저자: Jaikishan Verma, Senior Research Analyst
2025년 6월 6일
태양광 기술 비용 절감:수평적 Solar AI 시장 성장을 견인하는 주요 요인 중 하나는 태양광 기술 가격의 지속적인 하락입니다. 태양광(PV) 셀의 더 나은 제조, 더 나은 태양광 패널 효율성, 저비용 재료로 인해 태양 에너지를 광범위한 소비자 기반에서 사용할 수 있게 되었고 저렴해졌습니다. 이는 장비 고장 예측 분석 및 적시 유지 관리 일정을 갖춘 AI 기반 솔루션을 통해 에너지 수율이 향상됨에 따라 비용을 더욱 절감하여 더 나은 ROI를 제공합니다. 태양광 기술이 저렴해짐에 따라 산업 및 주거 고객은 에너지 효율성을 극대화하고 장기적으로 운영 비용을 절감하기 위해 AI 통합 태양광 시스템을 채택하고 있습니다. 이러한 상황에서 특히 에너지 수요가 증가하는 높은 태양광 잠재력이 있는 지역에서는 산업, 상업 및 주거 부문 내에서 Solar AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 좋은 기회가 제공됩니다.
정부 정책 및 인센티브:다양한 정부 정책이 Solar AI 시장 확장을 지원해 왔습니다. 이러한 지원에는 다양한 정부 보조금, 세금 혜택 등이 포함됩니다. 규제 프레임워크는 국가 에너지 정책에서 스마트 기술 및 AI 사용 범위를 포함하도록 개정되었으며, 이는 그리드 안정성과 에너지 효율성을 향상시켰습니다. 이러한 이니셔티브는 태양광 부문에서 혁신과 경쟁을 촉진하는 동시에 진입 장벽을 낮춥니다. 그 외에도 정부 및 민관 파트너십의 지원을 받는 R&D 프로그램은 지능형 태양광 솔루션 개발을 촉진하여 AI 기반 모니터링, 진단 및 성능 최적화 시스템의 광범위한 배포를 용이하게 합니다. 이러한 정책 환경이 계속 성숙해짐에 따라 Solar AI 시장의 가속화된 성장에 필요한 지속성을 제공할 것입니다.
UnivDatos의 새로운 보고서에 따르면,Solar AI 시장은 예측 기간(2025-2033F) 동안 연평균 성장률(CAGR) 16.8%로 성장하여 2033년에 USD million에 도달할 것으로 예상됩니다.AI가 지원하는 예측 유지보수가 성장의 잠재적인 엔진으로 부상함에 따라 국제 Solar AI 시장은 급격한 변화를 겪고 있습니다. 태양광 설비 수가 증가함에 따라 Solar AI 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 자산은 환경 스트레스 요인과 구성 요소 피로로 인해 시간이 지남에 따라 열화됩니다. AI 지원 예측 유지보수는 시스템 상태를 지속적으로 모니터링하고 실제 발생 직전에 고장 모드를 예측하여 이를 확인하려고 시도합니다. 전체 프로세스 동안 고급 분석 및 ML 모델은 태양광 패널, 인버터 및 센서에서 얻은 데이터를 처리하여 유지 관리 팀이 실제 고장이 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 수리 비용을 줄여 가동 시간을 극대화하고 에너지 수율을 극대화할 수 있습니다.
전 세계적으로 태양광 발전에 대한 수요가 증가함에 따라 Solar AI 시장에 대한 주요 업데이트는 다음과 같습니다.
미국 정보청에 따르면, 태양광 발전은 2025년과 2026년에 각각 26GW 및 22GW 증가할 것입니다. 이는 미국 전역의 태양광 발전소에서 AI 솔루션을 확장하려는 기업에게 엄청난 기회가 될 것입니다.
2025년 사우디 아라비아는 사우디 비전 2030에 따라 7개의 새로운 태양광 발전소 건설을 발표했습니다. 정부에 따르면 총 설치된 태양광 발전 용량은 2.1GW PV이며 5.3GW PV가 건설 중입니다.
기술을 기반으로 Solar AI 시장은 자연어 처리, 머신 러닝, 컴퓨터 비전 등으로 세분화됩니다. 머신 러닝은 Solar AI 시장에서 가장 큰 성장 응용 분야로 간주되었으며, 태양광 설비에서 방대한 운영 데이터를 처리하여 유용한 통찰력을 얻을 수 있는 능력을 통해 그 개발이 확산되었습니다. ML 알고리즘은 예측 유지보수, 에너지 출력 예측, 결함 감지 및 성능 최적화에 사용됩니다. 점점 더 많은 센서와 IoT 장치가 태양광 발전소에 배치됨에 따라 ML 모델은 시간이 지남에 따라 정확도를 계속 학습하고 발전할 수 있습니다. 이러한 종류의 동적 적응은 규칙 기반 시스템보다 머신 러닝을 앞서게 합니다. 또한 ML은 더 나은 계획 및 자산 활용을 위해 여러 조건에서 시스템 동작을 시뮬레이션하는 에너지 관리 플랫폼 및 디지털 트윈 모델에 포함되고 있습니다. 따라서 태양 에너지가 전 세계적으로 확장됨에 따라 지능적이고 자동화된 솔루션이 수요를 창출하여 Solar AI 시장에서 머신 러닝 기술을 최고로 유지할 것입니다..
보고서에 따르면, 태양광 설비의 증가는 시장 성장의 주요 동인으로 확인되었습니다. 이러한 영향이 느껴진 방식 중 일부는 다음과 같습니다.
재생 가능 에너지원에서 에너지 발전에 대한 관심이 높아짐에 따라 태양광 발전소의 채택이 증가했습니다. 연중 햇빛이 풍부한 국가는 화석 연료 에너지원에 대한 의존도를 줄이기 위해 태양광 발전 프로젝트 설치에 광범위하게 집중하고 있습니다.
국제 에너지 기구(IEA)에 따르면, 전 세계 전력 생산에서 태양광 발전의 총 점유율은 2020년에 6.0%였으며, 2024년에는 8.2%로 증가했습니다. 또한 IEA에 따르면, 전 세계 태양광 에너지 혼합은 2030년까지 16.1%에 이를 것으로 예상됩니다.
또한, 최근 여러 국가에서 대규모 프로젝트가 완료되어 Solar AI 기술의 채택에 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 2024년 중국 Hobq Solar Park 건설이 완료되었습니다. 이 발전소는 총 4GW의 용량을 가지고 있으며 최대 13.5GW까지 용량을 확장할 계획입니다.
최근 많은 기업들이 또한 AI 기반 기술의 미래 채택에 중요한 새로운 태양광 발전소 설립 계획을 발표했습니다. 이러한 요소를 고려할 때 Solar AI 시장은 예측 기간(즉, 2025-2033) 동안 증가할 것으로 예상됩니다.
수익별 시장 규모, 동향 및 예측 | 2025−2033.
시장 역학 – 주요 동향, 성장 동인, 제약 및 투자 기회
시장 세분화 – 기술별, 애플리케이션별, 최종 사용별, 지역/국가별 상세 분석
경쟁 환경 – 주요 주요 공급업체 및 기타 주요 공급업체
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