제너레이티브 AI 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025-2032) 분석

제너레이티브 AI 시장 크기와 추세

전 세계 제너레이티브 AI 시장은 2024년 6834억 달러 규모로 추정되며, 2024년부터 2031년까지 32.8%의 연평균 성장률 (CAGR)을 보이며 2031년에는 4968억2000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

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산업 전반에 걸쳐 인공지능과 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 첨단 기술의 채택이 증가하면서 제너레이티브 AI 시장의 성장을 견인할 수 있습니다. 제너레이티브 모델은 반복적인 수작업을 자동화하여 비용을 절감하고 생산성을 높이는 데 도움이 되기 때문에 인기를 얻고 있습니다. 대규모 데이터 세트에서 학습하고 사람의 개입을 최소화하면서 의미 있는 새로운 정보를 생성하는 제너레이티브 AI 기술의 능력은 제너레이티브 AI 솔루션에 대한 수요를 높일 수 있습니다. 딥러닝의 발전과 대규모의 복잡한 데이터 세트를 처리하는 생성 모델의 능력은 플레이어에게 새로운 성장의 길을 열어줄 수 있습니다.

딥러닝과 신경망의 발전으로 더욱 정교한 제너레이티브 모델 구현 가능

GAN(생성적 적대 신경망), 강화 학습, 자기 지도 학습과 같은 딥러닝 기술의 발전으로 연구자들은 점점 더 생생한 이미지, 동영상, 음성, 텍스트 및 기타 형태의 데이터를 생성할 수 있게 되었습니다. 딥러닝 모델은 컴퓨팅 성능이 향상되고 더 많은 학습 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 더욱 강력해지고 있습니다. GAN 및 자동 회귀 모델과 같은 비지도 학습 기법 덕분에 이제 AI 시스템은 사람의 주석이나 라벨링 없이도 데이터 세트의 기본 분포나 패턴을 학습할 수 있습니다. 이러한 자가 지도 학습을 통해 생성 모델은 실제 데이터를 충실하게 모방하는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.

심층 신경망에는 이미지, 오디오, 텍스트와 같은 자연 데이터 도메인에 대한 풍부한 고차원 분포를 학습할 수 있는 수십억 개의 매개변수가 있습니다. 라벨이 지정되지 않은 방대한 양의 훈련 예제에서 학습함으로써 생성 모델은 물체 모양, 질감 또는 문장 구조와 같은 미묘한 통계적 속성을 모방할 수 있습니다. 신경 구조 검색의 발전으로 연구자들은 복잡한 실제 분포를 더욱 잘 포착하는 새로운 네트워크 설계를 개발할 수 있게 되었습니다. 클라우드에서 대규모 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있기 때문에 이러한 모델을 장기간에 걸쳐 대규모로 훈련할 수 있습니다. 생성 모델은 육안으로도 매우 사실적으로 보이는 사진, 동영상 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

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기술별 인사이트 - 딥러닝의 빠른 도입으로 고급 데이터 모델링이 가능해짐

기술 측면에서 딥러닝 부문은 대용량 및 비정형 데이터세트를 효율적으로 처리하는 능력으로 인해 2024년 46.3%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 심층 강화 학습과 같은 딥러닝 기술은 데이터로부터 자율적으로 학습할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 기존의 다른 머신러닝 모델에 비해 딥러닝은 뇌의 신경 구조를 모방하기 때문에 보다 인간과 유사한 학습이 가능합니다. 이러한 딥러닝의 특성 덕분에 제너레이티브 AI를 위한 고급 데이터 모델링 기능이 가능해졌습니다. 레이블이 없는 대량의 데이터에서 패턴을 인식하는 딥러닝 모델의 능력은 콘텐츠 제작, 가상 비서 및 기타 생성적 사용 사례 전반에 걸쳐 그 수요를 증가시켰습니다. 컴퓨팅 성능과 빅데이터의 가용성이 지속적으로 향상되면서 딥러닝 기술 도입이 더욱 활발해졌습니다. 딥러닝이 매우 정확한 결과를 제공함에 따라 딥러닝의 사용은 더욱 강화되어 딥러닝 부문의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

배포 모드별 인사이트 - 클라우드 기반 플랫폼으로의 급속한 전환이 세그먼트 성장을 주도

배포 모드 측면에서 클라우드 기반 부문은 온디맨드 기능과 클라우드 기반 생성 AI 솔루션과 관련된 낮은 초기 비용으로 인해 2024년에 75.4%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 워크로드를 클라우드로 이전하면 조직은 인프라에 막대한 투자를 하는 대신 혁신에 더 집중할 수 있습니다. 또한 클라우드 플랫폼은 원격 협업을 용이하게 하고 어느 위치에서나 제너레이티브 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이로 인해 기업, 특히 중소기업에서 클라우드 기반 인공 지능 서비스를 도입하는 사례가 증가하고 있습니다. 또한 클라우드의 종량제 요금 모델은 예측할 수 없는 하드웨어 비용을 제거합니다. 제너레이티브 모델의 유지보수 및 정기 업데이트도 클라우드에서 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 장점으로 인해 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드로의 제너레이티브 AI 워크로드 마이그레이션이 가속화되고 있습니다. 자동 확장 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 영역에서 고급 클라우드 기능이 등장함에 따라 클라우드 기반 부문은 예측 기간 동안 성장을 목격할 수 있습니다.

예를 들어, 2023년 6월 디지털, 클라우드, 보안 솔루션을 전문으로 하는 글로벌 전문 서비스 기업인 액센츄어는 클라우드에 의해 가속화되는 생성형 AI의 힘을 활용하여 기업의 비즈니스 혁신을 지원하기 위해 마이크로소프트와 협력한다고 발표했습니다. 이번 협력은 고객이 조직 내에서 책임감 있게 기술을 구축하고 확장하여 진화하는 AI 혁신의 환경을 효과적으로 탐색할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.

애플리케이션별 인사이트 - 급성장하는 콘텐츠 제작 산업

애플리케이션 측면에서 콘텐츠 제작 부문은 매일 생성되는 방대한 양의 콘텐츠로 인해 2024년에 34.2%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 최근 소셜 미디어 참여와 콘텐츠 공유가 크게 확대되었습니다. 이로 인해 자동화된 AI 기반 콘텐츠 생성 기술에 대한 수요가 증가했습니다. 개인화되고 관련성이 높은 콘텐츠를 대규모로 생산하기 위해 생성형 AI 모델을 도입하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 이러한 모델은 뉴스 기사, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물 등을 인간 수준의 언어 품질로 작성할 수 있습니다. 이러한 기능은 콘텐츠 작성자와 마케팅 팀의 업무 부담을 크게 덜어주고 있습니다. 또한 엔터테인먼트 업계에서도 비디오/이미지 편집, 자막, 로컬라이제이션 및 디지털 자산 제작과 같은 작업에 제너레이티브 AI를 도입하고 있습니다. 사용자 제작 및 AI 지원 콘텐츠가 주류가 되면서 콘텐츠 제작 부문이 성장할 것입니다.

지역 통찰력

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북미는 2024년 44.6%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는 글로벌 제너레이티브 AI 시장의 지배적인 지역으로 자리매김했습니다. 이 지역에는 텍스트 생성, 이미지 생성, 자율 콘텐츠 제작과 같은 제너레이티브 AI 기능에 막대한 투자를 해온 OpenAI, Anthropic, Uber, DeepMind와 같은 기술 대기업과 업계 리더가 있습니다. 미국과 캐나다의 대학과 국립 연구소에서는 GAN, 확산 모델 및 기타 생성 기술을 사용하는 여러 첨단 프로젝트가 진행 중입니다.

공공 및 민간 기관 모두에서 고도로 숙련된 인재가 존재하고 AI 혁신에 집중하고 있기 때문에 북미에서 제너레이티브 AI 생태계가 번창하고 있습니다. 대기업들은 생산성을 향상시키고 새로운 수익원을 창출하기 위해 다양한 부서에 걸쳐 제너레이티브 솔루션을 배포하고 있습니다. 또한, 이 지역에서는 제너레이티브 AI 스타트업에 수십억 달러를 쏟아 부은 투자자들의 관심도 두드러지고 있습니다.

아시아 태평양 지역, 특히 중국, 일본, 한국과 같은 국가는 제너레이티브 AI 분야에서 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있습니다. 방대한 인구와 디지털 인프라를 갖추고 있어 제너레이티브 기술을 대규모로 활용할 수 있는 여지가 무궁무진합니다. 아시아 각국 정부는 국내 AI 개발을 장려하는 정책을 적극적으로 마련하고, 기업이 제너레이티브 솔루션을 통합할 수 있도록 인센티브를 제공하고 있습니다. 아시아에 기반을 둔 몇몇 대기업은 제조, 의료, 교육, 금융 등 산업 전반에 걸쳐 새로운 애플리케이션을 위해 제너레이티브 AI를 적용하는 데 앞장서고 있습니다.

중국과 같은 국가에서는 학술 프로그램과 연구 협력을 통해 현지의 제너레이티브 AI 인재를 양성하기 위한 추가적인 조치를 취하고 있습니다. 이러한 지역 내 역량 구축에 집중함으로써 아시아 태평양 지역은 자생력을 갖추고 이 전략적 시장에서 영향력을 확대할 수 있을 것입니다. 제너레이티브 AI에 대한 수요 증가와 지원 여건이 조성되면서 아시아 태평양 지역의 제너레이티브 AI 시장은 번창하고 글로벌 산업의 성장 동력이 될 것으로 보입니다.

IBM의 글로벌 AI 도입 지수 2022 보고서에 따르면, IT 전문가의 약 53%가 팬데믹에 대응하기 위해 인공지능(AI) 도입을 가속화했다고 답했습니다. 하이브리드 클라우드 및 AI 솔루션의 선도적 공급업체인 IBM은 새로운 도전 과제에 적응하기 위해 조직에서 AI 기술의 통합이 증가하고 있음을 평가하기 위해 이 설문조사를 실시했습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

기술 기업과 벤처 캐피탈의 AI 연구 개발에 대한 투자 증가

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Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services(AWS) 등과 같은 주요 기술 기업과 자금력이 풍부한 AI 스타트업은 새로운 애플리케이션과 비즈니스 기회를 개발하기 위해 제너레이티브 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다. 기업들은 개인화된 경험, 창작물, 합성 학습 데이터 등을 위한 제너레이티브 모델에서 엄청난 상업적 잠재력을 발견하고 있습니다. 벤처 캐피털리스트들은 이러한 잠재력을 인식하고 매년 AI 스타트업에 투자하고 있습니다. 이러한 투자 증가는 제너레이티브 모델링 기술의 발전을 촉진합니다.

OpenAI, Google, AWS, Microsoft 등의 대기업은 제너레이티브 모델링, 계산 창의성 및 관련 분야의 최첨단 기술을 발전시키기 위한 이니셔티브와 연구소를 출범시켰습니다. 이들은 새로운 모델 아키텍처, 자가 지도 학습 방법, 대규모 컴퓨팅 리소스, 유능한 연구진에 투자하고 있습니다. 스타트업은 예술, 과학, 제조, 소셜 미디어와 같은 분야에서 제너레이티브 AI의 새로운 애플리케이션으로 혁신을 일으키고 있습니다. 많은 기술 기업들은 일상적인 설계/엔지니어링 프로세스를 자동화하고 합성 테스트/트레이닝 데이터를 생성하여 비용을 절감하고 생산성을 높이기 위해 AI를 사용하고 있습니다.

최근 몇 년 동안 AI 스타트업을 위한 벤처 자금이 기하급수적으로 증가했습니다. 앤트로픽, 스테이블리티 AI, 딥마인드와 같은 유니콘 기업들이 최고의 벤처캐피털로부터 투자를 받았습니다. 이러한 대규모 자본의 유입은 제너레이티브 모델링의 한계를 뛰어넘는 더 많은 혁신을 촉진합니다.

애널리스트의 주요 시사점

글로벌 제너레이티브 AI 시장 성장은 여러 산업 분야에서 AI로 생성된 콘텐츠에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있습니다. 반복적인 창작 작업을 자동화할 수 있는 제너레이티브 AI 기술의 잠재력을 점점 더 많은 조직이 깨닫게 되면서 이러한 시스템을 도입하는 사례가 크게 증가하고 있습니다. 그러나 대규모 언어 모델 사용과 관련된 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 시장 성장을 저해할 수 있습니다.

현재 북미 지역은 거대 기술 기업과 스타트업의 막대한 투자로 인해 제너레이티브 AI 시장을 주도하고 있습니다. 한편, 아시아 태평양 지역은 중국, 인도 및 기타 신흥 경제국이 주도하는 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 기존 기업뿐만 아니라 많은 스타트업이 교육, 의료, 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업에 적합한 고급 제너레이티브 AI 도구를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

AI 개발자, 콘텐츠 제작자, 도메인 전문가 간의 협업은 제너레이티브 AI 시스템의 기능을 확장하고 편향성, 정확성, 투명성에 대한 우려를 해결할 수 있습니다. 인간의 감독 하에 책임감 있게 설계되고 적용된다면, 제너레이티브 AI는 비즈니스와 인류를 위해 콘텐츠 제작, 학습 및 기타 여러 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.

시장 과제 - 특히 예술과 저널리즘과 같은 분야에서 제너레이티브 AI 사용에 대한 윤리적 우려

특히 예술과 저널리즘과 같은 분야에서 이 기술의 사용에 대한 윤리적 우려가 커지면서 글로벌 제너레이티브 AI 시장의 성장이 저해될 수 있습니다. 제너레이티브 AI 모델이 사람의 입력 없이 시각 예술 작품, 뉴스 기사 또는 소설을 자동으로 생성함으로써 창작 분야를 훼손할 수 있는지에 대한 논쟁이 있습니다. 그러나 AI로 생성된 콘텐츠는 여전히 모델을 개발하는 데 상당한 사람의 노동력이 필요하며 인간과 기계 간의 새로운 협업 기회를 제공한다고 반박하는 사람들도 있습니다. AI가 생성한 콘텐츠의 저작자 귀속과 창작물 보호에 관한 문제는 계속해서 논의되고 있습니다. 이러한 윤리적 고려 사항을 해결하고 생성형 AI가 책임감 있게 개발되고 적용되기 위해서는 공개 및 콘텐츠 필터링의 적절한 사용을 평가하는 것이 중요할 것입니다.

시장 기회 - 비전문가를 위한 보다 사용자 친화적이고 접근하기 쉬운 제너레이티브 AI 도구의 개발

비전문가를 위한 보다 사용자 친화적이고 접근하기 쉬운 제너레이티브 AI 도구의 개발은 시장 성장의 주요 기회입니다. 대부분의 제너레이티브 AI 시스템은 고급 코딩 및 머신러닝 기술이 필요하기 때문에 도입이 제한적입니다. 하지만 인기 있는 모바일 앱이나 소셜 미디어 플랫폼과 유사한 직관적인 인터페이스를 갖춘 새로운 제너레이티브 AI 제품 및 서비스를 설계할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이를 통해 일반 소비자와 기업이 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 훨씬 더 원활하고 매력적으로 생성할 수 있습니다. 제너레이티브 AI 도구의 사용자 경험을 단순화하면 마케팅, 디자인, 교육 등의 산업에서 새로운 기술 적용의 가능성을 열어줄 수 있습니다. 또한 보다 다양한 참여를 장려하고 비전문가가 제너레이티브 콘텐츠를 통제하지 못하거나 오용하는 것에 대한 우려를 완화할 수 있습니다.

시장 보고서 범위

시장 세분화

• 기술 인사이트별(매출, 미화 10억 달러, 2019~2031년)
• • 딥 러닝
  • 머신 러닝
  • 자연어 처리(NLP)
• 배포 모드별 인사이트(매출, USD Bn, 2019~2031년)
• • 클라우드 기반
  • 온프레미스
• 애플리케이션별 인사이트(매출, USD Bn, 2019~2031년)
• • 콘텐츠 제작
  • 챗봇 및 가상 어시스턴트
  • 이미지 및 비디오 생성
  • 음악 생성
  • 기타
• 지역별 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2019~2031년)
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 라틴 아메리카
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 멕시코
    • 기타 라틴 아메리카
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 스페인
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 러시아
  • 기타 유럽
    • 아시아 태평양
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 호주
    • 대한민국
    • ASEAN
    • 기타 아시아 태평양 지역
  • 중동
    • GCC 국가
    • 이스라엘
    • 기타 중동 국가
  • 아프리카
    • 남아프리카 공화국
    • 북아프리카
    • 중앙 아프리카
• 주요 플레이어 인사이트
  • Abacus.AI
  • Accenture
  • Adobe
  • Adept
  • AI21 Labs
  • Amazon Web Services(AWS)
  • Anthropic
  • Character.ai
  • Cohere
  • Google
  • 허깅 페이스
  • IBM
  • 인실리코 의학
  • Microsoft
  • NVIDIA