AI 및 머신러닝 운영화 소프트웨어 시장 규모 - 구성 요소별, 배포 모드별, 조직 규모별, 애플리케이션별, 최종 사용별, 지배 지역별, 성장 예측, 2025년~2034년

AI 및 기계 학습 운영화 소프트웨어 시장 규모

글로벌 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장 규모는 2024년에 39억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 22.7%의 CAGR을 등록할 것으로 예상됩니다. 확장 가능하고 효율적인 모델 배포의 필요성과 함께 데이터 기반 의사 결정에 대한 수요가 증가함에 따라 전 세계 기업 전반에 걸쳐 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어의 채택이 촉진되고 있습니다. 또한 기업은 특히 금융, 의료, 제조 및 전자 상거래와 같은 부문에서 모델 관리를 간소화하고 규정 준수를 보장하며 혁신을 가속화하기 위해 이러한 솔루션을 점점 더 많이 활용하고 있습니다.

다양한 부문에 걸쳐 AI와 머신 러닝의 통합이 증가함에 따라 비즈니스 프로세스에 혁명이 일어나고 있습니다. 예를 들어, 의료 부문은 조기 진단 및 치료 예측을 위해 AI를 활용하는 반면, 금융 산업은 사기 탐지 및 알고리즘 거래에 AI를 사용합니다. 소매업체는 AI 기반 추천 시스템으로 고객 경험을 개선합니다. 더 많은 산업에서 이러한 기술을 수용함에 따라 효율적인 모델 배포와 지속적인 모니터링을 지원하는 운영 도구에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 이러한 추세는 배포를 간소화하고, 모델 정확성을 보장하며, AI를 일상적인 워크플로우에 손쉽게 통합하는 플랫폼에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

수많은 기계 학습 모델을 감독하는 복잡한 특성으로 인해 확장 가능하고 자동화된 워크플로에 대한 상당한 수요가 발생했습니다. 수동 방법은 비효율적이고, 오류가 발생하기 쉬우며, 빠른 데이터 생성 속도를 따라잡기 어렵습니다. 모델 교육에서 배포 및 모니터링에 이르기까지 모든 측면을 자동화할 수 있는 MLOps 솔루션을 점점 더 많이 찾고 있는 조직들이 증가하고 있습니다. 이러한 도구는 사람의 개입에 대한 의존도를 최소화하고 속도를 개선하며 일관성을 향상시킵니다. 기계 학습 모델의 지속적인 통합 및 제공을 촉진함으로써 운영화 소프트웨어는 기업이 품질이나 성능을 희생하지 않고 AI 노력을 확장할 수 있도록 지원하므로 시장 확장에 중요한 요소로 작용합니다.

예를 들어, 2024년 10월 샌프란시스코에 본사를 둔 AI 기반 회계 자동화 전문 스타트업인 Numeric은 Menlo Ventures가 주도하고 IVP와 Socii가 참여한 시리즈 A 펀딩 라운드에서 2,800만 달러를 확보했습니다. 이는 2024년 5월 초에 파운더스 펀드(Founders Fund), 8VC 및 롱 저니(Long Journey)의 지원을 받는 1,000만 달러의 시드 라운드에 이은 것입니다.

클라우드 네이티브 인공 지능(AI) 솔루션은 향상된 유연성, 확장성 및 원활한 통합 기능을 제공하여 인공 지능 및 머신 러닝(AI/ML)의 환경을 변화시키고 있습니다. AWS SageMaker, Google Vertex AI 및 Azure Machine Learning과 같은 플랫폼을 통해 조직은 상당한 온프레미스 인프라가 없어도 모델을 개발, 평가 및 배포할 수 있습니다.

이러한 솔루션은 컨테이너화, 쿠버네티스를 통한 오케스트레이션, 지속적인 배포를 지원하도록 맞춤화되었으며, 이 모든 것은 대규모 AI를 관리하는 데 필수적입니다. 조직이 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경으로 전환함에 따라 다양한 클라우드에서 효과적으로 작동하는 소프트웨어의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다. 클라우드 네이티브 에코시스템에 대한 이러한 추세는 운영화 소프트웨어 채택의 중요한 동인입니다.

AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장 동향

• MLOps는 조직이 기계 학습 모델과 관련된 배포 프로세스를 표준화하고 개선하려고 함에 따라 DevOps의 진화로 점진적으로 인정받고 있습니다. 점점 더 많은 기업이 자동화된 테스트, 버전 제어, CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 배포) 파이프라인, 성능 모니터링과 같은 MLOps 방법론을 기존 DevOps 프레임워크에 통합하고 있습니다. 이러한 통합은 인공 지능 모델이 기술적으로 건전할 뿐만 아니라 생산 환경 내에서 일관되게 배포되고 유지 관리된다는 확신을 용이하게 합니다.
  
• 더 광범위한 인구 통계에 대한 인공 지능(AI)의 접근성을 개선하기 위해 시장은 노코드 및 로우코드 플랫폼으로의 상당한 변화를 목격하고 있습니다. 이러한 도구는 비즈니스 분석가, 마케터 및 주제 전문가가 고급 프로그래밍 기술 없이도 기계 학습 모델을 설계, 배포 및 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI의 민주화는 조직이 데이터 과학 팀에 대한 의존도를 줄임으로써 AI 이니셔티브를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
  
• 예를 들어, 2024년 11월 톰슨 로이터 재단(Thomson Reuters Foundation)과 유네스코(UNESCO)는 AI 시스템의 투명성과 책임성을 촉진하기 위해 AI 거버넌스 공개 이니셔티브(AI Governance Disclosure Initiative)를 출범했습니다. 이 이니셔티브는 기업이 AI 도구와 관행을 공개하도록 장려하여 편견 및 차별과 관련된 위험을 완화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 움직임은 윤리적 기준과 규정 준수를 보장하기 위해 책임감 있는 AI 개발과 거버넌스 기능을 운영 소프트웨어에 통합하는 것의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.
  
• 인공 지능의 통합이 증가함에 따라 모델 편향, 공정성 및 책임 문제에 대한 상당한 우려가 제기되었습니다. 그 결과, 조직은 AI 기술의 책임감 있는 개발 및 구현을 점점 더 강조하고 있습니다. 이러한 패러다임 전환은 설명 가능성, 모델 투명성 및 편향 감지를 촉진하는 도구가 운영 소프트웨어의 필수 구성 요소를 갖추게 했습니다. GDPR(General Data Protection Regulation), 유럽 연합 인공 지능법(European Union Artificial Intelligence Act) 및 미국에서 예상되는 법률을 포함한 규제 프레임워크를 준수하는 것이 중요해졌습니다.
  

AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장 분석

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구성 요소를 기반으로 시장은 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 2024년 솔루션 부문은 미화 23억 달러 이상의 시장 매출을 기록했으며 2034년까지 미화 160억 달러를 넘을 것으로 예상됩니다.

• 2024년에는 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장이 인상적인 성장을 보였으며 솔루션 부문이 선두를 달리고 있습니다. 이 세그먼트에는 기업이 AI 모델을 효율적으로 구축, 배포 및 유지 관리하는 데 도움이 되도록 설계된 다양한 도구가 포함되어 있습니다. 다양한 산업 분야의 기업이 복잡한 작업을 자동화하고, 의사 결정을 개선하고, 디지털 트랜스포메이션 노력을 가속화하기 위해 이러한 솔루션을 채택하고 있습니다.
  
• 솔루션 부문의 지배력이 커지는 것은 주로 데이터 준비 및 모델 교육에서 배포 및 성능 모니터링에 이르기까지 전체 AI 수명 주기를 간소화하는 확장 가능하고 사용자 친화적인 도구에 대한 필요성 때문입니다. 이러한 프로세스를 자동화할 수 있는 소프트웨어를 점점 더 많이 찾고 있는 기업들이 많아지고 있으며, 이를 통해 데이터 사이언티스트 팀 없이도 AI의 힘을 더 쉽게 활용할 수 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 10월, AI 기반 IT 서비스 관리 솔루션의 선두 공급업체인 ServiceNow는 구독 매출이 급증하여 4분기에 28억 7,500만 달러에서 28억 8,000만 달러 사이로 예측했다고 보고했습니다. 이러한 성장은 주로 조직이 IT 운영을 간소화하고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 AI 기반 자동화 도구에 대한 강력한 수요에 의해 주도되었습니다. ServiceNow의 성공은 기업이 워크플로를 최적화하고 효율성을 높이기 위해 AI 솔루션으로 전환하는 방법을 보여줍니다.
  
• 앞으로 솔루션 부문은 더 많은 조직이 생산성과 의사 결정 개선에 있어 AI의 가치를 인식함에 따라 강력한 성능을 유지할 것으로 예상됩니다. 기업이 빠르게 변화하는 시장 상황에 발맞추기 위해 노력함에 따라 안정적이고 확장 가능하며 배포하기 쉬운 AI 도구에 대한 수요는 증가할 것으로 예상됩니다.
  
• 모든 인공 지능(AI) 시스템의 초석은 모델의 개발 및 교육이며, 이 소프트웨어 부문은 운영화 영역에서 중요한 구성 요소가 됩니다. 조직이 정형 엔터프라이즈 데이터에서 비정형 소셜 미디어 콘텐츠에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 점점 더 많이 활용함에 따라 데이터 전처리, 알고리즘 선택 및 반복적인 교육 프로세스를 용이하게 하는 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
  
• 소프트웨어 외에도 서비스는 인공 지능(AI) 프로젝트의 성공적인 계획, 구현 및 확장에 중요한 역할을 합니다. 컨설팅, 통합 및 맞춤형 개발을 포괄하는 전문 서비스는 조직이 AI 이니셔티브를 중요한 전략적 목표에 맞게 조정할 수 있도록 지원합니다. 동시에 관리형 서비스는 모델 최적화 및 인프라 개선을 포함한 지속적인 지원을 제공합니다.

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배포 모드에 따라 시장은 온프레미스와 클라우드 기반으로 나뉩니다. 클라우드 기반 부문은 2024년에 약 62%의 주요 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 기반 배포 모드는 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장에서 지배적인 힘으로 부상했습니다. 이러한 변화는 주로 클라우드 플랫폼이 제공하는 유연성, 확장성 및 비용 효율성에 기인합니다. AI 모델의 배포 및 관리를 간소화하기 위해 점점 더 많은 기업이 클라우드 솔루션을 선호하고 있으며, 이를 통해 상당한 초기 인프라 투자 없이도 빠르게 확장할 수 있습니다. 이러한 추세는 운영 민첩성을 유지하면서 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 가속화하려는 조직에 특히 유용합니다.
  
• AWS SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning 및 Google Cloud의 Vertex AI와 같은 클라우드 기반 AI 운영화 플랫폼은 기업의 필수 도구가 되었습니다. 이러한 플랫폼은 모델 학습, 배포 및 모니터링을 포괄하는 포괄적인 서비스를 제공하며, 이 모든 것이 통합 환경 내에서 이루어집니다. 최신 기능 및 업데이트에 액세스할 수 있는 기능을 통해 조직은 기술 발전의 최전선에 남아 클라우드 배포의 매력을 더욱 공고히 할 수 있습니다.
  
• 이러한 추세의 주목할만한 예는 2024년 3분기 Google의 실적입니다. Google Cloud의 매출은 35%라는 놀라운 증가율을 기록하며 애널리스트들의 예상을 뛰어넘었습니다. 이러한 성장은 회사의 강력한 AI 기능과 AI 지원 컴퓨팅의 효율성을 높인 Tensor Processing Unit과 같은 맞춤형 칩의 통합에 의해 주도되었습니다. AI 통합 클라우드 서비스에 대한 수요 급증은 현재 시장 환경에서 클라우드 기반 배포의 전략적 중요성을 강조합니다.
  
• 온프레미스 솔루션을 구현하는 것은 엄격한 데이터 관리, 보안 및 은행, 방위 및 의료와 같은 규제 표준 준수가 필요한 산업에 매우 중요합니다. 이러한 부문은 외부 클라우드 서비스에 안전하게 저장할 수 없는 민감하거나 독점적인 데이터를 관리하는 경우가 많습니다.
  
• 온프레미스 솔루션은 더 많은 사용자 지정, 향상된 개인 정보 보호를 제공하며 기존 레거시 시스템과의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 클라우드 기술의 급속한 발전에도 불구하고 복잡한 IT 인프라와 엄격한 거버넌스 요구 사항을 가진 조직 사이에서 온프레미스 운영 소프트웨어에 대한 지속적인 수요가 계속 존재합니다.
  

조직 규모에 따라 시장은 중소기업(SME)과 대기업으로 나뉩니다. 대기업 부문은 2024년 시장 점유율의 약 63%를 차지했으며 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 대기업은 AI 및 ML 운영화 소프트웨어를 계속 채택하고 있으며, 광범위한 리소스를 활용하여 이러한 솔루션을 복잡한 운영 전반에 통합하고 있습니다. AI/ML 플랫폼을 기존 엔터프라이즈 시스템에 내장하여 원활한 확장성을 실현하고 부서 전반에 걸쳐 의사 결정을 강화하는 강력한 추세가 있습니다.
  
• 대규모 조직은 AI/ML 소프트웨어를 사용하여 예측 분석, 고객 관계 관리 및 공급망 최적화와 같은 프로세스를 간소화하여 워크플로 자동화에 우선 순위를 둡니다. AI/ML 운영화는 혁신과 경쟁 우위를 촉진하기 위해 IT, 마케팅 및 운영을 포함한 여러 비즈니스 기능에 배포되고 있습니다. 기업은 재무의 사기 탐지 또는 소매업의 개인화된 마케팅과 같은 산업별 요구 사항을 해결하기 위해 맞춤형 AI/ML 도구에 점점 더 많이 투자하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 로이터에 따르면 2025년 5월 잘란도는 AI 생성 이미지와 모델의 디지털 트윈을 생성함으로써 이미지 제작 시간을 6주에서 8주에서 3일에서 4일로 단축하고 관련 비용을 90% 절감했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 회사는 빠르게 변화하는 패션 트렌드에 신속하게 대응하고 마케팅 전략의 효율성을 높일 수 있습니다.
  
• 중소기업(SME)은 제한된 예산과 기술 전문성에도 불구하고 경쟁력을 높이고, 일상 업무를 자동화하고, 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 AI 운영 소프트웨어를 점진적으로 활용하고 있습니다. 클라우드 기반, 노코드, 종량제 솔루션의 등장으로 중소기업을 위한 보다 공평한 환경이 조성되었습니다.
  

응용 프로그램을 기반으로 시장은 예측 분석, 사기 탐지 및 위험 관리, 고객 경험 관리, 자연어 처리(NLP) 및 텍스트 분석 등으로 나뉩니다. 사기 탐지 및 위험 관리 부문은 2024년에 약 31%의 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 실시간 사기 탐지를 강화하기 위해 AI 기반 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있으며, 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 방대한 데이터 세트를 분석하고 의심스러운 패턴을 더 정확하게 식별하고 있습니다. 이 부문은 금융, 전자 상거래, 의료와 같은 산업 전반에 걸쳐 광범위한 통합이 이루어지고 있으며, 예측 분석 및 행동 모델링이 위험을 완화하기 위한 표준이 되고 있습니다.
  
• 자동화되고 확장 가능한 플랫폼으로의 전환을 통해 기업은 규제 요구 사항 준수를 간소화하는 동시에 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 클라우드 기반 배포가 주목을 받으면서 사기 탐지 시스템에 대한 유연성과 원활한 업데이트를 제공하고 있습니다. 또한 설명 가능한 AI의 부상은 이해 관계자가 위험 관리 애플리케이션에서 투명한 의사 결정 프로세스를 요구함에 따라 신뢰를 조성하고 있습니다. AI 도구가 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합되는 협업 에코시스템도 등장하여 부서 간 위험 평가를 강화하고 있습니다. 고객 중심 솔루션에 대한 초점은 특히 은행 및 핀테크에서 개인화된 사기 방지 전략을 추진하고 있습니다.
  
• 예측 분석은 기업이 미래 계획에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 다가오는 시즌에 대한 수요를 예측하는 소매업체부터 장비 오작동을 미리 예측하는 제조업체에 이르기까지 AI를 통해 조직은 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
  

최종 용도에 따라 시장은 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 의료 및 생명 과학, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신 등으로 나뉩니다. BFSI 부문은 2024년에 약 42%의 주요 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 은행 및 보험 회사를 포함한 금융 기관은 고급 기술을 사용하여 원활한 운영 흐름을 제공하고 의사 결정을 개선하며 고객 자산을 보호합니다. 이러한 기술은 사기 방지, 금융 자문 서비스 강화 및 대출 승인 프로세스 가속화에 중요합니다. 이들의 성공 여부는 일관된 신뢰성과 신속한 업데이트에 달려 있습니다. 지원 소프트웨어는 변화하는 규정과 고객 기대치에 직면하여 팀이 원활한 운영을 유지할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
  
• 금융 시장의 알고리즘 거래는 AI를 활용하여 전략을 최적화하고 수익을 향상시킵니다. 보험에서 AI는 평가를 자동화하고 정확성을 개선하여 청구 처리 및 언더라이팅을 간소화합니다. 디지털 트랜스포메이션과 오픈 뱅킹 으로의 전환은 AI 운영화 소프트웨어의 통합을 더욱 가속화하여 핀테크와의 협업을 촉진합니다.
  
• 두드러진 추세는 사기 탐지 및 예방을 위해 AI의 채택이 증가하고 있다는 것인데, 여기서 머신 러닝 모델은 거래 패턴을 실시간으로 분석하여 이상 징후를 식별합니다. 또 다른 주요 트렌드는 신용 평가 및 위험 관리에 AI를 사용하여 기관이 데이터 기반 대출 결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 맞춤형 뱅킹 서비스도 주목을 받고 있으며, AI 기반 챗봇과 가상 비서는 맞춤형 추천을 통해 고객 참여를 개선합니다.
  
• 의료 분야에서 스마트 기술을 사용하면 진정한 차이를 만들 수 있습니다. 의사가 초기 단계에서 질병을 식별하는 데 도움을 주고, 병원이 계획을 개선하는 데 도움을 주며, 새로운 의약품 개발을 가속화합니다. 소매업체와 전자 상거래 회사는 고객을 더 잘 이해하기 위해 정교한 시스템을 구현하고 있습니다. 이러한 시스템은 제품 제안을 개선하고, 가격 전략을 구체화하고, 공급망 프로세스를 개선합니다. 기술 및 통신 부문에서는 네트워크 관리 및 신속한 고객 지원을 포함하여 중요한 활동이 보이지 않는 곳에서 발생합니다.

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북미는 2024년 48% 이상의 주요 점유율로 글로벌 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장을 지배했으며 미국은 이 지역에서 시장을 주도하고 있습니다.

• 북미는 엔터프라이즈 AI와 강력한 클라우드 인프라의 조기 채택 덕분에 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장의 최전선에 있습니다. 이 분야의 기업은 모델을 만드는 것뿐만 아니라 모델을 효율적으로 관리, 모니터링 및 확장하는 데 중점을 둡니다. 금융, 의료 및 소매와 같은 주요 산업이 선두를 달리고 있는 가운데, 모델 배포를 간소화하고 성능을 궤도에 올려놓을 수 있는 도구에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 거대 기술 기업, 강력한 R&D 및 혁신 친화적 정책에 힘입어 북미 지역은 대규모 AI 운영에 박차를 가하고 있습니다.
  
• 미국은 AI가 트렌드 그 이상이며 중요한 전략인 이 시장의 강자입니다. 미국의 조직은 고립된 AI 모델에서 부서 전반에 걸친 본격적인 배포로 전환하고 있습니다. 금융 기관은 AI 운영화 플랫폼을 사용하여 사기 탐지를 강화하고 규정 준수를 간소화합니다.
  
• 예를 들어, 2024년 4월 Bank of America의 AI 기반 가상 비서인 Erica는 2018년 출시 이후 20억 건의 상호 작용을 넘어섰으며 4,200만 명 이상의 고객에게 송금, 청구서 지불, 투자 추적과 같은 다양한 금융 작업을 지원했습니다. 이는 일상 서비스 개선에 있어 AI의 실질적인 영향력을 보여줍니다. 고객은 매일 약 200만 건의 Erica와 소통하며, 구독 모니터링, 지출 행동 분석, 입금 및 환불 알림 등 개인화된 통찰력과 지침을 제공하는 Erica의 이점을 누릴 수 있습니다
  

유럽과 독일의 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 유럽의 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 산업은 다양한 산업이 정교한 모델을 신뢰할 수 있는 비즈니스 솔루션으로 전환하는 것을 우선시함에 따라 지속적인 성장을 경험하고 있습니다.
  
• 독일과 영국의 은행 및 보험 부문 기업들은 AI 모델이 GDPR과 같은 엄격한 EU 데이터 규정을 준수하도록 하기 위해 운영화 플랫폼을 활용하고 있습니다. 강조점은 모델 개발을 넘어섭니다. 여기에는 책임감 있고 일관된 운영의 필요성이 포함됩니다. 윤리, 투명성 및 안전한 클라우드 인프라에 대한 상당한 약속을 통해 유럽은 더 규제되지만 매우 영향력 있는 AI 환경을 육성하고 있습니다.
  
• 유럽 은행들은 엄격한 규제 기준을 준수하면서 고객 서비스를 개선하기 위해 AI 운영 도구를 점진적으로 채택하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월, NatWest는 생성형 AI를 통해 고객 상호작용을 강화하기 위해 IBM과 공동으로 개발한 디지털 비서의 고급 버전인 Cora+를 공개했습니다. 2023년 1,080만 건 이상의 고객 문의를 처리한 기존 Cora를 기반으로 하는 Cora+는 보다 직관적인 대화 기능을 도입하여 컨텍스트를 이해하고 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.
  

APAC과 중국의 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장은 2025년부터 2034년까지 크게 확장될 것으로 예상됩니다.

• 아시아 태평양 지역에서 AI를 채택하려는 움직임은 특히 은행, 전자 상거래 및 통신과 같은 부문에서 가속화되고 있습니다. 인도, 중국, 싱가포르와 같은 국가는 AI 인프라에 막대한 투자를 하고 있습니다. 디지털 경제가 확장되고, 데이터 볼륨이 증가하고, 정부 정책이 더욱 유리해짐에 따라 이 지역은 AI 모델이 효율적이고 안전하며 생산 준비가 된 상태로 유지되도록 하는 솔루션을 신속하게 채택하고 있습니다.
  
• 아시아 태평양 지역의 금융 기관은 규제 표준을 준수하면서 고객 서비스 효율성을 개선하기 위해 AI 운영 도구를 빠르게 채택하고 있습니다. 중국에서는 중국초상은행(China Merchants Bank)과 핑안은행(Ping An Bank)과 같은 은행들이 AI 지원 가상 비서를 활용하여 일상적인 고객 상호작용을 관리하고 있습니다. 이러한 솔루션은 단순한 자동화 그 이상으로 확장됩니다. AI 모델을 배포, 모니터링 및 감독하도록 설계된 플랫폼의 지원을 받아 지역 전체 은행의 효율성과 고객 지향성을 개선합니다.
  

AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장 점유율

• AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 산업의 상위 5개 기업은 Microsoft Azure, Amazon Web Services(AWS), IBM Watson, Google Cloud, Datarobot, Dataiku 및 C3.ai 이며 2024년 시장의 약 37%를 점유하고 있습니다.
  
• Microsoft는 Azure Machine Learning 플랫폼을 통해 AI 및 Machine Learning 운영화 소프트웨어 부문에서 중요한 역할을 합니다. 이 플랫폼을 통해 기업은 대규모로 기계 학습 모델을 효과적으로 생성, 교육 및 배포할 수 있습니다. Azure Machine Learning은 자동화된 기계 학습 기능, 모델 모니터링 및 다양한 데이터 서비스와의 원활한 통합을 제공하여 워크플로를 개선합니다. 강력한 클라우드 인프라는 조직이 AI 운영을 개선할 수 있도록 지원하며, AI 솔루션을 확장하는 동시에 모델 배포 중에 투명성, 거버넌스 및 규정 준수를 보장합니다.
  
• Amazon Web Services(AWS)는 AI 및 기계 학습 운영화 소프트웨어 분야의 선두 주자로서 조직이 기계 학습 모델을 생성, 훈련 및 배포하는 데 도움이 되는 Amazon SageMaker와 같은 솔루션을 제공합니다. SageMaker는 통합 알고리즘, 자동화된 최적화 및 관리형 호스팅 서비스를 통해 모델 개발 프로세스를 간소화합니다. 또한 AWS는 확장성을 우선시하여 기업이 다양한 클라우드 서비스에서 기계 학습 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.
  
• IBM은 Watson Studio 및 AI OpenScale 플랫폼을 통해 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 산업의 리더로 자리매김했습니다. 이러한 도구는 조직이 AI 모델을 효율적으로 생성, 배포 및 관리하는 동시에 강력한 거버넌스와 형평성을 보장할 수 있도록 지원합니다. IBM은 투명성과 모델 해석 가능성을 우선시하여 AI 솔루션에 대한 기업의 확신을 심어줍니다. 또한 이 플랫폼은 AI 모델 관리의 다양한 측면을 자동화하여 조직의 AI 운영 확장을 촉진하는 동시에 윤리적 기준을 준수하고 복잡한 환경에서 효율적인 기능을 보장합니다.
  
• Google은 Vertex AI 플랫폼을 통해 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 산업의 핵심 경쟁자로 자리 잡았습니다. 이 플랫폼을 통해 조직은 직관적인 인터페이스와 Google 클라우드 서비스의 강력한 기능을 사용하여 머신러닝 모델을 효과적으로 개발, 학습, 확장할 수 있습니다. AI 워크플로를 간소화하고 여러 Google Cloud 제품과 통합되어 조직에서 AI 모델을 더 신속하게 배포할 수 있도록 합니다. 모든 규모의 기업을 위한 AI 액세스를 민주화하기 위한 Google의 노력은 기업이 기계 학습을 활용하여 의사 결정을 개선하고 더 스마트한 비즈니스 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
  
• DataRobot은 기업이 AI 모델을 신속하게 구현할 수 있도록 지원하는 자동화된 머신 러닝 플랫폼을 제공함으로써 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 부문에서 두각을 나타내고 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적이므로 기술 전문 지식이 제한된 개인이 모델을 만들고 향상시킬 수 있습니다. DataRobot의 플랫폼은 속도와 사용자 친화성을 강조하여 전체 머신 러닝 수명 주기를 가속화하여 조직이 신속하게 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 그들의 솔루션은 비즈니스와 함께 성장하도록 설계되었으며 복잡한 기계 학습 프로세스의 단순화를 통해 가치를 제공합니다.
  
• Dataiku는 조직 전반에 걸쳐 AI를 민주화하는 포괄적인 사용자 중심 플랫폼으로 인해 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장을 선도하고 있습니다. Universal AI Platform은 데이터 준비에서 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 AI 수명 주기를 지원하여 기술 사용자와 비기술 사용자 모두가 효과적으로 협업할 수 있도록 합니다. Dataiku의 강점은 중소기업 및 대기업이 AI를 신속하게 운영할 수 있도록 지원하는 노코드 및 로우코드 기능과 클라우드 에코시스템과의 강력한 통합 및 확장 가능한 엔터프라이즈급 배포를 위한 거버넌스에 중점을 둡니다.
  
• C3.ai 는 사전 구축되고 사용자 정의 가능한 AI 애플리케이션의 신속한 배포를 강조하는 엔터프라이즈 중심의 AI 플랫폼으로 인해 AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장의 선두 주자입니다. C3 AI Suite는 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 통합되는 모듈식 아키텍처를 활용하여 대규모 조직이 예측 유지 관리, 공급망 최적화 및 사기 탐지와 같은 사용 사례를 위해 AI를 운영할 수 있도록 합니다. PaaS(Platform-as-a-Service) 모델은 산업 간 확장성을 지원합니다.
  
• 기술 분야의 대기업들은 기업이 AI를 일상 업무에 더 쉽게 도입할 수 있도록 하고 있습니다. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), 오라클(Oracle)과 같은 기업들은 기업이 AI 모델을 구축할 뿐만 아니라 현실 세계에서 원활하고 대규모로 사용할 수 있도록 지원하는 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 어려운 작업을 자동화하고 시간이 지남에 따라 모델이 어떻게 수행되고 있는지 추적하는 데 도움이 됩니다. 또한 기업이 데이터 규칙 및 규정을 준수할 수 있도록 지원하며, 이는 AI가 일상적인 의사 결정의 일부가 됨에 따라 더욱 중요해지고 있습니다.
  
• DataRobot, Databricks, SAS 및 Zoho와 같은 회사는 기술 대기업과 함께 기업이 AI 모델을 보다 원활하게 실행하고 더 빠른 결과를 얻을 수 있도록 지원하는 도구를 만들고 있습니다. 은행 분야에서는 UOB, 핑안은행, HDFC 은행, 중국초상은행(China Merchants Bank)과 같은 선도 기업들이 실시간 사기 탐지 및 고객 서비스에 AI를 활용하고 있습니다. 알리바바(Alibaba)는 온라인 쇼핑에서도 AI를 사용해 제품 제안부터 배송까지 모든 것을 개선하고 있습니다. 이러한 사례는 다양한 산업이 실험뿐만 아니라 더 나은 운영을 위해 AI 도구에 의존하고 있음을 보여줍니다.
  

AI 및 머신 러닝: 운영화, 소프트웨어 시장 기업

스마트 자전거 액세서리 산업에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 아마존 웹 서비스(AWS)
• C3.ai
• Databricks
• 데이터이쿠
• 데이터로봇
• 구글 클라우드
• H2O.ai
• 아이비엠
• 마이크로소프트
• SAS 연구소
  

AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 산업 뉴스

• 2025년 3월, 핑안은 자산 관리, 대출 및 원격 뱅킹 전반에 걸쳐 고객 서비스를 향상시키기 위해 DeepSeek와 같은 오픈 소스 모델을 통합하는 AI 에이전트 플랫폼을 도입했습니다. 이 최첨단 플랫폼은 자연스러운 대화 상호 작용을 통해 고객 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있도록 설계되어 참여를 보다 직관적이고 인간 커뮤니케이션과 유사하게 만듭니다. 이 이니셔티브는 효율성을 높이고 고객 지원을 개선하기 위해 AI를 서비스에 보다 철저하게 통합하려는 지속적인 노력을 의미합니다.
  
• 2025년 3월, PGA 투어(PGA TOUR)는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)를 사용하여 기술을 운영함으로써 생성형 AI를 투어캐스트(TOURCAST) 플랫폼에 통합함으로써 디지털 팬 경험을 향상시켰습니다. 이러한 발전을 통해 PGA 투어 이벤트에서 촬영된 모든 샷에 대한 실시간 해설을 자동으로 생성할 수 있게 되어 팬들에게 사람의 개입 없이 상세하고 매력적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. TOUR는 Amazon Bedrock 및 AWS의 기반 모델을 활용하여 시즌당 100,000개 이상의 AI 생성 슛 설명을 제공하여 스포츠 시청의 접근성과 개인화를 크게 개선합니다. 이 이니셔티브는 AWS의 생성형 AI 기능을 대규모로 효과적으로 배포하여 라이브 스포츠에서 사용자 참여를 혁신하는 방법을 보여줍니다.
  
• 2025년 3월, Oracle은 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 및 추론 소프트웨어를 Oracle의 AI 인프라와 통합하여 에이전트 AI 애플리케이션 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이번 통합으로 160개 이상의 AI 툴과 100+ NVIDIA NIM 마이크로서비스를 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 콘솔을 통해 기본적으로 사용할 수 있습니다.
  
• 2025년 4월, Zoho는 CoCreator라는 새로운 AI 비서를 특징으로 하는 로우 코드 플랫폼인 Zoho Creator에 대한 주요 AI 개선 사항을 출시했습니다. Zoho의 AI 엔진인 Zia를 활용하는 CoCreator를 사용하면 음성 또는 텍스트 명령, 프로세스 다이어그램 및 비즈니스 문서를 통해 애플리케이션을 보다 효과적으로 만들 수 있습니다. 이 플랫폼에는 이제 아이디어에서 앱으로의 생성, AI 기반 구성 요소 생성 및 컨텍스트 코드 생성과 같은 기능이 포함되어 앱 개발 워크플로를 향상시킵니다. Zoho는 AI 모델이 고객 데이터로 훈련되지 않도록 함으로써 데이터 개인 정보 보호에 대한 헌신을 재확인합니다.
  

AI 및 머신 러닝 운영화 소프트웨어 시장 조사 보고서에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2034년까지 수익($Bn) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 구성 요소별

• 소프트웨어
  • 모델 개발 및 학습 소프트웨어
  • 모델 배포 소프트웨어
  • 모델 모니터링 및 관리 소프트웨어
  • 데이터 관리 소프트웨어
• 서비스
  • 전문 서비스
  • 관리 서비스

시장, 배포 모드별

• 온-프레미스
• 클라우드 기반

시장, 조직 규모별

• 중소기업(SME)
• 대기업

응용 프로그램별 시장

• 예측 분석
• 사기 탐지 및 위험 관리
• 고객 경험 관리
• 자연어 처리(NLP) 및 텍스트 분석
• 다른

시장, 최종 용도별

• 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
• 헬스케어 및 생명과학
• 리테일 및 전자상거래
• IT 및 통신
• 다른

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

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