체들은 다양한 네트워크 노드에 엣지 AI 하드웨어를 통합하여 데이터 소스에 가까운 곳에서 데이터 처리를 수행함으로써 지연을 줄이고 사용자 경험을 개선하고 있습니다. 이러한 산업에서 실시간 분석 및 온디바이스 AI 기능에 대한 의존도가 높아짐에 따라, 엣지 AI 하드웨어는 효율성을 높이고 높은 수준의 서비스 제공을 유지하는 데 필수적입니다.

엣지 AI 하드웨어 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 이루어진다

엣지 AI 하드웨어 시장의 성장은 기술 발전, 다양한 분야의 이용 사례 확대, 실시간 데이터 처리에 대한 수요 증가 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 반도체 기술의 지속적인 개선으로 더욱 강력하고 에너지 효율적인 프로세서가 등장하여 소형, 저전력 엣지 디바이스에서 고급 AI 기능을 구현할 수 있게 되었으며, IoT 및 스마트 디바이스의 부상으로 지연 시간, 대역폭 사용량, 에너지 소비를 줄이기 위한 지연 시간, 대역폭 사용량, 에너지 사용량을 줄이기 위한 로컬 데이터 처리 기능에 대한 산업계의 요구는 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한, 개인 기기에서 빠르고 신뢰할 수 있는 개인 데이터 처리에 대한 소비자의 기대는 스마트 홈 시스템에서 웨어러블 기기에 이르기까지 가전제품에 엣지 AI 하드웨어의 채택을 촉진하고 있습니다. 또한, 산업 분야에서는 예지보전, 품질관리, 실시간 모니터링을 위해 엣지 AI 하드웨어를 채택하고 있으며, 자동차 분야에서는 자율주행차 및 반자율주행차의 안전과 성능을 향상시키기 위해 엣지 AI 하드웨어를 채택하고 있습니다.

헬스케어 분야에서 엣지 AI 하드웨어는 의료기기에서 환자 데이터를 실시간으로 안전하게 분석하여 규제 준수 및 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 5G 네트워크의 등장은 통신 분야에서 엣지 AI 하드웨어의 새로운 가능성을 열어 VR, AR, 모바일 게임의 저지연 용도를 지원하고 있습니다. 또한, 스마트시티 이니셔티브는 교통 관리, 감시, 환경 모니터링 등 도시 인프라의 실시간 데이터 처리에 엣지 AI의 활용을 촉진하고 있습니다. 많은 분야에서 보다 빠르고 효율적인 운영을 위해 엣지에서의 데이터 처리의 가치를 인정받고 있는 가운데, AI 처리 기술의 혁신과 업계 전반의 실시간 용도 범위가 확대됨에 따라 엣지 AI 하드웨어 시장은 지속적인 성장을 이룰 수 있는 여건이 조성되고 있습니다. 준비가 되어 있습니다.

조사 대상 기업 예시(총 34건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Edge AI Hardware Market to Reach 6.0 Billion Units by 2030

The global market for Edge AI Hardware estimated at 1.9 Billion Units in the year 2023, is expected to reach 6.0 Billion Units by 2030, growing at a CAGR of 17.5% over the analysis period 2023-2030. CPU Processor, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 15.8% CAGR and reach 2.1 Billion Units by the end of the analysis period. Growth in the GPU Processor segment is estimated at 16.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at 533.9 Million Units While China is Forecast to Grow at 16.7% CAGR

The Edge AI Hardware market in the U.S. is estimated at 533.9 Million Units in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of 912.8 Million Units by the year 2030 trailing a CAGR of 16.7% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.2% and 14.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.9% CAGR.

Global Edge AI Hardware Market – Key Trends & Drivers Summarized

How Is Edge AI Hardware Transforming Data Processing in Real-Time Applications?

Edge AI hardware has revolutionized real-time data processing by enabling data to be analyzed directly on devices at the "edge" of networks, bypassing the need to send information to centralized data centers or the cloud. This transformation is especially critical for applications where latency is a major concern, such as in autonomous vehicles, smart surveillance systems, and industrial automation. Autonomous vehicles, for instance, rely on edge AI hardware to process data from sensors and cameras in milliseconds, allowing the vehicle to make split-second decisions crucial for safety. Similarly, in smart manufacturing, edge AI hardware enables real-time monitoring of equipment and production lines, reducing downtime by predicting and addressing issues before they lead to costly delays. This shift towards edge processing addresses latency challenges, ensuring that critical operations are carried out without delays that could compromise functionality or safety. Furthermore, advancements in edge AI hardware have increased processing power, allowing more sophisticated AI algorithms to run locally on devices without relying heavily on cloud-based resources.

Edge AI hardware also enhances privacy and security by keeping data processing local to the device, which is especially beneficial for sectors handling sensitive information, such as healthcare, finance, and government. By performing AI computations on-site, edge devices limit the amount of data sent to external servers, reducing the risk of data breaches and ensuring compliance with stringent data privacy regulations like GDPR and HIPAA. This aspect of edge AI hardware is particularly valuable in healthcare settings where devices such as diagnostic imaging equipment, patient monitoring systems, and medical wearables can analyze patient data on-site, thus protecting sensitive information while delivering real-time insights. As edge AI hardware continues to evolve, its impact on privacy, security, and real-time decision-making is positioning it as a key enabler across a wide range of industries that prioritize low latency and data protection.

Why Is There Growing Demand for Edge AI Hardware in Consumer Electronics and IoT Devices?

The proliferation of smart devices and IoT has fueled demand for edge AI hardware, as consumers increasingly expect real-time, context-aware functionality from their electronics. Edge AI hardware allows IoT devices, including smart home appliances, personal assistants, and wearable technology, to perform complex data analysis and make decisions locally. For instance, in a smart home ecosystem, edge AI hardware enables devices to respond instantly to user commands and interactions, such as adjusting temperature settings, managing lighting, and providing security alerts. Similarly, wearable devices like fitness trackers and smartwatches benefit from edge AI by running AI algorithms locally to monitor health metrics and deliver insights without depending on the cloud. As the IoT market grows, the demand for compact, efficient, and responsive edge AI hardware in consumer electronics is expected to increase, aligning with consumer preferences for fast, reliable, and data-driven experiences.

Beyond consumer electronics, edge AI hardware also plays a crucial role in enhancing energy efficiency in IoT systems. Since edge devices handle data processing locally, they significantly reduce the need for constant cloud connectivity, which lowers bandwidth requirements and reduces energy consumption. This energy-efficient approach is particularly appealing in remote or off-grid IoT applications, such as agricultural sensors or environmental monitoring systems, where continuous power may be limited. Additionally, as smart cities expand their use of IoT devices for traffic monitoring, waste management, and utility services, edge AI hardware enables these systems to operate autonomously, reducing strain on centralized data centers. As the IoT ecosystem grows and the importance of sustainability increases, edge AI hardware solutions designed to optimize energy usage will play an even more significant role in meeting consumer and environmental demands.

What Are the Major Industries Leveraging Edge AI Hardware for Enhanced Operational Efficiency?

Industries such as manufacturing, automotive, healthcare, and telecommunications are leveraging edge AI hardware to enhance operational efficiency and gain a competitive advantage. In manufacturing, edge AI hardware enables real-time quality control, predictive maintenance, and process optimization. By embedding AI capabilities directly within machinery or production lines, manufacturers can detect anomalies, predict equipment failures, and improve production speed without interruptions. Automotive manufacturers are also relying heavily on edge AI hardware to advance driver-assistance systems and autonomous vehicle capabilities. Equipped with powerful AI processors, edge devices in vehicles process data from sensors and cameras instantaneously, making critical decisions related to lane navigation, obstacle detection, and speed adjustments. As autonomous vehicles evolve, edge AI hardware will be essential for processing vast amounts of sensor data in real time to ensure vehicle safety and efficiency.

In healthcare, edge AI hardware is driving innovations in diagnostic and monitoring devices, including portable ultrasound machines, smart medical wearables, and diagnostic imaging systems. These devices leverage edge processing to provide immediate, actionable insights to healthcare providers without sending data to external servers, thus safeguarding patient data privacy. Additionally, in telecommunications, edge AI hardware is supporting 5G network deployments by enabling low-latency applications like virtual reality (VR), augmented reality (AR), and remote robotics. Network providers are incorporating edge AI hardware at various network nodes to handle data processing close to the source, reducing lag and enhancing the user experience. As these industries increasingly rely on real-time analytics and on-device AI capabilities, edge AI hardware is becoming indispensable for improving efficiency and maintaining high standards of service delivery.

Growth in the Edge AI Hardware Market Is Driven by Several Factors

Growth in the edge AI hardware market is driven by several factors, including technological advancements, expanding use cases across diverse sectors, and the increasing demand for real-time data processing. Continuous improvements in semiconductor technology have led to more powerful and energy-efficient processors, enabling advanced AI functionalities on compact, low-power edge devices. The rise of IoT and smart devices has fueled demand for edge AI hardware, as industries seek local data processing capabilities to reduce latency, bandwidth usage, and energy consumption. Consumer expectations for fast, reliable, and private data processing on personal devices are also driving the adoption of edge AI hardware in consumer electronics, from smart home systems to wearable devices. Furthermore, the industrial sector is embracing edge AI hardware for predictive maintenance, quality control, and real-time monitoring, while the automotive sector relies on it to enhance safety and performance in autonomous and semi-autonomous vehicles.

In healthcare, edge AI hardware enables the secure, real-time analysis of patient data on medical devices, which aligns with regulatory compliance and privacy concerns. Additionally, the advent of 5G networks has opened new opportunities for edge AI hardware in telecommunications, supporting low-latency applications in VR, AR, and mobile gaming. Smart city initiatives are also promoting the use of edge AI for real-time data processing in urban infrastructure, such as traffic management, surveillance, and environmental monitoring. As more sectors recognize the value of processing data at the edge for faster, more efficient operations, the edge AI hardware market is poised for sustained growth, driven by a combination of innovation in AI processing technology and the expanding scope of real-time applications across industries.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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