소형 언어 모델(SLM) 시장 규모 및 점유율 2025 – 2034

소형 언어 모델 시장 규모

전 세계 소형 언어 모델 시장 규모는 2024년에 65억 미국 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 25.7%를 기록할 것으로 추정됩니다.
 

비용 효율적인 AI 솔루션에 대한 수요 증가, 데이터 개인정보 보호에 대한 우려 확대, 엣지 컴퓨팅 도입 증가에 힘입어 시장은 크게 성장할 전망입니다. 기업들이 대규모 모델의 높은 컴퓨팅 비용 없이 AI 기반 솔루션을 도입하고자 하면서 소형 언어 모델은 고객 서비스, 의료, 금융, 교육 등 다양한 산업에서 빠르게 확산되고 있습니다.
 

소형 언어 모델은 낮은 지연시간의 응답, 인프라 비용 절감, 향상된 적응성을 제공함으로써 자연어 처리(NLP)에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델은 실시간 의사결정이 필수적인 온디바이스 AI 애플리케이션에 특히 유용하며, AI 기반 챗봇, 음성 비서, 콘텐츠 생성 도구 등에 활용됩니다. 최적화된 아키텍처로 설계된 소형 언어 모델은 정확도를 저하하지 않으면서 효율적인 처리를 제공하므로 모바일 기기, 엣지 서버, 클라우드 기반 AI 플랫폼에 적합합니다.
 

예를 들어 2024년 3월 OpenAI, Google, Meta는 기업용 AI 솔루션에 맞춰 설계된 작고 강력한 언어 모델의 발전을 발표했습니다. 이러한 혁신은 효율성을 유지하면서 AI 성능을 향상하기 위해 소수 샷 학습, 효율적인 매개변수 조정, 지식 증류 기술을 활용합니다. 기업들은 고객 상호작용 플랫폼, 금융 자문 시스템, 교육 도구에 소형 언어 모델을 점점 더 많이 통합하여 원활한 AI 기반 경험을 제공하고 있습니다.
 

하이브리드 AI 배포, 모듈형 아키텍처, 개인정보 보호 중심의 AI 솔루션을 포함한 소형 언어 모델의 발전은 시장 구도를 더욱 변화시키고 있습니다. 이러한 혁신을 통해 기업은 대규모로 AI를 도입하고 컴퓨팅 오버헤드를 최소화하며 규제 요건을 준수할 수 있습니다. 이에 따라 소형 언어 모델은 다양한 산업에서 AI 도입을 촉진하는 핵심 요인으로 자리 잡고 있습니다.
 

소형 언어 모델 시장 동향

• 소형 언어 모델(SLMs)은 비용 효율성, 낮은 컴퓨팅 요구량, 엣지 디바이스에서의 효율적인 작동 능력에 힘입어 빠르게 확산되고 있습니다. 기업들은 대규모 인프라 투자 없이 다양한 산업에 AI 기반 솔루션을 배포하고 AI 접근성을 높이기 위해 소형 언어 모델을 활용하고 있습니다.
   
• 의료, 금융, 고객 지원, 전자학습 분야의 조직들은 자동 응답, 콘텐츠 생성, 데이터 분석을 위해 소형 언어 모델을 통합하고 있습니다. 최소한의 지연시간으로 빠르고 맥락을 반영한 결과를 제공하는 이러한 모델의 능력이 광범위한 도입을 이끌고 있습니다.
   
• 규제 및 개인정보 보호에 대한 우려로 기업들은 소형 언어 모델의 온프레미스 및 하이브리드 배포 모델을 도입하고 있습니다. 이를 통해 데이터 보안을 강화하고 지역별 AI 법규를 준수하며 클라우드 기반 AI 솔루션에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.
   
• 산업별 AI 모델에 대한 수요가 증가하면서 미세 조정된 소형 언어 모델이 확산되는 추세가 나타나고 있습니다. 기업들은 법률, 의료, 금융 AI 애플리케이션과 같은 전문 분야에서 정확도와 관련성을 높이기 위해 소형 언어 모델을 자사의 도메인 전문성에 맞게 점점 더 맞춤화하고 있습니다.
   
• 사이버 보안과 책임 있는 AI에 대한 우려는 여전히 주요 과제로 남아 있으며, 편향 완화, 설명 가능성 및 책임 있는 AI 거버넌스에 초점이 맞춰지고 있습니다. 기업들은 소형 언어 모델(SLM) 배포 환경의 보안과 개인정보 보호를 강화하기 위해 견고한 모델 학습, 암호화 기술 및 연합 학습에 투자하고 있습니다.
   

소형 언어 모델 시장 분석

주요 시장 동향 파악하기

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기술별로 소형 언어 모델 시장은 딥러닝 기반, 머신러닝 기반 및 규칙 기반 시스템으로 구분됩니다. 딥러닝 기반 부문은 2024년 약 65억 미국 달러의 매출을 창출하며 시장에서 가장 큰 비중을 차지했습니다.
 

• 딥러닝 기반 부문은 뛰어난 맥락 이해력, 확장성 및 복잡한 언어 패턴 처리 능력에 힘입어 시장에서 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이러한 모델은 고도화된 트랜스포머 아키텍처와 신경망을 활용하여 텍스트 생성, 요약 및 대화형 AI에서 높은 정확도를 구현합니다.
   
• AI 기반 자동화, 실시간 텍스트 처리 및 자기지도학습 기법의 도입이 확대되면서 금융, 의료, 전자상거래 및 고객 지원을 비롯한 다양한 산업에서 딥러닝 기반 SLM에 대한 수요가 크게 증가했습니다.
   
• 딥러닝 SLM은 클라우드 기반 AI 서비스에 점점 더 많이 통합되면서 기업에 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하고 있습니다. AI 기업과 대기업은 지능형 문서 처리, 고객 서비스 자동화 및 개인화된 콘텐츠 추천에 이러한 모델을 활용하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 Meta AI는 오픈소스 딥러닝 SLM을 출시하여 개발자들이 다국어 번역, 챗봇 개발 및 AI 기반 콘텐츠 제작에 사전 학습된 AI 모델을 이용할 수 있도록 했습니다.
   

배포 방식별로 소형 언어 모델 시장은 클라우드, 하이브리드 및 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 부문은 시장을 주도했으며 2024년 55%의 시장 점유율을 기록했습니다.
 

• 기업들은 고객 지원 자동화, 콘텐츠 생성 및 실시간 언어 처리를 위해 클라우드 기반 소형 언어 모델을 광범위하게 도입하고 있으며, 이를 통해 대규모 인프라 없이도 원활하게 배포할 수 있습니다.
   
• 기업들은 고가의 온프레미스 인프라가 필요하지 않고 신속한 배포와 지속적인 업데이트가 가능하다는 점에서 클라우드 기반 SLM을 선호합니다. OpenAI, Google DeepMind, AWS AI 및 Microsoft Azure와 같은 주요 기술 기업은 챗봇, 콘텐츠 생성, 가상 비서 및 자동 번역 등의 애플리케이션을 지원하는 클라우드 호스팅 SLM 솔루션을 제공합니다.
   
• 금융, 의료, 소매 및 미디어 분야의 기업들은 실시간 분석, 문서 요약 및 개인화된 고객 상호작용을 위해 클라우드 기반 SLM을 활용하고 있습니다. API 기반 클라우드 모델의 유연성 덕분에 기업들은 기존 업무 흐름에 언어 AI를 손쉽게 통합할 수 있습니다.
   
• 암호화된 AI 처리와 개인정보 보호형 머신러닝의 발전으로 보안 및 규정 준수 수준이 향상되면서 클라우드 도입이 확대되고 있습니다. 기업들은 특히 유럽과 북미에서 데이터 주권 규정을 충족하기 위해 지역별 클라우드 배포에 투자하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 OpenAI는 금융기관과 협력하여 클라우드 기반 소형 언어 모델(SLM)을 사기 탐지에 도입했습니다. 이 과정에서 고급 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 거래 패턴을 분석하고 실시간으로 이상 징후를 탐지했습니다.
   

모델 유형에 따라 소형 언어 모델 시장은 사전 학습된 소형 언어 모델, 미세 조정된 소형 언어 모델 및 오픈 소스로 구분됩니다. 사전 학습된 소형 언어 모델 부문은 2024년 시장을 주도했습니다.
 

• 사전 학습된 소형 언어 모델 부문은 효율성, 비용 효과성, 최소한의 컴퓨팅 리소스만으로 다양한 애플리케이션에 배포할 수 있는 능력에 힘입어 시장을 주도했습니다. 이러한 모델은 대규모 데이터 세트를 기반으로 사전 학습되어 있어 기업이 광범위한 학습이나 맞춤화 없이도 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
   
• 낮은 지연 시간의 AI 솔루션, 실시간 텍스트 처리 및 도메인 특화 애플리케이션에 대한 수요가 증가하면서 고객 서비스, 헬스케어, 금융 및 교육과 같은 분야에서 사전 학습된 SLM의 도입이 확대되었습니다.
   
• 사전 학습된 SLM은 광범위한 모델 학습의 필요성을 줄여주므로 자동화 및 AI 통합을 강화하려는 중소기업(SME)과 대기업에 적합합니다.
   
• 예를 들어 2024년 2월 OpenAI는 기업용 AI 애플리케이션에 최적화된 경량 사전 학습 SLM을 출시했습니다. 이를 통해 기업은 AI 기반 챗봇, 자동화된 문서 처리 및 실시간 요약 도구를 배포할 수 있게 되었습니다.
   

최종 용도에 따라 소형 언어 모델 시장은 고객 지원 및 챗봇, 금융 서비스 및 은행업, 헬스케어 및 의료 AI, 미디어 및 콘텐츠 생성, 소매 및 전자상거래, 교육 및 e러닝, 법률 및 규정 준수, 기타로 구분됩니다. 고객 지원 및 챗봇 부문은 2024년 시장을 주도했습니다.
 

• 고객 지원 및 챗봇 부문은 고객 상호작용에서 AI 기반 자동화에 대한 수요 증가, 비용 절감 및 24시간 이용 가능성에 힘입어 시장을 주도했습니다. 다양한 산업의 기업은 고객 서비스를 개선하고 응답 시간을 단축하며 사용자 참여를 높이기 위해 소형 언어 모델(SLM)을 활용하고 있습니다.
   
• SLM 기반 챗봇과 가상 비서는 전자상거래, 은행업, 헬스케어 및 통신 부문에 점점 더 많이 통합되고 있으며, 고객 상호작용을 간소화하고 운영 비용을 절감하고 있습니다. 이러한 모델은 효율성과 확장성을 유지하면서도 맥락을 파악한 인간과 유사한 응답을 제공합니다.
   
• 음성 비서, 메시징 앱 및 소셜 미디어 봇을 포함한 옴니채널 지원으로의 전환이 확대되면서 AI 기반 챗봇의 도입이 더욱 촉진되었으며, 고객 참여와 개인화된 경험이 향상되었습니다.
   
• 기업들은 고객 상호작용을 기반으로 지속적으로 개선되는 자체 학습형 챗봇에 투자하고 있으며, 이를 통해 시간이 지남에 따라 정확도와 사용자 만족도를 높이고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 Salesforce AI는 소형 언어 모델을 기반으로 한 업그레이드된 챗봇을 선보였습니다. 이를 통해 기업은 CRM 상호작용을 자동화하고 고객 참여를 강화할 수 있게 되었습니다.
   

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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미국은 2024년 매출 20억 미국 달러를 기록하며 북미 소형 언어 모델 시장을 주도했으며, 전망 기간 동안 약 26%의 연평균성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다.
 

• 미국은 금융, 의료, 전자상거래, 고객 서비스 등 다양한 산업에서 AI 기반 솔루션이 빠르게 통합되면서 북미 소형 언어 모델(SLM) 시장을 주도했습니다. 미국은 탄탄한 AI 연구 생태계, 높은 클라우드 도입률, 자연어 처리(NLP) 기반 자동화에 대한 투자 확대의 수혜를 받고 있습니다.
   
• 엄격한 데이터 개인정보 보호 규정과 AI 거버넌스 정책으로 인해 다양한 분야에서 안전하고 규정을 준수하는 AI 구현을 우선시하는 소형 언어 모델의 도입이 가속화되었습니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 OpenAI는 여러 기업과 협력해 기업 자동화, 고객 참여 및 실시간 데이터 분석을 위한 GPT 기반 소형 언어 모델을 배포하면서 미국 소형 언어 모델 시장에서 입지를 확대했습니다.
   
• 미국 시장은 AI 기반 클라우드 서비스의 성장으로도 혜택을 받고 있습니다. Microsoft Azure AI, AWS, Google Cloud와 같은 기술 대기업들은 확장 가능하고 비용 효율적이며 산업별 요구에 특화된 AI 솔루션을 통해 SLM에 대한 접근성을 높이고 있습니다.
   

2025년부터 2034년까지 독일 소형 언어 모델 시장은 크게 성장할 전망입니다.
 

• 독일 시장은 금융, 의료, 자동차, 법규 준수 등 다양한 산업에서 AI 기반 자동화 도입이 확대되면서 상당한 성장을 이룰 전망입니다. 독일의 강력한 규제 체계와 윤리적 AI에 대한 중점은 안전하고 투명한 소형 언어 모델 개발을 촉진하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 4월 독일의 한 주요 AI 연구기관은 주요 기업들과 협력해 고객 서비스 자동화, AI 기반 법률 문서 분석 및 다국어 AI 챗봇에 SLM을 통합했습니다. 이 이니셔티브는 GDPR을 준수하는 AI 솔루션을 보장하면서 운영 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
   
• 독일의 전자상거래 및 핀테크 부문이 빠르게 확대되면서 AI 기반 SLM 애플리케이션에 대한 수요가 증가했으며, 이에 따라 개인화된 고객 상호작용, 사기 탐지 및 실시간 감성 분석이 가능해지고 있습니다.
   
• 독일 자동차 산업은 차량 내 AI 어시스턴트에도 SLM을 활용하고 있으며, 커넥티드 차량에서 향상된 음성 인식, 예측 유지보수 인사이트 및 실시간 내비게이션 지원을 제공하고 있습니다.
   

2025년부터 2034년까지 중국 시장은 크게 성장할 전망입니다.
 

• 중국의 소형 언어 모델(SLM) 시장은 정부 이니셔티브, AI 인프라 발전 및 현지화된 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 힘입어 크게 성장할 전망입니다. AI 자립과 대규모 산업 자동화에 대한 중국의 중점은 다양한 산업 전반에서 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월 중국의 한 주요 기술 대기업은 표준 중국어와 지역 방언에 맞게 특별히 최적화된 새로운 SLM을 출시해 AI 기반 고객 지원, 법률 문서 처리 및 콘텐츠 조정 기능을 강화했습니다. 이 개발은 중국 디지털 경제의 접근성과 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
   
• 중국의 전자상거래 및 핀테크 부문은 자동화된 고객 상호작용, 사기 탐지 및 실시간 시장 분석을 개선하기 위해 SLM을 빠르게 통합하고 있으며, 이를 통해 더욱 빠르고 개인화된 서비스를 제공하고 있습니다.
   
• 교육 및 의료 산업에서도 SLM 도입이 급증하고 있습니다. AI 기반 튜터링 시스템과 의료 연구 보조 시스템이 학습 경험을 향상시키고 진단을 가속화하는 데 기여하고 있습니다.
   

소형 언어 모델 시장 점유율

• Nvidia, Google, Meta, Microsoft, Amazon AWS AI, IBM Watson AI 및 Apple AI 등 상위 7개 기업은 2024년 소형 언어 모델 산업에서 30% 이상의 상당한 시장 점유율을 차지했습니다.
   
• Nvidia는 소형 언어 모델을 위한 GPU 가속 딥러닝을 전문으로 하는 AI 기반 컴퓨팅 솔루션의 선도적인 공급업체입니다. Nvidia는 AI 인프라와 모델 학습 효율성의 발전에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월, Nvidia는 소형 언어 모델의 성능을 향상시키도록 설계된 차세대 AI 칩을 출시했습니다. 이 칩은 전력 소비를 줄이는 동시에 컴퓨팅 효율성을 높입니다.
   
• Google은 검색 엔진, Google Assistant 및 클라우드 AI 서비스에 통합된 최첨단 소형 언어 모델을 개발하여 자연어 처리 성능과 실시간 AI 애플리케이션을 향상시키고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 4월, Google은 Gemini SLM의 개선 버전을 선보였습니다. 이를 통해 기업은 더욱 향상된 맥락 이해 기능을 갖춘 비용 효율적인 AI 기반 챗봇을 배포할 수 있습니다.
   
• Meta는 AI 기반 혁신에 주력하며 Facebook, Instagram, WhatsApp과 같은 플랫폼 전반에서 챗봇, 콘텐츠 조정 및 가상 비서 등의 애플리케이션에 소형 언어 모델을 활용하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 1월, Meta는 최신 소형 언어 모델을 WhatsApp Business에 통합하여 자동화되고 맥락을 인식하는 고객 상호작용을 구현했습니다.
   
• Microsoft는 Azure AI와 OpenAI 파트너십을 통해 AI 기반 솔루션을 제공하며, 소형 언어 모델을 기업용 애플리케이션, 비즈니스 인텔리전스 및 클라우드 기반 AI 서비스에 통합하고 있습니다.
   
• 예를 들어 2024년 2월, Microsoft는 기업을 위한 Azure 기반 SLM 솔루션을 선보였습니다. 이를 통해 기업은 특정 산업의 활용 사례에 맞게 AI 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
   
• Amazon AWS AI는 Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker와 같은 AWS 서비스를 통해 클라우드 기반 소형 언어 모델을 제공하며, 기업이 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 배포할 수 있도록 지원합니다.
   
• 예를 들어 2024년 3월, AWS AI는 Amazon Bedrock 내 소형 언어 모델 기능을 강화했습니다. 이를 통해 개발자는 인프라 비용을 최소화하면서 지연 시간이 짧은 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
   

소형 언어 모델 시장의 기업

소형 언어 모델 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Amazon AWS AI
• Apple AI
• Cerebras Systems
• Cohere
• Databricks
• Google
• IBM Watson AI
• Meta
• Microsoft
• Nvidia
   

소형 언어 모델(SLM) 시장의 선도 기업들은 효율성, 확장성 및 산업별 활용 사례를 강화하기 위해 인수합병, 파트너십, AI 기반 혁신에 대한 선별적 투자와 같은 전략적 이니셔티브를 추진하고 있습니다. 주요 기업들은 딥러닝, 실시간 언어 처리 및 AI 기반 분석을 활용하여 자연어 이해, 모델 효율성 및 기업용 AI 통합을 최적화하고자 합니다. 이러한 발전은 기업, 개발자 및 AI 연구자의 변화하는 요구에 대응함으로써 시장 입지를 강화하고, 다양한 산업에서 신뢰할 수 있으며 맥락을 인식하는 의사결정을 지원합니다.
 

기업들은 컴퓨팅 비용과 지연 시간 문제를 최소화하면서 언어 처리 성능을 높이기 위해 클라우드 기반 AI 모델, 엣지 컴퓨팅 및 미세 조정 기능을 점점 더 많이 통합하고 있습니다. 확장 가능한 API, 멀티모달 AI 아키텍처 및 자동화된 모델 학습의 도입은 대화형 AI의 성능, 맥락 이해 및 특정 분야 요구사항에 대한 적응력을 더욱 향상시킵니다. 클라우드 서비스 제공업체, 기업용 소프트웨어 공급업체 및 규제 기관과의 협력은 변화하는 산업 표준, 데이터 개인정보 보호 규정 및 윤리적 AI 프레임워크에 부합하는 차세대 소형 언어 모델의 개발을 촉진하고 있습니다.
 

비용 효율적인 AI 도입, 향상된 챗봇 상호작용 및 실시간 번역 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 선도 기업들은 AI 최적화, 저자원 언어 적용 및 도메인별 모델 고도화를 위한 연구개발(R&D) 투자를 확대하고 있습니다. 이러한 혁신은 다양한 비즈니스 애플리케이션과 산업 수요를 충족하는 동시에 실시간 텍스트 생성, 개인화된 콘텐츠 추천 및 안전한 AI 통합을 가능하게 합니다. 이에 따라 소형 언어 모델 시장은 고객 지원, 금융, 의료 및 콘텐츠 제작을 비롯한 전 세계 산업 전반에서 기업용 AI 솔루션을 재정의하고, 디지털 전환을 가속화하며, 규제 준수를 개선하고, 전반적인 사용자 경험을 향상할 전망입니다.
 

소형 언어 모델 산업 뉴스

• 2024년 11월, Nvidia는 소형 언어 모델을 위한 고급 AI 최적화 프레임워크를 출시했습니다. 이를 통해 개발자는 기업용 애플리케이션의 추론 속도를 높이고 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있습니다.
   
• 2024년 10월, Google AI는 멀티모달 처리를 통합해 소형 언어 모델의 기능을 확장했습니다. 이에 따라 사용자는 통합된 AI 시스템 내에서 텍스트, 이미지 및 오디오를 원활하게 생성하고 해석할 수 있습니다.
   
• 2024년 9월, Meta는 고객 서비스 자동화를 위해 미세 조정된 소형 언어 모델을 출시했습니다. 이 모델은 전자상거래 및 금융 서비스 제공업체의 챗봇 정확도와 응답 시간을 개선합니다.
   
• 2024년 8월, Microsoft는 기업용 문서 처리를 위해 설계된 클라우드 네이티브 소형 언어 모델을 공개했습니다. 이를 통해 기업은 법률 및 규제 준수 관련 문서 검토를 높은 정확도로 자동화할 수 있습니다.
   
• 2024년 7월, Amazon AWS AI는 소형 언어 모델을 위한 확장 가능한 API를 도입했습니다. 개발자는 이를 통해 최소한의 지연 시간으로 AI 기반 요약, 번역 및 코드 생성을 웹 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
   
• 2024년 6월, IBM Watson AI는 주요 의료 서비스 제공업체와 협력해 의료 진단을 위한 특화 소형 언어 모델을 배포했습니다. 이를 통해 AI 지원 환자 문서화 및 임상 의사결정이 향상됩니다.
   
• 2024년 5월, Apple AI는 개인정보 보호 중심 애플리케이션에 맞춰 설계된 온디바이스 소형 언어 모델을 출시했습니다. 이 모델은 클라우드 기반 처리가 필요하지 않은 환경에서 안전하고 효율적인 AI 상호작용을 보장합니다.
   

소형 언어 모델(SLM) 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2034년까지 매출(10억 미국 달러 단위)을 기준으로 한 추정 및 전망을 포함한 산업 심층 분석을 제공합니다.

기술별 시장

• 딥러닝 기반
• 머신러닝 기반
• 규칙 기반 시스템

모델 유형별 시장

• 사전 학습형
• 미세 조정형
• 오픈 소스

배포 방식별 시장

• 클라우드
• 하이브리드
• 온프레미스

최종 용도별 시장

• 고객 지원 및 챗봇
• 금융 서비스 및 은행업
• 의료 및 의료 AI
• 미디어 및 콘텐츠 생성
• 소매 및 전자상거래
• 교육 및 이러닝
• 법률 및 규제 준수
• 기타

위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

• 북미
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