다중 모드 AI 시장 규모, 점유율 및 제공별 산업 분석(솔루션 및 서비스) 데이터 양식별(텍스트, 음성 및 음성, 이미지, 비디오 및 오디오) 기술별(기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 상황 인식 및 IoT) 애플리케이션별(BFSI, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신, 제조, 의료, 자동차 및 기타) 및 지역 예측 2026-2034

글로벌 멀티모달 AI 시장 규모는 2025년 24억 1천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 33억 2천만 달러에서 2034년까지 419억 5천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 37.33%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 멀티모달 AI 시장은 머신러닝 알고리즘, 연산 능력, 부문별 빅데이터 접근성의 발전으로 빠르게 확대되고 있다. 다중 모드 인공 지능(AI)은 텍스트, 이미지, 오디오, 센서 데이터 등 다양한 소스의 데이터를 결합하여 단일 유형의 입력에 의존하는 모델보다 더 복잡하고 미묘한 의사 결정을 가능하게 합니다. 다양한 소스에 걸쳐 정보를 처리하고 종합함으로써 데이터 컨텍스트에 대한 보다 풍부한 통찰력과 보다 포괄적인 이해를 제공합니다.

멀티모달 AI 시스템은 각 양식을 응집력 있는 분석에 통합하기 전에 개별적으로 관리하는 모델을 통해 다양한 데이터 스트림을 결합하고 정렬하는 방식으로 작동합니다. 복잡한 작업을 처리할 수 있는 지능형 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라 시장은 지속적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 2024년 10월 MediaTek은 곧 출시될 Dimensity 9400 칩셋이 Gemini Nano를 지원하여 다양한 애플리케이션에 대한 다중 모드 기능을 향상할 것이라고 발표했습니다. 이번 통합은 이미지 처리 및 음성 인식과 같은 고급 기능을 활성화하여 특히 Android 생태계 내에서 기기 전반에 걸쳐 AI 경험을 최적화하는 것을 목표로 합니다.

AI가 멀티모달 AI 시장에 미치는 영향

AI는 효율성을 높이고 의사 결정을 개선하며 보다 개인화된 사용자 경험을 제공함으로써 산업을 변화시키고 있습니다. 일상적인 작업을 자동화하고 복잡한 데이터 패턴에서 통찰력을 발견하여 생산성을 높이고 운영 비용을 절감합니다. 멀티모달 AI는 다양한 데이터 유형을 통합하고 효율성을 향상하며 사용자 경험을 개인화하고 보다 안전하고 지속 가능한 환경을 조성함으로써 새로운 수준의 상황별 이해와 적응성을 제공합니다. AI의 영향력은 광범위하여 사회의 다양한 영역에 영향을 미치고 산업을 변화시키고 있습니다.

• 2024년 9월, Alibaba Cloud와 NVIDIA는 협력하여 Alibaba의 LMM(대형 다중 모드 모델) 솔루션을 NVIDIA의 Drive 자동차 플랫폼에 통합했습니다. 이번 파트너십은 보다 스마트한 모빌리티 경험을 촉진하는 고급 AI 기반 기능을 제공함으로써 중국 자동차 제조업체의 자율 주행 역량을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

멀티모달 AI 시장 동인

컴퓨팅 파워 드라이브 시장 성장의 발전

글로벌 시장의 주요 동인은 계산 능력의 발전으로, 다중 모드 AI 애플리케이션에 중요한 광범위한 다중 형식 데이터 세트의 처리 및 통합을 촉진합니다. 하드웨어, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)의 발전은 딥 러닝 모델에 필요한 복잡하고 병렬적인 계산을 관리하도록 설계되었습니다. 이러한 프로세서는 신경망에 필요한 병렬 계산을 관리하는 데 매우 적합하며, 이는 다양한 유형의 데이터를 실시간으로 통합하는 다중 모드 AI에 매우 중요합니다.

또한 클라우드 컴퓨팅은 확장 가능한 리소스를 제공하므로 조직은 값비싼 온프레미스 하드웨어 투자 없이도 집약적인 컴퓨팅을 클라우드로 전환하고 강력한 인프라에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어,

• 기술 의사 결정권자를 대상으로 한 Auvik의 2023년 설문조사에 따르면 57%가 그해 클라우드 마이그레이션 노력을 가속화한 것으로 나타났습니다.

또한, 컴퓨팅 기술의 지속적인 발전으로 인해 처리 시간과 비용이 더욱 낮아져 다양한 산업 분야에서 다중 모드 AI의 채택이 더욱 광범위해질 것으로 예상됩니다.  

다중 모드 AI 시장 제한

높은 비용과 기술적 복잡성으로 인해 시장 성장이 저해될 수 있음

다중 모드 AI를 구현하려면 다양한 소스의 다양하고 방대한 데이터 세트를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 성능, 특수 하드웨어 및 대규모 스토리지가 필요합니다. 특히 필요한 인프라 또는 지속적인 모델 유지 관리를 위한 예산이 부족한 소규모 기업의 경우 이러한 높은 비용으로 인해 채택이 제한됩니다. 또한 다중 모드 AI 시스템은 생체 인식, 행동 및 위치 정보 데이터와 같은 민감한 데이터 유형을 처리하는 경우가 많아 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 높아지고 더 많은 투자가 필요합니다.

또한 다중 모드 AI 솔루션을 개발하고 관리하려면 복잡한 신경망 아키텍처 통합에 대한 깊은 이해와 함께 데이터 엔지니어링, 머신 러닝, 딥 러닝에 대한 고급 전문 지식이 필요합니다. AI 분야의 숙련된 전문가 부족으로 인해 이러한 시스템을 효과적으로 확장하는 능력이 제한되기 때문에 다중 모드 모델을 구축, 교육 및 최적화하는 데 필요한 전문 지식은 많은 조직에 장벽을 만듭니다. 이러한 제한으로 인해 복잡성과 비용이 추가되어 광범위한 채택이 느려집니다.

멀티모달 AI 시장 기회

IoT 및 엣지 컴퓨팅과의 통합 증가로 상당한 시장 기회 제공

멀티모달 AI를 IoT 및 엣지 컴퓨팅과 통합하면 다양한 데이터 소스를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 배열은 데이터 전송 지연으로 인해 안전이나 효율성이 위태로워질 수 있는 자율주행차, 산업 자동화, 스마트 시티 인프라 등 즉각적인 대응이 필요한 애플리케이션에 필수적입니다. 예를 들어,

• 업계 예측에 따르면 IoT 통합 시장은 연평균 복합 성장률(CAGR) 30.8%로 2028년까지 121억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.

IoT의 방대한 데이터 생성 기능과 오디오, 비디오, 센서 데이터를 에지 장치에서 직접 처리하는 멀티모달 AI의 기능을 결합함으로써 기업은 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식은 분석을 위해 대량의 원시 데이터를 중앙 서버로 다시 전송할 필요성을 최소화하므로 대역폭을 보존하는 데도 도움이 됩니다. 이러한 통합은 운영 효율성을 위해 지속적이고 짧은 지연 시간의 데이터 분석이 중요한 의료 및 제조와 같은 산업에 중요합니다.

• 2024년 10월 Mistral AI는 온디바이스 및 엣지 컴퓨팅 기능을 향상시키는 것을 목표로 Ministral 3B와 8B라는 두 가지 새로운 모델을 출시했습니다. 이러한 모델은 지식 추론 및 함수 호출을 지원하여 최대 128k 컨텍스트 길이를 달성하며 이는 리소스가 제한된 환경에 유용합니다.

Ministral 3B 및 8B 모델은 낮은 대기 시간으로 로컬 및 실시간으로 데이터를 처리하는 기능을 통해 다중 모드 AI 시장과의 관련성이 높습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• AI가 글로벌 멀티모달 AI 시장에 미치는 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

오퍼링별 분석

제공에 따라 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다.

솔루션 부문은 다양한 양식의 데이터를 처리, 분석 및 해석하도록 설계된 다양한 애플리케이션과 플랫폼으로 인해 시장을 선도하고 있습니다. 주요 소프트웨어 솔루션에는 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 데이터 융합을 위한 도구가 포함되어 있어 조직은 다양한 데이터 유형을 일관되게 통합하고 분석할 수 있는 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 기업이 운영 효율성을 개선하고 고객 상호 작용을 개선할 수 있는 다중 모드 AI의 잠재력을 식별함에 따라 안정적인 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

서비스 부문은 데이터 환경의 복잡성 증가와 맞춤형 솔루션의 필요성으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 경험할 것으로 예상됩니다. 조직이 다중 모드 AI 기술을 채택하기 위해 노력할 때 이러한 시스템을 기존 인프라에 효과적으로 통합하기 위한 전문적인 지침이 필요한 경우가 많습니다. 이 프로세스에는 현재 데이터 소스를 평가하고, 맞춤형 다중 모드 AI 솔루션을 개발하고, IoT 및 엣지 컴퓨팅 시스템과의 원활한 통합을 촉진하는 작업이 포함됩니다. 조직이 멀티모달 AI의 잠재력을 점점 더 인식함에 따라 컨설팅 및 통합 서비스에 대한 서비스 수요가 급격히 증가할 것으로 예상됩니다.

데이터 양식별 분석

데이터 양식을 기반으로 시장은 텍스트, 음성 및 음성, 이미지, 비디오 및 오디오로 세분화됩니다.

비디오 부문은 다양성과 풍부한 데이터 콘텐츠로 인해 시장을 지배하고 있습니다. 비디오 데이터의 공간적 정보와 시간적 정보의 결합을 통해 멀티모달 AI는 특히 자율 주행, 보안, 의료와 같은 분야에서 복잡한 시나리오를 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다. 감시 시스템, 모바일 장치 및 IoT 연결 카메라와 같은 소스에서 비디오 데이터의 가용성이 높아짐에 따라 비디오는 실시간 분석 및 패턴 인식을 위한 필수 리소스가 되었습니다.

• 2024년 1월 Google은 텍스트와 이미지로 사실적인 5초 동영상을 만들 수 있는 새로운 다중 모드 AI 동영상 생성 도구인 Lumiere를 출시했습니다. Lumiere는 생성된 비디오의 사실성과 일관성을 향상시키기 위해 STUNet(Space-Time U-Net) 아키텍처를 사용합니다. 이 도구는 스타일화된 비디오 제작, 이미지의 특정 부분에 애니메이션을 적용하는 기능 등 다양한 창의적 가능성을 제공합니다.

음성 및 음성 부문은 음성 활성화 시스템, 가상 비서 및 대화형 AI의 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 음성 및 음성 데이터는 다중 모드 시스템에 중요한 청각 계층을 도입합니다. 이를 통해 AI는 소비자와 업계가 보다 자연스럽고 대화적인 인터페이스를 추구함에 따라 음성 언어를 이해하고, 어조를 인식하고, 감정을 감지할 수 있습니다.

기술별 분석

기술을 기반으로 시장은 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 상황 인식, IoT 등으로 세분화됩니다.

머신러닝(ML) 부문은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 상황 인식 시스템과 같은 다른 양식의 기반 기술이기 때문에 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 멀티모달 AI에서 ML 알고리즘은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 소스의 데이터를 처리하고 연결하여 결과를 예측하고 과거 사례를 기반으로 결정을 내리는 모델을 만듭니다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 해석하는 ML 모델의 기능은 다중 모드 AI 솔루션에 필수적입니다. 다중 모드 애플리케이션이 확장됨에 따라 다양한 데이터 양식을 조정하고 통합하는 ML의 역할은 다중 모드 AI 시장에서 중심 위치를 유지할 것으로 예상됩니다.

자연어 처리(NLP) 부문은 다른 데이터 유형과 통합할 수 있는 지능형 언어 기반 애플리케이션에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다. 이를 통해 멀티모달 AI 시스템은 챗봇, 가상 비서, 고객 지원 플랫폼 등 사용자와 상호 작용하는 애플리케이션에 필수적인 텍스트 및 음성 형태의 인간 언어를 이해하고 처리할 수 있습니다. 또한 시각적 또는 감각적 데이터와 함께 인간 언어를 분석하여 다중 모드 AI의 해석력을 향상시킵니다.

애플리케이션별 분석

애플리케이션에 따라 시장은 BFSI, 소매 및 전자 상거래, IT 및 통신, 제조, 의료, 자동차 등으로 세분화됩니다.

BFSI 부문은 안전하고 효율적이며 사용자 중심적인 솔루션에 대한 요구로 인해 시장을 지배하고 있습니다. 금융 기관은 거래 내역, 위험 평가, 고객 상호 작용 등 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 멀티모달 AI는 텍스트 거래 데이터를 생체 인식 식별자와 병합하여 사기 탐지에 상당한 이점을 제공함으로써 보안을 강화하고 사기 행위를 줄입니다. BFSI 부문에서 보안과 고객 신뢰의 중요성과 다양한 데이터 소스를 통합하는 멀티모달 AI의 기능은 금융 서비스의 현대화를 강화하고 위험을 관리하는 데 중요한 도구가 됩니다.

• 2024년 10월, Gnani.ai는 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA의 AI 가속 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 하는 고급 음성 대 음성 언어 모델을 도입했습니다. 이 모델은 1,400만 시간이 넘는 독점 다국어 대화 데이터를 활용하여 특히 은행 및 금융 서비스를 중심으로 산업 전반에 걸쳐 고객 참여를 개선하고 운영을 간소화하는 데 중점을 두고 있습니다.

의료 부문은 정밀 의학, 원격 모니터링 및 향상된 진단 기능에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 의료 영상, 게놈 데이터, 환자 이력, 웨어러블 장치의 실시간 정보를 통합하는 다중 모드 AI 기능은 의료 진단 및 치료에 새로운 가능성을 창출했습니다.

지역분석

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지역을 기준으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카 전역에서 연구되었습니다.

북미는 첨단 기술 환경, AI 연구 개발에 대한 막대한 투자, 주요 기술 기업 및 스타트업 집중으로 인해 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 이 지역은 의료, 자동차, 금융 등 여러 부문에 걸쳐 다중 모드 AI 시스템의 통합을 지원하는 강력한 디지털 인프라의 이점을 누리고 있습니다. 또한 AI 이니셔티브에 대한 벤처 캐피탈과 정부 지원의 가용성은 신속한 발전과 상업적 구현에 유리한 환경을 조성합니다.

아시아 태평양 시장은 기업의 디지털화가 증가하고 다양한 산업 분야에서 향상된 고객 경험에 대한 수요가 높아져 지역에서 다중 모드 AI 솔루션의 채택이 촉진되면서 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 조직은 다양한 데이터 유형을 통합하는 것의 이점을 인식함에 따라 의사 결정 및 운영 효율성을 향상시키는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. 이는 기존 회사와 신규 진입자에게 중요한 기회를 제공합니다.

• 2024년 10월, 인도 정부는 공공 서비스 제공 및 시민 참여 향상을 목표로 하는 다중 모드 AI 모델 개발을 위한 최초의 정부 자금 지원 이니셔티브인 BharatGen을 출시했습니다. IIT Bombay가 주도하는 이 프로젝트는 현지화된 데이터 세트를 활용하여 인도의 언어 및 문화적 다양성을 수용하는 AI 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다.

주요 플레이어

시장의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• Google LLC(미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• 오픈 AI, LLC. (우리를.)
• Meta Platforms, Inc.(미국)
• IBM Corporation(미국)
• Aimesoft, Inc.(미국)
• Jina AI GmbH (독일)
• Jiva.ai Limited(영국)
• Mobius Labs, Inc.(미국)
• 뉴스브리지 S.A.S. (프랑스)
• OpenStream.ai, Inc.(미국)
• Perceiv AI Inc.(캐나다)
• 뉴랩틱 AI S.L. (스페인)
• Stability AI Ltd.(영국)

주요 산업 발전

• 2024년 9월 Allen Institute for AI는 일반 객체의 시각적 데이터를 해석할 수 있는 Molmo라는 개방형 다중 모드 모델 세트를 도입했습니다. 이러한 모델은 이미지를 이해하고 화면에 표시되는 관련 요소를 강조하여 사용자 상호 작용을 개선하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 6월 Meta는 AI 공간 혁신에 대한 의지를 반영하여 다중 모드 기능 향상을 목표로 하는 4가지 새로운 AI 모델을 출시했습니다. 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 포함한 다양한 데이터 유형의 통합을 개선하여 보다 정교한 상호 작용 및 분석을 촉진하는 것을 목표로 합니다.