세계의 인공 지능 (AI) 시장 (2030년까지) : 유형별 (일반/강력 인공지능, 협소/약 인공지능, 기타), 시스템 유형, 오퍼링, 배포 모드, 비즈니스 기능, 기술
스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 인공 지능(AI) 시장은 2024년 6648억8000만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 21.0%의 연평균 성장률로 2030년에는 2086억7000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 인간처럼 생각하고 행동하도록 만들어진 기계에 인간의 지능을 시뮬레이션하는 것을 인공 지능 또는 AI라고 합니다. 여기에는 학습, 사고, 문제 해결, 지각, 언어 이해와 같은 다양한 활동이 포함됩니다. 대규모 데이터 처리 알고리즘과 모델은 인공 지능(AI) 시스템이 패턴을 식별하고 판단하며 시간이 지남에 따라 발전할 수 있는 능력을 부여합니다. 또한 AI는 의료, 금융, 일상 생활 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.
인공지능 발전 협회(AAAI)에 따르면 인공지능은 사고와 지능적 행동의 근간이 되는 메커니즘에 대한 과학적 이해와 이를 기계에 구현하는 것으로 정의됩니다.
시장 역학:
동인:
데이터 접근성 향상
소셜 미디어 플랫폼, IoT 기기, 센서, 온라인 거래 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터의 기하급수적인 증가로 인해 인공지능(AI) 시스템은 방대한 양의 데이터에 액세스할 수 있게 되었습니다. 이러한 방대한 양의 데이터를 통해 AI 모델은 추세를 정확하게 파악하고, 결과를 예측하고, 결론을 도출할 수 있습니다. 이제 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 쉽게 사용할 수 있게 되면서 머신러닝과 데이터 분석 알고리즘의 개발이 가속화되었습니다. 또한, 이를 통해 가치 있는 정보를 쉽게 추출하고 전반적으로 의사 결정 과정을 가속화할 수 있게 되었습니다.
제약:
숙련된 노동력의 부재
자격을 갖춘 인력에 대한 수요는 AI 산업의 폭발적인 확장을 따라가지 못하고 있습니다. AI, 머신러닝, 데이터 과학 분야의 전문가가 심각하게 부족하기 때문에 조직에서 유능한 인재를 찾고 유지하는 것은 어려운 일입니다. 지속적인 학습과 적응을 필요로 하는 AI 기술의 복잡하고 역동적인 특성은 이러한 인재 격차를 더욱 심화시킵니다. 또한 많은 기업이 기존 직원을 교육하고 신규 직원을 채용하는 데 필요한 시간과 비용으로 인해 AI 도입과 확장성이 심각하게 저해되고 있습니다.
기회:
의료 서비스 개선
AI는 환자 관리, 치료 전략, 진단을 개선하여 의료 서비스를 완전히 혁신할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 인공지능(AI) 기반 도구는 의료 이미지를 분석하고 이상 징후를 찾아내며 신경계 질환과 암을 포함한 질병의 조기 진단에 도움을 줄 수 있습니다. 예측 분석을 통해 환자의 예후를 예측함으로써 사전 예방적 치료를 제공하고 병원 재입원을 줄일 수 있습니다. 또한 AI 기반 개인 맞춤형 의료는 각 환자의 고유한 유전자 프로필에 따라 약물을 조정하여 효과를 높이고 부작용을 줄입니다.
위협:
도덕적, 윤리적 문제
AI의 사용으로 인해 많은 윤리적, 도덕적 문제가 제기되고 있으며, 특히 개인정보 보호, 자율성, 책임과 관련하여 더욱 그러합니다. 인공지능(AI) 시스템은 개인 데이터가 포함된 방대한 데이터 세트를 다루는 경우가 많으며, 이를 부적절하게 관리할 경우 프라이버시 침해로 이어질 수 있습니다. 또한 AI가 스스로 결정을 내릴 수 있게 되면 실수나 부상에 대한 책임이 누구에게 있는지에 대한 의문이 제기될 수 있습니다. 또한, 예를 들어 무인 자동차나 AI 기반 의료 진단의 경우 오류에 대한 책임 소재를 파악하기가 어려울 수 있습니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹으로 인해 여러 산업 분야에서 인공지능(AI) 도입이 가속화되었고, 기업들은 이 위기로 인한 장애물을 관리하기 위해 노력했습니다. AI는 발병 예측, 백신 개발 가속화, 가용 자원 활용 극대화라는 측면에서 의료 산업에서 중요한 역할을 했습니다. AI는 챗봇과 가상 비서를 통해 고객 서비스를 개선하고, 정교한 커뮤니케이션 도구를 통해 원격 근무를 가능하게 했으며, 기업이 공급망 중단을 관리하는 데 도움을 주었습니다. 또한 팬데믹은 데이터 분석, 자동화, AI 기반 비대면 상호작용 솔루션의 혁신을 촉발하여 회복탄력성과 운영 효율성을 높였습니다.
클라우드 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
클라우드 부문은 인공 지능(AI) 분야에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 클라우드의 확장성, 경제성, 유연성 덕분에 기업은 상당한 규모의 초기 인프라 투자 없이도 AI 솔루션을 구현할 수 있으며, 이는 시장의 확장을 촉진하는 원동력이 되고 있습니다. 기업은 정교한 알고리즘, 막대한 연산 능력, 방대한 데이터 세트에 간편하게 액세스할 수 있는 클라우드 기반 AI 서비스 덕분에 빠르게 혁신하고 AI 애플리케이션을 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 클라우드 플랫폼은 강력한 보안, 규정 준수 및 유지 관리 기능을 제공하므로 기업이 이러한 측면을 자체적으로 처리할 필요성이 줄어듭니다.
인공 지능(AI) 엔터프라이즈 사용 사례 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
인공 지능 (AI) 엔터프라이즈 사용 사례 부문에서 AI 시장의 가장 높은 CAGR이 예상됩니다. 이 부문은 경쟁력, 효율성 및 혁신을 강화하기 위해 AI를 사용하는 다양한 산업의 광범위한 애플리케이션을 포괄합니다. 기업들은 공급망 최적화, 사기 탐지, 로봇 고객 지원, 예측 유지보수와 같은 애플리케이션에 인공지능(AI)을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 또한 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 분야의 기술 발전으로 비즈니스에서 AI 애플리케이션의 범위와 영향력이 확대되고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 전 세계 인공 지능(AI) 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 지역입니다. 이 지역은 다양한 산업 분야에서 높은 채택률, 강력한 R&D 노력, 주요 AI 기술 제공업체의 존재가 모두 이에 기여하고 있습니다. 특히 실리콘밸리가 AI 스타트업을 위한 혁신과 자금 지원의 중심지 역할을 하는 등 미국이 AI 분야를 주도하고 있습니다. 북미에 본사를 둔 구글, 마이크로소프트, IBM과 같은 주요 기술 기업들은 AI 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 또한 북미는 정부 지원 이니셔티브, 탄탄한 학술 기관, 확립된 벤처 캐피탈 생태계와 더불어 AI 시장을 선도하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
유럽의 인공지능(AI) 시장은 세계에서 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽은 연구 개발에 대한 강조, 강력한 규제 프레임워크, AI 기술에 대한 투자 증가로 인해 AI 도입이 크게 급증할 것으로 예상됩니다. 영국, 독일, 프랑스, 스웨덴과 같은 국가는 정부 프로그램, 학술 기관 및 업계 협력의 지원을 받아 AI 혁신과 투자를 선도하고 있습니다. 또한, 유럽 연합의 AI 전략과 혁신 및 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 프로그램 덕분에 이 지역의 AI 시장은 성장하고 있습니다.
주요 개발:
2024년 6월, Microsoft는 일본 히타치와 수십억 달러 규모의 AI 중심 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 특히 에너지 및 모빌리티와 같은 사회 인프라 분야에서 히타치의 비즈니스 소프트웨어 및 서비스 사업인 Lumada의 성장을 촉진하기 위해 생성형 인공 지능(AI)을 사용하기 위해 고안되었습니다.
2024년 5월, Google LLC는 일본의 두 에너지 공급업체와 전력 구매 계약(PPA)을 체결하여 일본 내 데이터 센터에 전력을 공급하기 위한 60MW의 태양광 발전 용량을 확보했습니다.
2024년 4월, 화웨이와 EDMI는 공정하고 합리적이며 비차별적인(FRAND) 조건으로 특허 라이선스 계약을 체결한다고 발표했습니다. 화웨이는 셀룰러 IoT 표준필수특허(SEP) 라이선스(NB-IoT, LTE-M 및 LTE Cat. 1을 포함한 셀룰러 IoT 표준필수특허(SEP) 라이선스를 EDMI에 부여합니다. 이 계약은 업계 경쟁사로부터 화웨이의 셀룰러 IoT SEP의 강점을 인정받은 것입니다.
대상 유형:
– 일반/강력 인공 지능
– 좁은/약한 인공 지능
– 기타 유형
지원되는 시스템 유형:
– 인공 신경망(ANN)
– 디지털 개인 비서
– 자동차 로보틱스 시스템
– 퍼지 시스템
– 임베디드 시스템
– 인텔리전스 시스템
– 의사 결정 지원 처리
– 로봇 통합 제조 시스템
– 하이브리드 시스템
– 기타 시스템 유형
지원 대상 제품
– 소프트웨어
– 하드웨어
– 서비스
지원되는 배포 모드
– 클라우드
– 온프레미스
지원되는 비즈니스 기능
– 마케팅 및 영업
– 인적 자원
– 재무 및 회계
– 자산 관리
– 법률
– 보안
– 예측 및 모델링
– 인공 지능(AI) 기업 사용 사례
다루는 기술
– 쿼리 방법
– 자연어 생성
– 음성 인식(음성 분석)
– 텍스트 분석
– 컴퓨터(머신) 비전
– 고급 분석
– 적응형 학습
– 컨텍스트 인식 컴퓨팅
– 머신 러닝
– 자연어 처리(NLP)
– 제스처 제어
– 이미지 처리
– 기타 기술
지원 대상 최종 사용자
– 헬스케어
– BFSI
– 소매업
– 광고 및 미디어
– 자동차 및 운송
– 농업
– 제조
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 글로벌 인공 지능 (AI) 시장, 유형별
5.1 소개
5.2 일반 / 강력한 인공 지능
5.3 좁고 약한 인공 지능
5.4 기타 유형
6 시스템 유형별 글로벌 인공 지능 (AI) 시장
6.1 소개
6.2 인공 신경망 (ANN)
6.3 디지털 개인 비서
6.4 자동차 로봇 시스템
6.5 퍼지 시스템
6.6 임베디드 시스템
6.7 인텔리전스 시스템
6.8 의사 결정 지원 처리
6.9 로봇 통합 제조 시스템
6.10 하이브리드 시스템
6.11 기타 시스템 유형
7 글로벌 인공 지능 (AI) 시장, 오퍼링 별
7.1 소개
7.2 소프트웨어
7.2.1 인공 지능 (AI) 솔루션
7.2.2 기계 학습 프레임 워크
7.2.3 응용 프로그램 인터페이스 (API)
7.2.4 인공 지능(AI) 플랫폼
7.3 하드웨어
7.3.1 센서
7.3.2 네트워킹 하드웨어
7.3.3 프로세서
7.3.3.1 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이
7.3.3.2 마이크로 프로세싱 장치
7.3.3.3 그래픽 처리 장치
7.3.4 인공 지능(AI) 칩셋
7.3.5 메모리 장치
7.3.6 저장 장치
7.4 서비스
7.4.1 관리
7.4.1.1 설치
7.4.1.2 교육
7.4.2 전문가
7.4.2.1 인공 지능(AI) 기술 컨설팅
7.4.2.2 지원 및 유지 관리
7.4.2.3 배포 및 시스템 통합
8 배포 모드 별 글로벌 인공 지능 (AI) 시장
8.1 소개
8.2 클라우드
8.3 온 프레미스
9 비즈니스 기능별 글로벌 인공 지능 (AI) 시장
9.1 소개
9.2 마케팅 및 영업
9.3 인적 자원
9.4 재무 및 회계
9.5 자산 관리
9.6 법률
9.7 보안
9.8 예측 및 모델링
9.9 인공 지능 (AI) 기업 사용 사례
10 기술별 글로벌 인공 지능(AI) 시장
10.1 소개
10.2 쿼리 방법
10.3 자연어 생성
10.4 음성 인식(음성 분석)
10.5 텍스트 분석
10.6 컴퓨터(머신) 비전
10.7 고급 분석
10.8 적응형 학습
10.9 상황 인식 컴퓨팅
10.10 머신 러닝
10.10.1 일반 적대적 네트워크(GANS)
10.10.2 강화 학습
10.10.3 지도 학습
10.10.4 딥 러닝
10.10.5 비지도 학습
10.11 자연어 처리(NLP)
10.12 제스처 제어
10.13 이미지 처리
10.14 기타 기술
11 최종 사용자 별 글로벌 인공 지능 (AI) 시장
11.1 소개
11.2 의료
11.2.1 로봇 보조 수술
11.2.2 가상 간호 보조원
11.2.3 병원 워크 플로우 관리
11.2.4 투약 오류 감소
11.2.5 임상시험 참가자 식별자
11.2.6 예비 진단
11.2.7 자동화된 이미지 진단
11.3 BFSI
11.3.1 위험 평가
11.3.2 재무 분석/연구
11.3.3 투자/포트폴리오 관리
11.4 소매
11.5 광고 및 미디어
11.6 자동차 및 운송
11.7 농업
11.8 제조
11.9 기타 최종 사용자
12 글로벌 인공 지능(AI) 시장, 지역별 현황
12.1 소개
12.2 북미
12.2.1 미국
12.2.2 캐나다
12.2.3 멕시코
12.3 유럽
12.3.1 독일
12.3.2 영국
12.3.3 이탈리아
12.3.4 프랑스
12.3.5 스페인
12.3.6 기타 유럽
12.4 아시아 태평양
12.4.1 일본
12.4.2 중국
12.4.3 인도
12.4.4 호주
12.4.5 뉴질랜드
12.4.6 대한민국
12.4.7 기타 아시아 태평양 지역
12.5 남아메리카
12.5.1 아르헨티나
12.5.2 브라질
12.5.3 칠레
12.5.4 남미의 나머지 지역
12.6 중동 및 아프리카
12.6.1 사우디 아라비아
12.6.2 아랍에미리트
12.6.3 카타르
12.6.4 남아프리카 공화국
12.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
13 주요 개발 사항
13.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
13.2 인수 및 합병
13.3 신제품 출시
13.4 확장
13.5 기타 주요 전략
14 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
