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네트워크 분야 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Networks
상품코드 : 1643508
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 206 Pages
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한글목차

2030년까지 세계 네트워크 인공지능 시장 규모는 618억 달러에 달할 전망

2024년에 124억 달러로 추정되는 네트워크 내 인공지능 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 30.7%로 성장하여 2030년에는 618억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI in Networks Software는 CAGR 31.3%을 기록하여 분석 기간 동안 288억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI in Networks Hardware 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 26. .6% 것으로 추정됩니다.

미국 시장 33억 달러로 추정, 중국은 CAGR 29.1%로 성장 전망

미국 네트워크의 인공지능 시장은 2024년 33억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 93억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 29.1%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 28.1% 및 26.5%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.2%로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 네트워크 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI가 네트워크 관리를 어떻게 변화시킬 것인가?

인공지능(AI)은 지능형 자동화, 예측 분석, 실시간 최적화를 도입하여 네트워크 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 기존 네트워크는 수동으로 설정하고 모니터링해야 하는 경우가 많아 비효율적이거나 문제 파악 및 해결이 지연될 수 있는데, AI 기반 솔루션은 머신러닝(ML)과 고급 데이터 분석을 통해 네트워크 운영을 자동화하고 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 문제를 해결합니다.

AI 시스템은 방대한 양의 네트워크 데이터를 실시간으로 모니터링하여 성능에 영향을 미치기 전에 이상을 감지하고 잠재적인 장애를 예측합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 다운타임을 줄이고 중단 없는 서비스 제공을 보장합니다. 또한, AI는 무단 액세스나 비정상적인 트래픽 패턴과 같은 의심스러운 활동을 식별하여 네트워크 보안을 강화하고, 조직이 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다.

AI는 운영 효율을 높이는 것 외에도 대역폭 할당과 트래픽 관리를 최적화합니다. AI 시스템은 사용 패턴을 분석하여 네트워크 리소스를 수요에 맞게 동적으로 조정하여 성능과 사용자 경험을 향상시킵니다. 이러한 발전으로 AI는 점점 더 복잡해지는 현대의 네트워크 인프라를 관리하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

네트워크에서 AI 도입의 원동력은 무엇인가?

5G, IoT 기기, 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 네트워크는 더욱 역동적이고 데이터 집약적으로 변화하고 있으며, AI 솔루션은 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하고 원활한 연결성과 성능을 보장하는 데 필요한 인텔리전스 및 확장성을 제공합니다. 원활한 연결성과 성능을 보장하는 데 필요한 인텔리전스와 확장성을 제공합니다.

네트워크 보안에 대한 관심이 높아진 것도 중요한 요인 중 하나입니다. 사이버 보안 위협은 빠르게 진화하고 있으며, 기존의 보안 대책으로는 이를 따라잡기 어려운 경우가 많은데, AI 기반 시스템은 네트워크의 동작을 실시간으로 분석하고 잠재적인 침해 가능성을 나타내는 이상 징후를 식별하여 위협을 탐지하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 이 기능은 기밀 데이터나 중요한 인프라를 다루는 조직에 특히 유용하게 활용될 수 있습니다.

또한, 자동화와 비용 효율성에 대한 요구는 네트워크에서 AI의 채택을 촉진하고 있습니다. 자동화된 네트워크 관리는 수작업 개입을 최소화하고 프로세스를 간소화하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, AI는 리소스 활용도를 향상시켜 기업은 더 높은 효율성과 네트워크 인프라의 총소유비용(TCO)을 절감할 수 있습니다.

AI가 네트워크의 안정성과 확장성을 향상시킬 수 있을까?

AI는 네트워크의 안정성과 확장성을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 시스템은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 네트워크 중단을 예측하고 예방하여 중단 없는 서비스 제공을 보장합니다. 예지보전 기능은 하드웨어 및 소프트웨어의 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 미리 파악하여 다운타임을 줄이고 신뢰성을 높입니다.

확장성 측면에서 AI는 네트워크가 수요 변화에 동적으로 적응할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 5G 네트워크에서 AI는 리소스 할당을 최적화하고 트래픽 혼잡을 관리하여 사용량이 최고조에 달했을 때에도 안정적인 성능을 보장할 수 있습니다. 이러한 기능은 특히 통신, 의료, 제조 등의 분야에서 커넥티드 디바이스 및 애플리케이션의 급격한 증가를 지원하는 데 필수적입니다.

AI는 또한 자동화된 시스템이 사람의 개입 없이 문제를 감지하고 해결하는 자가 복구형 네트워크도 지원합니다. 이를 통해 IT 팀의 부담을 줄이고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이러한 발전은 조직의 네트워크 관리 방식을 변화시켜 신뢰성과 확장성, 효율성을 높이고 있습니다.

네트워크 AI 시장의 성장을 주도하는 것은 무엇일까?

5G 네트워크와 IoT 생태계의 급속한 확장으로 인해 대량의 데이터와 동적 연결 요구사항을 처리할 수 있는 지능형 네트워크 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있으며, AI 기반 툴은 이러한 요구사항에 필요한 민첩성과 지능을 제공합니다. AI 기반 툴은 이러한 요구에 부응하는 데 필요한 민첩성과 지능을 제공하는 지능형 네트워크 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

끊김 없고 안정적인 연결성에 대한 소비자의 기대는 AI를 활용한 네트워크 관리에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 기업 및 서비스 제공업체들은 뛰어난 사용자 경험을 제공하고 경쟁 우위를 유지하기 위해 AI 솔루션을 도입하고 있습니다.

또한, 딥러닝과 자연어 처리와 같은 AI 기술의 발전으로 네트워크 관리 시스템의 기능이 강화되고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 보다 정확한 예측, 보다 빠른 이상 징후 감지, 보다 스마트한 리소스 할당을 가능하게 합니다. 사이버 보안을 강화하는 규제적 노력과 강력한 데이터 보호의 필요성은 네트워크에서 AI의 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들은 디지털 전환에 대한 투자 증가와 함께 네트워크 AI 시장의 급격한 성장에 박차를 가하고 있으며, 미래의 커넥티비티 및 인프라 관리의 핵심으로 자리매김하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어 컴포넌트, 하드웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 배포(클라우드 기반 배포, 온프레미스 배포), 기술(머신러닝 기술, 자연어 처리 기술, 컴퓨터 비전 기술, 딥러닝 기술, 기타 기술), 최종사용자(IT 및 통신 최종사용자, IT 및 데이터센터 최종사용자, 헬스케어 최종사용자, 에너지 및 유틸리티 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(주목 34개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Networks Market to Reach US$61.8 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Networks estimated at US$12.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$61.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 30.7% over the analysis period 2024-2030. AI in Networks Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 31.3% CAGR and reach US$28.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI in Networks Hardware segment is estimated at 26.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$3.3 Billion While China is Forecast to Grow at 29.1% CAGR

The Artificial Intelligence in Networks market in the U.S. is estimated at US$3.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$9.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 28.1% and 26.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.2% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Networks Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Transforming Network Management?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing network management by introducing intelligent automation, predictive analytics, and real-time optimization. Traditional networks often require manual configuration and monitoring, which can lead to inefficiencies and delays in identifying and resolving issues. AI-powered solutions address these challenges by automating network operations and providing actionable insights through machine learning (ML) and advanced data analytics.

AI systems monitor vast amounts of network data in real time, detecting anomalies and predicting potential failures before they impact performance. This proactive approach reduces downtime and ensures uninterrupted service delivery. Additionally, AI enhances network security by identifying suspicious activities, such as unauthorized access or unusual traffic patterns, allowing organizations to respond to threats swiftly.

In addition to operational efficiency, AI is optimizing bandwidth allocation and traffic management. By analyzing usage patterns, AI systems dynamically adjust network resources to meet demand, improving performance and user experience. These advancements are making AI indispensable in managing the growing complexity of modern network infrastructures.

What Drives the Adoption of AI in Networks?

The increasing complexity of network environments is a significant driver of AI adoption in this sector. With the rise of 5G, IoT devices, and cloud computing, networks are becoming more dynamic and data-intensive. AI solutions provide the intelligence and scalability needed to manage these complexities effectively, ensuring seamless connectivity and performance.

The growing emphasis on network security is another critical factor. Cybersecurity threats are evolving rapidly, and traditional security measures often struggle to keep up. AI-powered systems enhance threat detection and response by analyzing network behavior in real time and identifying anomalies that could indicate potential breaches. This capability is particularly valuable for organizations dealing with sensitive data and critical infrastructure.

Moreover, the demand for automation and cost efficiency is driving the adoption of AI in networks. Automated network management reduces operational costs by minimizing manual interventions and streamlining processes. AI also improves resource utilization, enabling organizations to achieve higher efficiency and lower total cost of ownership (TCO) for their network infrastructure.

Can AI Improve Network Reliability and Scalability?

AI is playing a crucial role in enhancing network reliability and scalability, two critical factors for modern organizations. By analyzing historical and real-time data, AI systems predict and prevent network outages, ensuring uninterrupted service delivery. Predictive maintenance capabilities identify potential hardware or software issues before they escalate, reducing downtime and enhancing reliability.

In terms of scalability, AI enables networks to adapt dynamically to changing demands. For instance, in 5G networks, AI optimizes resource allocation and manages traffic congestion, ensuring consistent performance even during peak usage. These capabilities are essential for supporting the exponential growth of connected devices and applications, particularly in sectors such as telecommunications, healthcare, and manufacturing.

AI also supports self-healing networks, where automated systems detect and resolve issues without human intervention. This reduces the burden on IT teams and ensures faster resolution of problems. These advancements are transforming the way organizations manage their networks, making them more reliable, scalable, and efficient.

What’s Driving the Growth of the AI in Networks Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Networks market is driven by several key factors, reflecting its increasing importance in modern infrastructure management. The rapid expansion of 5G networks and IoT ecosystems is creating a surge in demand for intelligent network solutions that can handle high volumes of data and dynamic connectivity requirements. AI-powered tools provide the agility and intelligence needed to meet these demands.

Consumer expectations for seamless and reliable connectivity are also driving investments in AI-driven network management. Enterprises and service providers are adopting AI solutions to deliver superior user experiences and maintain competitive advantages.

Additionally, advancements in AI technologies, such as deep learning and natural language processing, are enhancing the capabilities of network management systems. These innovations enable more accurate predictions, faster anomaly detection, and smarter resource allocation. Regulatory initiatives promoting cybersecurity and the need for robust data protection are further supporting the adoption of AI in networks. These factors, combined with increasing investments in digital transformation, are fueling the rapid growth of the AI in Networks market, positioning it as a cornerstone of future connectivity and infrastructure management.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence in Networks market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Hardware Component, Services Component); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); Technology (Machine Learning Technology, Natural Language Processing Technology, Computer Vision Technology, Deep Learning Technology, Other Technologies); End-Use (Telecommunications End-Use, IT End-Use, Data Centers End-Use, Healthcare End-Use, Energy & Utilities End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 34 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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