생성형 AI 시장, 2032년까지 연평균 40% 성장해 9,676억 달러 전망

1. 시장개요

시장조사기관 Fortune Business Insights에 따르면 글로벌 생성형 AI 시장은 2023년 약 439억 달러 규모에서 2024년 672억 달러로 확대되었으며, 2032년까지 연평균 39.6% 성장해 약 9,676억 달러에 달할 것으로 전망된다. 지역별로는 북미가 2023년 기준 약 50%에 가까운 비중을 차지하며 시장을 주도하고 있다. 이 같은 높은 성장 배경에는 기업 전반의 생성형 AI 도입 가속화, 자동화된 콘텐츠 생성 수요 확대, 텍스트·이미지·음성·영상 등을 동시에 처리하는 멀티모달 모델 확산, 산업·업무 전반에 AI 기반 의사결정 시스템이 빠르게 내재화되고 있는 최근의 추세를 반영한다.

2. 성장 요인

디지털 전환의 핵심도구

생성형 AI는 이제 단순한 IT 기술을 넘어 디지털 전환의 핵심 도구로 자리 잡고 있다. 시뮬레이션, 설계 최적화, 예측 분석, 지능형 자동화 등 고부가가치 영역에서 활용되며, 멀티모달 대규모 언어모델과 산업 특화 트랜스포머 모델의 확산은 기능 간 경계를 넘는 통합형 AI 솔루션 개발을 촉진하고 있다. 이들 모델은 텍스트, 이미지, 음성, 비디오를 동시에 처리하며 옴니채널 고객 대응, 엔터프라이즈 업무 자동화, 산업 설계 및 운영 최적화에 혁신적인 변화를 가져오고 있다.

업종 전반의 생성형 AI 활용

제조, IT·통신, 에너지, 운송, 전문 서비스 산업을 중심으로 생성형 AI는 생산성 향상과 운영 비용을 절감하는 수단으로 폭넓게 활용되고 있다. 대규모 언어모델, 확산 모델, 코드 작성, 공정 시뮬레이션, 시나리오 분석 등 다양한 영역에서 기업 소프트웨어와 클라우드와 결합되며 시장 확산을 가속화하고 있다. IBM, 마이크로소프트, 구글, AWS, SAP, 엔비디아 등 글로벌 빅테크 기업들은 생성형 AI를 핵심 플랫폼 전략으로 내재화하고 있다.

결과적으로 코로나19 팬데믹은 생성형 AI 확산을 오히려 촉진했다. 원격근무와 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 기존 자동화 솔루션 대신 변화에 유연하게 대응할 수 있는 생성형 AI에 예산을 재배분했다. IT·통신 분야에서는 네트워크 운영 자동화와 고객 응대 고도화에 활용됐고, 제조업에서는 디지털 트윈과 설계·공정 시뮬레이션, 에너지 분야에서는 수요 예측과 설비 유지보수 최적화, 교통 분야에서는 경로 최적화와 자율주행 시뮬레이션에 적용되었다. 이 같은 흐름은 생성형 AI가 단시간 유행이 아니라 산업 구조를 바꾸는 핵심 기술임을 보여준다.

최근 시장에서는 대화형 AI에 대한 인식이 급격히 확대되고 있다. 기존 규칙 기반 챗봇과 달리 생성형 AI 기반 대화형 시스템은 문맥과 의도를 이해해 사람에 가까운 소통이 가능하며, CRM, HR, ITSM 등 기업 내부 시스템에 ‘AI 코파일럿’ 형태로 결합되고 있다. 이는 반복 업무 자동화, 지식 요약, 실시간 의사결정 지원으로 이어지며 기업의 운영 효율성을 크게 높이고 있다. 다수의 사용자들이 대화형 AI가 업무 생산성 향상에 실질적 기여를 한다고 인식하고 있다.

메타버스와 가상세계

메타버스와 가상세계에 대한 수요 역시 생성형 AI 시장 성장을 견인하고 있다. 게임과 가상 훈련 환경, 산업용 디지털 트윈 영역에서 생성형 AI는 복잡한 가상 환경과 시나리오를 자동으로 생성하는 핵심 기술로 활용된다. 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)와 같은 플랫폼은 가상공간에서의 설계·시뮬레이션·검증을 현실 산업과 연결하며 생성형 AI의 활용 범위를 대폭 확장하고 있다. 한편으로 노코드·로코드 플랫폼 확산은 비전문가도 생성형 AI를 쉽게 활용할 수 있게 하며 저변을 넓히고 있다.

3. 시장 제약 요인

반면, 데이터 보안과 개인정보 보호, 지식재산권 침해, 편향성과 설명 가능성 부족은 시장 성장을 제약하는 요인으로 지적된다. 생성형 AI는 방대한 비정형 데이터를 학습하는 특성상 개인정보 유출과 저작권 분쟁 위험이 크며, ‘블랙박스’ 구조로 인해 금융·의료·법률 같은 규제 산업에서는 활용에 제약이 따른다. 국가별 규제 체계가 아직 통일되지 않은 점도 글로벌 확산의 불확실성을 키우고 있다.

4. 향후 전망

모델 유형별로 보면, 2023년 기준 GAN 기반 모델이 이미지·영상 생성 수요에 힘입어 큰 비중을 차지했으나, 향후에는 트랜스포머 기반 모델이 가장 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 트랜스포머는 언어 이해, 추론, 코딩, 멀티모달 처리에서 강점을 가지며, GPT-4, 제미나이, 클로드와 같은 파운데이션 모델을 중심으로 기업 핵심 업무 시스템을 재편하는 중심 기술로 자리 잡고 있다.

산업별로는 헬스케어가 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 진단, 신약 개발, 의료 시뮬레이션, 합성 의료 데이터 생성 등에서 빠르게 확산되고 있다. 향후 가장 높은 성장률을 보일 분야는 마케팅·광고 영역으로, 생성형 AI를 활용한 초개인화 콘텐츠 제작과 캠페인 자동화가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 수단으로 부상하고 있다.

생성형 AI는 콘텐츠 도구를 넘어 산업 전반의 의사결정, 설계, 운영 방식을 재편하는 범용 혁신 기술로 진화하고 있으며, 향후 클라우드, 엣지, 디지털 트윈, 메타버스와 결합해 글로벌 산업 지형을 근본적으로 바꾸는 핵심 성장 동력으로 작용할 것으로 전망된다.