기기별(카메라, 로봇, 스마트폰), 프로세서(GPU, CPU), 소비량별(1W 미만, 1-3W, 3-5W), 최종 사용자별(가전제품, 자동차, 정부), 지리적 범위 및 예측별 글로벌 에지 AI 하드웨어 시장

Edge AI 하드웨어 시장 규모 및 예측

Edge AI 하드웨어 시장 규모는 2024년에 16억 2,935만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 7,223.65만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 CAGR 20.46%로 성장할 것입니다.

• Edge AI 하드웨어는 네트워크 가장자리에서 데이터를 처리하고 분석하는 특수 컴퓨팅 장비의 한 유형으로, 데이터가 생성되는 곳에 더 가깝습니다. 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하는 기존 컴퓨터 방법과 달리 Edge AI 기술은 로컬에서 AI 기능을 실행합니다.
• Edge AI는 클라우드와의 지속적인 접촉이 필요 없으므로 응답 시간이 훨씬 빨라집니다. 이는 특히 자율주행차나 산업 자동화 시스템과 같이 실시간 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 중요합니다.
• Edge AI 하드웨어는 클라우드 리소스에 대한 의존도를 최소화하여 네트워크 대역폭 소비와 비용을 낮춥니다. 또한 로컬 프로세싱은 클라우드 리소스를 보다 복잡한 활동에 사용할 수 있도록 하여 전반적인 시스템 성능을 향상시킵니다.
• 민감한 데이터는 기기에서 처리할 수 있으므로 외부 서버로의 데이터 전송으로 인한 보안 침해 위험을 줄일 수 있습니다. 이는 민감한 정보를 처리하는 앱에 중요한데, 잠재적인 보안 취약성을 줄이는 동시에 데이터 프라이버시와 무결성을 보장하기 때문입니다.

글로벌 에지 AI 하드웨어 시장 역학

글로벌 에지 AI 하드웨어 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• 실시간 통찰력과 더 빠른 의사 결정에 대한 수요 실시간 통찰력과 더 빠른 의사 결정은 모든 부문에서 수요가 많습니다. 에지 AI 기술은 클라우드 처리와 관련된 지연 문제를 피하면서 로컬에서 데이터를 처리하여 이러한 수요를 충족합니다. 이 기능은 다음과 같은 애플리케이션에 중요합니다.
• 자율주행차는 안전한 탐색을 보장하기 위해 실시간 객체 식별 및 반응이 필요합니다.
• 산업 자동화는 실시간 데이터 분석을 통해 예측 유지 관리를 가능하게 하고 제조 공정을 최적화합니다.
• 소매 분석은 타겟 마케팅 및 재고 관리에 도움이 되는 고객 행동에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 사물 인터넷(IoT)의 성장 Edge AI 하드웨어는 이 데이터를 로컬로 처리하여 클라우드 인프라의 부하를 줄이고 소스에 더 가까운 곳에서 더 빠른 분석을 가능하게 하는 강력한 솔루션입니다. 인터넷으로 연결된 가젯의 성장으로 인해 네트워크의 가장자리에서 대량의 데이터가 생성되었습니다. 이러한 추세는 스마트 홈 기기, 산업용 센서, 의료용 웨어러블을 포함한 다양한 IoT 애플리케이션에서 Edge AI 하드웨어의 배포를 촉진하고 있습니다.
• 진화하는 AI 기술 및 알고리즘 특히 가장자리 장치에서 효율적인 처리를 위해 설계된 AI 알고리즘의 발전으로 복잡한 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있는 Edge AI 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 개발을 통해 실시간 통찰력과 의사 결정을 제공하기 위해 상당한 처리 기능을 사용하는 온디바이스 AI 앱을 구현할 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 커짐에 따라 Edge AI 하드웨어를 사용하여 로컬로 데이터를 처리하면 데이터 전송과 보안 침해 위험을 줄일 수 있는 방법이 제공됩니다. 이는 특히 민감한 정보를 처리하는 애플리케이션에 매력적입니다. 데이터 개인 정보 보호를 개선하고 원격 서버로 데이터를 전송하는 것과 관련된 잠재적인 보안 문제를 줄이기 때문입니다.

주요 과제

• 제한된 처리 용량 에지 디바이스는 강력한 클라우드 서버보다 처리 용량이 적어 복잡한 AI 작업을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 제한으로 인해 에지 디바이스에서 효율적으로 실행할 수 있는 AI 알고리즘의 범위와 복잡성이 제한되어 작업 최적화 및 우선 순위 지정이 필요할 수 있습니다.
• 데이터 스토리지 제한 에지 디바이스는 종종 스토리지 용량이 제한되어 신중한 데이터 스토리지 및 관리 솔루션이 필요합니다. 이러한 제약에는 중요 데이터의 우선순위 지정과 효율적인 데이터 압축 기술을 사용하여 저장 효율성을 극대화하고 AI 처리를 위한 관련 정보의 저장을 수용하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 보안 문제 AI 기능을 엣지로 이동하면 엣지 AI 기기가 중앙 집중형 클라우드 시스템보다 공격 표면이 더 넓을 수 있으므로 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 리소스가 제한적이고 보안 프로토콜이 더 나쁠 수 있으므로 엣지 AI 기기는 사이버 공격에 더 취약할 수 있습니다. 이러한 취약성 증가는 엣지 기기를 보호하고 보안 침해 위험을 줄이기 위해 엄격한 보안 조치를 구축하는 것의 중요성을 강조합니다.
• 소프트웨어 개발 복잡성 엣지 AI 기술에 최적화된 AI 모델을 개발하고 구축하려면 특정 기술 세트와 고려 사항이 필요하여 많은 기업에서 어려움을 겪습니다. 이러한 복잡성에는 리소스가 제한된 기기를 위한 엣지 컴퓨팅 및 효과적인 AI 모델 구축 경험이 있는 개인을 교육하거나 고용하는 데 투자하는 것이 포함됩니다. 기업이 이 문제를 관리함에 따라, Edge AI 기술의 역량을 효과적으로 활용하고 잠재적 보상을 거두는 데 필요한 기술과 리소스를 확보하는 것을 우선시해야 합니다.

주요 추세

• 특수 Edge AI 프로세서의 등장 기존의 중앙 처리 장치(CPU)는 AI 워크로드에 비효율적인 경우가 많습니다. 이러한 제약을 해결하기 위해 시장에서는 Edge AI 애플리케이션을 위해 설계된 특수 프로세서가 크게 증가하고 있습니다. 여기에는 AI 가속기, 신경 처리 장치(NPU), 신경형 프로세서가 포함되며, Edge 장치에서 AI 알고리즘을 효율적으로 실행하도록 설계되었습니다. 이러한 특수 프로세서는 성능과 전력 소비 측면에서 범용 CPU보다 성능이 뛰어나므로 Edge에서 AI 워크로드를 보다 효율적이고 효과적으로 처리할 수 있습니다.
• 비용 및 통합 감소 Edge AI 하드웨어는 다운사이징 및 에너지 효율성 측면에서 상당한 추세를 보이고 있습니다. 이러한 개발을 통해 스마트폰과 웨어러블, 산업용 로봇, 스마트 센서를 포함한 광범위한 기기에 AI 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다. Edge AI 기술이 더 작고 전력 효율이 높아짐에 따라 더 광범위한 새로운 Edge 애플리케이션으로의 문이 열리고, 이를 통해 업계에서는 이전에 상상했던 방식으로 AI 기반 통찰력과 기능을 활용할 수 있습니다.
• 클라우드-Edge 협업 Edge AI 처리에는 여러 가지 이점이 있지만, 클라우드 컴퓨팅은 복잡한 작업과 대규모 데이터 저장을 관리하는 데 여전히 중요합니다. AI 처리의 미래는 Edge 기기가 실시간 처리와 초기 분석을 관리하는 반면, 클라우드는 방대한 리소스와 중앙 집중식 데이터 관리가 필요한 활동을 처리하는 협업 모델입니다. 이 협업 패러다임은 Edge와 Cloud 컴퓨팅의 이점을 극대화하여 광범위한 애플리케이션과 사용 사례에서 효율적이고 확장 가능한 AI 처리를 보장합니다.

글로벌 에지 AI 하드웨어 시장 지역 분석

다음은 글로벌 에지 AI 하드웨어 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다.

북미

• 북미는 에지 AI 하드웨어 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 이 지역에서 최첨단 첨단 기술 도입이 증가함에 따라 예측 기간 내내 우위를 유지할 것으로 예상됩니다.
• 사물 인터넷(IoT) 장치 배포가 상당히 증가하면서 에지 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 더 빠른 처리 장치에 대한 수요가 증가하면서 특히 실시간 데이터 분석 및 의사 결정이 필요한 기업에서 에지 AI 솔루션 도입이 촉진되고 있습니다.
• 또한 인공 지능 및 기술 혁신과 같은 분야에서 정부 자금 지원 이니셔티브가 증가하면서 북미에서 에지 AI 하드웨어 시장이 성장하는 데 도움이 됩니다. 미국.
• 이 지역은 강력한 기술 기반과 역동적인 IT 기업 및 연구 기관 생태계를 갖추고 있어 Edge AI 기술의 혁신과 성장을 촉진합니다.
• 이러한 요소들이 결합되면 Edge AI 하드웨어 시장에서 북미의 지배적인 위치를 굳건히 하여 산업 성장과 혁신의 핵심 원동력으로 자리매김합니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양은 AI 도입 증가와 전자 제품에 대한 수요 급증으로 예측 기간 내내 가장 빠르게 성장할 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 아시아 태평양은 전자 분야를 중심으로 한 글로벌 제조 강국으로, 중국, 일본, 한국에 주요 제조업체가 있습니다. 이러한 견고한 제조 기반은 Edge AI 하드웨어에 대한 높은 수요를 촉진하여 광범위한 전자 기기에 지능을 통합할 수 있습니다.
• 또한 이 지역 전역의 정부는 AI 연구 및 개발에 막대한 투자를 하고 있어 AI 기술의 빠른 도입을 예고하고 있습니다. AI 도입에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 실시간 온디바이스 컴퓨팅을 지원하는 Edge AI 하드웨어 솔루션을 위한 건강한 분위기를 조성합니다.
• 스마트 시티 프로그램아시아 태평양의 많은 국가가 스마트 시티 프로그램을 적극적으로 추진하여 Edge AI 하드웨어를 사용하여 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 수행하는 지능형 인프라를 구축하고 있습니다.
• 이러한 프로그램에는 교통 관리, 보안 감시, 리소스 최적화를 포함한 광범위한 주제가 포함됩니다. 아시아 태평양의 도시들은 시민들의 효율성, 지속 가능성, 전반적인 삶의 질을 개선하기 위해 Edge AI 기술을 도입하고 있습니다.

글로벌 Edge AI 하드웨어 시장세분화 분석

글로벌 Edge AI 하드웨어 시장은 기기, 프로세서, 소비, 최종 사용자, 지역을 기준으로 세분화됩니다.

기기별 Edge AI 하드웨어 시장

• 카메라
• 로봇
• 스마트폰

기기 범주에 따라 시장은 카메라, 로봇, 스마트 폰으로 나뉩니다. 감시 카메라에 대한 수요 증가는 안전 및 보안 기능 제공에 의해 촉진됩니다. 특히 정부 기관은 보안 목적으로 감시 카메라 및 드론과 같은 다양한 Edge AI 하드웨어 장치를 사용합니다.

프로세서별 Edge AI 하드웨어 시장

• GPU
• CPU

프로세서 범주에 따라 시장은 GPU와 CPU로 나뉩니다. CPU 세그먼트는 Edge AI 하드웨어 시장에서 상당히 성장하고 있습니다. AI 지원 가젯의 사용이 점점 더 널리 퍼지고 있으며, 특히 컴퓨팅과 휴대전화에서 그렇습니다. 특히 Edge AI 기술은 스마트폰에 널리 통합되어 기능과 성능을 개선합니다. Qualcomm의 Snapdragon 845 및 855와 같은 Edge AI 프로세서가 장착된 스마트폰은 클라우드 처리에 대한 의존도를 낮추어 장치에서 직접 고급 AI 기능을 수행할 수 있습니다.

소비량별 Edge AI 하드웨어 시장

• 1W 미만
• 1-3W
• 3-5W
• 5-10W
• 10W

소비량 범주를 기준으로 시장은 1W 미만, 1-3W, 3-5W, 5-10W, 10W로 나뉩니다. 10W 세그먼트는 하드웨어 장치, 특히 스마트폰에서 신뢰할 수 있는 얼굴 인식 기술과 기타 고급 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 크게 증가하고 있습니다. 하드웨어 장치의 기술적 혁신과 제품 혁신의 증가가 결합되어 10와트 장치의 광범위한 사용에 기여했습니다.

최종 사용자별 에지 AI 하드웨어 시장

• 소비자 전자 제품
• 자동차
• 정부

최종 사용자를 기준으로 시장은 소비자 전자 제품, 자동차 및 정부로 나뉩니다. 정부 부문은 에지 AI 하드웨어 시장에서 상당한 성장을 보이고 있습니다. 광범위한 정부 애플리케이션에 대한 카메라 수요 증가. 감시 카메라는 법 집행, 행동 분석, 얼굴 식별 및 사람 계산을 비롯한 기타 중요한 목적으로 정부 기관에서 널리 사용됩니다. AI 기반 감시 카메라를 통합하면 실시간 분석 및 고급 패턴 인식과 같은 확장된 기능을 사용할 수 있어 보다 효율적이고 효과적인 모니터링 및 시행 활동이 가능합니다.

지리적 측면의 엣지 AI 하드웨어 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역

지리적 측면을 기준으로 글로벌 엣지 AI 하드웨어 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 분류됩니다. 북미는 엣지 AI 하드웨어 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 이 지역에서 최첨단 첨단 기술 채택이 증가함에 따라 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 사물 인터넷(IoT) 장치 배포가 상당히 증가하여 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요가 증가합니다. 더 빠른 처리 장치에 대한 수요 증가로 인해 특히 실시간 데이터 분석 및 의사 결정이 필요한 기업에서 Edge AI 솔루션 도입이 촉진되고 있습니다.

주요 참여자

"글로벌 Edge AI 하드웨어 시장" 연구 보고서는 IBM, Microsoft, Google, NVIDIA, Intel, Samsung, Huawei, Media Tek Inc, Imagination Technologies, Xilinx Inc.와 같은 주요 참여자를 포함한 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다.

또한 당사의 시장 분석에는 이러한 주요 참여자에게만 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 여기에서 당사 분석가는 모든 주요 참여자의 재무 제표에 대한 통찰력과 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석을 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 글로벌 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

Edge AI 하드웨어 주요 개발

• 2022년 6월, Qualcomm Technologies는 Qualcomm Al Stack 포트폴리오를 출시하여 인공 지능(Aland | Connected Intelligent Edge 기술) 분야에서의 리더십을 강화했습니다. Qualcomm Al Stack은 지능형 장치를 위한 포괄적인 솔루션으로, OEM과 개발자에게 광범위한 소프트웨어 액세스와 상호 운용성을 제공합니다.
• 2022년 3월, Intel의 Habana Labs는 훈련 및 추론을 위한 2세대 Al CPU를 출시했습니다. 2022년 3월, Amphenol Corporation은 에너지 저장 및 고전력 연결 및 전송 요구 사항을 위해 전압 범위가 1500VDC인 8mm 및 10.3mm 직각 커넥터를 통합하기 위해 SURLOK plus 시리즈를 업그레이드했습니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론

조사 방법론 및 조사 연구의 다른 측면에 대해 자세히 알아보려면 당사에 문의하세요.

이 보고서를 구매해야 하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(10억 달러) 데이터 제공 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트 표시 지역 내 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요인 표시 주요 업체의 시장 순위와 함께 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 사업 확장, 지난 5년 동안의 회사 인수를 통합한 경쟁 환경 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자에 대한 SWOT 분석 최근 개발과 관련된 산업의 현재 및 미래 시장 전망에는 성장 기회 및 동인, 신흥 및 선진 지역 모두의 과제 및 제약이 포함됩니다. 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석을 포함합니다. 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력을 제공하고 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회를 제공합니다. 판매 후 6개월 동안 분석가 지원

보고서 사용자 정의

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