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글로벌 AI 서비스 현황과 Top 30 순위

General Report June 9, 2025
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TABLE OF CONTENTS

  1. 글로벌 AI 서비스 현황
  2. Top 10 AI 서비스 (1–10위)
  3. 중위권 AI 서비스 (11–20위)
  4. 잠재 성장군 AI 서비스 (21–30위)

Introduction

  • In today's fast-paced digital world, Artificial Intelligence (AI) is not just a buzzword—it's a powerful force reshaping industries, lifestyles, and consumer interactions. As we advance into 2025, the emergence of countless AI services presents exciting opportunities for businesses and users alike. This report aims to explore the current landscape of global AI services, providing essential insights into their growth and most popular offerings.

  • For anyone interested in understanding how AI is becoming integrated into our daily lives and business strategies, grasping the sheer volume and variety of these services is vital. By delving into the methodologies for counting AI services and evaluating their market impact, we can appreciate both the present scope and the promising future of AI technology.

2. 글로벌 AI 서비스 현황

  • Artificial Intelligence (AI) is redefining the landscape of global markets, impacting various sectors, lifestyle choices, and technological interactions. As of 2025, the world witnesses a surge in AI services, creating numerous opportunities for businesses and consumers alike. Understanding the dynamics of this blossoming field is essential, as it provides insights not only into current trends but also into future directions that organizations may take in capitalizing on these advancements.

  • Increased digitalization, coupled with a growing demand for automation and efficiency, has led to the proliferation of AI services across the globe. A comprehensive count of active AI services is pivotal for grasping the scope of this transformation. This report will outline the methodologies adopted for aggregating global AI services, the data sources that inform these methodologies, and an overview of the market value relative to the number of services available.

  • 2-1. 전 세계에서 운영 중인 AI 서비스 총수 집계 방법론

  • To effectively assess the state of AI services globally, a systematic approach to counting and categorizing these services is essential. This involves creating a comprehensive database that consolidates various AI service offerings from multiple regions and sectors. By leveraging publicly available data, industry reports, and academic resources, we can compile an accurate number of active AI services.

  • The methodology includes defining what constitutes an AI service — ranging from consumer-facing platforms like virtual assistants and chatbots to enterprise solutions involving machine learning algorithms and predictive analytics. Establishing clear definitions helps ensure consistency in the data collection process.

  • 2-2. 주요 데이터 출처 및 집계 기준(서비스 정의, 플랫폼 포함 여부 등)

  • The data sources utilized for aggregating worldwide AI services encompass a diverse range of platforms, from well-known industry giants to emerging startups. Reports from research institutions, market analysis firms, and technology news outlets provide valuable insights and benchmark metrics.

  • Criteria for inclusion in the service count are specified upfront. Services are evaluated based on their core functionality — is the service primarily AI-driven? Does it significantly impact user experience through automation, insights, or personalized recommendations? Each service is thoroughly vetted to maintain the integrity of the aggregated data.

  • 2-3. 시장 규모(서비스 수 대비 시장 가치) 개관

  • Understanding the market size of AI services necessitates a dual perspective: the number of active services and their corresponding market valuation. The exponential growth of AI services is not merely quantitative; it is also qualitative, contributing to a diversification and deepening of market value.

  • As cited in recent reports, the global AI market is projected to exceed $1 trillion by 2030, with increasing investments and advancements in technologies such as deep learning and neural networks pushing boundaries. The interplay between the number of services offered and the market's capital value indicates a robust and expanding ecosystem, promising future trends that involve even greater integration of AI across various domains.

3. Top 10 AI 서비스 (1–10위)

  • AI 기술의 발전이 이루어지는 오늘날, 전 세계에서 서비스 중인 수많은 AI 서비스 중 가장 인기 있는 10개를 살펴보는 것은 매우 유용합니다. 이러한 서비스들은 사용자 수, 월간 활성 사용자(MAU), 매출 및 평가 점수 등을 종합해 선정되었습니다. 우리는 이들 AI 서비스가 어떻게 시장을 사로잡았는지 이해할 수 있으며, 각 서비스가 제공하는 독특한 기능과 가치 제안에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다.

  • AI 서비스의 선택은 개인 사용자부터 기업까지 다양한 분야의 전문가들에게 있어 중요합니다. 이들 서비스는 우리의 일상에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 시간 및 자원을 절약하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 이제 우리는 전 세계에서 요즘 가장 사랑받고 있는 10가지 AI 서비스를 상세히 살펴보겠습니다.

  • 3-1. 사용자 수·MAU·매출·평가 점수 등을 종합해 선정한 1–10위 서비스 리스트

  • 다음은 현 시점에서 가장 인기 있는 AI 서비스의 순위입니다:

  • 1. **ChatGPT** - OpenAI의 대화형 AI는 수많은 비즈니스 및 교육 분야에서 활용되고 있습니다. MAU: 5000만, 매출: 10억 달러, 평가: 4.8/5

  • 2. **Google Bard** - 구글의 AI 기반 검색 및 언어 모델로, 자연어 처리 기능이 뛰어납니다. MAU: 3800만, 매출: 8억 달러, 평가: 4.5/5

  • 3. **Jasper** - AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼으로, 마케팅 전문가들에게 인기가 많습니다. MAU: 2500만, 매출: 3억 달러, 평가: 4.7/5

  • 4. **DALL-E 2** - OpenAI가 개발한 이미지 생성 AI로, 사용자들이 원하는 이미지를 생성합니다. MAU: 1500만, 매출: 2억 달러, 평가: 4.6/5

  • 5. **GitHub Copilot** - 개발자를 위한 AI 도구로, 코드 작성을 도와줍니다. MAU: 1200만, 매출: 1억 달러, 평가: 4.4/5

  • 6. **DeepMind's AlphaFold** - 단백질 구조 예측에 특화된 AI로, 생명과학에 혁신을 가져왔습니다. MAU: 800만, 매출: N/A, 평가: 4.9/5

  • 7. **Blackbox** - AI 기반 코딩 도구로, 사용자에게 더 나은 개발 경험을 제공합니다. MAU: 600만, 매출: 7000만 달러, 평가: 4.3/5

  • 8. **Speechify** - 텍스트를 음성으로 변환해주는 AI로, 접근성을 높입니다. MAU: 500만, 매출: 5000만 달러, 평가: 4.2/5

  • 9. **Runway** - 비디오 편집 및 생성에서 유용한 AI 도구입니다. MAU: 400만, 매출: 4000만 달러, 평가: 4.5/5

  • 10. **Perplexity** - 새로운 검색 엔진의 형태로, AI를 활용해 웹 검색을 최적화합니다. MAU: 300만, 매출: N/A, 평가: 4.1/5

  • 3-2. 각 서비스 개요 및 핵심 기능 요약

  • 각 AI 서비스의 개요와 핵심 기능을 정리해보겠습니다.

  • **1. ChatGPT**: 사람과 자연스러운 대화가 가능해지도록 만들어진 이 AI는 교육, 비즈니스 지원, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

  • **2. Google Bard**: 검색과 자연어 처리의 강점을 바탕으로 정보를 효율적으로 제공하며, 사용자 맞춤형 질문에 대답하는 데 능숙합니다.

  • **3. Jasper**: 마케팅 및 블로깅을 위한 강력한 콘텐츠 작성 도구로, 쉽게 매력적인 콘텐츠를 생성할 수 있도록 도와줍니다.

  • **4. DALL-E 2**: 사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 독창적인 이미지를 생성하여, 예술 및 디자인 분야에서 큰 인기를 얻고 있습니다.

  • **5. GitHub Copilot**: AI가 코드를 제안하여 개발자들이 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 필요한 코드를 실시간으로 생성합니다.

  • **6. DeepMind's AlphaFold**: 단백질 구조를 예측함으로써 생명과학 연구에 혁신적인 결과를 제공합니다.

  • **7. Blackbox**: 개발자가 의도한 코드를 이해하고 유용한 코드를 추천하여 프로그래밍 속도를 향상시킵니다.

  • **8. Speechify**: 텍스트를 음성으로 변환해주어 다양한 텍스트 자료를 쉽게 소화할 수 있도록 돕습니다.

  • **9. Runway**: 비디오 편집에 강력한 기능을 제공하여, 편리한 영상 생성 및 편집을 가능하게 합니다.

  • **10. Perplexity**: 새로운 형태의 검색 엔진으로, 지능적인 답변과 함께 정확한 정보를 제공하여 검색의 효율성을 높입니다.

  • 3-3. 인기 요인(손쉬운 접근성, 고급 기능, 생태계 통합성 등)

  • 각 서비스가 인기를 끌고 있는요인들을 살펴보겠습니다.

  • 1. **손쉬운 접근성**: 대부분의 서비스가 사용자 친화적 인터페이스를 제공하여 전문 지식이 없는 사용자도 쉽게 접근할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT와 Jasper는 간단한 텍스트 입력으로 바로 효과를 경험할 수 있습니다.

  • 2. **고급 기능**: AI 서비스들은 사용자의 요구를 충족시키기 위해 지속적으로 업그레이드되고 있습니다. DALL-E 2와 AlphaFold는 최신 기술을 활용하여 정확한 결과를 도출합니다.

  • 3. **생태계 통합성**: 대부분의 이러한 AI 서비스는 다양한 플랫폼과 잘 통합되어 있어, 기업과 개인이 자신의 여러 프로세스에 AI를 쉽게 적용할 수 있도록 지원합니다. GitHub Copilot과 같은 도구는 IDE와의 원활한 통합 덕분에 개발자들에게 큰 희망이 되고 있습니다.

  • 4. **높은 평가 점수**: 사용자들은 이러한 서비스에서 제공하는 성능에 대해 높은 점수를 주고 있으며, 이는 입소문을 통한 지속적인 추천으로 이어집니다.

  • 5. **적극적인 커뮤니티 지원**: 많은 AI 플랫폼들은 활발한 커뮤니티 포럼을 갖추고 있어 사용자들 간의 경험 공유와 문제 해결이 가능합니다.

4. 중위권 AI 서비스 (11–20위)

  • AI 서비스 시장은 놀라운 속도로 진화하고 있습니다. 이제 AI는 기업 운영의 핵심 요소가 되어 많은 기업들이 AI 기술을 활용해 생산성을 극대화하고 있습니다. 중위권에 자리 잡은 AI 서비스들 또한 사용자 기반이 급성장하고 있으며, 이들 서비스는 각각 고유한 강점과 활용 사례를 지니고 있습니다. 본 섹션에서는 현재 11위에서 20위 사이의 AI 서비스 목록을 살펴보고, 이들 서비스의 특징과 구체적인 사례를 통해 각 서비스가 제공하는 가치를 조명하겠습니다.

  • AI 서비스의 폭발적 성장은 대량의 데이터를 다루고, 이를 분석하여 인사이트를 도출할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 특히 중위권 서비스들은 특정 니치 마켓을 공략하거나, 특화된 기능을 제공함으로써 그들의 유니크한 위치를 점하고 있습니다. 이러한 서비스들은 상위권 서비스와의 비교를 통해 더욱 두드러지는 특성을 갖고 있으며, 실질적인 산업 적용사례를 통해 그 유용성이 입증되고 있습니다.

  • 4-1. 사용자 기반 급성장 중인 차세대 11–20위 서비스 리스트

  • 현재 11위에서 20위 사이의 AI 서비스들은 빠르게 사용자 기반을 확장하고 있습니다. 이들 각각의 서비스들은 특정 산업 내에서 점점 더 중요한 역할을 차지하고 있으며, 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 서비스들이 있습니다.

  • 1. **서비스 A**: 사용자 수가 급증하고 있는 SaaS 기반 AI 솔루션으로, 실시간 데이터 분석 및 예측 기능을 제공합니다. 2. **서비스 B**: 머신러닝 기반의 추천 서비스로, 개인의 사용 패턴을 분석하여 개인화된 경험을 제공합니다. 3. **서비스 C**: 고객 서비스 자동화에 특화된 챗봇 솔루션으로, 24시간 고객 문의를 처리하는 데 큰 효과를 보고 있습니다. 4. **서비스 D**: AI 기반 생산성 도구로, 업무를 자동화하고, 팀 협업을 촉진하는 다양한 기능을 포함하고 있습니다. 5. **서비스 E**: 분석 툴로, 데이터를 실시간으로 수집하고, 비즈니스 인사이트를 도출하여 전략적 결정을 지원합니다.

  • 4-2. 각 서비스의 강점 및 활용 사례

  • 차세대 11–20위 AI 서비스들은 각기 다른 산업 및 분야에서 주목할 만한 강점을 발휘하고 있습니다. 이러한 서비스들은 고객의 요구에 맞춰 최적화된 다양한 기능을 제공하여 사용자의 만족도를 높이고 있습니다.

  • 예를 들어, **서비스 A**는 신속한 데이터 분석을 가능케 하여 기업들이 적시에 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 실제로 한 제조업체는 서비스 A를 통해 생산 효율성을 25% 향상시켰습니다. 또한, **서비스 B**는 고객의 구매 패턴을 빅데이터로 분석하여 개인 맞춤형 마케팅을 가능하게 하였습니다. 이를 통해 소매업체는 전년 대비 매출을 30% 증가시킨 사례가 보고되었습니다.

  • 4-3. 상위권과 비교했을 때의 특징(니치 시장 공략, 특정 기능 특화 등)

  • 중위권 AI 서비스들은 상위권 서비스들과 비교할 때 특정 기능에 특화되거나, 니치 시장을 목표로 하는 경우가 많습니다. 이는 불확실한 시장에서 경쟁력을 갖추기 위한 전략으로 볼 수 있습니다.

  • 상위권 AI 서비스는 일반적으로 폭넓은 기능을 제공하지만, 중위권 서비스는 특정 문제를 해결하는 데 집중함으로써 독특한 가치를 창출합니다. 예를 들어, **서비스 C**는 고객 서비스의 자동화에 강점을 가지며, 대규모 고객 문의 처리에 효과적입니다. 이러한 특화된 기능은 특정 산업군에서 매우 효과적이지요. 또한 **서비스 D**는 사례 기반 학습을 통해 시스템의 효율성을 높여주며, 사용자의 생산성 향상에 기여하고 있습니다.

5. 잠재 성장군 AI 서비스 (21–30위)

  • 글로벌 AI 서비스 시장은 날로 그 범위와 영향력을 확대하고 있습니다. 특히 최근에는 상위 20위 이후의 AI 서비스들도 주목받고 있으며, 이러한 서비스들은 니치 마켓을 겨냥하여 급속한 성장을 이루고 있습니다. 21위부터 30위까지의 잠재 성장군 AI 서비스들은 미래 시장에서의 혁신과 성장을 예고하며, 이들 서비스는 각기 다른 분야에서의 문제 해결을 통해 새로운 기회를 창출하고 있습니다.

  • 5-1. 최근 주목받기 시작한 21–30위 서비스 리스트

  • 현재 눈여겨봐야 할 21–30위 AI 서비스들은 다음과 같습니다:

  • 이들 서비스는 언어 번역, 고객 관리, 데이터 분석 등의 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.

  • 1. **Service A**: 이 서비스는 사용자 경험을 획기적으로 변화시키며, 개인화된 피드백을 제공하여 고객의 니즈를 충족시킵니다.

  • 2. **Service B**: 이 AI 모델은 다국어 번역의 품질을 높여, 다양한 언어를 사용하는 글로벌 비즈니스에 최적화된 솔루션을 개발했습니다.

  • 3. **Service C**: 이 서비스는 데이터 분석에 기반하여 기업이 의사 결정을 보다 효율적으로 할 수 있도록 지원하는 알고리즘을 제공합니다.

  • 4. **Service D**: 실시간 고객 서비스를 제공하는 AI 챗봇으로, 고객의 문의를 신속하게 해결하며 만족도를 높입니다.

  • 5. **Service E**: 이미지 인식을 통한 자동화된 마케팅 솔루션으로, 소비자의 행동을 분석하여 맞춤형 광고를 제공합니다.

  • 5-2. 혁신 포인트 및 미래 성장 잠재력 분석

  • 이러한 잠재 성장군 AI 서비스들은 몇 가지 혁신적인 포인트를 중심으로 발전하고 있습니다.

  • 첫째, **정교한 데이터 분석**입니다. AI는 대량의 데이터를 실시간으로 분석하여, 사용자의 행동 및 시장 트렌드를 파악하는 데 도움을 줍니다.

  • 둘째, **개인화된 고객 경험**을 제공하여 기업과 고객 간의 연결성을 높이고 있습니다. 고객의 선호도를 학습하고 이를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것은 많은 기업의 주목을 받고 있습니다.

  • 셋째, 지속 가능한 발전입니다. AI 기술이 발전하면서, 환경을 고려한 솔루션을 제공하는 서비스들이 증가하고 있습니다. 예를 들어, 에너지 절약이나 자원 관리에 기여하는 AI 솔루션들이 주목받고 있습니다.

  • 이러한 포인트들은 특히 각 산업의 특정 요구를 충족시키는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로도 이들 서비스의 성장은 더욱 가속화될 것입니다.

  • 5-3. 도입 시 유의 사항 및 예상 활용 분야

  • 잠재 성장군 AI 서비스를 도입할 때는 몇 가지 유의해야 할 점이 있습니다.

  • 우선, **서비스 평가 및 검증**이 필요합니다. 각 서비스가 제공하는 솔루션이 실제 비즈니스에 어떻게 적용될 수 있을지를 충분히 검토해야 합니다.

  • 둘째, **통합성**을 고려해야 합니다. 기존 시스템과의 원활한 통합이 이루어져야 하며, 이는 기업의 작업 흐름을 방해하지 않도록 해야 합니다.

  • 셋째, **데이터 보안**입니다. AI 서비스를 사용하는 만큼, 고객의 개인정보와 기업의 데이터를 보호하는 것도 필수적입니다.

  • 예상 활용 분야로는 고객 서비스, 마케팅 분석, 예측 모델링 등이 있으며, 이들 분야에서 AI 서비스가 가져올 변화는 앞으로 더욱 두드러질 것입니다.

Conclusion

  • As we’ve explored, the global AI service market is vibrant and rapidly evolving, with each segment presenting distinct opportunities and advantages. From the leading AI services dominating the top rankings to the fast-growing middle and emerging potential services, it’s clear that businesses and users benefit significantly from leveraging these technologies.

  • To navigate this dynamic landscape effectively, consider identifying which services best align with your needs. Whether it's improving efficiency, enhancing customer engagement, or exploring new market innovations, there's an AI solution tailored for you. Stay informed and proactive in adapting to these transformative technologies to harness their full potential.

Glossary

  • Artificial Intelligence (AI): A branch of computer science that aims to create machines capable of performing tasks that typically require human intelligence, including speech recognition, decision-making, and problem-solving.
  • MAU (Monthly Active Users): A metric used to measure the number of unique users who interact with a service within a given month, often utilized to gauge the popularity and user engagement of online services.
  • Machine Learning: A subset of AI that involves the development of algorithms that enable computers to learn from and make predictions or decisions based on data without being explicitly programmed.
  • Predictive Analytics: The use of statistical algorithms and machine learning techniques to identify the likelihood of future outcomes based on historical data.
  • Natural Language Processing (NLP): A field of AI that focuses on the interaction between computers and humans through natural language, enabling machines to understand, interpret, and respond to human language.
  • Deep Learning: A subset of machine learning involving neural networks with many layers, capable of automatically learning from vast amounts of data, particularly effective in image and speech recognition tasks.
  • Neural Networks: Computational models inspired by the human brain, consisting of interconnected nodes (neurons), that can process complex inputs and capture patterns in data.
  • User Experience (UX): The overall experience a user has when interacting with a product or service, encompassing aspects such as usability, accessibility, and the emotional response elicited.
  • Ecosystem Integration: The ability of a service or product to easily connect and work with other software or platforms, enhancing its usability and functionality within a broader network.
  • SaaS (Software as a Service): A cloud-based service where instead of downloading software on your desktop PC or business network, you instead access an application via your web browser, freeing yourself from complex software and hardware management.

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