미국 기계 학습(ML) 시장 규모, 점유율 및 코로나19 영향 분석, 기업 유형별(중소기업 및 대기업), 배포별(클라우드 및 온프레미스), 최종 사용 산업별 (의료, 소매, IT 및 통신, BFSI, 자동차 및 운송, 광고 및 미디어, 제조 및 기타) 및 국가 예측(2023~2030)

미국 머신러닝(ML) 시장 규모는 2022년 47억 4천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2023년 64억 9천만 달러에서 2030년 593억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 37.2%를 나타낼 것으로 예상됩니다. .

보안 및 신흥 기술 센터(CSET)의 보고서에 따르면 미국 투자자 167명이 401건의 거래에 참여하여 2015년부터 2021년까지 중국 AI 기업에 37%(402억 달러)의 자금을 지원했습니다. Qualcomm Ventures 미국의 제재가 심해지면서 인텔 캐피탈은 각각 13건, 11건의 투자를 했다.

미국에서는 인공지능(AI) 분야가 기하급수적으로 확대되고 있습니다. 딥 러닝은 AI 기술에서 ML의 하위 집합입니다. 기계 학습 프로세스는 인공 신경망(ANN)의 계층적 수준을 사용하여 수행됩니다. 딥러닝 알고리즘의 발전으로 미국 시장도 확대될 것으로 예상된다. 또한 수많은 기업이 혁신을 장려하기 위해 딥러닝 역량을 강화함에 따라 ML 시장은 모든 최종 사용 산업으로 확대될 것으로 예측되고 있습니다.

코로나19 영향

선도 기업을 위한 전례 없는 시장 기회 창출을 위한 코로나19 팬데믹

의료 기관은 신속하게 기술을 재평가하고 디지털 혁신 코로나바이러스가 미국 전역으로 확산되기 시작하면서, 또한 코로나19 팬데믹 기간 동안 엣지 컴퓨팅, 인공지능(AI), 커넥티드 디바이스, ML 등 파괴적인 기술에 투자하고 이를 구현한 기업들은 다음과 같은 사실을 깨닫기 시작했습니다. 이러한 기술은 발병의 초기 영향을 복구하고 향후 비즈니스 자동화를 추진하는 데 도움이 되었습니다.

이러한 요소는 미국 머신러닝 시장 성장에 크게 기여했습니다.

최신 동향

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ML에 대한 수요 급증을 위해 다양한 최종 사용 산업에서 빅 데이터의 신속한 채택

지난 몇 년 동안 인류 역사상 그 어느 때보다 더 많은 데이터가 생성될 정도로 데이터 양이 증가했습니다. BFSI, 의료, IT 및 통신, 자동차 산업은 빅데이터의 가장 큰 영향을 받는 산업 중 하나입니다. 빅 데이터 서비스에 대한 적응은 미국에서 칭찬할 만한 속도로 성장했습니다. 구조화된 소스와 구조화되지 않은 소스 모두에서 데이터에 대한 수요가 계속 증가하는 것은 국가의 강력한 빅 데이터 시장의 주요 원동력이며, 이는 공공 및 민간 부문의 성장으로 가능해졌습니다. 유틸리티 및 서비스.

ML, 빅데이터 분석, 예측 기술 및 AI는 미국 농업이 식품 및 농업 생산에서 강력한 우위를 점하는 데 필요합니다. USDA의 국립 식품 농업 연구소는 AFRI 식품 및 농업 비형식 교육(FANE) 프로그램에서 11개의 보조금을 수여하여 콘텐츠 개발 및 농업 생산을 지원합니다. 기술에 정통한 청소년 개발을 육성하기 위한 비정규 교육 활동에 총 700만 달러(2021년 12월 기준)가 넘습니다. USDA-NIFA 농업 및 식품 연구 이니셔티브(AFRI) 산하 식품 및 농업 사이버정보학 및 도구(FACT) 프로그램은 다음을 제공합니다. 이러한 보조금을 위한 자금을 지원합니다.

요인

비정형 데이터의 증가로 머신러닝 솔루션 개발이 촉진될 것입니다

분석, 규제, 의사결정 프로세스에서 구조화되지 않은 데이터의 사용이 증가하고 있습니다. 마케팅 캠페인과 비즈니스 인텔리전스에서 인간의 의사결정은 구조화되지 않은 데이터 분석의 영향을 받는 경우가 많습니다. 이러한 형태의 데이터는 기계 학습 알고리즘 프로세스에 의해 생성된 분석, 사물인터넷(IoT) 장치(티커, 센서, 기타 기능 장치 등)와 날씨, 감시, 지리공간 데이터를 포함한 리치 미디어

Forbes에 따르면 구조화되지 않은 데이터는 2025년까지 1,750억 제타바이트 증가하여 향후 몇 년간 AI 및 ML 솔루션에 대한 강력한 수요의 기반을 마련할 것으로 예상됩니다.

제한 요인

코딩 기술 부족으로 인해 시장 성장이 제한될 수 있음

코딩 분야의 전문가는 IT 인력이 부족하여 미국에서는 찾기가 어렵습니다. 현대 기술은 어디에나 존재하지만 오늘날 새로운 기술 전문가의 도움 없이는 디지털 혁신을 구현하는 것이 거의 불가능합니다. 이러한 엄연한 현실은 고도로 숙련된 IT 전문가의 수요와 공급의 격차가 커질수록 더욱 악화될 것입니다. 전 세계 McKinsey 조사에 따르면 2030년까지 약 8,250만 명의 코더가 부족할 것으로 나타났습니다. 현재 87%의 기업이 필요한 코딩 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.

그러나 일부 산업, 특히 데이터 분석과 관련된 산업에서는 수요가 많고 빠르게 성장하는 동시에 직원이 절실히 필요합니다. 또한 미국 노동통계국에서는 2026년까지 엔지니어가 120만명을 초과할 것으로 추정하고 있습니다. 이로 인해 미국 머신러닝 시장 점유율 확대가 일시적으로 방해가 될 것으로 예상됩니다.

세분화

기업별 type 분석

시장 성장을 촉진하기 위한 중소기업 간 AI 및 ML 기술 확산

시장은 기업 type별로 중소기업(SME)과 대기업으로 나뉩니다. 앞으로 몇 년 동안 미국의 SME는 머신러닝 솔루션을 더 많이 사용할 가능성이 높습니다. 오늘날의 경제에서 인공 지능 시스템은 특히 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 중소기업을 위한 것입니다.

미국의 일부 대기업이 AI와 머신러닝의 전 세계적 도입을 주도하고 있는 반면, 정책 입안자들은 이제 이러한 기술이 경제 전반에 확산되도록 지원해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 국가가 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하려면 직원이 20명 미만인 미국 기업의 89%, 직원이 100명 미만인 기업의 98%에 기계 학습 도구를 제공해야 합니다. 중소기업은 현재 진행 중인 코로나19 위기의 영향에서 여전히 회복 중이므로 AI를 통한 생산성 향상은 매우 유용할 것입니다.

배포 분석 기준

시장 발전을 촉진하는 클라우드 기반 기계 학습 플랫폼

배포에 따라 시장은 온프레미스 및 클라우드로 구분됩니다. 시장의 일부 주요 기업은 클라우드 기반 또는 온프레미스 기계 학습 솔루션을 제공합니다. . 클라우드 부문은 괄목할 만한 성장이 예상된다. 유연성, 자동 소프트웨어 업그레이드, 클라우드 기반 백업 시스템을 통한 재해 관리, 향상된 효율성은 딥 러닝 소프트웨어 솔루션 및 서비스를 위한 클라우드 기반 제공 모델 구현을 촉발한 주요 이점입니다.

예를 들어 Google Cloud는 Alphabet, Inc.에서 제공합니다. Google Cloud에서는 다양한 AI 및 ML 도구를 사용할 수 있습니다. BigML은 자체 설치의 구성, 유지 및 관리가 필요한 기업을 위해 온프레미스 배포를 제공합니다.

최종사용 산업 분석별

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ML 솔루션 채택으로 인해 주목할 만한 성장률을 보이는 BFSI와 자동차 및 운송 부문

은행 및 기타 금융 기관은 머신러닝 기술의 발전에 영향을 주어 허위 진술을 감지하고 데이터에서 중요한 통찰력을 지적합니다. 미국에서는 전자상거래가 소매 무역 비즈니스 관행의 주요 동인임이 입증되었습니다. 소매업체는 머신 인텔리전스를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하며 이를 사용하여 고객에게 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 이 기술에 대한 금융 및 소매 부문의 수요는 이러한 요인에 의해 촉진됩니다.

자동차 및 운송 산업은 앞으로 몇 년 동안 상당히 성장할 것으로 예상됩니다. 최첨단 솔루션에 대한 수요는 자율주행 자동차와 자율 운송에 대한 연구 개발에 의해 주도됩니다.

주요 산업 플레이어

주요 업체들은 시장 경쟁을 위해 지리적 입지 확장에 집중하고 있습니다

미국 ML 시장의 경쟁 환경은 전 세계적으로나 지역적으로 활동하는 몇몇 주요 업체로 통합되어 있습니다. 미국 시장에서의 입지를 강화하고 각자의 포트폴리오를 확대하기 위해 주요 업체들은 전략적 제휴를 맺고 있습니다.

소개된 주요 회사 목록:

• IBM Corporation(미국)


• Oracle Corporation(미국)< /li>
  
• Hewlett Packard Enterprise Company (미국)


• Microsoft Corporation(미국)< /li>
  
• Amazon, Inc.(미국)


• Fair Isaac Corporation
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• RapidMiner Inc.(미국)


• H2O.ai(미국)


• 테라데이타(미국)


• TIBCO Software Inc.(미국)

주요 산업 발전

• 2022년 6월 – Teradata Vantage 멀티 클라우드 데이터 및 분석 플랫폼과 Amazon SageMaker의 통합 및 일반 가용성이 Teradata에 의해 공개되었습니다. 이 조치는 프로덕션 수준 AI/ML 이니셔티브로 어려움을 겪고 있는 조직에 분석 모델 배포를 확장하기 위한 단계별 접근 방식을 제공하는 Teradata의 Analytics 123 분석 프레임워크를 지원합니다.


• 2022년 10월 – IBM의 SoC(시스템 온 칩) 인공 지능 시스템이 최근 대중에게 공개되었습니다. 이 장치는 CPU보다 더 효율적이고 훨씬 빠르게 딥 러닝 모델을 훈련하고 실행하도록 설계되었습니다. 이 시스템에는 5nm 프로세스 노드로 인해 SoC에 32개의 처리 코어와 230억 개의 트랜지스터가 있습니다.

보고서 범위

시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청

연구 보고서는 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 저명한 회사 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 이 외에도 보고서는 주요 산업 발전을 강조하고 시장 동향에 대한 통찰력을 제공합니다. 위에서 언급한 요인 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 다른 요인도 포함되어 있습니다.

보고서 범위 및 세분화