엔터프라이즈 AI 시장 전망, 기회 및 미래 동향

Author : Akansha Geete | Published On : 20 Oct 2025

소개

지난 몇 년 동안 인공지능(AI)은 전문 R&D 분야에서 벗어나 비즈니스 전략의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 다양한 분야의 기업들이 운영 자동화, 의사 결정 향상, 새로운 비즈니스 모델 구축을 위해 AI 기반 시스템을 개발하고 있습니다. "엔터프라이즈 AI 시장"은 대기업(또는 중견 기업)을 대상으로 내부 또는 고객 대면 배포를 위한 소프트웨어, 하드웨어, 플랫폼 및 서비스의 시장 생태계를 설명하는 용어입니다. 여기에는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 머신러닝, 자율 에이전트, AI 거버넌스 및 이를 지원하는 인프라 솔루션이 포함됩니다.

기업용 AI 시장은 2025~2031년 동안 37.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

성장 전략

플랫폼 통합 및 수직 통합

대부분의 공급업체는 모델 학습 및 인프라부터 배포, 오케스트레이션, 애플리케이션까지 엔드 투 엔드 스택을 제공하고자 합니다. 이를 통해 고객의 불편함을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft는 Azure, OpenAI 모델, 그리고 Copilot 환경을 결합합니다.

파트너십 및 생태계 제휴

이러한 공백을 메우기 위해 공급업체들은 보완적인 업체들과 협력하거나 합병합니다. 예를 들어, IBM의 Watsonx 플랫폼은 Mistral AI, Meta의 Llama 모델과의 파트너십, 그리고 AWS, Microsoft, Meta와의 강화된 연결을 통해 강화되었습니다.

인수 및 M&A

도메인 경험, 시장 점유율, 그리고 스타트업을 확보하기 위해 기업들은 신생 기업을 인수하는 경향이 있습니다. IBM이 Seek AI(기업 공동 개발)와 HashiCorp(클라우드/하이브리드 툴링)를 인수한 사례가 이러한 추세를 잘 보여줍니다.

특수 하드웨어 및 가속기

머신러닝 모델이 엄청나게 확장됨에 따라 하드웨어 또한 경쟁의 장이 되고 있습니다. 인텔(및 칩 업계 전체)은 AI 가속기/ASIC/GPU를 개발하고 있으며, 이를 비즈니스 시스템에 내장하기 위한 파트너십을 맺고 있습니다. 예를 들어 IBM과 인텔은 IBM의 왓슨 기능과 함께 인텔의 가우디 3 가속기를 구축하기 위해 파트너십을 맺었습니다.

에지 및 하이브리드 배포 모델

특정 워크로드는 낮은 지연 시간, 개인정보 보호 또는 규정 준수를 요구하며, 이는 하이브리드(클라우드 + 온프레미스) 또는 엣지 배포를 촉진합니다. 유연한 배포를 지원하는 공급업체는 더 많은 사용 사례를 확보할 수 있습니다.

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주요 세그먼트

구성 요소별

해결책

서비스

기술로

자연어 처리

머신 러닝

배치별

온프레미스

구름

조직 규모별

대기업

중소기업

미래 트렌드 및 기회

기초 모델 및 맞춤형 미세 조정

기업들은 내부 데이터를 활용해 대규모 사전 학습된 모델을 더욱 세부적으로 조정하여 도메인별 에이전트나 도우미를 개발할 것입니다.

에이전트/자율 AI 시스템

기본적인 챗봇 외에도 계획, 작업 실행 및 기타 에이전트 오케스트레이션 기능을 갖춘 다단계 자율 에이전트가 특히 워크플로, 오케스트레이션 및 운영 자동화 분야에서 인기를 끌 것입니다.

에지 AI 및 연합 학습

개인정보 보호, 지연 시간, 대역폭 문제로 인해 더 많은 추론이 엣지(IoT 기기, 공장)로 이동하게 될 것입니다. 연합 학습을 통해 데이터 중앙 집중화 없이 분산된 데이터로부터 모델 학습이 가능해질 것입니다.

더욱 스마트한 MLOps 및 AI 라이프사이클 도구

모니터링, 드리프트 감지, 재교육, 배포 파이프라인, 설명 가능성 및 거버넌스를 자동화하는 장비는 AI를 안전하게 확장하는 데 매우 중요합니다.

맞춤형 AI 하드웨어 및 최적화

추론 및 전력 효율성 측면에서 특히 AI 칩, 가속기, ASIC, 신경형 컴퓨팅의 잠재력이 커졌습니다.

주요 플레이어 및 최신 개발

IBM 주식회사

IBM은 데이터 준비, 모델 학습, 배포 및 거버넌스를 포괄하는 플랫폼인 watsonx를 기반으로 엔터프라이즈 AI 전략을 수립했습니다. IBM은 도입을 장려하기 위해 "Granite" 기반 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 또한, Mistral AI, Meta Llama 등 클라우드 공급업체와 긴밀한 파트너십을 구축하고 통합을 강화했습니다. 2025년 1분기 동안 IBM의 소프트웨어 부문은 AI 수요 증가로 견조한 성장을 기록했으며, "AI 사업 부문"의 수주액은 50억 달러를 돌파했습니다.

인텔 코퍼레이션

인텔은 주로 하드웨어/가속기 분야에 참여하고 있습니다. AI에 최적화된 하드웨어 및 가속기(예: Gaudi 시리즈)를 설계하고 소프트웨어 플랫폼과 협력하여 이를 구축하고 있습니다. 실제로 IBM과 인텔은 파트너십을 맺고 IBM 인프라에 인텔 Gaudi 3를 내장하여 AI 워크로드를 가속화했습니다. 기업들이 더욱 효율적인 학습 및 추론 하드웨어를 필요로 함에 따라 인텔의 획기적인 발전은 매우 중요할 것입니다.

마이크로소프트 주식회사

Microsoft는 클라우드, 모델, 최종 사용자 생산성 분야에서 자사의 역량을 개발하는 데 가장 적극적인 엔터프라이즈 AI 기업입니다. Azure OpenAI 서비스, GPT 시리즈 통합, 그리고 Microsoft 365/Copilot과의 통합을 통해 매력적인 제품들을 제공하고 있습니다. 최근에는 Copilot 및 Bing 도구와 통합된 자체 이미지 생성 모델인 MAI-Image-1을 공개하여 생성 AI 역량을 강화했습니다. Microsoft는 CIO들의 의견을 선도하고 있습니다. 최근 CIO 설문 조사에서 응답자의 37%는 Microsoft가 생성 AI 지출에서 가장 큰 비중 또는 두 번째로 큰 비중을 차지할 것이라고 예상했습니다. 이 세 회사는 각기 다른 관점을 가지고 있습니다. IBM은 엔터프라이즈 플랫폼, 거버넌스, 그리고 하이브리드 유연성을 강조하고, Intel은 컴퓨팅 패브릭에 리소스를 집중하며, Microsoft는 클라우드, 모델, 그리고 생산성을 아우릅니다.

기회 :

미개척 중견기업

도메인 AI가 필요한 산업 분야

신흥 지역의 AI

엣지/IoT AI

운영, 재무 및 HR의 AI 자동화

AI 거버넌스/규정 준수 툴링

과제 :

데이터 신뢰, 보안 및 개인 정보 보호

인재 부족(데이터 과학자, ML 엔지니어)

통합 복잡성 및 레거시 시스템

모델 드리프트, 유지 관리 및 설명 가능성

높은 인프라 비용, 에너지 소비

규제 불확실성

결론

비즈니스 AI 시장은 눈부신 속도로 변화하고 있습니다. 시험장으로 시작되었던 것이 이제는 기업 전략의 핵심이 되었습니다. 강력한 모델, 확장 가능한 컴퓨팅, 향상된 툴링, 그리고 규제 성숙도의 시너지 효과는 대규모 도입을 촉진하고 있습니다. 성공적인 공급업체는 통합 스택을 제공하고, 실질적인 수직적 문제를 해결하며, 신뢰와 규정 준수를 보장하고, 인프라를 최적화하는 업체가 될 것입니다. IBM, 인텔, 그리고 마이크로소프트는 이 생태계의 선두 주자로서 각자 고유한 방식으로 기여하고 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

"기업용 AI"란 무엇이고 일반 AI와 어떻게 다른가요?

엔터프라이즈 AI는 기업 조직에서 내부 운영 또는 고객 대면 서비스를 위해 특별히 구현된 AI 시스템을 말합니다. 엔터프라이즈 AI는 일반 소비자용 AI와 달리 확장성, 안정성, 거버넌스, 레거시 시스템과의 통합, 그리고 규정 준수에 중점을 둡니다.

어떤 산업 분야에서 엔터프라이즈 AI를 가장 빠르게 구현하고 있나요?

주요 수직 분야로는 BFSI, 의료/생명 과학, 소매/전자상거래, 제조, IT 및 통신, 정부 등이 있습니다.

온프레미스 배포와 클라우드 배포 중 어떤 것이 더 나을까요?

현재는 클라우드가 주도적인 역할을 하고 있지만(점유율 60~70% 이상), 데이터 주권, 지연 시간, 개인정보 보호 문제로 인해 하이브리드 및 엣지 배포가 빠르게 확대되고 있습니다.

하드웨어 회사들은 AI 분야에서 어떻게 경쟁하는가?

하드웨어 회사(인텔, 엔비디아 등)는 학습/추론, 전력 소비 감소, 처리량 증가 등에 최적화되도록 가속기(GPU, ASIC)를 설계합니다. 소프트웨어/플랫폼 공급업체와의 협업을 통해 스택 전체에 내장할 수 있습니다.

기업들은 어떻게 AI를 도입하기 시작할까?

명확하게 정의된 사업 목표를 세우고, 위험이 낮은 분야에서 시범 운영을 실시하고, 사전 구축된 모델을 활용하고, 데이터 거버넌스에 투자하고, MLOps 역량을 확립하고, 점진적으로 확장하세요.