세계의 연합 학습 솔루션 시장 (2030년까지) : 배포 모델별 (클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드, 기타), 조직 규모별 (중소기업, 대기업)
Stratistics MRC에 따르면 글로벌 연합 학습 솔루션 시장은 2024년 1억 3,749만 달러 규모이며 예측 기간 동안 13.4%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 2억 9,237만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 데이터 프라이버시와 보안을 보장하면서 분산된 장치 또는 서버에서 협력적으로 모델을 학습하는 수단을 제공하는 연합 학습 솔루션은 머신러닝 분야의 패러다임 변화를 나타냅니다. 연합 학습은 다양한 소스의 원시 데이터를 단일 서버에 결합하는 대신 모델을 로컬 학습이 이루어지는 데이터 위치로 전송합니다. 기초 데이터는 공유되지 않으며, 대신 로컬에서 학습된 모델을 결합하여 글로벌 모델을 생성합니다. 또한 이 전략은 보안 문제와 개인정보 보호법으로 인해 민감한 데이터를 공유하기 어려운 의료, 금융, 통신과 같은 산업에서 특히 유용합니다.
세계보건기구(WHO)에 따르면, 건강의 사회적 결정 요인을 해결하는 것은 인구 전체의 건강 형평성과 결과를 개선하는 데 매우 중요합니다.
시장 역학:
동인:
IoT 디바이스 사용 증가
사물인터넷(IoT)으로 인해 연결된 디바이스의 수가 기하급수적으로 증가하면서 네트워크 엣지에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 산업용 센서부터 스마트 가전제품에 이르는 이러한 기기는 새로운 관점을 얻고 생산성을 높이는 데 활용할 수 있는 유용한 데이터를 생성합니다. 연합 학습은 네트워크 용량에 부담을 주지 않으면서 이 데이터를 머신 러닝에 사용할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다. 또한 연합 학습은 IoT 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리함으로써 중앙 스토리지와 대규모 데이터 전송의 필요성을 줄여 엣지에서 실시간 분석과 의사 결정을 가능하게 합니다.
제약:
막대한 컴퓨팅 및 통신 비용
연합 학습은 통신 비용이 많이 들고 많은 처리 능력이 필요합니다. 모든 참여 디바이스에 대해 로컬 학습이 필요하며 특히 복잡한 모델의 경우 리소스 집약적일 수 있습니다. 이러한 사양은 구형 스마트폰이나 IoT 센서와 같이 처리 능력이 낮은 디바이스에서는 적용하기 어려울 수 있으며, 이로 인해 성능이 일관되지 않고 지연이 발생할 수 있습니다. 또한 수천 또는 수백만 개의 디바이스가 있는 대규모 배포에서는 모델 업데이트를 집계하기 위해 디바이스와 중앙 서버 간의 잦은 통신으로 인해 많은 양의 대역폭이 소모될 수 있습니다.
기회:
개인정보 보호가 중요한 분야의 성장
연합 학습은 데이터 보안과 개인정보 보호가 중요한 의료, 금융, 법률과 같은 분야에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 의료 분야의 연합 학습은 환자의 개인정보를 보호하면서 여러 클리닉과 병원의 데이터를 활용함으로써 질병 감지 및 환자 치료를 위한 예측 모델 생성을 용이하게 할 수 있습니다. 또한 금융 부문에서는 여러 기관의 개인 금융 데이터를 활용하여 신용 평가 및 사기 탐지를 개선할 수 있습니다. 법률 회사는 고객의 기밀을 유지하면서 연합 학습을 사용하여 섬세한 법률 문서와 사건 기록을 검토할 수 있습니다.
위협:
개인 정보 보호 및 보안에 대한 위험
연합 학습은 데이터 프라이버시를 개선하기 위한 것이지만 보안 위험은 여전히 존재합니다. 공격자는 공유 모델 업데이트에서 개인 데이터를 얻기 위해 멤버십 추론 및 모델 반전을 포함한 다양한 공격을 시작할 수 있습니다. 또한 악의적인 참여자가 오염된 데이터나 잘못된 모델 업데이트를 학습 프로세스에 도입하여 결과가 손상되거나 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 또한 보안 집계, 이상 징후 탐지, 차등 개인정보 보호와 같은 강력한 방어를 만들고 배포하는 것이 중요하지만 어렵습니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹으로 인해 다양한 분야의 기관들이 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 엄격한 기준을 준수하면서 중요한 인사이트를 얻기 위해 데이터를 활용하고자 하면서 연합 학습 솔루션의 구현이 가속화되었습니다. 분산형 데이터 처리 기술의 필요성은 원격 근무의 추세와 디지털 인프라에 대한 의존도가 높아짐에 따라 더욱 부각되었습니다. 또한, 연합 학습은 개인정보 보호법을 위반하지 않으면서도 환자 결과와 바이러스 확산에 대한 예측 모델을 만들어야 하는 의료 업계에서 많은 관심을 받고 있습니다.
클라우드 기반 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
연합 학습 솔루션 시장에서는 클라우드 기반 부문이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 연합 학습 솔루션은 비용 효율성, 확장성 및 유연성 측면에서 여러 가지 이점이 있습니다. 이러한 솔루션은 클라우드 인프라의 광범위한 처리 능력과 저장 용량을 활용함으로써 기업이 대규모 연합 학습 과제를 효과적으로 처리하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 또한 클라우드는 분산된 네트워크에서 원활한 협업과 데이터 공유를 가능하게 하는 내장된 용량으로 인해 연합 학습을 위한 완벽한 환경이며, 특히 여러 곳에 지사를 둔 기업의 경우 더욱 그렇습니다.
중소기업(SME) 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
연합 학습 솔루션 시장의 중소기업(SME) 부문은 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 보안 및 개인 정보 보호를 유지하면서 데이터 기반 인사이트에 대한 수요가 증가함에 따라 중소기업은 연합 학습 솔루션을 채택하는 비율이 증가하고 있습니다. 중소기업은 대기업과 달리 기존의 중앙 집중식 데이터 처리에 필요한 상당한 인프라와 리소스가 부족한 경우가 많습니다. 연합 학습은 중소기업이 분산된 데이터에서 머신 러닝의 잠재력을 활용할 수 있는 저렴하고 확장 가능한 대안을 제공합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
연합 학습 솔루션 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있는 지역은 북미 지역입니다. 중요한 시장 플레이어들의 강력한 존재감, 기술 발전, 다양한 산업 분야에서 첨단 기술을 빠르게 도입한 것이 이러한 우위의 요인으로 꼽힙니다. 연합 학습 솔루션은 북미의 탄탄한 IT 인프라, 우호적인 규제 환경, 연구 개발에 대한 대규모 투자로 인해 성장하고 있습니다. 또한 의료, 금융, 소매, 통신과 같은 산업에서 연합 학습을 채택하는 것은 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 이 지역의 강조와 개인화된 서비스 및 예측 분석에 대한 수요 증가에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
연합 학습 솔루션 시장은 아시아 태평양 지역에서 가장 높은 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 빠른 디지털 전환, 클라우드 기반 기술 채택 증가, 다양한 산업 분야에서 AI 및 머신러닝에 대한 투자 증가가 이러한 성장을 이끄는 요인 중 일부입니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에서 데이터 분석, IoT, 엣지 컴퓨팅 분야에서 상당한 진전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 연합 학습과 같은 개인정보 보호 머신 러닝 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 데이터 프라이버시 및 보안 문제에 대한 인식이 높아지고 혁신과 디지털화를 장려하는 정부의 이니셔티브도 아시아 태평양 지역의 시장 기회 확대에 기여하고 있습니다.
주요 개발:
2024년 6월, 다국적 기술 기업 IBM과 첨단 로직 반도체 제조업체인 래피더스 코퍼레이션은 칩렛 패키지 대량 생산 기술 구축을 목표로 하는 공동 개발 파트너십을 발표했습니다. 이번 협약을 통해 래피더스는 IBM으로부터 고성능 반도체용 패키징 기술을 전수받고, 양사는 이 분야의 혁신을 목표로 협력할 예정입니다.
수요일에 발표된 성명에 따르면 2024년 5월, Microsoft Corp와 Brookfield Asset Management의 재생 에너지 부문이 기록적인 청정 에너지 계약을 체결했습니다. 이 파트너십은 Microsoft가 인공 지능에 대한 투자를 늘리면서 이루어졌다고 블룸버그는 보도했습니다. 기술 기업들은 전반적인 에너지 수요 증가와 씨름하면서 자체적인 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 청정 에너지 솔루션을 점점 더 많이 찾고 있습니다.
2024년 2월, Google은 유럽 전역에서 700MW 이상의 청정 에너지에 대한 일련의 전력구매계약(PPA)을 체결하여 향후 2년 내에 네덜란드, 이탈리아, 폴란드 등의 지역에서 90% 이상, 벨기에에서는 85%에 가까운 탄소 없는 에너지를 사용할 수 있게 되었다고 발표했습니다.
지원되는 배포 모델
– 클라우드 기반
– 온프레미스
– 하이브리드
– 기타 배포 모델
지원 대상 조직 규모
– 중소기업(SME)
– 대기업
지원 대상 애플리케이션
– 신약 개발
– 데이터 개인정보 보호 및 보안 관리
– 리스크 관리
– 쇼핑 경험 개인화
– 산업용 사물 인터넷
– 온라인 시각적 객체 감지
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– BFSI
– 의료 및 생명 과학
– 소매 및 이커머스
– 제조
– 에너지 및 유틸리티
– 정부
– 미디어 및 엔터테인먼트
– 통신 및 정보 기술(IT)
– 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 애플리케이션 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 경쟁 경쟁
5 배포 모델 별 글로벌 연합 학습 솔루션 시장
5.1 소개
5.2 클라우드 기반
5.3 온 프레미스
5.4 하이브리드
5.5 기타 배포 모델
6 조직 규모별 글로벌 연합 학습 솔루션 시장
6.1 소개
6.2 중소기업 (중소기업)
6.3 대기업
7 애플리케이션 별 글로벌 연합 학습 솔루션 시장
7.1 소개
7.2 신약 개발
7.3 데이터 개인 정보 보호 및 보안 관리
7.4 위험 관리
7.5 쇼핑 경험 개인화
7.6 산업용 사물 인터넷
7.7 온라인 시각적 객체 감지
7.8 기타 애플리케이션
8 최종 사용자 별 글로벌 연합 학습 솔루션 시장
8.1 소개
8.2 BFSI
8.3 의료 및 생명 과학
8.4 소매 및 전자 상거래
8.5 제조
8.6 에너지 및 유틸리티
8.7 정부
8.8 미디어 및 엔터테인먼트
8.9 통신 및 정보 기술(IT)
8.10 기타 최종 사용자
9 지역별 글로벌 연합 학습 솔루션 시장
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
