저자:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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수직형 AI 시장 규모 및 점유율 2025 – 2034
보고서 ID: GMI12504
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발행일: December 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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수직형 AI 시장
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수직형 AI 시장
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산업 특화형 AI 시장 규모
전 세계 산업 특화형 AI 시장 규모는 2024년 102억 미국 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2034년까지 연평균성장률(CAGR) 21.6%를 기록할 것으로 추정됩니다. 산업 특화형 AI는 의료, 자동차, 제조, 금융과 같은 산업의 고유한 요구를 충족하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 산업 특화형 AI는 해당 산업의 프로세스를 최적화하고 기존 AI 솔루션으로는 해결하기 어려운 과제를 해결하도록 설계된 맞춤형 도구를 제공할 수 있습니다. 특정 산업에 특화된 맞춤형 과제는 AI 최적화에서 AI의 ‘수직형’ 특성으로 지칭됩니다.
산업별 AI 시장 주요 요약
AIM-MASH는 MASH 임상연구 네트워크의 대사 기능 장애 관련 지방간질환(MASLD)에서 섬유화의 등급 및 병기를 판정할 수 있도록 지원하는 AI 기술을 활용합니다. 이번 출시는 평가의 일관성과 확장성을 높여 병리학자들이 MASH 사례를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 제품의 개발로 병리학자들은 MASH 평가를 더욱 정밀하고 정확하게 수행할 수 있게 되었으며, 이는 전체적인 의약품 개발 프로세스의 개선으로 이어집니다.
프로세스 자동화가 보편화되면서 새로운 기술 도입의 필요성이 빠르게 커지고 있습니다. 산업 특화형 AI는 번거롭지만 반드시 필요한 업무 프로세스를 포함한 다양한 부문의 자동화를 지원합니다. AI는 품질 보증과 예측 유지보수를 자동화하여 생산 시설의 효율성을 높이고 제조 과정의 가동 중단 시간을 줄였습니다. 고객의 일반적인 문의 대부분은 AI 기반 채팅 지원을 통해 처리되므로, 인간 운영자는 해결이 필요한 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.
산업 특화형 AI의 빠른 성장은 인건비를 최소화하면서 프로세스 최적화와 운영 산출량 증대를 포함하는 자동화 수요를 창출하고 있으며, 이는 자동화 프로세스 개발의 핵심 요인입니다.
산업 특화형 AI 시장 동향
산업 특화형 AI를 IoT, 5G, 엣지 컴퓨팅과 같은 다른 신흥 기술과 통합하면 활용도가 높아집니다. 자동차 분야에서는 AI로 보강된 IoT를 활용해 차량의 실시간 성능 지표를 측정하며, AI와 5G의 통합은 의료를 비롯한 여러 부문에서 고속 데이터 통신을 지원하는 데 사용됩니다. 산업 특화형 AI와 다른 기술의 도입은 성능을 향상하는 동시에 더욱 풍부한 인사이트를 제공할 수 있는 지능적이고 적응형인 대응을 가능하게 합니다. AI를 다른 신흥 기술과 함께 활용해야 한다는 압력은 산업 특화형 AI의 개발과 시장 수요를 동시에 촉진하고 있습니다.
산업 특화형 AI 공급업체는 다양한 산업을 위한 AI 제품 개발에 주력합니다. 예를 들어 2024년 8월 원격의료 서비스 제공업체인 Caregility Corporation은 낙상 위험을 감지하는 새로운 IObserver Solution 기능을 추가했다고 공개적으로 발표했습니다. 병원 진료팀은 자해 또는 낙상 위험이 있는 환자를 지속적으로 관찰하기 위해 iObserver를 활용합니다. Caregility는 자체 개발한 새로운 AI 기능을 사용하며, 컴퓨터 비전 분석을 통해 이미지에서 잠재적인 낙상 징후를 평가하고 의료진에게 경고를 제공합니다.
산업 전반에서 방대한 양의 데이터가 급증함에 따라 AI 시스템이 의사결정을 내리기 위해 필요로 하는 정보의 양도 크게 늘어나고 있습니다. Statista에 따르면 2024년 전 세계에서 생성·수집·복사·소비된 데이터 규모는 149제타바이트에 달했습니다. 산업 특화형 AI는 이러한 데이터를 기반으로 비즈니스 프로세스를 개선하고 고객 상호작용을 최적화하며 인사이트 도출을 촉진합니다.
예를 들어 의료 분야에서는 AI 진단 장비가 환자의 병력과 기록을 면밀히 분석하여 공통점을 찾고, 이를 바탕으로 질환과 치료 개입을 예측합니다. 금융 분야에서는 거래 데이터를 AI 시스템에 활용하여 사기 행위 사례를 식별합니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 디바이스의 역량이 빅데이터의 기하급수적인 증가와 결합되면서 산업 특화 AI는 다양한 산업 분야로 확산되고 있습니다.
산업 특화 AI 솔루션에 대한 초기 투자는 많은 조직에 상당한 부담이 될 수 있습니다. 산업 특화 AI를 도입하려면 특정 산업에 맞는 모델을 구축하고, 필요한 인프라를 마련하며, AI 전문 인력을 교육해야 하므로 막대한 비용이 발생합니다. 또한 특정 산업에 AI를 지원하는 데 필요한 데이터나 인프라가 부족한 경우에는 지원 체계를 구축하는 비용이 훨씬 더 높아질 수 있습니다. 이는 구축된 환경이 중소기업의 산업 특화 AI 활용을 제한하고, 더 많은 자금과 자원을 보유한 대기업 중심으로 사용이 편중될 수 있음을 의미합니다.
산업 특화 AI 시장 분석
배포 모델에 따라 산업 특화 AI 시장은 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드로 구분됩니다. 2024년 클라우드 부문은 60%를 초과하는 시장 점유율을 차지했으며, 2034년에는 400억 미국 달러를 넘어설 전망입니다.
이는 데이터 집약적이고 정교한 AI 알고리즘을 실행하는 산업에 필수적입니다. 대부분의 클라우드 서비스 제공업체는 사용한 만큼 비용을 지불하는 종량제 모델로 운영되므로, 소규모 기업도 AI 기술을 활용할 수 있습니다. 이에 따라 산업 전반에서 AI 도입이 더욱 빨라지고 있습니다. 클라우드 생태계에는 다양한 데이터 저장소, 분석 도구 및 API가 포함되어 있어 산업 특화 AI를 기존 클라우드 기반 솔루션에 쉽게 통합할 수 있으며, 산업 특화 AI의 배포를 촉진합니다. 특히 처리된 정보에 대한 신속한 접근이 중요한 의료 및 금융 분야에서 이러한 효과가 두드러집니다.
기술에 따라 산업 특화 AI 시장은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스 및 기타 기술로 분류됩니다. 머신러닝 부문은 2024년에 36%의 시장 점유율을 차지했습니다.
머신러닝은 데이터 분류, 이상 탐지 및 위험 평가와 같은 기존의 수작업을 자동화합니다. 대부분의 소매업체는 고객의 소비 패턴을 예측하는 데 머신러닝을 활용하며, 금융 기업은 신용 관련 위험 노출을 추정하는 데 활용합니다. 이는 전망 기간 동안 해당 부문의 성장을 촉진할 전망입니다. 머신러닝 모델은 계속 발전하고 있으며, 산업 내 활용 범위도 확대되어 의사결정 프로세스 개선에 기여하고 있습니다.
버티컬 AI 시장 점유율
분야 특화 AI 시장 기업
분야 특화 AI 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
분야 특화 AI 시장은 주요 기업들이 이미 헬스케어, 금융, 소매, 제조 등 다양한 분야의 문제를 해결하고 있어 도메인 중심 솔루션을 제공하는 방향으로 전환되고 있습니다. 이는 의사결정 및 기타 비즈니스 프로세스를 위해 수집된 빅데이터에 특화 알고리즘을 적용하는 방식으로 이루어집니다.
시장 참여 기업들은 기술 역량을 강화하고 분야 특화 AI 시장에서 더 넓은 범위를 확보하기 위해 주요 산업 기업 및 연구기관과의 파트너십과 협업을 확대하고 있습니다. 또한 이미 구축된 기업 시스템의 도입과 성장을 보장하기 위해 해당 시스템과 호환되는 AI 솔루션 개발에도 상당한 관심을 기울이고 있습니다. 시장 참여 기업들은 다양한 기업 및 규제 요건을 충족하기 위해 클라우드 및 온프레미스 기반의 유연한 배포 방식을 도입하는 등 더욱 폭넓은 요구에 대응하고 있습니다.
분야 특화 AI 산업 뉴스
분야 특화 AI 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2034년까지 매출($Bn) 기준 추정 및 전망을 포함한 산업을 심층적으로 다룹니다.
구성요소별 시장
배포 모델별 시장
기업 규모별 시장
대기업
중소기업(SME)
기술별 시장
최종 용도별 시장
위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 합니다:
자주 묻는 질문(FAQ):
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
산업 저널, 무역 출판물 및 전문 미디어
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 신고서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 기관 보고서
기업 보고서
연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료
전문가 인터뷰
C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가
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무역 데이터
수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록
연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →