기계 학습 시장

기계 학습 시장 규모

글로벌 머신 러닝 시장 규모는 2023 년에 266 억 달러로 평가되었으며 2024 년 354 억 달러에서 2031 년까지 3,89 억 8,89 억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 37.47%의 CAGR을 나타냅니다. 클라우드 컴퓨팅의 발전 및 빅 데이터 확산은 시장의 성장을 촉진하고 있습니다.

작업 범위 에서이 보고서에는 Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.Ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS Institute Inc., SAS SE 및 기타와 같은 회사가 제공하는 서비스가 포함됩니다.

AI 기반 사이버 보안 솔루션의 출현은 기계 학습 시장의 개발에 중요한 기회를 나타냅니다. 사이버 위협이 더욱 정교 해짐에 따라 전통적인 보안 조치가 점점 더 부적절 해지고 있습니다.

AI는 실시간으로 위협을 예측, 탐지 및 대응할 수있는 고급 솔루션의 개발을 가능하게함으로써 사이버 보안을 혁신 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 악성 활동을 나타내는 패턴 및 이상을 식별하여 공격이 발생하기 전에 공격을 방지하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

• 2024 년 9 월, Tata Consultancy Services는 Google Cloud와의 파트너십을 확장하여 엔터프라이즈 사이버 탄력성 향상을 목표로하는 두 가지 새로운 사이버 보안 솔루션을 소개했습니다. 이 협업은 AI, 머신 러닝 및 자동화를 활용하여 위험을 지속적으로 모니터링하고 편차를 식별하며 시정 조치를 추천하며, 도메인 중심의 사이버 보안 혁신을 통해 비즈니스에 권한을 부여합니다.

또한 AI 기반 시스템은 과거 사건으로부터 지속적으로 학습함으로써 새로운 위협에 적응하여 시간이 지남에 따라 더 효과적입니다. 이 기능은 특히 제로 데이 공격 및 기존 보안 시스템이 아직 확인되지 않은 기타 신흥 위협을 방어하는 데 유용합니다.

민감한 데이터를 보호하고 비즈니스 연속성이 시장 진보에 대한 중요한 기회를 제공하기 위해 금융 및 건강 관리를 포함한 산업 전반의 AI 중심 사이버 보안에 대한 의존도가 높아집니다. 또한, 강력한 사이버 보안 측정에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 기반 솔루션의 개발 및 배포를 촉진 할 것으로 예상됩니다.

머신 러닝은 인공 지능 (AI)의 지점으로, 기계가 데이터에서 배우고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 인식하며 해당 정보를 기반으로 예측 또는 결정을 내립니다. 기업 및 산업 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 배치 될 수 있습니다.

기업의 기계 학습은 의사 결정 프로세스를 향상시키고 반복적 인 작업을 자동화하며 고객 상호 작용을 개인화하는 데 사용될 수 있습니다.예를 들어, 마케팅에서 기계 학습 알고리즘은 고객 행동을 분석하여 향후 구매를 예측하고 그에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.

의료, 금융 및 제조와 같은 산업에서 기계 학습을 배치하여 예측 분석을 통해 운영을 최적화하고 장비 고장을 예측하며 환자 결과를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 부문에 걸쳐 기계 학습을 배치하면 효율성이 높아지고 비용 절감 효과가 높아지고 더 빠른 속도로 혁신 할 수 있습니다.

또한 데이터 가용성이 증가하면 기계 학습 모델이 지속적으로 정제되어 정확성과 효과를 향상시킬 수 있습니다. 기계 학습의 다양성과 잠재력은 전 세계 비즈니스 및 산업의 디지털 혁신에 중요한 구성 요소입니다.

분석가의 검토

기계 학습 시장은 기술 발전, 데이터 확산 및 다양한 산업의 수요 증가로 인해 강력한 성장을 겪고 있습니다. 주요 시장 플레이어는 혁신을 촉진하고 파트너십을 맺고 연구 개발에 대한 투자를 늘리면서 이러한 트렌드를 활용하기 위해 전략적으로 위치하고 있습니다.

회사는 의료, 금융, 소매 및 제조를 포함한 다양한 산업의 다양한 요구를 충족시키는 확장 가능한 기계 학습 플랫폼 개발에 중점을두고 있습니다. 이 플랫폼은 기계 학습 모델의 배포를 단순화하는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 다양한 수준의 전문 지식을 가진 기업에 액세스 할 수 있도록합니다.

또한, 클라우드 기반 머신 러닝 서비스의 중요성은 비즈니스가 상당한 선불 인프라 투자없이 강력한 컴퓨팅 리소스를 활용할 수있게함으로써 증가하고 있습니다.

• 예를 들어, 2023 년 9 월, Merck은 영국에 기반을 둔 Benevolentai 및 Exscientia와의 전략적 협력을 발표하여 AI 중심 의약품 설계 및 발견 기술을 활용했습니다. 이 파트너십은 종양학, 신경학 및 면역학에서 1 급 및 동급 최고의 잠재력을 가진 새로운 약물 후보를 생산하는 것을 목표로하며, 이러한 중요한 치료 영역에서 Merck의 연구 및 개발을 발전시키는 것을 목표로합니다.

머신 러닝 시장의 성장은 Edge Computing, The Internet of Things (IT) 및와 같은 다른 신흥 기술과 기계 학습의 통합이 증가함에 따라 더욱 지원됩니다.블록 체인. 이 통합은 특히 자율 시스템, 스마트 시티 및 개인화 된 의학과 같은 분야에서 혁신과 확장을위한 새로운 기회를 만듭니다.

그러나 경쟁 우위를 유지하기 위해 회사는 데이터 개인 정보, 윤리 AI 및 인력의 기술 격차를 해결해야합니다. 데이터 보호 규정 준수를 보장하고 사용자가 신뢰할 수있는 설명 가능한 AI 모델을 개발하는 것이 중요한 고려 사항이되고 있습니다.

또한 회사는 기계 학습 전문 지식에 대한 점점 더 많은 수요를 충족시키기 위해 인력을 숙련하고 인재 파이프 라인을 구축하는 데 투자해야합니다. 시장이 발전함에 따라 주요 플레이어는 이러한 과제를 탐색하면서 기계 학습 환경에서 성장을 자극하고 혁신을 촉진하는 것이 필수적입니다.

기계 학습 시장 성장 요인

클라우드 컴퓨팅의 발전은 기계 학습 시장의 주요 동인을 지원하고 있습니다. 클라우드 플랫폼을 통한 확장 가능한 주문형 컴퓨팅 리소스의 가용성은 머신 러닝 모델 배포의 높은 비용 및 기술적 복잡성과 관련된 장벽을 제거하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅 서비스는 기계 학습 작업에 필요한 대형 데이터 세트 및 집중 처리를 처리하기 위해 강력한 GPU 및 방대한 스토리지 기능을 포함한 필요한 인프라를 제공합니다.

또한이 플랫폼은 미리 건축 된 기계 학습 모델 및 도구를 제공하여 기계 학습 애플리케이션을 개발하고 배포하는 프로세스를 간소화합니다. 이러한 접근성을 통해 모든 규모의 비즈니스는 물리적 하드웨어 또는 전문화 된 전문 지식에 대한 상당한 투자없이 머신 러닝을 활용할 수 있습니다.

• 2023 년 1 월, IBM과 Intel은 IBM Cloud Bare Metal 및 Virtual Server에서 제 4 Gen Intel Xeon 프로세서를 시작하여 파트너십을 강화했습니다. 이러한 프로세서는 AI, 기계 학습, 분석, 클라우드 등의 고성능에 최적화되어 기업이 효율성과 확장 성을 극대화 할 수 있도록합니다.

또한 클라우드 기반 머신 러닝 서비스는 신속한 실험 및 반복을 허용하며, 모델을 정제하고 정확도를 향상시키는 데 필수적입니다. 기업은 이러한 발전을 사용하여 기계 학습 노력을 신속하게 확장하고 시장 요구를 충족하며 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅과 기계 학습을 통합하면 개발자 간의 글로벌 협업 및 리소스 공유를 촉진하여 새로운 응용 프로그램 및 솔루션의 개발을 가속화함으로써 혁신을 촉진하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 기계 학습의 광범위한 채택과 성공을 향상시켜 비즈니스에 새로운 기회를 제공하고 운영을 변화시킬 것입니다.

머신 러닝 전문 지식의 기술 격차는 기계 학습 이니셔티브를 구현하고 확장하려는 조직에 큰 도전을 제기하고 있습니다. 기계 학습 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 기계 학습 모델을 효과적으로 개발, 배포 및 관리하는 데 필요한 기술을 가진 전문가가 부족합니다. 이 차이는 프로젝트 타임 라인의 지연, 비용 증가 및 혁신 기회를 놓치게됩니다.

회사는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 기계 학습에 중요한 기타 전문 역할을 모집하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 머신 러닝의 복잡성과 빠른 진화는 이러한 과제를 악화시켜 숙련 된 전문가가 새로운 개발로 계속 업데이트되도록 지속적으로 업 스킬을 요구해야합니다.

이러한 과제를 완화하기 위해 조직은 기존 인력을 업 스킬을 늘리기 위해 교육 및 개발 프로그램에 투자하여 직원에게 현재 기계 학습 지식 및 도구를 갖추고 있습니다.

• 예를 들어, 2023 년 9 월, IBM은 2026 년까지 AI에서 2 백만 명의 학습자를 훈련 시키겠다고 약속했으며, 대표가 부족한 지역 사회에 중점을 두었습니다. 이 약속에는 대학과의 글로벌 AI 교육 협력 확대, IBM SkillsBuild를 통해 새로운 생성 AI 과정을 시작하고 성인 학습자를위한 AI 교육을 제공하여 AI 교육 및 주문형 기술 역할에 대한 액세스를 향상시키는 것이 포함됩니다.

특정 산업 요구를 해결하는 맞춤형 교육 프로그램을 만들기 위해 학술 기관 및 온라인 학습 플랫폼과의 파트너십이 설립되고 있습니다.

또한 일부 회사는 모델 건설 프로세스를 단순화하는 자동화 된 기계 학습 (Automl) 도구를 활용하여 고도로 전문화 된 전문 지식에 대한 의존도를 줄입니다. 기술 격차를 해결하면 조직이 기계 학습을 효과적으로 활용하고 혁신을 촉진하고 시장에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

기계 학습 시장 동향

Edge Computing의 통합은 기계 학습 시장을 혁신하는 주목할만한 추세로 등장하고 있습니다. 에지 컴퓨팅에는 중앙 클라우드 인프라에 의존하지 않고 IoT 장치 또는 로컬 서버와 같은 소스에 더 가깝게 데이터를 처리하는 것이 포함됩니다.

머신 러닝을 Edge에서 통합하면 조직은 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 수행 할 수 있으며, 이는 대기 시간 및 대역폭 제한을 해결하는 데 중요합니다. 이 추세는 특히 제조, 의료 및 자율 주행 차량과 관련이 있으며, 운영을 최적화하고 안전을 향상 시키며 결과를 향상시키는 데 즉각적인 통찰력과 행동이 필수적입니다.

• 예를 들어, 2024 년 4 월, Dell Technologies는 현대 Autoever 및 Intel과 협력하여 AI를 사용하여 Edge 데이터를 활용할 수있는 제조업체의 능력을 향상시켜 Edge Partner Ecosystem을 확장했습니다. 이 파트너십은 현대 Autoever의 솔루션을 제조 에지를위한 Dell의 검증 된 설계와 통합하여 실시간 모니터링, 이상 탐지 및 예측 유지 보수를 제공하여 공장 바닥에 걸쳐 AI 중심 최적화를 촉진합니다.

또한, Edge에서 머신 러닝을 배포하면 데이터를 로컬로 처리하여보다 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하여 클라우드 서버와의 지속적인 통신이 필요합니다. 민감한 정보를 네트워크를 통해 전송하지 않고도 현장에서 분석 할 수 있으므로 대기 시간이 줄어들고 데이터 개인 정보를 향상시킵니다.

또한 Edge 기반 머신 러닝 모델은 지속적으로 정제되고 업데이트되어 변화하는 조건과 진화하는 위협에 적응하고 있습니다. 그러나 IoT 장치 및 스마트 시스템의 확산은 머신 러닝을 Edge Computing과 통합하는 것의 중요성을 강조합니다. 이러한 통합은 지능적이고 자율적 인 운영을 가능하게하고 혁신을 촉진하며 연결된 시스템의 기능을 향상시키는 데 중요합니다.

세분화 분석

글로벌 시장은 배포, 엔터프라이즈 규모, 수직 및 지리를 기준으로 세분화되었습니다.

배포에 의해

배치를 기반으로 시장은 클라우드 기반 및 온 프레미스로 분기되었습니다. 클라우드 기반 부문은 2023 년에 69.01%의 가장 큰 기계 학습 시장 점유율을 차지했으며, 이는 다양한 산업 분야에서 클라우드 컴퓨팅 서비스가 널리 채택되기 때문입니다. 이러한 성장은 클라우드 플랫폼의 유연성, 확장 성 및 비용 효율성으로 인해 더욱 발전합니다.

조직은 데이터 및 응용 프로그램을 클라우드로 점점 더 마이그레이션하여 기계 학습 모델을 효율적으로 배포하는 데 필요한 광범위한 계산 능력 및 저장 용량을 활용할 수 있습니다. 이 지배력은 증가하는 추세에 의해 더욱 뒷받침됩니다.디지털 혁신회사가 클라우드 인프라를 우선 순위를 정하기 위해 운영 민첩성과 혁신을 향상시키는 곳.

또한 클라우드 플랫폼은 기계 학습 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화하는 고급 머신 러닝 도구 및 프레임 워크에 액세스 할 수있는 비즈니스를 제공하고 있습니다. 요구에 따라 리소스를 확장 할 수있는 기능은 조직이 하드웨어에 대한 상당한 선결제 투자없이 변동하는 워크로드 및 대규모 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있도록하는 것입니다.

또한 클라우드 제공 업체는 민감한 데이터를 다루는 산업에 중요한 통합 보안 조치 및 규정 준수 인증을 제공하고 있습니다. 이로 인해 클라우드 기반 머신 러닝의 배치가 증가하여 세그먼트 성장에 기여합니다.

엔터프라이즈 규모에 따라

엔터프라이즈 규모에 따라 기계 학습 시장은 중소 기업 및 대기업으로 분류되었습니다. 중소 기업 (SMES) 부문은 예측 기간 동안 38.56%의 엄청난 CAGR을 기록 할 준비가되어 있으며, 주로 기계 학습과 같은 고급 기술의 접근성이 증가함에 따라 추진됩니다.

중소기업은 의사 결정 개선, 고객 경험 향상 및 운영 효율성 향상을 포함하여 머신 러닝의 경쟁 우위를 점차 인식하고 있습니다.광범위한 사내 리소스가있는 대기업과 달리 중소기업은 클라우드 기반 및 자동 기계 학습 플랫폼을 활용하여 리소스 제약을 극복하고 있습니다.

이 플랫폼은 SME가 전문화 된 전문 지식이나 상당한 자본 투자없이 정교한 기계 학습 모델을 구현할 수있는 저렴하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.또한, MLAAS (Machine Learning)의 가용성이 증가함에 따라 중소기업에게 기계 학습 모델을 신속하고 비용 효율적으로 실험하고 배포하는 데 필요한 도구를 제공하고 있습니다.

이 추세는 중소기업이 종종 민첩하고 대규모 조직보다 더 빨리 새로운 기술을 채택 할 수 있기 때문에 특히 영향을 미칩니다. 이로 인해 개인화 된 마케팅, 재고 관리 및 사기 탐지와 같은 분야에서 혁신을 촉진하기 위해 기계 학습의 사용이 증가하고 있습니다. 중소기업들 사이의 기계 학습 기술의 급속한 채택은 경제 성장에 대한 기여도 증가와 함께이 부문의 성장을 더욱 발전시키고 있습니다.

수직으로

수직에 따라 시장은 BFSI, IT 및 통신, 의료, 소매, 광고 및 미디어 및 기타로 나뉩니다. BFSI 부문은 2023 년에 기계 학습 기술에 대한 상당한 투자로 인해 2023 년에 643 억 달러의 최고 수익을 얻었습니다.

BFSI에서 머신 러닝의 채택은 점점 더 디지털화되고 데이터 중심 환경에서 보안을 향상시키고 운영을 최적화하며 고객 서비스를 개선 해야하는 급증으로 인해 촉진됩니다.

머신 러닝은 사기 탐지, 위험 관리 및 규제 준수에 광범위하게 사용되며 BFSI 부문이 직면 한 지속적인 문제를 해결합니다. 머신 러닝 알고리즘은 의심스러운 활동을 식별하고 재무 사기를 완화시켜 고객과 기관을 보호합니다.

또한 BFSI 부문은 기계 학습을 활용하여 개별 고객 프로필 및 행동을 기반으로 맞춤형 금융 제품 및 서비스를 제공함으로써 고객 상호 작용을 개인화하고 있습니다. 이 개인화는 고객 참여와 충성도를 높이고 있습니다.

또한이 부문은 기계 학습을 활용하여 자동화를 통해 운영을 간소화하여 비용을 줄이고 효율성을 향상시킵니다. 금융 기관은 기계 학습을 프로세스에 통합하여 디지털 혁신에 점점 더 중점을두고 있습니다.

기계 학습 시장 지역 분석

지역을 기반으로 세계 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, MEA 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미 기계 학습 시장은 38.96%의 상당한 점유율을 차지했으며 2023 년에 100 억 달러의 가치가있었습니다.이 지배력은 고급 기술, 강력한 기술 인프라 및 미국 및 캐나다의 주요 기술 회사 및 신생 기업의 높은 집중으로 인해 발생합니다.

북미 기업은 특히 의료, 금융 및 소매와 같은 부문에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 기계 학습에 많은 투자를하고 있습니다. 이 지역의 연구 개발에 중점을 둔 것은 지속적인 혁신을 촉진하여 비즈니스 운영을 변화시키는 최첨단 기계 학습 애플리케이션을 초래합니다.

• 2024 년 5 월, IBM은 IBM의 Watsonx AI 및 데이터 플랫폼의 전체 포트폴리오를 AWS 서비스와 통합하기 위해 Amazon Web Services (AWS)와의 협업을 공개했습니다. 이 파트너십은 포괄적 인 거버넌스와 함께 개방형 하이브리드 접근 방식을 사용하여 기업 간 AI의 스케일링을 단순화하여 조직이 AI 기능을 효과적으로 관리하고 확장 할 수 있도록하는 것을 목표로합니다.

또한 지역 시장 개발은 AI 및 관련 기술에 대한 중요한 정부 및 민간 부문 투자에 의해 지원됩니다. 이러한 투자는 새로운 기계 학습 도구 및 플랫폼의 개발을 장려하고 있습니다. 또한 숙련 된 인력과 선도적 인 학업 기관의 존재는 지역 시장 외과 솔루션을 개발하고 구현하는 지역의 능력에 기여하고 있습니다.

아시아 태평양은 앞으로 몇 년 동안 40.85%의 최고 CAGR에서 성장할 준비가되어 있으며,이 지역의 기계 학습 기술 채택이 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 확장은 디지털 경제 증가, AI에 대한 상당한 투자 및 다양한 산업의 고급 분석에 대한 급증의 필요성을 포함한 몇 가지 요인에 의해 강화됩니다.

중국, 인도 및 일본과 같은 국가는이 성장의 최전선에 있으며, 강력한 정부 이니셔티브, 기술 스타트 업의 부상 및 대규모 인구가 생성 한 방대한 양의 데이터 가용성에 의해 지원됩니다.

아시아 태평양 지역에서 제조, 소매 및 금융과 같은 산업은 효율성, 고객 경험 및 의사 결정 프로세스를 개선하기 위해 기계 학습의 채택을 이끌고 있습니다. 이 지역의 빠른 디지털 혁신은 비즈니스 운영을 향상시키고 혁신을 장려 할 수있는 기계 학습 애플리케이션에 대한 수요를 불러 일으키고 있습니다.

또한 저렴한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 가용성이 높아짐에 따라 아시아 태평양 지역의 중소 기업 (SMES)이 기계 학습 솔루션에 액세스하고 배포하여 지역 시장 성장을 지원할 수 있습니다.

경쟁 환경

글로벌 머신 러닝 시장 보고서는 업계의 단편화 된 특성을 강조하는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 저명한 플레이어는 파트너십, 합병 및 인수, 제품 혁신 및 합작 투자와 같은 여러 주요 비즈니스 전략에 중점을 두어 제품 포트폴리오를 확장하고 여러 지역에서 시장 점유율을 높이고 있습니다.

회사는 서비스 확장, R & D (Investments and Research and Investment), 새로운 서비스 제공 센터 설립 및 서비스 제공 프로세스 최적화와 같은 영향력있는 전략적 이니셔티브를 구현하여 시장 성장을위한 새로운 기회를 창출 할 가능성이 높습니다.

기계 학습 시장의 주요 회사 목록

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• 일체 포함
• Hewlett Packard Enterprise Development Lp
• 인텔 코퍼레이션
• IBM Corporation
• 마이크로 소프트
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

주요 산업 개발

• 2024 년 3 월 (확장) :HPE (Hewlett Packard Enterprise)는 생성 AI, 딥 러닝 및 머신 러닝 애플리케이션의 배포를 발전시키는 것을 목표로 NVIDIA GTC의 AI-Native 포트폴리오에 대한 업데이트를 발표했습니다. 이 솔루션은 대기업, 연구 기관 및 정부 기관이 대규모 언어 모델, 추천 시스템 및 벡터 데이터베이스를 포함한 Genai 및 딥 러닝 이니셔티브를 가속화하도록 돕기 위해 설계되었습니다.
• 2023 년 11 월 (확장) :Amazon Web Services (AWS)는 Amgen과의 파트너십을 발표하여 약물 발견 및 제조 효율을위한 생성 AI 기반 솔루션을 개발했습니다. 새로운 시설은 AWS의 Amazon Sagemaker를 활용하여 제조 프로세스의 일일 데이터 분석을 위해 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위해 고급 디지털 및 로봇 기술을 통합하도록 설계되었습니다.

글로벌 머신 러닝 시장은 분할되었습니다.

배포에 의해

• 클라우드 기반
• 온 프레미스

엔터프라이즈 규모에 따라

• 중소 기업
• 대기업

수직으로

• BFSI
• It & Telecommunication
• 의료
• 소매
• 광고 및 미디어
• 기타

지역별

• 북아메리카
  • 우리를.
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 프랑스
  • 영국
  • 스페인
  • 독일
  • 이탈리아
  • 러시아 제국
  • 나머지 유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 나머지 아시아 태평양
• 중동 및 아프리카
  • GCC
  • 북아프리카
  • 남아프리카
  • 나머지 중동 및 아프리카
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 나머지 라틴 아메리카