생성적 AI 시장 규모, 점유율 및 모델별 산업 분석(생성적 적대 네트워크 또는 GAN 및 변환기 기반 모델), 산업별 애플리케이션별, 지역 예측(2024~2032년)

전 세계 생성 AI 시장 규모는 2023년 438억 7천만 달러로 평가되었으며, 2024년 671억 8천만 달러에서 2032년까지 9,676억 5천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 39.6%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 북미는 2023년 49.78%의 점유율로 생성 AI 시장을 장악했습니다. 이러한 성장은 기업 채택 가속화, 자동화된 콘텐츠 생성에 대한 수요 증가, 다중 모드 모델 사용 확대, AI 기반 의사결정 시스템의 산업 및 상업 워크플로우에 대한 신속한 통합에 의해 주도되었습니다.

생성적 AI는 디지털 혁신의 중심이 되어 시뮬레이션, 설계 최적화, 예측 분석, 지능형 자동화 분야의 새로운 기능을 지원합니다. 다중 모드 LLM 및 도메인별 변환기 아키텍처와 같은 기반 모델의 급속한 증가로 인해 교차 기능 생성 AI 솔루션의 개발이 가속화되었습니다. 이제 이러한 모델은 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오 입력의 콘텐츠를 동시에 처리하고 생성할 수 있습니다. 이러한 적응성은 옴니채널 참여 전략을 구현하는 기업의 판도를 바꾸는 것으로 입증되었습니다.

제조, IT, 통신, 에너지, 운송, 전문 서비스 분야의 기업들은 생산성을 향상하고 운영 복잡성을 줄이기 위해 제너레이티브 AI를 배포하고 있습니다. Transformer 기반 LLM(대형 언어 모델), 확산 모델 및 GAN(생성적 적대 네트워크)은 콘텐츠 생성, 코드 생성, 프로세스 시뮬레이션 및 시나리오 모델링에서 계속해서 주목을 받고 있습니다. 이러한 기능은 이제 엔터프라이즈 소프트웨어, 개발자 플랫폼 및 클라우드 생태계에 내장되어 시장 침투가 가속화됩니다.

범위에서 우리는 IBM Corporation, Microsoft Corporation, (Alphabet) Google LLC, Adobe, Amazon Web Services, Inc., SAP SE, Rephrase AI, Nvidia 및 Synesis AI 등을 포함하여 시장의 주요 업체가 제공하는 도구 및 서비스를 고려했습니다.

제너레이티브 AI는 코드, 오디오, 이미지, 시뮬레이션, 텍스트, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 머신러닝의 한 형태입니다. 이는 신경망을 실행하여 기존 데이터 내의 패턴과 구조를 인식하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공 지능의 하위 집합입니다. 이 시장의 성장은 메타버스에서 가상 세계를 생성하고, 대화형 Gen AI 기능과 대규모 언어 모델(LLM) 배포에 대한 필요성이 증가했기 때문일 수 있습니다.

기업이 온라인 작업 모델로 전환하고 산업이 더욱 디지털화됨에 따라 코로나19 팬데믹은 시장에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. IT 전문가 및 기타 기업이 점차적으로 채택인공지능(AI)코로나19 기간 동안 생산성을 높이고 작업 모델을 용이하게 하기 위한 도구입니다. 예를 들어,

IT 및 통신 분야에서 Generative AI는 서비스 조정, 네트워크 계획,사이버보안자동화, 고객 경험 관리. 제조업체는 제품 설계, 재료 시뮬레이션, 디지털 트윈 및 공급망 최적화를 위해 AI 기반 생성 도구를 사용합니다. 에너지 및 유틸리티 부문에서는 예측 유지 관리, 수요 예측 및 인프라 계획을 위해 Generative AI를 사용합니다. 운송 사업자는 AI 기반 디지털 트윈, 경로 최적화 엔진 및 자율 시뮬레이션 플랫폼을 통합합니다. IBM 글로벌 AI 채택 지수 2022 보고서에 따르면, IT 전문가 중 약 53%가 팬데믹에 대한 대응의 일환으로 지난 2년 동안 인공 지능(AI) 채택을 가속화했다고 밝혔습니다.

또한 팬데믹으로 인해 기업 AI 예산이 재편성되었으며, 많은 조직이 전통적인 자동화 플랫폼에서 변화하는 소비자 행동과 시장 역학에 적응할 수 있는 보다 적응력 있고 생성적인 AI 도구로 자금을 전환했습니다.

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생성적 AI 시장 동향

시장 전망을 변화시키는 대화형 AI에 대한 인식 제고

분석적 및 기존 AI 기반 대화형 인터페이스는 사전 정의된 명령으로 제한되며 쿼리의 의도를 이해하지 못하여 표준 이하의 응답을 초래합니다. 대화형 AI는 상황과 목적에 따라 채팅 응답을 학습하고, 이해하고, 계획함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이러한 생성 모델 기반 가상 도우미에는 NLP, 챗봇, 딥 러닝,자연어 생성(NLG)및 LLM. 이는 인간과 같은 방식으로 사용자와 상호 작용하는 챗봇, 지능형 가상 비서 및 기타 대화 인터페이스를 허용합니다.

Generative AI 산업의 성장은 모델 아키텍처의 급속한 발전, 기업 자동화 요구 사항 증가, 상업 및 산업 애플리케이션 전반에 걸쳐 고품질 디지털 콘텐츠에 대한 수요 증가로 인해 촉진됩니다. Transformer 기반 모델은 확장성, 다국어 기능, 추론, 문제 해결 및 콘텐츠 생성에서의 강력한 성능으로 인해 지배적입니다. 확산 및 GAN 기반 모델은 합성 미디어, 고급 시뮬레이션 및 시각적 디자인과 관련된 사용 사례를 확장합니다.

고객 서비스 외에도 대화형 생성 AI는 CRM, HR 플랫폼, ITSM 도구와 같은 엔터프라이즈 시스템에 통합되어 반복 작업을 자동화하고 지식 기반을 요약하며 실시간 의사 결정 지원을 제공하는 지능형 부조종사 역할을 하고 있습니다. 생산성 도구에 대화형 AI를 내장하려는 이러한 변화는 운영 효율성을 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다.

기업 혁신은 주요 동인입니다. 조직에서는 Generative AI를 분석, 엔지니어링, 소프트웨어 개발 및고객 참여 시스템워크플로를 간소화하고 수동 작업을 줄입니다. AI 부조종사, 자동화된 설계 보조자, 엔지니어링 시뮬레이션 도구의 등장으로 제조, 통신, 에너지 분야의 생산성 향상이 가속화됩니다. 기업이 비용 효율성을 추구함에 따라 Generative AI는 자동화된 보고서 생성, 문서 합성 및 예측적 의사 결정을 지원합니다.

또 다른 새로운 추세는 내장형 엣지 장치에서 생성적 AI를 사용하여 클라우드 연결에 의존하지 않고도 장치 내 콘텐츠 생성 및 상호 작용을 가능하게 하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 낮은 대기 시간, 데이터 개인 정보 보호 및 오프라인 기능이 필수적인 자동차, 스마트 홈 및 IoT 애플리케이션에서 빠르게 자리잡고 있습니다.

또한, 다양한 스타트업에서는 OpenAI의 ChatGPT나 이미지나 텍스트를 입력받아 텍스트를 생성하는 관련 대화형 챗봇을 기반으로 하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이러한 솔루션은 일반적인 문제를 해결하고 일상적인 고객 문의를 자동화하며 맞춤형 지원을 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다. Gen AI 대화형 봇은 고객 데이터 분석을 가속화하고 비즈니스 프로세스를 개선하기 위한 통찰력을 제공합니다. 2023년 업계 전문가에 따르면 87%의 사용자가 대화형 AI/챗봇이 전반적인 생산성 향상에 도움이 된다고 믿고 있습니다.

생성적 AI 시장 성장 요인

시장을 주도하기 위해 메타버스에 가상 세계를 구축할 필요성 증가

AI 개발자는 생성 AI를 자주 사용하여 게임 환경과 새로운 가상 세계를 만듭니다. 그것은 가능하게 한다가상현실(VR)개발자는 독점적이고 몰입도 높은 게임 환경의 무한한 라이브러리를 만들 수 있습니다. 따라서 VR 게임 및 VR 교육 시뮬레이션과 같은 생성적 AI 사용 사례를 구현하면 상당한 효율성을 얻을 수 있습니다. 따라서 비즈니스에서 생성 AI의 첫 번째 배포는 인력(지능형 가상 비서 또는 코봇과 함께 일하는 인간 직원)을 통해 인간 AI를 강화하는 데 중점을 둘 가능성이 높습니다. 이는 전 세계 시장의 성장을 크게 촉진할 것입니다. 

게임 및 메타버스 애플리케이션 외에도 생성 AI는 운영을 시뮬레이션하고 워크플로를 최적화하며 유지 관리 문제를 예측하기 위해 엔터프라이즈 디지털 트윈 플랫폼에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.  제조, 항공우주, 스마트 시티와 같은 산업에서는 생성 모델을 사용하여 물리적 자산의 동적 가상 복제본을 생성함으로써 실시간 통찰력과 보다 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.  산업 등급 시뮬레이션 사용 사례로의 확장은 예측 기간 동안 상당한 수익을 창출할 것으로 예상됩니다.

또한 Metaverse에서 생성 AI에는 이미지, 사운드, 3D 모델과 같은 인간이 만든 자산이 필요하며 처리 능력과 컴퓨터 예측 가능성을 활용하여 독창적인 병렬 자산을 생성합니다. 예를 들어,

• 2023년 1월 Nvidia는 VR과 같은 새로운 엔터프라이즈 메타버스 기술을 도입했습니다.증강 현실(AR)Omniversum 포털을 포함한 다양한 생성 AI 도구용. 이 회사는 RTX 및 3D 업데이트가 포함된 Omniverse 포털과 아바타 및 가상 비서를 만들려는 개발자를 위한 조기 액세스 프로그램을 도입했습니다. 

주요 업체들이 시작한 이러한 전략적 개발과 발전은 생성 AI 시장의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 게다가 많은 가상 세계 애플리케이션의 구축 및 스크립팅 도구는 디자이너와 프로그래머에게 유용합니다. 그러나 Gen AI는 텍스트나 2D 애니메이션에서 3D 모델을 만드는 데 사용됩니다. 사용자는 익숙하지 않은 3D 환경에서 풍부한 경험을 할 수 있습니다.

노코드 및 로우코드 플랫폼의 인기가 높아짐에 따라 기술적 지식이 없는 사용자도 생성 AI를 콘텐츠 생성, 자동화 워크플로 및 설계에 사용할 수 있게 되어 기업 전반에 걸쳐 채택이 민주화되었습니다.  결과적으로 조직에서는 Gen AI를 Microsoft Copilot, Google Workspace AI, Adobe Firefly와 같은 기업 생산성 도구에 통합하여 일상적인 비즈니스 운영을 개선하고 있습니다.

제한 요인

시장 성장을 방해하는 데이터 침해 및 민감한 정보와 관련된 위험 

데이터 보안 문제와 해결되지 않은 생성 AI 프로젝트가 생성 AI 시장 확장을 방해하고 있습니다. 전 세계적으로 데이터 개인 정보 보호 규정이 강화됨에 따라 생성 AI 기술 프로젝트에서 데이터 보안이 더욱 중요해지고 있습니다. 태그 지정에 사용되는 비정형 데이터에는 번호판, 얼굴, 심지어 민감한 의료 정보와 같은 개인 식별 정보가 포함되어 있어 적절하게 보호하지 않으면 심각한 데이터 유출로 이어질 수 있습니다.

기업이 AI 생성 프로젝트를 아웃소싱하고 많은 프리랜서가 여러 위치의 데이터를 작업할 때 문제가 자주 발생합니다. 데이터 보안 회사인 Trust Wave는 데이터 도난의 약 63%가 실사 부족으로 인해 발생하고 제3자가 데이터를 아웃소싱하는 것으로 추정합니다. 

개인 정보 보호 문제 외에도 또 다른 주요 문제는 지적 재산(IP) 보호입니다. 생성 AI 모델은 공개 소스에서 자주 스크랩되는 대규모 데이터 세트를 기반으로 훈련됨에 따라 저작권 침해 및 독점 콘텐츠의 무단 사용에 대한 법적 조사가 강화되었습니다. 따라서 Gen AI를 채택하는 기업은 특히 제3자 훈련 데이터를 사용할 때 IP 법률 준수를 보장하기 위해 강력한 거버넌스 프레임워크를 구현해야 합니다.

더욱이 편향과 모델 설명 가능성은 규제 대상 산업에서 상당한 제한을 초래합니다. 생성 모델의 '블랙박스' 특성은 설명 가능한 AI가 금융, 의료, 법률 서비스 등 투명성과 규정 준수에 중요한 산업에서 우려를 불러일으킵니다.

유럽 ​​연합, 미국 및 아시아 태평양 지역의 규제 프레임워크는 발전하고 있지만 여전히 단편화되어 있습니다. 조직은 모델 사용 규칙, 허용 가능한 위험 임계값 및 필수 문서와 관련하여 불확실성에 직면해 있습니다. 또한 데이터 상주법으로 인해 기본 모델이나 클라우드 호스팅 AI 서비스의 국경 간 배포가 복잡해졌습니다.

모델 분석에 따른 시장 세분화

세그먼트 성장에 기여하는 비디오 생성을 위한 적대적 네트워크 도구에 대한 필요성 증가

모델을 기반으로 글로벌 생성 AI 시장은 생성적 적대 네트워크(GAN)와 변환기 기반 모델로 분류됩니다.

GAN(Generative Adversarial Networks)은 2023년 시장 점유율의 74% 이상을 차지했습니다. 이는 실제 데이터와 동등한 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 생성해야 하는 필요성이 증가했기 때문입니다. GAN으로 생성된 이미지는 게임, 전자상거래, 마케팅, 광고 및 기타 여러 산업에 적용됩니다. 훈련된 GAN 모델의 가용성을 통해 기업은 광범위한 모델 훈련 없이도 GAN 기술을 제품 및 서비스에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.

기업에서는 제품 시각화, 디지털 프로토타이핑 및 3D 모델 생성을 위해 GAN 기반 모델을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 안정성과 교육 최적화가 개선되면서 GAN은 정확한 시각적 합성이 필요한 산업 및 과학 사용 사례를 계속 지원합니다.

Transformer 기반 모델은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 텍스트를 이미지로 변환하는 Text-to-Image AI와 같은 변환 애플리케이션이 널리 보급되었기 때문일 수 있습니다. 예를 들어 DALL-E는 텍스트 데이터를 이해하고 그에 따라 데이터를 변환하는 변환기입니다. GPT-3은 샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능 연구소인 OpenAI 팀이 조립한 변압기의 또 다른 예입니다. 이 모델은 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 시와 이메일을 작성할 수 있습니다.

Transformer 기반 모델은 자연어 처리, 추론, 요약, 소프트웨어 생성 및 다중 모드 작업에서의 강력한 성능으로 인해 상용 및 기업 채택을 지배하고 있습니다. 이러한 모델은 대화형 AI, 부조종사, 의사결정 시스템 및 기업 검색 플랫폼을 지원합니다. Transformer는 상황별 이해가 뛰어나 엔지니어링 분석, 문서화 자동화, 네트워크 운영 및 고객 상호 작용 시스템에 적합합니다.

더욱이, 기초 모델과 다중 모드 변압기의 등장으로 경쟁 환경이 변화하고 있습니다. GPT-4, Claude 및 Gemini와 같은 이러한 모델은 다양한 데이터 형식(텍스트, 이미지, 코드 및 비디오)의 콘텐츠를 처리하고 생성할 수 있으므로 디자인, 시뮬레이션, 고객 서비스 및 콘텐츠 생성에서 새로운 엔터프라이즈 애플리케이션을 활성화할 수 있습니다. 기업이 다기능 워크플로우를 지원하는 통합 AI 플랫폼을 추구함에 따라 변환기 기반 모델은 차세대 생산성 솔루션의 중요한 원동력으로 자리잡고 있습니다.

산업별 시장 세분화와 생성적 AI 애플리케이션 분석

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의료 부문 확장을 위한 조직 및 제공업체의 의료 부문 투자 증가

업계를 기반으로 생성 AI 시장은 제조, 의료, IT 및 통신 마케팅 및 광고, 여행 및 운송, 에너지 및 유틸리티, 기타(교육, 석유 및 가스)로 연구됩니다.

이러한 산업은 제품 개발 및 디자인, 품질 관리,공급망 관리, 고객 상호 작용 및 지원은 제조에 속하며 의료 시뮬레이션, 의료 챗봇 및 의료 영상은 의료에 속하며 IT 및 통신 응용 프로그램은 네트워크 최적화, 예측 유지 관리, 네트워크 보안, 지능형 인프라, 타겟 광고로 연구된 마케팅 및 광고, 디지털 광고, 이메일 마케팅 및 캠페인 분석, 교통 감지, 교통 흐름 분석, 운전자 모니터링, 도로 상태 모니터링이 여행 및 운송 부문에 속하며 에너지 및 공급 예측, 유통 관리, 에너지 및 유틸리티 산업에 포함된 저장 최적화가 포함됩니다.

Generative AI는 제조 분야의 제품 설계 주기, 프로세스 최적화 및 재료 연구를 혁신합니다. 엔지니어는 생성 모델을 사용하여 구성요소 성능을 시뮬레이션하고, 대체 설계를 테스트하고, 프로토타입 제작 시간을 단축합니다. 다중 모드 모델은 청사진 해석, 자동화된 문서화 및 장비 진단을 지원합니다.

IT 및 통신 산업에서 Generative AI는 네트워크 최적화, 사이버 보안 자동화 및 고객 서비스 조정을 향상합니다. 통신 사업자는 트래픽 예측, 예측 유지 관리 및 자동화된 문제 해결을 위해 AI 기반 모델을 사용합니다. Transformer 모델은 자연어 고객 상호 작용을 지원하여 지능형 가상 에이전트와 셀프 서비스 플랫폼을 구현합니다.

운송 사업자는 경로 시뮬레이션, 차량 관리, 수요 예측 및 자율 이동성 개발을 위해 Generative AI를 채택합니다. GAN에 의해 ​​생성된 합성 데이터세트는 자율주행차 훈련을 향상시켜 다양한 환경 시나리오의 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 항공 및 물류 회사는 AI를 사용하여 일정 관리, 유지 관리 계획 및 용량 예측을 최적화합니다.

이 중 헬스케어 부문은 2023년에 상당한 생성 AI 시장 점유율을 차지합니다. 미국, 독일, 중국 등 여러 국가의 정부 기관은 헬스케어 부문에 더 많은 투자를 하고 있습니다. 생성적 AI는 이미 암, 심혈관 질환, 당뇨병 등 질병의 조기 발견을 위한 진단 알고리즘에 내장되어 있습니다. 기계 학습딥러닝 알고리즘을 사용하여 데이터와 환자 이력을 분석합니다. 또한, 생성적 AI는 신약의 잠재적 표적과 그 효능을 식별하기 위한 임상 연구 및 임상 시험에서 점점 더 널리 보급되고 있습니다. 의료 서비스 제공업체 및 조직은 AI 전문 기업과 협력하여 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.  

또한 의료 분야에서 합성 데이터 생성이 등장하면서 환자 개인 정보 보호 및 실제 데이터 세트에 대한 제한된 액세스와 관련된 문제가 해결되고 있습니다. 생성 모델을 사용하여 의료 기록, 영상 데이터, 환자 결과를 시뮬레이션함으로써 의료 기관은 HIPAA 및 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하면서 AI 시스템을 보다 효과적으로 교육할 수 있습니다.

마케팅 및 광고 부문은 디지털 마케팅, 자동화된 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 고객 상호 작용 및 개인화된 마케팅에 대한 인식 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장했습니다. 이러한 자동화로 인해 많은 시간이 절약되고, AI가 연중무휴로 작동하여 사용자가 대규모로 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

또한 생성적 AI는 브랜드가 개별 사용자 행동, 선호도, 인구통계를 기반으로 역동적인 광고 소재를 만들 수 있도록 함으로써 마케팅 캠페인의 초개인화를 촉진합니다. AI 기반 A/B 테스트, 카피라이팅, 비디오 생성 도구는 기업의 전환율과 ROI를 향상시키는 데 도움이 되도록 점점 더 캠페인 워크플로우에 통합되고 있습니다.

지역적 통찰력

생성 AI 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미 등 주요 지역으로 지리적으로 연구됩니다. 그들은 국가로 더 분류됩니다.

북미 생성 AI 시장 동향

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북미 생성 AI 시장은 2023년 가장 큰 생성 AI 시장 점유율을 차지했습니다. 이 지역의 고급 기술 인프라, 집중적인 연구 개발 활동, 선도적인 AI 기업의 존재가 시장 성장에 기여합니다. 북미의 몇몇 주요 기술 회사는 생성 AI 기능 개발에 투자했습니다.

또한, 활발한 벤처 캐피탈 활동과 번창하는 스타트업 생태계를 통해 북미 지역은 생성 AI를 위한 글로벌 혁신 허브로 자리매김했습니다. 저명한 투자자들이 지원하는 수많은 Gen AI 스타트업을 샌프란시스코, 보스턴, 토론토 등의 도시에서 찾아볼 수 있으며 경쟁적이고 혁신적인 환경을 조성하고 있습니다. 특히 기업 및 의료 부문에서 AI 배포를 둘러싼 규제의 명확성은 기업 채택을 늘리는 데 중요한 역할을 했습니다.

IBM, Adobe, Microsoft와 같은 회사는 이 도구와 플랫폼을 개발하고 배포했습니다. 이들 기업은 이미지 조작, 콘텐츠 생성, 디자인 자동화 등 다양한 목적으로 이 AI를 활용합니다. 또한 북미 시장 성장을 위해서는 업계 관계자, 연구 기관 및 스타트업 간의 협력이 필수적입니다.

미국 생성 AI 시장

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미국은 대규모 기업 배포, 강력한 R&D 활동, 강력한 클라우드 채택으로 지역 수요를 장악하고 있습니다. 기업은 Generative AI를 사용하여 엔지니어링, 고객 참여 및 분석 워크플로를 자동화합니다. 연방 AI 이니셔티브는 책임감 있는 AI 프레임워크를 지원하여 시장 신뢰도를 확대합니다. 미국은 또한 반도체 혁신과 하이퍼스케일 인프라 개발을 주도하여 산업 전반에 걸쳐 고성능 생성 모델의 채택을 확대하고 있습니다.

유럽 ​​생성 AI 시장 동향

유럽의 생성 AI 시장은 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장하고 있습니다. 유럽 ​​정부는 AI의 잠재력을 인식하고 AI의 개발 및 채택을 지원하기 위한 이니셔티브를 시작했습니다. 자금 지원 프로그램, 정책 프레임워크 및 연구 보조금은 유럽 시장의 성장을 촉진했습니다. 유럽에는 제너레이티브 AI 솔루션에 중점을 둔 수많은 AI 스타트업이 있는 활기찬 스타트업 생태계가 있습니다. 이러한 스타트업은 혁신을 주도하고 새로운 아이디어를 시장에 선보이며 업계 성장에 기여합니다.

더욱이 유럽연합의 윤리적 AI 및 AI법 규제에 대한 강조는 AI 시스템의 투명성과 공정성을 요구함으로써 시장 환경에 영향을 미치고 있습니다. 이는 특히 금융, 정부 서비스, 교육과 같은 산업에서 신뢰할 수 있는 생성 AI 모델의 생성을 촉진합니다.

독일 생성 AI 시장

독일의 산업 기반은 자동차 엔지니어링, 제조 설계 및 에너지 인프라 최적화 분야에서 실질적인 Generative AI 채택을 주도하고 있습니다. 기업에서는 시뮬레이션, 예측 유지 관리, 품질 검사를 위한 모델을 배포합니다. 강력한 연구 기관과 고급 규제 프레임워크는 AI를 엔지니어링 워크플로에 긴밀하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 산업이 디지털 혁신, 지속 가능성 개선, 고성능 자동화 기술을 추구함에 따라 수요가 증가하고 있습니다.

영국 생성 AI 시장

영국은 금융 서비스, 통신 및 의료 분야에서 강력한 채택을 통해 Generative AI의 입지를 지속적으로 확장하고 있습니다. 기업은 고객 참여 및 운영을 지원하기 위해 AI 부조종사를 배포합니다. 정부 주도의 디지털 인프라 투자와 AI 거버넌스 프레임워크는 시장 신뢰도를 높입니다. 영국의 활기찬 스타트업 생태계는 합성 데이터, 사이버 보안 자동화 및 도메인별 모델 개발의 혁신을 가속화합니다.

아시아 태평양 생성 AI 시장 동향

아시아 태평양 생성 AI 시장은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지할 것으로 추정됩니다. 이 지역은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 경제의 본거지이며 Generative AI를 포함한 AI 기술의 상당한 발전을 목격했습니다.

아시아 태평양은 AI 기술에 중점을 둔 AI 스타트업과 혁신 기업의 허브입니다. 이들 스타트업은 생성적 적대 네트워크(GAN)를 포함한 최첨단 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.딥러닝모델, 창의적인 AI 플랫폼. 또한 아시아 태평양 지역은 상당한 인구와 대규모 소비자 기반을 보유하고 있어 AI 기반 제품 및 서비스에 대한 수요가 창출됩니다.

또한, 중국의 산업정보기술부, 인도의 국가 AI 미션(National AI Mission) 등 지역 전역의 정부가 AI 인프라, 연구, 교육에 공격적으로 투자하고 있습니다. 한국과 싱가포르 같은 국가에서는 생성 AI를 국가 디지털 전략에 통합하여 민관 파트너십과 국경 간 협력을 위한 기회를 창출하고 있습니다.

일본 생성 AI 시장

일본은 전자 제조, 자동차 엔지니어링, 의료 혁신 전반에 걸쳐 Generative AI를 활용합니다. 기업은 AI 기반 예측 모델, 설계 자동화 도구, 디지털 엔지니어링 시스템을 채택합니다. 강력한 R&D 역량과 고급 산업용 로봇공학은 합성 시뮬레이션과 다중 모드 생성 시스템의 가치를 높입니다. 고정밀 자동화를 향한 일본의 전략적 추진은 장기적인 시장 확장을 강화합니다.

중국 생성 AI 시장

중국은 강력한 클라우드 생태계, 정부 지원 AI 이니셔티브, 빠르게 확장되는 산업 자동화의 지원을 받아 가장 빠르게 성장하는 생성적 AI 시장 중 하나를 보유하고 있습니다. 제조업체와 통신 사업자는 AI 기반 시뮬레이션과 예측 분석을 핵심 워크플로우에 통합합니다. 국내 기술 회사는 LLM 및 다중 모드 모델의 혁신을 주도하여 업계 전반의 채택을 가속화합니다. 광범위한 디지털 혁신으로 시장 성장 지원

중동 및 아프리카 생성 AI 시장 동향

중동 및 아프리카, 남미는 의료, 금융, 에너지, 제조를 포함한 부문 전반의 디지털 변혁 이니셔티브로 인해 성장 단계에 있으며 모두 지역 성장에 기여하고 있습니다. 두바이, 요하네스버그 등 MEA 지역의 여러 도시에서는 스마트 시티 이니셔티브를 적극적으로 추진하고 있습니다. 보안 시스템과 도시 계획을 포함한 스마트 시티 애플리케이션에서 역할을 합니다.

또한, 지방 정부는 생성 AI 솔루션의 책임 있는 테스트 및 배포를 가속화하기 위해 규제 샌드박스를 출시하고 있습니다. 이러한 이니셔티브를 통해 현지 스타트업은 아랍어 처리, 금융 서비스 자동화, 지역 요구 사항에 맞는 가상 교육 플랫폼 등의 영역에서 생성 AI 도구를 시험할 수 있습니다.

경쟁 환경

선도적인 공급업체, 경쟁 우위 확보를 위해 AI 도구 세트 및 인프라 투자 확대

Generative AI 시장은 기초 모델 개발자, 클라우드 하이퍼스케일러, 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체, 전문 AI 스타트업이 주도하는 경쟁이 매우 치열합니다. 주요 업체들은 다중 모드 모델 개발, 추론 가속화, 산업용 신뢰성 향상에 중점을 두고 있습니다. 기업은 도메인별 미세 조정, 책임 있는 AI 프레임워크, 통합 배포 파이프라인을 통해 차별화됩니다.

Google LLC, IBM Corporation, Adobe, AWS, Inc., Synesis AI 및 Nvidia Corporation을 포함하여 생성 AI 시장에서 활동하는 회사는 다양한 생성 AI 도구 및 서비스를 출시하고 있습니다. 또한, 주요 시장 참여자들은 AI 기반 스타트업 및 인프라에 상당한 투자를 하는 것으로 관찰되었습니다.

반도체 회사, 클라우드 제공업체, 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체 간의 파트너십이 시장 역학을 형성합니다. 협업 이니셔티브는 모델 교육, 추론 최적화 및 다중 모드 기능 개발의 혁신을 가속화합니다.

프로파일링된 주요 생성 AI 회사 목록:

• Google LLC(미국)
• IBM 주식회사(우리를.)
• 마이크로소프트사(미국)
• 어도비 벽돌(우리를.)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• 합성AI(미국)
• Nvidia Corporation(미국)
• SAP SE(독일)
• 액센츄어(아일랜드)
• Rephrase.ai (미국)

생성적 AI 산업의 주요 발전

• 2025년 8월: OpenAI는 현재 7억 명의 ChatGPT 사용자 모두가 사용할 수 있는 최신 버전의 언어 모델인 GPT-5를 출시했습니다. 이 업데이트는 소프트웨어 개발, 글쓰기, 의료 및 금융과 같은 기업의 사용을 강조하고 보다 고급 추론을 위한 실시간 소프트웨어 생성 및 "테스트 시간 컴퓨팅"을 포함한 새로운 기능을 제공합니다.
• 2025년 8월: Adobe는 사용자가 "PDF Spaces"라고 하는 여러 PDF를 검색하고 인용과 함께 생성된 답변을 얻을 수 있도록 하는 Acrobat에 대한 구독 업그레이드인 Acrobat Studio를 출시하여 문서 관리를 보다 원활하게 만듭니다.
• 2025년 8월: Meta는 Midjourney와의 라이선스 파트너십을 발표하여 시각적 생성 기술을 Meta의 미래 크리에이티브 도구 및 플랫폼에 도입했습니다.
• 2025년 6월: Amazon은 백만 번째 로봇 배포를 축하하고 로봇 이동 효율성을 약 10% 향상하여 네트워크 전체의 배송을 간소화하는 새로운 모델을 도입했습니다.
• 2025년 5월: Google은 단일 패스로 대화, 음향 효과, 배경 사운드를 포함하여 시각적 및 동기화된 오디오를 모두 생성할 수 있는 차세대 동영상 제작 도구인 Veo 3를 공개했습니다.
• 2025년 5월: Mistral은 유사한 제품보다 뛰어난 성능을 제공하도록 설계된 새로운 개방형 모델인 Mistral Medium 3를 출시하고 Gmail, Google Drive 및 SharePoint에 대한 맞춤형 에이전트 구축 및 통합 기능을 갖춘 직장 챗봇인 Le Chat Enterprise를 출시했습니다.
• 2025년 3월: NVIDIA는 고성능 엔터프라이즈 워크로드를 위해 가속화된 컴퓨팅과 최적화된 추론 파이프라인을 활용하여 엔지니어링 시뮬레이션, 합성 데이터 생성, 산업 자동화를 향상하도록 설계된 엔터프라이즈에 최적화된 다중 모드 Transformer 모델을 출시했습니다.
• 2025년 1월: Microsoft는 통합 RAG 파이프라인 및 규정 준수 자동화 도구를 사용하여 규제 대상 산업의 보안, 거버넌스 및 도메인별 미세 조정을 개선하는 것을 목표로 하는 프라이빗 Generative AI 호스팅 기능으로 Azure AI 플랫폼을 확장했습니다.
• 2025년 1월: NVIDIA는 로봇공학, 자율주행차, 시각 시스템의 애플리케이션을 지원하기 위해 새로운 모델과 툴킷으로 Omniverse 플랫폼을 확장하여 산업 워크플로우에서의 역할을 강화했습니다.

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이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 주요 기업, 제품/서비스 유형 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 게다가, 이 보고서는 업계 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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