2024–2030 글로벌 AI 소프트웨어 시장 및 소프트웨어 개발 AI 전망 분석

1. 요약

• 2025년 5월 18일 기준, 글로벌 AI 소프트웨어 시장과 소프트웨어 개발 AI 시장의 향후 성장 전망은 매우 밝습니다. 현재 상용화되고 있는 세 건의 관련 문서 데이터를 분석한 결과, 글로벌 AI 소프트웨어 시장은 2028년까지 연평균 32.2%의 성장률을 기록하며 약 6, 788억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 개발 AI 시장 또한 2024년부터 2030년까지 연평균 20.9%의 성장률로 2030년에는 약 12억 8, 600만 달러에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. 이러한 성장은 DevOps 관행의 확산, 엣지 컴퓨팅과 IoT의 통합, 설명 가능한 AI의 발전 및 헬스케어와 자율 시스템 분야에서의 AI 도입 증가에 기인하고 있습니다. 각 문서 분석을 통해 제시된 주요 성장 동인과 기술 발전을 통해 독자들은 시장의 흐름과 기업 전략에 대한 인사이트를 간편히 파악할 수 있습니다.

• 특히 AI 소프트웨어 시장의 성장은 다양한 산업에서의 AI 활용 증가, 헬스케어, 금융, 제조 분야에 걸친 혁신적인 활용 사례들이 주요 원동력으로 작용하고 있습니다. 소프트웨어 개발 AI 시장은 데이터 중심의 효율성 제고와 디지털 연결성이 확대됨에 따라 성장하고 있으며, 그 결과 AI와 소프트웨어 개발의 융합이 이루어지고 있습니다. 이러한 추세는 앞으로 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 AI 기술 통합을 가속화하는 기반이 될 것입니다.

• 현재 AI 기술은 단순한 자동화 도구를 넘어, 업종을 초월한 혁신의 중심으로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 'Security Copilot'과 같은 제품은 AI의 사이버 보안 영역에서의 역할을 확대하고 있으며, 다양한 산업에서의 AI 민주화는 중소기업이 고급 AI 솔루션을 쉽게 접근할 수 있는 환경을 조성하도록 하고 있습니다. 이와 같은 정보들은 독자가 글로벌 AI 소프트웨어 시장 및 소프트웨어 개발 AI 시장의 전반적인 흐름을 이해하고 나아가게 될 방향성을 엿볼 수 있게 합니다.

2. 문서 발행 현황 및 예측 기간 개요

• 2-1. 문서별 PublishedDate와 발행 배경

• 현재 보고서는 2025년 5월 18일 기준으로 작성되었으며, 다음의 세 건의 문서 데이터를 기반으로 한 분석입니다. 첫 번째 문서는 2025년 4월 17일에 발행된 'Software Development AI Market Report, 2024-2030'으로, 소프트웨어 개발 AI 시장의 강력한 성장 전망과 세부 분석을 제공하고 있습니다. 두 번째 문서는 2025년 3월 21일에 발행된 '세계의 소프트웨어 개발 AI 시장 리포트(2024년)'로, 이 문서에서는 DevOps의 채택 증가와 같은 여러 시장 동인에 따른 향후 성장 전망을 제시하고 있습니다. 세 번째 문서는 동일한 날에 발행된 '세계의 인공지능(AI) 소프트웨어 시장 보고서(2024년)'로, 이 문서는 AI 소프트웨어 시장의 전반적인 성장 가능성을 다루고 있습니다. 이러한 문서들은 모두 AI 소프트웨어와 소프트웨어 개발 AI 시장의 예상 성장에 대한 각각의 통찰을 제공합니다.

• 2-2. 예측 분석 대상 기간(2024–2030년)

• 예측 분석 대상 기간은 2024년에서 2030년까지로 설정되어 있으며, 이 기간 동안 소프트웨어 개발 AI 및 AI 소프트웨어 시장의 성장률은 각각 20.9%와 32.2%에 이를 것으로 전망됩니다. 이 예측은 각 문서에서 식별한 다양한 시장 동인과 기술 발전을 반영하고 있습니다. 특히, AI 기술에 대한 수요 증가, DevOps의 확산, IoT 및 엣지 컴퓨팅의 통합 등이 향후 시장 성장에 크게 기여할 것으로 보입니다.

• 2-3. 분석 범위 및 주요 지표(CAGR, 시장 규모)

• 2024년부터 2030년까지의 소프트웨어 개발 AI 시장 규모는 약 12억 8, 600만 달러에 이를 것으로 예상되고, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 20.9%에 달할 것입니다. AI 소프트웨어 시장은 같은 기간 동안 6, 788억 2천만 달러 규모로 성장할 것으로 보이며, 이 시장의 CAGR은 32.2%에 이를 것으로 예측됩니다. 이러한 시장 규모와 성장률은 업계의 기술 발전과 함께 기업들의 투자가 증가함에 따라 더욱 가시화될 것입니다. 주요 지표로는 시장 규모, CAGR, 세부 분야별 성장률 등이 포함되며, 각 시장에서는 DevOps와 소프트웨어 개발의 통합, AI 기반 기술의 발전 등이 중요한 성장 촉진 요소로 작용할 것으로 예상됩니다.

3. 글로벌 AI 소프트웨어 시장 전망

• 3-1. 2028년 시장 규모 6, 788억 2, 000만 달러 전망

• 2028년까지 글로벌 AI 소프트웨어 시장 규모가 6, 788억 2, 000만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 이는 공인된 보고서에 기반한 것으로, 인공지능 소프트웨어 시장이 급성장하고 있다는 여러 지표들을 명확히 보여줍니다. 이러한 성장은 특히 산업 전반에서 AI 활용의 확대, 엣지 AI와 IoT의 결합, 헬스케어 분야에서의 AI 채택 증가 등이 주요 원인으로 작용할 것입니다.

• 3-2. 연평균 성장률(CAGR) 32.2%

• AI 소프트웨어 시장은 연평균 성장률(CAGR) 32.2%를 기록할 것으로 전망되고 있습니다. 이러한 높은 성장률은 AI 기술이 단순한 자동화 도구에서 벗어나, 업종을 초월한 혁신의 중심으로 자리 잡고 있음을 나타냅니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 'Security Copilot'과 같은 제품들은 사이버 보안 영역에서도 AI의 역할이 증가하고 있음을 시사합니다.

• 3-3. 산업별 AI 적용 확대 동향

• AI 기술은 다양한 산업 분야에서 적용되고 있습니다. 예를 들어 헬스케어 분야에서는 진단 과정의 자동화를 통해 의사들의 결정력을 높이고 있으며, 자율 시스템 및 로봇공학 분야에서는 생산성과 효율성 증대에 기여하고 있습니다. 이러한 추세는 향후 더욱 강화될 것으로 보이며, 특히 AI의 민주화가 진행됨에 따라 많은 중소기업들도 고급 AI 솔루션을 손쉽게 도입할 수 있는 환경이 조성될 것입니다.

4. 소프트웨어 개발 AI 시장 전망

• 4-1. 2030년 시장 규모 12억 8, 600만 달러 전망

• 소프트웨어 개발 AI 시장은 2030년까지 약 12억 8, 600만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 20.9%에 해당하며, 이는 글로벌 AI 소프트웨어 시장의 전반적인 성장 추세와 잘 맞물려 있습니다. 이 시장의 성장은 주로 인공지능 기술의 발전 및 그것이 가져오는 효율성으로 인해 이루어지고 있습니다.

• 4-2. 연평균 성장률(CAGR) 20.9%

• 소프트웨어 개발 AI의 연평균 성장률(CAGR) 20.9%는 특히 증가하는 디지털 연결성과 데이터 활용의 효율성 개선에 기인하고 있습니다. AI 기술을 통합하는 것이 기존 개발 프로세스를 자동화하고 최적화하여 더 빠르고 정확한 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 AI가 활용되면서 각 단계에서 필요한 시간을 단축하고 생산성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

• 4-3. 2028년 10억 8, 000만 달러 도달 예측

• 2028년에는 소프트웨어 개발 AI 시장 규모가 약 10억 8, 000만 달러에 도달할 것으로 예측됩니다. 이러한 성장세는 DevOps 관행의 확산과 사이버 보안, 규제 컴플라이언스 등의 중요성이 부각됨에 따라 더욱 가속화될 것입니다. 특히, 데이터 중심의 의사 결정을 지원하는 AI 기술의 도입은 소프트웨어 개발 과정에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 또한, 전문가 시스템 및 프로젝트 관리와 같은 다양한 분야에서도 AI의 활용도가 높아질 것으로 전망됩니다.

5. 성장 동인 및 주요 트렌드

• 5-1. DevOps 관행 채택 증가

• DevOps는 소프트웨어 개발과 운영의 통합을 강조하는 방법론으로, 최근 몇 년간 그 채택이 급격히 증가했습니다. 조직들은 DevOps를 통해 팀 간의 협업을 강화하고, 소프트웨어 배포의 속도와 품질을 개선하고자 합니다. 이와 같은 변화는 특히 소프트웨어 개발 AI 시장에서 중요하게 작용하고 있습니다. DevOps의 도입은 반복적인 작업을 자동화하고, 실시간 피드백을 제공하는 소프트웨어 개발 AI 도구들의 필요성을 더욱 부각시켰습니다. DevOps와 AI의 통합은 효율성을 극대화하며, 개발자가 더 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.

• 5-2. 엣지 컴퓨팅과 IoT 통합

• 엣지 컴퓨팅의 부상과 IoT의 통합은 소프트웨어 개발 AI 시장의 성장에 중대한 영향을 미치고 있습니다. IoT는 여러 센서와 장치가 데이터를 수집하고 교환할 수 있도록 돕는 기술로, 이를 통해 실시간 데이터 분석이 가능해집니다. 예를 들어, 2023년 9월 발표된 Ericsson의 보고서에 따르면, 2023년 전 세계 IoT 연결 수는 15.7억 개에 달하며, 2029년까지 16% 증가할 것으로 예측하고 있습니다. 이러한 급증세는 AI가 IoT 데이터를 활용하여 소프트웨어 개발의 효율성을 높이는 데 기여하고 있음을 의미합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 더욱 신속하게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 제공하여, 개발자는 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 기초 자료를 확보하게 됩니다.

• 5-3. 설명 가능한 AI와 AI 민주화

• 설명 가능한 AI(XAI)는 AI 시스템의 결정 과정을 이해하고, 이를 해석 가능하도록 만드는 방향으로 발전하고 있는 기술입니다. 기업들은 고객과의 신뢰를 구축하고, 규정을 준수하기 위해 이러한 기술을 도입하려고 합니다. 또한, AI 민주화는 더 많은 개인과 기업이 AI 기술에 접근할 수 있도록 하는 움직임으로, 이는 더 많은 혁신이 일어나고, AI 기반 애플리케이션의 채택을 확대하는데 기여하고 있습니다. AI 스타트업들 또한 특정 요구사항을 해결하기 위해 편리하고 접근성 높은 AI 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다. 이로 인해 다양한 산업에서 AI 기술이 더욱 광범위하게 채택되고 있습니다.

• 5-4. 헬스케어 및 자율 시스템 분야 확장

• AI 기술의 헬스케어 분야 적용은 코로나19 팬데믹 이후 더욱 가속화되었습니다. AI는 진단, 치료 계획 수립, 환자 데이터 분석 등에 활용되어 의료 서비스의 질을 높이고 있습니다. 또한, 자율 시스템의 발전은 자동차, 드론 등 다양한 분야에서 AI의 응용을 증가시키고 있습니다. 예를 들어, 자율주행차와 같은 혁신적인 기술은 빅데이터 분석과 AI 알고리즘의 결합을 통해 가능해졌습니다. 이러한 기술들은 헬스케어 및 자율 시스템 분야에서의 효율성을 극대화하며, 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 데 기여하고 있습니다.

6. 예측 간 비교 및 전략적 시사점

• 6-1. CAGR 및 시장 규모 예측치 차이 분석

• 글로벌 AI 소프트웨어 시장과 소프트웨어 개발 AI 시장의 전망치는 상당한 차이를 보이고 있습니다. 2028년까지 AI 소프트웨어 시장의 규모는 약 6, 788억 달러로 예상되며, 이에 따른 연평균 성장률(CAGR)은 32.2%에 이를 것으로 보입니다. 반면, 소프트웨어 개발 AI 시장은 2030년까지 약 12억 8, 600만 달러로 성장할 것으로 전망되며, 이때의 CAGR은 20.9%입니다. 이러한 차이는 주로 AI 소프트웨어의 다양한 산업 적용 확대와 관련이 있습니다. AI 소프트웨어는 헬스케어, 금융, 자동차 및 제조 등 여러 산업에 적극적으로 채택되고 있어 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 이에 비해 소프트웨어 개발 AI 시장은 특수한 용도로 활용되는 경향이 있어 상대적으로 성장률이 낮게 나타나고 있습니다.

• 두 시장의 성장률 차이는 예상되는 기술 발전과도 연관이 있습니다. AI 소프트웨어 시장은 설명 가능한 AI, 휴먼-컴퓨터 상호작용 등 다양한 혁신 기술을 통해 더욱 폭넓은 채택을 유도하고 있습니다. 반면 소프트웨어 개발 AI는 특정한 개발 프로세스와 요구 사항에 맞춰 별도의 기술 혁신을 필요로 하며, 이는 성장 속도를 제약하는 요인이 될 수 있습니다. 즉, AI 소프트웨어 시장은 보다 광범위한 수요를 반영하는 반면, 소프트웨어 개발 AI 시장은 특정한 기술적 요구사항에 종속됩니다.

• 6-2. 기업의 투자 및 기술 개발 대응 방안

• 현재 AI 소프트웨어 및 소프트웨어 개발 AI 시장의 폭발적인 성장에 대응하기 위해 기업들은 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 우선, 두 시장 모두에서 DevOps와 같은 통합된 개발 및 운영 프로세스의 채택이 늘어나고 있는 점은 중요한 동향입니다. DevOps는 소프트웨어 개발과 IT 운영 간의 협업을 촉진시켜 시장에 더 빠르게 대응할 수 있는 기반을 제공합니다. 예를 들어, Microsoft의 AutoDev와 같은 혁신적인 솔루션은 AI를 통해 개발 프로세스를 자동화하여 소프트웨어의 품질을 높이면서도 시간과 비용을 절감하도록 돕습니다.

• 또한, 기업들은 첨단 기술 채택을 통해 시장에서의 경쟁력을 유지하기 위해 AI 전문 인력을 확보하는 데 집중하고 있습니다. AI 기술이 발전하면서 이를 이해하고 사용할 수 있는 숙련된 인력의 수요가 증가하고 있으며, 이는 인력 확보를 위한 기업들의 투자로 이어지고 있습니다. 특히 Asia-Pacific 지역에서의 인공지능과 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 증가하고 있는 만큼, 지역별로 맞춤형 대응 전략이 필요합니다.

• 마지막으로, 기업들은 데이터 안전성과 보안을 강화를 위해 AI 기반 보안 시스템에 대한 투자를 아끼지 않고 있습니다. 예를 들어, Microsoft는 Security Copilot을 통해 사이버 보안 능력을 극대화하고 있습니다. 이러한 투자 방향은 알맞은 기술을 통해 소비자의 신뢰를 얻고 경쟁 시장에서 우위를 점하기 위한 필수적인 조치로 작용하고 있습니다.

결론

• 결론적으로, 글로벌 AI 소프트웨어 시장과 소프트웨어 개발 AI 시장은 모두 향후 몇 년간 지속적인 성장세가 예상되며, 이러한 기회를 활용하기 위해 기업들은 다양한 전략적 접근이 필요합니다. 우선, DevOps 최적화 및 자동화 도구의 채택은 소프트웨어 개발과 운영의 시너지를 극대화하고, 시장 내 경쟁력을 높이는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 또한, 엣지 컴퓨팅과 IoT의 통합은 실시간 데이터 분석과 AI 소프트웨어의 효율성 향상을 가져오므로, 이를 사전에 준비하는 것이 필수적입니다.

• 더 나아가 설명 가능한 AI 기술의 개발은 고객 신뢰 및 규제 준수를 위한 필수 조건이 될 것이며, 기업들은 이를 통해 마켓에서 신뢰를 구축할 수 있습니다. 기업의 사이버 보안 역량을 강화하는 활동도 더욱 필수적이며, AI 기반 보안 시스템 도입은 증가하는 해킹 및 사이버 범죄에 대응하기 위한 효과적인 전략이 될 수 있습니다.

• 마지막으로, 시장의 변화에 기민하게 대응하기 위해 데이터 분석 및 모니터링 시스템을 강화해야 하며, 전문 인력 확보에 대한 투자를 배가하는 것이 기업의 성장을 촉진하는 길임을 명심해야 합니다. 이를 통해 기업들은 급변하는 시장의 맥락 속에서 지속 가능성을 확보하고 내일의 기회를 적극적으로 선도해 나갈 수 있을 것입니다.

용어집

• AI 소프트웨어: 인공지능이 응용된 소프트웨어로, 머신러닝, 데이터 분석, 자연어 처리 등 다양한 기술을 활용하여 사용자의 요구를 충족시키는 프로그램입니다. AI 소프트웨어는 주로 헬스케어, 금융, 제조, 교육 등 여러 산업에서 활용되고 있으며, 2028년까지 시장 규모가 6, 788억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

• 소프트웨어 개발 AI: 소프트웨어 개발 과정에 인공지능 기술을 적용하여 개발 효율성을 높이고, 자동화하는 기술을 의미합니다. 이 시장은 2030년까지 약 12억 8, 600만 달러에 이를 것으로 예상되며, 특히 프로그램의 생산성과 품질 향상에 기여합니다.

• CAGR: 연평균 성장률(Compound Annual Growth Rate)의 약자로, 특정 기간 동안의 투자 수익률을 나타냅니다. 보고서에서는 AI 소프트웨어 시장의 CAGR이 32.2%, 소프트웨어 개발 AI 시장은 20.9%로 예상됩니다.

• SDLC: 소프트웨어 개발 생명 주기(Software Development Life Cycle)의 약자로, 소프트웨어의 계획, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 등 다양한 단계로 구성된 프로세스를 의미합니다. AI 기술이 이 과정에 통합됨으로써 효율적인 개발 환경을 조성하는 데 기여하고 있습니다.

• 엣지 컴퓨팅: 데이터가 생성되는 현장에서 가까운 위치에서 데이터를 처리하는 기술로, 대기 시간을 줄이고 실시간 데이터 분석을 가능하게 합니다. 이는 IoT와의 통합을 통해 소프트웨어 개발 AI의 효율성을 크게 향상시키고 있습니다.

• IoT: 사물인터넷(Internet of Things)의 약어로, 인터넷에 연결된 다양한 장치들이 서로 소통하고 데이터를 교환할 수 있는 기술입니다. IoT는 AI 소프트웨어 시장의 성장을 가속화하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

• DevOps: 소프트웨어 개발(Development)과 IT 운영(Operations)을 통합하는 방법론으로, 이를 통해 협업을 강화하고 소프트웨어 배포의 속도와 품질을 개선하고자 하는 노력을 포함합니다. 최근 몇 년간 그 채택이 급격히 증가하고 있습니다.

• 설명 가능한 AI: AI가 내리는 결정의 과정을 이해할 수 있도록 설계된 AI 시스템을 의미합니다. 이는 고객과의 신뢰를 구축하고 규제 준수를 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.

• AI 민주화: AI 기술을 더 많은 개인과 기업이 접근할 수 있도록 하여, 기술적인 혁신과 애플리케이션의 사용을 확대하는 움직임입니다. 이는 AI 기반의 솔루션을 중소기업과 일반 사용자에게도 가능하게 합니다.

• 헬스케어: 의료와 의료 서비스를 포함하는 산업으로, AI 기술이 진단 및 치료 계획, 환자 데이터 분석 등에 활용되어 서비스의 질을 향상시키고 있습니다.

출처 문서

• Software Development AI Market Report, 2024-2030https://www.industryarc.com/Report/18545/software-development-ai-market.html
• 세계의 소프트웨어 개발 AI 시장 리포트(2024년)https://www.giikorea.co.kr/report/tbrc1503906-software-development-ai-global-market-report.html
• 세계의 인공지능(AI) 소프트웨어 시장 보고서(2024년)https://www.giikorea.co.kr/report/tbrc1484908-artificial-intelligence-ai-software-global-market.html