네트워크의 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(온프레미스 및 클라우드 기반), 기술별(기계 학습, 생성 AI, 딥 러닝, 자연어 처리 등), 최종 사용 산업별(BFSI, 통신, 의료, 정부 및 국방, 미디어 및 엔터테인먼트, 소매 및 전자 상거래, 데이터 센터 및 기타) 및 지역 예측(2026~2034년)

전 세계 네트워크 AI 시장 규모는 2025년 148억 2천만 달러로 평가되었으며, 2026년 199억 3천만 달러에서 2034년까지 2,130억 1천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 34.47%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

네트워크 시장의 글로벌 AI는 현대 네트워크의 복잡성 증가와 향상된 성능 및 보안에 대한 요구로 인해 크게 성장하고 있습니다. 네트워크 기술의 AI는 머신 러닝과 고급 분석을 활용하여 성능, 보안 및 효율성을 향상함으로써 네트워크 관리를 혁신하고 있습니다. 이러한 기술은 기존 규칙 기반 알고리즘 대신 네트워크 시스템에 통합되어 실시간 데이터 분석, 예측 유지 관리 및 동적 리소스 할당이 가능합니다. 몇 가지 중요한 요소는 스마트 네트워크 관리 솔루션이 필요한 5G, IoT 및 클라우드 컴퓨팅의 빠른 통합입니다.

네트워크 시장의 AI에 대한 생성적 AI의 영향

Generative AI는 데이터 생성, 네트워크 최적화 및 보안 개선을 통해 네트워킹 분야에서 AI 산업을 변화시키고 있습니다. 훈련 중에 AI 모델의 정밀도와 신뢰성을 향상시키기 위해 인공 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한 생성적 AI는 네트워크 설계 및 구성 프로세스를 간소화하여 더 효과적이고 내구성이 뛰어난 네트워크를 만듭니다. 또한, 최첨단 위협 탐지 및 이상 인식을 활용하여 네트워크 보안을 강화하여 현대 네트워크 감독의 혁신과 효율성을 높입니다. 예를 들어,

• 2023년에는PwC US는 Microsoft와 협력하여 AI 역량, 특히 생성 AI 분야를 개선하기 위해 향후 3년 동안 10억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다. 이번 투자 이니셔티브는 OpenAI의 GPT-4와 Microsoft의 Azure OpenAI 서비스 기능을 활용해 클라이언트 솔루션을 강화하고 효율성을 높여 PwC의 AI 서비스를 강화하는 데 중점을 두고 있습니다. 

네트워크 시장의 AI운전사

5G 기술의 출현은 네트워크 시장에서 AI의 핵심 동인입니다

5G 기술의 등장은 네트워크 역량을 강화해 네트워크 시장의 AI에 큰 영향을 미친다. 5G 네트워크에서는 데이터 속도가 훨씬 빠르며 지연이 최소화되고 동시에 여러 장치를 연결할 수 있습니다. 5G 사용이 증가하는 이유는 다양한 분야를 변화시키고 전반적인 연결성을 향상시킬 수 있는 잠재력 때문입니다. 예를 들어,

• 5G Americas와 Omdia에 따르면, 2024년 1분기에 글로벌 5G 연결 수는 약 20억 건에 달했으며, 새로 추가된 건 수는 1억 8,500만 건에 달했습니다.

네트워크 시장의 AI제지

규제 및 규정 준수 문제로 인해 시장 성장이 저해됨

규제 및 규정 준수 문제는 네트워크 시장의 AI에 중요한 과제를 제시합니다. 지역마다 데이터 사용, 개인 정보 보호, AI 배포를 관리하는 고유한 규칙이 있어 기업이 이를 준수하기가 어렵습니다. 이러한 규정에는 강력한 규정 준수 프레임워크가 필요한 경우가 많으며, 이를 구현하는 데 리소스 집약적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 8월 1일 시행된 EU AI법은 유럽연합 내 AI 산업에 있어 중요한 규칙이다. 이는 고위험 모델과 범용 모델을 모두 포괄하여 네트워크 애플리케이션에서 AI 시스템을 개발하고 구현하는 방법에 영향을 미치는 AI 시스템에 대한 세부 규정을 제시합니다. 

네트워크 시장의 AI기회

스마트 시티에 대한 인식 증가로 네트워크 시장에서 AI에 대한 기회 창출

스마트 시티는 도시 생활을 개선하고 네트워크 시장에서 AI에 대한 주요 기회를 제공하는 상호 연결된 고급 시스템에 대한 필요성을 창출합니다. 도시에는 IoT 장치, 센서, 스마트 인프라와 같은 기술이 통합되므로 대량의 실시간 데이터를 처리하기 위한 고급 네트워크 관리 솔루션이 필요합니다. 또한 스마트 시티 프로젝트에 대한 정부 지원에는 종종 기술 통합을 위한 재정적 지원이 포함되어 예측 유지 관리 및 사전 네트워크 관리의 필요성이 높아집니다. 예를 들어,

• 2024년 중국은 스마트 시티 개발을 강화하고 도시 디지털 변혁을 촉진하기 위한 새로운 지침을 발표했습니다.국가의 목표는 2027년까지 살기 좋고 탄력적이며 스마트한 도시 지역을 개발하는 데 실질적인 발전을 이루는 것입니다. 국가 데이터국(National Data Bureau)과 기타 정부 부서는 계획, 건설, 서비스 제공 등 도시 관리의 다양한 측면에 디지털 기술을 통합하는 것의 중요성을 강조하는 지침을 발표했습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• 네트워크 시장의 글로벌 AI에 대한 생성적 AI의 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

배포별 분석

배포에 따라 시장은 온프레미스 기반과 클라우드 기반으로 구분됩니다.

네트워크 시장의 AI에서는 클라우드 기반 배포가 온프레미스 배포보다 더 많이 사용됩니다. 클라우드 기반 솔루션은 향상된 확장성을 제공하므로 조직은 대규모 초기 투자 없이 수요에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다. 또한 유연성과 접근성이 향상되어 원격 관리 및 실시간 업데이트가 가능합니다. 최근 대기업 간 파트너십도 이러한 추세를 뒷받침한다. 예를 들어,

• 2024년 IBM과 Intel은 파트너십을 맺고 2025년 초까지 IBM Cloud에 Intel Gaudi 3 AI 가속기를 도입하여 AI 확장성과 비용 효율성을 개선했습니다. 이 파트너십은 혼합 및 사내 설정을 지원하고 IBM의 Watsonx AI 플랫폼과 연결하여 비즈니스 AI 작업의 효율성과 보호를 향상시킵니다.

기술별 분석

기술별로는 머신러닝, 생성 AI, 딥러닝, 자연어 처리 등으로 시장이 구분된다.

일반적으로 머신러닝(ML)이 우위를 점합니다. ML 알고리즘은 대량의 네트워크 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 문제를 예측하고, 네트워크 성능을 향상시키는 데 적합합니다. 과거 데이터 학습을 통해 성능을 향상시키는 ML의 기능은 교통 통제, 불규칙성 발견, 유지 관리 요구 예측과 같은 기능에 매우 유용합니다. 또한 ML은 유연하고 다양한 네트워크 운영에 통합될 수 있어 전반적인 효율성과 신뢰성이 향상됩니다.

최종 용도 산업별 분석

최종 사용 산업별로 시장은 BFSI, 통신, 의료, 정부 및 국방, 미디어 및 엔터테인먼트, 소매 및 전자 상거래, 데이터 센터 등으로 구분됩니다.

통신 산업은 네트워크 시장의 AI 내에서 선도적인 부문입니다. 이 업계에서는 인공 지능을 사용하여 네트워크 효율성을 개선하고, 고객 지원을 향상시키며, 점점 복잡해지는 현대 통신 네트워크를 처리합니다. 통신 분야의 인공 지능 기술은 유지 관리 요구 사항 예측, 네트워크 성능 향상, 자동화된 고객 서비스 제공 등을 지원하여 AI 구현에서 그 중요성을 강조합니다. 예를 들어,

• 2024년 Ericsson은 T-Mobile 및 NVIDIA와 협력하여 워싱턴주 벨뷰에 AI-RAN 혁신 센터를 설립했습니다. 이 파트너십은 AI와 무선 액세스 네트워크(RAN)의 병합을 개선하여 네트워크 성능, 신뢰성 및 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

지역분석

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지리학적 측면에서 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

북미는 첨단 기술 인프라와 의료, 자동차, 금융, 소매, 제조 등 분야에서의 광범위한 사용으로 인해 네트워크 시장 점유율에서 가장 큰 AI를 보유하고 있습니다. 이 지역은 민간 기업과 정부 노력의 지원을 받아 AI 연구 개발에 상당한 투자를 받고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 조 바이든 대통령이 위스콘신주 라신에 위치한 마이크로소프트의 33억 달러 규모 AI 데이터센터 지원은 AI 기반 인프라의 중요성이 커지고 있음을 보여준다. 이러한 데이터 센터는 일자리 기회와 지역 기술 향상을 증가시킬 뿐만 아니라 AI로 강화된 네트워크 관리를 발전시키는 데에도 중요합니다.

유럽은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이 지역의 강력한 기술 기반과 풍부하고 숙련된 인력은 AI 혁신의 발전을 지원합니다. 이 지역은 AI 기술의 안전성, 효율성 및 광범위한 수용을 보장하기 위해 윤리적 AI, 표준화 및 상호 운용성에 높은 우선순위를 두고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년에는 Microsoft가 지원하는 TRAIN(Trustworthy & Responsible AI Network)이 유럽에 도입되었습니다. Erasmus MC 및 스웨덴 Sahlgrenska 대학 병원과 같은 유럽의 주요 병원이 포함된 TRAIN은 의료 분야에서 신뢰할 수 있는 AI를 위한 리소스와 보호 장치를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 네트워크 시장에서 AI의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가에서는 AI 연구 개발에 상당한 투자를 하여 이 지역의 급속한 기술 발전을 이끌어 냈습니다. 기업들은 네트워크 인프라를 개선하기 위해 인공지능에 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 레노버는 인도 푸두체리 공장에서 AI 서버 생산을 시작할 예정이며, 국내 및 해외 시장을 위해 매년 AI 랙 서버 50,000대와 GPU 서버 2,400대를 생산할 예정이다. 또한 Lenovo는 벵갈루루에 AI 전용 연구 개발 연구소를 설립했습니다. 

다루는 주요 플레이어

네트워크 시장의 글로벌 AI는 다수의 그룹과 독립형 제공업체로 인해 세분화되어 있습니다. 미국에서는 상위 5개 업체가 시장의 약 23%만을 차지합니다.

이 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• Aristo Networks, Inc.(미국)
• 시스코 시스템즈(미국)
• 델 테크놀로지스(미국)
• 익스트림 네트웍스(미국)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP(미국)
• 인텔(미국)
• NVIDIA Corporation(미국)
• 슈퍼마이크로(미국)
• Telefonaktiebolaget LM Ericsson(스웨덴)

주요 산업 발전

• 2024년에 Cisco는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션 개발을 지원하기 위해 10억 달러를 투자했습니다. Cisco의 이번 움직임은 네트워크 개발, 연결, 보호를 위해 AI를 통합하여 AI 기반 네트워킹 시대의 중요한 촉진자로 자리매김하겠다는 계획을 강조합니다.
• 2024년 GSMA 모바일 월드 콩그레스(GSMA Mobile World Congress)에서 공개된 AI-RAN 얼라이언스는 AI를 RAN(Radio Access Network) 기술에 통합하여 모바일 네트워크를 혁신하는 것을 목표로 합니다. AWS, Microsoft, Ericsson, Nokia 등 유명 기업으로 구성된 연합은 AI를 활용하여 네트워크 효율성을 높이고, 스펙트럼 활용도를 높이며, 전력 사용량을 낮추고, 현재 인프라를 최적화하기 위해 노력하고 있습니다.