복합 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : AI 방법별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
Composite AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By AI Techniques (Machine Learning, Data Mining), By Application (Product Design & Development, Customer Service), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1790391
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 07월
페이지 정보:영문 200 Pages
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복합 AI 시장 개요
세계 복합 AI 시장 규모는 2024년 12억 6,420만 달러로 평가되었습니다. 2033년에는 129억 8,900만 달러에 달하고, 2025-2033년 연평균 29.6% 성장할 것으로 예측됩니다. 기호 추론과 머신러닝의 통합은 모델의 투명성과 문맥의 정확성을 높여 복합 AI 산업을 촉진하고 있습니다.
이 조합을 통해 시스템은 데이터로부터 학습할 수 있을 뿐만 아니라 구조화된 로직을 적용할 수 있어 규제 환경에서 더 높은 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 기업들은 설명 가능하고 컴플라이언스를 준수하는 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 이러한 하이브리드 모델을 채택하고 있습니다.
복합 AI 산업에서는 산업에 특화된 솔루션 개발이 진행되고 있습니다. 기업들은 LLM, 컴퓨터 비전, 시뮬레이션, 기호추론 등의 기술을 결합하고 있습니다. 이 모델들은 산업 지식을 통합하고 특정 업무 요구사항에 맞추어 설계되었습니다. 클라우드 기반 플랫폼을 활용해 복합 AI 도입을 확대하는 움직임이 활발해지고 있습니다. 전략적 협업은 첨단 AI를 부문별 워크플로우에 통합하는 데 도움이 되고 있습니다. 제조, 금융, 소매, 통신, 자동차 산업에서 채택이 빠르게 확대되고 있습니다. 예를 들어, 2024년 10월 인도의 IT 기업인 타타 컨설팅 서비스(TCS)는 엔비디아(Nvidia Corporation)와의 제휴를 확대하여 자사의 AI 사업부 내에 엔비디아 전문 사업부를 설립했습니다. 클라우드 부서를 설립하여 다양한 산업 분야에서 AI 도입을 가속화합니다. 이번 협력을 통해 양사는 엔비디아 AI 엔터프라이즈, 옴니버스, 에이전트 AI를 활용한 주요 산업을 위한 복합 AI 솔루션을 발표했습니다.
데이터 환경은 다양해지고 복잡해지고 있습니다. 기존 AI 모델은 이러한 다양한 조건에서 성능에 어려움을 겪고 있습니다. 여러 데이터 형식과 실시간 입력에 적응하는 데는 한계가 있습니다. 조직은 이제 다양한 유형의 데이터를 효율적으로 관리하고 처리할 수 있는 유연한 프레임워크가 필요합니다. 커스터마이징이 가능한 AI는 업무 목표 및 규제 요건과의 정합성을 높일 수 있습니다. 또한, 정형, 비정형, 반정형 데이터셋의 통합도 개선됩니다. 이러한 니즈가 복합 AI 솔루션의 폭넓은 도입과 개발을 촉진하고 있습니다. 각 분야와 상관없이 기업들은 성능과 확장성을 강화하기 위해 이러한 프레임워크를 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 엔비디아는 2024년 8월 고객 서비스, 신약 개발, PDF 데이터 추출 등 기업용으로 설계된 맞춤형 AI 워크플로우 세트인 NIM 에이전트 블루프린트(NIM Agent Blueprints)를 발표했습니다. 이 회사는 NeMo, NIM 마이크로서비스, Tokkio 등의 도구를 사용하여 확장 가능한 데이터 기반 AI 시스템 개발을 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
조직은 점점 더 AI 시스템의 의사결정 과정에 대한 모니터링에 직면하고 있습니다. 규제 압력과 윤리적 문제로 인해 모델의 투명성을 높여야 할 필요성이 높아지고 있습니다. 설명 가능한 AI(XAI)는 자동화된 의사결정의 신뢰성과 책임성을 확보하기 위한 중요한 요구사항으로 부상하고 있습니다. 기존 블랙박스 모델은 그 출력 뒤에 명확한 이유를 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 복합재료 AI는 해석 가능한 기호적 기법을 머신러닝에 통합하여 이 문제를 해결합니다. 이 조합은 보다 이해하기 쉽고 감사 가능한 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다. 기업이 금융, 의료, 공공 서비스 등 민감한 분야에서 AI를 도입함에 따라 설명 가능성에 대한 요구는 매우 중요해지고 있습니다. 복합 AI 프레임워크는 컴플라이언스 기준에 부합하는 휴먼 인 더 루프(Human in the Loop) 모델을 가능하게 합니다. 시장은 XAI 기능을 하이브리드 시스템에 통합하는 플랫폼으로 대응하고 있습니다. 이러한 변화는 규제 및 위험도가 높은 환경에서 복합 AI의 채택을 가속화하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 복합 AI 시장 변수, 동향 및 범위
세계 복합 AI 시장 전망
산업 밸류체인 분석
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
산업 과제
Porter의 Five Forces 분석
공급업체의 힘
구매자의 힘
대체 위협
신규 진출기업의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계
PESTEL 분석
정치
경제
사회
기술
환경
법적
제4장 복합 AI 시장 : AI 방법 전망과 예측
복합 AI 시장 : AI 방법 변동 분석, 2024년 & 2033년
제5장 복합 AI 시장 : 용도 전망과 예측
복합 AI 시장 : 용도 변동 분석, 2024년 & 2033년
제6장 복합 AI 시장 : 최종 용도 전망 전망과 예측
복합 AI 시장 : 최종 용도 변동 분석, 2024년 & 2033년
은행, 금융서비스 및 보험(BFSI)
헬스케어 및 생명과학
소매 및 E-Commerce
제조업
통신
기타
제7장 복합 AI 시장 : 지역별, 추정 및 동향 분석
복합 AI 시장 점유율, 지역별, 2024년 & 2033년, 100만 달러
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
호주
한국
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
남아프리카공화국
제8장 경쟁 구도
주요 시장 진출기업의 최근 동향과 영향 분석
벤더 구도
기업 분류
주요 유통업체와 채널 파트너 리스트
잠재 고객 리스트
경쟁 역학
경쟁 벤치마킹
전략 매핑
히트맵 분석
기업 개요/상장기업
Accenture
BlackSwan Technologies
C3.ai, Inc.
Fujitsu
Google LLC
IBM Corporation
Microsoft
NVIDIA Corporation
SAP SE
TATA Consultancy Services Limited(TCS)
LSH
영문 목차
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Composite AI Market Summary
The global composite AI market size was estimated at USD 1,264.2 million in 2024 and is projected to reach USD 12,989.0 million by 2033, growing at a CAGR of 29.6% from 2025 to 2033. The integration of symbolic reasoning with machine learning is propelling the composite AI industry by enhancing model transparency and contextual accuracy.
This combination allows systems to not only learn from data but also apply structured logic, making them more reliable in regulated environments. Enterprises are adopting these hybrid models to meet the growing demand for explainable and compliant AI solutions.
The composite AI industry is witnessing increased development of industry-specific solutions. Enterprises are combining techniques such as LLMs, computer vision, simulation, and symbolic reasoning. These models are designed to incorporate industry knowledge and align with specific operational requirements. There is a growing use of cloud-based platforms to scale composite AI deployments. Strategic collaborations are helping integrate advanced AI into sector-specific workflows. Adoption is expanding rapidly across manufacturing, finance, retail, telecom, and automotive industries. For instance, in October 2024, Tata Consultancy Services (TCS), an Indian IT company, expanded its partnership with NVIDIA Corporation by setting up a dedicated NVIDIA Business Unit within its AI. Cloud division to speed up AI adoption across various industries. Through this collaboration, the companies launched composite AI solutions for key industries using NVIDIA AI Enterprise, Omniverse, and agentic AI.
Data environments are becoming more varied and complex. Traditional AI models struggle to perform across such diverse conditions. They are often limited in adapting to multiple data formats and real-time inputs. Organizations now require flexible frameworks to manage and process different data types efficiently. Customizable AI enables better alignment with operational goals and regulatory requirements. It also improves integration across structured, unstructured, and semi-structured datasets. This need is driving broader adoption and development of composite AI solutions. Companies across sectors are actively implementing such frameworks to enhance performance and scalability. For instance, in August 2024, NVIDIA Corporation introduced NIM Agent Blueprints, a set of customizable AI workflows designed for enterprise applications such as customer service, drug discovery, and PDF data extraction. The company aims to accelerate the development of scalable, data-driven AI systems using tools such as NeMo, NIM microservices, and Tokkio.
Organizations increasingly face scrutiny over the decision-making process of AI systems. Regulatory pressures and ethical concerns are raising the need for greater model transparency. Explainable AI (XAI) has emerged as a key requirement to ensure trust and accountability in automated decisions. Traditional black-box models often fail to provide clear reasoning behind their outputs. Composite AI addresses this by integrating interpretable symbolic methods with machine learning. This combination helps in delivering more understandable and auditable results. As enterprises adopt AI in sensitive areas such as finance, healthcare, and public services, the demand for explainability becomes critical. Composite AI frameworks allow human-in-the-loop models that align better with compliance standards. The market is responding with platforms that embed XAI features into hybrid systems. This change is accelerating the adoption of composite AI across regulated and high-risk environments.
Global Composite 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 and opportunities in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global composite AI market report based on the AI techniques, application, end-use, and region.
AI Techniques Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Machine Learning
Data Mining
Natural Language Processing
Computer Vision
Knowledge Graphs
Symbolic AI / Rule-based
Others
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Product Design and Development
Customer Service
Predictive Maintenance
Fraud Detection
Risk Management
Others
End-use Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
BFSI
Healthcare & Life Sciences
Retail & E-commerce
Manufacturing
Telecommunications
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
