인공 지능 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(소프트웨어, 하드웨어, 서비스)별, 애플리케이션(머신 러닝, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 기타), 비즈니스 기능(재무, 마케팅 및 영업, 공급망 관리, 운영, 인적 자원, 보안, 기타), 최종 사용자(제조, BFSI, 자동차, 패션 및 리테일, 의료 및 생명 과학, 항공 우주 및 방위, 건설, 기타), 지역별, 경쟁별 2018-2028

시장 개요

글로벌 인공지능 시장은 2022년에 1,288억 9,000만 달러로 평가되었으며, 2028년까지 40.71%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

글로벌 인공지능(AI) 시장은 기술 발전, 산업 전반의 채택 증가, 투자 급증으로 인해 전례 없는 성장과 변화를 겪고 있습니다. 머신 러닝, 자연어 처리, 로봇 공학을 아우르는 분야인 AI는 다양한 분야에 필수적이 되어 기업의 운영 및 혁신 방식을 재편하고 있습니다. 시장 확장에 기여하는 주요 요인에는 머신 러닝 알고리즘의 지속적인 진화, 딥 러닝 기술의 발전, 특히 클라우드 서비스를 통한 상당한 컴퓨팅 파워의 가용성이 포함됩니다. 북미는 혁신 허브, 상당한 투자, 기술 거대 기업과 스타트업의 강력한 생태계에 힘입어 AI 분야에서 여전히 지배적인 세력입니다. 윤리적 고려 사항, 상호 운용성 과제, 규제 프레임워크는 지속적인 우려 사항으로, 혁신과 책임 있는 AI 개발 간의 섬세한 균형이 필요합니다. 의료 분야는 진단, 개인화된 의료, 예측 분석에 응용되면서 상당한 AI 영향을 목격합니다. AI가 고객 서비스, 제조, 금융에 스며들면서 자동화와 데이터 기반 의사 결정에서의 역할은 전 세계적으로 산업을 계속해서 재정의하고 있습니다. AI 시장의 궤적은 소프트웨어 혁신, 인재 개발, 전략적 협업이 지능형 기술의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하는 역동적인 환경을 반영합니다.

주요 시장 동인

머신 러닝과 딥 러닝의 발전

글로벌 인공 지능(AI) 시장을 추진하는 주요 동인은 머신 러닝(ML)과 딥 러닝 기술의 지속적인 발전입니다. ML 알고리즘을 통해 AI 시스템은 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 학습하고, 패턴을 인식하고, 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. ML의 하위 집합인 딥 러닝은 인간의 뇌 기능을 모방하는 여러 계층의 신경망을 포함합니다. 이러한 분야에서 진행 중인 연구 및 개발은 복잡한 작업을 수행할 수 있는 정교한 AI 모델의 진화를 주도하여 산업 전반에 걸쳐 AI 기술이 널리 채택되는 데 기여하고 있습니다.

연구자들이 신경망 아키텍처, 최적화 기술 및 학습 알고리즘을 더 깊이 파고들면서 AI 모델의 성능과 정확도가 크게 향상되었습니다. 이러한 진전은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 자율 시스템과 같은 응용 프로그램의 혁신을 촉진하여 AI의 기능 범위를 확장하고 시장을 발전시킵니다.

컴퓨팅 파워 및 클라우드 서비스 증가

컴퓨팅 파워의 확산과 클라우드 서비스의 가용성은 글로벌 AI 시장의 또 다른 중요한 원동력이 됩니다. AI 응용 프로그램, 특히 복잡한 계산 및 대규모 데이터 세트와 관련된 응용 프로그램은 향상된 처리 기능의 이점을 크게 얻습니다. 강력한 그래픽 처리 장치(GPU)와 전문 AI 하드웨어 가속기의 등장으로 AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있게 되었습니다.

또한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 접근성은 조직에 AI 개발 및 배포를 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 클라우드 플랫폼은 훈련 및 추론 프로세스에 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공하여 AI 솔루션을 구현하려는 기업의 진입 장벽을 낮춥니다. 이러한 동인은 AI의 민주화를 촉진하여 더 광범위한 산업이 하드웨어 인프라에 대한 막대한 사전 투자 없이도 고급 AI 기술을 활용할 수 있도록 합니다.

헬스케어에서 AI 채택 증가

헬스케어에서 AI 채택 증가는 글로벌 AI 시장의 주요 동인으로 작용합니다. 헬스케어의 AI 응용 분야는 진단 도구와 예측 분석부터 개인화된 의학 및 약물 발견에 이르기까지 다양합니다. 머신 러닝 알고리즘은 의료 이미지를 분석하고, 패턴을 식별하고, 암과 같은 질병을 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자연어 처리를 통해 전자 건강 기록에서 귀중한 통찰력을 추출하여 임상 의사 결정과 환자 치료를 개선할 수 있습니다.

AI는 방대한 양의 의료 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 분석할 수 있어 진단 정확도와 치료 계획이 향상됩니다. 의료 분야에서 AI를 지속적으로 통합하면 환자 결과가 개선될 뿐만 아니라 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하여 광범위한 AI 시장에서 성장이 촉진됩니다.

산업에서 자동화에 대한 수요 증가

다양한 산업에서 자동화에 대한 수요가 증가하면서 글로벌 AI 시장이 강세를 보이고 있습니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 자율 시스템을 포함한 AI 기술이 프로세스를 간소화하고 최적화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 제조, 물류, 금융과 같은 산업은 AI 기반 자동화를 활용하여 운영 효율성을 높이고 비용을 줄이며 오류를 최소화합니다.

예를 들어 제조 분야에서 AI 기반 로봇과 자동화 시스템은 정밀하고 빠르게 작업을 수행하여 생산량 증가에 기여할 수 있습니다. 마찬가지로 물류에서 AI 알고리즘은 공급망 운영, 경로 계획 및 재고 관리를 최적화합니다. 자동화에 대한 전반적인 추세는 다양한 분야에서 생산성과 경쟁력을 촉진하는 데 있어 AI의 중추적 역할을 강조합니다.

고객 서비스에서 AI 애플리케이션 확장

고객 서비스에서 AI 애플리케이션의 확장은 글로벌 AI 시장을 형성하는 두드러진 원동력입니다. 기업은 고객 상호 작용과 지원 서비스를 개선하기 위해 AI 기반 챗봇, 가상 비서 및 자연어 처리 시스템을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. AI 기반 고객 서비스 애플리케이션은 실시간 응답, 개인화된 추천 및 효율적인 질의 해결을 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다.

고객 서비스에서 AI를 사용하면 고객 경험이 향상될 뿐만 아니라 기업이 대량의 문의를 효율적으로 관리할 수 있습니다. AI 기반 고객 서비스 솔루션은 일상적인 작업을 자동화하고 지능적인 응답을 제공함으로써 운영 효율성, 비용 절감 및 긍정적인 고객 관계 구축에 기여합니다. 이 드라이버는 AI가 고객 참여와 지원에 미치는 혁신적인 영향을 강조하여 전 세계 다양한 산업에 통합되도록 합니다.

주요 시장 과제

AI 알고리즘의 윤리 및 편향 문제

글로벌 인공지능 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 AI 알고리즘과 관련된 윤리 및 편향 문제입니다. AI 시스템이 다양한 산업에서 의사 결정 프로세스에서 점점 더 중요한 역할을 함에 따라 이러한 알고리즘에 내재된 잠재적 편향에 대한 인식이 높아지고 있습니다. 편향은 편향된 교육 데이터에서 발생할 수 있으며, 특정 그룹에 불균형하게 영향을 미치는 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다. 이러한 윤리적 문제를 해결하려면 공정하고 편견 없는 AI 모델을 개발하고, 투명한 의사 결정 프로세스를 구현하고, AI 개발 및 배포에 대한 윤리적 지침을 수립하기 위한 협력적 노력이 필요합니다.

상호 운용성 및 표준화 부족

상호 운용성 및 표준화는 글로벌 AI 시장에서 상당한 과제를 안겨줍니다. 표준화된 관행과 상호 운용 가능한 솔루션이 부족하면 다양한 플랫폼과 시스템에서 AI 기술을 원활하게 통합하는 데 방해가 됩니다. 이러한 과제는 조직이 다양한 공급업체의 AI 솔루션을 채택하여 호환성 문제로 이어질 때 특히 두드러집니다. 표준화 노력은 AI 시스템이 응집력 있게 작동하고, 데이터를 효과적으로 공유하고, 상호 운용성을 용이하게 하여 보다 통합되고 협력적인 AI 생태계를 촉진하는 데 필수적입니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 글로벌 AI 시장에서 상당한 과제를 나타냅니다. AI 시스템은 종종 민감하고 개인적인 정보가 포함된 대규모 데이터 세트에 크게 의존하여 교육 및 의사 결정을 수행합니다. 이러한 데이터를 오용하거나 잘못 처리하면 상당한 위험이 발생하여 침해 및 개인 정보 침해로 이어집니다. 이러한 우려 사항을 해결하려면 강력한 데이터 보호 조치, 안전한 저장 및 전송 프로토콜, 개인 정보 보호 AI 기술의 구현이 필요합니다. AI 개발을 위한 귀중한 데이터 활용과 개인 정보 보호 간의 균형을 맞추는 것은 AI 환경에서 지속적인 과제입니다.

인재 부족 및 기술 격차

숙련된 전문가의 부족과 인공지능 분야의 기술 격차 확대는 글로벌 AI 시장에 지속적인 과제를 안겨줍니다. AI 전문 지식에 대한 수요가 자격을 갖춘 전문가의 가용성을 빠르게 앞지르고 있어 인재 부족이 발생합니다. 이러한 부족은 알고리즘 설계에서 구현 및 유지 관리에 이르기까지 AI 개발의 다양한 측면에 영향을 미칩니다. 기술 격차를 메우려면 교육, 훈련 프로그램 및 산업 협력에 대한 협력을 통해 혁신을 주도하고 진화하는 AI 기술의 복잡성을 해결할 수 있는 숙련된 인력을 육성해야 합니다.

규제 불확실성 및 규정 준수

규제 환경을 탐색하고 진화하는 AI 관련 규정을 준수하는 것은 글로벌 AI 시장에 중대한 과제입니다. AI 애플리케이션이 더욱 보편화되고 영향력이 커짐에 따라 정부와 규제 기관은 이를 사용하기 위한 프레임워크를 개발하고 있습니다. 그러나 AI 기술의 역동적인 특성은 종종 명확한 규제 지침의 수립을 앞지릅니다. 조화로운 국제 표준이 부족하여 복잡성이 더해지고, 여러 관할권에서 운영되는 회사는 다양한 규제 환경을 탐색해야 합니다. 혁신과 규제 준수의 균형을 맞추는 것은 산업 이해 관계자와 규제 기관 간의 지속적인 협업이 필요한 섬세한 과제입니다.

주요 시장 동향

산업에서 AI의 지속적인 통합

글로벌 인공지능 시장은 다양한 산업에서 AI의 지속적인 통합이라는 중요한 추세를 경험하고 있습니다. 의료 및 금융에서 제조 및 소매에 이르기까지 조직은 AI 기술을 활용하여 효율성을 높이고, 프로세스를 최적화하고, 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 있습니다. AI 기반 솔루션은 의사 결정 프로세스에 필수적이 되어 기업이 운영을 간소화하고 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 산업계에서 AI의 혁신적 잠재력을 인식함에 따라 광범위한 채택 추세가 지속될 것으로 예상되며, 이는 보다 보편화되고 정교한 AI 환경으로 이어질 것입니다.

자연어 처리(NLP) 및 대화형 AI의 가속화된 성장

자연어 처리(NLP) 및 대화형 AI는 글로벌 AI 시장에서 두드러진 추세로 가속화된 성장을 목격하고 있습니다. 기계와 사용자 간의 보다 인간적인 상호 작용에 대한 수요가 증가함에 따라 NLP 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 챗봇 및 가상 비서를 포함한 대화형 AI는 고객 서비스, 의료 및 기타 다양한 분야에서 표준 기능이 되고 있습니다. 기업이 사용자 경험을 개선하고 실시간 지원을 제공하기 위해 노력함에 따라 대화형 AI 솔루션의 개발 및 배포는 인간-기계 상호 작용의 미래를 형성할 준비가 되었습니다.

투명성과 신뢰를 위한 설명 가능 AI의 부상

설명 가능 AI 또는 XAI는 투명성과 신뢰에 대한 필요성에 의해 주도되는 글로벌 AI 시장의 중요한 추세로 부상하고 있습니다. AI 시스템이 더욱 복잡해지고 개인과 사회에 영향을 미치는 결정을 내리면서 이러한 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하려는 요구가 커지고 있습니다. 설명 가능한 AI는 AI 모델의 논리를 해석하고 효과적으로 전달할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 의료, 금융, 형사 사법과 같이 윤리적인 AI 도입에 책임과 투명성이 가장 중요한 민감한 분야에서 특히 중요합니다.

분산 처리를 위한 엣지 AI

엣지 AI는 중앙 집중식 클라우드 기반 시스템에만 의존하는 것이 아니라 네트워크 가장자리에서 분산 처리에 중점을 둔 추세로 각광받고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 애플리케이션은 장치에서 로컬로 데이터를 처리하여 대기 시간을 줄이고 실시간 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. 엣지 AI는 사물 인터넷(IoT), 자율 주행차, 스마트 시티와 같이 신속한 대응과 데이터 개인 정보 보호가 필수적인 애플리케이션에서 특히 중요합니다. AI에서 엣지 컴퓨팅으로의 추세는 보다 효율적이고 확장 가능한 구현을 가능하게 함으로써 풍경을 재편할 태세입니다.

윤리적 AI와 책임 있는 AI 관행

윤리적 고려 사항과 책임 있는 AI 관행은 글로벌 AI 시장에서 점점 더 중요한 추세가 되고 있습니다. AI 기술이 사회에 깊이 통합됨에 따라 편견, 공정성, 책임과 관련된 우려가 두드러지게 되었습니다. 조직은 윤리적 AI 개발을 강조하여 AI 시스템이 공정하고 편향되지 않으며 인간의 가치와 일치하도록 합니다. 책임 있는 AI에 대한 가이드라인과 프레임워크의 구현과 더불어 인식과 규제 노력의 증가는 AI 기술의 개발 및 배포에서 윤리적 고려 사항에 대한 의지가 커지고 있음을 반영합니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

글로벌 인공지능 시장에서 소프트웨어는 지배적인 구성 요소로 부상하여 2022년에 40.02%라는 상당한 점유율을 차지했습니다. 다양한 산업에서 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 소프트웨어 세그먼트가 전진하고 있습니다.

AI 애플리케이션, 머신 러닝 알고리즘, 데이터 기반 기술의 기하급수적 성장은 고급 소프트웨어 솔루션에 대한 글로벌 수요에 크게 기여합니다. 이러한 소프트웨어 구성 요소는 AI 기반 혁신을 추구하는 다양한 산업에 대응하는 데 중요한 역할을 합니다.

또한 AI 소프트웨어는 확장 가능한 플랫폼에서 작동하여 다양한 작업 부하와 진화하는 수요를 처리하도록 동적으로 적응합니다. 확장성에 초점을 맞추면 특히 최대 사용량 중이나 복잡한 AI 계산을 처리할 때 효율적인 성능이 보장됩니다.

AI 소프트웨어에서는 데이터 침해, 개인 정보 침해, 무단 액세스와 같은 위험을 완화하기 위한 강력한 기능을 구현하여 강력한 보안 조치를 취하는 것이 매우 중요합니다. 보안 소프트웨어 솔루션은 민감한 AI 기반 정보를 보호하는 데 필수적입니다.

또한 AI 소프트웨어 내에 고급 분석 도구를 통합하면 패턴, 사용자 동작, 성과 지표에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 분석 기능을 통해 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 더 나은 결과를 위해 AI 전략을 최적화할 수 있습니다. AI 시장의 풍부한 기회를 고려할 때 이해 관계자는 소프트웨어 부문을 우선시하여 지배력과 혁신 및 성장 잠재력을 활용하는 것이 좋습니다.

응용 프로그램 통찰력

인공 지능 분야에서 머신 러닝은 의료, 금융, 자동차 등의 여러 분야에서 광범위하게 응용됩니다. 그 능력은 방대한 데이터 세트를 처리하고, 의미 있는 통찰력을 추출하고, 복잡한 의사 결정 프로세스를 자동화하는 능력에 있습니다.

의료 분야에서 머신 러닝 알고리즘은 질병 진단 및 치료 권장 사항에 대한 예측 분석을 가능하게 하여 환자 치료에 혁신을 일으킵니다. 금융 기관은 예측 모델을 위험 평가, 사기 탐지 및 개인화된 고객 경험에 활용하여 운영 효율성과 보안을 강화합니다.

또한 자동차 산업은 머신 러닝의 이점을 크게 누리고 있으며, 자율 주행차가 주변 환경을 인식하고, 실시간으로 결정을 내리고, 안전하게 탐색할 수 있는 기능을 제공합니다.

지역 통찰력

상당한 투자와 자금의 가용성은 북미의 AI 지배력에 중요한 역할을 합니다. 벤처 캐피털 회사, 개인 투자자 및 정부 이니셔티브는 AI 스타트업과 프로젝트를 지원하기 위해 상당한 리소스를 할당합니다. 이 강력한 금융 생태계는 AI 기술의 개발 및 상용화를 가속화하여 북미 기업에 경쟁 우위를 제공합니다.

북미는 AI 연구 및 교육을 선도하는 세계적으로 유명한 연구 기관과 대학을 자랑합니다. 스탠포드 대학교, 매사추세츠 공과대학교(MIT), 캘리포니아 대학교 버클리와 같은 기관은 이 지역의 AI 지적 자본에 기여합니다. 이러한 기관은 획기적인 연구, 인재 개발 및 지식 전파의 허브 역할을 합니다.

북미 비즈니스 환경의 협력적 특성은 기술 회사, 연구 기관 및 정부 기관 간의 파트너십을 촉진합니다. 이러한 협력은 의료 및 금융에서 제조 및 자율 주행차에 이르기까지 다양한 부문에서 AI의 원활한 통합을 촉진하여 광범위한 채택과 시장 지배력을 촉진합니다.

Google, Microsoft, IBM, Amazon을 포함한 세계 유수의 기술 거대 기업 중 다수는 북미에 본사를 두고 있습니다. 이러한 회사는 AI 환경을 형성하고, AI 기반 제품과 서비스를 개발하고, 산업 표준을 설정하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 기술 리더의 강력한 입지는 북미가 글로벌 AI 시장 점유율에서 우위를 점하는 데 기여합니다.

이 지역은 AI 개발 및 배포에 비교적 유리한 정책 및 규제 환경을 갖추고 있습니다. 윤리적인 AI 관행을 보장하기 위한 규정이 있는 반면, 규제 프레임워크는 혁신과 실험도 허용합니다. 이러한 균형은 기업이 지나치게 제한적인 제약에 직면하지 않고 AI 연구 및 개발에 투자하도록 장려합니다.

최근 개발

• 2023년 8월, HCLTech는 Amazon Web Services(AWS)와 협력하여 회사와 전 세계 기업에서 생성적 인공 지능(GenAI)을 채택하도록 추진한다고 발표했습니다. 이 협력은 기업이 Amazon CodeWhisperer, Amazon Bedrock, Amazon Titan, AWS Trainium, AWS Inferentia를 포함한 AWS의 고급 GenAI 포트폴리오의 힘을 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 9월, Amazon과 Anthropic은 각자의 업계 선도적 기술과 안전한 생성적 인공지능(AI)에 대한 전문 지식을 결합하여 Anthropic의 미래 기반 모델 개발을 가속화하고 AWS 고객이 광범위하게 이용할 수 있도록 하는 전략적 협력을 발표했습니다.
• 2023년 8월, IBM은 Microsoft와의 협력을 확대하여 두 고객이 생성적 AI의 배포를 가속화하고 고객이 비즈니스 프로세스를 혁신하고 생성적 AI를 효과적으로 확장하는 데 필요한 전문 지식과 기술을 제공하는 새로운 솔루션을 제공하도록 지원했습니다.

주요 시장 참여자

• Microsoft Corporation
• AmazonWeb Services Inc.
• IBMCorporation
• AlphabetInc.
• OracleCorporation
• IntelCorporation
• CiscoSystems Inc.
• Salesforce.com,Inc.
• SASInstitute Inc
• AdobeInc.
• SAP SE
• AlibabaGroup Holding Limited