기술별 인지 컴퓨팅 시장 규모 및 점유율(자연어 처리, 기계 학습, 자동 추론, 정보 검색) 애플리케이션; 배포 - SWOT 분석, 경쟁 전략적 통찰력, 지역 동향(2025-2037년)

인지 컴퓨팅 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• IP 업그레이드 및 센서 가격 인하를 포함한 주요 원동력: NARA 전문가는 2025년까지 전 세계적으로 754억 4천만 개의 기기가 인터넷에 연결될 것이며 복제되거나 캡처된 모든 데이터의 30% 이상이 실시간으로 생성될 것으로 추정합니다.  첫째, 인터넷 프로토콜(IP)의 혁명으로 인해 산업 전반에 걸친 인지 컴퓨팅 통합에 대한 미래 지향적인 관점이 탄생했습니다. 일반적으로 IP 주소는 32비트 프로토콜을 사용하지만 위에서 언급한 추정에 따르면 총 장치 수가 결국 고유한 43억 개의 주소를 제공하는 프로토콜의 용량을 초과하게 될 것으로 나타났습니다. 인터넷 버전 프로토콜 6(IPv6)의 비준으로 인해 IoT 기기의 기하급수적인 성장이 기대됩니다.
  
  제조업체는 포괄적인 데이터를 실시간으로 수집하여 ERP 솔루션 개발에 추가로 전달하기 위해 스마트 IoT 센서를 장치에 장착하고 있습니다.  더 많은 제조업체가 기존 시스템을 더욱 지능적으로 만들기 위해 노력함에 따라 Microsoft 연구에 따르면 센서 및 컨트롤러 시장 규모가 크게 성장하여 2020년에 61억 달러에 도달했습니다. 2018년에는 센서당 0.44달러로 센서 가격이 2004년보다 200% 하락했습니다. 2019년부터 비용 절감과 배포 용이성으로 Wi-Fi 연결이 강화되었습니다. 또한 MQTT 및 HTTP 메시징의 AWS IoT 가격은 메시지 100만 달러당 약 0.7달러입니다.
• 뉴로모픽 에지 컴퓨팅의 출현: 예측 기간 동안 인지 컴퓨팅 시스템의 두 가지 기본 클래스가 나타날 것으로 예상됩니다. 첫 번째는 자율주행차와 드론을 포함해 사람의 개입 없이 작업을 수행할 수 있습니다. 두 번째는 의사가 질병을 진단하고 수술을 수행할 수 있게 해줍니다. 두 종류의 진화적 AI는 주로 뉴로모픽 컴퓨팅에 달려 있습니다. 인간 두뇌의 특성을 매핑하는 인공 뉴런을 사용하여 인간의 기능적 능력을 매핑합니다.
  
  현재의 기술 리더들은 복잡한 모델을 구축하고 유지하는 데 필요한 막대한 자본 수요를 고려할 때 뉴로모픽 컴퓨팅의 출현으로 이익을 얻을 수 있는 가장 좋은 위치에 있습니다. EU 인간 두뇌 프로젝트는 대규모 신경과학 시뮬레이션을 촉진하기 위해 BrainScaleS 및 SpiNNaker의 개발을 지원했습니다. EU가 후원하는 이니셔티브에서는 온라인 학습 디지털 스파이크 뉴로모픽(ODIN)을 제안했습니다. 이 프로세서는 복잡한 뉴런 모델을 처리하기 위해 제안된 최적화된 디지털 뉴로모픽 프로세서이기도 합니다. Intel의 Loihi와 IBM의 TrueNorth는 해당 분야의 민간 발전의 예이며 학문적 노력에는 DYNAP, IFAT, Neurogrid 및 BrainScales-2가 포함됩니다.
  
  기존의 대규모 뉴로모픽 컴퓨터와 칩은 실리콘 기반이며 금속 산화물 반도체 기술로 개발되었습니다. 그럼에도 불구하고 강유전체, 상변화, 비필라멘트, 토폴로지 절연체, 채널 도핑 생체막 뉴로모픽 구현과 같은 새로운 재료를 사용하는 데 있어 상당한 R&D가 이루어지고 있습니다. 또한 5G 및 IoT로 구동되는 연결된 장치의 수가 증가함에 따라 이 분야에 대한 투자가 촉진되었습니다. 2024년 3월 Innatera는 인지 컴퓨팅 솔루션의 발전을 가속화하고 지속 가능한 컴퓨팅 솔루션에 대한 증가하는 요구 사항을 해결하며 AI 반도체 분야의 혁신을 촉진하기 위해 2,100만 달러의 투자를 확보했습니다.
• 운영 비용 절감을 위한 예측 분석에 인지 컴퓨팅이 점점 더 필요해지고 있습니다. 인지 컴퓨팅 분야는 인공 지능과 컴퓨터 과학의 발전으로 급속한 성장을 경험해 왔으며 예상 기간 동안 계속 확장될 것으로 예상됩니다. 인지 컴퓨팅의 주요 목표는 조직의 의사 결정을 지원하는 것입니다. 예측 분석과 같은 ML 기술을 활용하는 것은 원활한 기업 프로세스를 실행하는 데 이상적인 접근 방식입니다.
  
  많은 비즈니스 사용자는 정확한 결과를 생성하는 효과적인 도구이기 때문에 이러한 강력한 예측 분석 도구를 사용하여 일상적인 비즈니스 활동을 수행하고 있습니다. 2030년 초까지 비즈니스 절차의 30%가 자동화될 것으로 예상됩니다. 예측 분석 솔루션은 또한 과거 데이터를 기반으로 특정 고객에게 제품과 서비스를 추천하여 수익을 증대시킵니다. 이러한 전략은 기업의 관리 비용을 절감함으로써 성과를 거두고 있습니다.

도전과제

• 데이터 보안에 대한 위험: 데이터 보안에 대한 우려는 인지 컴퓨팅 시장의 주요 장벽으로 남아 있습니다. 인지 컴퓨팅 솔루션 제공업체는 주로 데이터베이스 관리 및 감독을 담당합니다. 데이터베이스에는 주소, 사진 ID, 직불카드 또는 신용카드 정보와 같은 금융 데이터와 다양한 민감한 사용자 데이터가 보관되어 있습니다. 사이버 범죄자는 네트워크를 침해하고 실제 사용자 인증 정보를 얻기 위해 멀웨어, 분산 서비스 거부(DDoS), 피싱, SQL 삽입 공격과 같은 다양한 전술을 사용합니다.
• 높은 초기 비용이 방해 요소로 밝혀졌습니다. 인지 솔루션을 개발하려면 유지 관리 아키텍처와 인프라를 구축하기 위해 상당한 초기 투자가 필요하며, 이로 인해 운영 비용이 증가합니다. 설정 및 운영 프로세스는 훨씬 더 복잡하고 많은 리소스가 필요합니다. 이 프로세스에는 상당한 양의 전기, 네트워크 구성 요소, 데이터 센터 및 기타 리소스가 사용됩니다. 또한 정부 규제와 모호한 규정 준수에 대한 우려로 인해 인지 컴퓨팅 비즈니스의 성장이 제한될 것으로 예상됩니다. 중소기업으로 인해' 이해가 부족하면 시장은 여러 가지 어려움에 직면할 것으로 예상됩니다.