US Machine Learning Market

머신 러닝 시장 개요

p머신 러닝 시장은 2022년 38억 7,100만 달러에서 2032년 498억 7,500만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2023년부터 2032년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 32.8%입니다. 기술과 자동화의 도입 증가는 머신 러닝 시장 성장에 도움이 됩니다. 필수적인 이점을 제공하는 클라우드 기반 플랫폼의 도입 증가는 시장 성장을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

또한 AI 내장 프로세서, 네트워킹 시스템 및 통합 메모리 시스템은 시장 점유율에 대한 수요 증가에 기여합니다. 기술 발전으로 AI 애플리케이션과 머신 러닝 사용이 증가하고 있으며, 이는 머신 러닝 시장 성장의 주요 요인입니다.

머신 러닝의 알고리즘, 기술 및 프레임워크는 글로벌 시장이 복잡한 문제를 매우 빠르게 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 대부분의 기업과 산업은 작업 부하를 더 쉽게 만들기 위한 새로운 아이디어와 기술을 개발할 계획입니다. 이는 머신러닝 제조 사업의 발전과 성장으로 이어집니다. 이러한 핵심 성장 요인 외에도, 몇 가지 단점이 시장 침체로 이어집니다. 그러나 이러한 어려움을 극복하기 위해 시장은 예측 기간 동안 기회를 얻게 될 것입니다.

그림 1: 머신러닝 시장 규모, 2023-2032년 (10억 달러)

출처: 2차 연구, 1차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 리뷰

코로나19 분석

p다른 산업과 마찬가지로 코로나19 상황은 머신러닝 산업에도 영향을 미쳤습니다. 심각한 상황과 불확실한 상황 속에서도 일부 산업은 팬데믹 기간 동안에도 성장을 이어가고 있습니다. 머신러닝 시장은 코로나19 당시에도 안정적으로 유지되었으며 긍정적인 성장과 기회를 보였습니다. 다른 일부 산업과 비교했을 때 글로벌 머신러닝 시장은 큰 영향을 받지 않았습니다.

자동화 개발 및 기술 발전으로 인해 글로벌 머신러닝(ML) 시장은 성장이 정체되었습니다. 다양한 중고 기기와 원격 근무에 사용되는 스마트폰은 시장의 긍정적인 상승세를 이끌었습니다. 여러 산업에서 신기술에 머신러닝 시스템을 활용하여 시장 성장을 뒷받침했습니다.

• 2020년 6월, DeCapprio 등은 아직 초기 단계였던 COVID-19 팬데믹에 대한 위험 연구를 발표했습니다. 보고서에서 DeCapprio 등은 머신러닝을 사용하여 코로나바이러스에 대한 초기 취약성 지수를 구축했다고 언급했습니다. 연구소는 진행 중인 연구에서 더 많은 데이터와 결과가 확보됨에 따라 감염 위험 예측에 머신러닝(ML)을 더욱 실용적으로 적용할 수 있을 것이라고 밝혔습니다.
• COVID-19 관련 머신러닝 연구가 많이 수행되고 발표되었지만, 머신러닝 기술은 여러 분야에서 위험 예측에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 입증되었습니다. 특히 의료 위험과 관련하여 머신러닝은 감염, 중증도, 그리고 결과 위험의 세 가지 유형의 위험을 예측하는 데 도움이 됩니다. DeCapprio 외 연구진은 머신러닝을 관련 분야에 어떻게 활용하고 COVID-19 위험 예측에 도움이 될 수 있는지 연구할 것이라고 밝혔습니다.

h2시장 역학 p시장 역학은 글로벌 머신러닝 시장에서 산업이 생존하는 데 도움이 되는 중요한 핵심 요소입니다. 시장 역학은 시장이 성장을 주도하고, 어려움에 직면하고, 제약을 받고, 기회를 극복하고, 기타 유익한 요인을 모두 보여줍니다. 여기에서는 이러한 모든 사항에 대해 하나씩 자세히 살펴보겠습니다.

• 동력 요인

p머신 러닝 시장의 글로벌 성장을 견인할 것으로 예상되는 요인은 여러 가지가 있습니다. 시장을 이끄는 주요 요인은 예측 기간 동안 기술 및 자동화 사용 증가입니다. 주요 동인 외에도 몇 가지 다른 요인이 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차, IT 및 통신, 교육, 기타 정부 및 비정부 부문에서 머신 러닝에 대한 수요가 그 예입니다.

게다가 최근 몇 년 동안 기술 산업의 수도 증가했습니다. 기술에는 이제 머신 러닝 시장 분석에서도 성장세를 보이는 AI 시스템이 내장되어 출시되고 있습니다.

• 2022년 10월 28일, Bharat Electronics(BEL)는 Meslova와 인공지능 및 머신 러닝 제품 및 서비스 개발 계약을 체결했다고 발표했습니다. 이는 군대를 위한 방공(AD) 시스템 및 플랫폼을 개발하기 위한 것입니다. Meslova는 일부 대규모 정부 및 기업을 위해 AI를 활용하는 도메인별 제품 및 애플리케이션을 개발합니다.

p이번 양해각서(MoU)를 통해 두 회사는 상호 보완적인 강점과 역량을 활용하여 군대를 위한 AD 시스템 및 기술에 대한 다양한 제품 및 서비스를 개발하고 배포하며, AI와 ML을 내장하고 통합할 수 있게 될 것입니다.

• 기회

p코로나19 상황 동안 거의 모든 지역에서 산업계와 조직들이 원격 근무와 재택근무를 활용했습니다. 이로 인해 기계, 스마트폰 및 기타 기술 기기 사용이 증가했습니다. 학교, 대학, 정부 및 비정부 부문에서 AI 시스템으로 개발된 기계를 활용하고 있습니다.

따라서 머신러닝과 관련된 기술 수요가 높았으며, 머신러닝 시장 전망 보고서에 따르면 앞으로 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 조직 및 기타 조직 부문에서는 글로벌 시장에 기여하기 위해 AI 기반 기술 구축에 더 많은 투자를 했습니다. 2032년 예측 기간 동안 주목해야 할 주요 머신 러닝 시장 기회는 다음과 같습니다.

• 제약 요소

p글로벌 머신 러닝(ML) 시장의 성장과 성장에도 불구하고, 전 세계적으로 시장 성장률을 저해하는 몇 가지 제약 요소가 있습니다. 글로벌 시장에서 숙련되고 경험이 풍부한 인력 부족은 시장 성장을 저해하는 주요 요인입니다. 또한, 네트워크 하드웨어 문제, 민감한 데이터 보안, 알고리즘 관련 윤리적 문제 등은 머신 러닝 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용합니다. 그러나 글로벌 시장은 이러한 제약을 극복하고 효율적으로 성장하고자 합니다.

• 과제

p글로벌 머신 러닝 시장의 성장을 가로막는 몇 가지 과제가 나타났습니다. 기술 발전과 자동화 기술에 대한 수요 증가로 머신 러닝 시스템에 대한 수요가 증가했습니다. 또한, 클라우드 기반 플랫폼 및 서비스의 광범위한 수용에 대한 수요 증가는 글로벌 성장에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 그러나 숙련된 인력 부족과 자금 부족으로 모든 수요를 충족하기에는 역부족이었습니다.

• 누적 성장 분석

p머신 러닝 시스템과 전 세계적으로 폭넓은 수용은 긍정적인 시장 성장을 가져왔습니다. 머신 러닝 시장 전망에 따르면 최근 몇 년 동안 AI 기반 플랫폼의 사용이 증가했으며 앞으로도 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 시장 점유율은 38억 6천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 42.08%입니다. 그러나 CAGR은 향후 과제와 기회에 따라 감소하거나 증가할 수 있습니다.

• 가치 사슬 분석

p전 세계적으로 기술 산업과 조직의 증가로 머신 러닝 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예측에 따르면 여러 요인이 시장 수요를 증가시키고 있습니다. 시장 성장을 가속화하는 요인과 함께 시장 침체를 초래하는 요인도 있습니다. 그러나 향후 성장 가능성이 높으며 예측 기간 동안 시장은 더욱 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 코로나19 팬데믹으로 인해 시장이 입은 손실을 상쇄할 것입니다.

세그먼트 개요

p머신 러닝 시장은 아래에서 설명할 추가 범주와 하위 세그먼트로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트는 주로 서비스, 구성 요소, 수직 시장, 최종 사용자, 지역 등 5개 세그먼트로 구분됩니다.

서비스별

ul

• 전문 서비스

• 관리 서비스

h3구성 요소별 ul

• 하드웨어

• 소프트웨어

h3수직 시장별 ul

• 정부 및 국방

• 자동차

• 미디어 및 엔터테인먼트

• BFSI

• 통신

• 소매 및 전자상거래

• 교육

• 헬스케어

• 생명과학

h3최종 사용자별 ul

• 대기업

• 소기업

• 중기업

h3지역별 ul

• 북부 아메리카

• 유럽

• 아시아 태평양

• 라틴 아메리카

• 중동 및 아프리카

• 기타 국가

p2022년 5월 11일, 미국 건강 관리 아카데미(The Academy, 미국 건강 관리 아카데미)와 마이크로소프트 계열사인 뉘앙스(Nuance)는 AI 협력 프로젝트를 출범하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 이 프로젝트는 선도적인 의료 시스템 임원진을 한데 모아 인공지능 및 머신러닝 알고리즘의 미래 지향적인 구축을 목표로 합니다. 의료 분야에서 AI 및 ML 기술을 활용하면 임상 의사 결정, 인력 지원, 계획, 환자 경험 및 전반적인 비즈니스 전략에 도움이 될 것입니다. 

아카데미와 뉘앙스는 AI 및 ML 혁신을 통해 시장 역학을 중심으로 새로운 이니셔티브를 창출하는 것을 목표로 합니다. 미국 주요 의료 시스템(LHS) 고위 임원들의 AI 협업은 이러한 기술을 임상 및 운영 환경에 도입하고 향후 활용 사례를 계획하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

지역별 인사이트

p지역별 분석에 따르면, 머신러닝 시장은 북미, 라틴 아메리카, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양 등 다양한 지역에 분포합니다. 이 지역들 중 북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 선진국들이 RD 부문에 새로운 아이디어와 첨단 기술을 적극적으로 활용하고 있기 때문입니다.

아시아 태평양 지역의 연평균 성장률(CAGR)이 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 CAGR 증가의 유일한 이유는 아시아 태평양 산업계가 비즈니스 생산성에 대한 인식을 높이고 있기 때문입니다. 아시아 머신러닝 서비스 업체들은 풍부한 머신러닝 역량을 제공하며 전 세계에서 가장 잠재력이 큰 지역으로 자리매김하고 있습니다.

• 2022년 10월 26일, 선도적인 기술 기업인 AutoFill(일본)은 AI 및 센서 융합을 활용하여 차량 검사 프로세스를 개선하기 위해 비전 기술과 다중 센서 데이터 융합을 결합한 솔루션 개발을 발표했습니다. 머신 러닝(ML)과 AI는 시간과 비용이 많이 소요되는 번거로운 차량 검사 프로세스를 지원하기 위해 도입되고 있습니다.
• 이러한 중대한 문제를 해결하기 위해 AI와 ML을 활용하는 디지털 솔루션이 자동차 산업에 점점 더 많이 도입되고 있습니다. AutoFill은 자사 솔루션을 운영 프로세스에 통합하여 이상 징후를 식별하고 검사 정확도를 높여 효율성을 높이고 안전성을 높이며 비용을 절감할 수 있다고 밝혔습니다.

h3경쟁 환경 p머신 러닝 시장은 전 세계 모든 지역에서 빠른 성장을 보였습니다. 최근 몇 년 동안 여러 산업이 시장에 진출하여 전 세계적으로 더 나은 편의를 제공하기 위한 새로운 기술과 기법을 제공하고 있습니다. 그러나 머신 러닝 시장의 몇몇 주요 기업은 꾸준히 성장하고 있으며 전 세계적으로 이 부문의 시장 성장에 기여하고 있습니다. 혁신적인 아이디어와 서비스로 시장에 진출한 주요 기업은 다음과 같습니다.

• Microsoft Corporation (미국)
• Google (미국)
• Amazon.com (미국)
• Intel Corporation (미국)
• Facebook Inc (미국)
• IBM Corporation (미국)
• Baidu Inc (중국)
• Wipro Limited (미국)
• Nuance Communications (미국)
• Cisco Systems, Inc (미국)
• Apple Inc (미국)

h2머신러닝 시장 업계 뉴스 ul

• 2022년 1월, Acquia는 고객 생애 가치 향상을 목표로 고객 데이터 플랫폼에 새로운 소매업 특화 ML 모델을 출시했습니다. 이번 출시를 통해 회사는 소매업체들이 전체 비즈니스 운영을 이해하도록 지원하고자 했습니다. Acquia는 소매업체와 협력하여 마케팅 및 판매 활동 중 도움이 필요한 영역을 파악합니다.

• 2021년 4월, Microsoft Corporation은 건강 및 유전체 연구, 교통, 노동 및 경제 문제에 대한 데이터베이스를 공개했습니다. 그 결과, 공개 데이터 세트를 활용한 ML 모델의 정확도가 더욱 향상되었습니다. 또한, Microsoft는 Azure Open Datasets를 활용하여 하이퍼스케일 인사이트를 제공하고 Azure의 분석 및 ML 솔루션을 강화하여 서비스형 ML(ML-as-a-service) 판매를 늘릴 수 있게 되었습니다.

• 2021년 5월: Google Cloud는 관리형 ML 솔루션/플랫폼인 Vertex AI의 정식 출시를 발표했습니다. 혁신적인 Vertex AI 제품은 조직 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션을 학습하고 배포하는 모델을 개선하도록 설계되었습니다. 또한 Vertex Ai는 Google Cloud에서 제공하는 서비스를 활용하여 단일 API와 UI로 머신러닝을 구축함으로써 대규모 머신러닝 모델의 학습, 배포 및 생성을 향상시킵니다.

• 온라인 학습 및 기술 향상 플랫폼인 Geekster는 2023년 7월, 해당 분야의 숙련된 인력 수요를 충족하기 위해 360도 머신러닝 및 데이터 과학 플랫폼을 출시했습니다. 이 프로그램은 학습자가 개인 멘토와 함께 심도 있는 경험을 쌓고, 25개 이상의 실제 프로젝트와 해당 분야 전문가들과 함께 500시간 이상의 실시간 학습을 진행하는 방식으로 구성됩니다.

• 2023년 7월, Deci AI Ltd는 딥러닝 자동화 전문 AI 스타트업으로 시장에 진출하여 모델 학습을 위한 데이터세트 구성에 특화된 무료 오픈소스 AI 도구를 개발했다고 발표했습니다. Deci는 머신러닝 개발 플랫폼 제조업체입니다. 개발된 플랫폼은 클라우드, 모바일 기기 및 엣지에 설치된 기기에서 AI를 생성, 최적화 및 배포하는 데 사용됩니다.

• 성능 관리, 사이버 보안 및 DDoS 공격 차단 솔루션 제공업체인 "NETSCOUT SYSTEMS, INC"는 2023년 7월 Arbor Edge Defense(AED)의 새로운 버전을 출시한다고 발표했습니다. Arbor Edge Defense(AED)의 최신 버전은 새로운 머신러닝 기반 적응형 DDoS 차단 기능을 통합했습니다.

h2보고서 개요 h3머신러닝, 산업 공정을 재정의하다 p머신러닝 시장은 아직 안정적인 모습을 보이고 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트, 자동차 및 전자상거래, 교육, 의료, 정부 및 국방 등 다양한 산업 분야에서 머신러닝 사용이 증가함에 따라 시장이 상당한 성장을 보이고 있습니다. Market Research Future(MRFR)에 따르면 글로벌 머신 러닝 시장은 2032년까지 498억 7,500만 달러에 이를 것으로 예상되며, 평가 기간(2022-2032) 동안 32.8%의 CAGR로 확대될 것으로 예상됩니다. 자동화의 확산과 Industry 5.0 혁명의 등장은 머신 러닝에 대한 미래 수요를 촉진할 것입니다. IoT 부문의 성장과 딥 러닝 및 계층적 패턴 인식과 같은 알고리즘의 발전은 머신 러닝 도입을 촉진할 것입니다. 또한 하드웨어에 AI를 도입하는 것은 시장 수요를 촉진하는 가장 중요한 요인이 될 것입니다. 머신 러닝(ML)은 방대한 양의 데이터를 분석하여 수익성 있는 기회나 위험한 위험을 식별하기 위해 더 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있도록 합니다. 미래 지향적인 자기 학습 AI 및 로봇 공학과 같은 분야를 포착하여 현대적 라이프스타일을 지원하는 획기적인 혁신을 이끌어냅니다.

머신 러닝은 몇 년 전만 해도 불가능했던 예측 엔진과 온라인 TV 라이브 스트리밍과 같은 산업 분야에서 상당한 기술적 업그레이드와 성과를 이루었습니다. 결과적으로 ML 기술은 글로벌 비즈니스 환경을 휩쓸고 있는 최신 유행어가 되었습니다.

보고서 세부 정보

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• 기간: 2018-2021

• 기준 연도: 2021

• 예측 기간: 2022-2032

h3지리적 분포 ul

• 북미

• 라틴 아메리카

• 유럽

• 중동 및 아프리카

• 아시아 태평양

• 기타 국가