개요
글로벌 비전 트랜스포머 시장은 2022년 1억 4,740만 달러 규모에 도달했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 33.2%의 성장률을 기록하며 2030년에는 14억 1,550만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
머신러닝 알고리즘의 발전과 함께 비전 트랜스포머는 이미지 처리 분야에서 획기적인 기술로 부상했습니다. 비전 트랜스포머는 기존의 로컬 특징 추출 방식의 한계를 뛰어넘어 이미지 내의 전체적인 정보를 파악할 수 있습니다. 또한, 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 컨볼루션 신경망(CNN)보다 우수한 성능을 보여줍니다.
시장의 주요 업체들은 최첨단 모델 개발을 가속화하기 위해 협력하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 6월 13일 허깅페이스(Hugging Face)와 AMD는 CPU 및 GPU 플랫폼용 최첨단 모델 개발을 가속화하기 위한 파트너십을 체결했습니다. 이 새로운 파트너십은 비용 대비 성능 측면에서 새로운 기준을 제시했습니다.

북미는 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전 분야의 연구 개발 중심지입니다. 이 지역에는 비전 트랜스포머 기술 발전에 적극적으로 참여하는 선도적인 기술 기업, 대학 및 연구 기관이 있습니다. 또한, 많은 스타트업들이 의료에서 ​​자율주행차에 이르기까지 비전 트랜스포머의 다양한 응용 분야에 집중하고 있습니다.
성장 동향
자동화 수요 증가
제조 및 산업 현장에서 비전 트랜스포머는 품질 관리, 결함 감지 및 공정 최적화에 사용됩니다. 생산 라인에서 제품 검사를 자동화하여 수동 검사 필요성을 줄이고 생산 효율성을 향상시킵니다. 소매 및 전자상거래 분야에서는 재고 관리, 진열대 재고 관리, 무인 계산대 시스템 등에 비전 트랜스포머가 활용되어 운영을 간소화하고 쇼핑 경험을 향상시킵니다. 또한, 실시간 모니터링 및 위협 감지를 통해 보안 및 감시 시스템을 자동화하여 공공 안전과 자산 보호에 필수적인 역할을 합니다.
농업 분야에서는 작물 모니터링, 질병 감지, 수확량 예측 등에 비전 트랜스포머가 사용됩니다. 농업 자동화는 자원 활용을 최적화하고 작물 수확량을 증대하는 데 도움이 됩니다. 물류 및 창고 자동화에는 재고 관리, 패키지 분류, 자율 주행 차량과 같은 작업이 포함됩니다. 비전 트랜스포머는 시각적 인식 기능을 제공하여 이러한 프로세스를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
비전 트랜스포머의 뛰어난 성능
비전 트랜스포머는 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 뛰어난 성능을 제공하며 이미지 분류, 객체 탐지 ​​및 의미론적 분할을 가능하게 합니다. 이미지에서 장거리 종속성을 포착하는 능력 덕분에 많은 응용 분야에서 선호됩니다. 비전 트랜스포머는 다양한 데이터 세트와 이미지 크기에 대한 적응성이 뛰어나 다재다능하며 광범위한 산업 응용 분야에 적합합니다.
일부 비전 트랜스포머는 적은 수의 레이블이 지정된 학습 예제로도 강력한 성능을 달성할 수 있습니다. 이러한 데이터 효율성은 레이블이 지정된 데이터가 제한적이거나 데이터 세트 규모가 작은 기업에 특히 매력적입니다. 비전 트랜스포머 분야의 지속적인 연구 및 혁신은 새로운 아키텍처, 기술 및 미세 조정 전략 개발로 이어졌습니다. 이러한 연구는 비전 트랜스포머와 그 응용 분야의 발전을 이끌고 있습니다.
높은 설치 비용
비전 트랜스포머는 학습을 위해 크고 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 레이블이 지정된 데이터에 대한 접근성이 제한적인 기업이나 조직에게 이러한 데이터 세트를 확보하고 준비하는 것은 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 비전 트랜스포머 학습은 계산 집약적이고 시간이 오래 걸리며, 그래픽 처리 장치(GPU) 및 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 강력한 하드웨어 가속기가 필요합니다. 이는 자원이 제한적인 소규모 조직에게는 제약 사항입니다.
비전 트랜스포머는 기존 합성곱 신경망(CNN)에 비해 모델 크기가 더 큽니다. 이는 학습 및 배포 모두에 필요한 메모리 및 저장 공간에 영향을 미칩니다. 비전 트랜스포머는 작은 데이터 세트를 처리할 때 과적합되기 쉬우며, 이는 일반화 성능 저하로 이어집니다. 비전 트랜스포머의 셀프 어텐션 메커니즘은 모델의 결정을 해석하고 모델이 특정 출력에 도달한 과정을 이해하기 어렵게 만듭니다.
세그먼트 분석
글로벌 비전 트랜스포머 시장은 제품 유형, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별로 세분화됩니다.
솔루션 제공 부문이 비전 트랜스포머 시장을 주도
제품 유형을 기준으로 글로벌 비전 트랜스포머 시장은 솔루션, 전문 서비스 및 기타로 나뉩니다. 비전 트랜스포머 솔루션 부문이 글로벌 비전 트랜스포머 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 비전 트랜스포머는 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 뛰어난 성능을 제공하며, 객체 탐지 ​​및 이미지 분류 분야에서 최첨단 결과를 달성했습니다. 이미지에서 장거리 종속성을 포착하는 능력 덕분에 많은 응용 분야에서 선호되는 선택지가 되었습니다.
비전 트랜스포머는 다양한 데이터셋과 이미지 크기에 대한 적응성이 뛰어나 미디어 및 엔터테인먼트, 소매 및 전자상거래 등 다양한 산업 분야의 여러 응용 분야에 적합합니다. 일부 비전 트랜스포머는 강력한 성능을 구현할 수 있습니다. 특히 레이블링된 데이터가 제한적인 기업에게는 데이터 효율성이 매우 매력적입니다. 비전 트랜스포머 분야의 연구 및 혁신이 활발히 진행됨에 따라 새로운 기술, 아키텍처 및 미세 조정 전략이 개발되고 있습니다. 이러한 연구는 비전 트랜스포머와 그 응용 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
지리적 시장 침투
북미 지역의 비전 트랜스포머 도입 증가
북미는 정교한 IT 인프라를 갖춘 대기업 등 여러 요인으로 인해 전 세계 비전 트랜스포머 시장을 주도하고 있습니다. 미국과 캐나다는 혁신적인 솔루션 도입이 증가함에 따라 비전 트랜스포머 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.

마이크로소프트, 구글, 페이스북, 아마존 등 이 지역 주요 기업들의 AI 투자 확대가 시장 성장을 견인했습니다. 주요 기업들은 사업 확장을 위해 인수합병 전략을 적극적으로 추진하고 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 개발 플랫폼인 엣지 임펄스(Edge Impulse)는 2023년 8월 15일 AWS와 엔비디아 TAO 툴킷 5.0 통합 파트너십을 체결했습니다. 엔비디아 TAO 툴킷 통합을 통해 개발자들은 컴퓨터 비전 애플리케이션에 최적화된 사전 학습된 AI 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.
경쟁 구도
이 시장의 주요 글로벌 기업으로는 구글, 오픈AI, 메타, AWS, 엔비디아, 리웨이허츠, 시놉시스, 허깅페이스, 마이크로소프트, 퀄컴 등이 있습니다.
코로나19 영향 분석
코로나19 팬데믹은 데이터 수집, 실험, 협업 등 비전 트랜스포머 개발 및 개선에 필수적인 연구 활동을 위축시켰습니다. 많은 연구 기관과 연구소들이 운영을 축소해야 했습니다. 팬데믹으로 인해 비전 트랜스포머 학습 및 배포에 필수적인 GPU 및 특수 하드웨어 가속기와 같은 하드웨어 구성 요소의 공급망이 차질을 빚었습니다. 하드웨어 부족 및 공급 지연은 연구 개발 노력에 영향을 미쳤습니다.
머신러닝 모델 학습의 핵심 단계인 데이터 라벨링은 사회적 거리두기 조치로 인해 크라우드소싱 및 대면 데이터 라벨링 활동이 제한되면서 차질을 빚었습니다. 일부 비전 트랜스포머 연구 기관 및 단체는 COVID-19 관련 프로젝트 또는 팬데믹 관련 문제 해결에 집중하기 위해 일시적으로 우선순위를 변경해야 했습니다.
팬데믹 기간 동안의 경제적 불확실성으로 인해 비전 트랜스포머 관련 프로젝트를 포함한 연구 개발 프로젝트에 대한 투자 및 자금 조달에 신중한 태도를 보였습니다. 스타트업 및 연구 이니셔티브는 자금 확보에 어려움을 겪었습니다.
러시아-우크라이나 전쟁 영향 분석
러시아와 우크라이나 간의 분쟁은 비전 트랜스포머 학습 및 배포에 사용되는 GPU 및 특수 하드웨어 가속기와 같은 하드웨어 구성 요소의 글로벌 공급망을 교란합니다. 이러한 차질은 비전 트랜스포머 관련 기술의 생산 및 가용성에 영향을 미쳐 지연 및 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 지정학적 긴장과 제재는 서로 다른 지역의 기관 및 연구자 간의 연구 협력에 영향을 미칩니다. 이는 국제 협력이 많은 기술 발전에 중요한 역할을 해왔기 때문에 비전 트랜스포머 연구 개발의 진전을 저해합니다.
여행 및 취업 비자 제한은 비전 트랜스포머를 포함한 컴퓨터 비전 분야 인재의 이동성에 부정적인 영향을 미칩니다. 이는 주요 기업들이 전 세계에서 최고의 인재를 유치하고 유지하는 능력을 저해합니다. 연구 기관과 주요 기업들은 지정학적 도전에 대응하여 자원과 투자를 다르게 배분해야 합니다. 이는 비전 트랜스포머 연구 개발에 대한 관심과 자금 지원에 영향을 미칩니다.

제공 서비스별 분류
• 솔루션
• 전문 서비스
• 기타
응용 분야별 분류
• 이미지 분할
• 객체 탐지
• 이미지 캡셔닝
최종 사용자별 분류
• 미디어 및 엔터테인먼트
• 소매 및 전자상거래
• 자동차
• 기타
지역별 분류
• 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
• 유럽
o 독일
o 영국
o 프랑스
o 이탈리아
o 러시아
o 기타 유럽
• 남미
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o 아르헨티나
o 기타 남미
• 아시아 태평양
o 중국
o 인도
o 일본
o 호주
o 기타 아시아 태평양
• 중동 및 아프리카
주요 개발 사항
• 2023년 8월 22일, Apple은 빠르고 간편한 배포를 위해 설계된 모바일 친화적인 비전 트랜스포머를 출시했습니다. FastViT는 ImageNet 데이터셋에서 인상적인 성능을 보여주며, 아키텍처는 CMT보다 3.5배, Efficient Net보다 4.9배 빠릅니다.

• 2023년 6월 20일, Quadric은 자사의 Chimera 범용 신경 처리 장치 프로세서 지적 재산권이 비전 트랜스포머(ViT) 머신 러닝(ML) 추론 모델을 지원한다고 발표했습니다. ViT 모델은 임베디드 시스템의 이미지 및 비전 처리를 위한 최첨단 ML 모델입니다.
• 2023년 7월 25일, NVIDIA TAO Toolkit 5.0은 초보자부터 전문가 데이터 과학자에 이르기까지 모든 수준의 사용자가 사용할 수 있는 로우 코드 AI 프레임워크를 제공하여 비전 AI 모델을 가속화합니다. 새로운 기능에는 트랜스포머 기반 사전 학습 모델, 소스 개방형 아키텍처 및 AI 지원 데이터 주석이 포함됩니다.

보고서 구매 이유:

• 제품, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별 글로벌 비전 트랜스포머 시장 세분화를 시각화하고 주요 상업 자산 및 플레이어를 파악합니다.

• 트렌드 분석 및 공동 개발을 통해 사업 기회를 식별합니다.

• 모든 세그먼트를 포함한 비전 트랜스포머 시장 수준의 다양한 데이터가 담긴 Excel 데이터 시트를 제공합니다.

• PDF 보고서는 철저한 질적 인터뷰와 심층 연구를 바탕으로 한 종합적인 분석 자료로 구성되어 있습니다.

• 주요 업체들의 핵심 제품을 모두 포함하는 제품 맵핑 자료는 엑셀 파일로 제공됩니다.
글로벌 비전 트랜스포머 시장 보고서는 약 61개의 표, 62개의 그림, 그리고 199페이지 분량으로 구성됩니다.
주요 독자층 (2023년 기준)
• 제조업체/구매자
• 산업 투자자/투자은행
• 시장 조사 전문가
• 신흥 기업