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세계의 엣지 AI 소프트웨어 시장
Edge AI Software
상품코드 : 1768938
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 172 Pages
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한글목차

세계의 엣지 AI 소프트웨어 시장은 2030년까지 60억 달러에 도달

2024년에 20억 달러로 추정되는 엣지 AI 소프트웨어 세계 시장은 2024-2030년 CAGR 20.4%로 성장하여 2030년에는 60억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 서비스는 CAGR 21.6%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 43억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 솔루션 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 17.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 5억 5,950만 달러, 중국은 CAGR19.3%로 성장 예측

미국의 엣지 AI 소프트웨어 시장은 2024년에 5억 5,950만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 8억 9,710만 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 19.3%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 18.3%와 17.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.7%를 나타낼 전망입니다.

세계의 엣지 AI 소프트웨어 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

엣지 AI 소프트웨어가 데이터 처리와 실시간 의사결정을 어떻게 변화시킬 것인가?

엣지 AI 소프트웨어는 AI 알고리즘을 중앙 집중식 클라우드 기반 처리에 의존하지 않고 로컬 디바이스, 즉 '엣지'에서 직접 실행할 수 있도록 함으로써 데이터 처리와 실시간 의사결정에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 소프트웨어는 IoT 기기, 센서, 스마트폰 등 데이터가 생성된 곳에서 즉시 데이터를 처리함으로써 신속한 응답을 가능하게 하고, 클라우드에 대한 상시 연결의 필요성을 줄여줍니다. 이 기능은 제조업, 헬스케어, 자율주행차 등 실시간 인사이트와 조치가 업무 효율성 향상, 안전성 향상, 대기 시간 관련 문제 감소로 이어지는 산업에서 필수적입니다. 예를 들어, 산업 자동화에서 엣지 AI 소프트웨어는 생산 라인의 결함을 즉시 감지하여 다운타임을 최소화하고 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다.

또한, 엣지 AI 소프트웨어는 클라우드 스토리지로 전송해야 하는 데이터의 양을 크게 줄여 대역폭 비용을 절감하고, 기밀 정보를 로컬에 보관함으로써 데이터 보안을 강화합니다. 엣지 AI가 현장에서 데이터를 처리할 수 있는 능력은 예지보전, 강화된 보안 모니터링, 소비자용도의 개인화된 경험을 가능하게 합니다. 기업이 속도, 보안, 비용 효율성을 점점 더 중요시하는 가운데, 엣지 AI 소프트웨어는 다양한 분야에서 실시간의 실용적인 통찰력을 촉진하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

엣지 AI 소프트웨어 개발의 원동력이 되는 기술 혁신은 무엇인가?

하드웨어의 고속화, AI 모델 최적화, 분산 컴퓨팅의 발전은 엣지 AI 소프트웨어의 대폭적인 개선을 주도하고 있습니다. 하드웨어의 발전, 특히 프로세서와 그래픽 처리 장치(GPU)는 더 작은 장치에서 더 빠르고 효율적인 처리 능력을 가능하게 하여 엣지에서 복잡한 AI 알고리즘을 지원할 수 있게 합니다. 신경처리장치(NPU), 텐서처리장치(TPU) 등의 기술을 통해 엣지 디바이스는 저전력으로 딥러닝 작업을 처리할 수 있어 엣지 AI 솔루션이 모바일 기기, 웨어러블, 원격 센서 등의 용도에 보다 현실적으로 적용될 수 있게 되었습니다. 에지 AI 솔루션이 모바일 기기, 웨어러블, 원격 센서 등의 용도에서 더욱 현실화되고 있습니다.

모델 양자화 및 트리밍과 같은 AI 모델 최적화 기술은 성능 저하 없이 머신러닝 모델의 계산 요구 사항을 줄이기 위해 엣지 AI 소프트웨어에 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 소형 디바이스에서도 고급 AI 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있어 엣지 AI를 보다 친숙하고 저렴하게 사용할 수 있게 됩니다. 또한, 분산 컴퓨팅 모델은 엣지 디바이스의 협업을 가능하게 하고, 디바이스가 데이터를 공유하고 종합적인 통찰력을 제공하기 위해 협력하는 통합 네트워크를 구축할 수 있습니다. 이러한 기술 혁신이 진행됨에 따라 엣지 AI 소프트웨어는 더욱 빠르고 효율적이며 널리 보급되어 빠른 처리와 최소한의 대기 시간을 필요로 하는 용도에 힘을 실어줄 것으로 기대됩니다.

업무 효율성과 보안을 위해 각 산업계가 엣지 AI로 전환하는 이유는 무엇일까?

업무 효율성과 데이터 보안 강화를 위해 엣지 AI 소프트웨어를 도입하는 산업이 증가하고 있습니다. 자율주행차, 스마트시티, 산업용 IoT 등 실시간 데이터 처리가 필수적인 용도에서 엣지 AI는 데이터 분석 속도를 높이고 클라우드 연결에 대한 의존도를 낮춥니다. 데이터를 현장에서 처리함으로써 기업은 즉각적인 의사결정을 내리고 프로세스를 자동화할 수 있어 응답 시간과 운영 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 제조업은 엣지 AI를 사용하여 장비를 모니터링하고 유지보수 필요성을 예측하여 다운타임을 최소화하고 생산성을 향상시키고 있습니다.

데이터 보안도 중요한 촉진요인 중 하나이며, 엣지 AI는 기밀 정보를 클라우드 스토리지로 전송할 필요성을 줄여줍니다. 데이터를 로컬에서 처리함으로써 헬스케어 및 금융과 같은 산업은 규제 준수 요건을 충족하면서 환자 및 고객 정보를 보다 효과적으로 보호할 수 있습니다. 또한, 엣지 AI는 대역폭 사용을 최소화하고 클라우드 스토리지 비용을 절감하여 데이터 집약적인 용도를 관리하기 위한 비용 효율적인 선택이 될 수 있습니다. 각 산업계가 프라이버시, 비용 효율성, 처리 속도 향상에 초점을 맞추고 있는 가운데, 엣지 AI 소프트웨어는 안전하고 효율적인 데이터 관리를 위한 솔루션으로 선호되고 있습니다.

엣지 AI 소프트웨어 시장의 성장 원동력은?

엣지 AI 소프트웨어 시장의 성장을 주도하는 것은 IoT 디바이스의 부상, 실시간 분석에 대한 수요, AI 및 머신러닝 기술의 발전입니다. 제조, 농업, 물류 등의 산업에서 IoT 네트워크의 급속한 확장은 실시간 데이터 소스를 실시간으로 처리할 수 있는 엣지 AI 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있으며, IoT 디바이스가 급증함에 따라 효율적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 처리 방법이 필수적입니다. 엣지 AI 소프트웨어는 로컬에서 데이터를 분석하여 네트워크 트래픽을 줄이고 더 빠른 의사결정을 가능하게 하는 솔루션을 제공합니다.

실시간 분석에 대한 수요도 엣지 AI 도입에 박차를 가하고 있습니다. 기업들은 예지보전, 교통 관리, 개인화된 소비자 경험과 같은 용도에서 더 나은 응답성을 요구하고 있습니다. 또한, 최적화된 딥러닝 모델과 에너지 효율적인 프로세싱 유닛 등 AI 알고리즘과 하드웨어의 발전으로 에지 AI는 더욱 친숙하고 효율적일 수 있게 되었습니다. 엣지 AI 소프트웨어는 현지화된 데이터 처리를 지원하고 기업이 엄격한 개인정보 보호 요건을 준수할 수 있도록 도와주며, 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 규제 요구사항도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 지속적인 기술 혁신과 이용 사례의 확대로 엣지 AI 소프트웨어 시장은 실시간, 안전하고 비용 효율적인 데이터 처리 솔루션에 대한 수요로 인해 지속적인 성장이 예상됩니다.

부문

컴포넌트(서비스, 솔루션), 데이터 소스(비디오 및 영상 인식, 음성 인식, 생체 데이터, 센서 데이터, 모바일 데이터), 업종(정부 및 공공기관, 제조업, 자동차, 에너지 및 유틸리티, 기타 업종)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 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 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Edge AI Software Market to Reach US$6.0 Billion by 2030

The global market for Edge AI Software estimated at US$2.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$6.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 20.4% over the analysis period 2024-2030. Services, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 21.6% CAGR and reach US$4.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Solutions segment is estimated at 17.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$559.5 Million While China is Forecast to Grow at 19.3% CAGR

The Edge AI Software market in the U.S. is estimated at US$559.5 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$897.1 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 19.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.3% and 17.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.7% CAGR.

Global Edge AI Software Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Edge AI Software Transforming Data Processing and Real-Time Decision-Making?

Edge AI software is revolutionizing data processing and real-time decision-making by enabling AI algorithms to run directly on local devices, or “at the edge,” rather than relying on centralized cloud-based processing. This software processes data immediately where it is generated, such as on IoT devices, sensors, or smartphones, which allows for quicker response times and reduces the need for constant connectivity to the cloud. This capability is essential in industries like manufacturing, healthcare, and autonomous vehicles, where real-time insights and actions can improve operational efficiency, enhance safety, and reduce latency-related issues. For example, in industrial automation, edge AI software enables immediate defect detection on production lines, minimizing downtime and improving product quality.

Additionally, edge AI software significantly reduces the amount of data that needs to be transferred to cloud storage, which lowers bandwidth costs and enhances data security by keeping sensitive information local. Edge AI’s ability to process data on-site allows for predictive maintenance, enhanced security monitoring, and personalized experiences in consumer applications. As businesses increasingly prioritize speed, security, and cost-effectiveness, edge AI software has become indispensable, driving real-time, actionable insights across various sectors.

What Technological Innovations Are Driving Edge AI Software Development?

Advances in hardware acceleration, AI model optimization, and distributed computing are driving significant improvements in edge AI software. Hardware advancements, particularly in processors and graphic processing units (GPUs), enable faster, more efficient processing capabilities on smaller devices, supporting complex AI algorithms at the edge. Technologies like neural processing units (NPUs) and tensor processing units (TPUs) allow edge devices to handle deep learning tasks with low power consumption, making edge AI solutions more viable for applications in mobile devices, wearables, and remote sensors.

AI model optimization techniques, such as model quantization and pruning, are also critical for edge AI software, as they reduce the computational requirements of machine learning models without sacrificing performance. This allows even small devices to run advanced AI algorithms efficiently, making edge AI more accessible and affordable. Additionally, distributed computing models enable edge devices to collaborate, creating an integrated network where devices share data and work together to provide comprehensive insights. As these innovations continue, edge AI software is expected to become faster, more efficient, and widely available, empowering applications that require rapid processing and minimal latency.

Why Are Industries Moving Toward Edge AI for Operational Efficiency and Security?

Industries are increasingly adopting edge AI software for operational efficiency and enhanced data security. For applications where real-time data processing is essential-such as in autonomous vehicles, smart cities, and industrial IoT-edge AI allows for faster data analysis and reduces dependency on cloud connectivity. By processing data on-site, businesses can make instant decisions and automate processes, which improves response times and operational reliability. In manufacturing, for example, edge AI is used to monitor equipment and predict maintenance needs, minimizing downtime and improving productivity.

Data security is another significant driver, as edge AI reduces the need to transfer sensitive information to cloud storage, where it may be vulnerable to cyberattacks. With data processed locally, industries like healthcare and finance can protect patient and customer information more effectively while meeting regulatory compliance requirements. Edge AI also minimizes bandwidth usage and reduces cloud storage costs, making it a cost-effective option for managing data-intensive applications. As industries focus on privacy, cost-efficiency, and faster processing, edge AI software is becoming a preferred solution for secure, efficient data management.

What Is Driving Growth in the Edge AI Software Market?

The growth in the edge AI software market is driven by the rise of IoT devices, the demand for real-time analytics, and advances in AI and machine learning technologies. The rapid expansion of IoT networks across industries like manufacturing, agriculture, and logistics has created a demand for edge AI solutions that enable real-time data processing at the source. As IoT devices proliferate, the need for efficient, scalable, and cost-effective processing methods has become essential, and edge AI software provides a solution by analyzing data locally, reducing network traffic, and enabling faster decision-making.

The demand for real-time analytics has also fueled edge AI adoption, as businesses seek to improve responsiveness in applications like predictive maintenance, traffic management, and personalized consumer experiences. Furthermore, advancements in AI algorithms and hardware, such as optimized deep learning models and energy-efficient processing units, have made edge AI more accessible and efficient. Regulatory demands for data security and privacy are also contributing to market growth, as edge AI software supports localized data processing, helping companies comply with stringent privacy requirements. With continued innovation and expanding use cases, the edge AI software market is expected to see sustained growth, driven by the need for real-time, secure, and cost-effective data processing solutions.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Services, Solutions); Data Sources (Video & Image Recognition, Speech Recognition, Biometric Data, Sensor Data, Mobile Data); Vertical (Government & Public, Manufacturing, Automotive, Energy & Utilities, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

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

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TABLE OF CONTENTS

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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