| ■ 영문 제목 : Global Artificial Intelligence Edge Device Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
| ■ 상품코드 : GIR2407E3419 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 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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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 인공 지능 종단 장치 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 인공 지능 종단 장치 산업 체인 동향 개요, 가전 제품, 스마트 홈, 자동차 및 운송, 의료, 산업, 항공 우주 및 방위 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 인공 지능 종단 장치의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 인공 지능 종단 장치 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 인공 지능 종단 장치 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 인공 지능 종단 장치 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 인공 지능 종단 장치 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : CPU, GPU, ASIC)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 인공 지능 종단 장치 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 인공 지능 종단 장치 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 인공 지능 종단 장치 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 인공 지능 종단 장치에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 인공 지능 종단 장치 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 인공 지능 종단 장치에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (가전 제품, 스마트 홈, 자동차 및 운송, 의료, 산업, 항공 우주 및 방위)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 인공 지능 종단 장치과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 인공 지능 종단 장치 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 인공 지능 종단 장치 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
인공 지능 종단 장치 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– CPU, GPU, ASIC
용도별 시장 세그먼트
– 가전 제품, 스마트 홈, 자동차 및 운송, 의료, 산업, 항공 우주 및 방위
주요 대상 기업
– Intel Corporation, Huawei Technologies, MediaTek, Xilinx, NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Samsung Electronics, Imagination Technologies Limited, Google
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 인공 지능 종단 장치 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 인공 지능 종단 장치의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 인공 지능 종단 장치의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 인공 지능 종단 장치 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 인공 지능 종단 장치 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 인공 지능 종단 장치 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 인공 지능 종단 장치의 산업 체인.
– 인공 지능 종단 장치 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Intel Corporation Huawei Technologies MediaTek ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 인공 지능 종단 장치 이미지 - 종류별 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 인공 지능 종단 장치 판매량 (2019-2030) - 세계의 인공 지능 종단 장치 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 인공 지능 종단 장치 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 인공 지능 종단 장치 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 인공 지능 종단 장치 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 - 지역별 인공 지능 종단 장치 소비 금액 시장 점유율 - 북미 인공 지능 종단 장치 소비 금액 - 유럽 인공 지능 종단 장치 소비 금액 - 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 소비 금액 - 남미 인공 지능 종단 장치 소비 금액 - 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 소비 금액 - 세계의 종류별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 인공 지능 종단 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 인공 지능 종단 장치 평균 가격 - 세계의 용도별 인공 지능 종단 장치 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 인공 지능 종단 장치 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 인공 지능 종단 장치 평균 가격 - 북미 인공 지능 종단 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 인공 지능 종단 장치 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 인공 지능 종단 장치 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 인공 지능 종단 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 유럽 인공 지능 종단 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 인공 지능 종단 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 인공 지능 종단 장치 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 인공 지능 종단 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 영국 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 러시아 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 인공 지능 종단 장치 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 일본 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 한국 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 인도 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 호주 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 남미 인공 지능 종단 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 인공 지능 종단 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 인공 지능 종단 장치 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 인공 지능 종단 장치 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 인공 지능 종단 장치 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 이집트 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 인공 지능 종단 장치 소비 금액 및 성장률 - 인공 지능 종단 장치 시장 성장 요인 - 인공 지능 종단 장치 시장 제약 요인 - 인공 지능 종단 장치 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 인공 지능 종단 장치의 제조 비용 구조 분석 - 인공 지능 종단 장치의 제조 공정 분석 - 인공 지능 종단 장치 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※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 인공지능 종단 장치(Artificial Intelligence Edge Device)는 기존의 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 환경에서 벗어나, 데이터가 생성되는 물리적 위치, 즉 ‘엣지(edge)’에 가까운 곳에서 인공지능 연산을 수행하는 장치를 의미합니다. 이러한 장치는 스마트폰, 웨어러블 기기, 산업용 센서, 자율주행 자동차, 스마트 홈 기기 등 매우 다양하며, 일상생활과 산업 현장 곳곳에서 인공지능 기술을 직접적으로 경험하게 하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능 종단 장치의 가장 두드러진 특징은 바로 ‘지연 시간 감소(Low Latency)’입니다. 데이터가 엣지 디바이스 자체에서 처리되기 때문에, 데이터를 클라우드로 전송하고 응답을 받는 과정에서 발생하는 네트워크 지연이 거의 발생하지 않습니다. 이는 실시간 의사 결정이 필수적인 자율주행차의 장애물 회피, 공장 자동화 설비의 실시간 불량 감지, 혹은 응급 상황에서의 신속한 반응 등 미션 크리티컬(mission-critical)한 애플리케이션에서 매우 중요한 이점으로 작용합니다. 또한, 이러한 실시간성은 사용자 경험을 크게 향상시키는데, 예를 들어 스마트폰에서 얼굴 인식으로 즉시 잠금을 해제하거나, 음성 비서가 명령에 즉각적으로 반응하는 것 모두 엣지 컴퓨팅의 결과입니다. 두 번째 중요한 특징은 ‘데이터 프라이버시 및 보안 강화’입니다. 모든 데이터를 중앙 클라우드로 전송할 필요 없이 엣지 디바이스 자체에서 민감한 정보의 처리가 이루어지므로, 개인 정보 유출이나 데이터 보안 사고의 위험을 현저히 줄일 수 있습니다. 특히 의료 기록, 금융 정보, 개인적인 대화 내용 등 민감한 데이터를 다루는 애플리케이션의 경우, 엣지 컴퓨팅은 사용자 프라이버시를 보호하는 데 필수적인 요소입니다. 또한, 데이터가 엣지에서 처리됨으로써 불필요한 데이터 전송을 줄여 대역폭을 절약하는 효과도 있습니다. 세 번째 특징은 ‘연결성 독립성 확보’입니다. 불안정한 네트워크 환경이나 인터넷 연결이 불가능한 오지에서도 인공지능 기능을 정상적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 농업 분야에서 센서 데이터를 수집하고 분석하여 작물 상태를 진단하는 경우, 농장 내부에 네트워크가 제대로 구축되지 않았더라도 엣지 디바이스가 자체적으로 연산을 수행하여 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 곧 ‘항시 작동(Always-on)’ 가능한 인공지능 서비스를 구현하는 데 기여합니다. 넷째, ‘비용 효율성’ 측면에서도 이점을 가집니다. 모든 데이터를 클라우드로 전송하고 처리하는 데는 상당한 네트워크 비용과 클라우드 컴퓨팅 비용이 발생합니다. 엣지 디바이스에서 일부 또는 대부분의 연산을 수행함으로써 이러한 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 대량의 센서 데이터를 실시간으로 수집해야 하는 산업 현장이나 사물인터넷(IoT) 환경에서는 이러한 비용 절감 효과가 더욱 두드러집니다. 인공지능 종단 장치의 종류는 그 형태와 기능에 따라 매우 다양하게 분류될 수 있습니다. 대표적으로는 **스마트폰**이 있습니다. 스마트폰은 이미 고성능의 프로세서와 카메라, 마이크 등 다양한 센서를 탑재하고 있으며, 최신 스마트폰들은 온디바이스(on-device) AI 처리를 통해 사진 품질 향상, 음성 인식, 실시간 번역 등 다양한 인공지능 기능을 제공합니다. **웨어러블 기기** 또한 중요한 범주에 속합니다. 스마트워치나 스마트 밴드 등은 심박수, 활동량, 수면 패턴 등 사용자의 생체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 건강 상태를 분석하거나 맞춤형 건강 관리 조언을 제공하는 데 인공지능을 활용합니다. 이러한 데이터는 매우 개인적인 정보이기 때문에 엣지에서 처리되는 것이 더욱 중요합니다. **산업용 IoT(IIoT) 장치**들은 제조, 물류, 에너지 등 다양한 산업 현장에서 활용됩니다. 스마트 센서, 카메라, PLC(Programmable Logic Controller) 등은 설비의 이상 징후를 감지하고, 생산 공정의 효율성을 최적화하며, 작업자의 안전을 확보하는 데 인공지능을 적용합니다. 예를 들어, 공장 생산 라인에 설치된 카메라가 실시간으로 제품의 결함을 검출하는 것은 대표적인 엣지 AI의 활용 사례입니다. **자율주행 자동차**는 인공지능 종단 장치의 집약체라고 할 수 있습니다. 차량 내부에 탑재된 다양한 센서(카메라, 라이다, 레이더 등)로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하여 주변 환경을 인지하고, 경로를 계획하며, 차량을 제어하는 모든 과정이 엣지에서 이루어집니다. 이러한 복잡한 의사 결정은 극도의 실시간성을 요구하므로 엣지 컴퓨팅이 필수적입니다. **스마트 홈 기기** 또한 인공지능 종단 장치의 범주에 포함됩니다. 스마트 스피커, 스마트 카메라, 스마트 조명 등은 사용자의 음성 명령을 인식하고, 집안 환경을 자동으로 조절하며, 보안 시스템을 관리하는 등 다양한 인공지능 기반 서비스를 제공합니다. 이들 역시 개인의 생활 패턴과 관련된 정보를 다루므로 엣지에서의 처리가 선호됩니다. 인공지능 종단 장치의 발전을 이끄는 관련 기술은 매우 다양합니다. 가장 핵심적인 기술 중 하나는 **소형화되고 고성능화된 AI 반도체**입니다. 기존의 범용 CPU로는 엣지 환경에서 필요한 AI 연산을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit)나 AI 가속기 등의 전용 하드웨어 기술이 중요하게 부각되고 있습니다. 이러한 칩들은 적은 전력으로도 복잡한 AI 모델을 빠르게 실행할 수 있도록 설계됩니다. **경량화된 AI 모델(Lightweight AI Models)** 또한 중요한 기술입니다. 엣지 디바이스는 일반적으로 클라우드 서버에 비해 컴퓨팅 자원과 메모리가 제한적이므로, 기존의 대규모 AI 모델을 그대로 사용하기 어렵습니다. 따라서 모델 압축(model compression), 양자화(quantization), 지식 증류(knowledge distillation) 등의 기술을 활용하여 모델의 크기를 줄이고 연산 효율성을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이를 통해 제한된 하드웨어에서도 높은 정확도를 유지하면서 인공지능 기능을 구현할 수 있습니다. **온디바이스 AI 프레임워크 및 소프트웨어 스택**의 발전도 필수적입니다. TensorFlow Lite, PyTorch Mobile 등은 모바일 및 임베디드 환경에서 AI 모델을 효율적으로 배포하고 실행할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 이러한 프레임워크는 개발자가 엣지 디바이스에 최적화된 AI 애플리케이션을 쉽게 개발하고 통합할 수 있도록 돕습니다. 또한, **엣지 AI를 위한 데이터 관리 및 학습 기술**도 중요합니다. 엣지 디바이스에서 수집된 데이터를 효과적으로 관리하고, 경우에 따라서는 엣지에서 직접 학습(federated learning 등)하거나 학습된 모델을 효율적으로 업데이트하는 기술이 필요합니다. 특히 연합 학습(Federated Learning)은 데이터 프라이버시를 유지하면서 여러 엣지 디바이스의 데이터를 활용하여 모델을 공동으로 학습시키는 방식으로 주목받고 있습니다. 결론적으로 인공지능 종단 장치는 우리 주변의 다양한 기기에 지능을 부여하고, 실시간성과 개인 정보 보호라는 강력한 이점을 바탕으로 인공지능 기술의 활용 범위를 더욱 넓혀가고 있습니다. 고성능 저전력 반도체, 최적화된 AI 모델, 효율적인 소프트웨어 프레임워크 등 관련 기술의 지속적인 발전은 앞으로 인공지능 종단 장치가 우리 삶과 산업 전반에 더욱 깊숙이 통합될 것임을 시사합니다. |

| ※본 조사보고서 [세계의 인공 지능 종단 장치 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E3419) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 인공 지능 종단 장치 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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