Global AI In Networks 시장은 가치있을 것으로 예상됩니다. 2024년 USD 11.5 Bn 견적 요청 USD 24.3부터 으로 2031화합물 연례 성장률에서 성장하는 (CAGR) 2024에서 2031로 15.7%의.

시장은 예측 기간 동안 상당한 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 이 시장의 성장은 네트워크 운영을 강화하고 네트워크 리소스를 최적화하기 위해 다양한 산업 수직에 걸쳐 AI-enabled 네트워크 장치의 상승 채택과 같은 다양한 요인에 영향을 미칠 수 있습니다. 기업은 네트워크 트래픽 패턴을 모니터링하고 분석하기 위해 AI 전원 네트워킹 솔루션을 점점 구현하고 있으며 네트워크 실패를 예측하고 네트워크 운영을 자동화합니다. 운영 비용을 절감하면서 고객 경험을 향상시키는 데 필요한 증가는 네트워크 도메인의 AI 솔루션에 대한 수요를 운전하는 것입니다. 또한, 네트워크의 인지도 능력을 개발하는 네트워크 거인에 의한 투자 증가는 예측 기간 동안 고급 AI 네트워킹 기술의 혁신과 연료 채택을 촉진하는 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버 - 효율적인 네트워크의 수요 증가 다양한 산업

다양한 산업에 걸쳐 디지털 변환은 크게 효율적이고 확장 가능한 네트워크를 위한 수요를 증가시켰습니다. 산업은 클라우드, 분석 및 자동화와 같은 첨단 기술을 이동하여 생성 된 데이터의 부피와 복잡성이 폭발적으로 증가했습니다. 이것은 기존의 네트워크 인프라의 한계에 노출되어 새로운 애플리케이션의 대역폭 및 응답 시간 요구 사항을 지원할 수 없습니다. 디지털 투자의 진정한 가치를 창출하고 커브의 앞을 유지하기 위해 조직의 긴급한 필요성이 있습니다.

제조와 같은 산업은 IoT, 로봇, 3D 프린팅과 같은 산업 4.0 기술을 채택하여 생산 공정을 최적화하고 생산성을 향상시킵니다. 이것은 기계 통신 및 실시간 분석에 기계를 지원하는 공장 내의 낮은 대기 시간, 높은 처리량 네트워크를 위한 필요를 증가했습니다. 마찬가지로 의료 분야는 telemedicine, 원격 환자 모니터링 및 디지털 건강 레코드에 크게 투자하여 매일 민감한 데이터의 다량을 생성합니다. 안전하고 신뢰할 수있는 네트워크에 대한이 호출은 다른 시스템과 위치를 원활하게 통합 할 수 있습니다. 운송 및 물류와 같은 분야는 자율 차량, 드론 배달 및 공급망 최적화와 같은 기술을 사용하여 변환 할 수 있습니다. 그러나 현재 네트워크 아키텍처는 엄격한 대기 시간 제약과 응용 프로그램을 지원하는 가장자리 컴퓨팅과 같은 부족 기능.

도메인의 네트워크의 성장 복잡성은 지능적으로 네트워크 리소스, 트래픽 흐름, 보안 정책 및 성능 벤치 마크를 관리 할 수있는 AI 활성화 솔루션에 의존성을 증가했다. 네트워크의 AI는 예측 분석, anomaly detection 및 자동화된 재약과 같은 기능을 제공합니다. SDN 및 NFV와 같은 첨단 기술은 자동화된 프로비저닝, 자체 치유 및 유동 용량 관리와 같은 기능을 가능하게 하는 AI/ML 프레임 워크와 통합을 요구합니다. 첨단 기술에 의해 구동되는 연결된 미래 지향적인 기업으로, AI에 대한 수요는 자체 개발 네트워크가 향후 몇 년 동안 폭발적으로 상승할 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버 - 대형 데이터 볼륨을 생성하는 5G 및 IoT 기술 채택

5G 셀룰러 네트워크의 광범위한 롤아웃과 IoT 기기의 확산은 네트워크 시장에서 AI의 성장에 크게 영향을 미치는 두 가지 탁월한 추세입니다. 5G는 매우 높은 속도, 낮은 대기 시간 및 대규모 연결성을 약속합니다. 우리는 기술뿐만 아니라 서로 상호 작용합니다. 증강/실험실에서 자율주행차로 스마트시티에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 개발할 것으로 예상됩니다. 5G는 이러한 혁신을 지원하기 위해 필요한 대역폭을 제공하지만 차세대 인프라의 규모와 복잡성을 관리하는 것은 AI / ML 및 분석과 같은 현대 솔루션을 필요로합니다. 연결된 5G 장치의 수로가 향후 몇 년 동안 폭발적으로 성장함에 따라 다양한 소스에서 데이터의 결과 홍수는 핵심 및 가장자리 네트워크의 immense 압력을 가합니다.

IoT는 제조 장비부터 가전제품까지 모든 것을 연결하고 임베디드 센서 및 인터넷 연결을 통해 인프라에 착용할 수 있는 또 다른 메가 트렌드입니다. 섹터에 설치되는 IoT 기기의 수는 매일 데이터의 거대한 볼륨을 생성하는 unprecedented rate로 성장합니다. 2025년까지 데이터의 80 zettabytes에 가까이 생성하는 25 억 이상의 적극적으로 연결된 IoT 장치가 있습니다. 그러나 전통적인 네트워크 아키텍처는 확장성 및 인텔리전스가 부족한 소스에서 스트리밍 데이터의 이러한 볼륨을 효율적으로 관리할 수 있습니다. AI는 트래픽 엔지니어링, anomaly detection, 예측 유지 보수 및 자동화된 프로비저닝과 같은 기능을 IoT 네트워크에 통합하는 곳입니다.

5G 및 IoT와 같은 고급 기술은 새로운 사용 사례를 활성화하여 네트워킹 풍경을 극적으로 변화시키고 복잡한 데이터의 다량을 생산합니다. 이 변화는 네트워크에서 AI의 채택을 자율적으로 관리 트래픽 흐름, 보안 정책, 확장 규모에 걸쳐 성능 모니터링. 비행에 자기 최적화 할 수있는 인식 네트워크없이, 그것은 5G 및 IoT 투자에서 진정한 가치를 추출하는 기업에 매우 어려울 것입니다.

Market Challenge - AI Network Solutions의 구현 비용

네트워크 시장에서 AI의 주요 과제 중 하나는 AI 네트워크 솔루션을위한 높은 비용입니다. 전력망 기능에 진보된 AI 기능을 개발하고 배치하는 것은 새로운 기계설비, 소프트웨어 면허, 전문화한 기술 및 훈련에 뜻깊은 자본 지출을 요구합니다. 통신 사업자는 기존의 레거시 2G, 3G 및 4G 네트워크를 최적화하는 데 중점을두고 있으며 현대 5G 인프라 및 가장자리 컴퓨팅 플랫폼으로 가상화, 자동화 및 인퓨즈 인텔리전스에 큰 업 프론트 투자가 필요합니다. 또한 여러 네트워크 영역과 지리적 영역에서 AI 기술을 회전하여 구현 및 운영 비용을 구동하는 통합 과제를 포즈합니다. 비용 효율적인 솔루션은 기존의 인프라 투자에서 가치를 추출하고 pay-as-you-grow 가격 모델을 제공하여 네트워크 운영자의 단기 금융 부담을 줄일 수 있습니다. 구현의 높은 비용의 해결은 캐리어 네트워크 내에서 AI 구동 자동화 및 최적화의 빠른 채택에 중요한 요소가 될 것입니다.

시장 기회 : 혁신적인 5G 기술 채택, 지능형 자동화 도구를위한 필요 만들기

5G 기술 표준의 성숙과 전세계 5G 네트워크의 배포 증가는이 시장에서 AI 공급 업체를위한 수익성 기회를 제공합니다. 차세대 5G 네트워크는 네트워크 slicing, Edge 컴퓨팅 및 low-latency 애플리케이션과 같은 기술을 지원하는 동적 인프라에 의존합니다. 이것은 네트워크 자체 최적화 할 수있는 지능형 자동화 도구에 대한 긴급한 필요성을 만듭니다. 자율적으로 가상화 된 리소스를 구성하고 고도로 배포 된 5G 아키텍처의 복잡성을 관리하는 운영자를 지원합니다. AI 기반 솔루션은 파편 도메인, 예측 용량 요구, 스펙트럼 사용 최적화 및 다양한 5G 사용 사례에 대한 경험 요구 사항을 보장하기 위해 원활한 서비스를 제공하기 위해 잘 배치됩니다. 5G 채택 가속으로, 수요는 자율적인 가동, 예측 정비 및 정교한 5G 네트워크를 관리하는 데 필수적인 자체 치유 능력을 지원하는 AI 네트워크 플랫폼에 대 한 서 있을 것으로 예상 된다. AI 솔루션 제공 업체의 주요 기회는 지능형 5G 인프라의 독특한 수요에 맞게 혁신적인 제품을 제공 할 수 있습니다.

R & D에 투자하여 고급 AI 솔루션 개발: Cisco, Huawei, IBM과 같은 기업은 네트워크에 대한 최첨단 AI 솔루션을 개발하기 위해 R & D에 크게 투자했습니다. Cisco 투자 USD 2018년 AI R&D에서 10억 달러의 새로운 역량을 시작으로 Huawei는 AI와 네트워크에 집중된 2017년에 전 세계적으로 대학을 가진 7개의 합동 혁신 센터를 설치했습니다. 이러한 무거운 투자는 이러한 회사가 강력한 AI 역량을 구축하고 경쟁사 전에 혁신적인 솔루션을 출시했습니다.

go-to-market 힘을 위한 파트너십: Leading Player는 다른 기술 제공업체와 제휴하여 더 넓은 시장 적용을 위한 텔레콤 사업자들과 제휴했습니다. 예를 들어, Huawei는 중국 모바일과 같은 캐리어와 협력하여 중국의 100 + 도시 전역의 2017에서 AI-enabled Self-Driving Network 솔루션을 배포하는 동시에 규모를 크게 향상시킵니다. Cisco는 글로벌 서비스 제공업체와 협력하여 AI 기반 네트워킹 솔루션을 배포합니다. 이러한 전략적 파트너십은 AI 기반 솔루션의 상용 배포를 가속화했습니다.

오픈 파트너 생태계 구축:회사는 크라우드소스 혁신에 개방적인 파트너 생태계를 구축하고 있습니다. 예를 들어, IBM은 5G 네트워크 스마트를 관리하기 위해 AI / ML을 적용하는 2020 년에 Open Grid Alliance를 설립했습니다. 이러한 생태계는 새로운 시장 잠재력을 잠금 해제하는 표준 기반 상호 운용 솔루션의 협업 개발을 촉진합니다.

Insights, 구성 요소에 의해, 하드웨어 지배는 Crucial Computing Infrastructure Needs에 의해 구동

구성 요소에 의해 하드웨어는 모든 AI 응용 프로그램에 전원을 공급하는 2024에서 44.3%에 기여할 것으로 예상됩니다. AI 알고리즘은 점점 더 정교해지고, 뛰어난 가공력과 데이터 저장 능력을 갖춘 컴퓨터의 성장이 필요합니다. 하드웨어는 GPU 및 맞춤형 칩과 같은 AI 워크로드를 위해 특별히 설계되었으며 대규모 데이터 세트 및 신경 네트워크와 관련된 복잡한 작업을 태킹하는 것이 중요합니다. Leading 기술 회사는 AI 공간에서 경쟁력 있는 가장자리를 얻기 위해 기계 학습에 최적화된 더 강력한 하드웨어 개발 경주입니다. 또한 하드웨어 업그레이드는 소프트웨어 및 알고리즘의 새로운 유형의 지속적인 개선을 지원해야 합니다. 일반 혁신 사이클의 하드웨어 세그먼트 혜택과 전반적인 AI 인프라의 핵심에 있습니다. 네트워크가 더 지능적으로, 컴퓨팅 집중적인 AI 처리를 위해 주문을 받아서 만들어진 진보된 기계설비를 위한 수요는 강화하는 것을 계속할 수 있습니다.

Insights, Deployment, Cloud Migration Driven by Scalability, 접근성 및 비용 이점

배포하기 Cloud 세그먼트는 AI 워크로드에 대한 부가 가치 제안을 위해 2024에서 63.5%에 기여할 것으로 예상됩니다. 클라우드 서비스는 대규모 인프라 투자 없이 강력한 AI 모델을 배포할 수 있습니다. 클라우드 AI 플랫폼을 사용하여 모든 스케일의 기업은 쉽게 강력한 GPU 및 유연하고 유료 사용 기반 하드웨어에 액세스 할 수 있습니다. 데이터 과학자, 클라우드 스트림 협업 및 확장 가능한 표준 환경을 통해 새로운 아이디어의 프로토 타이핑 속도. Invaluable 데이터 저장 및 서비스를 제공합니다. 네트워크는 더 진보 된 AI를 채택하고, 필요한대로 완벽하게 계산 자원 또는 아래로 확장 할 수있는 능력은 클라우드에게 중요한 이점을 제공합니다. 클라우드 접근 방식은 온프레미스 하드웨어 및 데이터 센터 관리와 비교하여 소유권의 저비용으로 이어집니다. 이러한 요인은 클라우드에 AI 이니셔티브를 마이그레이션하기 위해 많은 조직을 몰고 있습니다.

Insights, 현대 AI 응용의 핵심에서 기계 학습

Technology, Machine Learning은 현대 네트워크 과제를 해결하기 위해 중앙 역할을하는 시장의 가장 높은 점유율에 기여합니다. 자동화 작업이든, 데이터의 통찰력을 얻기, 또는 지능형 가상 조수, 기계 학습 알고리즘은 현재 AI 응용 프로그램의 대다수의 심장에 있습니다. 복잡한 네트워크는 매일 다양한 데이터의 광대한 볼륨을 생성하고, 명시된 프로그래밍 없이 유용한 패턴을 감지할 수 있는 자체 학습 시스템의 필요성을 창출합니다. 네트워크가 더 많은 기기가되고 상호 연결되고, 생성되는 새로운 정보에서 지속적으로 배우기 위하여 기계를 위한 증가 필요성 있습니다. Deep Learning과 같은 혁신적인 기계 학습 기술은 복잡하고 구조화된 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능한 AI 시스템을 구축했습니다. 산업 전반에 걸쳐 현재의 번영을 제공, 기계 학습은 향후 몇 년 동안 지능 네트워킹에서 가장 영향력있는 혁신의 일부를 구동 할 것으로 예상된다. 그것의 우선권은 진보된 기계 학습 신청을 지원하기 위하여 디자인된 각종 AI 기술 및 서비스 세그먼트의 맞은편에 성장을 위한 중요한 운전사입니다.

네트워크 시장에서 AI는 네트워크 관리 시스템에 AI의 통합으로 인해 강력한 성장을 목격하고 있습니다. IoT, 5G, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술에 의해 생성 된 데이터의 폭발적인 상승에 의해 주로 구동되며 정교한 도구를 사용하여 관리, 최적화 및 보안 네트워크를 효과적으로 보호합니다. AI는 자동화 및 예측 기능을 제공하여 대기 시간을 줄이고 대역폭 활용을 개선하고 전반적인 네트워크 성능을 향상시킵니다. 특히, 통신 회사는 AI 기반 네트워크 최적화에서 혜택을 받고, 운영 비용을 절감하고 가동 중단을 방지하고 고객 만족을 향상시킵니다. AI는 네트워크 사이버 보안의 역할도 증가하고 있으며, AI에 투자하여 사이버 위험을 완화하고 잠재적 인 공격을 예측합니다. 시장은 AI 기술의 발전에 의해 더욱 연료를 공급되고 기계 학습과 깊은 학습, 더 정확하고 확장 가능한 네트워크 관리 솔루션을 가능하게하는. 이것은 5G 기술의 지속적인 글로벌 채택과 더불어 네트워크 관리에서 AI를 위한 중요한 성장 기회를 창조합니다.

네트워크 시장에서 AI에서 작동하는 주요 플레이어는 Arista Networks, Inc., Broadcom, Cisco Systems, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Nokia, IBM Corporation, Extreme Networks, Juniper Networks, Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson 및 ZTE Corporation을 포함합니다.