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세계의 물류용 생성형 인공지능 시장
Generative Artificial Intelligence in Logistics
상품코드 : 1644197
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 130 Pages
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한글목차

세계의 물류용 생성형 인공지능 시장은 2030년까지 70억 달러에 달할 전망

2024년에 13억 달러로 추정되는 세계의 물류용 생성형 인공지능 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 32.5%로 성장하며, 2030년에는 70억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 물류 생성형 AI 솔루션은 CAGR 34.5%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 42억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 물류 생성형 AI 소프트웨어 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 29.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 3억 4,130만 달러로 추정, 중국은 CAGR 30.7%로 성장할 것으로 예측

미국의 물류용 생성형 인공지능 시장은 2024년에 3억 4,130만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 11억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 30.7%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 30.0%와 28.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 22.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 물류용 생성형 인공지능 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

생성형 AI는 물류 업무를 어떻게 재정의하고 있는가?

생성형 인공지능은 공급망 전반의 효율성, 정확성, 의사결정을 강화하는 혁신적인 방법을 도입하여 물류를 혁신하고 있습니다. 기존의 물류 시스템은 수작업 모니터링과 단편적인 프로세스에 의존하므로 비효율, 지연, 높은 비용으로 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 생성형 AI는 예측 분석, 고급 모델링, 실시간 데이터 처리를 통해 물류 운영의 각 단계를 최적화함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이 기술을 통해 기업은 수요를 예측하고, 재고 관리를 간소화하며, 역동적인 시장 수요에 맞추어 자원을 조정하여 운영 비용을 최소화할 수 있습니다. 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 예측하는 AI의 능력을 통해 물류 프로바이더는 날씨 변화, 공급 부족, 지정학적 긴장과 같은 잠재적 혼란에 능동적으로 대응할 수 있습니다.

이러한 발전과 더불어, 생성형 인공지능(AI)는 실시간 교통 데이터, 일기 예보, 연료 소비 패턴을 분석하여 경로 최적화 및 차량 관리를 개선하고 있습니다. 이를 통해 더 빠른 배송을 실현하는 동시에 배출량과 자원 사용량을 줄여 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 창고 자동화 역시 AI가 큰 영향을 미치는 중요한 분야로, 보다 빠른 분류, 포장 및 배송 프로세스를 가능하게 합니다. 이러한 기능을 통해 생성형 AI는 물류의 효율성과 신뢰성에 대한 새로운 벤치마크를 설정하고 있습니다.

기업이 물류에 제너럴 AI를 빠르게 도입하는 이유는 무엇인가?

물류 분야에서 생성형 AI가 빠르게 도입되고 있는 이유는 비용 절감, 운영 효율성 및 고객 만족도 향상을 통해 측정 가능한 가치를 제공할 수 있기 때문입니다. 기업은 차량, 기계 등 자산의 예지보전을 개선하기 위해 생성형 AI를 활용하고 있으며, IoT 센서와 과거 유지보수 기록의 데이터를 분석하여 잠재적인 장비 고장을 사전에 파악하여 비용이 많이 드는 다운타임과 혼란을 방지할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 중요한 인프라의 수명을 연장하고 운영 위험을 최소화합니다.

다이나믹 프라이싱(Dynamic Pricing) 역시 생성형 AI가 큰 영향을 미치는 분야 중 하나입니다. 물류 프로바이더는 수요 및 공급 동향, 경쟁 전략, 시장 상황을 실시간으로 분석하여 매출과 경쟁력을 극대화할 수 있도록 가격 모델을 조정할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 맞춤형 배송 옵션, 실시간 배송 상태 업데이트 등 초개인화 서비스를 통해 고객 참여를 강화합니다. 이러한 기능은 고객 충성도를 높일 뿐만 아니라 경쟁이 치열한 시장에서 비즈니스를 차별화할 수 있습니다. 기업은 생성형 AI를 직접적인 업무 개선과 장기적인 혁신을 위한 전략적 투자로 인식하고 있습니다.

세대형 AI가 세계 공급망 문제를 극복하는 데 어떻게 도움이 되는가?

세계 물류 부문은 팬데믹, 지정학적 분쟁, 기후 변화로 인한 공급망 혼란 등 전례 없는 문제에 직면해 있습니다. AI 기반 시스템은 잠재적인 혼란을 광범위하게 시뮬레이션할 수 있으므로 기업이 예상치 못한 상황에 대비하고 이에 따라 공급망 네트워크를 최적화할 수 있는 계획을 세울 수 있도록 돕습니다. 공급망 네트워크를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 물류 프로바이더는 악조건에서도 운영을 유지하고, 지연을 줄이며, 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

또한 지속가능성은 물류 분야에서 중요한 초점이 되고 있으며, 생성형 AI는 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기반 물류 솔루션은 경로를 최적화하고, 연료 소비를 줄이고, 적재 계획을 개선함으로써 탄소발자국을 크게 줄일 수 있습니다. 블록체인과 AI의 통합은 공급망 전반의 투명성과 책임성을 강화하는 중요한 동향이기도 합니다. 이는 제품이 윤리적으로 조달되고 취급되는 것을 보장하고, 환경적, 사회적으로 책임감 있는 물류 관행에 대한 수요 증가에 부응할 수 있습니다. 이러한 발전은 생성형 AI가 당면한 비즈니스 과제를 해결하는 것뿐만 아니라 물류 산업의 장기적인 변화를 주도하고 있음을 보여줍니다.

물류 시장에서 생성형 AI의 성장 동력은 무엇인가?

물류 분야의 생성형 인공지능 시장의 성장은 자동화 수요 증가, E-Commerce 활동 증가, 비용 효율적이고 지속가능한 물류 솔루션의 필요성, IoT 기기 보급 및 AI 시스템과의 통합 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있으며, 실시간 추적, 모니터링 및 예측 분석이 가능해져 공급망 가시성과 의사결정을 크게 개선할 수 있습니다. 온라인 소매업의 확대와 신속하고 안정적인 배송에 대한 기대는 라스트마일 물류를 강화하기 위한 생성형 AI의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다.

소비자 행동을 분석하고 배송 솔루션을 맞춤화할 수 있는 생성형 AI의 능력도 그 확산에 큰 역할을 하고 있습니다. 물류 프로바이더들은 AI를 활용해 서비스를 개인화하고 고객 유지율을 높이며 빠르게 변화하는 시장 수요에 대응하고 있습니다. 또한 정부 구상과 AI 인프라에 대한 투자는 물류의 디지털 혁신에 대한 관심 증가와 함께 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 이러한 요인들이 종합적으로 물류의 미래를 형성하는 데 있으며, 생성형 AI의 필수적인 역할을 강조하고 있으며, 점점 더 복잡해지는 경쟁 환경 속에서 기업이 성공할 수 있도록 돕고 있습니다.

부문

컴포넌트(물류 솔루션, 물류 소프트웨어), 배포(클라우드 기반 배포, 온프레미스 배포)

조사 대상 기업의 예(총 34건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Generative Artificial Intelligence in Logistics Market to Reach US$7.0 Billion by 2030

The global market for Generative Artificial Intelligence in Logistics estimated at US$1.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$7.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.5% over the analysis period 2024-2030. Logistics Generative AI Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.5% CAGR and reach US$4.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Logistics Generative AI Software segment is estimated at 29.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$341.3 Million While China is Forecast to Grow at 30.7% CAGR

The Generative Artificial Intelligence in Logistics market in the U.S. is estimated at US$341.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 30.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.0% and 28.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.4% CAGR.

Global Generative Artificial Intelligence in Logistics Market – Key Trends & Drivers Summarized

How Is Generative AI Redefining Logistics Operations?

Generative Artificial Intelligence is transforming logistics by introducing innovative methods to enhance efficiency, accuracy, and decision-making across the supply chain. Traditional logistics systems often suffer from inefficiencies, delays, and high costs due to their dependence on manual oversight and fragmented processes. Generative AI addresses these challenges by utilizing predictive analytics, advanced modeling, and real-time data processing to optimize every stage of logistics operations. This technology enables companies to forecast demand, streamline inventory management, and minimize operational costs by aligning resources with dynamic market needs. AI’s ability to simulate and predict future scenarios allows logistics providers to respond proactively to potential disruptions, such as weather changes, supply shortages, or geopolitical tensions.

In addition to these advancements, generative AI is improving route optimization and fleet management by analyzing real-time traffic data, weather forecasts, and fuel consumption patterns. This ensures faster deliveries while reducing environmental impact through lower emissions and resource use. Warehouse automation is another critical area where AI is making a significant impact, enabling faster sorting, packing, and delivery processes. With these capabilities, generative AI is setting a new benchmark for efficiency and reliability in logistics.

Why Are Businesses Rapidly Adopting Generative AI in Logistics?

The rapid adoption of generative AI in logistics can be attributed to its ability to deliver measurable value through cost savings, operational efficiency, and enhanced customer satisfaction. Businesses are leveraging generative AI to improve predictive maintenance of their assets, such as vehicles and machinery. By analyzing data from IoT sensors and historical maintenance records, AI can identify potential equipment failures before they occur, preventing costly downtimes and disruptions. This proactive approach extends the lifespan of critical infrastructure and minimizes operational risks.

Dynamic pricing is another area where generative AI is making a significant impact. By analyzing supply-demand trends, competitor strategies, and market conditions in real time, logistics providers can adjust their pricing models to maximize revenue and competitiveness. Additionally, generative AI enhances customer engagement through hyper-personalized services, such as tailored delivery options and real-time shipment updates. These capabilities not only boost customer loyalty but also differentiate businesses in a highly competitive market. Companies are increasingly viewing generative AI as a strategic investment that drives both immediate operational improvements and long-term innovation.

How Does Generative AI Help Overcome Global Supply Chain Challenges?

The global logistics sector has faced unprecedented challenges, including supply chain disruptions caused by pandemics, geopolitical conflicts, and climate change. Generative AI is emerging as a critical solution to these challenges, offering resilience and adaptability in uncertain times. AI-driven systems can simulate a wide range of potential disruptions, allowing companies to prepare contingency plans and optimize supply chain networks accordingly. This ensures that logistics providers can maintain operations even under adverse conditions, reducing delays and maintaining customer trust.

Moreover, sustainability is becoming a key focus in logistics, and generative AI plays a vital role in achieving these goals. By optimizing routes, reducing fuel consumption, and improving load planning, AI-driven logistics solutions significantly lower carbon footprints. Blockchain integration with AI is another important trend, enhancing transparency and accountability across the supply chain. This ensures that products are sourced and handled ethically, meeting the growing demand for environmentally and socially responsible logistics practices. Together, these advancements demonstrate how generative AI is not only addressing immediate operational challenges but also driving the long-term transformation of the logistics industry.

What Is Driving the Growth of Generative AI in the Logistics Market?

The growth in the Generative Artificial Intelligence in Logistics market is driven by several factors, including the increasing demand for automation, rising e-commerce activity, and the need for cost-efficient and sustainable logistics solutions. The proliferation of IoT devices and their integration with AI systems enable real-time tracking, monitoring, and predictive analytics, significantly improving supply chain visibility and decision-making. The expansion of online retail and the expectation of fast, reliable deliveries have further fueled the adoption of generative AI to enhance last-mile logistics.

Generative AI’s ability to analyze consumer behavior and tailor delivery solutions has also played a significant role in its widespread adoption. Logistics providers are leveraging AI to personalize services, improve customer retention, and meet the demands of a rapidly evolving market. Additionally, government initiatives and investments in AI infrastructure, along with the growing focus on digital transformation in logistics, are accelerating market growth. These factors collectively highlight the indispensable role of generative AI in shaping the future of logistics, enabling businesses to thrive in an increasingly complex and competitive landscape.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Generative Artificial Intelligence in Logistics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Logistics Solutions, Logistics Software); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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