엣지 AI 소프트웨어 시장 : 제공 유형(플랫폼, 프레임워크 및 툴킷), 기술(생성형 AI, 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전), 데이터 모달리티(공간 데이터, 시간 데이터, 시각 데이터, 다중 모달 데이터, 텍스트 데이터) – 2030 년까지 글로벌 예측

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엣지 AI 소프트웨어 시장은 2025년 USD 24억 달러에서 2031년까지 USD 88억 8천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 24.4%를 기록할 것으로 전망됩니다.
엣지 AI 소프트웨어는 네트워크의 가장자리에서 AI 기능을 통합하여 데이터를 분석함으로써 중앙 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 최소화합니다. 2024년 2월 엣지 AI 비전 얼라이언스(Edge AI Vision Alliance)의 보고서는 엣지 AI 소프트웨어가 데이터 소스에서 실시간 의사결정 및 이미지 인식 및 이상 탐지 알고리즘의 발전을 가능하게 한다고 강조했습니다. 신뢰성 높은 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 엣지 AI 소프트웨어는 속도와 향상된 데이터 제어 기능을 제공하며 핵심 응용 분야에서 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.

엣지 AI 소프트웨어 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역에서 엣지 AI 소프트웨어의 채택이 가속화되고 있습니다. 이는 실시간 처리 요구와 클라우드 의존도 감소에 따른 수요 증가가 주요 요인입니다. 중국은 AI 분야에 대규모 투자와 엣지 애플리케이션의 광범위한 도입으로 지역을 선도하고 있습니다. 일본은 제조업과 로봇공학 분야에서 엣지 AI를 활용하며 뒤를 이르고 있습니다.

클라우드에서의 기업 워크로드 증가와 전체 운영 비용 절감을 위한 지능형 애플리케이션의 급속한 성장으로 엣지 AI 소프트웨어 시장이 성장할 것입니다.

인수합병은 향후 5년간 시장 참여자들에게 유리한 기회를 제공할 것입니다.

5G 네트워크의 등장으로 IT와 통신이 통합되고 IoT에서 엣지 컴퓨팅의 필요성이 증가함에 따라 엣지 AI 소프트웨어 시장이 성장할 것입니다.

북미는 첨단 R&D 및 기술 채택에 힘입어 엣지 AI 소프트웨어 혁신을 주도하고 있습니다. 미국은 의료, 제조 및 자율 시스템 분야의 애플리케이션에서 우위를 차지하며 실시간 분석을 강조하고 있습니다.

글로벌 엣지 AI 소프트웨어 시장 역학

동인: 분산형 AI 모델 훈련에서 연합 학습의 인기 상승

연합 학습은 AI 모델 훈련에 대한 분산형 접근 방식으로 큰 주목을 받고 있으며, 조직이 원시 데이터를 공유하지 않고도 협업으로 기계 학습 모델을 구축할 수 있게 해줍니다. 이 방법은 특히 의료, 금융, 통신과 같은 산업에서 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 규정 준수와 관련된 우려를 해결합니다. Google 및 NVIDIA와 같은 기업들은 연합 학습 프레임워크를 개척하여 AI 모델이 여러 에지 장치에 분산된 데이터 세트에서 학습하는 동시에 사용자 데이터가 로컬에 남아 있도록 보장합니다. 이는 환자 데이터나 금융 거래와 같은 민감한 정보를 안전하게 보호해야 하는 분야에서 특히 중요합니다. 연합 학습은 개인 맞춤형 의료 진단, 사기 감지, 스마트 기기 상호 작용과 같은 응용 분야에서 특히 유용합니다. 글로벌 개인 정보 보호 규제가 강화됨에 따라, AI 통찰력과 데이터 보호의 균형을 맞추기 위해 연합 학습이 필수적입니다. 이를 통해 조직은 사용자의 기밀을 유지하면서 AI 모델의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이 방법은 기업, 클라우드 공급업체 및 엣지 AI 애플리케이션에서 점점 더 많이 채택되어 안전한 데이터 협업과 개인 정보 보호법 준수를 가능하게 함으로써 민감한 산업에서 미래의 AI 혁신을 추진하는 핵심 동력이 되고 있습니다.

제한 사항: 분산된 에지 노드 간 AI 워크로드 관리의 확장성 문제

확장성은 기업이 계산 효율성, 지연 시간, 자원 할당을 균형 있게 유지하는 데 어려움을 겪는 분산된 에지 노드 간 AI 워크로드 관리의 핵심 과제입니다. 중앙 집중형 클라우드 AI와 달리, 에지 AI 배포는 다양한 처리 능력을 갖춘 이기종 장치 간 동적 워크로드 분배를 요구합니다. 실시간 AI 애플리케이션이 수천 개의 에지 노드 간 원활한 협업을 요구하며 모델 성능 일관성을 유지해야 하는 상황에서 이 도전은 더욱 커집니다. 네트워크 과부하, 제한된 대역폭, 하드웨어 한계는 에지에서의 대규모 AI 추론 및 훈련을 방해합니다. 또한 분산된 AI 모델 간 업데이트, 동기화, 부하 분산을 조정하는 것은 공학적인 복잡성을 초래하며, 종종 전문적인 미들웨어와 에지 전용 프레임워크가 필요합니다. 산업용 IoT, 스마트 시티, 자율 시스템에서 AI 채택이 증가함에 따라 이러한 확장성 제약을 극복하는 것은 엣지 AI의 잠재력을 완전히 발휘하는 데 필수적입니다. 이 병목 현상을 해결하기 위해 조직은 적응형 워크로드 오케스트레이션, 엣지-클라우드 통합, 경량 AI 모델을 혁신해야 합니다. 이러한 솔루션은 대규모 AI 배포를 방해하는 한계를 극복하는 데 필수적이며, 다양한 환경에서 점점 더 복잡해지는 실시간 애플리케이션의 요구사항을 충족시키기 위해 엣지 AI가 필요로 하는 성능을 보장합니다.

기회: 엣지 AI의 잠재력을 발휘하는 TinyML

엣지 AI 소프트웨어 시장에서 TinyML 기술의 배포는 기계 학습의 주요 변화로, 매우 컴팩트하고 에너지 효율적인 솔루션에 중점을 두고 있습니다. TinyML을 사용하면 기계 학습 모델이 장치에서 직접 데이터를 처리할 수 있으므로 클라우드 처리 능력에 대한 의존도가 줄어듭니다. 이를 통해 효율성이 향상되고 지연 시간이 단축되므로 실시간 데이터 처리 및 의사 결정에 특히 유용합니다. TinyML은 기기가 환경과 상호 작용하는 방식을 변화시켜 의료, 농업, 환경 모니터링과 같은 분야에서 새로운 응용 프로그램의 가능성을 열어주고 있습니다. TinyML은 데이터를 로컬에서 처리하기 때문에 민감한 정보를 분석을 위해 클라우드로 전송할 필요가 없기 때문에 개인 정보 보호 및 보안을 강화합니다. 데이터 이동이 감소하면 데이터 침해의 위험이 줄어들어 스마트 기기에 대한 사용자의 신뢰가 높아집니다. 예를 들어, 생체 신호를 모니터링하고 분석하는 스마트 웨어러블은 개인 데이터를 클라우드에 전송하지 않고 기기 내에서 직접 이 정보를 처리할 수 있습니다. 이는 사용자 개인정보를 보호할 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석이 중요한 응용 분야에서 더 빠르고 신뢰할 수 있는 성능을 보장합니다. TinyML은 더 스마트하고 안전하며 효율적인 에지 기반 AI 솔루션을 가능하게 함으로써 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.

과제: 대규모 데이터의 양과 다양성 관리

에지 AI 소프트웨어 시장에서 대규모 데이터의 양과 다양성을 관리하는 것은 중요한 과제입니다. 에지 기기는 센서, 카메라, 산업용 기계 등에서 발생하는 구조화, 비구조화, 반구조화 데이터 등 실시간 데이터를 지속적으로 생성합니다. 대부분의 기기가 제한된 컴퓨팅 파워와 저장 용량을 갖추고 있어, 이 데이터를 에지에서 현지에서 처리하는 것은 어렵습니다. 데이터 집약적 애플리케이션이 증가함에 따라 실시간 처리 수요가 시스템에 추가적인 부담을 가중시킵니다. 또한 분산된 에지 노드 간 다양한 데이터셋을 통합하고 관리하는 것은 데이터 일관성, 동기화, 지연 시간과 관련된 복잡성을 초래해 에지 AI 솔루션의 원활한 배포를 방해합니다. 확장성은 추가적인 문제로 부상합니다. 증가하는 엣지 노드를 관리하려면 상당한 조정과 자원이 필요하기 때문입니다. 이러한 한계는 운영 비용 증가와 효율성 저하로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 조직은 더 고급 인프라나 하이브리드 접근 방식을 도입해야 하지만, 이는 복잡성과 비용을 추가로 발생시킵니다. 이러한 장애물을 극복하는 것은 엣지 AI 기술의 광범위한 채택에 필수적입니다. 그러나 대규모 관리에 필요한 추가 복잡성과 자원은 여전히 산업 전반에 걸친 광범위한 구현을 가로막는 주요 장애물로 남아 있습니다.

글로벌 엣지 AI 소프트웨어 시장 생태계 분석

이 섹션은 엣지 AI 소프트웨어 생태계를 유형별 소프트웨어 공급업체, 데이터 모달리티별 소프트웨어 공급업체, 배포 방식별 소프트웨어 공급업체, 공급업체가 사용하는 기술, 비즈니스 최종 사용자로 구분하여 강조합니다. 이 세분화된 생태계는 기술과 데이터를 활용해 목표 달성을 위해 더 효율적인 워크플로우와 출력 생성을 촉진하기 위해 협력합니다.

제품별로는 소프트웨어 부문이 예측 기간 동안 서비스 부문보다 더 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다.

소프트웨어 세그먼트는 개발자와 기업이 엣지 AI 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼, SDK, 프레임워크, 툴킷을 포함합니다. 플랫폼은 AI 모델을 엣지 장치와 통합하기 위한 포괄적인 환경을 제공하며, 데이터 처리, 모델 훈련, 실시간 분석 등 중요한 기능을 엣지에서 제공합니다. SDK와 프레임워크는 하드웨어 공학에 대한 깊은 지식 없이도 개발자가 엣지 장치용 AI 모델을 생성, 테스트, 최적화할 수 있도록 사전 구축된 도구와 라이브러리를 제공합니다. 툴킷은 AI 알고리즘과 엣지 하드웨어 사이의 격차를 메워, 기업이 리소스가 제한된 엣지 장치에서 AI 모델을 우수한 성능으로 신속하게 사용할 수 있도록 지원합니다. 의료, 제조, 자동차 등 최종 사용 산업에서 실시간 의사 결정을 지원하기 위해 엣지 AI의 채택이 증가함에 따라 소프트웨어 제품에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

IoT, 5G, AI 기반 엣지 디바이스의 성장으로 확장 가능하고 유연한 엣지 AI 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이 트렌드는 산업 전반에서 효율적인 엣지 AI 배포의 기반이 되는 소프트웨어 세그먼트의 성장을 예고합니다.

기술별로는 생성형 AI 세그먼트가 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.

생성 AI는 고급 실시간 의사 결정 기능이 필요한 애플리케이션에 혁신적인 잠재력을 가지고 있습니다. 에지 컴퓨팅과 통합되면, 장치는 중앙 집중식 클라우드 시스템에 의존하지 않고도 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 실시간으로 생성할 수 있습니다. 이는 새로운 컨텍스트 인식 콘텐츠 또는 솔루션이 즉시 제공되어야 하는 개인 맞춤형 마케팅, 예측 유지보수 및 자율 시스템과 같은 애플리케이션에 필수적입니다. 생성 AI와 에지 컴퓨팅을 결합하면 AI 모델이 현지 조건을 감지하고 이에 적응할 수 있게 되어 성능이 향상됩니다. 예를 들어, 자율 주행 차량의 변화하는 교통 패턴에 적응하거나 제조 수율을 개선할 수 있습니다. IoT 기기의 채택이 증가하고 의료, 소매, 엔터테인먼트와 같은 분야에서 실시간 처리의 수요가 증가함에 따라 생성형 AI 솔루션에 대한 수요도 가속화되고 있습니다. IoT 기기가 널리 보급되고 산업계에서 보다 효율적인 의사 결정 도구를 추구함에 따라, 생성형 AI는 엣지 AI 소프트웨어 시장의 성장을 주도하고 있습니다. 이 기술은 엣지 컴퓨팅이 다양한 산업과 상호 작용하는 방식을 재편하고, 운영 효율성과 생산성을 향상시키는 혁신을 추진할 것입니다. 오늘날과 같이 급변하는 환경에서 점점 더 중요해지고 있는 실시간의 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 산업을 변화시키고 있습니다.

북미 지역, 예측 기간 동안 최대 시장 규모 차지

북미 지역, 특히 미국과 캐나다는 기술적 진보와 윤리적·책임 있는 AI 배포에 대한 강조로 인해 엣지 AI 소프트웨어 시장을 주도하고 있습니다. 이 지역에서의 엣지 AI 소프트웨어 확산은 마이크로소프트, IBM, 구글 등 주요 기술 기업들의 AI 연구 개발에 대한 대규모 투자에 힘입고 있습니다. 이 기술 대기업 외에도 스타트업은 해당 지역의 AI 생태계에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다. 많은 스타트업이 벤처 캐피털 기업과 정부 지원 프로그램으로부터 상당한 투자를 유치하며 혁신을 촉진하고 엣지 AI 응용 분야의 범위를 확장하고 있습니다. 정부 자금 지원과 유리한 규제 프레임워크는 산업 전반에 걸친 AI 통합을 지원하며 성장을 더욱 촉진합니다. 도입을 촉진하는 또 다른 요인은 북미 지역의 강력한 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호에 대한 관심입니다. 엣지 AI 솔루션은 특히 민감하고 중요한 환경에서 안전한 데이터 처리를 위한 높은 기준을 준수해야 합니다. 보안에 대한 이러한 노력은 신뢰를 강화하고 의료, 금융, 국방과 같은 산업에서 엣지 AI의 도입을 촉진합니다. 그 결과, 북미는 엣지 AI 혁신을 계속 선도하며 글로벌 트렌드에 영향을 미치고, 엣지에서 안전하고 확장 가능하며 미래 지향적인 AI 기술을 개발하려는 다른 지역의 벤치마크 역할을 하고 있습니다.

엣지 AI 소프트웨어 시장 최근 동향

2025년 4월, Sutherland와 Google Cloud는 기업 전체의 생성형 AI 도입을 가속화하기 위해 파트너십을 확대했습니다. Google Cloud의 Gemini 모델, Vertex AI, Customer Engagement Suite를 Sutherland의 적용 AI 전문성과 통합함으로써, 이 협력은 전략부터 운영 및 상호작용까지 고객 라이프사이클 전체를 혁신하는 것을 목표로 합니다.

2025년 3월, IBM과 NVIDIA는 NVIDIA의 AI 및 데이터 플랫폼 기술을 IBM의 watsonx AI 및 데이터 플랫폼에 통합하여 AI 채택을 가속화하기 위해 협력했습니다. 이 파트너십은 NVIDIA의 GPU, AI 엔터프라이즈 소프트웨어, 네트워크 솔루션을 활용해 IBM의 AI 추론, 훈련, 기업 AI 역량을 강화할 것입니다.

2025년 2월, 안드릴(Anduril)과 마이크로소프트(Microsoft)는 미국 육군의 통합 시각 증강 시스템(IVAS) 개발을 가속화하기 위해 협력했습니다. 안드릴은 마이크로소프트 애저(Azure)를 AI 기술의 선호 클라우드 플랫폼으로 활용해 생산 및 개발을 주도할 예정입니다. 이 협력은 AI 기반 상황 인식을 통합해 전장에서 병사의 전투 효율성과 의사결정 능력을 향상시키는 고급 증강 현실 기술을 제공하기 위해 진행됩니다.

2025년 2월, Mercedes-Benz와 Google Cloud는 MBUX 가상 비서를 새로운 대화형 AI 기능으로 강화하기 위해 파트너십을 확대했습니다. Vertex AI의 Gemini를 사용하는 Google Cloud의 Automotive AI Agent를 기반으로 하는 이 비서는 Google Maps Platform의 방대한 데이터를 활용하여 내비게이션 및 관심 지점에 대해 더욱 상세하고 개인화된 응답을 제공합니다.

주요 시장 플레이어

상위 엣지 AI 소프트웨어 시장 기업 목록

엣지 AI 소프트웨어 산업은 지역적 영향력을 갖춘 몇몇 주요 기업이 주도하고 있습니다. 시장 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

Microsoft (US)
Google (US)
AWS (US)
IBM (US)
Baidu (China)
Alibaba Cloud (China)
Nutanix (US)
HPE (US)
Cognex (US)
VEEA (US)
Latent AI (US)
Axelera AI (Netherlands)
Edge Impulse (US)
Roboflow (US)
Striveworks (US)
Xenonstack (UAE)

5.1 소개
5.2 시장 역학 동인 – 분산형 AI 모델 훈련에서 주목받는 연합 학습 – 데이터 양 및 네트워크 트래픽의 기하급수적인 증가 – IoT 애플리케이션의 사용 증가 – 5G 네트워크 기술의 채택 증가 제약 – 지속적인 데이터 전송으로 인한 대역폭 제한 – 분산된 에지 노드에서 AI 워크로드를 관리하는 데 따르는 확장성 문제 기회- TinyML의 확산- 자율주행 및 연결 차량에 대한 수요 증가- 다양한 분야에서 혁신적인 응용 프로그램의 등장 도전 과제- 엣지 AI 표준 최적화의 필요성- 다양한 시스템 통합의 복잡성- 하드웨어 표준의 부재
5.3 2025년 미국 관세 영향 – 엣지 AI 소프트웨어 시장 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 – 전략적 변화 및 새로운 트렌드 국가/지역에 미치는 영향 – 미국 – 중국 – 유럽 – 인도 최종 사용 산업에 미치는 영향 – 의료 – 자동차 – 금융 – 제조 – 소매
5.4 엣지 AI 소프트웨어 시장: 진화
5.5 공급망 분석
5.6 생태계 분석 소프트웨어 공급업체 유형별 소프트웨어 공급업체 데이터 모달리티별 소프트웨어 공급업체 배포 모드별 공급업체 기술 사용 공급업체 최종 사용자
5.7 투자 및 자금 조달 현황
5.8 사례 연구 분석 사례 연구 1: 엣지 AI 및 지리 공간 분석을 활용한 향상된 대응 및 복구 사례 연구 2: 프린트숍의 예측 유지보수 및 비용 절감 지원 사례 연구 3: 가상화 변전소에서 엣지 AI를 활용한 전력 분배 혁신 사례 연구 4: 에코노의 엣지 AI 가상 센서를 활용한 산업 모니터링 혁신 사례 연구 5: 자율 AI 기반 재고 모니터링 솔루션으로 창고 효율성 혁신
5.9 기술 분석 핵심 기술- 엣지 컴퓨팅- TinyML- 연방 학습 보완 기술- 5G 네트워크- 클라우드 컴퓨팅- 사물 인터넷 (IoT) 관련 기술- 빅 데이터 분석- 디지털 트윈- 블록체인
5.10 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 지역별 규제- 북미- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카- 라틴 아메리카
5.11 특허 분석 방법론 특허 출원 건수, 문서 유형별 혁신 및 특허 출원
5.12 가격 분석 데이터 모달리티별 주요 업체별 평균 판매 가격, 2025 에지 AI 소프트웨어 제공 유형별 평균 판매 가격
5.13 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025–2026
5.14 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.15 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화 비즈니스 모델에 영향을 미치는 주요 트렌드/파괴적 변화
5.16 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준

에지 AI 소프트웨어 시장, 제공 유형별

104

6.1 소개: 에지 AI 소프트웨어 시장, 제공 유형별
6.2 소프트웨어 유형별- 플랫폼- 소프트웨어 개발 키트 (SDKs)- 프레임워크 및 툴킷 배포 방식별- 클라우드- 온프레미스
6.3 서비스 전문 서비스- 교육 및 컨설팅- 시스템 통합 및 테스트- 지원 및 유지 관리 관리 서비스

데이터 모달리티별 엣지 AI 소프트웨어 시장

124

7.1 소개 동인: 데이터 모달리티별 엣지 AI 소프트웨어 시장
7.2 시각 데이터 이미지 데이터- 엣지 AI 컴퓨터 비전 솔루션을 통해 실시간 의사결정 강화 비디오 데이터- 실시간 엣지 AI 비디오 분석 솔루션을 통해 효율성 향상
7.3 청각 데이터 오디오 데이터- 인식 및 노이즈 감소 향상을 위한 오디오 데이터 분석 최적화 오디오 센서 데이터- 로컬 엣지 오디오 센서 처리를 통해 응답 시간 개선
7.4 텍스트 데이터 구조화된 텍스트 데이터 – 조직화된 구조화된 텍스트 데이터의 효율적인 처리 및 분석 비구조화된 텍스트 데이터 – NLP 및 머신러닝을 활용한 비구조화된 텍스트 데이터 분석 반구조화된 텍스트 데이터 – 유연한 조직화 및 분석을 위한 반구조화된 데이터 활용
7.5 공간 데이터 지리 공간 데이터 – AI를 활용한 지리 공간 데이터 분석으로 속도와 정확도 향상 위치 센서 데이터 – 에지에서의 위치 센서 데이터 처리로 응답 시간 단축
7.6 시간 데이터 시간 시리즈 데이터 – 에지 AI에서 시간 시리즈 데이터를 활용한 트렌드 분석 환경 센서 데이터 – 에지 센서를 활용한 실시간 환경 데이터 분석
7.7 다중 모드 데이터 다중 모드 융합 – 다중 모드 데이터 융합 통합을 통한 의사 결정 개선 교차 모드 융합 – 포괄적인 이해를 위한 교차 모드 융합을 통한 시스템 개선

기술별 엣지 AI 소프트웨어 시장

140

8.1 기술별 엣지 AI 소프트웨어 시장: 시장 성장 요인
8.2 생성형 AI: 지역 수준에서의 콘텐츠 생성 수요 증가가 시장 성장 촉진
8.3 머신 러닝
8.4 자연어 처리
8.5 컴퓨터 비전
8.6 컨텍스트 인식 AI

EDGE AI 소프트웨어 시장, 최종 사용자별

148

9.1 소개: 에지 AI 소프트웨어 시장, 최종 사용자별
9.2 제조업: 전체 생산성 향상으로 시장 성장 촉진 산업 자동화 예측 유지보수 품질 관리 수율 최적화 상태 및 정밀도 모니터링
9.3 의료 및 생명 과학 원격 환자 모니터링 의료 영상 병원 관리 시스템 실시간 건강 데이터 분석 개인 맞춤형 의학
9.4 에너지 및 유틸리티 스마트 그리드 재생 에너지 관리 자산 모니터링 및 최적화 에너지 분배 자동화 예측 에너지 수요 예측 기타
9.5 통신 5G 인프라 실시간 네트워크 모니터링 가입자 데이터 분석 자동화된 콜 라우팅 기타
9.6 소매점 내 분석 스마트 결제 시스템 고객 행동 분석 재고 관리 맞춤형 프로모션 및 할인
9.7 자동차 자율주행 및 반자율주행 차량 고급 운전자 보조 시스템 (ADAS) 운전자 모니터링 시스템 차량 내 인포테인먼트 시스템 기타
9.8 운송 및 물류 차량 관리 경로 최적화 물류 자동화 교통 패턴 분석 공급망 최적화 기타
9.9 스마트 시티 교통 관리 폐기물 관리 환경 모니터링 감시 및 보안 비상 대응 시스템
9.10 BFSI 사기 탐지 및 예방 자동화된 거래 시스템 고객 감정 분석 준수 및 규제 보고 기타
9.11 소비자 전자제품 및 기기 스마트폰 및 태블릿 웨어러블 기기 스마트 카메라 및 보안 기기 증강 및 가상 현실 (AR/VR) 헤드셋 소비자 드론 가정용 가전제품 기타 기기
9.12 기타 최종 사용자

에지 AI 소프트웨어 시장, 지역별

183

10.1 소개
10.2 북미 시장 동인: 북미 지역 엣지 AI 소프트웨어 시장 북미: 거시경제 전망 미국 – 정부 지원 정책 강화로 시장 성장 캐나다 – 정부와 민간 부문의 협력으로 시장 확대
10.3 유럽 시장 동인: 유럽의 엣지 AI 소프트웨어 시장 유럽: 거시경제 전망 영국 – 연구 개발 지원으로 시장 활성화 프랑스 – 실시간 데이터 처리 집중으로 수요 증가 독일 – 혁신 허브 및 협업 플랫폼 도입으로 시장 확대 이탈리아 – 연구 활동 강화로 시장 성장 스페인 – 정부 정책 및 민간 부문 투자로 시장 성장 기타 유럽
10.4 아시아 태평양 지역 동인: 아시아 태평양 지역 EDGE AI 소프트웨어 시장 아시아 태평양 지역: 거시경제 전망 중국 – AI 관련 연구 지원으로 시장 성장 일본 – 인프라 강화에 초점을 맞춰 수요 촉진 인도 – 혁신에 대한 정부 집중으로 시장 성장 아세안 국가들 – 책임 있는 AI 채택에 대한 정부 집중으로 시장 성장 한국 – 한국은 엣지 AI 기술 개발 및 도입에 집중 나머지 아시아 태평양
10.5 중동 및 아프리카 DRIVERS: 중동 및 아프리카의 엣지 AI 소프트웨어 시장 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 중동- 사우디아라비아- 아랍에미리트- 터키- 카타르- 중동 나머지 지역 아프리카
10.6 라틴 아메리카 DRIVERS: 라틴 아메리카의 엣지 AI 소프트웨어 시장 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 – 다양한 산업에서의 엣지 컴퓨팅 채택 증가가 시장 성장 촉진 멕시코 – 디지털 전환에 대한 정부 지원이 시장 성장 촉진 아르헨티나 – 디지털 인프라 투자 증가가 수요 촉진 라틴 아메리카 나머지 지역

경쟁 환경

236

11.1 개요
11.2 주요 기업 전략/승리 요인, 2022–2025
11.3 매출 분석, 2020–2024
11.4 시장 점유율 분석, 2024 시장 순위 분석
11.5 브랜드/제품 비교: 제공 항목별 브랜드/제품 비교, 데이터 모드별 브랜드/제품 비교
11.6 주요 공급업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2024스타 플레이어 신흥 리더 보편적 플레이어 참가자 기업 발자국: 주요 플레이어, 2024- 기업 발자국- 지역 발자국- 제품 발자국- 기술 발자국- 최종 사용자 발자국
11.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 – 혁신적 기업, 반응형 기업, 역동적 기업, 초기 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 – 주요 스타트업/중소기업 목록 – 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 환경 및 트렌드 제품 출시 및 개선 사항 거래

기업 프로필

272

12.1 소개
12.2 주요 기업
MICROSOFT

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

GOOGLE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

AWS

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

IBM

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

NUTANIX

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

HPE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

INFINEON TECHNOLOGIES

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

INTEL

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

SYNAPTICS

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

NVIDIA

BAIDU

ALIBABA CLOUD

COGNEX

JOHNSON CONTROLS

SIEMENS

BOSCH GLOBAL SOFTWARE TECHNOLOGIES

TREDENCE

HORIZON ROBOTICS
12.3 OTHER PLAYERS

AXELERA AI

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

EDGE IMPULSE (QUALCOMM)

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관련 및 연관 시장

341

13.1 소개
13.2 엣지 컴퓨팅 시장 – 2029년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 엣지 컴퓨팅 시장, 구성 요소별- 엣지 컴퓨팅 시장, 조직 규모별- 엣지 컴퓨팅 시장, 응용 분야별- 엣지 컴퓨팅 시장, 산업별- 엣지 컴퓨팅 시장, 지역별
13.3 인공지능(AI) 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요 – 인공지능 시장, 제공 유형별 – 인공지능 시장, 기술별 – 인공지능 시장, 비즈니스 기능별 – 인공지능 시장, 산업별 – 인공지능 시장, 지역별

부록

352

14.1 토론 가이드
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
14.3 맞춤화 옵션
14.4 관련 보고서
14.5 저자 정보

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