Stratistics MRC에 따르면, 세계의 연합 학습 솔루션 시장은 2024년 1억 3,749만 달러 규모에서 2030년에는 2억 9,237만 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 13.4%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.
데이터의 프라이버시와 보안을 보장하면서 분산된 기기와 서버들 간에 협력적으로 모델을 훈련할 수 있는 수단을 제공하는 연합 학습 솔루션은 머신러닝 분야의 패러다임 전환을 상징합니다. 연합 학습은 다양한 소스의 원시 데이터를 단일 서버에 통합하는 대신, 모델을 로컬 훈련이 이루어지는 데이터 위치로 전송합니다. 기초 데이터는 절대 공유되지 않습니다. 대신, 로컬에서 훈련된 모델들이 결합되어 세계 모델을 생성합니다. 또한, 이 전략은 보안 문제나 개인정보 보호법으로 인해 민감한 데이터를 공유하기 어려운 의료, IT, 통신 등의 산업에서 특히 유용하게 활용될 수 있습니다.
세계보건기구(WHO)에 따르면, 건강의 사회적 결정 요인을 다루는 것은 전체 인구의 건강 형평성과 결과를 개선하는 데 매우 중요합니다.
iot 기기 사용 증가
사물인터넷(IoT)의 결과로 연결된 기기의 수가 기하급수적으로 증가하면서 네트워크 엣지에서 대량의 데이터를 생성하고 있습니다. 산업용 센서부터 스마트 가전제품에 이르기까지, 이러한 기기들은 새로운 관점을 얻고 생산성을 향상시키는 데 활용할 수 있는 유용한 데이터를 생성합니다. 연합 학습은 네트워크 용량에 부담을 주지 않으면서 이 데이터를 머신러닝에 활용할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다. 또한, 연합 학습은 IoT 기기에서 로컬로 데이터를 처리함으로써 중앙 저장소나 대규모 데이터 전송의 필요성을 줄여 엣지에서의 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 합니다.
계산과 통신에 드는 엄청난 비용
연합 학습은 통신 비용이 높고 많은 처리 능력을 필요로 합니다. 로컬 학습은 참여하는 모든 장치에 필요하며, 특히 복잡한 모델의 경우 리소스를 많이 소비할 수 있습니다. 이러한 사양은 구식 스마트폰이나 IoT 센서와 같이 처리 능력이 낮은 장치에는 어렵고, 성능이 안정적이지 않고 지연이 발생할 수 있습니다. 또한, 수천 또는 수백만 개의 디바이스를 사용하는 대규모 배포의 경우, 모델 업데이트를 통합하기 위해 디바이스와 중앙 서버 간의 빈번한 통신은 많은 대역폭을 소비할 수 있습니다.
프라이버시를 중시하는 분야에서의 성장
연합학습은 헬스케어, 금융, 법률 등 데이터 보안과 프라이버시가 중요한 관심사인 분야에 큰 가능성을 제시합니다. 의료 분야에서 연합 학습은 환자의 프라이버시를 보호하면서 여러 클리닉과 병원의 데이터를 활용함으로써 질병 발견과 환자 치료를 위한 예측 모델 개발을 촉진할 수 있습니다. 또한 금융 분야에서는 여러 금융기관의 개인 금융 데이터를 활용하여 신용 점수 및 부정행위 탐지를 개선할 수 있습니다. 로펌은 고객의 기밀을 유지하면서 연합 학습을 통해 민감한 법률 문서와 사건 기록을 조사할 수 있습니다.
프라이버시 및 보안에 대한 리스크
연합 학습은 데이터 프라이버시를 개선하기 위한 것이지만, 보안 위험은 여전히 존재합니다. 적들은 멤버십 추론 및 모델 역변환을 포함한 다양한 공격을 통해 공유된 모델 업데이트에서 사적인 데이터를 획득할 수 있습니다. 또한, 악의적인 참여자는 오염된 데이터나 결함이 있는 모델 업데이트를 훈련 프로세스에 도입할 수 있으며, 이로 인해 결과가 위험에 처하거나 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, 안전한 집계, 이상 징후 탐지, 차등 프라이버시와 같은 강력한 방어책을 만들고 배포하는 것은 중요하지만 어려운 일입니다.
코로나19 사태로 인해 협업 학습 솔루션의 도입이 가속화되고 있습니다. 다양한 분야의 기관들이 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 엄격한 기준을 준수하면서 중요한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 활용하고자 하기 때문입니다. 분산형 데이터 처리 기술의 필요성은 원격 근무 트렌드와 디지털 인프라에 대한 의존도가 높아짐에 따라 더욱 부각되고 있습니다. 또한, 개인정보보호법에 저촉되지 않으면서도 환자 결과와 바이러스 확산 예측 모델을 만드는 것이 급선무이기 때문에 헬스케어 업계에서 협동 학습은 큰 관심을 받고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다.
연합 학습 솔루션 시장에서 클라우드 기반 부문이 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 클라우드 기반 연합 학습 솔루션은 비용 효율성, 확장성, 유연성 측면에서 몇 가지 장점이 있습니다. 클라우드 인프라의 광범위한 처리 능력과 저장 용량을 활용함으로써 이러한 솔루션은 기업이 대량의 연합 학습 과제를 효과적으로 처리하고 처리할 수 있도록 돕습니다. 또한, 클라우드는 분산된 네트워크 간 원활한 협업과 데이터 공유를 가능하게 하는 기능을 갖추고 있어 특히 여러 지점을 보유한 기업들에게 연합 학습을 위한 최적의 환경입니다.
예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상되는 중소기업(SME) 부문
연합 학습 솔루션 시장의 중소기업(SME) 부문은 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 보안과 프라이버시를 희생하지 않고 데이터 기반 인사이트에 대한 수요가 증가함에 따라 중소기업은 연합 학습 솔루션을 채택하는 비율이 증가하고 있습니다. 중소기업은 대기업과 달리 전통적인 중앙집중식 데이터 처리에 필요한 인프라나 리소스가 충분하지 않은 경우가 많습니다. 협동학습은 중소기업이 분산된 데이터로 머신러닝의 잠재력을 활용할 수 있는 저렴하고 확장 가능한 대안을 제공합니다.
북미가 연합 학습 솔루션 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 주요 시장 기업의 강력한 존재감, 기술 신흥국 시장, 다양한 산업 분야에서 첨단 기술의 빠른 채택이 이러한 우위를 점하는 이유입니다. 연합 학습 솔루션은 북미의 탄탄한 IT 인프라, 양호한 규제 환경, R&D에 대한 대규모 투자로 인해 성장하고 있습니다. 또한, 헬스케어, 금융, 소매, 통신 등의 산업에서 연합 학습을 채택하는 것은 이 지역의 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 중요성과 개인화된 서비스 및 예측 분석에 대한 수요 증가에 기인하고 있습니다.
연합 학습 솔루션 시장은 아시아태평양에서 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 급속한 디지털 혁신, 클라우드 기반 기술 채택 확대, 다양한 산업 분야의 AI 및 머신러닝에 대한 투자 증가가 이러한 성장을 가속하는 요인 중 일부입니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에서는 데이터 분석, IoT, 엣지 컴퓨팅이 크게 발전하고 있어, 협업 학습과 같은 프라이버시를 보호하는 머신러닝 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 인식이 높아지고, 혁신과 디지털화를 장려하는 정부의 이니셔티브는 아시아태평양 시장 기회를 확대하는 데 기여하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Federated Learning Solutions Market is accounted for $137.49 million in 2024 and is expected to reach $292.37 million by 2030 growing at a CAGR of 13.4% during the forecast period. Federated learning solutions, which provide a means of training models cooperatively across decentralized devices or servers while guaranteeing data privacy and security, represent a paradigm shift in the field of machine learning. Federated learning sends models to the data locations, where local training takes place, as an alternative to combining raw data from various sources into a single server. The underlying data is never shared; instead, the locally trained models are combined to produce a global model. Moreover, this strategy is especially helpful in industries like healthcare, finance, and telecommunications, where security concerns and privacy laws make it difficult to share sensitive data.
According to the World Health Organization (WHO), addressing social determinants of health is crucial for improving health equity and outcomes across populations.
Increasing use of iot devices
The number of connected devices has increased exponentially as a result of the Internet of Things (IoT), producing massive amounts of data at the network's edge. These gadgets, which range from industrial sensors to smart home appliances, generate useful data that can be utilized to gain new perspectives and boost productivity. Without taxing network capacity, federated learning provides a scalable way to use this data for machine learning. Additionally, federated learning enables real-time analytics and decision-making at the edge by reducing the need for central storage and large-scale data transmission by processing data locally on IoT devices.
Exorbitant costs of computation and communication
Federated learning is expensive to communicate with and requires a lot of processing power. Local training is required for every participating device, and it can be resource-intensive, particularly for complex models. These specifications may be difficult for devices with low processing power, like outdated smartphones or IoT sensors, which could result in inconsistent performance and possible delays. Furthermore, in large-scale deployments with thousands or millions of devices, frequent communication between the devices and the central server to aggregate model updates can consume a large amount of bandwidth.
Growth in privacy-concerned sectors
Federated learning presents a great deal of potential for sectors like healthcare, finance, and law, where data security and privacy are critical concerns. By utilizing data from several clinics and hospitals while protecting patient privacy, federated learning in healthcare can facilitate the creation of predictive models for illness detection and patient care. Moreover, in the financial sector, it can improve credit scoring and fraud detection by leveraging private financial data from multiple institutions. While preserving client confidentiality, legal firms can use federated learning to examine delicate legal documents and case histories.
Risks to privacy and security
Federated learning is intended to improve data privacy, but security risks still exist. A variety of attacks, including membership inference and model inversion, can be launched by adversaries to obtain private data from the shared model updates. Malicious participants may also introduce tainted data or faulty model updates into the training process, which could result in compromised results or worse model performance. Additionally, it's important but difficult to create and deploy strong defenses like secure aggregation, anomaly detection, and differential privacy.
The COVID-19 pandemic has expedited the implementation of federated learning solutions, as institutions from diverse sectors aim to utilize data for crucial insights while upholding strict standards for data privacy and security. The necessity for decentralized data processing technologies was brought to light by the trend toward remote work and the growing reliance on digital infrastructure. Furthermore, federated learning has attracted a lot of interest in the healthcare industry because of the pressing need to create predictive models for patient outcomes and virus spread without breaking privacy laws.
The Cloud-based segment is expected to be the largest during the forecast period
In the market for federated learning solutions, the cloud-based segment commands the largest share. Solutions for cloud-based federated learning have several benefits in terms of cost-effectiveness, scalability, and flexibility. By utilizing the extensive processing power and storage capacity of cloud infrastructure, these solutions help enterprises effectively handle and process massive federated learning assignments. Moreover, the cloud is a perfect environment for federated learning because of its built-in capacity to enable smooth collaboration and data sharing across dispersed networks, especially for businesses with multiple locations.
The Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) segment of the Federated Learning Solutions Market is anticipated to grow at the highest CAGR. Due to the increasing demand for data-driven insights without sacrificing security and privacy, SMEs are adopting federated learning solutions at a rate that is increasing. SMEs frequently lack the substantial infrastructure and resources needed for conventional centralized data processing, in contrast to large corporations. Federated learning offers SMEs an affordable and expandable substitute that lets them leverage the potential of machine learning on decentralized data.
North America holds the largest market share in the Federated Learning Solutions market. The strong presence of important market players, technological developments, and the rapid adoption of cutting-edge technologies across a wide range of industries are all credited with this dominance. Federated learning solutions are growing due to North America's robust IT infrastructure, favorable regulatory environment, and large investments in research and development. Moreover, the adoption of federated learning in industries like healthcare, finance, retail, and telecommunications is fueled by the region's emphasis on data privacy and security, as well as the rising demand for personalized services and predictive analytics.
The market for Federated Learning Solutions is anticipated to grow at the highest CAGR in Asia-Pacific. Rapid digital transformation, growing cloud-based technology adoption, and rising investments in AI and machine learning across a range of industry verticals are some of the factors driving this growth. Significant progress in data analytics, IoT, and edge computing is being made in countries like China, India, Japan, and South Korea, which is increasing demand for privacy-preserving machine learning solutions like federated learning. Additionally, the growing awareness of data privacy and security concerns, along with government initiatives to encourage innovation and digitalization, all contribute to the expanding market opportunities in the Asia-Pacific region.
Key players in the market
Some of the key players in Federated Learning Solutions market include Microsoft Corporation, DataFleets Ltd, IBM Corporation, Alphabet Inc, Nvidia Corporation, Enveil Inc, Owkin Inc., Edge Delta Inc, Intellegens Ltd, Secure AI Labs, Cloudera Inc and Sherpa.ai.
In June 2024, Multinational technology company IBM and Rapidus Corporation, a manufacturer of advanced logic semiconductors, announced a joint development partnership aimed at establishing mass production technologies for chiplet packages. Through this agreement, Rapidus will receive packaging technology from IBM for high-performance semiconductors, and the two companies will collaborate with the aim to further innovate in this space.
In May 2024, Microsoft Corp and Brookfield Asset Management's renewable energy arm has signed a record-breaking clean energy agreement, according to a statement released Wednesday. The partnership comes as Microsoft ramps up its investment in artificial intelligence, Bloomberg reported. Tech companies are increasingly seeking clean energy solutions to meet their own sustainability goals while grappling with rising overall energy demands.
In February 2024, Google announced a series of Power Purchase Agreements (PPAs) across Europe for more than 700 MW of clean energy, enabling the company to reach more than 90% carbon-free energy in areas including the Netherlands, Italy and Poland, and close to 85% in Belgium in the next two years.