클라우드 AI 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 기술(딥 러닝, 머신 러닝, 자연어 처리, 기타), 유형(솔루션, 서비스), 수직(헬스케어, 리테일, BFSI, IT 및 통신, 정부, 제조, 자동차 및 운송, 기타), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

글로벌 클라우드 AI 시장은 2022년에 510억 3천만 달러 규모로 평가되었으며, 2028년까지 39.11%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

데이터 센터 수요와 확장 확대

글로벌 클라우드 AI 시장의 주요 원동력 중 하나는 데이터 센터에 대한 수요 확대와 이러한 요구 사항을 충족하기 위한 확장입니다. 오늘날의 디지털 시대에 조직에서 생성, 처리, 저장하는 데이터의 양은 전례 없는 속도로 증가하고 있습니다. 이러한 데이터 급증은 IoT 기기의 확산, 온라인 활동 증가, 데이터 기반 의사 결정에 대한 의존도 증가와 같은 요인에 의해 촉진됩니다. 조직이 경쟁 우위를 위해 데이터의 힘을 활용하려고 노력함에 따라 더 크고 효율적인 데이터 센터 인프라가 필요합니다. 이러한 수요는 특히 전자 상거래, 금융, 의료 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 분야에서 두드러지는데, 이러한 분야에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다. 클라우드 AI 솔루션은 데이터 센터 운영을 최적화하고, 에너지 효율성을 높이고, 증가하는 작업 부하를 수용하기 위해 리소스를 원활하게 확장할 수 있도록 함으로써 이 시나리오에서 핵심적인 역할을 합니다.

환경적 지속 가능성 및 에너지 효율성 목표

글로벌 클라우드 AI 시장의 또 다른 중요한 동인은 환경적 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 글로벌 강조입니다. 세계가 기후 변화의 과제에 맞서고 탄소 배출을 줄이기 위해 노력함에 따라 조직은 친환경적 관행과 기술을 채택해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 데이터 센터는 전통적으로 악명 높은 에너지 소비자였으며, 냉각 시스템이 높은 에너지 소비에 크게 기여하고 있습니다. 비효율적인 냉각은 운영 비용에 영향을 미칠 뿐만 아니라 상당한 탄소 발자국을 남깁니다. 클라우드 AI 솔루션은 냉각 프로세스를 최적화하고, 액체 냉각 및 냉온 통로 격리와 같은 고급 냉각 기술을 구현하고, AI 기반 알고리즘을 활용하여 정확한 온도 제어를 보장함으로써 이러한 과제를 해결합니다.

조직은 운영 비용을 줄일 뿐만 아니라 지속 가능성 목표를 달성하고 환경 영향과 관련된 규정을 준수하기 위해 클라우드 AI 솔루션을 도입하려는 동기를 갖습니다. 이러한 솔루션을 통해 데이터 센터는 에너지 소비와 온실 가스 배출을 상당히 줄일 수 있으므로 기업 지속 가능성 이니셔티브의 필수 구성 요소가 됩니다.

엣지 컴퓨팅 및 하이퍼스케일 데이터 센터의 확산

엣지 컴퓨팅 및 하이퍼스케일 데이터 센터의 확산은 글로벌 클라우드 AI 시장의 세 번째 원동력입니다. 엣지 컴퓨팅은 소스 또는 최종 사용자에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 대기 시간을 줄이고 실시간 애플리케이션을 활성화하는 것을 포함합니다. 반면 하이퍼스케일 데이터 센터는 방대한 양의 데이터 처리 및 저장을 처리하도록 설계된 거대한 시설입니다.

엣지 컴퓨팅과 하이퍼스케일 데이터 센터는 모두 고유한 냉각 요구 사항이 있습니다. 종종 다양한 환경에 배치되는 엣지 데이터 센터는 다양한 조건에 적응할 수 있는 효율적인 냉각 솔루션이 필요합니다. 하이퍼스케일 데이터 센터에는 보관하는 고밀도 컴퓨팅 장비를 효율적으로 관리할 수 있는 냉각 솔루션이 필요합니다. 클라우드 AI 기술은 이러한 특정 요구 사항을 해결하기 위해 발전하고 있습니다. 이 기술은 엣지 배포에 맞게 조정할 수 있는 고급 냉각 솔루션을 제공하여 까다로운 환경에서도 효율적인 냉각을 보장합니다. 하이퍼스케일 데이터 센터의 경우 클라우드 AI 솔루션은 정밀한 냉각 제어 및 확장성을 제공하여 에너지 사용을 최적화하고 운영 비용을 절감합니다.

결론적으로 글로벌 클라우드 AI 시장은 데이터 센터에 대한 수요 증가, 환경적 지속 가능성의 필수성, 엣지 컴퓨팅 및 하이퍼스케일 데이터 센터의 확산에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 요소들은 데이터 센터 운영 최적화, 에너지 소비 감소, 점점 더 데이터 중심적이고 생태 의식이 높아지는 세상의 과제를 해결하는 데 필수적인 클라우드 AI 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 보안 및 개인 정보 보호 보장

글로벌 클라우드 AI 시장에서 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 보장입니다. 데이터 중심 기술에 대한 의존도가 높아지고 AI 솔루션이 도입됨에 따라 데이터 센터와 클라우드 환경에서 처리되는 민감하고 개인적인 데이터의 양이 급증했습니다. 이 데이터에는 개인 정보와 재무 기록부터 독점적인 비즈니스 데이터와 지적 재산에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다.

데이터의 가치가 높아짐에 따라 사이버 공격과 데이터 침해의 주요 대상이 됩니다. 악의적인 행위자는 데이터 센터와 클라우드 시스템에 침투하기 위한 전략을 끊임없이 발전시켜 조직과 고객에게 상당한 위험을 초래하고 있습니다. 이러한 맥락에서 강력한 사이버 보안 조치를 유지하는 것이 가장 중요합니다.

그러나 Cloud AI 솔루션의 성능을 방해하지 않으면서 효과적인 보안 조치를 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 암호화, 액세스 제어, 침입 탐지 시스템 및 보안 패치는 보안 환경의 필수 구성 요소이지만 지연과 복잡성을 초래할 수 있습니다. 데이터 보안에 대한 필요성과 고속 데이터 처리 및 저지연 AI 애플리케이션에 대한 수요의 균형을 맞추는 것은 Cloud AI 시장에서 지속적인 과제입니다.

또한 유럽의 GDPR 및 캘리포니아의 CCPA와 같은 글로벌 데이터 보호 규정은 복잡성을 한층 더 높입니다. 조직은 데이터를 적절하고 합법적으로 처리하고 있는지 확인하기 위해 복잡한 규정 준수 요구 사항을 탐색해야 하며, 이는 지역 및 산업에 따라 상당히 다를 수 있습니다. 원활한 AI 운영을 유지하면서 규정 준수를 달성하는 것은 Cloud AI 시장의 참여자에게 상당한 과제입니다.

에너지 효율성 및 지속 가능성 해결

Cloud AI 솔루션은 데이터 센터 운영을 최적화하도록 설계되었지만 에너지 효율성 및 지속 가능성의 과제도 해결해야 합니다. 데이터 센터는 악명 높은 에너지 소비자이며, 냉각 시스템은 전반적인 에너지 소비에서 중요한 역할을 합니다. 비효율적인 냉각은 운영 비용을 증가시킬 뿐만 아니라 온실 가스 배출에 기여하여 상당한 환경적 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 Cloud AI 기술은 액체 냉각, 정밀 에어컨, 지능형 냉각 관리 시스템과 같은 고급 냉각 기술을 통합합니다. 이러한 솔루션은 에너지 소비를 줄이고 결과적으로 데이터 센터의 탄소 발자국을 줄이는 것을 목표로 합니다.

그러나 AI 하드웨어의 최적 작동 온도를 유지하면서 에너지 효율성을 달성하는 것은 섬세한 균형입니다. 과냉각 또는 과냉각은 장비 비효율성 또는 고장으로 이어져 데이터 센터 가동 중단 및 운영 중단의 위험을 증가시킬 수 있습니다. GPU 및 TPU와 같은 AI 전용 하드웨어가 온도 임계값 내에서 작동하도록 하는 것은 이 과제의 또 다른 측면입니다. 지속 가능성 목표 및 환경 규정을 준수해야 한다는 압력은 이 과제를 해결하는 데 있어 원동력입니다. 조직은 에너지 효율적인 Cloud AI 솔루션을 채택하여 지속 가능성에 대한 의지를 입증하고자 합니다. 성능과 지속 가능성 간의 적절한 균형을 찾는 것은 시장에서 지속적인 과제로 남아 있습니다.

확장성 및 복잡성 처리

확장성과 복잡성은 글로벌 클라우드 AI 시장에서 상당한 과제로 작용합니다. 특히 조직이 증가하는 데이터 볼륨과 AI 워크로드를 수용하기 위해 데이터 센터와 클라우드 인프라를 확장하려고 하기 때문입니다. 확장성은 AI 애플리케이션이 성능을 저하시키지 않고 증가한 수요를 충족하도록 확장할 수 있도록 하는 기본 요구 사항입니다. 그러나 원활한 확장성을 달성하는 것은 어려울 수 있습니다. 클라우드 AI 솔루션은 AI 애플리케이션에서 매우 동적인 변화하는 워크로드에 적응하도록 설계되어야 합니다. 확장 가능한 인프라, 클라우드 오케스트레이션 및 자동화는 중요한 구성 요소이지만 이러한 시스템을 효과적으로 구성하고 관리하는 것은 복잡할 수 있습니다.

또한 딥 러닝 모델과 신경망을 포함한 AI 애플리케이션의 복잡성은 데이터 센터 리소스와 인프라에 부담을 줄 수 있습니다. AI의 계산적 수요를 처리하고 비용 효율성을 유지하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 최적화하는 것은 지속적인 과제입니다. 조직은 AI 워크로드를 확장할 때 지연 시간, 대역폭, 데이터 스토리지와 같은 요소도 고려해야 합니다. 또한 많은 조직에서 채택한 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 전략은 다양한 환경에서 데이터를 관리하는 측면에서 복잡성을 도입합니다. 복잡한 클라우드 환경을 탐색하는 동안 데이터 상호 운용성, 보안 및 일관성을 보장하려면 신중한 계획과 구현이 필요합니다. 결론적으로 글로벌 클라우드 AI 시장은 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 에너지 효율성 및 지속 가능성, 확장성 및 인프라 관리의 복잡성과 관련된 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 점점 더 데이터 중심적이고 환경을 의식하는 세상에서 클라우드 AI 솔루션의 지속적인 성장과 성공에 필수적입니다.

주요 시장 동향

에지 AI 및 에지 컴퓨팅 통합

글로벌 클라우드 AI 시장을 재편하는 한 가지 두드러진 동향은 에지 AI와 에지 컴퓨팅 기술의 통합입니다. 에지 AI는 인공 지능 알고리즘과 모델을 에지 장치에 직접 배포하거나 IoT 센서 및 장치와 같은 데이터 소스와 가까운 곳에 배포하는 것을 포함합니다. 이를 통해 네트워크의 가장자리에서 실시간 데이터 처리 및 의사 결정이 가능해져 대기 시간과 대역폭 사용량이 줄어들고 대응성이 향상됩니다. Edge AI와 Cloud AI 솔루션의 통합은 여러 요인에 의해 주도됩니다. 첫째, 사물 인터넷(IoT)이 계속 확산됨에 따라 가장자리에서 생성되는 데이터 양이 급증하고 있습니다. Edge AI를 사용하면 조직에서 이 데이터를 로컬에서 필터링하고 처리하여 관련 정보만 중앙 데이터 센터나 클라우드 환경으로 전송할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 리소스에 대한 부담이 줄어들고 데이터 전송 비용이 최소화됩니다.

둘째, 자율 주행차, 산업 자동화, 원격 모니터링과 같은 특정 AI 애플리케이션은 초저지연 응답이 필요합니다. Edge AI는 즉각적인 의사 결정을 제공하여 시간이 중요한 시나리오에서 안전성과 효율성을 보장할 수 있습니다.

셋째, Edge AI는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 강화합니다. 조직은 가장자리에서 민감한 데이터를 처리하여 중앙 클라우드 서버로 데이터를 전송하는 동안 기밀 정보가 노출될 위험을 최소화할 수 있습니다. 그 결과 Cloud AI 공급업체는 점점 더 가장자리 컴퓨팅 플랫폼과 원활하게 통합되는 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 추세는 조직이 클라우드 기반 AI와 엣지 컴퓨팅의 결합된 기능을 활용하여 더욱 효율적이고 대응성이 뛰어난 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

AI 최적화 클라우드 인프라

글로벌 클라우드 AI 시장의 또 다른 중요한 추세는 AI 최적화 클라우드 인프라의 개발입니다. 기존 클라우드 환경은 원래 AI 및 머신 러닝 워크로드의 특수한 컴퓨팅 요구 사항을 충족하도록 설계되지 않았으며, 이는 종종 방대한 컴퓨팅 파워, GPU 및 TPU가 필요합니다. 이를 해결하기 위해 클라우드 서비스 제공업체는 인프라를 AI 애플리케이션에 맞게 특별히 발전시키고 있습니다. 여기에는 딥 러닝 작업, 고성능 컴퓨팅 클러스터 및 AI 모델 교육 프레임워크에 최적화된 GPU 및 TPU 인스턴스 제공이 포함됩니다. 이러한 AI 최적화 클라우드 서비스는 복잡한 AI 모델을 효율적으로 교육하고 배포하는 데 필요한 확장성과 유연성을 제공합니다. 또한 클라우드 제공업체는 AI 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화하는 AI 중심 도구와 서비스를 제공하고 있습니다. 여기에는 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 음성 인식과 같은 작업을 위한 관리형 AI 서비스가 포함되어 조직이 광범위한 AI 전문 지식 없이도 AI 기능을 활용할 수 있습니다.

이러한 추세는 조직이 AI 도입에 대한 진입 장벽을 줄임으로써 이점을 얻습니다. 이를 통해 하드웨어와 인프라에 대한 막대한 선불 투자 없이 AI 개발 및 배포에 필요한 컴퓨팅 파워와 도구에 액세스할 수 있습니다.

연합 학습 및 개인 정보 보호 AI

개인 정보 보호 문제와 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 보호 규정으로 인해 글로벌 클라우드 AI 시장에서 개인 정보 보호 AI 기술에 대한 강조가 커지고 있습니다. 연합 학습은 이러한 맥락에서 핵심 트렌드로 부상했습니다.

연합 학습은 모델 학습이 에지 장치 또는 개별 조직 내에서 로컬로 수행되고 모델 업데이트만 중앙 서버와 공유되는 분산형 머신 러닝 방식입니다. 이를 통해 민감한 데이터가 장치 또는 조직 구내에 남아 개인 정보 보호 문제를 해결합니다. 연합 학습의 채택은 여러 요인에 의해 주도됩니다. 첫째, 개인 또는 민감한 데이터의 노출을 최소화하여 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수합니다. 둘째, 조직이 원시 데이터를 공유하지 않고도 AI 모델 개발에 협업할 수 있으므로 의료, 금융, 정부와 같은 산업에 적합합니다.

연합 학습이 인기를 얻으면서 클라우드 AI 공급업체는 이 접근 방식을 지원하는 도구와 플랫폼을 개발하고 있습니다. 여기에는 연합 학습 프레임워크, 안전한 모델 집계 메커니즘, 개인 정보 보호 AI 라이브러리가 포함됩니다. 요약하자면, 글로벌 클라우드 AI 시장은 Edge AI와 Edge 컴퓨팅의 통합, AI에 최적화된 클라우드 인프라의 개발, 연합 학습과 같은 개인 정보 보호 AI 기술의 채택에서 상당한 추세를 목격하고 있습니다. 이러한 추세는 AI 애플리케이션의 환경을 재편하여 더욱 효율적이고 안전하며 개인 정보 보호를 중시하게 만들고 있습니다. 이러한 추세를 수용하는 조직은 진화하는 AI 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

세그먼트별 인사이트

기술 인사이트

딥 러닝은 기술 측면에서 글로벌 클라우드 AI 시장에서 지배적인 부문입니다. 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터에서 학습하는 일종의 머신 러닝입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받았으며 이미지 인식, 자연어 처리, 기계 번역을 포함한 광범위한 작업을 수행하도록 훈련할 수 있습니다.

딥 러닝은 기존 머신 러닝 기술로는 해결하기 어렵거나 불가능했던 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 효과적이기 때문에 클라우드 AI 시장에서 지배적인 부문입니다. 예를 들어, 딥 러닝은 높은 정확도로 이미지에서 객체를 식별할 수 있는 이미지 인식 시스템을 구동하는 데 사용되며, 언어를 번역하고 텍스트를 생성할 수 있는 자연어 처리 시스템을 구동하는 데에도 사용됩니다.

다음은 글로벌 클라우드 AI 시장에서 딥 러닝 부문의 성장을 견인하는 몇 가지 주요 요인입니다.

대규모 데이터 세트의 가용성 증가딥 러닝 모델은 학습을 위해 방대한 양의 데이터가 필요하며, 대규모 데이터 세트의 가용성 증가는 딥 러닝 부문의 성장을 촉진하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 채택 증가클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 딥 러닝 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 확장성과 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 오픈소스 딥러닝 프레임워크의 가용성 증가TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈소스 딥러닝 프레임워크는 개발자가 딥러닝 모델을 빌드하고 배포하는 것을 더 쉽게 해줍니다. 전반적으로 딥러닝은 복잡한 문제를 해결하는 효과성과 대규모 데이터 세트, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 오픈소스 딥러닝 프레임워크의 가용성 증가로 인해 글로벌 클라우드 AI 시장에서 지배적인 부문입니다. 딥러닝 외에도 머신 러닝 및 자연어 처리(NLP)도 글로벌 클라우드 AI 시장에서 중요한 부문입니다. 머신 러닝은 딥러닝을 포함하는 더 광범위한 인공 지능 분야이고, NLP는 컴퓨터와 인간(자연) 언어 간의 상호 작용을 다루는 AI의 하위 분야입니다.

지역별 통찰력

북미는 글로벌 클라우드 AI 시장에서 지배적인 지역입니다. 글로벌 클라우드 AI 시장에서 북미가 지배적인 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 북미는 Amazon, Google, Microsoft를 포함하여 세계에서 가장 크고 혁신적인 회사 중 일부가 있는 곳입니다. 이러한 회사들은 클라우드 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있으며, 이러한 기술을 사용하여 새로운 제품과 서비스를 개발하고 있습니다.

둘째, 북미는 잘 개발된 클라우드 컴퓨팅 인프라를 보유하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 클라우드 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필수적입니다. 북미에서 잘 개발된 클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 수 있다는 것은 이 지역의 클라우드 AI 시장 성장을 이끄는 주요 원동력입니다.

셋째, 북미는 크고 성장하는 AI 인재 풀을 보유하고 있습니다. 이 인재 풀은 클라우드 AI 솔루션의 개발 및 배포에 필수적입니다.

다음은 북미에서 클라우드 AI 시장 성장을 주도하는 몇 가지 주요 요인입니다.클라우드 컴퓨팅 채택 증가클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 클라우드 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필요한 확장성과 컴퓨팅 성능을 제공합니다.대규모 데이터 세트의 가용성 증가딥 러닝 모델은 훈련에 대량의 데이터가 필요하며, 대규모 데이터 세트의 가용성 증가는 북미에서 클라우드 AI 시장 성장을 촉진하고 있습니다.AI 기반 애플리케이션에 대한 수요 증가모든 산업의 기업이 운영을 개선하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI 기반 애플리케이션을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.이는 북미에서 클라우드 AI 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

최근 개발

• AmazonWeb Services(AWS)는 프로그래머가 아닌 사람도 머신 러닝 모델을 빌드하고 훈련할 수 있는 AWS SageMaker Canvas라는 새로운 서비스를 출시했습니다. AWS는 또한 머신 러닝 모델을 자동으로 훈련하고 배포하는 AWS SageMaker Autopilot이라는 새로운 서비스를 출시했습니다.
• GoogleCloud Platform(GCP)은 머신 러닝 개발 및 배포를 위한 통합 플랫폼인 Vertex AI라는 새로운 서비스를 출시했습니다.GCP는 또한 기업이 대규모로 머신 러닝 모델을 배포하고 관리할 수 있도록 하는 AI Platform Prediction이라는 새로운 서비스를 출시했습니다.

주요 시장 참여자

• Amazon.com,Inc.
• MicrosoftCorporation
• AlphabetInc.
• InternationalBusiness Machines 기업
• Salesforce.com,Inc.
•  Oracle Corporation
• SAPSE
• NVIDIACorporation
• IntelCorporation
• DellTechnologies Inc.