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임베디드 AI 소프트웨어 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 전개별, 기술별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
Embedded AI Software Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment, By Technology, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1842044
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 09월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

임베디드 AI 소프트웨어 시장 요약

전 세계 임베디드 AI 소프트웨어 시장 규모는 2024년 41억 8,000만 달러로 평가되며 2033년에는 148억 1,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2033년까지 14.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 산업은 지능형 엣지 디바이스에 대한 수요 증가, IoT 생태계의 발전, 자동차, 가전, 산업 자동화 분야에서의 채택 확대가 원동력이 되고 있습니다.

또한, 지연 시간 감소, 실시간 분석 개선, 칩셋에 AI를 통합하여 보다 스마트한 의사결정, 효율성 향상, 다양한 애플리케이션에서 개인화된 사용자 경험을 가능하게 하는 것이 성장의 원동력이 되고 있습니다. 이 산업은 지능형 엣지 컴퓨팅과 실시간 데이터 처리에 대한 수요 증가에 힘입어 성장하고 있습니다. 산업이 클라우드 기반에서 엣지 기반 아키텍처로 전환하는 가운데, 임베디드 AI 소프트웨어는 더 빠른 의사결정, 대기 시간 단축, 업무 효율성 향상을 가능하게 합니다. 이는 특히 밀리초 단위의 지연이 안전과 성능에 영향을 미치는 자율주행차, 로봇 공학, 산업 자동화 등 다양한 애플리케이션에서 필수적입니다. 또한, 헬스케어, 스마트홈, 제조업 등의 분야에서 IoT 기기 도입이 확대됨에 따라 데이터를 로컬에서 분석하여 중앙 집중식 서버에 대한 의존도를 최소화하면서 반응성을 높이는 임베디드 AI에 대한 요구가 증가하고 있습니다.

프로세서, 마이크로컨트롤러, 칩셋 등 하드웨어 부품에 AI 알고리즘이 통합되고 있는 것도 큰 성장 동력이 되고 있습니다. 반도체 제조사들은 AI 기능을 칩에 직접 내장하고, 경량화된 머신러닝 모델을 지원함으로써 스마트폰, 웨어러블, 드론, 커넥티드 가전 등의 기기에 전력을 공급하고 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어의 융합은 혁신을 가속화하고 기능, 에너지 효율성, 비용 효율성을 향상시킵니다. 또한, 기술 기업의 AI 연구개발에 대한 투자 증가와 저전력 AI 모델의 발전과 함께 소비자와 기업 생태계 모두에서 임베디드 AI 소프트웨어의 채택이 확대되고 있습니다.

산업별 애플리케이션의 확대도 시장 성장을 견인하고 있습니다. 자동차에서는 임베디드 AI 소프트웨어가 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 예지보전, 자율주행 내비게이션을 지원합니다. 헬스케어 분야에서는 의료 영상, 진단, 개인화 모니터링 솔루션을 가능하게 하고, 산업 환경에서는 예측 분석, 공정 최적화, 결함 검출을 촉진합니다. 스마트 어시스턴트, AR/VR, 커넥티드 디바이스가 주류가 되고 가전제품도 보급에 기여하고 있습니다. 임베디드 AI 소프트웨어 시장은 정부의 이니셔티브 강화, 디지털 전환 노력, 5G 인프라 확대에 힘입어 조직이 효율성, 개인화, 자동화를 우선순위에 두고 있는 가운데, 임베디드 AI 소프트웨어 시장은 강력한 모멘텀을 보이고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 임베디드 AI 소프트웨어 시장 변수, 동향, 범위

제4장 임베디드 AI 소프트웨어 시장 : 전개 추정·동향 분석

제5장 임베디드 AI 소프트웨어 시장 : 기술 추정·동향 분석

제6장 임베디드 AI 소프트웨어 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

제7장 임베디드 AI 소프트웨어 시장 : 지역 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KSM
영문 목차

영문목차

Embedded AI Software Market Summary

The global embedded AI software market size was valued at USD 4.18 billion in 2024 and is projected to reach USD 14.81 billion by 2033, growing at a CAGR of 14.9% from 2025 to 2033. The industry is driven by rising demand for intelligent edge devices, advancements in IoT ecosystems, and increasing adoption across automotive, consumer electronics, and industrial automation.

Growth is further fueled by reduced latency needs, improved real-time analytics, and integration of AI in chipsets, enabling smarter decision-making, enhanced efficiency, and personalized user experiences across diverse applications. The industry is driven by the rising demand for intelligent edge computing and real-time data processing. As industries shift from cloud-based to edge-based architectures, embedded AI software enables faster decision-making, reduced latency, and greater operational efficiency. This is particularly essential in various applications such as autonomous vehicles, robotics, and industrial automation, where milliseconds of delay can impact safety and performance. Moreover, the growing adoption of IoT devices in sectors such as healthcare, smart homes, and manufacturing is fueling the need for embedded AI to analyze data locally, thereby enhancing responsiveness while minimizing dependency on centralized servers.

The increasing integration of AI algorithms within hardware components such as processors, microcontrollers, and chipsets is another major growth driver. Semiconductor manufacturers are embedding AI capabilities directly into chips to support lightweight machine learning models, which power devices such as smartphones, wearables, drones, and connected appliances. This convergence of hardware and software accelerates innovation, delivering enhanced functionality, energy efficiency, and cost-effectiveness. Additionally, rising investment in AI research and development by technology companies, coupled with advancements in low-power AI models, is broadening the adoption of embedded AI software across both consumer and enterprise ecosystems.

Growing industry specific applications are also propelling market growth. In automotive, embedded AI software supports advanced driver-assistance systems (ADAS), predictive maintenance, and autonomous navigation. In healthcare, it enables medical imaging, diagnostics, and personalized monitoring solutions, while in industrial settings, it drives predictive analytics, process optimization, and defect detection. Consumer electronics further contribute to adoption, with smart assistants, AR/VR, and connected devices becoming mainstream. As organizations prioritize efficiency, personalization, and automation, the embedded AI software market is witnessing strong momentum, supported by rising government initiatives, digital transformation efforts, and expanding 5G infrastructure, which collectively create a favorable environment for accelerated deployment.

Global Embedded AI Software Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global embedded AI software market report based on deployment, technology, end-use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Embedded AI Software Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Embedded AI Software Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Embedded AI Software Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Embedded AI Software Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Embedded AI Software Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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