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🅣•TREND•TECHNOLOGY/RESEARCH

2026년까지 엣지 AI 유닛 수요 20억 8,000만개...연평균 17.7% 성장 예상

엣지(Edge) AI 하드웨어 시장 규모가 2026년까지 연평균 17.7% 성장할 전망이다. 2021년 9억 2,000만 유닛으로 예상되는 엣지 AI 하드웨어 시장 규모는 2026년이 되면 20억 8,000만 유닛으로 성장할 것으로 추정된다. 엣지 하드웨어에서의 낮은 지연 시간 및 실시간 처리 수요 증가, 엣지 컴퓨팅을 위한 AI 보조 프로세서의 출현, 지능형 응용 프로그램의 증가 등이 성장 요인으로 지목됐다.

 

마켓앤마켓이 '2026년까지 엣지 AI 하드웨어 시장 글로벌 예측(Edge AI Hardware Market - Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 보고서는 엣지 AI 하드웨어 시장을 프로세서(CPU, GPU, ASICs), 최종 사용자(End User), 기능(Training and Inference), 전력(1W 미만, 1-2W, 3-5W, 5-10W, 10W 이상)으로 나누어 조사 분석을 진행했다.

 

마켓앤마켓이 '2026년까지 엣지 AI 하드웨어 시장 글로벌 예측' 보고서를 발표하고, 2026년까지 엣지 AI 하드웨어 시장이 연평균 17.7% 성장할 것으로 예측했다. (자료:MarketsandMarkets)

 

보고서는 "기업들이COVID-19의 영향을 퇴치하기 위해 원격 작업, 원격 자산 유지 관리 및 모니터링, 공장 자동화, 원격 의료와 같은 조치를 취하고 있다. 기업들이 엣지 AI 하드웨어의 잠재력을 깨닫기 시작하면서, 의료, 공공 부문 및 교육 분야는 전례 없는 속도로 디지털화를 채택하고 있으며, 여러 클라우드 및 에지 회사에서 일선 작업자에게 컴퓨팅 서비스를 무료로 제공하고 있다."라며 엣지 AI 하드웨어 시장의 성장에 코로나19가 적지 않은 영향을 끼치고 있다고 밝혔다.

 

예측 기간 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 기대되는 분야는 웨어러블 시장이다. 웨어러블 장치의 성능과 기능이 갈수록 향상되면서, AI와 엣지 컴퓨팅을 포함하는 웨어러블 기기의 기능이 더욱 향상될 전망이다. 아울러 소비자 전자 제품에서의 엣지 AI 하드웨어의 사용 역시 높은 비중을 차지할 것으로 예상된다.

 

시장 점유율 면에서는 스마트폰이 예측 기간 가장 큰 규모를 형성할 것으로 분석했다. 스마트폰에서의 엣지 AI는 사진과 이미지 처리, 전력 효율성, 보안 등에서 추가적인 기능을 제공하며 활용되고 있으며, 스마트폰에 대한 수요 증가는 예측 기간 엣지 AI 하드웨어 시장을 주도할 것으로 예측했다. 2020년을 기준으로 스마트폰은 전체 엣지 AI 하드웨어 시장의 75%를 스마트폰이 차지했다고 보고서는 밝혔다.

 

엣지 AI 하드웨어의 기계 학습 알고리즘은 장치에서 생성된 데이터를 네트워크를 통해 서버로 전송하지 않고 장치에서 바로 데이터를 처리한다. 따라서 데이터 전송과 수신 과정에서 발생하는 지연 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점 때문에 실시간으로 생성되는 방대한 데이터를 최대한 빠르게 처리 하고, 이를 기반으로 학습 및 추론 작업이나 데이터 분석을 해야 하는 작업에서 수요가 빠르게 증가하고 있다.

 

이러한 시장의 성장에 힘입어 장치에서 이미지를 분석하는 전용 AI 프로세서에 대한 관심과 수요 역시 함께 증가하고 있다. AI 모바일 프로세서는 드론, 웨어러블 장치, 감시 카메라, 자율 주행 컴퓨터 등에 적용해 빠르고 효율적인 이미지 분석에 활용된다. 예를 들어 AI 기반 비전 처리 장치(VPU;Vision Processing Units)를 드론에 적용하면 더 빠르고 효율적인 판단을 내리고 사고 위험을 줄일 수 있다.

 

전력 소비량과 크기를 줄이는 것은 엣지 AI 하드웨어 시장에서 가장 먼저 해결해야 할 부분이다. 스마트폰, 카메라, 드론, 로봇 등의 분야에서 온디바이스 인텔리전스(on-device intelligence)를 위한 도구로 엣지 AI 장치를 도입하고 있다. 하지만 고성능과 전력 효율성이라는 두 마리 토끼를 한 번에 잡는 온디바이스 AI라는 목표를 한 번에 달성하려면, 하드웨어와 알고리즘의 공동 설계에 집중할 필요가 있다는 보고서의 진단이다.

 

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