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세계의 O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러 시장
O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers
상품코드 : 1794567
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 188 Pages
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한글목차

O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러 세계 시장은 2030년까지 870억 달러에 달할 전망

2024년에 74억 달러로 추정되는 O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 50.7%로 성장하여 2030년에는 870억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 A1 Mediator 구성요소는 CAGR 43.9%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 172억 달러에 달할 전망입니다. RIC Alarm System 구성요소 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 55.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 19억 달러로 추정, 중국은 CAGR 48.4%로 성장 예측

미국의 O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러 시장은 2024년에 19억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 128억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 48.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 45.2%와 44.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 35.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

근실시간 RIC가 O-RAN 생태계의 RAN 아키텍처를 어떻게 변화시킬 것인가?

O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러(근실시간 RIC)는 개방형 무선 액세스 네트워크에서 매우 중요한 구성요소입니다. RIC는 1초 이하의 지연시간으로 RAN 기능을 관리 및 최적화하고, 간섭 완화, 트래픽 스티어링, 부하 분산 등 네트워크 동작을 동적으로 제어합니다. 이 컨트롤러는 비실시간 RIC(서비스 관리 및 오케스트레이션 계층)와 분산 유닛 또는 기지국 사이에 위치하며, 정책을 적응형 액션으로 변환합니다.

Near-RT RIC를 통해 사업자는 주요 RAN 파라미터를 제어하기 위해 벤더 중립적인 애플리케이션(xApps)을 도입할 수 있어 벤더 종속 없이 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, AI 기반 제어 알고리즘 및 의사결정 엔진의 서드파티 개발을 가능하게함으로써 서비스 혁신을 지원합니다. 이 아키텍처는 폐쇄적이고 수직적으로 통합된 네트워크 장비에 대한 의존도를 없애는 것을 목표로 하는 광범위한 O-RAN 이니셔티브의 유연성과 비용 효율성이라는 목표를 지원합니다.

Near-RT RIC의 경쟁력을 정의하는 기술력은 무엇인가?

Near-RT RIC의 핵심 역량은 RAN에서 스트리밍 데이터를 처리하고, 촉박한 시간 내에 의사결정을 내릴 수 있는 능력에 있습니다. 이러한 결정에는 전송 전력 조정, 무선 리소스 재할당, 실시간 트래픽 패턴에 따른 핸드오버 트리거링 등이 포함됩니다. 고급 구현에서는 AI와 머신러닝 모델이 통합되어 관찰 데이터를 기반으로 네트워크의 동작을 지속적으로 학습하고 개선합니다.

주요 인에이블러로는 E2와 같은 표준화된 인터페이스를 통해 니어 RT RIC가 다양한 벤더의 무선 장치 및 분산 장치와 상호 작용할 수 있도록 하는 것이 있습니다. 컨테이너화 및 클라우드 네이티브 아키텍처는 프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드 클라우드에 걸친 확장성과 배포 유연성을 지원합니다. 보안 프레임워크도 여러 분산된 벤더와 애플리케이션에 걸쳐 데이터 흐름과 제어의 무결성을 보호하기 위해 진화하고 있습니다.

도입이 진행되고 있는 곳은 어디이며, 어떤 사용사례가 도입을 주도하고 있는가?

Near-RT RIC의 도입은 특히 벤더의 다양성과 5G 네트워크의 민첩성을 우선시하는 지역에서 상용 및 예비 상용 O-RAN 네트워크에서 추진력을 얻고 있습니다. 미국, 일본, 유럽의 일부 통신사들은 밀집된 도시 환경과 기업 사설 네트워크에서 Near RT RIC를 테스트하고 있습니다. 에너지 효율적인 무선 스케줄링, 모빌리티의 견고성 최적화, 이상 감지 등의 사용 사례는 초기 xApp 개발을 촉진하고 있습니다.

제조, 국방, 공공사업 등 프라이빗 5G 네트워크에서는 결정론적 서비스 품질과 자율 제어를 지원하기 위해 니어 RT RIC를 채택하고 있습니다. 통신사업자들이 총소유비용을 절감하고 스펙트럼 효율성을 개선하고자 하는 가운데, Near RT RIC는 지속적인 네트워크 최적화를 위한 프로그래머블 인터페이스를 제공합니다. 오픈 소스 커뮤니티, 학술 연구 그룹, RAN 벤더 간의 협업으로 기능 테스트와 상호운용성 검증이 가속화되고 있습니다.

O-RAN 근실시간 RAN 지능형 컨트롤러 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 이루어집니다.

O-RAN 근실시간 RIC 시장의 성장은 모바일 인프라의 디애그리게이션 트렌드, 프로그래머블 및 AI 기반 RAN 최적화에 대한 수요 증가, 개방적이고 유연한 네트워크 아키텍처에 대한 통신사업자의 투자 증가 등의 요인에 의해 이루어질 것으로 예상됩니다. 특정 RAN 사용 사례에 맞춘 xApps의 채택은 모듈형 혁신과 벤더 중립성을 뒷받침합니다.

E2, RIC-to-xApp API 등의 인터페이스 표준화를 통해 생태계에 대한 폭넓은 참여와 배포 주기를 단축할 수 있습니다. 5G 네트워크가 확장됨에 따라 고밀도 및 이종 무선 환경을 관리해야 할 필요성이 증가함에 따라 지능형 제어의 역할이 강화되고 있습니다. 클라우드 네이티브 오케스트레이션 플랫폼 및 AI 모델 호스팅 기능과의 통합을 통해 오픈 RAN 구축에서 니어 RT RIC의 유용성과 가치 제안이 더욱 강화되고 있습니다.

부문

구성요소(A1 Mediator 구성요소, RIC Alarm System 구성요소, RIC Message Router 구성요소, Routing Manager 구성요소, XAPP Framework for CXX 구성요소, XAPP Framework for Go 구성요소, XAPP Framework for Python 구성요소, 기타 구성요소), 전개(집중형 전개, 분산형 전개)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장과 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM 및 업계 고유의 SLM을 조회하는 일반적인 규범을 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers Market to Reach US$87.0 Billion by 2030

The global market for O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers estimated at US$7.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$87.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 50.7% over the analysis period 2024-2030. A1 Mediator Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 43.9% CAGR and reach US$17.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the RIC Alarm System Component segment is estimated at 55.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.9 Billion While China is Forecast to Grow at 48.4% CAGR

The O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers market in the U.S. is estimated at US$1.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$12.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 48.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 45.2% and 44.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 35.4% CAGR.

Global O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Near-Real-Time RICs Transforming RAN Architecture in O-RAN Ecosystems?

O-RAN near-real-time RAN intelligent controllers (near-RT RICs) are pivotal components within open and disaggregated radio access networks. They manage and optimize RAN functions with latencies of under one second, enabling dynamic control over network behaviors such as interference mitigation, traffic steering, and load balancing. These controllers sit between the non-real-time RIC (in the service management and orchestration layer) and the distributed units or base stations, translating policy into adaptive action.

Near-RT RICs enable operators to deploy vendor-neutral applications (xApps) for controlling key RAN parameters, improving efficiency without vendor lock-in. They support service innovation by allowing third-party development of AI-driven control algorithms and decision engines. This architecture underpins the flexibility and cost-efficiency goals of the broader O-RAN initiative, which aims to break the dependence on closed, vertically integrated network equipment.

What Technological Capabilities Define the Competitive Edge of Near-RT RICs?

The core capability of near-RT RICs lies in their ability to process streaming data from the RAN and make decisions within tight timeframes. These decisions include adjusting transmission power, reallocating radio resources, or triggering handovers based on real-time traffic patterns. Advanced implementations integrate AI and machine learning models that continuously learn and refine network behavior based on observed data.

Key enablers include standardized interfaces such as E2, which allow the near-RT RIC to interact with radio units and distributed units from various vendors. Containerization and cloud-native architectures support scalability and deployment flexibility across private, public, and hybrid clouds. Security frameworks are also evolving to protect data flow and control integrity across multiple disaggregated vendors and applications.

Where Is Deployment Growing and Which Use Cases Are Leading Adoption?

Near-RT RIC deployment is gaining momentum in commercial and pre-commercial O-RAN networks, particularly in regions prioritizing vendor diversity and 5G network agility. Operators in the United States, Japan, and parts of Europe are testing near-RT RICs in dense urban environments and enterprise private networks. Use cases such as energy-efficient radio scheduling, mobility robustness optimization, and anomaly detection are driving initial xApp development.

Private 5G networks in manufacturing, defense, and utilities are adopting near-RT RICs to support deterministic service quality and autonomous control. As telcos seek to reduce total cost of ownership and increase spectral efficiency, near-RT RICs provide a programmable interface for ongoing network optimization. Collaborations between open-source communities, academic research groups, and RAN vendors are accelerating functional testing and interoperability validation.

Growth in the O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers market is driven by several factors…

Growth in the O-RAN near-real-time RIC market is driven by factors such as disaggregation trends in mobile infrastructure, rising demand for programmable and AI-driven RAN optimization, and increasing operator investment in open, flexible network architectures. The adoption of xApps tailored to specific RAN use cases is supporting modular innovation and vendor neutrality.

Standardization of interfaces such as E2 and RIC-to-xApp APIs is enabling broader ecosystem participation and faster deployment cycles. As 5G networks expand, the need to manage dense, heterogeneous radio environments is intensifying the role of intelligent control. Integration with cloud-native orchestration platforms and AI model hosting capabilities is further enhancing the utility and value proposition of near-RT RICs in open RAN deployments.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (A1 Mediator Component, RIC Alarm System Component, RIC Message Router Component, Routing Manager Component, XAPP Framework for CXX Component, XAPP Framework for Go Component, XAPP Framework for Python Component, Other Components); Deployment (Centralized Deployment, Distributed Deployment)

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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Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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