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시장 역학 

주요 원인: 실시간 분석 요구사항의 지속적인 증가가 전 세계적으로 엣지 AI 소프트웨어 도입 급증을 가속화하고 있음

즉각적인 인사이트에 대한 요구가 증가하면서 엣지 AI 소프트웨어 시장은 글로벌 혁신의 최전선으로 부상했습니다. 기업들은 열악한 현장 환경에서 초고속 작업 실행을 요구하고 있으며, 이는 최소 지연 알고리즘과 특수 칩셋에 대한 관심 증가로 이어지고 있습니다. 2024년 Arm은 고급 온디바이스 프로세싱을 지원하는 600개의 새로운 저전력 설계를 발표하며 하드웨어 수준에서의 실시간 분석의 중요성을 보여주었습니다. 삼성은 전 세계 2,500개 생산 라인에서 이상 탐지를 위해 엣지 추론 기술을 적용했다고 검증하며 업계 전반의 도입 속도를 강조했습니다. 후지쓰는 예측 유지보수를 위해 AI 워크로드를 로컬에서 실행할 수 있는 3가지 새로운 칩 프로토타입을 공개하며 미시적 수준의 운영 인텔리전스 분야에서 꾸준한 발전을 보여주었습니다. 히타치는 SCADA 시스템과 주변부의 AI 모델을 통합하는 5가지 개별 통합 솔루션을 선보이며 공장 현장의 의사 결정 능력을 향상시켰습니다. 제브라 테크놀로지스는 물류 추적을 위한 임베디드 분석 기능을 탑재한 2,200개의 휴대용 장치를 소개하며 실시간 데이터 수집의 급증을 보여주었습니다.

더욱 빠른 연결 속도의 보급이 확대됨에 따라 엣지 AI 소프트웨어 시장에서 실시간 분석의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 시스코는 창고 로봇 안내에 1밀리초 미만의 통신 속도를 활용하는 500개의 파일럿 프로젝트를 테스트하여 민첩한 인프라에 대한 수요를 입증했습니다. 이러한 연결성, 하드웨어 개발, 그리고 즉각적인 인사이트에 대한 의존도 증가는 엣지 AI 소프트웨어 솔루션의 성장세를 뒷받침하고 있습니다. 특히 솔루션의 신뢰성이 중요한 경우, 더 많은 산업 분야에서 로컬 데이터 처리의 가치를 인식함에 따라 엣지 플랫폼은 필수적인 자산이 되고 있습니다. 기업들이 비즈니스 연속성 확보, 대역폭 사용량 감소, 그리고 거의 즉각적인 대응이라는 실질적인 이점을 경험함에 따라 이러한 추세는 지속될 것입니다. 센서 기술과 분산 컴퓨팅 아키텍처의 지속적인 발전과 함께 실시간 분석은 엣지 AI 소프트웨어 기능의 차세대 발전을 ​​위한 핵심 촉매제로서의 역할을 더욱 공고히 할 것입니다.

트렌드: 안전한 온디바이스 추론 모델의 배포 증가가 미래의 핵심 엣지 AI 소프트웨어 패러다임을 형성하고 있습니다

개인정보 보호 및 데이터 주권 강화에 대한 요구가 증가함에 따라, 엣지 AI 소프트웨어 시장에서는 로컬 하드웨어에서 모든 정보 처리를 담당하는 현장 적용 가능한 AI 모델이 급증하고 있습니다. 팔로알토네트웍스는 엣지 추론을 보호하도록 설계된 9가지 새로운 제로트러스트 솔루션을 발표하며, 이러한 새로운 환경에서 보안이 최우선 과제임을 보여주었습니다. 아토스는 민감한 의료 기록을 엣지에서만 처리하는 550개 시설 설치 사례를 공개하며, 환자 데이터 보호를 강조하는 규제 환경의 변화를 시사했습니다. VMware는 분산 환경에서 온디바이스 분석에 최적화된 4가지 강화된 가상 어플라이언스 템플릿을 출시하며, 개인정보 보호에 대한 우려가 기술적 개선을 이끌고 있음을 강조했습니다. ABB는 발전 제어를 위한 로컬 딥러닝을 지원하는 7가지 맞춤형 소프트웨어 모듈을 소개하며, 산업 고객에게 운영 기밀성에 대한 더 큰 신뢰를 제공했습니다. 노키아는 클라우드 노출을 방지하기 위해 엣지 기반 인증을 활용한 1,200개의 사설 네트워크 구축 사례를 보고하며, 폐쇄된 환경에 대한 신뢰가 확대되고 있음을 보여주었습니다. 레드햇은 로컬 AI 운영 계층을 암호화하여 각 추론 주기의 기밀성을 보장하는 8가지 오픈 소스 프레임워크를 선보였습니다.

소비자 가전에서 자율주행차에 이르기까지, 엣지 AI 소프트웨어 시장의 추세는 일관적입니다. 더 많은 기업들이 데이터를 원천 가까이에 보관하는 것을 선호하고 있습니다. 콘티넨탈은 차세대 운전자 보조 시스템에 600개의 고급 모듈을 도입하여 클라우드와의 지속적인 통신 없이도 즉각적이고 안전한 인사이트를 제공하고 있습니다. 이러한 모델은 원격 데이터 센터와 독립적으로 실행되므로 외부 위협을 완화하고 가동 시간을 향상시키며 대역폭 사용량을 줄입니다. 이러한 접근 방식은 사이버 보안 취약성에 대한 인식이 높아지는 시대적 흐름과도 부합합니다. 금융, 의료, 국방 분야의 개인정보 보호 기준이 강화되면서 솔루션 제공업체들은 추론 엔진을 더욱 정교하고 소형화하고 있습니다. 온디바이스 AI로의 전환이 지속됨에 따라 기업들은 기밀성 유출 위험 없이 실시간으로 안전한 인텔리전스를 확보하는 독보적인 경쟁 우위를 확보하게 됩니다. 이러한 추세는 미래의 엣지 소프트웨어가 자체 처리 기능을 더욱 강화하여 기업들이 엣지에서 혁신하는 방식을 끊임없이 변화시킬 것임을 시사합니다.

과제: 분산 처리 아키텍처의 부족으로 확장 가능한 엣지 AI 소프트웨어 솔루션의 광범위한 구현이 어려움에 직면

방대한 센서 네트워크와 복잡한 AI 모델을 다루는 많은 조직들이 엣지 AI 소프트웨어 시장에서 진정한 분산 처리 시스템을 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. IBM은 700개의 파일럿 프로그램이 서로 다른 장치를 하나의 원활한 엣지 프레임워크로 연결하는 데 어려움을 겪고 있다고 지적하며 이러한 문제가 널리 퍼져 있음을 강조했습니다. 화웨이는 동적 로드 밸런싱을 위한 균일한 인프라가 부족한 950개의 리소스 제약적인 구축 사례를 공개하며 엣지에서의 확장에 따른 전략적 어려움을 강조했습니다. 에릭슨은 여러 마이크로 데이터 센터에 걸친 오케스트레이션 복잡성과 관련된 375건의 주요 고객 문의를 접수했으며, 이는 강력한 관리 솔루션의 필요성을 보여줍니다. 델 테크놀로지스는 오래된 네트워크 아키텍처가 원격 노드에서 AI 추론을 원활하게 처리하지 못하는 1,100건의 사례를 관찰하며 노후화된 하드웨어의 부담을 강조했습니다. 슈나이더 일렉트릭은 로컬 컨트롤러와 상위 수준 분석 엔진 간의 동기화 문제를 겪는 220개의 산업 현장을 보고하며 시스템 파편화가 실시간 인사이트를 저해할 수 있음을 보여주었습니다. 록웰 오토메이션은 학습 주기의 일관성을 유지하기 위해 외부 개입이 필요한 620건의 엣지 구현 사례를 기록했습니다.

엣지 AI 소프트웨어 시장의 파편화는 상호 운용성, 리소스 할당, 중앙 집중식 관리의 복잡성을 야기하여 엣지 AI 도입을 지연시키는 경우가 많습니다. 표준화된 접근 방식이 없으면 기업은 고급 분석이나 딥러닝을 대규모로 구현하는 데 어려움을 겪습니다. 수천 대의 디바이스에서 데이터 정확성, 신속한 모델 업데이트, 일관된 성능을 보장하는 것이 어려워집니다. 잘 정의된 분산 처리 아키텍처가 없으면 운영 비용이 증가할 뿐만 아니라 새로운 지역으로의 확장이나 사용 사례 확장이 제한됩니다. 통합 프레임워크의 부재로 인해 기업들은 맞춤형 또는 하이브리드 솔루션을 도입하려고 하지만, 이는 새로운 통합 문제를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 유연한 네트워크 토폴로지, 강력한 오케스트레이션 계층, 그리고 응집력 있는 하드웨어-소프트웨어 시너지가 결합되어야 합니다. 기업들이 보편적인 연결성과 온디맨드 인텔리전스를 요구하는 미래로 나아가면서, 엣지 AI 소프트웨어 솔루션의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 분산 처리 아키텍처의 복잡성을 극복해야 합니다.

부분 분석 

구성요소별 

소프트웨어 부문은 유연성, 빠른 배포, 지속적인 혁신 주기 덕분에 서비스 지향 솔루션보다 80% 이상의 시장 점유율을 차지하며 엣지 AI 소프트웨어 시장을 압도적으로 선도하고 있습니다. 마이크로소프트와 같은 주요 기업들은 임베디드 장치에서 직접 복잡한 추론을 실행할 수 있는 Azure 기반 엣지 AI 패키지를 개선하기 위해 매달 약 5,000시간의 엔지니어링 시간을 투자하고 있습니다. NVIDIA는 TensorRT, CUDA-X 등 20개 이상의 특수 소프트웨어 개발 키트를 통해 로봇 및 자율 시스템에서 실시간 컴퓨터 비전을 구현합니다. 인텔의 OpenVINO 툴킷은 매년 6만 명 이상의 개발자가 등록하며, 온디바이스 분석에 집중하는 강력한 커뮤니티를 보여줍니다. Arm은 웨어러블 기기, 드론, 산업용 컨트롤러에서 데이터 처리를 간소화하기 위해 2,000개 이상의 하드웨어 파트너와 라이브러리를 통합하고 있습니다. 한편, Google의 Edge TPU 런타임은 50개 이상의 모델 아키텍처를 지원하며 엣지에서 신경망을 최적화하는 소프트웨어의 다재다능함을 입증합니다.

서비스보다 소프트웨어에 초점을 맞추는 이러한 경향은 하드웨어를 교체하지 않고도 지속적인 업데이트가 가능한 광범위한 프레임워크 생태계에서 비롯됩니다. 아마존의 SageMaker Neo는 10개 이상의 다양한 엣지 하드웨어 아키텍처에 맞춰 머신러닝 모델을 최적화하는 엣지 AI 소프트웨어로, 중소기업의 진입 장벽을 낮춥니다. IBM의 Watson 라이브러리는 전 세계적으로 2,500개 이상의 엣지 기반 기업에 구축되어 자동화된 디바이스 기반 인텔리전스에 대한 수요 증가를 보여줍니다. 보쉬의 소프트웨어 솔루션은 최소 1,500개의 AI 기반 센서 모듈에 적용되어 외부 서비스 추가 기능보다는 통합 패키지에 대한 선호도를 강조합니다. 퀄컴은 모바일 및 IoT 기기의 온디바이스 추론 기능을 개선하기 위해 개발자 프로그램에 매년 약 4백만 달러를 투자하며, 소프트웨어 생태계가 어떻게 고급 사용 사례를 지원하는지 보여줍니다. 300개 이상의 실제 파일럿 프로젝트를 통해 테스트된 자일링스의 엣지 AI 컴파일러는 막대한 서비스 오버헤드 없이 제조, 소매 및 의료 분야에 소프트웨어가 가져다주는 강력한 기능을 입증합니다.

애플리케이션 별 

엣지 AI 소프트웨어는 에너지 부문에서 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 자원 활용을 최적화하고 운영 비용을 절감할 수 있는 잠재력 덕분에 시장 매출의 20.5% 이상을 차지하고 있습니다. 제너럴 일렉트릭(GE)의 디지털 플랫폼은 전 세계 최소 300개 발전소에 설치되어 있으며, 온디바이스 분석 기능을 활용하여 터빈의 비효율성을 감지합니다. 지멘스는 약 250개의 풍력 발전 단지에서 엣지 AI를 사용하여 터빈 피치 제어를 정밀하게 조정함으로써 기계적 스트레스를 크게 줄입니다. 슈나이더 일렉트릭의 에코스트럭셔리(EcoStruxure) 소프트웨어는 약 350개의 마이크로그리드에서 전력 배분을 조정하고 부하 변동을 즉시 균형 있게 조절합니다. 에넬 그린 파워(Enel Green Power)는 8,000개의 태양광 패널에서 수집한 기상 데이터를 분석하는 현장 예측 모델을 운영하여 지능형 배전을 통해 에너지 낭비를 방지합니다. 에머슨의 플랜트 최적화 솔루션은 최소 100개의 해상 시추 시설에서 실시간 센서 정보를 활용하여 안전성을 향상시키고 가동 중지 시간을 단축합니다.

최종 사용자에게 있어 엣지 AI의 매력은 지연 없는 최첨단 인사이트에 있습니다. IBM 에너지 사업부는 현장 AI를 통합한 공장들이 설치된 센서 전체에서 600시간의 계획되지 않은 유지보수를 방지했다고 보고했습니다. 허니웰의 포지(Forge) 기반 엣지 소프트웨어는 약 280개 상업용 건물의 소비 데이터를 변환하여 HVAC 사용의 이상 징후를 식별합니다. 히타치의 고급 분석 기술은 엣지 AI 소프트웨어 시장에서 지역 전력망의 전력 수요 급증을 예측하여 40개 이상의 수력 발전소를 최적화합니다. 미쓰비시 일렉트릭은 60개 이상의 산업용 용광로에 온보드 AI 컨트롤러를 통합하여 열 프로파일을 안정화하고 일관된 제품 품질을 보장합니다. 이러한 성장은 더욱 깨끗하고 스마트한 에너지 시스템에 대한 전 세계적인 요구와 로컬 컴퓨팅으로 인한 데이터 전송 비용 절감에 힘입어 가속화되고 있습니다. 궁극적으로 엣지 AI의 실시간 의사 결정 및 비용 효율적인 확장성은 대기업과 중소기업 모두에게 필수적인 도구가 되고 있습니다.

최종 사용 산업별 

시장 점유율 20.6% 이상을 차지하는 여행, 운송 및 물류 산업은 복잡한 운영을 간소화하고, 지연을 줄이며, 복합 운송 네트워크 전반의 안전성을 향상시키기 위해 엣지 AI 소프트웨어 시장을 적극적으로 도입하고 있습니다. FedEx는 최소 2,000개의 물류 시설에 고급 경로 최적화 도구를 배치하여 평균 배송 시간을 단축하고 있습니다. UPS는 3,500대의 분류기에 온디바이스 비전 시스템을 통합하여 수동 검사 없이 손상된 소포를 식별함으로써 처리량을 높이고 있습니다. 보잉은 500대 이상의 상용 항공기에 AI 기반 센서 데이터를 활용하여 예측 정비를 수행함으로써 가동 중지 시간을 효과적으로 줄이고 있습니다. 봄바디어의 철도 시스템 사업부는 40개 이상의 열차 차량기지에서 머신 러닝을 사용하여 실시간 텔레매틱스 기반으로 수리 일정을 계획합니다. DHL은 14개의 주요 창고에서 로봇 프로그램을 통해 엣지 기반 피킹 알고리즘을 적용하여 보관 랙 간 이동 시간을 최소화하고 있습니다.

화물 보안 및 연료 절감과 같은 핵심 요소들이 엣지 AI 소프트웨어 시장의 광범위한 도입을 이끌고 있습니다. 머스크는 150척의 컨테이너선에 탑재된 온보드 분석 시스템을 활용하여 위성 대역폭에 의존하지 않고 냉장 장치를 추적합니다. 에어버스는 20개 이상의 제조 현장에서 AI를 사용하여 조립 라인과 공급망 흐름을 모니터링합니다. 현재 전 세계 12개 광산에서 운행 중인 캐터필러의 자율 주행 트럭은 엣지 추론을 통해 충돌과 가동 중단을 방지하는 방법을 보여줍니다. 볼보 트럭 사업부는 80대의 시험 차량에 충돌 방지 센서를 장착하여 로컬 컴퓨팅이 더욱 안전한 도로 운송을 보장하는 사례를 제시합니다. 아마존이 25만 대 이상 운용 중인 키바 로봇은 물류 부문에서 대량 주문 처리에 분산형 AI가 얼마나 중요한지 보여줍니다. 운송 및 물류 업체는 차량, 로봇, 장비에서 직접 데이터를 처리함으로써 일정 정확도, 화물 안전성, 고객 만족도 측면에서 즉각적인 개선을 경험할 수 있습니다.

데이터 소스별 

센서 데이터는 물리적 프로세스에 대한 즉각적인 실시간 가시성을 제공하기 때문에 엣지 AI 소프트웨어 시장에서 25.1% 이상의 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 자율주행차에 탑재된 LiDAR 데이터는 초당 수만 개의 데이터 포인트를 처리하는데, 이는 밀도 높고 끊임없이 변화하는 데이터 스트림을 처리할 수 있는 알고리즘에 대한 높은 수요로 이어집니다. 산업 자동화 분야에서 슈나이더 일렉트릭은 최소 400개 공장에 온도 및 진동 센서를 설치하여 장비 고장을 사전에 예측함으로써 이벤트 기반 AI 플랫폼의 강력한 도입을 이끌고 있습니다. 플리어 시스템즈는 보안 및 소방 분야의 엣지 분석을 위해 매년 1,200개 이상의 열화상 센서를 생산합니다. 텍사스 인스트루먼트는 모션 및 압력 센서의 신호를 해석하는 50개 이상의 마이크로컨트롤러에 머신러닝 가속기를 통합했습니다. SICK AG의 센서 솔루션은 창고 물류 분야에서 상위 5위 안에 들며, 재고 추적을 위한 고급 엣지 추론을 가능하게 합니다.

센서 데이터가 엣지 AI 소프트웨어 시장을 지배하는 주된 이유는 운영 효율성과 안전성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 허니웰은 현장 센서 인텔리전스 도입으로 중공업 분야에서 매년 4,000시간 이상의 장비 가동 중단 시간을 줄일 수 있다고 보고했습니다. 분기당 약 3백만 개의 마이크로전기기계 센서(MEMS)를 출하하는 보쉬는 온디바이스 분석을 뒷받침하는 데이터 생산량의 엄청난 규모를 보여줍니다. 지멘스는 200개 이상의 개별 제조 공장에 마인드스피어 엣지 커넥터를 구축하여 실시간 센서 피드백 루프의 중요성을 강조합니다. 캐터필러의 견고한 센서는 광산 트럭에 2,000개 이상 설치되어 활발하게 사용되고 있으며, 지속적인 데이터 수집을 통해 현장에서 대규모 시스템 장애를 예방하는 데 효과적임을 입증합니다. 이러한 솔루션들은 즉각적이고 현지화된 의사 결정이 중요한 산업 분야에서 두각을 나타내며, 센서 데이터를 전 세계 엣지 AI 소프트웨어 개발 및 구현의 핵심 동력으로 자리매김하게 합니다.

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지역분석 

현재 아시아 태평양 지역은 엣지 AI 소프트웨어 시장을 선도하고 있습니다. 하지만 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지하는 북미 지역은 36.3%라는 견조한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 주요 원동력 중 하나는 미국에 본사를 둔 최고 수준의 기술 기업과 연구 기관들이 집중되어 있다는 점입니다. 구글, 마이크로소프트, 인텔, 엔비디아는 엣지 컴퓨팅 전문 AI 연구소 25곳 이상에 자금을 지원하고 있습니다. 또한, 미 국방부는 무인 차량의 실시간 데이터 처리를 위한 엣지 AI 시범 프로그램 15개 이상을 지원하며 혁신을 위한 토대를 마련하고 있습니다. 활발한 스타트업 생태계 역시 중요한 성장 동력입니다. 실리콘 밸리에서는 매년 최소 300개의 AI 관련 벤처 기업이 설립되고 있으며, 이들 중 다수는 산업용 IoT, 의료 진단, 자율 소매 등 엣지 컴퓨팅 애플리케이션 구축을 목표로 하고 있습니다. 이 지역은 또한 자일링스, AMD, 퀄컴과 같은 GPU 및 ASIC 제조업체들의 강력한 네트워크를 자랑합니다. 이들 기업은 매년 200만 개 이상의 집적 회로를 출하하여 차세대 온디바이스 인텔리전스를 지원하고 있습니다.

미국 기업들은 엣지 AI 소프트웨어 시장에서 다양한 분야에 걸쳐 막대한 투자를 하고 있습니다. 60만 명이 넘는 중소기업 판매자들이 아마존 플랫폼을 이용하고 있는 가운데, 아마존은 파트너사의 재고 예측을 지원하는 엣지 기반 공급망 최적화 소프트웨어를 개발했습니다. 존디어는 23개의 시험 농장을 운영하며 농기계에 컴퓨터 비전 기술을 적용해 실시간으로 잡초를 탐지하고 있습니다. 화이자는 제조 라인에서 엣지 분석을 활용한 현장 의약품 품질 검사 시범 프로젝트를 최소 10개 이상 지원하고 있습니다. 월마트는 3,000개 이상의 매장에서 AI 카메라를 활용하여 재고를 관리하고 비정상적인 활동을 감지합니다. 2,500개 이상의 글로벌 기업에 고급 AI 라이브러리를 제공하는 IBM은 지역화된 분석 기술의 상업적 규모 도입을 주도하는 미국의 역할을 보여줍니다.

향후 북미 엣지 AI 소프트웨어 시장을 위한 연방 정부의 여러 정책, 예를 들어 국립 AI 연구소(NAI) 확장 계획은 민간 부문 프로그램과의 시너지 효과를 통해 응용 연구에 대한 자금 지원을 확대할 것으로 기대됩니다. AT&T를 비롯한 통신 대기업들은 최소 2,500개 도시 지역에 5G 네트워크를 구축하여 더욱 정교하고 지연 시간이 짧은 엣지 애플리케이션의 발전을 위한 발판을 마련하고 있습니다. 데이터 개인정보 보호 규제가 강화됨에 따라 미국 내 대규모 통신 사업자들은 새로운 칩셋에 하드웨어 수준의 암호화 기능을 탑재할 계획입니다. 이러한 접근 방식은 최종 사용자 간의 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 안전하고 고성능의 엣지 AI 소프트웨어를 생산할 수 있는 북미 지역의 역량을 강화합니다. 결과적으로 북미는 정책 지원, 산업 수요, 그리고 지속적인 혁신 허브를 바탕으로 엣지 AI 소프트웨어 시장을 선도할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

엣지 AI 소프트웨어 시장의 주요 기업:

• 알레프 엣지 주식회사
• 아나고그 주식회사
• AWS
• 아지온 테크놀로지스
• 브라기닷컴
• 카오스 프라임 주식회사
• 클리어블레이드 주식회사
• 포그혼 시스템즈 주식회사
• Google
• 고릴라 테크놀로지 그룹 주식회사
• IBM
• 이마기모브
• 마이크로소프트
• 뉴타닉스
• 옥토니온
• 식스퀘어 Sarl
• 시냅틱스
• 택트.에이
• 티브코 소프트웨어
• Veea Inc.
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요:

구성요소별

• 해결책
• 소프트웨어 도구
• 플랫폼
• 서비스
• 교육 및 컨설팅 서비스
• 시스템 통합 테스트
• 지원 및 유지 관리

데이터 소스별

• 생체 데이터
• 모바일 데이터
• 센서 데이터
• 음성 인식
• 비디오 및 이미지 인식

애플리케이션 별

• 접근 제어
• 자율주행자동차
• 에너지 관리
• 예측 유지 관리
• 원격 모니터링
• 원격 측정
• 비디오 감시
• 기타

최종 사용자별

• 어드밴스 인더스트리즈
• 은행 및 보험
• 화학농업
• 소비자
• 크로스 수직
• 에너지와 물질
• 의료 인프라
• 미디어 및 엔터테인먼트
• 공공 부문 유틸리티
• 소매
• 여행, 운송 및 물류

지역별 

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
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  • 남아메리카의 나머지 지역