시장보고서 | 연간정보서비스 | 맞춤형시장조사 | 메일링 | 샘플 요청 목록
세계의 인공지능(AI) 기반 데이터 보안 시장
Artificial Intelligence-based Data Security
상품코드 : 1744975
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 218 Pages
 라이선스 & 가격 (부가세 별도)
US $ 5,850 ￦ 8,428,000
PDF & Excel (Single User License) help
PDF & Excel 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 파일 내 텍스트의 복사 및 붙여넣기는 가능하지만, 표/그래프 등은 복사할 수 없습니다. 인쇄는 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.
US $ 17,550 ￦ 25,286,000
PDF & Excel (Global License to Company and its Fully-owned Subsidiaries) help
PDF & Excel 보고서를 동일 기업 및 100% 자회사의 모든 분이 이용하실 수 있는 라이선스입니다. 인쇄는 1인당 1회 가능하며, 인쇄물의 이용범위는 파일 이용범위와 동일합니다.


한글목차

세계의 인공지능(AI) 기반 데이터 보안 시장은 2030년까지 86억 달러에 이를 전망

2024년에 16억 달러로 추정되는 인공지능(AI) 기반 데이터 보안 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 32.5%로 성장하여 2030년에는 86억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 머신러닝 기술은 CAGR34.1%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 51억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 자연언어처리 기술 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 28.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 2,050만 달러로 추정, 중국은 CAGR 30.7%로 성장 예측

미국의 인공지능(AI) 기반 데이터 보안 시장은 2024년에 4억 2,050만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 13억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 30.7%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 29.9%와 27.9%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 22.4%를 보일 전망입니다.

세계의 인공지능(AI) 기반 데이터 보안 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

왜 AI가 디지털 시대에 능동적이고 확장 가능하며 지능적인 데이터 보안의 중요한 원동력으로 부상하고 있는가?

인공지능(AI)은 분산된 디지털 환경에서 위협의 예측적 감지, 적응적 위험 감소, 실시간 이상 징후 대응을 가능하게 함으로써 데이터 보안의 형태를 바꾸고 있습니다. 고도화된 사이버 공격, 클라우드 기반 확대, 데이터 양의 폭발적인 증가 등 다양한 과제가 산적해 있는 가운데, AI 기반 보안 솔루션은 사후적 방어에서 사전 예방적 방어로의 패러다임 전환을 가져옵니다. 이러한 시스템은 진화하는 위협 상황을 지속적으로 모니터링하고, 학습하고, 적응하며, 기존 규칙 기반 툴을 훨씬 뛰어넘는 복원력과 확장성을 제공합니다.

AI 기반 데이터 보안 플랫폼은 머신러닝(ML)을 사용하여 네트워크 트래픽, 사용자 행동, 액세스 패턴, 파일 활동을 분석하여 내부 위협, 악성코드 침입, 데이터 유출 시도를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별합니다. AI 툴은 시스템 및 사용자의 일반적인 행동을 학습함으로써, 종종 인간 분석가가 감지하기 전에 미묘한 일탈을 실시간으로 감지할 수 있습니다. 이러한 기능은 경계가 유동적이고 기존의 엔드포인트 보호가 충분하지 않은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 특히 필수적입니다.

AI는 위협 감지뿐만 아니라 사고 대응, 위협 분류 및 복구 우선순위 지정의 자동화를 촉진하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 위협 인텔리전스 피드, 보안 로그, 다크웹 채팅을 분석하는 데 사용되어 보안팀의 상황 인식을 확장하고, AI 시스템은 위험 수준이 높아지면 침해된 계정을 자율적으로 격리하고 의심스러운 파일을 격리합니다. 위험도가 높아지면 AI 시스템은 침해된 계정을 자율적으로 봉쇄하고, 의심스러운 파일을 격리하고, 다단계 인증 도전을 시작할 수 있습니다. 이러한 동적 대응 능력은 금융, 헬스케어, 중요 인프라 등 데이터 집약적인 분야에서 정보 유출의 영향을 줄이고 컴플라이언스를 보장하는 데 필수적입니다.

행동 분석, 위협 인텔리전스, 자율 보안 오케스트레이션은 어떻게 보호 기능을 강화하는가?

AI를 활용한 행동 분석은 현대 데이터 보안의 핵심입니다. 이러한 도구는 정상적인 사용자 및 디바이스 활동의 기준선을 설정하고, 지속적인 모니터링과 ML 기반 스코어링을 통해 이상 징후를 감지할 수 있도록 도와줍니다. AI 분석은 평소와 다른 시간대에 파일에 액세스하는 직원이나 데이터 전송량의 급증을 감지하는 등 AI 분석은 시그니처 기반 보안 솔루션의 사각지대를 피하기 위한 조기 경보 신호를 제공합니다. 특히 지능형지속위협(APT), 제로데이 공격, 내부자 악용을 식별하는 데 효과적입니다.

AI는 전 세계 위협 인텔리전스를 실시간으로 수집하고 해석하는 데에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 알고리즘은 피싱 지표부터 IP 블랙리스트, 취약점 공개에 이르기까지 방대한 데이터 세트를 합성하고 이를 로컬 네트워크 상황과 연관시킵니다. 이러한 외부 및 내부 인텔리전스의 통합은 상황 인식을 강화하고, 위협의 자동 우선순위를 정하고, 위험 완화를 위한 권장 사항을 제공하며, AI 모델은 시간이 지남에 따라 진화하여 조직의 위험 프로파일과 운영 요구사항에 맞게 더욱 정확하고 상황에 맞게 진화합니다. 상황에 맞게 진화합니다.

자율 보안 오케스트레이션 대응(SOAR) 시스템은 보안 사고 해결에 소요되는 시간과 수작업을 줄이기 위해 AI를 통합하고 있습니다. AI 기반 SOAR 솔루션은 공격자의 행동을 시뮬레이션하고, 횡적 움직임을 예측하고, 최적의 복구 단계를 추천할 수 있는 AI 기반 SOAR 솔루션을 통해 공격자의 행동을 시뮬레이션하고, 횡적 움직임을 예측하고, 최적의 복구 단계를 추천할 수 있습니다. 추천할 수 있습니다. 위협의 벡터가 더욱 역동적으로 변화하고 보안 인력이 부족한 상황에서 인간의 능력을 확장하고 대응 대기 시간을 단축하는 AI의 능력은 핵심적인 가치 제안이 되고 있습니다.

AI 기반 데이터 보안 플랫폼의 채택을 촉진하는 산업별 및 세계 시장은?

금융 서비스, 헬스케어, 정부 기관 등 규제가 엄격한 분야는 데이터 자산의 기밀성과 컴플라이언스 요구사항이 높기 때문에 AI 기반 데이터 보안이 가장 빠르게 도입되고 있습니다. 은행 업무에서는 AI가 부정 거래 모니터링, 고객 인증 정보 보호, 신원 확인 프로토콜을 시행하는 데 활용되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 AI 시스템이 전자 의료 기록(EHR)을 보호하고, HIPAA를 준수하며, 데이터 액세스 로그를 모니터링하여 부정행위를 방지하고 있습니다. 유틸리티 및 국방을 포함한 중요 인프라 사업자는 AI를 활용하여 운영 기술(OT) 및 산업 제어 시스템(ICS)을 사이버 위협으로부터 보호하고 있습니다.

하이브리드 IT 환경과 전 세계에 분산된 팀을 보유한 대기업들은 AI 기반 보안 플랫폼을 도입하여 원격 엔드포인트, 클라우드 워크로드, 엣지 디바이스를 보호하고 있으며, 전자상거래 플랫폼과 디지털 네이티브 비즈니스에서 는 AI를 사용하여 소비자 데이터를 보호하고, 계정 탈취를 방지하고, API 트래픽을 모니터링하여 악의적인 악용을 방지하고 있습니다. 중소기업들도 낮은 운영 비용으로 AI를 통한 위협 모니터링과 침해 감지를 제공하는 매니지드 보안 서비스를 통해 AI 보안 분야에 진출하고 있습니다.

지역별로는 북미가 성숙한 사이버 보안 생태계, 규제 프레임워크, 기업의 디지털화를 배경으로 AI 기반 데이터 보안 도입을 주도하고 있습니다. 유럽은 데이터 프라이버시, AI 윤리, GDPR(EU 개인정보보호규정) 컴플라이언스를 중시하며 근소한 차이로 뒤를 잇고 있습니다. 아시아태평양은 특히 일본, 한국, 인도, 호주에서 빠르게 성장하고 있습니다. 이는 업계 전반의 디지털 혁신이 가속화되고 정부가 국가 사이버 보안 인내력에 투자하고 있기 때문입니다. 라틴아메리카와 중동에서는 민관 사이버 보안 이니셔티브, 디지털 뱅킹의 성장, 기업의 클라우드 사용 증가로 인해 도입이 확대되고 있습니다.

컴플라이언스 의무화, 설명가능성, 데이터 현지화는 AI 보안 전략에 어떤 영향을 미치고 있는가?

GDPR(EU 개인정보보호규정), CCPA, HIPAA, HIPAA, 분야별 표준과 같은 프레임워크는 지속적인 모니터링, 감사 가능성, 사고 보고와 같은 기능을 요구하고 있으며, 이는 AI의 강점과 잘 부합합니다. AI의 강점과 잘 부합합니다. 자동화된 컴플라이언스 점검, 실시간 알림, 감사 추적 생성 등을 제공하는 AI 솔루션은 확장성과 강제력 있는 데이터 거버넌스를 원하는 CISO들에게 점점 더 많은 지지를 받고 있습니다.

AI 의사결정의 설명 가능성은 특히 중요도가 높은 보안 환경에서 우선순위가 되고 있습니다. 조직은 AI 모델이 어떻게 위협을 감지하고, 이상 징후를 분류하고, 대응을 시작하는지에 대한 투명성을 요구하고 있습니다. 벤더들은 설명 가능한 AI(XAI) 기능을 통합하여 보안 분석가들이 AI 기반 결과를 이해하고 검증할 수 있도록 지원함으로써 이에 대응하고 있습니다. 이는 신뢰성을 높이고, 사고 조사를 용이하게 하며, 적법절차와 포렌식이 필수적인 분야에서 규제에 대한 책임성을 지원합니다.

데이터 현지화 및 주권 요구사항은 AI 보안 도구의 도입 방식에 영향을 미치고 있으며, 특히 개인 및 기밀 데이터를 국경 내에 보관하도록 규정한 국가에서는 더욱 그러합니다. 벤더들은 지역별로 특화된 모델을 개발하여 현지 법률을 준수하는 On-Premise 또는 소버린 클라우드 배포를 제공합니다. 또한, AI 시스템은 프라이버시를 침해하지 않고 성능을 유지하기 위해 익명화된 데이터 세트나 합성 데이터 세트로 훈련되고 있습니다. 이러한 추세는 특히 국경 간 규제가 엄격한 환경에서 벤더의 선택 기준과 도입 모델을 형성하고 있습니다.

AI 기반 데이터 보안 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

AI 기반 데이터 보안 시장은 현대의 사이버 위협의 규모와 고도화, IT 아키텍처의 분산화, 데이터 관리자에 대한 규제 부담 증가에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 역동적이고 대용량의 미션 크리티컬한 데이터 환경의 보안을 보장하는 데 적합합니다.

주요 성장 촉진요인으로는 하이브리드 업무의 부상, 클라우드 도입 증가, 사이버 보안 분야 인력 부족, 제로 트러스트 아키텍처의 기업 의무화 등을 꼽을 수 있습니다. 오감지 감소, 신속한 복구, 예측적 방어가 가능한 AI의 능력은 조직이 보안 운영을 최적화하고 공격자보다 한발 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.

앞으로 데이터 보안에서 AI의 성공 여부는 솔루션이 IT와 보안 스택을 얼마나 효과적으로 통합하고, 프라이버시 의무화에 대응하며, 공격자의 공격 방식에 맞추어 진화할 수 있는지에 달려 있습니다. 디지털 생태계가 상호 연결되고 위협의 대상이 확대되는 가운데, AI 기반 데이터 보안이 자율적이고 탄력적이며 컴플라이언스를 준수하는 사이버 방어의 기반이 될 수 있을까?

부문

테크놀러지(머신러닝, 자연언어처리, 상황인식 컴퓨팅), 도입(클라우드 기반, On-Premise), 보안 유형(네트워크 보안, 엔드포인트 보안, 애플리케이션 보안, 데이터베이스 보안, 기타 보안 유형), 최종사용자(은행, 금융서비스 및 보험(BFSI), 헬스케어, 소매 및 E-Commerce, IT 및 통신, 정부 및 방위, 에너지 및 유틸리티, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 예(총 44개사)

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 수익원가 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 계량경제 상황에서 이 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 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence-based Data Security Market to Reach US$8.6 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence-based Data Security estimated at US$1.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.5% over the analysis period 2024-2030. Machine Learning Technology, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.1% CAGR and reach US$5.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Natural Language Processing Technology segment is estimated at 28.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$420.5 Million While China is Forecast to Grow at 30.7% CAGR

The Artificial Intelligence-based Data Security market in the U.S. is estimated at US$420.5 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.3 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 29.9% and 27.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.4% CAGR.

Global Artificial Intelligence-Based Data Security Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is AI Emerging as a Critical Enabler of Proactive, Scalable, and Intelligent Data Security in the Digital Age?

Artificial Intelligence (AI) is reshaping data security by enabling predictive threat detection, adaptive risk mitigation, and real-time anomaly response across distributed digital environments. As organizations face mounting challenges from sophisticated cyberattacks, expanding cloud infrastructures, and an explosion in data volume, AI-based security solutions offer a paradigm shift from reactive protection to proactive defense. These systems continuously monitor, learn from, and adapt to evolving threat landscapes-delivering resilience and scalability far beyond traditional rule-based tools.

AI-powered data security platforms use machine learning (ML) to analyze network traffic, user behavior, access patterns, and file activity to identify anomalies that may indicate insider threats, malware intrusions, or data exfiltration attempts. By learning the normal behavior of systems and users, AI tools can flag subtle deviations in real time, often before human analysts could detect them. These capabilities are especially vital in hybrid and multi-cloud environments where perimeters are fluid and traditional endpoint protection is insufficient.

In addition to threat detection, AI is driving automation in incident response, threat classification, and remediation prioritization. Natural language processing (NLP) is being used to analyze threat intelligence feeds, security logs, and dark web chatter-augmenting human security teams with contextual awareness. AI systems can autonomously contain compromised accounts, quarantine suspicious files, or trigger multifactor authentication challenges when risk levels escalate. This dynamic response capability is essential to limiting breach impact and ensuring compliance in data-intensive sectors such as finance, healthcare, and critical infrastructure.

How Are Behavioral Analytics, Threat Intelligence, and Autonomous Security Orchestration Enhancing Protection Capabilities?

Behavioral analytics powered by AI is a cornerstone of modern data security. These tools establish a baseline for normal user and device activity, then apply continuous monitoring and ML-based scoring to flag anomalies. Whether detecting an employee accessing files at unusual hours or a spike in data transfer volume, AI analytics provide early warning signals that bypass the blind spots of signature-based security solutions. This is particularly effective in identifying advanced persistent threats (APTs), zero-day attacks, and insider misuse.

AI also plays a vital role in ingesting and interpreting global threat intelligence in real time. Algorithms synthesize vast datasets-ranging from phishing indicators to IP blacklists and vulnerability disclosures-and correlate them with local network conditions. This fusion of external and internal intelligence enhances situational awareness, supports automated threat prioritization, and provides recommendations for risk mitigation. Over time, AI models evolve to become more accurate and contextually aligned with the organization’s risk profile and operational requirements.

Autonomous security orchestration and response (SOAR) systems are increasingly integrating AI to reduce the time and manual effort involved in resolving security incidents. These platforms automate alert triage, assign severity levels, and execute playbooks with minimal human intervention. AI-powered SOAR solutions can simulate attacker behavior, predict lateral movement, and recommend optimized remediation steps. As threat vectors become more dynamic and security talent remains in short supply, AI’s ability to augment human capacity and reduce response latency is becoming a core value proposition.

Which Industry Verticals and Global Markets Are Driving Adoption of AI-Based Data Security Platforms?

Highly regulated sectors such as financial services, healthcare, and government are among the fastest adopters of AI-based data security due to the sensitivity and compliance requirements of their data assets. In banking, AI is used to monitor fraudulent transactions, secure customer credentials, and enforce identity verification protocols. In healthcare, AI systems protect electronic health records (EHRs), ensure HIPAA compliance, and monitor data access logs for unauthorized activity. Critical infrastructure operators, including utilities and defense, are leveraging AI to secure operational technology (OT) and industrial control systems (ICS) from cyber threats.

Large enterprises with hybrid IT environments and globally distributed teams are deploying AI-based security platforms to secure remote endpoints, cloud workloads, and edge devices. E-commerce platforms and digital-native businesses use AI to safeguard consumer data, prevent account takeovers, and monitor API traffic for malicious exploitation. SMEs are also entering the AI security space through managed security services that offer AI-enhanced threat monitoring and breach detection at lower operational costs.

Regionally, North America leads in AI-based data security adoption, driven by mature cybersecurity ecosystems, regulatory frameworks, and enterprise digitization. Europe follows closely, with a strong emphasis on data privacy, AI ethics, and GDPR compliance. Asia-Pacific is experiencing rapid growth, particularly in Japan, South Korea, India, and Australia, as digital transformation accelerates across industries and governments invest in national cybersecurity resilience. In Latin America and the Middle East, adoption is expanding through public-private cybersecurity initiatives, digital banking growth, and rising enterprise cloud usage.

How Are Compliance Mandates, Explainability, and Data Localization Influencing AI Security Strategy?

Compliance with evolving data protection regulations is a key driver of AI adoption in data security. Frameworks such as GDPR, CCPA, HIPAA, and sector-specific standards require continuous monitoring, auditability, and incident reporting-capabilities well-aligned with AI’s strengths. AI solutions that offer automated compliance checks, real-time alerting, and audit trail generation are increasingly favored by CISOs seeking scalable, enforceable data governance.

Explainability in AI decision-making is becoming a priority, particularly in high-stakes security environments. Organizations are demanding transparency in how AI models detect threats, classify anomalies, and trigger responses. Vendors are responding by embedding explainable AI (XAI) features, enabling security analysts to understand and validate AI-driven outcomes. This enhances trust, facilitates incident investigation, and supports regulatory accountability in sectors where due process and forensics are essential.

Data localization and sovereignty requirements are influencing how AI security tools are deployed, especially in jurisdictions mandating that personal or sensitive data remain within national borders. Vendors are developing region-specific models and offering on-premise or sovereign cloud deployments to comply with local laws. AI systems are also being trained on anonymized or synthetic datasets to maintain performance without compromising privacy. These trends are shaping vendor selection criteria and deployment models, particularly in cross-border and highly regulated environments.

What Are the Factors Driving Growth in the AI-Based Data Security Market?

The AI-based data security market is expanding rapidly, fueled by the scale and sophistication of modern cyber threats, the decentralization of IT architectures, and the growing regulatory burden on data custodians. AI offers a compelling combination of speed, scale, adaptability, and intelligence-making it uniquely suited to secure dynamic, high-volume, and mission-critical data environments.

Key growth drivers include the rise of hybrid work, increasing cloud adoption, talent shortages in cybersecurity, and enterprise mandates for zero-trust architectures. AI’s ability to reduce false positives, accelerate remediation, and enable predictive defense is helping organizations stay ahead of attackers while optimizing security operations.

Looking ahead, the success of AI in data security will depend on how effectively solutions integrate across IT and security stacks, align with privacy mandates, and evolve alongside attacker methodologies. As digital ecosystems become more interconnected and threat surfaces expand, could AI-based data security become the foundation of autonomous, resilient, and compliance-ready cyber defense?

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Context-Aware Computing); Deployment (Cloud-based, On-Premise); Security Type (Network Security, Endpoint Security, Application Security, Database Security, Other Security Types); End-Use (BFSI, Healthcare, Retail & E-Commerce, IT & Telecom, Government & Defense, Energy & Utilities, Other End-Uses)

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 44 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

Contact your sales agent to request an online 300+ page complimentary preview of this research project. Our preview will present full stack sources, and validated domain expert data transcripts. Deep dive into our interactive data-driven online platform.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
ⓒ Copyright Global Information, Inc. All rights reserved.
PC버전 보기