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시장보고서
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AI 활용 네트워크 자동화 시장 예측(-2034년) : 구성 요소, 도입 모델, 조직 규모, 기술, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석AI-Powered Network Automation Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Solutions and Services), Deployment Model, Organization Size, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 활용 네트워크 자동화 시장은 2026년에 193억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 10.1%로 성장하며, 2034년까지 420억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
AI 활용 네트워크 자동화란 인공지능(AI) 및 기계 학습 기술을 활용하여 사람의 개입을 최소화하면서 컴퓨터 네트워크의 관리, 설정, 최적화 및 보안 보호를 자율적으로 수행하는 것을 의미합니다. 이러한 시스템은 네트워크 텔레메트리, 트래픽 패턴 및 구성 데이터를 분석하여 문제를 예측하고, 정책을 적용하며, 시정 조치를 실행합니다. 이 기술에는 인텐트 기반 네트워킹, 자가 복구 기능 및 예측 분석이 포함되어 있으며, 수동적인 네트워크 운영을 지능적이고 적응력 있는 프로세스로 전환합니다. AI를 활용한 자동화는 운영 효율성과 신뢰성을 추구하는 기업, 통신 사업자 및 클라우드 제공업체의 네트워크에 도움이 됩니다.
네트워크의 복잡성 심화
네트워크 규모, 기기의 다양성, 그리고 서비스 요구 사항의 기하급수적인 증가는 기존의 수동 관리 방식을 압도하고 있으며, AI를 통한 자동화 도입을 촉진하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처, 멀티클라우드 구축 및 IoT의 보급은 인간의 능력을 초월하는 관리의 복잡성을 초래하고 있습니다. AI 시스템은 방대한 텔레메트리 데이터세트를 처리하여 이상을 식별하고, 성능을 지속적으로 최적화합니다. 서비스 품질을 유지하면서 운영 비용을 절감해야 한다는 경제적 압박은 자동화에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. 네트워크 신뢰성에 대한 요구 사항에는 AI만이 대규모로 제공할 수 있는 예측 능력이 요구되고 있습니다.
신뢰성 및 제어에 관한 우려
네트워크 관리자와 조직들은 중요한 인프라 관리에 있으며, 자동화 시스템에 통제권을 맡기는 것에 대해 심각한 우려를 표명하고 있습니다. AI 의사결정 과정의 불투명성은 자동화된 조치가 서비스 중단을 초래했을 때 책임 소재를 명확히 하는 데 있으며, 과제가 됩니다. 자동화된 복구 조치로 인한 연쇄적인 장애에 대한 우려가 완전한 자율화를 추진하려는 의지를 저해하고 있습니다. 특정 업계의 인적 감시에 관한 규제 요건 또한 자동화의 범위를 제한하고 있습니다. 이러한 신뢰 부족으로 인해, 광범위한 테스트와 검증을 거치는 단계적인 도입이 필요합니다.
제로 터치 프로비저닝
제로 터치 방식의 네트워크 프로비저닝 및 관리 기술의 발전은 완전 자율적인 네트워크 구축에 큰 기회를 제공합니다. AI 기반 시스템은 수동 개입 없이도 장치를 자동으로 감지하고, 설정을 적용하며, 정책을 수립할 수 있습니다. 새로운 지점, 데이터센터 및 클라우드 리소스는 미리 정의된 운영 매개변수에 따라 인스턴스화됩니다. 구축 시간이 몇 주에서 몇 시간으로 단축됨에 따라 네트워크의 민첩성이 획기적으로 향상됩니다. 이러한 기능을 통해 전문 기술 인력을 배치하지 않고도 신속한 사업 확장 및 재해 복구가 가능해집니다.
사이버 보안 취약점
AI를 활용한 자동화 시스템 자체가 네트워크의 동작을 대규모로 조작하려는 사이버 공격의 주요 표적이 됩니다. 해킹당한 자동화 플랫폼은 악의적인 설정을 네트워크 전체에 순식간에 확산시킬 수 있습니다. 기계 학습 모델에 대한 적대적 공격은 이상 탐지 시스템을 오인하게 할 우려가 있습니다. 제어 기능을 자동화 플랫폼에 집중시키면 단일 고장 지점이 발생합니다. AI 기반 네트워크를 위한 보안 프레임워크는 기존 접근 방식에 비해 아직 미성숙한 상태입니다.
COVID-19 팬데믹은 분산 근무 중인 직원을 수동으로 관리하는 데 한계가 있음을 드러냄으로써, AI 활용 네트워크 자동화 도입을 가속화했습니다. 재택근무의 급증에 따라 수동 프로세스만으로는 대응할 수 없는 신속한 네트워크 확장 및 정책 조정이 필요하게 되었습니다. 운영 담당자는 현장 인력 감축 상황에서도 서비스 품질을 유지하기 위해 자동화에 대한 투자를 우선시했습니다. 이번 위기는 네트워크 복원력(탄력성)에 있으며, 자가 복구 기능과 예측 기능의 가치를 여실히 보여주었습니다. 팬데믹 이후의 하이브리드 모델은 자율적인 네트워크 관리에 대한 수요를 지속시키고 있습니다.
예측 기간 중 서비스 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 서비스 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 자동화 도입을 지원하는 컨설팅, 통합 및 관리형 서비스에 대한 수요가 광범위하게 확산되고 있기 때문입니다. 조직은 자동화 전략을 수립하고 적절한 기술을 선정하기 위해 전문가의 지도가 필요합니다. 도입된 서비스는 기존 네트워크 관리 툴 및 워크플로우와의 원활한 연동을 보장합니다. 지속적인 관리형 서비스는 모델 모니터링, 재훈련 및 성능 최적화 기능을 제공합니다. 다중 공급업체 기반 AI 자동화 생태계의 복잡성이 전문 서비스에 대한 지속적인 수요를 이끌고 있습니다.
클라우드 기반 부문은 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 부문은 AI 자동화 플랫폼의 확장성과 인프라 요구 사항 감소에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 클라우드 배포을 통해 단일 인터페이스에서 분산형 네트워크 환경을 통합 관리할 수 있게 됩니다. 사전 학습된 모델과 고객 네트워크 간에 정보를 공유함으로써 자동화의 효율성이 향상됩니다. 클라우드 리소스의 탄력성은 변동하는 분석 및 처리 수요에 대응합니다. 클라우드 보안과 데이터 처리에 대한 신뢰가 높아지면서 도입이 가속화되고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역은 첨단인 네트워크 기술의 조기 도입과 강력한 AI 연구 역량을 바탕으로 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국은 기업과 통신 사업자들의 지능형 자동화에 대한 막대한 투자 덕분에 선도적인 입지를 차지하고 있습니다. 주요 기술 업체들은 제품 개발 및 마케팅 자원을 해당 지역에 집중하고 있습니다. 벤처 캐피털의 투자는 네트워크 AI 스타트업의 혁신을 지원하고 있습니다. 규제 체계는 데이터베이스 네트워크 관리 방식을 지원하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 대규모 네트워크 확장과 정부 주도의 디지털 인프라 구축 구상에 힘입어 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국은 주요 통신 사업자들의 네트워크 관리에 AI를 광범위하게 도입한 것을 바탕으로 주도적인 입지를 차지하고 있습니다. 인도의 디지털 경제 성장은 자동화된 네트워크 운영에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 동남아시아 시장은 스마트 시티 및 인더스트리 4.0 인프라에 투자하고 있으며, 지능형 관리가 요구되고 있습니다. 국내 기술 개발을 지원하는 정부 프로그램이 지역의 역량을 강화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Network Automation Market is accounted for $19.3 billion in 2026 and is expected to reach $42.0 billion by 2034 growing at a CAGR of 10.1% during the forecast period. AI-powered network automation refers to the use of artificial intelligence and machine learning technologies to autonomously manage, configure, optimize, and secure computer networks with minimal human intervention. These systems analyze network telemetry, traffic patterns, and configuration data to predict issues, enforce policies, and execute remediation actions. The technology encompasses intent-based networking, self-healing capabilities, and predictive analytics that transform manual network operations into intelligent, adaptive processes. AI-powered automation serves enterprise, telecom, and cloud provider networks seeking operational efficiency and reliability.
Network complexity growth
The exponential growth in network scale, device diversity, and service requirements is overwhelming traditional manual management approaches, driving AI automation adoption. Cloud-native architectures, multi-cloud deployments, and IoT proliferation create management complexity beyond human capacity. AI systems process vast telemetry datasets to identify anomalies and optimize performance continuously. The economic pressure to reduce operational expenditures while maintaining service quality accelerates automation investments. Network reliability demands require predictive capabilities that only AI can provide at scale.
Trust and control concerns
Network administrators and organizations express significant concerns regarding ceding control to automated systems for critical infrastructure management. The opacity of AI decision-making processes creates accountability challenges when automated actions cause service disruptions. Fear of cascading failures from automated remediation limits willingness to enable full autonomy. Regulatory requirements for human oversight in certain industries constrain automation scope. These trust deficits necessitate gradual adoption with extensive testing and validation.
Zero-touch provisioning
The advancement of zero-touch network provisioning and management presents substantial opportunities for fully autonomous network deployment. AI-driven systems can automatically discover devices, apply configurations, and establish policies without manual intervention. New branch offices, data centers, and cloud resources are instantiated with pre-defined operational parameters. The reduction in deployment time from weeks to hours transforms network agility. These capabilities enable rapid business expansion and disaster recovery without specialized technical staffing.
Cybersecurity vulnerabilities
AI-powered automation systems themselves become attractive targets for cyberattacks seeking to manipulate network behavior at scale. Compromised automation platforms could propagate malicious configurations across entire networks instantaneously. Adversarial attacks on machine learning models may deceive anomaly detection systems. The concentration of control in automation platforms creates single points of failure. Security frameworks for AI-driven networks remain immature compared to traditional approaches.
The COVID-19 pandemic accelerated AI-powered network automation adoption by demonstrating the limitations of manual management for distributed workforces. Remote work surges required rapid network scaling and policy adjustments that manual processes could not support. Operators prioritized automation investments to maintain service quality with reduced on-site staffing. The crisis highlighted the value of self-healing and predictive capabilities for network resilience. Post-pandemic hybrid models sustain demand for autonomous network management.
The services segment is expected to be the largest during the forecast period
The services segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to extensive demand for consulting, integration, and managed services supporting AI automation deployment. Organizations require expert guidance to design automation strategies and select appropriate technologies. Implementation services ensure proper integration with existing network management tools and workflows. Ongoing managed services provide model monitoring, retraining, and performance optimization. The complexity of multi-vendor AI automation ecosystems drives sustained professional service demand.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by scalability and reduced infrastructure requirements for AI automation platforms. Cloud deployment enables centralized management of distributed network environments from a single interface. Pre-trained models and shared intelligence across customer networks improve automation effectiveness. The elasticity of cloud resources supports fluctuating analysis and processing demands. Growing confidence in cloud security and data handling accelerates adoption.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to early adoption of advanced network technologies and strong AI research capabilities. The United States leads with significant enterprise and telecom investments in intelligent automation. Major technology vendors concentrate their product development and marketing resources. Venture capital availability fuels innovation in network AI startups. Regulatory frameworks support data-driven network management approaches.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by massive network expansion and government digital infrastructure initiatives. China leads with extensive AI integration in network management by major operators. India's growing digital economy creates demand for automated network operations. Southeast Asian markets invest in smart city and Industry 4.0 infrastructure, requiring intelligent management. Government programs supporting domestic technology development strengthen regional capabilities.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Powered Network Automation Market include Cisco Systems Inc., International Business Machines Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Juniper Networks Inc., Nokia Corporation, Telefonaktiebolaget LM Ericsson, Huawei Technologies Co., Ltd., VMware Inc., Oracle Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services Inc., Extreme Networks Inc., Fujitsu Limited, NEC Corporation, Amdocs Limited, Infosys Limited and Capgemini SE.
In May 2026, Cisco Systems Inc. launched an AI-driven network automation platform with intent-based configuration and self-healing capabilities, reducing manual intervention for enterprise campus and data center networks.
In April 2026, International Business Machines Corporation expanded its AIops for networks solution with generative AI-powered troubleshooting, enabling natural language diagnosis and automated remediation recommendation generation.
In March 2026, Hewlett Packard Enterprise Company introduced a cloud-native network automation suite with embedded machine learning for predictive capacity planning and automated policy enforcement across hybrid infrastructure.