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인과 AI 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석, 전개별, 기술별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
Causal AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment (Cloud, On-premises, Hybrid), By Technology (Causal Inference Engines, Structural Causal Models), By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1771634
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 150 Pages
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한글목차

인과 AI 시장 요약

인과 AI 세계 시장 규모는 2024년에 405억 5,000만 달러로 평가되었고, 2033년에는 7,577억 4,000만 달러에 이르고, 2025년부터 2033년까지의 CAGR은 39.4%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 인과 AI는 보다 설명가능하고 신뢰성이 높고, 의사결정 중심의 인공지능시스템을 요구하는 기업이 늘고 있기 때문에 큰 성장을 이루고 있습니다.

상관관계를 중시하는 기존의 AI 모델과 달리 인과 AI는 원인과 결과의 관계를 파악하고, 보다 깊은 통찰력, 보다 우수한 의사결정, 정책개입의 개선을 가능하게 합니다. 헬스케어에서는 인과 AI는 치료가 환자의 결과에 미치는 실제적인 영향을 판단하여 정밀의료를 지원하고 있습니다. AI법과 같은 진화하는 규제 프레임워크이 중시되게 되어 있는 것도, 그 투명성과 해석 가능성에 의해 인과 추론 AI 수요를 가속시키고 있습니다. 또한, 생성형 AI나 대규모 언어 모델(LLM)과의 통합은 인과 관계가 생성 에이전트의 추론, 계획, 시뮬레이션 능력을 향상시킨다는 새로운 시너지 효과를 낳고 있습니다.

인과추론 라이브러리, 오픈소스 툴, 로우코드/노코드 플랫폼의 가용성을 포함한 기술적 진보는 기업에 대한 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 시장은 여전히 급속히 진화하고 있으며, 조기 도입 기업은 업무 효율의 향상과 의사 결정의 정확성 향상을 통해 측정 가능한 ROI를 경험하고 있습니다.

또한, 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI에 대한 요구가 높아지고 투명성에 대한 규제 압력이 높아지고 데이터 주도의 의사결정에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기업들은 단순한 예측 결과 이상의 것을 추구합니다. 그들은 결과 뒤에 숨겨진 '이유'를 이해하고자 합니다. 또한, 머신러닝 알고리즘의 진보, 보다 풍부한 데이터 세트에의 액세스, 제네레이티브 AI나 LLM과의 통합에 의해 헬스케어, 금융, 물류, 정책 입안 등의 분야에서의 채택이 가속하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 인과 AI시장의 변수, 동향, 범위

제4장 인과 AI 시장 : 전개의 추정 및 예측 분석

제5장 인과 AI시장 :기술의 추정 및 예측 분석

제6장 인과 AI 시장 : 최종 용도의 추정 및 예측 분석

제7장 인과 AI시장 : 지역의 추정 및 예측 분석

제8장 경쟁 구도

SHW
영문 목차

영문목차

Causal AI Market Summary

The global causal AI market size was estimated at USD 40.55 billion in 2024 and is projected to reach USD 757.74 billion by 2033, growing at a CAGR of 39.4% from 2025 to 2033. Causal AI is experiencing significant growth as organizations increasingly demand more explainable, reliable, and decision-centric artificial intelligence systems.

Unlike traditional AI models that focus on correlations, Causal AI identifies cause-and-effect relationships, enabling deeper insights, better decision-making, and improved policy interventions. The paradigm shift is gaining momentum across sectors such as healthcare, finance, supply chain, and public policy, where understanding the impact of specific actions is critical. In healthcare, Causal AI supports precision medicine by determining the actual impact of treatments on patient outcomes. At the same time, in finance, it enhances risk modeling and regulatory compliance by identifying drivers behind market movements or credit risks. The growing emphasis on ethical AI, accountability, and compliance, especially under evolving regulatory frameworks like the EU AI Act, is also accelerating the demand for Causal AI due to its transparency and interpretability. Furthermore, integration with generative AI and large language models (LLMs) is creating new synergies, where causality improves the reasoning, planning, and simulation capabilities of generative agents.

Technological advancements, including the availability of causal inference libraries, open-source tools, and low-code/no-code platforms, are reducing the entry barrier for enterprises. Consequently, both startups and established tech companies are investing in causal AI platforms to set their solutions apart and provide powerful AI applications. The market remains in a nascent yet rapidly evolving phase, with early adopters experiencing measurable ROI through enhanced operational efficiency and improved decision accuracy. Overall, the growth of Causal AI is influenced by increasing complexity in data environments and a fundamental shift toward more intelligent, explainable systems.

Moreover, the rising need for explainable and trustworthy AI, growing regulatory pressures for transparency, and increasing demand for data-driven decision-making. Businesses seek more than just predictive outputs, as they want to understand the "why" behind outcomes. Additionally, advancements in machine learning algorithms, access to richer datasets, and integration with generative AI and LLMs are accelerating adoption across sectors like healthcare, finance, logistics, and policy planning.

Global Causal AI Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global causal AI market report based on deployment, technology, end use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Causal AI Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Causal AI Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Causal AI Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Causal AI Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Causal AI Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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