Stratistics MRC에 따르면 세계 AI 기반 네트워크 최적화 시장은 2025년 78억 달러, 예측 기간 동안 CAGR은 20.0%를 나타내고, 2032년에는 279억 달러에 이를 전망입니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 사용하여 통신 및 기업 네트워크를 자율적으로 관리 및 최적화하는 솔루션이 포함됩니다. 실시간 트래픽 데이터를 분석하여 혼잡을 예측하고 리소스를 동적으로 할당하고 서비스 품질(QoS)을 보장합니다. 이를 통해 문제를 해결하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 사용자 경험을 향상시키는 자체 복구 네트워크를 구현할 수 있습니다. 이 시장을 견인하고 있는 것은 데이터 소비량의 증대와 5G 및 IoT 에코시스템의 복잡화이며, 인간의 능력을 넘은 프로액티브하고 지능적인 관리가 요구되고 있습니다.
MIT Technology Review에 따르면 AI 기반 네트워크 최적화를 이용하는 통신 사업자는 최종 사용자에게 20-35%의 데이터 처리량 향상과 네트워크 지연 단축을 보고하고 있습니다.
네트워크 복잡성과 데이터 트래픽의 지수적 증가
네트워크 복잡성과 데이터 트래픽이 지수적으로 증가함에 따라 통신 사업자는 AI를 활용한 최적화를 도입하고 규모와 성능을 관리해야 합니다. 현대 네트워크는 IoT 텔레메트리, 고해상도 비디오, 실시간 게임, 클라우드 네이티브 마이크로서비스 등 이기종 워크로드를 전송하여 예측 불가능한 트래픽의 급증과 수동 튜닝으로는 대응할 수 없는 지연에 민감한 흐름을 만들어내고 있습니다. AI 시스템은 방대한 텔레메트리를 캡처하고, 패턴을 감지하고, 혼잡을 예측하고, 라우팅, QoS, 자원 할당을 자율적으로 조정합니다. 또한 최적화가 자동화됨에 따라 운영 오버헤드가 줄어들고 엔지니어가 전략적 노력에 집중할 수 있어 기업과 서비스 제공업체 전반에 걸쳐 네트워크의 현대화와 서비스 차별화가 가속화됩니다.
높은 도입 비용과 통합의 복잡성
애널리틱스 플랫폼 구축, 규모 텔레메트리 수집, 모델 교육에는 하드웨어, 소프트웨어, 숙련된 인력에 대한 많은 투자가 필요합니다. 레거시 라우터, 다양한 공급업체 인터페이스, 기존 OSS/BSS 스택과 AI 솔루션을 통합하려면 사용자 지정 및 긴 검증주기가 필요하며 프로젝트 위험이 높아지고 있습니다. 게다가 총소유비용에 대한 우려와 불투명한 ROI는 특히 소규모 사업자의 경우 조달 승인을 늦추는 요인이 됩니다. 공급업체와 통합업체는 장벽을 낮추고 채택을 가속화하기 위해 측정가능한 운영상의 절약, 표준화된 API 및 단계적 배포 모델을 보여야 합니다.
SD-WAN 및 네트워크 가상화 기술과의 통합
중앙 집중식 SD-WAN 정책 제어, 가상화 네트워크 기능 및 AI 분석을 결합하여 운영자는 최소한의 수동 개입으로 트래픽 스티어링, 동적 경로 선택, 인텐트 기반 정책을 오케스트레이션할 수 있습니다. 또한 NFV와 컨테이너화된 서비스를 통해 최적화 엔진을 워크로드 근처에 배치하고 대기 시간을 줄이고 SLA 준수를 개선할 수 있습니다. 이러한 시너지 효과는 모듈화된 수익화 가능한 서비스를 가능하게 하고, 자동화된 성능 보증, 적응형 보안 및 대역폭 최적화를 통해 새로운 수익 흐름을 개방하는 동시에 운영을 간소화하고 구매자의 Time-to-Value를 가속화합니다.
기존 네트워크 최적화 솔루션과의 경쟁
기존의 네트워크 최적화 솔루션과의 경쟁은 AI 우선 공급업체에게 큰 위협이 됩니다. 기업과 통신 사업자들은 익숙한 룰 기반의 툴과 하드웨어 가속기, SLA와 조달 경로가 명확한 벤더 제공 옵티마이저를 선호하는 경우가 많으며, AI의 접근법은 실험적인 것으로 인식하고 있습니다. 또한 기존 벤더는 기본적인 머신러닝 기능을 기존 제품에 통합할 수 있으므로 차별화가 둔화됩니다.
COVID-19는 원격 근무과 클라우드 마이그레이션으로 트래픽이 급증하면서 AI 구동 네트워크 최적화에 대한 수요를 가속화했습니다. 서비스 제공업체와 기업은 성능을 유지하기 위해 신속한 자동화를 필요로 했으며, 시험적인 도입과 공급업체의 참여가 증가했습니다. 그러나 예산 재우선화와 프로젝트 지연으로 인해 일부 조직에서는 지출이 줄어들고 대규모 배포가 지연되었습니다. 전반적으로 팬데믹은 자율적이고 탄력적 인 네트워크의 필요성을 입증하고 분산 워크 포스와 전 세계적으로 변동하는 트래픽 패턴을 지원하는 클라우드 네이티브 AI 지원 솔루션에 바이 사이드의 관심을 높였습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대가 될 전망
소프트웨어 중심의 AI 솔루션은 신속한 배포, 지속적인 업데이트 및 멀티벤더 네트워크 환경과의 폭넓은 호환성을 가능하게 하므로, 예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 플랫폼은 하드웨어를 즉시 업그레이드하지 않고도 분석, 정책 엔진 및 오케스트레이션을 제공하므로 진입 장벽이 낮습니다. 구독 라이선싱과 클라우드 배포 모델은 운영 민첩성을 요구하는 서비스 제공업체와 기업 채택을 더욱 강화합니다. 또한 타사 통합, 개발자 툴체인, 마켓플레이스 등 풍부한 에코시스템으로 기능이 확장되므로 사업자는 기존 투자를 보호하면서 고급 최적화 기능을 단계적으로 도입할 수 있어 공급자에게는 Time-to-Value를 가속화하고 운영 복잡성을 줄일 수 있습니다.
예측 기간 동안 하이브리드 부문의 CAGR이 가장 높을 것으로 예상
예측 기간 동안 기업 및 통신 사업자는 성능, 컴플라이언스 및 비용의 균형을 고려하여 하이브리드 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 하이브리드 솔루션은 민감한 트래픽을 현장에서 처리하며, 중요하지 않은 분석은 클라우드 환경에서 수행하여 최적의 트레이드오프를 제공합니다. 또한 네트워크 가상화 및 컨테이너 오케스트레이션 도구를 통해 하이브리드 배포를 실용적이고 자동화할 수 있습니다. 관리형 하이브리드 패키지와 명확한 통합 경로를 제공하는 서비스 제공업체는 고객 마이그레이션을 가속화할 것으로 보입니다. 이러한 기술적 실현가능성과 상업모델의 조합으로, 특히 대규모 사업자들 사이에서 프로덕션 서비스 및 생태계를 중단하지 않고 레거시 시설을 현대화할 수 있기 때문에 급속히 보급되고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 성숙한 디지털 인프라, 높은 기업 IT 지출, 자동화 및 AI 기술의 조기 도입으로 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 주요 클라우드 제공업체, 통신 사업자의 밀집, 벤더의 대규모 R&D 투자는 풍부한 혁신 생태계를 형성하고 있습니다. 또한 ISP 및 기업의 까다로운 성능 SLA와 바쁜 트래픽 프로파일은 고급 최적화에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 견고한 전문 서비스, 매니지드 제공 제품, 유리한 벤처 자금 조달이 전개를 더욱 가속화하여 북미 기업이 상업 시험, 대규모 전개, 세계 파트너십을 주도할 수 있도록 하고 있습니다.
예측 기간 동안 디지털화 확대, 모바일 광대역 보급, 대규모 클라우드 도입으로 인텔리전트 네트워크 최적화에 대한 수요가 가속화되므로 아시아태평양의 CAGR이 가장 높아질 것으로 예측됩니다. 정부와 기업은 자동화가 필요한 복잡한 분산 네트워크를 구축하는 5G, 엣지 컴퓨팅, 스마트 시티 개념에 투자하고 있습니다. 또한 활기찬 신흥 기업 생태계와 경쟁업체 상황이 지역의 요구에 맞는 현지화되고 비용 효율적인 솔루션을 창출하고 있습니다. 합리적인 가격, 숙련된 인재 증가, 급성장하는 시장에서의 국경을 넘은 전개가 더욱 보급을 가속화해 아시아태평양이 향후 성장의 초점이 되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Driven Network Optimization Market is accounted for $7.8 billion in 2025 and is expected to reach $27.9 billion by 2032 growing at a CAGR of 20.0% during the forecast period. AI-driven network optimization encompasses solutions using Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to autonomously manage and optimize telecommunications and enterprise networks. It analyzes real-time traffic data to predict congestion, dynamically allocate resources, and ensure Quality of Service (QoS). This leads to self-healing networks that preemptively resolve issues, reduce downtime, and enhance user experience. The market is driven by escalating data consumption and the complexity of 5G and IoT ecosystems, demanding proactive, intelligent management beyond human-scale capabilities.
According to MIT Technology Review, telecom operators using AI-driven network optimization have reported data throughput improvements of 20-35% and network latency reductions for end-users.
Exponential growth in network complexity and data traffic
Exponential growth in network complexity and data traffic has pushed operators to adopt AI-driven optimization to manage scale and performance. Modern networks carry heterogeneous workloads IoT telemetry, high-definition video, real-time gaming, and cloud-native microservices creating unpredictable traffic spikes and latency-sensitive flows that defy manual tuning. AI systems ingest vast telemetry, detect patterns, predict congestion, and autonomously adjust routing, QoS, and resource allocation, resulting in higher throughput and resilience. Furthermore, automated optimization reduces operational overhead and frees engineers to focus on strategic initiatives, accelerating network modernization and service differentiation across enterprises and service providers.
High implementation costs and integration complexity
Deploying analytics platforms, collecting scale telemetry, and training models require significant upfront investment in hardware, software, and skilled personnel. Integrating AI solutions with legacy routers, varied vendor interfaces, and existing OSS/BSS stacks often demands customization and lengthy validation cycles, raising project risk. Moreover, total cost of ownership concerns and uncertain ROI slow procurement approvals, particularly for smaller operators. Vendors and integrators must demonstrate measurable operational savings, standardized APIs, and phased deployment models to lower barriers and accelerate adoption.
Integration with SD-WAN and network virtualization technologies
By combining centralized SD-WAN policy control, virtualized network functions, and AI analytics, operators can orchestrate traffic steering, dynamic path selection, and intent-based policies with minimal manual intervention. Additionally, NFV and containerized services allow optimization engines to be deployed closer to workloads, reducing latency and improving SLA adherence. Such synergy enables modular, monetizable services automated performance assurance, adaptive security, and bandwidth optimization opening new revenue streams while simplifying operations and accelerating time-to-value for buyers.
Competition from traditional network optimization solutions
Competition from traditional network optimization solutions represents a significant threat to AI-first vendors, as established players offer proven, lower-risk alternatives. Enterprises and carriers often prefer familiar rule-based tools, hardware accelerators, and vendor-provided optimizers with clear SLAs and procurement paths, perceiving AI approaches as experimental. Moreover, incumbent vendors can incorporate basic machine learning features into existing suites, blunting differentiation.
Covid-19 accelerated demand for AI-driven network optimization as traffic volumes surged with remote work and cloud migration. Service providers and enterprises needed rapid automation to maintain performance, prompting pilot deployments and increased vendor engagement. However, budget re-prioritization and project delays tempered spending in some organizations, slowing large-scale rollouts. Overall, the pandemic validated the need for autonomous, resilient networks and pushed buy-side interest toward cloud-native, AI-enabled solutions that support distributed workforces and fluctuating traffic patterns globally.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because software-centric AI solutions enable rapid deployment, continuous updates, and broad compatibility with multi-vendor network environments. Software platforms provide analytics, policy engines, and orchestration without requiring immediate hardware upgrades, lowering entry barriers. Subscription licensing and cloud delivery models further encourage adoption among service providers and enterprises seeking operational agility. Moreover, rich ecosystems of third-party integrations, developer toolchains, and marketplaces expand functionality, allowing operators to incrementally adopt advanced optimization capabilities while protecting existing investments and accelerating time-to-value and reducing operational complexity for providers.
The hybrid segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the hybrid segment is predicted to witness the highest growth rate as enterprises and carriers balance performance, compliance, and cost considerations. Hybrid solutions permit sensitive traffic to be processed on-site while non-critical analytics run in cloud environments, delivering optimal trade-offs. Additionally, network virtualization and container orchestration tools make hybrid deployments practical and automatable. Service providers offering managed hybrid packages and clear integration paths will accelerate customer migrations. This combination of technical feasibility and commercial models drives rapid uptake, particularly among large operators modernizing legacy estates without disrupting live services and ecosystems.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to mature digital infrastructure, high enterprise IT spending, and early adoption of automation and AI technologies. Major cloud providers, a dense telecom operator presence, and significant R&D investments from vendors create a rich innovation ecosystem. Additionally, stringent performance SLAs and busy traffic profiles among ISPs and enterprises drive demand for advanced optimization. Robust professional services, managed offerings, and favorable venture funding further accelerate deployments, enabling North American firms to lead commercial trials and large-scale rollouts and global partnerships.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR as expanding digitalization, rising mobile broadband, and large-scale cloud adoption accelerate demand for intelligent network optimization. Governments and enterprises are investing in 5G, edge computing, and smart city initiatives that create complex, distributed networks requiring automation. Additionally, a vibrant startup ecosystem and competitive vendor landscape produce localized, cost-effective solutions tailored to regional needs. Affordability, increasing skilled talent, and cross-border deployments across rapidly growing markets further drive accelerated uptake, making Asia Pacific a focal point for future growth.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Driven Network Optimization Market include NVIDIA Corporation, Cisco Systems, Inc., Juniper Networks, Inc., Nokia Corporation, Telefonaktiebolaget LM Ericsson, Huawei Technologies Co., Ltd., Arista Networks, Inc., Ciena Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development LP, IBM Corporation, VMware, Inc., NetScout Systems, Inc., Infovista SAS, NetBrain Technologies, Inc., Amdocs Limited, Broadcom Inc., Extreme Networks, Inc., Fujitsu Limited, Dell Technologies Inc., and Forward Networks, Inc.
In September 2025, NVIDIA introduced an AI Blueprint for telco network configuration, using customized LLMs trained on telco data to automate network parameter tuning and optimize performance. Additionally, NVIDIA partnered with OpenAI to deploy 10 gigawatts of AI systems, reinforcing its role in next-generation AI infrastructure.
In June 2025, Cisco unveiled a "secure network architecture to accelerate workplace AI transformation" which includes AI-powered management capabilities, high-capacity/low-latency devices and quantum-resistant security, to address AI-era network demands.
In February 2025, Juniper announced the EX4000 Series Switches with an "AI- and cloud-native architecture" for wired/wireless access, delivering up to 85 % lower OPEX, 90 % fewer trouble tickets and 85 % fewer truck rolls - clearly positioning AI-driven network operations.