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세계의 모바일 인공지능(AI) 시장 규모, 점유율, 동향 보고서 : 기술 노드별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2023-2030년)Mobile Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Report By Technology Node (7 nm, 10 nm, 20-28 nm And Others), By Application (Smartphones, Cameras, Drones), By Region, And Segment Forecast, 2023 - 2030 |
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모바일 인공지능(AI) 시장 성장 및 동향
세계의 모바일 인공지능(Mobile Artificial Intelligence) 시장은 2023년부터 2030년사이 26.9%의 CAGR로 추이하여, 2030년에는 849억 7,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
최근 몇 년동안 시장 성장은 여러 요인에 의해 현저합니다. 시장 성장 촉진 요인 중 하나는 모바일 장치의 처리 능력 향상입니다. 최신 스마트폰과 태블릿에는 AI 알고리즘과 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 강력한 프로세서와 그래픽 처리 장치(GPU)가 탑재되어 있습니다.
모바일 인공지능(AI) 시장 성장을 뒷받침하는 또 다른 요인은 AI 도구와 프레임워크가 눈에 띄게 사용할 수 있다는 것입니다. TensorFlow, PyTorch, Keras 등 많은 일반적인 AI 프레임워크에는 모바일 버전이 있으며 개발자는 모바일 장치에서 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있습니다. 모바일 AI 용도는 의료, 금융, 교육 및 엔터테인먼트 분야에서 효율성, 정확성 및 사용자 경험을 향상시키는 데 사용됩니다. 예를 들어, 모바일 AI는 의료 이미지를 분석하고, 금융 거래의 사기성을 감지하고, 개인화된 학습 경험을 제공합니다. 또한 새로운 데이터 수집도 시장 성장의 주요 요인입니다. 모바일 기기는 이미지, 동영상, 텍스트 등 엄청난 양의 데이터를 생성하여 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 사물인터넷(IoT)의 성장은 센서나 연결된 장치 등 다양한 소스에서 데이터를 생성함으로써 데이터 가용성에 기여하고 있습니다.
전반적으로 AI 기술이 보다 정교하고 사용하기 쉬워지고 모바일 디바이스가 더욱 강력하고 유비쿼터스가 됨에 따라 모바일 AI의 성장이 계속될 것으로 예상됩니다. 모바일 AI는 다양한 영역에서 활용할 수 있기 때문에 다양한 산업을 변화시키고 세계 사람들의 삶을 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 모바일 AI 용도의 예로는 음성 인식, 이미지 및 영상 인식, 자연 언어 처리, 예측 분석 등이 있습니다.
최근 다양한 AI 기반 기술에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 이 요소는 모바일 AI 시장을 견인하고 있습니다. AI 기능을 탑재한 프로세서 수요가 세계 규모로 높아지고 있는 것도 시장을 견인하는 요인이 되고 있습니다. 일부 국가의 정부는 신생 문화를 지원하기 위해 다양한 유리한 정책을 시행하고 있습니다. 이 때문에 국제 시장에서는 모바일 AI의 요구가 높아지고 있습니다. 스마트폰, 카메라, 드론, AR/VR, 자동차, 로봇 등은 이 시장의 아이템이 사용되고 있는 중요한 산업의 일부입니다. 제한된 AI 전문가와 고가의 AI 프로세서는 산업 확장을 제한하는 두 가지 요인입니다. 대조적으로 IoT의 에지 컴퓨팅, 모바일 기기의 저비용 비전 용도, 카메라용 AI 칩에 대한 수요가 예상됩니다.
모바일 인공지능(AI) 시장 보고서 하이라이트
- 10nm 기술 노드 부문이 2022년 시장을 선도해 세계 매출의 44.73% 이상을 차지하고 있습니다. 이 성장은 시장에서 스마트폰의 현저한 성장과 디지털화로 인한 것입니다.
- 모바일 디바이스의 처리 능력이 향상되고 에지 컴퓨팅이 출현함으로써 AI 모델은 클라우드가 아닌 디바이스 자체에 배포할 수 있게 되었습니다. 이는 에지 컴퓨팅으로 알려져 있으며, 보다 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.
- 증강현실(AR)의 현저한 성장과 현실 세계에 디지털 정보를 중첩하는 것은 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다. 모바일 AI는 물체를 인식하고 이에 대한 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 AR 용도의 개발에 이용되고 있습니다.
- 2022년 매출 점유율은 북미가 30.77% 이상으로 최대를 기록했습니다. 이 지역에서는 모바일 AI에 대규모 투자가 이루어지고 있기 때문입니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
- 조사 방법
- 조사 범위와 전제조건
- 데이터 소스 목록
- 약어 목록
제2장 주요 요약
- 시장 현황
- 부문 스냅샷
- 경쟁 구도 스냅샷
제3장 모바일 인공지능(AI) 시장의 변수, 동향, 범위
- 시장 세분화
- 보급과 성장의 전망 매핑
- 밸류체인 분석
- 시장 역학
- 시장 성장 촉진 요인 분석
- 시장 성장 억제 요인 분석
- 시장 기회 분석
- 비즈니스 환경 분석
- Porter's Five Forces 분석
- PESTLE 분석
제4장 모바일 인공지능(AI) 시장 : 기술 노드별 추정 및 동향 분석
- 제품 변동 분석 및 시장 점유율(2022년, 2030년)
- 7nm
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 10nm
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 20-28nm
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 기타(12nm-14nm)
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
제5장 모바일 인공지능(AI) 시장 : 용도별 추정 및 동향 분석
- 용도 변동 분석 및 시장 점유율(2022년, 2030년)
- 스마트폰
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 카메라
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 드론
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 자동차
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 로봇 공학
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- AR/VR
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 기타(스마트 보드, 노트북, PC)
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
제6장 모바일 인공지능(AI) 시장 : 지역별 추정 및 동향 분석
- 지역 변동 분석 및 시장 점유율(2022년, 2030년)
- 북미
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 독일
- 프랑스
- 영국
- 아시아 태평양
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 중국
- 일본
- 인도
- 한국
- 호주
- 남미
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- 시장 추정 및 예측(2017-2030년)
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트(UAE)
- 남아프리카
제7장 경쟁 분석
- 주요 세계 기업, 최근 동향 및 산업에 미치는 영향
- 주요 기업/경쟁 분류(주요 혁신자, 시장 리더, 신흥 기업)
- 벤더 상황
- 주요 기업의 시장 점유율 분석(2022년)
제8장 기업 개요
- Qualcomm
- Nvidia
- Intel
- IBM
- Microsoft
- Apple
- Huawei(Hisilicon)
- Alphabet(Google)
- Mediatek
- Samsung
- Cerebras Systems
- Graphcore
- Cambricon Technology
- Shanghai Thinkforce Electronic Technology Co., Ltd(Thinkforce)
- Deephi Tech
- Sambanova Systems
- Rockchip(Fuzhou Rockchip Electronics Co., Ltd.)
- Thinci
- Kneron
Mobile Artificial Intelligence Market Growth & Trends
The global mobile artificial intelligence market is anticipated to reach USD 84.97 billion by 2030, registering a CAGR of 26.9% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market growth has been significant in recent years due to several factors. One of the major drivers augmenting the market is the increasing processing power of mobile devices. Modern smartphones and tablets have powerful processors and graphics processing units (GPUs) that can efficiently run AI algorithms and models.
Another factor fueling the market growth of mobile artificial intelligence (AI) is the prominent availability of AI tools and frameworks. Many popular AI frameworks, such as TensorFlow, PyTorch, and Keras, have mobile versions that allow developers to build and deploy AI models on mobile devices. Mobile AI applications are used in healthcare, finance, education, and entertainment to improve efficiency, accuracy, and user experience. For instance, mobile AI analyzes medical images, detects fraud in financial transactions, and provides personalized learning experiences. Moreover, emerging data collection is also a significant factor in market growth. Mobile devices generate vast amounts of data, such as images, videos, and text, which can be used to train AI models. The growth of the Internet of Things (IoT) contributes to data availability by generating data from various sources, such as sensors and connected devices.
Overall, the growth of mobile AI is expected to continue as AI technology becomes more advanced and accessible and as mobile devices become more powerful and ubiquitous. It has the potential to transform various industries and improve the lives of people around the world, as its applications can be used in various domains. Some examples of mobile AI applications include speech recognition, image and video recognition, natural language processing, and predictive analytics.
Investments in various AI-based technologies have increased recently. This element is driving the global market for mobile AI. The rise in demand for processors with AI capabilities on a worldwide scale is another factor driving the market. Several nations' governments are implementing various advantageous policies to support the start-up culture. This reason is increasing the need for mobile AI in the international market. Smartphones, Cameras, drones, AR/VR, automobiles, and robots are a few of the significant industries in which items from the market is used. Limited AI Experts and Expensive AI Processors are the two factors limiting industry expansion. In contrast, the potential includes prominent demand for Edge Computing in IoT and Low-Cost vision applications in mobile devices and AI chips for cameras.
Mobile Artificial Intelligence (AI) Market Report Highlights
- The 10 nm technology node segment led the market in 2022, accounting for over 44.73% share of the global revenue. The growth is attributed to the prominent growth of smartphones and digitalization in the market
- The emergence of edge computing with increasing processing power of mobile devices, AI models can now be deployed on the device itself, rather than in the cloud. This is known as edge computing and allows for faster and more efficient processing of data
- The prominent growth of Augmented reality (AR) and the overlay of digital information on the real world is fueling the market growth. Mobile AI is being used to develop AR applications that can recognize objects and provide information about them in real-time
- North America had the largest revenue share of over 30.77% in 2022. Due to major investment in mobile AI in the region
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
- 1.1. Research Methodology
- 1.2. Research Scope & Assumptions
- 1.3. List of Data Sources
- 1.4. List of Abbreviations
Chapter 2. Executive Summary
- 2.1. Market Snapshot
- 2.2. Segment Snapshot
- 2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Mobile Artificial Intelligence (AI) Market Variables, Trends & Scope
- 3.1 Market Segmentation
- 3.2 Penetration & Growth Prospect Mapping
- 3.3 Value Chain Analysis
- 3.4 Market Dynamics
- 3.4.1 Market Driver Analysis
- 3.4.2 Market restraint Analysis
- 3.4.3 Market Opportunities Analysis
- 3.5 Business Environment Analysis
- 3.5.1 Porter's Analysis
- 3.5.1.1 Threat of new entrants
- 3.5.1.2 Bargaining power of suppliers
- 3.5.1.3 Bargaining power of buyers
- 3.5.1.4 Threat of substitutes
- 3.5.1.5 Competitive rivalry
- 3.5.2 PESTLE Analysis
- 3.5.2.1 Political Landscape
- 3.5.2.2 Environmental Landscape
- 3.5.2.3 Social Landscape
- 3.5.2.4 Technology Landscape
- 3.5.2.5 Economic Landscape
- 3.5.2.6 Legal Landscape
- 3.5.1 Porter's Analysis
Chapter 4. Mobile Artificial Intelligence (AI) Market: Technology Node Estimates & Trend Analysis
- 4.1. Product Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
- 4.2. 7 nm
- 4.2.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 4.3. 10 nm
- 4.3.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 4.4. 20-28 nm
- 4.4.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 4.5. Other (12 nm to 14 nm)
- 4.5.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
Chapter 5. Mobile Artificial Intelligence (AI) Market: Application Estimates & Trend Analysis
- 5.1. Application Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
- 5.2. Smartphones
- 5.2.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 5.3. Cameras
- 5.3.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 5.4. Drones
- 5.4.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 5.5. Automobile
- 5.5.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 5.6. Robotics
- 5.6.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 5.7. AR/VR
- 5.7.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 5.8. Others (Smart boards, laptops, PCs)
- 5.8.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
Chapter 6. Mobile Artificial Intelligence (AI) Market: Regional Estimates & Trend Analysis
- 6.1. Regional Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030
- 6.2. North America
- 6.2.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 6.2.2. U.S.
- 6.2.3. Canada
- 6.3. Europe
- 6.3.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 6.3.2. Germany
- 6.3.3. France
- 6.3.4. U.K.
- 6.4. Asia Pacific
- 6.4.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 6.4.2. China
- 6.4.3. Japan
- 6.4.4. India
- 6.4.5. South Korea
- 6.4.6. Australia
- 6.5. Latin America
- 6.5.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 6.5.2. Brazil
- 6.5.3. Mexico
- 6.6. Middle East & Africa
- 6.6.1. Market estimates and forecast, 2017 - 2030 (USD Billion)
- 6.6.2. Kingdom of Saudi Arabia
- 6.6.3. UAE
- 6.6.4. South Africa
Chapter 7. Competitive Analysis
- 7.1. Key Global Players, Recent Developments & Their Impact on the Industry
- 7.2. Key Company/Competition Categorization (Key Innovators, Market Leaders, Emerging Players)
- 7.3. Vendor Landscape
- 7.3.1. Key company market share analysis, 2022
Chapter 8. Company Profiles
- 8.1. Qualcomm
- 8.2. Nvidia
- 8.3. Intel
- 8.4. IBM
- 8.5. Microsoft
- 8.6. Apple
- 8.7. Huawei (Hisilicon)
- 8.8. Alphabet (Google)
- 8.9. Mediatek
- 8.10. Samsung
- 8.11. Cerebras Systems
- 8.12. Graphcore
- 8.13. Cambricon Technology
- 8.14. Shanghai Thinkforce Electronic Technology Co., Ltd(Thinkforce)
- 8.15. Deephi Tech
- 8.16. Sambanova Systems
- 8.17. Rockchip (Fuzhou Rockchip Electronics Co., Ltd.)
- 8.18. Thinci
- 8.19. Kneron
