인공지능 플랫폼 시장 유형별 (온프레미스, 클라우드 기반); 애플리케이션별 (음성 처리, 텍스트 처리, 이미지 처리) – 성장, 점유율, 기회 및 경쟁 분석, 2024 – 2032

시장 개요

글로벌 인공지능 (AI) 플랫폼 시장은 2024년에 233억 2천만 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2032년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 14.02%로 확장되어 2032년까지 666억 1천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

인공지능 플랫폼 시장의 주요 기업으로는 Google, Microsoft, IBM, SAP, Intel, Salesforce, Brighterion, Baidu, IFlyTek, Megvii Technology와 같은 글로벌 기술 리더 및 전문 AI 혁신 기업이 포함됩니다. 이들 기업은 클라우드 네이티브 AI 인프라의 발전, 생성 모델 배포, 산업별 AI 프레임워크, 통합 거버넌스 기능을 통해 경쟁합니다. 북미는 강력한 클라우드 채택과 다중 모드 AI에 대한 기업 투자가 뒷받침되어 약 38%의 시장 점유율로 지배적인 지역으로 남아 있습니다. 아시아 태평양은 중국의 빠른 AI 상업화와 확장되는 디지털 생태계에 의해 약 29%로 뒤를 잇습니다. 유럽은 산업 및 서비스 부문 전반에 걸친 규제된 고가치 기업 AI 배포에 의해 약 24%를 차지하고 있습니다.

시장 통찰:

• 인공지능 플랫폼 시장은 2024년에 233억 2천만 달러로 평가되었으며, 2032년까지 666억 1천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 빠른 기업 디지털화와 확장되는 생성 AI 채택에 의해 지원되는 14.02%의 CAGR로 발전하고 있습니다.
• 시장 성장은 자동화, 클라우드 네이티브 AI 배포, 다중 모달 분석, 그리고 BFSI, 헬스케어, 소매 및 제조 전반에 걸쳐 향상된 의사 결정 지능, 생산성 향상, 운영 효율성을 가능하게 하는 산업별 AI 모델에 대한 강한 수요에 의해 주도됩니다.
• 주요 트렌드로는 대형 언어 모델의 가속화된 채택, 텍스트-음성-이미지 기능을 결합한 다중 모달 AI의 확장, 도메인 맞춤형 AI 프레임워크에 대한 수요 증가, 자율 시스템 및 IoT 장치에 엣지 AI의 통합 증가가 포함됩니다.
• 경쟁 구도는 Google, Microsoft, IBM, SAP, Intel, Baidu, Salesforce, IFlyTek, Brighterion, Megvii Technology와 같은 글로벌 리더들이 클라우드 기능, 생성 AI, AutoML, 그리고 거버넌스 준비 플랫폼 아키텍처에서 경쟁하는 특징을 보입니다.
• 지역적으로는 북미가 약 38%로 선두를 달리며, 아시아 태평양이 약 29%, 유럽이 약 24%로 뒤를 잇고 있으며, 세그먼트별로는 확장 가능한 컴퓨팅 가용성과 빠른 AI 배포 주기로 인해 클라우드 기반 플랫폼이 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

시장 세분화 분석:

유형별 (온프레미스, 클라우드 기반)

유형별로 클라우드 기반 AI 플랫폼이 지배적인 점유율을 차지하며, 이는 확장 가능한 컴퓨팅 자원, 빠른 모델 배포 주기, 그리고 기업 클라우드 생태계와의 원활한 통합에 의해 주도됩니다. 조직들은 실험과 추론 작업을 가속화하면서 인프라 오버헤드를 최소화하는 클라우드 네이티브 교육 파이프라인과 GPU 클러스터를 선호합니다. 반면, 온프레미스 플랫폼은 방어 및 규제된 BFSI 환경과 같은 엄격한 데이터 거주 및 지연 제어가 필요한 부문에서 여전히 관련성이 있습니다. 이들의 채택은 고성능 엣지 서버와 전용 AI 가속기에 의해 지원되지만, 더 넓은 시장 모멘텀은 계속해서 클라우드 제공 모델을 선호합니다.

• 예를 들어, Microsoft의 Azure ND H100 v5 인스턴스는 8개의 NVIDIA H100 GPU를 사용하여 32 페타FLOPs의 FP8 컴퓨팅을 제공하며, Google의 TPU v5p 팟은 대형 모델 교육 및 고처리량 추론을 위해 최대 8,960개의 칩을 확장합니다.

응용 프로그램별 (음성, 텍스트, 이미지 처리)

응용 프로그램별로 텍스트 처리가 NLP 엔진, 대형 언어 모델, 문서 자동화 시스템의 광범위한 채택으로 인해 세그먼트를 주도합니다. 그 지배력은 감정 분석, 요약, 대화형 AI 기능이 필요한 대량의 비정형 데이터에 의해 추진됩니다. 음성 처리는 음성-텍스트 변환 및 가상 비서 배포를 통해 발전하고, 이미지 처리는 헬스케어 진단, 산업 검사, 보안 분석에서 성장하고 있습니다. 그러나 이러한 범주는 다중 모달 및 대화형 AI의 기업 채택이 오디오 또는 비전 전용 배포보다 빠르게 확장되기 때문에 텍스트 처리에 뒤처집니다.

• 예를 들어, OpenAI의 GPT-4 아키텍처 내 최신 모델인 GPT-4 Turbo 및 GPT-4o는 128,000 토큰의 광범위한 컨텍스트 윈도우를 지원하여 기업이 방대한 문서와 전체 지식 기반을 한 번에 처리할 수 있게 합니다.

주요 성장 동력:

자동화 및 의사 결정 인텔리전스를 위한 AI의 빠른 기업 채택

기업들은 운영 워크플로우를 자동화하고 비용 구조를 최적화하며 의사 결정을 가속화하기 위해 AI 플랫폼을 점점 더 많이 배치하고 있습니다. AI 기반 자동화는 대규모 데이터 처리, 예측 분석, 수요 예측, 이상 탐지 및 금융, 제조, 소매, 물류 전반의 워크플로우 오케스트레이션을 지원합니다. 기업들은 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 통합 지능 계층으로 통합하여 실시간 인사이트와 지속적인 비즈니스 최적화를 가능하게 하는 AI 플랫폼을 사용합니다. 기업급 기초 모델과 도메인별 LLM의 등장은 텍스트, 음성, 비전 작업의 정확성을 향상시켜 채택을 더욱 확장합니다. 조직은 또한 운영 위험 평가, 사기 탐지, 공급망 회복력 및 인력 생산성 향상을 위해 AI 플랫폼을 활용합니다. 디지털 전환이 전 세계적으로 가속화됨에 따라 기업들은 모델 수명 주기 관리, 확장 가능한 컴퓨팅, API 기반 상호운용성 및 클라우드 배포 AI 서비스를 제공하는 플랫폼을 우선시합니다. 이러한 기능은 AI 플랫폼을 현대 비즈니스 운영의 필수 인프라로 강화합니다.

• 예를 들어, Amazon Web Services의 Trainium 가속기는 장치당 최대 2.1 페타플롭스의 혼합 정밀도 컴퓨팅을 제공하여 모델 훈련을 가속화하며, Microsoft의 Azure AI 인프라는 단일 지역 내에서 20,000개 이상의 NVIDIA H100 GPU를 클러스터링하여 최첨단 기업 모델을 훈련합니다.

클라우드 네이티브 AI 인프라 및 고성능 컴퓨팅 가용성의 확장

고급 클라우드 네이티브 GPU, AI 가속기 및 분산 훈련 환경의 가용성은 시장 채택을 크게 촉진합니다. 하이퍼스케일러는 심층 신경망 훈련에 최적화된 탄력적 컴퓨팅 클러스터를 제공하여 실험 주기를 빠르게 하고 AI 기반 애플리케이션의 시장 출시 시간을 단축합니다. 클라우드 AI 플랫폼은 데이터 수집, 자동 라벨링, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 배포 및 모니터링을 지원하는 관리형 파이프라인을 제공하여 내부 전문 지식이 제한된 기업의 복잡성을 줄입니다. 기업들이 클라우드 및 하이브리드 환경으로 워크로드를 이전함에 따라 AI 플랫폼은 기업 아키텍처 현대화의 중심이 됩니다. 클라우드 제공업체는 최적화된 LLM 서비스 스택, 다중 노드 훈련 시스템, 벡터 데이터베이스 및 서버리스 추론 엔드포인트를 통해 성능을 지속적으로 향상시킵니다. 클라우드 인프라의 확장성과 비용 효율성은 조직이 더 큰 모델을 실행하고 더 많은 데이터 볼륨을 처리하며 지속적인 학습 프레임워크를 구현할 수 있게 하여 산업 전반에 걸쳐 수요를 강화합니다.

• 예를 들어, Google의 TPU v5p 팟은 단일 클러스터에서 최대 8,960개의 칩으로 확장되어 멀티 엑사플롭 훈련 작업을 가능하게 하며, AWS Trainium2는 이전 세대보다 최대 4배의 훈련 성능을 제공하여 7천억 개 이상의 매개변수를 가진 대규모 모델 훈련을 지원합니다.

소비자 및 산업 사용 사례 전반에 걸친 생성 AI의 증가하는 통합

생성 AI의 빠른 채택은 산업이 텍스트, 음성 및 이미지 생성 모델을 제품 생태계에 통합함에 따라 상당한 시장 확장을 이끌고 있습니다. 기업들은 생성 AI를 자동 콘텐츠 생성, 대화형 에이전트, 고객 지원, 코드 생성, 합성 데이터 생성 및 연구개발 시뮬레이션에 배치합니다. 산업 부문에서는 생성 AI가 설계 최적화, 예측 유지보수, 품질 분석 및 자율적 의사결정을 향상시킵니다. 의료 기관은 진단 추론, 임상 문서화 및 개인 맞춤형 치료 추천을 위해 AI 플랫폼을 채택합니다. 이러한 교차 부문 응용 프로그램은 모델 미세 조정, 안전한 배포 및 저지연 추론이 가능한 강력한 AI 플랫폼을 필요로 합니다. 다중 모달 AI로의 전환은 플랫폼이 음성, 비전 및 텍스트 처리를 아우르는 기능을 통합함에 따라 수요를 더욱 강화합니다. 안전, 규정 준수 및 모니터링을 위한 새로운 기업 거버넌스 도구와 결합하여, 생성 AI 채택은 플랫폼 수준의 투자의 지속적인 확장을 촉진합니다.

주요 동향 및 기회:

도메인 특화 및 산업 조정 AI 모델에 대한 수요 증가

조직은 점점 더 일반 목적 모델에서 의료 진단, 금융 위험 모델링, 법률 문서 분석, 산업 자동화 및 사이버 보안과 같은 특정 산업에 맞춘 도메인 적응 AI로 전환하고 있습니다. 이 트렌드는 섹터별 데이터셋, 기초 모델 미세 조정 프레임워크 및 사전 구축된 산업 에이전트를 제공하는 AI 플랫폼 공급업체에게 기회를 창출합니다. 기업은 규제된 워크플로우, 컨텍스트 민감한 추론 및 높은 정확도의 의사결정을 처리할 수 있는 모델을 찾고 있습니다. 공급업체는 또한 모델 신뢰성을 향상시키기 위해 자동화된 RLHF 파이프라인, 검색 보강 생성(RAG) 및 안전한 기업 데이터 커넥터에 투자합니다. 산업이 규정 준수, 설명 가능성 및 데이터 거버넌스를 우선시함에 따라 투명하고 감사 가능한 AI 운영을 제공하는 플랫폼이 경쟁 우위를 얻습니다. 이러한 전문화로의 전환은 수직화된 AI 마켓플레이스와 모듈식 모델 서비스에 대한 기회를 열어줍니다.

• 예를 들어, Bloomberg는 위험 분석, 규제 보고 및 시장 정보를 지원하기 위해 3,630억 개 이상의 금융 특화 텍스트 토큰으로 훈련된 500억 매개변수의 금융 언어 모델 BloombergGPT를 개발했습니다.

텍스트, 음성, 이미지 및 센서 융합을 지원하는 다중 모달 AI의 증가하는 채택

다중 모달 AI는 기업이 맥락적 이해를 요구하는 애플리케이션에 교차 모달리티 지능을 통합함에 따라 중요한 기회를 제공합니다. 산업은 디지털 트윈, 자율 시스템, 의료 영상 분석, 소매 제품 인식 및 실시간 고객 상호작용 관리를 위해 다중 모달 모델을 채택합니다. 텍스트-이미지-비디오 처리를 결합한 AI 플랫폼은 제조업의 검사 시스템에서 AI 기반 소매 분석에 이르기까지 더 정교한 자동화를 가능하게 합니다. 다중 모달 LLM의 급증은 기업이 통합 벡터 데이터베이스, 스트리밍 데이터 파이프라인, 다중 모달 추론 엔진 및 고급 오케스트레이션 레이어를 제공하는 플랫폼을 채택하도록 장려합니다. 사용자 기대가 자연스럽고 인간과 같은 상호작용으로 이동함에 따라 다중 모달 기능은 AI 플랫폼 제공업체의 주요 차별화 요소가 됩니다.

· 예를 들어, Google의 Gemini 1.5 Pro는 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 공개적으로 지원합니다. 2,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우는 특정 액세스 계층에서 사용할 수 있습니다. 이는 동기화된 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 입력을 단일 모델 패스로 처리합니다. OpenAI의 Whisper 기반 멀티모달 파이프라인은 고품질 오디오 입력을 처리합니다. 이러한 입력은 내부적으로 16 kHz로 리샘플링됩니다. 가장 큰 모델은 15억 개 이상의 매개변수를 초과합니다.

스마트 기기 전반의 엣지 AI 및 온디바이스 인텔리전스 기회

AI 연산은 조직이 저지연, 프라이버시 보호 및 실시간 의사결정 시스템을 채택함에 따라 점점 엣지로 이동하고 있습니다. 엣지 배포 기능을 갖춘 AI 플랫폼은 자율 주행 차량, 로봇공학, 산업용 IoT 센서, 스마트 리테일, 모바일 기기 및 의료용 웨어러블에서 수요의 혜택을 받습니다. 소형 AI 가속기, 모델 양자화 및 효율적인 추론 아키텍처의 개선은 낮은 전력 소비로 고급 인텔리전스를 가능하게 합니다. 이러한 트렌드는 모델 압축, 분산 학습, 연합 학습 및 기기 측 추론 최적화를 제공하는 플랫폼에 새로운 수익원을 열어줍니다. 산업이 회복력과 로컬 데이터 처리를 우선시함에 따라 엣지 AI는 고성장 기회로 부상하고 있습니다.

주요 과제:

데이터 프라이버시, 거버넌스 및 규제 준수 제약

데이터 프라이버시 규정은 AI 플랫폼 채택에 상당한 도전을 제기하며, 기업은 여러 관할 구역에서 민감한 정보를 관리해야 합니다. 데이터 거주, 감사 가능성, 설명 가능성 및 알고리즘 공정성을 다루는 엄격한 준수 요구 사항은 강력한 거버넌스 프레임워크를 필요로 합니다. 많은 조직이 개인 데이터, 지적 재산권, 건강 기록 및 금융 정보와 관련된 규제 의무와 혁신 사이의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다. AI 플랫폼은 세분화된 액세스 제어, 암호화, 차등 프라이버시, 모델 해석 도구 및 지속적인 위험 모니터링을 통합해야 합니다. 다양한 규제 체제 하에서 운영되는 다국적 기업의 경우 준수 부담이 증가하여 배포 주기가 느려지고 운영 비용이 증가합니다. 플랫폼 기반 AI 시스템을 채택하는 기업에게 안전하고 준수하는 AI 개발을 보장하는 것은 핵심 과제로 남아 있습니다.

대규모 AI를 위한 높은 계산 비용 및 인프라 제한

대규모 AI 모델을 훈련하고 배포하려면 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이는 기업에 높은 운영 비용을 초래합니다. GPU 부족, 증가하는 클라우드 컴퓨팅 비용 및 에너지 집약적인 훈련 작업은 소규모 조직에 채택 장벽을 제기합니다. AI 워크플로우를 확장하려면 많은 기업이 부족한 고대역폭 메모리 GPU, 분산 컴퓨팅 클러스터, 최적화된 스토리지 시스템과 같은 전문 인프라가 필요합니다. 긴 훈련 시간, 추론 병목현상 및 성능 변동성은 배포를 더욱 복잡하게 만듭니다. 모델 압축, 양자화 및 서버리스 추론이 비용을 줄이는 데 도움이 되지만, 대규모 AI 운영의 재정적 부담은 여전히 중요한 과제입니다. 조직은 AI 플랫폼을 채택할 때 비용-성능 간의 절충점을 신중하게 평가해야 합니다.

지역 분석:

북미

북미는 AI 플랫폼 시장의 약 38%를 차지하고 있으며, 기업 AI의 강력한 채택, 고급 클라우드 인프라, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 하이퍼스케일러의 상당한 투자에 의해 주도됩니다. 이 지역은 성숙한 디지털 전환 전략과 금융 서비스, 헬스케어, 소매, 제조업 전반에 걸친 생성 AI의 빠른 통합으로 혜택을 받고 있습니다. AI 혁신과 윤리적 거버넌스를 지원하는 정부 이니셔티브는 공공 시스템 전반에 걸친 배포를 가속화합니다. 높은 연구 활동, 강력한 벤처 캐피털 자금, 멀티모달 AI의 조기 채택은 북미의 플랫폼 혁신 및 상업화 리더십을 강화합니다.

유럽

유럽은 강력한 규제 프레임워크, 증가하는 기업 디지털화, AI 주권 이니셔티브에 대한 투자에 의해 지원되어 글로벌 AI 플랫폼 시장의 약 24%를 차지합니다. 자동차, BFSI, 정밀 제조, 헬스케어와 같은 산업은 예측 유지보수, 자동화, 고객 분석을 위해 AI 플랫폼을 점점 더 많이 배포하고 있습니다. EU의 설명 가능하고 투명하며 준수 가능한 AI에 대한 강조는 거버넌스가 가능한 플랫폼 아키텍처의 채택을 장려합니다. 독일, 프랑스, 영국, 북유럽 국가들은 클라우드 네이티브 AI 배포를 주도하며, 생성 AI는 기업 서비스와 산업 공학에서 채택을 가속화합니다. 학계와 기술 제공업체 간의 협력은 유럽의 입지를 더욱 강화합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양은 급속한 클라우드 채택, 확장되는 디지털 생태계, 중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아 전반에 걸친 강력한 정부 주도의 AI 이니셔티브에 의해 지원되어 AI 플랫폼 시장의 약 29%를 차지합니다. 대기업과 디지털 네이티브 기업은 AI 기반 자동화, 음성 비서, 이미지 분석, 멀티모달 고객 인터페이스에 대규모 투자를 하고 있습니다. 중국의 대규모 AI 혁신 프로그램과 인도의 빠르게 성장하는 기업 AI 시장은 지역 성장을 크게 기여합니다. 제조업, 전자 상거래, 통신, 금융 서비스가 클라우드 기반 플랫폼에 대한 수요를 주도합니다. AI 연구개발, 엣지 인텔리전스, 5G 통합에 대한 강력한 투자는 아시아 태평양을 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 자리매김합니다.

라틴 아메리카

라틴 아메리카는 AI 플랫폼 시장의 약 5%를 차지하며, 기업들이 디지털 인프라를 현대화하고 은행, 소매, 통신, 공공 서비스에 AI를 통합함에 따라 채택이 가속화되고 있습니다. 브라질, 멕시코, 칠레, 콜롬비아와 같은 국가들이 대부분의 배포를 주도하며, 사기 탐지, 고객 분석, 물류 최적화, 대화형 자동화를 위한 클라우드 기반 AI 플랫폼을 활용하고 있습니다. 핀테크, 전자 상거래, 스마트 시티 이니셔티브에 대한 투자가 증가하면서 확장 가능한 AI 기능에 대한 수요가 촉진됩니다. 일부 경제에서는 인프라 제약과 낮은 디지털 성숙도가 채택을 제한하지만, 클라우드 침투 증가와 정부 디지털화 프로그램은 지속적인 시장 성장을 지원합니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 국가 AI 전략, 스마트 시티 투자, 확장되는 클라우드 가용성에 의해 강화되어 AI 플랫폼 시장의 약 4%를 차지합니다. UAE, 사우디아라비아, 카타르, 남아프리카가 정부 서비스, 에너지, BFSI, 헬스케어 전반에 걸친 배포를 주도합니다. 사우디 비전 2030과 UAE의 국가 AI 전략과 같은 대규모 디지털 전환 프로그램은 지능형 자동화, 예측 분석, 멀티모달 AI 솔루션에 대한 수요를 자극합니다. 국가별 채택은 다르지만, 기업 클라우드 마이그레이션 증가, AI 교육 이니셔티브, 성장하는 스타트업 생태계는 지역 플랫폼 활용을 계속해서 향상시킵니다.

시장 세분화:

유형별

• 온프레미스
• 클라우드 기반

애플리케이션별

• 음성 처리
• 텍스트 처리
• 이미지 처리

지역별

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 독일
  • 프랑스
  • 영국
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 기타 유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 동남아시아
  • 기타 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 기타 라틴 아메리카
• 중동 및 아프리카
  • GCC 국가
  • 남아프리카
  • 기타 중동 및 아프리카

경쟁 구도:

인공지능 플랫폼 시장의 경쟁 구도는 글로벌 클라우드 하이퍼스케일러, 전문 AI 플랫폼 제공업체, 기업 소프트웨어 벤더가 모델 개발, 배포 및 거버넌스 전반에 걸쳐 혁신을 가속화하는 혼합으로 특징지어집니다. Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon Web Services와 같은 주요 업체는 광범위한 클라우드 네이티브 AI 스택, 통합 LLM 서비스 및 기업용 교육 및 추론을 지원하는 확장 가능한 GPU 클러스터를 통해 지배합니다. IBM, Oracle, SAP는 AI 자동화, 예측 분석 및 산업별 모델 프레임워크를 소프트웨어 생태계에 통합하여 경쟁력을 강화합니다. NVIDIA, DataRobot, H2O.ai, C3.ai와 같은 신흥 리더들은 최적화된 모델 구축 파이프라인, AutoML 기능, 벡터 데이터베이스 및 멀티모달 AI 오케스트레이션 도구를 통해 차별화합니다. 벤더가 생성적 AI, 검색 증강 생성(RAG), 에이전트 기반 자동화 및 책임 있는 AI 채택을 위한 거버넌스 기능을 통합함에 따라 경쟁 강도가 증가합니다. 엣지 AI, 고성능 컴퓨팅 및 모델 미세 조정 생태계에 대한 지속적인 투자는 기업이 안전하고 확장 가능하며 맞춤형 AI 플랫폼 솔루션을 요구함에 따라 벤더 전략을 더욱 형성합니다.

핵심 플레이어 분석:

• Megvii Technology
• 세일즈포스
• 구글
• Brighterion
• 마이크로소프트
• 바이두
• IFlyTek
• 인텔
• SAP
• IBM

최근 개발:

• 2025년 5월, 마이크로소프트는 Build 2025 행사에서 “AI 에이전트”로의 전환을 강조하며 에이전트 워크플로우와 더 깊은 추론 및 메모리 기능을 지원하기 위해 플랫폼 기능을 확장했습니다.
• 2025년, 인텔과 마이크로소프트는 협력을 심화했습니다: 인텔의 파운드리는 마이크로소프트의 차세대 AI 프로세서 “Maia 2″를 18A/18A-P 프로세스 노드를 사용하여 제작하는 계약을 체결하며 AI 워크로드를 위한 최적화된 하드웨어로의 전환을 표시했습니다.
• 2024년 12월, 구글은 AI 플랫폼 라인업에서 주요 발전을 이루며 Gemini 2.0과 Trillium이라는 새로운 맞춤형 AI 가속기 칩을 공식적으로 공개하여 기존 하드웨어 공급업체에 도전하고 차세대 AI 워크로드를 지원하려고 했습니다.

보고서 범위:

연구 보고서는 유형, 응용 프로그램 및 지리학에 기반한 심층 분석을 제공합니다. 주요 시장 플레이어를 상세히 설명하며, 그들의 비즈니스, 제품 제공, 투자, 수익원 및 주요 응용 프로그램에 대한 개요를 제공합니다. 또한, 보고서는 경쟁 환경, SWOT 분석, 현재 시장 동향, 주요 동인 및 제약 사항에 대한 통찰력을 포함합니다. 더 나아가, 최근 몇 년간 시장 확장을 이끈 다양한 요인들을 논의합니다. 보고서는 또한 시장 역학, 규제 시나리오 및 산업을 형성하는 기술 발전을 탐구합니다. 외부 요인 및 글로벌 경제 변화가 시장 성장에 미치는 영향을 평가합니다. 마지막으로, 시장의 복잡성을 탐색하기 위한 신규 진입자 및 기존 기업에 대한 전략적 권장 사항을 제공합니다.

미래 전망:

• 기업들은 더 큰 멀티모달 모델을 통합하여 워크플로우 전반에 걸쳐 통합된 텍스트, 음성 및 이미지 인텔리전스를 가능하게 할 것입니다.
• 클라우드 기반 AI 플랫폼은 조직들이 교육, 미세 조정 및 추론 워크로드를 탄력적인 컴퓨팅 환경으로 전환함에 따라 더욱 확장될 것입니다.
• 생성 AI 채택이 가속화되면서 안전한 배포, 거버넌스 프레임워크 및 책임 있는 AI 통제에 대한 수요가 증가할 것입니다.
• 산업별 AI 에이전트는 헬스케어, 금융, 제조 및 소매업 전반에 걸쳐 확장되어 도메인 수준의 자동화를 강화할 것입니다.
• 엣지 AI는 로봇공학, 자율 시스템 및 IoT 장치에 실시간 처리가 필수적이 되면서 빠르게 성장할 것입니다.
• AI 플랫폼은 점점 더 분산된 데이터 세트 전반에서 프라이버시를 보호하는 모델 개발을 가능하게 하기 위해 연합 학습을 지원할 것입니다.
• 벡터 데이터베이스 및 검색 증강 생성은 기업 AI 아키텍처의 핵심이 될 것입니다.
• 조직들은 양자화, 가지치기 및 서버리스 추론을 사용하여 비용 효율적인 모델 최적화를 우선시할 것입니다.
• 지역 AI 정책 및 규제 프레임워크는 플랫폼 설계, 준수 및 채택 전략에 영향을 미칠 것입니다.
• 클라우드 하이퍼스케일러, 칩 제조업체 및 AI 네이티브 기업들이 수직 통합 AI 생태계를 확장함에 따라 경쟁이 심화될 것입니다.

1. 소개 1.1. 보고서 설명 1.2. 보고서 목적 1.3. USP 및 주요 제공 사항 1.4. 이해관계자를 위한 주요 혜택 1.5. 대상 독자 1.6. 보고서 범위 1.7. 지역 범위 2. 범위 및 방법론 2.1. 연구 목표 2.2. 이해관계자 2.3. 데이터 소스 2.3.1. 1차 소스 2.3.2. 2차 소스 2.4. 시장 추정 2.4.1. 하향식 접근법 2.4.2. 상향식 접근법 2.5. 예측 방법론 3. 요약 4. 소개 4.1. 개요 4.2. 주요 산업 동향 5. 글로벌 인공지능 플랫폼 시장 5.1. 시장 개요 5.2. 시장 성과 5.3. COVID-19의 영향 5.4. 시장 예측 6. 유형별 시장 분류 6.1. 온프레미스 6.1.1. 시장 동향 6.1.2. 시장 예측 6.1.3. 수익 점유율 6.1.4. 수익 성장 기회 6.2. 클라우드 기반 6.2.1. 시장 동향 6.2.2. 시장 예측 6.2.3. 수익 점유율 6.2.4. 수익 성장 기회 7. 애플리케이션별 시장 분류 7.1. 음성 처리 7.1.1. 시장 동향 7.1.2. 시장 예측 7.1.3. 수익 점유율 7.1.4. 수익 성장 기회 7.2. 텍스트 처리 7.2.1. 시장 동향 7.2.2. 시장 예측 7.2.3. 수익 점유율 7.2.4. 수익 성장 기회 7.3. 이미지 처리 7.3.1. 시장 동향 7.3.2. 시장 예측 7.3.3. 수익 점유율 7.3.4. 수익 성장 기회 8. 지역별 시장 분류 8.1. 북미 8.1.1. 미국 8.1.1.1. 시장 동향 8.1.1.2. 시장 예측 8.1.2. 캐나다 8.1.2.1. 시장 동향 8.1.2.2. 시장 예측 8.2. 아시아 태평양 8.2.1. 중국 8.2.2. 일본 8.2.3. 인도 8.2.4. 한국 8.2.5. 호주 8.2.6. 인도네시아 8.2.7. 기타 8.3. 유럽 8.3.1. 독일 8.3.2. 프랑스 8.3.3. 영국 8.3.4. 이탈리아 8.3.5. 스페인 8.3.6. 러시아 8.3.7. 기타 8.4. 라틴 아메리카 8.4.1. 브라질 8.4.2. 멕시코 8.4.3. 기타 8.5. 중동 및 아프리카 8.5.1. 시장 동향 8.5.2. 국가별 시장 분류 8.5.3. 시장 예측 9. SWOT 분석 9.1. 개요 9.2. 강점 9.3. 약점 9.4. 기회 9.5. 위협 10. 가치 사슬 분석 11. 포터의 5가지 힘 분석 11.1. 개요 11.2. 구매자의 협상력 11.3. 공급자의 협상력 11.4. 경쟁의 정도 11.5. 신규 진입자의 위협 11.6. 대체품의 위협 12. 가격 분석 13. 경쟁 환경 13.1. 시장 구조 13.2. 주요 업체 13.3. 주요 업체 프로필 13.3.1. Megvii Technology 13.3.1.1. 회사 개요 13.3.1.2. 제품 포트폴리오 13.3.1.3. 재무 13.3.1.4. SWOT 분석 13.3.2. Salesforce 13.3.3. Google 13.3.4. Brighterion 13.3.5. Microsoft 13.3.6. Baidu 13.3.7. IFlyTek 13.3.8. Intel 13.3.9. SAP 13.3.10. IBM 14. 연구 방법론