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시장보고서
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2064894
기계 추론 소프트웨어 시장 예측(-2034년) - 소프트웨어 종류, 도입 모델, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석Machine Reasoning Software Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Software Type, Deployment Model, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장은 2026년에 29억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 15.8%로 성장하여 2034년까지 94억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
기계 추론 소프트웨어란, 구조화 데이터 및 비구조화 데이터를 분석하여 인간과 같은 논리적 추론, 추론 생성, 의사결정 과정을 시뮬레이션하도록 설계된 첨단 인공지능 플랫폼을 말합니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 지식 표현, 기호 AI, 확률 모델 및 규칙 기반 알고리즘을 적용하여 복잡한 문제를 해결하고 결론을 도출하며, 자동화된 의사결정 인텔리전스를 지원합니다. 머신 리즌닝 소프트웨어는 업무의 정확성, 예측 능력 및 인지 컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 의료, 금융, 사이버 보안, 법무 분석, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 널리 채택되고 있습니다.
설명 가능한 AI에 관한 규제 요건
금융 서비스, 의료, 정부 기관의 애플리케이션 분야에서 투명하고 감사 가능한 AI 의사결정을 요구하는 규제 요건이 강화되면서, 이것이 머신 리즌닝 소프트웨어 도입을 촉진하는 주요 요인이 되고 있습니다. EU AI법, 미국 금융 규제 당국의 지침, 의료 AI의 설명 책임 프레임워크 등의 규제에서는 개인에게 영향을 미치는 중요한 결정에 대해 AI 시스템이 사람이 이해할 수 있는 설명을 제공해야 한다고 규정하고 있습니다. 불투명한 블랙박스처럼 작동하는 기존의 딥러닝 모델은 이러한 설명 가능성 요건을 충족할 수 없기 때문에 추적 가능하고 논리에 기반한 의사결정 설명을 생성하는 기호적 및 하이브리드 추론 플랫폼에 대한 규정 준수 중심의 강력한 수요가 발생하고 있습니다.
지식베이스 구축의 복잡성
복잡한 실세계 영역에서 효과적인 기계 추론을 뒷받침하기 위해 필요한 포괄적이고 정확하며 유지 관리가 용이한 지식 기반을 구축하려면, 막대한 수작업이 필요한 지식 공학 노력과 해당 분야 전문가의 참여, 그리고 지속적인 큐레이션에 대한 투자가 필요하며, 이러한 요소들이 도입에 있어 큰 장벽이 되고 있습니다. 규칙 기반 및 의미론적 추론 시스템에서는 도메인 지식, 온톨로지의 관계성, 그리고 추론 규칙을 명시적으로 인코딩해야 하지만, 이러한 요소들은 기업 도입에 필요한 규모로 원시 데이터로부터 자동으로 학습할 수 없습니다.
신경 기호적 AI의 통합이 진전되고 있다
신경 기호적 AI에서 신경망의 학습 능력과 기호적 추론 아키텍처의 융합은 기계 추론 소프트웨어의 잠재 시장을 대폭 확대할 매력적인 비즈니스 기회입니다. 딥러닝에 기반한 지각과 명시적 논리 추론을 결합한 신경기호적 시스템은 두 접근법의 약점을 상호 보완함으로써, 데이터를 통해 학습하는 동시에 습득한 지식을 바탕으로 체계적으로 추론할 수 있는 견고한 지능형 시스템을 구현합니다. 신경 기호 아키텍처에 대한 학계와 기업의 연구 투자 확대는 상용 플랫폼의 성숙을 가속화하고 있습니다.
대규모 언어 모델을 활용한 추론 기능의 대체
수학 문제 해결, 논리적 추론, 다단계 계획과 같은 복잡한 추론 작업을 수행하는 대규모 언어 모델(LLM)의 능력이 급속히 발전하고 있는 것은, 전용 기계 추론 소프트웨어 플랫폼에 있어 경쟁상의 위협이 되고 있습니다. LLM이 ‘사고의 연쇄’ 프롬프팅이나 추론의 미세 조정을 통해 점점 더 정교한 추론 행동을 보이기 시작함에 따라, 기업의 구매 담당자들은 범용 LLM 플랫폼과 병행하여 전용 기호 추론 인프라를 도입할 필요성에 대해 의문을 품게 될지도 모릅니다.
COVID-19의 영향:
COVID-19는 전례 없는 불확실성 속에서 조직이 조달, 리스크 관리, 임상 의사결정 지원 분야에서 투명하고 감사 가능한 AI 지침이 필요한 복잡하고 급변하는 의사결정 환경에 직면하게 됨에 따라, 기업들의 기계 추론 소프트웨어에 대한 관심을 가속화시켰습니다. 의료 시스템에서는 과도한 부담에 직면한 임상의의 진단 및 치료 프로토콜을 지원하기 위해 추론 기능을 갖춘 임상 의사결정 지원 도구가 도입되었습니다. 팬데믹 이후, AI 거버넌스 규제의 구조적 확대와 설명 가능한 자동 의사결정 시스템에 대한 기업의 수요가 전 세계 규제 대상 산업 부문에서 기계 추론 소프트웨어 플랫폼에 지속적인 상업적 성장 동력을 제공하고 있습니다.
예측 기간 동안 자율형 추론 플랫폼 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
자율적 추론 플랫폼 부문은, 지속적인 인간의 감독 없이도 복잡한 다단계 추론 및 의사결정 워크플로우를 자율적으로 실행할 수 있는 AI 시스템에 대한 기업의 수요가 견조함에 따라, 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 금융 서비스, 의료, 산업 자동화 분야의 각 조직은 추론, 계획 수립 및 실행을 통합된 아키텍처에 통합한 자율적 추론 플랫폼을 필요로 하고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 도입 부문이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 클라우드 기반 배포 부문은 기업들이 온프레미스 인프라에 대한 투자 없이도 추론 플랫폼에 접근할 수 있는 점을 선호하는 점과, 클라우드 호스팅 방식의 지식 기반 관리 및 추론 계산이 지닌 확장성의 이점에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 클라우드 배포를 통해 추론 모델의 신속한 반복, 지식베이스의 일원화된 업데이트, 그리고 기업의 데이터 파이프라인 및 애플리케이션 생태계와의 원활한 통합이 가능해집니다.
가장 큰 점유율을 차지하는 지역:
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 기업의 AI 투자가 가장 활발하고, AI 거버넌스에 관한 규제 환경이 가장 성숙하며, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Palantir Technologies Inc., OpenAI, LLC와 같은 주요 기계 추론 소프트웨어 공급업체들이 존재하기 때문입니다. 미국의 금융 서비스 및 헬스케어 부문은 규제 압력과 경쟁적 차별화 요건의 영향으로, 설명 가능한 AI 및 추론 기능을 갖춘 의사결정 시스템 도입에 있어 가장 앞서 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 중국, 일본, 한국, 인도의 금융 서비스, 제조, 정부 부문에서 기업의 AI 도입이 급속히 확대됨에 따라 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 투명성을 갖추고 설명 책임을 다할 수 있는 AI 의사결정 시스템을 의무화하는 정부의 AI 규제 체계에 따라, 규제 대상 산업 분야에서 추론 기능을 갖춘 플랫폼의 도입이 가속화되고 있습니다. 국내 AI 소프트웨어 개발 생태계의 성장과 첨단 AI 연구 프로그램에 대한 정부의 막대한 투자가 해당 지역 전체에서 기계 추론 소프트웨어의 상용화 및 도입에 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
무료 맞춤 설정 서비스:
본 보고서를 구매하신 모든 고객께서는 다음의 무료 맞춤 설정 옵션 중 하나를 선택하여 이용하실 수 있습니다:
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- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(주: 실현 가능성 확인에 따름)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업의 벤치마크
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장 : 소프트웨어 유형별
제6장 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장 : 전개 모델별
제7장 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장 : 기술별
제8장 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장 : 용도별
제9장 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 기계 추론 소프트웨어 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 대처
제13장 기업 개요
KSM 26.06.23According to Stratistics MRC, the Global Machine Reasoning Software Market is accounted for $2.9 billion in 2026 and is expected to reach $9.4 billion by 2034 growing at a CAGR of 15.8% during the forecast period. Machine Reasoning Software refers to advanced artificial intelligence platforms designed to simulate human-like logical reasoning, inference generation, and decision-making processes by analyzing structured and unstructured data. These software solutions apply knowledge representation, symbolic AI, probabilistic models, and rule-based algorithms to solve complex problems, derive conclusions, and support automated decision intelligence. Machine Reasoning Software is extensively adopted across healthcare, finance, cybersecurity, legal analytics, and industrial automation sectors to enhance operational accuracy, predictive capabilities, and cognitive computing performance.
Market Dynamics:
Driver:
Explainable AI regulatory requirements
Escalating regulatory mandates requiring transparent and auditable AI decision-making in financial services, healthcare, and government applications are the primary drivers of machine reasoning software adoption. Regulations, including the EU AI Act, US financial regulator guidance, and healthcare AI accountability frameworks, require AI systems to provide human-interpretable explanations for consequential decisions affecting individuals. Conventional deep learning models that operate as opaque black boxes cannot satisfy these explainability requirements, creating strong compliance-driven demand for symbolic and hybrid reasoning platforms that generate traceable, logic-based decision explanations.
Restraint:
Knowledge base construction complexity
Building comprehensive, accurate, and maintainable knowledge bases required to support effective machine reasoning across complex real-world domains involves substantial manual knowledge engineering effort, domain expert engagement, and ongoing curation investment that presents significant adoption barriers. Rule-based and semantic reasoning systems require explicit encoding of domain knowledge, ontological relationships, and reasoning rules that cannot be automatically learned from raw data at the scale required for enterprise deployment.
Opportunity:
Neuro-symbolic AI integration advances
The convergence of neural network learning capabilities with symbolic reasoning architectures in neuro-symbolic AI represents a compelling commercial opportunity that substantially expands the addressable market for machine reasoning software. Neuro-symbolic systems that combine deep learning perception with explicit logical reasoning address the complementary weaknesses of both approaches, enabling robust intelligent systems capable of learning from data while reasoning systematically from acquired knowledge. Growing academic and corporate research investment in neuro-symbolic architectures is accelerating the maturity of commercial platforms.
Threat:
Large language model reasoning substitution
The rapid capability advancement of large language models in performing complex reasoning tasks including mathematical problem solving, logical inference, and multi-step planning is creating a competitive threat to dedicated machine reasoning software platforms. As LLMs demonstrate increasingly sophisticated reasoning behaviors through chain-of-thought prompting and reasoning fine-tuning, enterprise buyers may question the necessity of deploying specialized symbolic reasoning infrastructure alongside general-purpose LLM platforms.
Covid-19 Impact:
COVID-19 accelerated enterprise interest in machine reasoning software as organizations confronted complex, rapidly evolving decision environments requiring transparent, auditable AI guidance for procurement, risk management, and clinical decision support under unprecedented uncertainty. Healthcare systems deployed reasoning-capable clinical decision support tools to assist overwhelmed clinicians with diagnostic and treatment protocols. Post-pandemic, structural growth in AI governance regulation and enterprise demand for explainable automated decision systems has created durable commercial momentum for machine reasoning software platforms across regulated industry sectors globally.
The autonomous inference platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The autonomous inference platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to strong enterprise demand for AI systems capable of independently executing complex multi-step reasoning and decision workflows without continuous human oversight. Organizations in financial services, healthcare, and industrial automation seek autonomous inference platforms that integrate reasoning, planning, and action execution in unified architectures.
The cloud-based deployment segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based deployment segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by enterprise preference for reasoning platform accessibility without on-premises infrastructure investment and the scalability advantages of cloud-hosted knowledge base management and inference computation. Cloud deployment enables rapid iteration of reasoning models, centralized knowledge base updates, and seamless integration with enterprise data pipelines and application ecosystems.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the highest enterprise AI investment intensity, the most mature AI governance regulatory environment, and the presence of leading machine reasoning software vendors, including IBM Corporation, Microsoft Corporation, Palantir Technologies Inc., and OpenAI, LLC. US financial services and healthcare sectors are the most advanced adopters of explainable AI and reasoning-capable decision systems driven by regulatory pressure and competitive differentiation requirements.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapidly expanding enterprise AI adoption across financial services, manufacturing, and government sectors in China, Japan, South Korea, and India. Government AI regulatory frameworks mandating transparent and accountable AI decision systems are accelerating adoption of reasoning-capable platforms in regulated industries. Growing domestic AI software development ecosystems and significant government investment in advanced AI research programs create a favorable environment for machine reasoning software commercialization and deployment across the region.
Key players in the market
Some of the key players in Machine Reasoning Software Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Oracle Corporation, Amazon Web Services, Inc., SAP SE, NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Cisco Systems, Inc., Palantir Technologies Inc., Salesforce, Inc., OpenAI, LLC, Baidu, Inc., Fujitsu Limited, Hitachi, Ltd., Dell Technologies Inc., and Siemens AG.
Key Developments:
In May 2026, IBM Corporation launched watsonx Reasoning, an enterprise neuro-symbolic AI platform combining large language model fluency with formal logical inference capabilities, enabling regulated industries to deploy explainable automated decision systems meeting EU AI Act transparency requirements.
In April 2026, Palantir Technologies Inc. introduced AIP Reasoning Modules for its Artificial Intelligence Platform, providing government and enterprise customers with auditable multi-step reasoning chains for complex operational decision support in defense, intelligence, and financial risk management contexts.
In March 2026, Siemens AG partnered with a leading European automotive manufacturer to deploy context-aware machine reasoning software for autonomous quality inspection decision-making across assembly lines, reducing defect escape rates by 45% through AI-driven multi-criteria reasoning.
Software Types Covered:
- Rule-Based Reasoning Platforms
- Knowledge Representation Engines
- Semantic Reasoning Systems
- Context-Aware Decision Engines
- Autonomous Inference Platforms
Deployment Models Covered:
- Cloud-Based Deployment
- On-Premise Deployment
- Hybrid Deployment
- Edge AI Deployment
- Multi-Cloud Deployment
Technologies Covered:
- Symbolic AI
- Knowledge Graph Processing
- Natural Language Understanding
- Cognitive Computing
- Explainable AI Algorithms
- Probabilistic Reasoning Systems
Applications Covered:
- Intelligent Virtual Assistants
- Fraud Detection and Risk Analysis
- Industrial Automation
- Healthcare Diagnostics
- Legal & Compliance Analytics
- Autonomous Robotics
- Financial Advisory Systems
End Users Covered:
- Technology Companies
- Banking & Financial Institutions
- Healthcare Organizations
- Manufacturing Enterprises
- Government Agencies
- Retail and E-Commerce Companies
- Telecommunication Providers
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of Africa
What our report offers:
- Market share assessments for the regional and country-level segments
- Strategic recommendations for the new entrants
- Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
- Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
- Competitive landscaping mapping the key common trends
- Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
- Supply chain trends mapping the latest technological advancements
Free Customization Offerings:
All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:
- Company Profiling
- Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
- SWOT Analysis of key players (up to 3)
- Regional Segmentation
- Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
- Competitive Benchmarking
- Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances
Table of Contents
1 Executive Summary
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global Machine Reasoning Software Market, By Software Type
- 5.1 Rule-Based Reasoning Platforms
- 5.2 Knowledge Representation Engines
- 5.3 Semantic Reasoning Systems
- 5.4 Context-Aware Decision Engines
- 5.5 Autonomous Inference Platforms
6 Global Machine Reasoning Software Market, By Deployment Model
- 6.1 Cloud-Based Deployment
- 6.2 On-Premise Deployment
- 6.3 Hybrid Deployment
- 6.4 Edge AI Deployment
- 6.5 Multi-Cloud Deployment
7 Global Machine Reasoning Software Market, By Technology
- 7.1 Symbolic AI
- 7.2 Knowledge Graph Processing
- 7.3 Natural Language Understanding
- 7.4 Cognitive Computing
- 7.5 Explainable AI Algorithms
- 7.6 Probabilistic Reasoning Systems
8 Global Machine Reasoning Software Market, By Application
- 8.1 Intelligent Virtual Assistants
- 8.2 Fraud Detection and Risk Analysis
- 8.3 Industrial Automation
- 8.4 Healthcare Diagnostics
- 8.5 Legal & Compliance Analytics
- 8.6 Autonomous Robotics
- 8.7 Financial Advisory Systems
9 Global Machine Reasoning Software Market, By End User
- 9.1 Technology Companies
- 9.2 Banking & Financial Institutions
- 9.3 Healthcare Organizations
- 9.4 Manufacturing Enterprises
- 9.5 Government Agencies
- 9.6 Retail and E-Commerce Companies
- 9.7 Telecommunication Providers
10 Global Machine Reasoning Software Market, By Geography
- 10.1 North America
- 10.1.1 United States
- 10.1.2 Canada
- 10.1.3 Mexico
- 10.2 Europe
- 10.2.1 United Kingdom
- 10.2.2 Germany
- 10.2.3 France
- 10.2.4 Italy
- 10.2.5 Spain
- 10.2.6 Netherlands
- 10.2.7 Belgium
- 10.2.8 Sweden
- 10.2.9 Switzerland
- 10.2.10 Poland
- 10.2.11 Rest of Europe
- 10.3 Asia Pacific
- 10.3.1 China
- 10.3.2 Japan
- 10.3.3 India
- 10.3.4 South Korea
- 10.3.5 Australia
- 10.3.6 Indonesia
- 10.3.7 Thailand
- 10.3.8 Malaysia
- 10.3.9 Singapore
- 10.3.10 Vietnam
- 10.3.11 Rest of Asia Pacific
- 10.4 South America
- 10.4.1 Brazil
- 10.4.2 Argentina
- 10.4.3 Colombia
- 10.4.4 Chile
- 10.4.5 Peru
- 10.4.6 Rest of South America
- 10.5 Rest of the World (RoW)
- 10.5.1 Middle East
- 10.5.1.1 Saudi Arabia
- 10.5.1.2 United Arab Emirates
- 10.5.1.3 Qatar
- 10.5.1.4 Israel
- 10.5.1.5 Rest of Middle East
- 10.5.2 Africa
- 10.5.2.1 South Africa
- 10.5.2.2 Egypt
- 10.5.2.3 Morocco
- 10.5.2.4 Rest of Africa
- 10.5.1 Middle East
11 Strategic Market Intelligence
- 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
12 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 12.1 Mergers and Acquisitions
- 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 12.3 New Product Launches and Certifications
- 12.4 Capacity Expansion and Investments
- 12.5 Other Strategic Initiatives
13 Company Profiles
- 13.1 IBM Corporation
- 13.2 Microsoft Corporation
- 13.3 Google LLC
- 13.4 Oracle Corporation
- 13.5 Amazon Web Services, Inc.
- 13.6 SAP SE
- 13.7 NVIDIA Corporation
- 13.8 Intel Corporation
- 13.9 Cisco Systems, Inc.
- 13.10 Palantir Technologies Inc.
- 13.11 Salesforce, Inc.
- 13.12 OpenAI, LLC
- 13.13 Baidu, Inc.
- 13.14 Fujitsu Limited
- 13.15 Hitachi, Ltd.
- 13.16 Dell Technologies Inc.
- 13.17 Siemens AG
