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엣지 AI 하드웨어 시장은 2024년 242억 달러에서 2029년 547억 달러로 성장하여 2024년부터 2029년까지 17.7%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 스마트 홈, 산업 자동화, 의료, 농업, 교통 등 다양한 산업에서 사물 인터넷(IoT) 디바이스가 빠르게 성장하는 것은 엣지 AI 하드웨어의 중요한 원동력입니다. 엣지 AI는 IoT 디바이스가 로컬에서 데이터를 처리하고 실시간 의사결정을 내리며 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 낮출 수 있도록 지원합니다.
이 보고서의 목적은 장치, 전력 소비, 프로세서, 기능, 수직, 지역을 기준으로 에지 AI 하드웨어 시장을 정의, 설명, 예측하는 것입니다.
엣지 AI 하드웨어 시장
엣지 AI 하드웨어 시장
2029년 엣지 AI 하드웨어 시장 전망
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에지 AI 하드웨어 시장 역학
동인: 미션 크리티컬 애플리케이션에서 실시간 데이터 전송에 대한 수요 증가
엣지 AI 하드웨어를 사용하면 네트워크의 엣지에서 데이터를 로컬로 처리할 수 있으므로 자율 주행 차량, 산업 자동화, 의료 모니터링 및 비상 대응 시스템과 같은 미션 크리티컬 애플리케이션에 유리한 중요한 결정을 내리는 데 걸리는 시간을 단축하여 지연 시간을 최소화하면서 실시간 데이터 처리를 수집할 수 있습니다. 엣지 AI 하드웨어는 클라우드 연결에 대한 의존도를 줄여 미션 크리티컬 시스템의 안정성과 복원력을 향상시킵니다. 로컬 처리를 통해 네트워크 연결이 간헐적으로 끊기거나 중단되는 경우에도 애플리케이션이 계속 작동할 수 있습니다. 또한 데이터를 로컬에서 필터링하고 처리하여 네트워크를 통해 전송되는 데이터의 양을 줄입니다. 이는 특히 대량의 데이터가 지속적으로 생성되는 시나리오에서 네트워크 대역폭을 최적화하고 혼잡을 줄여줍니다.
제약: 엣지 네트워크 구축과 관련된 복잡성
엣지 네트워크를 구축하려면 다양한 엣지 디바이스와 애플리케이션을 처리할 수 있는 견고하고 분산된 네트워크 인프라가 필요합니다. 원활한 연결과 확장성을 보장하면서 엣지 노드, 게이트웨이, 클라우드 리소스를 통합하는 것은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다. 게다가 엣지 네트워크는 서로 다른 공급업체의 이기종 디바이스와 기술로 구성되는 경우가 많습니다. 엣지 에코시스템 전반에서 하드웨어, 소프트웨어, 통신 프로토콜 간의 상호 운용성 및 호환성을 보장하는 것은 어려운 일이며, 통합 문제와 배포 지연으로 이어질 수 있습니다.
기회: 제너레이티브 AI 워크로드를 통한 엣지 AI 하드웨어 최적화
생성 AI는 기존 데이터를 기반으로 사실적인 이미지, 음악 또는 텍스트 형식(예: 시 또는 코드)을 생성하는 등의 작업에 특화되어 있습니다. 반면, 엣지 AI는 클라우드에만 의존하지 않고 디바이스가 소스에서 데이터를 분석하고 해석하여 처리할 수 있도록 지원합니다. 제너레이티브 AI 알고리즘에는 특정한 계산 요구 사항이 있습니다. 제너레이티브 AI는 처리 능력, 메모리, 특수 하드웨어 가속기가 적절히 균형을 이룬 칩을 설계하여 엣지에서의 전력 소비를 최소화할 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 특정 작업에 맞게 하드웨어를 최적화함으로써 웨어러블이나 IoT(사물 인터넷) 디바이스처럼 크기와 전력 제한이 있는 애플리케이션에 적합한 더 작고 효율적인 엣지 디바이스를 만들 수 있습니다. 특히 이미지 및 음성 생성 애플리케이션에서 제너레이티브 AI 모델은 실시간 처리가 필요한 경우가 많습니다. 엣지 AI 하드웨어는 디바이스에서 로컬로 계산을 수행할 수 있기 때문에 처리를 위해 데이터를 원격 서버로 전송할 때 발생하는 지연 시간을 줄여줍니다. 이는 자율 주행 차량, 로봇 공학, 증강 현실과 같이 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
도전 과제: 효과적인 표준화의 부재
엣지 컴퓨팅은 센서, 게이트웨이, 엣지 서버, 특수 AI 가속기 등 다양한 디바이스를 포괄합니다. 이러한 디바이스 간에 표준화된 인터페이스와 프로토콜이 없기 때문에 엣지 네트워크 내 통합과 상호 운용성이 복잡해집니다. 또한 엣지 AI 하드웨어 솔루션은 하드웨어 아키텍처, 처리 장치(예: CPU, GPU, FPGA, TPU), 메모리 구성, 전력 소비 프로필이 다양합니다. 표준화된 하드웨어 사양이 없기 때문에 개발자와 솔루션 제공업체는 다양한 엣지 디바이스에서 효율적으로 실행할 수 있는 소프트웨어와 애플리케이션을 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
엣지 AI 하드웨어 맵/생태계:
지도별 엣지 AI 하드웨어 시장
엣지 AI 하드웨어 시장의 기능 부문에서 추론은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
많은 엣지 애플리케이션은 즉각적인 조치와 대응을 위해 짧은 지연 시간과 실시간 데이터 처리를 필요로 합니다. 엣지에서의 추론을 통해 디바이스는 클라우드 연결에 의존하지 않고도 로컬에서 데이터를 분석할 수 있으므로 지연 시간을 줄이고 시간에 민감한 애플리케이션의 응답성을 개선할 수 있습니다. 또한 온디바이스 추론은 높은 응답성으로 이어질 수 있으며, 이는 추론을 도출하도록 설계된 엣지 AI 하드웨어 제품 시장 성장의 주요 요인입니다.
에지 AI 하드웨어 시장의 프로세서 부문에서 GPU는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것입니다.
GPU는 AI 및 기계 학습 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 행렬 및 벡터 연산을 가속화하도록 특별히 설계되었습니다. 높은 연산 처리량과 부동 소수점 성능을 제공하므로 에지에서의 AI 추론 작업에 적합합니다. 또한 최신 GPU는 확장성과 구성이 뛰어나기 때문에 엣지 AI 하드웨어 개발자는 특정 애플리케이션 요구사항에 따라 성능을 최적화할 수 있습니다. GPU는 스마트폰과 IoT 센서부터 엣지 서버와 산업용 기계에 이르기까지 다양한 엣지 장치에 통합될 수 있습니다.
의료 부문은 예측 기간 동안 엣지 AI 하드웨어 시장에서 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
의료 업계에서는 환자 모니터링, 원격 진료, 자산 추적, 시설 관리를 위해 사물인터넷(IoT) 디바이스를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 의료 애플리케이션은 환자 데이터, 진단 이미지, 센서 판독값, 의료 기록을 기반으로 즉각적인 인사이트와 대응을 필요로 합니다. 엣지 AI 하드웨어를 사용하면 의료 서비스 제공업체는 중앙 서버에만 의존하지 않고도 로컬에서 데이터를 분석하고 중요한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 엣지 AI 하드웨어는 웨어러블 기기, 의료 센서, 홈 기반 모니터링 시스템의 데이터를 처리하여 지속적인 환자 모니터링과 개인화된 의료 서비스를 지원합니다.
아시아 태평양 지역의 엣지 AI 하드웨어 시장은 예측 기간 동안 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.
중국, 일본, 한국, 인도를 포함한 아시아 태평양 지역의 많은 국가들이 기술 도입과 혁신을 주도하고 있습니다. 이들 국가는 대규모 가전 시장을 보유하고 있으며 AI에 막대한 투자를 하고 있어 스마트 기기 및 애플리케이션용 엣지 AI 하드웨어에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 예를 들어 2024년 CNN 비즈니스의 기사에 따르면 한국 정부는 첨단 반도체 칩 분야에서 세계 선두 자리를 유지하기 위한 노력의 일환으로 2027년까지 인공지능에 69억 4,000만 달러를 투자할 예정입니다. 이번 발표를 통해 정부는 인공지능 분야 R&D 활동의 ‘구심점’ 역할을 할 유명 연구 센터 설립을 지원할 것입니다.
지역별 엣지 AI 하드웨어 시장
지역별 엣지 AI 하드웨어 시장
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주요 시장 플레이어
에지 AI 하드웨어 회사의 주요 공급업체로는 Qualcomm Technologies, Inc. (미국), Huawei Technologies Co. (중국), 삼성(한국), 애플(미국), 미디어텍(대만), 인텔(미국), 엔비디아(미국), IBM(미국), 마이크론 테크놀로지(미국), 어드밴스드 마이크로 디바이스(미국) 등이 있습니다.
1 서론 (페이지 번호 – 23)
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의
1.3 연구 범위
1.3.1 대상 시장
1.3.2 포함 및 제외 사항
1.3.3 지역 범위
1.3.4 고려 된 연도
1.4 고려되는 통화
1.5 고려되는 단위
1.6 제한 사항
1.7 이해관계자
1.8 변경 사항 요약
1.9 경기 침체 영향
2 연구 방법론(페이지 번호 – 29)
2.1 연구 접근 방식
2.1.1 2차 데이터
2.1.1.1 2차 출처의 주요 데이터
2.1.1.2 주요 2차 출처 목록
2.1.2 1차 데이터
2.1.2.1 주요 인터뷰 참가자 목록
2.1.2.2 주요 출처의 주요 데이터
2.1.2.3 주요 업계 인사이트
2.1.2.4 프라이머리 분석
2.2 2 차 및 1 차 연구
2.3 시장 규모 추정 방법론
2.3.1 상향식 접근 방식
2.3.1.1 상향식 분석을 사용한 시장 규모 추정 접근 방식 (수요 측면)
2.3.2 하향식 접근법
2.3.2.1 하향식 분석을 이용한 시장 규모 추정 접근법(공급 측면)
2.4 데이터 삼각측량
2.5 연구 가정
2.6 연구 한계
2.7 경기 침체가 엣지 AI 하드웨어 시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 고려한 매개 변수
2.8 위험 평가
3 실행 요약 (40페이지)
4 프리미엄 인사이트 (페이지 번호 – 44)
4.1 에지 AI 하드웨어 시장의 플레이어를위한 매력적인 성장 기회
4.2 장치 별 에지 AI 하드웨어 시장
4.3 에지 AI 하드웨어 시장, 수직 별
4.4 전력 소비 별 에지 AI 하드웨어 시장
4.5 장치 및 국가 별 아시아 태평양의 에지 AI 하드웨어 시장
4.6 국가 별 에지 AI 하드웨어 시장
5 시장 개요 (페이지 번호 – 48)
5.1 소개
5.2 시장 역학
5.2.1 동인
5.2.1.1 미션 크리티컬 애플리케이션에서 실시간 데이터 전송에 대한 수요 증가
5.2.1.2 에지 장치를위한 혁신적인 AI 코 프로세서 출시에 대한 강조 증가
5.2.1.3 클라우드 애플리케이션에 대한 스토리지 요구 사항 감소
5.2.1.4 클라우드 인프라의 데이터 부하 감소
5.2.2 제한 사항
5.2.2.1 엣지 네트워크 구축과 관련된 복잡성
5.2.2.2 숙련된 인력 부족
5.2.3 기회
5.2.3.1 생성형 AI 워크로드를 위한 엣지 AI 하드웨어 최적화
5.2.3.2 온디바이스 이미지 분석을 위한 전용 AI 프로세서 개발
5.2.3.3 로봇 공학 및 자율 주행 자동차의 인기 증가
5.2.3.4 5G 네트워크 출시
5.2.3.5 스마트 애플리케이션의 등장
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 전력 소비 최적화
5.2.4.2 표준화 부족
5.3 공급망 분석
5.4 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드 / 중단
5.5 생태계 분석
5.6 포터의 5가지 힘 분석
5.6.1 신규 진입자의 위협
5.6.2 대체재의 위협
5.6.3 공급 업체의 협상력
5.6.4 구매자의 협상력
5.6.5 경쟁 경쟁의 강도
5.7 주요 이해관계자 및 구매 기준
5.7.1 구매 프로세스의 주요 이해 관계자
5.7.2 구매 기준
5.8 사례 연구 분석
5.8.1 imagimob은 피트니스 트래커에 모션 인텔리전스를 추가하여 일상 활동에 대한보다 자세한 분석을 얻었습니다.
5.8.2 아나곡 제다이 4.0은 은행 기관이 고객의 라이프 스타일 변화를 모니터링하고 예측하는 데 도움이되었습니다.
5.8.3 식료품 소매점에서 새롭고 혁신적인 컴퓨터 비전 시스템을 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 스타터 키트를 개발한 바이트 레이크(bytelake)
5.8.4 바이트 레이크는 연결 문제 및 트래픽과 관련된 지연 시간을 제거하는 데 도움이되는 기존 디지털 카메라와 인텔의 VPU를 결합했습니다.
5.9 투자 및 자금 조달 시나리오
5.10 기술 분석
5.10.1 주요 기술
5.10.1.1 IoT
5.10.1.2 5G
5.10.1.3 포그 컴퓨팅
5.10.2 보완 기술
5.10.2.1 생성 AI
5.10.3 인접 기술
5.10.3.1 블록 체인
5.11 무역 분석
5.11.1 수입 시나리오(HS 코드 854231)
5.11.2 수출 시나리오(HS 코드 854231)
5.12 관세 분석
5.13 특허 분석
5.14 규제 환경 및 표준
5.14.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
5.14.2 표준
5.15 주요 컨퍼런스 및 이벤트, 2024-2025년
5.16 가격 분석
5.16.1 프로세서 별 주요 플레이어의 가격 추세 표시
5.16.2 지역별 평균 판매 가격 추세
6 장치별 엣지 AI 하드웨어 시장 (82 페이지)
6.1 소개
6.2 스마트 폰
6.2.1 시장을 주도하기위한 실시간 음성 및 음성 인식에 대한 수요 증가
6.3 감시 카메라
6.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 고속 및 저전력으로 심층 신경망을 실행하는 기능
6.4 로봇
6.4.1 음성 인식, 자연어 분석 및 이미지 라벨링에 대한 수요 증가로 수요 증가
6.5 웨어러블
6.5.1 세그먼트 성장을 촉진하기위한 향상된 연결성 및 적용 용이성
6.6 엣지 서버
6.6.1 수요를 촉진하기위한 산업 자동화 및 로봇 공학의 증가
6.7 스마트 스피커
6.7.1 수요를 가속화하기위한 음성 명령의 인기 증가
6.8 자동차
6.8.1 시장을 주도하기 위해 자동차에서 NLP 및 ML 기반 ADAS의 통합 증가
6.9 기타 디바이스
7 전력 소비량 별 에지 AI 하드웨어 시장 (페이지 번호 – 98)
7.1 소개
7.2 1W 미만
7.2.1 시장 성장을 촉진하기위한 피트니스 트래커, 스마트 시계, 스마트 안경에 대한 수요 증가
7.3 1-3 W
7.3.1 세그먼트 성장을 촉진하기위한 스마트 폰에 대한 수요 급증
7.4 3-5 W
7.4.1 세그먼트 성장을 촉진하기위한 스마트 스피커에 대한 수요 증가
7.5 5-10 W
7.5.1 시장을 주도하기 위해 얼굴 인식 및 차량 인식 기술의 적용 증가
7.6 10W 이상
7.6.1 시장 성장을 촉진하기위한 스마트 미러에 대한 수요 증가
8 프로세서별 엣지 AI 하드웨어 시장 (103페이지)
8.1 소개
8.2 중앙 처리 장치
8.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 스마트 폰 및 스마트 스피커의 배포 증가
8.3 그래픽 처리 장치
8.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 로봇 공학 채택 증가
8.4 애플리케이션 별 집적 회로
8.4.1 수요를 가속화하기 위해 고정 작업을 효율적으로 수행하는 기능
8.5 기타 프로세서
9 기능별 에지 AI 하드웨어 시장 (페이지 번호 – 107)
9.1 소개
9.2 교육
9.2.1 수요를 촉진하기 위해 데이터 보안을 제공하는 기능
9.3 추론
9.3.1 시장을 주도하기 위해 저전력 및 고성능 프로세서 개발에 대한 관심 증가
10 엣지 AI 하드웨어 시장, 수직별 (페이지 번호 – 110)
10.1 소개
10.2 소비자 가전
10.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 안면 인식 기술과 통합 된 스마트 폰에 대한 수요 증가
10.2.2 장치 별
10.2.2.1 스마트 폰
10.2.2.1.1 시장 활성화를 위해 연결성에 대한 의존도를 줄이는 방향으로 전환
10.2.2.2 웨어러블
10.2.2.2.1 시장을 주도하기 위해 AR / VR 장치에 AI 배포 증가
10.2.2.3 엔터테인먼트 로봇
10.2.2.3.1 수요를 늘리기 위해 저렴하고 고품질의 로봇에 대한 수요 증가
10.3 스마트 홈
10.3.1 시장을 주도하는 스마트 스피커에 대한 수요 증가
10.3.2 장치 별
10.3.2.1 스마트 스피커
10.3.2.1.1 세그먼트 성장을 촉진하기위한 사용자 친화적 인 도구에 대한 수요 증가
10.3.2.2 스마트 카메라
10.3.2.2.1 수요를 가속화하기 위해 우수한 속도와 향상된 성능을 제공하는 능력
10.3.2.3 가정용 로봇
10.3.2.3.1 수요를 늘리기 위해 바닥 및 수영장 청소를위한 가정에서의 채택 증가
10.4 자동차 및 운송
10.4.1 장치 별
10.4.1.1 자동차 부품
10.4.1.1.1 시장을 주도하기 위해 자율 주행 차량 개발에 대한 강조 증가
10.4.1.2 감시 카메라
10.4.1.2.1 시장을 주도하기 위해 차량 번호판 인식의 활용도 증가
10.4.1.3 물류 로봇
10.4.1.3.1 시장을 주도하기 위해 택배 및화물 취급에 대한 필요성 증가
10.4.1.4 기타 자동차 및 운송 장치
10.5 정부
10.5.1 시장을 주도하기위한 보안 및 안전 보장을위한 첨단 기술 채택 증가
10.5.2 장치 별
10.5.2.1 감시 카메라
10.5.2.1.1 공공 장소를 스캔하고 시장을 주도하기 위해 공공 행동을 추적해야 할 필요성 증가
10.5.2.2 드론
10.5.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 용의자를 추적하고 사고를 조사하기위한 채택 증가
10.6 헬스케어
10.6.1 수익성있는 기회를 제공하는 웨어러블 AI의 출현
10.6.2 기기별
10.6.2.1 의료용 로봇
10.6.2.1.1 시장을 주도하기 위해 환자의 감염 위험 최소화에 대한 관심 증가
10.6.2.2 웨어러블
10.6.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 원격 환자 모니터링에 대한 수요 증가
10.6.2.3 기타 의료 기기
10.7 산업
10.7.1 수요를 가속화하기 위해 품질 관리 및 정기 기계 검사에 대한 관심 증가
10.7.2 장치 별
10.7.2.1 산업용 로봇
10.7.2.1.1 생산 속도를 높이고 생산성을 높이며 제품 비용을 절감하여 시장을 활성화하기 위해 로봇 채택 증가
10.7.2.2 드론
10.7.2.2.1 수요를 늘리기 위해 검사 프로세스 자동화에 대한 성향 증가
10.7.2.3 MV 카메라
10.7.2.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 생산 중단 시간을 최소화해야하는 급증하는 필요성
10.8 항공 우주 및 방위
10.8.1 시장 성장을 촉진하기 위해 군용 로봇 및 외골격의 채택 급증
10.8.2 디바이스별
10.8.2.1 서비스 로봇
10.8.2.1.1 시장을 주도하기 위해 중요한 상황에서 자율적 인 행동에 대한 필요성 증가
10.8.2.2 기타 항공 우주 및 방위 장치
10.9 건설
10.9.1 시장을 주도하기위한 리노베이션 및 철거 활동에 대한 강조 증가
10.9.2 장치 별
10.9.2.1 서비스 로봇
10.9.2.1.1 수요를 촉진하기 위해 수리, 유지 보수 및 갱신을 통해 효과적인 인프라 솔루션을 제공하는 능력
10.9.2.2 드론
10.9.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 토공 관리 및 프로젝트 계획 애플리케이션에서 사용 증가
10.10 기타 업종
10.10.1 장치 별
10.10.1.1 감시 카메라
10.10.1.1.1 수요 증가를위한 강도 사건 증가
10.10.1.2 전문 서비스 로봇
10.10.1.2.1 시장을 주도하기 위해 작물 생산 증대 필요성 증가
10.10.1.3 웨어러블
10.10.1.3.1 시장을 주도하기위한 실무 교육 과정에서의 채택 증가
10.10.1.4 기타 장치
10.10.2 엣지 서버
10.10.2.1 수요를 늘리기 위해 농업 운영의 효율성을 개선해야 함
10.10.3 드론
10.10.3.1 시장을 주도하기 위해 작물을 모니터링해야 할 필요성 증가
11 지역별 엣지 AI 하드웨어 시장 (페이지 번호 – 130)
11.1 소개
11.2 북미
11.2.1 북미 지역 에지 AI 하드웨어 시장에 대한 경기 침체의 영향
11.2.2 미국
11.2.2.1 시장을 주도하기위한 기계 학습 솔루션에 대한 정부 주도의 투자
11.2.3 캐나다
11.2.3.1 수요를 가속화하기 위해 스타트 업의 AI 및 ML 채택 증가
11.2.4 멕시코
11.2.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 제조 부문에서 AI 및 로봇 공학 보급 증가
11.3 유럽
11.3.1 유럽의 에지 AI 하드웨어 시장에 대한 경기 침체 영향
11.3.2 독일
11.3.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 제조 산업에서 디지털 솔루션 채택 증가
11.3.3 영국
11.3.3.1 시장을 주도하기 위해 제조 부문에서 AI 기반 로봇에 대한 수요 증가
11.3.4 프랑스
11.3.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 AI 기반 장치를 제공하는 스타트 업에 대한 정부 지원
11.3.5 유럽의 나머지 지역
11.4 아시아 태평양
11.4.1 아시아 태평양 지역의 에지 AI 하드웨어 시장에 대한 경기 침체 영향
11.4.2 중국
11.4.2.1 시장을 주도하는 번성하는 자동차 및 운송 부문
11.4.3 일본
11.4.3.1 시장을 주도하기 위해 산업용 로봇 제조에 대한 강조 증가
11.4.4 대한민국
11.4.4.1 시장 추진을위한 AI 인프라 개발에 대한 관심 증가
11.4.5 나머지 아시아 태평양 지역
11.5 ROW
11.5.1 행의 에지 AI 하드웨어 시장에 대한 경기 침체 영향
11.5.2 남미
11.5.2.1 시장 성장을 가속화하기위한 IT 보안에 대한 높은 투자
11.5.3 GCC
11.5.3.1 수요를 촉진하기위한 급속한 산업화
11.5.4 나머지 중동 및 아프리카
12 경쟁 환경 (페이지 번호 – 150)
12.1 개요
12.2 주요 업체 전략 / 승리 할 권리, 2021-2024 년
12.3 수익 분석, 2019-2023
12.4 시장 점유율 분석, 2023
12.5 기업 가치 평가 및 재무 지표, 2024 년
12.6 브랜드/제품 비교
12.7 회사 평가 매트릭스 : 주요 업체, 2023 년
12.7.1 별
12.7.2 신흥 리더
12.7.3 퍼베이시브 플레이어
12.7.4 참가자
12.7.5 회사 발자국 : 주요 업체, 2023 년
12.7.5.1 회사 발자국
12.7.5.2 장치 설치 공간
12.7.5.3 전력 소비 발자국
12.7.5.4 프로세서 풋 프린트
12.7.5.5 기능 풋프린트
12.7.5.6 수직 풋프린트
12.7.5.7 지역 풋프린트
12.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/SME, 2023년
12.8.1 진보적 인 기업
12.8.2 반응 형 기업
12.8.3 역동적 인 기업
12.8.4 시작 블록
12.8.5 경쟁 벤치마킹 : 스타트 업 / SME, 2023 년
12.8.5.1 주요 스타트 업 / 중소기업의 상세 목록
12.8.5.2 주요 스타트 업 / 중소기업의 경쟁 벤치마킹
12.9 경쟁 시나리오 및 트렌드
12.9.1 제품 출시
12.9.2 거래
13 회사 프로필 (페이지 번호 – 174)
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