환경 지속가능성 분야 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 용도별, 기술별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
AI In Environmental Sustainability Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application, By Technology, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1789890
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 07월
페이지 정보:영문 200 Pages
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한글목차
환경 지속가능성 분야 AI 시장 요약
환경 지속가능성 분야 AI 세계 시장 규모는 2024년에 165억 5,000만 달러로 평가되었고, 2033년에는 840억 3,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2033년까지 CAGR 19.8%로 성장할 것으로 예측됩니다. 정부와 산업계가 환경 문제를 해결하기 위해 데이터 기반 접근 방식을 우선시함에 따라 업계는 확대되고 있습니다.
실시간 환경 데이터의 가용성이 높아지면서 모니터링 및 대응을 위한 AI 도구의 채택이 촉진되고 있습니다. 조직은 에너지 소비를 최적화하고, 배출량을 줄이고, 천연 자원을 보다 효율적으로 관리하기 위해 머신러닝 모델을 도입하고 있습니다. AI 알고리즘의 발전으로 다양한 분야에서 보다 빠르고 정확한 환경적 의사결정이 가능해지고 있습니다.
업계에서는 디지털 인프라 전반의 에너지 소비 절감에 대한 관심이 높아지고 있습니다. AI 워크로드의 급속한 확대로 인해 고성능, 에너지 효율이 높은 데이터센터의 필요성이 증가하고 있습니다. 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 조직은 보다 친환경적인 기술을 채택하고 있습니다. 데이터센터 설계에서 액체 냉각과 AI 기반 최적화 도구는 점점 더 보편화되고 있습니다. 기업들은 계산 수요와 이산화탄소 배출량 감소의 균형을 맞출 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 변화는 운영 효율성을 향상시키면서 장기적인 지속가능성 목표를 지원합니다. 각 사들은 에너지를 고려한 첨단 AI 인프라 솔루션 개발을 위해 적극적으로 협력하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 12월 세계 에너지 관리 및 자동화 기업 슈나이더 일렉트릭은 엔비디아와 협력하여 지속가능한 데이터센터를 위한 AI 중심의 에너지 및 냉각 솔루션을 공동 개발하여 냉각 에너지 사용량을 약 20% 줄였습니다. 사용량을 약 20% 절감했습니다. 이번 파트너십에는 고밀도 AI 워크로드를 지원하는 레퍼런스 디자인이 포함되어 있으며, 이미 에너지 효율적인 인프라 구축에 활용되고 있습니다.
퍼스널케어 제품의 처방은 AI가 주도하는 지속가능한 개발로 인해 변화하고 있습니다. 기업들은 AI를 사용하여 성분과 처방에 대한 대규모 데이터세트를 분석했습니다. 이를 통해 높은 성능과 안전성을 유지하면서 보다 빠른 혁신을 가능하게 합니다. AI는 바이오 및 순환 경제에 적합한 재료를 식별하는 데 도움을 줍니다. AI는 에너지 사용량 및 재료 폐기물 감소 목표를 지원합니다. 이러한 노력은 환경 친화적인 제품을 찾는 소비자들 수요 증가와 맞물려 있습니다. 일부 기업들은 지속가능한 원료를 사용하여 화장품을 재제조하기 위한 맞춤형 AI 모델을 구축하고 있습니다. 예를 들어, 2025년 1월, IBM은 프랑스의 다국적 퍼스널케어 기업 로레알과 협력하여 지속가능한 원료를 사용하여 화장품 제조를 개선하기 위한 맞춤형 AI 기반 모델을 구축했습니다. 이번 파트너십은 로레알의 2030 지속가능성 목표를 지원하기 위해 에너지와 재료의 낭비를 줄이면서 제품 혁신을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
AI로 강화된 환경 모니터링 및 조기 경보 시스템은 환경 위험을 감지하고 관리하는 방법을 개선하고 있습니다. 이 시스템들은 인공위성, IoT 센서, 기상관측소의 데이터를 실시간으로 처리하는 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. AI는 패턴과 이상 징후를 파악함으로써 홍수, 산불, 가뭄, 오염 급증 등의 사건을 예측하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 지역사회와 당국에 보내는 경보의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. AI 모델은 삼림 벌채, 불법 채굴, 수질 오염의 원인을 파악하는 데도 도움이 됩니다. 이러한 인사이트를 통해 보다 신속한 정책 대응과 집행 조치가 가능해집니다. 예측 도구는 재해 경감 및 비상사태 대응을 위한 더 나은 계획을 지원합니다. 정부와 환경 기관은 기후 관련 혼란에 대한 복원력을 강화하기 위해 이러한 도구를 통합하고 있습니다. 이러한 시스템은 업무 효율을 향상시키면서 인적 노력과 실수를 줄여줍니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 환경 지속가능성 분야 AI 시장 변수, 동향, 범위
환경 지속가능성의 세계의 AI 시장 전망
업계 밸류체인 분석
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계 과제
Porter's Five Forces 분석
공급업체의 능력
구매자의 능력
대체의 위협
신규 참여에서 위협
경쟁 기업 간의 경쟁 관계
PESTEL 분석
정치 상황
경제 상황
사회 상황
기술적 상황
환경 상황
법적인 상황
제4장 환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 용도 추정과 예측
환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 용도 변동 분석, 2024년 및 2033년
기후변화 완화
재생에너지 최적화
폐기물 관리
수자원 관리
생물 다양성과 야생 생물 모니터링
정밀농업
공기질 모니터링
자연재해 예측과 대응
제5장 환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 기술 추정과 예측
환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 기술 변동 분석, 2024년 및 2033년
머신러닝
컴퓨터 비전
자연어 처리
예측 분석
강화 학습
제6장 환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 최종 용도 추정과 예측
환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 최종 용도 변동 분석, 2024년 및 2033년
정부 및 공공 부문
에너지·유틸리티
농업
운송·물류
제조업
제7장 환경 지속가능성 분야 AI 시장 : 지역 추정과 예측
환경 지속가능성 분야 AI 시장 점유율 : 지역별, 2024년 및 2033년
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
호주
한국
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트
남아프리카공화국
제8장 경쟁 구도
주요 시장 진입 기업의 최근 동향과 영향 분석
벤더 상황
기업 분류
주요 판매대리점 및 채널 파트너 리스트
잠재 고객 리스트/리스트
경쟁 역학
경쟁 벤치마킹
전략 매핑
히트맵 분석
기업 개요
Amazon Web Services, Inc.
Cisco Systems, Inc.
Google LLC
Hitachi, Ltd.
IBM Corporation
Microsoft
NVIDIA Corporation
Oracle Corporation
Schneider Electric
Siemens
KSM
영문 목차
영문목차
AI In Environmental Sustainability Market Summary
The global AI in environmental sustainability market size was valued at USD 16.55 billion in 2024 and is projected to reach USD 84.03 billion by 2033, growing at a CAGR of 19.8% from 2025 to 2033. The industry is expanding as governments and industries prioritize data-driven approaches to tackle environmental challenges.
Increasing availability of real-time environmental data is driving the adoption of AI tools for monitoring and response. Organizations are deploying machine learning models to optimize energy consumption, reduce emissions, and manage natural resources more efficiently. Advancements in AI algorithms are enabling faster, more accurate environmental decision-making across multiple sectors.
The industry is seeing increased focus on reducing energy consumption across digital infrastructure. Rapid expansion of AI workloads is prompting the need for data centers that are both high-performance and energy-efficient. Rising environmental concerns are encouraging organizations to adopt greener technologies. Liquid cooling and AI-driven optimization tools are becoming more common in data center design. Companies are seeking ways to balance computational demand with carbon footprint reduction. This shift supports long-term sustainability goals while improving operational efficiency. Companies are actively partnering to develop advanced, energy-conscious AI infrastructure solutions. For instance, in December 2024, Schneider Electric, a global energy management and automation company, partnered with NVIDIA Corporation to co-develop AI-focused energy and cooling solutions for sustainable data centers to reduce cooling energy usage by about 20%. This partnership includes reference designs that support high-density AI workloads and are already being used to build energy-efficient infrastructure.
Personal care product formulation is being transformed through AI-driven sustainable development. Companies are using AI to analyze large datasets of ingredients and formulations. This enables faster innovation while maintaining high performance and safety. AI helps identify bio-based and circular economy-compatible materials. It supports goals for reducing energy use and material waste. These efforts align with rising consumer demand for eco-conscious products. Several companies are building custom AI models to reformulate cosmetics using sustainable raw materials. For instance, in January 2025, IBM Corporation partnered with L'Oreal, a French multinational personal care company, to create a custom generative AI foundation model to improve cosmetic formulations using sustainable raw materials. This partnership aims to enhance product innovation while reducing energy and material waste in support of L'Oreal's 2030 sustainability goals.
AI-enhanced environmental monitoring and early warning systems are improving the way environmental risks are detected and managed. These systems use machine learning algorithms to process data from satellites, IoT sensors, and weather stations in real time. By identifying patterns and anomalies, AI helps predict events such as floods, wildfires, droughts, and pollution spikes. This improves the timeliness and accuracy of warnings issued to communities and authorities. AI models also assist in identifying sources of deforestation, illegal mining, and water contamination. Such insights enable faster policy responses and enforcement actions. Predictive tools support better planning for disaster mitigation and emergency response. Governments and environmental agencies are integrating these tools to enhance resilience against climate-related disruptions. These systems reduce human effort and error while improving operational efficiency.
Global AI In Environmental Sustainability Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends and opportunities in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI in environmental sustainability market report on the basis of application, technology, end use, and region.
Application Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Climate Change Mitigation
Renewable Energy Optimization
Waste Management
Water Resource Management
Biodiversity & Wildlife Monitoring
Precision Agriculture
Air Quality Monitoring
Natural Disaster Prediction & Response
Technology Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Machine Learning
Computer Vision
Natural Language Processing
Predictive Analytics
Reinforcement Learning
End Use Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
Government & Public Sector
Energy & Utilities
Agriculture
Transportation & Logistics
Manufacturing
Regional Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
