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세계의 엣지 AI 하드웨어 시장 : 디바이스별, 소비 전력별, 프로세서별, 기능별, 업계별, 지역별 - 예측(-2030년)
Edge AI Hardware Market by Device, Processor (CPU, GPU, and ASIC), Function, Power Consumption (Less than 1 W, 1-3 W, >3-5 W, >5-10 W, and More than 10 W), Vertical and Region - Global Forecast to 2030
상품코드 : 1764343
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 304 Pages
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한글목차

엣지 AI 하드웨어 시장 규모는 17.6%의 CAGR로 확대되어 2025년 261억 4,000만 달러에서 2030년에는 589억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

조사 범위
조사 대상 연도 2021-2030년
기준 연도 2024년
예측 기간 2025-2030년
검토 단위 금액(10억 달러)
부문별 디바이스별, 소비 전력별, 프로세서별, 기능별, 업계별, 지역별
대상 지역 북미, 유럽, 아시아태평양, 기타 지역

엣지 AI 하드웨어 시장은 실시간 데이터 처리, 대기 시간 단축, 프라이버시 강화, 대역폭 효율성 향상에 대한 수요로 인해 성장하고 있습니다. 반도체 기술, IoT, 자율주행차, 스마트 디바이스의 발전도 이러한 성장을 견인하고 있습니다. 그러나 복잡한 AI 모델을 실행하기 위해 엣지 디바이스에서 사용할 수 있는 처리 능력, 메모리, 에너지의 부족으로 인해 채택에 한계가 있습니다. 따라서 정확도에 악영향을 미칠 수 있는 철저한 최적화가 필요합니다. 또한, 엣지 AI 하드웨어의 채택에는 보안 취약성, 도입 비용, 확장성, 분산형 엣지 시스템의 유지보수 등 주변에도 한계가 있습니다.

엣지 AI의 학습 기능은 AI 모델을 분산된 엣지 디바이스에서 직접 학습할 수 있는 연계 학습이 정착됨에 따라 추론 기능보다 높은 CAGR을 기록할 것으로 보입니다. 동시에 데이터 프라이버시 및 규제에도 대응할 수 있습니다. 다양한 종류의 방대한 데이터세트를 엣지에서 생성하는 산업계에서는 실시간 학습과 로컬 상황에 대한 적응을 위해 상시 실행되는 디바이스 기반 모델 업데이트의 필요성이 증가하고 있습니다. 또한, 컴퓨팅의 발전 가능성은 재난 대응, 헬스케어, 금융, 자율 시스템 등의 대표적인 예에서 필요한 분산형 훈련 전략의 배포를 그 어느 때보다 쉽게 만들어주고 있습니다.

스마트폰은 방대한 세계 사용자 기반과 AI 지원 기능의 보급으로 인해 엣지 AI 하드웨어 시장을 독점하고 있습니다. 이러한 디바이스는 간편하고 어디에나 존재하며 실시간 언어 번역, 얼굴 인식, 고급 사진 촬영 등의 기능을 제공하고 있습니다. 모바일 5G 기술은 스마트폰의 보급을 더욱 가속화하여 클라우드 연결에 의존하지 않는 원활한 사용자 경험을 제공하면서 더욱 정교하고 강력한 AI 애플리케이션을 실행할 수 있게 했습니다. 그 결과, 기기 제조업체들은 스마트폰의 고급 프로세싱 유닛 개발에 우선순위를 두고 있으며, 스마트폰은 세계에서 가장 인기 있는 엣지 AI 기기로 자리매김하고 있습니다.

아시아태평양은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 시장 성장은 중국 정부의 지원과 차세대 인공지능 개발 계획 및 메이드 인 차이나 2025와 같은 다양한 개발 계획에 의해 촉진될 것입니다. 화웨이와 바이두와 같은 신뢰할 수 있는 기업들도 연구와 혁신에 투자하고 있습니다. 중국의 방대한 사용자 기반은 가전제품 소비와 혁신의 놀라운 발전과 함께 이러한 성장에 기여하고 있습니다. 또한, 중국 인구가 생성하는 방대한 양의 데이터는 엣지 AI 모델을 훈련하고 배포하기에 최적의 환경을 조성하고 있습니다. 스마트 제조, 스마트 시티, 자율주행차 등 다양한 산업에 AI를 통합하려는 중국의 전략적 접근 방식은 이 지역의 엣지 AI 시장 확대를 더욱 뒷받침하고 가속화할 것으로 보입니다.

세계의 엣지 AI 하드웨어 시장에 대해 조사했으며, 디바이스별, 전력 소비량별, 프로세서별, 기능별, 산업별, 지역별 동향, 시장 진입 기업 프로파일 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.

목차

제1장 소개

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 주요 인사이트

제5장 시장 개요

제6장 엣지 AI 하드웨어 시장(디바이스별)

제7장 엣지 AI 하드웨어 시장(소비 전력별)

제8장 엣지 AI 하드웨어 시장(프로세서별)

제9장 엣지 AI 하드웨어 시장(기능별)

제10장 엣지 AI 하드웨어 시장(업계별)

제11장 엣지 AI 하드웨어 시장(지역별)

제12장 경쟁 구도

제13장 기업 개요

제14장 부록

ksm
영문 목차

영문목차

The edge AI hardware market is projected to reach USD 58.90 billion by 2030, up from USD 26.14 billion in 2025, at a CAGR of 17.6%.

Scope of the Report
Years Considered for the Study2021-2030
Base Year2024
Forecast Period2025-2030
Units ConsideredValue (USD Billion)
SegmentsBy device, power consumption, processor, function, vertical, and region
Regions coveredNorth America, Europe, APAC, RoW

The edge AI hardware market is growing due to the demand for real-time data processing, reduced latency, enhanced privacy, and better bandwidth efficiency. Advancements in semiconductor technology, IoT, autonomous vehicles, and smart devices also drive this growth. However, the adoption has limitations, including the lack of processing power, memory, and energy available on edge devices to run complex AI models. This requires intense optimization that may negatively impact accuracy. Other limitations to adopting edge AI hardware in the vicinity included security vulnerabilities, deployment costs, scaling, and maintenance in distributed edge systems.

"Training function to record higher CAGR during forecast period"

The training functionality in edge AI will register a higher CAGR than the inference function as federated learning continues to take hold, wherein AI models can be trained on distributed edge devices directly. At the same time, data privacy and regulations can be complied with. With industries producing massive datasets of various types at the edge, there is a growing need for always-on, device-based model updates to accommodate real-time learning and adaptation to local conditions. Furthermore, the potential of computing advances makes deploying necessary, decentralized training strategies ever easier, with disaster response, healthcare, finance, and autonomous systems prime examples.

"Smartphone devices to capture largest market share during forecast period"

Smartphones dominate the market for edge AI hardware due to their vast global user base and the widespread availability of AI-enabled features. These devices have become handy and ubiquitous, offering capabilities such as real-time language translation, facial recognition, and advanced photography-all of which require on-device processing to minimize latency and enhance user privacy. Mobile 5G technology has further accelerated smartphone adoption, enabling devices to run more sophisticated and powerful AI applications while providing a seamless user experience without relying on cloud connectivity. Consequently, device manufacturers prioritize the development of advanced processing units in smartphones, solidifying their status as the most popular edge AI devices in the world.

"China to account for largest market share in Asia Pacific during forecast period"

Asia Pacific is expected to account for the largest market share throughout the forecast period. The market's growth will be fueled by support from the Chinese government and various development plans, such as the New Generation Artificial Intelligence Development Plan and Made in China 2025. Credible companies such as Huawei and Baidu also invest in research and innovation. The vast user base in China, along with significant advancements in the consumption and innovation of consumer electronics, also contributes to this growth. Moreover, the large volumes of data generated by the Chinese population create an excellent environment for training and deploying edge AI models. China's strategic approach to integrating AI into various industries-including smart manufacturing, smart cities, and autonomous vehicles-will further support and accelerate the expansion of the edge AI market in the region.

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:

The report profiles key edge AI hardware market players with their respective market ranking analysis. Prominent players profiled in this report include Qualcomm Technologies, Inc. (US), Huawei Technologies Co., Ltd. (China), SAMSUNG (South Korea), Apple Inc. (US), MediaTek Inc. (Taiwan), Intel Corporation (US), NVIDIA Corporation (US), IBM (US), Micron Technology, Inc. (US), and Advanced Micro Devices, Inc. (US). Meta (US), Tesla (US), Google (US), Microsoft (US), Imagination Technologies (UK), Cambricon (China), Tenstorrent (Canada), Blaize (US), General Vision, Inc (US), Mythic (US), Zero ASIC Corporation (US), Applied Brain Research, Inc. (Canada), Horizon Robotics (China), CEVA Inc. (US), Graphcore (UK), SambaNova Systems, Inc. (US), HAILO (Israel), and Axelera AI (Netherlands) are among a few other key companies in the edge AI hardware market.

Research Coverage:

The report defines, describes, and forecasts the edge AI hardware market based on device, power consumption, processor, function, vertical, and region. It provides detailed information regarding drivers, restraints, opportunities, and challenges influencing the market's growth. It also analyzes competitive developments such as product launches, acquisitions, expansions, and actions carried out by the key players to grow in the market.

Reason to Buy This Report

The report will help the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the revenue for the overall edge AI hardware market and the subsegments. The report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insight to position their business better and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the market's pulse and provides information on key drivers, restraints, opportunities, and challenges.

The report provides insights on the following pointers:

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW

6 EDGE AI HARDWARE MARKET, BY DEVICE

7 EDGE AI HARDWARE MARKET, BY POWER CONSUMPTION

8 EDGE AI HARDWARE MARKET, BY PROCESSOR

9 EDGE AI HARDWARE MARKET, BY FUNCTION

10 EDGE AI HARDWARE MARKET, BY VERTICAL

11 EDGE AI HARDWARE MARKET, BY REGION

12 COMPETITIVE LANDSCAPE

13 COMPANY PROFILES

14 APPENDIX

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