에너지 시장에서의 인공지능 시장 : 응용 분야별 (에너지 수요 예측, 전력망 최적화 및 관리, 에너지 저장 최적화), 최종 용도별 (발전, 송전, 배전, 소비) – 2030 년까지 글로벌 예측

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에너지 분야의 AI 시장은 2024년에 89억 1천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 같은 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 36.9%를 기록하며 2030년에는 586억 6천만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 분산형 에너지 시스템의 확산과 급격한 부하 증가가 부하 예측 전문가와 전력망 계획자에게 새로운 과제를 제시하고 있습니다. 분산형 에너지 시스템은 발전과 부하를 중앙 집중형 전력 회사에서 조정하는 산업 현장에서 주거 및 상업 지역으로 이동시켜 전력망 계획자의 가시성 수준이 다양해졌습니다. 가장 중요한 분산 부하는 전기 자동차 및 관련 충전기로부터 발생하며, 전략적으로 설치 및 활용되지 않으면 전기 인프라를 업그레이드해야 합니다. AI는 여러 가지 방법으로 교통 및 에너지 계획 시스템 간의 조정을 보다 효율적이고 확장 가능하게 만들 수 있습니다. 그리드 운영자, 유틸리티 및 유틸리티 규제 기관은 AI를 활용하여 분산형 에너지 시스템 채택 및 필요한 그리드 업그레이드에 대한 영향을 모델링할 수 있습니다. AI는 또한 전기차 충전 인프라의 최적화된 배치로 전력망 인프라 업그레이드 필요성을 최소화하면서 공평한 접근성과 가용성을 유지하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 전기화 비용을 낮추는 데 기여할 것입니다. 강화 학습과 같은 AI 방법은 전기차 충전 사이트의 전력망 혼잡에 대응해 가격 신호를 조정하고 전기차 충전으로 인한 부하 급증을 줄이는 데도 적용될 수 있습니다.

에너지 시장에서 인공 지능의 매력적인 기회

북미

북미의 에너지 AI 시장은 혁신과 지속 가능성을 촉진하는 강력한 정부 자금 지원과 이니셔티브에 의해 추진되고 있습니다.

NLP, 기계 학습, 컴퓨터 비전과 같은 기술의 발전은 에너지 산업의 AI에 혁명을 가져올 것입니다.

협정, 협력, 파트너십은 향후 5년 동안 시장 참여자들이 채택할 주요 성장 전략이 될 가능성이 높습니다.

정부 지원과 자금 지원, AI 연구 개발을 위한 규제 프레임워크의 기반은 공공 및 민간 부문 모두에서 혁신과 채택을 촉진합니다

북미 시장은 2024년 USD 4.01억 달러에서 2030년까지 USD 23.81억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 34.6%입니다

에너지 시장에서 AI가 인공 지능에 미치는 영향

에너지 분야의 생성형 AI는 다양한 혁신적인 사용 사례에 사용됩니다. 실시간 데이터와 예측 모델링을 기반으로 에너지 생성, 저장 및 분배에 대한 다양한 시나리오를 생성하여 최적화된 에너지 시스템을 설계하는 데 도움이 됩니다. 재생 가능 에너지 통합을 위해, 간헐적인 풍력 및 태양열과 같은 에너지원으로 공급과 수요의 균형을 맞추는 전략을 수립합니다. 생성형 AI는 또한 에너지 거래의 시장 동향을 예측하여 최적의 거래 전략을 수립하고, 에너지 인프라 설계에 도움을 주어 전력망의 안정성을 높이고 에너지 손실을 최소화하는 혁신적인 솔루션을 제시합니다. 그러나 이러한 응용 프로그램은 에너지 부문의 운영 효율성을 크게 향상시키는 동시에 부문의 지속 가능성을 촉진합니다.

글로벌 에너지 시장 역학에 대한 인공 지능

동인: 에너지 시장의 변동성 및 위험 관리

에너지 분야에서 AI의 채택이 증가하는 주요 요인은 에너지 시장의 변동성과 위험 관리입니다. 지정학적 불안정성과 가혹한 기상 조건으로 인한 시장 변동은 예측을 어렵게 하고 공급과 수요의 균형을 무너뜨립니다. AI는 시장 동향과 가격 변동에 대한 적절한 예측 모델을 설계하여 고급 분석을 통해 이러한 기업을 지원합니다. 조직이 적용한 예측 모델과 기계 학습 알고리즘을 사용하면 위험 요소를 평가하고 가격 변동에 대비한 에너지 조달 전략을 최적화할 수 있습니다. AI 기반의 위험 관리 도구를 통해 기업은 잠재적인 위험과 기회를 명확하게 파악하고 비교적 안정적인 운영을 위해 발생할 수 있는 손실을 최소화할 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 에너지 시장이 오늘날의 운영을 정의하고 있기 때문에 이는 수익성과 지속 가능성을 유지하는 데 중요합니다. 변동성이 커진다는 것은 데이터에 기반한 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 AI가 조직에 도움이 될 것이라는 의미이기도 합니다.

제약: 높은 구현 비용

AI 기술의 높은 구현 비용은 에너지 기업, 특히 예산이 적은 기업에 큰 장애물입니다. AI 솔루션을 개발, 배포 및 유지 관리하려면 인프라, 숙련된 인력 및 기술 통합에 막대한 투자가 필요합니다. 많은 에너지 기업, 특히 소규모 기업들에게 이러한 비용은 너무 높기 때문에 AI 기반 솔루션의 도입 가능성을 제한하고 있습니다. 또한 AI를 기존 레거시 시스템과 통합하면 상황이 더욱 복잡해지고 이러한 이니셔티브에 더 큰 재정적 부담이 가중되어 투자 수익을 정당화하기 어려워집니다. 이러한 제약을 극복하기 위해 기업은 정부 인센티브, 파트너십 또는 단계별 전략을 통해 구현 비용을 절감하고 접근성을 높여야 할 수도 있습니다.

기회: 탄소 배출 감소 및 지속 가능성으로의 전환 가속화

전 세계적으로 탄소 배출 감소 및 지속 가능성에 대한 요구가 증가하면서 에너지 부문에서 AI에 대한 거대한 기회가 생기고 있습니다. 정부와 산업계가 파리 기후 협정 이후 더욱 엄격한 기후 목표를 추진함에 따라, 에너지 운영에서 탄소 발자국을 모니터링, 감소 및 최적화하는 혁신적인 방법에 대한 수요가 증가할 것입니다. AI를 사용하면 에너지 소비를 더 정확하게 예측할 수 있어, 기업과 유틸리티가 배출량을 줄여 더 친환경적인 에너지 소비로 전환하는 데 도움이 됩니다. AI를 풍력 및 태양열과 같은 재생 가능 에너지 원에 통합하여 출력을 더 정확하게 예측하고, 공급과 수요의 균형을 맞추며, 화석 연료에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. AI 기반 시스템은 탄소 배출의 주요 원인인 건물, 운송 및 제조 분야의 에너지 효율을 개선합니다. 따라서 AI는 실제 진행 상황을 추적하고, 실시간으로 자원 사용을 최적화하며, 글로벌 환경 기준을 달성하는 데 사용될 수 있습니다. 전자는 탄소 포집 및 저장 같은 다른 프로세스 자동화 옵션과 통합되어 효율성과 비용 효율성을 높입니다. 이렇게 급속히 증가하는 탄소 감축에 대한 관심은 소비자의 기대와 규제 프레임워크와도 잘 부합합니다. 이러한 상황에서 기업들은 신흥 에너지 분야에서 경쟁 우위를 차지할 것입니다.

과제: AI 모델의 훈련 및 배포를 제한하는 불충분한 실시간 에너지 데이터

실시간 에너지 데이터의 부족은 AI 모델의 훈련 및 배포에 있어 주요 과제입니다. 크고 정확하며, 무엇보다 최신 데이터 세트를 통해 AI 시스템은 매우 정확한 예측을 하고 에너지 관리를 최적화할 수 있습니다. 그러나 그리드 운영, 소비 패턴 또는 인프라 성능에 대한 실시간 정보에 대한 접근이 제한되면 효과적인 AI 모델의 개발이 어려워질 수 있습니다. 이는 예측 분석, 에너지 수요 예측 및 시스템 최적화를 방해할 수 있습니다. 따라서 AI 솔루션이 서비스 효율성을 극대화하는 데 방해가 될 수 있습니다. 더 나은 데이터 수집 기술과 함께 다양한 에너지 네트워크 간의 통합 및 실시간 데이터 공유를 통해 이러한 AI 모델이 적시에 관련 정보로 훈련될 수 있게 될 것입니다.

글로벌 에너지 시장 생태계 분석

에너지 시장에서 AI 분야의 주요 업체로는 Schneider Electric SE (프랑스), GE Vernova (미국), ABB Ltd (스위스), Honeywell International (미국), Siemens AG (독일), AWS (미국), IBM (미국), Microsoft (미국), Bidgely (미국), Oracle (미국), Vestas Wind Systems A/S (덴마크) 등이 있습니다. Atos zData (미국), C3.ai (미국), Tesla (미국), Alpiq (스위스), Enel Group (이탈리아), Origami Energy (영국), Innowatts (미국), Irasus Technologies (인도), Grid4C (미국), 업라이트(미국), 그리드비욘드(아일랜드), e스마트 시스템스(노르웨이), 인더스트리얼(미국), 데이터게이(프랑스), 오멘다(미국), 아바톤(미국), 이베르드롤라(스페인), 콘스텔레이션(미국), 그리고 진코 솔라(중국). 이 기업들은 수년 동안 시장에서 활동해 왔으며, 다양한 제품 포트폴리오, 최첨단 기술, 그리고 확고한 지리적 입지를 보유하고 있습니다. 이 기업들은 에너지 인프라 분야의 AI 연구 개발에 엄격하게 노력하고 있습니다.

“발전 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.”

AI는 효율성을 개선하고, 유지보수 요구를 예측하며, 생산 공정을 최적화하여 에너지 발전 사업에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 발전소에서 전송되는 실시간 데이터를 분석하여 에너지 생산량을 예측하고 에너지 수요에 따라 운영을 조정하는 데 도움을 줍니다. AI 기반의 예측 유지보수는 장비 고장이 발생하기 전에 이를 감지하여 다운타임을 제거하므로 전력이 계속 공급될 수 있습니다. 또한 석탄, 가스, 재생 에너지에 관계없이 연료 소비를 최적화하여 효과적이고 지속 가능한 운영을 가능하게 합니다. AI 기반 시뮬레이션을 사용하면 플랜트 운영자는 시나리오를 테스트하고, 장기적인 성능을 위한 의사 결정을 개선하며, 인적 오류가 시스템의 전반적인 신뢰성을 최소화하는 수준의 자동화에 도달할 수 있습니다. AI의 통합은 재생 가능 에너지 생산의 발전을 달성하고 태양열 및 풍력 원의 출력 변동을 규제하여 그리드 상호 작용을 최적화하기 위해서도 중요합니다. 예를 들어, Siemens Gamesa Renewable Energy는 AI와 클라우드를 활용하여 풍력 터빈 검사를 강화하고 에너지 생산을 최적화하고 있습니다. 이 회사는 고해상도 카메라와 Azure AI를 탑재한 자율 드론을 이미지 인식에 활용하여 블레이드 결함을 신속하게 감지하고 검사 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축하고 있습니다. AI를 통합하면 정확도가 향상되고 예측 유지 보수가 가능해지며 다운타임이 감소하여 더 저렴한 재생 가능 에너지를 사용할 수 있습니다. 따라서 AI는 에너지 생성을 더 반응이 빠르고 지속 가능하며 비용 효율적인 분야로 재정의하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

“에너지 저장 최적화 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.”

AI는 수요가 가장 낮은 시간에 에너지를 저장하고 수요가 가장 높은 시간에 에너지를 사용함으로써 충전 시기와 최적의 방전 시기를 예측하여 배터리 시스템의 저장 효율을 최적화할 수 있습니다. AI는 에너지 소비 패턴, 일기 예보, 전력망 부하 등의 데이터를 바탕으로 저장 시스템의 수명을 최적화하고 마모를 최소화합니다. 이는 맑은 날이나 바람이 많이 부는 날과 같이 피크 시간에 생산된 잉여 에너지를 저장하여 재생 가능 에너지 원의 통합에 도움이 될 것입니다. AI 최적화를 통해 유틸리티는 필요한 예비 발전소의 수를 줄이고 전력망의 안정성을 개선할 수 있습니다. 또한, 재생 가능 에너지를 보다 효율적으로 저장할 수 있게 되어 청정 에너지로의 전환을 지원합니다. 실시간 분석을 통해 AI는 시스템 성능을 모니터링하고, 오류를 조기에 발견하며, 시스템 다운타임을 방지하는 데도 도움이 됩니다. 미국에서 AI 기반 분석 소프트웨어를 통해 오류를 일으키는 배터리 스트링을 식별한 사례가 있습니다. 이로 인해 4개월 동안 수익 손실이 발생했습니다. AI 기반 통찰력을 활용하여 운영자는 문제를 신속하게 해결하여 다운타임을 최소화하고 성능을 최적화할 수 있었습니다. 유럽에서 새로 건설된 80+ MWh BESS의 유사한 사례는 AI 기반 분석이 시운전 중에 불균형 문제를 식별하여 엔지니어가 단 2주 만에 시스템을 최적화할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 전반적으로 AI는 에너지 저장을 더 스마트하고, 더 안정적이며, 더 비용 효율적으로 만들고, 운영자의 수익성을 극대화합니다.

“북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. “

2024년 4월, 미국 에너지부(DOE)는 태평양 북서부 국립 연구소(PNNL)와 협력하여 1,300만 달러의 자금을 지원하여 국가 환경 정책법에 따라 인프라 허가를 간소화하는 AI 기반 도구인 PolicyAI를 개발하기 위한 VoltAIc 이니셔티브를 시작했습니다. 2022년 10월, 캐나다에서 UN-Habitat와 Mila는 에너지, 이동성, 공공 안전 및 의료 분야에서 지속 가능한 도시화를 지원하기 위한 AI의 적용을 탐구했습니다. 이와 함께 캐나다 정부는 AI 기반의 재료 발견 가속화를 위해 E-MAP에 촉매를 위한 Materials Acceleration Platforms (MAPs), 폐열을 에너지로 활용하기 위한 재료에 대한 TEG-MAP, 3D 프린팅에 사용되는 금속에 대한 3DP-MAP을 개발하고 있습니다. 이 모든 것은 연구 기간과 비용을 10분의 1로 줄이기 위한 노력의 일환입니다. 이러한 이니셔티브는 미국과 캐나다에서 에너지 부문 전체의 혁신과 효율성을 촉진하기 위해 AI를 활용하는 모멘텀이 커지고 있음을 나타냅니다. 이러한 이니셔티브에서 인프라, 지속 가능한 도시화, 재료 발견 가속화를 위한 AI 기반 도구에 초점을 둔 것은 현재의 과제를 해결하는 데 적합할 뿐만 아니라 북미 지역을 보다 지속 가능하고 비용 효율적이며 기술적으로 진보된 에너지 환경으로 이끌고 있습니다.

에너지 시장에서 인공 지능의 최근 발전

2024년 11월, 마이크로소프트와 아부다비 국립 석유 회사는 AI 및 저탄소 혁신을 추진하기 위해 협력하여, 글로벌 에너지 시스템의 탈탄소화와 지속 가능한 미래를 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

2024년 8월, Honeywell은 Cisco와 협력하여 사용량 변동에 따라 건물 시스템을 자동으로 조정하여 에너지 소비를 줄이고 근로자의 생산성과 편안함을 위한 환경을 최적화하는 AI 기반 솔루션을 개발했습니다.

2025년 1월, ABB는 Edgecom과 제휴하여 AI 기반 에너지 관리를 혁신하기 위해 협력하기로 했습니다. 이 협력에는 ABB Electrification의 벤처 캐피탈 부문인 ABB Electrification Ventures의 소수 지분 투자도 포함됩니다. 이 파트너십을 통해 산업 및 상업용 사용자는 전력 수요를 최적화하고 피크를 줄이는 Edgecom의 AI 기반 플랫폼을 활용하여 에너지를 관리할 수 있게 됩니다.

2024년 10월, Ooredoo와 Schneider Electric은 카타르의 디지털 및 지속 가능한 미래를 추진하기 위해 파트너십을 체결했습니다. 이 파트너십은 클라우드 컴퓨팅, AI, 친환경 데이터 센터와 같은 최첨단 솔루션을 통합하여 유틸리티, 의료, 에너지, 인프라 등 다양한 산업에서 효율성과 지속 가능성을 높이는 데 초점을 맞출 예정입니다.

주요 시장 플레이어

에너지 시장 인공지능 주요 기업 목록

에너지 시장 인공지능 시장은 지역적 영향력을 갖춘 몇몇 주요 기업이 주도하고 있습니다. 에너지 시장 인공지능 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

Schneider Electric SE (France)
GE Vernova (US)
ABB Ltd (Switzerland)
Honeywell International (US)
Siemens AG (Germany)
AWS (US)
IBM (US)
Microsoft (US)
Bidgely (US)
Oracle (US)
Vestas Wind Systems A/S (Denmark)
Atos zData (US)
C3.ai (US)
Tesla (US)
Alpiq (Switzerland)
Enel Group (Italy)
Origami Energy (UK)
Innowatts (US)
Irasus Technologies (India)
Grid4C (US)
Uplight (US)
GridBeyond (Ireland)
eSmart Systems (Norway)
Ndustrial (US)
Datategy (France)
Omdena (US)
Avathon (US)
Iberdrola (Spain)
Constellation (US)
Jinko Solar (China)

5.1 소개
5.2 시장 역학 동인 – 에너지 시장의 변동성 및 위험 관리 – 스마트 에너지 솔루션에 대한 소비자 수요 증가 – AI 기반 로봇으로 에너지 부문 근로자 안전 향상 제약 – 데이터 개인 정보 보호 및 보안 – 높은 초기 비용 기회 – 탄소 배출 감소 및 지속 가능성으로의 전환 증가 – 재생 가능 에너지 통합 과제 – AI 모델의 교육 및 배포를 제한하는 불충분한 실시간 에너지 데이터 – AI 및 에너지 분석 분야의 숙련된 전문가 부족
5.3 에너지 시장에서 AI의 간략한 역사
5.4 생태계 분석
5.5 사례 연구 분석 포트폴리오 전반에 걸친 에너지 효율 최적화: 블랙스톤과 슈나이더 일렉트릭의 전략적 파트너십 C3 AI 에너지 관리 플랫폼은 선도적인 석유화학 회사가 에너지 효율과 환경 성과를 높이는 데 도움을 주었습니다. ENVERUS INSTANT ANALYST는 에너지 회사가 의사 결정-결정 및 운영 효율성 향상 AI 기반 마이크로 그리드가 지역 사회의 에너지 복원력과 형평성을 촉진 C3 AI 에너지 관리 플랫폼이 선도적인 철강 제조업체의 상당한 비용 절감 및 운영 개선을 지원
5.6 공급망 분석
5.7 관세 및 규제 환경 프로세서 및 컨트롤러와 관련된 관세 (HSN: 854231) 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 주요 규제: 에너지 분야의 AI – 북미 – 유럽 – 아시아 태평양 – 중동 및 아프리카 – 라틴 아메리카
5.8 가격 분석 재생 가능 에너지 유형별 평균 판매 가격 제품별 표시 가격 분석, 2024년
5.9 기술 분석 주요 기술 – 대화형 AI – 에너지 모델링 및 시뮬레이션 도구 – AutoML – MLOps 보완 기술 – 블록 체인 – 엣지 컴퓨팅 – 센서 및 로봇 공학 – 사이버 보안 – 빅 데이터 – IoT 관련 기술 – 스마트 그리드 – 로봇 공학 – 지리 공간 기술
5.10 특허 분석
5.11 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 구매자의 협상력 공급자의 협상력 경쟁 강도
5.12 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화
5.13 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준
5.14 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025–2026
5.15 에너지 시장의 AI를 위한 기술 로드맵 단기 로드맵 (2023~2025) 중기 로드맵 (2026~2028) 장기 로드맵 (2029~2030)
5.16 에너지 분야의 AI 모범 사례 데이터 품질 및 통합 보장 AI 기반 예측 유지보수 채택 이해 관계자 간의 협력 촉진 확장성 및 유연성 우선 순위 지정 윤리적 AI 구현에 집중 AI 기반 에너지 거래 플랫폼 구현 AI를 에너지 예측 및 부하 관리에 구현 AI를 통해 고객 참여 강화AI 기반 에너지 거래 플랫폼 에너지 예측 및 부하 관리에 AI 구현 AI 솔루션을 통한 고객 참여 강화
5.17 현재 및 신흥 비즈니스 모델 에너지 서비스(EAAS) 예측 유지보수 계약 AI 기반 거래 플랫폼 그리드 유연성 솔루션 지속 가능성 서비스 원격 에너지 모니터링 및 관리 녹색 금융 및 AI 기반 신용 평가 AI 기반 에너지 효율 감사 및 개조 서비스
5.18 에너지 시장의 AI: 도구, 프레임워크 및 기술
5.19 무역 분석 (8542) 프로세서 및 컨트롤러의 수출 시나리오 프로세서 및 컨트롤러의 수입 시나리오
5.20 투자 및 자금 조달 시나리오
5.21 AI/GEN AI가 에너지 시장의 AI에 미치는 영향 AI/GEN AI가 에너지 부문에 미치는 영향 에너지 부문에서 GEN AI의 사용 사례

에너지 시장의 AI, 제공 서비스별

6.1 소개 제공: 에너지 시장에서 AI의 시장 동인
6.2 솔루션 에너지 솔루션의 AI를 통한 효율성, 지속 가능성 및 혁신 추진
6.3 서비스 시장 활성화를 위한 지속적인 모니터링, 유지보수 및 성능 최적화에 중점 전문 서비스 – 교육 및 컨설팅 – 시스템 통합 및 구현 – 지원 및 유지보수 관리 서비스

에너지 유형별 에너지 시장에서의 AI

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7.1 소개 에너지 유형: 에너지 분야의 AI 시장 동인
7.2 비재생 에너지 시장 성장을 촉진하기 위한 모니터링 및 운영 최적화 개선 화석 연료 – 석탄 – 석유 – 천연 가스 원자력 에너지 기타 비재생 에너지 유형
7.3 재생 가능 에너지 시장 성장을 뒷받침하는 더 나은 유지보수 관행, 자원 배분 및 혁신적인 솔루션의 통합 태양열 풍력 수력 바이오매스 기타 재생 가능 에너지 유형

에너지 시장의 AI, 유형별

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8.1 소개 유형: 에너지 분야의 AI 시장 동인
8.2 생성형 AI 실제 조건을 모방한 합성 데이터 생성으로 시장 추진
8.3 기타 AI 에너지 프로세스를 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 적응력 있는 솔루션으로 변화시키는 AI 기술 기계 학습 자연어 처리 예측 분석 컴퓨터 비전

에너지 시장의 AI, 응용 분야별

126

9.1 소개 적용 분야: 에너지 분야의 AI 시장 동인
9.2 에너지 수요 예측 예상 수요 및 실시간 수요 예측에 따라 공급을 조정하여 시장 성장을 촉진
9.3 전력망 최적화 및 관리: 실시간 모니터링, 분석, 및 제어를 통해 에너지 네트워크를 지능형 시스템으로 전환
9.4 에너지 저장 최적화 에너지 수요 예측 및 저장 시스템의 성능 이상 탐지를 통해 시장 성장 지원
9.5 재생 에너지 통합 전력망에 변동성 있는 에너지 원천을 원활하게 통합하여 효율성과 신뢰성을 확보
9.6 에너지 거래 및 시장 예측 운영 효율화 및 지속 가능한 에너지 경제 촉진을 위한 핵심 역할
9.7 에너지 지속 가능성 관리 에너지 소비의 실시간 모니터링을 통한 시장 성장 촉진
9.8 재해 복구 및 복구 위기 상황에서 다운타임을 최소화하고 안정적인 전력을 확보하기 위한 수요 증가로 시장 성장 촉진
9.9 기타 응용 분야

에너지 시장의 AI, 최종 용도별

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10.1 소개 최종 용도: 에너지 시장에서 AI의 시장 동인
10.2 발전 비용 절감, 지속 가능성 강화 및 운영 효율성 개선을 통한 시장 성장 촉진
10.3 전송 탄력적, 지속 가능하고 안전한 에너지 인프라 구축으로 시장 성장 촉진
10.4 분배 실시간 부하 수요 균형 조정 및 고장 감지로 에너지 분배 최적화 통해 시장 성장 촉진
10.5 소비 최적화 에너지 사용, 비용 절감 및 지속 가능성 강화로 시장 성장 촉진 상업 산업

지역별 에너지 시장 AI

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11.1 소개
11.2 북아메리카: 거시경제 전망 미국 – 시장 성장을 촉진하기 위한 정부 정책 및 자금 지원 캐나다 – 에너지 소비 감소를 통한 시장 성장 촉진
11.3 유럽: 거시경제 전망 독일 – 시장 성장을 주도하기 위한 대규모 투자 및 협력 프로젝트 영국- 시장 성장을 촉진하기 위한 에너지 및 운송 분야의 배출량 감축에 중점을 둔 주요 투자 프랑스 – 시장 성장을 가속화하기 위해 화석 연료의 환경적 영향 감소에 대한 관심 증가 이탈리아 – 시장 성장을 촉진하기 위한 공공 투자 및 민간 기업 간의 협력 스페인 – 시장 성장을 지원하기 위한 녹색 에너지 이니셔티브 및 투자 북유럽 – 에너지 소비를 줄이기 위한 혁신적인 AI 기반 프로젝트 및 시장 성장을 촉진하는 정부 이니셔티브 기타 유럽
11.4 아시아 태평양아시아 태평양: 거시경제 전망 중국- 에너지 효율성과 지속 가능성에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진 일본- 화석 연료 의존도 감소를 위한 이니셔티브가 지속 가능한 시장 성장을 주도 인도- 지속 가능한 발전과 효율적인 자원 관리를 위한 정부 이니셔티브가 시장 성장을 촉진 호주 및 뉴질랜드- 스마트 홈 에너지에 대한 수요 증가로 시장 성장 한국 – 시장 성장을 촉진하는 AI 이니셔티브에 따른 혁신적인 변화 아세안 – 지속 가능성과 효율성을 촉진하기 위한 에너지 시스템에 AI 통합 확대 아시아 태평양 기타 지역
11.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아 – 아랍에미리트 – 쿠웨이트 – 바레인 – 남아프리카 공화국 – 중동 및 아프리카 기타 지역
11.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 – 시장 성장을 촉진하는 정부 지원, 기술 발전 및 숙련된 인력 아르헨티나 – 시장 성장을 가속화하기 위한 에너지 소비 최적화 및 재생 가능 에너지 통합을 위한 정부 이니셔티브 멕시코 – 시장 성장을 촉진하는 국가 AI 전략 및 에너지 예측에 대한 수요 증가 라틴 아메리카 기타 지역

경쟁 환경

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12.1 소개
12.2 주요 기업 전략/승리 요인, 2021–2024
12.3 시장 점유율 분석, 2024년 시장 순위 분석
12.4 매출 분석, 2019–2024
12.5 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024년 스타 기업 신흥 리더 광범위 기업 참여 기업 기업 발자국: 주요 기업, 2024년- 기업 발자국- 지역 발자국- 제품 포트폴리오 발자국- 에너지 유형 발자국- 제품 유형 발자국- 응용 분야 발자국- 최종 사용자 발자국
12.6 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024- 혁신적 기업 – 대응력 있는 기업 – 역동적 기업 – 신생 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024- 주요 스타트업/중소기업 목록 – 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
12.7 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 사항 거래
12.8 브랜드/제품 비교
12.9 기업 가치 평가 및 재무 지표

기업 프로필

251

13.1 주요 플레이어
SCHNEIDER ELECTRIC SE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

GE VERNOVA

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

ABB LTD.

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

HONEYWELL INTERNATIONAL, INC.

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

SIEMENS AG

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

ORACLE CORPORATION

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

VESTAS WIND SYSTEMS A/S

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

IBM CORPORATION

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

MICROSOFT CORPORATION, INC.

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

AMAZON WEB SERVICES, INC

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

ATOS SE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

TESLA, INC.

C3.AI, INC.

ALPIQ

ENEL S.P.A.

IBERDROLA

CONSTELLATION

JINKO SOLAR
13.2 STARTUPS/SMES

ORIGAMI ENERGY

INNOWATTS

IRASUS TECHNOLOGIES

GRID4C

UPLIGHT

GRIDBEYOND

ESMART SYSTEMS

NDUSTRIAL

DATATEGY

OMDENA

BIDGELY

AVATHON

관련 시장

304

14.1 소개
14.2 대화형 AI 시장 시장 개요 대화형 AI 시장, 제공 유형별
14.3 서비스 대화형 AI 시장, 서비스 유형별 대화형 AI 시장, 비즈니스 기능별 대화형 AI 시장, 통합 방식별 대화형 AI 시장, 산업별
14.4 고객 경험 관리 시장 시장 정의 시장 개요 고객 경험 관리 시장, 제공 유형별 고객 경험 관리 시장, 배포 유형별 고객 경험 관리 시장, 조직 규모별 고객 경험 관리 시장, 수직 시장

부록

313

15.1 논의 가이드
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
15.3 맞춤화 옵션
15.4 관련 보고서
15.5 저자 정보

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