Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 AI 모델 트레이닝 시장은 2025년 171억 5,000만 달러 규모가 되고, 예측 기간 동안 CAGR 32.8%로 성장해 2032년까지 1,249억 2,000만 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
AI 모델 교육은 시스템이 데이터를 학습하고 의사 결정 능력을 단계적으로 획득하는 개발 단계를 말합니다. 이 프로세스는 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 수집하고 이를 정리하고 선택한 학습 프레임워크에 대한 입력 준비를 준비하는 것으로 시작됩니다. 훈련을 통해 모델은 내부 가중치를 조정하고 오류를 줄이고 예측 정확도를 높입니다. 목표에 따라 팀은 지도학습, 비지도 학습 또는 강화학습 방식을 적용할 수 있으며, 학습 효율을 유도하는 최적화 전략에 의해 지원됩니다. 과적합 등의 문제를 방지하기 위해 테스트 샘플과 정밀도 지표를 사용하여 성능을 모니터링합니다. 보다 강력한 프로세서와 대규모 데이터 풀을 통해 교육이 더욱 동적이 되어 다양한 산업 분야에서 첨단 용도를 구현하고 깊은 지식을 발견할 수 있습니다.
Allen Institute for AI(AI2)에 따르면 Semantic Scholar Open Research Corpus에는 2억 건 이상의 학술 논문이 수록되어 있으며, 그 대부분이 과학 및 생물의학 분야의 AI 모델 훈련에 활용되고 있습니다.
빅데이터 분석의 보급 확대
AI 모델 교육 시장의 주요 성장 요인은 빅데이터 분석의 급속한 확대입니다. 기업은 소셜 미디어, IoT 장치, 소프트웨어 용도 및 운영 시스템에서 방대한 데이터 스트림을 생성합니다. 이 정보를 의미있게 활용하기 위해 기업은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있는 교육 플랫폼을 도입하고 있습니다. 이 모델은 고급 예측, 자동화 및 맞춤형 고객 경험을 지원합니다. 데이터 다양성이 증가함에 따라 교육주기 가속화를 위한 고성능 클라우드 및 GPU 기반 컴퓨팅에 대한 투자가 촉진됩니다. 실시간 데이터 통찰력이 경쟁력을 높이기 위해 조직은 견고한 AI 교육에 의존하고 원시 정보를 전략적 지식으로 변환하여 비즈니스 성과를 향상시키고 보다 현명한 의사결정을 실현하고 있습니다.
높은 계산 비용과 인프라 제약
AI 모델 교육 시장을 제한하는 큰 도전은 대규모 학습에 필요한 컴퓨팅 시스템의 고비용입니다. 복잡한 신경망에는 고성능 GPU, 강력한 프로세서, 고대역폭 클라우드 리소스가 요구되며, 이들은 구매 및 운영에 많은 비용이 듭니다. 중소기업과 교육기관은 예산 제약에 직면하여 도입이 지연되고 있습니다. 전력 및 냉각 요구 사항은 특히 지속적인 교육에서 운영 비용을 더욱 높일 수 있습니다. 오랜 시간의 처리는 새로운 모델의 테스트와 배포를 지연시키는 요인이 될 수 있습니다. 결과적으로 일부 기업은 AI 프로젝트의 범위를 줄이거나 경량 아키텍처로 타협할 수 없습니다. 전반적인 재정적 부담은 특히 고급 인프라가 없는 조직에 있어서 성장의 장벽이 되고 있습니다.
에지 AI 및 디바이스 내 모델 트레이닝 성장
에지 컴퓨팅은 학습 기능을 중앙 집중식 클라우드 시스템에서 로컬 디바이스로 전환하여 AI 모델 교육 시장에 강력한 기회를 창출합니다. 교육 프로세스를 하드웨어에서 직접 실행하면 데이터 전송을 제한하고 응답 속도를 높이고 높은 개인 정보 보호를 제공합니다. 컴팩트한 신경 모델의 진보, 최적화된 프로세서, 연합 학습의 진전을 통해 IoT 디바이스, 로봇, 커넥티드카, 휴대폰 등의 기기에서 알고리즘의 업데이트와 개선이 가능해졌습니다. 산업은 실시간 통찰력, 지속적인 지능화, 클라우드 의존도 감소를 통해 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 접근법은 네트워크 과부하를 줄이고 연결성이 약한 환경에서도 안정적인 AI 성능을 지원하기 때문에 운송, 제조, 의료, 스마트 시티 용도 등 에지 기반 교육이 광범위한 분야에서 주목을 받고 있습니다.
급속한 기술 진부화와 경쟁 압력
AI 기술의 급속한 혁신은 AI 모델 교육 시장에 심각한 위협입니다. 새로운 하드웨어, 아키텍처, 학습 기법이 차례차례 등장해 기존 모델의 수명을 단축하고 있습니다. 기업은 관련성을 유지하기 위해 자주 시스템의 수정과 재교육을 강요받아 경비 증대와 운영 복잡화를 초래하고 있습니다. 풍부한 자원을 보유한 대기업은 보다 신속하게 혁신을 추진하기 때문에 중소 경쟁자는 불리한 입장에 놓여 있습니다. 빈번한 기술 전환은 프로젝트 주기를 지연시켜 투자 수익률(ROI)에 불확실성을 초래합니다. 도구가 급속하게 진부하는 동안, 많은 기업들은 장기 전략의 선택을 고민하고 있습니다. 그 결과 시장은 경쟁압력, 안정성 부족, 자원 제약이 있는 조직의 채용 감소 위험에 직면하고 있습니다.
COVID-19의 팬데믹은 AI 모델 교육 시장에 긍정적이고 부정적인 영향을 미쳤습니다. 많은 기업들이 디지털 운영으로 빠르게 전환함에 따라 클라우드 플랫폼, 자동화된 워크플로우, 지능형 분석의 필요성이 높아졌습니다. 이러한 전환은 특히 온라인 소매, 원격 의료, 은행 및 공급망 서비스 분야에서 AI 교육에 대한 투자를 확대했습니다. 한편 경제의 불확실성과 기술예산 삭감으로 중소기업 도입은 둔화되었습니다. 원격 근무 환경은 가상 교육 인프라 및 구독형 AI 개발의 활용을 촉진했습니다. 의료 연구, 원격 모니터링 및 안전 용도에서 AI에 대한 의존도가 증가함에 따라 혁신이 가속화되었습니다. 혼란이 발생했지만 팬데믹은 결국 AI 훈련 기술의 장기적인 성장과 전략적 중요성을 뒷받침했습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 최대 시장 규모를 차지할 것으로 예상
예측 기간 동안 클라우드 기반 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이것은 타의 추종을 불허하는 유연성, 속도 및 확장성을 제공하기 때문입니다. 기업은 고가의 하드웨어를 구입하는 대신 데이터 처리, 스토리지, 고성능 GPU를 위한 탄력적인 클라우드 리소스에 의존합니다. 이를 통해 운영 비용을 관리하면서 팀은 모델을 신속하게 구축, 재교육 및 배포할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼에는 자동화된 파이프라인, 사전 구성된 도구 및 분산 컴퓨팅 기능이 포함되어 있어 생산성을 높이고 프로젝트 사이클을 단축할 수 있습니다. 원격 근무 환경에서는 원활한 액세스와 공동 개발의 이점이 있습니다. 심층 학습, 예측 분석 및 지능형 자동화에 대한 관심이 높아짐에 따라 클라우드 구축은 모든 규모의 조직에 적합한 효율적이고 안전하며 쉽게 확장 가능한 AI 교육 환경을 제공함으로써 주도적인 지위를 유지하고 있습니다.
예측 기간 동안 의료 분야가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 전망
예측 기간 동안 의료기관이 첨단 데이터 구동 시스템을 급속히 도입함에 따라 의료 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. AI 모델은 진단 이미지 분석, 정밀의료, 의약 연구, 자동화된 의사결정 지원을 위해 훈련되었습니다. 병원과 연구소는 복잡한 환자 데이터 세트를 분석하고 더 빠르고 안정적인 결과를 제공하기 위해 강력한 교육 인프라에 의존합니다. 원격 의료, 스마트 의료기기, 바이오 센서, 유전자 연구가 확대됨에 따라 AI 알고리즘의 지속적인 개선에 대한 요구가 커지고 있습니다. 이 모델은 질병의 조기 발견을 지원하고 치료 계획의 정확성 향상에 기여합니다. 디지털 전환이 세계 의료 에코시스템 전반에 퍼지면서 전문적으로 훈련된 의료 AI 도구에 대한 수요가 가장 빠르게 증가하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 확립된 인공지능 생태계, 혁신에 대한 강력한 투자, 최고 기술 기업의 통합으로 최대 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 뛰어난 컴퓨팅 인프라, 풍부한 자금원, 모델 개발 및 트레이닝의 경험 풍부한 폭넓은 인재 기반을 가지고 있습니다. 이 지역에 본사를 둔 의료, 은행, 자율주행차 등의 산업은 복잡한 AI 시스템의 도입과 개량을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이 지역에서 비즈니스를 구축하는 대규모 클라우드 및 AI 서비스 제공업체는 고속 컴퓨팅과 방대한 데이터 세트에 원활하게 액세스할 수 있습니다. 이러한 우위성이 함께 북미는 모든 분야에서 AI 모델 트레이닝 시장에서 최대의 점유율을 확보할 수 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 확대되는 디지털 에코시스템과 현대 컴퓨팅 인프라에 대한 적극적인 투자에 힘입어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 일본, 인도, 한국 정부 및 기업은 정책, 연구 기관, 클라우드 확장을 통해 AI 혁신을 강화하고 있습니다. 자동화, 스마트 제조, 디지털 뱅킹, 의료 AI의 도입이 지속적으로 훈련되는 모델에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 이 지역은 숙련 노동력 증가, 활발한 스타트업 활동, 데이터 가용성 향상 등의 혜택을 누리고 있습니다. 스마트폰 이용률 증가, 5G의 강력한 보급, 연결성 향상은 AI 도입을 가속화하고 있습니다. 이러한 복합 요인으로 아시아태평양은 AI 모델 교육에서 가장 높은 성장률을 나타내는 지역으로 자리매김하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Model Training Market is accounted for $17.15 billion in 2025 and is expected to reach $124.92 billion by 2032 growing at a CAGR of 32.8% during the forecast period. AI model training represents the developmental phase where systems study data and gradually gain decision-making intelligence. The process starts with assembling reliable datasets, cleaning them, and preparing them for input into chosen learning frameworks. Throughout training, the model tweaks internal weights to reduce mistakes and sharpen predictions. Based on goals, teams may apply supervised, unsupervised, or reinforcement approaches, supported by optimization strategies that guide learning efficiency. Performance is monitored using test samples and accuracy measures to prevent issues like overfitting. With stronger processors and larger data pools, training becomes more dynamic, enabling advanced applications and uncovering deeper insights across diverse industries.
According to Allen Institute for AI (AI2), the Semantic Scholar Open Research Corpus contains over 200 million academic papers, many of which are used to train scientific and biomedical AI models.
Rising adoption of big data analytics
A major growth driver for the AI Model Training Market is the swift expansion of big data analytics. Businesses produce enormous data streams from social media, IoT devices, software applications, and operational systems. To utilize this information meaningfully, enterprises are adopting training platforms capable of handling large datasets efficiently. These models support advanced predictions, automation, and personalized customer experiences. Rising data diversity encourages investment in high-performance cloud and GPU-based computing for faster training cycles. Since real-time data insights increase competitiveness, organizations depend on robust AI training to transform raw information into strategic intelligence, improving operational outcomes and enabling smarter decision-making.
High computational costs and infrastructure limitations
A significant challenge limiting the AI Model Training Market is the high expense of computing systems needed for large-scale learning. Complex neural networks demand premium GPUs, strong processors, and high-bandwidth cloud resources, which are costly to purchase and operate. Smaller enterprises and educational sectors face budget constraints, slowing adoption. Electricity and cooling requirements further raise operational spending, especially for continuous training. Long processing hours also delay testing and deployment of new models. As a result, some companies reduce the scope of AI projects or compromise with lightweight architectures. The overall financial burden creates hurdles for growth, particularly among organizations without advanced infrastructure.
Growth of edge AI and on-device model training
Edge computing is creating a strong opportunity for the AI Model Training Market by shifting learning capabilities from centralized cloud systems to local devices. Running training processes directly on hardware limits data transfers, speeds responses, and supports greater privacy. Advancements in compact neural models, optimized processors, and federated learning make it possible to update and refine algorithms on equipment like IoT devices, robots, connected vehicles, and mobile phones. Industries benefit through real-time insights, continuous intelligence, and lower cloud dependency. This approach reduces network overload and supports reliable AI performance even where connectivity is weak, making edge-based training appealing across transportation, manufacturing, healthcare, and smart city applications.
Rapid technological obsolescence and competitive pressure
Fast innovation in AI technologies is a significant threat to the AI Model Training Market. New hardware, architectures, and learning approaches emerge rapidly, shortening the lifespan of existing models. Companies must frequently modify or retrain systems to stay relevant, leading to higher expenses and operational complexity. Large corporations with strong resources innovate faster, putting smaller competitors at a disadvantage. Frequent technology transitions delay project cycles and create uncertainty in return on investment. Many firms struggle to choose long-term strategies when tools become outdated so quickly. As a result, the market faces competitive pressure, limited stability, and risk of reduced adoption among resource-constrained organizations.
The COVID-19 pandemic influenced the AI Model Training Market in both positive and negative ways. Many companies shifted rapidly toward digital operations, which increased the need for cloud platforms, automated workflows, and intelligent analytics. This transition expanded investment in AI training, especially within online retail, telemedicine, banking, and supply chain services. At the same time, economic uncertainty and reduced technology budgets slowed adoption for smaller firms. Remote working environments encouraged the use of virtual training infrastructures and subscription-based AI development. Growing reliance on AI for medical research, remote monitoring, and safety applications also accelerated innovation. Although disruptions occurred, the pandemic ultimately boosted long-term growth and strategic importance of AI training technologies.
The cloud-based segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud-based segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because it offers unmatched flexibility, speed, and scalability. Instead of purchasing costly hardware, companies rely on elastic cloud resources for data processing, storage, and high-performance GPUs. This allows teams to build, retrain, and deploy models more quickly while controlling operational costs. Cloud platforms include automated pipelines, pre-configured tools, and distributed computing features that enhance productivity and shorten project cycles. Remote working environments benefit from seamless access and collaborative development. With growing interest in deep learning, predictive analytics, and intelligent automation, cloud deployment stays dominant by delivering efficient, secure, and easily expandable AI training environments suitable for organizations of every size.
The healthcare segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the healthcare segment is predicted to witness the highest growth rate because medical organizations are rapidly integrating advanced data-driven systems. AI models are being trained for diagnostic imaging, precision medicine, drug research, and automated decision support. Hospitals and laboratories rely on powerful training infrastructures to analyze complex patient datasets and provide faster, more reliable results. Expansion of telehealth, smart medical devices, biosensors, and genetic research increases requirements for continuously improving AI algorithms. These models help identify diseases earlier and support treatment planning with improved accuracy. As digital transformation expands across the global healthcare ecosystem, demand for specialized trained medical AI tools rises at the quickest pace.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to its well-established AI ecosystem, strong investment in innovation, and cluster of top technology firms. It enjoys excellent computing infrastructure, generous funding resources, and a broad talent base experienced in model development and training. Industries such as healthcare, banking, and driverless vehicles located there are actively deploying and refining complex AI systems. Large cloud and AI service providers operating in the region offer seamless access to high-speed compute and massive datasets. Together, these advantages enable North America to secure the largest share of the market for training AI models across sectors.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, supported by expanding digital ecosystems and aggressive investment in modern computing infrastructure. Governments and enterprises in China, Japan, India, and South Korea are strengthening AI innovation through policies, research labs, and cloud expansion. Adoption of automation, smart manufacturing, digital banking, and healthcare AI fuels demand for continuously trained models. The region benefits from a growing skilled workforce, rapid startup activity, and increasing data availability. Higher smartphone usage, strong adoption of 5G, and improving connectivity accelerate AI deployment. These combined factors position Asia-Pacific as the region with the highest growth rate in AI model training.
Key players in the market
Some of the key players in AI Model Training Market include Google, IBM, Amazon Web Services (AWS), Microsoft, NVIDIA, Snorkel, Gretel, Shaip, Clickworker, Appen, Nexdata, Bitext, Aimleap, Deep Vision Data and Cogito Tech.
In November 2025, Amazon Web Services and OpenAI announced a multi-year, strategic partnership that provides AWS's world-class infrastructure to run and scale OpenAI's core artificial intelligence (AI) workloads starting immediately. Under this new $38 billion agreement, which will have continued growth over the next seven years, OpenAI is accessing AWS compute comprising hundreds of thousands of state-of-the-art NVIDIA GPUs, with the ability to expand to tens of millions of CPUs to rapidly scale agentic workloads.
In October 2025, Google Cloud and Adobe announced an expanded strategic partnership to deliver the next generation of AI-powered creative technologies. The partnership brings together Adobe's decades of creative expertise with Google's advanced AI models-including Gemini, Veo, and Imagen-to usher in a new era of creative expression.
In September 2025, IBM and SCREEN Semiconductor Solutions Co., Ltd announced an agreement to develop cleaning processes for next-generation EUV lithography. This agreement builds on previous joint development collaboration for innovative cleaning processes that enabled the current generation of nanosheet device technology. In recent years, the adoption of EUV lithography has been accelerating to meet the growing demand for miniaturization in advanced semiconductor manufacturing processes.