서비스 제공자가 엣지 AI 성장 기회를 어떻게 활용할 수 있는지

클라우드는 높은 백홀 비용이 들고 실시간 미션 크리티컬 AI 애플리케이션을 지원하지 못합니다. 자율주행차나 영상 감시 같은 AI 애플리케이션은 거의 실시간에 가까운 데이터를 필요로 합니다. 독점 데이터를 클라우드에 노출하는 것 역시 큰 문제입니다. 개인 정보나 독점 지적 재산의 유출은 절대 용납될 수 없습니다. 엣지 AI 아키텍처를 설계할 때 보안을 최우선으로 두어야 합니다.

서비스 제공업체 네트워크는 AI 기반 기기와의 첫 연결점입니다. 고객을 지원하는 인프라를 갖춘다면, 서비스 제공업체는 Edge AI 자원 활용의 핵심 접점이 될 수 있습니다. Edge AI 기술을 적용한 애플리케이션 서비스를 제공하는 서비스 제공업체는 AI 기반 기기 고객에게 주요 서비스를 전달해 수익 창출이 가능합니다.  

엣지 AI 투자가 빠르게 확대되고 있으며, 2030년까지 네트워크 엣지 AI에 연간 40억 달러 이상을 지출할 것으로 예상합니다. 고객의 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원하고 건강한 OTT AI 수익을 창출하려면, 서비스 제공업체는 오늘부터 엣지 AI 인프라에 투자해야 합니다. 

서비스 제공업체는 AI 애플리케이션에서 연간 25억 달러 이상의 수익을 창출할 준비가 되어 있습니다. 현재 AI 아키텍처는 Edge AI 인프라를 활용하지 않지만, 기업들은 AI 애플리케이션을 최적화하려면 Edge AI 솔루션을 도입해야 하며, 많은 경우 이를 반드시 수행합니다. 서비스 제공업체는 기업이 필요로 하는 Edge AI 기능을 제공하기 위해 고객에게 Edge AI 인프라를 구축하고 제공해야 합니다. 이로 인해 Edge AI 자원 활용률이 크게 증가할 것입니다.

엣지 AI가 운송 부문을 혁신하고 있습니다. 커넥티드카 운전자 지원은 엣지 AI 워크로드에서 가장 중요한 사례 중 하나입니다. 낮은 지연 시간과 현장 추론을 통해 사고를 예방하고 운전 방식을 최적화하는 데 핵심적 역할을 합니다. 예측 기간 동안 운송 부문이 네트워크 엣지 매출의 60% 이상을 차지할 것으로 보입니다.

스마트 시티는 실시간 교통 모니터링, 영상 감시, 자원 관리를 활용해 인프라와 보안을 최적화합니다. 2030년에는 스마트 시티 AI 워크로드의 54%가 네트워크 엣지에서 실행되어, 온디바이스 및 온프레미스 처리 방식을 대체할 것입니다. 지연 시간이 개선되고 지역화된 정보가 제공되어, 여러분의 운영 효율성과 보안을 한층 강화합니다.