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세계의 클라우드 AI 시장 : 제공별, 기술 유형별, 호스팅 유형별, 조직 규모별, 비즈니스 기능별, 산업별, 지역별 - 예측(-2029년)
Cloud AI Market by Cloud AI Infrastructure (Compute, Storage, Network), AI & ML Platforms (Auto ML), MLOps and Lifecycle Management (AI Workflow Orchestration), AIaaS, Technology (Generative AI and Other AI) - Global Forecast to 2029
상품코드 : 1608639
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2024년 12월
페이지 정보 : 영문 387 Pages
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한글목차

클라우드 AI 세계 시장은 2024년 803억 달러에서 2029년 3,271억 5,000만 달러로 성장해 예측 기간 동안 32.4%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

클라우드 AI는 제조, 의료, 금융, 소매 등 산업 전반의 기술 활용을 변화시키고 있습니다. 예를 들어, 병원은 클라우드 AI를 사용하여 건강 추세를 예측하고 의료 데이터를 신속하게 평가하여 의사가 환자에게 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다.

조사 범위
조사 대상 연도 2019-2029년
기준 연도 2024년
예측 기간 2024-2029년
검토 단위 달러(10억 달러)
부문 제품별, 기술 유형별, 호스팅 유형별, 조직 규모별, 비즈니스 기능별, 산업별, 지역별
대상 지역 북미, 유럽, 아시아태평양, 중동 및 아프리카, 라틴아메리카

클라우드 AI는 하드웨어 투자 없이도 강력한 컴퓨팅과 데이터 분석을 제공하기 때문에 점점 더 많은 기업들이 클라우드 AI를 활용하고 있습니다. 이를 통해 기업은 실시간 인사이트, 예측, 자동화에 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 핵심 업무에 집중할 수 있습니다.

AIaaS(AI-as-a-Service)는 클라우드 AI 시장에서 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상되며, AIaaS는 기업이 고가의 인프라나 전문 지식에 투자하지 않고도 고급 AI 도구에 접근할 수 있는 기회를 제공하며, AIaaS의 가장 큰 장점은 확장성과 유연성입니다. 기업은 필요에 따라 AI 기능을 신속하게 변경할 수 있기 때문에 모든 규모의 기업에 유용합니다. 또한, AIaaS 제공 업체는 종종 기존 시스템과의 연결을 용이하게 하는 간단한 인터페이스와 도구를 갖추고 있기 때문에 기업이 풍부한 기술 기술을 필요로 하지 않기 때문에 시스템을 구축 및 관리할 리소스가 없는 중소기업도 AI를 쉽게 사용할 수 있습니다.

AIaaS는 기업이 고객 경험을 개선하고 운영 효율을 높이려는 노력의 일환으로 인기가 높아지고 있으며, AIaaS의 AutoML(자동 머신러닝)과 사전 학습된 모델 개발은 AI 애플리케이션의 개발 및 활용을 용이하게함으로써 이러한 추세에 힘을 실어주고 있습니다. 기업들이 데이터 기반 의사결정을 도입함에 따라 AIaaS는 데이터의 복잡성을 극복하고 혁신을 추진하는 데 있어 매우 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

이 보고서는 세계 클라우드 AI 시장을 조사하여 제공별, 기술 유형별, 호스팅 유형별, 조직 규모별, 비즈니스 기능별, 산업별, 지역별 동향, 시장 진입 기업 개요 등을 정리한 보고서입니다.

목차

제1장 소개

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 주요 인사이트

제5장 시장 개요와 업계 동향

제6장 클라우드 AI 시장, 제공별

제7장 클라우드 AI 시장, 기술 유형별

제8장 클라우드 AI 시장, 호스팅 유형별

제9장 클라우드 AI 시장, 조직 규모별

제10장 클라우드 AI 시장, 비즈니스 기능별

제11장 클라우드 AI 시장, 업계별

제12장 클라우드 AI 시장, 지역별

제13장 경쟁 구도

제14장 기업 개요

제15장 인접/관련 시장

제16장 부록

ksm
영문 목차

영문목차

The cloud AI market will grow from USD 80.30 billion in 2024 to USD 327.15 billion by 2029 at a compounded annual growth rate (CAGR) of 32.4% during the forecast period. Cloud AI transforms technology use across industries, including manufacturing, healthcare, finance, and retail. For instance, hospitals employ cloud AI to forecast health trends and quickly evaluate medical data, assisting physicians in making better decisions for their patients.

Scope of the Report
Years Considered for the Study2019-2029
Base Year2024
Forecast Period2024-2029
Units ConsideredUSD (Billion)
SegmentsOffering, Technology Type, Hosting Type, Organization Size, Business Function, Verticals
Regions coveredNorth America, Europe, Asia Pacific, Middle East Africa, and Latin America

More businesses are using cloud AI since it offers powerful computing and data analysis without needing hardware investments. This allows companies to use AI for real-time insights, predictions, and automation, helping them work more efficiently, save money, and focus on core operations.

By offering, the AI as a service segment holds the highest CAGR during the forecast period.

AI-as-a-Service (AIaaS) is expected to grow the highest in the cloud AI market. It gives businesses access to advanced AI tools without investing in expensive infrastructure or specialized knowledge. A key advantage of AIaaS is its scalability and flexibility. Businesses can quickly change their AI capabilities as required, which works well for companies of all sizes. It also makes AI accessible to smaller businesses that don't have the resources to create and manage their systems. AIaaS providers often have simple interfaces and tools that make it easier to connect with existing systems, so businesses don't need extensive technical skills.

AIaaS is becoming more popular as businesses try to improve customer experiences and run their operations more efficiently. The growth of AutoML (automated machine learning) and pre-trained models in AIaaS is helping this trend by making it easier to develop and use AI applications. As businesses embrace data-driven decision-making, AIaaS will be crucial in navigating data complexities and driving innovation.

Based on vertical, the BFSI segment holds the largest market share during the forecast period.

Banks and financial services use cloud AI to improve security, customer service, and efficiency. Cloud AI helps them analyze data instantly, which is essential for detecting fraud, managing risks, and providing personalized services for each customer. AI models process large amounts of data in real-time to find unusual patterns and reduce the risks of financial crimes. Cloud AI improves customer service by offering personalized advice and chatbots, making banking faster and more effective in meeting the growing demand for digital services.

In insurance, cloud AI speeds up claims processing, predicts risks, and examines data, making work quicker and decisions more accurate. It also allows businesses to adjust resources without significant upfront investments in IT systems. This flexibility helps companies to adapt to changing market demands and follow new regulations. Overall, cloud AI improves security, lets companies offer personalized services, and helps them operate more efficiently to meet customer needs and keep up with a fast-changing digital world.

Based on the business function, the operations & supply segment holds the highest CAGR during the forecast period.

Cloud AI transforms how companies manage logistics, inventories, and efficiency in operations and supply chains. Companies could use AI systems to obtain real-time data about their supply chain, improve inventory management, and better predict demand. This reduces expenses, increases flexibility, and helps to satisfy customers' needs better. AI also helps businesses find potential problems and improve delivery routes, making the supply chain faster and more responsive.

Recent trends in the cloud AI market for operations and supply chain chains include the integration of Internet of Things (IoT) devices for real-time data collection, which enhances visibility across the supply chain. More businesses are using AI to automate tasks such as order processing and inventory management so their employees can focus on making key decisions. AI also helps with predictive maintenance, keeping equipment running smoothly and reducing expensive downtime. As companies work to be more eco-friendly, AI helps them cut waste and use resources more efficiently.

Breakdown of primaries

We interviewed Chief Executive Officers (CEOs), directors of innovation and technology, system integrators, and executives from several significant cloud AI market companies.

Some of the significant cloud AI market vendors are Google (US), IBM (US), AWS (US), Microsoft (US), Oracle (US), Nvidia (US), Salesforce (US), SAP (Germany), Alibaba Cloud (China), HPE (US), and Intel (US).

Research coverage:

In the market report, we covered the cloud AI market across segments. We estimated the market size and growth potential for many segments based on offering, technology type, hosting type, organization size, business function, verticals, and region. It contains a thorough competition analysis of the major market participants, information about their businesses, essential observations about their product and service offerings, current trends, and critical market strategies.

Reasons to buy this report:

With information on the most accurate revenue estimates for the whole cloud AI industry and its subsegments, the research will benefit market leaders and recent newcomers. Stakeholders will benefit from this report's increased understanding of the competitive environment, which will help them better position their companies and develop go-to-market strategies. The research offers information on the main market drivers, constraints, opportunities, and challenges, as well as aids players in understanding the pulse of the industry.

The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (provide the necessary infrastructure and scalability for gen AI applications, allowing organizations to harness massive datasets and computational power), restraints (many businesses are cautious about adopting cloud-based AI solutions due to concerns over data ownership, encryption, and the potential misuse of AI-powered insights), opportunities (as technologies like the IoT the need for AI-driven solutions that can manage, analyze, and optimize the vast amounts of data generated by these innovations is increasing), and challenges (complexity of AI integration is a significant challenge for the cloud AI market, particularly for businesses with limited technical expertise).

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS

6 CLOUD AI MARKET, BY OFFERING

7 CLOUD AI MARKET, BY TECHNOLOGY TYPE

8 CLOUD AI MARKET, BY HOSTING TYPE

9 CLOUD AI MARKET, BY ORGANIZATION SIZE

10 CLOUD AI MARKET, BY BUSINESS FUNCTION

11 CLOUD AI MARKET, BY VERTICAL

12 CLOUD AI MARKET, BY REGION

13 COMPETITIVE LANDSCAPE

14 COMPANY PROFILES

15 ADJACENT/RELATED MARKETS

16 APPENDIX

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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