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기술적 전환: VLM에서 VLA(시각-언어-행동)로

'실체화된 AI'의 부상

2025-2026년 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 가장 중요한 기술적 혁신은 비전-언어-액션(VLA) 아키텍처입니다. 텍스트를 출력하는 기존 VLM과 달리 VLA는 제어 신호(예: , )를 출력합니다. 구글의 RT-X 후속 모델이나 Qwen-VL의 특수 버전과 같은 모델들은 인터넷 규모의 비전 데이터로 학습한 결과가 로봇 조작 작업에 즉시 적용될 수 있음을 입증했습니다.

멀티모달 컨텍스트 창

컨텍스트 윈도우가 극적으로 확장되었습니다. 2026년의 주요 모델들은 이제 네이티브 비디오 처리를 포함하여 100만 개 이상의 토큰 윈도우를 지원합니다. 이를 통해 모델은 단 한 번의 프롬프트 처리로 2시간짜리 영화를 "시청"하거나 일주일 분량의 CCTV 영상을 분석할 수 있어, 2024년에는 불가능했던 장시간의 시간적 추론이 가능해집니다.

비전-언어 모델(VLM) 시장의 경쟁 구도: '빅 4'와 도전자들

하이퍼스케일러

• 구글(제미니 3 프로): 현재 "장문맥" 비디오 이해 및 네이티브 멀티모달 추론 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 안드로이드 생태계와의 통합 덕분에 유통 측면에서 유리한 위치를 차지하고 있습니다.
• OpenAI(GPT-5/o3-Vision): 추론 중심의 컴퓨터 비전 작업에 특화되어 있습니다. o3 시리즈는 과학기술 차트 해석 및 의료 영상 진단 분야에서 새로운 기준을 제시했습니다.
• Meta(Llama 3.2 Vision): 오픈 웨이트 표준 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 900억 개 이상의 파라미터를 지원하는 비전 모델을 출시함으로써 Meta는 중급 시장을 상품화했고, 경쟁사들은 특정 분야에 특화된 성능으로 경쟁하도록 만들었습니다.

비전-언어 모델(VLM) 시장의 전문 혁신 기업들

• 알리바바(Qwen2.5-VL): 아시아 태평양 지역의 강자로, 특히 고해상도 문서 인식(OCR) 및 특수 사례 시각적 인식에 최적화되어 있습니다.
• Adept & Covariant: "에이전트형" 가상 생활 모델(VLM)로 완전히 방향을 전환한 틈새 시장 플레이어로서, 시각적 인터페이스를 통해 기업 소프트웨어를 탐색할 수 있는 디지털 직원 역할을 하는 모델을 구축합니다.

에이전트형 AI 시대: 자율 시각 에이전트가 시각-언어 모델(VLM) 시장을 형성하다

챗봇을 넘어서

챗봇 에서 자율 시각 에이전트로 전환하고 있습니다 . 2026년에는 공급망 관리자가 봇에게 "이 차트는 무엇을 의미하나요?"라고 묻는 대신, "창고 카메라 영상을 모니터링하여 안전 규정 위반 사항을 확인하고, 작업자가 조끼를 착용하지 않으면 SAP에 티켓을 기록하세요."라고 명령할 것입니다.

기술적 지원 요소: 비전에 있어서 사고의 연쇄(Chain of Thought, CoT)

Qwen-Thinking-VL이나 OpenAI의 o-시리즈와 같은 "사고" 모델은 시각적 사고 연쇄(Visual Chain-of-Thought)를 도입했습니다. 이 모델은 복잡한 시각적 장면을 단계별로 분해합니다("먼저, 차량을 식별합니다. 둘째, 신호등이 빨간색인지 확인합니다. 셋째, 보행자가 횡단하는지 판단합니다"). 이를 통해 안전이 중요한 작업에서 환각 발생률을 40% 이상 줄였습니다.

엣지 VLM 및 온디바이스 프로세싱이 비전-언어 모델(VLM) 시장에 미치는 영향

소형 모델 혁명 (<100억 개 매개변수)

개인정보 보호와 지연 시간 문제로 인해 VLM(가상 이미지 모델)이 엣지 컴퓨팅으로 전환되고 있습니다. 이제 "나노" 모델(20억~70억 파라미터)은 고급 스마트폰 과 NVIDIA Jetson Orin 모듈에서 실행될 수 있습니다. 4비트 양자화 및 예측 디코딩과 같은 기술을 통해 이러한 모델은 500ms 미만의 지연 시간으로 이미지를 로컬에서 처리할 수 있습니다.

하드웨어에 대한 전략적 함의

비전-언어 모델(VLM) 시장의 이러한 추세는 하드웨어 슈퍼사이클을 촉발했습니다. 애플, 삼성, 샤오미가 2026년에 출시할 기기들은 트랜스포머 기반 비전 작업에 최적화된 전용 NPU(신경 처리 장치) 코어를 탑재하여 소비자 가전 제품에 새로운 "비전-AI 지원" 인증 기준을 제시할 것입니다.

의료 시장: VLM 기반 진단법이 새로운 표준 치료법이 될 것인가?

병리 워크플로우: 시장은 "AI 우선" 진단 보고를 받아들일 준비가 되었는가?

2026년까지 의료 부문은 비전-언어 모델(VLM)의 가장 가치 있는 분야로 자리매김하여 임상 워크플로우를 근본적으로 변화시킬 것입니다. 영상의학 분야의 표준 운영 절차가 완전히 뒤바뀔 것입니다. 2024년에는 사람이 보고서를 작성하고 AI가 검증하는 방식에 의존했지만, 현재는 VLM을 활용하여 초기 진단 초안을 생성하고 이를 전문가가 검토하는 방식으로 전환될 것입니다. 이러한 "AI 우선 초안 작성" 방식은 최고 수준의 연구 병원에서 35%의 보급률을 달성하여 행정적 부담을 크게 줄이고 의료진이 복잡한 사례 검증에 집중할 수 있도록 해줍니다.

제약 연구개발: 바이오 VLM이 임상시험 기간을 20% 단축할 수 있을까?

진단 분야를 넘어 , 비전-언어 모델(VLM) 시장은 제약 연구 개발 에 혁명을 일으키고 있습니다. 고차원 현미경 데이터만을 사용하여 훈련된 특수 "바이오 VLM"은 이제 미묘한 세포 이상을 식별하는 데 있어 인간 병리학자보다 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 이러한 계산상의 이점은 운영 효율성으로 직결되어 임상 시험 스크리닝 단계 기간을 약 20% 단축시켜 신약의 시장 출시 속도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

자율 시스템: 엔드투엔드 VLM이 레벨 5 자율성을 향한 연결 고리인가?

시맨틱 기반 구동: 기초 모델은 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 "예외 사례" 문제를 어떻게 해결하고 있는가?

자동차 산업은 모듈형 소프트웨어 스택(인지에서 계획, 제어까지)에서 통합된 엔드투엔드 VLM(비디오 기반 자율주행) 아키텍처로 대대적인 전환을 경험하고 있습니다. Wayve와 Tesla(FSD v14)와 같은 시장 선도 기업들은 진정한 의미론적 이해력을 갖춘 비디오 입력, 제어 출력 기반 모델을 성공적으로 구축했습니다. 이전 버전과 달리 이러한 시스템은 복잡한 상황적 뉘앙스를 구분할 수 있습니다. 예를 들어, 부주의한 보행자와 교통을 통제하는 경찰관을 구별할 수 있어 레벨 4/5 자율주행으로의 도약을 의미합니다.

로봇 시장: 개방형 어휘 기반 가상 로봇(VLM)이 중소기업 자동화의 보편화를 가져올 것인가?

물류 분야에서 비전-언어 모델(VLM) 시장은 "개방형 어휘" 기반의 작업 실행을 가능하게 함으로써 로봇 공학을 보편화했습니다. 이제 범용 로봇은 특정 물체에 대한 학습 데이터 없이도 "빨간색 공룡처럼 생긴 장난감을 집어 들어"와 같은 자연어 명령을 해석하고 실행할 수 있습니다. 이러한 유연성은 맞춤형 프로그래밍에 드는 막대한 비용을 없애주어, 이전에는 비용 때문에 자동화 솔루션을 이용할 수 없었던 중소기업(SMB)까지 로봇 공학 시장을 개방하는 데 크게 기여했습니다.

소매업 분석: 시각적 검색으로 전자상거래 전환율을 두 배로 높일 수 있을까?

비주얼 커머스 2.0: "장면별 쇼핑"이 차세대 VLM 수익 창출 동력이 될 수 있을까?

글로벌 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 소비자의 검색 행동은 단순한 "이미지 검색" 기능에서 포괄적인 "장면 기반 쇼핑" 경험으로 대대적인 변화를 겪고 있습니다. 이제 사용자는 방 전체 이미지를 업로드하여 VLM이 보이는 모든 가구를 식별하고, 분류하고, 동시에 구매 가능한 제품을 찾아낼 수 있습니다. 

이러한 맥락적 정확성은 매우 높은 수익성을 입증하여 시각 검색 전환율을 12%까지 끌어올렸으며, 이는 기존 텍스트 기반 검색 쿼리에서 일반적으로 볼 수 있는 성과 지표를 사실상 두 배로 향상시킨 것입니다.

재고 경제학: VLM 감시 시스템은 소매점 재고 손실을 얼마나 줄일 수 있을까요?

비전-언어 모델(VLM) 시장의 소매업체들은 고정 카메라 네트워크와 드론 탑재 VLM을 활용하여 지속적인 매장 진열대 모니터링을 통해 매출 손실을 줄이고 있습니다. 이러한 시스템은 '품절' 품목과 '잘못 배치된' 재고를 구분할 수 있는 세부적인 지능을 갖추고 있어, 재고 보충 주문이나 수정 알림을 자동으로 발생시킵니다. 월마트와 테스코 같은 주요 체인점을 포함한 이 기술의 초기 도입 기업들은 재고 손실이 15% 감소했다고 보고하며, 오프라인 소매 환경에서 VLM 통합의 투자 수익률(ROI)을 입증하고 있습니다.

규모의 경제: 추론 비용이 이제 학습 비용보다 더 비싸졌는가?

추론의 반전: 운영 지출이 훈련 자본을 세 배로 늘린 이유

인공지능 시장의 경제 구조가 근본적으로 뒤바뀌었습니다. 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 최첨단 모델을 훈련하는 데는 여전히 1억 달러 이상이 소요되는 막대한 자본 투자가 필요하지만, 추론에 대한 업계 전체 지출은 이제 훈련에 투자되는 금액의 세 배에 달합니다. 이러한 변화는 시장이 성숙 단계에 접어들었음을 시사하며, 이제는 연구 개발(R&D) 수준을 넘어 대규모 배포가 재정 전략을 좌우하게 되었습니다.

토큰 경제학: 정제된 모델이 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 "상시 작동" 분석을 가능하게 할 수 있을까?

시각 데이터 처리의 비용 효율성이 획기적으로 향상되어, 100만 이미지 토큰당 가격이 2024년 이후 90%나 하락했습니다. 2024년에는 이미지 1,000개를 처리하는 데 약 10달러가 들었지만, 최적화되고 정제된 모델을 사용하면 이제 약 0.5달러밖에 들지 않습니다. 이러한 상품화는 '상시 가동' 비디오 분석을 가능하게 하는 핵심 요소이며, 이를 통해 지속적인 시각 모니터링이 처음으로 경제적으로 실현 가능해졌습니다.

데이터 인프라: 인간의 시각 데이터가 고갈되면 어떻게 될까요?

합성 영상의 필수성: 시뮬레이션 영상만이 예외적인 상황을 해결하는 유일한 방법일까?

컴퓨터 비전-언어 모델(VLM) 시장은 사실상 "공개 비전 데이터의 정점"에 도달하여, 사용 가능한 인간 생성 데이터셋이 고갈되었습니다. 2026년형 모델을 학습시키기 위해 연구소들은 합성 데이터로 눈을 돌리고 있습니다. 언리얼 엔진 6과 같은 고급 게임 엔진과 생성형 비디오 모델은 이제 수십억 시간 분량의 레이블이 지정된 영상을 생성하여, 눈 덮인 고속도로로 뛰어드는 아이와 같은 드물지만 위험한 상황들을 시뮬레이션하고 있습니다. 이는 강력한 자율 시스템을 학습시키는 데 필수적입니다.

비주얼 벡터 데이터베이스: 기업들은 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 비디오 아카이브를 어떻게 검색하고 있을까요?

기업들은 텍스트 기반 저장소를 넘어 "시각적 벡터 데이터베이스(VLD)"를 구축하고 있습니다. 설계도, 안전 비디오, 제품 사진 등 기업 자산이 이제 벡터 저장소에 저장됩니다. 이러한 인프라를 통해 기술자는 자연어(예: "이 부품의 유지보수 절차를 보여주세요")로 VLM에 쿼리를 보내 특정 비디오 프레임이나 매뉴얼 페이지를 즉시 검색할 수 있습니다.

규제 체계: EU 인공지능법 시행에 대비하고 계십니까?

시스템적 위험: 의무적인 레드팀 활동이 숨겨진 시각적 편견을 드러낼 것인가?

EU 인공지능법이 전면 시행됨에 따라, 시스템적 위험 프로필을 가진 범용 인공지능(GPAI) 모델은 시각적 편향에 대한 의무적인 '레드팀 테스트'를 거쳐야 합니다. 시각-언어 모델(VLM) 시장의 경우, 이는 감시 또는 채용 시나리오에서 인구통계학적 오인식을 방지하기 위한 엄격한 테스트를 의미합니다. 재정적 위험 부담 또한 상당하며, 법규 미준수 시 기업의 전 세계 매출의 최대 7%에 달하는 벌금이 부과될 수 있습니다.

미국 연방 정책: 투명성 의무화 조치가 훈련 데이터 공개를 강제할 것인가?

미국 정부는 OMB M-26-04 (2025년 12월 11일)에 따라 대규모 언어 모델(LLM)을 조달하는 연방 기관이 계약을 통해 "편견 없는 AI 원칙"(진실 추구 및 이념적 중립성)을 준수하도록 요구하고 있습니다. 여기에는 모델/시스템 정보, 허용 가능한 사용 정책, 피드백 메커니즘과 같은 기본적인 투명성 확보가 포함됩니다. 이러한 투명성 의무화로 인해 공급업체는 학습 데이터 출처를 공개해야 하며, 저작권이 있는 이미지 사용 및 아티스트 동의 문제에 대한 전례 없는 수준의 감시가 이루어지고 있습니다.

비전-언어 모델(VLM) 시장의 주요 과제는 무엇인가?

신뢰성 격차: 자율 시스템에서 3%의 오류율은 허용 가능한가?

급속한 발전에도 불구하고, 모델이 존재하지 않는 개체를 인식하는 "객체 환각" 현상은 여전히 ​​해결되지 않은 결함으로 남아 있습니다. 현재 업계 표준 오류율은 최첨단 모델에서 약 3%에 달합니다. 개선되기는 했지만, 이 오류율은 엄격한 인간 개입(HITL) 감독 없이는 위험도가 높은 의료 또는 군사 분야에 완전 자율 시스템을 도입하기에는 여전히 너무 높습니다.

시각적 보안: 방화벽은 보이지 않는 프롬프트 주입 공격에 대비되어 있습니까?

'비주얼 탈옥(Visual Jailbreaks)'으로 알려진 정교한 사이버 보안 위협이 등장했습니다. 공격자들은 보안 필터를 우회하기 위해 이미지에 보이지 않는 노이즈 패턴을 삽입하여 모델이 유해한 콘텐츠를 생성하도록 유도하고 있습니다. 이에 대응하여 기업들은 이러한 공격적 입력을 탐지하고 무력화하도록 설계된 'VLM 방화벽'에 보안 예산을 빠르게 재분배하고 있습니다.

투자 환경: 2026년 스마트 머니는 어디로 향할까?

수직적 통합: 기술 대기업들은 데이터만을 노리고 기업을 인수하는 것일까?

글로벌 영상언어모델(VLM) 시장의 거대 기술 기업들은 수직적 통합 전략을 실행하며, 수익 창출보다는 데이터 확보를 위해 전문 영상 기업들을 인수하고 있습니다. 위성 영상 제공업체와 의료 기록 보관소는 경쟁업체가 쉽게 모방할 수 없는 독점 데이터 세트를 보유하고 있어 주요 인수 대상입니다.

벤처 캐피털의 변화: 투자자들이 모델 빌더를 버리고 앱 개발에 투자하는 이유는 무엇일까요?

벤처 캐피털은 자본 집약적인 "모델 구축"에서 "VLM 애플리케이션 레이어"로 투자 방향을 전환하고 있습니다. 투자자들은 보험금 청구 처리와 같은 특정 수직적 워크플로에 기존 모델(예: Llama 3.2 )을 적용하는 스타트업에 투자하고 있습니다. 그 결과, VLM 기반 애플리케이션의 평균 시리즈 A 투자액은 2,500만 달러 수준에서 안정화되었습니다.

글로벌 비전-언어 모델(VLM) 시장의 부문별 분석

모델 유형별로는 이미지-텍스트 VLM이 2025년 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 44.50%의 시장 점유율을 차지하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다

이미지-텍스트 기반 시각 학습 모델(VLM)은 2025년까지 44.50%의 시장 점유율로 시장을 선도할 것으로 예상됩니다. 이러한 모델의 우위는 뛰어난 시각-텍스트 정렬 능력에 기반합니다. 이미지-텍스트 VLM은 장면 분석, 차트 해석, 문서 이해에 탁월한 성능을 보입니다. NVIDIA의 Llama Nemotron Nano VL은 2025년 6월 OCRBench v2에서 1위를 차지했으며, 단일 GPU에서 송장, 표, 그래프를 처리할 수 있습니다. Apple의 FastVLM은 2025년 7월 실시간 기기 내 쿼리 기능을 위해 출시되었습니다. 이미지-텍스트 데이터셋은 여전히 ​​풍부하여 학습 효율성을 높이고 있습니다.

Gemini 2.5 Pro는 전 세계 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 기업 문서 워크플로우를 선도하고 있습니다. 이 분야는 Hugging Face의 멀티모달 API 중 70%를 차지합니다. 클라우드 제공업체들은 이미지-텍스트 추론 요청이 비디오 모델보다 3배 더 많다고 보고합니다. 컴퓨팅 요구량이 낮기 때문에 이미지-텍스트 모델의 시장 지배력이 지속되고 있습니다. 비디오-텍스트 VLM은 더 빠른 연평균 성장률(CAGR)이 예상됨에도 불구하고 뒤처지고 있습니다. 이미지-텍스트 모델은 상용 배포의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.

배포 방식 측면에서 클라우드 기반 배포는 2025년까지 시장 매출의 66%를 선도할 것으로 예상됩니다

클라우드 기반 솔루션은 2025년까지 전체 비전-언어 모델(VLM) 시장의 66%를 차지하며 시장 점유율을 주도할 것으로 예상됩니다. 하이퍼스케일러 기업들이 AI 인프라를 통해 이러한 선두 자리를 이끌고 있습니다. AWS는 전 세계 클라우드 시장의 30%를 점유하며 대규모 VLM 추론을 지원하고 있습니다. Azure는 20%를 차지하며 통신 워크플로우에 VLM을 통합하고 있습니다. Google Cloud는 13%의 점유율로 GenAI VLM 서비스 시장을 선도하며 2025년 2분기에 140~180%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다.

비전-언어 모델(VLM) 시장의 빅3 업체가 인프라의 63%를 장악하여 VLM의 확장성을 확보하고 있습니다. Shopify의 MLPerf v6.0 제출 자료는 클라우드 VLM 추론 벤치마크의 우수성을 보여줍니다. 통신 클라우드 시장은 2025년 238억 5천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 29.7%입니다. 엣지 컴퓨팅은 학습 측면에서 클라우드를 보완하지만 그 비중은 클라우드에 비해 뒤처집니다. 하이브리드 컴퓨팅은 가장 빠르게 성장하고 있지만 전체 시장의 20% 미만을 차지합니다. 중소기업(SMB)은 비용 최적화 측면에서 클라우드를 선호합니다. 실시간 분석 수요 증가로 클라우드 시장은 전년 대비 25% 성장했습니다. 온프레미스 환경은 유연성 측면에서 뒤처집니다.

산업별로 보면, IT 및 통신 부문이 2025년까지 모든 산업 분야에서 16%의 시장 점유율을 차지하며 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다

IT 및 통신 부문이 2025년까지 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 16%의 점유율로 선두를 차지할 것으로 예상됩니다. 네트워크 모니터링이 VLM 도입을 촉진하고 있으며, 통신 AI 시장 규모는 47억 3천만 달러에 달합니다. 통신 사업자들은 사기 탐지 및 고객 서비스 개선을 위해 VLM을 활용하고 있습니다. 클라우드 네이티브 NFV는 5G 엣지 프로세싱을 위해 VLM을 통합하고 있으며, 챗봇은 이미지-텍스트 VLM을 통해 통신 관련 문의의 40%를 처리하고 있습니다. 

Verizon은 2025년까지 VLM 감시를 통해 효율성이 25% 향상될 것으로 예상한다고 보고했습니다. AT&T의 시각 분석 기술은 가동 중지 시간을 15% 줄였습니다. 보안 애플리케이션이 비정형 데이터 분석을 주도하고 있습니다. 실시간 시각 분석은 엣지 AI로 전환되고 있습니다. 통신 클라우드의 연평균 성장률(CAGR)은 2033년까지 29.7%에 달할 것으로 예상됩니다. VLM은 5G 출시 속에서 네트워크 안정성을 향상시키고 있습니다. 전자상거래 성장에도 불구하고 소매업은 부진한 모습을 보이고 있습니다. IT 인프라 투자는 업계 선두 자리를 유지하고 있습니다.

글로벌 비전-언어 모델(VLM) 시장: 2026년 지역별 전략 분석

북미: 생성적 융합 허브

• 시장 점유율: 약 42.6% (2025년 추정) | 주요 성장 동력: 멀티모달 추론 및 엔터프라이즈 통합

북미는 비전-언어 모델(VLM) 시장에서 세계적인 주도권을 유지하고 있으며, 이는 모델 규모뿐 아니라 Gemini 2.5 Pro 및 GPT-4.1과 같은 "추론 중심" 아키텍처로의 전환에 힘입은 결과입니다. 북미 시장의 2025년 예상 가치는 약 15억 7천만 달러에 달하며, 이는 기업 워크플로에서 단순 이미지 인식에서 복잡한 시각적 추론으로의 구조적 변화에 기인합니다. 실리콘 밸리의 벤처 생태계는 현재 핵심 모델이 기업의 독점 데이터베이스와 직접 연동될 수 있도록 하는 하이브리드 VLM-LLM 컨트롤러에 적극적으로 투자하고 있습니다.

• 미국 시장에서는 의료(방사선 진단) 및 국방 분야에 특화된 "수직화된" VLM(가상 자산 관리자)이 급증하고 있으며, 이를 통해 일반적인 API 호출을 넘어 차별화된 수익 창출 계층을 구축할 수 있습니다.

아시아 태평양: "실체화된 AI"와 로봇공학의 시대

• 성장률: 전년 대비 약 34% | 주요 동인: 비전-언어-행동(VLA) 모델

서구의 소프트웨어 중심적 접근과는 달리, 중국이 주도하는 아시아 태평양 지역의 비전-언어 모델(VLM) 시장은 주로 물리적 세계와의 상호작용, 즉 체화된 인공지능(Embodied AI)을 위해 VLM을 실용화하고 있습니다. 베이징의 제15차 5개년 계획에 발맞춰 선전과 항저우의 산업 중심지에서는 비전-언어-행동(VLA) 모델을 휴머노이드 로봇 및 제조 설비에 통합하고 있습니다. 이러한 전략적 차별화를 통해 중국은 시각적 공장 데이터를 해석하여 물리적 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 "로봇 두뇌"에 특화하여 산업 자동화 분야를 주도하고 있습니다.

• 중국의 거대 기술 기업들은 실시간 "스마트 시티" 감시 및 자율 물류를 지원하기 위해 VLA 모델의 지연 시간 감소를 우선시하고 있으며, 이로 인해 하드웨어-소프트웨어 종속 효과가 발생하고 있습니다.

유럽: "주권 AI" 및 규정 준수 틈새 시장

• 전략적 초점: EU AI법을 통한 규제 장벽 구축 | 핵심 동력: 설명 가능하고 주권적인 VLM 아키텍처

유럽 ​​비전-언어 모델(VLM) 시장의 성장은 EU 인공지능법의 엄격한 범용 인공지능(GAI) 투명성 요건에 대한 직접적인 대응으로 등장한 "주권 AI"라는 개념에 의해 좌우됩니다. 유럽 개발사들(예: 프랑스, ​​독일)은 파라미터 크기로 경쟁하기보다는 공공 행정 및 자동차 안전과 같이 규제가 엄격한 분야에 맞춰 설계된 GDPR 준수 오픈 웨이트 VLM을 개발하여 시장 점유율을 확보하고 있습니다.

이 지역은 특히 DACH 지역(독일, 오스트리아, 스위스)에서 민감한 시민 데이터를 처리할 때 미국 기반의 "블랙박스" 모델보다 현지 VLM(가상 생활 관리 시스템)을 선호하는 "서비스형 규정 준수(Compliance-as-a-Service)" 시장을 육성하고 있습니다.

최근 비전-언어 모델(VLM) 시장을 형성하는 5대 주요 개발 동향

1. 개방형 가중치 기반의 네이티브 멀티모달(텍스트+영상) 모델인 Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick을 출시했으며
2. OpenAI는 , 이 모델들을 "이미지로 사고"하고 다단계 도구 사용 워크플로의 일부로 시각적 입력을 처리할 수 있는 추론 모델로 소개했습니다(2025년 4월).
3. 실시간 애플리케이션을 위한 빠르고 기기 내 비전 언어 쿼리 처리를 가능하게 하는 효율적인 비전 인코딩에 대한 FastVLM 연구 결과를 발표했습니다
4. 문서 인텔리전스에 초점을 맞춘 비전 언어 모델인 Llama
5. Oracle 모든 OCI Generative AI 지역에서 Meta Llama 3.2 11B/90B Vision에 대한 지원을 확장하여 기업이 멀티모달 이미지+텍스트 이해 기능을 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다(2025년 1월).

비전-언어 모델 시장의 주요 기업

• 어도비 리서치
• 알리바바 다모 아카데미
• 아마존 웹 서비스(AWS)
• 사과
• 바이두
• 바이트댄스 AI 랩
• 구글 딥마인드
• 화웨이 클라우드 AI
• IBM 연구소
• 메타(페이스북 AI 연구소)
• 마이크로소프트
• 엔비디
• 오픈아이
• 신탁
• 세일즈포스 리서치
• 삼성리서치
• SAP AI
• 센스타임
• 텐센트 AI 랩
• 틱톡 AI 연구소
• 기타 주요 플레이어

시장 세분화 개요

배포 모드별

• 클라우드 기반
• 온프레미스
• 잡종

모델 유형별

• 이미지-텍스트 비전-언어 모델
  
  
  • 이미지 캡션 모델
  • 시각적 질문 답변
• 비디오-텍스트 비전-언어 모델
  • 영상 이해하기
  • 영상 요약
• 문서 시각-언어 모델(DocVLMs)
  • OCR + 추론
  • 레이아웃 이해
• 기타 다중 모드 VLM 유형

산업 분야별

• IT 및 통신
• BFSI
• 소매 및 전자상거래
• 의료 및 생명 과학
• 미디어 및 엔터테인먼트
• 조작
• 자동차 및 모빌리티
• 정부 및 국방
• 기타 산업

지역별

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 나머지 서유럽
  • 동유럽
    • 폴란드
    • 러시아 제국
    • 나머지 동유럽
• 아시아 태평양
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• 남아메리카
  • 아르헨티나
  • 브라질
  • 남미의 나머지 지역