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네트워크 분야 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 전개별, 기술별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
AI In Networks Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Deployment (Cloud, On-premises), By Technology, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드 : 1575136
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

네트워크 분야 AI 시장 규모 및 동향:

세계 네트워크 분야 AI 시장 규모는 2023년 86억 7,000만 달러로 2024년부터 2030년까지 연평균 32.5% 성장할 것으로 예측됩니다.

IoT 기기, 클라우드 컴퓨팅, 디지털 서비스에서 생성되는 데이터의 급격한 증가로 인해 고급 네트워크 관리 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있으며, AI 기술은 대역폭을 최적화하고, 지연을 줄이며, 증가하는 트래픽을 처리할 수 있도록 돕습니다. 증가하는 트래픽을 처리할 수 있도록 지원합니다. 또한, 기업들은 운영 비용을 절감하고 효율성을 높이기 위해 자동화를 추구하고 있으며, AI 기반 솔루션은 모니터링, 문제 해결 및 설정과 같은 일상적인 네트워크 관리 작업을 자동화하여 IT 팀이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 집중할 수 있습니다.

사이버 위협의 증가로 네트워크 보안은 비즈니스의 최우선 과제가 되고 있으며, AI는 실시간 위협 탐지, 이상 징후 식별, 보안 사고에 대한 자동화된 대응을 통해 사이버 보안을 강화하고 공격에 대한 네트워크의 내성을 강화할 수 있습니다. 기업들은 정보에 입각한 의사결정을 내리기 위해 네트워크 데이터로부터 실시간 인사이트를 얻고자 하며, AI 기술은 예측 분석을 통해 문제가 발생하기 전에 이를 예측하고 그에 따라 네트워크 성능을 최적화할 수 있습니다.

5G 네트워크의 채택과 엣지 컴퓨팅의 성장에는 고급 네트워크 관리 솔루션이 필요하며, AI는 이러한 기술의 복잡성을 관리하고 자율주행차, 스마트 시티와 같은 애플리케이션의 원활한 연결성과 낮은 지연을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 조직은 AI를 네트워크 관리에 활용하여 리소스 할당을 개선하고 다운타임을 줄임으로써 상당한 비용 절감을 달성할 수 있으며, AI는 비효율성을 식별하고 프로세스를 간소화하여 네트워크 리소스를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 돕습니다. 시장 성장은 네트워크 기능을 강화하고 디지털 전환의 진화하는 수요에 대응하기 위해 첨단 기술을 활용하려는 조직의 노력에 의해 촉진될 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 네트워크 분야 AI 시장 변수, 동향, 범위

제4장 네트워크 분야 AI 시장 : 구성요소 추정·동향 분석

제5장 네트워크 분야 AI 시장 : 전개 추정·동향 분석

제6장 네트워크 분야 AI 시장 : 기술 추정·동향 분석

제7장 네트워크 분야 AI 시장 : 용도 추정·동향 분석

제8장 네트워크 분야 AI 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

제9장 네트워크 분야 AI 시장 : 지역 추정·동향 분석

제10장 경쟁 상황

ksm
영문 목차

영문목차

AI In Networks Market Size & Trends:

The global AI in networks market size was estimated at USD 8.67 billion in 2023 and is expected to grow at a CAGR of 32.5% from 2024 to 2030. The exponential data growth generated by IoT devices, cloud computing, and digital services has created a pressing need for advanced network management solutions. AI technologies help optimize bandwidth, reduce latency, and enhance overall network performance to handle this growing traffic. In addition, organizations are increasingly seeking automation to reduce operational costs and improve efficiency. AI-driven solutions can automate routine network management tasks, such as monitoring, troubleshooting, and configuration, allowing IT teams to focus on more strategic initiatives.

The rise in cyber threats has made network security a top business priority. AI can enhance cybersecurity by providing real-time threat detection, anomaly identification, and automated responses to security incidents, making networks more resilient against attacks. Businesses seek real-time insights from their network data to make informed decisions. AI technologies enable predictive analytics, allowing organizations to anticipate issues before they arise and optimize network performance accordingly.

The introduction of 5G networks and the growth of edge computing require advanced network management solutions. AI plays a crucial role in managing the complexities of these technologies, ensuring seamless connectivity and low latency for applications like autonomous vehicles and smart cities. Furthermore, organizations can achieve significant cost savings by leveraging AI for network management through improved resource allocation and reduced downtime. AI helps identify inefficiencies and streamline processes, leading to better utilization of network resources. The market growth is fueled by organizations' efforts to leverage advanced technologies that enhance network capabilities and meet the evolving demands of digital transformation.

Global AI In Networks Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2017 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global AI in networks market report based on the component, deployment, technology, application, end-use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI in Networks Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. AI in Networks Market: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI in Networks Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI in Networks Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI in Networks Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. AI in Networks Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. AI in Networks Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 10. Competitive Landscape

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