서비스로서의 글로벌 인공지능 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

서비스로서의 인공지능 시장 분석

서비스로서의 인공지능 (AIaaS) 시장 은 다양한 산업에서 AI 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 급속한 성장을 경험하고 있습니다. AIaaS를 사용하면 기업은 인프라에 대한 상당한 투자 없이도 정교한 AI 도구와 알고리즘에 액세스할 수 있으므로 모든 규모의 조직에 비용 효율적인 솔루션이 됩니다. AIaaS의 주요 발전에는 머신 러닝(ML), 딥 러닝, 자연어 처리(NLP) 기능을 클라우드 플랫폼에 통합하여 기업이 자동화, 데이터 분석, 고객 서비스와 같은 작업에 AI를 활용할 수 있게 하는 것이 포함됩니다. 또한 IBM Watson, Microsoft Azure AI, Google AI와 같은 AI 플랫폼의 발전으로 AI의 접근성과 확장성이 향상되어 조직이 운영에 AI를 쉽게 통합할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 성장과 의료, 금융, 소매, 제조와 같은 분야에서 AI 기술 채택이 증가함에 따라 AIaaS 시장이 확대되고 있습니다. 또한 AIaaS는 기업이 수요에 따라 AI 기능을 신속하게 확장할 수 있는 기능을 제공하여 유연성과 효율성을 제공합니다. 기업들이 계속해서 디지털 혁신을 받아들이고 경쟁 우위를 위해 AI를 활용함에 따라, AIaaS 시장은 향후 몇 년 동안 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

서비스로서의 인공지능 시장 규모

서비스로서의 글로벌 인공지능 시장 규모는 2024년에 147억 2천만 달러로 평가되었으며, 2032년까지 1,653억 1천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2025년에서 2032년까지의 예측 기간 동안 CAGR은 35.30%가 될 것입니다. Data Bridge Market Research 팀이 큐레이팅한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 시장 세그먼트, 지리적 범위, 시장 참여자, 시장 시나리오와 같은 시장 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 수입/수출 분석, 가격 분석, 생산 소비 분석, 페슬 분석이 포함되어 있습니다.

서비스로서의 인공지능 시장 동향

“ 자연어 처리(NLP) 와 머신 러닝(ML) 의 통합 증가 ”

서비스로서의 인공지능(AIaaS) 시장은 고객 경험을 향상시키고 비즈니스 운영을 간소화하기 위해 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML) 기능을 통합하는 추세가 증가하고 있습니다. 기업들은 고객 지원을 자동화하고, 데이터 분석을 강화하고, 서비스를 개인화하기 위해 점점 더 AIaaS 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, Amazon Web Services(AWS)는 NLP 및 ML을 사용하여 애플리케이션에 대한 대화형 인터페이스를 구축하는 클라우드 기반 서비스인 Lex를 제공하여 기업이 자동화된 고객 지원을 제공할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 보다 효율적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 AI 솔루션에 대한 수요에 의해 주도됩니다. AIaaS 플랫폼을 사용하면 기업이 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이 최첨단 AI 도구에 액세스할 수 있으므로 소규모 기업도 자동화, 예측 분석 및 의사 결정을 위해 AI를 활용할 수 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼을 통해 AI 기능을 확장할 수 있는 기능은 의료, 금융 및 소매와 같은 산업 전반에 걸쳐 AI 도입을 확대하여 AIaaS 시장의 급속한 성장을 촉진하고 있습니다.

보고서 범위 및 서비스로서의 인공지능 시장 세분화         

서비스로서의 인공지능 시장 정의

서비스로서의 인공지능(AIaaS) 시장은 클라우드 기반 플랫폼을 통해 인공지능(AI) 솔루션과 도구를 제공하는 것을 말하며, 기업과 조직이 하드웨어와 인프라에 대한 상당한 선행 투자 없이도 AI 기술에 액세스할 수 있도록 합니다. AIaaS에는 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 분석과 같은 광범위한 서비스가 포함되며, 이는 클라우드 기반 플랫폼의 일부로 제공됩니다.

서비스로서의 인공지능 시장 역학

운전자

• 클라우드 컴퓨팅 채택 증가

클라우드 컴퓨팅 채택 증가는 서비스로서의 인공지능(AIaaS) 시장의 중요한 원동력입니다. 클라우드 인프라의 급속한 확장으로 인해 모든 규모의 기업이 AI 솔루션을 보다 쉽게 ​​이용할 수 있고 저렴하게 이용할 수 있게 되었습니다. Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 조직이 비용이 많이 드는 온프레미스 하드웨어 없이도 AI 도구를 배포할 수 있도록 하는 확장 가능하고 유연한 AIaaS 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, AWS의 SageMaker를 사용하면 기업이 클라우드에서 머신 러닝 모델을 쉽게 구축, 학습 및 배포하여 수요에 따라 AI 기능을 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성은 기업이 사용하는 AI 서비스에 대해서만 비용을 지불하고 AI 기술과 전통적으로 관련된 높은 사전 투자를 피할 수 있으므로 운영 효율성과 비용 절감이 향상됩니다. 기업이 디지털 혁신을 계속 수용하고 보다 민첩하고 비용 효율적인 솔루션을 모색함에 따라 클라우드 컴퓨팅 채택 증가는 AIaaS 시장의 성장을 계속 촉진할 것입니다.

• 다양한 산업에서 자동화에 대한 수요 증가

다양한 산업에서 자동화에 대한 수요가 증가하는 것은 서비스로서의 인공지능(AIaaS) 시장의 주요 원동력입니다. 의료, 금융, 소매와 같은 산업은 고객 지원, 데이터 분석, 의사 결정과 같은 작업을 자동화하기 위해 점점 더 AIaaS 솔루션을 채택하고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 IBM Watson Health와 같은 AI 기반 챗봇과 가상 비서는 환자 상호작용을 자동화하고 대기 시간을 줄이며 서비스 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 금융 분야에서 AI 도구는 사기 탐지 및 위험 평가와 같은 작업을 자동화하여 회사가 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 마찬가지로 소매 분야에서 AI 기반 추천 엔진과 자동화된 재고 관리 시스템은 운영을 간소화하고 고객 경험을 향상시킵니다. AIaaS는 머신 러닝과 자연어 처리 기능을 활용하여 기업이 반복적인 프로세스를 자동화하고, 인적 오류를 줄이고, 생산성을 개선할 수 있도록 하여 궁극적으로 AI 기반 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. 기업이 운영을 최적화하고 효율성을 높이는 방법을 모색함에 따라 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 AIaaS 시장이 계속 확대될 것입니다.

기회

• 데이터 기반 통찰력에 대한 요구 증가

데이터 기반 통찰력에 대한 증가하는 수요는 서비스로서의 인공 지능(AIaaS) 시장의 성장을 주도하는 핵심 시장 기회입니다. 기업이 끊임없이 증가하는 양의 데이터를 생성함에 따라 귀중한 통찰력을 분석하고 추출하기 위한 고급 도구에 대한 필요성이 중요해지고 있습니다. Google Cloud AI 및 Microsoft Azure AI와 같은 AIaaS 플랫폼은 기업이 머신 러닝 알고리즘, 예측 분석 및 데이터 시각화 도구를 통해 빅데이터를 처리하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 기능을 제공합니다. 예를 들어, 소매업에서 AIaaS 솔루션은 소비자 행동을 분석하고 재고 관리를 최적화하는 데 사용되어 회사가 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 의료 분야에서 AIaaS는 환자 데이터를 분석하여 건강 추세를 예측하고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. AIaaS 플랫폼은 빅데이터의 가치를 잠금 해제하여 기업이 의사 결정을 개선하고 운영 효율성을 개선하며 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 기업이 데이터를 보다 효과적으로 활용하려고 함에 따라 데이터 기반 통찰력에 대한 필요성이 커지면서 AIaaS 공급업체에게 상당한 기회가 제공됩니다.

• 비용 효율성 및 확장성에 대한 증가하는 수요

비용 효율성과 확장성은 서비스로서의 인공지능(AIaaS) 시장의 성장을 견인하는 중요한 요소로, 모든 규모의 기업에 매력적인 옵션입니다. AIaaS를 통해 조직은 값비싼 하드웨어나 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이 최첨단 AI 기술에 액세스할 수 있습니다. 이 모델은 리소스가 제한적이지만 여전히 AI를 활용하여 효율성과 의사 결정을 개선하려는 중소기업(SME)에 특히 유용합니다. 예를 들어 Amazon Web Services(AWS)는 사용량에 따라 비용을 지불하는 방식으로 머신 러닝 기능을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼인 SageMaker를 제공하여 기업이 수요에 따라 AI 사용을 확장할 수 있도록 합니다. 대기업도 온프레미스 인프라를 관리하는 부담 없이 글로벌 운영 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 쉽게 확장하여 이점을 얻을 수 있습니다. AIaaS의 비용 효율적이고 확장 가능한 특성 덕분에 더 광범위한 기업이 사용할 수 있으며, AI 기반 솔루션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 공급업체에게 상당한 시장 기회가 열립니다.

제약/도전

• 데이터 프라이버시 및 보안 문제

데이터 프라이버시와 보안 문제는 AIaaS 시장에서 중대한 과제입니다. AI 기술을 도입하려면 기업이 종종 제3자 공급업체와 민감한 데이터를 공유해야 하기 때문입니다. 예를 들어, 의료 및 금융과 같은 산업의 기업은 통찰력과 자동화를 위해 AIaaS 플랫폼을 활용하는 동안 환자 건강 기록이나 금융 거래를 보호해야 합니다. AIaaS 공급업체가 이 데이터를 잘못 처리하거나 보호하지 못하면 침해나 오용으로 이어져 조직의 평판과 고객 신뢰가 모두 손상될 수 있습니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 규제 요구 사항은 AIaaS 공급업체가 엄청난 벌금을 피하기 위해 이러한 법률을 준수해야 하기 때문에 복잡성을 더합니다. 이러한 우려로 인해 많은 잠재 사용자가 AIaaS를 도입하지 못하고, 특히 엄격한 데이터 프라이버시 규정이 있는 지역에서는 궁극적으로 시장 성장을 방해합니다. 강력한 데이터 보안 조치에 대한 필요성과 AIaaS 솔루션에서 프라이버시를 보장할 수 있는 능력은 도입에 상당한 장벽이 되어 주요 시장 과제가 됩니다.

• 높은 비용과 복잡한 가격 모델

높은 비용과 복잡한 가격 책정 모델은 AIaaS 시장에서 주요 과제로, 기업은 종종 이러한 서비스를 도입하는 데 따른 재정적 영향에 어려움을 겪습니다. AIaaS는 강력한 AI 도구에 비용 효율적으로 액세스할 수 있지만, 종종 사용량에 따른 요금 또는 구독 모델을 기반으로 하는 가격 책정 구조는 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 소규모 회사나 스타트업의 경우 그렇습니다. 예를 들어, 회사는 처리된 데이터 양이나 수행된 API 호출 수에 따라 요금이 청구될 수 있으며, 이는 회사가 사용량을 확장함에 따라 빠르게 누적될 수 있습니다. 또한 스토리지 요금, 처리 능력 요구 사항 또는 추가 기능과 같은 숨겨진 비용으로 인해 기업이 총 소유 비용을 정확하게 추정하기 어려워 의사 결정 프로세스가 복잡해질 수 있습니다. 이러한 재정적 부담으로 인해 기업은 특히 투자 수익에 대해 확신이 없을 때 AIaaS 솔루션을 충분히 활용하지 못할 수 있습니다. 결과적으로 높은 비용과 가격 책정 모델의 복잡성은 AIaaS의 광범위한 채택에 대한 상당한 장벽이 되어 성장 잠재력을 제한하고 공급자와 사용자 모두에게 시장 과제를 안겨줍니다.

이 시장 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 창출처, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 응용 분야 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신에 대한 분석 기회를 제공합니다. 시장에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

서비스로서의 인공지능 시장 범위

시장은 기술, 클라우드, 서비스 유형, 기업 규모, 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

기술

• 머신러닝과 딥러닝
• 자연어 처리

구름

• 공공의
• 사적인
• 잡종

서비스 유형

• 소프트웨어 도구
• 서비스

배포 모드

• 클라우드 기반
• 온프레미스

기업 규모

• 중소기업
• 대기업

최종 사용자

• 은행, 금융 서비스 및 보험
• 의료 및 생명 과학
• 통신
• 정부와 국방
• 조작
• 에너지
• 기타

서비스로서의 인공지능 시장 지역 분석

시장은 국가, 기술, 클라우드, 서비스 유형, 기업 규모 및 최종 사용자별로 분석되고 시장 규모에 대한 통찰력과 추세가 제공됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 위에 언급된 대로 사용자에게 제공하는 데 도움이 됩니다.

시장 보고서에서 다루는 국가는 미국, 캐나다, 북미의 멕시코, 독일, 스웨덴, 폴란드, 덴마크, 이탈리아, 영국, 프랑스, ​​스페인, 네덜란드, 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 유럽의 기타 유럽 국가, 일본, 중국, 인도, 한국, 뉴질랜드, 베트남, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC)의 기타 아시아 태평양(APAC), 브라질, 아르헨티나, 남미의 일부인 기타 남미, UAE, 사우디 아라비아, 오만, 카타르, 쿠웨이트, 남아프리카 공화국, 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 기타 중동 및 아프리카(MEA)입니다.

북미는 미국과 캐나다와 같은 주요 국가의 다양한 산업에서 클라우드 기반 및 AI 서비스 채택이 증가함에 따라 AIaaS(인공지능 서비스) 시장을 지배하고 있습니다. 이 지역의 강력한 기술 인프라와 조직 간 높은 디지털 전환 속도가 결합되어 AIaaS 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 북미는 AI 연구 및 개발에 대한 상당한 투자로 인해 시장 성장이 더욱 가속화되고 있습니다. 주요 AI 서비스 공급업체의 존재와 AI 혁신에 대한 정부 지원 증가도 북미가 글로벌 시장에서 선도적인 위치에 있는 데 기여합니다.

아시아 태평양 지역은 2025년부터 2032년까지 서비스로서의 인공지능(AIaaS) 시장에서 가장 높은 성장을 경험할 것으로 예상되며, 이는 이 지역 전체에서 IT 서비스와 솔루션의 침투가 증가함에 따라 주도됩니다. 전자상거래 활동의 급속한 확장과 조직 간의 디지털 전환은 비즈니스 운영을 최적화하고 의사 결정을 개선하기 위한 AIaaS에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한 소매, 금융, 제조와 같은 산업에서 클라우드 기술과 AI 기반 솔루션의 채택이 증가함에 따라 시장 성장에 기여하고 있습니다. 기술 발전에 대한 투자가 증가하고 정부의 지원 이니셔티브가 확대됨에 따라 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 AIaaS 시장의 핵심 플레이어가 될 것으로 예상됩니다.

보고서의 국가 섹션은 또한 현재 및 미래 시장 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인과 시장 규제의 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 추세 및 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향은 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.

서비스로서의 인공지능 시장 점유율

시장 경쟁 구도는 경쟁자별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 애플리케이션 우세입니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.

서비스로서의 인공 지능 시장 리더는 시장에서 운영되고 있습니다.

• IBM(미국)
• 구글(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• Salesforce, Inc. (미국)
• Amazon Web Services, Inc. (미국)
• FICO(미국)
• SAS Institute, Inc. (미국)
• IRIS AI AS(노르웨이)
• SAP SE(독일)
• BigML, Inc. (미국)
• 인포게인 코퍼레이션(미국)
• Rainbird Decision Intelligence(영국)
• 시프트(미국)
• 인텔 코퍼레이션(미국)
• 센추리소프트(인도)
• Qualcomm Technologies, Inc. (미국)
• 지멘스(독일)
• Verint Systems Inc. (미국)
• DataRobot, Inc. (미국)
• Yottamine Analytics Inc. (미국)

서비스로서의 인공지능 시장의 최신 동향

• 2024년 10월, 싱가포르에 본사를 둔 선도적인 통신 회사인 싱텔은 기업과 공공 부문을 위한 AI의 확장성, 접근성 및 경제성을 향상하도록 설계된 AI 클라우드 서비스인 RE:AI를 출시했습니다. 싱텔의 특허받은 5G MEC 오케스트레이션 플랫폼을 활용하여 RE:AI는 고객이 AI 애플리케이션을 쉽게 배포, 관리 및 확장할 수 있도록 하여 다양한 산업에서 AI 도입을 간소화하고 AI의 일반적인 높은 비용과 복잡성을 해결합니다.
• 2024년 9월, 영국의 다국적 전문 서비스 회사인 Deloitte Touche Tohmatsu Limited는 AI Factory as a Service를 출시했습니다. NVIDIA AI 플랫폼에서 이 확장 가능하고 포괄적인 GenAI 기능 모음을 구축하면서 NVIDIA NIM Agent Blueprints, NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어, 가속 컴퓨팅을 Oracle의 엔터프라이즈 AI 기술과 통합하여 맞춤형 GenAI 워크플로를 지원하는 강력한 기술 공급업체 생태계를 제공합니다.
• 2024년 9월, Salesforce, Inc.는 고객 및 직원 사례의 해결을 개선하기 위해 Service Cloud에 AI 기반 혁신을 출시했습니다. 서비스 담당자를 위한 단계별 해결 계획, 고객 감정을 모니터링하는 도구, AI 기반 권장 사항과 같은 새로운 기능을 추가함으로써 전반적인 고객 경험을 향상시키고 고객, 직원 및 HR 전문가를 위한 더 빠르고 비용 효율적인 사례 해결을 가능하게 합니다.
• 2024년 6월, Tata Consultancy Services Ltd(TCS)는 새로운 AI.Cloud 부문의 AI 플랫폼인 TCS AI WisdomNext를 공개했습니다. 이 플랫폼은 고객이 비용 효율적인 방식으로 생성형 AI(GenAI)와 같은 첨단 기술을 도입하도록 돕도록 설계되었습니다. 뭄바이에 본사를 둔 TCS는 AI 및 클라우드 부문을 통합하여 통합된 엔터티인 AI.Cloud로 통합함으로써 이러한 조치를 취한 최초의 인도 IT 회사가 되었으며, IT 회사들 사이에서 GenAI로의 전환이 증가하는 추세에 발맞추었습니다.
• 2024년 5월, 한국 이동통신사인 SK텔레콤은 저명한 대규모 언어 모델(LLM)을 기업 고객의 시스템에 연결하는 서비스를 출시했습니다. 특히 기존 통신 사업이 성숙해짐에 따라 AI 주도 성장에 초점을 맞추면서 SK텔레콤은 다가올 3분기에 기업 AI 분 서비스를 선보일 예정이며, 이를 통해 고객은 미리 정해진 딥 러닝 알고리즘 대신 선호하는 LLM을 선택할 수 있습니다.

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