모바일 인공 지능 시장은 2030년까지 849억 7천만 달러에 달할 것입니다: Grand View Research, Inc.

샌프란시스코, 2023년 7월 26일 /PRNewswire/ -- Grand View Research, Inc의 새로운 보고서에 따르면 글로벌 모바일 인공 지능 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 26.9%를 기록해 2030년까지 849억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 여러 가지 요인으로 인해 최근 몇 년간 시장 성장이 두드러졌습니다. 시장을 확대하는 주요 동인 중 하나는 모바일 장치의 처리 능력이 향상된다는 것입니다. 최신 스마트폰과 태블릿에는 AI 알고리즘과 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 강력한 프로세서와 그래픽 처리 장치(GPU)가 있습니다.

보고서의 주요 산업 통찰력 및 조사 결과:

10nm 기술 노드 부문은 2022년 시장을 주도하며 전 세계 수익의 44.73% 이상을 차지했습니다. 이러한 성장은 스마트폰의 눈에 띄는 성장과 시장의 디지털화에 기인합니다.

모바일 기기의 처리 능력이 향상되면서 엣지 컴퓨팅이 등장하면서 이제 AI 모델을 클라우드가 아닌 기기 자체에 배포할 수 있게 되었습니다. 이를 엣지 컴퓨팅이라고 하며 데이터를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

증강 현실(AR)의 눈에 띄는 성장과 현실 세계에 디지털 정보를 오버레이하는 것이 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 사물을 인식하고 사물에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 AR 애플리케이션 개발에 모바일 AI가 활용되고 있다.

북미는 2022년 30.77%가 넘는 가장 큰 매출 점유율을 기록했습니다. 이 지역의 모바일 AI에 대한 대규모 투자로 인해

최신 업계 통찰이 포함된 전체 시장 조사 보고서를 읽어보세요. 기술 노드별(7nm, 10nm, 20-28nm 및 기타), 애플리케이션별(스마트폰, 카메라, 드론)별 모바일 인공 지능 시장 규모, 점유율 및 추세 보고서 지역 및 부문 예측, 2023~2030", Grand View Research에서 발행.

모바일 인공지능(AI) 시장 성장 및 동향

모바일 인공 지능(AI) 시장 성장을 촉진하는 또 다른 요인은 AI 도구 및 프레임워크의 뛰어난 가용성입니다. TensorFlow, PyTorch, Keras 등 널리 사용되는 AI 프레임워크에는 개발자가 모바일 장치에서 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있는 모바일 버전이 있습니다. 모바일 AI 애플리케이션은 효율성, 정확성 및 사용자 경험을 향상시키기 위해 의료, 금융, 교육 및 엔터테인먼트에 사용됩니다. 예를 들어, 모바일 AI는 의료 영상을 분석하고, 금융 거래 사기를 탐지하고, 개인화된 학습 경험을 제공합니다. 또한, 새로운 데이터 수집도 시장 성장의 중요한 요소입니다. 모바일 장치는 AI 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 이미지, 비디오, 텍스트와 같은 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 사물 인터넷(IoT)의 성장은 센서, 연결된 장치 등 다양한 소스에서 데이터를 생성하여 데이터 가용성에 기여합니다.

전반적으로, AI 기술이 더욱 발전하고 접근 가능해지며 모바일 장치가 더욱 강력해지고 유비쿼터스화됨에 따라 모바일 AI의 성장은 계속될 것으로 예상됩니다. 다양한 분야에서 애플리케이션을 사용할 수 있기 때문에 다양한 산업을 변화시키고 전 세계 사람들의 삶을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 모바일 AI 애플리케이션의 예로는 음성 인식, 이미지 및 비디오 인식, 자연어 처리, 예측 분석 등이 있습니다.

최근 AI를 기반으로 한 다양한 기술에 대한 투자가 늘어나고 있다. 이 요소는 모바일 AI의 글로벌 시장을 주도하고 있습니다. 전 세계적으로 AI 기능을 갖춘 프로세서에 대한 수요 증가는 시장을 이끄는 또 다른 요인입니다. 여러 국가의 정부에서는 창업 문화를 지원하기 위해 다양한 우대 정책을 시행하고 있습니다. 이로 인해 국제 시장에서 모바일 AI의 필요성이 높아지고 있습니다. 스마트폰, 카메라, 드론, AR/VR, 자동차, 로봇은 시장의 품목이 사용되는 중요한 산업 중 일부입니다. 제한된 AI 전문가와 값비싼 AI 프로세서는 산업 확장을 제한하는 두 가지 요소입니다. 이와 대조적으로 IoT의 엣지 컴퓨팅과 모바일 장치의 저비용 비전 애플리케이션 및 카메라용 AI 칩에 대한 수요가 잠재되어 있습니다.