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시장보고서
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2120895
산업용 생성형 AI 자동화 시장 예측(-2034년) : 제품별, 컴포넌트별, 기술별, 전개 형태별, 용도별, 최종사용자별, 지역별Industrial Generative AI Automation Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Product, Component, Technology, Deployment, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 의하면, 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장은 2026년에 45억 달러에 이르고, 예측 기간 중 CAGR 19.6%로 성장하여 2034년까지 189억 달러에 달할 전망입니다.
산업용 생성형 AI 자동화란, 생성형 인공지능 모델을 활용하여 제조 환경에서의 엔지니어링, 생산 계획 및 운영상의 의사결정 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 플랫폼을 의미합니다. 이러한 시스템은 대규모 언어 모델, 멀티모달 AI 및 에이전트형 AI 아키텍처를 활용하여 수동으로 사양을 설정할 필요 없이 제어 코드, 설계 최적화 방안, 유지보수 일정 및 생산 워크플로를 생성합니다. 이 기술을 통해 산업 엔지니어와 운영자는 요구 사항을 자연어로 기술하기만 하면 복잡한 인지 작업을 자동화할 수 있게 됩니다.
산업 분야의 기술 격차 위기
제조업체들이 점점 더 복잡해지는 생산 시스템을 관리할 수 있는 숙련된 엔지니어와 기술자의 심각한 부족에 직면함에 따라, 산업 분야의 기술 격차 위기가 생성형 AI 자동화 도입을 촉진하고 있습니다. 생성형 AI 플랫폼은 전문가의 지식을 수집하고 재현할 수 있어, 경험이 부족한 직원도 AI의 지원을 받아 고도의 엔지니어링 및 운영 작업을 수행할 수 있게 합니다. 대규모 언어 모델을 기반으로 한 산업용 코파일럿은 기술적 질문에 답하거나, 제어 시스템용 코드를 생성하거나, 문제 해결 지침을 제공할 수 있어 희소한 전문 지식에 대한 의존도를 낮춥니다.
AI 모델의 ‘환각’
AI 모델의 ‘환각’은 산업용 생성형 AI 자동화 도입을 제약하는 요인으로 작용하고 있습니다. 기반 모델이 언뜻 타당해 보일지라도 실제로는 잘못된 출력을 생성할 수 있으며, 이는 생산 환경에서 심각한 운영 오류를 유발할 우려가 있기 때문입니다. 생성형 AI 시스템은 안전상의 제약을 위반하는 제어 매개변수를 권장하거나 미묘한 버그가 포함된 코드를 생성할 가능성이 있으므로, AI가 생성한 모든 컨텐츠에 대해 사람이 철저히 검증하는 것이 필수적입니다. 제조업체는 견고한 검증 메커니즘이 없다면 중요한 용도에서 생성형 AI 시스템을 완전히 신뢰할 수 없으며, 그 결과 현재 기술로 달성 가능한 자동화의 정도는 제한적입니다.
에이전트형 AI의 개발
자율형 AI의 개발은 복잡한 자동화 과제를 해결하기 위해, 지속적인 인간의 감독 없이 산업용 작업의 계획, 실행, 검증이 가능한 자율적인 생성 에이전트가 등장하고 있다는 점에서 큰 성장 기회를 가져오고 있습니다. AI 에이전트는 생성 능력과 추론 기능, 도구 사용 기능을 결합하여 프로세스 개선을 자율적으로 설계하고, 공급망 의사 결정을 최적화하며, 생산 일정을 조정할 수 있습니다. 수동적인 생성에서 능동적인 문제 해결로의 진화를 통해, 제조 업무 전반에 걸쳐 산업용 생성형 AI의 적용 가능한 이용 사례가 극적으로 확대되고 있습니다.
지적 재산권 리스크
지적 재산권 관련 리스크는 산업용 생성형 AI 자동화 도입을 위협하고 있습니다. 이는 독자적인 제조 데이터를 사용하여 모델을 학습시킴으로써, 모델의 출력이나 쿼리 이력을 통해 기업 비밀이나 경쟁 우위가 유출될 가능성이 있기 때문입니다. 제조업체들은 데이터 보호 및 경쟁 정보 유출에 대한 우려로 인해 기밀성이 높은 설계 파일, 공정 레시피, 품질 데이터를 클라우드 기반 생성형 AI 서비스에 업로드하는 데 소극적입니다. AI에 의해 생성된 지적 재산에 관한 법적·규제적 상황은 여전히 불투명하며, 생성형 자동화 솔루션을 도입하는 기업에게 잠재적인 법적 책임 문제를 야기하고 있습니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19) 발생 초기, 연구개발 자원이 팬데믹에 대한 즉각적인 대응에 투입되고 많은 제조 프로젝트가 일시 중단되거나 취소됨에 따라 산업용 생성형 AI 자동화 개발은 주춤했습니다. 팬데믹이 한창일 때, 생산의 민첩성과 원격 운영 관리에 대한 긴급한 필요성이 높아지면서, 현장의 전문 지식이 감소하는 상황에서도 엔지니어링상의 의사결정을 지원할 수 있는 AI 시스템에 대한 관심이 가속화되었습니다. 팬데믹 이후 지속되는 인력 부족과 공급망 변동으로 인해, 산업의 회복탄력성과 업무 최적화를 도모하는 도구로서 생성형 AI의 중요성은 지속적으로 높아지고 있습니다.
예측 기간 동안 생성형 AI 자동화 플랫폼 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
생성형 AI 자동화 플랫폼 부문은 엔지니어링 설계, 생산 계획, 품질 관리 등 여러 산업 기능을 아우르며 생성 기능을 통합한 종합적인 소프트웨어 솔루션을 통해 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이러한 엔드투엔드 플랫폼은 일관된 사용자 경험과 데이터 거버넌스를 갖춘 단일 통합 시스템을 통해 다양한 자동화 요구 사항을 충족함으로써 고객에게 최대의 가치를 제공합니다. 이 부문은 업계를 선도하는 산업용 소프트웨어 기업들이 기존 제조 실행(ME) 및 제품 수명 주기 관리(PLM) 플랫폼을 기반으로 생성형 AI 기능을 포트폴리오에 추가하고 있는 데서 혜택을 보고 있습니다.
소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문은 산업 사용자에게 상당한 생산성 향상을 가져다주는 생성형 AI 모델, 코파일럿 인터페이스 및 자동화 용도의 가치가 급속히 높아지고 있는 것을 배경으로 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 레이어를 통해 제조업체는 인프라에 대한 투자 없이도 기반 모델을 활용하고, 전문적인 산업용 AI 모델에 접근하며, 자사의 특정 업무에 맞춘 맞춤형 자동화 에이전트를 도입할 수 있게 됩니다. 구독 기반 소프트웨어 제공은 급속히 진화하는 생성 기술을 위한 지속적인 모델 개선과 기능 개발을 뒷받침하는 지속적인 수익원을 창출합니다.
시장 점유율이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 북미는 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 전망됩니다. 이는 미국이 기반 모델 및 생성형 AI 애플리케이션 개발을 주도하고 있으며, 주요 기술 기업들이 산업용 AI 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있기 때문입니다. 미국의 제조 기술 선도 기업들은 생성형 AI 기능을 자사의 산업용 소프트웨어 포트폴리오에 통합하고, 엔지니어링 및 운영 부서 전반에 걸쳐 사내용 생성형 AI 시스템을 도입하고 있습니다. AI 스타트업을 위한 활기찬 벤처 생태계와 기술 선도적인 제조업체에 뿌리내린 얼리 어답터 문화가 이 지역의 지속적인 시장 지배력을 뒷받침하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 중국, 일본, 한국이 차세대 스마트 제조 및 산업 경쟁력의 기반 기술로서 AI 역량에 막대한 투자를 하고 있기 때문입니다. 중국의 AI 개발 계획을 포함한 정부 정책에서는 경제 변혁과 산업 현대화의 핵심 기술로서 생성형 AI가 명확히 우선순위로 지정되어 있습니다. 이 지역의 거대한 전자 및 자동차 산업은 제품 개발 주기를 가속화하고 제조 효율을 높이기 위해 생성형 자동화 시스템을 도입하고 있습니다.
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- 주요 기업(최대 3개사)에 대한 SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객님의 요청에 따라 주요 국가 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(참고: 실현 가능성 확인 후 제공)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 제품별
제6장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 컴포넌트별
제7장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 기술별
제8장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 전개 형태별
제9장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 용도별
제10장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 최종사용자별
제11장 세계의 산업용 생성형 AI 자동화 시장 : 지역별
제12장 전략적 시장 정보
제13장 업계 동향과 전략적 이니셔티브
제14장 기업 개요
LSH 26.09.01According to Stratistics MRC, the Global Industrial Generative AI Automation Market is accounted for $4.5 billion in 2026 and is expected to reach $18.9 billion by 2034 growing at a CAGR of 19.6% during the forecast period. Industrial generative AI automation refers to software platforms that use generative artificial intelligence models to automate engineering, production planning, and operational decision-making processes in manufacturing environments. These systems leverage large language models, multimodal AI, and agentic AI architectures to generate control code, design optimization proposals, maintenance schedules, and production workflows without manual specification. The technology enables industrial engineers and operators to automate complex cognitive tasks by describing requirements in natural language.
Market Dynamics:
Driver:
Industrial Skill Gap Crisis
The industrial skill gap crisis is driving generative AI automation adoption as manufacturers face acute shortages of experienced engineers and technicians capable of managing increasingly complex production systems. Generative AI platforms can capture and replicate expert knowledge, enabling less experienced staff to perform sophisticated engineering and operational tasks with AI assistance. Industrial copilots built on large language models can answer technical questions, generate code for control systems, and provide troubleshooting guidance, reducing dependence on scarce specialist expertise.
Restraint:
AI Model Hallucinations
AI model hallucinations constrain industrial generative AI automation adoption as foundation models sometimes produce plausible but incorrect outputs that can cause serious operational errors in production environments. Generative AI systems may recommend control parameters that violate safety constraints or generate code that contains subtle bugs, necessitating thorough human validation of all AI-generated content. Manufacturers cannot fully trust generative systems for critical applications without robust verification mechanisms, limiting the automation degree achievable with current technology.
Opportunity:
Agentic AI Development
Agentic AI development presents substantial growth opportunities as autonomous generative agents that can plan, execute, and verify industrial tasks without continuous human supervision emerge to address complex automation challenges. AI agents can autonomously design process improvements, optimize supply chain decisions, and orchestrate production schedules by combining generative capabilities with reasoning and tool-use functions. The evolution from passive generation to proactive problem-solving dramatically expands the addressable use cases for industrial generative AI across manufacturing operations.
Threat:
Intellectual Property Risks
Intellectual property risks threaten industrial generative AI automation adoption as training models on proprietary manufacturing data creates potential exposure of trade secrets and competitive advantages through model outputs or query histories. Manufacturers are reluctant to upload sensitive design files, process recipes, or quality data to cloud-based generative AI services due to concerns about data protection and competitive intelligence leakage. The legal and regulatory landscape for AI-generated intellectual property remains uncertain, creating potential liability issues for companies deploying generative automation solutions.
Covid-19 Impact:
COVID-19 initially slowed industrial generative AI automation development as R&D resources were redirected toward immediate pandemic response while many manufacturing projects were paused or canceled. Mid-pandemic the urgent need for production agility and remote operations management accelerated interest in AI systems that could support engineering decisions with reduced on-site expertise. Post-pandemic sustained workforce shortages and supply chain volatility have permanently elevated the importance of generative AI as a tool for industrial resilience and operational optimization.
The generative AI automation platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The generative AI automation platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to comprehensive software solutions that integrate generative capabilities across multiple industrial functions including engineering design, production planning, and quality management in unified platforms. These end-to-end platforms provide maximum value to customers by addressing diverse automation needs through a single integrated system with consistent user experience and data governance. The segment benefits from industrial software leaders expanding their portfolios with generative AI capabilities built on their established manufacturing execution and product lifecycle platforms.
The software segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the software segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the rapidly increasing value of generative AI models, copilot interfaces, and automation applications that generate significant productivity improvements for industrial users. Software layers enable manufacturers to leverage foundation models without infrastructure investment, access specialized industrial AI models, and deploy custom automation agents tailored to their specific operations. Subscription-based software delivery creates recurring revenue streams that support continuous model improvement and feature development for rapidly evolving generative technology.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States leading the development of foundation models and generative AI applications with major technology companies investing heavily in industrial AI research and product development. American manufacturing technology leaders are integrating generative capabilities into their industrial software portfolios and deploying internal generative systems across engineering and operations functions. The region's vibrant venture ecosystem for AI startups and early adopter culture among technology-forward manufacturers supports continued market dominance.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to China, Japan, and South Korea making massive investments in AI capabilities as foundational technologies for next-generation smart manufacturing and industrial competitiveness. Government initiatives including China's AI development plans explicitly prioritize generative AI as a key technology for economic transformation and industrial modernization. The region's large electronics and automotive industries are deploying generative automation systems to accelerate product development cycles and improve manufacturing efficiency.
Key players in the market
Some of the key players in Industrial Generative AI Automation Market include NVIDIA Corporation, Microsoft Corporation, Alphabet Inc., IBM Corporation, Amazon.com, Inc., Siemens AG, SAP SE, Oracle Corporation, Salesforce, Inc., Schneider Electric SE, Rockwell Automation, Inc., Honeywell International Inc., ABB Ltd., Emerson Electric Co., Cisco Systems, Inc., PTC Inc., Dassault Systemes SE, and Palantir Technologies Inc.
Key Developments:
In August 2026, NVIDIA Corporation introduced its industrial generative AI platform with specialized foundation models for manufacturing applications and agentic automation capabilities.
In July 2026, Microsoft Corporation expanded its Azure Industrial AI offerings with copilot features for manufacturing engineers, enabling natural language design of production workflows.
In June 2026, Alphabet Inc. launched a generative AI automation platform for industrial operations that integrates multimodal models for plant floor decision support.
Products Covered:
- Generative AI Automation Platforms
- Industrial AI Copilots
- Generative AI Workflow Platforms
- AI-Powered Automation Software
- Generative AI Robotics Platforms
- Industrial AI Decision Platforms
- AI-Enabled Engineering Platforms
Components Covered:
- Software
- AI Models
- Computing Infrastructure
- Data Platforms
- Services
Technologies Covered:
- Generative AI
- Large Language Models
- Multimodal AI
- Retrieval-Augmented Generation
- Agentic AI
- Digital Twins
Deployments Covered:
- Cloud Deployment
- On-Premises Deployment
- Edge Deployment
Applications Covered:
- Production Planning
- Engineering Automation
- Predictive Maintenance
- Quality Management
- Supply Chain Optimization
- Process Optimization
- Other Applications
End Users Covered:
- Automotive
- Electronics
- Semiconductors
- Industrial Manufacturing
- Aerospace & Defense
- Other End Users
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 Industrial Generative AI Automation Market, By Product
- 5.1 Generative AI Automation Platforms
- 5.2 Industrial AI Copilots
- 5.3 Generative AI Workflow Platforms
- 5.4 AI-Powered Automation Software
- 5.5 Generative AI Robotics Platforms
- 5.6 Industrial AI Decision Platforms
- 5.7 AI-Enabled Engineering Platforms
6 Global Industrial Generative AI Automation Market, By Component
- 6.1 Software
- 6.2 AI Models
- 6.3 Computing Infrastructure
- 6.4 Data Platforms
- 6.5 Services
7 Global Industrial Generative AI Automation Market, By Technology
- 7.1 Generative AI
- 7.2 Large Language Models
- 7.3 Multimodal AI
- 7.4 Retrieval-Augmented Generation
- 7.5 Agentic AI
- 7.6 Digital Twins
8 Global Industrial Generative AI Automation Market, By Deployment
- 8.1 Cloud Deployment
- 8.2 On-Premises Deployment
- 8.3 Edge Deployment
9 Global Industrial Generative AI Automation Market, By Application
- 9.1 Production Planning
- 9.2 Engineering Automation
- 9.3 Predictive Maintenance
- 9.4 Quality Management
- 9.5 Supply Chain Optimization
- 9.6 Process Optimization
- 9.7 Other Applications
10 Global Industrial Generative AI Automation Market, By End User
- 10.1 Automotive
- 10.2 Electronics
- 10.3 Semiconductors
- 10.4 Industrial Manufacturing
- 10.5 Aerospace & Defense
- 10.6 Other End Users
11 Global Industrial Generative AI Automation Market, By Geography
- 11.1 North America
- 11.1.1 United States
- 11.1.2 Canada
- 11.1.3 Mexico
- 11.2 Europe
- 11.2.1 United Kingdom
- 11.2.2 Germany
- 11.2.3 France
- 11.2.4 Italy
- 11.2.5 Spain
- 11.2.6 Netherlands
- 11.2.7 Belgium
- 11.2.8 Sweden
- 11.2.9 Switzerland
- 11.2.10 Poland
- 11.2.11 Rest of Europe
- 11.3 Asia Pacific
- 11.3.1 China
- 11.3.2 Japan
- 11.3.3 India
- 11.3.4 South Korea
- 11.3.5 Australia
- 11.3.6 Indonesia
- 11.3.7 Thailand
- 11.3.8 Malaysia
- 11.3.9 Singapore
- 11.3.10 Vietnam
- 11.3.11 Rest of Asia Pacific
- 11.4 South America
- 11.4.1 Brazil
- 11.4.2 Argentina
- 11.4.3 Colombia
- 11.4.4 Chile
- 11.4.5 Peru
- 11.4.6 Rest of South America
- 11.5 Rest of the World (RoW)
- 11.5.1 Middle East
- 11.5.1.1 Saudi Arabia
- 11.5.1.2 United Arab Emirates
- 11.5.1.3 Qatar
- 11.5.1.4 Israel
- 11.5.1.5 Rest of Middle East
- 11.5.2 Africa
- 11.5.2.1 South Africa
- 11.5.2.2 Egypt
- 11.5.2.3 Morocco
- 11.5.2.4 Rest of Africa
- 11.5.1 Middle East
12 Strategic Market Intelligence
- 12.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 12.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 12.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 12.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
13 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 13.1 Mergers and Acquisitions
- 13.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 13.3 New Product Launches and Certifications
- 13.4 Capacity Expansion and Investments
- 13.5 Other Strategic Initiatives
14 Company Profiles
- 14.1 NVIDIA Corporation
- 14.2 Microsoft Corporation
- 14.3 Alphabet Inc.
- 14.4 IBM Corporation
- 14.5 Amazon.com, Inc.
- 14.6 Siemens AG
- 14.7 SAP SE
- 14.8 Oracle Corporation
- 14.9 Salesforce, Inc.
- 14.10 Schneider Electric SE
- 14.11 Rockwell Automation, Inc.
- 14.12 Honeywell International Inc.
- 14.13 ABB Ltd.
- 14.14 Emerson Electric Co.
- 14.15 Cisco Systems, Inc.
- 14.16 PTC Inc.
- 14.17 Dassault Systemes SE
- 14.18 Palantir Technologies Inc.
