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세계의 멀티모달 생성 시장
Multi-Modal Generation
상품코드 : 1792796
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 483 Pages
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한글목차

멀티모달 생성 세계 시장은 2030년까지 123억 달러에 달할 전망

2024년에 24억 달러로 추정되는 멀티모달 생성 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 31.8%로 성장하여 2030년에는 123억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션 제공은 CAGR 28.4%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 68억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 제공 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 36.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 6억 4,230만 달러로 추정, 중국은 CAGR 40.8%로 성장 예측

미국의 멀티모달 생성 시장은 2024년에 6억 4,230만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 31억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 40.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 26.0%와 28.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 26.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 멀티모달 생성 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

멀티모달 생성이 AI 개발에서 중요한 역량으로 부상하는 이유는 무엇일까?

멀티모달 생성은 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 여러 데이터 유형에 걸친 컨텐츠를 하나의 통합된 프레임워크에서 처리하고 생성할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 한 번에 하나의 입력 유형을 처리하는 유니모달 모델과 달리, 멀티모달 시스템은 보다 자연스럽고 통합적이며 문맥을 고려한 출력을 가능하게 합니다. 이를 통해 이미지에서 설명적인 텍스트를 생성하고, 텍스트에서 합성 비디오를 생성하고, 시각적 장면에 음성 캡션을 추가하는 등 복잡한 출력을 생성할 수 있습니다. 컨텐츠 제작, 가상 비서, 게임, 교육, 헬스케어 등의 분야에서 이러한 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

시각, 음성, 문자 입력의 동시 통역이 필요한 실제 인터랙션 시나리오가 증가함에 따라 사용 사례가 빠르게 확대되고 있습니다. 예를 들어, 음성 명령을 수신하고 카메라를 통해 장면을 인식하고 실시간으로 텍스트 요약을 제공할 수 있는 시스템은 협력적 멀티모달 프로세싱의 가치를 입증하고 있습니다. 목표는 인간이 다감각 정보를 인지하고 반응하는 방식을 재현하여 사용자와 지능형 시스템 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 것입니다.

고도화된 멀티모달 시스템을 가능하게 하는 기술 개발이란?

기본적인 AI 모델, 특히 컨버터 기반 아키텍처의 발전은 멀티모달 생성의 토대를 마련했습니다. 사전 훈련된 시각 언어 모델, 음성 텍스트 모델, 영상 언어 모델은 현재 통합된 크로스모달 이해와 출력이 가능한 멀티모달 기반 모델을 형성하기 위해 결합되어 있습니다. 미세 조정 기술, 대규모 멀티모달 데이터세트, 공동 임베디드 공간을 통해 모델의 일관성과 문맥 인식이 향상되었습니다.

모달리티를 일치시키기 위한 노력은 대비 학습, 교차 주의 레이어 등의 기술을 사용하여 모델이 시각적 요소와 해당 텍스트 설명 및 음성 큐를 연관시킬 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 학습 인프라와 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 통해 방대하고 다양한 데이터세트로 멀티모달 모델을 학습할 수 있게 되었습니다. 이러한 시스템은 점점 더 인터랙티브해지고 있으며, 서로 다른 채널 간의 실시간 입력과 출력이 가능해졌습니다. 새로운 모델은 텍스트 프롬프트에서 시각적 장면을 생성하고, 감정적 단서를 기반으로 연설을 시뮬레이션하고, 자연어로 비디오 클립을 요약할 수 있습니다.

멀티모달 생성 도구를 적극적으로 도입하고 있는 산업은?

미디어, 엔터테인먼트, 마케팅 업계는 멀티모달 생성 도구를 가장 먼저 도입한 분야입니다. 이들 산업에서는 자동 비디오 제작, 비주얼을 이용한 광고 카피 제작, 합성 내레이션 제작 등에 멀티모달 생성 도구가 사용되고 있습니다. 교육 플랫폼에서는 강의를 도표 요약으로 변환하고, 다국어 자막을 생성하고, 인터랙티브 학습 컨텐츠를 제작하는 시스템이 유용하게 활용되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 의료 스캔을 통해 임상 보고서를 작성하고, 환자 데이터로 시각 자료를 만들고, 장애인을 위한 시청각 커뮤니케이션 지원을 가능하게 하는 애플리케이션이 있습니다.

소매업과 E-Commerce에서 멀티모달 생성은 이미지로 상품 설명을 작성하고, 가상 피팅 시뮬레이션을 하고, AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 작동시키는 데 사용되고 있습니다. 자율주행차나 로봇공학도 주변 환경을 해석하고 사용자와 소통하기 위해 멀티모달 인식과 생성에 의존하고 있습니다. 국방 및 보안 분야에서는 실시간 상황 인식, 영상에서 텍스트로의 감시 통역, 현장에서의 다국어 음성에서 텍스트로의 필사 등에 이러한 시스템이 활용되고 있습니다.

멀티모달 생성 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다....

멀티모달 생성 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. AI 시스템에서 인간과 같은 상호 작용을 원하는 수요가 증가함에 따라 여러 데이터 유형을 해석하고 생성할 수 있는 도구에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 비디오, 음성, 이미지를 포함한 데이터 소스의 급속한 확장으로 인해 보다 통합적인 AI 솔루션이 요구되고 있습니다. 변환 모델과 멀티모달 데이터세트의 발전은 더 나은 모델 훈련과 배포를 지원합니다. 미디어, 교육, 의료, 소매 등 다양한 사용 사례로 인해 상업적 용도가 확대되고 있습니다. 확장 가능한 컴퓨팅 인프라와 API를 사용할 수 있게 되면서 기존 플랫폼과의 통합이 가속화되고 있습니다. 또한, 접근성, 개인화, 자동화에 대한 관심이 높아지면서 기업과 소비자 모두에서 멀티모달 AI 시스템 채택을 촉진하고 있습니다.

부문

제공(솔루션 제공, 서비스 제공), 유형(생성형 멀티모달 AI, 번역형 멀티모달 AI, 설명형 멀티모달 AI, 대화형 멀티모달 AI), 데이터 모달리티(텍스트 데이터, 음성 데이터, 이미지 데이터, 비디오 데이터, 오디오 데이터), 기술(머신러닝 기술, 자연어 처리 기술, 컴퓨터 비전 기술, 상황 인식 기술, 사물인터넷 기술)

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 Multi-Modal Generation Market to Reach US$12.3 Billion by 2030

The global market for Multi-Modal Generation estimated at US$2.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$12.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 31.8% over the analysis period 2024-2030. Solutions Offering, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 28.4% CAGR and reach US$6.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Offering segment is estimated at 36.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$642.3 Million While China is Forecast to Grow at 40.8% CAGR

The Multi-Modal Generation market in the U.S. is estimated at US$642.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 40.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 26.0% and 28.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.8% CAGR.

Global Multi-Modal Generation Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Multi-Modal Generation Emerging as a Pivotal Capability in AI Development?

Multi-modal generation refers to artificial intelligence systems that can process and produce content across multiple data types-such as text, images, audio, and video-within a single unified framework. Unlike unimodal models that handle one input type at a time, multi-modal systems enable more natural, integrated, and context-aware outputs. This allows for the generation of complex outputs such as descriptive text from images, synthetic video from text, or audio captions for visual scenes. Demand for such systems is growing in fields like content creation, virtual assistants, gaming, education, and healthcare.

Use cases are expanding rapidly due to increasing real-world interaction scenarios that require simultaneous interpretation of visuals, speech, and written input. For instance, a system that can take a voice command, recognize a scene through a camera, and provide a text summary in real time demonstrates the value of coordinated multi-modal processing. The goal is to replicate how humans perceive and respond to multi-sensory information, enabling smoother interaction between users and intelligent systems.

How Are Technological Developments Enabling Advanced Multi-Modal Systems?

Advancements in foundational AI models, particularly transformer-based architectures, have laid the groundwork for multi-modal generation. Pre-trained vision-language models, audio-text models, and video-language models are now being combined to form multi-modal foundation models capable of unified cross-modal understanding and output. Fine-tuning techniques, large-scale multi-modal datasets, and joint embedding spaces have improved model coherence and contextual awareness.

Efforts to align modalities use techniques such as contrastive learning and cross-attention layers, which allow the model to associate visual elements with corresponding textual descriptions or audio cues. Cloud-based training infrastructure and scalable compute resources now allow multi-modal models to be trained on vast and diverse datasets. These systems are becoming more interactive, enabling real-time inputs and outputs across different channels. Emerging models can now generate visual scenes from text prompts, simulate speech based on emotional cues, or summarize video clips in natural language.

Which Industries Are Actively Integrating Multi-Modal Generation Tools?

Media, entertainment, and marketing sectors are among the earliest adopters of multi-modal generation tools. These industries use them for automated video production, ad copy generation with visuals, and synthetic voiceover creation. Education platforms benefit from systems that can convert lectures into illustrated summaries, generate multilingual subtitles, or produce interactive learning content. Healthcare applications include generating clinical reports from medical scans, creating visual aids from patient data, and enabling audio-visual communication support for individuals with disabilities.

In retail and e-commerce, multi-modal generation is used to create product descriptions from images, simulate virtual try-ons, or power AI-driven shopping assistants. Autonomous vehicles and robotics also rely on multi-modal perception and generation to interpret surroundings and communicate with users. The defense and security sectors are using these systems for real-time situational awareness, image-to-text surveillance interpretation, and multilingual voice-to-text transcription in field operations.

Growth in the Multi-Modal Generation Market Is Driven by Several Factors…

Growth in the multi-modal generation market is driven by several factors. Rising demand for human-like interaction in AI systems is encouraging investment in tools that can interpret and generate across multiple data types. Rapid expansion of data sources-including video, voice, and imagery-necessitates more integrated AI solutions. Advances in transformer models and multimodal datasets support better model training and deployment. Use cases across media, education, healthcare, and retail are broadening commercial applications. Availability of scalable computing infrastructure and APIs accelerates integration into existing platforms. Additionally, increasing focus on accessibility, personalization, and automation fuels adoption of multi-modal AI systems across both enterprise and consumer domains.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Multi-Modal Generation market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Solutions Offering, Services Offering); Type (Generative Multi-Modal AI, Translative Multi-Modal AI, Explanatory Multi-Modal AI, Interactive Multi-Modal AI); Data Modality (Text Data, Speech & Voice Data, Image Data, Video Data, Audio Data); Technology (Machine Learning Technology, Natural Language Processing Technology, Computer Vision Technology, Context Awareness Technology, Internet of Things Technology)

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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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

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