머신러닝 시장 규모, 점유율, 성장, 산업 분석, 유형별(지도 학습, 준지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습), 애플리케이션별(마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 컴퓨터 비전, 보안 및 감시, 예측 분석, 증강 및 가상 현실 등), 2035년 지역 예측

기계 학습 시장 개요

전 세계 기계 학습 시장 규모는 2026년 4억 1,485만 달러였으며 2035년까지 1억 2,933억 3,186만 달러에 도달하여 예측 기간 동안 CAGR 37.3%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

전 세계 기계 학습(ML) 시장은 지난 10년 동안 높은 컴퓨팅 성능, 빅 데이터의 급증, 산업 전반에 걸쳐 지능을 위한 자동화 수요 증가로 인해 폭발적인 증가를 경험했습니다. ML은 예측 분석부터 사기 탐지, 개인화된 마케팅, 자율 시스템에 이르기까지 의료부터 금융, 소매, 자동차, 제조까지 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 운영 모델이 디지털화되고 현대화됨에 따라 확장 가능하고 성능을 최적화하는 ML 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 클라우드 기반 ML 플랫폼은 이러한 도입 장벽을 낮추는 중요한 원동력입니다.

최근 시장 조사에 따르면 ML 시장은 2033년 초반에 수천억 달러로 성장하여 매년 30%가 넘는 연평균 복합 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 북미가 시장을 주도하고 있지만, 정부가 주도하는 이니셔티브를 통해 AI 연구에 대한 투자가 높아지면서 아시아 태평양 지역이 빠르게 부상하고 있습니다. 시장의 주요 업체로는 Amazon Web Services, Google Cloud, IBM, Microsoft 및 NVIDIA가 있으며 틈새 시장이나 도메인별 솔루션을 갖춘 스타트업 수가 급증하고 있습니다. ML에 엣지 컴퓨팅, 생성 AI 등의 기술이 더 많이 내장됨에 따라 시장은 디지털 혁신 경제의 중심 조력자가 될 것으로 예상됩니다.

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머신러닝 시장에 영향을 미치는 글로벌 위기COVID-19 영향

"머신러닝 산업은 코로나19 팬데믹 기간 동안 자동화 및 AI에 대한 조직의 투자 증가로 인해 긍정적인 영향을 미쳤습니다."

코로나19 팬데믹은 도전이자 조력자 역할을 하는 머신러닝(ML) 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 원래 많은 산업에서는 예산 제한과 프로젝트 지연에 직면하여 필수적이지 않은 ML 프로그램의 배포가 단기적으로 둔화되었습니다. 그러나 팬데믹은 또한 데이터 기반 결정을 긴급하게 내려야 할 필요성을 촉발시켜 의료, 물류, 전자상거래와 같은 산업에서 디지털 혁신을 가속화했습니다. ML 애플리케이션은 위기에 맞서 싸우는 핵심 요소가 되었으며, 바이러스 확산 추적, 백신 배포 최적화, 공급망 수요 예측, 원격 의료 및 온라인 수업과 같은 원격 서비스 제공에 사용되었습니다.

장기적으로 코로나19는 ML 채택을 크게 가속화하여 ML을 이점에서 비즈니스 요구 사항으로 전환했습니다. 기업은 탄력성과 고객 경험을 개선하고 불확실한 이유로 인력을 최소화하기 위해 자동화와 AI에 투자합니다. 클라우드 기반 ML 서비스 및 플랫폼은 원격 작업의 새로운 표준과 확장 가능하고 유연한 AI 인프라에 대한 수요로 인해 수요가 급증했습니다. 이러한 혼란 단계는 팬데믹 이후의 디지털 경제를 계속해서 저작하는 지속적인 성장과 혁신을 가속화하는 ML의 중요성을 확인시켜 주었습니다.

최신 트렌드

"시장 성장을 주도하는 기반 모델 및 생성 AI의 부상"

머신러닝 시장의 최신 트렌드 중 하나는 기초 모델과 생성 AI이며, 특히 OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 중점을 두고 있습니다. 이러한 모델은 막대한 데이터 세트로 구성되어 있으며 다양한 다운스트림 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 콘텐츠 제작, 코드 생성, 고객 지원 자동화 및 고급 데이터 분석을 포함합니다. 조직에서는 API 사용이나 맞춤형 배포를 통해 비즈니스 워크플로에 이러한 모델을 점점 더 많이 채택하고 있으며, 기계 학습에서 보다 광범위하고 유연한 AI 시스템으로 전환하고 있습니다.

기계 학습 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 지도 학습, 준지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습으로 분류될 수 있습니다.

• 지도 학습: 지도 학습에는 입력과 이에 상응하는 올바른 출력이 알려진 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트가 있습니다. 오류를 최소화하면서 입력을 출력으로 매핑하는 방법을 학습합니다. 예를 들어 분류 문제나 회귀 문제와 같은 예가 일반적입니다.
• 준지도 학습: 준지도 학습은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 많은 데이터의 조합을 사용합니다. 대규모 레이블이 지정된 데이터 세트가 필요하여 학습 정확도를 높이기 위한 것입니다. 데이터 라벨링에 비용이 많이 들거나 시간이 많이 걸리는 경우 이 접근 방식을 적용할 수 있습니다.
• 비지도 학습: 비지도 학습에서는 모델에 데이터가 제공되지만 레이블이 지정된 응답은 없으며 숨겨진 패턴이나 그룹화를 찾아야 합니다. 클러스터링 및 차원 축소 기술이 이 범주에 속합니다. 탐색적 데이터 분석에 널리 사용됩니다.
• 강화 학습: 강화 학습은 에이전트가 환경에 참여하여 학습하고 해당 행동에 대해 보상/처벌을 받는 일종의 학습입니다. 목표는 누적 보상을 최대화하는 정책을 훈련하는 것입니다. 로봇공학, 게임, 자율 시스템에 광범위하게 사용됩니다.

애플리케이션 별

응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 마케팅 및 광고, 사기 탐지 및 위험 관리, 컴퓨터 비전, 보안 및 감시, 예측 분석, 증강 및 가상 현실 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 마케팅 및 광고: ML은 소비자의 행동, 세분화, 개인화를 대규모로 연구하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘은 사용자가 클릭할 가능성이 있는 광고나 제품을 추측합니다. 광고 지출을 최적화하기 위해 실시간 입찰 및 성과 분석을 구현합니다. 이는 더 높은 ROI와 고객 만족도를 유도합니다.
• 사기 탐지 및 위험 관리: ML 모델은 거래 패턴의 이상 징후를 식별하여 잠재적 사기에 대해 실시간으로 경고할 수 있습니다. 그들은 인간의 눈으로 감지할 수 없는 미묘한 위험에 대한 힌트를 찾기 위해 대량의 데이터 세트를 사용합니다. 금융 기관에서는 이를 신용 점수, 보험 위험 점수, 규정 준수의 형태로 사용합니다. 모델의 점진적인 개선은 시간이 지남에 따라 지속적인 학습을 통해 달성됩니다.
• 컴퓨터 비전: ML은 컴퓨터 비전 시스템을 구동하여 이미지, 비디오와 같은 시각적 데이터의 해석 및 분석을 제공합니다. 응용 분야는 얼굴 인식부터 물체 감지, 의료 영상, 자율주행차까지 다양합니다. 딥 러닝, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)이 여기서 중요한 역할을 합니다. 이 영역은 산업 및 소비자 기술에 필수적입니다.
• 보안 및 감시: ML은 위협 탐지 시 실시간 비디오 분석을 지원하여 감시 시스템을 개선할 수 있습니다. 의심스러운 행동이나 무단 액세스 또는 위험을 감지할 수 있습니다. 이러한 모델은 허위 경보를 줄이고 응답 시간을 늘립니다. 공공 장소, 공항, 스마트 시티 등의 안전에 광범위하게 사용됩니다.
• 예측 분석: ML을 사용하면 과거 추세를 기반으로 미래 추세를 예측하여 예측 분석을 수행할 수 있습니다. 판매 예측, 수요 계획 및 의료 진단 등이 사용됩니다. 목표는 사전 예방적이고 데이터 중심의 의사 결정입니다. 경쟁 우위는 결과를 예측하기 전에 예측하는 기업에 발생합니다.
• 증강 및 가상 현실(AR/VR): ML은 실시간 객체 감지, 동작 감지, 장면 분석을 통해 AR/VR을 향상합니다. 사용자의 행동과 취향에 따라 환경을 변화시킵니다. 게임, 교육, 훈련 시뮬레이션 분야에서 ML은 시뮬레이션의 사실성과 상호작용성을 향상시킵니다. 이는 공간 컴퓨팅 분야와 강한 연관성을 갖고 있는 급성장하는 분야입니다.

시장 역학

추진 요인

"데이터 확대(빅데이터 성장)로 시장 활성화"

머신러닝 시장 성장의 한 요인은 데이터의 확장(빅데이터 성장)이다. 현대 사회의 기업은 IoT 장치, 소셜 미디어, 온라인 거래, 센서 등의 영역에서 대량의 데이터를 생성하고 수집합니다. 데이터는 기계 학습 괴물에게 먹이를 줍니다. 데이터가 많을수록 더 많은 학습을 수행해야 하며 모델은 더 좋아집니다. 정형 및 비정형 데이터로 생성되는 데이터가 가속화되면서 실행 가능한 통찰력을 도출하기 위한 ML 솔루션에 대한 수요가 증가합니다.

"시장 확대를 위한 컴퓨터 전원 및 클라우드 인프라 엔지니어링 개발"

GPU, TPU 및 클라우드 기반 ML 플랫폼(예: AWS SageMaker, Google AI Platform)의 고성능 존재 가능성이 높아짐에 따라 모델 훈련에 소요되는 시간과 비용이 크게 절감되었습니다. 확장 가능한 클라우드 인프라를 통해 중소기업은 처음부터 하드웨어에 대한 대규모 투자 없이 ML 기능에 액세스할 수 있습니다.

억제 요인

"잠재적으로 시장 성장을 방해하는 높은 구현 및 운영 비용"

클라우드 기반 솔루션이 진입 장벽을 낮추더라도 여전히 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 중소기업의 경우 ML 모델을 구축, 교육 및 유지 관리하려면 CE에 막대한 리소스가 필요합니다. 비용에는 데이터 인프라, 숙련된 인력, 모델 조정 및 다른 시스템과의 통합이 포함됩니다. 많은 기업이 초기 단계에서 ROI로 어려움을 겪습니다.

기회

"시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위해 엣지 컴퓨팅으로 확장"

실시간 장치 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 엣지 컴퓨팅은 기계 학습을 위한 좋은 기회입니다. 스마트폰, 웨어러블, IoT 센서와 같은 장치에서 직접 ML 모델을 실행할 수 있도록 지원함으로써 조직은 대기 시간과 대역폭 요금을 줄일 수 있습니다. 이는 자율주행차, 미래 도시, 산업 자동화의 세계에서 새로운 사용 사례를 열어줄 것입니다. 에지 장치가 더욱 강력해짐에 따라 즉각적인 데이터 분석이 필요한 산업 전반에 걸쳐 ML 채택이 증가할 것입니다.

도전

"모델 확장성 및 유지 관리 관리는 소비자에게 잠재적인 과제가 될 수 있습니다."

중요한 시스템에 사용되는 복잡한 기계 학습 모델의 경우 모델의 확장성, 견고성 및 장거리 유지 관리에 대한 주요 관심사가 됩니다. 배포 시 성능이 좋은 모델은 데이터 이동이나 환경 변화로 인해 장기적으로 성능이 저하될 수 있습니다. 기업은 수명주기 전반에 걸쳐 ML 애플리케이션의 지속적인 정확성, 안정성, 규정 준수를 달성하기 위해 지속적인 모니터링, 재교육 전략 및 거버넌스에 투자해야 합니다.

기계 학습 시장 지역별 통찰력

• 북아메리카

북미는 이 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 미국 머신러닝 시장은 여러 가지 이유로 기하급수적으로 성장해 왔습니다. 북미, 특히 미국은 R&D에 대한 높은 수준의 투자, 고도로 발전된 컴퓨팅 인프라 및 의료, 금융 및 기술을 포함한 다양한 영역에 대한 광범위한 침투에 힘입어 기계 학습 시장에서 두각을 나타내는 플레이어입니다. 여기서 플레이어에는 실리콘 밸리는 물론 혁신을 추진하는 Google, Microsoft, IBM과 같은 주요 기술 회사가 포함됩니다. 게다가 정부 지원과 벤처캐피털 투자로 AI·ML 스타트업의 성장이 가속화된다. 해당 지역의 보다 성숙한 시장을 기반으로 ML 솔루션을 대규모로 출시할 수 있습니다.

• 유럽

유럽에서는 머신러닝 도입 속도가 빨라지고 있으며, 자동차, 제조, 금융 등의 산업에서는 AI 윤리 및 규제가 증가하는 추세입니다. 독일, 프랑스, ​​영국은 AI 정책 및 표준을 관리하는 유럽 기관과 함께 연구 및 실제 적용의 최전선에 있습니다. 유럽연합은 AI 연구를 활용하고 GDPR과 같은 규제 프레임워크를 통해 혁신과 거버넌스의 균형 잡힌 접근 방식을 개발할 수 있도록 노력하고 있습니다. 스타트업이든 대기업이든 기업은 자동화와 혁신을 개선하기 위해 ML을 수용하고 있습니다.

• 아시아

아시아, 특히 중국, 인도, 일본은 정부가 AI 인프라에 막대한 투자를 하면서 머신러닝 시장의 강자로 떠오르고 있습니다. 중국은 정부 정책과 바이두, 알리바바 등 거대 기술 기업의 지원을 받아 AI에 대한 강력한 추진을 펼치고 있으며 중국을 세계의 리더로 만들고 있습니다. 인도는 AI 인재와 ML 솔루션이 모이는 장소가 되고 있으며 수많은 스타트업이 디지털 혁신을 위해 ML을 사용하고 있습니다. 일본은 로봇공학, 제조, 자율주행차 시장에서 ML을 채택하고 있으며 지역 시장과 경쟁력을 주도하고 있습니다.

주요 산업 플레이어

"혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어"

주요 업계 참가자들은 전략적 혁신과 시장 확장을 통해 머신러닝 시장을 형성하고 있습니다. 이들 회사는 제품의 품질과 성능을 개선하기 위해 고급 기술과 프로세스를 도입하고 있습니다. 또한 다양한 고객 선호도에 맞춰 전문화된 변형을 포함하도록 제품 라인을 확장하고 있습니다. 또한 디지털 플랫폼을 활용하여 시장 도달 범위를 확대하고 유통 효율성을 향상시키고 있습니다. 연구 개발에 투자하고, 공급망 운영을 최적화하고, 새로운 지역 시장을 탐색함으로써 이러한 플레이어는 기계 학습 시장 내에서 성장을 주도하고 추세를 설정하고 있습니다.

최고의 기계 학습 회사 목록

• IBM [미국]
• 델[미국]
• HPE [미국]
• 오라클 [미국]
• 구글 [미국]

주요 산업 발전

2023년 4월: Amazon Bedrock은 생성적 AI 애플리케이션을 생성하고 배포하는 기능을 간소화하는 완전한 관리형 서비스입니다. 이를 통해 개발자는 기본 인프라를 관리하는 대신 주요 AI 회사의 기본 모델 혼합에 액세스하고 이를 통합하여 AI 기반 애플리케이션을 개발하고 확장할 수 있습니다. 이 서비스는 AI 기능을 민주화하여 모든 규모의 기업에 도달할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

보고서 범위

이 연구는 상세한 SWOT 분석을 제공하고 시장 내 향후 개발에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장을 이끄는 다양한 요인을 탐구하고, 향후 몇 년 동안 그 궤적을 형성할 수 있는 광범위한 시장 부문과 잠재적 응용 프로그램을 조사합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 이정표를 모두 고려하여 시장 역학에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 강조합니다.

머신러닝 시장은 진화하는 소비자 선호도, 다양한 애플리케이션에 대한 수요 증가, 제품 제공의 지속적인 혁신에 힘입어 상당한 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 제한된 원자재 가용성 및 높은 비용과 같은 문제가 발생할 수 있지만 시장 확장은 전문 솔루션 및 품질 개선에 대한 관심 증가로 뒷받침됩니다. 주요 업계 업체들은 기술 발전과 전략적 확장을 통해 발전하여 공급과 시장 도달 범위를 모두 향상시키고 있습니다. 시장 역학이 변화하고 다양한 옵션에 대한 수요가 증가함에 따라 기계 학습 시장은 지속적인 혁신과 광범위한 채택을 통해 미래 궤도를 촉진하면서 번성할 것으로 예상됩니다.