일반 인공 지능 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(클라우드, 온프레미스 및 엣지/임베디드), 유형별(기능적 AGI, 인지 AGI, 자가 학습 AGI 및 철학적 AGI), 애플리케이션별(자율 로봇 공학/휴머노이드 AI, 코딩 지능, 탐색 탐색 및 자율 시스템, 고객 서비스 및 기타), 최종 사용자별(의료 및 생명 과학, BFSI, 제조, 자동차, IT 및 통신, 정부 및 국방, 소매 및 전자상거래, 교육 및 기타) 및 지역 예측(2026~2034년)

세계 인공지능(AI) 시장 규모는 2025년 10억 8천만 달러로 2026년 13억 9천만 달러에서 2034년 18억 5천만 달러로 성장해 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 38.2%를 기록할 것으로 예상됩니다. 북미는 2025년 1.6%의 시장점유율로 일반 인공지능 시장을 장악했다.

AGI(Artificial General Intelligence)는 인간의 인지 능력과 비슷한 수준으로 광범위한 작업에 걸쳐 지능을 포착, 학습, 구현하는 역량을 갖춘 AI의 일종입니다. AGI는 추론, 의사결정, 문제 해결, 다양한 영역의 복잡한 개념 이해 등 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행하도록 고안되었습니다.

IBM Corporation, Alphabet Inc., Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Meta 및 OpenAI를 포함하여 일반 인공 지능 시장에서 활동하는 주요 플레이어입니다. 이들 회사는 시장 전반에 걸쳐 새로운 혁신을 위한 연구 개발에 투자하고 있습니다.  

기업의 경우,생성 AI상당한 발전을 의미한다. 조직이 운영 혁신을 강화하고 효율성을 높이기 위해 더욱 발전된 AI 솔루션을 배포함에 따라 AGI로 이어지는 미래 혁신의 기반을 즉시 마련하고 있습니다.

시장 역학

시장 동인

빅 데이터의 가용성과 향상된 컴퓨팅 성능이 주요 시장 동인입니다.

기업이 고객을 효과적으로 이해하기 위해서는 빅데이터의 활용이 중요해졌습니다. 모든 회사의 시스템을 통해 스트리밍되는 가상 볼륨의 빅 데이터는 상당한 이익 증대, 고객 만족도 향상 및 경쟁 우위 확보를 위한 수많은 가능성을 제공합니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 2024년에 생성, 복사, 소비 및 캡처된 전 세계 데이터의 양은 약 149제타바이트에 달했습니다. 전 세계 데이터 양은 2025년 말까지 181제타바이트로 더욱 급증할 것으로 예상됩니다. IoT 장치, 클라우드 기반 스토리지, 실시간 데이터 처리의 사용 증가가 이러한 성장을 주도합니다.

또한 Amazon, Microsoft, Google과 같은 다양한 기술 회사는 클라우드 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 하여 AI 기반 모델을 더 쉽게 확장할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, Microsoft의 Azure와 Google Cloud는 AI 모델의 컴퓨팅 요구 사항을 지원하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.

인간과 유사한 결과를 이해하고 추론하고 생성하는 AGI 모델의 능력은 방대한 양의 데이터에 대한 액세스에 달려 있습니다. 현재 디지털 시대에 매일 생성되는 데이터의 양은 엄청나며, 이러한 추세는 더욱 커지고 있습니다. AGI 시스템은 인간의 인지를 시뮬레이션하기 위해 다양한 구조화 및 비구조화 데이터 세트가 필요합니다. 여기에는 모델이 실제 세계의 문제를 학습하고 이해하는 데 필수적인 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 데이터가 포함됩니다.

이 데이터의 상당 부분은디지털 변혁기업이 고객 상호 작용, IoT 장치, 전자 상거래 및 센서 기반 장치로부터 정보를 생성하는 산업 분야입니다. Google 및 Facebook과 같은 회사는 수십억 사용자의 데이터를 처리하여 AGI 모델에 대한 엄청난 양의 교육 자료를 제공합니다. 이러한 요인은 일반 인공지능 시장 성장에 기여합니다.

시장 제약

표준화 부족으로 인해 시장에서 AGI 기반 솔루션의 발전이 제한됩니다.

AGI 분야에는 모델 개발, 교육 방법론 및 성능 지표에 대한 보편적인 표준이 부족합니다. 이러한 표준화 부족은 시장의 단편화로 이어질 수 있으며, 이로 인해 기업과 개발자가 다양한 플랫폼과 산업 전반에 걸쳐 AGI 기술을 통합하는 것이 어려워집니다. 응집력 있는 프레임워크가 없으면 혁신이 느려지고 개발 및 배포 비용이 증가하여 AGI 시스템의 광범위한 채택이 제한될 수 있습니다.

현재 AI는 특정 작업에 탁월하지만 AGI에는 지식을 단순화하고, 새로운 상황에 익숙해지며, 아직 달성할 수 없는 인간 수준의 인지 능력을 보여주는 기능이 필요합니다. 인간 두뇌의 복잡성과 함께 AGI를 달성하기 위한 방법론의 표준화 부족은 AGI 개발에 가장 큰 장애물을 보여줍니다. 따라서 인간 수준 역량의 복잡성으로 인한 표준화 부족은 시장 개발을 방해할 수 있습니다.

일반 인공지능 시장 동향

AGI 시스템의 발전은 예술, 음악, 문학, 디자인 분야의 창의성을 혁신하고 있습니다.

일반 인공지능(AGI)의 역량이 향상되면서 미술, 음악, 문학, 디자인을 포함한 창조 산업에 큰 영향을 미치고 있습니다. AGI 시스템은 해당 분야의 기존 작업을 학습하여 인간의 창의성을 이해하고 복제하도록 설계되었습니다. AGI는 창의적인 콘텐츠의 대규모 데이터 세트를 분석하여 인간과 같은 창의성을 반영하는 독창적인 예술, 음악 및 문학을 생성하여 새로운 형태의 예술적 표현과 혁신을 가능하게 합니다.

AGI가 제공하는 주요 이점 중 하나는 혁신 과정에서 인간 창작자를 지원할 수 있는 능력입니다. AGI는 권장 사항을 제공하고, 대체 방향을 제안하거나, 심지어 완료되지 않은 작업을 완료하여 창의적인 프로세스를 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어, 패션 산업에서 AGI 시스템은 과거 트렌드를 분석하고 미래 스타일을 예측하여 디자이너에게 창의성과 독창성을 유지하면서 청중의 공감을 불러일으키는 혁신적인 컬렉션을 만들 수 있는 도구를 제공할 수 있습니다.

시장 기회

로봇 공학에서 AGI 기반 기능을 사용하면 수익성 있는 시장 기회 창출

AGI는 제조, 물류 및 자동차 산업 자동화에 필수적으로 사용될 수 있습니다. AGI를 기반으로 하는 자율 시스템은 복잡하고 역동적인 환경에 더 잘 적응할 수 있습니다. Tesla를 포함한 회사들은 차량 자동화를 향상시키기 위해 AGI 기능을 자동 조종 시스템과 통합할 계획이며 Boston Dynamics는 복잡한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 개발하고 있습니다. 로봇이 다단계의 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 AGI의 능력은 물류, 의료, 건설 산업에서 새로운 응용 분야를 열었습니다.

• 예를 들어 내비게이션, 장애물 회피, 작업 실행에 AI 기능을 사용하는 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)의 스팟(Spot) 로봇은 산업 검사, 건설 현장 관리 등 다양한 애플리케이션에 채용되었습니다.

AGI 기반 로봇은 수술, 환자 치료, 재활을 지원하여 의료 서비스를 혁신할 수 있습니다. AGI를 수술 로봇에 통합하면 보다 정확하고 적응 가능한 절차가 가능해지며 인적 오류가 줄어들고 환자 결과가 향상됩니다.

AGI 기반 로봇은 수술, 환자 치료, 재활을 지원하여 의료 서비스를 혁신할 수 있습니다. AGI를 수술 로봇에 통합하면 보다 정확하고 적응 가능한 절차가 가능해지며 인적 오류가 줄어들고 환자 결과가 향상됩니다. 따라서 AGI 기반 기능의 이러한 이점은 주요 업체에게 수많은 시장 기회를 창출합니다.

세분화 분석

배포별

클라우드 배포의 향상된 이점으로 부문 성장이 확대됩니다.

배포에 따라 시장은 클라우드, 온프레미스, 엣지/임베디드로 분류됩니다.

클라우드 배포는 가장 높은 시장을 보유하고 있으며 예측 기간(2025-32) 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 배포를 통해 AGI 개발자는 종량제 방식으로 고성능 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있으므로 값비싼 인프라 투자의 필요성이 줄어듭니다. 이는 자체 슈퍼컴퓨터를 구입하고 유지 관리할 여력이 없는 AGI 스타트업이나 연구실에 특히 유리합니다. Microsoft Azure는 사용자가 전용 하드웨어 인프라를 요구하지 않고도 AI 모델을 배포할 수 있도록 하는 광범위한 기계 학습 제품군과 딥 러닝 도구 및 서비스를 제공합니다. 이는 AGI를 도입하려는 기업의 비용 장벽을 낮춰줍니다.

엣지/임베디드 부문은 연구 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 엣지 AI 또는 엣지인공지능는 클라우드 기반 서버에 의존하지 않고 로컬에서 데이터를 실행하기 위해 게이트웨이, 센서 및 기타 IoT 장치를 포함한 엣지 장치에 인공 지능 알고리즘을 사용하는 것을 의미합니다. 대기 시간 단축, 개인 정보 보호 강화, 분리된 환경에서의 작동 기능 등 다양한 이점을 제공합니다.

유형별

AGI의 자가 학습 애플리케이션 증가로 세그먼트 확장 촉진

인공일반지능에는 기능적 AGI, 인지적 AGI, 자가학습형 AGI, 철학적 AGI 등 다양한 종류가 있다.

자가 학습 AGI는 2024년 가장 높은 시장 점유율을 차지하며 연구 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 자가 학습 AGI는 인간의 개입과 관계없이 스스로 지속적으로 개선되는 시스템입니다.자가 학습 AGI 부문은 2026년 전 세계적으로 37.41%의 점유율을 차지하며 시장을 선도할 것으로 예상됩니다.미리 정의된 데이터 세트에 의존하는 대신 실험하고 새로운 지식을 발견하며 알고리즘을 개선하여 시간이 지남에 따라 더욱 효과적이 됩니다. 이러한 유형의 AGI는 과학 연구를 자급자족하여 수행하고, 새로운 이론을 생성하거나, 자체 아키텍처를 변경하여 기능을 향상시킬 수도 있습니다. 이는 건강 관리에서 중요하며,자율주행차, 재무에서는 모든 시나리오에 대한 명시적인 프로그래밍 없이 윤리적 표준을 준수하여 결정을 내려야 합니다. 예를 들어,

• Waymo의 자율주행차는 자가 학습 알고리즘을 사용하여 실시간 데이터를 기반으로 의사결정을 내립니다. 이러한 자동차는 보행자 안전과 같은 복잡한 윤리적 상황을 처리하는 방법을 학습하면서 지속적으로 의사 결정 능력을 향상시킵니다.

인지 AGI는 인간과 유사한 추론 모방, 추상적 사고, 상식, 맥락 이해 등 여러 기능으로 인해 예측 기간 동안 크게 확장될 것으로 예상됩니다. 이 정의에 따라 개발된 AI는 표현적인 대화를 나누고, 유머를 해석하고, 인간의 두뇌 논리와 유사한 문제를 해결할 수 있습니다.

애플리케이션별

자율로봇/휴머노이드 전반에 걸친 AGI 역량 강화로 세그먼트 확장에 기여

인공 일반 지능의 다양한 응용 분야에는 자율 로봇 공학/휴머노이드 AI, 코딩 지능, 탐색 탐색 및 자율 시스템, 고객 서비스 등이 포함됩니다.

자율 로봇공학/휴머노이드 AI는 2026년 32.37%로 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. AGI 기반 휴머노이드 로봇은 고급 음성 인식, 정서적 이해 및 상황 인식을 통해 인간-로봇 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 로봇은 인간의 요구와 선호도에 실시간으로 적응할 수 있어 다양한 환경에서 더욱 효과적인 협력자가 될 수 있습니다. 예를 들어,

• SoftBank의 Pepper Robot은 고객 서비스 및 소매 환경을 위해 설계된 휴머노이드 로봇입니다. 인간의 감정을 인식하고 고객의 요구에 따라 고객과 상호 작용할 수 있어 인간-로봇 협업을 향상시키는 AGI의 힘을 보여줍니다.

내비게이션, 탐사 및 자율 시스템은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AGI는 실시간 데이터를 분석할 수 있습니다.라이더, 카메라 및 기타 센서를 사용하여 물체를 인식하고 위험을 측정하며 예상치 못한 기상 현상이나 예상치 못한 장애물과 같은 환경 변화를 예측합니다. 위험과 변화를 발견하고 분석하면 내비게이션 및 자율 시스템 내에서 향상된 고객 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최종 사용자별

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AGI를 통한 금융 서비스의 변혁, 세그먼트 확장 가속화

최종 사용자별로 시장은 의료 및 생명 과학, BFSI, 제조, 자동차, IT 및통신, 정부 및 국방, 소매 및 전자상거래, 교육 등

BFSI는 2026년에 21.58%의 가장 높은 점유율로 시장을 장악했으며, 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 진행될 것으로 예상됩니다. AGI는 일반적인 방법을 뛰어넘어 재무 분석을 혁신할 수 있습니다. AGI는 금융 뉴스, 소셜 미디어 정서, 심지어 위성 이미지와 같은 거대한 데이터 세트를 분석하여 인간 분석가가 볼 수 없는 다면적인 시장 동향과 잠재적 교란을 인식할 수 있습니다. 주요 스타트업과 금융 기관에서는 이미 이러한 기술의 제한된 형태를 계획하고 활용하고 있습니다. 예를 들어,

• HSBC의 AI 기반 챗봇:HSBC는 고객 서비스 운영에 AI 챗봇을 구현하여 실시간으로 은행과 상호 작용하고 문제를 해결하며 맞춤형 추천을 받을 수 있도록 했습니다.

의료는 연구 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 현재 생성된 방대한 양의 의료 데이터는 대부분 활용되지 않은 상태로 남아 있습니다. AGI는 환자 기록, 의료 이미지, 유전자 데이터를 분석하여 인간의 주의를 끌 수 있는 세련된 패턴을 인식할 수 있습니다.

인공 일반 지능 시장 지역 전망

지리적으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미 및 중동 및 아프리카로 구분됩니다.

북아메리카

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북미는 2025년 5억 9천만 달러, 2026년 8억 1천만 달러로 시장을 장악했습니다.북미는 인공지능 최고 수준으로 시장 장악 2024년 시장 점유율. 또한 연구 기간 동안 최고의 성장률로 진행될 것으로 예상됩니다. 북미에는 AGI 스타트업 및 연구 이니셔티브에 상당한 자금을 지원하는 잘 확립된 벤처 캐피탈 생태계가 있습니다. 이러한 강력한 자금 환경을 통해 AGI 기술을 빠르게 확장하고 다양한 산업 분야에 걸쳐 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Microsoft, Google, Amazon 및 Facebook(Meta)과 같은 거대 기술 기업은 AGI 연구 및 개발에 막대한 투자를 해왔습니다. 미국 시장은 2026년까지 1억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

북미, 특히 미국과 캐나다 정부는 AI와 AGI의 중요성을 인식하고 국가 전략과 이니셔티브를 통해 AI 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어,

• 미국 국가 인공지능 이니셔티브법(National Artificial Intelligence Initiative Act)과 캐나다의 범캐나다 인공지능 전략(Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy)은 모두 AGI를 포함한 AI 분야에서 지역의 글로벌 리더십을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 이니셔티브는 자금 조달, 정책 개발, AI 인재 개발에 중점을 두고 있습니다.

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남아메리카

남아메리카는 예측 기간 동안 상당히 성장할 것으로 예상됩니다. 다양한 남미 국가에서는 AI 및 AGI 기반 기술 개발을 촉진하기 위해 국가적 AI 접근 방식을 공식화하고 있습니다. 정부는 점점 더 AI 연구를 발전시키고, 인프라를 구축하고, 산업을 현대화하고 공공 서비스를 개선하기 위해 AGI 기술을 개발하는 스타트업을 지원하고 있습니다.

유럽

유럽은 2024년에 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 기술 회사, 연구소 및 학술 기관 간의 협력 노력이 유럽의 AGI 기술 발전을 주도하고 있습니다. 이러한 협력은 학문적 지식과 실제 응용 프로그램을 결합하여 AGI 개발을 가속화하는 경우가 많습니다. 영국 시장은 2026년까지 1억 3천만 달러에 이를 것으로 예상되는 반면, 독일 시장은 2026년까지 4억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 예를 들어,

• AI4EU 이니셔티브:유럽연합(EU) 연구기관과 기술기업의 협력으로 유럽 전역의 연구, 산업, 공공행정을 연결해 AGI를 포함한 유럽 공통 AI 플랫폼을 만드는 것을 목표로 하고 있다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카의 일반 인공지능(AGI) 시장은 제한된 인프라, 상대적으로 초기 단계 채택, 숙련된 인재 부족, 규제 장애물 등 다양한 이유로 개발 중입니다. 동시에 이 지역은 AI 채택과 AGI 개발을 위한 전략을 개발하고 있습니다. 중동 및 아프리카 지역 국가에서는 AGI 기술의 배포 및 확장을 지원하기 위해 데이터 센터 및 AI 인프라 구축에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 투자는 대규모 데이터 세트를 처리하고 AGI 시스템을 지원하는 AI 모델을 실행하는 데 필수적입니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 2025년부터 2032년까지 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역의 정부는 AGI 연구에 많은 투자를 하고 있습니다. 중국, 일본, 한국은 AGI 연구 자금 지원, AI 인프라 개발 등 국가 AI 전략을 개발했습니다. 일본 시장은 2026년까지 1억 3천만 달러, 중국 시장은 2026년까지 7억 달러, 인도 시장은 2026년까지 6억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 예를 들어,

• 2024년 중국은 2030년까지 AGI 분야의 글로벌 리더가 되는 데 초점을 맞춘 AI 개발 계획을 발표했습니다. 이 계획에는 AI 연구, 인재 개발 및 인프라 구축을 위한 상당한 자금이 포함됩니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

주요 시장 플레이어는 비즈니스 입지를 확장하기 위해 신제품 제공에 중점을 둡니다.

OpenAI, DeepMind, Meta, NVIDIA Corporation, Numenta, Microsoft 등 시장의 주요 업체들은 일반 인공 지능 기술 발전을 위한 연구 개발에 힘쓰고 있습니다. 이러한 플레이어는 고급 기술 확장을 사용하여 변화하는 소비자 요구 사항을 해결하고 경쟁 우위를 확보합니다. 그들은 연구실, 교육 기관 및 기타 조직과 협력하고 있습니다.

주요 산업 플레이어

OpenAI, Microsoft, Google DeepMind, Numenta, IBM 및 Meta 등이 시장에서 가장 큰 플레이어입니다.

연구한 회사의 긴 목록

• IBM Corporation(미국)
• 알파벳 주식회사(미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• 엔비디아 주식회사(우리를.)
• 메타(미국)
• 오픈AI(우리를.)
• 인류학 PBC(미국)
• 누멘타(미국)
• Hanson Robotics Ltd.(홍콩)
• SingularityNET(네덜란드)
• SAP SE(독일)
• xAI(미국)
• 글린(미국)
• DataRobot, Inc.(미국)
• 인월드 AI(미국)
• 알레프 알파(독일)
• 마르코베이트(미국)
• 지푸 AI(중국)
• ...더 많은

주요 산업 발전

• 2025년 7월:NVIDIA는 Intel과 협력하여 AI와 관련된 새로운 관계자를 임명했습니다. 두 회사 모두 일반 인공지능(AGI)과 초지능 분야를 발전시키겠다는 의지를 밝혔습니다.
• 2025년 7월:Meta는 AGI 연구 발전에 중점을 둔 전문 자회사인 Meta Superintelligence Labs(MSL)의 설립을 발표했습니다. 이 연구실은 Scale AI의 전 CEO인 Alexandr Wang과 GitHub의 전 CEO인 Nat Friedman이 이끌고 있습니다.
• 2025년 4월:구글 딥마인드(DeepMind)가 책임 있는 인공일반지능(AGI)에 관한 논문을 발표했습니다. "기술적 AGI 안전 및 보안에 대한 접근 방식"이라는 제목의 새 논문은 AGI 진행 상황 모니터링에 관해 더 넓은 업계와 필수적인 논의를 위한 예비점입니다.
• 2025년 4월:OpenAI는 3,000억 달러의 사후 가치 평가로 400억 달러를 조달하여 사상 최대 규모의 민간 기술 거래를 기록했습니다. 자금 조달 라운드는 SoftBank가 주도했으며 Microsoft, Coatue, Altimeter 및 Thrive가 참여했습니다.
• 2024년 8월:Anthropic과 OpenAI는 혁신적인 AI 기반 연구를 위해 미국 정부와 파트너십을 발표했습니다. 이번 파트너십을 통해 Anthropic과 OpenAI는 미국 인공 지능 안전 연구소(AI Safety Institute)와 긴밀히 협력하여 AI 숙련도 평가 및 잠재적인 안전 위험 발견에 중점을 둘 수 있습니다.

투자 분석 및 기회

시장 참여자들은 일반 인공지능 기반 기술의 발전과 확장을 위한 연구 개발에 지속적으로 노력하고 있습니다. 시장 참가자들은 또한 AGI 기반 솔루션 개발을 가속화하기 위해 다양한 연구소, 기관 및 스타트업과 협력하고 있습니다. AI 및 AGI 스타트업을 위한 벤처 캐피탈과 기업 자금 조달이 크게 증가했습니다. 또한 다양한 정부의 다양한 계획과 자금 지원이 시장 확장에 기여할 수 있습니다.

보고서 범위

이 보고서는 자세한 시장 분석을 제공하고 선도 기업, 제품/서비스 유형, 솔루션 및 서비스의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 게다가, 이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

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보고서 범위 및 세분화