인공지능(AI) 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서: 데이터 유형별(이미지, 비디오, 텍스트, 사운드, 시계열, 포인트 클라우드), 솔루션별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술별(딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리, 머신 비전), 최종 사용자별(헬스케어, 금융, 법률, 소매, 광고 및 미디어, 자동차 및 운송, 농업, 제조) 및 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2025-2033년

인공지능(AI) 시장 성장 요인

고성능 제품에 대한 수요 증가

CPU, ASIC, FPGA, GPU와 같은 하드웨어 부품을 생산하는 대부분의 기업은 현재 소프트웨어 분야에 집중하고 있습니다. FPGA는 최근 설계 도구의 발전으로 정교한 소프트웨어 기술과 호환되며, 알고리즘 모델을 설계하고 구축하는 데 활용되고 있습니다. 인공지능 하드웨어 기반 솔루션은 전력 소비, 느린 처리 ​​속도, 비효율성 등의 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 또한, 전 세계 인공지능(AI) 시장이 성숙해짐에 따라 예측 가능하고 효율적인 자동화 및 확장 가능한 병렬 처리 기능을 통해 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 합니다. 최종 사용자 애플리케이션에서 저전력 및 고성능에 대한 요구가 증가하면서 하드웨어 기반 인공지능 제품에 대한 필요성이 대두되었습니다. 지난 몇 년간 이러한 부품을 개발한 기업은 극히 드물었지만, IBM과 인텔 같은 기업들이 생산에 나서기 시작했습니다.인공지능 칩셋경쟁 우위를 확보하기 위해 동적 프로세스를 동시에 확장하여 고성능을 달성하는 것입니다.

인공지능 시스템에 대한 잠재적인 연구 개발

인공지능은 데이터를 처리하고, 음성 언어를 이해하며, 시각적으로 사물을 인식하기 위해 여러 계층의 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 자동화된 계산, 추론 및 데이터 처리에 활용됩니다. 다양한 최종 사용 응용 분야에 더 나은 효과적인 솔루션을 제공하기 위해 이러한 알고리즘을 개선해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 기존 알고리즘은 효율성과 정확성 측면에서 한계를 가지고 있습니다. 인공지능 연구자들은 다양한 응용 분야를 위한 알고리즘 개선에 끊임없이 노력하고 있습니다.

제조업체와 기술 개발자들은 표준화된 알고리즘 개발에 집중해 왔습니다. 예를 들어, NVIDIA의 기존 GPU는 음성 인식 및 이미지 라벨링에 머신러닝 알고리즘을 사용했습니다. 하지만 이 방식은 정확도와 처리 속도 측면에서 개선이 필요했습니다. NVIDIA는 빅데이터와 컴퓨팅 파워를 결합하여 알고리즘을 수정함으로써 이러한 문제점을 해결했습니다. 그 결과, 기계와 기기들이 더욱 높은 정확도로 작동하게 되었고, 이는 AI 컴퓨팅과 인공지능 발전을 촉진하는 원동력이 되고 있습니다.

시장 제한

상당한 양의 실증 데이터가 필요합니다

문자 및 이미지 인식을 위한 AI 시스템 학습에 필요한 방대한 양의 데이터는 산업 성장을 저해하는 주요 문제 중 하나입니다. 더욱이, 이러한 대규모 데이터의 축적은 데이터 추적성 문제를 더욱 악화시킵니다. 페이스북, 구글과 같은 기업들은 이미지 인식 애플리케이션에 인공지능을 활용하고 있는데, 이러한 애플리케이션은 많은 데이터에 대한 접근을 필요로 합니다. 또한, 의료 산업에서는 X선 사진에서 종양을 식별하는 데 필요한 정보가 부족합니다. 데이터 부족으로 인해 가용한 데이터를 바탕으로 효과적인 의사 결정을 내리는 것이 인공지능의 핵심 과제입니다. 게다가, 적은 데이터로 네트워크를 학습시키는 방법은 아직 개발 중이며 향후 10~12년 내에 상용화될 것으로 예상됩니다. 데이터 수집 및 요구 사항에 대한 확립된 표준이 부족한 것 또한 인공지능의 또 다른 문제점입니다.

시장 기회

인공지능 기술 활용을 위한 정부의 노력과 투자가 증가하고 있습니다.

정부는 인공지능(AI) 및 관련 기술의 인기 상승과 손쉬운 도입 가능성에 힘입어 투자를 확대해 왔습니다. 정부 기관, 공공 부문 조직, 그리고 비정부기구(NGO)들은 교통 관리, 도로 및 공공 안전, 정부 기록 디지털화 등 다양한 분야에 AI 기반 시범 사업을 추진하기 위한 자금을 배정하고 있습니다. 예를 들어, 하이데라바드에 위치한 INAI(인텔 AI)는 텔랑가나 주 정부, 인텔 인도, 하이데라바드 국제 정보 기술 연구소(IIIT-H), 그리고 인도 공중보건재단(PHFI)의 공동 노력으로 2020년 10월에 설립되었습니다. 이 센터는 인도의 의료 및 스마트 모빌리티 분야의 과제 해결에 주력할 예정입니다.

데이터 유형별 인사이트

글로벌 인공지능(AI) 시장은 이미지, 비디오, 텍스트, 사운드, 시계열, 포인트 클라우드로 구분됩니다. 이미지 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 41.4%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. AI 기반 소프트웨어는 의료 분야에서 영상 획득을 지원하고 신체 부위의 이미지를 개선하는 데 사용됩니다. AI를 탑재한 혁신적인 진단 제품들이 시장에 출시되었으며, 이러한 제품들은 예측 기간 동안 시장 점유율 확대를 견인할 것으로 전망됩니다. 예를 들어, Agfa Radiology Solutions는 2020년에 하드웨어와 AI 기반 소프트웨어의 독특한 조합을 통해 디지털 방사선(DR) 장비에 지능을 부여하는 SmartXR 포트폴리오를 출시했습니다.

솔루션 인사이트

글로벌 AI 시장은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 구분됩니다. 서비스 부문이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 49.2%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 인공지능 서비스에는 설치, 통합, 유지보수 및 지원 프로젝트가 포함됩니다. IBM(International Business Machines)은 2020년 5월, AI 기반 서비스 및 기능을 새롭게 추가한 IBM Watson AIOps를 출시했습니다. 이러한 서비스는 기업 자동화를 위해 설계되었으며, IT 인프라의 비용 효율성과 복원력을 향상시킵니다. AI 서비스 시장은 고객 서비스 지원에 AI가 활용됨에 따라 성장할 것으로 전망됩니다.

데이터 저장 용량, 고성능 컴퓨팅, 병렬 처리 기능의 지속적인 발전으로 AI 기반 소프트웨어 시장이 확대되고 있으며, 이러한 기술 발전은 역동적인 최종 사용자 산업 분야에 최적화된 고급 AI 소프트웨어를 제공하고 있습니다. 미국에 본사를 둔 SaaS(서비스형 소프트웨어) 및 클라우드 기반 고객 참여, 원격 연결, 협업 서비스 제공업체인 LogMeIn, Inc.는 전반적으로 신규 가입자 수가 크게 증가했습니다.

기술 인사이트

전 세계 AI 시장은 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전으로 구분됩니다.딥러닝이 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 36.8%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 딥러닝은 대규모 데이터 처리의 어려움을 극복하는 데 도움을 주기 때문에 수익성 있는 투자 기회를 제공합니다. 많은 주요 기술 기업들이 딥러닝 기술에 대한 이해도를 높이기 위해 전략적인 움직임을 보이고 있습니다. 예를 들어, 인텔은 2019년 12월 이스라엘의 딥러닝 기업인 하바나 랩스(Habana Labs Ltd.)를 인수했습니다. 워드 시스템즈 그룹(Ward Systems Group, Inc.)과 뉴로디멘션(NeuroDimension, Inc.)과 같은 기업들은 다양한 AI 주제에 대한 AI 학습을 위해 딥러닝(신경망) 도구를 제공합니다. 순환 신경망(RNN) 또한 시계열 분석 및 예측 분야에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 순환 신경망은 딥러닝 응용 프로그램의 한 예입니다.

가장 잘 알려진 비즈니스 AI 트렌드 중 하나는 자동화된 머신러닝(AutoML)입니다. AutoML은 지루하고 반복적인 모델링 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 구글의 AutoML은 수많은 반복 학습 끝에 높은 정확도를 달성했습니다. 많은 기업들이 의사 결정 절차를 개선하기 위해 최신 머신러닝 알고리즘을 활용하고 있습니다.비즈니스 인텔리전스현재 플랫폼에는 통합 머신 러닝 모델을 갖춘 내장 분석 기능이 있습니다. 또한 마이크로소프트는 2018년 5월 머신 러닝 전문 스타트업인 시맨틱 머신즈(Semantic Machines)를 인수하여 스마트 비서 코르토나(Cortona)에 대화형 AI를 구현했습니다.

최종 사용자 인사이트

글로벌 AI 시장은 헬스케어, 금융·보험(BFSI), 법률, 소매, 광고 및 미디어, 자동차 및 운송, 농업, 제조업 등 다양한 분야로 구분됩니다. 헬스케어 부문이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 49.9%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 대화형 AI 플랫폼은 모든 최종 사용자 분야에서 가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 예를 들어, 구글은 2020년 4월 콜센터용 신속 대응 가상 에이전트를 출시했습니다. 헬스케어 산업에서는 영상 인식 기술을 통해 진단 과정이 혁신적으로 변화했습니다. 또한, 영국에 본사를 둔 AI 기업 딥마인드는 안과 전문의만큼 정확하게 안과 질환을 진단하는 신경망을 개발했습니다. Viz.ai는 CT 스캔을 분석하고 뇌졸중 가능성이 있는 환자를 의료진에게 알리는 기술에 대해 FDA 승인을 받았습니다. 이러한 요인들이 향후 헬스케어 부문의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI)은 미래의 결과를 예측하고 과거 추세를 분석함으로써 은행 및 금융 기관이 자금 세탁 방지 패턴을 감지하고 사기를 식별하도록 지원합니다. 대부분의 금융 기관에서 활용하는 중요한 추세 중 하나는 인지 프로세스 자동화입니다. 이를 통해 청구 관리와 같이 오류 발생 가능성이 높은 금융 서비스를 자동화할 수 있습니다.

지역별 분석

아시아 태평양 지역은 전 세계 인공지능(AI) 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며, 예측 기간 동안 연평균 49.3%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이 지역에서는 금융 및 은행 관련 데이터 보안을 위한 AI 기술 활용이 크게 증가하고 있습니다. 예를 들어, 2019년 9월 마이크로소프트 연구진과 중국의 자산운용사 차이나에셋매뉴얼(China Asset Management)은 협력하여 AI 모델을 개발했습니다. 이 AI 모델은 방대한 양의 실시간 금융 거래 데이터를 분석합니다.

또한, 인도의 주요 IT 서비스 제공업체인 인포시스(Infosys Limited)에서 머신러닝 기반 AI 플랫폼인 KRTI 4.0을 제공했습니다. 이 플랫폼은 조직의 모든 계층에서 현명한 의사결정을 지원합니다. KRTI 4.0은 전사적인 의사결정 지원 도구로서, 한 사업장에서 얻은 교훈을 전체 조직에 원활하게 전파하고 분석 지식을 가속화하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.

북미 시장 동향

북미 시장은 예측 기간 동안 연평균 33.20%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI) 애플리케이션의 선두 주자는 미국과 캐나다와 같이 북미 시장에서 AI를 조기에 도입한 국가들입니다. 온라인 쇼핑과 같은 소비자 트렌드와 얼굴 및 음성 인식 기능을 갖춘 디지털 기기의 광범위한 사용은 이 지역의 성장을 지속적으로 견인할 것입니다. AI 솔루션 및 서비스를 제공하는 북미 기업에 대한 투자 또한 시장 성장을 촉진해 왔습니다. 예를 들어, 자율주행차 제조업체에서 사용하는 API 제공업체인 Scale Inc.는 2018년 8월 Embark와 Lyft, Inc.와 같은 기업으로부터 얻은 데이터를 학습시키기 위해 1,800만 달러를 투자 유치했다고 발표했습니다.

벤처스, 액셀, 인덱스 Y 콤비네이터가 이번 투자 라운드를 주도했습니다. 이 분야에서 가장 중요한 트렌드 중 하나는 음성 및 음성 인식에 AI를 활용하는 것입니다. 예를 들어, 미국의 AI 기업인 글로벌미 로컬라이제이션(Globalme Localization Inc.)은 미국의 오디오 회사인 소노스(Sonos Inc.)에 자사의 방언 및 억양 오디오 컬렉션을 제공했습니다. 소노스는 세 국가에서 억양 및 음성 데이터를 수집한 후 스마트 홈 비서와 무선 스피커를 통합했습니다. 이 통합을 통해 소노스는 음성 인식 엔진을 개선하고 고객 음성 통화 품질을 향상시킬 수 있었습니다. 기업에서 가상 비서는 규모를 확장하고 주장을 뒷받침하는 응답을 자동화하여 고객 만족도를 높이고 비용을 절감합니다. 이 지역에서 생체 인식 기술의 사용이 증가함에 따라 인공지능 시장은 완전히 새로운 응용 분야로 확장될 수 있습니다.

유럽 ​​시장 동향

유럽 ​​시장은 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 비즈니스 가상 비서는 확장성과 자동화 기능을 통해 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 보다폰(영국)은 고객 문의를 위한 챗봇인 TOBi를 도입한 후 고객 경험을 약 68% 향상시켰습니다. 이 지역에서 생체 인식 기술의 도입이 증가함에 따라 인공지능 시장은 완전히 새로운 응용 분야로 성장할 수 있는 발판을 마련하고 있습니다. 또한, 독일 내무부 장관은 2020년 1월 독일 내 보안 강화를 위해 14개 공항과 134개 기차역에 생체 인식 애플리케이션을 도입하는 계획을 발표했습니다.

브라질 시장 동향

범죄 활동 증가로 인해 브라질의 보안 시스템이 강화되었고, 이는 인공지능(AI) 애플리케이션 사용을 촉진했습니다. 예를 들어, 브라질 정부는 보안 강화, 감시 기능 향상 및 범죄 예방을 위해 2020년 3월 바이아 주와 상파울루 주 전역에 스마트 카메라 106대를 설치했습니다. 상파울루 시는 드론, 스마트 카메라, 실시간 분석을 위한 분류 알고리즘을 전략적으로 배치했습니다.

중동 및 아프리카 시장 동향

중동과 아프리카 국가들은 자산 및 자산 관리 분야에 인공지능(AI)을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 이스라엘 스타트업 프레센소(Presenso)는 클라우드 기반 산업 자산 예측 유지보수 소프트웨어를 제공합니다. 머신러닝 기술을 통해 산업 제조업체들은 센서 데이터에서 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. 통신 및 감시 분야에 대한 투자가 증가함에 따라 머신러닝 애플리케이션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 케냐와 우간다를 비롯한 여러 아프리카 국가들은 감시 및 통신 기술 개발을 위해 화웨이 테크놀로지(Huawei Technologies Co., Ltd.)와 같은 중국 기업으로부터 자금과 인프라를 지원받았습니다. 터키에서는 국경 보안을 위해 안면 인식 및 AI 기능을 갖춘 자체 생산 드론 약 30대를 운용하고 있습니다.