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세계의 인공지능 오케스트레이션 시장
Artificial Intelligence Orchestration
상품코드 : 1737528
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 208 Pages
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한글목차

세계의 인공지능 오케스트레이션 시장은 2030년까지 283억 달러에 달할 전망

2024년에 97억 달러로 추정되는 세계의 인공지능 오케스트레이션 시장은 2024-2030년에 CAGR 19.5%로 성장하며, 2030년에는 283억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 AI 솔루션은 CAGR 17.4%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 172억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. AI 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 23.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 26억 달러로 추정, 중국은 CAGR 18.6%로 성장 예측

미국의 인공지능 오케스트레이션 시장은 2024년에 26억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 44억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 18.6%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 17.5%와 17.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 13.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 인공지능 오케스트레이션 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

인공지능 오케스트레이션이 기업 인텔리전스 아키텍처의 중요한 계층으로 부상하고 있는 이유는 무엇인가?

인공지능 오케스트레이션은 분산된 환경에서 여러 AI/ML 모델, 데이터 파이프라인, API, 자동화 워크플로우를 조정하여 확장 가능한 기업급 AI 배포를 실현하는 데 있으며, 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 조직이 다양한 알고리즘, 플랫폼, 하드웨어 인프라를 채택하고 복잡성이 증가하는 오늘날의 AI 생태계에서 오케스트레이션은 서로 다른 AI 컴포넌트를 통합적인 가치를 창출하는 시스템으로 조화시키는 연결고리 역할을 합니다. 오케스트레이션은 클라우드, On-Premise, 엣지 환경에서 적절한 모델이 배포, 실행, 모니터링되고, 컨텍스트 요구사항과 비즈니스 규칙에 따라 반복적으로 개선될 수 있도록 보장합니다.

기업이 사일로화된 AI 실험에서 프로덕션급 AI 솔루션으로 전환함에 따라 오케스트레이션은 버전 관리, 모델 거버넌스, 데이터 종속성 관리, 컴플라이언스, 성능 최적화와 같은 주요 운영 과제를 해결합니다. 인공지능 오케스트레이션은 모델 수명주기관리(ML Ops), 실시간 추론, 의사결정 자동화를 원활하게 통합하고 확장 가능하게 구현합니다. 이를 통해 AI의 결과물을 비즈니스 프로세스, IT 시스템, 고객 용도에 직접 통합하여 정적 인사이트를 동적 시스템 전반의 인텔리전스로 전환할 수 있습니다. 민첩성, 투명성, 신뢰성이 높은 AI에 대한 수요가 증가함에 따라 오케스트레이션은 지능형 기업 인프라의 핵심 요소로 부상하고 있습니다.

인공지능 오케스트레이션 플랫폼은 운영과 수명주기관리를 어떻게 강화하는가?

최신 인공지능 오케스트레이션 플랫폼은 데이터 수집 및 전처리부터 모델 훈련, 배포, 모니터링, 재훈련에 이르기까지 AI/ML의 전체 수명주기을 통합된 자동화된 프레임워크에서 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 설계되어 있습니다. 이러한 플랫폼은 컨테이너화된 마이크로서비스, CI/CD 파이프라인, 워크플로우 엔진을 활용하여 개발, 테스트, 프로덕션 환경에 걸친 작업을 오케스트레이션하며, Kubeflow, MLflow, Airflow, DataRobot과 같은 AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI와 같은 클라우드 네이티브 오케스트레이션 솔루션과 AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI와 같은 주요 툴을 통해 조직은 모델 롤아웃을 자동화하고, 컴퓨팅 리소스를 확장하며, 배포 마찰을 줄일 수 있습니다.

동시에 인공지능 오케스트레이션은 통합 모델 모니터링, 드리프트 감지, 버전 추적, 컴플라이언스 체크포인트를 통해 설명가능성, 감사가능성, 리스크 관리를 강화합니다. 오케스트레이션 프레임워크에 내장된 거버넌스 정책 및 액세스 제어는 모델이 책임감 있게 배포되고 GDPR(EU 개인정보보호규정), HIPAA, 새로운 AI 윤리 가이드라인과 같은 규제 프레임워크와 일치하도록 보장합니다. 또한 오케스트레이션은 이용 사례의 맥락, 사용자 프로파일, 실시간 성능 지표를 기반으로 최적의 모델을 선택하는 등 AI 작업을 지능적으로 라우팅할 수 있도록 지원합니다. 그 결과, 보다 적응력이 뛰어나고 탄력적이며 지속적으로 학습하는 AI 시스템을 구현하여 인간의 개입 없이도 라이브 환경에서 진화할 수 있습니다.

인공지능 오케스트레이션에 대한 수요는 어디에서 증가하고 있으며, 어떤 분야에서 도입이 진행되고 있는가?

인공지능 오케스트레이션에 대한 수요는 금융 서비스, 헬스케어, 제조, 소매, 통신, 물류 등 데이터 집약적이고 자동화를 추진하는 산업 전반에서 가속화되고 있습니다. 금융 서비스에서 오케스트레이션은 사기 감지 모델, 신용 점수 엔진, 엄격한 규제 감독 하에 실시간으로 작동해야 하는 알고리즘 트레이딩 시스템을 관리하는 데 사용되고 있습니다. 의료 제공자와 생명과학 기업은 진단 모델, 유전체학 파이프라인, 임상시험 예측, 환자 참여 툴의 조정에 인공지능 오케스트레이션을 도입하고 있으며, 거버넌스, 추적성, 정확성을 최우선 과제로 삼고 있습니다.

제조업에서 인공지능 오케스트레이션은 스트리밍 센서 데이터와 여러 추론 엔진을 포함한 예측 유지보수, 품질 검사, 공급망 최적화 워크플로우의 중심이 되고 있습니다. 소매업에서는 옴니채널 환경에서 추천 엔진, 재고 예측, 동적 가격 책정 모델, 고객 세분화 조정에 오케스트레이션이 활용되고 있습니다. 통신 및 스마트 인프라에서 오케스트레이션은 AI를 활용한 네트워크 최적화, 고객 서비스 봇, IoT 디바이스 관리를 지원합니다. 이러한 모든 분야에서 조직은 실험용 AI에서 기업급 AI로 전환하고 있으며, 이에 따라 규모, 민첩성, 컴플라이언스를 동등하게 지원하는 오케스트레이션 기능에 대한 요구가 증가하고 있습니다.

인공지능 오케스트레이션 시장의 세계 성장 동력은?

인공지능 오케스트레이션 시장의 성장은 기업 AI의 성숙, AI 도입의 복잡성 증가, 신뢰성, 감사성, 확장성이 높은 AI 운영의 필요성 등 몇 가지 주요 동향에 의해 주도되고 있습니다. 조직이 여러 영역에 걸쳐 AI에 투자함에 따라 오케스트레이션은 모델의 난립, 사일로화된 인사이트, 운영의 비효율성을 피하기 위해 필수적이라는 인식이 확산되고 있습니다. 주요 원동력은 AI 파이프라인을 소프트웨어 제품으로 취급하고 자동화, 관찰 가능성, 반복적 개선이 필요한 ML Ops 및 DataOps 관행으로 전환하는 기업의 변화입니다.

클라우드 네이티브 아키텍처, 컨테이너화, 로우코드 플랫폼, 오픈소스 오케스트레이션 툴의 발전은 AI 운영의 장벽을 낮추고 있습니다. 이와 함께 AI의 공정성, 책임성, 투명성에 대한 규제 당국의 감시가 강화되면서 기업이 컴플라이언스 및 수명주기 모니터링을 통합한 오케스트레이션 솔루션을 채택하도록 유도하고 있습니다. 오케스트레이션을 턴키 AI 스택에 통합하는 솔루션 통합업체들 간의 전략적 파트너십도 채택을 가속화하고 있으며, AI가 개별적인 도입에서 통합된 기업 시스템으로 진화함에 따라 중요한 질문이 제기되고 있습니다. 인공지능 오케스트레이션이 고도로 규제된 미션 크리티컬한 환경에서 탄력적이고, 책임감 있고, 지속적으로 학습하는 AI 생태계를 구현할 수 있을 만큼 빠르게 확장할 수 있는가?

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 배포(온프레미스, 클라우드), 애플리케이션(고객 서비스 오케스트레이션, 인프라 오케스트레이션, 제조 오케스트레이션, 기타 애플리케이션), 업계(IT·통신, 제조, 헬스케어, BFSI, 소비재·소매, 정부·방위, 에너지·유틸리티, 기타 업종)

조사 대상 기업의 예(주목 36사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조 거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수입원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사에 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>중국 <>멕시코 <>캐나다 <>EU <>일본 <>인도 <>기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트 그룹을 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정을 적용하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence Orchestration Market to Reach US$28.3 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence Orchestration estimated at US$9.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$28.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.5% over the analysis period 2024-2030. AI Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.4% CAGR and reach US$17.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the AI Services segment is estimated at 23.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.6 Billion While China is Forecast to Grow at 18.6% CAGR

The Artificial Intelligence Orchestration market in the U.S. is estimated at US$2.6 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.5% and 17.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.6% CAGR.

Global Artificial Intelligence Orchestration Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is AI Orchestration Emerging as a Critical Layer in Enterprise Intelligence Architectures?

Artificial Intelligence Orchestration is fast becoming a pivotal enabler of scalable, enterprise-wide AI deployment by coordinating multiple AI/ML models, data pipelines, APIs, and automation workflows across distributed environments. In today’s increasingly complex AI ecosystems, where organizations employ diverse algorithms, platforms, and hardware infrastructures, orchestration acts as the connective tissue that harmonizes disparate AI components into cohesive, value-generating systems. It ensures that the right model is deployed, executed, monitored, and iteratively improved based on contextual needs and business rules-across cloud, on-premises, and edge environments.

As enterprises move beyond siloed AI experiments into production-grade AI solutions, orchestration addresses key operational challenges such as version control, model governance, data dependency management, compliance, and performance optimization. AI orchestration enables seamless integration of model lifecycle management (ML Ops), real-time inference, and decision automation at scale. It allows AI outputs to be embedded directly into business processes, IT systems, and customer-facing applications, transforming static insights into dynamic, system-wide intelligence. With demand growing for agile, transparent, and reliable AI, orchestration is emerging as a critical pillar of intelligent enterprise infrastructure.

How Are AI Orchestration Platforms Enhancing Operationalization and Lifecycle Management?

Modern AI orchestration platforms are designed to handle the full AI/ML lifecycle-from data ingestion and preprocessing to model training, deployment, monitoring, and retraining-within a unified and automated framework. These platforms leverage containerized microservices, CI/CD pipelines, and workflow engines to orchestrate tasks across development, testing, and production environments. Leading tools such as Kubeflow, MLflow, Airflow, and DataRobot, along with cloud-native orchestration solutions from AWS SageMaker, Azure ML, and Google Vertex AI, are enabling organizations to automate model rollout, scale compute resources, and reduce deployment friction.

In parallel, AI orchestration enhances explainability, auditability, and risk control through integrated model monitoring, drift detection, version tracking, and compliance checkpoints. Governance policies and access controls embedded into orchestration frameworks ensure that models are deployed responsibly and align with regulatory frameworks such as GDPR, HIPAA, and emerging AI ethics guidelines. Moreover, orchestration allows for intelligent routing of AI tasks-such as selecting the most suitable model based on use-case context, user profile, or real-time performance metrics. This results in more adaptive, resilient, and continuously learning AI systems that can evolve in live environments without human intervention.

Where Is Demand for AI Orchestration Growing and Which Sectors Are Leading Deployment?

Demand for AI orchestration is accelerating across data-intensive and automation-driven industries including financial services, healthcare, manufacturing, retail, telecom, and logistics. In financial services, orchestration is being used to manage fraud detection models, credit scoring engines, and algorithmic trading systems that must operate in real-time under strict regulatory oversight. Healthcare providers and life sciences firms are deploying AI orchestration to coordinate diagnostic models, genomics pipelines, clinical trial predictions, and patient engagement tools-where governance, traceability, and accuracy are paramount.

In manufacturing, AI orchestration is central to predictive maintenance, quality inspection, and supply chain optimization workflows that involve streaming sensor data and multiple inference engines. Retailers are using orchestration to align recommendation engines, inventory forecasts, dynamic pricing models, and customer segmentation in omnichannel environments. In telecom and smart infrastructure, orchestration supports AI-enabled network optimization, customer service bots, and IoT device management. Across these sectors, organizations are transitioning from experimentation to enterprise-grade AI, creating demand for orchestration capabilities that support scale, agility, and compliance in equal measure.

What Is Driving the Global Growth of the AI Orchestration Market?

The growth in the artificial intelligence orchestration market is driven by several converging trends, including the maturation of enterprise AI, the rising complexity of AI deployments, and the need for reliable, auditable, and scalable AI operations. As organizations invest in AI across multiple domains, orchestration is increasingly viewed as essential for avoiding model sprawl, siloed insights, and operational inefficiencies. A key driver is the enterprise shift toward ML Ops and DataOps practices that treat AI pipelines as software products-requiring automation, observability, and iterative improvement.

Advances in cloud-native architecture, containerization, low-code platforms, and open-source orchestration tools are lowering the barriers to AI operationalization. In parallel, regulatory scrutiny over AI fairness, accountability, and transparency is pushing organizations to adopt orchestration solutions with built-in compliance and lifecycle oversight. Strategic partnerships between AI platform vendors, cloud providers, and industry-specific solution integrators are also accelerating adoption by embedding orchestration into turnkey AI stacks. As AI evolves from discrete deployments into integrated enterprise systems, a critical question arises: Can AI orchestration scale fast enough to enable resilient, accountable, and continuously learning AI ecosystems across highly regulated and mission-critical environments?

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); Application (Customer Service Orchestration, Infrastructure Orchestration, Manufacturing Orchestration, Other Applications); Vertical (IT & Telecommunications, Manufacturing, Healthcare, BFSI, Consumer Goods & Retail, Government & Defense, Energy & Utilities, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

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

Select Competitors (Total 36 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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