글로벌 AI 시장, 2035년에 4조 2,163억 달러 전망

1. 개요

시장조사기관 Precedence Research에 따르면 글로벌 인공지능(AI) 시장은 2025년 7,575.8억 달러에서 2026년 9,000억 달러가 예상되며, 2035년까지 연평균 18.7% 성장해 4조 2,162.9억 달러에 달할 것으로 전망된다.

최근 글로벌 AI 시장은 산업 전반의 디지털 전환 확산과 함께 지속적인 성장세를 보이고 있다. 기업들이 데이터 기반 의사결정과 업무 자동화, 생산성 향상을 주요 경영과제로 추진하면서 AI 기술의 활용 범위도 빠르게 확대되고 있다. 특히 자동차, 의료, 금융, 제조, 식음료, 물류, 유통 등 다양한 산업에서 AI를 실제 업무와 서비스에 적용하려는 수요가 증가하면서 관련 시장의 성장을 뒷받침하고 있다.

AI 기술은 초기의 데이터 분석이나 단순 업무 자동화를 넘어 의료기기, 자율주행 및 운전자 지원 기능, 금융사기 탐지, 사이버보안, 제조공정 최적화, 수요예측, 물류·재고관리, 고객서비스 등 산업별 핵심 업무로 적용 영역을 확대해 왔다. 이러한 변화는 AI가 독립적인 정보기술 시장에 머무르지 않고 기존 산업의 경쟁력과 생산성을 높이는 범용기술로 발전하고 있음을 보여준다.

글로벌 주요 기술기업의 지속적인 연구개발 투자 역시 AI 시장 확대의 주요 요인으로 작용하고 있다. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Apple 등 글로벌 기술기업들은 AI 알고리즘과 소프트웨어뿐만 아니라 클라우드, 데이터 플랫폼, AI 반도체 및 관련 서비스에 대한 투자를 확대해 왔다. 이에 따라 기업과 개발자의 AI 기술 접근성이 개선되고 AI 활용 비용이 낮아지면서 다양한 산업에서 AI 도입이 확산되는 기반이 마련되고 있다.

정부의 디지털 전환 및 AI 육성정책도 시장 성장에 영향을 미치는 주요 요인이다. 각국 정부는 AI와 머신러닝을 전략기술로 지정하고 연구개발, 인력양성, 데이터 활용, 디지털 인프라 구축 등을 지원해 왔다. 인도의 경우 2020년 ‘Digital India’ 관련 예산을 확대하여 AI를 비롯해 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 사이버보안, 머신러닝 및 로봇 등 디지털 기술의 확산을 지원하였다. 이러한 정책적 지원은 민간투자를 촉진하고 AI 생태계를 확대하는 기반으로 작용하였다.

2. 산업별 AI 도입 및 활용 확대

AI 시장 확대는 최종 수요산업의 적극적인 기술 도입과 밀접하게 연계되어 있다. 기업들은 업무 효율성 향상과 비용 절감뿐만 아니라 새로운 제품·서비스 개발, 고객경험 개선, 위험관리 등을 목적으로 AI를 기존 비즈니스 프로세스에 통합하고 있다.

특히 금융 분야에서는 데이터 분석, 이상거래 및 금융사기 탐지, 사이버보안, 신용평가, 고객관리 및 데이터베이스 운영 등에 AI 활용이 확대되고 있다. 금융산업은 대규모 데이터를 지속적으로 생성·처리한다는 점에서 머신러닝과 데이터마이닝 기술을 적용하기에 적합한 분야로 평가되며, 이에 따라 AI 솔루션에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있다.

의료 분야에서는 의료영상 분석과 질병 조기진단 등을 중심으로 머신러닝과 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 과거 IBM은 딥러닝 기술을 활용해 당뇨병성 안질환의 조기 발견 가능성을 높이는 연구를 추진하는 등 의료 분야에서 AI 활용 가능성을 제시하였다. 이후 의료 AI는 영상판독, 진단지원, 환자 데이터 분석 등으로 적용 범위를 확대해 왔다.

자동차 분야에서도 전기차와 자율주행 기술의 발전에 따라 AI의 중요성이 높아지고 있다. 차량 주변 환경 인식, 운전자 보조, 주행경로 판단 및 차량 데이터 분석 등에 AI가 활용되면서 자동차 산업이 AI 기술의 주요 수요처 가운데 하나로 자리 잡고 있다.

제조·유통·물류 분야에서는 생산공정 최적화, 품질관리, 예지정비, 수요예측, 재고관리 및 물류경로 최적화 등에 AI가 활용되고 있다. 이에 따라 AI 도입은 개별 업무 자동화를 넘어 기업의 공급망과 생산·운영체계 전반을 지능화하는 방향으로 발전하고 있다.

3. AI 소프트웨어 중심에서 하드웨어·인프라로 시장 확대

초기 AI 산업은 알고리즘과 소프트웨어를 중심으로 발전하였으나 AI 모델의 복잡성과 연산량이 증가하면서 CPU, GPU, FPGA, ASIC 등 AI 연산을 지원하는 하드웨어의 중요성이 지속적으로 높아지고 있다.

특히 딥러닝을 비롯한 대규모 AI 연산은 다수의 연산을 동시에 처리하는 병렬처리 능력을 요구한다. 이에 따라 높은 연산성능을 제공하면서 전력소비를 줄일 수 있는 AI 전용 하드웨어에 대한 수요가 확대되고 있다. AI 시스템의 성능 경쟁이 알고리즘뿐만 아니라 이를 효과적으로 실행할 수 있는 컴퓨팅 인프라 경쟁으로 확대되고 있는 것이다.

FPGA의 경우 설계 및 개발도구가 발전하면서 복잡한 소프트웨어 환경과의 호환성이 개선되었으며, AI 알고리즘을 개발하는 기업들이 특정 용도에 최적화된 연산환경을 구축하는 데 활용할 수 있게 되었다. ASIC과 GPU 역시 대규모 데이터와 복잡한 AI 모델을 빠르게 처리하기 위한 핵심 연산장치로 활용 범위를 확대하고 있다.

IBM과 Intel을 비롯한 주요 기술기업들도 AI 연산에 특화된 칩과 컴퓨팅 기술 개발에 참여해 왔다. 이러한 움직임은 AI 산업의 경쟁구도가 소프트웨어와 알고리즘에서 반도체, 서버, 클라우드 및 데이터센터 등 AI 인프라 전반으로 확대되는 계기가 되었다.

4. 머신러닝·딥러닝 및 자연어처리 기술 발전

AI 기술 측면에서는 머신러닝과 딥러닝의 발전이 시장 확대를 주도해 왔다. 대규모 데이터를 기반으로 특징과 패턴을 자동으로 학습하는 딥러닝 기술은 영상·음성·자연어 처리 성능을 크게 향상시키면서 AI의 산업적 활용 가능성을 확대하였다.

특히 심층신경망(Deep Neural Network)의 발전은 음성 및 화자인식 기술의 성능 향상에 기여하였으며, 자연어처리(NLP) 기술의 발전은 인간과 컴퓨터 간 상호작용을 보다 자연스럽게 만드는 기반을 제공하였다.

이와 함께 머신러닝 알고리즘, 자동추론(Automated Reasoning), 자연어처리 및 클라우드 플랫폼의 결합이 확대되면서 기업이 대규모 AI 시스템을 보다 쉽게 구축하고 운영할 수 있는 환경이 조성되었다. 클라우드 기반 AI 서비스의 확산은 기업이 자체적인 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하지 않고도 필요한 AI 기능과 연산자원을 활용할 수 있도록 함으로써 AI 도입 장벽을 낮추는 데 기여하였다.

5. 공급기업 생태계 확대와 산업 간 협력 증가

AI 시장이 확대되면서 공급기업의 사업전략도 변화하고 있다. 기술기업이 독자적으로 AI 솔루션을 개발·판매하는 방식에서 벗어나 의료, 금융, 제조, 유통 등 수요산업의 전문기관 및 기업과 협력하여 산업별 AI 서비스를 공동 개발하는 사례가 증가하고 있다.

대표적인 초기 사례로 Microsoft는 인도 하이데라바드의 LV Prasad Eye Institute와 협력하여 머신러닝과 의료 데이터를 활용한 데이터 기반 안과 진료 서비스 개발을 추진하였다. 이러한 협력은 AI 공급기업이 산업별 데이터와 전문지식을 확보하고, 수요기관은 외부의 AI 기술 역량을 활용하는 산업 간 협력모델의 사례로 평가할 수 있다.

AI 스타트업의 시장 참여도 확대되고 있다. 스타트업들은 전자상거래, 사이버보안, 유통 등 특정 산업과 업무에 특화된 딥러닝 소프트웨어 및 하드웨어를 개발하면서 기존 대형 기술기업과 차별화된 시장을 형성하고 있다. 이에 따라 글로벌 AI 시장에서는 대형 기술기업과 전문 AI 기업, 스타트업 및 산업별 수요기업 간 협력과 경쟁이 동시에 진행되고 있다.

시장 성장과 함께 기업 간 제휴, 투자 및 인수·합병 등 전략적 움직임도 확대되고 있다. 기존 기업들은 AI 역량과 전문인력, 데이터 및 기술을 확보하기 위해 외부 기업과의 협력이나 인수 등을 추진하고 있으며, 신규 기업들은 특정 산업과 업무에 특화된 AI 솔루션을 기반으로 시장 진입을 확대하고 있다.

6. AI 확산에 따른 규제 및 제도적 요구 증가

AI의 산업적 활용이 확대되면서 개인정보보호, 알고리즘의 투명성, 의료기기 안전성 및 자동화된 의사결정에 대한 규제도 중요한 시장변수로 부상하였다.

특히 의료 분야에서는 AI 및 딥러닝을 활용한 제품이 의료기기에 해당할 경우 미국 식품의약국(FDA) 등 관련 규제기관의 허가 또는 승인 대상이 될 수 있다. 이에 따라 의료 AI 기업은 기술적 성능뿐만 아니라 안전성과 유효성을 입증하고 관련 규제요건을 충족하는 것이 시장 진입의 중요한 조건으로 작용한다.

유럽연합(EU) 역시 개인정보 보호를 강화하면서 자동화된 개인정보 처리와 의사결정에 대한 제도적 규율을 발전시켜 왔다. EU 일반개인정보보호법(GDPR)은 자동화된 의사결정과 프로파일링 등에 관한 정보주체의 권리를 규정하고 있으며, 이는 AI 기업이 데이터 수집·처리 과정에서 개인정보보호와 투명성을 고려하도록 하는 제도적 기반으로 작용하고 있다.

이처럼 AI 시장은 기술 발전만으로 성장하는 것이 아니라 개인정보보호, 안전성, 책임성 및 투명성 등에 관한 규제환경과 상호 영향을 받으며 발전하고 있다. 향후 AI가 의료·금융·자동차 등 인간의 안전이나 중요한 의사결정과 직접 관련된 영역으로 확대될수록 AI 기술에 대한 신뢰성과 책임성을 확보하기 위한 제도적 요구도 더욱 높아질 것으로 예상된다.

글로벌 AI 시장은 디지털 전환 확대, 기업의 연구개발 투자, 산업별 AI 수요 증가 및 정부의 정책적 지원을 기반으로 지속적인 성장 기반을 확보해 왔다. AI 활용 분야도 데이터 분석과 업무 자동화에서 의료, 금융, 제조, 자동차, 유통·물류 등 산업의 핵심 프로세스로 확대되고 있다.

기술적으로는 머신러닝과 딥러닝, 자연어처리 및 자동추론 기술의 발전과 함께 GPU·FPGA·ASIC 등 AI 연산 하드웨어와 클라우드 컴퓨팅 인프라의 중요성이 높아지고 있다. 이에 따라 AI 산업의 가치사슬도 알고리즘과 소프트웨어 중심에서 반도체, 서버, 클라우드, 데이터 플랫폼 및 산업별 응용서비스를 포괄하는 구조로 확대되고 있다.

공급 측면에서는 글로벌 기술기업의 지속적인 투자와 함께 전문 AI 기업과 스타트업의 시장 참여가 확대되고 있으며, 산업별 수요기업과 AI 기술기업 간 전략적 협력도 증가하고 있다. 동시에 개인정보보호와 의료기기 안전, 자동화된 의사결정의 투명성 등 AI 활용에 따른 규제 및 책임성 문제가 새로운 시장변수로 부상하고 있다.

향후 글로벌 AI 시장은 ‘기술개발 중심’에서 ‘산업 적용 중심’으로, ‘소프트웨어 중심’에서 ‘AI 반도체·컴퓨팅 인프라와 결합된 통합 생태계’로, 그리고 ‘단순 자동화’에서 ‘예측·판단·의사결정을 지원하는 지능화’로 발전하는 방향​이 더욱 뚜렷해질 것으로 전망된다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁력은 개별 알고리즘의 성능뿐만 아니라 데이터 확보 역량, 컴퓨팅 인프라, 산업별 전문성, 서비스 구현 능력 및 규제 대응 역량을 종합적으로 확보하는 데 의해 좌우될 것으로 예상된다.