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세계의 엣지 인공지능(AI) 가속기 시장
Edge Artificial Intelligence Accelerators
상품코드 : 1791647
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 183 Pages
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한글목차

세계의 엣지 인공지능(AI) 가속기 시장은 2030년까지 456억 달러에 이를 전망

2024년에 84억 달러로 추정되는 엣지 인공지능(AI) 가속기 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 32.6%로 성장하여 2030년에는 456억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 중앙 처리장치는 CAGR34.0%를 나타내고, 분석 기간 종료까지 192억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 그래픽 처리 장치 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 34.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 22억 달러, 중국은 CAGR 30.8%를 보일 것으로 예측

미국의 엣지 인공지능(AI) 가속기 시장은 2024년에 22억 달러로 평가되었습니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 68억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 30.8%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 29.9%와 28.1%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 22.5%를 보일 전망입니다.

세계의 엣지 인공지능(AI) 가속기 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

분산 컴퓨팅 세계에서 엣지 AI 가속기가 필수적인 이유는 무엇일까?

각 산업 분야에서 실시간 데이터 처리에 대한 수요가 급증하고 있는 가운데, 엣지 인공지능(AI) 가속기는 네트워크 엣지에서 저 지연, 고효율 컴퓨팅을 실현하기 위한 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 이러한 가속기는 스마트폰, 감시 카메라, 자율주행차, 드론, 산업용 센서, 웨어러블 등 엣지 디바이스에서 AI 워크로드를 직접 처리하도록 설계된 특수 하드웨어 구성 요소로, 대부분 칩 또는 모듈 형태로 설계되어 있습니다. 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리해야 하는 클라우드 기반 모델과 달리, 엣지 AI 가속기는 로컬에서 정보를 처리하기 때문에 대기 시간이 단축되고, 대역폭 사용을 최소화하며, 프라이버시를 강화합니다. 속도, 자율성, 보안이 최우선시되는 오늘날의 세계에서 이 아키텍처는 게임 체인저가 될 것임이 입증되고 있습니다. 실시간 물체 감지 및 음성 인식부터 예지보전 및 로봇 공학에 이르기까지 다양한 용도이 이러한 가속기에 의존하여 장치에서 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있도록 하고 있습니다. 사물인터넷(IoT), 스마트 인프라, AI 지원 가전제품의 폭발적인 보급으로 상시 연결 없이도 머신러닝(ML) 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 컴팩트하고 강력한 하드웨어에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. 이처럼 엣지 AI 액셀러레이터는 중앙집중형에서 분산형 AI 시스템으로의 광범위한 전환을 촉진하고, 헬스케어, 자동차, 농업, 제조, 국방 등의 분야에서 반응성이 높은 지능형 엣지 생태계의 기반을 구축하고 있습니다.

칩 아키텍처와 소프트웨어 통합의 혁신은 엣지 AI 기능을 어떻게 발전시키고 있는가?

반도체 설계, 제조, 소프트웨어 최적화 분야의 급속한 기술 혁신은 엣지 AI 가속기의 기능과 채택을 크게 향상시키고 있습니다. TPU(Tensor Processing Units), NPU(Neural Processing Units), VPU(Vision Processing Units) 등 도메인 특화 아키텍처(DSA) 도입으로 이미지 분류, 자연어 처리, 이상 감지 등 특정 AI 작업에 맞는 AI 태스크에 맞춘 하드웨어 가속이 가능해졌습니다. 이 칩은 병렬 처리, 전력 소비 감소, 열 효율에 최적화되어 있어 소형 배터리 구동 엣지 디바이스에 적합합니다. 또한, 7nm 및 5nm 공정 노드의 사용이 증가함에 따라 디바이스 크기를 키우지 않고도 트랜지스터 밀도를 높이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 소프트웨어 측면에서는 트리밍, 양자화, 지식 증류 등의 AI 모델 압축 기술을 통해 복잡한 신경망도 리소스에 제약이 있는 디바이스에 배포할 수 있게 되었습니다. TensorFlow Lite, ONNX Runtime, NVIDIA Jetson SDK 등의 프레임워크는 하드웨어 스택과 소프트웨어 스택 간의 원활한 통합을 지원합니다. 툴체인을 통해 개발자는 대상 하드웨어에 맞게 모델을 최적화하여 추론 속도를 향상시키고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 또한, 보안 인클로브 및 온칩 암호화 기능 지원이 강화되어 금융, 의료, 국방 등의 용도에 필수적인 데이터 보호 기능을 강화했습니다. 이러한 발전은 엣지에서 AI 도입의 진입장벽을 낮추고, 클라우드 인프라에 의존하지 않고 작동하는 지능형 자율 시스템의 새로운 흐름을 촉진하고 있습니다.

어떤 시장 역학이 더 광범위한 상업 및 산업 분야에서 채택을 촉진하고 있는가?

엣지 AI 가속기 시장은 더 빠르고 신뢰할 수 있는 분산형 컴퓨팅을 요구하는 상업 및 산업계의 요구사항에 따라 빠르게 진화하고 있습니다. 제조업과 같은 산업에서는 실시간 품질 검사 및 예지보전을 위해 기계 수준에서 밀리초 이하의 AI 추론이 필요합니다. 소매업에서는 자동계산대, 행동분석, 재고관리에 엣지 AI가 활용되고 있습니다. 한편, 스마트시티에서는 엣지 지원 카메라와 교통 시스템이 원격지의 데이터센터에 의존하지 않고 비디오 피드를 분석하고 도시의 흐름을 조정하기 위해 가속기에 의존하고 있습니다. 첨단운전자보조시스템(ADAS)와 자율주행 플랫폼은 안전성과 반응성을 보장하기 위해 차량 내에서 방대한 AI 워크로드를 계산해야 합니다. 마찬가지로 헬스케어 분야에서는 온디바이스 진단, 웨어러블 헬스 모니터, 중요 진료 환경에서 거의 즉각적인 분석을 수행하는 영상 시스템에서 엣지 AI 가속기를 활용하고 있습니다. 이러한 용도이 보편화됨에 따라 기업들은 실시간 AI 기능을 제공하는 확장 가능하고 에너지 효율적인 엣지 솔루션의 필요성을 인식하고 있습니다. 동시에 5G 네트워크의 보급은 초고속 데이터 전송, 대기 시간 단축, 디바이스 고밀도화를 지원함으로써 엣지 구축의 실현 가능성을 높이고 있습니다. 또한, 각국 정부 및 규제 기관은 프라이버시, 보안, GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 HIPAA와 같은 법률 준수를 보장하기 위해 데이터 처리의 국소화를 추진하고 있으며, AI 가속기가 탑재된 엣지 중심 아키텍처로의 전환을 더욱 강화하고 있습니다.

엣지 인공지능(AI) 가속기 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

엣지 인공지능(AI) 가속기 시장의 성장은 기술 혁신, 업계 요구의 변화, 광범위한 디지털 혁신 과제에 뿌리를 둔 요인들이 결합하여 이루어지고 있습니다. 커넥티드 디바이스와 IoT 엔드포인트의 급격한 증가로 인해 엣지 가속기가 실시간 연산과 자율성을 실현하는 역할을 하는 현지화된 AI 프로세싱에 대한 대규모 수요가 발생하고 있습니다. 칩 아키텍처의 진화는 고효율의 도메인 특화 프로세서 통합을 통해 엣지 AI 하드웨어를 다양한 폼팩터와 이용 사례에 보다 쉽게 활용하고 적응할 수 있도록 하고 있습니다. 자동차의 자율주행 내비게이션, 산업 자동화의 실시간 분석, 헬스케어의 비접촉식 모니터링에 이르기까지 산업별 요구사항이 각 분야의 보급에 박차를 가하고 있습니다. 또한, 데이터 프라이버시에 대한 우려 증가, 대역폭 제한, 클라우드 인프라 비용 상승으로 인해 기업들은 AI 추론을 클라우드에서 엣지로 전환해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 강력한 개발 도구, 사전 훈련된 모델, AI 최적화 소프트웨어 등의 지원 에코시스템은 제품 개발 및 배포 주기를 가속화합니다. 하이테크 대기업과 반도체 제조업체의 전략적 투자, 정부 지원 디지털 인프라 계획도 혁신과 상용화를 촉진하고 있습니다. 마지막으로, 5G, AI, IoT의 융합은 엣지 컴퓨팅이 유익할 뿐만 아니라 필수적인 환경을 조성하고 있습니다. 이러한 요소들이 결합되어 엣지 AI 가속기를 위한 역동적이고 고성장하는 환경을 형성하고 있으며, 지능형 분산 컴퓨팅의 다음 물결의 핵심에 자리 잡고 있습니다.

부문

프로세서(중앙 처리 장치, 그래픽 처리 장치, 애플리케이션별 집적 회로, 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이); 디바이스(스마트폰, IoT 디바이스, 로봇, 카메라); 최종 용도(헬스케어 최종 용도, 자동차 최종 용도, 리테일 최종 용도, 제조 최종 용도, 보안 및 감시 최종 용도, 기타 최종 용도)

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 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 Edge Artificial Intelligence Accelerators Market to Reach US$45.6 Billion by 2030

The global market for Edge Artificial Intelligence Accelerators estimated at US$8.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$45.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.6% over the analysis period 2024-2030. Central Processing Unit, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.0% CAGR and reach US$19.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Graphics Processing Unit segment is estimated at 34.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.2 Billion While China is Forecast to Grow at 30.8% CAGR

The Edge Artificial Intelligence Accelerators market in the U.S. is estimated at US$2.2 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 30.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.9% and 28.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.5% CAGR.

Global Edge Artificial Intelligence Accelerators Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are Edge AI Accelerators Becoming Essential in a Decentralized Computing World?

As the demand for real-time data processing grows exponentially across industries, Edge Artificial Intelligence (AI) accelerators have emerged as a pivotal technology for enabling low-latency, high-efficiency computing at the edge of networks. These accelerators are specialized hardware components-often in the form of chips or modules-designed to handle AI workloads directly on edge devices such as smartphones, surveillance cameras, autonomous vehicles, drones, industrial sensors, and wearables. Unlike cloud-based models that require data to be transmitted to centralized servers for processing, edge AI accelerators process information locally, reducing latency, minimizing bandwidth use, and enhancing privacy. In today’s world where speed, autonomy, and security are paramount, this architecture is proving to be a game-changer. Applications ranging from real-time object detection and voice recognition to predictive maintenance and robotics rely on these accelerators to enable instant, on-device decision-making. The explosion of Internet of Things (IoT) deployments, smart infrastructure, and AI-enabled consumer electronics is fueling the need for compact yet powerful hardware that can efficiently run machine learning (ML) models without constant connectivity. Edge AI accelerators are thus facilitating the broader shift from centralized to decentralized AI systems, laying the foundation for responsive, intelligent edge ecosystems in sectors including healthcare, automotive, agriculture, manufacturing, and defense.

How Are Innovations in Chip Architecture and Software Integration Advancing Edge AI Capabilities?

Rapid innovation in semiconductor design, fabrication, and software optimization is significantly enhancing the functionality and adoption of edge AI accelerators. The introduction of domain-specific architectures (DSAs), such as Tensor Processing Units (TPUs), Neural Processing Units (NPUs), and Vision Processing Units (VPUs), has enabled hardware acceleration tailored to specific AI tasks like image classification, natural language processing, and anomaly detection. These chips are being optimized for parallel processing, reduced power consumption, and thermal efficiency-making them suitable for compact, battery-powered edge devices. Additionally, the growing use of 7nm and 5nm process nodes allows for higher transistor densities and performance gains without increasing device size. On the software side, AI model compression techniques like pruning, quantization, and knowledge distillation are enabling even complex neural networks to be deployed on resource-constrained devices. Frameworks such as TensorFlow Lite, ONNX Runtime, and NVIDIA Jetson SDK are supporting seamless integration between hardware and software stacks. Toolchains now allow developers to optimize models specifically for target hardware, improving inference speeds and reducing memory footprints. Moreover, the increasing support for secure enclaves and on-chip encryption features enhances data protection-critical for applications in finance, healthcare, and defense. These advancements are collectively lowering the entry barriers for AI adoption at the edge and encouraging a new wave of intelligent, autonomous systems that operate without dependency on cloud infrastructure.

What Market Dynamics Are Driving Broader Commercial and Industrial Adoption?

The edge AI accelerator market is being shaped by rapidly evolving commercial and industrial requirements that demand faster, more reliable, and decentralized computing. In industries like manufacturing, real-time quality inspection and predictive maintenance require sub-millisecond AI inference at the machine level. In retail, edge AI is being used for automated checkout, behavior analysis, and inventory management. Meanwhile, in smart cities, edge-enabled cameras and traffic systems rely on accelerators to analyze video feeds and regulate urban flows without relying on remote data centers. The automotive industry is one of the most influential adopters, with advanced driver-assistance systems (ADAS) and autonomous driving platforms requiring vast AI workloads to be computed in-vehicle to ensure safety and responsiveness. Similarly, the healthcare sector is leveraging edge AI accelerators for on-device diagnostics, wearable health monitors, and imaging systems that offer near-instant analysis in critical care environments. As these applications become more ubiquitous, businesses are recognizing the need for scalable and energy-efficient edge solutions that offer real-time AI capabilities. In parallel, the proliferation of 5G networks is enhancing the feasibility of edge deployment by supporting ultra-fast data transmission, reduced latency, and device densification. Governments and regulatory bodies are also pushing for localized data processing to ensure privacy, security, and compliance with laws like GDPR and HIPAA-further reinforcing the shift to edge-centric architectures powered by AI accelerators.

What Factors Are Driving the Growth of the Edge Artificial Intelligence Accelerators Market?

The growth in the Edge Artificial Intelligence Accelerators market is driven by a confluence of factors rooted in technological innovation, shifting industry needs, and broader digital transformation agendas. The exponential increase in connected devices and IoT endpoints has created massive demand for localized AI processing, where edge accelerators serve as enablers of real-time computation and autonomy. The evolution of chip architecture-through the integration of high-efficiency, domain-specific processors-is making edge AI hardware more accessible and adaptable across a wide range of form factors and use cases. Industry-specific demands, from autonomous navigation in vehicles to real-time analytics in industrial automation and contactless monitoring in healthcare, are fueling widespread adoption across sectors. Additionally, growing concerns over data privacy, bandwidth limitations, and the rising cost of cloud infrastructure are compelling enterprises to shift AI inference from the cloud to the edge. Supportive ecosystems-including robust development tools, pre-trained models, and AI optimization software-are accelerating product development and deployment cycles. Strategic investments from tech giants and semiconductor manufacturers, alongside government-backed digital infrastructure initiatives, are also catalyzing innovation and commercialization. Finally, the convergence of 5G, AI, and IoT is creating an environment where edge computing is not just beneficial, but essential. Together, these drivers are shaping a dynamic and high-growth landscape for edge AI accelerators, positioning them at the core of the next wave of intelligent, distributed computing.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Processor (Central Processing Unit, Graphics Processing Unit, Application-Specific Integrated Circuits, Field-Programmable Gate Array); Device (Smartphones, IoT Devices, Robots, Cameras); End-Use (Healthcare End-Use, Automotive End-Use, Retail End-Use, Manufacturing End-Use, Security & Surveillance End-Use, Other End-Uses)

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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