스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 딥페이크 기술 시장은 2024년 77억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 24.5%의 연평균 성장률로 2030년에는 290억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 딥페이크 기술은 인공 지능을 활용하여 초현실적인 디지털 콘텐츠, 특히 실제 사람을 모방한 비디오와 오디오를 제작합니다. 딥러닝 알고리즘을 사용하여 미디어를 원활하게 조작하거나 생성할 수 있기 때문에 진짜와 조작된 콘텐츠를 구별하기가 어렵습니다. 이 기술은 엔터테인먼트와 교육 분야에서 잠재적인 활용 가능성이 있지만, 잘못된 정보, 사기, 악의적인 활동에 악용될 수 있어 윤리적 문제도 심각하므로 효과적인 탐지 방법과 책임 있는 사용 가이드라인의 개발이 필요합니다.
시장 역학:
동인:
개인화된 콘텐츠에 대한 수요 증가
AI의 발전과 맞춤형 경험에 대한 소비자의 기대치가 높아짐에 따라 시장에서 개인화된 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 엔터테인먼트, 마케팅, 교육 등 다양한 분야의 기업들은 딥페이크 기능을 활용하여 개별 오디언스의 공감을 불러일으키는 맞춤형 미디어를 제작하고자 합니다. 이러한 트렌드를 통해 브랜드는 사용자를 더 효과적으로 참여시키고 스토리텔링을 강화하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
절제:
빠르게 진화하는 조작 기술
시장에서 조작 기법이 빠르게 진화함에 따라 잘못된 정보가 확산되고 디지털 미디어에 대한 신뢰가 약화되는 등 부정적인 영향이 커지고 있습니다. 이러한 기법이 더욱 정교해짐에 따라 실제 콘텐츠와 조작된 콘텐츠를 구별하기가 점점 더 어려워져 사기, 괴롭힘, 정치적 조작에 악용될 가능성이 커지고 있습니다. 따라서 이러한 위험을 효과적으로 완화할 수 있는 향상된 탐지 방법과 규제 프레임워크가 시급히 필요합니다.
기회:
디지털 미디어 플랫폼의 확산
디지털 미디어 플랫폼의 확산은 조작된 콘텐츠를 공유하고 배포할 수 있는 접근 가능한 채널을 제공함으로써 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 소셜 미디어 및 동영상 스트리밍 서비스와 같은 플랫폼이 성장함에 따라 딥페이크가 빠르게 확산되어 현실과 허구의 경계를 모호하게 만드는 경우가 많습니다. 이러한 접근성은 엔터테인먼트와 마케팅 분야에서 창의적인 활용 가능성을 높이지만, 잘못된 정보, 개인정보 침해 및 윤리적 영향에 대한 우려도 제기합니다.
위협:
기업의 제한된 인식
딥페이크 기술에 대한 기업의 인식이 부족하면 의도치 않은 오용과 조작에 대한 취약성 등 심각한 부정적 영향을 초래할 수 있습니다. 많은 조직이 딥페이크와 관련된 잠재적 위험을 완전히 이해하지 못해 잘못된 정보 캠페인, 사기, 평판 훼손에 취약할 수 있습니다. 이러한 지식 부족은 효과적인 정책과 보호 조치의 개발을 방해하여 기업이 법적 책임에 노출되고 소비자 신뢰가 약화될 수 있습니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 디지털 콘텐츠 소비와 원격 커뮤니케이션 도구에 대한 수요를 가속화하여 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 사람들이 엔터테인먼트, 교육, 사회적 상호 작용을 위해 온라인 플랫폼으로 눈을 돌리면서 개인화된 몰입형 미디어에 대한 관심이 높아졌습니다. 이러한 디지털 참여의 급증은 가상 이벤트와 온라인 학습을 비롯한 다양한 분야에서 딥페이크 애플리케이션의 혁신을 촉진했습니다. 그러나 잘못된 정보와 딥페이크의 윤리적 사용에 대한 우려도 높아지면서 더 나은 규제와 탐지 수단이 필요하다는 목소리가 높아졌습니다.
오디오 딥페이크 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
오디오 딥페이크 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 엔터테인먼트, 게임, 개인 맞춤형 콘텐츠에 적용되어 크리에이터가 사실적인 음성 해설을 제작하거나 역사적 인물의 연설을 재현할 수 있게 해줍니다. 그러나 오디오 딥페이크의 증가는 사기, 잘못된 정보, 신원 도용에 악용될 수 있는 가능성 등 심각한 윤리적 문제를 제기하고 있습니다. 이에 대한 인식이 높아짐에 따라 강력한 탐지 도구와 규제 프레임워크의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다.
통신 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
통신 부문은 네트워크를 통해 딥페이크 콘텐츠를 빠르게 전송하고 공유할 수 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 모바일 및 인터넷 연결성이 향상됨에 따라 사용자는 정교한 딥페이크에 쉽게 액세스하고 배포할 수 있으며, 이는 커뮤니케이션 및 미디어 소비에 영향을 미칩니다. 통신 회사들은 잘못된 정보와 개인정보 침해로 이어질 수 있는 유해한 딥페이크의 확산을 탐지하고 완화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미 지역은 인공지능의 발전과 다양한 산업에서 혁신적인 콘텐츠에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 선도적인 기업과 연구 기관이 특징인 이 지역의 강력한 기술 생태계는 엔터테인먼트, 마케팅, 보안 분야에서 정교한 딥페이크 애플리케이션의 개발을 촉진하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 빠른 기술 발전과 디지털 참여 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 딥페이크는 영화와 마케팅 캠페인에서 매력적인 콘텐츠를 제작하는 데 활용되고 있습니다. 대화형 교육 자료를 제작하고 사실적인 시뮬레이션을 통해 학습 경험을 향상시키는 데 딥페이크 기술을 사용하는 것에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 시장이 성장함에 따라 지속 가능한 발전을 위해서는 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 것이 중요해질 것입니다.
시장의 주요 플레이어
딥페이크 기술 시장의 주요 업체로는 인텔, 엔비디아, 페이스북, 구글 LLC, 트위터, 코기토 테크, 텐센트, 마이크로소프트, 카이로스, 리페이스 AI, 아마존 웹 서비스, 어도비, 틱톡, 딥웨어 AI 등이 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 5월, Google은 텍스트를 변경하지 않고 AI가 생성한 것으로 표시하는 새로운 방법을 공개했습니다. 이 새로운 기능은 이미 AI가 생성한 이미지와 오디오 클립을 식별할 수 있었던 Google DeepMind의 SynthID 도구에 통합되었습니다. 이 방법은 텍스트를 생성하는 동안 대규모 언어 모델(LLM) 기반 도구에 추가 정보를 도입합니다.
2024년 4월, Microsoft의 연구팀은 최신 AI 모델을 살짝 공개했습니다. VASA-1이라고 불리는 이 모델은 하나의 정적 이미지와 음성 오디오 클립이 주어지면 매력적인 시각적 정서 능력(VAS)을 갖춘 생생한 말하는 얼굴을 생성할 수 있습니다.
지원되는 콘텐츠 유형:
– 비디오 딥페이크
– 이미지 딥페이크
– 오디오 딥페이크
– 텍스트 딥페이크
– 기타 콘텐츠 유형
적용 대상 컴포넌트
– 소프트웨어
– 서비스
– 하드웨어
다루는 기술
– 생성적 적대적 네트워크(GAN)
– 자동 인코더
– 순환 신경망(RNN)
– 확산 모델
– 자연어 처리(NLP)
– 기타 기술
지원 애플리케이션
– 콜센터 보안
– 사기 탐지
– 국가 안보
– 의료 교육 및 시뮬레이션
– 디지털 콘텐츠 제작
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 통신
– 정부 및 국방
– 의료 및 생명 과학
– 미디어 및 엔터테인먼트
– 소매 및 이커머스
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 콘텐츠 유형별 글로벌 딥페이크 기술 시장
5.1 소개
5.2 비디오 딥페이크
5.3 이미지 딥페이크
5.4 오디오 딥페이크
5.5 텍스트 딥페이크
5.6 기타 콘텐츠 유형
6 구성 요소 별 글로벌 딥페이크 기술 시장
6.1 소개
6.2 소프트웨어
6.2.1 딥페이크 생성 소프트웨어
6.2.2 미디어 인증 도구
6.2.3 포렌식 분석 소프트웨어
6.2.4 콘텐츠 중재 소프트웨어
6.3 서비스
6.3.1 전문 서비스
6.3.2 관리형 서비스
6.4 하드웨어
6.4.1 고성능 GPU
6.4.2 컴퓨팅 인프라
7 글로벌 딥페이크 기술 시장, 기술별 현황
7.1 소개
7.2 생성적 적대적 네트워크(GAN)
7.3 자동 인코더
7.4 순환신경망(RNN)
7.5 확산 모델
7.6 자연어 처리(NLP)
7.7 기타 기술
8 애플리케이션 별 글로벌 딥페이크 기술 시장
8.1 소개
8.2 콜센터 보안
8.3 사기 탐지
8.4 국가 안보
8.5 의료 훈련 및 시뮬레이션
8.6 디지털 콘텐츠 제작
8.7 기타 애플리케이션
9 최종 사용자별 글로벌 딥페이크 기술 시장
9.1 소개
9.2 통신
9.3 정부 및 국방
9.4 의료 및 생명 과학
9.5 미디어 & 엔터테인먼트
9.6 소매 및 전자상거래
9.7 기타 최종 사용자
10 글로벌 딥페이크 기술 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖