인공지능(AI) 이미지 인식 시장(2025-2030년) : 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측
AI Image Recognition - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드
:
1687281
리서치사
:
Mordor Intelligence Pvt Ltd
발행일
:
2025년 03월
페이지 정보
:
영문
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AI 이미지 인식 시장 규모는 2025년 49억 4,000만 달러에서 예측 기간(2025-2030년) 동안 CAGR 14.14%로 성장하여 2030년에는 95억 7,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
인공지능(AI) 이미지 인식 기술은 이미지의 물체를 식별하고 분류하는 기술입니다. 컴퓨터 비전의 한 측면으로, 이미지 인식은 종종 물체 감지 및 분류와 같은 작업에 사용되고 있습니다. 이미지 인식, 사진 인식, 영상 인식 등의 용어는 종종 동일한 의미로 사용됩니다. 현재 이미지 인식은 인공지능(AI)의 가장 수익성이 높은 용도 중 하나로 주목받고 있습니다.
주요 하이라이트
- 이미지 인식 모델을 학습하려면 라벨이 지정된 이미지(비디오, 사진, 이미지 등)가 필요합니다. 신경망은 다양한 유형의 인식 모델을 형성하기 위해 큐레이션된 데이터 세트로부터 이러한 트레이닝 이미지를 이용합니다. 이들 이미지는 큐레이션 후 신경망 알고리즘에 입력되어 이미지 인식 모델의 심층 학습 또는 머신러닝의 본질을 구현합니다. 학습을 통해 컨볼루션 신경망이 특정 클래스를 정확하게 식별할 수 있습니다. 트레이닝 후, 모델은 트레이닝 데이터 세트 외부의 이미지로 테스트를 받습니다.
- 프로세스를 간소화하고 효율성과 생산 기준을 개선하기 위해 전 세계적으로 AI 도입이 진행되고 있습니다. AI는 업무를 강화하고, 자동화하며, 사용자 경험을 풍부하게 하기 때문에 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 급증의 주요 원동력은 AI에서 기대하는 경제적 투자 수익률(ROI)입니다. 기업은 인공지능이 수익을 높이고 비용을 절감하며 경쟁력을 확보할 가능성을 인정합니다. 그 결과 많은 국가들이 AI 도입을 가속화하기 위해 많은 투자를 하고 이는 시장의 잠재력을 증폭시키고 있습니다.
- 빅데이터 분석에서는 방대한 데이터 세트를 스크리닝을 통해 패턴을 파악하고 실용적인 인사이트를 도출하기 위해 특히 AI 및 머신러닝과 같은 프로세스와 기술을 활용합니다. 이를 통해 조직은 더 빠르고 더 많은 정보를 바탕으로 의사결정을 내리고 효율성, 수익 및 이익을 높일 수 있습니다. 게다가 빅데이터와 인공지능의 영역은 연관되어 있으며, 각각은 서로의 연구와 기술적 진보를 촉진하고 있습니다. 빅데이터 기술이 AI의 원리를 활용하는 한편, AI는 빅데이터의 방대한 데이터 세트와 견고한 기술에 의존하여 의사결정 능력을 제공하고 있습니다.
- 첨단 AI 개념 중에서도 특히 이미지 인식은 이제 다양한 분야의 혁신에 박차를 가하는 매우 중요한 요소입니다. 이러한 분야의 전문지식이 부족하면 신흥 기술의 진보나 전개가 지연될 수 있습니다. AI와 딥러닝이 세계적인 추세를 확립하고 하이테크 대기업부터 유연한 중소기업에 이르기까지 모든 기업에 받아들여지면서 숙련된 AI 기술자 수요가 급증하고 있습니다. 그러나 이러한 요구가 증가함에 따라 자격을 갖춘 전문가의 부족 현상이 눈에 띄고 있습니다.
- 인공지능(AI)의 이미지 인식 기술 개발은 그 용도의 다양성으로 인해 밸류체인 전체에 걸쳐 있습니다. 연구 개발(R&D)이 매우 중요한 역할을 하는 반면, AI 시스템은 지속적인 교육과 특정 용도에 맞는 업그레이드가 필요합니다. 이를 통해 시스템이 다양한 산업 수요에 부응하여 적절하고 효과적인 상태를 유지할 수 있습니다. 결과적으로 AI 제품의 개발과 배포는 최종 사용자와 업계의 특정 요구 사항에 따라 다양한 부문와 용도마다 다릅니다.
AI 이미지 인식 시장 동향
헬스케어 분야가 가장 빠른 최종 사용자 업종으로 부상할 전망
- 인공지능을 탑재한 이미지 인식은 헬스케어 업계에 혁명을 가져오고 있으며 이미 그 가능성을 입증하고 있습니다. 정확한 물체 검출을 가능하게 하고, 이미지 분류와 세분화를 지속적으로 개선함으로써 AI 기반 영상 인식은 의료 서비스의 혁신을 추진하고 있습니다.
- 의료 진단은 오늘날 시장에서 컴퓨터 비전의 가장 혁신적인 응용 분야 중 하나입니다. 첨단 이미지 인식 기술을 이용하여 의료 이미지를 분석하고 다양한 상태를 감지하면 진단과 조기 발견의 정확성이 크게 향상됩니다. 이것은 특히 조기 발견이 인명 구조와 환자의 예후 향상에 중요한 역할을 하는 암과 종양의 검출에 매우 중요합니다.
- 헬스케어에서 AI 이미지 인식에 대한 수요는 기술의 진보와 효율적이고 정확한 진단 도구에 대한 요구가 증가함에 따라 급속히 확대되고 있습니다. AI 알고리즘은 엑스레이, CT 스캔, MRI 등의 의료 영상을 분석하고 인간의 눈으로는 간과할 수 있는 이상을 감지하도록 훈련되었습니다. 이는 더 빠르고 더 정확한 질병의 진단으로 이어집니다.
- 또한 AI를 활용하여 이미지 분할 및 정량화와 같은 프로세스를 자동화함으로써 의료 전문가의 부담을 줄이고 임상 워크플로우의 효율성을 높일 수 있습니다. AI를 활용한 영상 인식의 도입이 진행됨으로써 보다 신속하고 정확한 맞춤형 환자 케어가 가능해져 헬스케어의 변화가 일어나고 있습니다.
- 헬스케어 솔루션을 제공하는 여러 기업들이 전략적 이니셔티브를 제시하고 AI 이미지 인식의 진보를 위해 노력하고 있습니다. 2024년 7월, GE Healthcare는 Intelligent Ultrasound Group plc의 임상 인공지능 부서를 인수한다고 발표했습니다. Intelligent Ultrasound는 초음파 진단을 강화하기 위해 설계된 인공지능을 갖춘 이미지 분석 도구의 개발 전문 기업입니다. GE는 이러한 기술을 자사의 초음파 제품 포트폴리오에 통합하여 워크플로우의 합리화와 임상의의 사용 편의성 향상을 도모합니다.
- 게다가 GE는 Intelligent Ultrasound의 연구 개발 전문가 팀을 교육하여 GE 헬스케어의 여성 건강 초음파 진단 장치 및 기타 솔루션을 위해 AI를 활용한 이미지 인식과 기술 혁신의 진보를 추진할 계획입니다. 이러한 개발과 헬스케어 분야에서의 폭넓은 응용에 의해 AI 이미지 인식의 채용은 예측 기간 중에 확대될 것으로 예상됩니다.
북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지
- 미국은 첨단 기술에 대한 연방 정부의 전략적 투자, 세계 최고 수준의 연구기관, 다양한 과학자 및 기업 풀을 통해 견고한 혁신 생태계를 유지하고 있으며, 북미 전역에서 AI 개발을 촉진하고 있습니다.
- AI 이미지 인식 시스템은 사람, 군중 및 물체의 실시간 모니터링을 가능하게 하고 사고와 보안 위험을 파악하여 보안 서비스를 통한 신속한 대응을 촉진합니다. 이 기능은 AI 기업이 신제품을 개발하고 다양한 고객 요구사항을 충족시키기 위해 기존 솔루션을 강화하는 동기 부여를 제공합니다.
- 인공지능에 관한 국가안전보장위원회는 연방의회에 AI 연구 개발 자금을 매년 증가시켜 2026년도까지 320억 달러를 목표로 하도록 권고했습니다. 바이든 정부의 2023년도 계획에서 연방 R&D 예산은 2021년도에서 28% 증가한 2,040억 달러에 달했습니다. 국립 AI 연구기관은 산학관의 연계를 촉진하기 위한 자금 지원을 받고 있으며, 이미지 인식 기업이 AI 기능을 통합할 기회를 창출하고 있습니다.
- 북미의 AI 기술에 대한 상당한 투자는 정부 지원과 산업 특유의 혜택에 기인합니다. 이 지역은 빠른 기술 도입으로 이익을 얻었으며 AI 기반의 주요 이미지 인식 기업을 보유하고 있습니다. 주요 서비스 제공업체로는 AWS, IBM Watson, Google Cloud, Microsoft Azure 등이 있으며 미국과 캐나다에서 수많은 AI 신흥 기업이 탄생했습니다.
- 2024년 3월 Google은 데이터센터 인프라를 확장하고 클라우드 컴퓨팅 및 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 미국 내외부에서 2024년 후반까지 수십억 달러를 투자할 계획을 발표했습니다.
- 게다가 캐나다의 2024년 예산은 획기적으로 편성되어 AI 개발에 24억 달러를 투입할 것을 발표했습니다. 여기에는 새롭게 도입된 'Canadian Sovereign AI Compute Strategy(캐나다 주도 AI 컴퓨팅 전략)' 전용 5년간 20억 달러의 대폭적인 배분이 포함되어 있으며 그 목적은 캐나다 연구자와 AI 기업이 세계 AI 무대에서 활약하는 데 필요한 기반을 제공하는 것입니다.
- 게다가 2023년 9월 27일 Cohere는 첨단 생산 AI 시스템의 책임있는 개발과 관리를 강조하는 캐나다의 자발적인 행동 강령을 지지함으로써 AI에 대한 헌신을 강조했습니다. 이러한 정부의 적극적인 시책은 캐나다에서의 AI 기반 이미지 인식 기술의 성장을 더욱 가속화하는 것입니다.
AI 이미지 인식 산업 개요
시장의 주요 기업은 지속적으로 제품을 혁신하고 지속 가능한 경쟁력을 확보하고 있습니다. 이 끊임없는 혁신에 대한 의지가 기업들 사이의 치열한 경쟁을 촉진하고 있습니다. 그 결과 경쟁이 치열해지면서 가격을 낮추고 업계 전반의 수익성에 영향을 줄 가능성이 높습니다.
인공지능(AI) 이미지 인식 도구는 대기업용이 주류이지만 중소기업(SME)용으로는 미개척 분야이므로 가능성이 있습니다. 중소기업 예산에 맞게 도구를 맞춤화함으로써 경쟁이 치열해집니다.
시장의 주요 기업은 Amazon Web Services Inc.(Amazon.Com Inc.), Google LLC(Alphabet Inc.), Clarifai Inc., IBM Corporation, Intel Corporation 등이 있습니다.
고객의 관심을 끌기 위해서는 많은 금액의 광고비가 필요합니다. 대규모 투자 능력을 갖춘 대기업은 이를 활용하여 경쟁 우위를 구축할 수 있으므로 소규모 시장 기업의 경쟁을 격화시키고 있습니다.
투명성은 이 시장 특징이며 제품과 도구 정보는 온라인으로 쉽게 획득할 수 있습니다. 고객은 정보를 쉽게 얻을 수 있으며 자신들이 특정 기업의 어떤 제품을 찾고 있는지 정확하게 파악하고 있습니다.
기타 혜택
- 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
- 3개월간 애널리스트 지원
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
- 시장 개요
- 업계의 매력도 - Porter's Five Forces 분석
- 구매자의 협상력
- 공급기업의 협상력
- 신규 참가업체의 위협
- 대체품의 위협
- 경쟁도
- 업계 밸류체인 분석
- 시장에 대한 COVID-19의 영향 평가
제5장 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인
- AI 채용 확대
- 빅데이터 분석의 이용 증가
- 헬스케어 분야에서의 기술 응용 확대
- 시장 성장 억제요인
제6장 시장 세분화
- 유형별
- 업계별
- 자동차
- BFSI
- 헬스케어
- 소매
- 보안
- 기타 최종 사용자 업계별
- 지역별
- 북미
- 유럽
- 아시아
- 호주 및 뉴질랜드
- 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
제7장 경쟁 구도
- 기업 프로파일
- Amazon Web Services Inc.(Amazon.Com Inc.)
- Google LLC(Alphabet Inc.)
- Clarifai Inc.
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- Micron Technologies Inc.
- Microsoft Corporation
- Nvidia Corporation
- Qualcomm Incorporated
- Samsung Electronics Co. Ltd.
- Xilinx, Inc.(Advanced Micro Devices, Inc.)
제8장 투자 분석
제9장 시장의 미래
CSM
영문 목차
The AI Image Recognition Market size is estimated at USD 4.94 billion in 2025, and is expected to reach USD 9.57 billion by 2030, at a CAGR of 14.14% during the forecast period (2025-2030).
Artificial Intelligence (AI) Image Recognition identifies objects within images and categorizes them. As a facet of computer vision, image recognition often intertwines with tasks like object detection and classification. Terms like image recognition, photo recognition, and picture recognition are often used interchangeably. Currently, image recognition stands out as one of the most profitable applications of artificial intelligence (AI).
Key Highlights
- Image recognition models rely on labeled images (be it videos, pictures, or photos) for training. Neural networks utilize these training images from a curated dataset to form perceptions of various classes. Once curated, these images are input into a neural network algorithm, embodying the deep or machine learning essence of the image recognition model. This training empowers convolutional neural networks to pinpoint specific classes. Post-training, the model undergoes testing with images outside its training dataset.
- Organizations worldwide are increasingly adopting AI to streamline processes and elevate efficiency and production standards. AI's capability to enhance, automate operations, and enrich user experiences is fueling its rising adoption. A key driver behind this surge is the anticipated financial return on investment (ROI) from AI. Companies are acknowledging AI's potential to boost revenue, cut costs, and gain a competitive edge. Consequently, numerous countries are making significant investments to accelerate AI adoption, amplifying the market's potential.
- Big data analytics harnesses processes and technologies, notably AI and machine learning, to sift through vast datasets, aiming to pinpoint patterns and derive actionable insights. This empowers organizations to make quicker, more informed decisions, boosting efficiency, revenue, and profits. Furthermore, the realms of big data and artificial intelligence are intertwined, with each driving research and technological advancements in the other. While big data technologies leverage AI principles, AI, in turn, depends on the vast datasets and robust technologies of big data to refine its decision-making prowess.
- Advanced AI concepts, particularly image recognition, are now pivotal in spurring innovation across diverse sectors. Lacking expertise in these domains can hinder the progress and deployment of emerging technologies. As AI and deep learning find their footing worldwide, embraced by everyone from tech behemoths to nimble SMEs, the demand for skilled AI technicians has surged. Yet, this rising need is met with a notable scarcity of qualified professionals.
- Artificial Intelligence (AI) image recognition development spans the entire value chain due to its diverse applications. While research and development (R&D) plays a pivotal role, AI systems require ongoing training and upgrades tailored to their specific applications. This ensures that the systems remain relevant and effective in meeting the demands of various industries. Consequently, both the development and deployment of AI products differ across various segments and uses, depending on the specific requirements of the end-users and the industries they serve.
Artificial Intelligence Image Recognition Market Trends
Healthcare Sector to be the Fastest End-user Vertical
- Artificial intelligence-powered image recognition is poised to revolutionize the healthcare industry and is already demonstrating its potential. By enabling precise object detection and continuously improving image classification and segmentation, AI-driven image recognition is driving innovation in medical services.
- Medical diagnosis represents one of the most transformative applications of computer vision in today's market. By utilizing advanced image recognition to analyze medical imagery and detect various conditions, the accuracy of diagnostics and early detection improves significantly. This is especially critical for cancer and tumor detection, where early identification plays a vital role in saving lives and enhancing patient outcomes.
- The demand for AI image recognition in healthcare is rapidly growing, driven by advancements in technology and the increasing need for efficient and accurate diagnostic tools. AI algorithms are being trained to analyze medical images like X-rays, CT scans, MRIs, and others to detect anomalies that may be missed by the human eye. This leads to earlier and more accurate diagnoses of diseases.
- Furthermore, AI is being leveraged to automate processes such as image segmentation and quantification, reducing the burden on healthcare professionals and enhancing the efficiency of clinical workflows. The increasing adoption of AI-powered image recognition is driving transformation in healthcare by enabling faster, more accurate, and personalized patient care.
- Several healthcare solution-providing companies are witnessing strategic initiatives and working on bringing advancements in AI image recognition. In July 2024, GE HealthCare announced that it would acquire the clinical artificial intelligence division of Intelligent Ultrasound Group plc. Intelligent Ultrasound specializes in developing AI-powered imaging analytics tools designed to enhance ultrasound diagnostics. GE intends to integrate these technologies into its ultrasound product portfolio to streamline workflows and improve usability for clinicians.
- Additionally, GE plans to onboard Intelligent Ultrasound's team of R&D experts to drive advancements in AI-enabled image recognition and innovation for GE HealthCare's Women's Health ultrasound devices and other solutions. With such developments and the wide range of applications in the healthcare sector, the adoption of AI image recognition is expected to grow over the projected period.
North America Holds Largest Market Share
- The United States maintains a robust innovation ecosystem through strategic federal investments in advanced technology, world-class research institutions, and a diverse pool of scientists and entrepreneurs, driving AI development across North America.
- AI image recognition systems enable real-time monitoring of people, crowds, and objects to identify accidents or security risks and facilitate rapid response from security services. This functionality motivates AI companies to develop new products and enhance existing solutions to address diverse customer requirements.
- The National Security Commission on Artificial Intelligence recommended Congress double federal AI R&D funding annually, targeting USD 32 billion by fiscal 2026. The federal R&D budget under the Biden administration's fiscal 2023 plan increased by 28% from FY 2021 to USD 204 billion. The National AI Research Institutes receive funding to facilitate collaboration between industry, academia, and government entities, creating opportunities for image recognition companies to integrate AI capabilities.
- North America's substantial investment in AI technologies stems from government support and industry-specific benefits. The region benefits from early technology adoption and hosts major AI-based image recognition companies. Key service providers include AWS, IBM Watson, Google Cloud, and Microsoft Azure, with numerous AI startups emerging from the United States and Canada.
- In March 2024, Google announced plans to invest billions of dollars through late 2024 in the United States and internationally to expand its data center infrastructure and support cloud computing and AI initiatives.
- Moreover, Canada's 2024 budget unveiled a USD 2.4 billion boost for AI initiatives in a landmark move. This includes a significant allocation of USD 2 billion spread over five years, dedicated to the newly introduced Canadian Sovereign AI Compute Strategy. The aim is to equip Canadian researchers and AI firms with the necessary tools to excel on the global AI stage.
- Additionally, on September 27, 2023, Cohere underscored its dedication to AI by endorsing Canada's Voluntary Code of Conduct, which emphasizes the responsible development and management of advanced generative AI systems. Such proactive government measures are poised to accelerate further the growth of AI-driven image recognition technologies in Canada.
Artificial Intelligence Image Recognition Industry Overview
Key players in the market consistently innovate their products, securing a sustainable competitive edge. This relentless drive for innovation fuels intense competition among players. As a result, heightened competition is likely to push prices down, impacting the industry's overall profitability.
While Artificial Intelligence (AI) image recognition tools predominantly cater to large organizations, there's untapped potential in reaching out to small and medium-sized enterprises (SMEs). By tailoring tools to fit SME budgets, players intensify the competition.
Some of the major players in the market are Amazon Web Services Inc. (Amazon.Com Inc.), Google LLC (Alphabet Inc.), Clarifai Inc., IBM Corporation, and Intel Corporation, among others.
Gaining customer attention demands significant advertising expenditure. Major players, with their capacity for extensive investment, can leverage this to carve out a competitive edge, intensifying the competition for smaller market players.
Transparency is a hallmark of this market; product and tool information is readily available online. Customers are well-informed, knowing precisely what products they seek from specific companies.
Additional Benefits:
- The market estimate (ME) sheet in Excel format
- 3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
- 1.1 Study Assumptions and Market Definition
- 1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
- 4.2.1 Bargaining Power of Buyers
- 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
- 4.2.3 Threat of New Entrants
- 4.2.4 Threat of Substitutes
- 4.2.5 Degree of Competition
- 4.3 Industry Value Chain Analysis
- 4.4 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market
5 MARKET DYNAMICS
- 5.1 Market Drivers
- 5.1.1 Growing AI Adoption
- 5.1.2 Increasing Use of Big Data Analytics
- 5.1.3 Growing Applications of the Technology in the Healthcare Sector
- 5.2 Market Restraints
- 5.2.1 Lack of Technical Expertise
6 MARKET SEGMENTATION
- 6.1 By Type
- 6.1.1 Hardware
- 6.1.2 Software
- 6.1.3 Services
- 6.2 By End-user Verticals
- 6.2.1 Automotive
- 6.2.2 BFSI
- 6.2.3 Healthcare
- 6.2.4 Retail
- 6.2.5 Security
- 6.2.6 Other End-user Verticals
- 6.3 By Geography
- 6.3.1 North America
- 6.3.2 Europe
- 6.3.3 Asia
- 6.3.4 Australia and New Zealand
- 6.3.5 Latin America
- 6.3.6 Middle East and Africa
7 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 7.1 Company Profiles
- 7.1.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.Com Inc.)
- 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
- 7.1.3 Clarifai Inc.
- 7.1.4 IBM Corporation
- 7.1.5 Intel Corporation
- 7.1.6 Micron Technologies Inc.
- 7.1.7 Microsoft Corporation
- 7.1.8 Nvidia Corporation
- 7.1.9 Qualcomm Incorporated
- 7.1.10 Samsung Electronics Co. Ltd.
- 7.1.11 Xilinx, Inc. (Advanced Micro Devices, Inc.)
8 INVESTMENT ANALYSIS
9 FUTURE OF THE MARKET
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