기계 학습(ML) 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 유형별(클라우드 기반 및 온프레미스), 애플리케이션별(중소기업, 중소기업 및 대기업) 지역 예측 산업 분석(2025~2035년)

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기계 학습(ML) 플랫폼 시장 개요

전 세계 기계 학습(ML) 플랫폼 시장의 가치는 2026년 약 175억 6천만 달러이며 2035년에는 2,382억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2035년까지 약 33.6%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장합니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 머신러닝(ML) 플랫폼은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다.

사용자는 기계 학습 플랫폼의 도움을 받아 기계 학습, 특히 기계 학습 알고리즘을 생성, 사용 및 개선할 수 있습니다. 기계 학습용 플랫폼은 관련 기능을 간소화하고, 데이터 처리 속도를 높이며, 데이터 워크플로를 자동화합니다. 데이터를 통찰력으로 전환하고, 비즈니스 결정을 내리며, 제품과 서비스를 개선하기 위해 기계 학습 및 기타 인공 지능(AI) 전략을 사용하는 것의 중요성은 기업이 축적하는 데이터의 양과 함께 커집니다. 지능형 알고리즘과 데이터를 결합하는 기계 학습(ML) 플랫폼 및 도구를 사용하여 비즈니스 통찰력을 생성하고 새로운 솔루션 배포를 확장할 수 있습니다.

시장 확장은 제조, 의료, 자동차 및 소매 산업을 포함한 다양한 최종 사용 부문에서 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 플랫폼의 사용이 증가함에 따라 큰 영향을 받습니다. 서비스형 기계 학습은 딥 러닝 기술을 사용하여 예측 분석을 통해 의사 결정을 향상합니다. 그러나 ML을 사용하면 ML 모델 소유자에게 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 데이터 소유자는 ML 플랫폼에서 데이터가 얼마나 안전하고 비공개인지에 대해 우려하고 있습니다. 사람 및 기타 환경 요인이 기술과 상호 작용할 때 생성되는 막대한 양의 데이터에서 통찰력을 처리하고 추출하는 것은 기계 학습과 딥 러닝의 속도와 정교함이 없다면 매우 어려울 것입니다.

주요 결과

코로나19 영향 

시장 성장을 제한하는 산업 불균형

코로나19 사태는 시장 불안, 고객 신뢰 하락, 수출입 무역 어려움 등 서비스 소재 제조업체에 문제를 야기했다. 원자재 조달, 포장, 유통은 모두 글로벌 공급망의 일부입니다. 폐쇄로 인해 상품, 라벨 및 기타 품목을 옮기는 것이 어려워졌습니다. 시장, 공급망, 공급과 수요, 기타 모든 것에 즉각적인 영향을 미치는 것 외에도 서비스 시장에도 재정적 영향을 미쳤습니다. 팬데믹은 업계의 역학을 변화시켰고, 조직은 혼란 속에서도 안정성을 유지하기 위해 운영 프레임워크의 모든 측면을 재설계해야 했습니다. 그 외에도 기업의 비즈니스 운영이 이번 사태로 인해 영향을 받아 서비스 산업 전반에 영향을 미치고 있습니다. 이는 기계 학습(ML) 플랫폼 산업에 부분적으로 영향을 미쳤습니다.

최신 트렌드

시장 성장 촉진을 위한 IoT 및 자동화 채택

IoT 및 자동화의 채택은 시장 성장을 이끄는 주요 추세입니다. IoT 운영은 기업 네트워크에 연결된 수백 개 이상의 장치가 안전하고 올바르게 작동하고 수집되는 데이터가 정확하고 시기적절하도록 보장합니다. 일부 IoT 플랫폼 솔루션 제공업체는 기계 학습(ML) 플랫폼을 사용하여 운영 관리 기능을 연마하고 대규모 IoT 시스템을 제어하고 있습니다. 이 기능 덕분에 시장이 확대되고 매출도 늘어나고 있다. 머신 러닝은 강력한 알고리즘으로 대량의 데이터를 분석하여 IoT 데이터의 신비한 패턴을 밝혀낼 수 있습니다. 중요한 작업에서 수동 작업을 보완하거나 대체하는 자동화 시스템은 통계적으로 생성된 작업과 ML 추론을 사용할 수 있습니다. ML 기반 솔루션을 사용하면 IoT 데이터 모델링 프로세스에서 시간이 많이 걸리고 힘든 모델 선택, 코딩, 검증 단계가 제거됩니다. 중소기업이 IoT를 채택하면 시간이 많이 걸리는 기계 학습 프로세스에 상당한 시간을 절약할 수 있어 업계가 활성화될 수 있습니다. 이러한 추세로 인해 산업은 예측 기간 동안 성장할 것으로 예상됩니다. 따라서 IoT와 자동화의 도입으로 전체 시장 매출이 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 새로운 개발과 제품의 다양성은 대부분 시장의 전반적인 성장에 영향을 미칩니다.

• AutoML 채택이 증가하고 있으며, 47%의 기업이 자동화된 ML 파이프라인을 사용하고 있습니다.

• 엣지 컴퓨팅에서 ML 모델 운영이 증가하고 있으며 조직의 38%가 엣지 ML을 채택하고 있습니다.

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기계 학습(ML) 플랫폼 시장 세분화

유형별 

유형에 따라 시장은 클라우드 기반 및 온프레미스로 분류됩니다.

• 클라우드 기반: 클라우드 기반 ML 플랫폼은 과도한 초기 자본 지출 없이 모델 개발, 배포 및 지속적인 교육을 가속화하는 확장 가능한 주문형 인프라와 관리형 서비스를 제공합니다. 이러한 솔루션은 유지 관리 오버헤드를 줄이면서 다기능 AI 이니셔티브를 지원하는 높은 탄력성, 신속한 프로비저닝 및 통합 분석 기능을 제공합니다.

• 온프레미스: 온프레미스 ML 플랫폼은 조직이 통제하는 IT 환경 내에 설치되어 민감한 워크로드에 대한 향상된 데이터 거버넌스, 규정 준수 조정 및 사용자 정의를 제공합니다. 엄격한 보안 정책이나 규제 요구 사항이 있는 기업이 선호하며 예측 가능한 성능과 레거시 시스템과의 통합을 제공합니다.

애플리케이션 별

시장을 기준으로 중소기업, 중소기업, 대기업으로 분류됩니다.

• 중소기업(SME): 중소기업을 위해 ML 플랫폼은 최소한의 인프라 투자로 데이터 기반 의사 결정, 운영 자동화 및 고객 통찰력을 지원하는 비용 효율적이고 직관적인 도구를 제공합니다. 이러한 민첩한 솔루션은 중소기업이 프로세스를 간소화하고 예측을 개선하며 역동적인 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 도움이 됩니다.

• 대기업: 대기업은 ML 플랫폼을 활용하여 복잡한 대용량 데이터 문제를 해결하고, 사업부 전체에 고급 분석을 통합하고, AI 이니셔티브를 전 세계적으로 확장합니다. 이러한 구현은 강력한 거버넌스, 사용자 정의 및 성능을 바탕으로 예측 유지 관리, 고객 세분화, 자동화된 의사 결정 워크플로 등 정교한 사용 사례를 지원합니다.

추진 요인

시장에 추가적인 활력을 불어넣는 의료 산업

의료 부문의 제품 사용은 시장 판매를 촉진하는 주요 요인입니다. ML 기술은 이미 다양한 의료 관련 상황에서 도움을 주고 있습니다. 이 기술은 시장 확장을 지원하는 다른 많은 애플리케이션 중에서 수백만 개의 다양한 데이터 포인트를 평가하고, 결과를 예측하고, 빠른 위험 점수를 제공하고, 자원을 정확하게 할당하기 위해 의료 산업에서 사용됩니다. 의료 분야에서 이 기술의 가장 중요한 응용 중 하나는 질병의 식별 및 진단입니다. 여기에는 때때로 인식하기 어려울 수 있는 질병과 상태를 식별하고 진단하는 것이 포함됩니다. 여기에는 유전병부터 발견하기 어려운 초기 암까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. ML과 딥러닝을 결합한 컴퓨터 비전(Computer Vision)이라는 최첨단 방법이 의료 영상 진단에 사용됩니다. 이미지 분석을 위한 이미지 진단 도구에 중점을 두고 프로그래밍된 Microsoft InnerEye가 이를 수용했습니다. 시장 수요는 이러한 모든 요인에 의해 주도될 것으로 예상됩니다. 결과적으로 의료 부문 제품에 대한 성장과 수요 증가로 인해 시장이 활성화 될 것입니다. 이는 서비스 산업의 확장에 기여하고 전반적인 머신러닝(ML) 플랫폼 시장 성장을 향상시킬 것입니다.

시장 확장을 촉진하는 클라우드 기반 컴퓨팅

클라우드 기반 기계 학습의 사용 증가는 시장을 이끄는 또 다른 요인입니다. 소셜 미디어 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅 기술의 인기가 높아짐에 따라 업계가 확장되고 있습니다. 엔터프라이즈 스토리지 솔루션을 제공하는 모든 회사는 이제 클라우드 컴퓨팅을 자주 사용합니다. 클라우드 스토리지를 활용한 온라인 데이터 분석은 클라우드에 수집된 데이터를 실시간으로 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 덕분에 언제 어디서나 데이터 분석이 가능합니다. 또한 클라우드를 사용하여 기계 학습을 구현하면 기업은 연결된 데이터 웨어하우스에서 유용한 데이터에 가상으로 액세스하여 소비자 행동 및 구매 추세와 같은 인프라 및 스토리지 비용을 줄일 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 사용이 증가함에 따라 머신러닝 산업이 확대되고 있습니다. 예측 기간 동안 앞서 언급한 요인이 업계 판매에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이는 제품에 대한 수요를 증가시키고 업계 전체의 확장에 도움이 될 것입니다. 제품 라인 확장은 시장 성장에 도움이 됩니다.

• 72%의 조직에서 비즈니스 최적화를 위해 AI 기반 분석을 사용합니다.

• 클라우드 통합 채택률이 65%에 도달하여 ML 배포 확장성이 가속화되었습니다.

제한 요인

시장 확장을 방해하는 정확성 부족

제품의 정확성 부족은 시장 확대를 방해하는 제약입니다. 시장 확장에 기여하는 머신러닝 플랫폼이 제공하는 많은 이점이 있습니다. 그러나 플랫폼에는 시장 확장을 방해할 것으로 예상되는 몇 가지 필수 요소가 누락되어 있습니다. 시장은 때때로 저개발되는 부정확한 알고리즘의 존재로 인해 상당한 제약을 받습니다. 빅데이터와 머신러닝을 활용하는 제조회사에서는 정밀도가 매우 중요합니다. 결과적으로 시스템에 모든 매개변수가 설정되고 오류 한계가 0에 가까워질 때까지 사람의 상호 작용이 필요합니다. 따라서 이 요소는 시장 확장을 제한할 수 있습니다. 따라서 예측 기간 동안 이러한 요인은 시장 성장을 억제할 것으로 예상됩니다. 하지만 시간이 지나면 이 문제는 어떤 식으로든 해결될 것이다. 이 문제가 해결되면 시장은 곧바로 성장하기 시작할 것입니다.

• 데이터 개인 정보 보호 문제로 인해 잠재 사용자 중 58%가 채택을 방해합니다.

• 인재 부족은 ML 플랫폼을 구현하는 기업의 41%에 영향을 미칩니다.

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기계 학습(ML) 플랫폼 시장 지역 통찰력

전 세계 시장을 장악하는 북미

북미의 기계 학습(ML) 플랫폼 시장은 이 지역의 산업 발전 확대와 잠재적인 부문을 활성화한 여러 추진 요인의 혜택을 누렸습니다. 왜냐하면 이 지역이 제품의 주요 사용자이기 때문입니다. 중소기업 및 대기업 부문의 제품 사용이 증가하면서 기계 학습(ML) 플랫폼 시장 점유율이 높아지고 있습니다. 급속한 도시화 추세는 시장 전체를 더욱 뒷받침할 것입니다.

주요 산업 플레이어

제품 수요를 늘리는 선도적인 제조업체

연구에는 시장 참여자에 대한 정보와 해당 부문 내에서의 위치가 포함됩니다. 데이터는 적절한 연구, 합병, 기술 발전, 생산 시설 확장 및 협력을 통해 수집되고 제공됩니다. 재료에 대한 연구는 제조업체, 지역, 유형, 응용 프로그램, 판매 채널, 유통업체, 거래자, 딜러, 연구 결과 등에 대한 세부 정보를 제공합니다.

• Palantir(미국): ML 분석 플랫폼을 통해 정부 및 국방 부문의 28%에 서비스를 제공합니다.

• MathWorks(미국): 엔지니어링 및 산업 부문의 35%가 MATLAB/Simulink를 채택하고 있습니다.

최고의 기계 학습(Ml) 플랫폼 회사 목록

•   Palantir (U.S.)
•   MathWorks (U.S.)
•   Alteryx (U.S.)
•   SAS (U.S.)
•   Databricks (U.S.)

보고서 범위

유형 및 응용 분야별 시장 세분화는 연구에서 매우 자세히 다룹니다. 본 연구에서는 현재 및 잠재적인 시장 리더를 포함한 광범위한 참가자를 조사합니다. 여러 가지 중요한 요인이 상당한 시장 확장으로 이어질 것으로 예상됩니다. 시장 통찰력을 얻기 위해 이 연구에서는 기계 학습(ML) 플랫폼 시장 점유율을 높일 수 있는 요소도 살펴봅니다. 예상 기간 동안의 시장 성장에 대한 예측은 보고서에서 이루어집니다. 한 지역이 글로벌 시장을 지배하는 이유를 설명하는 것이 지역 연구의 목표입니다. 적절하게 고려된 여러 가지 요인이 업계의 확장 능력을 제한합니다. 시장에 대한 전략적 분석도 연구에 포함됩니다. 여기에는 포괄적인 시장 데이터가 포함되어 있습니다.