2024-2031년 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포 모드(온프레미스, 클라우드 기반), 기업 규모(중소기업, 대기업) 및 지역별 인공 지능(AI) 소프트웨어 시장

인공지능(AI) 소프트웨어 시장 평가 – 2024-2031

인공지능(AI) 소프트웨어 시장은 머신 러닝 알고리즘, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전의 발전으로 인해 빠르게 확장되고 있습니다. 의료, 은행, 소매 및 자동차를 포함한 다양한 산업의 조직은 운영을 자동화하고, 데이터 통찰력을 얻고, 의사 결정을 개선하기 위해 AI 소프트웨어를 구현하고 있습니다. 예측 분석, 가상 비서 및 자율 주행 자동차와 같은 작업을 위한 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이러한 요인으로 인해 시장 규모가 2023년에 5,153억 1,000만 달러를 넘어 2031년까지 약 2,7404억 6,000만 달러의 가치에 도달할 가능성이 높습니다.

AI 소프트웨어 시장은 기술 거대 기업과 신생 기업 간의 치열한 경쟁이 특징이며, 이로 인해 지속적인 혁신과 새로운 AI 애플리케이션 및 플랫폼의 개발이 이루어집니다. Google, Microsoft, IBM, Amazon Web Services는 모두 AI 연구 및 개발에 막대한 투자를 하고 있으며, 기업에 포괄적인 범위의 AI 제품과 서비스를 제공하고 있습니다. AI 기술이 개선되고 접근성이 높아짐에 따라 이 산업은 더욱 확장될 것이며, AI 스타트업이 기존 산업을 파괴하고 글로벌 디지털 혁신 프로젝트를 추진할 잠재력이 있습니다. 인공 지능 Ai 소프트웨어에 대한 수요 증가로 인해 시장은 2024년부터 2031년까지 20.4%의 CAGR로 성장할 수 있습니다.

인공 지능(AI) 소프트웨어 시장정의/개요

인공 지능(AI) 소프트웨어는 학습, 추론, 문제 해결 및 인식과 같은 인간의 지능 프로세스를 모방하는 컴퓨터 프로그램으로 구성됩니다. 이러한 시스템은 데이터를 검토하고 패턴을 식별하며 명시적인 프로그래밍 없이 판단을 내립니다. AI 소프트웨어는 머신 러닝, 신경망, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 다양한 기술을 사용하며, 의료, 뱅킹, 자율 주행차를 포함한 광범위한 산업에 응용됩니다.

AI 소프트웨어는 챗봇 및 가상 비서를 위한 자연어 처리, 자율 주행차 및 의료 진단을 위한 이미지 인식, 개인화된 추천 및 사기 탐지를 위한 예측 분석, 제조 및 물류 자동화를 위한 로봇 공학을 포함한 다양한 분야에 적용됩니다. AI는 음성 인식, 감정 분석, 자동화된 의사 결정 시스템 및 비즈니스 프로세스 최적화에 추가로 사용되어 효율성과 생산성을 개선합니다.

인공 지능(AI) 소프트웨어는 자동화, 의사 결정 및 문제 해결 기능을 개선하여 수많은 산업을 혁신할 것입니다. AI는 고급 예측 분석, 특정 사용자 경험, 자율 주행 차량 및 로봇 프로세스 자동화를 촉진할 것입니다. AI 알고리즘과 기술이 발전함에 따라 기업은 AI 소프트웨어를 사용하여 혁신을 촉진하고, 효율성을 높이며, 성장과 개발을 위한 새로운 잠재력을 열게 될 것입니다.

금융 부문의 증가하는 구현이 인공 지능(AI) 시장을 주도할까요?

금융 부문에서 인공 지능(AI) 사용이 증가함에 따라 AI 시장이 상당히 활성화될 것입니다. 금융 산업은 생산성을 높이고, 더 나은 결정을 내리고, 보다 맞춤화된 소비자 경험을 제공하기 위해 AI 기술을 빠르게 사용하고 있습니다. 다양한 이유가 이러한 채택에 기여합니다.

AI는 더 나은 데이터 분석을 가능하게 하여 금융 기관이 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있도록 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 거래 패턴, 시장 동향 및 소비자 행동을 조사하여 위험 관리, 사기 탐지 및 투자 전략을 개선하는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 예측 기술을 통해 조직은 위험을 관리하고 교육받은 결정을 내려 재무적 성과를 개선할 수 있습니다.

AI 기반 자동화는 금융 부문의 효율성을 높입니다. 고객 서비스, 규정 준수 및 일상적인 거래는 모두 AI 기반 챗봇과 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 자동화될 수 있으며, 이를 통해 운영 비용이 절감되고 효율성이 높아집니다. 이를 통해 금융 기관은 리소스를 보다 잘 관리하고 핵심 사업 활동에 집중할 수 있습니다.

AI는 개인화된 뱅킹 경험을 가능하게 합니다. AI는 소비자 데이터 분석을 기반으로 개인화된 금융 조언, 제품 추천 및 개인화된 마케팅을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 이러한 수준의 맞춤화는 금융 사업에서 경쟁적 차별화 요소로 부상하고 있습니다.

또한 규정 준수는 AI가 상당한 진전을 이루고 있는 중요한 영역입니다. AI 시스템은 기존 기술보다 규제 표준 준수를 더 효율적으로 모니터링하고 보장하여 불이행 위험과 그에 따른 처벌을 낮출 수 있습니다.

금융 부문에서 AI 사용이 증가하는 것은 AI 시장의 주요 원동력으로, 금융 기관이 AI의 기능을 사용하여 성과를 개선하고 위험을 줄이며 더 나은 고객 경험을 제공하려고 합니다.

의사 결정의 투명성 문제가 인공 지능(AI) 시장을 방해할까요?

의사 결정의 투명성 문제는 인공 지능(AI) 부문에 해를 끼칠 수 있습니다. AI 시스템, 특히 딥 러닝과 같은 고급 머신 러닝 기술을 기반으로 하는 시스템은 종종 "블랙박스"로 작동하여 특정 결론에 도달하는 방식을 이해할 수 없습니다. 이러한 개방성 부족은 여러 가지 문제를 야기할 수 있습니다.

AI 의사 결정 프로세스에 대한 정확한 통찰력이 부족하면 이러한 결론을 신뢰하고 검증하기 어려워지며, 특히 의료, 은행 및 법률과 같은 중요한 산업에서 그렇습니다. 이해 관계자는 공정성, 정확성 및 규정 준수를 보장하기 위해 AI 기반 결론의 근거를 이해해야 합니다.

투명성 어려움은 특정 인구에 대한 불공정한 대우로 이어질 수 있는 AI 시스템의 편견과 같은 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 이러한 편견을 해결하려면 의사 결정 방법을 알아야 하는데, 이는 투명성 부족으로 인해 방해를 받습니다.

규제 기관은 책임과 윤리적 사용을 보장하기 위해 AI 시스템에 설명 능력을 점점 더 요구하고 있습니다. 이러한 요구 사항을 달성하지 못하면 규제 결과가 발생하고 AI 도입이 방해받을 수 있습니다.

결과적으로 투명성 문제를 해결하는 것은 신뢰를 육성하고 윤리적 관행을 보장하며 규칙을 준수하는 데 중요하며, 이 모든 것은 AI 시장의 장기적 성장에 필요합니다.

범주별 통찰력

컴퓨팅 파워와 데이터 가용성 증가가 구성 요소 세그먼트를 주도할까요?

컴퓨팅 파워와 데이터 가용성 증가는 특히 소프트웨어 구성 요소인 인공 지능(AI) 시장을 주도할 것입니다. AI 알고리즘은 더 강력한 프로세서, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치와 같은 전문 AI 하드웨어 가속기의 등장으로 컴퓨팅 파워가 발전함에 따라 더 빠르고 더 큰 규모로 실행될 수 있습니다.

이러한 컴퓨터 용량 증가로 인해 상당한 계산 리소스가 필요한 딥 러닝 신경망과 같은 더 복잡한 AI 모델을 만들고 구현할 수 있습니다. 이러한 모델은 이미지 인식, 자연어 처리 및 예측 분석과 같은 작업에 탁월하여 이러한 기술을 활용하는 AI 소프트웨어 솔루션에 대한 필요성을 창출합니다. 또한 센서, IoT 장치, 소셜 미디어 및 디지털 플랫폼을 포함한 다양한 소스에서 생성되는 방대한 양의 데이터가 AI 알고리즘을 촉진합니다. 데이터 가용성이 증가함에 따라 AI 모델을 더 크고 다양한 데이터 세트에서 학습시켜 더욱 정확하고 복원력 있는 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

또한 데이터 저장 기술, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 인프라의 발전으로 엄청난 양의 데이터를 저장하고 분석하기가 더 쉬워져 AI 소프트웨어가 유용한 통찰력을 추출하고 실시간으로 선택할 수 있게 되었습니다.

전반적으로 컴퓨터 성능과 데이터 가용성이 증가하는 것은 AI 소프트웨어 구성 요소의 중요한 원동력으로, 기업은 광범위한 애플리케이션에 AI 기술을 활용하는 동시에 산업 전반에서 혁신을 가속화할 수 있습니다.

고급 AI 기능에 대한 쉬운 액세스에 대한 수요 증가가 배포 세그먼트를 주도할까요?

고급 AI 기능에 대한 쉬운 액세스에 대한 요구가 증가함에 따라 인공 지능(AI) 시장의 배포 세그먼트, 특히 클라우드 기반 솔루션이 활성화될 것입니다. 기업은 혁신을 주도하고 생산성을 높이며 경쟁 우위를 확보하는 데 있어 AI의 중요성을 점점 더 이해하고 있습니다. 반면, 기존의 온프레미스 배포는 인프라, 기술 스킬 및 유지 관리에 상당한 사전 투자가 필요하여 많은 기업이 도입하기 어려울 수 있습니다.

클라우드 기반 배포는 상당한 온사이트 인프라나 전문 지식이 필요 없이 강력한 AI 기능에 더 빠르게 액세스할 수 있으므로 매력적인 선택입니다. 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 컴퓨팅 리소스, 사전 구성된 AI 서비스 및 관리형 인프라를 제공하여 조직이 요구 사항에 따라 AI 솔루션을 신속하게 도입하고 확장할 수 있도록 합니다.

또한 클라우드 기반 AI 솔루션을 사용하면 기업은 복잡한 인프라나 소프트웨어 업데이트를 관리하지 않고도 머신 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 최신 AI 기술의 이점을 활용할 수 있습니다. 이러한 민첩성과 유연성 덕분에 기업은 AI를 실험하고 솔루션을 반복하며 빠르게 혁신하여 변화하는 비즈니스 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.

또한 클라우드 기반 배포는 디지털 혁신과 비용 효율성, 확장성 및 접근성을 제공하는 서비스형 모델 사용에 대한 광범위한 추세와 일치합니다. 결과적으로 고급 AI 기능에 대한 보다 간단한 액세스에 대한 필요성이 증가함에 따라 AI 산업의 미래에 영향을 미치는 클라우드 기반 배포 방법의 개발이 지속적으로 촉진될 것입니다.

인공지능(AI) 소프트웨어 시장 보고서 방법론에 대한 액세스 확보

국가/지역별 통찰력

AI 개발을 위한 강력한 환경 채택 증가가 북부 지역을 주도할 것인가?

AI 개발을 위한 강력한 생태계에 대한 수용이 증가함에 따라 북미 AI 시장 성장이 촉진될 것입니다. 북미, 특히 미국과 캐나다는 AI 발명과 구현을 촉진하는 여러 가지 중요한 요소 덕분에 이미 AI의 선구자로 자리 매김하고 있습니다.

이 지역은 고속 인터넷, 클라우드 컴퓨팅 기능, 최첨단 하드웨어와 같은 정교한 기술 인프라를 자랑하며, 이는 모두 AI 애플리케이션을 만들고 배포하는 데 필요합니다. 이 인프라는 AI 연구의 계산적 수요를 충족하고 모든 부문에서 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

북미의 선도적 기술 기업에는 Google, IBM, Microsoft, Amazon이 있으며, 모두 AI 연구 및 개발의 최전선에 있습니다. 이러한 조직은 자체 혁신을 통해 혁신을 주도할 뿐만 아니라 신생 기업, 파트너십 및 오픈 소스 AI 이니셔티브에 투자하여 협력적 생태계를 장려합니다. 이러한 협력적 분위기는 여러 산업에서 AI 기술의 배포를 서두릅니다.

또한 북미의 유리한 정부 정책과 규제 프레임워크는 윤리 및 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하는 동시에 AI 혁신을 촉진합니다. 이러한 균형 잡힌 접근 방식은 대중의 신뢰와 AI 기술의 광범위한 사용을 촉진합니다.

전반적으로 우수한 인프라를 선도하는 기술 기업, 자격을 갖춘 인재 및 지원 규정을 포함하는 북미의 AI 개발을 위한 건강한 환경은 계속해서

빠른 경제 개발과 기술 도입이 아시아 태평양 지역을 주도할까요?

빠른 경제 개발과 기술 수용이 아시아 태평양의 AI 시장 성장을 주도할 것입니다. 중국, 인도, 동남아시아 국가의 급속한 경제 발전으로 인해 기술과 혁신에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 이러한 국가의 인프라는 고속 인터넷, 모바일 연결, 클라우드 컴퓨팅을 포함하여 빠르게 개선되고 있으며, 이는 모두 AI 개발 및 배포에 중요합니다.

또한 아시아 태평양 지역은 제조, 의료, 금융, 소매를 포함한 다양한 산업에서 디지털 혁신이 증가하고 있습니다. 이러한 산업의 기업은 효율성을 높이고 운영을 자동화하며 소비자 경험을 개선하기 위해 AI 기술을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 스마트폰과 인터넷의 광범위한 채택으로 인해 데이터 생성이 엄청나게 증가하여 AI 알고리즘과 솔루션이 활성화되었습니다. 스마트폰과 인터넷의 광범위한 채택으로 인해 데이터 생성이 엄청나게 증가하여 AI 알고리즘과 솔루션이 활성화되었습니다.

또한 아시아 태평양 지역의 정부는 유리한 정책, AI 연구 자금 및 인재 개발 노력을 통해 AI를 적극적으로 추진하고 있습니다. 중국과 같은 국가는 R&D에 상당한 투자를 통해 글로벌 AI 리더가 되는 것을 목표로 하는 국가 AI 전략을 가지고 있습니다. 전반적으로 아시아 태평양 지역은 강력한 경제 성장, 기술 도입, 정부의 지원 노력의 조합으로 인해 글로벌 인공지능 시장에서 빠르게 발전하고 핵심적인 역할을 하는 지역으로 자리 잡았습니다.

경쟁 환경

인공지능(AI) 소프트웨어 시장은 역동적이고 경쟁적인 공간으로, 시장 점유율을 놓고 경쟁하는 다양한 플레이어가 특징입니다. 이러한 플레이어는 협업, 합병, 인수, 정치적 지원과 같은 전략적 계획을 채택하여 입지를 굳건히 하려고 노력하고 있습니다. 조직은 다양한 지역의 방대한 인구에게 서비스를 제공하기 위해 제품 라인을 혁신하는 데 주력하고 있습니다.

인공지능(AI) 소프트웨어 시장에서 활동하는 몇몇 저명한 기업은 다음과 같습니다.

IBM, Google, Amazon Web Services, Baidu Inc., NVIDIA Corporation, ai., Lifegraph, Sensely Inc., Enlitic Inc., AiCure, HyperVerge Inc., Arm Limited, Clarifai Inc.

최신 개발

• 2024년 4월, 인텔은 AI 성능과 확장성을 개선하기 위한 Gaudi 3 가속기를 공개했습니다. Gaudi 3는 200Gbps 이더넷 연결을 갖추고 있으며 8,192개의 가속기 클러스터를 지원할 수 있습니다. 이 엑셀러레이터는 강력한 솔루션으로 학습 및 추론 워크로드를 처리하여 인텔의 AI 전략을 강화하고 경쟁사 모델보다 최대 1.7배 빠른 학습 속도를 달성하는 것을 목표로 합니다. 2024년 4월, Informatica는 Google과 협력하여 Google Cloud BigQuery용 MDM 확장 프로그램을 개발하여 신뢰할 수 있는 고객 데이터에 빠르게 액세스할 수 있도록 했습니다. 협력은 더 나은 분석과 통찰력을 위해 IDMC, Google Vertex Al, BigQuery 및 Gemini 모델을 사용하는 엔터프라이즈급 GenAl 앱을 제공합니다.

보고서 범위

인공 지능 Ai 소프트웨어 시장, 카테고리

구성 요소

• 소프트웨어
• 서비스

배포 모드

• 온프레미스
• 클라우드 기반

기업 규모

• 중소기업(SME)
• 대기업

지역

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 남미
• 중동 및 아프리카

시장 조사의 조사 방법론

조사 방법론 및 조사 연구의 다른 측면에 대해 자세히 알아보려면 당사에 문의해 주십시오.

이 보고서를 구매해야 하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(10억 달러) 데이터 제공 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냄 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요소를 나타내는 지역별 분석 주요 기업의 시장 순위, 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 사업 확장 및 지난 5년 동안의 회사 인수를 통합한 경쟁 환경 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자에 대한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 현재 최근의 개발 사항과 관련된 산업의 미래 시장 전망에는 성장 기회와 원동력, 신흥 지역과 선진 지역의 과제와 제약이 포함됩니다. 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점에서 시장에 대한 심층 분석을 포함합니다. 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력을 제공하고 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회를 제공합니다. 판매 후 6개월 동안 분석가 지원을 제공합니다.

보고서 사용자 정의

필요한 경우 요구 사항이 충족되도록 보장해 드리는 영업 팀에 문의하세요.