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세계의 엣지 AI 프로세서 시장
Edge AI Processors
상품코드 : 1757537
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 375 Pages
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한글목차

세계의 엣지 AI 프로세서 시장은 2030년까지 67억 달러에 달할 전망

2024년에 36억 달러로 추정되는 세계의 엣지 AI 프로세서 시장은 2024-2030년에 CAGR 11.1%로 성장하며, 2030년에는 67억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 중앙처리장치는 CAGR 11.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 45억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 그래픽스 프로세싱 유닛 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 9.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 9억 7,190만 달러로 추정, 중국은 CAGR 15.2%로 성장 예측

미국의 엣지 AI 프로세서 시장은 2024년에 9억 7,190만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 14억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 15.2%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 8.0%와 9.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 8.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 엣지 AI 프로세서 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

엣지 AI 프로세서가 지능형 컴퓨팅의 경계를 재정의하는 이유는 무엇인가?

엣지 AI 프로세서는 클라우드 연결에 의존하지 않고 인공지능 알고리즘을 디바이스에서 직접 실행할 수 있게 함으로써 분산형 실시간 컴퓨팅의 진화에 필수적인 원동력으로 부상하고 있습니다. 이러한 프로세서는 센서, 카메라, 스마트폰, 스마트폰, 자율 기계 등 데이터가 생성되는 네트워크의 '엣지(edge)'에 인텔리전스를 제공합니다. 이러한 프로세서의 등장은 커넥티드 디바이스의 급증, 데이터 생성량의 급격한 증가, 클라우드 기반 프로세싱의 지연 및 대역폭 문제로 인해 가속화되고 있습니다. 자율주행차, 예지보전, 모니터링, 스마트 팩토리, 의료 진단과 같은 미션 크리티컬한 용도에서는 밀리세컨드 단위가 중요하며, 실시간 데이터 추론이 바람직할 뿐만 아니라 필수적입니다. 또한 클라우드 의존도를 둘러싼 프라이버시 규제와 보안 우려로 인해 온디바이스 AI 처리가 필수적입니다. 지능형 엣지 컴퓨팅의 추진은 더 이상 단순한 기술 발전이 아니라 엣지 AI 프로세서를 핵심으로 하는 전략적 인프라 혁신입니다.

엣지에서의 성능을 촉진하는 기술 발전은 무엇인가?

엣지 AI 프로세서는 반도체 아키텍처, 신경처리장비(NPU), 에너지 효율적인 설계의 혁신을 통해 더욱 강력해지고 있습니다. 기존 CPU 및 GPU와 달리, 이들 프로세서는 이미지 인식, 음성 처리, 센서 융합과 같은 AI 워크로드를 최소한의 전력으로 처리할 수 있도록 조정되었습니다. 최첨단 칩셋은 텐서 코어, RISC-V 아키텍처, 하이브리드 컴퓨팅 모델을 통합하여 지연시간과 발열을 줄이면서 AI 모델 추론을 가속화하고, AI 가속기를 메모리, 커넥티비티, 보안 모듈과 결합하여 AI 가속기 시스템온칩(SoC) 솔루션으로의 전환으로 보다 작고 강력하며 비용 효율적인 디바이스를 구현하고, TensorFlow Lite 및 ONNX와 같은 일반적인 AI 프레임워크에 대한 지원이 표준이 되어 사전 학습된 모델의 원활한 배포가 용이해졌습니다. 쉽게 구축할 수 있게 되었습니다. 동적 전압 및 주파수 스케일링, 양자화를 고려한 트레이닝, AI에 특화된 명령어 세트를 통해 속도와 적응성이 향상되었습니다. 이러한 발전은 엣지 AI를 실현할 수 있을 뿐만 아니라, 웨어러블 및 IoT 노드와 같은 소형 배터리 구동 장비까지 그 범위를 확장하고 있습니다.

산업 분야는 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요를 어떻게 형성하고 있는가?

엣지 AI 하드웨어에 대한 산업계의 요구는 분야마다 크게 다르며, 각기 다른 이용 사례를 통해 수요 증가에 기여하고 있습니다. 자동차 업계에서는 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)와 실시간 환경 분석에 의존하는 자율주행 기능의 근간이 되는 프로세서입니다. 제조업에서는 예측 분석과 이상 감지 기능을 통해 스마트 팩토리를 강화하고, 다운타임을 줄여 업무 효율성을 높입니다. 의료기관에서는 휴대용 진단 툴, 영상 진단 장비, 환자 모니터링 시스템에 엣지 AI를 도입하여 국소적인 데이터 처리를 통해 신속한 임상 판단을 가능하게 합니다. 스마트 시티 인프라는 교통감시, 안면인식, 환경 센서에 엣지 프로세서를 사용하여 클라우드 대기시간 없이 지자체 서비스를 최적화하고 있습니다. 스마트폰, AR/VR 헤드셋, 스마트홈 기기 등 소비자 전자기기에서도 이 칩을 사용하여 빠르고 안전하며 프라이빗한 AI 경험을 제공하고 있으며, AI가 일상적인 하드웨어에 깊숙이 통합됨에 따라 강력하면서도 에너지가 적게 드는 에너지 소비가 적은 엣지 프로세서에 대한 수요는 거의 모든 산업에서 증가하고 있습니다.

엣지 AI 프로세서 시장의 급격한 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

엣지 AI 프로세서 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 커넥티드 디바이스의 확산과 분산된 방대한 양의 데이터로 인해 중앙집중식 클라우드 컴퓨팅은 실시간 용도에 비효율적이어서 온디바이스 AI 가속에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 노드 소형화, 열 관리 개선, AI에 최적화된 아키텍처 등 칩 설계의 기술적 개선으로 더 작고 에너지 효율적인 프로세서와 더 높은 컴퓨팅 성능을 구현할 수 있게 되었습니다. 자동차, 헬스케어, 가전, 산업 자동화 등의 수직 산업은 더 빠른 인사이트, 더 나은 안전성, 더 나은 개인화를 위해 엣지 AI에 대한 의존도를 높이고 있으며, GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 HIPAA와 같은 엄격한 규제와 데이터 프라이버시에 대한 우려 증가로 인해 시장 기반이 확대되고 있습니다. 프라이버시에 대한 우려가 높아지면서 기업이 엣지 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리하는 것을 장려하고 있습니다. 현재 진행 중인 5G 인프라 구축은 엣지 컴퓨팅을 더욱 보완하여 AI를 탑재한 기기 간 저지연 통신을 가능하게 합니다. 이러한 기술적, 규제적, 행동적 변화의 수렴으로 엣지 AI 프로세서 시장은 비약적인 성장을 이루며 차세대 컴퓨팅 생태계의 기반이 되는 핵심 요소로 변모하고 있습니다.

부문

유형(Central Processing Unit, Graphics Processing Unit, Application Specific Integrated Circuit), 디바이스 유형(Consumer Devices, Enterprise Devices), 최종 용도(Automotive &Transportation End-Use, Healthcare End-Use, Consumer Electronics End-Use, Retail &E-Commerce End-Use, Manufacturing End-Use).

조사 대상 기업의 예(주목 39사)

AI 통합

우리는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Edge AI Processors Market to Reach US$6.7 Billion by 2030

The global market for Edge AI Processors estimated at US$3.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$6.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 11.1% over the analysis period 2024-2030. Central Processing Unit, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 11.7% CAGR and reach US$4.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Graphics Processing Unit segment is estimated at 9.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$971.9 Million While China is Forecast to Grow at 15.2% CAGR

The Edge AI Processors market in the U.S. is estimated at US$971.9 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.0% and 9.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 8.8% CAGR.

Global Edge AI Processors Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are Edge AI Processors Redefining the Boundaries of Intelligent Computing?

Edge AI processors are emerging as critical enablers in the evolution of decentralized, real-time computing by allowing artificial intelligence algorithms to run directly on devices-without relying on cloud connectivity. These processors bring intelligence to the "edge" of networks, where data is generated, such as in sensors, cameras, smartphones, and autonomous machines. Their rise is fueled by the massive surge in connected devices, the exponential growth in data generation, and the latency and bandwidth challenges of cloud-based processing. In mission-critical applications like autonomous vehicles, predictive maintenance, surveillance, smart factories, and medical diagnostics, milliseconds matter-making real-time data inference not just desirable but essential. Moreover, privacy regulations and security concerns around cloud dependence are making on-device AI processing a necessity. The push for intelligent edge computing is no longer just a technological advancement; it is a strategic infrastructure transformation, with edge AI processors at its core.

What Technological Advances Are Driving Performance at the Edge?

Edge AI processors are being supercharged by innovations in semiconductor architecture, neural processing units (NPUs), and energy-efficient designs. Unlike traditional CPUs or GPUs, these processors are tailored to handle AI workloads such as image recognition, speech processing, and sensor fusion with minimal power consumption. Cutting-edge chipsets integrate tensor cores, RISC-V architectures, and hybrid computing models to accelerate AI model inference while reducing latency and heat output. The move toward system-on-chip (SoC) solutions-combining AI accelerators with memory, connectivity, and security modules-has enabled more compact, powerful, and cost-efficient devices. Support for popular AI frameworks like TensorFlow Lite and ONNX is now standard, facilitating seamless deployment of pre-trained models. Dynamic voltage and frequency scaling, quantization-aware training, and AI-specific instruction sets are enhancing speed and adaptability. These advances are not only making edge AI feasible but also extending its reach to smaller, battery-powered devices like wearables and IoT nodes.

How Are Industry Sectors Shaping Demand for Edge AI Hardware?

The industrial appetite for edge AI processors varies widely across sectors, each contributing to the growing demand through distinct use cases. In automotive, these processors are the backbone of advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous driving features that rely on real-time environmental analysis. In manufacturing, they power smart factories with predictive analytics and anomaly detection that reduce downtime and enhance operational efficiency. Healthcare institutions deploy edge AI in portable diagnostic tools, imaging devices, and patient monitoring systems, allowing for faster clinical decisions with localized data processing. Smart city infrastructures use edge processors in traffic monitoring, facial recognition, and environmental sensors to optimize municipal services without cloud latency. Even consumer electronics-such as smartphones, AR/VR headsets, and smart home devices-rely on these chips for fast, secure, and private AI experiences. As AI becomes more deeply embedded into everyday hardware, the demand for powerful yet energy-conscious edge processors is rising across nearly every industry vertical.

What Is Propelling the Rapid Growth of the Edge AI Processors Market?

The growth in the edge AI processors market is driven by several factors. The proliferation of connected devices and the massive volume of decentralized data have made centralized cloud computing inefficient for real-time applications, pushing demand for on-device AI acceleration. Technological improvements in chip design-such as smaller nodes, better thermal management, and AI-optimized architectures-are enabling more compact, energy-efficient processors with greater computational power. Vertical industries like automotive, healthcare, consumer electronics, and industrial automation are increasingly relying on edge AI to unlock faster insights, improved safety, and greater personalization, thereby expanding the market base. Heightened concerns around data privacy, fueled by stringent regulations like GDPR and HIPAA, are also encouraging enterprises to process data locally on edge devices. The ongoing rollout of 5G infrastructure further complements edge computing, enabling low-latency communication between AI-powered devices. These converging technological, regulatory, and behavioral shifts are driving exponential growth in the edge AI processors market, turning it into a foundational pillar of next-generation computing ecosystems.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Edge AI Processors market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Type (Central Processing Unit, Graphics Processing Unit, Application Specific Integrated Circuit); Device Type (Consumer Devices, Enterprise Devices); End-Use (Automotive & Transportation End-Use, Healthcare End-Use, Consumer Electronics End-Use, Retail & E-Commerce End-Use, Manufacturing End-Use)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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