타임머신러닝(TinyML) 시장 규모, 점유율, 성장, 산업 분석, 유형별(하드웨어 및 소프트웨어), 애플리케이션별(소비자 및 산업), 2035년 지역 예측

타임 머신 학습(TINYML) 시장 개요

글로벌 Tiny Machine Learning(TinyML) 시장 규모는 2026년 1억 3억 5,685만 달러로 추정되며, 2035년까지 6억 9,530만 달러에 도달하여 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 9.8%로 성장할 것으로 예상됩니다.

TinyML은 초저전력 기기에 기계 학습 기능을 제공하여 에지에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 하는 빠르게 발전하는 기술입니다. 이는 대규모 컴퓨팅 성능과 클라우드 연결이 필요하다는 점에서 기존 AI 모델과 다릅니다. 대신 마이크로컨트롤러 및 내장형 시스템에서 실행되어 최소한의 전력을 소비하도록 설계되었습니다. 모든 조직에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 급격히 증가하고 있으며 TinyML 시장도 탄력을 받고 있습니다. 

TinyML은 효율성이 향상되고 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 낮아 자동차, 가전제품, 의료, 산업 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 TinyML에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅의 점진적인 성장이 여기에 더해졌습니다. 더 많은 조직이 대기 시간과 전력 소비를 줄이면서 실시간으로 결정을 내리려고 합니다.

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주요 결과

• 시장 규모 및 성장:TinyML(Tiny ML) 시장 규모는 2024년 11억 2,545만 달러였으며, 2025년에는 약 12억 4,000만 달러로 성장하고 2033년에는 50억 5,580만 달러를 초과할 것으로 예상됩니다(CAGR 9.8%).

• 주요 시장 동인:IoT 장치 및 엣지 컴퓨팅의 채택이 증가하면서 수요가 늘어나고 있으며, 2024년에는 새로운 IoT 센서의 60% 이상이 실시간 분석을 위한 경량 기계 학습 모델을 통합하고 있습니다.

• 주요 시장 제한:마이크로컨트롤러의 제한된 처리 능력과 메모리 제약으로 인해 배포가 방해를 받고 있으며, 임베디드 장치 프로젝트의 약 35%가 모델 통합 중에 성능 병목 현상에 직면하고 있습니다.

• 새로운 트렌드:초저전력 신경망 칩과 온디바이스 AI의 개발이 가속화되고 있으며, 2024년 새로운 TinyML 솔루션의 약 40%가 웨어러블 및 배터리 구동 장치에 중점을 두고 있습니다.

• 지역 리더십:북미는 강력한 기술 R&D 허브와 스마트 장치 및 산업 자동화 분야의 높은 배포에 힘입어 2024년 전 세계 TinyML 도입의 약 42%를 차지하며 시장을 선도하고 있습니다.

• 경쟁 환경:시장은 Arm, Google, STMicroelectronics를 포함한 15개 이상의 주요 업체가 TinyML 칩셋과 개발자 툴킷에 집중적으로 투자하는 등 적당히 집중되어 있습니다.

• 시장 세분화:최종 용도를 기준으로 웨어러블 및 가전제품이 가장 큰 점유율을 차지하여 2024년 TinyML 배포의 거의 48%를 차지했으며 산업 자동화 및 스마트 홈 장치가 그 뒤를 이었습니다.

• 최근 개발:2024년에 Google은 모델 크기를 30% 줄여 저전력 IoT 장치의 배포를 강화하고 시장 채택을 크게 확대하는 업데이트된 TensorFlow Lite Micro 버전을 출시했습니다.

코로나19 영향

타임머신러닝(TinyML) 산업은 코로나19 팬데믹 기간 동안 복합적인 영향을 미쳤습니다.

COVID-19 전염병은 TinyML 시장에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 미쳤습니다. 초기 봉쇄로 인해 공급망이 중단되고 반도체 생산이 지연되었지만, 팬데믹 기간 동안 자동화 및 AI 기반 솔루션에 대한 의존도가 높아지면서 TinyML 채택이 가속화되었습니다. TinyML 기반 웨어러블 장치가 원격 환자 모니터링 및 증상 조기 감지에 사용되면서 의료 애플리케이션이 크게 향상되었습니다. 둘째, 제조 및 물류에서 사람의 개입을 최소화하려는 업계에서는 AI 기반 엣지 컴퓨팅에 대한 투자도 늘렸습니다. 특히 소매, 스마트 홈 및 산업 자동화 부문에서 실시간 처리가 대유행 기간 동안 필수 요소로 등장하여 TinyML에 대한 수요가 증가했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위한 에너지 효율성 향상

TinyML 시장의 가장 최근 동향은 하드웨어의 에너지 효율성과 모델의 최적화 기술에 기울고 있다는 것을 반영합니다. 조직에서는 최소한의 전력을 사용하면서 기기 내 기계 학습을 촉진할 수 있는 특수 마이크로 컨트롤러에 투자하고 있습니다. 연합 학습은 기기가 개인 정보를 침해하지 않고 분산된 데이터 소스에서 학습하는 또 다른 발전 추세입니다. 인기가 높아지고 있는 또 다른 영역은 TinyML을 5G 및 IoT 네트워크와 연결하여 에지에서 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있게 해주는 것입니다. TinyML 사용은 농업 부문에서도 증가하고 있으며, 특히 AI 기반 센서가 작물 상태, 토양 상태 및 관개 요구 사항을 모니터링함에 따라 더욱 그렇습니다. 또한 뉴로모픽 컴퓨팅의 발전으로 뇌에서 발견되는 신경망을 복제하는 TinyML 칩의 개발이 촉진되어 처리 효율성이 더욱 향상되고 있습니다. 오늘날 소비자들은 이 기술이 전화, 컴퓨터, 심지어 스마트 시계 스포츠 고급 사용자 개인화를 통해 가전제품에 적용되는 것을 보고 있습니다.

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타임 머신 학습(TINYML) 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 분류될 수 있습니다.

• 하드웨어: 하드웨어 부문에는 마이크로 컨트롤러, AI 가속기 및 저전력 컴퓨팅용으로 설계된 특수 TinyML 칩이 포함됩니다. 이러한 구성 요소는 최소한의 에너지 소비로 에지 장치에서 기계 학습 모델을 실행하는 데 필수적입니다. 기업들은 클라우드 인프라에 의존하지 않고도 AI 작업을 처리할 수 있는 보다 효율적인 마이크로컨트롤러를 개발하는 데 투자하고 있습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 초저전력 프로세서의 발전으로 TinyML 하드웨어의 기능이 더욱 향상되었습니다.

• 소프트웨어: 소프트웨어 세그먼트에는 마이크로컨트롤러에 기계 학습 모델을 배포할 수 있는 프레임워크, 개발 키트, TinyML 관련 라이브러리가 포함됩니다. 인기 있는 프레임워크로는 마이크로컨트롤러용 TensorFlow Lite와 Edge Impulse가 있으며, 이는 개발자에게 애플리케이션에 맞게 TinyML 모델을 준비하고 최적화하는 도구를 제공합니다. 소프트웨어의 발전, 특히 모델 압축, 양자화, 연합 학습의 발전으로 TinyML의 효율성과 접근성이 더욱 향상되었습니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 소비자 시장과 산업 시장으로 분류될 수 있습니다.

• 소비자: TinyML은 스마트 홈 기기, 음성 지원 장치, 웨어러블 기기, 개인 기기에 광범위하게 적용됩니다. AI 기반 스마트 스피커, 피트니스 트래커, 소음 제거 이어폰은 실시간 음성 처리, 활동 인식, 사용자 맞춤설정에 TinyML을 사용합니다. 에너지 효율적이고 맞춤형 가전제품에 대한 수요가 증가함에 따라 이 분야에서 TinyML의 채택이 늘어나고 있습니다.

• 산업: 산업 자동화는 또한 예측 유지 관리, 품질 모니터링 및 프로세스 자체 최적화를 위한 TinyML 배포를 통해 중요한 응용 분야를 구성합니다. 작은 ML 센서는 기계 성능을 모니터링하고, 이상 현상을 관찰하고, 시간이 되기 전에 고장을 예측하고, 궁극적으로 제조 및 물류 프로세스에서 유지 관리 비용을 줄여 가동 중지 시간을 최소화합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.             

추진 요인

"시장을 활성화하기 위한 엣지 AI 솔루션 증가"

TinyML 시장은 여러 요인으로 인해 성장하고 있습니다. 가장 중요한 동인 중 하나는 조직이 지연 시간을 최소화하면서 실시간 처리를 요구하는 에지 AI 솔루션에 대한 수요입니다. TinyML이 에지에서 지능적인 의사 결정을 가능하게 하기 때문에 산업 전반에 걸쳐 IoT 장치 및 스마트 센서의 배포가 증가하는 것도 또 다른 중요한 요소입니다. 이 외에도 기업들이 AI 배포와 함께 저전력 소비를 위해 노력하고 있었기 때문에 에너지 효율적인 AI 모델은 TinyML의 필요성을 촉진했습니다. 다양한 애플리케이션에서 마이크로 컨트롤러 및 가속기의 하드웨어 가속과 같은 기타 발전을 통해 TinyML 모델 채택을 위한 원활한 경로가 마련되었습니다. 

억제 요인

"시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 제한된 메모리"

 AI 모델의 복잡성은 에지 기기에서 사용할 수 있는 제한된 처리 능력과 메모리로 인해 크게 제한됩니다. 더욱이, 이러한 제약 조건에서 작동하면서 정확성을 유지하는 효율적인 TinyML 알고리즘을 개발하는 문제가 앞에 놓여 있습니다. TinyML 프레임워크의 표준화 부족으로 인해 생태계가 단편화되어 또 다른 제한 요소가 됩니다. 또한 많은 조직은 호환성 문제로 인해 TinyML을 기존 인프라에 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 특수 하드웨어 및 소프트웨어를 포함한 TinyML 솔루션을 배포하는 데 드는 높은 초기 비용은 중소기업(SME)에게 장벽이 됩니다. TinyML 개발에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가가 부족하여 시장 채택이 더욱 느려집니다.

기회

"시장에서 제품에 대한 기회를 창출하는 혁신"

TinyML 시장은 성장과 혁신을 위한 수많은 기회를 제공합니다. 가장 유망한 분야는 TinyML 기반 웨어러블 기기를 통한 실시간 건강 모니터링 및 질병 조기 발견, 정부와 기업이 AI 기반 엣지 컴퓨팅에 투자함에 따라 스마트 시티 및 산업 자동화의 확장, 5G 기술 채택 증가로 인해 TinyML의 잠재력이 향상되어 더 빠른 데이터 전송과 IoT 기기의 연결성이 향상되는 헬스케어입니다. 특히 아시아 태평양과 라틴 아메리카의 신흥 시장은 농업, 소매 및 스마트 홈 애플리케이션에 TinyML을 채택할 수 있는 잠재력을 제공합니다. TinyML을 블록체인 및 보안 엣지 컴퓨팅 솔루션과 통합하면 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하여 채택을 더욱 촉진할 수 있습니다.

도전

"효율적인 성능은 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다."

성장 잠재력에도 불구하고 TinyML을 널리 채택하려면 몇 가지 과제를 해결해야 합니다. 저전력 장치의 효율적인 성능을 위해 AI 모델을 최적화하는 것은 성능을 저하시키지 않기 때문에 중요한 과제입니다. 다양한 TinyML 프레임워크와 하드웨어 플랫폼 간의 상호 운용성을 보장하는 것은 여전히 ​​어려운 과제로 남아 있습니다. 이러한 단편화로 인한 주요 과제는 표준화가 부족하다는 것입니다. 또한 장치가 원격 환경이나 취약한 환경에 배포됨에 따라 엣지에서 처리되는 데이터를 보호할 때 강력한 보안 조치를 마련해야 할 필요성도 커지고 있습니다. AI 모델과 머신러닝 기술이 지속적으로 발전하려면 연구 개발에 대한 지속적인 투자도 필요하며, 이는 소규모 기업의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 대부분의 조직이 아직 TinyML의 잠재력에 익숙하지 않기 때문에 업계에서 TinyML의 이점과 실제 적용에 대해 교육하는 것이 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다.

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타임 머신 학습(TINYML) 시장 지역 통찰력

북아메리카

의료, 스마트 시티, 산업 자동화를 위한 애플리케이션은 모두 이 지역에 광범위하게 배포되어 있지만, 건강 목적을 위한 웨어러블, AI 기반 제품, 자동화 및 IoT를 위한 홈 인텔리전스 애플리케이션에서 더욱 중요한 발전이 이루어질 것입니다.

미국 TinyML 시장은 TinyML 개발 세계를 선도하고 있습니다. 선도적인 기업과 신생 스타트업은 엣지에서의 AI 기능 개발에 노력을 집중하고 있습니다. 정부에서도 지원하고 있습니다.일체 포함그리고 시장 확장을 위한 노력의 일환으로 엣지 컴퓨팅을 사용합니다. TinyML 글로벌 시장에서 미국은 특히 에지 애플리케이션을 위한 고급 마이크로컨트롤러 및 AI 모델 개발에 종사하는 선도적인 기술 기업과 함께 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 국가에서는 예측 유지 관리, 자율주행차, 의료 모니터링과 같은 애플리케이션을 위해 TinyML에 상당한 투자를 해왔습니다. 5G 네트워크와 IoT 인프라의 신속한 배포로 인해 TinyML 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.

유럽

유럽은 이제 독일, 프랑스, ​​영국과 같은 국가가 AI 기반 엣지 컴퓨팅에 투자하면서 TinyML 시장의 핵심 플레이어가 되고 있습니다. 이 지역은 산업 자동화 및 스마트 제조에 중점을 두면서 예측 유지 관리 및 품질 관리에 TinyML을 도입하는 사례가 늘어났습니다. 데이터 개인정보 보호 및 보안에 대한 EU의 관심은 TinyML에 대한 관심을 더욱 불러일으켰습니다. TinyML을 사용하면 민감한 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 기기에서 처리할 수 있기 때문입니다. 유럽의 연구 기관과 대학은 TinyML 알고리즘 및 하드웨어 개발의 개선에 기여하고 있습니다.

아시아

아시아 태평양 지역은 IoT, 스마트 시티, 산업 자동화의 확장 측면에서 TinyML 시장에서 엄청난 성장을 주도하고 있습니다. AI 기반 엣지 컴퓨팅 솔루션에 대한 중국, 일본, 한국, 인도와 같은 국가의 투자가 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이들 국가는 해당 지역에서 상당한 TinyML 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 농업, 소매, 가전제품 분야에서 TinyML이 부상하면서 시장이 더욱 가속화되고 있습니다. 중국은 TinyML을 기반으로 하는 스마트 기기를 공격적으로 개발하고 AI를 수많은 산업에 적용하고 있습니다. 해당 지역 내 반도체 제조 허브는 TinyML 하드웨어 개발을 돕습니다.

주요 산업 플레이어

"혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어"

TinyML(Tiny Machine Learning) 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 AI 모델 최적화의 지속적인 혁신을 통해 업계 주요 업체의 영향을 받고 있습니다. 선도적인 기업들은 TinyML의 채택을 산업 전반으로 확대하기 위해 에너지 효율적인 마이크로 컨트롤러, 고급 기계 학습 프레임워크 및 실제 애플리케이션 개발에 투자하고 있습니다. 이러한 노력은 가전제품부터 산업 자동화, 의료에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 대한 TinyML의 접근성, 확장성, 효율성을 높여 시장을 발전시킵니다.그러나 Arm Holdings는 초저전력 AI 워크로드용으로 설계된 Arm Cortex-M 시리즈 프로세서로 하드웨어 영역에서 선두를 달리고 있습니다. 이 회사는 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 최소화하고 AI 기반 에지 장치의 효율성을 높이기 위해 반도체 회사와 협력하여 기본적으로 AI를 마이크로 컨트롤러에 직접 구현하고 있습니다.

반도체 부문에서는 STMicroelectronics와 Sony Semiconductor Solutions가 TinyML 하드웨어 부문에서 속도를 높이고 있습니다. STMicroelectronics는 산업 자동화, 스마트 홈 기기 및 의료 기기에서 TinyML을 지원하는 특정 AI 지원 마이크로컨트롤러를 개발했습니다. 그들은 에너지 소비를 늘리지 않고 TinyML 모델의 처리 능력을 높이는 AI 가속기를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. Sony Semiconductor Solutions는 스마트 감시 시스템의 실시간 이미지 처리, 객체 감지, 비디오 분석을 위해 TinyML을 사용하는 엣지 AI 카메라와 이미지 센서에 중점을 두고 있습니다.시장의 성장은 Edge Impulse, SensiML, GreenWaves Technologies와 같은 스타트업과 전문 AI 회사가 주도하고 있습니다. Edge Impulse는 개발자가 상당한 코딩 전문 지식 없이도 에지 기기에서 AI 모델을 구축하고 배포할 수 있는 직관적인 TinyML 플랫폼을 개발했습니다. 이 회사는 IoT 제조업체와 협력하여 웨어러블 기기, 산업용 센서, 가전제품에 TinyML을 포함시키고 있습니다. QuickLogic의 자회사인 SensiML은 기업이 최소한의 노력으로 저전력 마이크로컨트롤러에 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있게 해주는 자동화된 기계 학습 솔루션을 강조하고 있습니다. GreenWaves Technologies는 음성 인식, 센서 융합, 예측 유지 관리 애플리케이션에 최적화된 초저전력 AI 프로세서를 통해 TinyML 하드웨어의 한계를 확장하고 있습니다.

대부분의 기업은 TinyML 도입 곡선을 빠르게 추적하기 위해 클라우드 제공업체, 반도체 회사, AI 연구 조직과 파트너십을 맺고 있습니다. 예를 들어 Google과 Arm Holdings는 마이크로컨트롤러에서 효율적으로 실행되는 최적화된 AI 솔루션을 개발하기 위해 다양한 IoT 기기 제조업체와 협력하고 있습니다. 또 다른 예는 STMicroelectronics와 Edge Impulse가 차세대 스마트 기기를 TinyML 기능과 통합하여 더 많은 기업이 엣지에 AI를 배포할 수 있도록 협력하는 것입니다.또한 기업에서는 오픈 소스 이니셔티브를 지원하고 개발자 커뮤니티를 구축하여 TinyML 생태계를 성장시키고 있습니다. Google의 TensorFlow Lite Micro 커뮤니티와 Edge Impulse의 개발자 플랫폼은 개발자가 TinyML 애플리케이션을 실험할 수 있도록 지원하는 리소스, 교육, 도구를 제공합니다. 이를 통해 이들 회사는 TinyML의 장기적인 확장성과 광범위한 채택을 보장하는 데 도움이 될 개발자, 연구원 및 기업의 성장하는 생태계를 육성하고 있습니다.경쟁이 치열해짐에 따라 업계 플레이어는 AI 모델의 소형화, 엣지 컴퓨팅 시스템 보안 및 초실시간 처리 기능 측면에 높은 경계심을 갖고 관심을 기울여야 합니다. 이 시나리오를 기반으로 지속적인 혁신과 전략적 확장을 통해 TinyML은 초저전력 장치에 강력한 AI 기능을 도입하는 데 있어 업계가 여러 영역에 접근하는 방식을 바꾸게 될 것입니다.

최고의 Time Machine Learning(Tinyml) 회사 목록      

• 엣지 임펄스(미국)
• 구글(미국)
• 암홀딩스(영국)
• ST마이크로일렉트로닉스(스위스)
• SensiML(미국)
• 시냅틱스(미국)
• 소니 반도체 솔루션(일본)
• 에타컴퓨트(미국)
• GreenWaves Technologies(프랑스)
• 잠재 AI(미국)

주요 산업 발전

 2023년 5월: Edge Impulse는 초저전력 기기용 AI 모델 배포의 효율성에 초점을 맞춘 여러 가지 새로운 TinyML 도구를 출시하여 AI 기반 IoT 애플리케이션의 배포 용이성을 향상했습니다.

보고서 범위

이 연구는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다. 하드웨어 제한 사항과 표준화 문제가 남아 있는 동안 AI 알고리즘 발전과 마이크로 컨트롤러 기술이 이러한 문제를 빠르게 해결하고 있습니다. 의료, 산업 자동화, 가전제품 등 산업 전반에 걸쳐 시장이 확장되면서 그 잠재력이 부각되고 있습니다. 연구와 혁신에 대한 지속적인 투자를 통해 TinyML은 엣지 컴퓨팅에 혁명을 일으켜 전 세계적으로 더욱 스마트하고 효율적인 AI 애플리케이션을 구현하게 될 것입니다.