AI in Networks Market by Offering (Router & Switches, AI Networking Platform, Management Software, Software Defined Networking), Function (Optimization, Cybersecurity, Predictive Maintenance), Technology (Gen AI, ML, NLP) - Global Forecast to 2029
상품코드:1537099
리서치사:MarketsandMarkets
발행일:2024년 08월
페이지 정보:영문 236 Pages
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한글목차
세계의 네트워크용 AI 시장 규모는 2024년에 109억 달러로 추정되고, 2029년까지 468억 달러에 이를 전망이며, 2024년부터 2029년까지 CAGR 33.8%로의 성장이 예측됩니다.
5G 기술 채택 증가는 네트워크용 AI 시장의 성장 촉진요인 중 하나입니다. IoT 디바이스, 비디오 감시, 스마트 시티 개념의 보급에 따라 5G 채용이 증가하고 있습니다. 이 기술은 스마트 시티 및 비디오 감시와 같은 광대역 용도에 사용됩니다. 따라서 5G 기술의 사용은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 고객 경험을 향상시키기 위해 네트워크 데이터를 관리하고 최적화하는 AI 수요로 이어지고 있습니다.
조사 범위
조사 대상년도
2020-2029년
기준년
2023년
예측 기간
2024-2029년
단위
10억 달러
부문
제품별, 기능별, 기술별, 지역별
대상 지역
아시아태평양, 북미, 유럽 및 기타 지역
'소프트웨어 제공이 예측 기간에 두 번째로 높은 CAGR이 됩니다.'
강화된 네트워크 데이터 분석 및 지식에 대한 수요가 증가하는 것은 주요 성장 촉진요인이 되었습니다. 소프트웨어는 네트워크 성능과 잠재적인 위협에 대한 실시간 지식을 제공합니다. 이를 통해 네트워크 운영자는 네트워크 운영을 강화하고 서비스 품질에 손상을 입히기 전에 문제를 완화할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 솔루션은 하드웨어 솔루션에 비해 단시간에 배포할 수 있으므로 대규모 인프라에 적합합니다.
'머신러닝 기술이 예측 기간에 가장 높은 시장 점유율을 차지합니다.'
머신러닝 알고리즘은 다양한 네트워크 관리 작업을 자동화하여 인적 개입과 오류를 줄입니다. 또한, 머신러닝 알고리즘은 엄청난 양의 네트워크 트래픽을 처리합니다. 이 데이터를 처리, 관리, 활용함으로써 네트워크 운영 관리를 위한 실시간 지식을 창출합니다. 인터넷의 보급이 진행되고, 비디오 스트리밍이나 온라인 게임 등의 광대역 서비스가 이용됨에 따라, 데이터를 취급 관리하는 머신러닝 기술 수요가 높아지고 있습니다.
'통신 서비스 제공업체의 최종 이용 산업은 예측 기간에 가장 높은 시장 점유율을 차지합니다.'
5G 기술의 채용이 진행되고 있는 가운데, 통신 프로바이더는 다양한 네트워크 운용을 관리하기 위해 AI 주도의 네트워크 솔루션을 채용하는 경우가 늘고 있습니다. 기업은 사이버 위협 식별, 네트워크 트래픽 관리, 네트워크 자동화 작업 수행에 인공지능 기술을 활용합니다. 또한 AI 구동 솔루션은 통신사가 과거 데이터를 분석하여 장비 문제를 사전에 감지하고 기업이 적시에 유지보수를 계획하고 다운타임을 단축할 수 있도록 합니다.
'북미의 네트워크용 AI 시장이 예측 기간에 가장 높은 시장 점유율을 차지합니다.'
이 성장의 주요 요인은 이 지역의 대규모 AI 및 네트워크 기업의 존재로 네트워크용 AI 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 또한 수많은 하이테크 기업의 존재는 사이버 공격의 위협을 증가시키고 첨단 AI 구동 네트워크 솔루션에 대한 수요를 가속화하고 있습니다. 이러한 AI 주도 솔루션은 기업이 고급 보안 조치를 구축하고 실시간 위협 감지를 제공하는 데 도움이 됩니다.
본 보고서는 세계의 네트워크용 AI 시장에 대한 조사 분석을 통해 주요 촉진요인 및 억제요인, 경쟁 구도, 미래 동향 등의 정보를 제공합니다.
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 중요 인사이트
네트워크용 AI 시장 기업에게 매력적인 기회
아시아태평양의 네트워크용 AI 시장 : 국가별, 최종 사용자별
북미의 네트워크용 AI 시장 : 국가별
네트워크용 AI 시장 : 국가별
제5장 시장 개요
서문
시장 역학
성장 촉진요인
억제요인
기회
과제
고객사업에 영향을 주는 동향 및 혼란
가격 분석
주요 기업이 제공하는 네트워크용 AI의 평균 판매 가격 : 제공별
평균 판매 가격의 동향 : 지역별
밸류체인 분석
생태계 분석
투자 및 자금조달 시나리오
기술 분석
주요 기술
보완 기술
인접 기술
특허 분석
무역 분석
주요 컨퍼런스 및 이벤트(2024-2025년)
사례 연구 분석
관세 및 규제 상황
관세 분석
규제기관, 정부기관, 기타 조직
네트워크용 AI 시장과 관련된 표준 및 규제
Porter's Five Forces 분석
주요 이해관계자 및 구매 기준
제6장 네트워크용 AI 시장 : 이용 사례별
서문
AI에 의한 문제 특정
무선 성능 향상
AI 강화형 엔드포인트 애널리틱스
제7장 네트워크용 AI 시장 : 제공별
서문
라우터 및 이더넷 스위치
소프트웨어
AI 네트워킹 플랫폼
서비스
제8장 네트워크용 AI 시장 : 네트워크 기능별
서문
최적화
사이버 보안
예지보전
문제 해결
기타 네트워크 기능
제9장 네트워크용 AI 시장 : 전개 방식별
서문
온프레미스
클라우드
제10장 네트워크용 AI 시장 : 기술별
서문
머신러닝
딥러닝
생성형 AI
자연언어처리
기타 기술
제11장 네트워크용 AI 시장 : 최종 사용자별
서문
통신 서비스 제공업체
엔터프라이즈
데이터센터
정부
기타 최종 사용자
제12장 네트워크용 AI 시장 : 지역별
서문
북미
북미의 거시경제 전망
미국
캐나다
멕시코
유럽
유럽의 거시 경제 전망
영국
독일
프랑스
이탈리아
기타 유럽
아시아태평양
아시아태평양의 거시 경제 전망
중국
일본
한국
기타 아시아태평양
기타 지역
기타 지역의 거시 경제 전망
중동
남미
아프리카
제13장 경쟁 구도
서문
주요 기업의 전략 및 유력 기업
주요 기업의 수익 분석 : 네트워크용 AI 시장
시장 점유율 분석(2023년)
기업의 재무 지표
기업 평가 및 재무 지표
브랜드 비교
기업 평가 매트릭스 : 주요 기업
기업 평가 매트릭스 : 스타트업 및 중소기업(2023년)
경쟁 시나리오 및 동향
제14장 기업 프로파일
주요 기업
NVIDIA CORPORATION
CISCO SYSTEMS, INC.
TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON
HEWLETT PACKARD ENTERPRISE DEVELOPMENT LP
ARISTA NETWORKS, INC.
JUNIPER NETWORKS, INC.
CIENA CORPORATION
EXTREME NETWORKS
FUJITSU
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
NOKIA
기타 기업
DELL INC.
FORWARD NETWORKS
FORTINET, INC.
ANUTA NETWORKS INTERNATIONAL LLC
PALO ALTO NETWORKS
NETSCOUT
A10 NETWORKS, INC.
VERSA NETWORKS, INC.
RIVERBED TECHNOLOGY
IBM
ALE INTERNATIONAL
BLUECAT NETWORKS
GIGABIT TECHNOLOGIES PVT. LTD.
SOLARWINDS WORLDWIDE, LLC
ZOHO CORPORATION PVT. LTD.
제15장 부록
AJY
영문 목차
영문목차
The global AI in Networks market is expected to be valued at USD 10.9 billion in 2024 and is projected to reach USD 46.8 billion by 2029 and grow at a CAGR of 33.8% from 2024 to 2029. The increasing adoption of 5G technology is one of the growth drivers for the AI in networks market. With the proliferation of IoT devices, video surveillance, and smart city initiatives, the adoption of 5G is rising. The technology is being used for high-bandwidth applications in smart cities, video surveillance, and more. The use of 5G technology thus generates vast amounts of data, leading to the demand for AI to manage and optimize network data to improve customer experience.
Scope of the Report
Years Considered for the Study
2020-2029
Base Year
2023
Forecast Period
2024-2029
Units Considered
Value (USD Billion)
Segments
By Offering, Function, Technology and Region
Regions covered
Asia Pacific, North America, Europe, and Rest of World
"AI in networks market for software offering to account for the second highest CAGR during the forecast period."
The AI in networks market for software offerings is projected to grow at the second-highest CAGR during the forecast period. The increasing demand for enhanced network data analytics and insights primarily drives the growth. The software offers real-time insights into network performance and potential threats. This enables network operators to enhance network operations and mitigate problems before they damage service quality. Additionally, software solutions can be deployed in less time compared to hardware solutions, making them suitable for large-scale infrastructure.
"AI in networks market for machine learning technology to account for the highest market share during the forecast period."
Machine learning technology in AI in networks market is expected to hold the highest market share during the forecast period. Machine learning algorithms automate various network management tasks, reducing human intervention and errors. Additionally, machine learning algorithms handle vast amounts of network traffic. It processes, manages, and utilizes this data to generate real-time insights for managing network operations. With the increase in internet penetration and the use of high bandwidth services such as video streaming and online gaming, the demand for machine learning technology to handle and manage data is rising.
"Telecom service providers end-use industry in AI in networks market to account for the highest market share during the forecast period."
Telecom service providers in the AI in networks market are projected to hold the highest market share during the forecast period. With the increasing adoption of 5G technology, telecom providers are increasingly adopting AI-driven network solutions to manage various network operations. Companies use artificial intelligence technology to identify cyber threats, manage network traffic, and perform network automation tasks. Additionally, AI-driven solutions help telecom operators detect equipment issues in advance by analyzing historical data, enabling companies to schedule maintenance timely and reduce downtime.
"AI in networks market for North America to account for the highest market share during the forecast period."
The AI in networks market in North America is expected to hold the highest share during the forecast period. The growth is primarily driven by the presence of large AI and network companies in the region, contributing to the growth of AI in the networks market. Additionally, due to the presence of numerous tech companies, the threat of cyberattacks also increases, driving the demand for advanced AI-driven networking solutions. These AI-driven solutions help companies deploy advanced security measures and provide real-time threat detection.
The study contains insights from various industry experts, from component suppliers to Tier 1 companies and OEMs. The break-up of the primaries is as follows:
By Company Type: Tier 1 - 10%, Tier 2 - 55%, and Tier 3 - 35%
By Designation: C-level Executives - 45%, Managers - 25%, and Others - 30%
By Region: North America - 55%, Europe - 20%, Asia Pacific - 15%, RoW - 10%
The key players operating in the AI in networks market are NVIDIA Corporation (US), Cisco Systems, Inc. (US), Telefonaktiebolaget LM Ericsson (Sweden), Hewlett Packard Enterprise Development LP (US), Arista Networks, Inc. (US).
Research Coverage:
The research report categorizes the AI in networks market, By Offering (Routers and Ethernet Switches, Software, AI-networking platform, and Services), Technology (Generative AI, Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), and Other technologies), Deployment (On-premise, Cloud and Hybrid), Network Function (Network Optimization, Network Cybersecurity, Network Predictive Maintenance, Network Troubleshooting, and Others), End-Use Industry (Telecom Service Providers, Enterprises, Data Centers, Government, and Other End-use industry), Region (North America, Europe, Asia Pacific, and RoW).
Key Benefits of Buying the Report
Analysis of key drivers (Rising adoption of 5G technology, Increased demand for network efficiency, Proliferation of IoT devices, Increase in data traffic), restraints (High implementation costs, Data privacy and security concerns, Complexities in AI in Networks integration), opportunities (Rising demand for enhanced analytics, Increasing prevalence of smart city initiatives, Rise in network automation demand), and challenges (Rapid change in technology landscape, Compatibility and interoperability issues) influencing the growth of the AI in networks market.
Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product launches in the AI in networks market
Market Development: Comprehensive information about lucrative markets - the report analyses the AI in networks market across varied regions.
Market Diversification: Exhaustive information about new services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in networks market
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players in the AI in networks market, such as NVIDIA Corporation, Cisco Systems, Inc. (US), Telefonaktiebolaget LM Ericsson (Sweden), Hewlett Packard Enterprise Development LP (US), Arista Networks, Inc. (US).
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 STUDY OBJECTIVES
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 STUDY SCOPE
1.3.1 MARKETS COVERED
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS
1.3.3 YEARS CONSIDERED
1.4 CURRENCY CONSIDERED
1.5 LIMITATIONS
1.6 STAKEHOLDERS
2 RESEARCH METHODOLOGY
2.1 RESEARCH DATA
2.1.1 SECONDARY DATA
2.1.1.1 List of key secondary sources
2.1.1.2 Key data from secondary sources
2.1.2 PRIMARY DATA
2.1.2.1 List of primary interview participants
2.1.2.2 Key data from primary sources
2.1.2.3 Key industry insights
2.1.2.4 Breakdown of primaries
2.1.3 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH
2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis (demand side)
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH
2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis (supply side)
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS
2.5 RISK ASSESSMENT
2.6 RESEARCH LIMITATIONS
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 PREMIUM INSIGHTS
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN NETWORKS MARKET
4.2 ASIA PACIFIC: AI IN NETWORKS MARKET, BY COUNTRY AND END USER
4.3 NORTH AMERICA: AI IN NETWORKS MARKET, BY COUNTRY
4.4 AI IN NETWORKS MARKET, BY COUNTRY
5 MARKET OVERVIEW
5.1 INTRODUCTION
5.2 MARKET DYNAMICS
5.2.1 DRIVERS
5.2.1.1 Rising adoption of 5G technology
5.2.1.2 Increased demand for network efficiency
5.2.1.3 Proliferation of IoT devices
5.2.1.4 Increase in data traffic
5.2.2 RESTRAINTS
5.2.2.1 High implementation costs
5.2.2.2 Data privacy and security concerns
5.2.2.3 Complexities in integration of AI in networks
5.2.3 OPPORTUNITIES
5.2.3.1 Rising demand for enhanced analytics
5.2.3.2 Increasing prevalence of smart city initiatives
5.2.3.3 Rise in network automation demand
5.2.4 CHALLENGES
5.2.4.1 Rapid changes in technology landscape
5.2.4.2 Compatibility and interoperability issues
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS
5.4 PRICING ANALYSIS
5.4.1 AVERAGE SELLING PRICE OF AI IN NETWORKS OFFERED BY KEY PLAYERS, BY OFFERING
5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES
5.8.1.1 Machine learning algorithms
5.8.1.2 Natural language processing
5.8.1.3 Predictive analytics
5.8.1.4 Edge computing
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES
5.8.2.1 5G technology
5.8.2.2 Internet of Things (IoT)
5.8.2.3 Cloud computing
5.8.2.4 Blockchain technology
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES
5.8.3.1 Software-defined networking
5.8.3.2 Network function virtualization
5.8.3.3 Cybersecurity solutions
5.8.3.4 Big data analytics
5.9 PATENT ANALYSIS
5.10 TRADE ANALYSIS
5.11 KEY CONFERENCES AND EVENTS DURING 2024-2025
5.12 CASE STUDY ANALYSIS
5.12.1 VODAFONE PARTNERS WITH NOKIA TO ENHANCE ITS NETWORK OPERATIONS THROUGH AI SOLUTIONS
5.12.2 AT&T COLLABORATES WITH IBM TO INTEGRATE AI INTO ITS NETWORK MANAGEMENT
5.12.3 DEUTSCHE TELEKOM WORKS WITH HUAWEI TO LEVERAGE AI FOR NETWORK AUTOMATION AND MANAGEMENT
5.12.4 TELEFONICA PARTNERS WITH ERICSSON TO DEPLOY AI SOLUTIONS IN ITS NETWORK
5.12.5 ORANGE COLLABORATES WITH CISCO TO IMPLEMENT AI IN ITS NETWORK INFRASTRUCTURE
5.13 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE
5.13.1 TARIFF ANALYSIS
5.13.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
5.13.3 STANDARDS & REGULATIONS RELATED TO AI IN NETWORKS MARKET
5.14 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS
5.14.1 THREAT OF NEW ENTRANTS
5.14.2 THREAT OF SUBSTITUTES
5.14.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS
5.14.4 BARGAINING POWER OF BUYERS
5.14.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY
5.15 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA
5.15.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS
5.15.2 BUYING CRITERIA
6 AI IN NETWORKS MARKET, BY USE CASE
6.1 INTRODUCTION
6.2 AI-DRIVEN ISSUE IDENTIFICATION
6.3 IMPROVED WIRELESS PERFORMANCE
6.4 AI-ENHANCED ENDPOINT ANALYTICS
7 AI IN NETWORKS MARKET, BY OFFERING
7.1 INTRODUCTION
7.2 ROUTERS AND ETHERNET SWITCHES
7.2.1 DATA PROCESSING AND NETWORK OPTIMIZATION - KEY SEGMENT DRIVERS
7.3 SOFTWARE
7.3.1 EFFICIENT DEPLOYMENT, OPTIMIZATION, AND MANAGEMENT OF AI-DRIVEN NETWORKS TO BOOST SEGMENT
7.3.1.1 Network Management Software
7.3.1.2 Network Security Software
7.3.1.3 Software-defined Networking
7.4 AI NETWORKING PLATFORMS
7.4.1 INCREASING COMPLEXITY AND SCALE OF MODERN NETWORKS TO DRIVE MARKET
7.5 SERVICES
7.5.1 IDENTIFICATION OF AI INTEGRATION OPPORTUNITIES - KEY DRIVER
8 AI IN NETWORKS MARKET, BY NETWORK FUNCTION
8.1 INTRODUCTION
8.2 OPTIMIZATION
8.2.1 INTELLIGENT SOLUTIONS FOR ENHANCED PERFORMANCE NETWORKS - KEY DRIVER
8.3 CYBERSECURITY
8.3.1 INCREASING CYBER THREATS AND NEED TO PROTECT SENSITIVE DATA TO DRIVE MARKET
8.4 PREDICTIVE MAINTENANCE
8.4.1 DEMAND FOR LOW DOWNTIME AND OPTIMIZED RESOURCE ALLOCATION TO DRIVE MARKET
8.5 TROUBLESHOOTING
8.5.1 ENHANCED OPERATIONAL EFFICIENCY AND RELIABILITY IN AI NETWORKS - KEY DRIVER
8.6 OTHER NETWORK FUNCTIONS
8.6.1 INCREASING DATA VOLUMES AND DIVERSE APPLICATIONS TO DRIVE MARKET
9 AI IN NETWORKS MARKET, BY DEPLOYMENT MODE
9.1 INTRODUCTION
9.2 ON-PREMISES
9.2.1 HIGH DEMAND FOR DATA PRIVACY AND SECURITY TO ACCELERATE MARKET GROWTH
9.3 CLOUD
9.3.1 DEMAND FOR COST-EFFECTIVE NETWORKING SOLUTIONS TO DRIVE SEGMENT
10 AI IN NETWORKS MARKET, BY TECHNOLOGY
10.1 INTRODUCTION
10.2 MACHINE LEARNING
10.2.1 ENHANCES SECURITY AND ENABLES PREDICTIVE ANALYTICS FOR EFFICIENT RESOURCE ALLOCATION
10.3 DEEP LEARNING
10.3.1 ENABLES ADVANCED ANOMALY DETECTION AND DECISION-MAKING CAPABILITIES
