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세계의 멀티모달 인공지능(AI) 시장
Multimodal Artificial Intelligence
상품코드 : 1787198
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 214 Pages
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한글목차

세계의 멀티모달 인공지능(AI) 시장은 2030년까지 110억 달러에 이를 전망

2024년에 20억 달러로 추정되는 멀티모달 인공지능 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 33.2%로 성장하여 2030년에는 110억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 멀티모달 인공지능 소프트웨어는 CAGR 29.7%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 67억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 멀티모달 인공지능 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 40.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 1,650만 달러로 추정, 중국은 CAGR 31.7%로 성장 예측

미국의 멀티모달 인공지능(AI) 시장은 2024년에 5억 1,650만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 17억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 31.7%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 29.8%와 29.1%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 23.4%를 나타낼 전망입니다.

세계의 멀티모달 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

멀티모달 인공지능은 AI를 어떻게 변화시킬까?

멀티모달 인공지능(AI)은 텍스트, 음성, 이미지, 비디오, 센서 입력 등 여러 데이터 소스를 처리하고 통합하는 시스템을 가능하게 함으로써 AI의 전망에 혁명을 불러일으키고 있습니다. 단일 유형의 데이터에 의존하는 유니모달 AI 모델과 달리, 멀티모달 AI는 다양한 정보 스트림을 합성하여 기계 이해를 강화하여 AI 시스템을 보다 적응력 있고, 지능적이며, 인간과 같은 인식이 가능하도록 합니다. 이러한 발전은 자율주행차, 헬스케어 진단, 인간-컴퓨터 상호작용과 같은 용도에서 특히 중요하며, 여러 감각 입력을 결합하여 더 높은 정확도와 향상된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 컨버터 기반 모델과 컨볼루션 신경망과 같은 딥러닝 아키텍처의 급속한 진화는 멀티모달 AI 시스템의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇 공학에서 멀티모달 학습의 채택은 보다 정교한 AI 용도를 가능하게 함으로써 산업을 재구성하고 있습니다. 조직이 AI 기반 자동화를 수용함에 따라, 멀티모달 AI는 차세대 지능형 시스템의 중요한 원동력이 되어 맥락 이해력 강화, 편향성 감소, 여러 도메인 간 적응력 향상을 실현할 수 있습니다.

멀티모달 AI의 성장에 있어 기술 혁신의 역할은?

멀티모달 AI의 보급에는 딥러닝, 엣지 컴퓨팅, 신경망 아키텍처의 혁신을 통한 기술 발전이 크게 기여하고 있습니다. 자가 학습 모델의 개발로 대규모 라벨링된 데이터 세트의 필요성이 줄어들고, AI 시스템은 방대한 양의 비정형 데이터로부터 학습할 수 있게 되었습니다. 멀티모달 AI는 OpenAI의 GPT나 구글의 BERT와 같이 텍스트, 음성, 이미지 데이터를 동시에 처리할 수 있는 변환 모델의 등장으로 인해 혜택을 받고 있습니다. 또한, 엣지 AI는 온디바이스 추론, 대기 시간 단축, 데이터 프라이버시 개선을 통해 실시간 멀티모달 프로세싱을 강화합니다. 멀티모달 AI와 증강현실(AR) 및 가상현실(VR)의 통합은 특히 게임, 리테일, 트레이닝 시뮬레이션 분야에서 사용자 경험에 혁명을 일으키고 있습니다. 또한, AI를 활용한 멀티모달 생체인증은 보안 및 신원확인 용도로 각광받고 있습니다. 컴퓨팅 파워와 AI 프레임워크가 발전함에 따라, 멀티모달 AI는 헬스케어, 금융, 스마트시티 등 다양한 산업에서 획기적인 혁신을 실현할 수 있는 태세를 갖추고 있습니다.

시장 동향과 업계 채택은 멀티모달 AI를 어떻게 형성하고 있는가?

멀티모달 AI의 도입은 개인화, 자동화, 실시간 의사결정을 중시하는 업계 트렌드에 의해 촉진되고 있습니다. 챗봇과 가상 비서가 텍스트, 음성, 이미지 인식을 통합하여 보다 자연스러운 상호작용을 구현함으로써 고객 경험을 향상시키기 위해 AI를 활용하는 기업이 늘고 있습니다. 헬스케어 분야에서 멀티모달 AI는 의료 영상, 환자 병력, 임상 기록을 결합하여 질병 발견과 치료 계획을 개선하는 등 진단에 중요한 역할을 하고 있습니다. 자율주행차와 로봇공학을 포함한 자율 시스템은 시각, 레이더, LiDAR 데이터를 사용하여 복잡한 환경을 해석하기 위해 멀티모달 AI에 의존하고 있습니다. 금융 분야에서도 거래 패턴, 음성 인증, 행동 분석을 활용한 부정행위 감지 및 리스크 평가를 위해 멀티모달 AI가 활용되고 있습니다. 한편, 특히 스트리밍 서비스나 이커머스 분야의 컨텐츠 추천 엔진은 멀티모달 AI를 사용하여 여러 데이터 소스에 걸친 사용자의 행동과 취향을 분석합니다. 인간과 같은 AI 상호 작용과 지능형 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 멀티모달 AI의 채택이 가속화되고 있으며, 이는 산업 전반의 디지털 전환을 위한 중요한 원동력으로 자리매김하고 있습니다.

멀티모달 AI 시장을 촉진하는 주요 성장 요인은 무엇인가?

세계 멀티모달 AI 시장의 성장은 AI를 활용한 자동화에 대한 수요 증가, IoT 기기의 보급, 컴퓨팅 능력의 발전 등 여러 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 다양한 데이터 세트를 사용할 수 있게 됨에 따라 AI 시스템은 멀티모달 정보로 학습할 수 있게 되어 정확도와 견고성이 향상되고 있습니다. 기술 대기업과 스타트업의 AI 연구개발에 대한 투자 확대는 멀티모달 AI 용도의 기술 혁신을 촉진하고 있습니다. 5G 네트워크의 확장은 특히 엣지 컴퓨팅과 스마트 인프라에서 실시간 멀티모달 AI 솔루션의 배포를 더욱 가속화하고 있습니다. 규제 준수와 윤리적 AI에 대한 고려가 시장 역학을 형성하고 있으며, 기업들은 AI 기반 의사결정에 있어 투명성, 공정성, 책임성을 우선시하고 있습니다. 또한, 개인 맞춤형 헬스케어, 자율주행차, 대화형 AI 시스템에서 멀티모달 AI에 대한 수요는 시장 확대의 새로운 기회를 창출하고 있습니다. AI가 계속 진화하는 가운데, 멀티모달 인텔리전스는 인간과 AI의 상호 작용을 재정의하고, 시스템을 보다 직관적이고 맥락 인식적이며, 세상을 보다 종합적으로 이해할 수 있는 시스템으로 만들 것으로 기대됩니다.

부문

구성 요소 유형(멀티모달 인공지능 소프트웨어, 멀티모달 인공지능 서비스), 데이터 양식 유형(텍스트 데이터, 이미지 데이터, 음성 및 음성 데이터, 비디오 및 오디오 데이터), 조직 규모(대기업, 중소기업), 최종 용도(미디어 및 엔터테인먼트 최종 용도, BFSI 최종 용도, IT 및 통신 최종 용도, 헬스케어 최종 용도, 자동차 및 운송 최종 용도, 게임 최종 용도, 기타 최종 용도).

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계 고유 SLM를 쿼리 하는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Multimodal Artificial Intelligence Market to Reach US$11.0 Billion by 2030

The global market for Multimodal Artificial Intelligence estimated at US$2.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$11.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 33.2% over the analysis period 2024-2030. Multimodal Artificial Intelligence Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 29.7% CAGR and reach US$6.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Multimodal Artificial Intelligence Service segment is estimated at 40.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$516.5 Million While China is Forecast to Grow at 31.7% CAGR

The Multimodal Artificial Intelligence market in the U.S. is estimated at US$516.5 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 31.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.8% and 29.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 23.4% CAGR.

Global Multimodal Artificial Intelligence Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Multimodal Artificial Intelligence Transforming the AI Landscape?

Multimodal artificial intelligence (AI) is revolutionizing the AI landscape by enabling systems to process and integrate multiple data sources, including text, speech, images, video, and sensor inputs. Unlike unimodal AI models that rely on a single type of data, multimodal AI enhances machine understanding by synthesizing diverse information streams, making AI systems more adaptable, intelligent, and capable of human-like perception. This advancement is particularly critical in applications such as autonomous vehicles, healthcare diagnostics, and human-computer interaction, where combining multiple sensory inputs leads to higher accuracy and improved decision-making. The rapid evolution of deep learning architectures, such as transformer-based models and convolutional neural networks, has significantly improved the efficiency of multimodal AI systems. The adoption of multimodal learning in natural language processing (NLP), computer vision, and robotics is reshaping industries by enabling more sophisticated AI applications. As organizations embrace AI-driven automation, multimodal AI is set to become a key enabler of next-generation intelligent systems, providing enhanced contextual understanding, reduced bias, and improved adaptability across multiple domains.

What Role Do Technological Innovations Play in the Growth of Multimodal AI?

Technological advancements have been instrumental in the widespread adoption of multimodal AI, with innovations in deep learning, edge computing, and neural network architectures driving progress. The development of self-supervised learning models has reduced the need for extensive labeled datasets, allowing AI systems to learn from vast amounts of unstructured data. Multimodal AI is also benefiting from the rise of transformer models, such as OpenAI's GPT and Google's BERT, which can process text, audio, and image data simultaneously. Additionally, edge AI is enhancing real-time multimodal processing by enabling on-device inference, reducing latency, and improving data privacy. The integration of multimodal AI with augmented reality (AR) and virtual reality (VR) is revolutionizing user experiences, particularly in gaming, retail, and training simulations. Furthermore, AI-driven multimodal biometric authentication is gaining traction in security and identity verification applications. As computing power and AI frameworks continue to advance, multimodal AI is poised to deliver groundbreaking innovations across a broad range of industries, including healthcare, finance, and smart cities.

How Are Market Trends and Industry Adoption Shaping Multimodal AI?

The adoption of multimodal AI is being driven by industry trends that emphasize personalization, automation, and real-time decision-making. Businesses are increasingly leveraging AI to enhance customer experiences, with chatbots and virtual assistants integrating text, voice, and image recognition for more natural interactions. In healthcare, multimodal AI is playing a crucial role in diagnostics, where it combines medical imaging, patient history, and clinical notes to improve disease detection and treatment planning. Autonomous systems, including self-driving cars and robotics, rely on multimodal AI to interpret complex environments using vision, radar, and LiDAR data. The financial sector is also embracing multimodal AI for fraud detection and risk assessment, leveraging transactional patterns, voice authentication, and behavioral analytics. Meanwhile, content recommendation engines, particularly in streaming services and e-commerce, use multimodal AI to analyze user behavior and preferences across multiple data sources. The increasing demand for human-like AI interactions and intelligent automation is accelerating the adoption of multimodal AI, positioning it as a key driver of digital transformation across industries.

What Are the Key Growth Drivers Fueling the Multimodal AI Market?

The growth in the global multimodal AI market is driven by several factors, including the rising demand for AI-powered automation, the proliferation of IoT devices, and advancements in computational power. The increasing availability of diverse datasets has enabled AI systems to train on multimodal information, enhancing their accuracy and robustness. The growing investment in AI research and development by technology giants and startups is also fueling innovation in multimodal AI applications. The expansion of 5G networks has further accelerated the deployment of real-time multimodal AI solutions, particularly in edge computing and smart infrastructure. Regulatory compliance and ethical AI considerations are shaping market dynamics, with businesses prioritizing transparency, fairness, and accountability in AI-driven decision-making. Additionally, the demand for multimodal AI in personalized healthcare, autonomous vehicles, and interactive AI systems is creating new opportunities for market expansion. As AI continues to evolve, multimodal intelligence is expected to redefine human-AI interactions, making systems more intuitive, context-aware, and capable of understanding the world in a more holistic manner.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component Type (Multimodal Artificial Intelligence Software, Multimodal Artificial Intelligence Service); Data Modality Type (Text Data, Image Data, Speech & Voice Data, Video & Audio Data); Organization Size (Large Enterprises, SMEs); End-Use (Media & Entertainment End-Use, BFSI End-Use, IT & Telecommunication End-Use, Healthcare End-Use, Automotive & Transportation End-Use, Gaming 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.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

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