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시장보고서
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2037333
통신용 지능형 네트워크 시장 예측(-2034년) : 컴포넌트별, 서비스 유형별, 배포 방식별, 네트워크 유형별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석Telecom Intelligent Network Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Hardware, Software, and Services), Service Type, Deployment Mode, Network Type, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 통신용 지능형 네트워크 시장은 2026년에 72억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 20.9%로 성장하며, 2034년까지 328억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
통신용 지능형 네트워크는 AI 기반 자동화 플랫폼, 머신러닝 분석 엔진, 소프트웨어 정의 제어 시스템을 포괄하는 고급 네트워크 아키텍처 솔루션 및 관리형 서비스를 의미합니다. 이는 통신 인프라 전반에 걸쳐 서비스 제공업체가 운영하는 고정, 모바일 및 통합 통신 네트워크에서 실시간 네트워크 의사결정, 예지보전, 동적 리소스 할당, 자율적 서비스 프로비저닝, 네트워크 성능 최적화, 운영비용 절감, 가입자 경험 품질(QoE) 향상 등을 가능하게 합니다. 네트워크 성능 최적화, 운영 비용 절감 및 가입자 경험 품질(QoE) 향상을 실현합니다.
AI 기반 네트워크 자동화 도입
자율적인 네트워크 관리, 예측적 장애 해결, 동적 트래픽 최적화를 가능하게 하는 인공지능 및 머신러닝 플랫폼에 대한 통신사업자들의 투자가 지능형 네트워크 인프라 구축을 가속화하고 있습니다. 5G의 밀도 향상, 멀티 액세스 에지 컴퓨팅(MAEC)의 도입, 방대한 IoT 기기 연결로 인한 네트워크의 복잡성 증가로 인해 기존의 규칙 기반 시스템으로는 효율적으로 대처할 수 없는 운영 관리 문제가 발생하고 있습니다. 따라서 사업자들은 서비스 품질을 유지하면서 운영 비용의 증가를 억제하기 위해 실시간 분석과 자동화된 의사결정 기능을 통합한 지능형 네트워크 솔루션을 도입할 수밖에 없는 상황에 처해 있습니다.
레거시 네트워크 통합의 복잡성
회선 교환 음성 플랫폼, 기존 OSS/BSS 시스템, 그리고 독자적인 사양의 네트워크 장비를 포함한 광범위한 레거시 네트워크 인프라를 유지하고 있는 통신사업자들은 기존 인프라 투자와의 상호 운용성을 필요로 하는 지능형 네트워크 솔루션을 도입할 때 심각한 기술적 통합 과제에 직면하고 있습니다. 레거시 네트워크의 지능화에 따른 높은 통합 복잡성, 길어지는 구축 기간, 막대한 전문 서비스 요구 사항으로 인해 예산 제약과 프로젝트 리스크가 발생하여 대규모 기존 인프라에 대한 의존도가 높은 사업자의 지능형 네트워크 도입이 지연되고 있습니다. 지연시키고 있습니다.
서비스형 네트워크(Network-as-a-Service, NaaS) 비즈니스 모델의 변화
지능형 네트워크 기능을 활용하여 프로그램 가능한 네트워크 리소스와 자동화된 서비스 프로비저닝을 클라우드를 통해 '서비스로서의 네트워크(Network-as-a-Service, NaaS)'로 기업 고객에게 제공하는 통신사업자는 지속적인 지속적인 매니지드 서비스 매출을 창출할 수 있는 큰 비즈니스 기회를 포착하고 있습니다. 지능형 네트워크 플랫폼은 보장된 성능 SLA, 자동화된 네트워크 슬라이싱, 실시간 품질 보증을 통해 사업자의 서비스 차별화를 가능하게 하며, 디지털 전환을 통해 애플리케이션 인식형 네트워크 인텔리전스에 대한 기업의 수요가 증가함에 따라 단순한 상품적 연결성을 넘어선 프리미엄 가격 책정 기회를 창출합니다.
클라우드 제공업체별 네트워크 인텔리전스 경쟁
하이퍼스케일러의 클라우드 제공업체들은 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN) 솔루션, 클라우드 네이티브 네트워크 관리 툴, AI를 활용한 연결 최적화 서비스를 통해 기업 고객에게 직접 네트워크 인텔리전스 플랫폼 제공을 확대하고 있습니다. 통신사업자의 지능형 네트워크 관리 서비스 수입원에 경쟁 압력을 가하고 있습니다. AI 인프라, 글로벌 네트워크 운영, 기업 소프트웨어 통합에 대한 클라우드 제공 업체의 기술 역량은 기업 시장 부문에서 기존 통신 사업자의 지능형 네트워크의 가치 제안을 우회하여 신뢰할 수 있는 대체 지능형 네트워크 서비스를 실현합니다. 서비스를 실현하고 있습니다.
주거용 광대역 및 기업용 원격 액세스 인프라 전반에 걸쳐 COVID-19 팬데믹으로 인한 네트워크 트래픽 급증은 운영 인력을 비례적으로 늘리지 않고도 실시간 용량 관리를 위한 지능형 네트워크 자동화에 대한 운영상의 필요성을 입증했습니다. 을 지원했습니다. 팬데믹 이후 기업의 디지털 전환을 가속화하기 위해서는 자동화된 SLA 보장 및 예방적 장애 관리 기능을 갖춘 안정적인 고성능 네트워크 접속이 필요하며, 이는 기업 고객 부문 전반에 걸쳐 통신사업자의 지능형 네트워크 플랫폼에 대한 투자 및 관리형 서비스를 지속적으로 추진하고 있습니다. 지능형 네트워크 플랫폼에 대한 투자 및 매니지드 서비스 구축을 촉진하고 있습니다.
예측 기간 중 클라우드/SaaS 도입 부문이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
클라우드/SaaS 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 구독 기반의 지능형 네트워크 플랫폼 제공에 대한 상업적 선호가 지배적이기 때문입니다. 이 방식은 초기 설비투자를 없애고, 도입 기간을 단축하며, 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 지속적인 기능 업데이트를 제공합니다. 통신사 및 기업 고객들은 탄력적인 컴퓨팅 리소스 확장이 필요한 지능형 네트워크 분석, 자동 오케스트레이션, AI 기반 최적화 워크로드에서 이 방식을 선호하고 있습니다.
소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 소프트웨어 정의 네트워크(SDN) 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 통신사업자들이 독자적인 하드웨어 중심의 네트워크 아키텍처에서 소프트웨어 정의 인프라로 전환하고 있기 때문입니다. 이 인프라는 중앙 집중식 프로그램 가능 제어, 자동화된 네트워크 구성 및 동적 트래픽 엔지니어링 기능을 통해 캐리어급 네트워크 환경 전체에 포괄적인 지능형 네트워크 자동화 및 AI 기반 최적화를 구축할 수 있는 기반이 됩니다. 기반 계층을 형성하고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 AT&T, Verizon, T-Mobile 등 미국 주요 통신사업자들이 5G 네트워크의 복잡성을 관리하기 위해 첨단 지능형 네트워크 자동화 플랫폼을 도입하고 있는 점, AI 기반 네트워크 성능 최적화에 대한 기업의 수요 증가, 그리고 차세대 지능형 네트워크 플랫폼 솔루션을 개발하는 통신 분야 전문 인공지능 및 머신러닝 소프트웨어 기업에 대한 벤처 및 전략적 투자 그리고 차세대 지능형 네트워크 플랫폼 솔루션을 개발하는 통신 분야 전문 인공지능 및 머신러닝 소프트웨어 기업에 대한 막대한 벤처 투자 및 전략적 투자가 이루어지고 있는 것이 주요 요인입니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도에서 대규모 5G 네트워크 지능형 자동화 프로그램 도입, 도시 밀집 지역 통신 인프라 전반에 걸친 AI 기반 네트워크 최적화에 대한 수요 급증, 아시아 주요 통신 시장 전반에 걸쳐 지능형 네트워크 기술 도입을 가속화하는 데 유리한 정책적 환경을 조성하는 정부의 강력한 디지털 인프라 구축 의무화 등이 그 요인으로 꼽힙니다. 지능형 네트워크 기술 도입을 가속화하는 데 유리한 정책 환경 조성, 정부의 강력한 디지털 인프라 구축 의무화 등을 꼽을 수 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Telecom Intelligent Network Market is accounted for $7.2 billion in 2026 and is expected to reach $32.8 billion by 2034 growing at a CAGR of 20.9% during the forecast period. Telecom intelligent network refers to advanced network architecture solutions and managed services encompassing AI-driven automation platforms, machine learning analytics engines, and software-defined control systems deployed across telecommunications infrastructure to enable real-time network decision-making, predictive maintenance, dynamic resource allocation, and autonomous service provisioning that optimize network performance, reduce operational costs, and enhance subscriber quality of experience across fixed, mobile, and converged telecommunications networks operated by service providers.
AI-Driven Network Automation Adoption
Telecommunications operator investment in artificial intelligence and machine learning platforms enabling autonomous network management, predictive fault resolution, and dynamic traffic optimization is accelerating intelligent network infrastructure deployment. Growing network complexity from 5G densification, multi-access edge computing rollout, and massive IoT device connectivity creating operational management challenges that conventional rule-based systems cannot address efficiently, compelling operators to deploy intelligent network solutions incorporating real-time analytics and automated decision-making capabilities to maintain service quality while controlling operational expenditure growth.
Legacy Network Integration Complexity
Telecommunications operators maintaining extensive legacy network infrastructure including circuit-switched voice platforms, traditional OSS/BSS systems, and proprietary network equipment face significant technical integration challenges when deploying intelligent network solutions that require interoperability with existing infrastructure investments. High integration complexity, extended deployment timelines, and substantial professional services requirements for legacy network intelligent transformation create budget constraints and project risk that slow intelligent network adoption among operators with large installed base infrastructure dependencies.
Network-as-a-Service Business Model Transformation
Telecommunications operators leveraging intelligent network capabilities to deliver programmable network resources and automated service provisioning as cloud-delivered network-as-a-service offerings to enterprise customers represent substantial commercial opportunity for recurring managed service revenue generation. Intelligent network platforms enabling operator service differentiation through guaranteed performance SLAs, automated network slicing, and real-time quality assurance create premium pricing opportunities beyond commodity connectivity as enterprise demand for application-aware network intelligence grows across digital transformation initiatives.
Cloud Provider Network Intelligence Competition
Hyperscaler cloud providers expanding network intelligence platform offerings directly to enterprise customers through software-defined wide area networking solutions, cloud-native network management tools, and AI-powered connectivity optimization services create competitive pressure on telecommunications operator intelligent network managed service revenue streams. Cloud provider technical capabilities in AI infrastructure, global network operations, and enterprise software integration enabling credible intelligent network service alternatives that bypass traditional operator intelligent network value propositions in enterprise market segments.
COVID-19 pandemic-driven network traffic surge across residential broadband and enterprise remote access infrastructure validated the operational necessity of intelligent network automation for real-time capacity management without proportional operations staffing increases. Post-pandemic enterprise digital transformation acceleration requiring reliable, high-performance network connectivity with automated SLA assurance and proactive fault management continues driving telecom operator intelligent network platform investment and managed service deployment across enterprise customer segments.
The Cloud / SaaS Deployment segment is expected to be the largest during the forecast period
The Cloud / SaaS segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the dominant commercial preference for subscription-based intelligent network platform delivery eliminating upfront capital expenditure, accelerating deployment timelines, and providing continuous feature updates through cloud-native architecture that telecommunications operators and enterprise customers favor for intelligent network analytics, automated orchestration, and AI-driven optimization workloads requiring elastic compute resource scaling.
The Software-Defined Networking (SDN) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the Software-Defined Networking (SDN) segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by telecommunications operator migration from proprietary hardware-centric network architectures to software-defined infrastructure enabling centralized programmable control, automated network configuration, and dynamic traffic engineering capabilities that form the foundational layer for deploying comprehensive intelligent network automation and AI-driven optimization across carrier-grade network environments.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to leading United States telecommunications operators including AT&T, Verizon, and T-Mobile deploying advanced intelligent network automation platforms to manage 5G network complexity, strong enterprise demand for AI-driven network performance optimization, and significant venture and strategic investment in telecom-focused artificial intelligence and machine learning software companies developing next-generation intelligent network platform solutions.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to China, Japan, South Korea, and India implementing large-scale 5G network intelligent automation programs, rapidly growing demand for AI-driven network optimization across dense urban telecommunications infrastructure, and strong government digital infrastructure mandates creating policy environments favorable for accelerated intelligent network technology deployment across major Asian telecommunications markets.
Key players in the market
Some of the key players in Telecom Intelligent Network Market include Huawei Technologies, Ericsson, Nokia, ZTE Corporation, Cisco Systems, IBM, Accenture, Amdocs, NetCracker Technology, Comverse Technology, Tata Consultancy Services, Tech Mahindra, TEOCO, JDSU (Viavi Solutions), and Subex Limited.
In March 2026, Nokia introduced an expanded AVA cognitive intelligence platform incorporating large language model capabilities for natural language network operations queries, automated root cause analysis, and predictive capacity planning across multi-vendor 5G and fixed network environments.
In February 2026, Cisco Systems launched an enhanced AI-driven intent-based networking platform for telecommunications operators featuring autonomous policy enforcement, real-time network state analysis, and closed-loop remediation for enterprise managed service deployments.