세계의 생성형 AI 시장 (~2030년) : 기초 모델, 모델 활성화 및 오케스트레이션 도구, 생성형 AI SaaS

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생성형 AI 시장은 급격한 성장세를 보이고 있으며, 2025년 USD 71.36억 달러에서 2032년까지 USD 890.59억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 43.4%를 기록할 것으로 전망됩니다. 가장 중요한 성장 촉진 요인 중 하나는 생성형 AI가 기업 생산성 및 의사결정 소프트웨어에 내장되어 통합되는 것입니다. Microsoft 365 Copilot, Salesforce Einstein GPT, Adobe Firefly와 같은 플랫폼은 CRM, 디자인 스위트, 협업 플랫폼 등 기존 시스템에 생성형 기능을 직접 내장함으로써 핵심 워크플로우의 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 이 변화는 도입 장애물을 제거하고 사용자 참여도를 높이며 즉각적인 ROI를 창출해 기업들이 규모를 확장하는 데 더 적극적으로 나서게 합니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 Copilot 사용자의 60% 이상이 몇 주 내에 생산성이 향상되었다고 보고했으며, 이는 조직 내 채택 속도를 가속화하고 있습니다. 중요한 점은 이 내장형 모델이 구독 요금 인상(예: Copilot의 경우 사용자당 월 USD 30)을 통해 Gen AI를 수익화한다는 점으로, 고마진 반복 수익을 창출합니다. 벤더들은 슬랙, SAP, 허브스팟, 워크데이 등과 통합을 빠르게 진행하며 이 공식을 복제하고 있습니다. 결과적으로 생성형 AI 시장은 AI 전문 기업에 국한되지 않고, 소프트웨어 생태계의 기존 고객 기반, 배포 네트워크, 사용자 경험 친숙도를 통해 폭발적인 채택을 촉진하며 디지털 업무의 핵심에 Gen AI를 내재화하고 있습니다.

생성형 AI는 대규모 데이터셋에서 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 코드, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 자율적으로 생성하도록 설계된 인공 지능 모델의 한 종류입니다. 전통적인 AI가 예측, 분류, 자동화에 초점을 맞추는 것과 달리, 생성형 AI는 대규모 언어 모델(LLMs), 확산 모델, 트랜스포머와 같은 기반 모델을 활용해 인간 창의성을 모방한 원본 출력을 생성합니다. 그 범위는 콘텐츠 요약, 이미지 합성, 코드 생성, 다중 모달 상호작용 등 다양한 기능을 포함합니다.

생성형 AI 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역의 생성형 AI 시장은 정부 AI 정책 지원, 현지화된 LLM 개발, 인도, 중국, 한국에서의 스타트업 활동으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 생성형 AI 인프라 및 시민 서비스, 다국어 코파일럿과 같은 산업별 적용 사례에 대한 투자가 지역 내 기업 채택을 가속화하고 있습니다.

확장 가능한 배포 및 거버넌스를 갖춘 안전한 도메인 훈련 생성 AI 솔루션을 제공하는 공급업체가 시장을 주도할 것입니다. 독점 데이터와 수직적 전문 지식을 결합하면 공급업체는 엔터프라이즈 Gen AI 채택에서 명확한 우위를 차지할 수 있습니다.

생성 AI는 텍스트, 이미지 및 음성 입력을 처리하는 다중 모드 에이전트로 진화하고 있습니다. 이러한 내장형 코파일럿은 의사 결정을 개선하고, 작업을 자동화하며, 워크플로우 및 인터페이스 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 생산성을 향상시킵니다.

생성 AI는 지능형 콘텐츠 제작, 코드 생성 및 작업 자동화를 통해 기업 워크플로우를 재편하고 있습니다. 비즈니스 도구에 원활하게 통합되어 개인화된 경험을 제공하고 디지털 운영을 재정의하고 있습니다.

수요는 일반적인 LLM에서 법률, 의료 및 금융 사용 사례에 맞춤화된 도메인별 Gen AI로 이동하고 있습니다. 이러한 추세는 기초 모델 공급업체를 넘어 경쟁의 기회를 열고 수직화된 Gen AI의 채택을 촉진하고 있습니다.

글로벌 생성형 AI 시장 동향

주요 요인: 클라우드 GPU의 확산

생성형 AI의 폭발적 성장의 주요 촉진제는 클라우드 GPU-as-a-service 모델입니다. 이 모델은 스타트업과 기업 모두에게 컴퓨팅 장벽을 극적으로 낮췄습니다. 전통적으로 LLaMA나 Stable Diffusion과 같은 대규모 모델의 훈련이나 미세 조정은 수백만 달러의 인프라 투자(기술 대기업만 접근 가능)가 필요했습니다. 그러나 AWS(EC2 P5), Azure(NDv5), CoreWeave(NVIDIA H100 클러스터)와 같은 제공업체가 시간 단위로 탄력적인 GPU 액세스를 제공함에 따라, 하드웨어를 소유하지 않아도 AI 스타트업도 대규모 추론이나 기초 모델 튜닝을 수행할 수 있게 되었습니다. 이 변화는 실험을 민주화했으며, 법률 문서 생성기, 제약 분자 설계자, 게임 NPC 생성기 등 분야별 맞춤형 Gen AI 솔루션이 빠르게 등장하게 했습니다. 또한 Lambda Cloud와 RunPod 같은 GPU 마켓플레이스는 모델 오케스트레이션에 최적화된 스팟 인스턴스와 컨테이너화된 환경을 제공해 설정 시간과 비용을 절감합니다. 특히 이 모델은 사용량 기반 요금제를 지원해 소규모 플레이어의 재정적 위험을 줄이고 빠른 반복 개발을 가능하게 합니다. 이로 인해 2023년 초부터 분기별 Gen AI 최소 기능 제품(MVP) 출시 건수가 10배 증가했습니다. 본질적으로 GPU-as-a-Service는 컴퓨팅 인프라를 병목 지점에서 출발대로 전환시켜 Gen AI 생태계 전반에 걸쳐 민첩하고 모델 중심의 혁신을 촉진하고 있습니다. 클라우드 GPU 서비스는 더 이상 단순한 인프라 도구가 아닙니다. 이는 Gen AI의 시장 진출 속도와 글로벌 확장성을 뒷받침하는 핵심 기반이 되어 전례 없는 성장을 이끌고 있습니다.

제약 요인: 특정 산업별 Gen AI 솔루션에 필요한 고품질 주석 데이터 부족

생성형 AI 시장을 제약하는 주요 요인 중 하나는 모델 정확도, 맥락적 관련성, 실제 적용 가능성을 저해하는 고품질 도메인 특정 훈련 데이터의 부족입니다. GPT-4 또는 Claude와 같은 기초 모델은 방대한 공개 인터넷 데이터 세트로 훈련되었지만, 일반화 특성으로 인해 법률, 의료, 금융, 제조와 같은 전문 분야에서는 그 효과가 제한적입니다. 독점 데이터로 이러한 모델을 미세 조정하려는 기업은 레거시 시스템, PDF 또는 손으로 쓴 메모에 잠겨 있는 파편화되고, 구조화되지 않거나, 디지털화되지 않은 콘텐츠로 인해 종종 장애물에 부딪힙니다. 예를 들어, 병원에서의 임상 문서나 공장에서의 유지보수 로그에는 일관성 부족, 약어, 다국어 텍스트 등이 포함되어 표준 토큰화 파이프라인과 호환되지 않습니다. 또한, 약물 임상 시험 요약이나 보험 청구 서술과 같은 정제된 데이터셋을 확보하는 것은 시간 소모적이며 비용이 많이 들고, HIPAA나 GDPR과 같은 준수 규제로 인해 제한될 수 있습니다. 이 격차는 훈련 시간과 비용을 증가시킬 뿐만 아니라 환각 현상의 위험을 높여, 미션 크리티컬한 사용 사례에서 출력의 신뢰성을 저해합니다. 산업별 데이터 파이프라인, 라벨링 표준, 개인정보 보호를 고려한 데이터 강화 워크플로우가 널리 채택되기 전까지, 생성형 AI 시장은 모델에 공급되는 데이터 품질이라는 가장 약한 고리에 의해 제약을 받을 것입니다.

기회: 지능형 검색 기능을 갖춘 생성 AI 코파일럿의 등장

생성 AI의 지형을 재편하는 영향력 있는 기회는 금융, 법률, 의료 등 규제되고 가치가 높은 분야에 맞춤화된 산업별 코파일럿의 부상입니다. 범용 챗봇과 달리, 이러한 코파일럿은 독점적인 기관 데이터와 규정 준수 관련 지식 그래프를 통해 훈련 및 미세 조정되어, 미묘한 차이의 있는 분야별 작업을 정밀하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 모건 스탠리의 자산 관리 코파일럿은 OpenAI의 GPT-4를 기반으로 구축되고 10만 건 이상의 내부 연구 문서로 훈련되어 투자 전략을 실시간 관련성과 감사 추적 가능성으로 쿼리할 수 있습니다. 마찬가지로, Allen & Overy와 같은 최상위 법률 사무소에 배포된 법률 코파일럿 Harvey AI는 법률 계약 검토, 발견, 요약에 최적화되어 청구 시간 감소와 처리량 증대를 실현합니다. 이 코파일럿들은 단순히 보조 역할을 넘어 기업 워크플로우에 깊이 통합됩니다(예: Bloomberg Terminals, Epic Systems, SAP 환경 내). 구조화된 데이터 소스와 통합되며 FINRA나 HIPAA와 같은 산업 규정을 준수합니다. 수익화 모델은 탄탄합니다: 사용자당 요금제, 측정 가능한 생산성 향상과 연동되며 ROI 논의에서 쉽게 방어 가능합니다. 결과적으로, 도메인 특화 코파일럿은 소비자 대상 채팅을 넘어 생성형 AI의 완전한 상업적 가치를 해방하는 다음 주요 수익화 계층으로 부상하고 있습니다.

과제: 생성형 AI 모델이 생성하는 출력의 품질

생성형 AI 생태계가 직면한 핵심 과제는 실시간 배포 시, 특히 기업급 환경에서 모델의 관찰 가능성과 거버넌스가 부족하다는 점입니다. 기업들이 생성형 모델을 의사결정 핵심 워크플로우(예: 고객 지원, 계약 작성, 임상 문서화)에 통합함에 따라, 이러한 모델의 생산 환경에서의 행동을 모니터링, 감사, 제어할 수 없는 것은 운영 및 준수 위험으로 이어집니다. 전통적인 소프트웨어와 달리 생성형 AI 모델은 비결정론적 출력을 생성할 수 있어 동일한 입력에 대해 다른 응답을 반환할 수 있으며, 이는 전문 도구 없이 디버깅, 추적, 원인 분석을 거의 불가능하게 만듭니다. 기업들은 토큰 수준 추적, 출력 필터링, 드리프트 감지, 환각 태깅을 제공하는 관측 가능성 스택을 요구하고 있습니다. 그러나 도구 생태계는 아직 성숙하지 않습니다. Arize AI, PromptLayer, WhyLabs와 같은 솔루션이 이 격차를 메우기 위해 등장했지만, 대부분은 기업급 확장성, 보안, 또는 Databricks나 SageMaker와 같은 기존 MLOps 시스템과의 통합을 갖추지 못하고 있습니다. 규제 압력(예: EU의 AI 법안이나 금융 또는 제약 산업의 부문별 규정)은 AI 결정에 대한 투명성, 감사 로그, 설명 가능성을 요구합니다. 관측 가능성이 LLMOps 스택에 내재화되기 전까지, 대부분의 기업은 생성형 AI를 시범 단계에서 생산 환경으로 확장하는 과정에서 위험하고 분산된 여정을 겪을 것입니다.

글로벌 생성형 AI 시장 생태계 분석

생성형 AI 생태계는 인프라, 소프트웨어, 서비스의 세 가지 핵심 계층으로 구성됩니다. 인프라 계층은 대규모 모델 훈련 및 추론을 가능하게 하는 AI 최적화 칩, 메모리, 저장소, 네트워크 구성 요소 제공업체를 포함합니다. 소프트웨어 계층은 기초 모델 개발자, 미세 조정 및 모니터링을 위한 오케스트레이션 도구, 콘텐츠 생성, 지능형 검색 및 쿼리, 고객 상호작용 등 특정 사용 사례에 맞춤형 SaaS 도구를 포함합니다. 서비스 계층은 생성형 AI 컨설팅, 모델 맞춤화, 훈련 데이터 제공, 관리형 생성형 AI 서비스 등을 통해 기업 도입을 지원합니다. 이 세 계층은 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI를 구동하는 모듈형 엔드투엔드 스택을 형성합니다.

제안 측면에서 생성형 AI 서비스 부문이 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

생성형 AI 서비스는 기업들이 내부 전문 지식 없이 기초 모델을 운영화하기 위해 경쟁하는 과정에서 핵심 실행 계층으로 기능하기 때문에 가장 빠르게 성장하는 부문으로 예상됩니다. 인프라(자본 지출이 높은)나 소프트웨어(여전히 맞춤화가 필요함)와 달리, 서비스(프롬프트 엔지니어링, 모델 미세 조정, 통합, 배포 등)는 내부 자원 투입을 최소화하며 즉시 비즈니스 가치를 제공합니다. Accenture, TCS, Deloitte와 같은 시스템 통합업체는 고객이 코파일럿을 구축하고 독점 데이터를 활용해 모델을 미세 조정하며 검색 강화 생성(RAG) 파이프라인을 구현하는 데 도움을 주는 전용 생성형 AI 스튜디오를 출시하고 있습니다. 규제 강도가 높거나 프로세스 중심 산업인 보험, 제약, 금융 분야에서는 LLM 접근권한뿐 아니라 안전 장치, 설명 가능성, 산업별 맞춤형 오케스트레이션이 필요합니다. 예를 들어, Infosys Topaz는 보험 심사 및 준법 감독의 핵심 워크플로우를 재구성하는 데 활용되고 있으며, PwC의 AI Factory는 고객이 법적 및 세무 자문을 위한 안전한 내부 코파일럿을 생성하는 데 도움을 주고 있습니다. 또한 정부 및 공공 기관은 데이터 주권과 준수를 보장하기 위해 현지 컨설팅사에 생성형 AI 도입을 아웃소싱하고 있습니다. 인재 부족이 심화되고 가치 창출 시간 압박이 강화되면서 생성형 AI 서비스는 선택 사항이 아닌 성공적인 모델 도입을 위한 가속화 엔진으로 자리매김하고 있습니다.

2025년까지 최종 사용자별 시장 점유율에서 소프트웨어 및 기술 제공업체 세그먼트가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다

소프트웨어 및 기술 제공업체 부문은 2025년 시장 점유율 기준으로 최대 최종 사용자 부문으로 예상됩니다. 이는 생성형 AI 시장에서 이들이 생태계의 구축자이자 소비자로서의 이중 역할을 수행하기 때문입니다. 소프트웨어 및 기술 제공업체는 생성형 AI를 단순히 기능으로 활용하는 것이 아니라 핵심 수익원으로 전환해 수익화하고 있습니다. 이러한 기업들은 플래그십 제품에 생성형 AI를 내장해 새로운 기능을 해금하고 업셀링 잠재력을 확장하며 사용자 유지율을 높이고 있습니다. 예를 들어, Adobe는 Creative Cloud에 Firefly를 통합해 AI 생성 이미지, 벡터, 텍스트 효과를 제공하며 가치 제안을 혁신하고 새로운 가격대를 도입했습니다. 마찬가지로 GitHub의 Copilot(OpenAI 기반)은 개발자 워크플로우에 깊이 통합되어 130만 명 이상의 유료 구독자와 다양한 산업 분야의 5만 개 이상 조직에서 활용되고 있습니다. 기술 제공업체들은 또한 구글의 Vertex AI나 Hugging Face의 Model Hub와 같은 마켓플레이스와 API를 통해 생성형 모델을 대규모로 수익화하고 있으며, 이는 클라우드 및 플랫폼 서비스 전반에 걸쳐 시너지 효과를 창출하고 있습니다. 특히, 이러한 기업들은 생성형 AI 도구를 신속히 프로토타이핑하고 확장할 수 있는 인프라, 인재, 데이터 파이프라인을 갖추고 있어, 뒤처진 산업 분야 대비 선점 우위를 확보하고 있습니다.

2025년까지 북미가 시장 점유율에서 가장 큰 지역이 될 것으로 예상됩니다

북미는 자본, 컴퓨팅 파워, 상업적 채택의 무결점 융합으로 인해 2025년까지 생성형 AI 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 추정됩니다. 이 지역은 OpenAI, Anthropic, Meta, Google DeepMind 등 가장 영향력 있는 모델 개발사들이 본사를 두고 있으며, 이들은 벤처 자금, 독점 데이터셋, NVIDIA의 H100과 같은 최첨단 칩의 조기 접근 권한을 활용하고 있습니다. 미국 클라우드 하이퍼스케일러인 AWS, Azure, Google Cloud는 단순히 인프라 제공업체를 넘어 확장 가능한 모델 API, 가속기, 전용 생성형 AI 스택을 제공하며 수천 개의 기업 배포를 지원하는 데 선도적 역할을 하고 있습니다. 기업 도입도 급속히 증가하고 있습니다. Fortune 500 기업들은 법률, 고객 서비스, 연구 개발 등 다양한 분야에서 코파일럿, AI 어시스턴트, 맞춤형 LLM 솔루션을 빠르게 통합하고 있습니다. 또한 EU와 아시아에 비해 규제 유연성이 높아 제너레이티브 AI 스타트업과 기업 모두 실험과 시장 진출이 더 빠르게 진행되고 있습니다. 공공-민간 파트너십은 백악관의 AI 안전 약속과 DARPA의 Gen AI 이니셔티브와 같이 기초 모델 연구 개발을 강화하고 있습니다. 성숙한 디지털 인프라, 활기찬 혁신 생태계, 기업 채택의 선두주자 지위를 갖춘 북미는 투자에서만 선도하는 것이 아니라 전 세계적으로 생성형 AI의 상업화 로드맵을 설정하고 있습니다.

생성형 AI 시장 최근 동향

2025년 5월, IBM은 IBM Granite 4.0 Tiny Preview를 출시했습니다. 이 모델은 저렴한 소비자용 GPU에서 동시에 여러 장문 컨텍스트 작업을 실행할 수 있도록 설계된 고효율 컴팩트 언어 모델입니다. 새로운 하이브리드 Mamba-2/Transformer 아키텍처와 전문가 혼합(MoE) 접근 방식을 결합해 메모리 요구량을 70% 이상 줄이고, 추론 시 10억 개의 활성 파라미터로 강력한 성능을 제공합니다. 이 모델은 올여름에 공식 출시될 예정입니다.

2025년 4월, Anthropic과 Google Cloud는 Vertex AI에서 Claude 모델(Claude 3.7 Sonnet 포함)을 제공하기 위해 협력했습니다. 이 모델은 FedRAMP High 및 IL2 워크로드에 대한 승인을 받았으며, 연방 기관 및 국방 조직이 엄격한 준수 기준을 충족하면서 민감한 및 비민감한 정부 용례에 적합한 고급 AI 솔루션을 안전하게 배포할 수 있도록 합니다.

2025년 4월, Microsoft는 Azure OpenAI Service에 더 빠르고 신뢰할 수 있는 실시간 AI 기능을 업데이트했습니다. 이에는 저지연 오디오 스트리밍과 개선된 음성 모델이 포함됩니다. 또한 새로운 이미지 생성 및 편집 도구와 AI가 더 잘 이해하고 응답할 수 있도록 돕는 더 스마트한 추론 모델도 추가되었습니다. 이러한 개선 사항은 Gen AI 기반 플랫폼을 다양한 응용 프로그램에 더 강력하고 사용하기 쉽게 만듭니다.

2025년 4월, Amazon Lex V2는 Bedrock Knowledge Base, Guardrails, Anthropic Claude 3 Haiku 및 Sonnet 모델 지원을 포함한 생성형 AI 기능을 업데이트했습니다. 이러한 개선 사항은 QnA 내장 슬롯에 통합되었습니다. 또한 Lex V2는 Amazon Connect와 연결된 봇을 위한 QinConnect 내장 의도를 지원합니다.

2025년 3월, OpenAI는 GPT-4o에 고급 이미지 생성기를 통합했습니다. 이 생성기는 정확한 텍스트 렌더링과 프롬프트 준수 기능을 통해 아름답고 실용적인 이미지를 생성하도록 설계되었습니다. GPT-4o는 이미지 내 정확한 텍스트 생성, 상세한 지시사항 준수, 지식베이스 활용을 통해 로고, 다이어그램, 인포그래픽 등을 통해 효과적인 시각적 커뮤니케이션을 지원합니다. 또한 다중 회차 생성을 지원하여 사용자가 자연스러운 대화 통해 이미지를 세밀하게 조정할 수 있으며 일관성을 유지합니다.

2025년 3월, NVIDIA는 요구사항이 높은 AI 추론 워크로드에 최적화된 새로운 기업용 AI 인프라를 위한 맞춤형 참조 설계인 NVIDIA AI Data Platform을 출시했습니다. 주요 스토리지 공급업체들은 NVIDIA Blackwell GPU, BlueField DPU, Spectrum-X 네트워킹, NVIDIA Dynamo 오픈소스 추론 라이브러리를 활용해 맞춤형 AI 데이터 플랫폼을 구축하기 위해 NVIDIA와 협력하고 있습니다. 이 플랫폼은 엔터프라이즈 스토리지에 가속화된 컴퓨팅과 AI를 제공하여 AI 쿼리 에이전트가 거의 실시간으로 데이터에서 통찰력을 생성할 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 참여자

최고의 생성 AI 시장 기업 목록

생성 AI 시장은 광범위한 지역적 입지를 갖춘 몇몇 주요 기업들이 지배하고 있습니다. 생성 AI 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

NVIDIA (US)
OpenAI (US)
Microsoft (US)
Google (US)
AWS (US)
IBM (US)
Oracle (US)
Databricks (US)
Anthropic (US)
AMD (US)
Adobe (US)
TELUS (US)
Centific (US)
Scale AI (US)
Midjourney (US)
Cursor AI (US)
Jasper (US)
Together AI (US)
Mostly AI (Austria)
Mistral AI (France)
Synthesia (UK)

5.1 소개
5.2 시장 동향 및 요인- 클라우드 스토리지의 혁신으로 데이터 접근 용이성 향상- AI 및 딥러닝의 발전- 콘텐츠 생성 및 창의적 애플리케이션의 증가 제약 요인- 훈련 데이터 준비와 관련된 높은 비용- 편향 및 부정확한 출력 생성 관련 문제- 데이터 유출 및 민감 정보 유출 위험 기회- 대규모 언어 모델의 확산- 기업들의 합성 이미지 상업화 관심 증가- 생성형 AI 모델의 성능 개선으로 인간 수준에 근접 CHALLENGES- 생성형 AI의 불법적 활용- 생성형 AI 모델의 출력 품질- 생성형 AI의 계산 복잡성과 기술적 과제
5.3 생성형 AI의 진화
5.4 생성형 AI 성숙도 곡선
5.5 공급망 분석
5.6 생태계 분석 생성형 AI 인프라 제공업체 생성형 AI 소프트웨어 제공업체 생성형 AI 서비스 제공업체
5.7 2025년 미국 관세 영향 – 생성형 AI 시장 소개 주요 관세율 가격 영향 분석- 전략적 변화 및 신흥 트렌드 국가/지역별 영향- 미국- 중국- 유럽- 아시아 태평양 (중국 제외) 최종 사용 산업에 미치는 영향 – BFSI – 통신 – 정부 및 공공 부문 – 의료 및 생명 과학 – 제조 – 미디어 및 엔터테인먼트 – 소매 및 전자 상거래 – 소프트웨어 및 기술 공급업체
5.8 투자 및 자금 조달 시나리오
5.9 사례 연구 분석 FORTUNE ANALYTICS – ACCENTURE TECHNOLOGY를 통한 AI 기반 비즈니스 통찰력 VODAFONE GROUP PLC PERSADO의 MOTIVATION AI를 통해 주요 트렌드와 풍부한 통찰력 발견 WPP, SYNTHESIA와 파트너십 체결 – AI 비디오를 통해 50,000명 직원 교육 OPPLUS & INBENTA – BBVA를 위한 AI 기반 고객 서비스 변혁 CISCO, LUMEN5를 활용한 비디오 콘텐츠 현지화 확장
5.10 기술 분석 핵심 기술- 기초 모델- 트랜스포머 아키텍처- 확산 모델- 생성적 적대적 네트워크 (GANs)- 인간 피드백을 활용한 강화 학습 (RLHF) 보완 기술- 고성능 컴퓨팅 (HPC)- 벡터 데이터베이스- 검색 강화 생성 (RAG)- MLOps 및 LLMOps- 모델 모니터링 및 거버넌스 관련 기술- 자연어 처리 (NLP)- 컴퓨터 비전- 인과적 AI- 지식 그래프- 음성 인식 및 합성
5.11 관세 및 규제 환경 프로세서 및 컨트롤러 관련 관세 (HSN: 854231) 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 규제- 북미- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카- 라틴 아메리카
5.12 무역 분석 프로세서 및 컨트롤러의 수출 현황 프로세서 및 컨트롤러의 수입 현황
5.13 특허 분석 방법론 특허 출원 현황 (문서 유형별) 혁신 및 특허 출원
5.14 가격 분석 주요 업체별 제품 평균 판매 가격, 2025년 응용 분야별 평균 판매 가격, 2025년
5.15 주요 컨퍼런스 및 행사
5.16 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도 경쟁사 간의 경쟁
5.17 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준
5.18 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화

생성형 AI 시장, 제공 유형별

144

6.1 소개 제공: 생성형 AI 시장 동인
6.2 인프라 컴퓨팅- 컴퓨팅 파워는 모델 훈련 및 추론에 필수적- 그래픽 처리 장치 (GPUs)- 중앙 처리 장치 (CPUs)- 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGAs) 메모리- AI 워크로드 요구사항을 충족하기 위한 고성능 메모리- 이중 데이터 속도 (DDR)- 고대역폭 메모리 (HBM) 네트워크 하드웨어- 분산형 AI 시스템을 지원하기 위한 빠르고 확장 가능한 연결성- NIC/네트워크 어댑터- 인터커넥트 스토리지- 속도, 확장성, AI 준비도를 갖춘 스토리지 시스템
6.3 소프트웨어 기반 모델- 기반 모델은 다양한 확장 가능한 생성형 AI 애플리케이션을 구동합니다 모델 활성화 및 오케스트레이션 도구- 대규모 생성 AI 운영에 필수적인 툴링 에코시스템 – 모델 호스팅 및 액세스 플랫폼 – LLMOps 및 프롬프트 엔지니어링 툴 – 모델 미세 조정 툴 – 모델 모니터링 및 평가 툴 – 거버넌스 및 리스크 플랫폼 GEN AI SAAS – 패키지형 생성 AI SaaS는 여러 기능에 걸쳐 비즈니스 가치를 실현합니다. – 코드 생성기 – 생성 설계 및 프로토타이핑 툴 – 합성 데이터 생성기 – 생성 AI 에이전트 – 도메인별 Gen AI 툴
6.4 서비스 생성형 AI 교육 및 컨설팅 서비스- 전략적 생성형 AI 자문 및 교육 프로그램을 통해 기업 역량 강화 모델 개발 및 미세 조정 서비스- 개발 및 미세 조정 전문성을 통해 맞춤형 생성형 AI 모델 제공 프롬프트 엔지니어링 서비스- 고급 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 생성형 AI 결과 최적화 통합 및 배포 서비스- 원활한 생성형 AI 통합 및 배포를 통해 기업 변혁 가속화 지원 및 유지보수 서비스- 지속적인 생성형 AI 지원 및 유지보수를 통해 신뢰성과 준수 보장 생성형 AI 교육 데이터 서비스- 맞춤형 및 도메인 특화 교육 데이터 서비스를 통해 고성능 생성형 AI 구현 관리형 생성형 AI 서비스- 포괄적인 관리형 생성형 AI 솔루션을 통해 AI 운영 간소화

생성형 AI 시장, 데이터 모달리티별

183

7.1 소개 데이터 모달리티: 생성형 AI 시장 동인
7.2 텍스트 텍스트 기반 AI가 인간과 유사한 콘텐츠 생성 지원
7.3 이미지 생성형 이미지로 디자인 및 마케팅 혁신
7.4 비디오 AI를 통한 복잡한 비디오 생성
7.5 오디오 및 음성 AI를 통한 인간-기계 대화 강화
7.6 코드 실행 가능한 출력 생성을 통한 소프트웨어 개발 가속화
7.7 멀티모달 텍스트, 이미지 및 오디오를 결합하여 더 풍부한 AI 경험 제공

응용 분야별 생성 AI 시장

192

8.1 소개 적용 분야: 생성 AI 시장 동인
8.2 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 더 스마트한 통찰력 제공 영업 인텔리전스 마케팅 인텔리전스 인적 자원 인텔리전스 재무 인텔리전스 운영 및 공급망 인텔리전스
8.3 콘텐츠 관리 AI 기반 콘텐츠 생성으로 디지털 콘텐츠 워크플로우 가속화 콘텐츠 큐레이션, 태그ging 및 분류 디지털 마케팅 미디어 편집
8.4 합성 데이터 관리 더 빠르고 공정한 모델 훈련을 위한 AI 생성 데이터 합성 데이터 보강 합성 데이터 훈련
8.5 검색 및 발견 생성 모델을 통한 지능형 정보 액세스 일반 검색 통찰력 생성
8.6 자동화 및 통합 생성형 AI를 활용한 시스템 연결 및 워크플로우 자동화 개인화 및 추천 시스템 고객 경험 관리 애플리케이션 개발 및 API 통합 사이버 보안 인텔리전스
8.7 생성적 디자인 AI 생성적 디자인 AI를 통한 창의적 가능성의 가속화 및 확장 디자인 탐색 및 변형 모델링 및 프로토타이핑 제품 렌더링 및 시각적 자료
8.8 기타 응용 분야

생성적 AI 시장, 최종 사용자별

223

9.1 소개 최종 사용자: 생성형 AI 시장 동인
9.2 소비자
9.3 기업 BFSI- 지능형 자동화가 BFSI 워크플로우를 KYC에서 규제 준수까지 혁신합니다- 개인화 금융 자문- 자동화된 보고서 및 코멘트 생성- 지능형 보험 심사 및 청구 처리- 사기 탐지 및 예방- 규제 보고 및 준수- 기타 BFSI 적용 사례 소매 및 전자상거래- AI가 가상 어시스턴트, SEO 콘텐츠, 수요 예측을 통해 전자상거래를 혁신합니다- 제품 설명 및 SEO 콘텐츠 생성- 가상 쇼핑 어시스턴트- 맞춤형 제품 추천- 고객 문의 해결- 수요 예측 및 재고 관리- 기타 소매 및 전자상거래 사례 정부 및 국방- AI는 시나리오 시뮬레이션 및 입법 요약으로 국방 준비 및 서비스 제공을 강화합니다- 정책 작성 및 입법 요약- 시민 서비스 챗봇- OSINT 브리핑 및 보고- 문서 분류 및 지식 검색- 위협 시나리오 시뮬레이션- 기타 정부 및 국방 사례 통신- AI 기반 고객 센터, 현장 서비스, 사기 탐지를 통해 통신 효율성 향상- 네트워크 운영 및 고장 진단- 자동화된 SLA 보고- 고객 센터 인텔리전스- 마케팅 콘텐츠 및 캠페인 개인화- 수익 보장 및 사기 방지- 기타 통신 사례 미디어 및 엔터테인먼트- 생성형 AI가 영화, 게임, 마케팅 분야의 콘텐츠 제작을 재정의합니다- 시나리오 작성 및 스토리텔링- AI 음성 더빙- 시각적 자산 생성 및 모션 디자인- 다국어 콘텐츠 현지화 – 광고 및 캠페인 카피라이팅 – 합성 인플루언서, 호스트 및 디지털 아바타 – 디지털 권리 및 IP 보호 – 기타 미디어 및 엔터테인먼트 사용 사례 운송 및 물류 – 생성형 AI는 예측 경로 설정, 스마트 문서화 및 효율적인 창고 계획을 통해 물류 회사에 힘을 실어줍니다. – 경로 최적화 – 화물 문서 – 차량 관리 – 창고 관리 – 교통 시나리오 시뮬레이션 – 기타 운송 및 물류 사용 사례 제조- 생성 AI는 제품 라이프사이클을 기획 및 설계에서 유지보수 및 기술 콘텐츠로 변화시킵니다. – 디자인 생성 – 예측 유지보수 – 품질 검사 및 관리 – 조달 및 공급업체 관리 – 제품 기획 및 시뮬레이션 – 기타 제조 사용 사례 의료 및 생명 과학- Gen AI 도구 및 애플리케이션을 통한 환자 치료 결과 및 의료 연구 개선 – 전자 건강 기록(EHR) 자동화 – 의료 영상 – 가상 건강 보조 – 신약 개발 및 분자 설계 – 임상 시험 프로토콜 설계 – 개인 맞춤형 치료 계획 – 기타 의료 및 생명 과학 사용 사례 소프트웨어 및 기술 제공업체 – 소프트웨어 및 기술 기업에서 Gen AI를 통한 지식 발견 및 워크플로우 자동화 – 코드 생성 및 디버깅 – 테스트 케이스 생성 및 QA 자동화- Gen AI 지원 ITSM- 고객 지원 자동화- 지식 발견- 비즈니스 프로세스 자동화- 기타 소프트웨어 및 기술 공급업체 사용 사례 에너지 및 유틸리티- 생성형 AI를 사용하여 그리드 운영, 자산 유지 관리 및 예측 강화- 상태 기반 자산 유지 관리- 그리드 운영 관리- 재생 가능 에너지 예측- 지속 가능성 및 배출 보고- 디지털 트윈 시뮬레이션- 기타 에너지 및 유틸리티 사용 사례 기타 기업

생성형 AI 시장, 지역별

267

10.1 소개
10.2 북아메리카북아메리카: 생성형 AI 시장 동인 북아메리카: 거시경제 전망 미국- 기초 모델 및 클라우드 인프라의 발전이 시장을 주도할 것 캐나다- 인재 개발, 윤리적 AI 정책, 생태계 협력을 통해 시장을 주도할 것
10.3 유럽유럽: 생성형 AI 시장 동인 유럽: 거시경제 전망 영국 – 책임 있는 AI 개발 수요를 촉진하기 위한 AI 안전 정상회의 독일 – 공공-민간 파트너십과 기업, 스타트업, 대학 간의 협력을 통해 시장 성장 독일 프랑스 – 규제 샌드박스 및 스타트업 친화적 법규를 통한 유연한 AI 혁신 촉진 이탈리아 – 생성형 AI 연구의 진전이 시장 성장 이탈리아 스페인 – 정부 지원 시범 프로그램과의 통합을 통해 시장 성장 핀란드- 비즈니스 핀란드 보조금을 통한 국내 기업 지원으로 시장 성장 촉진 기타 유럽
10.4 아시아 태평양아시아 태평양: 생성형 AI 시장 동인 아시아 태평양: 거시경제 전망 중국- 안전한 AI 개발 및 배포를 위한 구조화된 프레임워크를 통해 시장 확대 인도- AI 연구 및 혁신의 상업화를 가속화하기 위한 강력한 스타트업 생태계 일본- Moonshot R&D 및 Society 5.0과 같은 정부 이니셔티브를 통해 시장 확대 한국- 책임감 있는 실험을 위한 AI 규제 샌드박스 및 윤리 지침을 수립하여 시장 활성화 싱가포르 – 의료, 금융, 도시 계획에 AI 통합을 개괄한 국가 AI 전략 2.0을 발표하여 시장 활성화 호주 및 뉴질랜드 – 액셀러레이터 및 R&D 세금 인센티브를 통해 AI 스타트업 생태계를 지원하여 시장 활성화 아시아 태평양 기타 지역
10.5 중동 및 아프리카: 중동 및 아프리카: 생성형 AI 시장 동인 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아- 글로벌 AI 기업과의 파트너십 및 스타트업 지원 프로그램을 통해 시장 성장 촉진 아랍에미리트- AI 스타트업에 대한 자금 지원 및 멘토링을 통해 시장 성장 촉진 남아프리카공화국- 다양한 언어적·문화적 요구사항에 맞춘 플랫폼에 생성형 AI 적용을 통해 시장 성장 촉진 이스라엘- 강력한 연구 기관, 성숙한 기술 생태계, 정부 지원을 통해 시장 성장 촉진 중동 및 아프리카 나머지 지역
10.6 라틴 아메리카: 라틴 아메리카: 생성형 AI 시장 동인 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 – 브라질 개발 은행(BNDES)의 자금 지원 프로그램을 통해 AI 스타트업 지원으로 시장 확대 멕시코 – 스페인어와 멕시코 문화적 맥락에 맞는 생성형 AI 도구 개발로 시장 확대 아르헨티나 – 코워킹 스페이스, 보조금, 멘토링을 통해 AI 기반 스타트업 지원으로 시장 확대 라틴 아메리카 나머지 지역

경쟁 환경

379

11.1 개요
11.2 주요 플레이어 전략/승리 요인, 2020–2024
11.3 매출 분석, 2020–2024
11.4 시장 점유율 분석, 2024년 시장 순위 분석, 2024
11.6 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2024STARS 신흥 리더, 주요 플레이어, 참가자 기업 발자취: 주요 플레이어, 2024- 회사 발자취- 지역 발자취- 서비스 제공 범위- 데이터 모달리티 발자취- 최종 사용자 발자취
11.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024선도적 기업 반응형 기업 역동적 기업 초기 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 – 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 – 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래

11.5 제품 비교 텍스트 생성기별 제품 비교 분석 – OpenAI (GPT-4) – Google

(Gemini)- Anthropic (Claude)- Perplexity (Perplexity AI)- DeepSeek (DeepSeek)- xAI (Grok) 제품 비교 분석, 이미지 생성기별- OpenAI (DALL-E)- Midjourney (MidJourney V6)- Stability AI (Stable Diffusion)- Adobe (Adobe Firefly)- Runway (Runway Gen-2)- Google (Imagen) 제품 비교 분석, 비디오 생성기별- OpenAI (Sora)- Runway (Runway Gen-2)- Synthesia (Synthesia Studio)- Lumen5 (Lumen5 Video Maker)- Colossyan (Colossyan Creator)- Pika Labs (Pika) 제품 비교 분석, 오디오 및 음성 생성기별- ElevenLabs (Eleven Multilingual Voice AI)- OpenAI (Voice Engine)- Play.ht (PlayAI Platform)- AWS (Amazon Polly)- Meta (Voicebox)- Soundful (AI 음악 생성기)

회사 프로필

461

12.1 소개
12.2 주요
MICROSOFT

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

AWS

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

GOOGLE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

ADOBE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

OPENAI

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

– MnM view

IBM

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

META

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

ANTHROPIC

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

NVIDIA

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

ACCENTURE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

CAPGEMINI

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

HPE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

AMD

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

ORACLE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

SALESFORCE

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

TELUS INTERNATIONAL

– Business overview

– Products offered

INNODATA

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

IMERIT

DIALPAD

CENTIFIC

– Business overview

– Products offered

– Recent developments

FRACTAL ANALYTICS

TIGER ANALYTICS

QUANTIPHI

APPEN

DATABRICKS
12.3 STARTUPS/SMES

CURSOR

DEEPSEEK

XAI

ABRIDGE

PERPLEXITY AI

SAMBANOVA

INSILICO MEDICINE

SIMPLIFIED

AI21 LABS

HUGGING FACE

PERSADO

SCALE AI

SNORKEL

LABELBOX

HQE SYSTEMS

– Business overview

– Products offered

LIGHTRICKS

SPEECHIFY

MIDJOURNEY

FIREFLIES

SYNTHESIA

MOSTLY AI

CHARACTER.AI

HYPOTENUSE AI

WRITESONIC

COPY.AI

SYNTHESIS AI

COLOSSYAN

INFLECTION AI

JASPER

RUNWAY

INWORLD AI

TYPEFACE

INSTADEEP

FORETHOUGHT

TOGETHER AI

UPSTAGE

MISTRAL AI

ADEPT

STABILITY AI

COHERE
12.4 OPEN-SOURCE COMPANIES

APPLE

LG

NOUS RESEARCH

FONTJOY

ELEUTHERAI

TECHNOLOGY INNOVATION INSTITUTE

STARRYAI

MAGIC STUDIO

ABACUS.AI

OPENLM

인접 및 관련 시장

599

13.1 소개
13.2 대규모 언어 모델 시장 – 글로벌 전망 2030 시장 정의 시장 개요- 대규모 언어 모델 시장, 제공 방식별- 대규모 언어 모델 시장, 아키텍처별- 대규모 언어 모델 시장, 모달리티별- 대규모 언어 모델 시장, 모델 크기별- 대규모 언어 모델 시장, 응용 분야별- 대규모 언어 모델 시장, 최종 사용자별- 대규모 언어 모델 시장, 지역별
13.3 인공지능 시장 – 2032년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요- 인공지능(AI) 시장, 제공 방식별- 인공지능(AI) 시장, 기술별- 인공지능(AI) 시장, 비즈니스 기능별- 인공지능(AI) 시장, 기업 응용 분야별- 인공지능(AI) 시장, 최종 사용자별- 인공지능(AI) 시장, 지역별

부록

14.1 토론 가이드
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털
14.3 맞춤화 옵션
14.4 관련 보고서
14.5 저자 정보

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