딥테크 시장 규모 및 점유율 분석 — 성장 동향 및 전망 (2025-2030년)

딥 테크 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 예측 (2025-2030)

1. 시장 개요 및 주요 수치

본 보고서는 딥 테크 시장을 기술, 자금 조달 단계, 애플리케이션, 최종 사용자 산업 및 지역별로 분석하며, 2025년부터 2030년까지의 성장 동향과 예측을 제공합니다.

* 연구 기간: 2019년 ~ 2030년
* 2025년 시장 규모: 22억 9천만 달러
* 2030년 시장 규모 예측: 53억 1천만 달러
* 2025년 ~ 2030년 연평균 성장률 (CAGR): 18.32%
* 가장 빠르게 성장하는 시장: 아시아 태평양
* 가장 큰 시장: 북미
* 시장 집중도: 중간
* 주요 기업: (특정 순서 없음)

딥 테크 시장은 2025년 22억 9천만 달러에서 2030년 53억 1천만 달러에 도달하여 해당 기간 동안 18.32%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다. 이러한 가파른 성장은 공공 부문 보조금 증가, 기업의 디지털 전환 예산 확대, 그리고 국가들의 기술 주권 확보 압력 증대에 기인합니다. 인공지능(AI)은 데이터 중심 혁신에 지속적인 주목을 받고 있으며, 양자 컴퓨팅의 발전은 예상보다 훨씬 빠르게 새로운 수익원을 창출하고 있습니다. 캐나다, 영국, 싱가포르 등에서 출범한 국가 주도 딥 테크 펀드는 핵심 인프라 프로젝트에 공동 자금을 지원하여 상업화 기간을 단축하고 있습니다. 동시에 국방 부문의 조달은 사이버 보안, 자율 항법, 재료 과학 분야의 이중 용도 애플리케이션을 가속화하여 예측 가능한 수요를 제공하고 민간 투자를 유치하고 있습니다. 공급망 지정학적 문제는 여전히 주요 불확실성으로 남아있지만, 이는 또한 규제된 관할권 내에서 국내 혁신을 촉발하여 전반적인 성장 모멘텀을 완화하는 역할을 합니다.

2. 핵심 보고서 요약

* 기술별: 인공지능(AI)이 2024년 딥 테크 시장 점유율의 37.1%를 차지하며 선두를 유지했으며, 양자 컴퓨팅은 2030년까지 19.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 자금 조달 단계별: 시리즈 A-B 단계가 2024년 딥 테크 시장 자본의 54.2%를 차지했으며, 시드/프리시드(Seed/Pre-seed) 자금 조달은 2030년까지 20.1%의 CAGR로 확대될 것으로 전망됩니다.
* 애플리케이션별: 데이터 분석 및 최적화가 2024년 딥 테크 시장의 26.8%를 차지했으며, 산업 자동화는 2030년까지 18.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자 산업별: IT 및 통신이 2024년 매출의 21.4%를 차지했으며, 헬스케어 및 생명 과학은 2030년까지 18.5%의 CAGR로 성장할 것으로 전망됩니다.
* 지역별: 북미가 2024년 매출의 36.5%를 차지했으며, 아시아 태평양은 2030년까지 19.3%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

3. 글로벌 딥 테크 시장 동향 및 통찰 (성장 동인)

* 핵심 기술의 빠른 발전 (+4.2% CAGR 영향): AI, 양자 컴퓨팅, 합성 생물학 분야의 획기적인 성과는 기존의 사일로를 허물고 있습니다. 2024년 구글의 Willow 양자 칩은 새로운 오류 수정 임계값에 도달했으며, EvolutionaryScale의 ESM3 모델은 5억 년의 단백질 진화를 시뮬레이션했습니다. SandboxAQ의 양자 강화 AI 내비게이션 스위트는 GPS 의존도를 제거하며 상업용으로 출시되었습니다. 이러한 발전은 신약 개발, 재료 설계, 복원력 엔지니어링 분야의 솔루션 개발을 가속화하여 기존 기업들이 역량 확보를 서두르지 않으면 경쟁 우위를 잃을 위험에 처하게 합니다.
* 획기적인 기술에 대한 정부 자금 지원 (+3.8% CAGR 영향): 미국의 5천억 달러 규모 Stargate 프로그램, EU의 1억 1,200만 유로 AI 및 양자 전용 공모, 캐나다의 BOREALIS 기관은 첨단 연구의 위험을 줄이기 위한 국가 지원 노력의 대표적인 예입니다. 이러한 이니셔티브에 포함된 의무적인 공동 투자 조항과 규제 샌드박스는 현지 공급망 형성 및 인재 파이프라인을 육성하여 딥 테크 역량을 선택적 실험이 아닌 전략적 인프라로 자리매김하게 합니다.
* 기업의 디지털 전환 압력 (+3.1% CAGR 영향): 전 세계 경영진의 97%가 생성형 AI가 기업 프로세스를 재정의할 것으로 예상하며, 공장 관리자의 70%는 인력 전환이 경쟁력에 중요하다고 말합니다. 금융 다국적 기업들은 AI가 2028년까지 해당 부문 이익을 2조 달러 증가시킬 수 있다고 제안합니다. 결과적으로 기업 조달은 신뢰할 수 있는 상업화 통로 역할을 하여, 이전에는 학술적 프로토타입이었던 것을 확장 가능하고 수익을 창출하는 플랫폼으로 전환하고 딥 테크 시장을 주류 운영 예산에 편입시킵니다.
* 벤처 캐피탈 유입 및 유니콘 기업 탄생 (+2.9% CAGR 영향): World Fund 및 Kembara와 같은 3억 유로(3억 5,291만 달러)를 초과하는 펀드는 양자 및 합성 생물학 개발 주기와 유사한 장기 투자 기간을 일반화하고 있습니다. SSI에 10억 달러, PsiQuantum에 4억 5천만 달러가 투자된 것은 비선형적인 수익 구조를 가진 자본 집약적 프로젝트에 대한 투자자들의 편안함이 커지고 있음을 보여줍니다. 전문 실사 팀과 단계별 트랜치(tranche) 출시는 초기 단계의 정보 비대칭성을 줄여 지속 가능한 자금 흐름에 기여합니다.
* 국방 부문의 이중 용도 조달 가속화 (+2.4% CAGR 영향): 국방 부문의 조달은 사이버 보안, 자율 항법, 재료 과학 분야의 이중 용도 애플리케이션을 가속화하여 예측 가능한 수요를 제공하고 민간 투자를 유치합니다.
* 국가 주도 딥 테크 펀드의 출현 (+1.8% CAGR 영향): 캐나다, 영국, 싱가포르 등에서 출범한 국가 주도 딥 테크 펀드는 핵심 인프라 프로젝트에 공동 자금을 지원하여 상업화 기간을 단축합니다.

4. 글로벌 딥 테크 시장 동향 및 통찰 (제약 요인)

* 높은 자본 집약도 및 긴 상업화 주기 (-2.8% CAGR 영향): 양자 스타트업만 해도 2020년에서 2030년 사이에 상업화에 도달하기 위해 약 150억 유로(176억 5천만 달러)가 필요합니다. PsiQuantum의 시카고 사우스 웍스(South Works) 부지에 계획된 수십억 달러 규모의 제조 캠퍼스는 초기 단계 진입자들을 제약하는 부담스러운 물리적 자산 프로필을 보여줍니다. 장기적인 R&D 기간은 전통적인 벤처 투자 기간과 충돌하여 기업들이 전략적 투자자, 정부 또는 기업 합작 투자를 모색하도록 강요합니다.
* 규제 불확실성 및 윤리적 문제 (-2.1% CAGR 영향): EU AI 법은 광범위한 규정 준수 의무를 부과하는 반면, 미국 정책은 행정 명령 및 사후 시장 집행에 중점을 둡니다. AI 칩 및 모델 매개변수를 규제하는 병렬 수출 통제 체제는 다중 관할권의 복잡성을 더합니다. 합성 생물학의 경우, 상이한 생물 안전 코드는 승인 비용을 증가시킵니다. 불확실성은 기업들이 중복된 법률 전략을 유지하도록 강요하여 혁신에서 규정 준수로 자본을 전환하게 합니다.
* 학제 간 분야의 인재 부족 (-1.9% CAGR 영향): 딥 테크 분야는 다양한 학문 분야의 융합을 요구하므로, 필요한 전문 지식을 갖춘 인재를 확보하는 데 어려움이 있습니다. 이는 기술 개발 및 상업화 속도를 늦추는 요인으로 작용합니다.
* 하드웨어 공급망 지정학적 문제 (-1.6% CAGR 영향): AI 칩과 같은 핵심 하드웨어의 공급망은 지정학적 긴장과 무역 제한의 영향을 받습니다. 이는 특정 지역의 혁신을 저해하고, 기업들이 공급망 다변화 또는 국내 생산을 모색하게 만듭니다.

5. 세그먼트 분석

* 기술별: 양자 컴퓨팅의 상업적 돌파구 가속화
* 양자 컴퓨팅은 2024년 매출에 두 번째로 큰 기여를 했지만, 2030년까지 19.7%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 옥스포드 아이오닉스(Oxford Ionics)의 99.97% 게이트 충실도 및 IQM의 1억 2,800만 유로 자금 조달과 같은 양자-AI 통합 증명은 산업 파일럿 프로그램에 대한 준비 상태를 나타냅니다.
* AI는 광범위한 클라우드 서비스 배포 및 국가 AI 의무화로 인해 37.1%의 딥 테크 시장 점유율로 선두를 유지합니다. 로봇 공학 및 드론은 값비싼 라이다(lidar)를 대체하는 기반 모델을 내장하여 꾸준한 점진적 성장을 더합니다.
* 첨단 재료 및 합성 생물학은 가속화된 발견 주기를 위해 머신러닝에 의존합니다. 서울대학교의 LLM 기반 합성 가능성 엔진은 재료 R&D 기간을 수년에서 수개월로 단축하는 데 기여합니다. 융합의 최전선에서 양자-AI 프레임워크는 단백질-리간드 상호 작용을 시뮬레이션하여 양자 하드웨어 성과를 바이오 제약 파이프라인과 직접 연결합니다.

* 자금 조달 단계별: 초기 단계 모멘텀이 자본 구조를 재정의
* 시리즈 A-B 라운드는 2024년 자본의 54.2%를 확보하여 검증된 프로토타입을 가진 벤처에 대한 투자자 선호를 보여줍니다. EIF(유럽 투자 기금)가 지원하는 Kembara와 같은 성장 단계 풀은 후기 단계의 격차를 메우지만, 자본 요구 사항이 증가함에 따라 전반적인 후기 단계 거래량은 완화됩니다.
* 20.1%의 CAGR을 기록하는 시드/프리시드 할당은 더 명확한 시장 경로와 정부 보조금 활용을 통해 초기 아이디어에 투자하는 위험 감수 자본을 반영합니다. 유럽 혁신 위원회(European Innovation Council)가 68개 스타트업에 4억 1,100만 유로를 지급한 것은 초기 단계 기술 위험을 흡수할 기관의 준비 상태를 나타냅니다. 전문 펀드가 확산됨에 따라 보조금, 지분 및 전략적 부채를 결합한 혼합 금융 모델이 딥 테크 시장 자본화의 지배적인 청사진으로 부상하고 있습니다.

* 애플리케이션별: 산업 자동화가 성장을 주도
* 데이터 분석 및 최적화는 금융, 소매 및 물류 분야의 성숙한 AI 파이프라인에 힘입어 2024년 매출의 26.8%를 차지했습니다. 산업 자동화는 제조업체들이 작업 현장에서 다중 로봇 셀을 조정하는 기반 모델을 배포함에 따라 18.9%의 CAGR로 가장 빠른 성장률을 기록하고 있습니다. Vayu Robotics는 라이다(lidar) 없는 온로드 배송 로봇을 시연하여 BOM(자재 명세서) 비용을 절감합니다.
* 양자 시뮬레이션이 생물학적으로 관련 있는 규모에 도달함에 따라 신약 개발 애플리케이션이 주목받고 있습니다. 재료 및 화학 물질 발견은 AI 기반 역합성(retrosynthesis)을 활용하여 실험실 반복 횟수를 줄입니다. 양자 강화 머신러닝 도구는 악성 코드 탐지를 해결하여 사이버 보안을 이사회 수준의 우선순위로 격상시킵니다. 기후 기술 솔루션은 전용 자본을 유치하여 지속 가능성 의무를 딥 테크 혁신과 연계합니다.

* 최종 사용자 산업별: 헬스케어 부문의 채택 모멘텀 증가
* IT 및 통신은 5G 클라우드 인프라 구축과 AI 가속 실리콘 수요에 힘입어 2024년 매출 점유율의 21.4%를 차지했습니다. 헬스케어 및 생명 과학은 GE HealthCare와 AWS의 제휴를 통해 비정형 이미징 데이터 세트를 활용하면서 2030년까지 18.5%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
* 국방 및 항공 우주는 이중 용도 지출을 고정하고, 제조는 탄력적인 공급망을 위해 AI 자동화를 흡수합니다. 에너지 유틸리티는 분산형 그리드 관리를 위한 양자 최적화를 목표로 합니다. BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험)는 사기 분석을 위해 생성형 AI에 의존하며, 농업은 투입물 사용 효율성을 위한 정밀 농업 알고리즘을 시험합니다. 광범위한 산업 채택은 딥 테크 시장을 필수적인 기업 인프라로 확고히 합니다.

6. 지역 분석

* 북미: 2024년 매출의 36.5%를 차지했으며, 이는 비할 데 없는 벤처 캐피탈의 깊이와 Stargate 프로그램의 5천억 달러 지출에 기인합니다. 연방 각서 및 수출 통제 조치는 시장 창출과 생태계 게이팅 사이를 오가지만, 지속적인 대학-산업 컨소시엄은 지적 재산을 스타트업으로 계속 유입시킵니다. 캐나다의 BOREALIS 기관과 국방 조달은 추가적인 모멘텀을 제공합니다.
* 유럽: Horizon Europe을 통해 1억 1,200만 유로를 할당하고 유럽 테크 챔피언 이니셔티브(European Tech Champions Initiative)를 통해 100억 유로를 동원하며 규제 트렌드 세터 역할을 합니다. 독일은 산업 자동화를 추진하고, 영국은 양자 리더십을 발전시키며, 프랑스는 딥 테크 스케일링 프로그램을 지원합니다. 엄격한 AI 거버넌스는 규정 준수 비용을 증가시키지만, 인증된 솔루션의 글로벌 시장성을 향상시킵니다.
* 아시아 태평양: 19.3%의 CAGR로 가장 빠른 지역 확장을 보입니다. 중국의 두 배 증가한 주식 발행, 싱가포르의 3억 3,200만 달러 유치 패키지, 일본의 소프트 규제 AI 법, 한국의 목표 성장 부문, 호주의 양자 이니셔티브는 고속 정책 실험을 보여줍니다. 수출 허가 마찰은 공급망 물류를 재편하지만, 동시에 현지 실리콘 제조 및 모델 훈련 역량을 촉발합니다.

7. 경쟁 환경

경쟁은 기술별로 특화되어 있으며 혁신 중심적입니다. 알파벳(Alphabet), 마이크로소프트(Microsoft), 엔비디아(NVIDIA)와 같은 플랫폼 선두 기업들은 AI 가속기, 클라우드 용량 및 기반 모델을 묶어 규모의 경제를 창출합니다. 양자 컴퓨팅 분야에서는 PsiQuantum, Oxford Ionics, IQM과 같은 전문 스타트업들이 전략적 자본과 정부 지원을 확보하여 시장 파편화를 유지합니다. EvolutionaryScale 및 Abiologics와 같은 합성 생물학 경쟁자들은 AI 기반 단백질 공학을 활용하여 새로운 틈새시장을 개척합니다.

전략적 움직임은 수직 통합으로 향하는 경향이 있습니다. 메타(Meta)가 Scale AI에 143억 달러를 투자한 것은 데이터 세트 큐레이션을 내재화하려는 목표이며, 애플(Apple)이 Perplexity AI에 관심을 보인 것은 독점 검색 파이프라인을 암시합니다. 통신 OEM은 온디바이스 AI에 시맨틱 그래프 엔진을 채택하며, 삼성(Samsung)이 갤럭시 S25에 RDFox를 통합한 것이 그 예입니다. 지정학적 통제는 지역별 경쟁 풀을 생성하여 미국 및 동맹국 기업들이 국내 공급 통합을 추진하고 아시아 기업들이 자국 대안을 옹호하도록 유도합니다.

M&A(인수합병) 욕구는 양자-AI 시뮬레이터, 바이오-AI 치료제, 재료-AI 생성 설계와 같은 교차 도메인 역량 융합을 위해 강화됩니다. 하드웨어 아키텍처 또는 데이터가 풍부한 생물학적 모델을 중심으로 방어 가능한 IP를 가진 스타트업은 프리미엄 가치를 명령하며, 독점 라이선스 계약 경쟁을 촉진합니다. 따라서 경쟁적 경쟁은 규모 중심의 기존 기업과 틈새시장에 초점을 맞춘 파괴적 혁신 기업 사이에서 진동하며, 표준 설정 및 상호 운용성 프레임워크를 중심으로 협력의 창이 넓어지고 있습니다.

8. 딥 테크 산업 리더

* Alphabet Inc. (Google DeepMind)
* International Business Machines Corporation
* NVIDIA Corporation
* Microsoft Corporation
* Amazon Web Services, Inc.

9. 최근 산업 동향

* 2025년 7월: 백악관은 국내 인프라 구축을 가속화하고 미국 기술 수출을 촉진하기 위한 AI 행동 계획을 발표했습니다.
* 2025년 7월: OpenAI와 영국 정부는 AI 인프라 및 보안 협력을 확대하기 위한 전략적 파트너십을 발표했습니다.
* 2025년 7월: 미 국방부는 Anthropic, Google, OpenAI, xAI에 각각 2억 달러 규모의 에이전트 AI 계약 4건을 수여했습니다.
* 2025년 6월: 캐나다는 AI 및 양자 분야 연구를 강화하기 위해 BOREALIS를 출범했습니다.

이 보고서는 딥테크(Deep Tech) 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.

시장 규모 및 성장 전망:
2025년 22.9억 달러 규모였던 딥테크 시장은 2030년까지 53.1억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 연평균 성장률(CAGR)은 18.32%에 달합니다.

주요 시장 동인:
시장의 성장은 인공지능(AI), 양자 컴퓨팅, 합성 생물학 등 핵심 기술의 급속한 발전, 정부의 혁신 기술 투자 확대, 기업의 디지털 전환 압력, 벤처 캐피탈 유입 및 유니콘 기업 탄생, 국방 부문의 이중 용도 조달 가속화, 신흥 경제국의 딥테크 펀드 출현 등에 의해 주도됩니다.

주요 시장 제약 요인:
반면, 높은 자본 집약도와 긴 상업화 주기, 규제 불확실성 및 윤리적 문제, 학제간 영역에서의 인재 부족, 하드웨어 공급망의 지정학적 리스크 등은 시장 성장의 제약 요인으로 작용합니다.

기술별 성장 동향:
기술 부문 중에서는 양자 컴퓨팅이 하드웨어 오류 수정 기술의 성숙과 상업적 파일럿 프로젝트 확대로 19.7%의 가장 빠른 연평균 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

지역별 성장 동향:
아시아 태평양 지역은 중국, 싱가포르, 인도, 일본 등 주요 국가의 공공 부문 자금 지원 확대와 벤처 캐피탈 생태계의 급성장에 힘입어 2030년까지 19.3%의 연평균 성장률로 가장 높은 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

자금 조달 단계별 동향:
현재 가장 많은 투자를 유치하는 자금 조달 단계는 시리즈 A-B 라운드로, 2024년 전체 자본의 54.2%를 차지합니다. 한편, 투자자들이 개발 초기 단계에 진입하면서 시드/프리시드 단계는 20.1%의 가장 빠른 연평균 성장률을 보이고 있습니다.

최종 사용자 산업별 동향:
최종 사용자 산업 중에서는 헬스케어 및 생명 과학 분야가 AI 기반 신약 개발과 양자 기반 진단 기술의 발전에 힘입어 2030년까지 18.5%의 연평균 성장률로 가장 강력한 성장 모멘텀을 보일 것입니다.

보고서의 포괄적 범위:
본 보고서는 딥테크 시장의 복잡한 생태계를 이해하기 위해 다양한 관점에서 심층적인 분석을 제공합니다. 구체적으로, 인공지능, 양자 컴퓨팅, 로봇 및 드론, 첨단 소재 및 나노 기술, 합성 생물학 및 바이오 기술 등 핵심 기술 부문별 시장 동향을 상세히 다룹니다. 또한, 시드/프리시드부터 후기 단계/IPO 이전까지의 자금 조달 단계별 투자 흐름을 분석하며, 데이터 분석 및 최적화, 신약 및 치료제 개발, 자율 시스템 및 모빌리티, 산업 자동화 및 로봇 공학, 사이버 보안, 기후 기술 및 지속 가능성 솔루션 등 광범위한 애플리케이션 영역에서의 시장 기회를 탐색합니다. 최종 사용자 산업 측면에서는 IT 및 통신, 헬스케어 및 생명 과학, 국방 및 항공 우주, 제조, 에너지 및 유틸리티, BFSI, 농업 및 식품, 운송 및 물류 등 주요 산업 전반에 걸친 딥테크 기술의 적용과 영향을 평가합니다. 지리적으로는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카 등 전 세계 주요 지역별 시장 특성과 성장 잠재력을 분석합니다. 경쟁 환경 분석에서는 Alphabet Inc. (Google DeepMind), IBM, NVIDIA, Microsoft, Amazon Web Services, Intel, Samsung Electronics 등 글로벌 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 동향 등을 상세히 프로파일링하여 시장 내 경쟁 구도를 명확히 제시합니다.

시장 기회 및 미래 전망:
보고서는 미개척 시장 및 충족되지 않은 요구 사항에 대한 평가를 통해 미래 시장 기회와 전망을 제시합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 핵심 기술(AI, 양자, 합성 생물학)의 빠른 발전
  • 4.2.2 혁신 기술에 대한 정부 자금 지원
  • 4.2.3 기업의 디지털 전환 압력
  • 4.2.4 벤처 캐피탈 유입 및 유니콘 기업 탄생
  • 4.2.5 국방 부문의 이중 용도 조달 가속화
  • 4.2.6 신흥 경제국의 국영 딥테크 펀드 출현
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 높은 자본 집약도 및 긴 상용화 주기
  • 4.3.2 규제 불확실성 및 윤리적 문제
  • 4.3.3 학제 간 분야의 인재 부족
  • 4.3.4 하드웨어 공급망 지정학
• 4.4 가치 사슬 분석
• 4.5 규제 환경
• 4.6 기술 전망
• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
  • 4.7.1 공급자의 교섭력
  • 4.7.2 구매자의 교섭력
  • 4.7.3 신규 진입자의 위협
  • 4.7.4 대체재의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

• 5.1 기술별
  • 5.1.1 인공지능
  • 5.1.2 양자 컴퓨팅
  • 5.1.3 로봇 및 드론
  • 5.1.4 첨단 소재 및 나노기술
  • 5.1.5 합성 생물학 및 생명공학
  • 5.1.6 기타 딥테크 기술
• 5.2 자금 조달 단계별
  • 5.2.1 시드 / 프리시드
  • 5.2.2 시리즈 A – 시리즈 B
  • 5.2.3 성장 / 확장
  • 5.2.4 후기 단계 / Pre-IPO
• 5.3 애플리케이션별
  • 5.3.1 데이터 분석 및 최적화
  • 5.3.2 신약 및 치료제 개발
  • 5.3.3 소재 및 화학물질 개발
  • 5.3.4 자율 시스템 및 모빌리티
  • 5.3.5 산업 자동화 및 로봇 공학
  • 5.3.6 사이버 보안 및 위협 탐지
  • 5.3.7 기후 기술 및 지속 가능성 솔루션
  • 5.3.8 기타 애플리케이션
• 5.4 최종 사용자 산업별
  • 5.4.1 IT 및 통신
  • 5.4.2 의료 및 생명 과학
  • 5.4.3 국방 및 항공우주
  • 5.4.4 제조
  • 5.4.5 에너지 및 유틸리티
  • 5.4.6 BFSI
  • 5.4.7 농업 및 식품
  • 5.4.8 운송 및 물류
  • 5.4.9 기타 최종 사용자 산업
• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미
  • 5.5.1.1 미국
  • 5.5.1.2 캐나다
  • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 유럽
  • 5.5.2.1 독일
  • 5.5.2.2 영국
  • 5.5.2.3 프랑스
  • 5.5.2.4 이탈리아
  • 5.5.2.5 스페인
  • 5.5.2.6 기타 유럽
  • 5.5.3 아시아 태평양
  • 5.5.3.1 중국
  • 5.5.3.2 일본
  • 5.5.3.3 인도
  • 5.5.3.4 대한민국
  • 5.5.3.5 호주
  • 5.5.3.6 기타 아시아 태평양
  • 5.5.4 남미
  • 5.5.4.1 브라질
  • 5.5.4.2 아르헨티나
  • 5.5.4.3 기타 남미
  • 5.5.5 중동 및 아프리카
  • 5.5.5.1 사우디아라비아
  • 5.5.5.2 아랍에미리트
  • 5.5.5.3 남아프리카 공화국
  • 5.5.5.4 기타 중동 및 아프리카

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 전략적 움직임
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 Alphabet Inc. (구글 딥마인드)
  • 6.4.2 International Business Machines Corporation
  • 6.4.3 NVIDIA Corporation
  • 6.4.4 Microsoft Corporation
  • 6.4.5 Amazon Web Services, Inc.
  • 6.4.6 Intel Corporation
  • 6.4.7 Baidu, Inc.
  • 6.4.8 Tencent Holdings Limited
  • 6.4.9 Huawei Technologies Co., Ltd.
  • 6.4.10 Samsung Electronics Co., Ltd.
  • 6.4.11 Moderna, Inc.
  • 6.4.12 Boston Dynamics, Inc.
  • 6.4.13 Northrop Grumman Corporation
  • 6.4.14 Lockheed Martin Corporation
  • 6.4.15 Rigetti Computing, Inc.
  • 6.4.16 IonQ, Inc.
  • 6.4.17 Oxford Nanopore Technologies plc
  • 6.4.18 UiPath, Inc.
  • 6.4.19 Darktrace Holdings Limited
  • 6.4.20 Palantir Technologies Inc.
  • 6.4.21 Space Exploration Technologies Corp.
  • 6.4.22 Tesla, Inc.

7. 시장 기회 및 미래 전망