ABI 리서치 "2024년까지 산업 제조 분야 AI 탑재 디바이스 1,540만 대 돌파"

ABI 리서치의 최신 보고서에 따르면 산업 제조 부문의 인공지능 채택이 급증해, AI 탑재 디바이스 총 수가 2024년까지 1,540만 대를 넘어설 전망이다. 이는 2019년부터 2024년까지 연평균 64.8%의 성장률에 해당한다.

"산업 제조 분야의 AI는 엣지 구현의 이야기입니다."라고 ABI 리서치 수석 애널리스트 리안 지에 수(Lian Jye Su)는 말한다. "제조사들은 데이터를 퍼블릭 클라우드가 아닌 온프레미스에 두길 선호하기 때문에, 거의 모든 AI 훈련과 추론 워크로드가 디바이스, 게이트웨이, 온프레미스 서버 등 엣지에서 수행됩니다."

이러한 변화를 지원하기 위해 AI 칩셋 제조사와 서버 벤더들은 산업 환경에 특화된 전용 AI 탑재 서버를 출시했다. 결과적으로 산업 인프라의 증가하는 비중이 실시간 추론을 수행하기 위해 AI 소프트웨어나 특수 칩셋을 갖추게 되었다.

풍부한 데이터와 가용 솔루션에도 불구하고, 제조 분야의 AI 배포는 예상만큼 순탄하지 않았다. 가장 상업적으로 성숙한 애플리케이션은 여전히 예측 정비와 설비 모니터링으로, 2024년까지 각각 980만 대, 670만 대의 설치 기반이 예상된다.

이들 디바이스 다수는 AI 칩셋 발전 덕분에 다목적이다. 업테이크(Uptake), 스파크코그니션(SparkCognition), 포그혼(FogHorn), 팔콘리(Falkonry) 같은 주요 스타트업들이 클라우드·엣지 기반 솔루션을 제공하며 전반적인 자산 성능과 공정 흐름을 모니터링한다.

결함 검사는 또 다른 고성장 유스케이스로 부상하고 있다. 이 애플리케이션의 설치 기반은 2019년 30만 대에서 2024년 370만 대 이상으로 늘어날 전망이다. 특히 전자·반도체 제조 분야에서 칩셋 벤더 및 소프트웨어 제공업체와 협력해 부품 수준 결함 검출을 위한 AI 기반 머신 비전을 개발 중이다.

전통적인 머신 비전 기술은 반복성, 신뢰성, 안정성 덕분에 제조 현장에서 여전히 인기다. 그러나 딥러닝 알고리즘은 이러한 역량을 확장해 예상치 못한 이상 징후 탐지, 새로운 통찰 발견, 기존 접근법의 한계 극복을 가능하게 한다.

제조사들은 이제 AI 구현을 위한 사내 데이터 사이언스 팀 구축과 훈련에서 치열한 경쟁에 직면해 있다. 대부분의 AI 전문가는 대형 웹스케일 기업이나 민첩한 스타트업으로 몰리기 때문에, 산업 기업의 인재 확보는 큰 과제다.

"이런 상황에서 가장 현실적인 길은 파트너십입니다."라고 수 애널리스트는 지적한다. "클라우드 제공업체, 순수 AI 스타트업, 시스템 통합업체, 칩셋·서버 제조사, 연결성 제공업체와의 협업이 다양한 AI 유스케이스를 헤쳐 나가는 데 필수적입니다."

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