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시장보고서
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2021739
에이전트형 AI 시장 예측(-2034년) : 도입 형태, 기능, 최종사용자, 지역별 세계 분석Agentic AI Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Deployment (Cloud-Native Agentic Platforms, Edge-Deployed Agents and Hybrid Orchestration Models), Functionality, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 에이전트형 AI 시장은 2026년에 103억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 45.6%로 성장하며, 2034년까지 2,076억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
에이전트형 AI는 인간의 지도가 거의 필요 없이 자율적인 행동, 의사결정, 목표지향적 행동이 가능한 AI 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 주변 상황을 감지하고, 계획을 수립하고, 목표를 달성하기 위한 작업을 수행하며, 변화하는 상황에 동적으로 적응합니다. 그 응용 분야는 로봇 공학, 자율주행차, 지능형 산업 공정에 이르기까지 광범위하게 적용되어 효율성을 높이고 인간의 개입을 최소화합니다. 에이전트형 AI는 생산성과 기술 발전의 이점이 있는 반면, 윤리적, 안전상의 문제도 안고 있으며, 책임감 있고 안전한 사용을 보장하기 위해서는 포괄적인 모니터링, 규제, 신중한 도입이 필요합니다.
스탠포드 HAI AI 지수 2024에 따르면 생성형 AI에 대한 투자액은 2023년 252억 달러에 달해 2022년의 약 8배에 달했습니다. 이는 급속한 보급과 기업의 집중적인 노력의 표현입니다.
자동화 수요 증가
자동화에 대한 요구가 높아지면서 에이전트형 AI 시장이 크게 성장하고 있습니다. 조직은 복잡한 작업 수행, 워크플로우 최적화, 인적 개입 감소를 위해 자율형 AI 시스템에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 에이전트형 AI는 실시간 의사결정과 운영 관리를 가능하게 함으로써 효율성, 정확성, 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 제조업, 물류업, 서비스업 등의 산업에서는 프로세스 간소화, 비용 절감, 경쟁력 유지를 위해 이러한 기술을 도입하고 있습니다. 빠른 성과, 생산성 향상, 오류 감소에 대한 압박으로 인해 자율적으로 작동하고 조직의 성장을 지원하는 고급 AI 에이전트에 대한 지속적인 투자가 이루어지고 있습니다.
윤리적, 규제적 이슈
윤리적 고려와 규제적 제약이 에이전트형 AI 시장의 성장을 가로막고 있습니다. 자율적인 AI 시스템은 의사결정의 책임성, 공정성, 투명성에 대한 문제를 야기합니다. 규제 진화 및 지역별 정책의 차이는 컴플라이언스 준수의 장벽이 될 수 있습니다. 기업은 프라이버시에 영향을 미치거나 의도치 않은 피해를 유발할 수 있는 AI의 행동에 대해 엄격한 감시를 받을 수 있는 위험에 노출되어 있습니다. 민감한 상황에서의 자율적 의사결정과 관련된 딜레마는 도입을 더욱 제한하고 있습니다. 기업은 거버넌스 프레임워크, 모니터링 메커니즘, 컴플라이언스 대책을 구축해야 하며, 이로 인해 비용이 증가하고 도입이 지연될 수 있습니다.
스마트 시티 및 인프라 분야로의 확장
스마트 시티 분야는 에이전트형 AI 도입에 있으며, 유망한 기회를 제공하고 있습니다. 자율형 AI 에이전트는 교통 관제, 에너지망, 폐기물 처리, 공공안전 등 도시 시스템을 관리할 수 있습니다. 실시간 데이터 처리와 적응형 의사결정을 통해 효율성을 높이고, 에너지와 자원 소비를 줄이며, 주민의 삶의 질을 향상시킵니다. 정부 및 민간 기업의 지능형 인프라에 대한 투자가 AI를 활용한 솔루션에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 에이전트형 AI를 도입함으로써 도시는 보다 효과적이고 지속가능하며 안전하게 운영될 수 있습니다. 이러한 추세는 AI 개발자들이 전 세계 대도시에서 보다 스마트한 도시 계획, 지속가능한 운영 및 공공 서비스 개선에 기여할 수 있는 큰 시장 잠재력을 창출할 수 있습니다.
여론과 신뢰에 관한 과제
신뢰와 여론에 대한 우려가 에이전트형 AI 시장을 위협하고 있습니다. 자율적인 AI 에이전트는 독립적인 의사결정을 수행하므로 책임, 윤리적 행동, 신뢰성에 대한 우려가 제기되고 있습니다. AI에 의한 실수나 사고는 시민의 신뢰를 떨어뜨리고 도입을 지연시킬 수 있습니다. 또한 고용 손실에 대한 우려도 노동자와 소비자의 저항을 불러일으킬 수 있습니다. 기업은 신뢰를 쌓기 위해 투명성, 설명가능성, 그리고 소통을 최우선으로 해야 합니다. 이러한 사회적, 윤리적 우려를 경시하는 것은 도입을 제한하고, 시장 성장을 저해하며, 에이전트형 AI 기술을 도입하는 조직의 평판을 훼손할 수 있으며, 책임 있는 도입 관행의 중요성을 강조하고 있습니다.
COVID-19 위기는 자율적, 원격 운영의 필요성을 증가시킴으로써 에이전트형 AI 시장에 영향을 미쳤습니다. 락다운과 사회적 거리두기로 인해 각 산업계는 생산성을 유지하고 업무의 흐름을 끊지 않기 위해 AI를 활용한 솔루션을 도입할 수밖에 없었습니다. 의료, 물류, 제조 등의 분야에서는 예측 분석, 원격 모니터링, 자율적 의사결정 등의 업무를 위해 에이전트형 AI를 도입하고 있습니다. 공급망 문제와 도입 지연으로 인한 일시적인 속도 저하가 있었지만, 팬데믹은 비상사태 대응에 있으며, 자율적 AI의 중요성을 부각시켰습니다.
예측 기간 중 클라우드 네이티브 에이전트 플랫폼 부문이 가장 큰 규모를 형성할 것으로 예상됩니다.
클라우드 네이티브 에이전트 플랫폼 부문은 유연성, 확장성, 도입 간소화로 인해 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 중앙 집중식 클라우드 인프라를 활용하면 조직은 자율적인 AI 에이전트를 효율적으로 관리하고, 실시간 모니터링을 통해 부서 간 업무를 통합할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 솔루션은 대규모 온프레미스 인프라의 필요성을 줄이면서 AI 기능을 빠르게 확장할 수 있습니다. 또한 이러한 플랫폼은 고급 분석, 협업 워크플로우, 원격 액세스를 지원하여 의료, 금융, 제조 등의 분야에서 매우 매력적입니다.
예측 기간 중 헬스케어 및 생명과학 분야가 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 헬스케어 및 생명과학 분야는 진단, 맞춤형 의료, 환자 모니터링, 로봇 수술에 대한 자율 AI 도입 확대로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 의료 효율성 향상, 비용 절감, 환자 결과 개선에 대한 요구가 AI의 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다. AI 에이전트와 원격의료, 예측 분석, 병원 관리 시스템의 통합은 업무 효율성과 의사결정을 강화합니다. 또한 AI를 활용한 신약 연구개발의 노력은 시장의 잠재력을 높이고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역은 탄탄한 기술 인프라, 광범위한 AI 도입, 주요 기술 기업의 집적화에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 의료, 금융, 제조, 자동차 산업에서 조사, 자율 시스템, 클라우드 기반 솔루션에 대한 적극적인 투자로 이 지역 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. 정부의 지원 정책, 숙련된 인력, 그리고 기술의 조기 도입이 성장을 촉진하고 있습니다. 디지털 전환과 자동화에 대한 관심과 AI를 활용한 실시간 의사결정에 대한 수요 증가로 북미는 에이전트형 AI의 주요 시장으로 자리매김하고 있으며, 글로벌 보급과 기술 발전에서 경쟁 우위를 유지할 것으로 보입니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 디지털화 가속화, 자율 솔루션 도입, AI 중심의 투자 확대에 힘입어 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 신흥 국가에서는 업무 현대화를 위해 의료, 산업 자동화, 스마트 인프라 프로젝트 등 다양한 분야에서 AI가 통합되고 있습니다. 풍부한 숙련된 인력, 정부의 우호적인 정책, 그리고 AI의 장점에 대한 기업의 인식이 높아지면서 시장 확대에 힘을 보태고 있습니다. 워크플로우 자동화, 예측적 의사결정, 효율성 향상을 위한 에이전트형 AI 도입이 증가함에 따라 아시아태평양 시장은 급속한 성장세를 보이며 모든 산업에 큰 기회를 제공하고 자율 AI 기술의 주요 성장 지역으로 자리매김할 것으로 예상됩니다.
According to Stratistics MRC, the Global Agentic AI Market is accounted for $10.3 billion in 2026 and is expected to reach $207.6 billion by 2034 growing at a CAGR of 45.6% during the forecast period. Agentic AI encompasses AI systems capable of independent operation, decision-making, and goal-oriented behavior with little human guidance. These systems sense their surroundings, formulate plans, and carry out tasks to fulfill objectives, adjusting dynamically to evolving situations. Their applications span robotics, self-driving cars, and intelligent industrial processes, boosting efficiency and minimizing human involvement. Despite their advantages in productivity and technological advancement, agentic AI presents ethical and safety challenges, requiring comprehensive oversight, regulation, and careful implementation to ensure responsible and secure use.
According to Stanford HAI AI Index 2024, Generative AI investment reached $25.2 billion in 2023, nearly eight times higher than in 2022, reflecting rapid adoption and corporate focus.
Increasing demand for automation
Growing automation requirements are significantly boosting the agentic AI market. Organizations increasingly rely on autonomous AI systems to perform intricate tasks, optimize workflows, and reduce human intervention. By enabling real-time decision-making and operational management, agentic AI improves efficiency, accuracy, and output. Industries including manufacturing, logistics, and services are adopting these technologies to streamline processes, lower costs, and remain competitive. The pressure for rapid results, enhanced productivity, and error reduction drives ongoing investments in advanced AI agents capable of operating independently and supporting organizational growth.
Ethical and regulatory challenges
Ethical considerations and regulatory limitations hinder the growth of the agentic AI market. Independent AI systems pose challenges regarding responsibility, fairness, and transparency in decisions. Evolving regulations and varying regional policies create obstacles for compliance. Businesses risk scrutiny over AI actions that may impact privacy or cause unintended harm. Dilemmas related to autonomous decision-making in sensitive contexts further restrict adoption. Firms must develop governance frameworks, monitoring mechanisms, and compliance measures, increasing costs and delaying deployment.
Expansion in smart cities and infrastructure
The smart city sector provides promising opportunities for agentic AI adoption. Autonomous AI agents can manage urban systems, including traffic control, energy grids, waste disposal, and public safety. Real-time data processing and adaptive decision-making enhance efficiency, reduce energy and resource consumption, and improve residents' quality of life. Investments from governments and private enterprises in intelligent infrastructure drive demand for AI-enabled solutions. Deploying agentic AI allows cities to operate more effectively, sustainably, and safely. This trend creates significant market potential, enabling AI developers to contribute to smarter urban planning, sustainable operations, and improved public services across global metropolitan areas.
Public perception and trust issues
Concerns about trust and public perception threaten the agentic AI market. Autonomous AI agents make independent decisions, prompting worries about accountability, ethical conduct, and reliability. Mistakes or accidents caused by AI can erode public confidence, slowing adoption. Fears of job displacement may also create resistance from workers and consumers. Businesses must prioritize transparency, explainability, and communication to build trust. Neglecting these social and ethical concerns can limit adoption, reduce market growth, and damage the reputation of organizations implementing agentic AI technologies, highlighting the importance of responsible deployment practices.
The COVID-19 crisis influenced the agentic AI market by increasing the need for autonomous and remote operations. Lockdowns and social distancing measures prompted industries to implement AI-driven solutions to sustain productivity and ensure uninterrupted workflows. Sectors like healthcare, logistics, and manufacturing adopted agentic AI for tasks such as predictive analytics, remote supervision, and independent decision-making. Despite temporary slowdowns caused by supply chain issues and deployment delays, the pandemic underscored the importance of autonomous AI in handling emergencies.
The cloud-native agentic platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud-native agentic platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to their flexibility, scalability, and simplified deployment. By leveraging centralized cloud infrastructure, organizations can manage autonomous AI agents efficiently, perform real-time monitoring, and integrate cross-functional operations. Cloud-native solutions reduce the need for extensive on-premises infrastructure while enabling rapid expansion of AI capabilities. These platforms also support advanced analytics, collaborative workflows, and remote access, making them highly appealing across sectors like healthcare, finance, and manufacturing.
The healthcare & life sciences segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the healthcare & life sciences segment is predicted to witness the highest growth rate, owing to the increasing deployment of autonomous AI for diagnostics, personalized medicine, patient monitoring, and robotic surgery. The need for improved healthcare efficiency, lower costs, and enhanced patient outcomes drives widespread AI adoption. Integration of AI agents with telehealth, predictive analytics, and hospital management systems strengthens operational efficiency and decision-making. Furthermore, AI-powered drug research and development initiatives boost market potential.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by robust technological infrastructure, widespread AI adoption, and the concentration of major tech companies. Strong investments in research, autonomous systems, and cloud-based solutions across healthcare, finance, manufacturing, and automotive industries bolster its market position. Supportive government policies, a skilled workforce, and early technology adoption further enhance growth. The region's focus on digital transformation and automation, along with increasing demand for AI-driven real-time decision-making, ensures North America remains the leading market for agentic AI, maintaining a competitive edge in global adoption and technological advancement.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by accelerated digitalization, adoption of autonomous solutions, and growing AI-focused investments. Emerging countries are integrating AI across healthcare, industrial automation, and smart infrastructure projects to modernize operations. A large skilled workforce, favorable government initiatives, and increasing enterprise awareness of AI benefits support market expansion. With rising deployment of agentic AI for workflow automation, predictive decision-making, and efficiency improvements, the Asia-Pacific market is set to witness rapid growth, presenting significant opportunities across industries and establishing itself as a key growth region for autonomous AI technologies.
Key players in the market
Some of the key players in Agentic AI Market include Microsoft, Google, Amazon (AWS), OpenAI, Anthropic, NVIDIA, IBM, ServiceNow, UiPath, SAP, Salesforce, Aisera, Avanade, PwC, Intuit, Coupa, LangChain and CrewAI.
In March 2026, NVIDIA and Marvell Technology, Inc. announced a strategic partnership to connect Marvell to the NVIDIA AI factory and AI-RAN ecosystem through NVIDIA NVLink Fusion(TM), offering customers building on NVIDIA architectures greater choice and flexibility in developing next-generation infrastructure. The companies will also collaborate on silicon photonics technology.
In January 2026, Microsoft Corp has been awarded a $170,444,462 firm-fixed-price task order for the Cloud One Program by the U.S. Department of War. The contract will provide Microsoft Azure cloud service offerings to support the Air Force's Cloud One Program and its customers. Work on the project will be performed at Microsoft's designated facilities across the contiguous United States.
In December 2025, IBM and Confluent, Inc. announced they have entered into a definitive agreement under which IBM will acquire all of the issued and outstanding common shares of Confluent for $31 per share, representing an enterprise value of $11 billion. Confluent provides a leading open-source enterprise data streaming platform that connects processes and governs reusable and reliable data and events in real time, foundational for the deployment of AI.