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엣지 AI 액셀러레이터 시장 : 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 - 프로세서별, 디바이스별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)
Edge AI Accelerator Market Size, Share & Trends Analysis Report By Processor (CPU, GPU, ASIC, FPGA), By Device (Smartphones, IoT Devices), By End-use (Healthcare, Automotive), By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1701622
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2025년 03월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

엣지 AI 액셀러레이터 시장 규모 및 동향 :

세계의 엣지 AI 액셀러레이터 시장 규모는 2024년에 77억 1,000만 달러로 평가되었고, 2025-2030년 CAGR 30.8%를 나타낼 것으로 예측되고 있습니다. 엣지 AI 액셀러레이터 업계는 실시간 데이터 처리 수요 증가로 큰 성장을 이루고 있습니다. 인터넷에 접속하는 디바이스가 증가함에 따라 다양한 업계에서 즉각적인 분석의 필요성이 중요해지고 있습니다. 기존의 클라우드 컴퓨팅 방식은 대기시간, 대역폭 제한, 데이터 프라이버시 우려와 같은 과제에 직면해 있으며, 기업은 현지화된 솔루션을 요구하게 되어 있습니다.

예를 들어, Envidia Corporation이 개발한 NVIDIA Jetson은 로봇 공학, 자동화 및 산업에서 실시간 처리를 위한 AI 엣지 컴퓨팅 플랫폼입니다. 자율 주행차, 로봇 공학, 산업 자동화에서 널리 이용되고 있습니다. 젯슨의 엣지 AI 가속기는 AI 모델을 장치에서 직접 실행하여 실시간 데이터 처리를 가능하게 하고 클라우드 컴퓨팅의 필요성을 감소시킵니다. 이 기능을 통해 자율주행차에서 스마트 공장까지 폭넓은 용도의 운영 효율과 응답성이 향상됩니다. 게다가 AI 알고리즘과 하드웨어 기술의 진보로 이러한 액셀러레이터의 성능과 가격이 계속 향상되고 있습니다. 그 결과 경쟁에서 이기기 위해 엣지 AI 솔루션을 이용하는 기업이 늘고 있습니다.

AI 액셀러레이터는 컴팩트한 디바이스에 통합되어 엣지에서 실시간 처리를 가능하게 하고 있습니다. 이를 통해 외부 GPU나 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 낮아져 보다 빠르고 효율적인 운영이 가능해집니다. 데이터를 로컬로 처리함으로써 디바이스는 레이턴시가 저하되고 보안이 향상되며 대역폭 사용량이 절감됩니다. 이러한 이점으로 엣지 AI는 IoT, 로봇 공학, 산업 오토메이션 등 다양한 업계의 용도에서 더욱 실용적인 것이 되고 있습니다. 도입이 진행되면서 기업들은 엣지 AI를 활용해 의사결정을 강화하고 자원 이용을 최적화해 자율형 시스템을 구현하고 있습니다.

지능형 저전력 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 하드웨어와 소프트웨어의 추가 발전을 촉진하고 있습니다. 예를 들어 2024년 9월 컴퓨팅 교육을 추진하는 영국 비영리단체 라즈베리파이재단과 소니는 소니의 IMX500 이미지센서와 실시간 화상처리용 온보드 AI 액셀러레이터를 탑재한 70달러짜리 AI 탑재 카메라 모듈을 발표했습니다. 이를 통해 신경망 모델을 장치상에서 직접 실행할 수 있게 돼 외부 GPU가 필요 없이 물체 검출이나 자세 추정 등 엣지 AI 애플리케이션을 간소화할 수 있습니다.

사물인터넷(IoT)의 성장은 엣지 AI 액셀러레이터 시장의 확대에 크게 기여하고 있습니다. IoT 디바이스의 보급으로 대량의 데이터가 생성되며, 효과적인 인사이트 및 액션을 위해 즉각적인 처리가 필요합니다. 엣지 AI 액셀러레이터는 이러한 장치가 로컬에서 복잡한 계산을 수행할 수 있게 하여 클라우드 인프라에 대한 의존도를 줄입니다. 이 시프트는 데이터를 보다 안전하고 효율적으로 관리하고 인터넷을 통해 기밀 정보를 전송하는 것과 관련된 프라이버시 우려에 대처하는 데 도움이 됩니다. 산업계가 디지털 전환을 도입하는 가운데 IoT 디바이스에 AI 기능을 통합하는 것은 스마트한 운영을 실현하는 데 필수적입니다. IoT와 엣지 AI 액셀러레이터를 조합하는 것으로, 자동화, 예지 보전, 유저 체험의 향상이라고 하는 새로운 가능성이 퍼집니다. 그 결과 기업들은 IoT 생태계의 가능성을 충분히 활용하기 위해 엣지 AI 기술에 투자하고 있습니다.

에너지 효율성에 대한 주목의 고조는 다양한 산업에서 엣지 AI 액셀러레이터를 채택하는 것을 촉진합니다. 이러한 액셀러레이터는 기존 클라우드 기반 처리보다 전력 소비가 적기 때문에 리소스가 제한된 환경에 최적입니다. 구글의 코랄 엣지 TPU는 최소한의 에너지 소비로 실시간 AI 처리를 지원해 IoT, 스마트 카메라, 산업 오토메이션 등의 용도에 혜택을 가져다 줍니다. 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존을 줄임으로써 에너지 소비를 줄이고 로컬에서 정보를 처리함으로써 데이터 프라이버시를 강화할 수 있습니다. 산업계는 환경 규제와 기업의 지속 가능성 목표에 따른 지속 가능한 기술을 채택하도록 높아지는 압력에 직면해 있습니다. 기업들이 에너지 효율을 중시하는 가운데 엣지 AI 액셀러레이터 수요는 확대되고 AI 채용이 촉진될 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법 및 범위

제2장 주요 요약

제3장 엣지 AI 액셀러레이터 시장의 변수, 동향 및 범위

제4장 엣지 AI 액셀러레이터 시장 : 프로세서별 추정 및 예측

제5장 엣지 AI 액셀러레이터 시장 : 디바이스별 추정 및 예측

제6장 엣지 AI 액셀러레이터 시장 : 최종 용도별 추정 및 예측

제7장 엣지 AI 액셀러레이터 시장 : 지역별 추정 및 동향 분석

제8장 경쟁 구도

AJY
영문 목차

영문목차

Edge AI Accelerator Market Size & Trends:

The global edge AI accelerator market size was estimated at USD 7.71 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 30.8% from 2025 to 2030. The edge AI accelerator industry is experiencing significant growth due to the increasing demand for real-time data processing. As more devices connect to the internet, the need for instant analysis becomes critical across various industries. Traditional cloud computing methods face challenges like latency, bandwidth limitations, and data privacy concerns, pushing organizations to seek localized solutions.

For instance, NVIDIA Jetson, developed by NVIDIA Corporation, is an AI edge computing platform for real-time processing in robotics, automation, and industry. It is widely used in autonomous vehicles, robotics, and industrial automation. Jetson's edge AI accelerators enable real-time data processing by running AI models directly on devices, reducing the need for cloud computing. This capability enhances operational efficiency and responsiveness in applications ranging from autonomous vehicles to smart factories. Furthermore, advancements in AI algorithms and hardware technologies continue to improve the performance and affordability of these accelerators. As a result, more companies are using edge AI solutions to stay ahead of the competition.

AI accelerators are being integrated into compact devices, enabling real-time processing at the edge. This reduces dependence on external GPUs and cloud computing, allowing for faster and more efficient operations. By processing data locally, devices experience lower latency, improved security, and reduced bandwidth usage. These benefits make edge AI more practical for applications across various industries, including IoT, robotics, and industrial automation. As adoption increases, businesses are leveraging edge AI to enhance decision-making, optimize resource utilization, and enable autonomous systems.

The growing demand for intelligent, low-power computing solutions is driving further advancements in AI hardware and software. For instance, in September 2024, Raspberry Pi Foundation, a U.K. nonprofit promoting computing education, and Sony launched a $70 AI-powered camera module featuring the Sony IMX500 image sensor and an onboard AI accelerator for real-time image processing. It enables neural network models to run directly on the device, simplifying edge AI applications such as object detection and pose estimation without requiring external GPUs.

The growth of the Internet of Things (IoT) significantly contributes to the expansion of the edge AI accelerator market. The proliferation of IoT devices generates massive amounts of data that require immediate processing for effective insights and actions. Edge AI accelerators enable these devices to perform complex computations locally, reducing reliance on cloud infrastructure. This shift helps manage data more securely and efficiently, addressing privacy concerns associated with transmitting sensitive information over the internet. As industries embrace digital transformation, integrating AI capabilities into IoT devices becomes essential for achieving smart operations. The combination of IoT and edge AI accelerators opens up new opportunities for automation, predictive maintenance, and enhanced user experiences. Consequently, businesses are investing in edge AI technologies to capitalize on the potential of their IoT ecosystems fully.

The increasing focus on energy efficiency is driving the adoption of edge AI accelerators across various industries. These accelerators consume less power than traditional cloud-based processing, making them ideal for resource-constrained environments. Google's Coral Edge TPU supports real-time AI processing with minimal energy use, benefiting applications such as IoT, smart cameras, and industrial automation. Reducing reliance on cloud computing helps lower energy consumption and enhances data privacy by processing information locally. Industries face mounting pressure to adopt sustainable technologies that align with environmental regulations and corporate sustainability goals. As organizations focus on energy efficiency, demand for edge AI accelerators is expected to grow, driving AI adoption.

Global Edge AI Accelerator Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global edge AI accelerator market report based on processor, device, end use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Edge AI Accelerators Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. Edge AI Accelerators Market: Processor Estimates & Forecasts

Chapter 5. Edge AI Accelerators Market: Device Estimates & Forecasts

Chapter 6. Edge AI Accelerators Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 7. Edge AI Accelerators Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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