세계의 네트워크 슬라이싱 시장 (~2030년) : 전문 서비스, 관리 서비스

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네트워크 슬라이싱 시장은 2025년 USD 13억 달러에서 2030년까지 USD 28억 1,000만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 16.6%를 기록할 것으로 전망됩니다. 네트워크 슬라이싱을 통해 5G 기술은 단일 물리적 네트워크를 여러 개의 가상 네트워크로 분할할 수 있습니다. 이 가상 네트워크 각각은 특정 용도, 산업, 또는 서비스 유형에 맞게 맞춤형으로 설계됩니다. 이로 인해 통신 사업자와 기업은 동일한 네트워크 인프라를 활용해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 자율주행 차량을 위한 저지연 연결이나 공장 내 고속 연결 등이 가능합니다. 이는 신속한 작업 실행, 효율적인 네트워크 활용, 신규 서비스 출시 가속화를 보장합니다. 오케스트레이션, 라이프사이클 관리, AI 기반 자동화 솔루션이 시장 성장을 주도하고 있으며, 네트워크 적응을 위해 배포 및 통합 서비스가 필수적입니다. 북미 지역에서는 5G의 조기 도입과 공급업체 및 운영업체 간의 강력한 파트너십이 시장 지배력을 이끌었습니다. 반면 아시아 태평양 지역은 정부 주도 디지털 전환과 다양한 산업에서의 5G 활용으로 인해 급속한 성장을 보이고 있습니다. 예를 들어, 2024년 버라이즌은 NFL과 협력해 경기장에서 고속·저지연 연결을 제공하기 위해 네트워크 슬라이싱을 적용했으며, 실시간 통계, 증강현실(AR), 비디오 스트리밍을 통해 팬 경험을 향상시켰습니다.

네트워크 슬라이싱 시장은 2025년 USD 13억 달러에서 2030년까지 USD 28억 1,000만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 16.6%를 기록할 것으로 전망됩니다. 네트워크 슬라이싱을 통해 5G 기술은 단일 물리적 네트워크를 여러 개의 가상 네트워크로 분할할 수 있습니다. 이 가상 네트워크 각각은 특정 용도, 산업, 또는 서비스 유형에 맞게 맞춤형으로 설계됩니다. 이로 인해 통신 사업자와 기업은 동일한 네트워크 인프라를 활용해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 자율주행 차량을 위한 저지연 연결이나 공장 내 고속 연결 등이 가능합니다. 이는 신속한 작업 실행, 효율적인 네트워크 활용, 신규 서비스 출시 가속화를 보장합니다. 오케스트레이션, 라이프사이클 관리, AI 기반 자동화 솔루션이 시장 성장을 주도하고 있으며, 네트워크 적응을 위해 배포 및 통합 서비스가 필수적입니다. 북미 지역에서는 5G의 조기 도입과 공급업체 및 운영업체 간의 강력한 파트너십이 시장 지배력을 이끌었습니다. 반면 아시아 태평양 지역은 정부 주도 디지털 전환과 다양한 산업에서의 5G 활용으로 인해 급속한 성장을 보이고 있습니다. 예를 들어, 2024년 버라이즌은 NFL과 협력해 경기장에서 고속·저지연 연결을 제공하기 위해 네트워크 슬라이싱을 활용했으며, 실시간 통계, AR, 비디오 스트리밍을 통해 팬 경험을 향상시켰습니다.

네트워크 슬라이싱 시장의 매력적인 기회

북미

클라우드 네이티브 아키텍처와 자동화 플랫폼은 네트워크 슬라이싱 배포 및 혁신을 가속화합니다.

엣지 컴퓨팅과 5G 독립형 네트워크는 실시간, 산업별 슬라이싱 솔루션의 개발을 촉진하고 있습니다.

규제 유연성과 사업자 파트너십은 다중 사업자 및 도메인 간 슬라이스 협업을 촉진하여 네트워크 슬라이싱의 채택을 촉진하고 있습니다.

스마트 제조 및 커넥티드 헬스케어와 같은 기업용 사용 사례의 증가는 맞춤형 저지연 네트워크 슬라이스에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

AI 기반 오케스트레이션과 의도 기반 네트워킹의 통합은 슬라이스 관리의 효율성과 확장성을 향상시키고 있습니다.

AI가 네트워크 슬라이싱 시장에 미치는 영향

AI와 생성형 AI는 통신 사업자가 자체 최적화되고 안전하며 효율적이고 빠른 네트워크를 관리할 수 있도록 함으로써 네트워크 슬라이싱 산업을 혁신하고 있습니다. AI를 통해 네트워크 슬라이스의 구성은 자율주행 차량, 제조 공장, IoT와 같은 대규모 애플리케이션의 요구사항에 맞게 조정됩니다. 동적 리소스 할당은 머신 러닝을 통해 하루 종일 대역폭과 컴퓨팅 리소스를 지속적으로 조정하여 트래픽이 증가할 때도 우수한 서비스 품질을 유지합니다. 오케스트레이션 및 관리가 자동화되어 있기 때문에 다양한 플랫폼에서 네트워크 슬라이스를 생성, 확장 또는 종료하는 데 인적 자원이 거의 필요하지 않습니다. AI를 통한 예측 유지보수는 서비스 및 SLA를 저하시키기 전에 모든 위험을 감지하고, 이상 모니터링을 통해 시스템을 정상적으로 계속 운영합니다. 보안 슬라이싱을 통해 중요한 서비스를 분리하고 실시간 AI 기술을 활용함으로써 사이버 공격을 즉시 차단합니다. 또한 디지털 트윈은 네트워크 테스트를 수행하고 환경이 변화에 어떻게 반응할지 예측하며, 어떤 상황에서도 네트워크 성능을 확인할 수 있습니다. 무선 액세스 네트워크에서의 AI 기반 최적화는 스펙트럼 관리를 개선하고 사용자 경험을 향상시킵니다. 예를 들어, Orange와 Nokia는 프랑스 Schneider Electric의 스마트 공장에서 공장 자동화용 저품질 통신을 방지하기 위해 AI 네트워크 슬라이싱을 처음으로 적용했습니다. Telia와 Nokia도 핀란드 국방군을 위한 군사 메시지 보안을 위해 5G 단독 모드 슬라이싱을 시연하는 시험을 진행했습니다. AI와 생성형 AI의 적용은 오늘날의 네트워크 시스템을 단순히 최적화하는 것이 아니라 혁신하는 것으로 입증되었습니다.

글로벌 네트워크 슬라이싱 시장 동향

주요 동인: 초저지연 슬라이싱을 활용한 실시간 사용 사례

개인화 콘텐츠에 대한 수요 증가가 웹 콘텐츠 관리의 주요 동인입니다. 기업들은 AI의 최신 기술을 활용해 고객 경험을 더 관련성 있게 만들고 있습니다. Twilio Segment의 보고서에 따르면 전 세계 기업의 92%가 AI를 활용해 효과적인 개인화를 실현하고 비즈니스 성장을 촉진하며, 이는 개인화 콘텐츠 경험 창출을 위한 AI 채택 수준을 높이는 데 기여하고 있습니다. AI 기반 개인화는 기업이 사용자의 선호도와 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 사용되는 검색 기록, 구매 행동, 인구 통계 정보 등 대량의 사용자 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. AI 기반 개인화는 기업이 고객과 더 강력한 관계를 구축하고, 더 직관적이고 만족스러운 경험을 제공하도록 지원합니다. 사용자와 더 깊은 수준에서 연결됨으로써 기업은 일반적인 콘텐츠를 넘어 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 기존 고객 유지에 도움이 될 뿐만 아니라 새로운 고객을 유치하여 지속적인 시장 성장을 촉진합니다. 기업들은 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 기술을 통합하여 더 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있습니다. AI는 사용자 데이터 기반으로 의사결정을 자동화할 수 있습니다. 생성형 AI의 채택이 증가함에 따라 기업은 사용자를 위한 개인화된 콘텐츠를 생성하고 관리할 수 있습니다. 이 채택은 더 깊은 참여, 충성도, 비즈니스 성장을 촉진합니다.

제약 요인: 생태계 간 통일된 표준의 부재

3GPP에서 네트워크 슬라이싱 개념은 명확히 정의되었지만, 운영업체와 벤더 간 실제 적용 방식은 크게 다릅니다. 모든 생태계에 적용 가능한 표준화된 실천 방법이缺如로 인해 다중 벤더 또는 크로스 운영업체 환경에서 운영이 매우 어렵습니다. 이에 따라 오케스트레이션 관리, 서비스 품질 보장, 라이프사이클 관리 등에서 어려움이 발생합니다. 표준화된 API 및 인터페이스의 필요성이 반복적으로 강조되었음에도 불구하고, 산업계의 진전은 느립니다. 표준화된 북쪽 방향 API는 일관된 슬라이싱에 중요하지만, GSMA의 2024년 12월 보고서에 따르면 채택률이 낮아 유럽 통신 네트워크 구축을 방해하고 있습니다.

기회: AI 기반 오케스트레이션으로 제로 터치 슬라이싱

통신 사업자는 인공지능을 활용해 네트워크 슬라이스 관리의 설정, 모니터링, 자동화를 신속하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 폐쇄 루프 오케스트레이션에 AI를 적용하면 운영 효율성을 높이고 필요에 따라 맞춤형 슬라이스를 즉시 제공할 수 있습니다. 이 접근 방식을 구현하면 비용을 절감하고 서비스 출시를 가속화하며 서비스 수준 기대치를 충족하는 데 기여합니다. AI는 자원을 효율적으로 할당하고 고장을 관리하는 데 역할을 하여 네트워크가 신속하게 대응하고 탄력성을 유지하도록 돕습니다. 에릭슨과 싱텔은 2025년 2월에 e-스포츠와 원격 수술과 같은 애플리케이션에 슬라이스를 제공하는 AI 기반 시스템을 시연했으며, 이는 통신 네트워크에서 지능형 자동화의 활용 가능성을 입증했습니다.

과제: 실제 배포 환경에서 SLA 준수 유지가 어렵습니다

동시에 여러 다른 네트워크 슬라이스에서 안정적인 서비스를 제공하는 것은 매우 어렵습니다. 슬라이스가 증가함에 따라 각 슬라이스가 지연 시간, 대역폭, 지터 등 요구되는 값을 충족시키기 어려워집니다. 이 복잡성으로 인해 문제를 해결하는 것이 어려워지며, 운영자는 SLA 지연, 고객 불만, 이미지 손상 등의 위험에 노출됩니다. 기존 시스템은 각 슬라이스에 대해 빠르고 상세한 통찰력을 제공하지 못하기 때문에, 시장은 고급 예측 도구를 개발해야 하는 상황에 처해 있습니다. 예를 들어, 2025년 1월 파리에서 열린 주요 스포츠 행사에서 프리미엄 비디오 슬라이스가 필요한 지연 시간을 유지하지 못해 방송사의 경험에 큰 영향을 미친 문제가 발생했습니다.

글로벌 네트워크 슬라이싱 시장 생태계 분석

네트워크 슬라이싱 시장은 매우 경쟁이 치열하며, 특정 또는 틈새 시장 세그먼트에 솔루션을 제공하는 많은 벤더로 구성되어 있습니다. 최근 몇 년간 시장에는 여러 변화가 발생했습니다. 현재 벤더들은 다양한 파트너십과 협력을 통해 다양한 요구사항을 충족시키는 종합적인 솔루션을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

최종 사용자별로는 통신 사업자 세그먼트가 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다.

통신 사업자 세그먼트는 예측 기간 동안 시장 점유율의 가장 큰 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 통신 기업이 핵심 인프라를 통제하고 있기 때문에, 그들은 고급 네트워크 슬라이싱을 선도적으로 도입하는 데 유리한 위치에 있습니다. 미국 및 주요 시장에서 SA 코어가 무선 네트워크에 도입됨에 따라, 모바일 사업자는 각 사용자 그룹에 보장된 성능을 제공하는 전용 네트워크 부분을 제공할 수 있습니다. 통신 업계 리더들은 공공 안전 및 긴급 서비스 등 핵심 분야에 슬라이싱 서비스를 도입해 중요한 애플리케이션이 전용 대역폭과 매우 낮은 지연 시간을 사용할 수 있도록 보장하고 있습니다. 통신 사업자는 엄격한 애플리케이션 서비스 수준 계약(SLA)을 요구하는 기업에 슬라이싱-어-서비스(Slicing-as-a-Service)를 제공함으로써 기업 5G 전환을 주도하는 핵심 역할을 수행하고 있습니다. 주요 기업의 테스트 결과는 동적 슬라이스 오케스트레이션이 여러 도시에서 적용 가능하며 클라우드 서비스와 통합될 수 있음을 입증했습니다. 이 테스트는 통신 사업자가 자동차, 의료, 물류 및 스마트 시티 시스템에서 다양한 솔루션을 지원할 수 있음을 보여줍니다. 클라우드 공급업체와 더욱 긴밀하게 협력함으로써 통신 사업자는 슬라이스 네트워크를 더 빠르게 구축하고 API 및 온디맨드 슬라이스 플랫폼을 통해 자산을 사용할 수 있게 되었습니다. 네트워크 슬라이싱을 통해 통신 사업자는 새로운 수익원을 창출하고 전문 서비스를 제공할 수 있게 되어 이 기술의 개발과 사용을 모두 촉진하고 있습니다.

기업별로는 제조업 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 시장 규모를 기록할 것으로 예상됩니다.

예측 기간 동안 제조업 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다. 네트워크 슬라이싱을 통해 고신뢰성 채널을 분리해 스마트 공장, 로봇공학, 디지털 트윈, 산업 자동화 시스템 등에 활용할 수 있습니다. 공장에서 원격 기계 제어, 센서 보고서, AI 시스템 등 실시간 애플리케이션의 사용이 증가함에 따라 슬라이싱은 데이터 트래픽을 처리하는 신뢰할 수 있고 안정적인 시스템으로 자리 잡았습니다. 더 많은 제조업체가 5G를 활용해 네트워크를 애플리케이션별로 분할함으로써 중요한 기계 운영을 일반 데이터 수집과 분리해 네트워크 문제를 줄이고 중단 없는 성능을 제공합니다. 다양한 고급 제조 센터는 ERP 및 MES 소프트웨어와 통합된 대규모 슬라이싱을 구현해 원활한 운영을 실현했습니다. AI 기반 슬라이스 오케스트레이션의 활용은 일부 산업 단지가 작업 부하에 따라 네트워크를 신속히 조정해 효율성을 높이는 데 기여했습니다. 무인 제조의 확산은 고신뢰성 및 반응형 네트워크 시스템의 중요성을 더욱 강조하며, 이에 슬라이싱이 최적의 솔루션으로 부상하고 있습니다. 하이퍼 자동화 및 실시간 분석이 확산됨에 따라 기업용 5G 네트워크는 기본적으로 네트워크 슬라이싱을 포함하기 시작했습니다. 연결성을 쉽게 조정할 수 있고 신뢰성을 보장하는 이 필요성이 증가함에 따라 제조업체들이 다른 산업보다 슬라이싱을 더 많이 채택하고 있습니다.

지역별로는 북미가 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다.

예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율은 북미가 차지할 것으로 예상됩니다. 주요 통신 사업자들이 이 지역에 5G 독립형 서비스를 도입했으며, 규제 당국도 첨단 네트워크 시스템을 지원하고 있고, 기업들의 전문적인 연결에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 첫 번째 사용 사례로는 공공 안전 및 국방 분야가 슬라이싱 기술을 활용했으며, 일부 미국 주에서는 이미 긴급 상황에서의 대응 및 실시간 통신을 개선하기 위해 전용 네트워크 슬라이스를 준비하고 있습니다. 정부 외에도 제조, 자동차, 물류, 의료 등 여러 산업에서 미션 크리티컬한 운영을 위해 네트워크 슬라이싱으로 전환하고 있습니다. 슬라이싱과 클라우드 네이티브 플랫폼의 통합도 중요합니다. 통신 사업자와 하이퍼스케일러는 클라우드 환경 내에서 최첨단 슬라이싱 서비스를 제공하기 위해 협력하고 있습니다. 이러한 파트너십을 통해 사용자는 클라우드 콘솔을 통해 네트워크 슬라이스를 직접 프로비저닝하고 확장할 수 있어 프로세스가 훨씬 간편해집니다. 또한 북미 지역의 활기찬 사설 5G 커뮤니티는 에너지, 유틸리티, 산업 분야를 중심으로 슬라이스를 채택해 빠르고 신뢰할 수 있는 지역 서비스를 제공하고 있습니다. SDN/NFV 개선, 규제 완화, 스마트 인프라 투자 증가가 슬라이스 배포를 촉진하고 있습니다. 이러한 강점의 결합은 북미가 글로벌 네트워크 슬라이싱 시장에서 선도적인 역할을 맡게 합니다.

네트워크 슬라이싱 시장의 최근 동향

2025년 4월, OPPO와 Ericsson은 맞춤형 연결 솔루션을 통해 모바일 경험을 향상시키기 위해 5G 네트워크 슬라이싱을 공동으로 연구하기로 했습니다.

2025년 4월, Telkomsel과 ZTE는 인도네시아에서 에너지 효율, 서비스 품질 및 네트워크 슬라이싱을 개선하기 위한 AI 기저대역 기술을 포함한 AI 기반 네트워크 솔루션을 구축하기 위해 협력하기로 했습니다.

2025년 3월, U Mobile은 Huawei와 ZTE와 협력해 말레이시아의 차세대 5G 네트워크를 출시했습니다. 이 계획은 기업용 서비스에 네트워크 슬라이싱을 적용하고 첫 해에 80%의 커버리지를 달성하는 것을 목표로 합니다.

2024년 9월, Ericsson과 Concordia University는 5G 및 그 너머의 혁신적인 솔루션을 탐구하기 위해 협력했습니다. 이 협력은 고급 무선 기술 분야의 연구 개발에 초점을 맞추고 있습니다.

주요 시장 플레이어

네트워크 슬라이싱 시장 주요 기업 목록

네트워크 슬라이싱 시장은 몇몇 주요 기업이 지역적 존재감을 바탕으로 시장을 주도하고 있습니다. 네트워크 슬라이싱 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

Ericsson (Sweden)
Huawei (China)
Nokia (Finland)
Cisco (US)
ZTE (China)
Ciena Corporation (US)
Amdocs (US)
Turk Telekom (Turkey)
Samsung (South Korea)
HPE (US)
NTT (Japan)
BT Group (UK)
Broadcom (US)
Juniper Networks (US)
T-Mobile (US)
Mavenir (US)
Parallel Wireless (US)
Affirmed Networks (US)
Celona (US)
Argela Technologies (Turkey)
Tambora Systems (Singapore)
Firecell (France)
Druid Software (Ireland)
Niral Networks (New York)
SliceFinity (UK).

5.1 소개
5.2 시장 동인- 초저지연 슬라이싱을 위한 실시간 사용 사례- 기업들의 네트워크 맞춤형 요구 증가- 프라이빗 5G 채택이 슬라이싱 배포를 촉진함 제약 요인- 생태계 간 통일된 표준 부재- 소규모 업체의 네트워크 전환 비용 부담- 다중 테넌트 환경에서의 보안 위험 기회- AI 기반 오케스트레이션으로 제로 터치 슬라이싱 실현- 에지 컴퓨팅과의 통합- 산업 간 슬라이싱 사용 사례 공동 개발 과제- 실제 배포 시 SLA 준수 어려움- 슬라이싱 전문 인력 부족- 다중 슬라이스 관리의 운영 복잡성
5.3 네트워크 슬라이싱 솔루션 및 서비스의 진화
5.4 네트워크 슬라이싱 시장: 생태계 분석/시장 지도
5.5 사례 연구 분석: FAR?EASTONE과 ERICSSON은 ERICSSON의 동적 네트워크 슬라이스 선택 솔루션을 활용해 세계 최초의 5G 엔드-투-엔드 다중 네트워크 슬라이싱을 시연했습니다. TELENOR와 NOKIA는 제로-TOUCH 5G-VINNI 디지털 오케스트레이션 네트워크 슬라이싱 A1 텔레콤 오스트리아 그룹과 AMDOCS, AMDOCS의 E2E 서비스 및 네트워크 오케스트레이션과 5G 수익화 솔루션을 활용한 라이브 엔드-투-엔드 5G 네트워크 슬라이싱 시연
5.6 가치 사슬 분석
5.7 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직- 국제 전기통신 연합 (ITU)- 연방 통신 위원회 (FCC) – 미국- GSMA (글로벌 모바일 통신 협회) 주요 규제 사항- 북아메리카- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카- 라틴 아메리카
5.8 가격 분석 네트워크 슬라이싱 솔루션의 추정 가격 분석 (주요 업체별, 2024년) 네트워크 슬라이싱 솔루션의 추정 가격 분석 (최종 사용자별, 2024년)
5.9 기술 분석 주요 기술- 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)- 네트워크 기능 가상화 (NFV)- 5G 코어- 오케스트레이션 및 자동화 플랫폼- 다중 액세스 엣지 컴퓨팅 (MEC) 관련 기술- 의도 기반 네트워킹- 인공지능 및 기계 학습 (AI/ML)- 디지털 트윈- 오픈 RAN- 세그먼트 라우팅 보완 기술- 사물 인터넷 (IoT)- 블록체인- 사이버 보안
5.10 특허 분석
5.11 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.12 고객의 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
5.15 네트워크 슬라이싱 시장 기술 로드맵 단기 로드맵 (2025–2026) 중기 로드맵 (2027–2028) 장기 로드맵 (2029–2030)
5.16 네트워크 슬라이싱 시장에서의 최선의 실천 사례 지속적인 보안 및 모니터링 의도 기반 슬라이스 관리 AI/ML 기반 오케스트레이션 활용 개방형 표준 및 분산형 RAN 채택 슬라이스 라이프사이클 관리 자동화
5.17 투자 및 자금 조달 시나리오
5.18 생성형 AI가 네트워크 슬라이싱 시장에 미치는 영향 주요 사용 사례 및 시장 잠재력- 주요 사용 사례 및 베스트 프랙티스- 통신 산업- 제조 산업- 핵심 인프라 생성형 AI 구현 사례 연구- AI 기반 가상 전문가 슬라이스 구성- 하이브리드 생성형 AI를 활용한 동적 자원 할당- 디지털 트윈 기반 슬라이스 시뮬레이션 프레임워크 고객 준비도 및 영향 평가- 고객 A: 기업 무선 서비스 제공업체- 고객 B: 글로벌 통신 서비스 제공업체- 고객 C: 통신 연구 개발 컨소시엄
5.19 2025년 미국 관세 영향 – 개요 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 국가/지역별 영향- 북미- 유럽- APAC 최종 사용자 산업 영향

네트워크 슬라이싱 시장, 제공 유형별

6.1 소개 제공 서비스: 네트워크 슬라이싱 시장 동인
6.2 솔루션
6.3 서비스 전문 서비스- 네트워크 계획 및 설계- 배포 및 통합- 지원 및 유지보수 관리 서비스

네트워크 슬라이싱 시장, 최종 사용자별

7.1 소개 최종 사용자: 네트워크 슬라이싱 시장 동인
7.2 통신 사업자
7.3 기업

기업별 네트워크 슬라이싱 시장

104

8.1 소개 기업: 네트워크 슬라이싱 시장 동인
8.2 제조
8.3 자동차
8.4 정부 및 공공 부문
8.5 운송 및 물류
8.6 에너지 및 유틸리티
8.7 의료 및 생명 과학
8.8 미디어 및 엔터테인먼트
8.9 기타 기업

네트워크 슬라이싱 시장, 지역별

116

9.1 소개
9.2 북아메리카 북아메리카: 거시경제 전망 미국 – Verizon과 T-Mobile은 소비자 및 공공 안전을 위한 네트워크 슬라이싱을 상용화했으며, AT&T는 2025년까지 따라갈 것으로 예상됩니다 캐나다 – 캐나다는 전국적인 시험을 통해 대규모 네트워크 슬라이싱으로 진전 중
9.3 유럽 유럽: 거시경제 전망 독일- 독일은 산업 자동화를 위한 사설 5G 네트워크에서 네트워크 슬라이싱 활용을 선도하고 있으며, 지역별 주파수, 통신사 주도 캠퍼스 네트워크, 에지 통합을 활용하고 있습니다 영국- 영국은 통신사 시험, 공공 부문 지원 테스트베드, 운송 및 물류 등 산업별 슬라이싱 시범 프로젝트를 통해 네트워크 슬라이싱을 발전시키고 있습니다 프랑스- 프랑스, 철도 및 공공 서비스 시험, 통신 사업자 주도 SA 구축, 주권 기술 협력을 통해 네트워크 슬라이싱 추진 스페인 – 스페인, 민관 협력 및 5G 회랑 파일럿을 통해 커넥티드 모빌리티, 도시 서비스, 중소기업 디지털화를 위한 슬라이싱 활용 이탈리아 – 이탈리아, 통신 및 국방 기관의 지원을 받아 교통, 의료, 농촌 디지털 서비스의 중요 통신을 위한 네트워크 슬라이싱 추진 북유럽 국가- 북유럽 국가들은 교통, 에너지 및 산업 자동화 분야에서 슬라이싱 혁신을 주도하고 있습니다. 기타 유럽
9.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 거시경제 전망 중국 – 중국의 네트워크 슬라이싱 생태계는 광범위한 도시 전체 파일럿 프로젝트와 고급 아키텍처 출시로 발전했습니다. 일본 – 일본의 네트워크 슬라이싱은 Ericsson과의 역동적인 PoC에서 자동차, 소매 및 의료 애플리케이션을 대상으로 한 상용 SA 출시 계획으로 발전했습니다. 인도- 인도의 네트워크 슬라이싱 생태계는 실험실 기반 검증, 통신사 테스트베드, 정부 주도 이니셔티브를 통해 기업 및 농촌 지역 연결성 시험을 촉진하고 있습니다. 오스트레일리아 및 뉴질랜드- 오스트레일리아 및 뉴질랜드는 Telstra의 가치 증명 엔진과 Spark의 에지 기반 SA 배포를 기반으로 슬라이싱 시험 단계에서 관리형 기업 서비스 제공으로 전환했습니다. 대한민국- 한국은 AI 강화형 네트워크 슬라이싱 분야에서 선도적 위치를 차지하고 있으며, 산업 및 미디어 응용 분야를 위한 적응형 서비스 수준 계약(SLA)을 실현하기 위해 실시간 분석과 SDN/NFV 오케스트레이션을 결합하고 있습니다 동남아시아- 동남아시아의 네트워크 슬라이싱 선구자에는 싱텔의 앱 기반 서비스와 방위급 슬라이싱이 포함되며, 제조업 및 긴급 서비스 분야를 위한 지역 사설 네트워크 시험이 보완되고 있습니다 아시아 태평양 나머지 지역
9.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아 왕국 (KSA)- 사우디아라비아는 네트워크 슬라이싱 전략을 Vision 2030과 연계해 고급 스펙트럼, 5G 단독 모드 업그레이드, 스마트 시티 이니셔티브를 활용해 석유, 물류, 자동화 분야의 활용 사례를 실현하고 있습니다 아랍에미리트(UAE)- 아랍에미리트는 규제 지원, 밀집형 5G 커버리지, 스마트 모빌리티, 공공 안전, 몰입형 디지털 서비스 분야의 시험을 통해 네트워크 슬라이싱 상용화에서 선구자적 위치를 확보하고 있습니다 남아프리카공화국 – 남아프리카공화국은 5G 에지 시험, 스펙트럼 계획, 광업, 금융, 스마트 커뮤니티 등 산업별 맞춤형 응용 프로그램을 통해 네트워크 슬라이싱을 확대하기 위해 준비 중입니다. 중동 및 아프리카 나머지 지역
9.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 – 브라질은 TIM의 실시간 비디오용 공공 5G 슬라이스를 통해 라틴 아메리카에서 네트워크 슬라이싱 상용화에서 선도적 위치를 차지하고 있습니다. 멕시코 – 멕시코는 Telcel과 AT&T Mexico의 5G 단독 모드 업그레이드를 통해 네트워크 슬라이싱 상용화를 준비 중입니다. 라틴 아메리카 나머지 지역 경쟁 환경

경쟁 환경

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10.1 소개
10.2 주요 업체 전략/승리 요인, 2022–2025
10.3 시장 점유율 분석, 2024년 시장 순위 분석
10.4 매출 분석, 2020–2024
10.5 브랜드/제품 비교
10.6 기업 가치 평가 및 재무 지표
10.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024 스타 기업 신흥 리더 광범위 기업 참여 기업 기업 발자국: 주요 기업, 2024- 기업 발자국- 지역 발자국- 제품 포트폴리오 발자국- 최종 사용자 발자국- 기업 발자국
10.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 진보적 기업 반응형 기업 역동적 기업 출발 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024- 주요 스타트업/중소기업 목록- 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
10.9 경쟁 상황 제품 출시 거래

회사 프로필

190

11.1 주요 기업
ERICSSON

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

HUAWEI

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

NOKIA

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

CISCO SYSTEMS, INC.

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

ZTE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

CIENA CORPORATION

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

AMDOCS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

TURK TELEKOM

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

SAMSUNG

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

HPE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

NTT

BT GROUP

BROADCOM

JUNIPER NETWORKS

T-MOBILE

MAVENIR
11.2 STARTUPS/SMES

PARALLEL WIRELESS

AFFIRMED NETWORKS

CELONA

ARGELA TECHNOLOGIES

TAMBORA SYSTEMS

FIRECELL

DRUID SOFTWARE

NIRAL NETWORKS

SLICEFINITY

인접 및 관련 시장

237

12.1 소개
12.2 네트워크 자동화 시장 시장 정의 시장 개요 네트워크 자동화 시장, 솔루션별 네트워크 자동화 시장, 전문 서비스별 네트워크 자동화 시장, 네트워크 유형별 네트워크 자동화 시장, 배포 유형별 네트워크 자동화 시장, 최종 사용자별 네트워크 자동화 시장, 조직 규모별 네트워크 자동화 시장, 기업 산업별 네트워크 자동화 시장, 지역별 네트워크 자동화 시장
12.3 네트워크 서비스 시장 시장 정의 네트워크 서비스 시장, 유형별 네트워크 서비스 시장, 조직 규모별 네트워크 서비스 시장, 최종 사용자별 네트워크 서비스 시장, 지역별

부록

249

13.1 토론 가이드
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
13.3 맞춤화 옵션
13.4 관련 보고서
13.5 저자 정보

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