모바일 인공지능 시장 규모 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 전망(2026년~2031년)

글로벌 모바일 인공지능 시장 동향 및 통찰력

AI 지원 프로세서 수요 급증

벤더들은 2025년에 3억 2천만 대 이상의 AI 지원 스마트폰을 출하했으며, 이제 구매자들은 CPU 클럭 속도보다는 NPU TOPS로 프리미엄 기기를 평가합니다. 스냅드래곤 8 엘리트는 3nm 공정에서 8와트 전력으로 45 TOPS를 제공하며, 이는 이전 모델 대비 60% 효율이 향상된 것입니다. ^{[2] Qualcomm Corp., “Qualcomm Unveils Snapdragon 8 Elite,” qualcomm.com} 애플의 A18 Pro는 16코어 뉴럴 엔진으로 35 TOPS를 달성하여 30억 개의 파라미터를 가진 모델을 로컬에서 처리할 수 있습니다. 미디어텍의 디멘시티 9400은 레이 트레이싱과 확산 모델 하드웨어를 단일 SoC에 통합하여 혼합 현실 작업을 지원합니다. 제품 생산 주기가 빨라지면서 파운드리 및 패키징 공급이 부족해지고 있으며, 2023-2024년 호황기에 장기 생산 능력 계약을 체결한 기업들의 입지가 더욱 강화되고 있습니다.

생성형 AI 스마트폰 출시

삼성 갤럭시 S25는 클라우드 없이 통화 녹취를 위한 Gemini Nano를 통합하여 50~150ms의 왕복 지연 시간을 없앴습니다. ^{[3] 삼성전자, "갤럭시 S25 시리즈 공개", news.samsung.com.} 구글 픽셀 9는 3초 이내에 로컬에서 확산 모델 인페인팅을 수행하는 매직 에디터를 도입했습니다. 샤오미 15 Pro는 HyperOS 2.0을 활용하여 오프라인에서 여러 앱 워크플로를 오케스트레이션합니다. 이제 기기들은 메가픽셀 수 대신 추론 지연 시간과 에너지 소모량을 기준으로 경쟁하며, 소프트웨어 생태계를 지속적인 경쟁 우위 요소로 재정립하고 있습니다.

Edge-AI 칩 에너지 효율 향상

인텔의 코어 울트라 2는 3nm 가속기 타일을 활용하여 단 7와트의 전력 소모로 48 TOPS라는 놀라운 성능을 달성하며 에너지 효율적인 프로세싱 분야에서 상당한 발전을 보여주었습니다. 한편, Arm의 Cortex-X5는 INT8 추론당 에너지 소비량을 40% 줄이는 괄목할 만한 진전을 이루었는데, 이는 AI 워크로드 성능 최적화에 대한 Arm의 집중적인 노력을 보여주는 결과입니다. 앞으로 삼성의 Exynos 2500은 HBM3E를 탑재하여 2026년 중반까지 대역폭을 무려 1.2TB/s까지 끌어올리는 동시에 DRAM 에너지 소비량을 절반으로 줄이는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 메모리 기술의 획기적인 도약입니다. 이러한 기술 발전 덕분에 7억 개의 매개변수를 사용하는 시뮬레이션의 전력 소비량이 2023년 15Wh에서 2025년에는 단 6Wh로 급격히 감소했습니다. 이러한 상당한 감소는 모바일 AI 워크로드의 효율성을 높일 뿐만 아니라 그 활용 범위를 크게 확장하여 단순한 사진 편집에서 지속적인 건강 모니터링과 같은 더욱 복잡하고 지속적인 작업으로 애플리케이션이 발전할 수 있도록 합니다.

소비자 개인 정보 보호 및 저지연성 요구

EU 인공지능법은 생체인식 추론을 고위험 요소로 간주하여 제조업체가 모델을 기기 내에 유지하도록 유도합니다. 중국은 국경을 넘는 얼굴 데이터 전송을 금지하고 있으며, 캘리포니아 소비자 개인정보보호법(CCPA) 개정안은 사용자가 추론 경로를 감사할 수 있도록 하여 공급업체가 현지에서 처리하도록 장려합니다. 2025년 PwC 조사에 따르면 서구 소비자의 68%가 현지 데이터 처리를 위해 추가 비용을 지불할 의향이 있는 것으로 나타났습니다. 지연 시간은 개인정보 보호 문제를 더욱 악화시킵니다. 클라우드 추론은 지연 시간이 20ms를 초과하면 몰입형 증강 현실(AR)을 제대로 구현하지 못합니다.

AI 칩셋의 프리미엄 가격

스냅드래곤 8 엘리트는 OEM 업체에 약 160달러에 판매되는데, 이는 스냅드래곤 7 3세대보다 약 50% 높은 가격으로, 중급형 스마트폰 소매 가격에 80~120달러를 추가합니다. 애플 역시 A18 Pro와 A16 사이에서 비슷한 가격 차이에 직면해 있으며, 이로 인해 물가상승률에 민감한 지역에서 마진이 압박받고 있습니다. CoWoS와 I-Cube 패키징은 수요가 생산 능력을 초과하면서 다이당 20~30달러의 추가 비용을 발생시킵니다. 높은 진입 가격은 최첨단 AI 기술을 2027년까지 플래그십 스마트폰에만 국한시켜 대중화를 늦추고 있습니다.

열 및 전력 예산 제약

증기 챔버 냉각 기술을 적용했음에도 불구하고, 아이폰 16 Pro는 단 8분 작동 후 뉴럴 엔진 성능이 40%까지 저하되는 심각한 성능 저하 현상을 보였습니다. 이러한 한계는 소형 기기에서 효과적인 열 방출을 관리하는 데 있어 제조사들이 직면한 어려움을 잘 보여줍니다. 반면, 삼성 갤럭시 S25 울트라는 그래핀 확산판을 활용하여 비슷한 성능 저하 문제 발생 전까지 작동 시간을 12분으로 연장했습니다. 하지만 이러한 성능 향상에는 단점이 따르는데, 무게가 15g 증가하고 기기 두께가 10% 두꺼워져 사용자 선호도에 영향을 미칠 수 있습니다. 한편, 리튬 이온 배터리의 에너지 밀도는 약 280Wh/kg 수준에서 안정화되어 배터리 성능 향상에 한계가 있습니다. 따라서 업계에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 실용적이고 효율적인 해결책으로 기기 내 처리와 클라우드 추론을 결합한 하이브리드 방식을 점차 채택하고 있습니다.

세그먼트 분석

애플리케이션별 분석: 스마트폰이 매출의 핵심, 로봇 기술이 성장을 가속화

스마트폰은 2025년 모바일 인공지능 시장 규모의 41.23%를 차지하며 반도체 업체들에게 있어 주요 생산 동력으로서의 역할을 재확인시켜 줍니다. 그러나 성숙 시장의 포화와 더불어 차별화 요소가 소프트웨어 생태계로 이동하면서 사용자들의 업그레이드 주기가 길어짐에 따라 성장세는 둔화될 전망입니다. 반면 산업용 로봇 시장은 물류 분야의 인력 부족으로 모바일 AI 비전 및 경로 계획 모듈에 대한 투자가 촉진되면서 연평균 23.81%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

스마트폰 판매량과 로봇 기술 발전 속도 간의 격차가 커지면서 포트폴리오 다각화가 촉진되고 있습니다. 칩 제조업체들은 스마트폰 시장의 규모를 활용하여 연구 개발 비용을 상각하는 동시에, 더 높은 전력 소비를 수용하는 고마진 로봇 시장을 공략할 수 있습니다. 퀄컴의 로봇용 RB5와 엔비디아의 15와트급 젯슨 오린 나노는 공급업체들이 모바일 코어 IP를 자율 기계에 맞게 재활용하는 방법을 보여주는 좋은 예입니다.

참고: 보고서 구매 시 사용 가능한 모든 개별 세그먼트의 세그먼트 공유

구성 요소별 분석: 수익 창출 방식 변화에 따른 소프트웨어 부문 성장세

2025년에는 하드웨어가 62.13%의 점유율로 시장을 지배할 것으로 예상되지만, 소프트웨어 라이선스는 SDK 수수료와 모델 마켓플레이스 덕분에 연평균 22.41%의 성장률을 보이고 있습니다. 이러한 모델 마켓플레이스는 하드웨어 외에도 지속적인 수익을 창출합니다. 퀄컴의 AI 허브는 100개 이상의 최적화된 모델을 기기별 수수료를 통해 수익화하고 있으며, 애플의 코어 머신러닝은 개발자들이 앱스토어의 유통 시스템에 종속되도록 합니다.

노드 및 패키징 비용 증가로 하드웨어 마진이 줄어들면서, 벤더들은 개발자 생태계에서 안정적인 수익원을 찾고자 합니다. 이러한 변화는 경쟁 구도를 재편합니다. 실리콘과 운영체제 모두를 장악한 기업은 이중으로 가치를 창출할 수 있는 반면, 순수 칩 설계 기업은 플랫폼 소유주와 협력하지 않으면 상품화될 위험에 처하게 됩니다.

기술별 분석: NPU가 CPU의 지배력을 뒤흔들다

CPU는 2025년에도 여전히 38.62%의 매출 비중을 차지하겠지만, NPU 및 관련 가속기는 트랜스포머 기술이 행렬 연산 장치와 INT8 연산에 집중하면서 연평균 23.59%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. GPU는 혼합 현실 게임 분야에서 여전히 중요한 위치를 차지하고 있지만, 5와트 이상의 지속적인 전력 소모로 인해 배터리 사용에 제약이 있는 기기에서는 점유율 확보에 한계가 있습니다. 특히 퀄컴의 Hexagon 780과 같은 DSP는 웨이크 워드 감지와 같은 상시 작동 작업을 담당하여 메인 NPU가 순간적인 부하 처리에 집중할 수 있도록 합니다.

이제 하나의 SoC에 이기종 AI 블록이 포함될 수 있습니다. 애플의 A18 Pro는 뉴럴 엔진, GPU 텐서 코어, 그리고 보안 영역을 결합하여 iOS가 엔진 간에 작업을 스케줄링하고 발열 문제를 방지할 수 있도록 합니다. 이러한 이기종성은 소프트웨어 복잡성을 증가시키지만, 통합 컴파일러 스택을 개발하는 벤더에게는 유리하게 작용합니다.

처리 유형별: 하이브리드 모델은 지연 시간과 전력 효율을 균형 있게 조절합니다.

온디바이스 추론은 2025년 모바일 인공지능 시장 규모의 67.13%를 차지할 것으로 예상되지만, 엣지와 클라우드 간에 작업을 분산하는 하이브리드 전략은 2031년까지 연평균 22.32%의 성장률을 보일 것입니다. 구글의 제미니 나노는 우선 로컬에서 실행을 시도하고, 신뢰도가 임계값 아래로 떨어질 경우에만 서버로 전환하여 지연 시간, 개인 정보 보호 및 에너지 효율을 균형 있게 유지합니다.

스마트폰 폼팩터에서 5~7와트의 열 용량 제한으로 인해 지속적인 국소 확산 모델링은 비현실적입니다. 따라서 하이브리드 설계는 타협이 아니라 필수적인 요소이며, 이를 통해 OEM 업체는 대역폭이 허용될 때 클라우드 GPU를 활용하여 고성능 연산을 처리하는 동시에 1억~3억 개의 매개변수를 사용하는 소규모 국소 모델을 배포할 수 있습니다.

참고: 보고서 구매 시 사용 가능한 모든 개별 세그먼트의 세그먼트 공유

최종 사용자 산업별: 의료 부문이 고수익 틈새시장으로 부상

소비자 가전 부문은 2025년에도 46.37%로 최대 고객으로 남겠지만, FDA 승인을 받은 진단 기기가 현장 진단을 위해 모바일 기기로 이동함에 따라 헬스케어 부문은 연평균 23.54%의 성장률로 빠르게 성장하고 있습니다. 자동차 OEM 업체들은 운전자 모니터링 및 차량 내 개인 맞춤 설정을 위해 모바일 AI를 탑재하고 있으며, 대시보드와 도메인 컨트롤러에 AI 칩셋을 적용하는 비율을 확대하고 있습니다.

의료 분야의 수익성은 ISO 13485 및 IEC 62304 규정 준수 비용으로 인해 다소 제한됩니다. 이러한 비용은 설계 주기를 길게 만들지만, 저가 업체의 진입 장벽을 높이는 역할도 합니다. 국방 및 항공우주 분야 구매자들은 비록 물량은 적지만 방사선 내성 제품에 대해 프리미엄을 지불하므로, 공급업체는 소비자 제품 교체 주기 외에도 다양한 수익원을 확보할 수 있습니다.

지리 분석

아시아 태평양 지역은 2025년까지 모바일 인공지능 시장 점유율 37.16%를 차지할 것으로 예상되며, 중국 OEM 업체들이 수출 통제를 우회하기 위해 자체 칩셋을 개발함에 따라 연평균 24.12%의 성장률을 보일 전망입니다. 50억 달러가 넘는 정부 지원 자금이 ​​SMIC와 화홍(Hua Hong)의 7nm 및 5nm 생산 라인 구축을 지원하면서 TSMC에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.

일본의 이동통신사들은 자율 이동성 시범 사업을 위해 5G 엣지 AI 노드에 투자하고 있으며, 한국의 수직 통합 기업인 삼성은 패키징 기술 혁신을 갤럭시 기기에 직접 적용하고 있습니다. 인도의 생산연계지원(PLI) 정책은 폭스콘과 페가트론을 유치하여 AI 스마트폰 조립을 현지화하고 있으며, 이를 통해 인도는 중저가 기기 생산을 위한 세계적인 저비용 생산 허브로 자리매김하고 있습니다.

북미는 견고한 기업용 휴대용 기기 시장에서 여전히 수익성이 높지만, 판매량은 아시아 태평양 지역에 비해 뒤처집니다. 유럽의 엄격한 개인정보보호법은 기기 내 프로세싱을 촉진하지만, 감사를 기다리는 동안 새로운 기능 출시가 지연되고 있습니다. 중동과 아프리카는 스마트 시티 예산을 통해 선별적으로 성장하고 있는 반면, 남미는 거시경제 변동성으로 인해 업그레이드가 저해되고 있습니다.

규제 현황

모바일 AI 배포는 AI 관련 규정 및 개인정보 보호 체제의 영향을 점점 더 많이 받고 있으며, 이로 인해 지연 시간에 민감한 추론 작업이 기기 자체에서 처리되는 추세입니다. 유럽 연합에서는 EU AI 법(규정(EU) 2024/1689)이 2024년 6월 13일에 제정되어 2026년 8월 2일부터 전면 시행됩니다. 또한, 유럽 위원회 AI 사무국이 2025년 8월 2일부터 활동을 시작하여 EU 시장에 AI 기반 모바일 제품을 출시하는 휴대폰 제조업체, 칩셋 제조사 및 앱 개발자를 위한 보다 명확한 관리 및 집행 경로를 제공합니다.

미국에서는 NIST AI 위험 관리 프레임워크(AI RMF 1.0)가 신뢰할 수 있는 AI를 위한 널리 사용되는 자발적 벤치마크로, 거버넌스, 매핑, 측정 및 관리를 중심으로 구성되어 있습니다. 전 세계 모바일 AI 공급업체에게 있어 기기 수준의 모델 거버넌스, 투명성 문서화 및 위험 통제를 EU AI법 요건과 NIST AI RMF 모범 사례에 맞추는 것은 기기 내 데이터 처리를 핵심 설계 원칙으로 유지하면서 지역 간 규정 준수 마찰을 줄이는 실질적인 방법이 되었습니다.

가치 사슬 분석

모바일 AI 가치 사슬은 모델 개발 및 최적화(양자화, 가지치기, 컴파일)에서 시작하여 실리콘 IP(CPU/GPU/DSP/NPU 블록), EDA 툴 흐름, 파운드리 생산, 고급 패키징, 메모리 통합, OEM 장치 조립에 이르기까지 이어집니다. 최첨단 모바일 AI SoC는 고급 노드와 OS, 프레임워크, 런타임 전반에 걸친 긴밀한 공동 설계에 의존하며, 플랫폼 소유자와 칩셋 제조업체는 SDK, 최적화된 모델 카탈로그, 그리고 NPU TOPS를 사용자에게 체감되는 지연 시간 및 배터리 효율로 변환하는 온디바이스 추론 스택을 통해 차별화를 꾀합니다.

병목 현상은 이제 로직 자체보다는 고급 패키징 및 메모리 분야로 옮겨가고 있습니다. 모바일 칩 설계자들이 트랜지스터 예산을 NPU와 고대역폭 메모리 경로에 집중함에 따라 CoWoS 방식의 용량과 HBM이 주요 제약 요소로 거론되고 있습니다. 또한 수출 통제와 현지화된 규제 요건으로 인해 공급망이 지역별로 더욱 세분화되고 있습니다. 예를 들어, 퀄컴이 스냅드래곤 플랫폼 전반에 걸쳐 개발자들이 개방형 모델에 더 쉽게 접근할 수 있도록 허깅페이스(2026년 6월 출시 예정)와의 협력을 확대하고, 애플이 알리바바(Qwen)와 바이두(2026년 7월 출시 예정)를 포함한 현지 파트너와 협력하여 애플 인텔리전스의 중국 배포 승인을 확보한 것은 유통이 점점 더 실리콘 기술력과 시장 내 모델 및 규제 파트너십에 의존하게 되고 있음을 보여줍니다.