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세계의 인지 네트워크 시장
Cognitive Network
상품코드 : 1791573
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 143 Pages
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한글목차

세계의 인지 네트워크 시장은 2030년까지 116억 달러에 이를 전망

2024년에 32억 달러로 추정되는 인지 네트워크 세계 시장은 2024-2030년간 24.2%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2030년에는 116억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 인지 네트워크 솔루션은 CAGR 28.2%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 77억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 인지 네트워크 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 18.1%로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 8억 3,380만 달러, 중국은 CAGR 22.6%로 성장 예측

미국의 인지 네트워크 시장은 2024년에 8억 3,380만 달러로 평가되었습니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 17억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 22.6%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 22.6%와 20.4%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 16.1%를 보일 전망입니다.

세계의 인지 네트워크 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

네트워크는 스스로 생각하는가? 인지 네트워크의 미래를 밝히다

증가하는 데이터 트래픽, 복잡한 아키텍처, 진화하는 사이버 보안 위협을 관리하기 위해 지능적이고 자가 최적화 가능한 인프라를 필요로 하는 기업이 증가함에 따라 세계 인지 네트워크 시장은 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있습니다. AI, 머신러닝(ML), 고급 데이터 분석 기능을 탑재한 인지 네트워크는 과거의 네트워크 동작을 통해 자동으로 학습하고, 미래의 문제를 예측하고, 실시간으로 적응하도록 설계되었습니다. 기존의 정적 네트워크와 달리, 인지 네트워크는 동적 구성, 지속적인 성능 최적화, 사람의 개입이 필요 없는 사전 예방적 장애 완화 기능을 제공합니다. 이 차세대 접근 방식은 가동 시간 개선, 지연 시간 감소, 운영 비용 절감을 통해 통신, 헬스케어, 스마트 시티, 제조, 국방 등의 분야를 재편하고 있습니다.

주요 기술 제공업체와 통신사들은 5G 및 클라우드 네이티브 환경에 인지 기능을 통합하여 실시간 오케스트레이션 및 지능형 트래픽 라우팅이 가능하도록 하고 있습니다. IoT 디바이스, 엣지 컴퓨팅, 미션 크리티컬 용도의 확산에 따라 보다 반응적이고 자율적인 네트워킹 모델이 요구되고 있으며, 인지 시스템은 이를 제공할 수 있는 독보적인 역량을 갖추고 있습니다. 업계 표준도 성숙해지고 있으며, 이러한 지능형 네트워크를 안전하게 확장하기 위해서는 상호운용성 및 데이터 거버넌스 프레임워크가 필수적입니다. 네트워크 엣지가 더욱 지능화됨에 따라, 인지 네트워크는 미래의 자율 생태계에서 기초적인 역할을 할 것으로 예측됩니다.

네트워크 인텔리전스를 재정의하는 기술과 기능은?

인지 네트워킹의 핵심은 네트워크 성능을 실시간으로 모니터링, 분석, 최적화하는 머신러닝 알고리즘의 통합입니다. 이러한 알고리즘은 방대한 양의 원격 측정 데이터(패킷 손실, 대역폭 사용률, 지연 메트릭 등)를 처리하여 패턴을 식별하고, 이상을 예측하고, 자가 복구 작업을 시작합니다. 강화학습과 딥러닝 모델은 실시간 및 과거 네트워크 동작을 기반으로 라우팅 정책, 대역폭 할당, 보안 프로토콜을 미세 조정하기 위해 도입되었습니다. 자연어 처리(NLP)는 네트워크 관리 시스템에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 직관적인 명령어 입력과 대화형 인터페이스를 통한 지능형 문제 해결을 가능하게 합니다.

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)과 네트워크 기능 가상화(NFV)는 하드웨어 계층에서 제어 기능을 추상화하고 인텔리전스를 중앙집중화하여 인지 기능을 구현하기 위한 기반이 되고 있습니다. 인지 네트워크는 또한 관리자가 원하는 결과를 정의하고 시스템이 이를 실행 가능한 정책으로 변환하는 인텐트 기반 네트워킹(IBN, Intent Based Networking)에 의존합니다. 예측 분석, 디지털 트윈, 자동화 프레임워크는 지속적인 학습과 피드백 루프를 가능하게 합니다. 이러한 기술들은 종합적으로 네트워크가 사후 문제 해결에서 사전 최적화로 전환하여 QoS(서비스 품질)를 개선하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

이용 사례와 업계는 어떻게 채택을 가속화하고 있는가?

탄력성, 적응성, 지능형 인프라의 필요성에 힘입어 인지 네트워크의 채택은 산업 전반에 걸쳐 빠르게 확대되고 있습니다. 통신사업자들은 인지 기능을 활용하여 네트워크 프로비저닝, 장애 감지, 트래픽 관리를 자동화하고 있습니다. 인지 네트워크는 실시간 서비스 보장 및 평균 수리 시간(MTTR) 단축을 가능하게 하여 고객 경험과 운영 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 마찬가지로, 금융 서비스에서 인지 네트워크는 병목현상을 식별하고 대량 거래 기간 동안 중단을 미리 방지하여 중단 없는 거래 처리를 보장하는 데 도움이 됩니다.

헬스케어 조직은 원격 의료, AI 진단, 의료 영상과 같은 데이터 집약적 용도를 지원하기 위해 인지 네트워킹을 채택하고 있습니다. 스마트 제조 환경은 인지 네트워크공급망 연결 최적화, 자율 로봇 지원, 예지보전 스케줄 유지 등의 기능을 통해 혜택을 누릴 수 있습니다. 정부 및 국방 기관도 안전하고 미션 크리티컬한 통신과 위협 예측을 위해 인지 인프라에 투자하고 있습니다. AI와 사이버 보안의 융합은 특히 인지 네트워킹에서 큰 영향을 미치고 있습니다. 인지 네트워킹을 통해 인텔리전스 시스템이 비정상적인 동작을 감지하고, 위협을 실시간으로 무력화하기 위한 조치를 자동으로 전개할 수 있습니다.

인지 네트워크 시장이 급성장하는 이유와 성장 원동력은?

세계 인지 네트워크 시장의 성장은 네트워크의 복잡성, 실시간 용도의 급증, 네트워크 운영의 자동화 요구 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 첫째, 기업 및 서비스 제공업체가 5G, 클라우드 및 엣지 생태계를 확장함에 따라 기존의 네트워크 관리 모델은 동적 구성, 용도의 다양성 및 서비스 수준 기대치를 충족시킬 수 없게 되었습니다. 인지 네트워크는 자율적인 의사결정을 가능하게 하고, 수동 모니터링에 대한 의존도를 줄여 민첩성과 복원력을 크게 강화함으로써 이를 해결합니다.

둘째, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 자율주행차, 원격 수술 등 커넥티드 디바이스와 지연에 민감한 용도이 급증하면서 자체 최적화 및 지능형 네트워크에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 최종 사용자들은 끊김 없는 고성능 연결성을 요구하는데, 인지 네트워크는 실시간 모니터링, 적응형 라우팅, 트래픽 우선순위 지정 등을 통해 이를 실현할 수 있습니다. 또한, 증가하는 위협 상황과 사이버 보안에 대한 요구로 인해 지능적일 뿐만 아니라 취약점을 자율적으로 감지, 격리, 대응할 수 있는 자가 보호 기능을 갖춘 네트워크가 요구되고 있습니다.

마지막으로, 클라우드 네이티브 아키텍처, 컨테이너화된 네트워크 기능, AI/ML 툴킷의 발전으로 인해 인지 기능이 더욱 쉽게 활용되고 확장될 수 있게 되었습니다. 벤더들은 네트워크 관리 제품군에 인지 모듈을 통합하여 기업이 기존 인프라를 점검하지 않고도 AI로 강화된 운영을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다. 규제 요건이 진화함에 따라, 인지 네트워크는 자동화된 정책 시행과 감사 가능성을 통해 조직이 규정 준수를 유지하도록 돕고 있습니다. 이러한 시장 성장 촉진요인들이 결합되어 인지 네트워크는 디지털 연결의 미래를 위한 전략적 필수 요소로 자리매김하고 있습니다.

부문

컴포넌트(인지 네트워크 솔루션, 인지 네트워크 서비스);네트워크 유형(텔레콤 네트워크, 기업 네트워크, 데이터센터 네트워크, 사물인터넷(IoT) 네트워크)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 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 양의 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 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 Cognitive Network Market to Reach US$11.6 Billion by 2030

The global market for Cognitive Network estimated at US$3.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$11.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 24.2% over the analysis period 2024-2030. Cognitive Network Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 28.2% CAGR and reach US$7.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Cognitive Network Services segment is estimated at 18.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$833.8 Million While China is Forecast to Grow at 22.6% CAGR

The Cognitive Network market in the U.S. is estimated at US$833.8 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 22.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 22.6% and 20.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 16.1% CAGR.

Global Cognitive Network Market - Key Trends & Drivers Summarized

Is the Network Thinking for Itself? Unpacking the Future of Cognitive Networks

The global cognitive network market is gaining unprecedented traction as organizations increasingly seek intelligent, self-optimizing infrastructure to manage escalating data traffic, complex architectures, and evolving cybersecurity threats. Cognitive networks-powered by AI, machine learning (ML), and advanced data analytics-are designed to automatically learn from past network behavior, predict future issues, and adapt in real-time. Unlike traditional static networks, cognitive networks offer dynamic configuration, continuous performance optimization, and proactive fault mitigation without human intervention. This next-gen approach is reshaping sectors such as telecom, healthcare, smart cities, manufacturing, and defense by improving uptime, reducing latency, and cutting operational costs.

Major technology providers and telecom operators are integrating cognitive capabilities into 5G and cloud-native environments, enabling real-time orchestration and intelligent traffic routing. The increasing deployment of IoT devices, edge computing, and mission-critical applications demands a more responsive and autonomous networking model, which cognitive systems are uniquely equipped to provide. Industry standards are also maturing, with interoperability and data governance frameworks becoming crucial to scale these intelligent networks securely. As the network edge becomes more intelligent, cognitive networks are expected to play a foundational role in future autonomous ecosystems.

What Technologies and Capabilities Are Redefining Network Intelligence?

At the core of cognitive networking is the integration of machine learning algorithms that monitor, analyze, and optimize network performance in real time. These algorithms process vast amounts of telemetry data-such as packet loss, bandwidth utilization, and latency metrics-to identify patterns, predict anomalies, and initiate self-healing actions. Reinforcement learning and deep learning models are being deployed to fine-tune routing policies, bandwidth allocation, and security protocols based on real-time and historical network behavior. Natural language processing (NLP) is increasingly used in network management systems to enable intuitive command input and intelligent troubleshooting via conversational interfaces.

Software-defined networking (SDN) and network function virtualization (NFV) are foundational to enabling cognitive capabilities by abstracting control functions from the hardware layer and centralizing intelligence. Cognitive networks also rely on intent-based networking (IBN), where administrators define the desired outcomes and the system translates them into executable policies. Predictive analytics, digital twins, and automation frameworks allow for continuous learning and feedback loops. These technologies collectively empower networks to move from reactive troubleshooting to proactive optimization, providing improved QoS (quality of service) and enhanced user experiences.

How Are Use Cases and Industries Accelerating Adoption?

The adoption of cognitive networks is rapidly expanding across industries driven by the need for resilient, adaptive, and intelligent infrastructures. In telecommunications, operators are leveraging cognitive capabilities to automate network provisioning, fault detection, and traffic management-especially vital as they scale 5G, IoT, and edge services. Cognitive networks enable real-time service assurance and reduced mean time to repair (MTTR), directly impacting customer experience and operational efficiency. Similarly, in financial services, cognitive networks help ensure uninterrupted transaction processing by identifying bottlenecks and preempting outages during high-volume trading windows.

Healthcare organizations are embracing cognitive networking to support data-intensive applications such as telemedicine, AI diagnostics, and medical imaging, which require low-latency and secure transmission across distributed facilities. Smart manufacturing environments benefit from cognitive networks’ ability to optimize supply chain connectivity, support autonomous robotics, and maintain predictive maintenance schedules. Governments and defense agencies are also investing in cognitive infrastructure to enable secure, mission-critical communications and threat anticipation. The convergence of AI with cybersecurity is particularly impactful in cognitive networking, where intelligent systems can detect anomalous behavior and automatically deploy countermeasures to neutralize threats in real time.

Why Is the Cognitive Network Market Expanding So Rapidly and What’s Powering the Growth?

The growth in the global cognitive network market is driven by several factors including rising network complexity, the surge in real-time applications, and the need for automated network operations. First, as enterprises and service providers scale 5G, cloud, and edge ecosystems, traditional network management models fall short in handling dynamic configurations, application diversity, and service-level expectations. Cognitive networks address this by enabling autonomous decision-making and reducing dependency on manual oversight, significantly enhancing agility and resilience.

Second, the proliferation of connected devices and latency-sensitive applications-such as augmented reality (AR), virtual reality (VR), autonomous vehicles, and remote surgeries-is driving demand for self-optimizing and intelligent networks. These end-uses require uninterrupted, high-performance connectivity, which cognitive networks can deliver through real-time monitoring, adaptive routing, and traffic prioritization. Furthermore, the increasing threat landscape and cybersecurity demands necessitate networks that are not only intelligent but also self-protecting, capable of detecting, isolating, and responding to vulnerabilities autonomously.

Lastly, advancements in cloud-native architectures, containerized network functions, and AI/ML toolkits are making cognitive capabilities more accessible and scalable. Vendors are integrating cognitive modules into network management suites, allowing enterprises to deploy AI-enhanced operations without overhauling existing infrastructure. As regulatory requirements evolve, cognitive networks also help organizations maintain compliance through automated policy enforcement and auditability. These collective drivers are reinforcing the market’s trajectory, establishing cognitive networks as a strategic imperative for the future of digital connectivity.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Cognitive Network market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Cognitive Network Solutions, Cognitive Network Services); Network Type (Telecom Networks, Enterprise Networks, Data Center Networks, Internet of Things (IoT) Networks)

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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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

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