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시장보고서
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네트워크 운영 분야 AI 시장 예측(-2034년) : 솔루션 종류, 도입 형태, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석AI in Network Operations Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Solution Type, Deployment, Technology, Application, End User, and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 네트워크 운영 분야 AI 시장은 2026년에 193억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 20.6%로 성장하여, 2034년에는 862억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
네트워크 운영 분야 AI란, 인공지능 및 기계 학습 기술을 응용하여 네트워크 인프라와 서비스를 자동화, 최적화, 관리하는 것을 의미합니다. 이 시장에는 네트워크 모니터링 및 가시성, 네트워크 자동화 및 오케스트레이션,AIOps 플랫폼, 네트워크 성능 관리, 네트워크 보안 및 위협 탐지, 장애 탐지 및 근본 원인 분석, 용량 계획 및 최적화 등의 솔루션 유형이 포함됩니다. 이러한 솔루션은 클라우드 기반, 온프레미스 및 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 도입되고 있습니다.
네트워크의 복잡성 증가와 운영 자동화의 필요성 대두
클라우드 도입, 가상화, 5G, IoT에 의해 촉진되는 현대 네트워크의 복잡성 증가는 네트워크 운영에 AI를 도입하는 주요 요인이 되고 있습니다. 기존의 수동적인 네트워크 관리 방식으로는 현대 네트워크의 규모와 동적인 변화에 대응할 수 없습니다. AI를 통해 모니터링, 이상 탐지, 장애 해결 및 성능 최적화가 자동화됩니다. 기업들은 운영 비용 절감, 서비스 품질 향상, 그리고 전략적 과제에 인력을 투입할 수 있도록 하기 위해 AIOps를 도입하고 있습니다. 네트워크의 복잡성이 계속 증가함에 따라 AI를 활용한 네트워크 운영 솔루션에 대한 수요가 확대되고 있으며, 이는 시장의 지속적인 성장을 뒷받침하고 있습니다.
데이터 품질 문제와 통합의 복잡성
데이터 품질 및 통합의 복잡성과 관련된 과제는 시장에 큰 제약요인으로 작용하고 있습니다. AI 모델은 학습과 정확한 예측을 위해 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 네트워크 데이터는 대개 여러 도구와 시스템에 분산되어 있어 통합상의 문제를 야기하고 있습니다. 데이터 형식의 불일치나 데이터의 불완전성은 모델의 성능에 영향을 미칩니다. AI 솔루션을 기존 네트워크 관리 시스템과 통합하려면 막대한 노력이 필요합니다. 이러한 데이터 및 통합 관련 과제는 특히 관리 도구가 분산되어 있는 조직에서 네트워크 운영에 AI를 도입하는 것을 지연시킬 가능성이 있습니다.
생성형 AI와 디지털 트윈 도입
생성형 AI 및 디지털 트윈 기술의 채택 확대는 네트워크 운영 시장에서 AI 시장의 성장을 위한 큰 기회를 제공하고 있습니다. 생성형 AI는 네트워크 관리를 위한 자연어 인터페이스와 보고서 자동 생성을 가능하게 합니다. 디지털 트윈은 시뮬레이션, 테스트, 최적화를 위한 네트워크의 가상 모델을 제공합니다. 이러한 기술은 예측 능력을 향상시키고, 보다 고도화된 자동화를 실현합니다. 생성형 AI와 디지털 트윈이 성숙해짐에 따라, 혁신적인 네트워크 운영 솔루션이 시장 점유율을 확대하고 있습니다.
AI 주도 의사결정의 신뢰성과 설명 가능성에 대한 우려
AI에 의한 네트워크 의사결정의 신뢰성과 설명 가능성에 대한 우려는 시장 성장에 있어 중대한 위협이 되고 있습니다. 네트워크 운영 팀은 AI의 추론 과정을 이해하지 못한 채 자동화된 의사결정을 신뢰하는 데 소극적일 수 있습니다. 블랙박스형 AI 모델은 중대한 네트워크 사고가 발생했을 때 책임 소재를 명확히 하는 데 어려움을 초래합니다. 설명 가능한 AI에 대한 규제 요건은 일부 업계의 도입에 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 이러한 신뢰성과 설명 가능성에 대한 우려는 네트워크 운영, 특히 미션 크리티컬한 기능에서의 AI 도입을 지연시킬 우려가 있습니다.
COVID-19(COVID-19) 팬데믹으로 인해 조직들은 전례 없는 네트워크 수요에 직면한 동시에, 현장 기술 인력을 대폭 감축한 상태에서 운영을 관리할 수밖에 없었기 때문에 네트워크 운영 분야 AI 도입이 급격히 가속화되었습니다. 원격 네트워크 관리 및 운영 자동화는 단순한 효율화 수단에서 필수 기능으로 변모하며, AIOps 플랫폼의 급속한 도입을 촉진했습니다. 원격 근무, 온라인 서비스, 디지털 협업의 급증으로 인해 수동 방식으로는 감당할 수 없는 수준의 네트워크 복잡성이 발생했습니다. 팬데믹은 예측 분석과 자동화된 장애 해결의 가치를 부각시켰습니다. 팬데믹 이후에도 지속적인 디지털 전환과 하이브리드 근무 모델 덕분에 시장은 강력한 성장세를 유지하고 있습니다.
예측 기간 동안 ‘네트워크 모니터링 및 가시성’ 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
네트워크 모니터링 및 가시성 부문은 네트워크 성능, 가용성, 건전성을 가시화해야 하는 근본적인 요구에 힘입어 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 네트워크 모니터링 및 가시성 솔루션은 네트워크 동작에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 문제를 사전에 탐지하고 해결할 수 있게 해줍니다. 이 부문은 모든 네트워크 유형과 산업 분야에 폭넓게 적용될 수 있다는 장점이 있습니다. 네트워크가 점점 더 복잡해짐에 따라, 모니터링 및 가시성은 솔루션 유형별 부문에서 가장 큰 점유율을 유지하고 있습니다.
‘통신 서비스 제공업체’ 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 통신 서비스 제공업체 부문은 5G 네트워크의 복잡성 증가, 서비스 보증에 대한 수요 증가, 그리고 고객 경험을 향상시키면서 운영 비용을 절감해야 할 필요성에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 통신 사업자들은 점점 더 복잡해지는 인프라를 관리하기 위해 네트워크 운영에 AI를 도입하고 있습니다. 이 부문은 5G 구축과 네트워크 가상화의 혜택을 받고 있습니다. 사업자들이 자동화와 효율화를 우선시함에 따라, 이 최종사용자 부문은 가장 빠른 성장을 이루고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 AI의 조기 도입, 선진적인 네트워크 인프라, 주요 벤더의 존재에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국은 네트워크 자동화 및 AIOps에 대한 막대한 투자를 통해 지역 내 성장을 주도하고 있습니다. AI의 이점에 대한 높은 인식이 도입을 뒷받침하고 있습니다. 확립된 기술 생태계가 혁신을 뒷받침하고 있습니다. 기술적 리더십과 조기 도입을 바탕으로 북미는 시장에서 지배적인 위치를 유지하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 중국, 일본, 인도 및 동남아시아에서의 5G 급속한 확산, 클라우드 인프라 확대, 그리고 네트워크 복잡성 증가에 힘입어 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 이 지역의 거대하고 지속적으로 성장하는 통신 시장은 AI 네트워크 운영에 대한 막대한 수요를 창출하고 있습니다. 정부의 디지털화 노력이 네트워크 현대화를 뒷받침하고 있습니다. 네트워크 복잡성이 심화되는 가운데, 아시아태평양은 전 세계에서 가장 빠른 시장 성장을 이룰 것입니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Network Operations Market is accounted for $19.3 billion in 2026 and is expected to reach $86.2 billion by 2034 growing at a CAGR of 20.6% during the forecast period. AI in network operations refers to the application of artificial intelligence and machine learning technologies to automate, optimize, and manage network infrastructure and services. The market encompasses solution types including network monitoring and observability, network automation and orchestration, AIOps platforms, network performance management, network security and threat detection, fault detection and root cause analysis, and capacity planning and optimization. These solutions are deployed across cloud-based, on-premises, and hybrid environments.
Growing network complexity and need for automated operations
The increasing complexity of modern networks, driven by cloud adoption, virtualization, 5G, and IoT, is a primary driver for AI in network operations. Traditional manual network management approaches cannot handle the scale and dynamism of modern networks. AI enables automated monitoring, anomaly detection, fault resolution, and performance optimization. Organizations are adopting AIOps to reduce operational costs, improve service quality, and free staff for strategic initiatives. As networks continue growing in complexity, demand for AI-powered network operations solutions expands, supporting sustained market growth.
Data quality challenges and integration complexity
Challenges related to data quality and integration complexity represent a major restraint for the market. AI models require large volumes of high-quality data for training and accurate predictions. Network data is often siloed across multiple tools and systems, creating integration challenges. Inconsistent data formats and incomplete data affect model performance. Integrating AI solutions with existing network management systems requires significant effort. These data and integration challenges may slow AI adoption in network operations, particularly among organizations with fragmented management tools.
Adoption of generative AI and digital twins
The growing adoption of generative AI and digital twin technologies presents significant opportunities for AI in network operations market expansion. Generative AI enables natural language interfaces for network management and automated report generation. Digital twins provide virtual representations of networks for simulation, testing, and optimization. These technologies enhance predictive capabilities and enable more sophisticated automation. As generative AI and digital twins mature, innovative network operations solutions capture growing market share.
Trust and explainability concerns in AI-driven decisions
Trust and explainability concerns regarding AI-driven network decisions pose significant threats to market growth. Network operations teams may be reluctant to trust automated decisions without understanding AI reasoning. Black-box AI models create accountability challenges for critical network incidents. Regulatory requirements for explainable AI may affect adoption in some industries. These trust and explainability concerns may slow AI adoption in network operations, particularly for mission-critical functions.
The COVID-19 pandemic dramatically accelerated AI adoption in network operations as organizations faced unprecedented network demands while managing with significantly reduced on-site technical staff. Remote network management and automated operations transformed from optional efficiencies into essential capabilities, driving rapid deployment of AIOps platforms. Surging remote work, online services, and digital collaboration created network complexity that manual approaches could not address. The pandemic highlighted the value of predictive analytics and automated fault resolution. Post-pandemic, sustained digital transformation and hybrid work models have maintained strong market growth.
The Network Monitoring and Observability segment is expected to be the largest during the forecast period
The Network Monitoring and Observability segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, driven by the fundamental need for visibility into network performance, availability, and health. Network monitoring and observability solutions provide real-time insights into network behavior, enabling proactive issue detection and resolution. The segment benefits from broad applicability across all network types and industries. As network complexity increases, monitoring and observability maintain the largest solution type segment share.
The Telecommunications Service Providers segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the Telecommunications Service Providers segment is predicted to witness the highest growth rate, fueled by the complexity of 5G networks, growing demand for service assurance, and the need to reduce operational costs while improving customer experience. Telecom operators are deploying AI in network operations to manage increasingly complex infrastructure. The segment benefits from 5G deployment and network virtualization. As operators prioritize automation and efficiency, this end-user segment delivers the fastest growth.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, supported by early AI adoption, advanced network infrastructure, and presence of major technology vendors. The United States leads regional growth with substantial investment in network automation and AIOps. High awareness of AI benefits drives adoption. Well-established technology ecosystem supports innovation. With technology leadership and early adoption, North America maintains its dominant market position.
Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by rapid 5G deployment, expanding cloud infrastructure, and increasing network complexity across China, Japan, India, and Southeast Asia. The region's large and growing telecommunications market creates substantial demand for AI network operations. Government digital initiatives support network modernization. As network complexity increases, Asia Pacific delivers the fastest market growth globally.
Key players in the market
Some of the key players in AI in Network Operations Market include Cisco Systems, Inc., IBM Corporation, Juniper Networks, Inc., Hewlett Packard Enterprise, Nokia Corporation, Ericsson, Huawei Technologies Co., Ltd., Broadcom Inc., SolarWinds Corporation, Dynatrace, Inc., Splunk LLC, ScienceLogic, New Relic, Inc., LogicMonitor, Inc., and Zabbix LLC.
In September 2026, Cisco released its Impact of Agentic AI on Network Operations research, showing that over 80% of enterprise NetOps teams are transitioning toward autonomous "AgenticOps" operating models capable of making real-time closed-loop configuration and routing changes.
In September 2026, Hewlett Packard Enterprise expanded GreenLake with agentic AIOps and unified cloud operations software to manage and optimize enterprise AI clusters and distributed infrastructure.
In September 2026, Nokia partnered with Microsoft to integrate Nokia Data Suite with Microsoft Fabric's OneLake, enabling autonomous AI agents to perform real-time root-cause analysis, voice-over-new-radio assurance, and RAN diagnostics.
In July 2026, IBM advanced watsonx orchestration across its AIOps capabilities to automate hybrid cloud network monitoring, event correlation, and autonomous incident remediation.