2026년부터 2035년까지 애플리케이션별(BFSI, 의료 및 생명 과학, 소매, 통신, 정부 및 국방, 제조, 에너지 및 기타) 서비스형 인공 지능 시장 규모, 점유율, 성장 및 유형별 산업 분석(기계 학습(ML) 및 딥 러닝, 자연어 처리(NLP)), 지역 통찰력 및 예측

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서비스형 인공지능(AI) 시장 개요

전세계 서비스형 인공지능(AI) 시장은 2026년에 33억 5천만 달러 규모로 추산됩니다. 시장은 2035년까지 97억 5천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 19.5%로 확장될 것입니다. 북미는 클라우드 AI 제공업체로 인해 약 45~50%의 점유율로 선두를 달리고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 약 30~35%를 보유하고 있습니다.

AIaaS(Artificial Intelligence as a Service)는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 인공지능 기능과 기술을 제공하는 것을 의미합니다. 이를 통해 조직은 하드웨어나 전문 지식에 대한 상당한 초기 투자 없이도 고급 AI 도구 및 알고리즘에 액세스하고 활용할 수 있습니다. AIaaS 제공업체는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 기계 학습, 예측 분석 등 다양한 서비스를 제공합니다. 기업은 AIaaS를 활용하여 AI를 운영에 통합하고, 프로세스를 자동화하고, 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고, 의사 결정을 향상할 수 있습니다. AIaaS는 AI에 대한 액세스를 민주화하여 모든 규모의 조직이 인공 지능의 힘을 활용하여 혁신을 주도하고 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

서비스 시장 규모로서의 인공지능(AI)은 이 서비스에 대한 수요 증가를 주도하는 여러 요인으로 인해 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 첫째, 다양한 산업 분야의 기업들은 효율성 향상, 고객 경험 향상, 경쟁 우위 확보 측면에서 AI의 엄청난 잠재력을 인식하고 있습니다. 조직이 AI 기능을 활용하려고 노력함에 따라 AIaaS는 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하므로 광범위한 인프라와 전문 AI 전문 지식이 필요하지 않습니다. 둘째, 데이터가 기하급수적으로 증가하고 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출해야 하는 필요성으로 인해 AI 기술에 대한 수요가 증가했습니다. AIaaS를 통해 기업은 기계 학습 및 데이터 분석의 힘을 활용하여 귀중한 패턴을 파악하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 요인은 클라우드 컴퓨팅의 발전과 AIaaS 제공업체의 가용성 증가와 결합되어 AIaaS 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.

주요 결과

코로나19 영향

팬데믹으로 인해 처음에는 공급망 중단이 발생했으며 조직은 폐쇄 기간 동안 전례 없는 어려움에 직면했습니다.

코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 서비스 시장으로서의 인공지능(AI)은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR의 급격한 상승은 시장의 성장과 팬데믹이 끝나면 수요가 팬데믹 이전 수준으로 돌아가기 때문입니다.

서비스형 인공지능(AIaaS) 부문은 코로나19 사태로 인해 큰 영향을 받았습니다. 원래는 다양한 비즈니스를 뒤흔들었지만 AI 및 AIaaS 기술 채택도 가속화되었습니다. 팬데믹 기간 동안 기업은 원격 근무, 공급망 중단, 고객 행동 변화 등 지금까지 들어본 적 없는 어려움에 직면했습니다. 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하고 회사 연속성을 보장하기 위해 AIaaS를 사용하여 절차를 자동화하고, 리소스를 최적화하고, 운영을 단순화했습니다. 수요 예측, 이상 탐지, 원격 협업은 모두 머신러닝, 예측 분석 등 AI 기술을 통해 가능해졌습니다. 위기 관리 및 회복력 측면에서 AI의 유용성에 대한 전염병의 강조로 인해 AIaaS 솔루션의 개발 및 사용이 증가했습니다. 그 결과, 코로나19 전염병 동안 AIaaS 산업은 수요와 성장이 급증했습니다. 

최신 동향

특정 분야 또는 사용 사례에 맞는 전문 Aiaas 솔루션의 부상은 시장에서 눈에 띄는 추세 중 하나입니다.

서비스형 인공지능(AIaaS) 시장에서 주목할만한 추세 중 하나는 특정 산업이나 사용 사례에 맞는 전문 AIaaS 솔루션의 출현입니다. 조직이 고유한 요구 사항에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 추구함에 따라 제공업체는 산업별 AIaaS 제품을 출시하고 있습니다. 예를 들어, 의료, 금융, 전자상거래, 제조 부문을 위해 특별히 설계된 AIaaS 솔루션이 있으며, 특정 과제와 기회를 해결합니다. 신제품과 기술 측면에서는 설명 가능한 AI, 연합 학습, 엣지 컴퓨팅 등 고급 기능을 통해 AIaaS 플랫폼을 강화하는 데 중점을 두었습니다.

설명 가능한 AI는 AI 모델의 투명성과 해석성을 지원하여 규제 준수와 신뢰를 보장합니다. 연합 학습을 사용하면 데이터 개인정보 보호를 유지하면서 분산 데이터 소스에서 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 AI 기능을 데이터 소스에 더 가깝게 가져와 대기 시간을 줄이고 실시간 처리를 가능하게 합니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 시장의 선두 기업은 AIaaS 제품을 지속적으로 혁신하고 확장하고 있습니다. 그들은 연구 개발에 투자하고, AI 스타트업을 인수하고, AI 역량을 강화하기 위해 업계 리더들과 협력하고 있습니다. 또한, 진화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 사전 구축된 모델, 개발자 도구 및 기타 클라우드 서비스와의 통합을 포함하는 포괄적인 AIaaS 생태계를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 

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서비스 시장 세분화로서의 인공 지능

• 유형별

서비스 시장으로서의 인공 지능에 따라 머신 러닝(ML)과 딥 러닝, 자연어 처리(NLP) 등의 유형이 제공됩니다. 2028년까지 머신러닝(ML)과 딥러닝 유형이 시장 점유율 최대 점유.

• 애플리케이션 별

시장은 응용 분야에 따라 BFSI, 의료 및 생명과학, 소매, 통신, 정부 및 국방, 제조, 에너지 등으로 구분됩니다. BFSI와 같은 커버 부문의 서비스 시장 참여자로서의 글로벌 인공 지능은 2022~2028년 동안 시장 점유율을 지배할 것입니다.

추진 요인

빅 데이터의 접근성 증가는 시장 성장을 촉진하는 중요한 이유 중 하나입니다.

서비스 시장 성장으로서의 인공지능(AI)의 중요한 원동력 중 하나는 빅데이터의 가용성 증가입니다. 조직에서 생성되는 데이터의 기하급수적인 증가와 데이터 중심 의사결정의 중요성 증가로 인해 AIaaS에 대한 수요가 증가했습니다. 방대한 양의 데이터는 기업이 AI 기술을 통해 귀중한 통찰력을 추출하고 혁신을 주도할 수 있는 기회를 제공합니다. AIaaS를 통해 조직은 기계 학습 알고리즘, 자연어 처리 및 예측 분석을 활용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성 향상, 개인화된 고객 경험, 향상된 의사 결정 기능으로 이어질 수 있는 패턴, 추세 및 상관 관계를 파악할 수 있습니다. 빅데이터의 가용성은 촉매제 역할을 하여 AIaaS 채택을 촉진하고 시장 성장을 촉진합니다.

확장 가능하고 저렴한 AI 솔루션에 대한 수요 증가서비스형 인공지능(AIaaS) 시장 확장을 촉진하는 핵심 동인

서비스형 인공지능 시장 성장의 또 다른 중요한 추진 요인은 비용 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기존 AI 구현에는 하드웨어, 인프라, 전문 지식에 대한 상당한 선행 투자가 필요한 경우가 많으며, 이는 많은 기업, 특히 중소기업(SME)에게 장벽이 될 수 있습니다. AIaaS는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 접근 가능하고 저렴한 AI 기능을 제공함으로써 이러한 장벽을 제거합니다. 조직은 AIaaS를 활용하여 상당한 초기 투자 없이도 고급 알고리즘, 머신 러닝 모델 및 데이터 분석 도구에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 모든 규모의 기업은 AI의 힘을 활용하고, 프로세스를 자동화하고, 데이터에서 통찰력을 얻고, 혁신을 추진하여 AIaaS에 대한 수요를 늘리고 시장 성장에 기여할 수 있습니다.

억제 요인

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제는 서비스 비즈니스로서의 인공 지능의 성장을 제한하는 한 가지 이유입니다

서비스 시장 성장으로서의 인공지능에 영향을 미치는 한 가지 제한 요인은 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제입니다. AIaaS는 대량의 데이터에 대한 액세스 및 분석에 의존하기 때문에 조직과 개인은 데이터 위반, 무단 액세스 및 개인 정보 오용과 관련된 잠재적 위험에 대해 점점 더 조심하고 있습니다. 규제 요건이 강화되고 데이터 개인 정보 보호에 대한 대중의 인식이 높아지면서 데이터 보호 조치가 더욱 엄격해지면서 AIaaS 제공업체가 규정 준수를 보장하고 고객과의 신뢰를 구축하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 강력한 암호화, 익명화 기술, 투명한 데이터 처리 관행을 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하는 것은 이러한 제한 요소를 완화하고 AIaaS의 광범위한 채택을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

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서비스 시장 지역 통찰력으로서의 인공 지능

시장은 R&D와 해당 지역의 AI 혁신을 장려하는 정부 프로그램으로 인해 북미가 지배할 것으로 예상됩니다.

북미는 서비스형 인공지능(AIaaS) 시장의 선두 지역으로 부상하고 있습니다. 이 지역의 지배력은 여러 가지 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 북미 지역은 AI 및 클라우드 컴퓨팅 업계의 주요 기업이 위치한 곳으로 AIaaS 솔루션의 개발 및 채택이 촉진되었습니다. 둘째, 이 지역은 고급 데이터 센터와 고속 인터넷 연결을 포함한 강력한 기술 인프라를 갖추고 있어 AIaaS 플랫폼의 원활한 배포가 가능합니다. 또한 다양한 부문의 북미 기업이 AI 기술을 조기에 채택하여 AIaaS에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 혁신, 연구 개발, AI 발전을 지원하는 정부 이니셔티브에 대한 이 지역의 초점은 AIaaS 시장에서 리더십 위치에 기여합니다.

아시아 태평양 지역은 서비스형 인공지능(AIaaS) 시장에서 두 번째로 앞서는 지역으로 부상하고 있습니다. 이 지역의 급속한 경제 성장, 기술 발전, AI 기술 채택 증가로 인해 서비스 시장 점유율로서 인공 지능이 크게 높아졌습니다. 중국, 일본, 인도, 한국과 같은 국가에서는 의료, 제조, 금융을 포함한 다양한 산업 전반에 걸쳐 AIaaS 구현이 급증하고 있습니다. 이 지역의 대규모 인구와 광범위한 디지털 혁신 이니셔티브는 AIaaS 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진합니다. 또한 주요 기술 기업의 존재, AI 개발에 대한 강력한 정부 지원, 연구 개발에 대한 투자 증가는 아시아 태평양 지역의 AIaaS 시장 성장에 기여합니다.

주요 산업 플레이어

주요 플레이어는 경쟁 우위를 확보하기 위해 파트너십에 중점을 둡니다.

저명한 시장 참가자들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 다른 회사와 협력하여 공동 노력을 기울이고 있습니다. 또한 많은 기업들이 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 신제품 출시에 투자하고 있습니다. 인수합병도 플레이어가 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 사용하는 주요 전략 중 하나입니다.

최고의 인공 지능 서비스 회사 목록

• IBM (U.S.)
• Google (U.S.)
• Amazon Web Services (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Salesforce (U.S.)
• FICO (U.S.)
• SAS Institute (U.S.)
• Intel (U.S.) 
• SAP (Germany)
• IRIS AI (Norway)
• Bigml (U.S.)
• H2o.AI (U.S.)
• Absolutdata (U.S.)
• Fuzzy.AI (Canada)
• Vital AI (U.S.)
• Rainbird Technologies (U.K.)
• Craft.AI (U.S.)
• Sift Science (U.S.)
• Mighty.AI (U.S.)
• Cognitive Scale (U.S.)
• Centurysoft (India)
• Yottamine Analytics (U.S.)
• Datarobot (U.S.)
• Meya.AI (Canada)

보고 범위

이 연구는 예측 기간에 영향을 미치는 시장에 존재하는 회사를 설명하는 광범위한 연구를 통해 보고서를 소개합니다. 상세한 연구가 완료되면 세분화, 기회, 산업 발전, 추세, 성장, 규모, 점유율 및 제한 사항과 같은 요소를 검사하여 포괄적인 분석을 제공합니다. 이 분석은 주요 플레이어와 시장 역학에 대한 가능한 분석이 변경되는 경우 변경될 수 있습니다.