자동차 엣지 AI 가속기 시장 규모 - 프로세서별, 전력별, 자율성 수준별, 차량별, 성장 예측, 2025-2034

자동차 엣지 AI 가속기 시장 규모

2024년 글로벌 자동차 엣지 AI 가속기 시장 규모는 21억 달러로 추정됩니다. 이 시장은 2025년 25억 달러에서 2034년 163억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 22.9%일 것으로 Global Market Insights Inc.가 최근 발표한 보고서에 따르면.

자동차 엣지 AI 가속기 시장은 차량에서 실시간 데이터 처리 채택으로 빠르게 변화하고 있습니다. 엣지 AI 가속기는 GPU, FPGA, ASIC, NPU 등 AI 추론을 차량에서 실행하는 구성 요소로, 고급 운전자 보조 시스템(ADAS), 운전자 모니터링, 음성 인식, 스마트 인포테인먼트 시스템의 핵심 부분입니다. 자동차 산업은 전통적인 차량에서 소프트웨어 정의 차량과 연결된 디지털 플랫폼으로 전환하면서 효율적인 현지 AI 프로세서 수요가 증가하고 있습니다.

이 시장을 주도하는 주요 요인 중 하나는 자율주행 및 반자율주행 차량으로의 전환입니다. 차량의 자동화 수준이 높아질수록 카메라, LiDAR, 레이더 등 다양한 센서와 데이터 링크에서 실시간 데이터 처리가 필요합니다. 차량의 안전성과 성능은 데이터 처리 지연이 거의 없는 것이 핵심 요소이며, 엣지 AI 가속이 이를 제공합니다.

전기차의 급증은 배터리 수명을 고려한 에너지 효율적인 처리 하드웨어 수요를 창출하고 있습니다. 규제 요인은 상용 시장에서의 성능 확보에 중요한 영향을 미치고 있으며, 예를 들어 ISO 26262 기능 안전, UNECE WP.29 사이버 보안 및 소프트웨어 업데이트와 같은 국제 표준은 고성능 엣지 AI 솔루션으로의 전환을 촉진하고 있습니다.

시장은 몇 가지 새로운 기술 동향의 영향을 받고 있습니다. 가장 중요한 동향은 칩릿 기반 아키텍처의 등장입니다. 칩릿 모듈러 아키텍처는 AI 시스템을 쉽게 확장, 업데이트하고 비용 효율적으로 구축할 수 있는 장점을 제공합니다.

예를 들어, XPeng은 성능과 고급 자율주행 기능을 지원하는 내부 "투어링" AI 칩을 도입했습니다. 또 다른 예로는 Tenstorrent와 BOS Semiconductor가 개발한 "Eagle-N"이 있으며, 이는 인포테인먼트와 자율주행 애플리케이션을 모두 타겟으로 하고 있습니다.

북아메리카가 시장 선두를 차지하고 있으며, 이는 우수한 반도체 생태계, 자율주행에 대한 선진 연구, 주요 자동차 OEM의 AI 기반 기술 채택률이 높기 때문입니다. NVIDIA, Intel, Qualcomm과 같은 주요 칩 제조업체는 북아메리카에 기반을 두고 있으며, 자동차용 AI 가속기를 지속적으로 개발하고 있습니다.

또한, 차량 안전, 혁신에 대한 지원 규제 프레임워크와 연결 및 전기차 인프라에 대한 대규모 투자 등이 북아메리카의 시장 선두 지위를 지원하고 있습니다. 기술 중심의 자동차 제조업체와 모빌리티 스타트업이 이 지역에 있으며, 차량 세그먼트 전반에 걸쳐 엣지 AI 솔루션의 빠른 배포를 촉진하고 있습니다.

자동차 엣지 AI 가속기 시장 동향

자동차 엣지 AI 가속기 산업은 AI 안전 및 인증 표준에 대한 관심 증가와 같은 다양한 변화 동향을 겪고 있습니다. 자동차 제조업체는 이제 안전 프로토콜을 준수하는 AI 시스템을 구축해야 합니다. 대표적인 사례는 Geely Auto로, 이는 ISO/PAS 8800:2024를 적용해 AI 기반 도로 차량 안전 표준을 인증받은 세계 최초의 자동차 제조업체가 되었습니다.

자동차 산업에서 새로운 추세로 혼합 임계 플랫폼 또는 시스템 온 칩(SoC) 아키텍처의 사용이 부상하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 단일 칩에서 안전 임계 기능과 비임계 AI 실행 모두를 지원하면서, 브레이크나 스티어링 명령과 같은 실시간 작동을 관리할 수 있습니다. 최근 연구에 따르면, 이러한 혼합 임계 설계는 16나노미터 반도체 기술을 사용하여 구축할 수 있습니다. 이러한 설계는 프로그래머블 가속 컴퓨팅 엔진과 수정된 고정 기능 AI 유닛을 결합하면서도 엄격한 실행 시간 보장을 제공합니다.

혼합 임계 처리와 함께, 존(zone) 컴퓨팅이 차량 아키텍처의 혁신적인 변화로 부상하고 있습니다. 이는 전통적인 중앙 집중식 컴퓨팅 아키텍처를 점진적으로 대체하는 방식입니다. 존 아키텍처는 차량의 존(zone)별로 컴퓨팅 리소스와 AI 가속기 엔진을 분산시키는 모델입니다.

따라서 차량 전체의 데이터 이동과 와이어링 복잡성이 감소합니다. 와이어링과 복잡성 감소 외에도 존 처리 방식은 시스템 지연 시간과 열 관리 개선을 가능하게 합니다. 센서와 액추에이터에 더 가까운 위치에 컴퓨팅 리소스를 제공함으로써 존 아키텍처는 데이터 명령에 대한 응답성을 향상시키고, 더 모듈식이며 확장 가능한 차량 시스템을 가능하게 합니다.

비전 가속 기술도 인센서 컴퓨팅의 등장과 함께 진화하고 있습니다. 새로운 디자인 이미지 센서는 이미지 센서 내에 컨볼루션 연산을 직접 내장하여 처리 속도를 높이고, 센서와 프로세서 간에 대량의 원시 데이터를 전송할 필요성을 최소화합니다. 이러한 새로운 센서 디자인은 극도로 에너지 효율적이며, 보행자 감지 또는 운전자 경고와 같은 안전 임계 애플리케이션에 필요한 빠른 저지연 출력 기능을 제공합니다.

운전자 모니터링 시스템(DMS)은 한때 선택 사항이었지만, 현재는 많은 국가에서 규제 요구 사항이 되었습니다. 현재 유럽 안전 규제는 운전자 주의 분산과 피로 상태를 감지할 수 있는 DMS를 요구합니다. 이러한 규제 발전에 대응하여, 자동차 OEM은 DMS 애플리케이션을 위한 AI 가속기를 개발했으며, 이제 차량 내 운전자의 얼굴 표정, 눈동자 움직임, 자세 등을 분석할 수 있습니다.

자동차 엣지 AI 가속기 시장 분석

프로세서별로 자동차 엣지 AI 가속기 시장은 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)로 구분됩니다. 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs) 세그먼트는 2024년 약 44%를 차지하며, 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)이 24.1% 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 애플리케이션 특정 통합 회로(ASICs)는 모든 프로세서 유형 중 자동차 엣지 AI 가속기 시장에서 선두적인 유형입니다. ASIC는 특정 작업 또는 작업 집합을 가능한 한 효율적으로 수행하도록 설계된 칩입니다.
  
• 이러한 칩은 복잡한 AI 워크로드인 인지, 의사 결정, 센서 퓨전 등을 최적의 속도와 에너지 소모로 실행하기 위해 입출력을 극대화하는 아키텍처로 설계되었습니다.
  
• ASIC가 자동차 AI 프로세서 시장에서 우세한 주요 이유는 실시간 AI 추론 작업에서 더 나은 성능을 제공하기 때문입니다. ASIC는 고정 기능 구성으로, 일반적인 목적의 프로세서에서 흔히 볼 수 있는 오버헤드 계산을 하지 않습니다.
  
• 예를 들어, Mobileye는 EyeQ 시리즈 ASIC 2억 개 이상을 판매했으며, 이는 전 세계 ADAS 시스템에 널리 배포되어 있습니다. 테슬라의 맞춤형 완전 자율주행(FSD) 칩은 또 다른 자동차용 ASIC의 예로, 초저지연 및 최소 에너지 소모로 대량의 센서 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.
  
• 기타 일반 목적 처리 장치는 안전성과 성능을 동시에 균형 있게 유지할 수 없습니다. GPU는 프로토타이핑, 시뮬레이션 또는 인포테인먼트 애플리케이션에 더 적합하며, 핵심 안전 관련 AI 기능에는 적합하지 않습니다. FPGA는 재구성 가능성과 개발 중 또는 추가 유연성이 필요한 경우의 적합성을 갖추고 있지만, 대량 배포 시에는 효율성이 낮고 단위당 비용이 더 높습니다.
  
• CPU는 다양한 작업을 처리하도록 설계된 범용 프로세서로, 주로 시스템 관리 및 계산 작업에 중점을 둡니다. 그러나 CPU는 AI를 위한 실시간 추론을 수행할 수 없으며, 특히 여러 프레임을 동시에 처리하는 운전 시나리오에서는 더욱 그렇습니다.
  

전력별로 자동차 엣지 AI 가속기 시장은 저전력(<5W), 중전력(5-10W), 고전력(>10W)으로 세분화됩니다. 중전력(5-10W) 세그먼트는 2024년 약 58%의 점유율을 차지하며, 2025년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR) 23.8%로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 시장은 성능, 효율성 및 열적 고려 사항의 적절한 조합으로 인해 중전력 범위(5-10W) 세그먼트가 주도하고 있습니다. 차량 내 AI 애플리케이션을 위한 멀티 카메라 인식 및 센서 퓨전, 실시간 객체 감지에는 충분한 처리 능력이 필요하지만, 설계에서 열 증가 또는 에너지 소모를 희생할 필요는 없습니다.
  
• 중전력 범위는 에너지 및 냉각의 실용적인 한계 내에서 이러한 기능을 안정적으로 수행할 수 있는 충분한 여유 공간을 제공합니다. 예를 들어, NVIDIA의 Jetson AGX Xavier와 같은 임베디드 컴퓨팅 플랫폼은 약 10W로 작동하지만, AI를 사용하는 비교적 강력한 추론 플랫폼으로 기능할 수 있습니다.
  
• 이러한 컴퓨팅 플랫폼은 보행자 감지 및 차선 유지 보조와 같은 비교적 고성능의 인식 기능을 수행할 수 있지만, 차량 배터리에서 과도한 전력을 소모하거나 냉각이 필요하지 않습니다.
  
• 저전력 영역(5W 미만)은 계산이 덜 필요한 또는 항상 켜져 있는 애플리케이션에 사용됩니다. 이는 운전자 모니터링 시스템, 차량 내 센싱, 음성 인식 및 기본 환경 인식과 같은 기능을 포함합니다. 예를 들어, Hailo-10H 칩은 3W 미만으로 작동하며, 차량 전원 시스템에 과도한 부하를 주지 않고 지속적으로 작동하는 애플리케이션에 적합합니다.
  
• 고전력 세그먼트(10W 이상)는 더 복잡한 애플리케이션을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 레벨 3 및 레벨 4 자율주행은 동시에 여러 고해상도 센서에서 데이터를 처리해야 합니다. 이러한 기능을 요구하는 시스템에는 100~200 TOPS 이상의 컴퓨팅 수준에서 작동하는 고성능 NPU 또는 특수 가속기를 갖춘 도메인 컨트롤러(DPU)가 포함되어야 합니다.
  

자율주행 수준별로 자동차 엣지 AI 가속기 시장은 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3, 레벨 4, 레벨 5로 세분화됩니다. 레벨 2 세그먼트는 2024년 약 63%의 시장 점유율을 차지하며 시장 주도력을 보이고 있습니다.

• 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 자율주행 수준별로 세분화되며, 레벨 2가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 레벨 2 시스템은 차량이 조향과 가속(또는 제동)을 동시에 제어할 수 있도록 허용하면서도 운전자가 주행 작업을 계속 활발히 수행해야 합니다. 레벨 2 시스템은 안전, 소비자 편의성 및 규제 복잡성의 균형을 제공하기 때문에 국제 시장에서 승용차의 산업 표준 자율주행 수준으로 부상했습니다.
  
• 니산, 현대, 토요타와 같은 기업에서 생산되는 메인스트림 승용차는 적응형 크루즈 컨트롤, 레인 센터링 및 교통 체증 지원과 같은 기능을 수행하는 레벨 2 시스템을 개발했습니다. 레벨 2는 상대적으로 낮은 처리 요구 사항과 잘 확립된 AI 소프트웨어 프레임워크로 인해 상업적 채택에 적합하다는 인정을 받았습니다.
  
• 레벨 1 자율주행에는 레인 이탈 경고 또는 적응형 크루즈 컨트롤과 같은 "단일 기능" 시스템이 포함되며, 이러한 시스템은 널리 퍼져 있지만 AI 가속기에 대한 수요는 덜 중요합니다. 레벨 1 기능은 성능이 낮은 칩과 저수준 마이크로컨트롤러에서 실행되며 고성능 엣지 AI를 활용하지 않으며 전체 가속기 시장에서 상대적으로 미미한 존재감을 보입니다. 이는 주로 안전 규정 준수와 고성능 AI보다는 관련이 있습니다.
  
• 레벨 3 자동화는 특히 고급 차량에서 점차 그 위치를 확립하고 있습니다. 레벨 3 자동화는 차량이 특정 조건 하에서 주행 작업을 수행할 수 있도록 허용하지만, 운전자는 경고가 발생할 때 개입할 수 있는 능력을 유지합니다. 메르세데스-벤츠는 제한된 고속도로 주행용 레벨 3 시스템인 Drive Pilot을 개발했습니다.
  
• 레벨 3 자동화를 갖춘 차량은 레벨 2 차량보다 훨씬 높은 수준의 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이는 실시간 인식, 환경 매핑 및 복구 안전 응답을 처리해야 하기 때문입니다. 결과적으로 기업은 실시간 데이터를 처리할 수 있는 고성능 엣지 AI 가속기가 필요합니다.
  
• 또한, 레벨 4와 레벨 5 자동화는 각각 고도 자율주행과 완전 자율주행으로 정의되며, 다른 수준보다 더 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다. 현재 소비자 시장에서 상업화되지 않았지만, 자율주행 택시 서비스, 마지막 마일 배송 차량 및 도시 모빌리티 서비스와 같은 플릿 기반 시나리오에서 점차 등장하고 있습니다.
  
• Waymo와 Cruise는 여러 도시에서 레벨 4 로봇택시 서비스의 시범 프로그램을 출시했습니다. 두 자율주행 수준 모두 많은 카메라, LiDAR, 레이더 및 초음파 센서에서 초저지연 및 고신뢰성을 요구하는 데이터를 처리하기 위해 광범위한 엣지 AI 가속기가 필요합니다.
  

차량 유형별로 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 승용차와 상용차로 세분화됩니다. 승용차는 2024년 기준 약 78%의 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다.

• 승용차 세그먼트는 자동차용 엣지 AI 가속기 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하며, 이는 도로에 있는 승용차 수와 고급 차량 운전자 지원 시스템(ADAS), 인포테인먼트, 차량 내 모니터링 및 관련 안전 기능에 AI를 활용하는 데 대한 관심 증가로 인해 주도되고 있습니다.
  
• 특히 프리미엄 및 중급 차량 제조업체들은 운전자 편의성, 안전 및 사용자 경험을 향상시키기 위해 엣지 AI 하드웨어를 구현하는 추세가 증가하고 있으며, 이는 이 세그먼트의 수요를 더욱 강화하고 있습니다.
  
• 아시아 태평양과 유럽을 포함한 전 세계 전기차 제조업체들은 승용차용 AI 칩 통합을 적극적으로 추진하고 있습니다. 예를 들어, 일부 EV 제조업체는 다중 센서 인식 및 차량 내 생성형 AI 인터페이스를 처리할 수 있는 고성능 AI 가속기를 개발하고 있습니다.
  
• 또한, 반도체 제조업체는 승용차 전용으로 에지 AI 가속기를 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 얼굴 인식, 운전자 피로 모니터링, 맞춤형 음성 보조, 향상된 내비게이션을 가능하게 설계되었습니다. 이러한 기능이 소비자 기본 요구 사항으로 자리 잡으면서, 승용차 시장에서 임베디드 AI 컴퓨팅 수요가 증가하고 있습니다.
  
• 상용 차량(트럭, 밴, 버스)의 에지 AI 응용 분야는 전체 에지 AI 가속기 시장의 일부를 차지하지만 성장하는 분야입니다. 상용 차량의 에지 AI는 주로 운전자 행동 모니터링, 예측 유지보수, 충돌 회피, 텔레매틱스에 사용됩니다. 언급된 모든 응용 프로그램은 차량 안전성과 효율성을 향상시키지만, 승용차보다 덜 정교한 AI 처리가 필요합니다.
  

북미는 2024년 약 34%의 시장 점유율을 차지하며 자동차 에지 AI 가속기 시장에서 선두를 차지했고, 약 7억 3400만 달러의 수익을 창출했습니다.

• 북미는 자동차 에지 AI 가속기 시장에서 선두를 차지하고 있으며, 이는 규제 기준, 자동차 및 기술 분야의 발전, 차량 관련 AI 기술에 대한 대규모 투자 때문입니다. 북미의 자동차 생태계는 강력한 정부 정책과 AI를 차량에 적용하고 배포할 수 있는 고급 기술 생태계로 인해 빠르게 변화하고 있습니다.
  
• 미국은 지능형 안전 시스템의 빠른 채택을 촉진하기 위해 규제 프레임워크를 수립했습니다. 이는 국가 고속도로 교통 안전국(NHTSA) AV STEP 프로그램에 따라 자동화된 운전 시스템을 안전하게 구축, 검증 및 배포하기 위한 것입니다. 일부 정책은 이후 판매되는 모든 신형 경량 차량에 자동 비상 제동 및 비상 보행자 감지 기능을 의무화하고 있습니다.
  
• 미국의 승용차 및 관련 기술 제조업체는 차량 내장 시스템 및 차량 제조 시스템 모두에서 AI 솔루션 개발에서 세계 선두를 차지하고 있습니다. GM과 같은 기업은 주요 AI 반도체 칩 제조업체와 협력하여 차량 내 시스템에 AI 기능을 개발하고 내장하는 동시에, 공장 운영을 자동화하고 생산 능력을 향상시키기 위해 AI를 내장하고 있습니다.
  
• 북미의 입지는 NVIDIA, Intel, Qualcomm과 같은 반도체 기업에 의해 더욱 강화되고 있습니다. 이들은 기존 차량용 시스템보다 더 효과적이고 에너지 효율적인 차량용 AI 가속기를 상용화하기 위해 지리적 경계를 넘어 활동하고 있습니다.
  
• 캐나다도 AI 연구 허브, 엔지니어링 인재, 파트너십이 성장하는 생태계로 지역 우위를 강화하고 있습니다. AI 알고리즘을 위한 센서 통합, 특히 전기차와 연결된 차량 분야에서 자율주행 차량을 위한 차량 개선 및 확장 작업이 진행되고 있습니다.
  

유럽의 자동차 에지 AI 가속기 시장은 2024년 5억 1570만 달러 규모로, 전망 기간 동안 매력적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

• 유럽의 자동차 에지 AI 가속기 시장은 제조 기술의 진보, 규제 지원, 산업 혁신으로 빠르게 성장하고 있습니다. 독일과 같은 자동차 산업이 발달하고 디지털 산업이 활발한 국가들은 관리 및 혁신 분야에서 선두를 차지하고 있습니다.
  
• 독일 OEM 및 1차 공급업체는 고급 운전자 보조 시스템(ADAS), 차량-모든 것(V2X) 통신, 자율 주행 기능 및 보안 기능을 엣지 AI 머신에 통합하고 있습니다. 유럽에서는 광범위한 의제가 확장되어 지연, 안전 및 차량의 실시간 처리 용량을 AI 솔루션을 활용하여 용량을 늘릴 수 있도록 장려하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 인피니온 테크놀로지스는 AURIX 마이크로컨트롤러 패밀리에 실시간 AI 기능을 강화하고 있습니다. 에코노(Ekkono)와 이미지모브(Imagimob)와 같은 기업과의 협력을 통해 이러한 AI 처리 기능을 선택된 자동차 애플리케이션에 도입했습니다.
  
• 유럽의 AI4CSM(Automotive Intelligence for Connected Shared Mobility) 같은 이니셔티브는 연결 및 공유 모빌리티 솔루션을 위한 AI 기반 기술을 자동차 분야에서 발전시키기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 프로그램은 자동차 분야를 위한 AI 메이커 및 아키텍처 개발을 지원합니다.
  
• 규제 논의 및 워크숍에서는 안전한 AI 인프라의 필요성을 강조하며, 클라우드 기반 처리 의존도를 줄이고 지역 엣지 AI 기술 개발을 촉진하고 있습니다.
  
• 폭스바겐, 메르세데스-벤츠, BMW 같은 주요 자동차 제조업체는 차량 및 생산 라인 모두에서 AI를 활용하고 있습니다. 보쉬, 콘티넨탈, ZF 같은 공급업체는 차량 내 직접 데이터 처리 및 머신러닝 프로그램 실행이 가능한 엣지 하드웨어에 투자하고 있습니다. 또한 영국 같은 국가들은 차량용 AI 기술 개발을 통해 자체 기술에 의존하고 다른 국가에 덜 의존하는 방안을 모색하고 있습니다.
  

아시아 태평양 지역은 2024년 6억 4920만 달러 규모로 예상되며, 전망 기간 동안 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

• 아시아 태평양 지역에서는 차량 전기화 및 자율 주행에 대한 강력한 노력이 차량용 엣지 AI 가속기의 수요를 높이고 있습니다. 중국에서는 이제 많은 신차에 레벨 2 이상의 운전자 보조 시스템이 탑재되어 있어, 차량 자체에서 데이터를 처리하는 AI 칩에 대한 대규모 시장이 형성되고 있습니다.
  
• 일본에서는 NADO 및 METI 같은 기관을 통해 정부가 AI "칩릿" 개발 프로젝트에 자금을 지원하고 있으며, 이는 차량과 같은 연관 인프라(소량의 전력 또는 지역 네트워크 또는 도로변 단위)에서 작동할 수 있습니다.
  
• 인도는 또한 빠르게 성장하고 있습니다. 인도 정부는 IndiaAI 미션에 대규모 자금을 투자하여 AI 컴퓨팅 인프라(GPU 등)를 구축하고, 차량 제어 장치 및 ADAS 기능을 지원하며, 자동 비상 제동 및 차선 유지 보조와 같은 기능을 강화하여 차량 및 교통 시스템에서의 AI/ML 일반화에 기여하고 있습니다.
  
• 아시아 태평양 지역 전체적으로 차량용 로컬라이징, 저지연 AI 사용에 대한 공통적인 추세가 있습니다. 이는 장애물 감지, 음성 제어, 운전자 모니터링과 같은 작업을 지원하기 위해 차량에 직접 통합된 하드웨어 및 소프트웨어 가속기를 포함합니다. OEM 및 1차 공급업체는 차량의 제한된 전력 및 열 제약 내에서 효율적으로 작동할 수 있는 모델에 초점을 맞춰 하드웨어 및 AI 소프트웨어의 공동 개발에 투자하고 있습니다.
  

라틴 아메리카는 2024년 약 9870만 달러 규모로 예상되며, 전망 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

• 라틴 아메리카 시장은 산업 확장, 정부 지원 및 차세대 차량의 실시간 처리 수요 증가에 의해 성장하고 있습니다. 브라질은 지역 내 가장 큰 자동차 허브로 선두를 달리고 있습니다.
  
• 폭스바겐 브라질, 스텔란티스, 제너럴 모터스 라틴 아메리카와 같은 기업들은 고급 운전자 보조 시스템, 차량 센서 보상 및 실시간 진단과 같은 엣지 AI를 적용하고 있습니다.
  
• 브라질 외에도 멕시코의 자동차는 AI 혁신에서 강력한 도전자로 등장하고 있습니다. 국내 전기차 개발과 같은 국가적 이니셔티브는 복잡한 차량의 데이터 처리 작업을 관리하기 위해 AI 기반 시스템의 수요를 높이고 있습니다.
  
• 몬테레이와 같은 도시의 자동차 R&D 센터는 보행자 인식 및 적응형 크루즈 컨트롤과 같은 엣지 기반 자율 기능 테스트를 적극적으로 수행하며, 내장형 AI 가속화 요구 사항을 지원합니다.
  
• 브라질의 국가 AI 전략은 고급 데이터 처리 인프라 구축과 국내 AI 혁신을 촉진하는 데 중점을 두고 있습니다. 마찬가지로 멕시코의 산업 전략은 디지털 변환 목표와 일치하며, 모터 차량 전자 제품 및 스마트 모빌리티 플랫폼의 현지 조립과 혁신을 장려합니다. 이 정치적 노력은 국제 제조업체를 유치하는 동시에 현지 기업이 AI 생태계에 참여할 수 있도록 합니다.
  
• 인프라 준비 상태는 채택을 가속화합니다. 상파울루와 멕시코시티의 새로운 AI 최적화 데이터 센터는 엣지 데이터 처리 지원에 필요한 백엔드 기회를 제공합니다. 이는 고밀도 전력 랙, 액체 냉각 시스템 및 에너지 효율적인 설계와 같은 엣지 AI 모델의 학습 및 업데이트에 중요한 요소입니다.
  
• 다양한 국가의 강력한 규제 및 산업 정책은 시장 성장과 참여를 가속화하는 데 도움이 됩니다. R&D에 대한 보조금 외에도 당국은 안전성과 신뢰성을 위한 개발 및 인증에 대한 보조금을 지원합니다.
  

중동 및 아프리카의 자동차 엣지 AI 가속기는 2024년에 123.2백만 달러를 기록했으며, 전망 기간 동안 수익성 있는 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

• 중동 및 아프리카 시장은 전략적 투자, 정부 주도 이니셔티브 및 기술 진보에 의해 주도되는 유망한 성장을 보이고 있습니다. 사우디아라비아는 스마트 모빌리티와 디지털 인프라에 중점을 둔 비전 2030을 통해 지역을 선도하고 있습니다. NEOM과 LINE과 같은 프로젝트는 모빌리티 분야에서 엣지 컴퓨팅을 배포하는 테스트베드로 활용되며, 지연 시간 없는 데이터 처리 및 AI 기반 차량 운영을 가능하게 합니다. 글로벌 자동차 및 기술 리더와의 파트너십은 현지 데이터 처리 능력과 스마트 플릿 관리 전문성을 강화합니다.
  
• 아부다비에 위치한 첫 번째 NVIDIA AI 기술 센터 개장은 아랍에미리트(UAE)의 주요 발전 사항입니다. 이 AI 및 로봇 연구실은 휴머노이드 및 로봇 무기와 같은 국가 AI 기술의 선두주자로서의 비전을 실현하기 위해 노력하고 있습니다.
  
• 이스라엘은 Hailo Technologies와 같은 기업을 통해 지역 시나리오에 기여하고 있습니다. 이 기업은 자율 주행 차량, 보안 카메라 및 자율 이동 로봇에 사용되는 AI 프로세서 및 가속기를 전문으로 합니다.
  
• 남아프리카 정부는 2035년까지 자동차 산업의 시장 도전에 맞서기 위해 현지 전기차 생산을 지원하기 위해 크게 투자했습니다. 이 이니셔티브는 원장비 제조업체를 유치하고 EV 기술 혁신, 특히 차량 성능과 자율성을 향상시키기 위한 EDGE AI 가속기 통합을 장려할 것으로 예상됩니다.
  
• 우간다는 아프리카 최초의 AI 데이터 센터를 공개했습니다. 이는 재생 에너지 기반의 대규모 프로젝트로, 연구, 데이터 관리 및 현지 엔지니어의 기술 개발에 중점을 둔 AI 우수 센터를 호스팅할 예정입니다. 이 인프라는 자동차 산업을 포함한 다양한 분야에서 엣지 AI 기술의 배포를 지원하기 위해 현지 데이터 처리 옵션을 제공할 것으로 예상됩니다.
  

자동차 엣지 AI 가속기 시장 점유율

• 자동차 엣지 AI 가속기 산업의 상위 7개 기업은 NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments (TI), NVIDIA, Horizon Robotics, Mobileye, Qualcomm Technologies입니다. 이 기업들은 2024년 시장에서 약 68%의 시장 점유율을 차지하고 있습니다.
  
• NXP Semiconductors는 S32 자동차 플랫폼을 통해 AI 기반 의사 결정, 고급 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율 주행 시스템을 지원하는 자동차 엣지 AI 가속기 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 이 프로세서는 차량의 실시간 제어를 위한 저지연 엣지 컴퓨팅을 보장합니다.
  
• Renesas Electronics는 R-Car 시스템 온 칩(SoC) 패밀리를 통해 자율 주행 차량의 엣지 컴퓨팅을 지원하는 AI 준비 솔루션으로 엣지 AI 가속기 시장에서 강력한 입지를 가지고 있습니다. 이 프로세서는 딥러닝 추론, 객체 감지, 운전자 모니터링, 경로 계획 등 다양한 기능을 제공합니다.
  
• Texas Instruments (TI)는 자동차 애플리케이션에서 엣지 추론을 지원하는 임베디드 프로세서와 AI 기반 마이크로컨트롤러를 제공합니다. TI의 제품은 실시간, 저전력 AI 처리에 중점을 두고 있으며, 운전자 보조, 차량 내 감지, 비전 기반 안전 시스템 등 다양한 분야에 적용됩니다.
  
• NVIDIA는 DRIVE 플랫폼을 통해 자동차 엣지 AI 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 이 플랫폼에는 자율 주행 차량 애플리케이션을 위한 Orin 시스템 온 칩이 포함되어 있습니다. 이러한 솔루션은 차량이 실시간으로 센서 데이터를 처리하여 인식, 예측, 의사 결정 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 메르세데스-벤츠와 BYD와의 강력한 파트너십과 채택은 NVIDIA가 자동차 산업에서 널리 채택되고 있음을 보여주는 신호입니다.
  
• Horizon Robotics는 중국 AI 칩 제조업체로, 자동화된 주행 애플리케이션을 위한 엣지 AI 가속기를 전문으로 합니다. Journey 시리즈 칩은 실시간 감지와 자율 내비게이션을 가능하게 합니다. Horizon은 창안자동차와 상해자동차와 협력하여 생산 차량에 칩을 탑재하고 있습니다.
  
• Mobileye는 인텔의 자회사로, 운전자 보조 및 자율 주행 애플리케이션을 위한 비전 기반 솔루션에 특화된 선도적인 AI 기업입니다. 수백만 대의 차량이 Mobileye의 EyeQ 칩을 사용하여 차선 감지, 적응형 크루즈 컨트롤, 긴급 브레이킹 등 다양한 기능을 사용하고 있습니다.
  
• Qualcomm는 Snapdragon Ride 플랫폼을 통해 ADAS 및 자율 주행에 대한 확장 가능한 성능을 제공하는 최첨단 엣지 AI 기능을 제공합니다. 이 AI 가속기는 주변 시야 모니터링, 운전자 주의 모니터링, 실시간 경로 최적화 등 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
  

자동차 엣지 AI 가속기 시장 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)

• 자동차용 엣지 AI 가속기 시장은 주요 반도체 기업과 유연한 신흥 기업의 결합으로 주도되며, 매우 경쟁적인 환경이 조성되고 있습니다. NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies, Intel Corporation, AMD, NXP Semiconductors, Renesas Electronics, Texas Instruments, Arm, STMicroelectronics, Infineon Technologies와 같은 주요 기업들은 자동차 AI 컴퓨팅 생태계의 상당 부분을 장악하고 있습니다.
  
• 이 선두 기업들은 차세대 AI 가속기, 도메인 특화 SoC, 실시간 추론, ADAS 및 자율주행 애플리케이션을 위한 이터로지니어스 컴퓨팅 아키텍처에 대한 대규모 투자를 통해 경쟁력을 유지하고 있습니다. 그들의 전략은 확장성, 안전 규정 준수(ISO 26262), 소프트웨어 정의 차량 및 진화하는 E/E 아키텍처에 적합한 에너지 효율적인 AI 처리에 중점을 두고 있습니다.
  
• 시장 점유율을 강화하기 위해, 이들은 하드웨어-소프트웨어 공동 최적화, 자동차 등급 AI IP 라이선싱, 차량 내 AI 컴퓨팅 플랫폼(예: NVIDIA DRIVE 또는 Qualcomm Snapdragon Ride) 및 OEM 및 Tier-1 공급업체와의 협력을 포함한 다층 전략을 추구하고 있습니다.
  
• 이러한 이니셔티브는 엣지에서 제공되는 인지, 계획, 위치 추적 및 운전자 모니터링과 같은 AI 워크로드를 지원하며, 지연 시간은 낮고 신뢰성은 높습니다.
  
• 이 선두 기업들과 함께, Horizon Robotics, Ambarella, Hailo Technologies, Kneron, SiMa.ai와 같은 신흥 기업과 지역 전문가들은 비용, 크기 및 초저전력 소비를 최적화한 도메인 특화 엣지 AI 칩을 통해 시장을 혁신하고 있습니다. 이러한 기업들은 특히 아시아-태평양 및 유럽에서 자동차 OEM들이 지역 반도체 생태계와 AI 기반 차량 플랫폼으로의 전환을 가속화하면서 인기를 끌고 있습니다.
  

자동차 엣지 AI 가속기 산업 뉴스

• 2025년 9월, Qualcomm과 Harman은 차량 내 생성형 AI 경험을 간소화하기 위해 파트너십을 발표했습니다. 이를 위해 Qualcomm의 컴퓨팅 플랫폼인 "Snapdragon Cockpit Elite, Snapdragon Ride Elite"와 Flex를 Harman의 Ready 제품 라인과 통합할 계획입니다. 이는 AI 기반 운전자 모니터링, 상황 인지 및 AR 풍부한 시각화와 같은 문맥 기반, 공감적인 차량 내 경험을 제공하기 위한 것입니다.
  
• 2025년 3월, General Motors와 NVIDIA는 기존 파트너십을 차량 시스템과 공장 운영으로 확장했습니다. GM은 NVIDIA DRIVE AGX를 차량 내 하드웨어(ADAS 및 안전)에 사용하며, NVIDIA의 Omniverse 및 Cosmos 플랫폼을 공장 시뮬레이션, 로봇 및 계획에 활용할 예정입니다.
  
• 2025년 3월, Magna는 NVIDIA와 협력하여 차세대 자동차 기술을 개발할 계획입니다. NVIDIA의 DRIVE AGX Thor-AI 플랫폼을 Magna의 엔지니어링 솔루션과 통합하여 활성 안전, 차량 내부 기능 및 고급 운전자 지원 시스템을 목표로 하며, 고성능 컴퓨팅 워크로드와 생성형 AI에 중점을 둘 예정입니다.
  
• 2025년 2월, NXP는 TTTech Auto를 인수하여 자동차 안전 미들웨어 제품을 확장했습니다. 엣지 AI 컴퓨팅 칩과 안전 임계 소프트웨어를 결합하여 차량 내 지능형 엣지 시스템과 시스템 업데이트를 개선할 예정입니다.
  
• 2024년 4월, 스타트업 Hailo는 스마트 차량, IoT 장치 및 로봇을 위한 엣지 AI 추론을 위한 Hailo-10 생성형 AI 가속기를 발표했습니다. 또한 제품 개발을 계속하기 위해 Series C 확장 자금을 확보했습니다.
  

자동차 엣지 AI 가속기 시장 조사 보고서는 2021년부터 2034년까지의 수익(USD Mn)과 수량에 대한 추정 및 예측을 포함한 산업에 대한 심층 분석을 포함하며, 다음 세그먼트에 대해 제공됩니다:

프로세서별 시장

• 중앙 처리 장치(CPU)
• 그래픽 처리 장치(GPU)
• 애플리케이션별 특화 집적회로(ASIC)
• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)

전력별 시장

• 저전력 <5W
• 중간 전력 5-10W
• 고전력 >10W

자율주행 수준별 시장

• 수준 1
• 수준 2
• 수준 3
• 수준 4
• 수준 5

차량별 시장

• 승용차
  • 해치백
  • 세단
  • SUV
• 상용차
  • 경상용차(LCV)
  • 중상용차(MCV)
  • 대형상용차(HCV)

다음은 모든 지역 및 국가에 제공됩니다:

지역별 시장

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 북유럽
  • 러시아
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 인도네시아
  • 필리핀
  • 태국
  • 대한민국
  • 싱가포르
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카
  • 아랍에미리트