Grand View Research 보고에 따르면 전 세계 인공지능(AI) 시장 규모는 2020년에 623억 달러로 평가되었으며 2021년에서 2025년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 40.2%로 확장되어 2025년에는 3,375억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다.
AI 시장이 급성장함에 따라 글로벌 기업들은 대규모 펀딩과 M&A를 확대하는 등 기술 경쟁력을 강화하기 위한 투자에 총력을 기울이고 있다.
스태티스타의 통계자료에 따르면, 2020년 범국제적 AI 투자율은 127억 달러에서 678억 달러로 비약적으로 상승했다.
AI 소프트웨어 플랫폼 시장은 2019년 약 44억 달러 규모에서 2025년 167억 달러 규모로 연평균 약 30.5%의 고속 성장을 예고하고 있다.
AI 지능형 비서(IVA: Intelligent Virtual Assistant) 시장은 AI 분야 중 급속히 확산되고 있는 분야로, 2019년 54억 달러 규모에서 2025년 520억 달러 규모로 연평균 약 46%의 성장이 예상된다.
Tratica에서 발표한 아시아ㆍ태평양지역 AI 시장(소프트웨어, 하드웨어, 서비스)은 2019년에 135억 달러에서 2025년에는 1,360억 달러로 가파른 성장을 보일 것으로 전망된다. 특히 아ㆍ태지역에서 AI 소프트웨어 플랫폼 시장은 2019년 45억 달러 규모에서 2025년 340억 달러 규모로 연평균 약 40%의 고속 성장이 예상된다.
인공지능(AI) 산업별 분포도를 보면 AI를 활용한 광고·미디어 산업이 전 세계 시장 매출을 20% 이상 점유하며 AI 산업을 주도할 전망이다.
AI 활용 의료 분야는 2026년까지 AI 진단, 로봇 기반 수술, 의료 시뮬레이션을 통한 급속한 성장으로 인해 광고·미디어 산업을 추월할 것으로 전망되고 있다.
AI 활용 금융 분야 또한 AI 기반 투자 및 진단 서비스의 증가로 급속한 성장이 예상되고, AI 헬스케어 시장은 2020년 49억 달러에서 연평균 44.9% 성장하여 2026년 452억 달러로 성장할 것으로 전망되고 있다.
AI를 활용한 영상분석 등 의료데이터 분석이 발전하여 정확한 진단을 지원함과 동시에 의료 관련 비용 및 시간 절감에 기여함은 물론 코로나19에 대비한 전염병 예측 및 시뮬레이션 등 AI를 활용하여 질병 산업에 다양하게 활용되는 추세이다.
AI 금융 시장은 2020년 약 501억 달러로 2030년까지 3000억 달러 규모로 성장이 예측되다.
특히 금융 관련 보안 및 데이터 정리 및 분석에 AI가 활용되면서 상용화를 가속화하는 추세가 예상된다. 북미는 2023년까지 AI 금융 산업을 선도할 것으로 예측되며 북미 시장은 2030년 790억 달러로 성장할 것으로 예측된다. 아시아·태평양 지역은 현재 2번째로 활성화된 시장으로 2024년부터는 북미를 추월할 예정이며, 2030년까지 986억 달러로 성장할 전망이다.
한편 AI 보안시장은 2019년 88억 달러에서 2026년도까지 382억 달러로 연평균 23.3% 성장할 것으로 분석된다.
Tratica는 전세계 AI 자율자동차(소프트웨어, 하드웨어, 서비스) 시장이 2025년에 265억 달러로 성장 할 것으로 예상하고 있다..
스마트제조 분야의 AI 시장의 규모는 2019년에 15억 달러에서 2025년에는 172억 달러로 예측되며, 아시아ㆍ태평양이 2025년에 가장 크게 성장할 것이며 그 뒤로 북아메리카, 유럽이 자리 잡을 것으로 예상된다.
(품질 보증 향상 분야) AI의 이미지 인식 능력은 결함 있는 제품의 식별을 가능하게 하고, 다품종 생산 환경에서 로봇은 머신러닝 알고리즘 사용을 통해 물건을 적절하게 잡고, 회전하고, 검사하도록 훈련할 수 있다. 이미지 분석을 위해 고분해능 카메라와 센서를 사용하여 로봇은 크기, 색깔 및 기타 필요한 특징을 확인하는 등 여러 역할을 수행할 수 있다.
(자동화 강화) 협동 로봇(코봇)은 인간과 나란히 일하면서 인간의 작업을 보완할 수 있으며, AI를 통해 가령 소량의 폴리머액을 거품이 생기지 않게 하면서 렌즈 몰드에 붓거나 제품의 부품들을 용접하는 등 보다 섬세한 작업을 수행하도록 훈련시킬 수 있고, AI는 로봇이 혼자서 공장 작업장을 이동하도록 지원할 것이다.
(운영 효율 증대) 소비자들의 맞춤형 제품에 대한 요구가 높아지면서 제조업체는 그에 따라 생산시스템을 조정해야 하는 막대한 부담에 직면하고 있어, 머신러닝을 통해 데이터 분석을 활용해 공급망을 향상시키고 원자재 비용을 줄이면서 팀 간 소통을 증가시키고 문제를 보다 빨리 진단하도록 발전해 갈 것이다.
본 보고서는 제목만 봐도 알겠지만 인공지능에 대해 각 분야별로 섬세하게 나눠서 조명할려고 많은 노력을 기울였다. 인공지능과 관련된 분들에게 조금의 도움이 되었으면 한다.
