코드 AI 플랫폼 시장 - 크기, 공유, 산업 동향 및 예측 (2025-2032)

제안 :

제안을 기반으로, 시장은 플랫폼과 서비스로 구분됩니다.

제안의 동향:

• 더 빠른 프로토 타이핑 및 AI 모델의 배포를 촉진하기위한 코드 AI 플랫폼과 관련된 기술 발전이 시장을 몰고 있습니다.
• BFSI, IT, 소매, 의료 및 기타 분야의 코드 AI 플랫폼의 활용은 자동화를 촉진하고 시장 성장을 주도하는 운영 효율을 향상시킵니다.

플랫폼 세그먼트는 가장 큰 수익 점유율을 차지했습니다. 2024 년 AI 플랫폼 시장 점유율이 아니며 예측 기간 동안 상당한 CAGR를 등록 할 것으로 예상됩니다.

• No-code AI 플랫폼은 사용자가 AI 모델을 구축하고 배포 할 수 있으며 코드를 작성할 필요가 없습니다.
• 이 플랫폼은 시각적 인터페이스, 드래그 앤 드롭 기능 및 사전 제작 된 구성 요소를 사용하여 AI를 비 기술 사용자에게 접근 할 수 있습니다. AI-powered 응용 프로그램과 자동화 작업을 만들 수있는 비즈니스 분석가, 시장, 및 기타 비 개발가 가능합니다.
• 예를 들어 Clarifai Inc.는 솔루션 오퍼링에 no-code AI 플랫폼을 제공합니다. 플랫폼은 사용자가 몇 분 안에 자신의 모델을 구축하는 데 도움이되는 최소한의 노력과 기계 학습 전문성을 갖춘 고품질의 사용자 정의 기계 학습 모델을 훈련 할 수 있습니다. 플랫폼은 가장 쉬운 것 깊은 학습데이터 과학자, 개발자 및 no-code 운영자를위한 AI 생태계.
• no-code AI 플랫폼 시장 분석에 따르면, 코드 AI 플랫폼과 관련된 증가된 발전은 더 시장을 몰고 있습니다.

으로 Deployment:

배포에 따라 시장은 온프레미스 및 클라우드로 구분됩니다.

배포의 동향:

• On-premise 배포의 채택은 주로 보안 및 개인 정보 보호, 낮은 네트워크 대역폭 비용 및 서버 하드웨어에 대한 더 많은 제어에 의해 구동됩니다.
• 통합의 용이성, 신속한 배포 및 유연한 소비자 선호도 증가, 확장성, 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 코드 AI 플랫폼은 클라우드 배포 세그먼트를 구동하지 않습니다.

on-premise 세그먼트는 2024년 전체 코딩 AI 플랫폼 시장 점유율에서 상당한 수익을 거두었습니다.

• On-premise 배포는 기업이 통합을 관리하고 관리하고, 클라우드 기반 배포에 비해 시스템의 보안 측면에 대한 엄격한 제어를 유지합니다. Data breaches 및 unauthorized Access의 위험을 줄일 수 있습니다.
• 또한 On-premise 배포는 AI 모델과 인프라를 맞춤화하고 최적화하여 특정 요구에 맞는 유연성을 제공합니다.
• 또한, 특정 산업, 금융 및 의료와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 가지고, 종종 조직이 자신의 통제 내에서 데이터를 유지함으로써 이러한 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하는 데 도움이됩니다.
• 더 높은 보안 및 개인 정보 보호, 낮은 네트워크 대역폭 비용 및 서버 하드웨어에 대한 더 많은 제어는 온프레미스 배포 세그먼트를 구동하는 중요한 측면입니다.
• 따라서, on-premise no code AI 플랫폼과 관련된 발전은 no-code AI 플랫폼 시장 동향을 몰고 있습니다.

클라우드 세그먼트는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 등록 할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 기반 배포는 여러 사용자가 코드 AI 플랫폼에 빠르고 비용 효율적인 액세스와 함께 원활한 협업을 제공합니다, 사용자의 시간과 위치의 결정.
• 또한 클라우드 기반 no-code AI 플랫폼은 확장성, 액세스 용이성, 비용 효율을 제공하며, AI를 더 광범위한 사용자 및 조직에 접근할 수 있습니다.
• 또한 클라우드 기반 배포는 최소한의 자본 비용, 신속한 구현, 사용 및 통합의 용이성, 더 높은 확장성 및 더 빠른 처리 등 여러 혜택을 제공합니다.
• 시장 분석에 따르면 클라우드 기반 코드 AI 플랫폼의 위 이점은 비즈니스 기업 중 채택을 구동하기 위해 계획되어 예측 기간 동안 시장을 운전합니다.

기업 유형에 의하여:

기업 유형에 바탕을 두어, 시장은 큰 기업 및 중소 기업 (SME)로 분할됩니다.

기업 유형에 있는 동향:

• 자동화 프로세스를 위한 대형 기업에서 코드 AI 플랫폼의 채택에 대한 추세를 증가, 운영 효율 향상, 다양한 부서의 혁신을 구동.
• 중소기업의 발전에 투자를 증가시키고 SME의 코드 AI 플랫폼의 구축을 가속화하면서 전통적인 AI 개발과 관련된 비용과 복잡성을 최소화하면서 프로세스를 자동화합니다.

큰 기업 세그먼트는 2024년 전체 시장에서 가장 큰 수익을 차지했습니다.

• 큰 기업은 위 평균 사업 크기가 있는 회사에, 큰 가동을 실행하고, 가늠자의 높은 경제가 있습니다.
• 큰 기업은 주로 더 큰 노동력으로 이루어져 있고, 다량의 수익을 생성하고, 작은 중간 기업과 비교하여 더 중대한 경쟁적인 수용량이 있습니다.
• 또한, 코드 AI 플랫폼은 시각적 인터페이스, 드래그 앤 드롭 기능을 제공하며, AI에 접근을 단순화하고 대형 조직 내에서 채택을 가속화하면서 AI에 액세스 할 수 있습니다.
• 또한, 대형 기업들은 점점 더 코딩 AI 솔루션을 사용하여 프로세스를 자동화하고 운영 효율을 개선하고 다양한 부서의 혁신을 주도합니다.
• 예를 들어, Amazon Web Services Inc.는 솔루션 오퍼링에 큰 기업에 대한 코드 AI 플랫폼을 제공하지 않습니다. Amazon SageMaker Canvas는 ML 경험없이 높은 정확한 기계 학습 모델을 만들 수있는 기업을위한 번호 ML 인터페이스를 제공합니다.
• 따라서, 큰 기업에 있는 부호 AI 플랫폼의 증가 채택은 부호 AI 플랫폼 시장 크기를 몰고 있습니다.

중소기업 (SME) 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR을 등록하기 위해 예상됩니다.

• 중소 기업은 특정 임계 값의 밑에 수익, 노동력 및 자산을 유지하는 회사를 나타냅니다.
• SMEs는 종종 세계에서 운영되는 기업의 대다수를 차지합니다.
• 또한, 코드 AI 플랫폼은 소규모 기업(SME)이 AI를 활용하고, 전문 코딩 지식 없이 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있는 도구를 제공합니다.
• 이 플랫폼은 SME가 프로세스를 자동화하고 데이터 중심 통찰력을 얻고 고객 상호 작용을 개선하며 기존 AI 개발과 관련된 비용과 복잡성을 최소화합니다.
• 예를 들어, 미국 상공 회의소에 따르면, 미국의 소규모 기업 수는 2022 년에 약 33.2 백만에 달하며, 미국 총 기업의 거의 99.9%를 차지했습니다.
• 따라서, 중소 기업의 상승 수는 예측 기간 동안 시장의 추진에 코드 AI 플랫폼의 채택을 구동하기 위해 계획된다.

최종 사용자:

최종 사용자를 기반으로 시장은 BFSI, IT 및 통신, 의료, 소매 및 전자상거래, 제조 및 다른 사람.

최종 사용자의 추세:

• 위험 평가, 사기 탐지, 고객 서비스 및 기타와 같은 BFSI 부문의 AI 모델 구축은 시장 수요를 운전하고 있습니다.
• 의료 산업의 코드 AI 플랫폼의 채택을 향한 놀라운 추세는 진단 및 환자 모니터링에서 다양한 의료 요구에 대한 AI 응용 프로그램을 구축하고 사용자 정의 할 수 있습니다. 학회소개연구.

BFSI 세그먼트는 2024 년 시장에서 23.32%의 가장 큰 수익 점유율을 차지했습니다.·

• BFSI 기업은 일반적으로 위험 평가, 사기 탐지, 고객 서비스 및 기타 관련 응용 프로그램과 같은 중요한 응용 프로그램에 대한 AI 모델을 배치합니다.
• No-code 플랫폼은 BFSI 회사가 신속하게 코딩 전문성 없이 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 돕고, 시장 조건을 변경할 수 있는 시간을 단축하고 적응할 수 있습니다.
• 또한, 전문 개발자를 제거하고 IT 부서의 신뢰를 감소시키기 위해 필요성을 제거함으로써, no-code 플랫폼은 애플리케이션 개발 및 유지 보수 측면에서 BFSI 회사의 상당한 비용 절감을 제공합니다.
• 예를 들어, 연방 예비 이사회에 따르면, 6 월 2025로 미국에 약 2,156 큰 상업 은행이 있습니다. 이 은행은 미국과 다른 국가의 여러 지점과 함께 USD 300 백만 이상의 자산을 통합했습니다.
• BFSI 기업에 있는 AI 해결책의 성장하는 BFSI 분야 및 상승 채택은 시장 성장을 승진시킵니다.

의료 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR를 등록하기 위해 예상됩니다.·

• AI 모델은 질병 예측, 임상 결정 지원 및 이미징 및 환자 모니터링 응용 분야를 포함한 여러 응용 분야에 점점 사용됩니다.
• 또한, 코드 AI 플랫폼은 종종 의료 분야에서 사용되어 광범위한 코딩 전문성을 필요로하지 않고 AI 전원 응용 프로그램을 구축 및 배포하는 의료 기업을 지원합니다.
• 또한, 이 플랫폼은 clinicians와 관리자가 다양한 의료 요구에 대한 AI 응용 프로그램을 구축하고 사용자 정의 할 수 있으며, 진단 및 환자 모니터링에서 telemedicine 및 연구에 이르기까지 효율성 증가, 환자 관리 개선 및 비용 절감에 기여합니다.
• 더 이상 코드 AI 플랫폼은 반복적인 작업을 자동화하고, 간소화된 워크플로우를 간소화하고, 더 많은 작업 효율과 생산성을 높일 수 있는 의사결정을 향상시킵니다.
• 예를 들어 DrapCode는 의료 회사를위한 no-code AI 솔루션을 제공합니다. AI 플랫폼은 AI 기반 자동화, 실시간 통찰력 및 환자 상호 작용으로 응용 프로그램을 강화하면서 코딩 전문 기술없이 지능형, 확장 및 자동화 의료 솔루션을 구축하는 데 도움이되지 않습니다.
• 따라서 위의 요인은 예측 기간 동안 시장 성장을 구동하는 것으로 예상됩니다.