자율 기술은 실시간 의사 결정 및 데이터 처리를 위해 에지 AI에 의존한다. 에지 AI는 특히 소매 및 고객 서비스 부문에서 기업이 실시간으로 개인화된 사용자 경험을 제공하는 데 활용된다. 특히, 스마트폰, 웨어러블, 홈 자동화 시스템과 같은 장치에서 실시간 처리 및 의사 결정을 가능하게 해 스마트 소비자 장치 시장에서 중요한 역할을 한다.

따라서, 이를 위한 낮은 지연 시간, 향상된 개인 정보 보호 및 클라우드 연결에 대한 의존도 감소의 필요성으로 인해 로컬 처리 수요가 증가하고 있다.

이러한 수요에 힘입어 매우 적은 전력으로 작동하는 소형 임베디드 장치에서 머신러닝 모델을 실행하는 타이니ML(TinyML) 및 고급 AI 가속기 등의 기술 혁신이 등장하며, 스마트 소비자 장치를 사용자 요구에 더욱 민첩하게 반응하도록 만들고 있다.

글로벌 시장 분석 기업 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)d이 글로벌 에지 AI 소프트웨어 시장을 분석한 보고서를 발표했다. 보고서에 따르면 해당 시장은 2025년 24억 달러에서 연평균 성장률 24.4%로 성장해 2031년에는 88억 8천만 달러에 이를 것으로 예상된다.

시장 성장 요인

① 실시간 데이터 처리와 지연 최소화에 대한 수요 증가

에지 AI 소프트웨어는 데이터를 생성 지점에서 실시간으로 처리하여 중앙 클라우드에 대한 의존도를 줄인다. 이는 자율주행차, 스마트 제조, 헬스케어 모니터링 등 지연이 허용되지 않는 분야에서 특히 중요하다. 예를 들어, 자율주행차는 센서 데이터를 즉시 분석하여 사고를 방지해야 하며, 헬스케어 분야에서는 환자의 생체 신호를 실시간으로 모니터링하여 응급 상황에 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 에지 AI는 이러한 요구를 충족시키며, 데이터 처리 속도를 향상시키고 시스템의 신뢰성을 높인다.

② 데이터 프라이버시와 보안 강화, 연합 학습의 부상

데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려가 증가함에 따라, 연합 학습(Federated Learning)이 주목받고 있다. 연합 학습은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 디바이스에서 모델을 학습시키는 방식으로, 민감한 정보를 보호하면서도 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있다. 이는 의료, 금융, 통신 분야에서 특히 유용하며, 개인정보 보호 규제를 준수하면서도 고성능 AI 서비스를 제공할 수 있다.

예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 데이터를 외부로 전송하지 않고도 질병 예측 모델을 개선할 수 있으며, 금융 분야에서는 거래 데이터를 보호하면서도 이상 거래 탐지 모델을 강화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 소유권을 유지하면서도 협력적인 AI 개발을 가능하게 하여, 지 AI 소프트웨어 시장의 성장을 견인하고 있습니다 .​

시장 현황

① 시각 데이터 부문이 가장 큰 시장 점유율 차지

고급 분석 및 실시간 처리의 필요성이 증가함에 따라 시각 데이터 부문은 데이터 양식 내에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상된다. 이러한 추세는 주로 현장에서 효율적으로 처리해야 하는 막대한 양의 시각적 데이터를 생성하는 카메라 및 센서와 같은 스마트 장치의 증가에 기인한다.

시각 데이터 애플리케이션에 AI를 통합하면 얼굴 인식, 객체 감지 및 비디오 감시와 같은 기능이 향상되어 소매, 의료 및 보안과 같은 부문에서 중추적인 역할을 한다.

한편, 딥러닝 알고리듬은 시각 데이터 분석의 정확성과 효율성을 향상하는 데 상당한 진전을 이루어 다양한 부문에서 사용이 증가하고 있다.

또한 기업들이 의사 결정 및 성과 개선을 위한 시각적 데이터의 가치를 인식함에 따라 이 데이터에 중점을 둔 에지 AI 기술에 대한 투자가 증가하고 있다. 이러한 추세는 응답 시간 단축 및 처리 지연 감소에 있어 시각 데이터의 중요성을 강조하며, 에지 AI 소프트웨어 시장의 미래에 핵심 요소로 자리매김하고 있다.

② 서비스 부문이 소프트웨어 부문보다 높은 성장률 보여

에지 AI 소프트웨어 환경 내에서 서비스 부문은 여러 기술적 및 운영적 요인으로 인해 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상된다. 조직 내 에지 컴퓨팅 아키텍처 개선으로 인해 틈새 지원 및 컨설팅 서비스에 대한 수요가 높다.

이러한 서비스는 에지 AI를 배포, 조정 및 확장하는 데 필수적이며, 조직이 실시간 데이터 처리 및 분석을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다.

시스템 통합, 성능 조정 및 유지 관리와 같은 주요 서비스는 기업들이 운영 유연성을 강화하고 데이터 처리 시간을 단축하고자 함에 따라 수요가 높다.

IoT 장치의 빠른 채택 및 로컬 데이터 처리의 필요성과 함께 AI 알고리듬의 복잡성 증가로 인해 서비스 제공업체는 특정 요구 사항에 맞는 혁신적인 솔루션을 개발하게 된다.

③ 아시아 태평양 지역이 가장 높은 연평균 성장

아시아 태평양 지역은 특히 디지털 전환을 적극적으로 추진하고 있는 중국, 인도, 일본을 중심으로 AI 및 ML 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 에지 AI 소프트웨어 시장에서 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상된다.

아시아 태평양 지역의 인구 증가와 도시화는 소비자 장치에서 고급 에지 AI 솔루션을 지원하는 전자 제품 제조 부문의 성장을 이끄는 주요 동인이다.

정부는 정책 및 자금 지원을 통해 AI를 장려하고 있으며, 에너지 효율적인 하드웨어 및 에지 컴퓨팅 인프라의 혁신은 저비용 및 확장성을 우선시하는 현지 맞춤형 에지 AI 솔루션의 채택을 촉진하고 있다.

정부 지원 및 스마트 시티 이니셔티브를 통한 기술 인프라 개선 또한 시장 성장을 촉진할 가능성이 높다. 예를 들어, 싱가포르, 한국 및 중국의 스마트 시티 이니셔티브는 센서 및 연결된 장치에서 생성되는 대량의 데이터를 처리하기 위해 고급 및 분산형 데이터 처리가 필요한 에지 AI의 배포를 가속하고 있다.

특히, 정부 및 민간 부문의 상당한 투자로 인해 에지 AI는 로컬 학습된 인텔리전스를 통해 도시 복잡성을 관리하는 핵심 도구로 부상하고 있다.

이 시장을 이끌고 있는 주요 에지 AI 소프트웨어 제공업체로는 마이크로소프트, IBM, 구글, AWS, 시냅틱스(Synaptics,), 고릴라 테크놀로지스(Gorilla Technologies), 인텔, 인피니언(Infineon), 인텐트 HQ(Intent HQ), 바이두(Baidu), 엔비디아 등이 있다. 이들 회사는 제품 출시, 인수 및 파트너십과 같은 유기적 및 무기적 성장 전략을 활용해 에지 AI 소프트웨어 시장에서 입지를 강화하고 있다.