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세계의 연합 학습 시장
Federated Learning
상품코드 : 1780789
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 384 Pages
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한글목차

연합 학습 세계 시장은 2030년까지 2억 7,660만 달러에 달할 전망

2024년에 1억 4,710만 달러로 추정되는 연합 학습 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 11.1%로 성장하여 2030년에는 2억 7,660만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석하고 있는 부문 중 하나인 대기업은 CAGR 9.4%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 1억 5,660만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 중소기업 부문의 성장률은 분석 기간 CAGR로 13.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 4,010만 달러로 추정, 중국은 CAGR 14.7%로 성장 예측

미국의 연합 학습 시장은 2024년에 4,010만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 분석 기간 2024년부터 2030년까지 CAGR 14.7%를 더듬어, 2030년에는 예측 시장 규모 5,640만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 8.2%와 9.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 8.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 연합 학습 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

연합 학습이 분산형 AI의 진화를 주도하는 이유

연합 학습은 원시 데이터를 전송하지 않고도 프라이버시를 보호하는 머신러닝(ML) 모델을 가능하게 하는 획기적인 AI 학습 방법으로 부상하고 있습니다. 이러한 탈중앙화 접근 방식은 헬스케어, 금융, 사이버 보안, IoT 등 데이터 프라이버시, 보안, 컴플라이언스가 중요한 관심사인 산업에 변화를 일으키고 있습니다.

엣지 컴퓨팅과 5G의 발전은 어떻게 연합 학습의 도입을 가속화하고 있는가?

엣지 컴퓨팅, 분산형 AI 네트워크, 고속 5G 연결의 등장은 분산된 장치에서 실시간 저지연 모델 학습을 가능하게함으로써 연합 학습의 기능을 향상시키고 있습니다. 연합 학습은 현재 자율주행차, 의료 AI 애플리케이션, 스마트홈 생태계, 예측 분석에 사용되어 중앙 집중식 클라우드 처리에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.

데이터 프라이버시 규제와 사이버 보안 이슈가 시장 성장에 어떤 역할을 할 것인가?

GDPR(유럽), HIPAA(미국), 중국 개인정보보호법(PIPL)과 같은 세계 데이터 프라이버시 법규는 기업들이 AI 기반 인사이트를 활용하면서 데이터 보안 규정을 준수하기 위해 연합 학습 솔루션을 도입하도록 유도하고 있습니다. 도입하고 있습니다. 헬스케어(환자 기록), 은행(사기 탐지), 정부 기관 등 민감한 데이터를 다루는 업계에서는 데이터의 유용성과 프라이버시 보호의 균형을 맞추기 위해 연합 학습 프레임워크를 도입하고 있습니다.

연합 학습 시장의 성장 원동력은?

연합 학습 시장의 성장은 AI 기반 혁신, 사이버 보안에 대한 관심 증가, 엄격한 데이터 프라이버시 규제의 수렴에 의해 이루어지고 있습니다. 기업들이 프라이버시를 중시하는 AI 솔루션을 찾는 가운데, 연합 학습은 기밀 데이터를 외부 서버에 노출하지 않고도 분산형 모델 학습을 실현하는 게임 체인저로 부상하고 있습니다. 특히 헬스케어 분야에서의 AI 도입 증가는 시장 확대에 박차를 가하고 있으며, 연합 학습 모델은 신약 개발, 개인화된 치료법 추천, 의료 영상 분석에 활용되고 있습니다. 또한, 금융기관에서는 연합 학습을 부정행위 탐지, 리스크 평가, 개인화된 금융 서비스에 활용하여 데이터 공유 리스크를 줄이고 있습니다. 스마트 IoT 기기, AI를 활용한 사이버 보안 프레임워크, 분산형 머신러닝 생태계의 부상은 그 수요를 더욱 가속화시키고 있습니다. 프라이버시에 대한 우려와 AI 윤리 규정이 계속 진화하는 가운데, 연합 학습은 미래의 AI 애플리케이션을 위한 기반이 될 것이며, 여러 산업에서 안전하고 효율적인 대규모 머신러닝을 가능하게 할 태세를 갖추고 있습니다.

부문

조직(대기업, 중소기업), 용도(산업 사물인터넷 용도, Drug Discovery 용도, 리스크 관리 용도, 증강현실·가상현실 용도, 데이터 프라이버시 관리 용도, 기타 용도), 최종 용도(IT·통신 최종 용도, 헬스케어·생명과학 최종 용도, BFSI 최종 용도, 소매·E-Commerce 최종 용도, 자동차 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Federated Learning Market to Reach US$276.6 Million by 2030

The global market for Federated Learning estimated at US$147.1 Million in the year 2024, is expected to reach US$276.6 Million by 2030, growing at a CAGR of 11.1% over the analysis period 2024-2030. Large Enterprises, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 9.4% CAGR and reach US$156.6 Million by the end of the analysis period. Growth in the SMEs segment is estimated at 13.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$40.1 Million While China is Forecast to Grow at 14.7% CAGR

The Federated Learning market in the U.S. is estimated at US$40.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$56.4 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 14.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.2% and 9.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 8.7% CAGR.

Global Federated Learning Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Federated Learning Gaining Traction? The Evolution of Decentralized AI

Federated learning is emerging as a revolutionary AI training methodology, enabling privacy-preserving machine learning (ML) models without transferring raw data. This decentralized approach is transforming industries such as healthcare, finance, cybersecurity, and IoT, where data privacy, security, and compliance are critical concerns.

How Are Advancements in Edge Computing & 5G Accelerating Federated Learning Adoption?

The rise of edge computing, distributed AI networks, and high-speed 5G connectivity is enhancing federated learning capabilities by enabling real-time, low-latency model training on distributed devices. Federated learning is now being used in autonomous vehicles, medical AI applications, smart home ecosystems, and predictive analytics, reducing reliance on centralized cloud processing.

What Role Do Data Privacy Regulations & Cybersecurity Challenges Play in Market Growth?

Global data privacy laws, including GDPR (Europe), HIPAA (U.S.), and China's Personal Information Protection Law (PIPL), are pushing organizations to adopt federated learning solutions to ensure compliance with data security regulations while leveraging AI-driven insights. Industries dealing with sensitive data, such as healthcare (patient records), banking (fraud detection), and government agencies, are increasingly implementing federated learning frameworks to balance data utility with privacy protection.

What’s Driving the Growth of the Federated Learning Market?

The growth in the federated learning market is driven by a convergence of AI-driven innovation, rising cybersecurity concerns, and stringent data privacy regulations. As businesses seek privacy-centric AI solutions, federated learning is emerging as a game-changer in distributed model training without exposing sensitive data to external servers. The increasing adoption of AI in healthcare is particularly fueling market expansion, with federated learning models being used for drug discovery, personalized treatment recommendations, and medical image analysis-all while maintaining compliance with data protection laws. Additionally, financial institutions are leveraging federated learning for fraud detection, risk assessment, and personalized financial services, reducing data-sharing risks. The rise of smart IoT devices, AI-powered cybersecurity frameworks, and decentralized machine learning ecosystems is further accelerating demand. As privacy concerns and AI ethics regulations continue to evolve, federated learning is poised to become the foundation of future AI applications, enabling secure, efficient, and large-scale machine learning across multiple industries.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Federated Learning market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Organization (Large Enterprises, SMEs); Application (Industrial Internet of Things Application, Drug Discovery Application, Risk Management Application, Augmented & Virtual Reality Application, Data Privacy Management Application, Other Applications); End-Use (IT & Telecom End-Use, Healthcare & Life Sciences End-Use, BFSI End-Use, Retail & E-Commerce End-Use, Automotive End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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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 increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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