| ■ 영문 제목 : Global Artificial Intelligence Edge Device Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D3419 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 인공 지능 종단 장치 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 인공 지능 종단 장치은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 인공 지능 종단 장치 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 인공 지능 종단 장치은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 인공 지능 종단 장치의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 인공 지능 종단 장치 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
인공 지능 종단 장치 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 인공 지능 종단 장치 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : CPU, GPU, ASIC) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 인공 지능 종단 장치 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 인공 지능 종단 장치 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 인공 지능 종단 장치 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 인공 지능 종단 장치 기술의 발전, 인공 지능 종단 장치 신규 진입자, 인공 지능 종단 장치 신규 투자, 그리고 인공 지능 종단 장치의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 인공 지능 종단 장치 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 인공 지능 종단 장치 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 인공 지능 종단 장치 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 인공 지능 종단 장치 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 인공 지능 종단 장치 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 인공 지능 종단 장치 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 인공 지능 종단 장치 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
인공 지능 종단 장치 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
CPU, GPU, ASIC
*** 용도별 세분화 ***
가전 제품, 스마트 홈, 자동차 및 운송, 의료, 산업, 항공 우주 및 방위
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Intel Corporation, Huawei Technologies, MediaTek, Xilinx, NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Samsung Electronics, Imagination Technologies Limited, Google
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 인공 지능 종단 장치 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 인공 지능 종단 장치 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 인공 지능 종단 장치 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 인공 지능 종단 장치은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 인공 지능 종단 장치 시장분석 ■ 지역별 인공 지능 종단 장치에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 인공 지능 종단 장치 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Intel Corporation, Huawei Technologies, MediaTek, Xilinx, NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Samsung Electronics, Imagination Technologies Limited, Google – Intel Corporation – Huawei Technologies – MediaTek ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]인공 지능 종단 장치 이미지 인공 지능 종단 장치 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 인공 지능 종단 장치 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 인공 지능 종단 장치 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 기업별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 2023 기업별 인공 지능 종단 장치 매출 시장 2023 기업별 글로벌 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 2023 미주 인공 지능 종단 장치 판매량 (2019-2024) 미주 인공 지능 종단 장치 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 매출 (2019-2024) 유럽 인공 지능 종단 장치 판매량 (2019-2024) 유럽 인공 지능 종단 장치 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 매출 (2019-2024) 미국 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 캐나다 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 멕시코 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 브라질 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 중국 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 일본 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 한국 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 인도 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 호주 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 독일 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 프랑스 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 영국 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 러시아 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 이집트 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 터키 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 인공 지능 종단 장치 시장규모 (2019-2024) 인공 지능 종단 장치의 제조 원가 구조 분석 인공 지능 종단 장치의 제조 공정 분석 인공 지능 종단 장치의 산업 체인 구조 인공 지능 종단 장치의 유통 채널 글로벌 지역별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 인공 지능 종단 장치 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 인공지능 종단 장치(Artificial Intelligence Edge Device)는 데이터가 생성되는 지점, 즉 ‘엣지(edge)’에서 인공지능(AI) 연산을 수행하는 장치를 의미합니다. 중앙 집중식 클라우드 서버가 아닌, 기기 자체 또는 기기에 매우 가까운 곳에서 AI 모델을 실행함으로써 데이터 처리의 효율성과 신속성을 극대화하는 것이 핵심입니다. 이러한 종단 장치는 센서, 카메라, 스마트폰, 차량, 공장 자동화 설비 등 우리 주변의 다양한 사물 인터넷(IoT) 기기에 탑재되어 실시간으로 데이터를 분석하고 즉각적인 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 수행합니다. AI 종단 장치의 가장 두드러진 특징 중 하나는 **낮은 지연 시간(Low Latency)**입니다. 데이터를 클라우드로 전송하고 처리 결과를 다시 받아오는 과정에서 발생하는 지연은 실시간 반응이 필수적인 애플리케이션에서는 치명적일 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 차량이 도로 위의 위험 요소를 감지하고 즉각적으로 반응해야 하는 상황에서 클라우드 기반 AI 처리에 의존한다면 심각한 사고로 이어질 수 있습니다. AI 종단 장치는 이러한 데이터 처리 과정을 기기 자체 내에서 수행함으로써 지연 시간을 최소화하고, 사용자에게 더욱 빠르고 반응적인 경험을 제공합니다. 또한, **개인 정보 보호 및 보안 강화** 측면에서도 AI 종단 장치는 중요한 이점을 가집니다. 민감한 데이터가 외부로 전송되지 않고 기기 내부에서 처리되므로, 데이터 유출이나 해킹의 위험을 줄일 수 있습니다. 이는 의료 기록, 금융 정보, 개인의 생체 정보 등 민감한 데이터를 다루는 애플리케이션에서 특히 중요하게 작용합니다. 또한, 네트워크 연결이 불안정하거나 끊어진 환경에서도 독립적으로 AI 연산을 수행할 수 있어 서비스의 안정성을 높입니다. **네트워크 대역폭 절감** 또한 AI 종단 장치의 주요 특징입니다. 모든 데이터를 클라우드로 전송하는 대신, 엣지에서 필요한 데이터만 선별적으로 전송하거나 미리 처리된 결과를 전송함으로써 네트워크 트래픽을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 특히 대량의 센서 데이터를 지속적으로 생성하는 산업 현장이나 IoT 환경에서 네트워크 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 기여합니다. AI 종단 장치의 형태와 기능은 매우 다양합니다. 스마트폰, 스마트 스피커와 같은 **소비재 기기**부터 산업 현장의 **로봇 팔, 검사 장비**에 탑재되는 고성능 임베디드 시스템까지 폭넓게 분포합니다. 일부 종단 장치는 특정 AI 작업에 특화된 하드웨어 가속기를 탑재하여 연산 효율성을 극대화하기도 합니다. 예를 들어, 이미지 인식이나 객체 감지를 위해 신경망 처리 장치(NPU)를 내장한 칩셋을 사용하는 경우가 많습니다. AI 종단 장치의 용도는 실로 방대합니다. **스마트 홈** 분야에서는 음성 명령 인식, 침입 탐지, 에너지 관리 등 다양한 AI 기능을 지원합니다. **스마트 시티**에서는 교통량 분석, 공공 안전 모니터링, 환경 데이터 수집 및 분석 등에 활용됩니다. **산업 자동화** 분야에서는 제조 공정 중 제품 불량 검사, 로봇 팔의 정밀 제어, 설비의 이상 징후 사전 감지 등에 필수적으로 사용됩니다. **의료** 분야에서는 웨어러블 기기를 통한 환자 상태 실시간 모니터링, 의료 영상의 초기 판독 등에 활용될 수 있습니다. 또한, **자율주행 차량**은 AI 종단 장치의 가장 대표적인 응용 분야 중 하나로, 주변 환경 인식, 경로 계획, 차량 제어 등 모든 핵심적인 AI 연산을 엣지에서 수행합니다. AI 종단 장치를 구현하기 위해서는 여러 관련 기술이 뒷받침되어야 합니다. 가장 중요한 기술 중 하나는 **경량화된 AI 모델**입니다. 클라우드 환경에 비해 컴퓨팅 자원이 제한적인 엣지 장치에서 효율적으로 AI 연산을 수행하기 위해서는 모델의 크기를 줄이고 연산량을 최적화하는 기술이 필수적입니다. 이를 위해 **모델 압축(Model Compression)**, **가지치기(Pruning)**, **양자화(Quantization)** 등의 기법이 연구 및 활용되고 있습니다. 하드웨어 측면에서는 **저전력, 고성능 컴퓨팅 칩셋**의 발전이 AI 종단 장치의 성능을 좌우합니다. 중앙처리장치(CPU)뿐만 아니라 그래픽처리장치(GPU), 그리고 특히 AI 연산에 특화된 **신경망 처리 장치(NPU)** 또는 **텐서 처리 장치(TPU)**와 같은 AI 가속기의 역할이 커지고 있습니다. 이러한 특수 목적 하드웨어는 AI 모델의 특정 연산을 효율적으로 처리하여 전력 소비를 줄이면서도 빠른 속도를 제공합니다. 또한, **임베디드 시스템(Embedded Systems)** 기술은 AI 알고리즘을 효율적으로 탑재하고 실행할 수 있는 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어 환경을 구축하는 데 중요합니다. 소프트웨어 플랫폼 및 프레임워크 또한 AI 종단 장치 개발에 필수적입니다. **TensorFlow Lite**, **PyTorch Mobile**, **ONNX Runtime**과 같은 경량화된 AI 프레임워크는 개발자들이 엣지 장치에 최적화된 AI 모델을 쉽게 배포하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 프레임워크들은 다양한 하드웨어 아키텍처를 지원하며, 엣지 환경에서 효율적인 연산을 위한 다양한 최적화 기법을 제공합니다. AI 모델을 엣지 장치에 배포하고 관리하는 **MLOps(Machine Learning Operations)** 또한 중요한 기술입니다. 엣지 디바이스의 특성을 고려한 모델 배포, 업데이트, 모니터링 및 재학습 등의 과정을 효율적으로 관리하는 MLOps 파이프라인은 AI 종단 장치의 지속적인 성능 유지 및 개선을 위해 필수적입니다. 최근에는 **연합 학습(Federated Learning)** 기술이 AI 종단 장치 분야에서 주목받고 있습니다. 연합 학습은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 각 엣지 장치에서 로컬 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨 후, 학습된 모델의 업데이트 내용만 중앙 서버로 보내 통합하는 방식입니다. 이는 개인 정보 보호를 강화하면서도 분산된 데이터를 활용하여 전반적인 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 방법입니다. 결론적으로, 인공지능 종단 장치는 현대 기술 트렌드에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소입니다. 낮은 지연 시간, 강화된 개인 정보 보호, 네트워크 효율성 증대 등의 이점을 바탕으로 스마트 홈부터 자율주행, 산업 자동화에 이르기까지 다양한 분야에서 AI 기술의 적용 범위를 확장하고 있으며, 이를 위한 경량 AI 모델, 특화된 하드웨어 가속기, 최적화된 소프트웨어 프레임워크 등의 기술 발전이 지속적으로 이루어지고 있습니다. AI 종단 장치의 발전은 우리 생활 전반에 걸쳐 더욱 지능적이고 효율적인 경험을 제공할 것으로 기대됩니다. |
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