AI 플랫폼 시장 : 제공 유형별 (대화형 AI, 생성형 AI), 기능(데이터 관리, 모델 개발), 사용자 유형(데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어, MLOps/AI 엔지니어), 최종 사용자(금융 서비스, 기업), 지역별 – 2030 년까지 글로벌 예측

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인공지능(AI) 플랫폼 시장은 강력한 성장세를 보이고 있으며, 2025년 약 USD 182억 2천만 달러에서 2030년까지 USD 943억 달러를 넘어 성장할 것으로 예상됩니다. 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 약 38.9%를 기록할 것으로 전망됩니다. GitHub의 2023년 Octoverse 보고서에 따르면, 2023년 전 세계에서 AI에 초점을 맞춘 9,200만 개의 리포지토리가 생성되었으며, 이는 AI 개발 플랫폼 및 도구への 의존도가 증가하고 있음을 반영합니다. Stack Overflow의 2024년 조사 결과, 전문 개발자의 44%가 업무 프로세스에서 AI 지원 개발 도구를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. Anthropic의 50만 건의 개발자-AI 상호작용 분석 결과, AI 요청의 59% 이상이 주로 사용자 인터페이스 개발을 목표로 하는 웹 중심 언어를 사용했습니다.

시장에 긍정적인 영향을 미치는 세그먼트에는 AI 개발 프레임워크, 자동화된 머신러닝(AutoML), MLOps 플랫폼, 그리고 모델 배포 속도와 운영 확장성을 향상시키는 노코드/로우코드 AI 솔루션이 포함됩니다. 생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델의 확산은 플랫폼 기능을 혁신하며 코드 생성 및 콘텐츠 개발을 간소화하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 플랫폼의 부상은 중소기업과 대기업 모두에서 AI 플랫폼 솔루션의 채택을 촉진하고 있으며, 이는 핵심 산업 전반에서 자동화 및 디지털 전환의 핵심 촉진제로 자리매김하고 있습니다.

AI 플랫폼 시장에서의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 디지털 전환의 가속화, 산업 전반에 걸친 AI 채택 증가, 5G 인프라 확장, 정부 지원 정책 등으로 인해 AI 플랫폼 시장에서 가장 빠른 성장을 기록할 것입니다. AI 기반 스타트업을의 급증, 인재 확보, AI 연구에 대한 투자 증가로 제조, BFSI, 소매, 의료 부문에서 AI 플랫폼의 배포가 가속화되고 있습니다.

AI 플랫폼은 모델 개발을 간소화하고 운영의 복잡성을 줄이며 더 빠른 실험을 지원합니다. AI 플랫폼은 생성형 AI 및 강화 학습의 채택을 가속화하여 수요 예측, 고객 서비스, 품질 관리 및 마케팅의 성과를 개선하고 확장 가능한 AI 배포를 가능하게 합니다.

AI 플랫폼 시장 업체들은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 예측 분석 분야에서 혁신을 추진하고 있습니다. 이러한 솔루션은 기업이 운영을 자동화하고 고객 경험을 향상시키며, 산업 전반에서 측정 가능한 효율성과 수익 개선을 이끌어냅니다.

AI 개발 플랫폼은 모델 구축, 훈련, 최적화를 위한 도구를 제공하여 실험과 혁신을 가속화합니다. 이러한 플랫폼은 대규모 데이터셋과 복잡한 알고리즘을 효율적으로 처리하여 산업 전반에서 AI 모델의 정확성, 신뢰성, 확장성을 향상시킵니다.

글로벌 AI 플랫폼 시장은 클라우드의 발전, 자동화된 기계 학습에 대한 수요, 데이터 기반 의사 결정의 증가에 의해 주도되고 있습니다. 로우코드/노코드 플랫폼과 AIaaS(AI-as-a-Service)를 통한 AI의 민주화에 대한 초점은 모든 규모의 기업에서 AI의 채택을 더욱 지원합니다.

글로벌 AI 플랫폼 시장 역학

동인: 크로스 모델 오케스트레이션 및 에이전트 워크플로우 통합에 대한 수요

멀티 모델 및 멀티 에이전트 오케스트레이션에 대한 수요가 증가하면서 AI 플랫폼 환경이 근본적으로 변화하고 있습니다. 조직이 단순한 챗봇 애플리케이션을 넘어 복잡한 목표 지향적 에이전트 워크플로우를 도입하고 있습니다. 예를 들어, 검색 보강 생성(RAG), 도구 사용 에이전트, 연쇄 LLM 시스템 등이 있습니다. 이러한 워크플로우는 여러 AI 모델, 타사 API, 내부 지식 기반 및 특수 플러그인을 원활하게 통합해야 하는 경우가 많습니다. 복잡성이 증가함에 따라 종속성을 관리하고, 에이전트 간 컨텍스트를 전달하며, 이종 구성 요소 전반에 걸쳐 일관된 작업 실행을 보장할 수 있는 오케스트레이션 계층이 필요합니다. 이러한 오케스트레이션은 확장성과 효율성에 매우 중요합니다. 예를 들어, 단일 AI 워크플로에는 자연어 이해를 위한 모델, 코드 생성을 위한 모델, 추론을 위한 모델 등 각각의 강점에 따라 선택된 여러 모델이 포함될 수 있습니다.

플랫폼은 이러한 구성 요소를 실시간으로 조정하고, 컨텍스트 메모리를 관리하며, 폴백 또는 에스컬레이션 전략을 처리해야 합니다. 기업들은 벤더 종속성을 피하기 위해 모듈성과 상호 운용성을 추구하며, 다양한 모델과 도구를 지원하는 개방적이고 확장 가능한 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 강력한 오케스트레이션 기능을 제공하는 AI 플랫폼은 기업이 자율적으로 운영되고 다양한 분야에서 복잡한 작업을 처리할 수 있는 적응형 지능형 시스템을 구축하는 데 필수적인 인프라로 자리매김하고 있습니다. 이 능력은 기업 AI 채택에서 경쟁 우위로 빠르게 부상하고 있습니다.

제약 요인: 높은 추론 및 미세 조정 비용

높은 추론 및 미세 조정 비용은 AI 플랫폼 시장에서 주요 제약 요인으로 작용하며, 특히 중소기업(SME)에 큰 부담을 줍니다. AI 플랫폼은 확장 가능하고 맞춤형 솔루션을 약속하지만, 모델 훈련, 미세 조정, 실시간 추론 등에 필요한 계산 자원 요구사항은 최적화에도 불구하고 여전히 비용이 높습니다. 대부분의 플랫폼은 대규모 기업을 대상으로 설계되어 강력한 하지만 자원 집약적인 도구를 제공하며, 이는 상당한 클라우드 컴퓨팅 또는 온프레미스 인프라를 요구합니다. 중소기업의 경우 이러한 비용이 예산을 초과해 실험 단계에서 생산 단계로 넘어가는 것이 어렵습니다. 파라미터 효율적인 방법이나 사전 훈련된 모델이 제공되더라도 데이터 준비, 통합, 배포, 지속적인 모델 모니터링 등을 포함한 총 소유 비용이 부담스러울 수 있습니다.

이로 인해 많은 중소기업은 도입을 지연하거나 기본 기능에 한정해 사용하거나, 더 단순하고 비용이 낮은 솔루션으로 전환해 AI 플랫폼을 완전히 피하는 경우가 많습니다. 이것은 플랫폼 성장이 대기업에 집중되어 시장 다양성이 감소하고 생태계 발전이 지연되는 시장 불균형을 초래합니다. AI 플랫폼이 소규모 조직을 위한 비용 효율적인 티어, 경량 배포 옵션, 맞춤형 가격 모델을 도입하지 않는 한, 접근 가능한 시장의 상당 부분이 미개척 상태로 남아 대규모 AI 도입에 주저할 것입니다.

기회: AI 플랫폼과 비즈니스 자동화 스택의 융합

AI 플랫폼과 로봇 프로세스 자동화(RPA), 비즈니스 프로세스 관리(BPM), 워크플로우 자동화 등 비즈니스 자동화 스택의 융합은 AI 플랫폼 시장에서 강력한 기회를 제공합니다. 이러한 시스템에 AI를 통합함으로써 기업은 기본적인 규칙 기반 자동화에서 실시간으로 적응하는 지능형 프로세스 오케스트레이션으로 전환할 수 있습니다. AI는 자연어 이해, 예측 분석, 의사 결정 최적화 등 인지 능력을 제공하여 자동화 워크플로우의 속도, 정확성, 유연성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, AI 강화형 RPA 봇은 비정형 문서를 처리하고 예외를 이해하며 맥락을 고려한 결정을 내릴 수 있어 수동 개입을 크게 줄일 수 있습니다.

AI가 적용된 BPM 시스템은 실시간 데이터 스트림과 성능 지표를 기반으로 자체 최적화를 수행하여 비즈니스 운영을 더 유연하고 반응적으로 만들 수 있습니다. 이러한 통합은 운영 효율성과 규정 준수가 중요한 금융, 보험, 물류, 의료 등 데이터가 많은 산업에서 유용합니다. 일상적인 작업 실행을 넘어서는 엔드투엔드 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라, 자동화 도구와 플러그 앤 플레이 호환성을 제공하는 AI 공급업체들이 경쟁 우위를 차지할 것입니다. 인텔리전스와 자동화를 원활하게 조율하는 플랫폼은 대규모 디지털 전환을 추진하려는 기업 구매자들을 유치하기에 유리한 위치에 있을 것입니다.

과제: 도구 체인 분할로 인한 플랫폼 피로도

AI 시스템을 구축하고 배포하는 기업들은 데이터 주석, 모델 훈련, 성능 모니터링, 배포, 거버넌스 등 다양한 기능을 제공하는 전문 도구들의 조각난 조합에 의존합니다. 이러한 도구들은 각각 고급 기능을 제공할 수 있지만, 연결되지 않은 다수의 솔루션을 관리하는 것은 주요 운영 효율성 저하를 초래합니다. 팀은 서로 다른 인터페이스, API, 워크플로우를 탐색해야 하며, 이는 온보딩 복잡성을 증가시키고 협업을 어렵게 만듭니다. 이 도구 체인 분산은 플랫폼 피로도로 이어집니다. 개발자와 데이터 과학자는 시스템 운영을 유지하기 위해 지속적인 컨텍스트 전환과 통합 작업에 압도됩니다.

또한 버전 불일치, 일관성 없는 메타데이터 표준, 분산된 관측 가능성은 반복 속도를 늦추고 추적 가능성 격차를 초래합니다. 조직이 AI 노력을 확장함에 따라 이 분산된 도구 생태계는 지연, 비용 증가, 배포 오류 또는 준수 실패의 위험을 증가시키는 부담으로 변모합니다. 통합된 엔드투엔드 환경으로 진화하여 시스템 통합의 부담을 줄이는 플랫폼이 필요합니다. 통합 플랫폼은 워크플로우를 간소화하고 제어권을 중앙화하며, 특히 다기능 팀의 사용성을 개선할 수 있습니다. 이 전환이 이루어지지 않으면 분산된 도구 체인이 기업 AI의 제한 요인이 되어 생산 환경에서 반복 가능하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 결과를 달성하는 것이 어려워질 수 있습니다.

글로벌 AI 플랫폼 시장 생태계 분석

AI 플랫폼 시장 생태계는 네 가지 주요 세그먼트로 구성됩니다: AI 개발 플랫폼, AI 라이프사이클 관리 플랫폼, AI 인프라 및 지원, AI 플랫폼 서비스. 이 카테고리에는 AI 모델을 구축, 훈련, 배포하는 도구 및 플랫폼(개발 플랫폼), AI 워크플로우 및 거버넌스 관리(라이프사이클 관리 플랫폼), 하드웨어 및 클라우드 리소스(인프라 및 지원), 컨설팅, 배포, 통합 솔루션을 제공하는 AI 플랫폼 서비스 제공업체(서비스)가 포함됩니다. 이 생태계는 AI 가치 사슬 전반에 걸쳐 제공업체들이 협력하는 통합 네트워크로 기능하며, 기초 개발부터 모델 거버넌스 및 비즈니스 지원까지의 과정을 통해 지능형 자동화, 혁신 가속화, 기업 AI 채택을 촉진합니다.

AI 개발 플랫폼 제공 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다

AI 개발 플랫폼은 기업이 다양한 응용 프로그램에서 AI 모델을 효율적으로 구축, 훈련, 배포할 수 있도록 지원하기 때문에 AI 플랫폼 시장 내에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 사전 구축된 프레임워크, 통합 개발 환경, 모듈형 도구 키트를 제공하여 복잡한 AI 개발 프로세스를 간소화하여 내부 AI 전문 지식 없이도 조직이 접근할 수 있도록 합니다. 의료, BFSI, 소매 및 제조 부문에서 AI 기반 자동화, 예측 분석, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 솔루션에 대한 수요가 급증하면서 이러한 솔루션의 채택이 더욱 가속화되고 있습니다. 또한, 생성형 AI, 대규모 언어 모델 및 기계 학습 운영(MLOps)에 대한 투자가 증가하면서 조직들은 신속한 실험, 콘텐츠 생성 및 배포를 지원하는 확장 가능한 개발 플랫폼을 찾고 있습니다.

주요 기술 제공업체들은 플랫폼에 저코드 인터페이스, 사전 훈련된 모델, 멀티 클라우드 배포 기능, 규정 준수 준비 솔루션 등을 추가해 기술 전문가와 비기술 사용자 모두에게 사용성을 확대하고 있습니다. 다양한 데이터 환경을 처리하고 AI를 워크플로우에 통합해야 하는 필요성은 개발 플랫폼을 현대 AI 전략의 기반으로 자리매김시키고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 개발 플랫폼이 전체 AI 플랫폼 시장에서 지배적인 시장 점유율을 차지하는 데 기여하며, 이는 산업 전반에 걸친 다용성, 확장성, 전략적 중요성에서 비롯됩니다.

모델 배포 및 서비스 기능 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

모델 배포 및 서비스 기능 부문은 조직들이 대규모 AI 모델의 운영에 점점 더 집중하고 있기 때문에 AI 플랫폼 시장에서 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 모델 개발이 중요하지만, 기업들은 이제 다양한 사용 사례에 걸쳐 실시간 통찰력과 자동화를 제공하는 프로토타입에서 생산 준비가 된 솔루션으로의 전환을 우선시하고 있습니다. 모델 배포 및 서비스 도구는 확장 가능한 인프라, 자동화된 버전 관리, 원활한 API 기반 통합을 제공함으로써 이 전환을 간소화합니다. 이는 AI 모델을 실시간 환경에 효율적으로 배포할 수 있도록 지원합니다. 에지 AI와 하이브리드 클라우드 환경의 확산은 다양한 인프라 구성에 대응할 수 있는 유연한 배포 솔루션의 필요성을 더욱 높이고 있습니다.

또한 지속적인 학습 모델, 실시간 추론, AI-as-a-Service 모델, 생성형 AI의 등장으로 콘텐츠 생성, 저지연 응답, 확장 가능한 출력을 지원하는 강력한 배포 프레임워크에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 비용 최적화와 준수를 중점으로 모델 모니터링, 재훈련, 생산 환경에서의 거버넌스를 보장하는 배포 기능에 집중하고 있습니다. AI 전략이 실험 단계에서 가치 창출로 전환되면서 모델 배포 및 운영화への 강조가 기업 AI 로드맵의 중심이 되고 있습니다. 이 전환은 전 세계 산업 전반에서 모델 배포 및 서비스 솔루션의 급속한 성장을 촉진하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 AI 플랫폼 시장에서 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 여러 상호 연관된 요인에 기인합니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등 주요 경제권에서의 빠른 디지털 전환은 AI 개발 도구, 노코드 및 로우코드 플랫폼, 머신러닝 프레임워크, 생성형 AI 기술의 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다. 중국 정부의 ‘차세대 AI 개발 계획’과 인도 정부의 ‘국가 AI 전략’과 같은 정부 이니셔티브는 AI 역량 구축을 위한 공공 및 민간 투자를 촉진하며, 스타트업과 기업이 자동화, 분석, 콘텐츠 생성, 혁신을 위해 AI 플랫폼을 활용하도록 장려하고 있습니다. 디지털에 익숙한 인구가 많기 때문에 방대한 데이터 풀이 형성되어 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.

또한 제조, 의료, BFSI 및 소매 산업이 운영 자동화 및 고객 경험 개선에 점점 더 집중하면서 AI 플랫폼의 채택이 증가하고 있습니다. 많은 글로벌 AI 플랫폼 공급업체들이 파트너십, 투자 및 현지 데이터 센터를 통해 지역적 입지를 확대하여 증가하는 수요를 활용하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 데이터 과학 및 소프트웨어 개발 분야의 비용 효율적인 인재 풀과 개선되는 디지털 인프라가 AI 플랫폼 공급업체에게 매력적인 시장으로 자리매김하게 하며, 이는 해당 지역이 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로의 위치를 공고히 하고 있습니다.

AI 플랫폼 시장 최근 동향

2025년 5월, 구글은 SAP와 파트너십을 체결해 Vertex AI를 SAP의 클라우드 솔루션에 통합해 고급 AI 기반 분석 및 예측 기능을 제공했습니다.

2025년 3월, 마이크로소프트는 쿠웨이트 정부와의 파트너십을 확대해 쿠웨이트의 Vision 2035에 맞춰 AI 전환을 가속화했습니다. 이 협력의 핵심은 쿠웨이트에 AI 기반 Azure 지역을 설립해 현지 AI 역량을 강화하고 경제 성장을 촉진하는 것이었습니다.

2025년 3월, IBM은 NVIDIA의 AI 데이터 플랫폼 기술을 활용해 대규모 AI 도입을 가속화했습니다. 이 협력은 기업이 AI를 발견, 활용, 배포하는 방식을 개선했습니다. IBM은 NVIDIA의 AI 플랫폼을 Watson AI 및 데이터 플랫폼과 통합해 AI 워크로드에 최적화된 인프라와 소프트웨어를 제공했습니다.

2025년 3월, 오라클과 NVIDIA는 기업들이 AI 추론을 가속화하는 데 협력했습니다. NVIDIA의 AI Enterprise 소프트웨어는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 콘솔을 통해 원활하게 접근 가능해지며, 160개 이상의 AI 도구와 100개 이상의 NVIDIA NIM 마이크로서비스에 접근할 수 있습니다. 두 회사는 또한 코드 없이 AI 블루프린트 배포를 구현하고 NVIDIA cuVS를 활용한 오라클 데이터베이스 23ai에서의 AI 벡터 검색 가속화를 위해 협력 중입니다.

주요 시장 플레이어

상위 AI 플랫폼 시장 기업 목록

AI 플랫폼 시장은 지역적 존재감이 넓은 몇몇 주요 기업이 주도하고 있습니다. AI 플랫폼 시장의 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

Salesforce
Google
Intel
Microsoft
Oracle
IBM
SAP
AWS
Qualcomm Technologies
Databricks
Vital AI
Rainbird Technologies
Arize AI
Outreach
Salesloft
Infosys
Wipro
HPE
Alibaba Cloud
Palantir
OpenAI
ServiceNow
H2O.ai
Clarifai

2.1 연구 데이터 2차 데이터 – 주요 2차 출처 – 2차 출처의 주요 데이터 1차 데이터 – 1차 출처의 주요 데이터 – 1차 프로필의 분할 – 주요 산업 통찰력
2.2 시장 세분화 및 데이터 삼각화
2.3 시장 규모 추정 상향식 접근법 하향식 접근법
2.4 시장 전망
2.5 연구의 가정
2.6 연구의 한계

요약

프리미엄 통찰력

4.1 글로벌 AI 플랫폼 시장의 매력적인 기회
4.2 AI 플랫폼 시장, 제품별, 2025년 대비 2030년
4.3 AI 플랫폼 시장, 기능별, 2025년 대비 2030년
4.4 AI 플랫폼 시장, 사용자 유형별, 2025 vs. 2030
4.5 AI 플랫폼 시장, 최종 사용자별, 2025 vs. 2030
4.6 AI 플랫폼 시장, 지역별, 2025 vs. 2030

시장 개요

5.1 소개
5.2 시장 동향, 성장 요인, 제약 요인, 기회, 도전 과제
5.3 AI 플랫폼의 진화
5.4 공급망 분석
5.5 생태계 분석
5.6 투자 및 자금 조달 현황
5.7 사례 연구 분석 사례 연구 1 사례 연구 2 사례 연구 3 사례 연구 4 사례 연구 5
5.8 기술 분석 핵심 기술- 기술 1- 기술 2- 기술 3 보완 기술- 기술 1- 기술 2- 기술 3 인접 기술- 기술 1- 기술 2- 기술 3
5.9 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 주요 규제 – 북미 – 유럽 – 아시아 태평양 – 중동 및 아프리카 – 라틴 아메리카 특허 분석 – 방법론 – 출원된 특허, 문서 유형별, 2016–2025- 혁신 및 특허 출원- 주요 출원자 가격 분석- 주요 업체별 제품 평균 판매 가격, 2025- 기능별 평균 판매 가격, 2025 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025-2026 포터의 5대 경쟁 요인 분석- 신규 진입자의 위협- 대체품의 위협- 공급업체의 협상력- 구매자의 협상력- 경쟁 강도 AI 플랫폼 시장 구매자/고객에 영향을 미치는 경쟁 동향/파괴적 변화 주요 이해관계자 및 구매 기준- 구매 프로세스 내 주요 이해관계자- 구매 기준 고객 세분화 및 구매자 페르소나- 주요 구매자 아키타입- 산업별 주요 구매자 세분화- 구매자 여정 매핑 기술 로드맵 및 혁신 방향- 기술 로드맵 및 역량 영역- AI 플랫폼 역량 성숙도 프레임워크 파트너십 및 생태계 전략 구매자의 주요 성공 요인- 지속 가능하고 전략적인 AI 플랫폼 투자를 위한 체크리스트

AI 플랫폼 시장, 제공 제품별

6.1 소개: AI 플랫폼 시장 동인
6.2 플랫폼 유형 AI 개발 플랫폼- 머신러닝 개발 플랫폼- 딥러닝 플랫폼- 생성형 AI 플랫폼 (LLM 포함) LLMOPS 포함)- 대화형 AI 플랫폼- 엣지 AI 플랫폼- AI 에이전트 플랫폼(자율 에이전트, RPA + GENAI)- 오픈 소스 모델 플랫폼(HUGGING FACE, LANGCHAIN HUBS) AI 라이프사이클 관리 플랫폼- MLOPS 플랫폼- LLMOPS 플랫폼- 모델 평가 및 거버넌스 플랫폼- 드리프트 탐지 및 모니터링 플랫폼- 설명 가능성 및 책임 있는 AI 도구- 주석 및 데이터 라벨링 플랫폼 AI 인프라 및 지원- AI API/프레임워크 플랫폼 (예: TENSORFLOW, PYTORCH, LANGCHAIN)- 데이터 과학 및 분석 플랫폼- 데이터 메쉬 및 데이터 패브릭 지원- 벡터 데이터베이스 플랫폼
6.3 배포 모드별 클라우드 온프레미스 하이브리드

AI 플랫폼 시장, 기능별

7.1 소개 기능: AI 플랫폼 시장 동인
7.2 데이터 관리 및 준비
7.3 모델 개발 및 훈련
7.4 모델 배포 및 서비스
7.5 모니터링 및 유지보수
7.6 모델 거버넌스 및 준수
7.7 모델 미세 조정 및 개인화
7.8 설명 가능성 및 편향 도구
7.9 보안 및 개인 정보 보호

AI 플랫폼 시장, 사용자 유형별

8.1 소개 사용자 유형: AI 플랫폼 시장 동인
8.2 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어
8.3 MLOps/AI 엔지니어
8.4 비즈니스 분석가 및 시민 개발자
8.5 AI 제품 매니저
8.6 IT 및 클라우드 아키텍트

AI 플랫폼 시장, 최종 사용자별

9.1 소개 최종 사용자: AI 플랫폼 시장 동인
9.2 기업 의료 및 생명 과학 – 의료 서비스 제공자- 제약 및 바이오테크 산업- 메드테크 BFSI- 은행- 금융 서비스- 보험 소매 및 전자상거래 운송 및 물류 자동차 및 모빌리티 통신 정부 및 국방 에너지 및 유틸리티- 석유 및 가스- 전력 발전- 유틸리티 제조업- 이산 제조업- 공정 제조업- 소프트웨어 및 기술- 미디어 및 엔터테인먼트- 기타 (농업 및 교육 & 연구)
9.3 지역별 개인 사용자 AI 플랫폼 시장

지역별 AI 플랫폼 시장

10.1 소개
10.2 북미 북미: 시장 동인 북미의 거시경제 전망 미국 캐나다
10.3 유럽 유럽: 시장 동인 유럽의 거시경제 전망 영국 프랑스 독일 이탈리아 스페인 기타 유럽
10.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 시장 동인 아시아 태평양의 거시경제 전망 중국 일본 인도 남한 ASEAN 호주 및 뉴질랜드 기타 아시아 태평양
10.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 시장 동인 및 중동 및 아프리카의 거시경제 전망 사우디아라비아 아랍에미리트 카타르 이스라엘 남아프리카공화국 중동 및 아프리카 나머지 지역
10.6 라틴 아메리카 라틴 아메리카: 시장 동인 라틴 아메리카의 거시경제 전망 브라질 멕시코 아르헨티나 라틴 아메리카 나머지

경쟁 환경

11.1 개요
11.2 주요 플레이어의 전략/승리 요인, 2022-2025 주요 AI 플랫폼 공급업체가 채택한 전략 개요
11.3 주요 업체의 매출 분석, 2020-2024 시장별 매출 분석, 2020-2024
11.4 시장 점유율 분석, 2024
11.5 제품 비교 분석
11.6 주요 AI 플랫폼 공급업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 업체, 2024 스타 신흥 리더 보편적 업체 참가자 기업 발자취: 주요 업체, 2024 – 기업 발자국 – 지역 발자국 – 제공 서비스 발자국 – 기능 발자국 – 사용자 유형 발자국 – 최종 사용자 발자국
11.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 진보적인 기업, 반응형 기업, 역동적인 기업, 초기 단계 기업, 경쟁 벤치마킹: 신생 기업/중소기업, 2024 – 주요 신생 기업/중소기업의 상세 목록 – 주요 신생 기업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 제품 출시 및 개선 거래 확장

회사 프로필

12.1 소개
12.2 KEY PLAYERS

GOOGLE

MICROSOFT

IBM

INTEL

INFOSYS

WIPRO

SALESFORCE

HPE

QUALCOMM TECHNOLOGIES

– INSIGHT

– ALIBABA CLOUD

– AWS

– SAP

– SYMPHONYAI

– PALANTIR

– ORACLE

– SERVICENOW

– C3.AI

– DATABRICKS

– OPENAI

– ALTAIR
12.3 OTHER KEY PLAYERS

DATAIKU

DATAROBOT

COHERE

H2O.AI

VITAL AI

RAINBIRD TECHNOLOGIES

ARIZE AI

CALYPSOAI

CLARIFAI

– ANYSCALE

– WEIGHTS & BIASES

– ELVEX

– QUISITIVE

관련 및 인접 시장

13.1 소개
13.2 AI 툴킷 시장 – 2028년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요
13.3 노코드 AI 플랫폼 시장 – 2029년까지 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요

부록

14.1 토론 가이드
14.2 지식 저장소: MarketandMarkets의 구독 포털
14.3 이용 가능한 맞춤화 옵션
14.4 관련 보고서
14.5 저자 정보

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