글로벌 AI API 시장 동향
원동력: AI API가 주요 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환을 가속화합니다.
MarketsandMarkets에 따르면, 디지털 전환 시장은 자동화, AI 도입, 실시간 의사 결정의 필요성 증가에 힘입어 연평균 23.9%의 성장률로 2024년 9,112억 달러에서 2030년 3,289.4억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. AI API는 디지털 혁신의 핵심으로, 지능형 솔루션의 원활한 통합을 가능하게 합니다. Dev.to에 따르면, AI API는 산업 전반에 걸쳐 지능형 솔루션의 원활한 통합을 가능하게 함으로써 비즈니스 혁신에 혁명을 일으키고 있습니다. 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문에서 AI API는 실시간으로 거래 패턴을 분석하고, 지능형 챗봇을 통해 고객과의 상호 작용을 자동화하며, 예측 분석을 통해 위험 평가를 강화함으로써 사기 탐지를 개선합니다. 소매업과 전자상거래에서 AI API는 고객 행동과 동적 가격 책정 전략을 분석하여 개인화된 쇼핑 경험을 가능하게 합니다. AI API는 하이퍼 자동화와 실시간 데이터 처리를 촉진함으로써 기업이 빠르게 혁신하고 운영을 간소화하며 기술 중심의 세계에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕습니다.
제한 사항: 보안되지 않은 섀도우 및 좀비 API는 조직을 사이버 위협에 노출시킵니다.
섀도 API와 좀비 API는 조직에 심각한 보안 위험을 초래합니다. 섀도 API는 문서화되지 않은, IT 감독 없이 생성된 무단 인터페이스이고, 좀비 API는 구식이거나 잊혀졌지만 여전히 활성화된 상태입니다. 두 가지 유형 모두 적절한 암호화, 인증, 액세스 제어가 부족하여 사이버 공격에 취약합니다. 예를 들어, 2022년에 Cequence Security는 관리되지 않고 보호되지 않는 API(일반적으로 섀도 API라고 함)를 대상으로 한 악성 트랜잭션이 약 50억 건에 달한다고 보고했습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 조직은 Salt Security 및 Cloudflare API Gateway와 같은 API 검색 도구를 사용하여 모든 엔드포인트를 식별하고 보호해야 합니다. 보안 격차를 방지하고, 규정 준수를 보장하며, 사이버 위협으로부터 중요한 시스템을 보호하려면 사전 예방적인 API 관리가 필수적입니다.
기회: 실시간 인텔리전스를 위한 엣지 컴퓨팅으로 가속화되는 AI 혁신
엣지 컴퓨팅은 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 실시간 처리를 가능하게 함으로써 AI API를 변화시키고, 지연 시간과 클라우드 의존도를 줄입니다. Barbara Tech에 따르면, 기업에서의 도입은 2024년의 20%에서 2029년에는 50%로 증가하여 AI 확장을 주도할 것입니다. 이러한 변화는 BFSI, 소매 및 전자상거래, 의료, 운송에 도움이 됩니다. 금융 서비스 산업에서 엣지 AI는 실시간으로 데이터를 분석함으로써 사기 탐지, 즉각적인 거래 처리, 위험 평가 기능을 향상시킵니다. 소매업과 전자상거래는 실시간 재고 추적, 동적 가격 책정, 초개인화된 쇼핑 경험을 위해 이를 활용합니다. 스케일 컴퓨팅은 저지연 AI에서 그 역할을 강조하는 반면, Viso.ai는 민주화를 강조합니다. AI 예산이 증가함에 따라 엣지 컴퓨팅과 AI API를 통합하면 새로운 효율성을 얻을 수 있어 AI 혁신의 핵심 동력이 됩니다.
과제: AI API 지연 시간으로 인한 실시간 성능 및 효율성 저하
지연 시간은 AI API의 주요 과제이며, 특히 금융 거래, 의료 진단, 자율 시스템과 같은 실시간 응용 프로그램에서 더욱 그렇습니다. 서버 제약, 비효율적인 GPU 활용, 네트워크 병목 현상 등의 요인이 응답 시간에 영향을 미칩니다. DeepSeek은 최근 전 세계 트래픽이 많고 리소스 제한으로 인해 API 서비스 추가 결제를 중단했습니다. 또한, 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 하이퍼스케일러들은 연결 병목 현상으로 인해 GPU의 효율성이 51-52%에 불과하기 때문에 인프라 업그레이드에 3천억 달러를 투자할 계획입니다. 엔비디아의 최신 AI 칩 지연도 메타, 구글, 마이크로소프트에 영향을 미쳤습니다. 이러한 도전 과제는 AI의 증가하는 계산 요구를 지원하기 위해 더 나은 하드웨어 최적화와 인프라 개선의 필요성을 강조합니다.
글로벌 AI API 시장 생태계 분석
AI API 시장 생태계는 다양한 이해관계자로 구성되어 있습니다. 주요 제공업체로는 컴퓨터 비전 API, 음성/음성 API, 번역 API, 텍스트 API, 문서 파싱 API, 생성적 AI API, 자율 에이전트, AI 추천, 지식 그래프, 최종 사용자 등이 있습니다. 이러한 주체들은 AI API 솔루션을 개발, 제공, 활용하기 위해 협력함으로써 시장의 혁신과 성장을 주도합니다.
제품 유형별로 보면, 예측 기간 동안 생성형 AI API의 CAGR이 가장 높을 것으로 예상됩니다.
생성형 AI는 동적 콘텐츠를 생성하고, 워크플로를 자동화하며, 마케팅, 고객 서비스, 미디어 등 다양한 산업 분야에서 개인화를 강화할 수 있는 능력 때문에 AI API에 대한 수요가 더 높습니다. 기업들은 애플리케이션에 원활하게 통합되어 API 채택을 촉진하는 확장 가능한 AI 모델을 찾고 있습니다. OpenAI는 GPT 모델을 통해 텍스트, 이미지, 코드 생성 기능을 다양하게 제공함으로써 콘텐츠 제작과 자동화에 필수적인 역할을 하고 있습니다. 구글 클라우드는 다중 모드 상호 작용과 기업용 AI 솔루션에 최적화된 제미니 AI를 통해 시장을 장악하고 있습니다. 두 제공업체 모두 강력한 API 생태계를 제공하여 손쉬운 통합, 고성능, 적응성을 보장합니다. AI 채택이 증가함에 따라, 생성적 AI API는 애플리케이션의 효율성, 창의성, 지능형 자동화를 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
통합 모드에 따라, 플랫폼 기반 세그먼트가 예측 기간 동안 시장을 주도할 것입니다.
플랫폼 기반 통합 모드는 효율성과 확장성 때문에 AI API를 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 운영 시스템과 AI 모델의 통합을 단순화하여 원활한 데이터 전송과 효율성 향상을 보장합니다. 또한, 빠른 배포를 가능하게 함으로써 개발 복잡성을 줄이고 작업을 자동화하며 워크플로를 간소화합니다. API 통합 플랫폼은 유연성, 비용 절감, 전문가 지원을 제공하여 기존 시스템에 AI를 포함시키기에 이상적입니다. 사전 구축된 AI 기능을 활용함으로써 기업은 혁신을 가속화하고 사용자 경험을 향상시키며 일상적인 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 AI 채택을 극대화하여 기업이 전략적 성장에 집중하는 동시에 다양한 산업 전반에 걸쳐 원활하고 효율적인 AI 기반 운영을 보장할 수 있도록 합니다.
최종 사용자별로 의료 및 생명 과학 부문이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것입니다.
의료 및 생명 과학 최종 사용자는 상호 운용성과 원활한 데이터 교환의 필요성으로 인해 API에 대한 수요가 더 높습니다. API는 서로 다른 시스템 간의 통신을 가능하게 하여 환자 치료 및 운영 효율성을 향상시킵니다. 가치 기반 치료와 환자 중심 모델로의 전환은 데이터 집계와 안전한 공유를 촉진함으로써 API 채택을 가속화합니다. 또한, API는 원격 의료 확장을 지원하고 실시간 데이터 액세스를 통해 임상 의사 결정을 향상시킵니다. 환자가 자신의 건강 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것과 같은 규제 요건은 수요를 더욱 촉진합니다. 워크플로우를 간소화하고, 진단을 개선하고, 원격 의료 서비스를 가능하게 함으로써, API는 의료 및 생명 과학 부문 전반에 걸친 디지털 혁신을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.
지역별로는 북미가 예측 기간 동안 AI API 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 보입니다.
북미는 첨단 기술 생태계, 강력한 산업 입지, 정부 지원 AI 이니셔티브에 힘입어 AI API 채택을 주도하고 있습니다. 미국은 주요 AI 투자, 역동적인 스타트업 환경, Google 및 Microsoft와 같은 거대 기술 기업이 금융 및 의료 분야에서 AI API를 발전시키고 있다는 이점을 누리고 있습니다. 미국 국제개발처(USAID)는 OpenAI의 ChatGPT Enterprise API를 활용하여 정부 운영을 간소화하고 있습니다. 2024년 12월, 캐나다의 AI 스타트업 코헤어는 기업 전용 AI 모델로 초점을 전환하여 효율성을 위해 API 기반 AI 솔루션을 최적화했습니다. 9억 달러의 지원을 받은 코헤어는 오라클 및 후지쯔와 협력하여 비즈니스 요구에 맞는 AI API를 제공합니다. 캐나다의 AI 연구에 대한 투자와 의료 및 기업 솔루션과 같은 분야에서 AI 기반 API에 대한 수요 증가로 인해 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 성숙한 API 관리 생태계와 강력한 클라우드 인프라를 갖춘 북미는 AI API 혁신의 최전선에 서 있습니다.
최근 AI API 시장의 발전
- 2025년 2월, Confluent와 Databricks는 AI 애플리케이션을 위한 실시간 데이터 처리를 강화하기 위해 파트너십을 확대했습니다. 이 협업은 Confluent의 데이터 스트리밍 기능을 Databricks의 분석 플랫폼과 통합하여 조직이 실시간 데이터를 활용하는 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다. 이 파트너십은 확장성, 성능 및 데이터 가용성을 개선하여 다양한 산업 분야에서 더 빠르고 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 두 회사는 기술을 결합하여 데이터 사일로를 없애고 실시간으로 데이터 스트림을 관리 및 분석할 수 있는 통합 솔루션을 제공함으로써 디지털 혁신 이니셔티브를 가속화하고자 합니다.
- 2025년 1월, 마이크로소프트와 오픈AI는 AI 개발을 발전시키기 위한 파트너십의 진화를 발표했습니다. 2019년 계약의 핵심 요소는 2030년까지 유지되며, 여기에는 코파일럿과 같은 제품에 통합하기 위한 오픈AI의 지적 재산권에 대한 마이크로소프트의 권리, Azure를 통한 오픈AI의 API 독점 사용, 상호 수익 공유 계약 등이 포함됩니다. 이 업데이트된 계약은 “우선 거부권” 모델을 도입하여 OpenAI가 연구 및 모델 훈련을 위한 추가 용량을 구축할 수 있도록 하고, Microsoft는 새로운 개발에 우선적으로 접근할 수 있도록 합니다.
- 2025년 1월, Tata Consultancy Services(TCS)는 통신 부문의 AI 도입 가속화에 중점을 두고 통신 고객을 위한 AI 및 GenAI 기능을 향상시키기 위해 Google Cloud와 파트너십을 체결했습니다. 이 파트너십은 통신 기업의 운영 현대화, 서비스 복원력 향상, 비용 최적화를 목표로 합니다. 주요 이니셔티브는 뉴욕에 생성적 AI 체험 센터를 설립하는 것입니다. 이 센터는 통신 회사 간의 협업과 혁신을 촉진할 것입니다. TCS는 Google Cloud의 기술을 활용하여 고객 참여를 유도하고 프로세스를 간소화함으로써 궁극적으로 전반적인 고객 서비스 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
- 2024년 12월, OpenAI는 선도적인 디지털 미디어 회사인 Future와 제휴하여 AI 기술을 사용하여 전문 콘텐츠를 제작했습니다. 이 협업은 다양한 플랫폼에서 콘텐츠 제작을 향상시키고, OpenAI의 고급 언어 모델을 활용하여 흥미로운 기사와 자료를 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 파트너십은 혁신적인 스토리텔링과 청중 참여를 위해 미디어와 출판 업계에서 AI를 사용하는 추세가 증가하고 있음을 보여줍니다.
- 2024년 12월, Twilio Segment는 Amazon Web Services(AWS)와 제휴하여 Linked Audiences를 출시하여 기업이 AWS 서비스 내에서 직접 고객 데이터를 활성화할 수 있도록 했습니다. 이 통합을 통해 조직은 Twilio Segment의 고객 프로필을 Amazon S3, Amazon Personalize와 같은 AWS 대상에 통합하고 동기화하여 AI 기반 개인화 및 분석을 수행할 수 있습니다. 이 파트너십은 실시간 고객 세분화, 광고 타겟팅 개선, 마케팅 캠페인 최적화를 강화합니다. 기업은 AWS의 확장성과 Twilio Segment의 고객 데이터 전문 지식을 활용하여 보안 및 규정 준수를 유지하면서 더욱 개인화된 데이터 기반 경험을 제공할 수 있습니다.
주요 시장 참여자
최고의 AI API 시장 목록
Google
Microsoft
IBM
OpenAI
AssemblyAI
Hugging Face
DeepSeek
Cohere
Eden AI
Imagga
Clarifai
Twelve Labs
1 서론 29
1.1 학습 목표 29
1.2 시장 정의 29
1.3 시장 범위 30
1.3.1 포함 및 제외 30
1.3.2 시장 세분화 31
1.3.3 고려 대상 연도 32
1.4 고려된 통화 32
1.5 이해관계자 33
2 연구 방법론 34
2.1 연구 데이터 34
2.1.1 2차 데이터 35
2.1.2 1차 데이터 35
2.1.2.1 1차 프로필의 분류 36
2.1.2.2 주요 산업 통찰력 36
2.2 데이터 삼각측량 37
2.3 시장 규모 추정 38
2.3.1 하향식 접근법 38
2.3.2 상향식 접근법 39
2.4 시장 예측 42
2.5 연구 가정 43
2.6 위험 평가 44
2.7 연구의 한계 44
3 요약 45
4 프리미엄 인사이트 50
4.1 AI API 시장의 플레이어에게 매력적인 기회 50
4.2 AI API 마켓: 통합 방식 50
4.3 북미: AI API 마켓, 배포 방식 및 기능별 51
4.4 AI API 마켓: 지역별 51
5 시장 개요 및 산업 동향 52
5.1 서론 52
5.2 시장 역학 52
5.2.1 동인 53
5.2.1.1 주요 산업 전반에 걸친 가속화된 디지털 전환 53
5.2.1.2 높은 비즈니스 효율성, 비용 절감, 확장성 53
5.2.1.3 강화된 보안, 혁신, 운영 효율성 53
5.2.2 제약 54
5.2.2.1 보안되지 않은 섀도우와 좀비 API로 인한 사이버 위협 노출 54
5.2.3 기회 54
5.2.3.1 실시간 인텔리전스를 위한 엣지 컴퓨팅으로 가속화된 혁신 54
5.2.3.2 효율성을 위한 GraphQL과 비동기 처리 55
5.2.4 도전 과제 55
5.2.4.1 AI API 지연 – 효율성과 사용자 경험의 중요한 병목 현상 55
5.2.5 생태계 분석 56
5.2.5.1 컴퓨터 비전 API 58
5.2.5.2 음성/음성 API 58
5.2.5.3 번역 API 59
5.2.5.4 텍스트 API 59
5.2.5.5 문서 파싱 API 59
5.2.5.6 생성적 AI API 59
5.2.5.7 자율 에이전트, AI 추천, 지식 그래프 59
5.2.5.8 최종 사용자 60
5.2.6 기술 분석 60
5.2.6.1 핵심 기술 60
5.2.6.1.1 NLP와 딥러닝 60
5.2.6.1.2 컴퓨터 비전 60
5.2.6.1.3 생성적 AI 60
5.2.6.1.3.1 규칙 기반 모델 61
5.2.6.1.3.2 통계 모델 61
5.2.6.1.3.3 딥러닝 모델 61
5.2.6.1.3.4 생성적 적대적 네트워크 61
5.2.6.1.3.5 자동 인코더 61
5.2.6.1.3.6 회선형 신경망 62
5.2.6.1.3.7 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델 62
5.2.6.1.4 음성 인식 및 합성 62
5.2.6.1.5 AI 모델 훈련 및 최적화 62
5.2.6.2 인접 기술 63
5.2.6.2.1 블록체인 63
5.2.6.2.2 로봇공학 63
5.2.6.2.3 양자 컴퓨팅 63
5.2.6.2.4 사물인터넷 63
5.2.6.2.5 5G와 첨단 연결성 63
5.2.6.3 보완 기술 64
5.2.6.3.1 사이버 보안 64
5.2.6.3.2 증강 현실과 가상 현실 64
5.2.6.3.3 클라우드 컴퓨팅 64
5.2.6.3.4 엣지 컴퓨팅 64
5.2.7 규제 환경 65
5.2.7.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 65
5.2.7.2 규제 체계 70
5.2.7.2.1 북미 70
5.2.7.2.1.1 미국 70
5.2.7.2.1.2 캐나다 70
5.2.7.2.2 유럽 70
5.2.7.2.2.1 영국 70
5.2.7.2.2.2 독일 70
5.2.7.2.2.3 프랑스 71
5.2.7.2.3 아시아 태평양 71
5.2.7.2.3.1 호주 71
5.2.7.2.3.2 인도 71
5.2.7.2.3.3 중국 71
5.2.7.2.3.4 일본 71
5.2.7.2.3.5 대한민국 72
5.2.7.2.4 중동 및 아프리카 72
5.2.7.2.4.1 사우디아라비아 72
5.2.7.2.4.2 아랍에미리트 72
5.2.7.2.4.3 바레인 72
5.2.7.2.4.4 쿠웨이트 72
5.2.7.2.4.5 아프리카 72
5.2.7.2.5 라틴아메리카 73
5.2.7.2.5.1 브라질 73
5.2.7.2.5.2 멕시코 73
5.2.7.2.5.3 아르헨티나 73
5.2.8 공급망 분석 74
5.2.9 가격 분석 75
5.2.9.1 제품 유형별 예상 가격 분석, 2024년 75
5.2.9.2 통합 방식별 예상 가격 분석, 2024년 76
5.3 산업 동향 78
5.3.1 AI API 시장의 진화 78
5.3.2 사례 연구 분석 79
5.3.2.1 Anthropic의 Claude 3 Family로 검색을 강화하는 Perplexity 79
5.3.2.2 DeepBrain AI가 AI Banker로 비대면 고객 참여를 혁신하다 80
5.3.2.3 AssemblyAI의 Speech-to-Text로 새로운 시장을 개척하고 성장을 가속화하는 EdgeTier 81
5.3.2.4 Sonic Transcript & Eden AI: 글로벌 연구를 위한 원활한 AI 번역 82
5.3.2.5 Plivo와 Flight Vector: 생사가 걸린 상황에서 안정적인 커뮤니케이션 제공 83
5.3.3 PORTER의 다섯 가지 힘 분석 83
5.3.3.1 신규 진입자의 위협 84
5.3.3.2 대체품의 위협 85
5.3.3.3 공급자의 협상력 85
5.3.3.4 구매자의 협상력 85
5.3.3.5 경쟁의 강도 85
5.3.4 주요 회의 및 행사 86
5.3.5 주요 이해관계자와 구매 기준 87
5.3.5.1 구매 과정의 주요 이해관계자 87
5.3.5.2 구매 기준 87
5.3.6 특허 분석 88
5.3.6.1 방법론 88
5.3.6.2. 출원된 특허, 문서 유형별 88
5.3.6.3. 혁신과 특허 출원 89
5.3.7. 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 93
5.3.8. 투자 환경과 자금 조달 시나리오 94
5.3.9 생성적 AI가 AI API 시장에 미치는 영향 95
5.3.9.1 주요 활용 사례와 시장 잠재력 95
5.3.9.2 주요 활용 사례 95
5.3.9.2.1 효율성과 생산성 향상 96
5.3.9.2.2 24시간 연중무휴 가용성 96
5.3.9.2.3 개인화된 고객 상호작용 96
5.3.9.2.4 비용 절감 96
5.3.9.2.5 능동적인 고객 참여 96
5.3.9.2.6 확장성 96
6 AI API 시장, 제품별 97
6.1 서론 98
6.1.1 제품: AI API 시장 주도자 98
6.2 유형 98
6.2.1 컴퓨터 비전 API 100
6.2.1.1 이미지 인식 및 분류 101
6.2.1.2 비디오 분석 101
6.2.1.3 물체 감지 101
6.2.2 음성/음성 API 101
6.2.2.1 자동 음성 인식 102
6.2.2.2 화자 식별 102
6.2.2.3 음성 활동 감지 103
6.2.2.4 기타 103
6.2.3 번역 API 103
6.2.3.1 텍스트 & 음성 104
6.2.3.2 문맥 104
6.2.3.3 멀티모달 104
6.2.4 텍스트 API 104
6.2.4.1 명명된 실체 인식 105
6.2.4.2 감정 분석 106
6.2.4.3 텍스트 분류 및 요약 106
6.2.4.4 키워드 추출 106
6.2.4.5 기타 106
6.2.5 문서 파싱 API 106
6.2.5.1 광학 문자 인식 107
6.2.5.2 구조적 데이터와 비구조적 데이터 추출 107
6.2.5.3 문서 분류 108
6.2.5.4 PDF 및 스캔 문서 추출 108
6.2.5.5 문서 저장소 108
6.2.6 생성적 AI API 108
6.2.6.1 텍스트 생성 109
6.2.6.2 이미지 생성 109
6.2.6.3 비디오 생성 110
6.2.6.4 음성 및 오디오 생성 110
6.2.6.5 코드 생성 110
6.2.7 기타 API 유형 110
6.3 배포 방식 112
6.3.1 클라우드 113
6.3.1.1 확장 가능하고 효율적인 AI API 통합으로 시장 주도 113
6.3.2 온-프레미스 114
6.3.2.1 제어 및 성능 극대화 – 핵심 동인 114
7 AI API 시장, 통합 방식별 115
7.1 서론 116
7.2 독립형 117
7.2.1 향상된 유연성과 통제력으로 시장을 주도 117
7.3 플랫폼 기반 118
7.3.1 향상된 응용 프로그램과 경쟁 우위를 위해 현명하게 사용 118
7.4 사물인터넷(IoT) & 엣지 컴퓨팅 119
7.4.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위한 강화된 실시간 의사 결정 119
8 기술별 AI API 시장 120
8.1 서론 121
8.2 생성적 AI 122
8.2.1 여러 기능을 지원하는 세그먼트 122
8.3 기타 AI 123
8.3.1 ML 124
8.3.2 NLP & 딥 러닝 124
8.3.3 예측 분석 124
8.3.4 이미지 및 음성 인식 125
9 기능별 AI API 시장 126
9.1 서론 127
9.1.1 기능 AI API 시장의 동인 127
9.2 사전 훈련된 모델 128
9.2.1 AI 확장을 위한 향상된 확장성 세그먼트 부스트 128
9.3 사용자 정의 가능한 모델 130
9.3.1 전송 학습 및 사용자 정의 모델을 통한 최적화된 AI 성능 130
10 최종 사용자별 AI API 시장 131
10.1 서론 132
10.1.1 최종 사용자: AI API 시장 주도자 134
10.2 금융 서비스 134
10.2.1 원활한 통합, 자동화, 혁신을 통한 세그먼트 강화 134
10.3 미디어 & 엔터테인먼트 136
10.3.1 원활한 콘텐츠 생성, 참여 유도, 수익 창출을 통한 시장 주도 136
10.4 원격 통신 137
10.4.1 자동화를 통한 효율성 향상으로 세그먼트 주도 137
10.5 정부 및 공공 부문 138
10.5.1 세그먼트 추진을 위한 효율성 및 지능 향상 138
10.6 의료 및 생명 과학 139
10.6.1 첨단 의료 및 의학 연구 – 핵심 동인 139
10.7 제조업 140
10.7.1 생산 및 품질 관리의 간소화로 성장 촉진 140
10.8 소매업 및 전자상거래 141
10.8.1 개인화 및 운영 효율성에 의한 세분화 141
10.9 기술 및 소프트웨어 142
10.9.1 AI 추천을 통한 개인화된 사용자 경험으로 세그먼트 구동 142
10.10 여행 및 접객업 143
10.10.1 고객 경험 향상 및 매출 최적화로 성장 촉진 143
10.11 운송 및 물류 144
10.11.1 최적화된 공급망과 자동화된 운영으로 세그먼트 주도 144
10.12 기타 최종 사용자 145
10.12.1 효율성, 자동화, 통찰력 향상으로 시장 활성화 145
11 지역별 AI API 시장 147
11.1 서론 148
11.2 북미 149
11.2.1 북미: AI API 시장의 동인 150
11.2.2 북미: 거시경제적 영향 150
11.2.3 미국 156
11.2.3.1 마이크로소프트와 OpenAI의 협업으로 비즈니스 워크플로에 AI 통합 촉진 156
11.2.4 캐나다 157
11.2.4.1 전략적 협업과 지속 가능한 투자를 통한 AI 혁신 주도 157
11.3 유럽 158
11.3.1 유럽: AI API 시장 동인 158
11.3.2 유럽: 거시경제적 영향 158
11.3.3 영국 164
11.3.3.1 주요 기업과 인프라를 통한 AI 부문의 성장 164
11.3.4 독일 165
11.3.4.1 EU 인공지능법 준수 – 핵심 동인 165
11.3.5 프랑스 166
11.3.5.1 윤리적 발전과 혁신을 위한 투자 – 시장 성장의 핵심 166
11.3.6 이탈리아 167
11.3.6.1 이탈리아의 혁신 추진: 산업 전반에 걸친 디지털 전환을 지원하는 AI API 167
11.3.7 스페인 168
11.3.7.1 정부와 기술 기업의 AI 윤리적이고 혁신적인 개발을 위한 이니셔티브 168
11.3.8 유럽의 나머지 지역 169
11.4 아시아 태평양 170
11.4.1 아시아 태평양: AI API 시장 주도 요인 170
11.4.2 아시아 태평양: 거시경제적 영향 171
11.4.3 중국 177
11.4.3.1 주요 기업들의 혁신을 통한 AI 혁명으로 시장이 크게 활성화됨 177
11.4.4 일본 178
11.4.4.1 인간 중심적이고 윤리적이고 혁신적인 AI 비즈니스 관행에 의해 주도되는 시장 178
11.4.5 인도 179
11.4.5.1 구글과 정부의 지원으로 번성하는 API 생태계 179
11.4.6 대한민국 180
11.4.6.1 성장을 가속화하기 위한 전략적 파트너십과 R&D 투자 180
11.4.7 호주와 뉴질랜드 181
11.4.7.1 시장 성장을 촉진하기 위한 전략적 투자와 협력 181
11.4.8 아세안 국가 182
11.4.8.1 시장 활성화를 위한 AI API 혁신을 위한 디지털 인프라에 대한 정부의 집중 182
11.4.9 아시아 태평양의 나머지 지역 183
11.5 중동 및 아프리카 184
11.5.1 중동 및 아프리카: AI API 시장 동인 185
11.5.2 중동 및 아프리카: 거시경제적 영향 185
11.5.3 중동 190
11.5.3.1 사우디아라비아 191
11.5.3.1.1 시장 성장을 촉진하기 위한 데이터 및 AI를 위한 국가 전략 191
11.5.3.2 UAE 192
11.5.3.2.1 의료 및 교육 분야의 AI 혁명 – 핵심 동인 192
11.5.3.3 쿠웨이트 193
11.5.3.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 기업 간의 협력과 지식 공유 193
11.5.3.4 바레인 194
11.5.3.4.1 시장 다각화를 위한 경제 다각화를 위한 AI 통합 194
11.5.3.5 중동 지역 195
11.5.4 아프리카 196
11.6 라틴 아메리카 197
11.6.1 라틴 아메리카: AI API 시장 주도 요인 197
11.6.2 라틴아메리카: 거시경제적 영향 197
11.6.3 브라질 202
11.6.3.1 의료, 농업, 금융 분야의 성장을 촉진하는 AI 연구 센터 202
11.6.4 멕시코 203
11.6.4.1 주요 파트너십과 혁신을 통한 AI API 활용 – 주요 동인 203
11.6.5 아르헨티나 204
11.6.5.1 공공 정보 접근 기관의 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 투명성 프로그램 204
11.6.6 나머지 라틴아메리카 205
12 경쟁 구도 206
12.1 개요 206
12.2 주요 업체의 전략/승리할 권리, 2021-2025 206
12.3 수익 분석, 2020-2024 209
12.4 2024년 시장 점유율 분석 209
12.4.1 주요 업체의 시장 점유율 분석 209
12.4.2 시장 순위 분석 210
12.5 제공되는 제품 비교 분석 211
12.5.1 생성적 API 비교 분석 212
12.5.1.1 GPT-4, DALL-E, ChatGPT API (OpenAI) 212
12.5.1.2 Vertex AI, Bard API, Imagen (Google) 212
12.5.1.3 Claude API (Anthropic) 213
12.5.2 텍스트 API를 이용한 제품 비교 분석 213
12.5.2.1 Amazon Comprehend (AWS) 213
12.5.2.2 Azure Text Analytics (Microsoft) 213
12.5.2.3 Cohere Classify and Embed API (Cohere) 213
12.5.3 음성 인식 API 비교 분석 214
12.5.3.1 Rev.ai API 214
12.5.3.2 음성-텍스트 API(AssemblyAI) 214
12.5.3.3 Twilio 음성 인식 214
12.6 회사 가치 평가 및 주요 공급업체의 재무 지표 214
12.7 회사 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2024 215
12.7.1 스타 215
12.7.2 신흥 리더 215
12.7.3 퍼베이시브 플레이어 216
12.7.4 참가자 216
12.7.5 회사 발자국: 주요 플레이어 217
12.7.5.1 회사 발자국 217
12.7.5.2 지역 발자국 218
12.7.5.3 제품 유형 풋프린트 219
12.7.5.4 통합 모드 풋프린트 220
12.7.5.5 최종 사용자 풋프린트 221
12.8 회사 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 222
12.8.1 진보적인 기업 222
12.8.2 반응적인 기업 222
12.8.3 역동적인 기업 222
12.8.4 시작 블록 222
12.8.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 224
12.8.5.1 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 224
12.8.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 226
12.9 경쟁 시나리오 227
12.9.1 제품 출시 및 개선 사항 227
12.9.2 할인 228
13 회사 프로필 230
13.1 소개 230
13.2 주요 인물 230
13.2.1 마이크로소프트 230
13.2.1.1 사업 개요 230
13.2.1.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 232
13.2.1.3 최근의 발전 233
13.2.1.3.1 거래 233
13.2.1.4 MnM 보기 233
13.2.1.4.1 주요 강점 233
13.2.1.4.2 전략적 선택 233
13.2.1.4.3 약점과 경쟁 위협 234
13.2.2 IBM 235
13.2.2.1 사업 개요 235
13.2.2.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 237
13.2.2.3 최근의 발전 238
13.2.2.3.1 제품 출시 238
13.2.2.3.2 할인 238
13.2.2.4 MnM 보기 239
13.2.2.4.1 주요 강점 239
13.2.2.4.2 전략적 선택 239
13.2.2.4.3 약점과 경쟁 위협 239
13.2.3 구글 240
13.2.3.1 사업 개요 240
13.2.3.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 241
13.2.3.3 최근의 발전 242
13.2.3.3.1 거래 242
13.2.3.4 MnM 보기 243
13.2.3.4.1 주요 강점 243
13.2.3.4.2 전략적 선택 243
13.2.3.4.3 약점과 경쟁 위협 243
13.2.4 OPENAI 244
13.2.4.1 사업 개요 244
13.2.4.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 245
13.2.4.3 최근의 발전 246
13.2.4.3.1 제품 출시 246
13.2.4.3.2 할인 247
13.2.4.4 MnM 보기 247
13.2.4.4.1 주요 강점 247
13.2.4.4.2 전략적 선택 247
13.2.4.4.3 약점과 경쟁 위협 247
13.2.5 AWS 248
13.2.5.1 사업 개요 248
13.2.5.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 249
13.2.5.3 최근의 발전 250
13.2.5.3.1 거래 250
13.2.5.4 MnM 보기 251
13.2.5.4.1 주요 강점 251
13.2.5.4.2 전략적 선택 251
13.2.5.4.3 약점과 경쟁 위협 251
13.2.6 META 252
13.2.6.1 사업 개요 252
13.2.6.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 254
13.2.6.3 최근의 발전 255
13.2.6.3.1 제품 출시 255
13.2.7 DATABRICKS 256
13.2.7.1 사업 개요 256
13.2.7.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 257
13.2.7.3 최근의 발전 257
13.2.7.3.1 거래 257
13.2.8 DATAROBOT 258
13.2.8.1 사업 개요 258
13.2.8.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 259
13.2.8.3 최근의 발전 260
13.2.8.3.1 거래 260
13.2.9 TWILIO 261
13.2.9.1 사업 개요 261
13.2.9.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 263
13.2.9.3 최근의 발전 264
13.2.9.3.1 거래 264
13.3 기타 플레이어 265
13.3.1 DEEPL 265
13.3.2 MIDJOURNEY 266
13.3.3 SYMPHONYAI 267
13.3.4 SCALE AI 268
13.3.5 VERITONE 269
13.3.6 FLOW AI 270
13.3.7 SENTISIGHT.AI 271
13.3.8 YANDEX 272
13.3.9 BAIDU 273
13.3.10 SPEECHMATICS 274
13.4 스타트업/중소기업 275
13.4.1 앤트로피컬 275
13.4.2 코히어 276
13.4.3 딥페이 277
13.4.4 위트.AI 278
13.4.5 딥시크 279
13.4.6 어셈블리 AI 280
13.4.7 레트리아 281
13.4.8 시퀀스 보안 282
13.4.9 에덴 AI 283
13.4.10 클라리파이 284
13.4.11 앱텍 285
13.4.12 포옹하는 얼굴 286
13.4.13 BASE64 287
13.4.14 12개의 연구소 288
13.4.15 PLIVO 289
13.4.16 TAVUS 290
13.4.17 IMAGGA 291
13.4.18 DEEP INFRA 292
13.4.19 DEEPGRAM 293
13.4.20 GOOSE AI 294
13.4.21 SNATCHBOT 294
13.4.22 PLUM VOICE 295
13.4.23 MINDEE 296
13.4.24 복제 297
13.4.25 모델 랩 298
14 인접 시장 및 관련 시장 299
14.1 서론 299
14.2 인공지능(AI) 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 299
14.2.1 시장 정의 299
14.2.2 시장 개요 299
14.2.2.1 제공 방식에 따른 인공지능 시장 300
14.2.2.2 비즈니스 기능에 따른 인공지능 시장 301
14.2.2.3 기술에 따른 인공지능 시장 302
14.2.2.4 인공 지능 시장, 업종별 303
14.2.2.5 인공 지능 시장, 지역별 305
14.3 생성적 인공 지능 시장 – 2030년까지의 글로벌 전망 306
14.3.1 시장 정의 306
14.3.2 시장 개요 306
14.3.2.1 생성적 AI 시장, 제공에 따라 306
14.3.2.2 생성적 AI 시장, 데이터 양식에 따라 307
14.3.2.3 생성적 AI 시장, 응용 프로그램에 따라 308
14.3.2.4 생성적 AI 시장, 업종별 309
14.3.2.5 생성적 AI 시장, 지역별 310
15 부록 312
15.1 토론 가이드 312
15.2 지식 저장소: 마켓앤마켓의 구독 포털 318
15.3 사용자 지정 옵션 320
15.4 관련 보고서 320
15.5 저자 정보 321
그림 1 AI API 시장: 연구 설계 34
그림 2 데이터 삼각법 37
그림 3 AI API 시장: 하향식 접근법과 상향식 접근법 38
그림 4 접근법 1, 상향식(공급자 측면): AI API 시장에서 소프트웨어/서비스 수익 39
그림 5 접근법 2, 상향식(공급자 측면): 집단 수익
AI API 시장의 모든 소프트웨어/서비스로부터 40
그림 6 접근법 3, 하향식(공급측): 집단 수익
AI API 시장의 모든 소프트웨어/서비스로부터 40
그림 7 접근법 4, 하향식(수요측): AI API 점유율 전체 AI API 솔루션 지출 41
그림 8 2025년 시장을 지배할 컴퓨터 비전 API 부문 47
그림 9 2025년 더 큰 시장 점유율을 차지할 클라우드 배포 방식 47
그림 10 2025년 시장을 선도할 독립형 통합 모드 47
그림 11 2025년 시장 점유율 1위를 유지할 맞춤형 기능 48
그림 12 2025년 더 큰 시장 점유율을 차지할 생성적 AI 기술 48
그림 13 2025년 AI API의 최대 최종 사용자인 BFSI 48
그림 14 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 아시아 태평양 49
그림 15 다양한 산업 전반에 걸친 디지털 전환 가속화
AI API 시장 주도 50
그림 16 플랫폼 기반 부문이 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됨
예측 기간 50
그림 17 클라우드 배포 및 맞춤형 모델이 2025년 북미에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됨 51
그림 18 2025년 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 전망됨 51
그림 19 AI API 시장: 추진 요인, 제약 요인, 기회, 도전 과제 52
그림 20 AI API 시장 생태계: 주요 플레이어 58
그림 21 AI API 시장: 공급망 분석 74
그림 22 제품 유형별 가격 분석, 2024 75
그림 23 AI API 시장의 진화 78
그림 24 포터의 다섯 가지 힘 분석 84
그림 25 구매 과정에 대한 이해관계자의 영향
상위 3개 제품 유형 87
그림 26 상위 3개 제품 유형의 주요 구매 기준 87
그림 27 지난 10년 동안 특허를 받은 수 89
그림 28 2014-2024년 특허권 부여 지역별 분석 92
그림 29 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 93
그림 30 AI API 시장: 투자 환경 및 자금 조달 시나리오 94
그림 31 생성적 AI가 AI API를 강화하는 데 있어서의 시장 잠재력
주요 최종 사용자 95
그림 32 가장 높은 CAGR로 성장할 생성적 AI API 부문
예측 기간 99
그림 33 온프레미스 배포 부문이 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됨 112
그림 34 플랫폼 기반 부문이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됨 116
그림 35 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 생성적 AI 부문 121
그림 36 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 사전 훈련 모델 127
그림 37 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 의료 및 생명 과학 부문
예측 기간 132
그림 38 인도, 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 기록 예측 기간 148
그림 39 아시아 태평양, 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 기록 예측 기간 148
그림 40 북미: AI API 시장 스냅샷 151
그림 41 아시아 태평양: AI API 시장 스냅샷 172
그림 42 AI API 시장: 2020-2024년 5대 주요 업체의 수익 분석 209
그림 43 AI API 시장 점유율 분석, 2024 210
그림 44 제품 비교 분석(주요 업체) 211
그림 45 제품 비교 분석(신생 기업 및 중소기업) 212
그림 46 주요 공급 업체의 기업 가치 평가 및 재무 지표 214
그림 47 연초 대비(YTD) 가격 총수익률 및 5년 주식 베타
주요 벤더 215
그림 48 AI API 시장: 기업 평가 매트릭스(주요 기업), 2024 216
그림 49 AI API 시장: 기업 발자국 217
그림 50 AI API 시장: 기업 평가 매트릭스(스타트업/중소기업), 2024 223
그림 51 마이크로소프트: 기업 스냅샷 231
그림 52 IBM: 기업 스냅샷 236
그림 53 구글: 기업 스냅샷 241
그림 54 AWS: 기업 스냅샷 248
그림 55 메타: 기업 스냅샷 253
그림 56 트윌리오: 기업 스냅샷 262
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