머신러닝 시장

머신러닝 시장 규모

전 세계 머신러닝 시장 규모는 2023년 260억 6천만 달러로 평가되었으며, 2024년 354억 4천만 달러에서 2031년까지 3,288억 9천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 37.47%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅의 발전과 빅데이터의 확산이 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

작업 범위에서 보고서에는 Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS와 같은 회사에서 제공하는 서비스가 포함됩니다. Institute Inc., SAP SE 등

AI 기반 사이버 보안 솔루션의 출현은 머신러닝 시장 발전을 위한 중요한 기회를 의미합니다. 사이버 위협이 더욱 정교해짐에 따라 전통적인 보안 조치는 점점 더 부적절해지고 있습니다. AI는 위협을 실시간으로 예측, 탐지, 대응할 수 있는 고급 솔루션 개발을 가능하게 함으로써 사이버 보안에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 악의적인 활동을 나타내는 패턴과 이상 징후를 식별함으로써 공격이 발생하기 전에 예방하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

• 2024년 9월, Tata Consultancy Services는 Google Cloud와의 파트너십을 확장하여 기업의 사이버 탄력성을 향상하기 위한 두 가지 새로운 사이버 보안 솔루션을 도입했습니다. 이 협업은 AI, 기계 학습 및 자동화를 활용하여 지속적으로 위험을 모니터링하고, 편차를 식별하고, 시정 조치를 권장함으로써 고급 도메인 중심 사이버 보안 혁신을 통해 비즈니스를 강화합니다.

또한 AI 기반 시스템은 과거 사건으로부터 지속적으로 학습하여 새로운 위협에 적응할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 더욱 효과적으로 작동할 수 있습니다. 이 기능은 제로데이 공격과 기존 보안 시스템이 아직 식별하지 못한 기타 새로운 위협을 방어하는 데 특히 유용합니다. 민감한 데이터를 보호하고 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 금융 및 의료를 포함한 산업 전반에서 AI 기반 사이버 보안에 대한 의존도가 높아지면서 시장 발전을 위한 중요한 기회가 제시됩니다. 또한 강력한 사이버 보안 조치에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 기반 솔루션의 개발 및 배포가 촉진될 것으로 예상됩니다.

머신러닝은 기계가 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 여기에는 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 해당 정보를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 것이 포함됩니다. 이는 기업과 산업 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 배포될 수 있습니다. 기업에서는 머신러닝을 사용하여 의사결정 프로세스를 강화하고, 반복적인 작업을 자동화하고, 고객 상호작용을 개인화할 수 있습니다.

예를 들어, 마케팅에서 머신러닝 알고리즘은 고객 행동을 분석하여 향후 구매를 예측하고 이에 따라 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 의료, 금융, 제조 등의 산업에서는 기계 학습을 배포하여 운영을 최적화하고 장비 오류를 예측하며 예측 분석을 통해 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 이러한 부문에 기계 학습을 배포하면 효율성이 향상되고 비용이 절감되며 더 빠른 속도로 혁신할 수 있는 능력이 향상될 수 있습니다.

또한 데이터 가용성이 증가하면 기계 학습 모델을 지속적으로 개선하여 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 머신러닝의 다양성과 잠재력은 머신러닝을 전 세계 비즈니스와 산업의 디지털 혁신에 중요한 구성 요소로 만듭니다.

분석가의 리뷰

머신러닝 시장은 주로 기술 발전, 데이터 확산, 다양한 산업 전반에 걸친 수요 증가로 인해 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 주요 시장 참가자들은 혁신 촉진, 파트너십 형성, 연구 개발 투자 증가를 통해 이러한 추세를 활용하기 위해 전략적으로 위치를 정하고 있습니다.

기업들은 의료, 금융, 소매, 제조 등 다양한 산업의 다양한 요구 사항을 충족하는 확장 가능한 기계 학습 플랫폼을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 기계 학습 모델의 배포를 단순화하는 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하여 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 기업이 액세스할 수 있도록 해줍니다. 또한 기업이 막대한 초기 인프라 투자 없이도 강력한 컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있게 해주기 때문에 클라우드 기반 기계 학습 서비스의 중요성이 커지고 있습니다.

• 예를 들어, 2023년 9월 머크는 AI 기반 약물 설계 및 발견 기술을 활용하기 위해 영국에 본사를 둔 BenevolentAI 및 Exscientia와의 전략적 협력을 발표했습니다. 이러한 파트너십의 목표는 종양학, 신경학, 면역학 분야에서 동급 최고의 잠재력을 지닌 새로운 약물 후보를 생산하고 이러한 중요한 치료 분야에서 머크의 연구 개발을 발전시키는 것입니다.

머신러닝 시장의 성장은 머신러닝과 엣지 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT) 등 다른 신흥 기술의 통합이 증가함에 따라 더욱 뒷받침됩니다.블록체인. 이러한 통합은 특히 자율 시스템, 스마트 시티, 맞춤형 의료와 같은 분야에서 혁신과 확장을 위한 새로운 기회를 창출합니다.

그러나 경쟁 우위를 유지하려면 기업은 데이터 개인정보 보호, 윤리적 AI, 인력 내 기술 격차를 해결해야 합니다. 데이터 보호 규정을 준수하고 사용자가 신뢰할 수 있는 설명 가능한 AI 모델을 개발하는 것이 중요한 고려 사항이 되고 있습니다.

또한 기업은 기계 학습 전문 지식에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 직원의 기술을 향상하고 인재 파이프라인을 구축하는 데 투자해야 합니다. 시장이 발전함에 따라 주요 플레이어가 머신러닝 환경에서 성장을 촉진하고 혁신을 촉진하면서 이러한 과제를 해결하는 것이 필수적입니다.

머신러닝 시장 성장 요인

클라우드 컴퓨팅의 발전은 머신러닝 시장의 주요 동인을 지원하고 있습니다. 클라우드 플랫폼을 통해 확장 가능한 주문형 컴퓨팅 리소스의 가용성은 기계 학습 모델 배포에 따른 높은 비용 및 기술적 복잡성과 관련된 장벽을 제거하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스는 기계 학습 작업에 필요한 대규모 데이터 세트와 집약적인 처리를 처리하는 데 강력한 GPU 및 방대한 스토리지 기능을 포함한 필수 인프라를 제공합니다.

또한 이러한 플랫폼은 기계 학습 애플리케이션 개발 및 배포 프로세스를 간소화하는 사전 구축된 기계 학습 모델 및 도구를 제공합니다. 이러한 접근성을 통해 모든 규모의 기업은 물리적 하드웨어나 전문 지식에 대한 상당한 투자 없이 기계 학습을 활용할 수 있습니다.

• 2023년 1월, IBM과 Intel은 IBM Cloud Bare Metal 및 Virtual Servers에서 4세대 Intel Xeon 프로세서를 출시하여 파트너십을 강화했습니다. 이러한 프로세서는 AI, 머신 러닝, 분석, 클라우드 등의 고성능에 최적화되어 기업이 효율성과 확장성을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

또한 클라우드 기반 기계 학습 서비스를 사용하면 모델을 개선하고 정확성을 높이는 데 필수적인 신속한 실험과 반복이 가능합니다. 기업은 이러한 발전을 통해 기계 학습 노력을 신속하게 확장하고 시장 요구 사항을 충족하며 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 머신 러닝과 클라우드 컴퓨팅의 통합은 개발자 간의 글로벌 협업과 리소스 공유를 촉진하여 혁신을 촉진하여 새로운 애플리케이션과 솔루션 개발을 가속화합니다. 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 머신러닝의 광범위한 채택과 성공이 촉진되어 기업에 새로운 기회를 제공하고 운영을 변화시킬 가능성이 높습니다.

기계 학습 전문 지식의 기술 격차는 기계 학습 이니셔티브를 구현하고 확장하려는 조직에 중요한 과제를 제기하고 있습니다. 기계 학습 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 기계 학습 모델을 효과적으로 개발, 배포 및 관리하는 데 필요한 기술을 갖춘 전문가가 부족합니다. 이러한 격차로 인해 프로젝트 일정이 지연되고, 비용이 증가하며, 혁신 기회를 놓치게 됩니다.

기업은 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 기계 학습에 중요한 기타 전문 역할을 채용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기계 학습의 복잡성과 급속한 발전으로 인해 이러한 문제가 더욱 악화되고 있으며, 숙련된 전문가는 새로운 개발 내용을 최신 상태로 유지하기 위해 지속적으로 기술을 향상해야 합니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 조직은 기존 인력의 기술을 향상시키고 직원에게 최신 기계 학습 지식과 도구를 제공하기 위한 교육 및 개발 프로그램에 투자하고 있습니다.

• 예를 들어, 2023년 9월 IBM은 소외된 커뮤니티에 초점을 맞춰 2026년까지 AI 학습자 200만 명을 교육하겠다고 약속했습니다. 이 약속에는 대학과의 글로벌 AI 교육 협력 확대, IBM SkillsBuild를 통한 새로운 생성적 AI 과정 출시, 성인 학습자를 위한 AI 교육 제공을 위한 파트너십이 포함되어 AI 교육 및 수요가 많은 기술 역할에 대한 접근성을 향상시킵니다.

특정 산업 요구 사항을 해결하는 맞춤형 교육 프로그램을 만들기 위해 교육 기관 및 온라인 학습 플랫폼과의 파트너십이 구축되고 있습니다. 또한 일부 회사에서는 모델 구축 프로세스를 단순화하는 자동화된 기계 학습(AutoML) 도구를 활용하여 고도로 전문화된 전문 지식에 대한 의존도를 줄이고 있습니다. 기술 격차를 해결하면 조직은 머신러닝을 효과적으로 활용하고 혁신을 촉진하며 시장에서 경쟁 우위를 유지할 수 있을 것으로 예상됩니다.

머신러닝 시장 동향

엣지 컴퓨팅의 통합은 머신러닝 시장에 혁명을 일으키는 주목할만한 추세로 떠오르고 있습니다. 엣지 컴퓨팅에는 중앙 집중식 클라우드 인프라에 의존하지 않고 IoT 장치나 로컬 서버 등 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 작업이 포함됩니다. 엣지에 기계 학습을 통합하면 조직은 대기 시간 및 대역폭 제한을 해결하는 데 중요한 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 이러한 추세는 특히 운영 최적화, 안전 강화 및 결과 개선을 위해 즉각적인 통찰력과 조치가 필수적인 제조, 의료 및 자율주행차와 관련이 있습니다.

• 예를 들어, 2024년 4월 Dell Technologies는 AI를 통해 제조업체의 엣지 데이터 활용 능력을 향상시키기 위해 Hyundai AutoEver 및 Intel과 협력하여 엣지 파트너 생태계를 확장했습니다. 이 파트너십은 현대오토에버의 솔루션과 Dell의 검증된 제조 엣지 설계를 통합하여 실시간 모니터링, 이상 감지 및 예측 유지 관리를 제공하여 공장 전체에서 AI 기반 최적화를 촉진합니다.

또한, 엣지에 머신러닝을 배포하면 로컬에서 데이터를 처리하여 보다 효율적이고 확장 가능한 솔루션이 가능하므로 클라우드 서버와의 지속적인 통신 필요성이 줄어듭니다. 민감한 정보를 네트워크를 통해 전송하지 않고도 현장에서 분석할 수 있으므로 대기 시간이 줄어들고 데이터 개인 정보 보호가 향상됩니다.

또한 엣지 기반 기계 학습 모델은 지속적으로 개선되고 업데이트되어 변화하는 조건과 진화하는 위협에 적응할 수 있습니다. 그러나 IoT 장치와 스마트 시스템이 확산되면서 머신러닝과 엣지 컴퓨팅을 통합하는 것의 중요성이 강조되고 있습니다. 이러한 통합은 지능적이고 자율적인 운영을 가능하게 하고 혁신을 촉진하며 연결된 시스템의 기능을 향상시키는 데 매우 중요할 것입니다.

세분화 분석

글로벌 시장은 배포, 기업 규모, 업종, 지역을 기준으로 분류되었습니다.

배포별

배포에 따라 시장은 클라우드 기반과 온프레미스로 구분되었습니다. 클라우드 기반 부문은 2023년 69.01%의 가장 큰 기계 학습 시장 점유율을 차지했으며, 이는 주로 다양한 산업 분야에 걸쳐 클라우드 컴퓨팅 서비스가 널리 채택된 데 기인합니다. 이러한 성장은 클라우드 플랫폼의 유연성, 확장성 및 비용 효율성으로 인해 더욱 가속화됩니다.

조직에서는 점점 더 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션하여 기계 학습 모델을 효율적으로 배포하는 데 필요한 방대한 컴퓨팅 성능과 스토리지 용량을 활용할 수 있습니다. 이러한 지배력은 증가하는 추세에 의해 더욱 뒷받침됩니다.디지털 변혁, 기업은 운영 민첩성과 혁신을 강화하기 위해 클라우드 인프라에 우선순위를 두고 있습니다.

또한 클라우드 플랫폼은 기업에 고급 기계 학습 도구 및 프레임워크에 대한 액세스를 제공하여 기계 학습 애플리케이션의 개발 및 배포를 간소화합니다. 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있는 기능을 통해 조직은 하드웨어에 대한 막대한 초기 투자 없이 변동이 심한 워크로드와 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다. 또한 클라우드 제공업체는 민감한 데이터를 다루는 산업에 필수적인 통합 보안 조치와 규정 준수 인증을 제공하고 있습니다. 이는 클라우드 기반 기계 학습의 배포 증가로 이어져 부문 성장에 기여하고 있습니다.

기업 규모별

머신러닝 시장은 기업 규모에 따라 중소기업과 대기업으로 분류됩니다. 중소기업(SME) 부문은 주로 기계 학습과 같은 고급 기술에 대한 접근성이 높아짐에 따라 예측 기간 동안 38.56%의 놀라운 CAGR을 기록할 준비가 되어 있습니다. 중소기업은 의사결정 개선, 고객 경험 향상, 운영 효율성 향상 등 머신러닝의 경쟁 우위를 점점 더 인식하고 있습니다.

광범위한 사내 리소스를 보유한 대기업과 달리 중소기업은 클라우드 기반의 자동화된 기계 학습 플랫폼을 활용하여 리소스 제약을 극복하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 중소기업이 전문 지식이나 상당한 자본 투자 없이 정교한 기계 학습 모델을 구현할 수 있도록 하는 저렴하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

또한 MLaaS(Machine Learning as a Service)의 가용성이 높아짐에 따라 SME는 기계 학습 모델을 빠르고 비용 효율적으로 실험하고 배포하는 데 필요한 도구를 제공하고 있습니다. 중소기업은 대규모 조직보다 더 민첩하고 새로운 기술을 더 빠르게 채택할 수 있기 때문에 이러한 추세는 특히 큰 영향을 미칩니다. 이로 인해 개인화된 마케팅, 재고 관리, 사기 탐지 등의 분야에서 혁신을 촉진하기 위해 머신러닝의 사용이 증가하고 있습니다. 중소기업의 머신러닝 기술 채택이 급속히 증가하고 경제 성장에 대한 기여도가 높아지면서 이 부문의 성장이 더욱 촉진되고 있습니다.

수직별

업종에 따라 시장은 BFSI, IT 및 통신, 의료, 소매, 광고 및 미디어 등으로 구분됩니다. BFSI 부문은 주로 기계 학습 기술에 대한 해당 부문의 상당한 투자로 인해 2023년에 64억 3천만 달러라는 가장 높은 수익을 얻었습니다. 점점 더 디지털화되고 데이터 중심이 되는 환경에서 보안 강화, 운영 최적화, 고객 서비스 개선에 대한 요구가 급증함에 따라 BFSI에서 기계 학습을 채택하게 되었습니다.

기계 학습은 사기 탐지, 위험 관리 및 규정 준수에 광범위하게 사용되어 BFSI 부문이 직면한 지속적인 문제를 해결합니다. 머신 러닝 알고리즘은 대량의 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 의심스러운 활동을 식별하고 금융 사기를 완화함으로써 고객과 기관을 모두 보호합니다. 또한 BFSI 부문은 기계 학습을 활용하여 개별 고객 프로필 및 행동을 기반으로 맞춤형 금융 상품 및 서비스를 제공함으로써 고객 상호 작용을 개인화하고 있습니다. 이러한 개인화는 고객 참여와 충성도를 높여줍니다.

또한 이 부문에서는 기계 학습을 활용하여 자동화를 통해 운영을 간소화함으로써 비용을 절감하고 효율성을 향상시키고 있습니다. 금융 기관은 머신러닝을 프로세스에 통합하여 디지털 혁신에 점점 더 집중하고 있습니다.

기계 학습 시장 지역 분석

지역을 기준으로 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, MEA 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미 머신러닝 시장은 38.96%의 상당한 점유율을 차지했으며 2023년 기준 101억 5천만 달러로 평가되었습니다. 이러한 지배력은 첨단 기술의 조기 채택, 강력한 기술 인프라, 선도적인 기술 기업 및 스타트업의 집중에 기인합니다. 미국과 캐나다. 북미 기업은 특히 의료, 금융, 소매와 같은 분야에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 머신러닝에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이 지역은 연구 개발에 중점을 두고 지속적인 혁신을 촉진하여 비즈니스 운영을 변화시키는 최첨단 기계 학습 애플리케이션을 탄생시키고 있습니다.

• 2024년 5월, IBM은 IBM의 watsonx AI 및 데이터 플랫폼의 전체 포트폴리오를 AWS 서비스와 통합하기 위해 Amazon Web Services(AWS)와의 협력을 공개했습니다. 이 파트너십은 포괄적인 거버넌스를 갖춘 개방형 하이브리드 접근 방식을 사용하여 기업 전반에서 AI 확장을 단순화하고 조직이 AI 기능을 효과적으로 관리하고 확장할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

또한 지역 시장 개발은 AI 및 관련 기술에 대한 정부 및 민간 부문의 상당한 투자를 통해 지원됩니다. 이러한 투자는 새로운 기계 학습 도구 및 플랫폼의 개발을 촉진하고 있습니다. 또한 숙련된 인력과 선도적인 학술 기관의 존재는 지역의 고급 기계 학습 솔루션을 개발 및 구현하는 능력에 기여하여 지역 시장 진출을 지원하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 이 지역의 기계 학습 기술 채택이 빠르게 증가하고 있음을 반영하여 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR 40.85%로 성장할 준비가 되어 있습니다. 이러한 확장은 디지털 경제의 증가, AI에 대한 막대한 투자, 다양한 산업 전반에 걸친 고급 분석에 대한 수요 급증 등 여러 요인에 의해 강화되었습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가는 강력한 정부 이니셔티브, 기술 스타트업의 부상, 대규모 인구가 생성하는 방대한 양의 데이터 가용성의 지원을 받아 이러한 성장의 최전선에 있습니다.

아시아 태평양에서는 제조, 소매, 금융 등의 산업이 효율성, 고객 경험, 의사결정 프로세스를 개선하기 위해 머신러닝 도입을 주도하고 있습니다. 이 지역의 급속한 디지털 혁신으로 인해 비즈니스 운영을 향상하고 혁신을 촉진할 수 있는 기계 학습 애플리케이션에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 또한 저렴한 클라우드 컴퓨팅 서비스의 가용성이 높아짐에 따라 아시아 태평양 지역의 중소기업(SME)이 기계 학습 솔루션에 액세스하고 배포할 수 있게 되어 지역 시장 성장에 도움이 되고 있습니다.

경쟁 환경

글로벌 머신러닝 시장 보고서는 업계의 단편화된 특성을 강조하는 귀중한 통찰력을 제공합니다. 저명한 기업들은 제품 포트폴리오를 확장하고 다양한 지역에서 시장 점유율을 높이기 위해 파트너십, 인수 합병, 제품 혁신, 합작 투자와 같은 몇 가지 주요 비즈니스 전략에 집중하고 있습니다. 기업들은 서비스 확장, 연구 개발(R&D) 투자, 새로운 서비스 제공 센터 설립, 서비스 제공 프로세스 최적화 등 영향력 있는 전략적 이니셔티브를 실행하고 있으며, 이는 시장 성장을 위한 새로운 기회를 창출할 가능성이 높습니다.

기계 학습 시장의 주요 회사 목록

• 아마존 웹 서비스, Inc.
• 바이두, Inc.
• 구글 주식회사
• 일체 포함
• Hewlett Packard Enterprise 개발 LP
• 인텔사
• IBM 주식회사
• 마이크로소프트
• SAS 연구소 Inc.
• SAP SE

주요 산업 발전

• 2024년 3월(확장):Hewlett Packard Enterprise(HPE)는 NVIDIA GTC에서 생성 AI, 딥 러닝, 머신 러닝 애플리케이션의 배포를 향상시키는 것을 목표로 하는 AI 네이티브 포트폴리오 업데이트를 발표했습니다. 이 솔루션은 대기업, 연구 기관 및 정부 기관이 대규모 언어 모델, 추천 시스템 및 벡터 데이터베이스를 포함한 GenAI 및 딥 러닝 이니셔티브를 가속화할 수 있도록 설계되었습니다.
• 2023년 11월(확장):Amazon Web Services(AWS)는 약물 발견 및 제조 효율성을 위한 생성적 AI 기반 솔루션을 개발하기 위해 Amgen과의 파트너십 확대를 발표했습니다. 새로운 시설은 고급 디지털 및 로봇 기술을 통합하고 AWS의 Amazon SageMaker를 활용하여 제조 프로세스에서 일일 데이터 분석을 위한 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하도록 설계되었습니다.

전 세계 기계 학습 시장은 다음과 같이 분류됩니다.

배포별

• 클라우드 기반
• 온프레미스

기업 규모별

• 중소기업
• 대기업

수직별

• BFSI
• IT 및 통신
• 헬스케어
• 소매
• 광고 및 미디어
• 기타

지역별

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