자동차 엣지 AI 가속기 시장 크기 및 공유 2025 – 2034

자동차 엣지 AI 가속기 시장 규모

전 세계 자동차 엣지 AI 가속기 시장 규모는 2024년 21억 미국 달러로 추정되었습니다. Global Market Insights Inc.가 발표한 최신 보고서에 따르면, 시장 규모는 2025년 25억 미국 달러에서 2034년 163억 미국 달러로 확대되고, 연평균성장률(CAGR) 22.9%를 기록할 전망입니다.
 

자동차 엣지 AI 가속기 시장은 차량 내 실시간 데이터 처리 도입이 확대되면서 빠르게 변화하고 있습니다. 엣지 AI 가속기는 차량에서 AI 추론을 실행하는 GPU, FPGA, ASIC, NPU 등의 구성요소입니다. 이러한 가속기는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 운전자 모니터링, 음성 인식 및 스마트 인포테인먼트 시스템의 핵심 구성요소입니다. 자동차 산업은 기존 차량에서 소프트웨어 정의 차량과 연결형 디지털 플랫폼으로 전환하고 있으며, 이에 따라 효율적인 로컬 AI 프로세서에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
 

이 시장의 주요 성장 요인 중 하나는 자율주행 및 반자율주행 차량으로의 전환입니다. 차량 자동화 수준이 높아질수록 카메라, LiDAR, Radar를 비롯한 다양한 센서와 데이터 링크에서 수집되는 데이터를 실시간으로 처리해야 할 필요성이 커집니다. 차량의 안전성과 성능을 좌우하는 핵심 요소는 데이터 처리 과정에서 사실상 지연이 없어야 한다는 점이며, 엣지 AI 가속기는 이를 지원합니다.
 

전기차의 급속한 확산으로 제한된 배터리 수명을 고려한 에너지 효율적 처리 하드웨어에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 규제 요인은 상용 시장에서 성능을 확보하는 데 중요한 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어 ISO 26262 기능 안전, UNECE WP.29 사이버 보안 및 소프트웨어 업데이트와 같은 국제 표준은 더욱 높은 성능의 엣지 AI 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다.
 

시장에는 여러 신기술 동향도 영향을 미치고 있습니다. 가장 두드러진 동향은 칩렛 기반 아키텍처의 등장입니다. 칩렛 모듈형 아키텍처는 AI 시스템을 쉽게 확장하고 업데이트할 수 있으며 비용 효율적으로 구축할 수 있다는 점에서 제조업체에 이점을 제공합니다.
 

예를 들어 XPeng은 성능과 첨단 자율주행 기능을 지원하도록 설계된 자체 "touring" AI 칩을 도입했습니다. 또 다른 사례로 Tenstorrent와 BOS Semiconductor가 개발한 AI-spon 플랫폼인 "Eagle-N"은 인포테인먼트와 자율주행 모두에 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
 

북미는 탄탄한 반도체 생태계, 자율주행 관련 첨단 연구, 주요 자동차 주문자상표부착생산업체(OEM)의 AI 기반 기술 도입 확대에 힘입어 시장을 주도하고 있습니다. NVIDIA, Intel, Qualcomm과 같은 주요 칩 제조업체가 북미에 기반을 두고 있으며 자동차용 AI 가속기를 지속적으로 개발하고 있습니다.
 

또한 차량 안전과 혁신을 뒷받침하는 규제 체계, 연결형 차량 및 전기차 인프라에 대한 대규모 투자가 북미의 시장 선도 지위를 뒷받침하고 있습니다. 기술 중심의 자동차 제조업체와 모빌리티 스타트업이 이 지역에 자리 잡고 있어 차량의 다양한 부문에서 엣지 AI 솔루션을 더욱 빠르게 도입할 수 있도록 지원하고 있습니다.
 

자동차 엣지 AI 가속기 시장 동향

자동차 엣지 AI 가속기 산업에서는 AI 안전성과 인증 표준에 대한 관심 확대를 비롯해 다양한 변화가 나타나고 있습니다. 자동차 제조업체는 이제 안전 프로토콜을 준수하는 AI 시스템을 구축해야 합니다. 대표적인 사례로 Geely Auto는 AI를 위한 도로 차량 안전 표준을 세계 최초로 인정한 표준화 기관의 ISO/PAS 8800:2024 인증을 획득한 최초의 자동차 제조업체가 되었습니다.
 

자동차 산업에서 부상하는 추세 중 하나는 혼합 중요도 플랫폼, 즉 시스템 온 칩(SoC) 아키텍처의 활용입니다. 이러한 플랫폼은 단일 칩에서 안전이 중요한 기능과 비핵심 AI 실행을 모두 지원하는 동시에 제동이나 조향 명령과 같은 실시간 작동을 관리할 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 이러한 혼합 중요도 설계는 16나노미터 반도체 기술을 활용해 구축할 수 있는 것으로 확인되었습니다. 이 설계는 프로그래밍 가능한 가속기 연산 엔진과 수정된 고정 기능 AI 장치를 결합하고, 엄격한 실행 시간 관리를 통해 핵심 기능의 안정적인 작동을 보장합니다.
 

혼합 중요도 처리와 함께 존 기반 컴퓨팅은 기존의 중앙집중식 컴퓨팅 아키텍처를 점진적으로 대체하면서 차량 아키텍처의 혁신적 전환으로 부상하고 있습니다. 존 기반 아키텍처는 중앙집중식 모델 대신 차량의 각 존에 컴퓨팅 리소스와 AI 가속기 엔진을 분산 배치합니다.
 

이에 따라 차량 전반의 데이터 이동과 배선 복잡성이 줄어듭니다. 배선과 복잡성이 감소할 뿐만 아니라, 존 기반 처리는 시스템 지연 시간과 열 관리도 개선할 수 있습니다. 센서와 액추에이터에 더 가까운 위치에 연산 리소스를 배치함으로써 존 기반 아키텍처는 데이터 명령에 대한 응답성을 높이고, 더욱 모듈화되고 확장 가능한 차량 시스템을 구현할 수 있도록 합니다.
 

비전 가속은 센서 내 컴퓨팅의 등장과 함께 발전하고 있습니다. 새로운 설계의 이미지 센서에는 이제 합성곱 연산이 이미지 센서에 직접 내장되어 처리를 가속하고 센서와 프로세서 간에 대량의 원시 데이터를 전송해야 할 필요성을 최소화합니다. 이러한 새로운 센서 설계는 에너지 효율이 매우 높으며 보행자 감지나 운전자 경고와 같은 안전이 중요한 애플리케이션에 필요한 빠르고 지연 시간이 짧은 출력을 제공합니다.
 

한때 선택 사항이었던 운전자 모니터링 시스템(DMS)은 이제 많은 국가에서 규제 요건이 되었습니다. 현재 유럽의 안전 규정에서는 운전자의 주의 산만과 피로를 감지할 수 있는 DMS를 요구합니다. 이러한 규제 변화에 대응해 자동차 OEM 기업들은 DMS 애플리케이션에 특화된 AI 가속기를 개발했으며, 이를 통해 차량 내에서 운전자의 표정, 안구 움직임 및 운전 자세를 분석할 수 있게 되었습니다.
 

자동차 엣지 AI 가속기 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

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프로세서별로 자동차 엣지 AI 가속기 시장은 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 주문형 집적회로(ASIC) 및 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)로 구분됩니다. 주문형 집적회로(ASIC) 부문은 2024년에 약 44%를 차지하며 시장을 주도했으며, 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 24.1%를 초과하는 성장률을 기록할 전망입니다.
 

• 주문형 집적회로(ASIC)는 모든 프로세서 유형과 비교해 자동차 엣지 AI 가속기 시장에서 가장 선도적인 프로세서 유형입니다. ASIC는 특정 작업이나 일련의 작업을 가능한 가장 높은 효율로 수행하도록 설계된 칩입니다.
   
• 이러한 칩은 입력 및 출력 성능을 극대화하도록 아키텍처를 특화 설계해 인식, 의사결정 및 센서 융합을 포함한 복잡한 AI 워크로드를 실행하며, 가능한 최적의 속도와 에너지 소비를 구현하는 것을 목표로 합니다.
   
• ASIC가 자동차 AI 프로세서 시장에서 우위를 차지하는 주요 이유 중 하나는 실시간 AI 추론이 필요한 작업에서 더 우수한 성능을 제공하기 때문입니다. ASIC는 기능이 고정된 구성으로 설계되므로 다른 범용 프로세서에서 일반적으로 발생하는 오버헤드 연산이 없습니다.
   
• 예를 들어 Mobileye는 전 세계 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 널리 적용되는 EyeQ 시리즈 ASIC를 2억 대 이상 판매했습니다. Tesla의 맞춤형 완전자율주행(FSD) 칩도 자동차용 ASIC의 사례로, 초저지연과 최소한의 에너지 소비로 대량의 센서 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
   
• 다른 범용 처리 장치는 안전성과 성능을 동시에 충족하기 어렵습니다. GPU는 핵심 안전 필수 AI 기능보다는 프로토타이핑, 시뮬레이션 또는 인포테인먼트 애플리케이션에 더 적합합니다. FPGA는 재구성 가능성과 개발 단계 또는 추가적인 유연성이 필요한 상황에서의 활용성이 높은 것으로 알려져 있지만, 대규모 배포 단계에서는 단위당 효율이 낮고 비용이 더 많이 듭니다.
   
• CPU는 광범위한 작업을 처리하도록 설계된 범용 프로세서로, 주로 전체 시스템 관리와 연산 작업에 중점을 둡니다. 그러나 주행 상황에서 AI에 필요한 실시간 추론, 특히 여러 프레임을 동시에 처리하는 작업을 수행하는 능력은 부족합니다.
   

전력 기준으로 자동차 엣지 AI 가속기 시장은 저전력 5W 미만, 중전력 5~10W, 고전력 10W 초과로 세분화됩니다. 중전력 5~10W 부문은 2024년 약 58%의 점유율로 시장을 주도했으며, 해당 부문은 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 23.8%로 성장할 전망입니다.
 

• 중전력 범위(5~10W) 부문은 성능, 효율성 및 열 관리 측면에서 균형 잡힌 조합을 제공하기 때문에 시장을 주도하고 있습니다. 실시간 객체 감지를 포함한 차량 내 AI 애플리케이션의 다중 카메라 인식 및 센서 융합에는 충분한 처리 성능이 필요하지만, 설계 과정에서 발열이나 에너지 소모가 증가해서는 안 됩니다.
   
• 중전력 범위는 최신 차량 설계에서 에너지 및 냉각의 실질적인 한계 내에서 이러한 기능을 안정적으로 수행할 수 있는 충분한 여유 성능을 제공합니다. 예를 들어 NVIDIA의 Jetson AGX Xavier와 같은 임베디드 컴퓨팅 플랫폼은 약 10W에서 작동하도록 구성되지만, AI를 활용하는 비교적 강력한 추론 플랫폼으로 기능할 수 있습니다.
   
• 이러한 컴퓨팅 플랫폼은 보행자 감지와 차선 유지 보조를 비롯한 비교적 고도화된 인식 기능을 수행하면서도 대규모 냉각 장치를 필요로 하거나 차량 배터리의 에너지를 과도한 수준으로 소모하지 않습니다.
   
• 저전력 영역(5W 미만)은 연산 부하가 낮거나 상시 작동하는 애플리케이션에 사용됩니다. 여기에는 운전자 모니터링 시스템, 차량 실내 감지, 음성 인식 및 기본 환경 인식이 포함됩니다. 예를 들어 Hailo-10H와 같은 칩은 3W 미만에서 작동하는 것으로 보고되었으며, 차량 전원 공급 시스템에 과도한 부하를 주지 않고 지속적으로 작동해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.
   
• 고전력 부문(10W 초과)은 레벨 3 및 레벨 4 자율주행과 같이 더욱 높은 성능이 요구되는 애플리케이션을 처리할 수 있습니다. 레벨 4 주행에는 여러 개의 고해상도 센서에서 수집되는 데이터를 동시에 처리하는 기능이 필요합니다. 이러한 성능이 요구되는 시스템에는 100~200 TOPS 이상의 연산 성능으로 작동하는 고성능 NPU 또는 특수 가속기를 탑재한 도메인 컨트롤러(DPU)가 포함되어야 합니다.
   

자율주행 수준을 기준으로 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4 및 레벨 5로 세분화됩니다. 레벨 2 부문은 2024년 약 63%의 시장 점유율로 시장을 주도했습니다.
 

• 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 자율주행 수준에 따라 세분화되며, 레벨 2가 가장 큰 부문입니다. 레벨 2 시스템은 운전자가 계속 운전에 적극적으로 관여하는 동안 차량이 조향과 가속 또는 제동을 동시에 제어할 수 있도록 합니다. 레벨 2 시스템은 안전성, 소비자 편의성 및 규제 복잡성 간의 균형을 제공하기 때문에 국제 시장에서 승용차의 지배적인 업계 표준 자동화 수준으로 자리 잡았습니다.
   
• Nissan, Hyundai, Toyota와 같은 기업이 제조하는 대중적인 승용차에는 어댑티브 크루즈 컨트롤, 차로 중앙 유지 및 교통 정체 지원과 같은 기능을 수행하는 레벨 2 시스템이 개발되어 있습니다. 레벨 2는 적정 수준의 처리 요구사항과 이미 확립된 AI 소프트웨어 개발 프레임워크를 바탕으로 상당한 상용 도입이 가능한 수준으로 인식되었습니다.
   
• 레벨 1 자율주행에는 차선 이탈 경고 또는 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같은 "단일 기능" 시스템이 포함되며, 이러한 시스템은 널리 보급되어 있지만 AI 가속기에 대한 수요 영향은 상대적으로 작습니다. 레벨 1 기능은 성능이 낮은 칩과 저사양 마이크로컨트롤러에서 실행되며, 고급 엣지 AI를 활용하지 않습니다. 또한 고성능 AI보다는 안전 규정 준수와 관련성이 높기 때문에 전체 가속기 시장에서 차지하는 비중도 상대적으로 미미합니다.
   
• 레벨 3 자동화는 특히 고급 차량을 중심으로 시장에 진입하기 시작했습니다. 레벨 3 자동화에서는 특정 조건에서 차량이 운전 작업을 수행하며, 운전자는 알림을 받았을 때 개입할 수 있는 능력을 유지합니다. Mercedes-Benz는 제한된 속도의 고속도로 주행을 위한 Drive Pilot이라는 레벨 3 시스템을 개발했습니다.
   
• 레벨 3 자동화 차량은 실시간 인식, 환경 매핑 및 안전한 대체 대응을 처리해야 하므로 레벨 2 차량보다 훨씬 높은 수준의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이에 따라 기업들은 실시간 데이터를 처리할 수 있는 고성능 엣지 AI 가속기를 더 많이 필요로 하게 됩니다.
   
• 또한 각각 고도 자동화와 완전 자동화로 정의되는 레벨 4 및 레벨 5 자동화는 다른 수준보다 더 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 현재 레벨 4와 레벨 5는 소비자 시장에서 상용화되지 않았지만, 자율주행 택시 서비스, 라스트마일 배송 차량 및 도시 모빌리티 서비스와 같은 차량 운영 기반 시나리오에서 등장하기 시작했습니다.
   
• Waymo와 Cruise는 여러 도시에서 레벨 4 로보택시 서비스를 위한 파일럿 프로그램도 출시했습니다. 두 자동화 수준 모두 다수의 카메라, LiDAR, 레이더 및 초음파 센서에서 수집되는 데이터를 매우 짧은 지연 시간과 높은 신뢰성으로 처리하기 위해 광범위한 엣지 AI 가속기를 필요로 합니다.
   

차량 유형을 기준으로 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 승용차와 상용차로 세분화됩니다. 승용차는 2024년 약 78%의 점유율로 시장을 주도했습니다.
 

• 승용차 부문은 도로를 운행하는 승용차 수와 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 인포테인먼트, 차량 내 모니터링 및 관련 안전 기능에 AI를 활용하려는 관심이 높아지면서 자동차용 엣지 AI 가속기 시장에서 가장 큰 점유율을 차지합니다.
   
• 자동차 제조업체, 특히 고급 및 중형 차량 제조업체 사이에서는 엣지 AI 하드웨어를 도입하는 추세가 확대되고 있습니다.운전자 편의성, 안전성 및 사용자 경험을 개선하기 위한 것으로, 이는 이 부문의 수요를 더욱 강화했습니다.
   
• 전 세계 전기차 제조업체, 특히 아시아 태평양과 유럽의 제조업체들은 승용차에 AI 칩을 통합하는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어 일부 전기차 제조업체는 다중 센서 인식과 차량 내 생성형 AI 인터페이스를 처리할 수 있는 고성능 기능을 구현하기 위해 AI 가속기를 개발하고 있습니다.
   
• 또한 칩 제조업체들은 승용차 전용 엣지 AI 가속기를 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 얼굴 인식, 운전자 피로 모니터링, 개인화된 음성 지원 및 향상된 내비게이션을 구현하도록 설계되었습니다. 이러한 기능이 소비자의 표준적인 기대 수준으로 자리 잡으면서 승용차 시장에서 임베디드 AI 컴퓨팅에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
   
• 상용차(트럭, 밴, 버스)의 엣지 AI 애플리케이션은 전체 엣지 AI 가속기 시장에서 차지하는 비중이 더 작지만, 성장하고 있는 부문입니다. 상용차에서 엣지 AI는 주로 운전자 행동 모니터링, 예측 유지보수, 충돌 방지 및 텔레매틱스에 활용됩니다. 앞서 언급한 각 애플리케이션은 차량 운행의 안전성과 효율성 향상에 기여하지만, 승용차보다 정교하지 않은 AI 처리를 필요로 합니다.
   

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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북미는 자동차용 엣지 AI 가속기 시장에서 약 34%의 점유율로 우위를 차지했으며, 2024년 약 7억340만 미국 달러의 매출을 기록했습니다.
 

• 북미는 규제 기준, 자동차 및 기술 부문의 발전, 차량 관련 AI 기술에 대한 대규모 투자에 힘입어 자동차용 엣지 AI 가속기 시장을 주도하고 있습니다. 북미 자동차 생태계는 강력한 정부 정책과 차량에서 엣지 AI를 개발하고 배포할 수 있는 첨단 기술 생태계에 힘입어 빠르게 변화하고 있습니다.
   
• 미국은 자동화된 안전 주행 시스템을 구축하기 위해 국가도로교통안전청(NHTSA)의 AV STEP 프로그램에 따라 자동화된 주행 시스템을 검증하고 배포하며 관련 규정을 준수할 수 있도록 지능형 안전 시스템의 신속한 도입을 더욱 촉진하는 규제 체계를 마련했습니다. 일부 정책은 이후 판매되는 모든 신규 경량 차량에 자동 긴급 제동 및 긴급 보행자 감지 기능을 탑재하도록 기한을 정해 요구하고 있습니다.
   
• 미국의 승용차 제조업체와 관련 기술 기업은 차량 내 임베디드 시스템과 차량 제조 시스템 모두에 적용되는 AI 솔루션 개발에서 세계적인 선도 기업으로 자리 잡고 있습니다. GM과 같은 기업은 주요 AI 반도체 칩 제조업체들과 파트너십을 체결하여 차량 내 시스템에 AI 기능을 개발하고 탑재하는 한편, 자동화 및 생산 역량을 향상하기 위해 공장 운영에도 AI를 도입하고 있습니다.
   
• NVIDIA, Intel 및 Qualcomm과 같은 반도체 기업도 북미의 입지를 더욱 강화하고 있습니다. 이들 기업은 지리적 경계를 넘어 기존 차량용으로 설계된 시스템보다 성능과 에너지 효율이 뛰어난 차량용 AI 가속기를 상용화하고 있습니다.
   
• 캐나다는 성장하는 인공지능(AI) 연구 허브 생태계와 엔지니어링 인력, 파트너십을 바탕으로 지역 내 지배력을 강화하고 있으며, 이러한 요소들은 응용연구센터와 민간 조직을 총체적으로 결집시키고 있습니다. 또한 AI 알고리즘용 센서의 통합과 자율주행 애플리케이션을 위한 차량의 개발 및 성능 향상이 이루어지고 있으며, 특히 새롭게 부상하고 빠르게 성장하는 전기차 및 커넥티드 차량 분야에서 이러한 흐름이 두드러집니다.
   

유럽 자동차용 엣지 AI 가속기 시장 규모는 2024년 5억1,570만 미국 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 수익성 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
 

• 유럽의 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 제조 기술의 발전, 규제 지원 및 산업 혁신에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 자동차 산업이 강하고 디지털 산업이 활발한 독일과 같은 국가는 관리 및 혁신 분야에서 주도적인 역할을 하고 있습니다.
   
• 독일의 주문자상표부착생산업체(OEM)와 1차 협력업체(Tier-1)는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 차량-사물 간 통신(V2X), 자율주행 기능 및 보안 기능을 엣지 AI 장치에 통합하고 있습니다. 유럽에서는 광범위한 의제가 확대되고 있으며, 이에 따라 차량의 지연 시간, 안전성 및 실시간 처리 역량을 개선하는 AI 솔루션의 활용이 촉진되고 있습니다.
   
• 한 예로 Infineon Technologies는 AURIX 마이크로컨트롤러 제품군에 실시간 AI 기능을 강화하고 있습니다. Infineon Technologies는 Ekkono 및 Imagimob과 같은 기업과의 협력을 통해 이러한 AI 처리 기능을 일부 자동차 애플리케이션에 도입했습니다.
   
• AI4CSM(커넥티드 및 공유 모빌리티를 위한 자동차 인텔리전스)과 같은 유럽의 이니셔티브는 자동차 산업 전반에서 커넥티드 및 공유 모빌리티 솔루션을 위한 AI 기반 기술의 발전을 목표로 합니다. 이러한 프로그램은 자동차 부문에 특화된 AI 제조업체와 아키텍처의 개발을 지원합니다.
   
• 규제 관련 논의와 워크숍에서는 안전하고 보안성이 높은 AI 인프라의 필요성이 강조되었으며, 클라우드 기반 처리에 대한 의존도를 낮추는 현지 엣지 AI 기술의 개발이 촉진되고 있습니다.
   
• Volkswagen, Mercedes-Benz 및 BMW와 같은 주요 자동차 제조업체는 차량과 생산 라인 모두에 AI를 활용하고 있습니다. Bosch, Continental 및 ZF와 같은 공급업체는 차량 내부에서 직접 데이터를 처리하고 머신러닝 프로그램을 실행할 수 있는 엣지 하드웨어에 투자하고 있습니다. 또한 영국과 같은 국가도 자체 기술을 개발하고 다른 국가에 대한 의존도를 낮추기 위해 차량용 AI에 투자하고 있습니다.
   

아시아 태평양 지역 시장 규모는 2024년 6억4,920만 미국 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
 

• 아시아 태평양 지역에서는 차량 전동화와 자율주행 차량에 대한 활발한 노력이 차량용 엣지 AI 가속기 수요를 높이고 있습니다. 중국에서는 현재 상당수의 신규 승용차에 레벨 2 이상의 운전자 보조 시스템이 탑재되고 있어, 클라우드가 아닌 차량 자체에서 데이터를 처리하는 AI 칩의 대규모 시장이 형성되고 있습니다.
   
• 일본에서는 정부가 NADO 및 METI와 같은 기관을 통해 AI "칩렛" 개발 프로젝트에 자금을 지원하고 있습니다. 이러한 칩렛은 적은 전력으로 작동하거나 로컬 네트워크 및 차량의 도로변 장치와 같은 관련 인프라에서도 기능할 수 있습니다.
   
• 인도 역시 빠르게 성장하고 있습니다. 인도 정부는 IndiaAI Mission에 상당한 자금을 투입하고 있으며, 이를 통해 AI 컴퓨팅 인프라(GPU 등)를 구축하고 차량 제어 장치와 자동 긴급 제동 및 차선 유지 보조와 같은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기능을 지원하는 한편, 차량 및 교통 시스템 전반에서 AI/ML의 도입을 확대할 계획입니다.
   
• 아시아 태평양 전역에서는 차량에 현지화된 저지연 AI를 활용하려는 공통된 흐름이 나타나고 있습니다. 여기에는 장애물 감지, 음성 제어, 운전자 모니터링과 같은 작업을 지원하기 위해 차량에 하드웨어 및 소프트웨어 가속기를 직접 탑재하는 방식이 포함됩니다. 완성차 제조업체(OEM)와 1차 부품 공급업체(Tier-1)는 하드웨어와 AI 소프트웨어의 공동 개발에 투자하고 있으며, 차량의 제한적인 전력 및 발열 조건에서도 효율적으로 실행할 수 있는 모델에 초점을 맞추고 있습니다.
   

라틴 아메리카 시장 규모는 2024년 약 9,870만 미국 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 견조한 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
 

• 라틴 아메리카 시장은 산업 확대, 정부 지원, 차세대 차량의 실시간 처리 수요 증가가 결합되면서 높은 성장 잠재력을 보이고 있습니다. 브라질은 이 지역 최대 자동차 허브로서 도입을 주도하고 있습니다.
   
• Volkswagen Brazil, Stellantis, General Motors Latin America와 같은 기업들은 첨단 운전자 지원 시스템, 차량 센서 보정, 실시간 진단 등의 애플리케이션에 엣지 AI를 도입하고 있습니다.
   
• 브라질과 더불어 멕시코의 자동차 산업도 AI 혁신 분야에서 강력한 도전자로 부상하고 있습니다. 국산 전기차 개발과 같은 국가 차원의 이니셔티브로 인해 복잡한 차량에서 데이터 처리 작업을 관리하기 위한 AI 기반 시스템의 필요성이 커지고 있습니다.
   
• 몬테레이와 같은 도시의 자동차 연구개발(R&D) 센터에서는 보행자 인식과 적응형 크루즈 컨트롤을 포함한 엣지 기반 자율주행 기능을 적극적으로 시험하고 있으며, 내장형 AI 가속기에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다.
   
• 브라질의 국가 AI 전략은 첨단 데이터 처리를 위한 인프라 구축과 국내 AI 혁신 촉진을 강조합니다. 이와 유사하게 멕시코의 산업 전략은 디지털 전환 목표에 부합하며, 자동차 전자장치 및 스마트 모빌리티 플랫폼의 현지 조립과 혁신을 장려하고 있습니다. 이러한 정책적 노력은 국제 제조업체를 유치할 뿐만 아니라 현지 기업이 AI 생태계에 참여할 수 있도록 합니다.
   
• 인프라 준비도 역시 도입을 가속화하고 있습니다. 상파울루와 멕시코시티에 새롭게 구축된 AI 최적화 데이터센터는 엣지 데이터 처리를 지원하는 데 필요한 백엔드 환경을 제공합니다. 여기에는 엣지 AI 모델의 학습과 업데이트에 중요한 고밀도 전력 랙, 액체 냉각 시스템, 에너지 공급 역량을 갖춘 설계가 포함됩니다.
   
• 많은 국가에서 강화된 규제 및 산업 정책이 시장 성장과 참여 확대를 촉진하고 있습니다. 당국은 연구개발(R&D) 보조금뿐만 아니라 안전성과 신뢰성 확보를 위한 개발 및 인증에도 보조금을 지원하고 있습니다.
   

중동 및 아프리카 자동차용 엣지 AI 가속기 시장 규모는 2024년 1억 2,320만 미국 달러로 평가되었으며, 전망 기간 동안 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다.
 

• 중동 및 아프리카 시장은 전략적 투자, 정부 이니셔티브, 기술 발전에 힘입어 유망한 성장세를 보이고 있습니다. 사우디아라비아는 스마트 모빌리티와 디지털 인프라를 강조하는 비전 2030 의제를 바탕으로 이 지역을 주도하고 있습니다. NEOM 및 LINE과 같은 프로젝트는 모빌리티 분야에 엣지 컴퓨팅을 배포하기 위한 테스트베드로 활용되며, 저지연 데이터 처리와 AI 기반 차량 운영을 가능하게 합니다. 글로벌 자동차 및 기술 선도 기업과의 파트너십은 현지 데이터 처리 역량과 스마트 차량 관리 전문성을 강화합니다.
   
• 아부다비에 아랍에미리트(UAE) 최초의 NVIDIA AI Technology Center가 개소한 것은 중요한 발전으로 평가됩니다. 이 AI 및 로봇공학 연구소는 휴머노이드와 로봇 무기를 포함한 국가 AI 기술의 발전을 목표로 하며, AI와 로봇공학 분야의 세계 선도국이 되려는 UAE의 목표와도 부합합니다.
   
• 이스라엘은 자율주행차, 보안 카메라 및 자율주행 모바일 로봇에 사용되는 AI 프로세서와 가속기를 전문으로 하는 Hailo Technologies와 같은 기업을 통해 지역 시장 구도에 기여하고 있습니다.
   
• 남아프리카공화국 정부는 현지 전기차(EV) 생산을 지원하기 위해 상당한 규모의 투자를 단행했으며, 2035년까지 시장 과제에 대응하는 자동차 산업의 경쟁력을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 주문자상표부착생산(OEM) 업체를 유치하고, 차량 성능과 자율성을 향상하기 위한 엣지 AI 가속기 통합을 비롯한 전기차 기술 혁신을 촉진할 것으로 예상됩니다.
   
• 우간다는 아프리카 최초의 AI 데이터센터를 공개했습니다. 이 대규모 프로젝트는 재생에너지로 운영되며, 현지 엔지니어를 위한 연구, 데이터 관리 및 기술 개발에 중점을 둔 AI 우수성 센터를 유치할 예정입니다. 이 인프라는 현지화된 데이터 처리 옵션을 제공함으로써 자동차 산업을 포함한 다양한 분야에서 엣지 AI 기술의 보급을 지원할 것으로 예상됩니다.
   

자동차용 엣지 AI 가속기 시장 점유율

• 자동차용 엣지 AI 가속기 산업의 상위 7개 기업은 NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments (TI), NVIDIA, Horizon Robotics, Mobileye 및 Qualcomm Technologies입니다. 이들 기업은 2024년 시장 점유율 약 68%를 차지했습니다.
   
• NXP Semiconductors는 AI 기반 의사결정, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 및 자율주행 시스템을 지원하는 S32 자동차 플랫폼을 통해 자동차용 엣지 AI 가속기 시장에서 중요한 입지를 확보하고 있습니다. NXP Semiconductors의 프로세서는 짧은 지연 시간의 엣지 컴퓨팅을 지원하여 차량 애플리케이션을 실시간으로 제어할 수 있도록 합니다.
   
• Renesas Electronics는 자율주행차에서 엣지 컴퓨팅을 가능하게 하는 R-Car 시스템온칩(SoC) 제품군을 통해 강력한 AI 대응 솔루션을 제공하며 엣지 AI 가속기 시장에서 높은 입지를 확보하고 있습니다. 해당 프로세서는 딥러닝 추론(일반적으로 “추론” 또는 “변환”이라고도 함), 객체 감지, 운전자 모니터링 및 경로 계획을 지원합니다.
   
• Texas Instruments (TI)는 자동차 애플리케이션에서 엣지 추론을 지원하는 임베디드 프로세서와 AI 기반 마이크로컨트롤러를 제공합니다. TI의 제품은 실시간·전력 효율적 AI 처리에 중점을 두며, 운전자 보조, 차량 실내 감지 및 비전 기반 안전 시스템 등 다양한 분야에 적용됩니다.
   
• NVIDIA는 자율주행차 애플리케이션을 위해 설계된 Orin 시스템온칩을 포함하는 강력한 DRIVE 플랫폼을 바탕으로 자동차용 엣지 AI 분야를 선도하고 있습니다. 이러한 솔루션을 통해 차량은 인지, 예측 및 의사결정과 같은 작업을 위해 센서 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다. Mercedes-Benz 및 BYD와의 강력한 파트너십과 도입 사례는 NVIDIA의 기술이 자동차 산업 전반에서 널리 채택되고 있음을 보여주는 강력한 신호입니다.
   
• Horizon Robotics는 자동화 주행 애플리케이션용 엣지 AI 가속기를 전문으로 하는 중국 AI 칩 제조업체입니다. Horizon Robotics의 Journey 시리즈 칩은 실시간 감지와 자율 내비게이션을 지원합니다. Horizon Robotics는 Changan 및 SAIC와 같은 중국 내 자동차 제조업체와 협력하여 자사 칩을 양산 차량에 탑재하고 있습니다.
   
• Mobileye는 Intel의 자회사로, 운전자 보조 및 자율주행 애플리케이션을 위한 비전 기반 솔루션을 전문으로 하는 선도적인 엣지 AI 기업입니다. 수백만 대의 차량이 Mobileye의 EyeQ 칩을 사용하여 차선 감지, 어댑티브 크루즈 컨트롤 및 긴급 제동과 같은 기능을 제공합니다.
   
• Qualcomm최첨단 엣지 AI 기능을 제공하는 Snapdragon Ride 플랫폼을 통해 ADAS 및 자율주행에 확장 가능한 성능을 제공합니다. AI 가속기는 서라운드 뷰 모니터링, 운전자 주의력 모니터링, 실시간 경로 최적화 등의 애플리케이션을 지원합니다.
   

자동차 엣지 AI 가속기 시장의 주요 기업

      자동차 엣지 AI 가속기 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다:

• Arm
• Horizon Robotics
• Infineon Technologies
• Mobileye
• NVIDIA
• NXP Semiconductors
• Qualcomm
• Renesas Electronics
• STMicroelectronics
• Texas Instruments (TI)

• 자동차 엣지 AI 가속기 시장은 지배적인 반도체 대기업과 민첩한 신흥 기업이 함께 경쟁하면서 형성되어 경쟁이 매우 치열합니다. NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies, Intel Corporation, AMD, NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments, Arm, STMicroelectronics, Infineon Technologies 등의 주요 기업은 자동차 AI 컴퓨팅 생태계에서 상당한 비중을 차지하고 있습니다.
   
• 이들 선도 기업은 실시간 추론, ADAS 및 자율주행 애플리케이션에 맞춘 차세대 AI 가속기, 도메인 특화 SoC, 이기종 컴퓨팅 아키텍처에 대규모로 투자하며 경쟁력을 유지하고 있습니다. 이들의 전략은 소프트웨어 정의 차량과 진화하는 E/E 아키텍처에 적합한 확장성, 안전 규정 준수(ISO 26262), 에너지 효율적인 AI 처리에 중점을 둡니다.
   
• 시장 입지를 더욱 강화하기 위해 이들 기업은 하드웨어·소프트웨어 공동 최적화, 자동차 등급 AI IP 라이선싱, 차량 내 AI 컴퓨팅 플랫폼(NVIDIA DRIVE 또는 Qualcomm Snapdragon Ride 등), OEM 및 Tier-1 공급업체와의 협력 등 다층적인 전략을 추진하고 있습니다.
   
• 이러한 이니셔티브를 통해 엣지에서 낮은 지연 시간과 높은 신뢰성으로 제공되는 인지, 경로 계획, 위치 추정, 운전자 모니터링 등의 AI 워크로드를 안정적으로 지원할 수 있습니다.
   
• 이러한 선도 기업과 함께 Horizon Robotics, Ambarella, Hailo Technologies, Kneron, SiMa.ai 등 신흥 기업과 지역 전문 기업은 비용, 크기 및 초저전력 소비에 최적화된 도메인 특화 엣지 AI 칩을 통해 시장을 변화시키고 있습니다. 특히 아시아 태평양과 유럽에서 자동차 OEM이 현지화된 반도체 생태계와 AI 기반 차량 플랫폼으로의 전환을 가속화하면서 이들 기업의 입지가 빠르게 확대되고 있습니다.
   

자동차 엣지 AI 가속기 산업 뉴스

• 2025년 9월, Qualcomm과 Harman은 차량 내부의 생성형 AI 경험을 간소화하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 양사는 Qualcomm의 컴퓨팅 플랫폼인 “Snapdragon Cockpit Elite, Snapdragon Ride Elite” 및 Flex를 Harman의 Ready 제품군과 통합하여 AI 기반 운전자 모니터링, 상황 인식, AR 기반 시각화 등 상황에 맞고 공감 능력을 갖춘 차량 실내 경험을 구현할 계획입니다.
   
• 2025년 3월, General Motors와 NVIDIA는 기존 파트너십을 차량 시스템과 공장 운영을 모두 포함하는 범위로 확대했습니다. GM은 차량 내 하드웨어(ADAS 및 안전 기능)에 NVIDIA DRIVE AGX를 사용하고, 공장 시뮬레이션, 로봇공학 및 계획 수립에는 NVIDIA의 Omniverse 및 Cosmos 플랫폼을 활용할 예정입니다.
   
• 2025년 3월, Magna는 차세대 자동차 기술을 개발하기 위해 NVIDIA와 파트너십을 체결했습니다. 양사는 Magna의 능동 안전, 차량 실내 기능 및 첨단 운전자 지원 엔지니어링 솔루션에 NVIDIA's DRIVE AGX Thor-AI 플랫폼을 통합할 계획이며, 이를 통해 고성능 컴퓨팅 워크로드와 생성형 AI를 지원하는 것을 목표로 합니다.
   
• 2025년 2월, NXP는 자동차 안전 미들웨어 제품군을 확대하기 위해 TTTech Auto 인수를 발표했습니다. 이를 통해 칩 내 엣지 AI 컴퓨팅과 안전 필수 소프트웨어를 결합하여 차량 내 지능형 엣지 시스템과 시스템 업데이트를 개선할 계획입니다.
   
• 2024년 4월, 스타트업 기업인 Hailo는 스마트 차량, 사물인터넷(IoT) 기기 및 로봇을 위한 엣지 AI 추론용으로 개발된 Hailo-10 생성형 AI 가속기를 발표했습니다. 또한 제품 개발을 지속하고 제품군을 확장하기 위해 상당한 규모의 시리즈 C 투자 연장 라운드를 유치했습니다.
   

자동차용 엣지 AI 가속기 시장 조사 보고서는 2021년부터 2034년까지 매출(백만 미국 달러) 및 물량 기준의 추정치와 전망을 포함하여 다음 부문에 대한 심층적인 산업 분석을 제공합니다.

프로세서별 시장

• 중앙처리장치(CPU)
• 그래픽처리장치(GPU)
• 주문형 집적회로(ASIC)
• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)

전력별 시장

• 저전력 <5W
• 중전력 5~10W
• 고전력 >10W

자율화 수준별 시장

• 레벨 1
• 레벨 2
• 레벨 3
• 레벨 4
• 레벨 5

차량별 시장

• 승용차
  • 해치백
  • 세단
  • SUV
• 상용차
  • 경상용차(LCV)
  • 중형 상용차(MCV)
  • 대형 상용차(HCV)

위 항목은 모든 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

지역별 시장

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 북유럽
  • 러시아
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 인도네시아
  • 필리핀
  • 태국
  • 한국
  • 싱가포르
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카공화국
  • 아랍에미리트(UAE)