| ■ 영문 제목 : Global Edge AI Platforms Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D16626 ■ 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 엣지 AI 플랫폼 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 엣지 AI 플랫폼은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 엣지 AI 플랫폼 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 엣지 AI 플랫폼은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 엣지 AI 플랫폼의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 엣지 AI 플랫폼 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
엣지 AI 플랫폼 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 엣지 AI 플랫폼 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 비팬 내장형 엣지 AI 플랫폼, 공업용 엣지 AI 플랫폼) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 엣지 AI 플랫폼 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 엣지 AI 플랫폼 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 엣지 AI 플랫폼 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 엣지 AI 플랫폼 기술의 발전, 엣지 AI 플랫폼 신규 진입자, 엣지 AI 플랫폼 신규 투자, 그리고 엣지 AI 플랫폼의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 엣지 AI 플랫폼 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 엣지 AI 플랫폼 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 엣지 AI 플랫폼 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 엣지 AI 플랫폼 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 엣지 AI 플랫폼 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 엣지 AI 플랫폼 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, 엣지 AI 플랫폼 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
엣지 AI 플랫폼 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 ***
비팬 내장형 엣지 AI 플랫폼, 공업용 엣지 AI 플랫폼
*** 용도별 세분화 ***
비즈니스, 공업, 기타
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.
AAEON,ASRock Industrial,Advantech,APLEX Technology Inc.,Neousys Technology,LITEMAX,EDGEMATRIX,Hailo,ADLINK Technology,Siemens Global,Axiomtek,Forecr.io,Elotec,SECO,TZTEK Technology,MiTAC Computing Technology,Shenzhen JHC Technology Development
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 엣지 AI 플랫폼 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 엣지 AI 플랫폼 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 엣지 AI 플랫폼 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 엣지 AI 플랫폼은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 엣지 AI 플랫폼 시장분석 ■ 지역별 엣지 AI 플랫폼에 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 엣지 AI 플랫폼 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 AAEON,ASRock Industrial,Advantech,APLEX Technology Inc.,Neousys Technology,LITEMAX,EDGEMATRIX,Hailo,ADLINK Technology,Siemens Global,Axiomtek,Forecr.io,Elotec,SECO,TZTEK Technology,MiTAC Computing Technology,Shenzhen JHC Technology Development – AAEON – ASRock Industrial – Advantech ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]엣지 AI 플랫폼 이미지 엣지 AI 플랫폼 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 엣지 AI 플랫폼 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 엣지 AI 플랫폼 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 점유율 기업별 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 점유율 2023 기업별 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 2023 기업별 글로벌 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 점유율 2023 미주 엣지 AI 플랫폼 판매량 (2019-2024) 미주 엣지 AI 플랫폼 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 엣지 AI 플랫폼 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 엣지 AI 플랫폼 매출 (2019-2024) 유럽 엣지 AI 플랫폼 판매량 (2019-2024) 유럽 엣지 AI 플랫폼 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 엣지 AI 플랫폼 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 엣지 AI 플랫폼 매출 (2019-2024) 미국 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 캐나다 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 멕시코 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 브라질 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 중국 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 일본 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 한국 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 인도 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 호주 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 독일 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 프랑스 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 영국 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 러시아 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 이집트 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 터키 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 엣지 AI 플랫폼 시장규모 (2019-2024) 엣지 AI 플랫폼의 제조 원가 구조 분석 엣지 AI 플랫폼의 제조 공정 분석 엣지 AI 플랫폼의 산업 체인 구조 엣지 AI 플랫폼의 유통 채널 글로벌 지역별 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 엣지 AI 플랫폼 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 엣지 AI 플랫폼 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 엣지 AI 플랫폼 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 ## 엣지 AI 플랫폼의 이해 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 우리의 삶 곳곳에 깊숙이 파고들고 있습니다. 과거에는 거대한 데이터센터나 클라우드 환경에서만 가능했던 복잡한 AI 연산이 이제는 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행차, 스마트 팩토리의 센서 등 우리가 일상적으로 사용하는 다양한 기기에서 실시간으로 이루어지고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 바로 ‘엣지 AI 플랫폼’이라는 개념이 자리 잡고 있습니다. 엣지 AI 플랫폼은 말 그대로 ‘엣지(Edge)’ 즉, 데이터가 생성되는 단말 또는 그 근처에서 AI 연산을 수행할 수 있도록 지원하는 모든 기술과 인프라를 포괄하는 개념입니다. 기존의 클라우드 기반 AI가 중앙 집중식으로 데이터를 수집하고 처리하는 방식이었다면, 엣지 AI는 데이터를 발생시키는 지점에서 직접 AI 모델을 실행하여 분석하고 의사결정을 내립니다. 이는 데이터 이동에 따른 지연 시간 감소, 대역폭 절감, 프라이버시 강화 등 여러 가지 혁신적인 이점을 가져옵니다. 엣지 AI 플랫폼의 핵심적인 특징은 다음과 같습니다. 첫째, **낮은 지연 시간(Low Latency)**입니다. 데이터가 생성된 곳에서 즉각적으로 AI 연산을 수행하므로, 의사결정까지 걸리는 시간이 매우 짧습니다. 이는 실시간 반응이 필수적인 자율주행차의 충돌 방지 시스템, 로봇 팔의 정밀 제어, 실시간 영상 분석을 통한 이상 탐지 등에서 결정적인 역할을 합니다. 둘째, **높은 대역폭 효율성(High Bandwidth Efficiency)**입니다. 방대한 양의 데이터를 클라우드로 전송하는 대신, 엣지에서 필요한 데이터만 선별하거나 요약하여 전송하거나, 심지어는 클라우드 전송 없이 모든 처리를 완료할 수 있습니다. 이는 특히 IoT(사물인터넷) 장치가 폭발적으로 증가하는 상황에서 네트워크 부하를 크게 줄여줍니다. 셋째, **강화된 프라이버시 및 보안(Enhanced Privacy and Security)**입니다. 민감한 개인 정보나 기업 기밀 데이터가 외부로 전송되지 않고 기기 자체 내에서 처리되기 때문에 데이터 유출이나 오용의 위험을 줄일 수 있습니다. 병원에서의 환자 데이터 처리, 스마트 홈에서의 개인 영상 분석 등이 그 예시입니다. 넷째, **오프라인 작동 능력(Offline Operability)** 및 **낮은 전력 소비(Low Power Consumption)**입니다. 네트워크 연결이 불안정하거나 없는 환경에서도 AI 기능을 정상적으로 수행할 수 있으며, 일반적으로 제한된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하여 낮은 전력으로도 AI 연산이 가능하도록 최적화됩니다. 엣지 AI 플랫폼은 그 구성 요소와 구현 방식에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 일반적으로 **하드웨어** 측면에서는 고성능 컴퓨팅 파워를 제공하는 **AI 칩셋(AI Chipsets)**이나 **엣지 서버(Edge Servers)**, 그리고 저전력으로 AI 연산을 수행할 수 있는 **임베디드 시스템(Embedded Systems)** 등이 있습니다. 이러한 하드웨어는 특정 AI 작업에 특화된 **ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)**, 범용성과 유연성을 갖춘 **CPU(Central Processing Unit)**, 병렬 연산에 강점을 보이는 **GPU(Graphics Processing Unit)**, 그리고 특히 AI 연산에 최적화된 **NPU(Neural Processing Unit)** 등으로 구성될 수 있습니다. 소프트웨어 측면에서는 엣지 기기에서 AI 모델을 효율적으로 배포하고 실행하기 위한 **경량화된 AI 프레임워크(Lightweight AI Frameworks)**, **모델 압축(Model Compression)** 및 **가지치기(Pruning)** 기술, 그리고 **온디바이스 추론 엔진(On-device Inference Engines)** 등이 중요합니다. 이러한 프레임워크로는 TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime 등이 대표적입니다. 엣지 AI 플랫폼의 용도는 매우 광범위하며 현재도 계속해서 확장되고 있습니다. * **스마트 팩토리 및 산업 자동화:** 공장 내 설비의 이상 징후를 실시간으로 감지하여 예지 보전을 수행하고, 로봇 팔의 정밀 제어, 제품 불량 자동 검사 등에 활용됩니다. 생산 효율성을 높이고 다운타임을 최소화하는 데 기여합니다. * **자율주행차:** 도로 상황을 실시간으로 인지하고 판단하는 데 필수적입니다. 센서 데이터를 즉시 분석하여 장애물을 회피하거나 경로를 계획하는 등 초저지연으로 작동해야 하는 많은 AI 기능들이 엣지에서 처리됩니다. * **스마트 시티:** 교통량 분석 및 신호 제어, 공공 안전을 위한 영상 감시 및 이상 행동 감지, 환경 센서 데이터 분석 등 다양한 분야에서 엣지 AI가 활용되어 도시 운영의 효율성과 시민들의 삶의 질을 향상시킵니다. * **스마트 홈 및 웨어러블 기기:** 음성 비서의 명령 인식 및 처리, 얼굴 인식 기반의 기기 잠금 해제, 활동량 측정 및 건강 이상 감지 등 개인화된 서비스를 제공하며 사용자의 프라이버시를 보호합니다. * **의료:** 병원 내 의료 기기에서 환자 데이터를 실시간으로 분석하여 질병을 조기에 진단하거나, 수술 로봇의 정밀 제어, 웨어러블 의료 기기를 통한 건강 모니터링 등에 적용될 수 있습니다. * **소매업:** 매장 내 고객 행동 분석, 재고 관리 자동화, 개인 맞춤형 추천 시스템 등에 활용되어 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 높입니다. 엣지 AI 플랫폼을 구현하고 최적화하기 위해서는 다양한 관련 기술들의 발전이 뒷받침되어야 합니다. 먼저, AI 모델 자체의 성능을 높이는 것뿐만 아니라, 제한된 엣지 기기 환경에서 효율적으로 작동하도록 만드는 기술이 중요합니다. 이를 위해 **모델 경량화 기술(Model Quantization, Pruning, Knowledge Distillation)**과 같은 기법들이 활용됩니다. 또한, 엣지 기기에서 AI 모델을 효율적으로 배포하고 관리하기 위한 **MLOps(Machine Learning Operations)**의 엣지 환경 적용이 중요하며, 이는 모델의 업데이트, 모니터링, 재학습 등을 자동화하여 운영 효율성을 높입니다. 하드웨어 측면에서는 AI 연산을 위한 전용 반도체인 **NPU(Neural Processing Unit)**의 성능 향상과 더불어, 저전력 설계를 위한 **AI 가속기(AI Accelerators)** 기술이 발전을 거듭하고 있습니다. 또한, 엣지 기기 간의 협업이나 클라우드와의 연동을 위한 **분산 AI(Distributed AI)** 및 **연합 학습(Federated Learning)**과 같은 기술도 중요합니다. 연합 학습은 데이터를 중앙 서버로 모으지 않고 각 엣지 기기에서 학습된 모델의 파라미터만 공유하여 학습함으로써 프라이버시를 극대화하는 방법입니다. 이처럼 엣지 AI 플랫폼은 데이터가 생성되는 곳에서 이루어지는 지능형 연산을 가능하게 함으로써, 이전에는 상상하기 어려웠던 새로운 서비스와 경험을 창출하고 있습니다. 지연 시간을 줄이고 대역폭 효율성을 높이며 프라이버시를 강화하는 엣지 AI는 앞으로 다가올 더욱 연결되고 지능화된 미래 사회의 핵심적인 기술로 자리매김할 것입니다. |
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