화학 시장의 생성형 AI는 2022년에 12억 달러로 평가되었으며, 기술 발전으로 인해 예측 기간(2023-2030) 동안 약 28.3%의 꾸준한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 화학 산업의 생성형 AI는 새로운 화학 화합물을 생성하거나 그 속성을 예측할 수 있는 AI 모델의 사용을 의미합니다. 이러한 모델은 알려진 화학 화합물과 그 속성의 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습하여 새로운 화합물에 대한 예측을 수행하고 잠재적인 응용 분야를 제안할 수 있습니다. 최적화된 화학 공정에 대한 수요 증가와 폐기물 감소가 시장을 견인하고 있습니다. 화학 산업은 새로운 제품을 개발하고 기존 제품을 개선하기 위해 끊임없이 새롭고 혁신적인 화합물을 찾고 있습니다. 생성형 AI는 추가 연구를 위한 잠재적 후보를 식별하고 새로운 응용 분야를 제안함으로써 이 프로세스를 가속화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 생성형 AI 모델은 알려진 화학 화합물과 그 속성의 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습하여 새로운 화합물에 대한 예측을 수행하고 잠재적인 응용 분야를 제안할 수 있습니다. 따라서 예측 모델링에 대한 필요성이 시장 성장을 가속화하고 있습니다.

시장에서 활동하는 주요 업체로는 IBM Corporation, Google, Mitsui Chemicals, Accenture, Azelis Group NV, Tricon Energy Inc., Biesterfeld AG, Omya AG, HELM AG, Sinochem Corporation이 있습니다.

보고서에 제시된 통찰력

"기술 중 딥러닝 범주는 예측 기간 동안 상당한 시장 성장을 목격할 것입니다."

기술을 기준으로 시장은 머신 러닝, 강화 학습, 딥 러닝, 분자 도킹 등으로 분류됩니다. 이 중에서 딥러닝 세그먼트는 화학 화합물과 그 속성과 같은 복잡하고 고차원 데이터를 처리하는 능력으로 인해 예측 기간 동안 상당한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 신경망과 같은 딥러닝 알고리즘은 복잡한 데이터를 계층적 방식으로 표현하고 처리하는 방법을 학습하여 정확한 예측을 수행하고 다른 유형의 AI 모델에는 분명하지 않을 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.

"북미가 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것입니다."

북미는 시장에서 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 북미에는 세계에서 가장 크고 혁신적인 화학 회사를 포함하여 많은 화학 회사가 있습니다. 이들 회사는 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있으며 운영에서 생성형 AI 사용을 적극적으로 모색하고 있습니다. 또한 북미는 혁신의 최전선에 있는 많은 대학 및 연구 기관과 함께 잘 확립된 연구 개발 생태계를 보유하고 있습니다. 이로 인해 생성형 AI를 포함한 새로운 기술의 개발 및 채택에 도움이 되는 환경이 조성되었습니다. 예를 들어, 2021년에 Massachusetts Institute of Technology (MIT)의 연구원들은 화학 반응을 위한 새로운 촉매제를 설계하기 위해 생성형 AI 모델을 사용하기 시작했으며, 이는 효율성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.

화학 시장 보고서 범위의 생성형 AI

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글로벌 화학 시장의 생성형 AI의 과거 시장 분석, 현재 시장 추정 및 미래 시장 예측은 전 세계 주요 지역에서 화학 분야의 생성형 AI 채택을 만들고 분석하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계였습니다. 과거 시장 수치를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 광범위한 2차 연구가 수행되었습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 조사 결과와 가정을 고려했습니다. 또한 글로벌 화학 시장의 생성형 AI의 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가와의 광범위한 1차 인터뷰도 수행되었습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 수치를 가정하고 검증한 후, 전체 시장 규모를 예측하기 위해 하향식/상향식 접근 방식을 사용했습니다. 그 후, 산업 관련 세분 시장 및 하위 세분 시장의 시장 규모를 추정하고 분석하기 위해 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법이 채택되었습니다. 자세한 방법론은 아래에 설명되어 있습니다.

과거 시장 규모 분석

1단계: 2차 자료 심층 연구:

연례 보고서 및 재무 제표, 성과 발표, 보도 자료 등과 같은 회사 내부 자료와 저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁사 간행물, 부문 보고서, 제3자 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물 등을 포함한 외부 자료를 통해 화학 시장의 생성형 AI의 과거 시장 규모를 얻기 위해 자세한 2차 연구가 수행되었습니다.

2단계: 시장 세분화:

화학 시장의 생성형 AI의 과거 시장 규모를 확보한 후, 주요 지역에 대한 다양한 세분 시장 및 하위 세분 시장에 대한 과거 시장 통찰력과 점유율을 수집하기 위해 자세한 2차 분석을 수행했습니다. 주요 세분 시장은 기술 및 애플리케이션으로 보고서에 포함되어 있습니다. 또한 해당 지역에서 테스트 모델의 전체 채택을 평가하기 위해 국가 수준 분석을 수행했습니다.

3단계: 요인 분석:

다양한 세분 시장 및 하위 세분 시장의 과거 시장 규모를 확보한 후, 화학 시장의 생성형 AI의 현재 시장 규모를 추정하기 위해 자세한 요인 분석을 수행했습니다. 또한 항공기 액추에이터의 다양한 기술 및 애플리케이션과 같은 종속 변수 및 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행했습니다. 전 세계 화학 시장의 생성형 AI 부문에서 최고의 파트너십, 합병 및 인수, 사업 확장 및 제품 출시를 고려하여 수요 및 공급 측면 시나리오에 대한 철저한 분석이 수행되었습니다.

현재 시장 규모 추정 및 예측

현재 시장 규모 산정: 위의 3단계의 실행 가능한 통찰력을 바탕으로 글로벌 화학 시장의 생성형 AI의 현재 시장 규모, 주요 기업 및 세분 시장의 시장 점유율에 도달했습니다. 필요한 모든 백분율 점유율 분할 및 시장 세분화는 위에서 언급한 2차 접근 방식을 사용하여 결정되었으며 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.

추정 및 예측: 시장 추정 및 예측을 위해 이해 관계자에게 제공되는 동인 및 추세, 제약 및 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치가 할당되었습니다. 이러한 요인을 분석한 후 관련 예측 기술(즉, 하향식/상향식 접근 방식)을 적용하여 전 세계 주요 시장에서 다양한 세분 시장 및 하위 세분 시장에 대한 2030년 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음과 같습니다.

수익(USD) 측면에서 산업의 시장 규모와 국내 주요 시장에서 화학 시장의 생성형 AI의 채택률

시장 세분 시장 및 하위 세분 시장의 모든 백분율 점유율, 분할 및 세분화

제공되는 제품 측면에서 글로벌 화학 시장의 생성형 AI의 주요 기업. 또한 빠르게 성장하는 시장에서 경쟁하기 위해 이러한 기업이 채택한 성장 전략

시장 규모 및 점유율 검증

1차 연구: 주요 지역의 고위 경영진(CXO/VP, 영업 책임자, 마케팅 책임자, 운영 책임자, 지역 책임자, 국가 책임자 등)을 포함한 핵심 오피니언 리더(KOL)와 심층 인터뷰를 실시했습니다. 그런 다음 1차 연구 결과를 요약하고 통계 분석을 수행하여 명시된 가설을 입증했습니다. 1차 연구의 입력은 2차 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.

다양한 지역의 1차 참가자 분할

시장 엔지니어링

데이터 삼각 측량 기술은 전체 시장 추정을 완료하고 글로벌 화학 시장의 생성형 AI의 각 세분 시장 및 하위 세분 시장에 대한 정확한 통계 수치에 도달하기 위해 사용되었습니다. 데이터는 글로벌 화학 시장의 생성형 AI에서 기술 및 애플리케이션 분야의 다양한 매개변수와 추세를 연구한 후 여러 세분 시장 및 하위 세분 시장으로 분할되었습니다.

글로벌 화학 시장의 생성형 AI 연구의 주요 목표

글로벌 화학 시장의 생성형 AI의 현재 및 미래 시장 동향은 연구에서 정확히 지적되었습니다. 투자자는 연구에서 수행된 정성적 및 정량적 분석에 대한 재량의 근거가 되는 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 동향은 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참가자가 미개척 시장을 활용하여 선점자 이점을 누릴 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 연구의 다른 정량적 목표는 다음과 같습니다.