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세계의 임베디드형 인공지능 시장
Embedded Artificial Intelligence
상품코드 : 1788274
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 191 Pages
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한글목차

세계의 임베디드형 인공지능 시장은 2030년까지 229억 달러에 달할 전망

2024년에 108억 달러로 추정되는 세계의 임베디드형 인공지능 시장은 2024-2030년에 CAGR 13.3%로 성장하며, 2030년에는 229억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석하고 있는 부문의 하나인 하드웨어는 CAGR 12.2%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 133억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 분야의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 14.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 28억 달러, 중국은 CAGR 12.6%로 성장할 것으로 예측

미국의 임베디드형 인공지능 시장은 2024년에 28억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 36억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 12.6%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 12.1%와 11.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 9.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 임베디드형 인공지능 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

임베디드 인공지능이란 무엇이며, 왜 스마트 기술에 변화를 초래하는가?

임베디드 인공지능(Embedded AI)은 AI 알고리즘과 머신러닝 기능을 엣지 디바이스에 통합하여 클라우드 컴퓨팅에 의존하지 않고 자율적으로 데이터 처리, 의사결정, 작업 수행을 가능하게 하는 것을 말합니다. 이 기술은 스마트폰, IoT 센서, 자율주행차, 의료기기, 산업용 로봇 등의 디바이스가 지능적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 하는 현대 스마트 시스템의 핵심입니다. 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하는 기존 AI 시스템과 달리 임베디드 AI는 로컬에서 데이터를 처리하므로 대기 시간이 단축되고, 보안이 강화되며, 운영 효율성이 향상됩니다. AI 기반 용도의 실시간 의사결정, 저전력, 보안 강화에 대한 요구가 높아지면서 다양한 산업 분야에서 임베디드 AI 도입이 가속화되고 있습니다. AI 모델의 소형화 및 계산 효율성이 향상됨에 따라 엣지 컴퓨팅 장치로의 통합이 점점 더 현실화되고 있으며, 스마트 모니터링, 자율주행 내비게이션, 예지보전, 개인화된 헬스케어 등의 용도의 성장을 가속하고 있습니다.

기술 발전은 임베디드 AI의 능력을 어떻게 향상시키고 있는가?

하드웨어 가속, 신경처리장치(NPU), 엣지 AI 프레임워크의 급속한 발전으로 임베디드 AI 시스템의 효율성과 기능이 크게 향상되고 있습니다. NVIDIA Jetson, Google Edge TPU, Qualcomm Snapdragon AI Engine 등 엣지 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 AI 칩셋은 최소한의 전력 소비로 AI 워크로드를 처리할 수 있는 디바이스의 능력을 향상시키고 있습니다. 또한 협업 학습의 발전으로 AI 모델을 엣지 디바이스에서 직접 학습할 수 있게 되어 데이터 프라이버시가 보장되고, 클라우드 스토리지에 대한 의존도가 낮아졌습니다. 또한 TinyML(초소형 머신러닝)의 개발로 배터리 구동 IoT 기기에서 초저전력 AI 용도이 가능해져 원격지나 자원이 제한된 환경에서 AI의 활용 범위가 확대되었습니다. AI 기반 자연 언어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 예측 분석을 임베디드 시스템에 통합하여 자율적 의사결정, 보안 강화, 적응형 학습 기능을 가능하게 함으로써 산업계에 또 다른 변화를 가져왔습니다. 또한 TensorFlow Lite, OpenVINO, PyTorch Mobile과 같은 AI 프레임워크는 임베디드 환경에서 머신러닝 모델 배포를 간소화하여 개발자와 기업이 AI 통합을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다.

임베디드 AI 도입을 주도하는 산업은?

임베디드 AI는 헬스케어, 자동차, 산업 자동화, 가전, 보안 모니터링 등 다양한 산업에서 빠르게 도입되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 AI가 탑재된 임베디드 시스템이 웨어러블 기기에 적용되어 실시간 건강 모니터링, 질병 조기 발견, 개인 맞춤형 치료 추천에 활용되고 있습니다. 자동차 업계에서는 첨단운전자보조시스템(ADAS), 자율주행차, 예지보전 솔루션에 AI를 탑재하여 운송의 안전성과 효율성을 향상시키고 있습니다. 산업 자동화 산업도 AI를 활용한 예지보전, 로봇공학, 품질관리 시스템의 혜택을 받아 생산성 향상과 가동중단 시간 단축을 실현하고 있습니다. 스마트홈 기기, AI 탑재 카메라, 가상 비서 등 가전제품은 임베디드 AI를 통합하여 사용자 경험과 자동화를 향상시키고 있습니다. 또한 보안 및 감시 용도는 얼굴 인식, 행동 분석, 이상 징후 감지에 AI를 활용하여 보다 지능적이고 능동적인 위협 모니터링을 가능하게 합니다. 스마트 시티와 지능형 인프라의 부상으로 교통 관리, 환경 모니터링, 에너지 최적화 등 AI 기반 임베디드 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.

임베디드 인공지능 시장의 성장 동력은?

임베디드 AI 시장의 성장은 엣지 컴퓨팅 수요 증가, AI 칩셋의 발전, IoT 용도의 실시간 데이터 처리 요구 증가 등 여러 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 스마트 디바이스와 IoT 생태계의 확장으로 AI가 탑재된 임베디드 시스템의 채택이 가속화되면서 엣지에서의 지능형 자동화 및 의사결정이 가능해졌습니다. 또한 데이터 보안과 프라이버시에 대한 관심이 높아지면서 클라우드 기반 스토리지와 컴퓨팅에 대한 의존도가 낮아지고, 디바이스에서 AI 처리에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 양자화 및 프루닝과 같은 AI 모델 압축 기술의 발전으로 리소스에 제약이 있는 디바이스에 복잡한 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있게 되어 임베디드 AI의 확장성과 효율성이 향상되었습니다. 자동차 업계에서는 자율주행차 및 커넥티드카로의 전환이 진행되고 있고, AI를 활용한 임베디드 시스템이 내비게이션, 충돌방지, 운전자 모니터링에 중요한 역할을 하고 있으며, 시장은 더욱 확대되고 있습니다. 또한 AI 혁신과 엣지 컴퓨팅 인프라를 촉진하기 위한 정부의 구상은 새로운 성장 기회를 창출하고 AI 하드웨어 및 소프트웨어 개발에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 산업계가 AI 기반 자동화 및 스마트 기술을 지속적으로 채택함에 따라 임베디드 AI 시장은 지능형 컴퓨팅의 미래를 형성하고 크게 확대될 것으로 예측됩니다.

부문

제공(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 데이터 유형(센서 데이터, 영상·영상 데이터, 수치 데이터, 카테고리 데이터, 기타), 업종(헬스케어, BFSI, IT & ITES, 소매, 미디어 & 엔터테인먼트, 자동차, 통신, 제조, 기타)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

우리는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 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 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 Embedded Artificial Intelligence Market to Reach US$22.9 Billion by 2030

The global market for Embedded Artificial Intelligence estimated at US$10.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$22.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 13.3% over the analysis period 2024-2030. Hardware, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 12.2% CAGR and reach US$13.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software segment is estimated at 14.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.8 Billion While China is Forecast to Grow at 12.6% CAGR

The Embedded Artificial Intelligence market in the U.S. is estimated at US$2.8 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 12.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 12.1% and 11.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 9.9% CAGR.

Global Embedded Artificial Intelligence Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Embedded Artificial Intelligence, and Why Is It Transforming Smart Technology?

Embedded Artificial Intelligence (Embedded AI) refers to the integration of AI algorithms and machine learning capabilities into edge devices, enabling them to process data, make decisions, and execute tasks autonomously without relying on cloud computing. This technology is at the core of modern smart systems, allowing devices such as smartphones, IoT sensors, autonomous vehicles, medical equipment, and industrial robots to operate with intelligence and efficiency. Unlike traditional AI systems that rely on centralized cloud servers, Embedded AI processes data locally, reducing latency, enhancing security, and improving operational efficiency. The increasing demand for real-time decision-making, lower power consumption, and enhanced security in AI-driven applications has accelerated the adoption of Embedded AI across various industries. As AI models become more compact and computationally efficient, their integration into edge computing devices has become increasingly viable, fostering growth in applications such as smart surveillance, autonomous navigation, predictive maintenance, and personalized healthcare.

How Are Technological Advancements Enhancing Embedded AI Capabilities?

The rapid advancement of hardware acceleration, neural processing units (NPUs), and edge AI frameworks has significantly improved the efficiency and functionality of Embedded AI systems. AI chipsets specifically designed for edge computing, such as NVIDIA Jetson, Google Edge TPU, and Qualcomm Snapdragon AI Engine, have enhanced the ability of devices to process AI workloads with minimal power consumption. Advancements in federated learning have also allowed AI models to be trained directly on edge devices, ensuring data privacy and reducing dependency on cloud storage. Additionally, the development of TinyML (tiny machine learning) has enabled ultra-low-power AI applications in battery-operated IoT devices, expanding the scope of AI in remote and resource-constrained environments. The integration of AI-driven natural language processing (NLP), computer vision, and predictive analytics into embedded systems has further revolutionized industries by enabling autonomous decision-making, enhanced security, and adaptive learning capabilities. Moreover, AI frameworks such as TensorFlow Lite, OpenVINO, and PyTorch Mobile have simplified the deployment of machine learning models in embedded environments, making AI integration more accessible to developers and businesses.

Which Industries Are Leading the Adoption of Embedded AI?

The adoption of Embedded AI is rapidly increasing across industries such as healthcare, automotive, industrial automation, consumer electronics, and security surveillance. In healthcare, AI-powered embedded systems are being used in wearable devices for real-time health monitoring, early disease detection, and personalized treatment recommendations. The automotive industry has embraced Embedded AI in advanced driver-assistance systems (ADAS), autonomous vehicles, and predictive maintenance solutions, improving safety and efficiency in transportation. Industrial automation has also benefited from AI-driven predictive maintenance, robotics, and quality control systems that enhance productivity and reduce operational downtime. Consumer electronics, including smart home devices, AI-powered cameras, and virtual assistants, are integrating Embedded AI to enhance user experience and automation. Additionally, security and surveillance applications have leveraged Embedded AI for facial recognition, behavior analysis, and anomaly detection, enabling more intelligent and proactive threat monitoring. The rise of smart cities and intelligent infrastructure has further fueled demand for AI-powered embedded solutions in traffic management, environmental monitoring, and energy optimization.

What Is Driving the Growth of the Embedded Artificial Intelligence Market?

The growth in the Embedded AI market is driven by several factors, including the increasing demand for edge computing, advancements in AI chipsets, and the rising need for real-time data processing in IoT applications. The expansion of smart devices and the IoT ecosystem has accelerated the adoption of AI-powered embedded systems, enabling intelligent automation and decision-making at the edge. The growing emphasis on data security and privacy has also fueled the demand for on-device AI processing, reducing reliance on cloud-based storage and computation. Additionally, advancements in AI model compression techniques, such as quantization and pruning, have facilitated the deployment of complex AI models on resource-constrained devices, making Embedded AI more scalable and efficient. The automotive industry's shift toward autonomous and connected vehicles has further strengthened the market, as AI-driven embedded systems play a crucial role in navigation, collision avoidance, and driver monitoring. Furthermore, government initiatives promoting AI innovation and edge computing infrastructure have created new growth opportunities, fostering investments in AI hardware and software development. As industries continue to adopt AI-driven automation and smart technologies, the Embedded AI market is expected to witness significant expansion, shaping the future of intelligent computing.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Offering (Hardware, Software, Services); Data Type (Sensor Data, Image & Video Data, Numeric Data, Categorical Data, Others); Vertical (Healthcare, BFSI, IT & ITES, Retail, Media & Entertainment, Automotive, Telecom, Manufacturing, Others)

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

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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