에너지분야 AI가 AI에 미치는 영향
에너지분야의 생성적 AI는 다양한 혁신적 활용 사례에 사용되고 있습니다. 실시간 데이터와 예측 모델링을 기반으로 다양한 에너지 생성, 저장, 분배 시나리오를 생성함으로써 최적화된 에너지 시스템을 설계하는 데 도움이 됩니다. 재생에너지 통합을 위해 간헐적인 풍력 및 태양열 발전의 공급과 수요의 균형을 맞추는 전략을 수립합니다. 생성적 AI는 또한 시장 동향 예측을 생성하여 최적의 거래 전략을 수립하고, 에너지 인프라 설계에 도움을 주어 그리드 안정성을 높이고 에너지 손실을 최소화하는 혁신적인 솔루션을 제시합니다. 그러나 이러한 응용 프로그램은 에너지 부문의 운영 효율성을 크게 향상시키는 동시에 지속 가능성을 촉진합니다.
에너지 시장 역학에 대한 글로벌 AI
동인: 에너지 시장 변동성 및 위험 관리
에너지 분야에서 AI 도입이 증가하는 주요 요인은 에너지 시장의 변동성과 위험 관리입니다. 지정학적 불안정과 혹독한 기상 조건으로 인한 시장 변동은 예측 불가능하게 만들고, 공급과 수요의 균형을 방해합니다. AI는 시장 동향과 가격 변동에 대한 적절한 예측 모델을 설계하여 고급 분석을 통해 이러한 기업을 지원합니다. 예측 모델과 머신 러닝 알고리즘은 조직이 위험 요소를 평가하고 가격 변동에 대비한 에너지 조달 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 위험 관리 도구를 사용하면 잠재적인 위험과 기회를 명확하게 파악하고 비교적 안정적인 운영에 발생할 수 있는 손실을 최소화할 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 에너지 시장이 오늘날의 운영을 정의하는 만큼, 수익성과 지속 가능성을 유지하는 데 특히 중요합니다. 변동성이 높다는 것은 AI가 데이터를 기반으로 조직이 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 된다는 것을 의미합니다.
제한: 높은 구현 비용
AI 기술의 높은 구현 비용은 에너지 회사, 특히 예산이 적은 회사에 큰 걸림돌이 되고 있습니다. AI 솔루션을 개발, 배포, 유지하려면 인프라, 숙련된 인력, 기술 통합에 상당한 투자가 필요합니다. 많은 에너지 회사, 특히 소규모 회사들의 경우, 이러한 비용이 너무 높아서 AI 기반 솔루션을 도입할 가능성이 제한됩니다. 게다가, AI를 기존의 레거시 시스템과 통합하는 것은 일을 더 복잡하게 만들고, 그러한 이니셔티브에 더 큰 재정적 부담을 가중시켜 투자 수익을 정당화하기 어렵게 만듭니다. 따라서, 기업들은 이를 구현하는 데 드는 비용을 줄이고 더 저렴하게 만들기 위해 정부 인센티브, 파트너십 또는 단계별 전략에 의존해야 할 수도 있습니다.
기회: 탄소 배출량 감소와 지속 가능성으로의 전환 증가
탄소 배출량 감소와 지속 가능성에 대한 전 세계적인 수요 증가는 에너지 분야에서 AI에 대한 엄청난 기회를 제공합니다. 정부와 산업계의 기후 변화에 대한 야심이 파리 기후변화협약 이후 더욱 엄격해지는 방향으로 나아가면서, 에너지 운영에서 탄소 발자국을 혁신적으로 모니터링, 감소, 최적화해야 할 필요성이 커질 것입니다. AI를 사용하면 에너지 소비에 대한 보다 정확한 예측이 가능해집니다. 따라서 기업과 공공시설이 배출량을 줄임으로써 보다 친환경적인 에너지 소비로 전환하는 데 도움이 됩니다. 재생 가능한 에너지 원(풍력, 태양열)에 AI를 통합하여 생산량을 더 잘 예측하고, 공급과 수요의 균형을 맞추며, 화석 연료에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. AI 기반 시스템은 탄소 배출의 주요 원인인 건물, 운송, 제조 분야의 에너지 효율을 향상시킵니다. 따라서 AI를 활용하여 실제 진행 상황을 추적하고, 실시간으로 자원 사용을 최적화하며, 글로벌 환경 기준을 달성할 수 있습니다. 전자는 탄소 포집 및 저장 같은 다른 프로세스 자동화 옵션과 통합되어 효율성과 비용 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이렇게 탄소 저감에 대한 관심이 급증하는 것은 소비자의 기대와 규제 프레임워크와 잘 부합합니다. 이러한 시나리오에서 기업은 새롭게 부상하는 에너지 분야에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
과제: 실시간 에너지 데이터가 부족하여 AI 모델의 훈련과 배포가 제한됨
실시간 에너지 데이터의 부족은 AI 모델의 훈련과 배치에 있어 주요한 도전 과제입니다. 크고 정확하며, 무엇보다도 최신 데이터 세트를 갖춘 AI 시스템은 매우 정확한 예측을 하고 에너지 관리를 최적화할 수 있습니다. 그러나 전력망 운영, 소비 패턴, 인프라 성능에 대한 실시간 정보에 대한 접근이 제한되면 효과적인 AI 모델의 개발이 어려워질 수 있습니다. 이는 예측 분석, 에너지 수요 예측, 시스템 최적화를 방해할 수 있습니다. 따라서 AI 솔루션이 최대의 서비스 효율성을 발휘하는 것을 방해하는 경향이 있습니다. 더 나은 데이터 수집 기술, 다양한 에너지 네트워크 간의 통합, 실시간 데이터 공유를 통해 이러한 AI 모델이 시기적절하고 관련성 있는 정보로 훈련될 수 있습니다.
에너지분야 글로벌 AI 생태계 분석
에너지분야 AI 분야에서 두각을 나타내고 있는 기업으로는 슈나이더 일렉트릭(프랑스), GE 버노바(미국), 지멘스(독일) 등이 있습니다. 이들 기업은 수년 동안 이 분야에서 사업을 해 왔고, 다양한 제품 포트폴리오, 최첨단 기술, 그리고 잘 구축된 지리적 기반을 갖추고 있습니다. 이들 기업은 에너지 인프라 분야에서 AI 연구 및 개발을 위해 열심히 노력하고 있습니다.
발전 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
AI는 효율성 향상, 유지보수 필요성 예측, 생산 공정 최적화를 통해 에너지 발전 사업에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 발전소에서 나오는 실시간 데이터를 분석하여 에너지 생산량을 예측하고 에너지 수요에 따라 운영을 조정하는 데 도움을 줍니다. AI 기반 예측 유지보수는 장비 고장이 발생하기 전에 이를 감지하여 전력 공급이 중단되지 않도록 하므로 가동 중단 시간을 없애 줍니다. 또한 석탄, 가스, 재생에너지에 관계없이 연료 소비를 최적화하여 효과적이고 지속 가능한 운영을 가능하게 합니다. AI 기반 시뮬레이션을 사용하면 발전소 운영자가 시나리오를 테스트하고 장기적인 성과를 위한 개선된 의사 결정으로 나아가며, 인간의 실수로 인한 시스템의 전반적인 신뢰성을 최소화하는 자동화 수준에 도달할 수 있습니다. 재생 에너지 생산을 향상시키고 태양광 및 풍력 발전의 출력 변동을 조절하여 그리드 상호 작용을 최적화하기 위해서는 AI 통합도 중요합니다. 예를 들어, 지멘스 게임사 재생 에너지는 AI와 클라우드를 활용하여 풍력 터빈 검사를 강화하고 에너지 생산을 최적화하고 있습니다. 이 회사는 고해상도 카메라와 이미지 인식을 위한 Azure AI가 탑재된 자율 드론을 활용하여 블레이드 결함을 신속하게 감지함으로써 검사 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다. AI의 통합은 정확성을 향상시키고, 예측 유지보수를 가능하게 하며, 가동 중단 시간을 줄여 보다 저렴한 재생 에너지에 기여합니다. 따라서 AI는 시간이 지남에 따라 에너지 생산을 보다 신속하고 지속 가능하며 비용 효율적인 분야로 재정의하는 데 주도적인 역할을 하고 있습니다.
에너지 저장 최적화 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
AI는 수요가 가장 낮을 때 에너지를 저장하고 수요가 가장 높을 때 에너지를 사용하기 때문에 충전 시기와 최적의 방전 시기를 예측하여 배터리 시스템의 저장 효율을 최적화할 수 있습니다. 에너지 소비 패턴, 일기예보, 전력망 부하 등의 데이터를 기반으로 AI는 저장 시스템의 수명을 최적화하고 마모를 최소화합니다. 이러한 기능은 맑은 날이나 바람이 많이 부는 날과 같이 피크 시간에 생산된 잉여 에너지를 저장함으로써 재생 에너지원의 통합을 가능하게 합니다. AI 최적화를 통해 전력 회사는 예비 발전소의 수를 줄이고 전력망의 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 재생 에너지를 보다 효과적으로 저장할 수 있도록 지원함으로써 청정에너지로의 전환을 돕습니다. 실시간 분석 기능을 통해 AI는 시스템 성능 모니터링, 고장 조기 식별, 시스템 다운타임 방지에도 도움이 됩니다. 미국의 한 사례에서 AI 기반 분석 소프트웨어는 잘못된 측정을 유발하는 배터리 스트링의 오작동을 식별하는 데 도움이 되었고, 이로 인해 감지되지 않은 문제로 인해 4개월 동안의 수익 손실이 발생했습니다. 운영자들은 AI 기반 통찰력을 활용하여 문제를 신속하게 해결하고, 다운타임을 최소화하고, 성능을 최적화할 수 있었습니다. 유럽에서 새로 구축된 80MWh 이상의 BESS와 유사한 사례는 AI 기반 분석이 시운전 과정에서 불균형 문제를 식별하여 엔지니어가 단 2주 만에 시스템을 최적화할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 전반적으로 AI는 에너지 저장 장치를 더 스마트하고, 더 안정적이며, 더 비용 효율적으로 만들어 운영자의 수익성을 극대화합니다.
북미가 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
2024년 4월, 미국 에너지부(DOE)는 태평양 북서부 국립연구소(PNNL)와 협력하여 국가환경정책법(National Environmental Policy Act)에 따라 인프라 허가를 간소화하는 AI 기반 도구인 PolicyAI를 개발하기 위해 1,300만 달러의 자금을 지원하여 VoltAIc 이니셔티브를 시작했습니다. 2022년 10월, 캐나다에서 유엔 해비타트와 밀라는 에너지, 이동성, 공공 안전, 의료 분야에서 지속 가능한 도시화를 지원하기 위한 AI의 활용을 모색했습니다. 이와 동시에, 캐나다 정부는 촉매를 만드는 E-MAP을 위한 재료 가속 플랫폼(MAP), 폐열을 에너지로 활용하는 TEG-MAP, 3D 프린팅 금속을 위한 3DP-MAP을 통해 AI 기반의 가속 재료 발견에 힘쓰고 있습니다. 이 모든 것은 연구 기간과 비용을 10분의 1로 줄이기 위한 노력의 일환입니다. 이러한 계획은 미국과 캐나다에서 에너지 분야 전반에 걸쳐 혁신과 효율성을 높이기 위해 AI를 활용하려는 움직임이 증가하고 있음을 보여줍니다. 이러한 계획에서 인프라, 지속 가능한 도시화, 물질 발견 가속화를 위한 AI 기반 도구에 초점을 맞추는 것은 현재의 문제를 해결하는 데에만 국한되지 않고, 북미 지역을 보다 지속 가능하고 비용 효율적이며 기술적으로 진보된 에너지 환경으로 발전시키는 데에도 기여합니다.
에너지분야 AI의 최근 발전
- 2024년 11월, 마이크로소프트와 아부다비 국영석유회사는 글로벌 에너지 시스템의 탈탄소화와 지속 가능한 미래의 육성을 목표로 AI와 저탄소 혁신을 추진하기 위해 협력했습니다.
- 2024년 10월, 오레두와 슈나이더 일렉트릭은 카타르의 디지털과 지속 가능한 미래를 추진하기 위해 파트너십을 맺었습니다. 이 파트너십은 클라우드 컴퓨팅, AI, 친환경 데이터 센터와 같은 혁신적인 솔루션을 통합하고, 공공 서비스, 의료, 에너지, 인프라와 같은 산업 전반에 걸쳐 효율성과 지속 가능성을 추진하는 데 중점을 둘 것입니다.
- 2023년 11월, 마이크로소프트는 베스타스(Vestas)와 제휴를 맺고 AI와 고성능 컴퓨팅을 활용하여 풍력 에너지 효율을 최적화했습니다. 그들은 와류에 의한 풍속의 교란을 줄이기 위해 터빈의 요(yaw)를 조정하는 와류 조종(wake steering)을 개선함으로써 에너지 생산을 향상시켰습니다.
- 2024년 4월, ABB는 카본 리(Carbon Re)와 제휴를 맺고 AI의 도움을 받아 시멘트 생산의 최적화와 탈탄소화에 협력했습니다.
- 2022년 5월, 아토스는 서비스로 제공되는 유연하고 안전한 고성능 컴퓨팅(HPC) 솔루션인 님빅스 슈퍼컴퓨팅 스위트를 출시했습니다. 이 스위트에는 업계 최초의 연합 슈퍼컴퓨팅 서비스와 전용 베어 메탈 서비스라는 두 가지 새로운 제품이 포함되어 있어, 고객들은 컴퓨팅 집약적 작업 부하에 대한 민첩성을 높이고 소비 모델을 확장할 수 있습니다.
주요 시장 참여자
에너지분야 AI 시장 상위 기업 목록
에너지분야 AI 시장은 광범위한 지역에 진출해 있는 몇몇 주요 기업들이 주도하고 있습니다. 에너지분야 AI 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)
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)
Bidgely (US)
Irasus technologies (India)
Grid4C (US)
Uplight (US)
GridBeyond (Ireland)
eSmart Systems (Norway)
Ndustrial (US)
Datategy (France)
Omdena (US)
Avathon (US)
1 서론 33
1.1 연구 목표 33
1.2 시장 정의 33
1.3 연구 범위 34
1.3.1 시장 세분화 34
1.3.2 포함 및 제외 35
1.4 고려 기간 35
1.5 고려된 통화 36
1.6 이해관계자 36
2 연구 방법론 37
2.1 연구 데이터 37
2.1.1 이차 데이터 38
2.1.2 일차 데이터 38
2.1.2.1 전문가와의 일차 인터뷰 38
2.1.2.2 기본 프로필의 분류 39
2.1.2.3 업계 전문가들의 주요 통찰력 39
2.2 시장 규모 추정 40
2.2.1 하향식 접근법 41
2.2.2 상향식 접근법 42
2.2.3 에너지분야 AI 활용: 수요측면 분석 43
2.3 데이터 삼각측량 44
2.4 한계와 위험성 평가 45
2.5 연구 가정 45
2.6 연구 한계 45
3 요약 46
4 프리미엄 인사이트 48
4.1 에너지분야 AI의 주요 플레이어에게 주어진 기회 48
4.2 에너지분야 AI, 제공 서비스별 48
4.3 에너지분야 AI, 서비스별 49
4.4 에너지분야 AI, 전문 서비스별 49
4.5 에너지분야 AI, 응용 분야별 50
4.6 에너지분야 AI, 에너지 유형별 50
4.7 에너지분야 AI, 최종 용도별 51
4.8 에너지분야 AI, 유형별 51
4.9 북미: 에너지분야 AI, 제공 및 최종 용도별 52
5 시장 개요 및 산업 동향 53
5.1 서론 53
5.2 시장 역학 53
5.2.1 동인 54
5.2.1.1 에너지 시장의 변동성과 위험 관리 54
5.2.1.2 스마트 에너지 솔루션에 대한 소비자 수요 증가 54
5.2.1.3 에너지 분야 근로자의 안전을 향상시키는 AI 기반 로봇 54
5.2.2 제약 54
5.2.2.1 데이터 프라이버시와 보안 54
5.2.2.2 높은 구현 비용 55
5.2.3 기회 55
5.2.3.1 탄소 배출량 감소와 지속 가능성에 대한 관심 증가 55
5.2.3.2 재생 에너지 통합 55
5.2.4 도전 과제 56
5.2.4.1 실시간 에너지 데이터의 부족으로 인한 AI 모델의 훈련과 배치의 한계 56
5.2.4.2 AI와 에너지 분석 분야의 숙련된 전문가의 부족 56
5.3 에너지분야 AI의 간략한 역사 56
5.4 생태계 분석 57
5.5 사례 연구 분석 59
5.5.1 포트폴리오 전반에 걸친 에너지 효율성 최적화: 블랙스톤과 슈나이더 일렉트릭의 전략적 파트너십 59
5.5.2 C3 AI 에너지 관리 플랫폼을 통해 에너지 효율성과 환경 성과를 향상시킨 선도적인 석유화학 회사 60
5.5.3 ENVERUS 인스턴트 애널리스트를 통해 에너지 회사들이 의사 결정과 운영 효율성을 향상시킨 사례 61
5.5.4 AI 기반 마이크로 그리드는 지역 공동체의 에너지 복원력과 형평성을 촉진합니다. 61
5.5.5 C3 AI 에너지 관리 플랫폼은 주요 철강 제조업체가 상당한 비용 절감 및 운영 개선을 달성하는 데 도움을 주었습니다.
62
5.6 공급망 분석 63
5.7 관세 및 규제 환경 64
5.7.1 가공업체 및 통제업체와 관련된 관세 (HSN: 854231) 64
5.7.2 규제기관, 정부기관, 기타 조직 65
5.7.3 주요 규제: 에너지분야 AI 68
5.7.3.1 북미 68
5.7.3.1.1 SCR 17: 인공지능 법안(캘리포니아) 68
5.7.3.1.2 S1103: 인공지능 자동 의사결정 법안(코네티컷) 68
5.7.3.1.3 국가 인공지능 이니셔티브 법안(NAIIA) 69
5.7.3.1.4 인공지능 및 데이터 법안(AIDA) – 캐나다 69
5.7.3.2 유럽 70
5.7.3.2.1 유럽연합(EU) – 인공지능법(AIA) 70
5.7.3.2.2 일반 개인정보 보호 규정(유럽) 70
5.7.3.3 아시아 태평양 71
5.7.3.3.1 생성적 인공지능 서비스에 대한 임시 행정 조치(중국) 71
5.7.3.3.2 국가 인공지능 전략(싱가포르) 71
5.7.3.3.3 히로시마 인공지능 프로세스 종합 정책 프레임워크(일본) 72
5.7.3.4 중동 및 아프리카 72
5.7.3.4.1 국가 인공지능 전략(아랍에미리트) 72
5.7.3.4.2 국가 인공지능 전략(카타르) 73
5.7.3.4.3 인공지능 윤리 원칙과 지침(두바이) 73
5.7.3.5 라틴아메리카 73
5.7.3.5.1 산티아고 선언(칠레) 73
5.7.3.5.2 브라질 인공지능 전략(EBIA) 74
5.8 가격 분석 74
5.8.1 재생 가능 에너지 유형별 평균 판매 가격 74
5.8.2 2024년 제공 서비스별 가격 분석 75
5.9 기술 분석 75
5.9.1 핵심 기술 75
5.9.1.1 대화형 AI 75
5.9.1.2 에너지 모델링 및 시뮬레이션 도구 76
5.9.1.3 AutoML 76
5.9.1.4 MLOps 76
5.9.2 보완 기술 77
5.9.2.1 블록체인 77
5.9.2.2 엣지 컴퓨팅 77
5.9.2.3 센서와 로봇공학 77
5.9.2.4 사이버 보안 78
5.9.2.5 빅 데이터 78
5.9.2.6 사물인터넷 78
5.9.3 인접 기술 79
5.9.3.1 스마트 그리드 79
5.9.3.2 로봇공학 79
5.9.3.3 지리 공간 기술 79
5.10 특허 분석 80
5.10.1 주요 특허 목록 81
5.11 포터의 다섯 가지 힘 분석 83
5.11.1 신규 진입자의 위협 84
5.11.2 대체재의 위협 84
5.11.3 구매자의 교섭력 85
5.11.4 공급업체의 협상력 85
5.11.5 경쟁적 경쟁의 강도 85
5.12 고객 비즈니스에 영향을 미치는 추세/파괴 85
5.13 주요 이해관계자와 구매 기준 86
5.13.1 구매 과정의 주요 이해관계자 86
5.13.2 구매 기준 87
5.14 2024-2025년 주요 회의 및 행사 88
5.15 에너지분야 AI 기술 로드맵 89
5.15.1 단기 로드맵(2023-2025) 89
5.15.2 중기 로드맵(2026-2028) 89
5.15.3 장기 로드맵(2029-2030) 89
5.16 에너지분야 AI의 모범 사례 90
5.16.1 데이터 품질과 통합 보장 90
5.16.2 AI 기반 예측 유지보수 도입 90
5.16.3 이해관계자들 간의 협력 촉진 90
5.16.4 확장성과 유연성의 우선순위화 90
5.16.5 윤리적 AI 구현에 집중 90
5.16.6 AI 기반 에너지 거래 플랫폼에 투자 90
5.16.7 에너지 예측 및 부하 관리를 위한 AI 구현 90
5.16.8 AI 솔루션을 통한 고객 참여 강화 90
5.17 현재 및 새로운 비즈니스 모델 91
5.17.1 에너지 서비스(EAAS) 91
5.17.2 예측 유지보수 계약 91
5.17.3 AI 기반 거래 플랫폼 91
5.17.4 그리드 유연성 솔루션 91
5.17.5 서비스로서의 지속 가능성 91
5.17.6 원격 에너지 모니터링 및 관리 91
5.17.7 친환경 금융 및 AI 기반 신용 평가 91
5.17.8 AI 기반 에너지 효율 감사 및 개조 서비스 91
5.18 에너지분야 AI: 도구, 프레임워크, 기술 92
5.19 무역 분석 (8542) 92
5.19.1 프로세서와 컨트롤러의 수출 시나리오 92
5.19.2 프로세서와 컨트롤러의 수입 시나리오 94
5.20 투자 및 자금 조달 시나리오 95
5.21 에너지분야 AI에 대한 AI/GEN AI의 영향 96
5.21.1 에너지 분야에 대한 AI/GEN AI의 영향 96
5.21.2 에너지 분야에 GEN AI를 적용한 사례 96
6 에너지분야 AI, 제공에 따른 구분 98
6.1 서론 99
6.1.1 제안: 에너지분야의 AI 시장 동인 99
6.2 솔루션 100
6.2.1 에너지분야의 AI 솔루션을 통한 효율성, 지속가능성, 혁신의 촉진 100
6.3 서비스 101
6.3.1 지속적인 모니터링, 유지관리, 성능 최적화에 집중하여 시장 활성화 101
6.3.2 전문 서비스 103
6.3.2.1 교육 및 컨설팅 105
6.3.2.2 시스템 통합 및 구현 106
6.3.2.3 지원 및 유지보수 107
6.3.3 관리 서비스 108
7 에너지분야 AI, 에너지 종류별 109
7.1 서론 110
7.1.1 에너지 종류: 에너지분야 AI의 동인 110
7.2 전통적 에너지 111
7.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 모니터링 및 운영 최적화 강화 111
7.2.2 화석 연료 112
7.2.2.1 석탄 113
7.2.2.2 석유 113
7.2.2.3 천연가스 113
7.2.3 원자력 114
7.2.4 기타 전통적인 에너지 유형 115
7.3 재생 에너지 116
7.3.1 더 나은 유지 관리 관행, 자원 할당, 시장 성장을 지원하는 혁신적인 솔루션의 통합 116
7.3.2 태양열 117
7.3.3 풍력 118
7.3.4 수력 119
7.3.5 바이오매스 120
7.3.6 기타 재생에너지 121
8. 유형별 에너지분야 AI 122
8.1 서론 123
8.1.1 유형: 에너지분야의 AI 시장 동인 123
8.2 생성적 AI 124
8.2.1 시장을 주도하기 위해 실제 상황을 모방한 합성 데이터 생성 124
8.3 기타 AI 125
8.3.1 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 적응력 있는 솔루션으로 에너지 프로세스를 변화시키는 AI 기술 125
8.3.2 머신 러닝 126
8.3.3 자연어 처리 127
8.3.4 예측 분석 127
8.3.5 컴퓨터 비전 127
9 에너지분야의 AI, 응용 분야별 128
9.1 서론 129
9.1.1 응용 분야: 에너지분야 AI의 동인 129
9.2 에너지 수요 예측 131
9.2.1 예상 수요와 실시간 수요 예측에 따른 공급 조정으로 시장 성장 촉진 131
9.3 그리드 최적화 및 관리 132
9.3.1 실시간 모니터링, 분석, 제어를 통한 에너지 네트워크의 지능형 시스템으로의 전환 지원 132
9.4 에너지 저장 최적화 133
9.4.1 시장 성장을 돕기 위한 에너지 수요 예측 및 저장 시스템의 성능 이상 식별 133
9.5 재생 에너지 통합 134
9.5.1 효율성과 신뢰성을 보장하기 위해 전력망에 가변 에너지 원의 원활한 통합 134
9.6 에너지 거래 및 시장 예측 135
9.6.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 운영 간소화 및 지속 가능한 에너지 경제 육성에서 중요한 역할 135
9.7 에너지 지속 가능성 관리 136
9.7.1 시장 활성화를 위한 에너지 소비의 실시간 모니터링 136
9.8 재해 복구 및 회복 137
9.8.1 시장 성장을 돕기 위해 가동 중단 시간을 최소화하고 위기 상황에서 안정적인 전력 공급을 보장해야 한다는 요구가 증가하고 있습니다. 137
9.9 기타 응용 분야 138
10 최종 용도별 에너지분야 AI 139
10.1 서론 140
10.1.1 최종 용도: 에너지분야 AI 시장 동인 140
10.2 세대 142
10.2.1 비용 절감, 지속 가능성 향상, 운영 효율성 개선을 통한 시장 성장 촉진 142
10.3 전송 143
10.3.1 탄력적이고 지속 가능하며 안전한 에너지 인프라를 통해 시장을 주도 143
10.4 유통 144
10.4.1 부하 수요의 균형과 실시간 결함 감지를 통한 에너지 분배 최적화로 시장 활성화 144
10.5 소비 145
10.5.1 최적화된 에너지 사용, 비용 절감, 시장 성장을 위한 지속 가능성 향상 145
10.5.2 상업용 146
10.5.3 산업용 147
11 지역별 에너지분야 AI 149
11.1 서론 150
11.2 북미 151
11.2.1 북미: 거시경제 전망 151
11.2.2 미국 159
11.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브와 자금 지원 159
11.2.3 캐나다 164
11.2.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 에너지 소비 감소에 대한 관심 증가 164
11.3 유럽 171
11.3.1 유럽: 거시경제 전망 171
11.3.2 독일 178
11.3.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 중요한 투자와 협력 프로젝트 178
11.3.3 영국 184
11.3.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 에너지와 운송 분야의 배출량 감축에 중점을 둔 주요 투자 184
11.3.4 프랑스 185
11.3.4.1 시장 성장을 가속화하기 위해 화석 연료의 환경 영향 감소에 집중 185
11.3.5 이탈리아 185
11.3.5.1 시장 성장을 촉진하기 위한 공공 투자와 민간 기업 간의 협력 185
11.3.6 스페인 185
11.3.6.1 시장 성장을 돕기 위한 녹색 에너지 이니셔티브와 투자 185
11.3.7 북유럽 186
11.3.7.1 에너지 소비를 줄이기 위한 혁신적인 AI 기반 프로젝트와 시장 성장을 촉진하는 정부 이니셔티브 186
11.3.8 유럽의 나머지 지역 186
11.4 아시아 태평양 187
11.4.1 아시아 태평양: 거시경제 전망 187
11.4.2 중국 195
11.4.2.1 시장 성장을 촉진하는 에너지 효율성과 지속 가능성에 대한 수요 증가 195
11.4.3 일본 201
11.4.3.1 지속 가능한 시장 성장을 촉진하기 위한 화석 연료 의존도 감소 노력 201
11.4.4 인도 201
11.4.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 지속 가능한 개발과 효율적인 자원 관리를 위한 정부 노력 201
11.4.5 호주와 뉴질랜드 202
11.4.5.1 시장 성장을 견인하는 스마트 홈 에너지 수요 증가 202
11.4.6 대한민국 202
11.4.6.1 시장 성장을 견인하는 AI 이니셔티브에 의한 변혁적 변화 202
11.4.7 아세안 203
11.4.7.1 지속 가능성과 효율성을 높이기 위해 에너지 시스템에 AI를 통합하는 추세 203
11.4.8 아시아 태평양의 나머지 지역 203
11.5 중동 및 아프리카 203
11.5.1 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 203
11.5.1.1 KSA 210
11.5.1.1.1 시장 성장을 돕기 위해 전송 손실을 줄이고 에너지 효율 목표를 높이는 데 집중 210
11.5.1.2 UAE 216
11.5.1.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 에너지 수요 증가와 환경 발자국 감소에 집중 216
11.5.1.3 쿠웨이트 216
11.5.1.3.1 시장 성장을 돕기 위한 자산 관리, 운영 효율성, 기술 역량 강화를 위한 AI 활용 증가 216
11.5.1.4 바레인 217
11.5.1.4.1 성장을 촉진하기 위한 에너지 분야의 디지털화 217
11.5.1.5 남아프리카 217
11.5.1.5.1 지속 가능성에 대한 인식 제고와 상당한 성장 기회를 창출하기 위한 정부의 노력 217
11.5.1.6 중동 및 아프리카의 나머지 지역 217
11.6 라틴아메리카 218
11.6.1 라틴아메리카: 거시경제 전망 218
11.6.2 브라질 225
11.6.2.1 정부 지원, 기술 발전, 숙련된 노동력, 시장 주도 225
11.6.3 아르헨티나 230
11.6.3.1 에너지 소비 최적화와 재생 에너지원 통합을 통한 시장 성장 가속화를 위한 정부 이니셔티브 230
11.6.4 멕시코 231
11.6.4.1 국가적 AI 전략과 시장 활성화를 위한 에너지 예측 수요 증가 231
11.6.5 나머지 라틴아메리카 231
12 경쟁 구도 232
12.1 서론 232
12.2 주요 업체의 전략/승리할 권리, 2021-2024 232
12.3 시장 점유율 분석, 2024 234
12.3.1 시장 순위 분석 236
12.4 2019-2023년 매출 분석 237
12.5 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024년 237
12.5.1 별 237
12.5.2 신흥 리더 237
12.5.3 퍼베이시브 플레이어 238
12.5.4 참가자 238
12.5.5 기업 발자국: 핵심 플레이어, 2024 239
12.5.5.1 기업 발자국 239
12.5.5.2 지역 발자국 240
12.5.5.3 제공 발자국 241
12.5.5.4 에너지 유형 발자국 242
12.5.5.5 유형 발자국 243
12.5.5.6 응용 프로그램 발자국 244
12.5.5.7 최종 사용 발자국 245
12.6 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 246
12.6.1 진보적 기업 246
12.6.2 반응적 기업 246
12.6.3 역동적 기업 246
12.6.4 시작 블록 246
12.6.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 248
12.6.5.1 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 248
12.6.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 249
12.7 경쟁적 시나리오 250
12.7.1 제품 출시 및 개선 250
12.7.2 거래 251
12.8 브랜드/제품 비교 253
12.9 기업 가치 평가 및 재무 지표 254
13 기업 프로필 255
13.1 주요 인물 255
13.1.1 슈나이더 일렉트릭 SE 255
13.1.1.1 사업 개요 255
13.1.1.2 제공 제품/솔루션/서비스 257
13.1.1.3 최근의 발전 257
13.1.1.3.1 제품 출시 및 개선 257
13.1.1.3.2 할인 258
13.1.1.4 MnM 보기 258
13.1.1.4.1 주요 강점 258
13.1.1.4.2 전략적 선택 258
13.1.1.4.3 약점과 경쟁 위협 258
13.1.2 GE 베르노바 259
13.1.2.1 사업 개요 259
13.1.2.2 제공 제품/솔루션/서비스 259
13.1.2.3 최근의 발전 260
13.1.2.3.1 제품 출시 및 개선 260
13.1.2.3.2 할인 261
13.1.2.4 MnM 보기 261
13.1.2.4.1 주요 강점 261
13.1.2.4.2 전략적 선택 261
13.1.2.4.3 약점과 경쟁 위협 261
13.1.3 ABB LTD. 262
13.1.3.1 사업 개요 262
13.1.3.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 263
13.1.3.3 최근의 발전 264
13.1.3.3.1 거래 264
13.1.3.4 MnM 보기 264
13.1.3.4.1 주요 강점 264
13.1.3.4.2 전략적 선택 264
13.1.3.4.3 약점과 경쟁 위협 264
13.1.4 HONEYWELL INTERNATIONAL, INC. 265
13.1.4.1 사업 개요 265
13.1.4.2 제공 제품/솔루션/서비스 267
13.1.4.3 최근의 발전 268
13.1.4.3.1 제품 출시 및 개선 268
13.1.4.3.2 거래 268
13.1.4.4 MnM 보기 269
13.1.4.4.1 주요 강점 269
13.1.4.4.2 전략적 선택 269
13.1.4.4.3 약점과 경쟁 위협 269
13.1.5 SIEMENS AG 270
13.1.5.1 사업 개요 270
13.1.5.2 제공 제품/솔루션/서비스 271
13.1.5.3 최근의 발전 272
13.1.5.3.1 거래 272
13.1.5.4 MnM 보기 272
13.1.5.4.1 주요 강점 272
13.1.5.4.2 전략적 선택 272
13.1.5.4.3 약점과 경쟁 위협 272
13.1.6 오라클 코퍼레이션 273
13.1.6.1 사업 개요 273
13.1.6.2 제공 제품/솔루션/서비스 274
13.1.6.3 최근의 발전 275
13.1.6.3.1 거래 275
13.1.7 VESTAS WIND SYSTEMS A/S 276
13.1.7.1 사업 개요 276
13.1.7.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 277
13.1.7.3 최근의 발전 278
13.1.7.3.1 거래 278
13.1.8 IBM CORPORATION 279
13.1.8.1 사업 개요 279
13.1.8.2 제공 제품/솔루션/서비스 281
13.1.8.3 최근의 발전 282
13.1.8.3.1 거래 282
13.1.9 MICROSOFT CORPORATION, INC. 283
13.1.9.1 사업 개요 283
13.1.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 284
13.1.9.3 최근의 발전 285
13.1.9.3.1 거래 285
13.1.10 AMAZON WEB SERVICES, INC 286
13.1.10.1 사업 개요 286
13.1.10.2 제공 제품/솔루션/서비스 287
13.1.10.3 최근의 발전 287
13.1.10.3.1 거래 287
13.1.11 ATOS SE 288
13.1.11.1 사업 개요 288
13.1.11.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 289
13.1.11.3 최근의 발전 291
13.1.11.3.1 제품 출시 및 개선 291
13.1.11.3.2 거래 291
13.1.12 TESLA, INC. 292
13.1.13 C3.AI, INC. 293
13.1.14 ALPIQ 294
13.1.15 ENEL S.P.A. 295
13.2 스타트업/중소기업 296
13.2.1 오리가미 에너지 296
13.2.2 이노왓츠 297
13.2.3 이라스스 테크놀로지스 298
13.2.4 그리드포 299
13.2.5 업라이트 300
13.2.6 그리드비욘드 301
13.2.7 ESMART SYSTEMS 302
13.2.8 NDUSTRIAL 303
13.2.9 DATATEGY 304
13.2.10 OMDENA 304
13.2.11 BIDGELY 305
13.2.12 AVATHON 306
14 인접/관련 시장 307
14.1 서론 307
14.2 대화형 인공지능 시장 307
14.2.1 시장 개요 307
14.2.2 대화형 인공지능 시장, 제공 서비스별 308
14.3 서비스 308
14.3.1 대화형 AI 시장, 서비스별 308
14.3.2 대화형 AI 시장, 비즈니스 기능별 309
14.3.3 대화형 AI 시장, 통합 방식별 310
14.3.4 대화형 AI 시장, 업종별 311
14.4 고객 경험 관리 시장 312
14.4.1 시장 정의 312
14.4.2 시장 개요 312
14.4.3 고객 경험 관리 시장, 제공 서비스별 312
14.4.4 배포 유형별 고객 경험 관리 시장 313
14.4.5 조직 규모별 고객 경험 관리 시장 314
14.4.6 업종별 고객 경험 관리 시장 315
15 부록 316
15.1 토론 가이드 316
15.2 지식 저장소: 마켓앤마켓의 구독 포털 320
15.3 사용자 지정 옵션 322
15.4 관련 보고서 322
15.5 저자 세부 정보 323
그림 1 에너지분야 AI: 연구 설계 37
그림 2 1차 인터뷰의 유형별, 회사 유형별,
직급별, 지역별 분석 39
그림 3 에너지분야 AI: 상향식 접근법과 하향식 접근법 40
그림 4 시장 규모 추정 방법론 – 접근법 1(공급측): 에너지분야 AI 벤더의 수익 41
그림 5 시장 규모 추정 방법론 – 접근법 2(수요측):
에너지분야 AI 42
그림 6 시장 규모 추정 방법론: 수요 측면 분석 43
그림 7 상향식 접근법을 이용한 시장 규모 추정 43
그림 8 데이터 삼각법 44
그림 9 에너지분야 AI, 2022-2030 (백만 달러) 47
그림 10 지역별 에너지분야 AI(2024년) 47
그림 11 배출량 모니터링, 에너지 사용 최적화, 탄소중립 목표의 필요성 증가로 인한 시장 성장
48
그림 12 예측 기간 동안 시장을 지배할 솔루션 부문 48
그림 13 예측 기간 동안 더 높은 CAGR을 차지할 관리 서비스 부문 49
그림 14 예측 기간 동안 가장 큰 비중을 차지할 교육 및 컨설팅 부문 49
그림 15 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 그리드 최적화 및 관리 부문 50
그림 16 예측 기간 동안 더 큰 시장 점유율을 차지할 기존 에너지 부문 50
그림 17 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 발전 부문
예측 기간 51
그림 18 예측 기간 동안 더 큰 시장 점유율을 차지할 수 있는 기타 AI 예측 기간 51
그림 19 2024년 상당한 시장 점유율을 차지할 수 있는 솔루션 및 세대 세그먼트 예측 기간 52
그림 20. 추진 요인, 제약 요인, 기회, 도전 과제: 53
에너지분야 AI: 53
그림 21. 에너지분야 AI의 진화: 56
그림 22. 에너지분야 AI 생태계의 핵심 주체: 59
그림 23 에너지분야 AI: 공급망 분석 63
그림 24 재생에너지 유형별 평균 판매 가격 74
그림 25 에너지분야 AI 솔루션 관련 주요 특허 목록 80
그림 26 에너지분야 AI: 포터의 다섯 가지 힘 분석 84
그림 27 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 86
그림 28 상위 3가지 최종 사용을 위한 구매 프로세스에 대한 이해관계자의 영향 86
그림 29 상위 3개 최종 용도에 대한 주요 구매 기준 87
그림 30 에너지분야 AI: 도구, 프레임워크, 기술 92
그림 31 주요 국가별 프로세서 및 컨트롤러 수출 2016-2023 (억 달러) 93
그림 32 주요 국가별 프로세서와 컨트롤러 수입 2016-2023 (억 달러) 95
그림 33 투자 및 자금 조달 시나리오 95
그림 34 에너지분야에서 생성적 AI의 활용 사례 97
그림 35 에너지분야에서 생성적 AI의 활용 사례 99
그림 35 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 서비스 부문 99
그림 36 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 관리 서비스 부문 101
그림 37 지원 및 유지보수 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됨 103
그림 38 재생 에너지 부문은 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됨 110
그림 39 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 수 있는 발전적 AI 123
그림 40 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 수 있는 에너지 저장 최적화 부문 129
그림 41 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 수 있는 전송 부문
예측 기간 140
그림 42 북미: 에너지분야 AI 스냅샷 152
그림 43 아시아 태평양: 에너지분야 AI 스냅샷 188
그림 44 2024년 에너지분야 AI 선도 기업들의 점유율 234
그림 45 상위 5개 업체의 시장 점유율 분석 236
그림 46 에너지분야 AI 주요 업체의 매출 분석 2019-2023 (백만 달러) 237
그림 47 에너지분야 AI: 기업 평가 매트릭스(주요 기업), 2024 238
그림 48 에너지분야 AI: 기업 발자국 239
그림 49 에너지분야 AI: 기업 평가 매트릭스(스타트업/중소기업), 2024 247
그림 50 브랜드/제품 비교 253
그림 51 기업 가치 평가 254
그림 52 재무 지표 254
그림 53 슈나이더 일렉트릭 SE: 기업 스냅샷 256
그림 54 ABB LTD.: 기업 스냅샷 263
그림 55 HONEYWELL INTERNATIONAL: 회사 스냅샷 266
그림 56 SIEMENS AG: 회사 스냅샷 271
그림 57 ORACLE: 회사 스냅샷 274
그림 58 VESTAS: 회사 스냅샷 277
그림 59 IBM: 회사 스냅샷 280
그림 60 마이크로소프트: 회사 스냅샷 284
그림 61 아마존 웹 서비스: 회사 스냅샷 286
그림 62 아토스 SE: 회사 스냅샷 289
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