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세계의 엣지 인공지능 칩 시장
Edge Artificial Intelligence Chips
상품코드 : 1768939
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 163 Pages
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한글목차

세계의 엣지 인공지능 칩 시장은 2030년까지 186억 달러에 도달

2024년에 70억 달러로 추정되는 세계의 엣지 인공지능 칩 시장은 2024-2030년에 CAGR 17.7%로 성장하며, 2030년에는 186억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석하고 있는 부문의 하나인 CPU는 CAGR 16.9%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 70억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. GPU 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 15.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 20억 달러, 중국은 CAGR 17.2%로 성장할 것으로 예측

미국의 엣지 인공지능 칩 시장은 2024년에 20억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 29억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 17.2%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 15.4%와 14.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

왜 엣지 AI 칩은 기세를 확대하고 있는가?

엣지 AI 칩은 클라우드 서버에 의존하지 않고 디바이스에서 직접 데이터를 처리하는 독자적인 기능으로 속도, 프라이버시, 리소스 효율성 측면에서 큰 이점을 제공하므로 빠르게 주목받고 있습니다. 스마트홈 기기, 웨어러블, 커넥티드카 등 IoT 기기의 급격한 증가에 따라 현지화된 데이터 처리가 중요해지고 있습니다. 엣지 AI 칩의 개념은 컴퓨팅을 데이터 생성 소스에 가깝게 가져와 디바이스가 즉각적으로 정보를 처리하고 분석할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 자율주행, 산업 자동화, 증강현실 등 실시간 의사결정이 요구되는 용도에 필수적이며, 약간의 지연도 기능을 방해하거나 운영상의 위험을 초래할 수 있습니다. 또한 중앙 집중식 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄임으로써 엣지 AI 칩은 대역폭 비용을 절감하고, 데이터 전송을 제한하여 보안을 강화하며, 네트워크 접속이 간헐적이거나 신뢰할 수 없는 장소에 대한 솔루션을 제공합니다. 이러한 장점으로 인해 엣지 AI 칩에 대한 수요는 분야를 불문하고 증가하고 있으며, 하드웨어 및 소프트웨어 영역에서 혁신적인 솔루션 시장이 급성장하고 있습니다.

이러한 진화하는 상황에서 엣지 AI 칩은 클라우드와 독립적으로 작동하는 보다 반응적이고 효율적인 디바이스를 만들기 위해 활용되고 있습니다. 소비자, 기업, 규제기관 모두 특히 데이터베이스 용도의 확산에 따라 보다 강력한 데이터 보호 조치를 요구하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 기기에서 데이터를 처리하고 저장할 수 있게 함으로써 외부 취약성에 노출될 기회를 줄여 이러한 요구에 부응합니다. 또한 엣지 AI 칩의 에너지 효율성은 드론이나 휴대용 의료기기 등 전력 자원이 한정된 기기에서 작동할 수 있게 해줍니다. 엣지 AI 칩은 AI 프로세싱을 디바이스에 직접 가져옴으로써 새로운 혁신을 촉진하고, 이전에는 불가능했던 방식으로 디바이스를 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 기존의 중앙 집중식 데이터 처리 모델에서 매우 중요한 전환을 의미하며, 소비자와 기업 모두에게 엄청난 기회를 제공할 수 있습니다.

엣지 AI 칩을 지원하는 기술이란?

엣지 AI 칩을 지원하는 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 처리 효율 극대화, AI 모델 지원 강화, 전력 소비 감소에 중점을 둔 혁신이 이루어지고 있습니다. 엣지 AI 칩은 종종 GPU, TPU, NPU를 결합하여 딥러닝 알고리즘과 관련된 복잡한 계산을 처리할 수 있도록 조정되어 있습니다. 범용 프로세서와 달리 이 칩들은 AI 워크로드를 효율적으로 관리할 수 있도록 특화되어 있으며, 실시간 데이터 분석이 필요한 기기에 적합합니다. 중요한 돌파구는 FinFET 및 FD-SOI와 같은 기술을 통한 소형화된 트랜지스터의 개발로, 칩 제조업체는 더 작은 면적에 더 많은 트랜지스터를 집적하여 더 높은 연산 능력과 에너지 효율을 달성할 수 있게 되었습니다. 최소한의 에너지 소비로 고성능 AI 처리를 처리할 수 있는 능력은 특히 배터리 구동 장비 용도에 매우 중요합니다. 이러한 기술 기반 덕분에 엣지 AI 칩은 성능 저하 없이 컴퓨터 비전 및 자연 언어 처리와 같은 고급 기능을 경량화된 장비에서 지원할 수 있습니다.

하드웨어의 발전과 함께 엣지 AI 칩을 지원하는 소프트웨어 생태계도 진화하고 있으며, TensorFlow Lite 및 ONNX와 같은 프레임워크는 서로 다른 하드웨어 구성 간의 AI 모델 호환성을 위해 특별히 설계되어 엣지 디바이스에서 AI 용도의 배포를 간소화합니다. 에지 디바이스에 AI 용도 배포를 간소화할 수 있도록 특별히 설계되어 있습니다. 이러한 유연성으로 인해 기업은 현지화된 하드웨어에 맞춤형 AI 용도를 배포할 수 있는 가능성을 인식하고 있으며, 업계 전반에서 엣지 AI 칩 개발에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 또한 5G 기술의 채택은 보다 빠르고 안정적인 데이터 전송을 가능하게 하고, 디바이스가 실시간 연결성을 유지하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 함으로써 엣지 AI 칩의 능력을 증폭시킬 것으로 예측됩니다. 이러한 기술 발전과 함께 엣지 AI 칩 시장이 발전하고 있습니다. 제조업체들은 다양한 소비자 및 산업 용도에서 강력하고 적응력이 뛰어난 엣지 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 혁신을 거듭하고 있습니다.

산업계는 엣지 AI 칩을 어떻게 활용하고 있는가?

세계 산업계는 업무 간소화, 생산성 향상, 사용자 경험 개선을 위해 엣지 AI 칩을 도입하고 있습니다. 자동차 산업에서 엣지 AI 칩은 자율주행 차량에 필수적입니다. 엣지 AI 칩은 센서, 카메라, 기타 소스의 데이터를 실시간으로 분석하여 즉각적인 운전 판단을 가능하게 하기 때문입니다. 이 칩은 물체 감지부터 경로 계획까지 자동차의 핵심 기능에 전력을 공급하여 안전하고 효율적인 자율주행을 보장합니다. 산업 제조 분야 역시 엣지 AI 칩의 이점을 누릴 수 있는 분야입니다. 엣지 AI 칩을 공장 설비에 통합함으로써 제조업체는 실시간 예지보전, 이상 감지 및 품질관리를 할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임을 줄이고, 유지보수 비용을 최소화하며, 생산 공정을 최적화할 수 있습니다. 또한 헬스케어 산업에서는 진단 기기 및 웨어러블 기기에 엣지 AI 칩을 사용하여 적시에 환자 치료를 지원하는 데이터 분석을 그 자리에서 수행하고 있습니다. 엣지 AI 칩은 환자 데이터를 즉각적으로 처리하여 건강 문제를 조기에 발견하고 위기 상황에서 치료 결과를 향상시킬 수 있습니다.

소매업체들은 개인화된 고객 경험을 제공하기 위해 엣지 AI 칩을 활용하고 있으며, 고객 행동 분석, 재고 관리, 매장내 탐색을 개선하기 위해 엣지 AI 칩을 활용하고 있습니다. 스마트선반 및 기타 소매 기술에 엣지 AI 칩을 도입함으로써 기업은 클라우드 연결에 의존하지 않고도 실용적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 가전제품도 마찬가지로 엣지 AI 칩을 사용하여 스마트폰, AR 안경, 가상비서 등의 기기 기능을 향상시키고 있습니다. 이러한 기기에서는 데이터가 클라우드가 아닌 기기에서 로컬로 처리되므로 엣지 AI 칩을 통해 응답 시간이 단축되고, 보다 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 스마트폰의 AI 기반 증강현실(AR) 기능은 엣지 AI 칩 덕분에 지연 없이 원활하게 작동할 수 있게 되었습니다. 이처럼 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있는 엣지 AI 칩의 범용성은 엣지 AI 칩의 범용성을 잘 보여줍니다. 엣지 AI 칩은 효율적이고 현지화된 프로세싱을 가능하게 하고, 산업 혁신에 새로운 가능성을 제시할 수 있기 때문입니다.

엣지 AI 칩 시장의 성장 원동력은?

엣지 AI 칩 시장의 성장은 IoT 기기 수요 증가, 프라이버시를 중시하는 소비자 증가, 칩 제조 기술의 혁신 등 여러 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 각 산업 분야에서 IoT 디바이스 증가는 엣지에서 생성되는 데이터의 유입으로 이어져 국지적 처리 솔루션에 대한 긴급한 요구가 발생하고 있습니다. 스마트 시티에서 커넥티드카에 이르기까지 다양한 용도에서 이러한 장비는 데이터 처리를 빠르고 효율적으로 처리하고 실시간 운영 요건을 충족하는 엣지 AI 칩에 의존하고 있습니다. 시장 성장의 중요한 촉진요인은 데이터 프라이버시 세계의 추진이기도 합니다. 프라이버시 규제가 강화됨에 따라 기업은 외부 서버에 대한 데이터 노출을 제한하는 솔루션을 찾고 있으며, 기밀 데이터를 기기에서 직접 처리할 수 있는 엣지 AI 칩을 선호하고 있습니다. 또한 AR, VR, 비디오 분석과 같은 고속, 저지연 용도에 대한 수요가 증가함에 따라 엣지 AI 칩은 이러한 용도의 고성능 요구 사항을 충족하는 솔루션을 제공함으로써 시장 채택을 더욱 촉진하고 있습니다.

반도체 기술의 발전도 엣지 AI 칩 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 제조 공정은 더 작고 효율적인 칩을 지원하도록 진화하고 있으며, 현재 많은 제조업체들이 7nm, 심지어 5nm 공정 노드를 채택하여 고성능, 에너지 효율적인 엣지 AI 칩을 제조할 수 있게 되었습니다. 소비자 행동은 특히 스마트홈 기기, 게임, 건강 모니터링과 같은 용도에서 실시간 처리를 선호하는 방향으로 변화하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 기기 제조업체들은 실시간 분석이 가능한 엣지 AI 칩을 제품에 통합해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 마지막으로 5G 네트워크와 엣지 컴퓨팅의 통합은 엣지 AI 칩의 기능을 강화하는 보완적인 인프라를 제공하여 보다 빠르고 안정적인 연결을 제공합니다. 이러한 요소들의 결합은 엣지 AI 칩 시장의 혁신과 확장을 위한 최적의 환경을 조성하고 다양한 용도과 산업에서 수요를 증가시킬 것으로 예측됩니다.

부문

프로세서(CPU, GPU, ASIC, 기타 프로세서); 디바이스 유형(소비자 디바이스, 기업 디바이스); 기능(추론, 트레이닝)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 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 Artificial Intelligence Chips Market to Reach US$18.6 Billion by 2030

The global market for Edge Artificial Intelligence Chips estimated at US$7.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$18.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 17.7% over the analysis period 2024-2030. CPU, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.9% CAGR and reach US$7.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the GPU segment is estimated at 15.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.0 Billion While China is Forecast to Grow at 17.2% CAGR

The Edge Artificial Intelligence Chips market in the U.S. is estimated at US$2.0 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 17.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 15.4% and 14.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.2% CAGR.

Why Are Edge AI Chips Gaining Momentum?

Edge AI chips are rapidly gaining prominence due to their unique ability to process data directly on devices rather than relying on cloud servers, which provides significant advantages in terms of speed, privacy, and resource efficiency. With the exponential increase in IoT devices, such as smart home devices, wearables, and connected vehicles, localized data processing has become crucial. The concept behind edge AI chips is to bring computing closer to the source of data generation, allowing devices to process and analyze information instantaneously. This is vital for applications that demand real-time decision-making, such as autonomous driving, industrial automation, and augmented reality, where even slight delays can hinder functionality or lead to operational risks. Additionally, by reducing reliance on centralized cloud services, edge AI chips lower bandwidth costs, improve security by limiting data transfer, and offer a solution for locations where network connectivity is intermittent or unreliable. These advantages are driving the demand for edge AI chips across sectors, creating a booming market for innovative solutions in both hardware and software domains.

In this evolving landscape, edge AI chips are being leveraged to create more responsive, efficient devices that can function independently of the cloud, a necessity as privacy concerns grow worldwide. Consumers, enterprises, and regulatory bodies alike are calling for more robust data protection measures, particularly as data-driven applications become more prevalent. Edge computing addresses these needs by enabling data processing and storage on-device, reducing exposure to external vulnerabilities. Furthermore, the energy efficiency of edge AI chips allows them to operate within devices that may have limited power resources, such as drones or portable medical equipment. By bringing AI processing directly to the device, edge AI chips have the potential to drive new innovations and empower devices in ways that were previously unattainable, marking a pivotal shift from traditional centralized data processing models and offering immense opportunities for both consumers and businesses.

What Technologies Are Powering Edge AI Chips?

The technology behind edge AI chips is advancing rapidly, with innovations focused on maximizing processing efficiency, enhancing AI model support, and reducing power consumption. Edge AI chips often incorporate a blend of GPUs, TPUs, and NPUs, which are tailored to handle the complex computations associated with deep learning algorithms. Unlike general-purpose processors, these chips are specialized to manage AI workloads efficiently, making them ideal for devices that require real-time data analysis. A significant breakthrough has been the development of reduced-size transistors through technologies such as FinFET and FD-SOI, which allows chip manufacturers to integrate more transistors within a smaller area, achieving higher computational power and energy efficiency. The ability to handle high-performance AI processing with minimal energy consumption is critical, especially for applications in battery-operated devices. With this technological foundation, edge AI chips are able to support sophisticated functionalities, such as computer vision and natural language processing, on lightweight devices without sacrificing performance.

In addition to hardware advancements, the software ecosystem supporting edge AI chips is also evolving to make model deployment more efficient and accessible. Frameworks like TensorFlow Lite and ONNX have been specifically designed to enable AI model compatibility across different hardware configurations, simplifying the deployment of AI applications on edge devices. This flexibility has spurred interest in edge AI chip development across industries, as businesses recognize the potential for deploying custom AI applications on localized hardware. Furthermore, the adoption of 5G technology is expected to amplify the capabilities of edge AI chips, as faster and more reliable data transfer allows devices to process data quickly while maintaining real-time connectivity. Together, these technological advancements are driving the edge AI chip market forward, as manufacturers continue to innovate to meet the increasing demand for powerful, adaptable edge AI solutions in a range of consumer and industrial applications.

How Are Industries Leveraging Edge AI Chips?

Industries worldwide are increasingly adopting edge AI chips to streamline operations, enhance productivity, and improve user experiences. In the automotive industry, edge AI chips are essential for autonomous vehicles, as they allow for real-time analysis of data from sensors, cameras, and other sources to make split-second driving decisions. These chips power critical vehicle functionalities, from object detection to route planning, ensuring safe and efficient autonomous navigation. Industrial manufacturing is another sector reaping the benefits of edge AI chips. By integrating edge AI chips into factory equipment, manufacturers are enabling predictive maintenance, anomaly detection, and quality control in real-time. This results in reduced downtime, minimized maintenance costs, and optimized production processes. Additionally, the healthcare industry is using edge AI chips in diagnostic equipment and wearable devices, providing on-the-spot data analysis that supports timely patient care. Edge AI chips allow for instantaneous processing of patient data, facilitating the early detection of health issues and improving treatment outcomes in critical situations.

Retailers are also leveraging edge AI chips to provide personalized customer experiences, using these chips to analyze customer behavior, manage inventory, and improve in-store navigation. By deploying edge AI chips within smart shelves and other retail technologies, businesses can obtain actionable insights without relying on cloud connectivity. Consumer electronics have similarly adopted edge AI chips to improve the functionality of devices like smartphones, AR glasses, and virtual assistants. In these devices, edge AI chips facilitate faster response times and more immersive experiences, as data is processed locally on the device rather than in the cloud. For example, AI-powered augmented reality features in smartphones can now operate seamlessly without lag, thanks to edge AI chips. This widespread adoption across multiple industries highlights the versatility of edge AI chips, as they enable efficient, localized processing and open up new possibilities for industry innovation.

What Is Driving Growth in the Edge AI Chip Market?

The growth in the edge AI chip market is driven by several factors, including the escalating demand for IoT devices, increased consumer emphasis on privacy, and innovations in chip manufacturing technology. The rise of IoT devices across industries has led to an influx of data generated at the edge, creating an urgent need for localized processing solutions. With applications ranging from smart cities to connected vehicles, these devices rely on edge AI chips to handle data processing quickly and efficiently, meeting the requirements of real-time operations. A critical driver of market growth is also the global push for data privacy. As privacy regulations tighten, businesses are seeking solutions that limit data exposure to external servers, favoring edge AI chips that allow sensitive data to be processed directly on the device. Additionally, as the demand for fast, low-latency applications like AR, VR, and video analytics grows, edge AI chips provide a solution that meets the high-performance demands of these applications, further driving market adoption.

Advances in semiconductor technology have also contributed to the growth of the edge AI chip market. Manufacturing processes have evolved to support smaller and more efficient chips, with many manufacturers now adopting 7nm and even 5nm process nodes, enabling the production of highly powerful, energy-efficient edge AI chips. Consumer behavior is shifting towards the preference for real-time processing, especially for applications like smart home devices, gaming, and health monitoring. This shift is compelling device manufacturers to integrate edge AI chips, capable of real-time analytics, into their products. Finally, the integration of 5G networks with edge computing is providing a complementary infrastructure that enhances the capabilities of edge AI chips, offering faster and more reliable connections. The convergence of these factors is fostering an environment ripe for innovation and expansion in the edge AI chip market, with demand expected to increase across diverse applications and industries.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Processor (CPU, GPU, ASIC, Other Processors); Device Type (Consumer Devices, Enterprise Devices); Function (Inference, Training)

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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III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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