엣지 AI 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 최종사용자 산업별, 지역별, 부문 예측(2026-2033년)
Edge AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software, Services), By End Use Industry (Consumer Electronics, Smart Cities, Manufacturing, IT & Telecom, Retail, Healthcare), By Region, And Segment Forecasts, 2026 - 2033
상품코드:1941832
리서치사:Grand View Research
발행일:2026년 01월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
엣지 AI 시장 요약
세계의 엣지 AI 시장은 2025년에 249억 1,000만 달러에서 2033년까지 1,186억 9,000만 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다.
또한 2026-2033년 연평균 복합 성장률(CAGR) 21.7%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 시장은 IoT 및 커넥티드 디바이스의 급속한 확산, 실시간 및 저지연 데이터 처리에 대한 수요 증가, 산업 전반에 걸친 AI 기반 자동화의 확산, 네트워크 엣지에서의 데이터 프라이버시 및 로컬 인텔리전스에 대한 관심 증가 등을 주요 요인으로 꼽을 수 있습니다. 성장하고 있습니다.
네트워크 엣지에서의 실시간 데이터 처리 및 저장을 지원하는 분산 컴퓨팅 리소스에 대한 수요 증가가 시장 성장의 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다.
기업들은 저지연 연결을 실현하고 디지털 운영 전반의 업무 효율성을 향상시키기 위해 엣지 클라우드 인프라 도입을 가속화하고 있습니다. 스마트시티와 IoT 생태계의 급속한 확장은 디바이스가 생성하는 대량의 데이터를 관리하기 위해 확장 가능하고 장애에 강한 엣지 클라우드 솔루션의 필요성을 더욱 가속화시키고 있습니다.
데이터 소스에 가까운 곳에서 처리함으로써 조직은 응답 시간을 단축하고 대역폭과 중앙 집중식 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 전환을 통해 엣지 클라우드 인프라는 여러 용도의 성능 향상, 확장성 강화, 사용자 경험 개선을 위한 중요한 기반이 되고 있습니다.
기업의 AI 기술 도입이 확대됨에 따라 효과적인 디지털 전환을 위한 컨설팅, 교육, 지원 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 조직은 AI 도입 전략 수립, 복잡성 관리, 업무 목표에 부합하는 모범 사례 채택을 위해 전문가의 지도를 필요로 합니다. 동시에 기업이 AI 기반 솔루션을 최대한 활용하기 위해 직원들의 기술 향상에 투자하는 가운데, 교육 및 지속적인 지원 서비스의 중요성이 커지고 있습니다. 제조, 의료, 자동화 등의 산업에서 AI 도입이 확대됨에 따라 지속적인 최적화 및 라이프사이클 지원의 필요성은 더욱 커질 것으로 예측됩니다. 산업별 맞춤형 서비스를 제공함으로써 공급자는 엣지 AI의 성공적인 도입과 장기적인 가치 창출을 보장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 엣지 AI 시장 변수, 동향 및 범위
제4장 엣지 AI 칩 시장 : 추정 및 동향 분석
제5장 엣지 AI 시장 : 컴포넌트별 추정 및 동향 분석
제6장 엣지 AI 시장 : 최종 이용 산업별 추정 및 동향 분석
제7장 엣지 AI : 지역별 추정 및 동향 분석
제8장 경쟁 구도
LSH
영문 목차
영문목차
Edge AI Market Summary
The global edge AI market is anticipated to grow from USD 24.91 billion in 2025 and is projected to reach USD 118.69 billion by 2033, growing at a CAGR of 21.7% from 2026 to 2033. The market is experiencing significant growth driven by the rapid expansion of IoT and connected devices, increasing demand for real-time and low-latency data processing, growing adoption of AI-enabled automation across industries, and rising focus on data privacy and localized intelligence at the network edge.
The rising demand for distributed computing resources that support real-time data processing and storage at the network edge is a key driver of market growth.
Enterprises are increasingly adopting edge cloud infrastructure to enable low-latency connectivity and improve operational efficiency across digital operations. The rapid expansion of smart cities and IoT ecosystems is further accelerating the need for scalable and resilient edge cloud solutions to manage large volumes of data generated by devices.
By processing data closer to the source, organizations can achieve faster response times while reducing bandwidth and centralized cloud costs. This shift positions edge cloud infrastructure as a critical enabler of enhanced performance, scalability, and improved user experiences across multiple applications.
The growing adoption of AI technologies across enterprises is driving increased demand for consulting, training, and support services to enable effective digital transformation. Organizations are seeking expert guidance to define AI implementation strategies, manage complexity, and adopt best practices that align with their operational objectives. At the same time, training and continuous support services are becoming critical as companies invest in upskilling their workforce to leverage AI-driven solutions fully. As AI adoption expands across industries such as manufacturing, healthcare, and automation, the need for ongoing optimization and lifecycle support is expected to rise. By delivering industry-specific, tailored service offerings, providers play a crucial role in ensuring the successful deployment of edge AI and long-term value creation.
Global Edge AI Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth on global, regional, and country levels and provides an analysis of the industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global edge artificial intelligence market report based on the component, end-use industry, and region:
Component Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Hardware
Software
Edge Cloud Infrastructure
Services
End-Use Industry Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Consumer Electronics
Smart Cities
Manufacturing
Automotive
Government
Healthcare
IT & Telecom
Energy
Retail
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
North America
U.S.
Canada
Mexico
Europe
UK
Germany
France
Asia Pacific
China
Japan
India
South Korea
Australia
Latin America
Brazil
Middle East and Africa
Kingdom of Saudi Arabia (KSA)
UAE
South Africa
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Market Definition
1.3. Research Methodology
1.3.1. Information Procurement
1.3.2. Information or Data Analysis
1.3.3. Market Formulation & Data Visualization
1.3.4. Data Validation & Publishing
1.4. Research Scope and Assumptions
1.4.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Edge AI Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Introduction/Lineage Outlook
3.2. Market Value Chain Analysis
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market Driver Analysis
3.3.2. Market Restraint Analysis
3.3.3. Industry Challenge
3.3.4. Industry Opportunities
3.4. Edge AI Market Analysis Tools
3.4.1. Porter's Analysis
3.4.2. PESTEL Analysis
Chapter 4. Edge AI Chips Market: Estimates & Trend Analysis
4.1. Edge AI Chips, by Type of Processors
4.1.1. Central Processing Unit (CPU)
4.1.1.1. Central Processing Unit (CPU) Edge AI Chips Market Revenue Estimates and Forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
4.1.2. Graphics Processing Unit (GPU)
4.1.2.1. Graphics Processing Unit (GPU) Edge AI Chips Market Revenue Estimates and Forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
