테크나비오(Technavio)에 따르면 글로벌 인공지능플랫폼시장 규모는 2024년에서 2028년 사이에 649억 달러 성장할 것으로 추정된다. 시장은 예측 기간 동안 45.1%의 CAGR로 성장할 것으로 추정된다. AI 기반 솔루션에 대한 수요 증가는 시장 성장을 주도하고 있으며 신경망 간의 상호 운용성이 증가하는 추세다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 문제의 증가는 도전을 제기한다 - 주요 시장 참여자로는 Alphabet Inc., Amazon.com Inc., Amelia US LLC, Baidu Inc., Dell Technologies Inc., Hewlett Packard Enterprise Co., Infosys Ltd., Intel Corp., International Business Machines Corp., Microsoft Corp., Nuance Communications Inc., NVIDIA Corp., Palantir Technologies Inc., Qualcomm Inc., Salesforce Inc., SAP SE, SAS Institute Inc., ServiceNow Inc., Tata Consultancy Services Ltd. 및 Wipro Ltd.
Technavio는 글로벌 인공 지능 플랫폼 시장 2024-2028이라는 제목의 최신 시장 조사 보고서를 발표했다.
마켓 드라이버
현대 비즈니스 환경에서 컴퓨터 시스템 간의 상호 운용성은 기업에 필수적이다. 서로 다른 데이터 과학 도구 및 프레임워크, 특히 신경망을 사용하는 도구 및 프레임워크가 서로 통신할 수 없다는 점은 인공 지능(AI)의 광범위한 채택을 가로막는 중요한 장벽이다. 이 문제를 해결하기 위해 AWS, Facebook 및 Microsoft를 비롯한 주요 기술 회사는 2017년에 협력하여 ONNX(Open Neural Network Exchange)를 만들었다. ONNX는 다양한 프레임워크 간에 완전히 훈련된 딥 러닝(DL) 모델을 전송할 수 있도록 설계된 표준 형식으로, 개발자가 각 프레임워크에 대해 처음부터 신경망을 구축할 필요가 없다. 예를 들어, 개발자는 이미지 처리 작업에는 PyTorch를 사용하는 것을 선호하지만 데이터 수집에는 Apache MXNet을 선택할 수 있다. ONNX의 이점에는 프레임워크 상호 운용성 및 공유 최적화가 포함되며, 이는 신경망 계산 그래프의 개발 및 실행을 간소화한다. 글로벌 AI 플랫폼 시장의 성장은 연구원에서 엣지 디바이스 제조업체에 이르기까지 다양한 산업 플레이어의 표준 런타임으로 ONNX의 중요성이 증가함에 따라 AI 혁신이 증가함에 따라 주도될 것으로 예상된다.
인공 지능(AI)은 작업을 자동화하고, 의사 결정을 개선하고, 개인화된 경험을 제공함으로써 다양한 산업에 혁명을 일으키고 있다. 디지털 기술에서 AI 소프트웨어는 비즈니스 인텔리전스를 위한 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 패턴 식별을 지원한다. 의료 분야는 의료 영상 분석, 신약 개발, 환자 치료에서 AI의 이점을 누릴 수 있다. AI는 또한 알고리즘 거래, 사기 탐지 및 신용 위험 평가를 통해 금융을 혁신한다. AI의 산업 채택은 식품 및 음료, 은행 및 제조와 같은 부문에서 확대되고 있다. AIaaS(Artificial Intelligence as a Service) 및 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 비용 효율적인 솔루션을 제공한다. 그러나 복잡한 구현, 통합 및 높은 비용이라는 문제가 있다. 윤리적 고려 사항, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제가 중요하다. AI는 운영 효율성, 제품 혁신, 고객 경험 개선을 제공합니다. 금융 분야에서 AI는 자연어 처리 및 음성 인식을 사용하여 지능형 가상 비서와 챗봇을 통해 대화형 AI 상호 작용을 지원한다. AI는 산업에 혁명을 일으키고 있지만, 기업은 불확실성과 비용에 비해 잠재적 ROI를 저울질해야 한다.
시장 과제
• 인공 지능(AI) 플랫폼은 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 작업을 자동화할 수 있는 능력으로 인해 비즈니스에서 상당한 주목을 받고 있다. 그러나 AI 솔루션의 채택은 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려를 수반한다. AI 애플리케이션에서는 정보 유출 및 오용의 위험이 높으며, 이는 잠재적인 법률 및 보안 파급 효과로 이어진다. 이러한 문제에는 조직 인프라, 액세스 제어, ID 관리, 위험 관리, 규정 및 법률 준수, 감사 및 로깅이 포함된다. AI 시스템이 인사이트를 위해 대량의 데이터에 의존함에 따라 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 커지고 있다. 데이터의 신뢰성과 출처는 인사이트의 정확성과 관련성을 보장하는 데 매우 중요하다.
고급 AI 시스템의 출현으로 데이터 개인 정보 보호의 중요성이 높아졌다. 유럽연합의 GDPR(General Data Protection Regulation)은 기업이 데이터의 개인 정보 보호 및 법적 사용을 보장하도록 요구하는 규정의 예이다.
클라우드 기반 솔루션의 채택이 증가함에 따라 보안 위험도 발생한다. 사이버 공격자는 개방형 아키텍처와 공유 리소스로 인해 클라우드 기반 데이터 스토리지 시스템에 쉽게 액세스할 수 있다. 데이터 보안 침해 및 데이터 손실은 퍼블릭 클라우드 아키텍처의 잠재적 위험이다. 또한 비용 절감을 위해 IT 기능을 아웃소싱하는 기업은 데이터 관리에 대한 통제력이 떨어지므로 데이터 침해 위험이 높아진다. 데이터 소스의 신뢰성과 신뢰는 정성적 데이터를 얻는 데 필수적입니다.
데이터 처리에 대한 데이터 품질 및 기계 학습(ML) 접근 방식은 회사 내 의사 결정에 큰 영향을 미친다. AI의 인지 기능을 통해 데이터에서 학습하고 이 학습을 향후 작업에 구현할 수 있다. 데이터 품질은 AI의 학습 능력에 큰 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, Microsoft의 Tay 챗봇은 제공된 데이터에 의해 알고리즘의 의사 결정 능력이 어떻게 재구성될 수 있는지를 보여주는 예다.
COVID-19 팬데믹은 기업의 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 위험을 더욱 증가시켰다. 원격 근무 솔루션이 빠르게 배포됨에 따라 해커는 IT 인력 감소로 인한 조직의 약점을 악용하려고 시도하고 있다. 증가하는 데이터 규제 및 개인 정보 보호 문제로 인해 기업은 AI 플랫폼을 비즈니스 운영에 통합하는 데 주저하고 있다. 이러한 요인은 예측 기간 동안 글로벌 AI 플랫폼 시장의 성장을 방해할 것으로 예상된다.
• 인공 지능(AI) 플랫폼은 자동화, 프로세스 최적화 및 제품 혁신을 가능하게 하여 산업에 혁명을 일으키고 있다. 그러나 업계의 채택은 도전에 직면해 있다. 뱅킹, 비즈니스 인텔리전스 및 고객 경험과 같은 부문에서 AI 플랫폼은 상당한 이점을 제공하지만 규제 지원, 윤리적 고려 사항, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제와 같은 복잡성은 여전히 존재한다. 금융 분야에서는 AI 솔루션이 운영을 혁신하고 있지만, 높은 구현 비용과 불확실한 ROI는 여전히 걸림돌로 남아 있다. 반면, 의료 영상 분석, 신약 개발 및 자율 시스템은 산업별 AI 솔루션, 복잡한 통합 및 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 AI aaS에 대한 도전에도 불구하고 인상적인 결과를 얻고 있다. 대기업과 AI 스타트업 모두 AI 플랫폼에 투자하고 있으며, Google 지도, 항공우주, 보안 및 감시, CPU 산업은 경쟁 우위를 위해 AI를 채택하고 있다. 과제에는 자동화, 지능형 가상 비서 및 챗봇을 통한 대화형 AI 상호 작용, 자연어 처리, 음성 인식 및 대화형 AI 상호 작용이 포함된다.
이러한 문제에도 불구하고 AI 플랫폼은 AI 솔루션과 프레임워크를 통해 비즈니스 가치를 제공하여 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상하며 제품 혁신을 주도한다.