서비스 시장 개요, 성장, 추세, 분석, 연구 보고서(2025-2031)로서의 AI

이전 데이터 : 2021-2023    |    기준 연도 : 2024    |    예측 기간 : 2025-2031

서비스로서의 AI 시장 규모 및 예측(2021-2031), 글로벌 및 지역별 점유율, 추세 및 성장 기회 분석 보고서 범위: 기술별(자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 생성, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 기타), 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 조직 규모(대기업, 중소기업), 최종 사용자(BFSI, 의료, 소매, IT 및 통신, 기타)

  • 보고서 날짜 : Nov 2025
  • 보고서 코드 : TIPRE00039706
  • 범주 : 기술, 미디어 및 통신
  • 상태 : 다가오는
  • 사용 가능한 보고서 형식 : pdf-format excel-format
  • 페이지 수 : 150
페이지 업데이트됨 : Jan 2025

서비스형 AI 시장은 2025년부터 2031년까지 40.2%의 CAGR을 기록할 것으로 예상되며, 시장 규모는 2024년 XX백만 달러에서 2031년 XX백만 달러로 확대될 것입니다.

본 보고서는 기술(자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 생성, 로봇 프로세스 자동화(RPA), 기타), 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포(클라우드, 온프레미스), 조직 규모(대기업, 중소기업), 최종 사용자(금융 서비스, 의료, 소매, IT 및 통신, 기타)별로 세분화되어 있습니다. 전 세계 분석은 지역 및 주요 국가별로 더욱 세분화되어 있습니다. 본 보고서는 위 분석 및 세그먼트에 대한 가치를 미국 달러(USD)로 제공합니다.

보고서의 목적

The Insight Partners의 AI as a Service Market 보고서는 현재 상황과 미래 성장, 주요 추진 요인, 과제, 그리고 기회를 설명합니다. 이를 통해 다음과 같은 다양한 비즈니스 이해관계자에게 통찰력을 제공할 수 있습니다.

  • 기술 공급업체/제조업체: 변화하는 시장 역학을 이해하고 잠재적인 성장 기회를 파악하여 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
  • 투자자: 시장 성장률, 시장 재무 전망, 가치 사슬 전반에 존재하는 기회에 대한 포괄적인 추세 분석을 수행합니다.
  • 규제 기관: 시장의 정책과 경찰 활동을 규제하여 남용을 최소화하고, 투자자의 신뢰와 확신을 유지하며, 시장의 성실성과 안정성을 옹호합니다.

 

서비스로서의 AI 시장 세분화

 

기술

  • 자연어 처리
  • 컴퓨터 비전
  • 음성 인식 및 생성
  • 로봇 공정 자동화

요소

  • 소프트웨어
  • 서비스

전개

  • 구름
  • 온프레미스

조직 규모

  • 대기업
  • 중소기업

최종 사용자

  • BFSI
  • 헬스케어
  • 소매
  • IT 및 통신

 

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서비스 시장으로서의 AI: 전략적 통찰력

AI as a Service Market
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서비스로서의 AI 시장 성장 동인

  • 비용 최적화의 중요성: 클라우드 지출이 기하급수적으로 증가함에 따라 기업들은 클라우드 비용을 최적화해야 할 절실한 필요성을 절감했습니다. 클라우드 비용이 IT 예산의 상당 부분을 차지하는 경우가 많기 때문에 기업들은 낭비를 줄이고, 적절한 리소스 규모를 확보하며, ROI를 극대화할 방법을 모색하고 있습니다. 다양한 인스턴스 유형, 지역 및 결제 옵션을 갖춘 클라우드 가격 책정 모델의 복잡성으로 인해 기업이 비용을 수동으로 추적하고 최적화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제는 특히 멀티 클라우드 환경을 운영하는 기업에서 두드러지는데, 비용 가시성과 통제력이 부족하여 상당한 간접비로 이어질 수 있기 때문입니다. 기업들은 적절한 FinOps 방식을 통해 클라우드 지출을 20~30% 절감하고 성과를 유지 또는 개선할 수 있다는 점을 점점 더 인식하고 있습니다.
  • 디지털 혁신 가속화: 특히 글로벌 팬데믹 이후 디지털 혁신 이니셔티브의 가속화로 인해 더 많은 기업이 클라우드 서비스를 신속하게 도입하게 되었습니다. 이러한 신속한 마이그레이션은 종종 최적화되지 않은 클라우드 아키텍처와 지출 패턴으로 이어졌고, 이는 FinOps(금융 운영) 관행에 대한 즉각적인 필요성을 야기했습니다. 기업들은 적절한 재무 거버넌스 구조 없이 복잡한 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 관리해야 하는 상황에 직면하고 있습니다. 디지털 서비스를 신속하게 제공해야 한다는 압박은 과도한 리소스 프로비저닝과 비효율적인 아키텍처로 이어지기도 했으며, 이로 인해 FinOps 기능은 신속한 혁신 및 배포 주기를 지원하는 동시에 재무 책임을 유지하는 데 필수적입니다.
  • 비즈니스-IT 연계 요구 사항: 클라우드 지출을 비즈니스 성과에 맞춰 조정해야 하는 필요성이 커지면서 FinOps 도입이 가속화되고 있습니다. 기존의 IT 재무 관리 방식은 리소스를 즉시 프로비저닝하고 확장할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 역동적인 특성에 적합하지 않다는 것이 입증되었습니다. 기업은 클라우드 투자와 비즈니스 가치 간의 명확한 연관성을 확립해야 하며, 이를 위해 재무 계획 및 책임 소재를 위한 새로운 프레임워크가 필요합니다. 이러한 추세는 제품 중심 IT 조직으로의 전환으로 더욱 가속화되고 있으며, 각 팀은 클라우드 기반 제품 및 서비스의 단위 경제성을 이해하고 최적화해야 합니다. FinOps는 기술적 의사 결정과 재무적 영향 간의 격차를 해소하는 데 필요한 체계를 제공합니다.

서비스로서의 AI 시장 미래 동향

  • AI 기반 비용 인텔리전스: FinOps 플랫폼에 인공지능과 머신러닝을 통합함으로써 조직의 클라우드 비용 최적화 접근 방식에 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술은 더욱 정교한 이상 탐지, 비용 예측을 위한 예측 분석, 그리고 자동화된 리소스 최적화 권장 사항을 가능하게 합니다. AI 시스템은 방대한 데이터 세트의 패턴을 분석하여 수동으로는 감지하기 어려운 비용 절감 기회를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 추세는 실제 사용 패턴과 애플리케이션 요구 사항에 따라 리소스 할당을 자동으로 조정하는 동시에 성능 기준과 규정 준수 요구 사항을 유지할 수 있는 지능형 적정 규모 조정 엔진의 등장에서 특히 두드러집니다.
  • 실시간 재무 운영: 실시간 재무 운영으로의 전환은 클라우드 비용 관리에 있어 중요한 발전을 의미합니다. 기업들은 월별 또는 분기별 비용 검토에서 벗어나 클라우드 지출에 대한 지속적인 모니터링 및 최적화로 전환하고 있습니다. 이러한 추세는 자동화된 가드레일, 즉각적인 알림 시스템, 그리고 동적 예산 관리 도구의 구현을 특징으로 합니다. 실시간 FinOps를 통해 기업은 비용 이상 발생 시 즉각적으로 대응하고, 현재 수요에 따라 자원을 조정하며, 발생하는 클라우드 지출에 대한 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 클라우드 환경이 더욱 역동적이고 복잡해짐에 따라 이러한 접근 방식은 점점 더 중요해지고 있습니다.

서비스로서의 AI 시장 기회

  • 교차 기능 FinOps 통합: FinOps 원칙을 다양한 조직 기능에 걸쳐 더욱 심층적으로 통합할 수 있는 중요한 기회가 있습니다. FinOps는 전통적으로 IT 및 재무 협업에 중점을 두었지만, 제품 관리, 개발팀, 그리고 사업부까지 그 적용 범위를 확장할 잠재력이 있습니다. 이러한 통합을 통해 모든 단계에서 더욱 정보에 기반한 의사 결정이 가능해지고, 개발 프로세스 초기 단계부터 비용 의식을 확립할 수 있습니다. 조직은 기술적 고려 사항과 재무적 고려 사항 간의 격차를 메우는 새로운 역할과 책임을 창출하여 클라우드 리소스 활용 효율을 높이고 기술적 의사 결정과 비즈니스 성과 간의 연계성을 강화할 수 있습니다.
  • 지속 가능한 클라우드 컴퓨팅: FinOps와 환경적 지속가능성의 교차점은 혁신을 위한 매력적인 기회를 제공합니다. 기업은 FinOps 관행을 활용하여 비용뿐만 아니라 탄소 발자국 감소를 위한 최적화도 수행할 수 있습니다. 여기에는 클라우드 리소스 사용의 재무적 및 환경적 영향을 모두 고려하는 지표와 도구를 개발하는 것이 포함됩니다. 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 기준에 대한 중요성이 커짐에 따라, 기업들은 클라우드 운영에서 비용 효율성을 유지하면서도 지속가능성에 대한 의지를 입증하고자 하기 때문에 이러한 기회는 특히 중요합니다.
  • 머신러닝 최적화: 클라우드 워크로드 최적화를 위한 머신러닝 적용은 FinOps 분야에서 중요한 기회를 제공합니다. 리소스 요구 사항을 예측하고, 구성을 자동으로 조정하며, 지출 패턴을 최적화할 수 있는 정교한 머신러닝 모델을 개발함으로써 기업은 새로운 차원의 효율성을 달성할 수 있습니다. 이러한 기회는 단순한 비용 최적화를 넘어 성능 최적화, 용량 계획, 아키텍처 개선까지 아우릅니다. 비용, 성능, 안정성의 균형을 이루는 자가 최적화 클라우드 환경을 구축할 수 있는 잠재력은 기업의 클라우드 리소스 및 지출 관리 방식에 혁신을 가져올 수 있습니다.

 

서비스로서의 AI 시장 지역 통찰력

Insight Partners의 분석가들은 예측 기간 동안 AI as a Service 시장에 영향을 미치는 지역별 동향과 요인을 면밀히 설명했습니다. 이 섹션에서는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 중남미 지역의 AI as a Service 시장 부문 및 지역별 현황도 살펴봅니다.

AI as a Service Market
  • AI as a Service 시장을 위한 지역별 데이터 확보

서비스로서의 AI 시장 보고서 범위

보고서 속성세부
2024년 시장 규모미화 XX백만 달러
2031년까지 시장 규모미화 XX백만 달러
글로벌 CAGR(2025~2031년)40.2%
역사적 데이터2021-2023
예측 기간2025-2031
다루는 세그먼트기술로
  • 자연어 처리
  • 컴퓨터 비전
  • 음성 인식 및 생성
  • 로봇 공정 자동화
구성 요소별
  • 소프트웨어
  • 서비스
배치별
  • 구름
  • 온프레미스
조직 규모별
  • 대기업
  • 중소기업
포함된 지역 및 국가북아메리카
  • 우리를
  • 캐나다
  • 멕시코
유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 러시아 제국
  • 이탈리아
  • 유럽의 나머지 지역
아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 아시아 태평양의 나머지 지역
남미와 중미
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 남미와 중미의 나머지 지역
중동 및 아프리카
  • 남아프리카 공화국
  • 사우디 아라비아
  • 아랍에미리트
  • 중동 및 아프리카의 나머지 지역
시장 선도 기업 및 주요 회사 프로필
  • 아마존 웹 서비스 주식회사
  • 세일즈포스 주식회사
  • IBM 주식회사
  • 인텔 코퍼레이션
  • 주식회사 빅ML
  • 페어 아이작 코퍼레이션
  • 마이크로소프트
  • 구글 유한회사
  • SAP SE
  • 지멘스

 

서비스로서의 AI 시장 참여자 밀도: 비즈니스 역학에 미치는 영향 이해

AI as a Service 시장은 소비자 선호도 변화, 기술 발전, 그리고 제품 이점에 대한 인식 제고 등의 요인으로 인한 최종 사용자 수요 증가에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 수요가 증가함에 따라 기업들은 제품 및 서비스를 확장하고, 소비자 니즈를 충족하기 위한 혁신을 추진하며, 새로운 트렌드를 적극 활용하고 있으며, 이는 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다.

시장 참여자 밀도는 특정 시장이나 산업 내에서 활동하는 기업들의 분포를 나타냅니다. 이는 특정 시장 공간에 얼마나 많은 경쟁자(시장 참여자)가 존재하는지를 규모나 전체 시장 가치 대비로 나타냅니다.

AI 서비스 시장에서 운영되는 주요 회사는 다음과 같습니다.

  1. 아마존 웹 서비스 주식회사
  2. 세일즈포스 주식회사
  3. IBM 주식회사
  4. 인텔 코퍼레이션
  5. 주식회사 빅ML
  6. 페어 아이작 코퍼레이션

면책 조항 : 위에 나열된 회사는 특정 순서에 따라 순위가 매겨지지 않았습니다.


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  • AI as a Service 시장의 주요 참여자 개요를 확인하세요

 

 

주요 판매 포인트

 

  • 포괄적인 범위: 이 보고서는 AI as a Service 시장의 제품, 서비스, 유형 및 최종 사용자에 대한 분석을 포괄적으로 다루어 전체적인 상황을 제공합니다.
  • 전문가 분석: 이 보고서는 업계 전문가와 분석가의 심층적인 이해를 바탕으로 작성되었습니다.
  • 최신 정보: 이 보고서는 최신 정보와 데이터 동향을 다루므로 비즈니스 관련성이 보장됩니다.
  • 사용자 정의 옵션: 이 보고서는 특정 클라이언트 요구 사항에 맞게 사용자 정의하여 비즈니스 전략에 적합하게 만들 수 있습니다.

따라서 AI 서비스 시장 연구 보고서는 업계 상황과 성장 전망을 해석하고 이해하는 데 앞장서는 데 도움이 될 수 있습니다. 몇 가지 우려 사항이 있을 수 있지만, 이 보고서의 전반적인 장점은 단점보다 훨씬 큰 것으로 보입니다.

앙키타 미탈
관리자,
시장 조사 및 컨설팅

안키타는 기술, 미디어, 정보통신기술(ICT), 전자 및 반도체 분야에서 8년 이상의 경력을 보유한 역동적인 시장 조사 및 컨설팅 전문가입니다. Microsoft, Oracle, NEC Corporation, SAP, KPMG, Expeditors International 등 글로벌 고객을 대상으로 100건 이상의 컨설팅 및 조사 업무를 성공적으로 이끌고 수행했습니다. 그녀의 핵심 역량은 시장 평가, 데이터 분석, 예측, 전략 수립, 경쟁 정보 분석, 보고서 작성입니다.

안키타는 사전 판매 제안서 설계 및 고객 논의부터 실행 가능한 인사이트의 사후 판매까지 전체 프로젝트 주기를 능숙하게 처리합니다. 또한, 여러 부서의 팀을 관리하고, 복잡한 조사 모듈을 구성하며, 고객별 비즈니스 목표에 맞춰 솔루션을 조정하는 데 능숙합니다. 뛰어난 의사소통, 리더십, 그리고 프레젠테이션 능력을 바탕으로 빠르게 변화하는 시장 환경에서도 가치 중심의 성과를 꾸준히 달성해 왔습니다.

  • 과거 분석(2년), 기준 연도, CAGR을 포함한 예측(7년)
  • PEST 및 SWOT 분석
  • 시장 규모 가치/거래량 - 글로벌, 지역, 국가
  • 산업 및 경쟁 환경
  • Excel 데이터세트

사용 후기

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