세계의 엣지 AI 하드웨어 시장은 2025년 261억 1,000만 달러에서 2031년까지 688억 5,000만 달러로 크게 확대되어 CAGR 17.54%를 기록할 것으로 예측됩니다.
이 분야는 중앙 집중식 클라우드 연결에 의존하지 않고 머신러닝 알고리즘을 로컬에서 처리하도록 설계된 특수한 물리적 구성요소, 특히 신경처리장치(NPU), 그래픽처리장치(GPU), 주문형 집적회로(ASIC)를 포함합니다. 이 시장을 이끄는 근본적인 요인은 실시간 의사결정 프로세스에서 초저지연에 대한 시급성과 데이터 전송 요구사항의 감소로 인한 대역폭 사용 최적화에 대한 추진력입니다. 또한, 엄격한 데이터 프라이버시 규제의 시행과 사물인터넷(IoT) 기기의 급격한 증가가 주요 촉매제로 작용하여 강력한 온디바이스 처리 능력에 대한 분명한 요구가 생겨나고 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 261억 1,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 688억 5,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 17.54% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 스마트폰 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 전력 효율에 있어서는 큰 도전에 직면해 있습니다. 리소스에 제약이 있는 배터리 구동 장치에 고성능 컴퓨팅을 통합하는 것은 기술적으로 매우 어려운 과제이기 때문입니다. 이러한 하드웨어 수요의 급증은 보다 광범위한 칩 산업의 추세를 반영하고 있습니다. 반도체산업협회(SIA)에 따르면, 2024년 세계 반도체 매출은 6,276억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 주로 자동차 및 산업 분야의 인공지능 기능에 대한 폭발적인 수요에 의해 주도될 것으로 예상됩니다. 기반이 되는 실리콘에 대한 이러한 대규모 자본 투자는 지능형 분산형 하드웨어 아키텍처로의 산업적 규모의 전환을 강조하고 있습니다.
IoT 및 스마트 커넥티드 디바이스의 급속한 확장은 엣지 AI 하드웨어 시장의 주요 촉진요인으로 작용하고 있으며, 처리 워크로드를 중앙 집중식 클라우드 인프라에서 로컬 환경으로 효과적으로 전환하고 있습니다. 산업 분야에서 수십억 개의 센서와 엔드포인트가 도입되면서 원시 데이터 전송에 따른 지연 및 대역폭 관련 비용이 감당할 수 없는 수준에 이르렀고, 온칩 처리 솔루션의 도입이 필수적입니다. 이 분산형 전략은 스마트 시티 인프라에서 산업 모니터링 시스템에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 필수적인 즉각적인 데이터 필터링 및 분석을 가능하게 합니다. 이러한 추세의 규모는 연결된 엔드포인트의 엄청난 숫자로 인해 더욱 두드러지게 나타납니다. 2024년 6월 발표된 '에릭슨 모빌리티 보고서'에 따르면, 2025년 말까지 셀룰러 IoT 연결은 약 45억 개에 달할 것으로 예상되며, 네트워크 엣지에서 저전력 소비와 고성능 추론을 실현하는 하드웨어에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.
동시에 자율주행차 및 로봇공학에 AI를 통합하는 과정에서 고성능과 에너지 효율을 겸비한 추론 엔진으로의 하드웨어적 진화가 요구되고 있습니다. 이러한 자율 시스템은 구조화되지 않은 환경을 안전하게 주행하기 위해 고도의 신경망에 의존하고 있으며, 네트워크에 의존하지 않고 복잡한 논리 연산을 실행할 수 있는 전용 NPU 및 GPU에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 국제로봇연맹(IFR)이 2024년 9월 발표한 'World Robotics 2024' 보고서에 따르면, 2023년 세계 산업용 로봇 가동 대수는 역대 최고치인 428만 대에 달해 지능화 자동화 기반이 심화되고 있음을 보여줍니다. 이러한 애플리케이션이 요구하는 컴퓨팅 집약도를 유지하기 위해서는 처리 속도와 함께 메모리 대역폭이 매우 중요해졌습니다. 실제로 세계반도체무역통계(WSTS)의 2024년 12월 예측에 따르면, 메모리 집적회로 부문은 2024년 81.0% 증가할 것으로 예상되며, 이는 고도화된 AI 워크로드를 지원하기 위한 인프라 조정의 필요성을 강조하고 있습니다.
전력 효율 문제는 세계 엣지 AI 하드웨어 시장의 성장을 가로막는 큰 장벽으로 작용하고 있습니다. 제조업체가 소형 디바이스에 고급 머신러닝 기능을 통합하려고 할 때, 높은 연산 성능의 실현과 낮은 전력 소비의 유지라는 본질적인 모순에 직면하게 됩니다. 엣지 디바이스, 특히 원격지의 산업 시설이나 웨어러블 기술에 활용되는 엣지 디바이스는 한정된 배터리 전력에 의존하는 경우가 많습니다. 실시간 AI 추론에 필요한 고부하 처리는 이러한 에너지를 빠르게 소모하여 하드웨어의 작동 수명과 신뢰성을 떨어뜨립니다. 이러한 기술적 제약으로 인해, 지속적인 운영이 필수적인 미션 크리티컬한 업무에 지능형 엣지 솔루션 도입을 망설이는 잠재적 구매자들이 있어 상업적 확산이 지연되고 있습니다.
이러한 전력 문제의 심각성은 업그레이드를 기다리는 디바이스 에코시스템의 규모가 얼마나 큰지에 따라 더욱 부각됩니다. GSMA에 따르면, 2024년 기업 부문의 IoT 연결 수는 107억 개에 달할 것으로 예상되며, 이는 효과적인 운영을 위해 에너지 절약 처리가 필요한 방대한 인프라를 구성하고 있습니다. 높은 성능을 제공하면서도 전력 소비를 엄격하게 관리할 수 있는 하드웨어가 개발되지 않는 한, 이 방대한 커넥티드 디바이스는 분산형 AI를 충분히 활용할 수 없으며, 이는 시장의 잠재적 성장 가능성을 직접적으로 제한할 수 있습니다.
모바일 SoC에 전용 신경처리장치(NPU)를 통합함으로써 생성형 AI 애플리케이션을 위한 복잡한 기기 내 추론이 가능해져 소비자 전자기기에 혁명을 일으키고 있습니다. 제조사들은 실시간 언어 번역, 이미지 처리 등의 작업을 로컬에서 관리하기 위해 스마트폰 프로세서 내에 고효율 가속기를 직접 내장하는 경우가 증가하고 있으며, 이를 통해 지연을 크게 줄이고 클라우드 서비스에 대한 의존도를 낮추고 있습니다. 이러한 아키텍처 전환은 AI 기반 플래그십 단말기에 대한 강력한 소비자 수요에서 알 수 있듯이 상당한 상업적 업그레이드를 촉진하고 있습니다. 2025년 1월 발표된 삼성전자의 '2024년 4분기 및 연간 실적 보고서'에 따르면, 삼성전자는 갤럭시 AI를 탑재한 플래그십 갤럭시 S24 시리즈가 두 자릿수 성장을 달성하며 견조한 판매 실적을 기록했다고 밝혔습니다. 하드웨어로 구현되는 인텔리전스로의 빠른 시장 전환을 강조하고 있습니다.
동시에, 칩렛 기술과 이기종 통합의 채택은 엣지 하드웨어에서 모놀리식 다이의 물리적 및 경제적 확장 한계를 극복하기 위해 반도체 설계를 재정의하고 있습니다. 서로 다른 공정 노드에서 제조된 소형 모듈형 다이를 단일 패키지로 통합함으로써 엔지니어는 특정 AI 워크로드에 맞게 성능과 비용을 최적화하면서 수율을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 제조 기술의 발전은 고성능 컴퓨팅에 활용되는 차세대 엣지 프로세서의 대역폭 및 상호연결 요구 사항을 충족하는 데 필수적입니다. 2025년 1월에 개최된 TSMC의 '2024년 4분기 실적 설명회'에 따르면, TSMC는 고성능 컴퓨팅 솔루션에 대한 지속적인 수요를 바탕으로 이러한 이종 아키텍처를 지원하는 첨단 패키징 기술 수익이 2025년 전체 매출의 10%를 넘어설 것으로 예상했습니다.
The Global Edge AI Hardware Market is projected to expand significantly, rising from a valuation of USD 26.11 Billion in 2025 to USD 68.85 Billion by 2031, reflecting a compound annual growth rate (CAGR) of 17.54%. This sector encompasses specialized physical components-specifically neural processing units (NPUs), graphics processing units (GPUs), and application-specific integrated circuits (ASICs)-engineered to process machine learning algorithms locally rather than depending on centralized cloud connectivity. The fundamental momentum behind this market stems from the urgent necessity for ultra-low latency in real-time decision-making processes and the drive to optimize bandwidth usage by reducing data transmission requirements. Additionally, the enforcement of strict data privacy regulations and the exponential increase in Internet of Things (IoT) devices act as primary catalysts, creating a distinct need for robust, on-device processing capabilities.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 26.11 Billion |
| Market Size 2031 | USD 68.85 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 17.54% |
| Fastest Growing Segment | Smartphones |
| Largest Market | North America |
However, the market faces a substantial hurdle regarding power efficiency, as incorporating high-performance computing into resource-constrained, battery-powered devices presents significant technical difficulties. This surge in hardware demand mirrors trends in the wider chip industry; according to the Semiconductor Industry Association, global semiconductor sales hit $627.6 billion in 2024, a figure largely propelled by the explosive demand for artificial intelligence capabilities within automotive and industrial sectors. Such massive capital investment in foundational silicon underscores the industrial-scale transition toward intelligent, decentralized hardware architectures.
Market Driver
The rapid expansion of IoT and smart connected devices serves as a major accelerator for the Edge AI Hardware market, effectively migrating processing workloads from centralized cloud infrastructures to local environments. As industries implement billions of sensors and endpoints, the costs related to latency and bandwidth for transmitting raw data become unmanageable, thereby mandating on-chip processing solutions. This decentralized strategy enables immediate data filtering and analysis, a capability essential for diverse applications from smart city infrastructure to industrial monitoring systems. The scale of this trend is highlighted by the sheer volume of connected endpoints; the "Ericsson Mobility Report" from June 2024 estimates that total cellular IoT connections will reach roughly 4.5 billion by the end of 2025, creating an urgent need for hardware that delivers low-power, high-performance inference at the network edge.
Concurrently, the increasing incorporation of AI into autonomous vehicles and robotics is compelling a hardware evolution toward inference engines that balance high performance with energy efficiency. These autonomous systems depend on advanced neural networks to safely traverse unstructured environments, fueling the demand for specialized NPUs and GPUs capable of complex logic execution without network reliance. According to the International Federation of Robotics (IFR) "World Robotics 2024" report released in September 2024, the global operational stock of industrial robots hit a record 4.28 million units in 2023, signaling a deepening base for intelligent automation. To sustain the computational intensity these applications require, memory bandwidth has become as vital as processing speed; in fact, the World Semiconductor Trade Statistics (WSTS) December 2024 forecast projected the memory integrated circuit segment would jump by 81.0% in 2024, emphasizing the infrastructure adjustments necessary to support advanced AI workloads.
Market Challenge
The issue of power efficiency remains a formidable barrier restricting the growth of the Global Edge AI Hardware Market. As manufacturers attempt to embed sophisticated machine learning features into compact devices, they encounter an inherent conflict between achieving high computational performance and maintaining low energy consumption. Edge devices, especially those utilized in remote industrial locations or wearable technology, often depend on limited battery power. The intensive processing needed for real-time AI inference rapidly depletes these energy reserves, thereby diminishing the hardware's operational lifespan and reliability. This technical limitation causes hesitation among potential buyers regarding the adoption of intelligent edge solutions for mission-critical operations where uninterrupted uptime is essential, consequently stalling widespread commercial acceptance.
The severity of this power challenge is highlighted by the massive scale of the device ecosystem awaiting upgrades. According to the GSMA, the enterprise segment accounted for 10.7 billion IoT connections in 2024, representing a vast infrastructure that necessitates energy-efficient processing to operate effectively. Unless hardware is developed that can provide high-level performance while rigorously managing power consumption, this enormous volume of connected devices will be unable to fully utilize decentralized AI, directly limiting the market's total addressable growth potential.
Market Trends
The integration of dedicated Neural Processing Units (NPUs) into Mobile SoCs is revolutionizing consumer electronics by facilitating complex on-device inference for generative AI applications. Manufacturers are increasingly embedding high-efficiency accelerators directly within smartphone processors to manage tasks such as real-time language translation and image manipulation locally, which significantly reduces latency and reliance on cloud services. This architectural transition is fueling substantial commercial upgrades, illustrated by strong consumer demand for AI-enabled flagship devices. As noted in Samsung Electronics' "Fourth Quarter and FY 2024 Results" report from January 2025, the company observed robust sales performance, with the flagship Galaxy S24 series featuring Galaxy AI achieving double-digit growth, highlighting the market's rapid shift toward hardware-enabled intelligence.
Simultaneously, the adoption of Chiplet Technology and Heterogeneous Integration is redefining semiconductor design to surpass the physical and economic scaling limitations associated with monolithic dies in edge hardware. By amalgamating smaller, modular dies manufactured on distinct process nodes into a single package, engineers can fine-tune performance and costs for specific AI workloads while enhancing yield rates. This evolution in manufacturing is essential for meeting the bandwidth and interconnect demands of next-generation edge processors utilized in high-performance computing. According to the TSMC "Fourth Quarter 2024 Earnings Conference" in January 2025, the company projected that revenue from advanced packaging technologies-which support these heterogeneous architectures-would surpass 10% of its total revenue in 2025, driven by sustained demand for high-performance computing solutions.
Report Scope
In this report, the Global Edge AI Hardware Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Edge AI Hardware Market.
Global Edge AI Hardware Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: