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세계의 프롬프트 엔지니어링 시장
Prompt Engineering
상품코드 : 1784059
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 223 Pages
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한글목차

프롬프트 엔지니어링 세계 시장은 2030년까지 17억 달러에 달할 전망

2024년에 3억 3,240만 달러로 추정되는 프롬프트 엔지니어링 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 30.6%로 성장하여 2030년에는 17억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석하고 있는 부문 중 하나인 프롬프트 엔지니어링 소프트웨어는 CAGR 28.0%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 10억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 프롬프트 엔지니어링 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 35.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 8,740만 달러로 추정, 중국은 CAGR 29.2%로 성장 예측

미국의 프롬프트 엔지니어링 시장은 2024년에 8,740만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년 CAGR 29.2%로 추정되며, 2030년에는 2억 5,020만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 27.6%와 26.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 프롬프트 엔지니어링 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

프롬프트 엔지니어링은 AI 인터랙션의 미래를 어떻게 형성하고 있는가?

프롬프트 엔지니어링은 OpenAI의 GPT, Google의 Bard, Meta의 Llama 등 대규모 언어모델(LLM)과 인간의 대화 방식을 최적화하는 인공지능(AI)에서 중요한 분야가 되고 있습니다. AI 모델이 점점 더 정교해짐에 따라 정확하고 구조화된 프롬프트를 생성하는 능력은 생성된 응답의 품질, 정확성, 문맥의 관련성을 결정합니다. 기업들은 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 AI 기반 챗봇, 컨텐츠 생성 도구, 고객 서비스 자동화를 강화하여 사용자 경험과 업무 효율성을 향상시키고 있습니다. 헬스케어, 금융, E-Commerce 등의 분야에서 프롬프트 엔지니어링은 모델을 통한 전문적인 인사이트 제공, 코드 생성, 의사결정의 자동화를 통해 보다 섬세한 AI 상호작용을 가능하게 합니다. 생성형 AI 애플리케이션의 부상으로 기업들이 AI의 산출물을 최대한의 정확도와 효과로 최적화하기 위해 프롬프트 엔지니어에 대한 수요도 증가하고 있습니다. AI가 계속 진화하는 가운데, 대규모 언어 모델의 잠재력을 극대화하고 산업 전반의 혁신을 촉진하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링을 잘 활용하는 것이 필수적입니다.

프롬프트 엔지니어링의 효과를 제한하는 문제는 무엇인가?

프롬프트 엔지니어링의 중요성이 커지고 있지만, AI가 생성하는 답변의 일관성과 신뢰성에 영향을 미치는 몇 가지 문제에 직면해 있습니다. 중요한 과제 중 하나는 대규모 언어 모델 특유의 예측 불가능성으로, 신중하게 설계된 프롬프트도 편향되거나 잘못된, 또는 오해의 소지가 있는 출력을 생성할 수 있다는 점입니다. AI가 생성한 컨텐츠가 윤리적 가이드라인과 사실의 정확성에 부합하도록 하기 위해서는 지속적인 반복과 검증이 필요하며, 이는 프롬프트 설계에 복잡성을 더합니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링은 자연어 처리(NLP) 원리에 대한 깊은 이해가 필요하기 때문에 AI에 대한 전문 지식이 없는 비기술 분야 사용자의 접근성을 제한합니다. 또한 AI 모델이 빠르게 진화하고 있기 때문에 LLM의 새로운 버전에서는 쿼리 해석이 달라질 수 있으므로 프롬프트 전략을 자주 업데이트해야 합니다. 프라이버시 및 보안에 대한 우려는 AI와의 대화에 민감한 사용자 데이터가 포함되는 경우가 많기 때문에 프롬프트 엔지니어링을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 지속적인 연구, 표준화된 프롬프트 프레임워크, AI 모델 작동의 투명성을 높이고 AI가 생성하는 컨텐츠의 신뢰성과 신뢰도를 높여야 합니다.

AI 최적화 및 자동 프롬프트는 어떻게 대규모 언어 모델을 강화하는가?

AI 최적화 및 자동 프롬프트의 발전은 프롬프트 엔지니어링 분야에 혁명을 일으켜 효율성, 정확성, 적응성을 향상시키고 있습니다. AI를 활용한 프롬프트 생성 도구가 개발되어 프롬프트를 동적으로 개선 및 최적화하여 인력을 통하지 않고도 보다 정확한 답변을 실현하고 있습니다. 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)은 고품질 프롬프트와 응답으로 AI 모델을 훈련시켜 AI 모델을 더욱 강화하고, 편견을 줄이고, 문맥 인식을 향상시킵니다. 또한, 소수의 샷 학습과 제로 샷 학습 기술의 통합을 통해 AI 시스템은 최소한의 예제로 복잡한 쿼리를 처리할 수 있어 서로 다른 도메인 간의 적응성이 향상되었습니다. 또한, 조직은 AI 모델을 논리적 결론에 도달하기 위해 다단계 추론 기술을 사용하는 사고 연쇄 프롬프트를 실험하고 있습니다. 텍스트, 이미지, 음성 입력을 통합한 멀티모달 AI의 등장은 프롬프트 엔지니어링의 범위를 확장하고 보다 인터랙티브하고 직관적인 AI 경험을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 기술 혁신이 진행됨에 따라 프롬프트 엔지니어링은 AI와의 상호 작용을 정교화하고 다양한 산업에서 언어 모델의 새로운 용도를 개척하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

프롬프트 엔지니어링 시장의 성장 원동력은?

프롬프트 엔지니어링 시장의 성장은 생성형 AI의 급속한 채택, AI 기반 자동화에 대한 의존도 증가, 자연어 이해의 발전 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 기업들은 가상 비서 및 자동 컨텐츠 생성에서 코딩 비서 및 기업 지식 관리 시스템에 이르기까지 AI를 활용한 애플리케이션의 효율성을 극대화하기 위해 프롬프트 엔지니어링에 투자하고 있습니다. AI 기반 검색 엔진과 추천 알고리즘의 확대로 인해 관련성이 높고 문맥을 고려한 최적화된 프롬프트에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 또한, 윤리적 AI와 컨텐츠 중재에 대한 중요성이 높아짐에 따라 기업들은 AI 출력물에 포함된 잘못된 정보와 편견을 최소화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 개선해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. AI를 활용한 교육 및 훈련 플랫폼의 부상도 시장 확대에 기여하고 있으며, 교육 기관은 프롬프트 엔지니어링을 통합하여 개인화된 학습 경험을 향상시키고 있습니다. AI 모델이 더욱 정교해지고 산업 전반에 걸쳐 통합됨에 따라 프롬프트 엔지니어링은 지속적으로 성장하여 디지털 시대의 지능적이고 인간과 같은 AI 상호 작용의 진화를 촉진할 것으로 예상됩니다.

부문

컴포넌트 유형(프롬프트 엔지니어링 소프트웨어, 프롬프트 엔지니어링 서비스), 테크닉 유형(n쇼트 프롬프팅 테크닉, 생성 지식 프롬프팅 테크닉, 사고 연쇄 프롬프팅 테크닉, 기타 테크닉), 용도(컨텐츠 생성 용도, 대화형 AI 용도, 리코멘드 시스템 용도, 소프트웨어 개발 용도, 기타 용도), 최종 용도(BFSI 최종 용도, 헬스케어 최종 용도, 자동차·운송 최종 용도, 미디어·엔터테인먼트 최종 용도, 소매 최종 용도, IT·통신 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 Prompt Engineering Market to Reach US$1.7 Billion by 2030

The global market for Prompt Engineering estimated at US$332.4 Million in the year 2024, is expected to reach US$1.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 30.6% over the analysis period 2024-2030. Prompt Engineering Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 28.0% CAGR and reach US$1.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Prompt Engineering Services segment is estimated at 35.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$87.4 Million While China is Forecast to Grow at 29.2% CAGR

The Prompt Engineering market in the U.S. is estimated at US$87.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$250.2 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 29.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 27.6% and 26.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.5% CAGR.

Global Prompt Engineering Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Prompt Engineering Shaping the Future of AI Interactions?

Prompt engineering has become a critical discipline in artificial intelligence (AI), optimizing the way humans interact with large language models (LLMs) such as OpenAI’s GPT, Google’s Bard, and Meta’s Llama. As AI models become increasingly sophisticated, the ability to craft precise and structured prompts determines the quality, accuracy, and contextual relevance of generated responses. Businesses are leveraging prompt engineering to enhance AI-powered chatbots, content generation tools, and customer service automation, improving user experience and operational efficiency. In sectors such as healthcare, finance, and e-commerce, prompt engineering is enabling more nuanced AI interactions, allowing models to deliver specialized insights, generate code, and automate decision-making. The rise of generative AI applications has also spurred demand for professional prompt engineers, as organizations seek to optimize AI outputs for maximum accuracy and effectiveness. As AI continues to evolve, mastering prompt engineering will be essential for unlocking the full potential of large-scale language models and driving innovation across industries.

What Challenges Are Limiting the Effectiveness of Prompt Engineering?

Despite its growing significance, prompt engineering faces several challenges that impact the consistency and reliability of AI-generated responses. One of the key issues is the inherent unpredictability of large language models, which may produce biased, incorrect, or misleading outputs even with carefully designed prompts. Ensuring AI-generated content aligns with ethical guidelines and factual accuracy requires continuous iteration and validation, adding complexity to prompt design. Additionally, prompt engineering requires a deep understanding of natural language processing (NLP) principles, limiting accessibility for non-technical users who lack AI expertise. The rapidly evolving nature of AI models also necessitates frequent updates to prompt strategies, as new versions of LLMs may interpret queries differently. Privacy and security concerns further complicate prompt engineering, as AI interactions often involve sensitive user data. Addressing these challenges requires ongoing research, standardized prompt frameworks, and greater transparency in AI model behavior to enhance reliability and trust in AI-generated content.

How Are AI Optimization and Automated Prompting Enhancing Large Language Models?

Advancements in AI optimization and automated prompting are revolutionizing the field of prompt engineering, improving efficiency, accuracy, and adaptability. AI-driven prompt generation tools are being developed to refine and optimize prompts dynamically, ensuring more precise responses without manual intervention. Reinforcement learning with human feedback (RLHF) is further enhancing AI models by training them on high-quality prompts and responses, reducing bias and increasing contextual awareness. The integration of few-shot and zero-shot learning techniques is also enabling AI systems to process complex queries with minimal examples, improving adaptability across different domains. Additionally, organizations are experimenting with chain-of-thought prompting, where multi-step reasoning techniques are used to guide AI models toward logical conclusions. The rise of multimodal AI, which incorporates text, images, and voice inputs, is expanding the scope of prompt engineering, allowing for more interactive and intuitive AI experiences. As these innovations continue, prompt engineering will play a crucial role in refining AI interactions and unlocking new applications for language models in various industries.

What Is Driving the Growth of the Prompt Engineering Market?

The growth in the prompt engineering market is driven by several factors, including the rapid adoption of generative AI, increasing reliance on AI-driven automation, and advancements in natural language understanding. Businesses are investing in prompt engineering to maximize the efficiency of AI-powered applications, from virtual assistants and automated content generation to coding assistants and enterprise knowledge management systems. The expansion of AI-driven search engines and recommendation algorithms has further fueled demand for optimized prompts that deliver highly relevant, context-aware responses. Additionally, the growing importance of ethical AI and content moderation is prompting organizations to refine prompt engineering techniques to minimize misinformation and bias in AI outputs. The rise of AI-powered education and training platforms is also contributing to market expansion, as institutions integrate prompt engineering to enhance personalized learning experiences. As AI models become more sophisticated and embedded across industries, prompt engineering is expected to witness sustained growth, driving the evolution of intelligent, human-like AI interactions in the digital age.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component Type (Prompt Engineering Software, Prompt Engineering Services); Technique Type (n-Shot Prompting Technique, Generated Knowledge Prompting Technique, Chain-of-Thought Prompting Technique, Other Techniques); Application (Content Generation Application, Conversational AI Application, Recommendation Systems Application, Software Development Application, Other Applications); End-Use (BFSI End-Use, Healthcare End-Use, Automotive & Transportation End-Use, Media & Entertainment End-Use, Retail End-Use, IT & Telecommunication End-Use, 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 47 Featured) -

AI INTEGRATIONS

We're transforming market and competitive intelligence with validated expert content and AI tools.

Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

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 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

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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