세계의 에너지 AI 시장 (2030까지) : 구성 요소별 (하드웨어, 솔루션 및 서비스), 배포 유형별 (온프레미스, 클라우드 기반)
스트래티스틱스 MRC에 따르면, 2024년 에너지 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 68억 1,000만 달러이며, 예측 기간 동안 19.4%의 연평균 성장률로 2030년에는 197억 3,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 인공지능(AI)은 비용 절감, 효율성 향상, 프로세스 최적화를 통해 에너지 산업을 변화시키고 있습니다. 인공지능(AI) 기술은 유통망을 더 잘 관리하고, 에너지 수요를 예측하고, 에너지 생산을 극대화하는 데 활용되고 있습니다. AI는 정교한 알고리즘과 머신러닝을 통해 센서와 스마트 그리드의 대량의 데이터를 분석하여 에너지 소비 패턴을 예측하고 공급량을 실시간으로 조정할 수 있습니다. 또한, AI는 변동성을 제어하고 안정적인 에너지 공급을 보장함으로써 재생 에너지원을 그리드에 통합하는 데 중요한 역할을 합니다.
국제에너지기구(IEA)에 따르면 에너지 부문에 AI를 도입하면 에너지 효율을 크게 개선하여 변화하는 수요와 공급 조건에 실시간으로 적응할 수 있는 스마트한 에너지 시스템을 구현할 수 있다고 합니다.
시장 역학:
동인:
에너지 효율성에 대한 관심 증가
전 세계 에너지 소비가 계속 증가함에 따라 보다 효과적인 에너지 관리에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 에너지 소비 패턴을 예측하고 에너지 생산량을 극대화하며 불필요한 에너지 지출을 줄일 수 있는 도구를 제공하는 인공지능(AI) 기술이 이러한 수요를 충족하는 데 앞장서고 있습니다. 인공지능(AI)은 에너지 시스템의 비효율성을 인식하고 수정을 제안하며 머신러닝 알고리즘을 사용하여 수요 변화에 자동으로 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 또한, 현재 사용 가능한 자원을 최대한 활용함으로써 에너지 공급업체의 운영 비용을 낮출 뿐만 아니라 온실가스 배출을 줄이기 위한 전 세계적인 노력에도 도움이 됩니다.
제약:
막대한 구현 비용
에너지 부문은 인공지능(AI)의 혜택을 크게 누릴 수 있지만, 많은 조직, 특히 소규모 유틸리티 및 에너지 회사에서는 AI 기술 구현에 드는 초기 비용을 감당하기 어려울 수 있습니다. AI를 통합하려면 소프트웨어, 하드웨어, 자격을 갖춘 인력에 상당한 투자가 필요합니다. 기존 인프라 업그레이드, 데이터 과학자 및 AI 전문가 고용 또는 교육에 대한 투자, 최첨단 센서 및 데이터 처리 장비 구입 등이 모두 비즈니스에 필요한 사항입니다. 또한, AI 알고리즘은 특정 에너지 애플리케이션에 맞게 맞춤화해야 하므로 이를 만들고 유지하는 데 많은 비용이 소요될 수 있습니다.
기회:
AI 기반 예측 유지보수 시스템 구축
에너지 분야는 AI 기반 예측 유지보수와 관련하여 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 발전소, 송전선, 재생 에너지 설비를 포함한 에너지 인프라의 상태를 지속적으로 모니터링함으로써 인공지능(AI)은 고장이 발생하기 전에 유지보수 필요성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 유지보수 비용을 절감할 뿐만 아니라 자산 수명을 늘리고 다운타임을 줄일 수 있습니다. 또한, 예측 유지보수에 AI를 사용하면 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 에너지 생산 및 공급의 안전성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
위협:
위협: 사이버 보안의 위협과 위험
에너지 부문의 AI 의존도 증가와 관련된 주요 사이버 보안 위험이 있습니다. 발전소, 배전 네트워크, 에너지 그리드를 제어하는 데 있어 인공지능(AI) 시스템의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. AI 기반 에너지 시스템이 성공적으로 공격당하면 광범위한 정전, 주요 인프라에 대한 피해, 심지어 국가 안보에 대한 위협이 발생할 수 있습니다. 해커는 AI 알고리즘을 변경하여 장비 오작동을 일으키거나 에너지 분배를 손상시키거나 기밀 정보를 탈취할 수 있습니다. 또한 에너지 시스템의 디지털 통합과 의존도가 높아짐에 따라 공격 표면이 증가하여 사이버 공격에 대한 방어가 더욱 어려워지고 있습니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹은 에너지 시장의 인공지능(AI)에 큰 영향을 미쳤습니다. 봉쇄와 경제 성장 둔화로 인해 공급망 중단, 프로젝트 지연, 에너지 수요의 일시적인 감소가 발생했습니다. 그러나 에너지 기업들이 운영을 간소화하고, 원격 모니터링 기능을 개선하고, 미래의 충격에 대비하기 위해 노력하면서 팬데믹은 인공지능(AI)을 비롯한 디지털 기술의 도입을 앞당겼습니다. 또한, 보다 효과적인 에너지 관리와 재생 에너지원의 통합에 대한 필요성이 더욱 절실해지면서 AI 솔루션에 대한 관심도 위기 기간 동안 증가했습니다.
하드웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
에너지 분야의 AI 시장에서는 하드웨어 부문이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 센서, CPU, 스토리지 및 기타 필수 인프라와 같은 부품은 AI 시스템을 구현하는 데 필요한 이 부문에 포함됩니다. 에너지 관리, 스마트 그리드 및 재생 에너지 통합 분야의 AI 애플리케이션에는 안정적인 데이터 수집, 실시간 처리 및 저장 기능이 필요하기 때문에 정교한 하드웨어에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 또한, 에너지 기업들이 AI 기반 솔루션 도입을 늘리면서 정교한 고성능 하드웨어에 대한 수요가 증가함에 따라 현재 시장을 주도하고 있습니다.
클라우드 기반 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
에너지 시장의 클라우드 기반 솔루션 부문에서 AI의 CAGR이 가장 높습니다. 경제성, 확장성 및 유연성으로 인해 클라우드 컴퓨팅의 인기가 높아지는 것이 이러한 성장의 주요 동인입니다. 에너지 기업들은 이제 클라우드 기반 AI 플랫폼 덕분에 많은 온프레미스 인프라 없이도 대량의 데이터와 정교한 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 또한 클라우드 솔루션은 지리적 경계를 넘어 협업을 지원하고 서로 다른 데이터 소스를 통합할 수 있어 복잡한 에너지 시스템을 관리하고 에너지 최적화 및 예측 유지 보수와 같은 분야에서 혁신을 촉진하는 데 특히 매력적입니다.
점유율이 가장 높은 지역:
에너지 분야의 AI 시장에서는 북미가 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 잘 정립된 에너지 산업, 연구 개발에 대한 상당한 투자, 이 지역의 최첨단 기술 인프라가 이러한 우위를 점하는 데 기여한 것으로 보입니다. 북미, 특히 미국은 공공 및 민간 부문의 막대한 자금 지원과 대형 기술 기업 및 창의적인 스타트업의 강력한 존재로 인해 AI 기술 도입이 선도적으로 이루어지고 있습니다. 또한 인프라 현대화, 재생 에너지원 통합, 에너지 효율성 향상에 중점을 두는 이 지역의 특성으로 인해 AI 솔루션에 대한 수요가 높습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
에너지 분야의 AI 시장은 아시아 태평양 지역에서 가장 높은 연평균 성장률로 성장하고 있습니다. 이 지역의 산업화 성장, 에너지 인프라 투자 증가, 에너지 효율 개선 및 재생 에너지원 통합을 위한 주요 정부 프로그램이 이러한 빠른 성장의 주요 원동력입니다. 중국과 인도와 같은 국가들은 증가하는 에너지 수요를 충족하고 에너지 시스템을 업데이트하기 위해 AI 기술 도입의 표준을 정립하고 있습니다. 또한 스마트 그리드의 발전, 도시화, 지속 가능한 에너지 관행에 대한 추진으로 인해 이 지역의 AI 채택도 가속화되고 있습니다.
주요 개발:
2024년 7월, 보손 에너지와 지멘스 AG는 재활용이 불가능한 폐기물을 청정 에너지로 전환하는 기술에 대한 협력을 촉진하기 위해 양해각서(MoU)를 체결했습니다. 이 협력은 지속 가능한 지역 에너지 안보를 발전시켜 그리드 안정성을 저해하거나 소비자 가격에 영향을 미치지 않으면서 수소로 구동되는 전기 자동차 충전 인프라를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
2023년 11월, 배터리 저장 시스템 통합업체인 FlexGen과 배터리 제조업체인 Hithium은 대규모 배터리 에너지 저장 시스템(BESS) 프로젝트를 위한 상호 보완적인 기술을 서로에게 공급할 수 있게 되었습니다. 그 기간 동안 FlexGen은 최대 10GWh의 히튬 배터리 용량을 구매하고, 중국 제조업체는 총 15GWh의 프로젝트에서 FlexGen의 에너지 관리 시스템(EMS)을 사용하게 됩니다.
에너지 관리 및 자동화 분야의 디지털 혁신을 선도하는 글로벌 기업 슈나이더일렉트릭은 오늘 자본 시장의 날 행사에서 투자자들과 함께 컴퍼스 데이터센터와 30억 달러 규모의 다년 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이 계약은 각자의 공급망을 통합하여 조립식 모듈형 데이터 센터 솔루션을 제조 및 제공하는 두 회사의 기존 관계를 확장합니다.
적용되는 구성 요소 유형
– 하드웨어
– 솔루션
– 서비스
적용 대상 배포 유형:
– 온프레미스
– 클라우드 기반
지원 대상 애플리케이션
– 로봇 공학
– 에너지 관리
– 재생 에너지 관리
– 수요 예측
– 예측 유지보수
– 그리드 최적화
– 안전 및 보안
– 인프라
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 전력 발전
– 석유 및 가스
– 재생 에너지
– 유틸리티
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 애플리케이션 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 구성 요소 유형별 에너지 시장의 글로벌 AI
5.1 소개
5.2 하드웨어
5.3 솔루션
5.4 서비스
6 배포 유형별 에너지 시장의 글로벌 AI
6.1 소개
6.2 온 프레미스
6.3 클라우드 기반
7 에너지 시장의 글로벌 AI, 애플리케이션 별
7.1 소개
7.2 로봇 공학
7.3 에너지 관리
7.4 재생 에너지 관리
7.5 수요 예측
7.6 예측 유지보수
7.7 그리드 최적화
7.8 안전 및 보안
7.9 인프라
7.10 기타 애플리케이션
8 최종 사용자별 에너지 시장에서의 글로벌 AI
8.1 소개
8.2 발전
8.3 석유 및 가스
8.4 재생 에너지
8.5 유틸리티
8.6 기타 최종 사용자
9 에너지 시장의 글로벌 AI, 지역별 현황
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
