| ■ 영문 제목 : Global Artificial Intelligence Products Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D3420 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 인공 지능 제품 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 인공 지능 제품은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 인공 지능 제품 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 인공 지능 제품은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 인공 지능 제품의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 인공 지능 제품 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
인공 지능 제품 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 인공 지능 제품 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 컴퓨터/GPU 칩 하드웨어, 클라우드 하드웨어, 기타) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 인공 지능 제품 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 인공 지능 제품 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 인공 지능 제품 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 인공 지능 제품 기술의 발전, 인공 지능 제품 신규 진입자, 인공 지능 제품 신규 투자, 그리고 인공 지능 제품의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 인공 지능 제품 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 인공 지능 제품 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 인공 지능 제품 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 인공 지능 제품 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 인공 지능 제품 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 인공 지능 제품 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 인공 지능 제품 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
인공 지능 제품 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
컴퓨터/GPU 칩 하드웨어, 클라우드 하드웨어, 기타
*** 용도별 세분화 ***
미디어 및 광고, 의료, 자동차 및 운송, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Open AI, IBM, NEC, Nuance’s, Google, Microsoft Corp, Ipsoft, Google, Rocket Fuel Inc, Fingenius Ltd
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 인공 지능 제품 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 인공 지능 제품 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 인공 지능 제품 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 인공 지능 제품은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 인공 지능 제품 시장분석 ■ 지역별 인공 지능 제품에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 인공 지능 제품 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Open AI, IBM, NEC, Nuance’s, Google, Microsoft Corp, Ipsoft, Google, Rocket Fuel Inc, Fingenius Ltd – Open AI – IBM – NEC ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]인공 지능 제품 이미지 인공 지능 제품 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 인공 지능 제품 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 인공 지능 제품 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 인공 지능 제품 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 인공 지능 제품 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 기업별 인공 지능 제품 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 인공 지능 제품 판매량 시장 점유율 2023 기업별 인공 지능 제품 매출 시장 2023 기업별 글로벌 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 인공 지능 제품 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 2023 미주 인공 지능 제품 판매량 (2019-2024) 미주 인공 지능 제품 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 인공 지능 제품 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 인공 지능 제품 매출 (2019-2024) 유럽 인공 지능 제품 판매량 (2019-2024) 유럽 인공 지능 제품 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 인공 지능 제품 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 인공 지능 제품 매출 (2019-2024) 미국 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 캐나다 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 멕시코 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 브라질 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 중국 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 일본 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 한국 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 인도 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 호주 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 독일 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 프랑스 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 영국 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 러시아 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 이집트 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 터키 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 인공 지능 제품 시장규모 (2019-2024) 인공 지능 제품의 제조 원가 구조 분석 인공 지능 제품의 제조 공정 분석 인공 지능 제품의 산업 체인 구조 인공 지능 제품의 유통 채널 글로벌 지역별 인공 지능 제품 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 인공 지능 제품 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 인공 지능 제품 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 인공 지능 제품 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 인공지능 제품은 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 모방하여 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하는 소프트웨어 및 하드웨어의 집합을 의미합니다. 단순히 프로그램을 실행하는 것을 넘어, 데이터를 분석하고 학습하며 이를 기반으로 의사결정을 내리고 새로운 결과를 생성하는 능력을 갖춘 것이 특징입니다. 이러한 인공지능 제품은 우리 사회의 다양한 분야에서 혁신을 이끌며 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 인공지능 제품의 핵심적인 특징 중 하나는 '학습 능력'입니다. 과거에는 개발자가 명시적으로 모든 규칙을 코딩해야 했지만, 인공지능 제품은 대규모 데이터를 학습함으로써 스스로 패턴을 파악하고 성능을 개선해 나갑니다. 예를 들어, 이미지 인식 인공지능은 수많은 이미지를 학습하여 고양이와 강아지를 구별하는 능력을 키웁니다. 또한, '추론 능력'은 학습된 지식을 바탕으로 새로운 상황에 대한 논리적인 결론을 도출하는 능력입니다. 이는 복잡한 문제를 해결하거나 예측을 하는 데 활용됩니다. '지각 능력'은 인간의 오감과 유사하게 외부 환경을 이해하고 해석하는 능력을 말합니다. 음성 인식, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 이에 해당하며, 인공지능 제품이 사용자와 상호작용하거나 주변 환경을 인식하는 데 필수적입니다. 마지막으로 '자율성'은 외부의 직접적인 개입 없이도 스스로 판단하고 행동하는 능력을 의미합니다. 이는 자율주행차나 로봇 등에서 핵심적인 역할을 합니다. 인공지능 제품은 그 기능과 적용 방식에 따라 매우 다양하게 분류될 수 있습니다. 크게 소프트웨어 기반 인공지능 제품과 하드웨어 기반 인공지능 제품으로 나눌 수 있습니다. 소프트웨어 기반 제품으로는 '자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)' 기술을 활용한 챗봇, 번역기, 음성 비서 등이 있습니다. 이들은 인간의 언어를 이해하고 생성함으로써 사용자와 자연스러운 소통을 가능하게 합니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇은 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공하거나 간단한 문의를 처리하여 업무 효율성을 높입니다. 번역기는 다양한 언어 간의 의사소통 장벽을 낮추는 데 기여합니다. '컴퓨터 비전(Computer Vision)' 기술을 기반으로 하는 인공지능 제품들도 많이 있습니다. 이미지 인식, 객체 탐지, 얼굴 인식 등이 대표적이며, 이는 보안 시스템, 의료 영상 분석, 자율주행 차량 등에서 중요한 역할을 합니다. 의료 분야에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 X-ray나 CT 영상을 분석하고 질병의 징후를 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 소매업에서는 CCTV 영상을 분석하여 고객의 동선을 파악하거나 특정 상품에 대한 관심을 분석하는 데 활용될 수 있습니다. '추천 시스템(Recommender Systems)'은 사용자의 과거 행동 데이터나 선호도를 분석하여 관심 있을 만한 상품, 콘텐츠 등을 제안하는 인공지능 제품입니다. 온라인 쇼핑몰이나 동영상 스트리밍 서비스에서 흔히 볼 수 있으며, 사용자의 만족도를 높이고 비즈니스 성과를 개선하는 데 기여합니다. 예를 들어, 사용자가 이전에 시청했던 영화의 장르나 배우 정보를 바탕으로 새로운 영화를 추천해 주는 식입니다. '머신러닝(Machine Learning, ML)' 및 '딥러닝(Deep Learning, DL)' 알고리즘은 이러한 다양한 인공지능 제품의 핵심 동력입니다. 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 예측이나 결정을 내리는 알고리즘을 개발하는 분야이며, 딥러닝은 이러한 머신러닝의 한 분야로, 인간의 신경망 구조를 모방한 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. 이 외에도 '강화 학습(Reinforcement Learning)'은 보상 시스템을 통해 스스로 학습하는 방식을 의미하며, 게임 플레이나 로봇 제어 등에 활용될 수 있습니다. 하드웨어 기반 인공지능 제품으로는 대표적으로 '인공지능 스피커'가 있습니다. 음성 인식을 통해 사용자의 명령을 수행하고 정보를 제공하며, 스마트 홈 기기 제어 등 다양한 기능을 제공합니다. '자율주행차' 역시 인공지능 기술의 집약체로, 센서와 카메라를 통해 주변 환경을 인식하고 판단하여 스스로 운행합니다. 또한, '로봇 공학(Robotics)' 분야에서는 인공지능을 탑재한 로봇들이 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 현장에서 인간과 협력하거나 대체하며 작업 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, 공장 자동화 로봇은 반복적이고 위험한 작업을 수행하여 생산성을 향상시키고 근로자의 안전을 보장합니다. 인공지능 제품의 용도는 그 잠재력만큼이나 방대합니다. 의료 분야에서는 질병 진단 및 예측, 신약 개발, 개인 맞춤형 치료 등에 활용되어 환자들의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 금융 분야에서는 사기 탐지, 신용 평가, 자산 관리, 투자 결정 등에 사용되어 금융 거래의 안정성과 효율성을 높입니다. 교육 분야에서는 개인별 학습 수준에 맞는 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하거나 학습 효율을 높이는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 학생의 취약점을 파악하여 보충 학습 자료를 제공하는 인공지능 튜터 시스템이 있습니다. 제조업에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 설비 예측 보전 등에 활용되어 생산성을 향상시키고 비용을 절감합니다. 유통 및 물류 분야에서는 수요 예측, 재고 관리, 경로 최적화 등을 통해 효율적인 운영을 지원합니다. 엔터테인먼트 분야에서도 개인 맞춤형 콘텐츠 추천, 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 경험 강화 등에 인공지능 기술이 적용되고 있습니다. 인공지능 제품 개발에는 다양한 관련 기술들이 유기적으로 결합됩니다. '빅데이터(Big Data)'는 인공지능 학습에 필요한 방대한 양의 데이터를 의미하며, 이를 효과적으로 수집, 저장, 처리하는 기술이 중요합니다. '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)'은 이러한 대규모 데이터 처리와 복잡한 연산을 위한 컴퓨팅 자원을 제공하는 기반 기술입니다. 또한, '알고리즘 및 모델 개발'은 인공지능 제품의 핵심으로, 머신러닝, 딥러닝, 강화 학습 등의 알고리즘을 설계하고 최적화하는 과정이 포함됩니다. '데이터 과학(Data Science)'은 데이터를 분석하고 해석하여 유의미한 정보를 추출하고 예측 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. '인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI)'은 인공지능 제품이 사용자와 얼마나 직관적이고 효과적으로 상호작용할 수 있는지를 연구하는 분야이며, 사용자 경험(UX) 디자인과 밀접하게 관련되어 있습니다. 인공지능 제품의 윤리적 측면과 안전성 확보 역시 매우 중요한 과제이며, 이를 위한 '인공지능 윤리(AI Ethics)' 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어, 편향된 데이터로 인해 인공지능 모델이 차별적인 결과를 도출하지 않도록 하는 것이 중요합니다. 결론적으로 인공지능 제품은 인간의 능력을 확장하고 다양한 사회적, 경제적 문제를 해결하는 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 지속적인 기술 발전과 함께 그 활용 범위는 더욱 넓어질 것이며, 우리의 미래 사회를 형성하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. |
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