Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 생성형 AI 플랫폼 시장은 2025년 251억 5,000만 달러 규모로 평가되었고, 예측 기간 동안 CAGR 29%로 성장할 것으로 예상되며, 2032년까지 1,495억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 클라우드 분석이란 클라우드 컴퓨팅 리소스를 활용하여 방대한 데이터를 수집, 처리, 분석하여 실용적인 지식을 얻는 방법을 말합니다. 기존의 온프레미스 분석과는 달리 클라우드 분석은 확장 가능한 온디맨드 인프라를 활용하므로 조직은 고가의 하드웨어 투자 없이 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 데이터 스토리지, 시각화, 머신러닝 및 실시간 보고를 위한 도구를 통합하여 유연성, 비용 효율성, 어디서나 액세스할 수 있는 편의성을 제공합니다. 기업은 클라우드 분석을 활용하여 의사결정 개선, 업무 최적화, 동향 예측, 고객 경험 향상을 도모하고 있습니다. 협업, 자동화 및 고급 분석을 지원하는 능력은 현대 데이터 중심 환경에서 필수적인 요소입니다.
클라우드 기반 솔루션의 보급 확대
생성형 AI 플랫폼은 클라우드 기반 솔루션의 채택 확대에 대응하기 위해 클라우드 환경을 통해 도입이 진행되고 있습니다. 기업은 AI 워크로드의 확장성, 유연성 및 비용 효율성 측면에서 클라우드 네이티브 플랫폼을 선호합니다. 클라우드 전개를 통해 기존 IT 시스템과 신속하게 통합할 수 있으며 분산된 팀 간 실시간 협업을 지원합니다. 공급자는 전개를 단순화하고 인프라 오버헤드를 줄이는 관리형 서비스를 제공합니다. 클라우드 기반 생성형 AI는 대규모 로컬 투자 없이 지속적인 업데이트 및 모델 개선을 지원합니다. 클라우드 기반 솔루션의 도입 증가가 시장 성장을 가속하고 있습니다.
데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려
기업이 클라우드 환경에 AI 모델을 도입할 때 민감한 데이터 유출 위험에 직면합니다. GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 HIPAA와 같은 규정 준수는 AI 워크플로우 관리의 복잡성을 증가시킵니다. 규제 산업에서는 무단 액세스 및 생성 컨텐츠의 악용에 대한 우려가 도입을 늦추고 있습니다. 공급자는 위험을 줄이기 위해 암호화, 모니터링 및 거버넌스 프레임워크에 대한 많은 투자가 필요합니다. 보안 및 프라이버시 과제는 신뢰를 저해하고 생성형 AI 플랫폼의 보급을 늦추고 있습니다.
AI 및 머신러닝 성장
기업은 컨텐츠 작성, 제품 설계, 창약, 고객 참여에 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 머신러닝 파이프라인과의 통합은 예측 분석을 강화하고 업계를 가로지르는 혁신을 지원합니다. 자동화 및 창의성을 가속화하기 위해 생성형 AI 플랫폼은 기업 워크플로우에 통합되는 사례가 증가하고 있습니다. AI 생태계의 확대는 확장 가능한 생산 플랫폼에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다. AI 및 머신러닝의 도입 확대는 시장에 큰 성장 기회를 창출하고 있습니다.
클라우드 제공업체 간 치열한 경쟁
클라우드 제공업체 간 치열한 경쟁은 생성형 AI 플랫폼에 대한 가격 설정 및 차별화 과제를 낳고 있습니다. 주요 기업이 제공하는 번들 AI 서비스는 중소 벤더의 이익률을 압박하고 있습니다. 급속한 혁신 주기는 기능의 지속적인 업그레이드와 관련성 유지에 대한 압력을 증가시킵니다. 기업은 다양한 제공 서비스 중에서 선택하는 어려움에 직면하여 의사 결정이 지연되고 있습니다. 중소 공급업체는 통합 생태계를 갖춘 하이퍼스케일 공급업체가 시장 점유율을 빼앗기는 위험에 직면해 있습니다. 경쟁 압력은 수익성을 억제하고 시장에서 지속적인 성장을 위협합니다.
COVID-19의 팬데믹은 디지털 전환을 가속화하고 생성형 AI 플랫폼 수요를 밀어 올렸습니다. 한편, 예산 제약으로 인해 기존 기업의 대규모 도입의 일부가 지연되었습니다. 반면에 원격 근무과 디지털 우선 전략은 AI 기반 컨텐츠 제작 및 자동화의 필요성을 돋보이게 했습니다. 마케팅, 의료, 교육 분야에서는 가상적인 참여를 지원하기 위해 생성형 AI의 채택이 확대되었습니다. 팬데믹은 탄력성을 위한 확장 가능한 클라우드 기반 AI 플랫폼의 중요성을 재인식했습니다.
예측 기간 동안 플랫폼 소프트웨어 부문이 최대 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
플랫폼 소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 엔터프라이즈 워크플로우와 원활하게 통합되는 확장 가능한 클라우드 네이티브 솔루션에 대한 수요에 견인됩니다. 소프트웨어 플랫폼은 생성형 AI 모델의 교육, 전개 및 모니터링을 위한 중앙 집중식 환경을 제공합니다. 기업은 이러한 플랫폼에 의존하고 자동화 가속화 및 개발 복잡성을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 업계를 불문하고 AI 도입을 확대하는 조직이 늘고 있는 가운데 견고한 플랫폼에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 클라우드 에코시스템과의 통합은 플랫폼의 확장성과 접근성을 더욱 강화합니다. 기업이 효율성과 혁신을 우선시함에 따라 소프트웨어 플랫폼은 생성형 AI 플랫폼 시장의 성장을 가속화하고 있습니다.
중소기업(SME) 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 중소기업(SME) 부문은 합리적인 가격의 클라우드 기반 생성형 AI 솔루션의 도입 증가에 힘입어 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. SME는 진입 장벽을 낮추고 실험을 가능하게 하는 종량 과금 모델로부터 혜택을 받습니다. 생성형 AI는 무거운 인프라 비용 없이 SME 마케팅, 제품 설계 및 고객 참여를 지원합니다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 SME의 요구에 맞는 유연성 및 확장성을 제공합니다. 디지털 우선 전략에 대한 의존도가 높아짐에 따라 이 부문 수요가 더욱 강화되고 있습니다. 중소기업이 AI 구동형 혁신을 받아들이는 가운데, 생성형 AI의 도입이 시장의 성장을 견인하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 클라우드 인프라, 강력한 인공지능 도입, 기업이 만든 플랫폼에 대한 조기 투자를 배경으로 최대 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 주요 기술 공급자의 존재 및 성숙한 디지털 에코시스템이 대규모 도입을 지원합니다. 혁신과 컴플라이언스를 중시하는 규제 환경은 안전한 AI 플랫폼의 도입을 촉진하고 있습니다. 북미 기업은 생성형 AI를 통한 자동화 및 고객 참여를 선호합니다. AI 기반 컨텐츠 제작에 대한 높은 수요가 도입을 더욱 강화하고 있습니다. 북미의 성숙한 디지털 환경은 시장의 지속적인 성장을 가속하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 신흥경제권의 급속한 산업화, 클라우드 도입 확대, 정부 주도의 디지털 이니셔티브에 힘입어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 동남아시아 등 국가들은 AI 인프라와 생성 플랫폼에 많은 투자를 하고 있습니다. 전자상거래, 핀테크, 의료 혁신에 대한 수요 증가는 생산형 AI 솔루션의 도입을 강화하고 있습니다. 현지 기업은 증가하는 디지털 요구를 충족시키기 위해 확장 가능한 플랫폼을 도입하고 있습니다. 확대되는 디지털 에코시스템은 기업 현대화에서 AI의 역할을 강화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Generative AI Platform Market is accounted for $25.15 billion in 2025 and is expected to reach $149.5 billion by 2032 growing at a CAGR of 29% during the forecast period. Cloud Analytics refers to the practice of leveraging cloud computing resources to collect, process, and analyze vast amounts of data for actionable insights. Unlike traditional on-premises analytics, cloud analytics uses scalable, on-demand infrastructure, enabling organizations to handle large datasets efficiently without investing in costly hardware. It integrates tools for data storage, visualization, machine learning, and real-time reporting, providing flexibility, cost-effectiveness, and accessibility from anywhere. Businesses use cloud analytics to improve decision-making, optimize operations, predict trends, and enhance customer experiences. Its ability to support collaboration, automation, and advanced analytics makes it essential in the modern data-driven landscape.
Rising adoption of cloud-based solutions
Generative AI platforms are increasingly being deployed through cloud environments to meet rising adoption of cloud-based solutions. Enterprises prefer cloud-native platforms for scalability, flexibility, and cost efficiency in AI workloads. Cloud deployment enables faster integration with existing IT systems and supports real-time collaboration across distributed teams. Providers are offering managed services that simplify deployment and reduce infrastructure overhead. Cloud-based generative AI also supports continuous updates and model improvements without heavy local investment. Rising adoption of cloud-based solutions is propelling growth in the market.
Data security and privacy concerns
Enterprises face risks related to sensitive data exposure when deploying AI models in cloud environments. Compliance with regulations such as GDPR and HIPAA increases complexity in managing AI workflows. Concerns over unauthorized access and misuse of generated content slow adoption in regulated industries. Providers must invest heavily in encryption, monitoring, and governance frameworks to mitigate risks. Security and privacy challenges are restraining confidence and slowing widespread adoption of generative AI platforms.
Growth in AI and machine learning
Enterprises are leveraging generative AI for content creation, product design, drug discovery, and customer engagement. Integration with machine learning pipelines enhances predictive analytics and supports innovation across industries. Generative AI platforms are increasingly embedded into enterprise workflows to accelerate automation and creativity. Expansion of AI ecosystems is reinforcing demand for scalable generative platforms. Growth in AI and machine learning adoption is fostering significant opportunities in the market.
Intense competition among cloud providers
Intense competition among cloud providers is creating pricing and differentiation challenges for generative AI platforms. Major players are offering bundled AI services that reduce margins for smaller providers. Rapid innovation cycles increase pressure to continuously upgrade capabilities and maintain relevance. Enterprises face difficulty in choosing among diverse offerings which slows decision-making. Smaller vendors risk losing market share to hyperscale providers with integrated ecosystems. Competitive pressures are restraining profitability and threatening consistent growth in the market.
The Covid-19 pandemic accelerated digital transformation and boosted demand for generative AI platforms. On one hand, budget constraints delayed some large-scale deployments in traditional enterprises. On the other hand, remote work and digital-first strategies highlighted the need for AI-driven content creation and automation. Generative AI was increasingly adopted in marketing, healthcare, and education to support virtual engagement. The pandemic reinforced the importance of scalable cloud-based AI platforms for resilience.
The platform software segment is expected to be the largest during the forecast period
The platform software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period driven by demand for scalable cloud-native solutions that integrate seamlessly with enterprise workflows. Software platforms provide centralized environments for training, deployment, and monitoring of generative AI models. Enterprises rely on these platforms to accelerate automation and reduce development complexity. Demand for robust platforms is rising as organizations expand AI adoption across industries. Integration with cloud ecosystems further strengthens platform scalability and accessibility. As enterprises prioritize efficiency and innovation software platforms are accelerating growth in the generative AI platform market.
The small & medium enterprises (SMEs) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the small & medium enterprises (SMEs) segment is predicted to witness the highest growth rate supported by rising adoption of affordable cloud-based generative AI solutions. SMEs benefit from pay-per-use models that lower entry barriers and enable experimentation. Generative AI supports SMEs in marketing, product design, and customer engagement without heavy infrastructure costs. Cloud-native platforms provide flexibility and scalability tailored to SME needs. Growing reliance on digital-first strategies is reinforcing demand in this segment. As SMEs embrace AI-driven innovation generative AI adoption is propelling growth in the market.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share driven by advanced cloud infrastructure strong AI adoption and early investment in generative platforms by enterprises. The presence of leading technology providers and mature digital ecosystems supports large-scale deployments. Regulatory emphasis on innovation and compliance drives adoption of secure AI platforms. Enterprises in North America prioritize automation and customer engagement through generative AI. High demand for AI-driven content creation further strengthens adoption. North America's mature digital landscape is fostering sustained growth in the market.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR fueled by rapid industrialization expanding cloud adoption and government-led digital initiatives across emerging economies. Countries such as China, India, and Southeast Asia are investing heavily in AI infrastructure and generative platforms. Rising demand for e-commerce, fintech, and healthcare innovation strengthens adoption of generative AI solutions. Local enterprises are deploying scalable platforms to meet growing digital needs. Expanding digital ecosystems are reinforcing the role of AI in enterprise modernization.
Key players in the market
Some of the key players in Generative AI Platform Market include Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services, Inc., IBM Corporation, OpenAI, Inc., Anthropic PBC, Cohere Inc., Stability AI Ltd., Hugging Face, Inc., Salesforce, Inc., SAP SE, Oracle Corporation, Adobe Inc., NVIDIA Corporation and Meta Platforms, Inc.
In June 2024, OpenAI completed the acquisition of Rockset, a real-time analytics database startup. This technology is being integrated to power OpenAI's retrieval infrastructure, enabling faster and more efficient data processing for enterprise clients.
In May 2024, Google acquired Cameyo, a provider of virtual application delivery solutions, to deeply integrate its technology into ChromeOS. This is a strategic move to enhance enterprise capabilities and is directly tied to Google's broader AI-powered workspace ecosystem.