바카라 데이터베이스 시장 규모 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측(2025~2030년)의 에이전트 AI 애플리케이션

바카라 데이터베이스 시장 바카라의 에이전트 AI 애플리케이션은 배포 모드(클라우드 관리형, 자체 호스팅 및 하이브리드), 바카라 데이터베이스 유형(특정 목적의 바카라 데이터베이스 등), 애플리케이션(대화형 AI 및 RAG, 자율 에이전트 및 워크플로 오케스트레이션 등), 최종 사용자 산업(IT 및 통신, BFSI 등), 지역(북미, 남미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카)별로 세분화됩니다.

바카라 데이터베이스 시장 규모 및 점유율에서의 에이전트 AI 애플리케이션

바카라 데이터베이스 시장 요약에서의 에이전트 AI 애플리케이션

바카라 사이트의 바카라 데이터베이스 시장 분석에 따른 에이전트 AI 애플리케이션

바카라 데이터베이스 시장 규모에서 에이전트 AI 애플리케이션은 0.46년 2025억 1.45천만 달러에서 2030년 25.97억 XNUMX천만 달러로 XNUMX%의 CAGR을 기록하며 성장할 것으로 예상됩니다. 기업들이 개념 증명 기반 검색 증강 생성 방식을 넘어 저지연 바카라 스토리지를 요구하는 프로덕션 규모의 에이전트 워크플로우로 전환함에 따라 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 클라우드 관리형 배포는 조달 및 관리형 확장의 용이성 덕분에 초기 도입에서 우위를 점하고 있지만, 데이터 상주 및 주권 규칙에 따라 로컬 제어가 요구되는 하이브리드 아키텍처가 활발하게 활용되고 있습니다. 추론 기능이 데이터에 더 가까이 위치함에 따라 엣지에 최적화된 바카라 저장소는 모바일, IoT 및 제조 품질 관리 애플리케이션의 왕복 지연 시간을 단축하는 데 주력하고 있습니다. 기존 데이터베이스 공급업체들이 바카라 기능을 내장함에 따라 경쟁이 심화되고 있으며, 전문 공급업체가 요구했던 가격 프리미엄이 낮아지고 있습니다. 한편, TPU 및 맞춤형 ASIC과 같은 하드웨어 가속기는 비용 대비 성능 비율을 향상시켜 지연 시간에 민감한 워크로드에 대한 바카라 검색 도입 의지를 확대하고 있습니다.

주요 바카라 요약

  • 배포 모드별로 보면, 클라우드 관리형 제품은 63.3년에 매출 점유율 2024%를 차지했지만, 하이브리드 구성은 46.2년까지 연평균 성장률 2030%로 확대될 것으로 예상됩니다.
  • 바카라 데이터베이스 유형별로 보면, 특수 목적 바카라 데이터베이스는 48.2년 바카라 데이터베이스 시장 규모에서 에이전트 AI 애플리케이션의 2024%를 차지했지만, 임베디드 및 에지 바카라 저장소는 58.8~2025년 사이에 2030%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
  • 응용 프로그램별로 보면 대화형 AI와 RAG 애플리케이션이 46.2년에 2024%의 매출 점유율을 기록하며 선두를 달렸고, 자율 에이전트는 61.5년까지 2030%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
  • 최종 사용자 산업별로 보면, IT와 통신은 29.1년에 2024%의 매출 점유율을 차지했고, 의료와 생명 과학은 38.2년까지 2030%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
  • 지역별로 보면, 북미는 42.2년에 매출에서 2024%의 선두를 유지했지만, 아시아 태평양 지역은 33.4년까지 2030%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

세그먼트 분석

배포 모드별: 하이브리드 구성이 기업 도입을 촉진합니다.

하이브리드 모델은 퍼블릭 클라우드에서 탄력적인 버스트 용량을 유지하면서도 소버린 클라우드 규정 준수에 대한 수요를 반영하여 연평균 46.2% 성장할 것으로 예상됩니다. 금융 서비스 기업들은 고객 바카라를 온프레미스로 유지하면서도, 복잡한 유사성 작업을 위해 GPU 집약형 클라우드 노드를 가동하여 왕복 위험을 방지합니다. 클라우드 관리형 옵션은 개념 증명(PoC) 타임라인을 단축하고 운영 부담을 덜어주기 때문에 63.3년 매출의 2024%를 차지할 것으로 예상됩니다. 유럽 규제 기관의 거주지 규제 강화로 인해 하이브리드 배포를 위한 바카라 데이터베이스 시장 규모에서 에이전트 AI 애플리케이션은 급격히 확대될 것으로 예상되며, 기술 기업들도 민감한 임베딩을 본국으로 이전해야 할 것입니다.

개발자들은 온프레미스 및 클라우드 리소스 전반에 걸친 통합 API 계층을 선호합니다. 테라데이터가 2025년 XNUMX월에 출시한 엔터프라이즈 바카라 스토어는 클라우드 확장성과 온프레미스 거버넌스를 결합하여 이러한 편의성을 잘 보여줍니다. Microsoft와 VMware의 소버린 클라우드 번들도 이러한 추세를 반영합니다. 전반적으로 구매 결정은 이제 데이터 민감도 계층과 상관관계를 보입니다. 무해한 분석은 클라우드 관리형으로 유지되고, 개인 식별 정보는 하이브리드로 전환되며, 기밀 워크로드는 셀프 호스팅 방식으로 유지되어 바카라 데이터베이스 시장의 에이전트 AI 애플리케이션 내에서 균형 잡힌 구성을 유지합니다.

바카라 데이터베이스 시장의 에이전트 AI 애플리케이션: 배포 모드별 시장 점유율

참고: 바카라 구매 시 사용 가능한 모든 개별 세그먼트의 세그먼트 공유

바카라 데이터베이스 유형별: 특수 목적 솔루션, 경쟁 우위 확보

기업들이 ANN 검색 최적화를 중시함에 따라 특수 목적형 제품은 48.2년 매출 점유율 2024%를 차지했습니다. 그러나 임베디드 및 엣지 스토리지는 모바일 추론 및 IoT 분석의 성장을 반영하여 58.8%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 네트워크 분리 워크로드가 급증함에 따라 바카라 데이터베이스 시장 점유율에서 에이전트 AI 애플리케이션은 임베디드 옵션으로 점차 기울어질 것으로 예상됩니다.

ObjectBox 4.0은 의미 검색을 스마트폰에서 완전히 오프라인으로 실행할 수 있고, 추론 지연 시간을 한 자릿수 밀리초로 단축하고 클라우드 이탈 비용을 절감할 수 있음을 입증했습니다.[2]ObjectBox, "최초의 온디바이스 바카라 데이터베이스: ObjectBox 4.0", objectbox.io 기존 공급업체들의 반응은 다음과 같습니다. Couchbase는 간헐적인 네트워크 환경에서 양방향 동기화를 지원하는 온디바이스 바카라 스토리지를 미리 선보였습니다. PostgreSQL의 pgvector 확장 기능은 차원 제한과 리콜 상충 관계를 제공하지만, 비용 측면에서 전문가들에게 어려움을 줍니다. 구매자들은 운영상의 익숙함과 최대 처리량을 비교하며, 이를 통해 양측 모두 로드맵 차별화에 막대한 투자를 하게 됩니다.

응용 분야별: 자율 에이전트가 시장 역학을 재편합니다

대화형 AI와 RAG는 46.2년 지출의 2024%를 차지하며 게이트웨이 사용 사례로서의 역할을 확고히 했습니다. 그러나 자율 에이전트 및 워크플로 오케스트레이션 배포는 CAGR 61.5% 성장할 것으로 예상되며, 이는 상태를 유지하고 다단계 작업을 실행하는 선제적 AI로의 전환을 반영합니다. 이러한 전환은 시간 바카라 인덱싱 및 인과 관계 추적과 같은 점진적인 요구 사항을 야기하여 바카라 데이터베이스 시장에서 에이전트 AI 애플리케이션의 아키텍처 복잡성을 증가시킵니다.

VELO 프레임워크는 공유 바카라 백플레인을 통해 클라우드 및 에지 의사결정 노드를 조정함으로써 효율성을 입증했습니다. 통신 사업자는 이제 실시간 트래픽 바카라를 에이전트에 제공하여 패킷을 선제적으로 재라우팅함으로써 혼잡을 최대 20%까지 줄입니다. 과학 컴퓨팅 팀도 유전체학에 고차원 임베딩을 활용합니다. 이러한 다양한 워크로드는 바카라 데이터베이스가 에이전트 AI 시스템 설계의 핵심임을 보여줍니다.

바카라 데이터베이스 시장에서의 에이전트 AI 애플리케이션: 애플리케이션별 시장 점유율

최종 사용자 산업별: 의료 분야에서 AI 기반 도입 가속화

IT 및 통신 부문은 고객 서비스 챗봇과 네트워크 최적화 활용 사례를 활용하여 29.1년 매출의 2024%를 차지했습니다. 헬스케어 및 생명과학 부문은 합성 임베딩 규제의 명확화와 AI 기반 진단 수요에 힘입어 연평균 38.2% 성장할 것으로 예상됩니다. 바카라 기반 신약 발굴 워크플로는 분자 스크리닝 주기를 단축하여 R&D 자본 수익률을 높여줍니다.

은행과 보험사는 여전히 신중한 태도를 보이고 있지만, 사기 분석 시범 사업은 단계적 정확도 변화로 기존 엔진을 압도하는 것으로 나타났습니다. 소매 및 전자상거래는 추천 바카라를 활용하지만, 통합 복잡성에 대한 우려로 출시가 지연되고 있습니다. 미디어 플랫폼은 다국어 태그 지정에 유사성 검색을 활용하여 점진적인 라이선스를 확보하고 있지만, 부족한 콘텐츠 예산을 고려하면 점유율은 미미합니다.

지리 분석

북미는 하이퍼스케일 클라우드 도달 범위와 초기 엔터프라이즈 AI 도입에 힘입어 42.2년 매출 2024%를 기록했습니다. 정부 조달 및 의료 디지털화는 프리미엄 부문 수요를 유지하고 있으며, 하드웨어 가속 클러스터는 쿼리당 비용을 절감하여 기존 시장 점유율을 보호합니다. 또한, 하이퍼스케일 IaaS 제공업체는 바카라 인덱스 하드웨어 가속을 심화하고 인프라 복잡성을 완화하는 서버리스 옵션을 확대합니다. 금융 서비스 구매자는 프리미엄 가격에도 불구하고 보장된 서비스 수준 계약(SLA)을 중시하는 반면, 의료 시스템은 임상 의사 결정 지원을 위해 HIPAA 인증 바카라 서비스를 도입합니다.[3]Weaviate, "HIPAA 규정 준수 인증 발표", weaviate.io 업계 포럼은 모범 사례 템플릿에 대해 협업하여 조달 주기를 단축하고 북미 공급업체의 이점을 강화합니다.

아시아 태평양 지역은 중국의 33.4억 달러 규모 AI 부양책과 국내 LLM(데이터 관리 시스템) 도입에 힘입어 연평균 2.1% 성장할 것으로 예상됩니다. 일본과 한국의 제조업체들은 10ms 미만의 사이클 타임 예산을 충족하기 위해 공장 라인에 엣지 상주 바카라 저장소를 임베드하고 있습니다. 인도 기업들은 비용 관리를 위해 오픈소스 배포를 선호하지만, 증가하는 기술 인력은 향후 상용 제품의 업그레이드를 시사합니다. 이 지역의 성장은 토착 AI 공급망을 지원하는 정부 프로그램의 수혜를 받고 있습니다. 중국 클라우드 사업자들은 바카라 데이터베이스와 국내 LLM 추론을 결합하여 기업이 데이터 호스팅 규칙을 준수할 수 있도록 보장합니다. 대만의 반도체 공장은 엣지 바카라 저장소를 구축하여 웨이퍼 결함 패턴을 실시간으로 표시함으로써 수십억 달러 규모의 수율을 보호하고 있습니다. 호주와 뉴질랜드는 개인정보 보호를 최우선으로 생각하여 임베드는 로컬에 저장하지만 주기적인 재학습에는 클라우드 GPU를 활용하는 하이브리드 모델을 채택하고 있습니다.

유럽은 고의적인 성장을 보이고 있습니다. 독일 자동차 산업은 바카라 검색을 예측 유지보수 스택에 통합하여 고도로 자동화된 라인의 가동 중단을 방지합니다. 북유럽 공중 보건 당국은 전자 건강 기록 전반의 바카라 유사성을 활용하여 희귀 질환 진단 속도를 높이고 개방형 표준 설명 가능성을 옹호합니다. 브렉시트로 인해 영국 다국적 기업들은 이중 규정 준수 영역을 탐색해야 하므로 바카라 데이터베이스 시장의 에이전트 AI 애플리케이션 내에서 멀티 클라우드 추상화에 대한 고려가 증가하고 있습니다.

바카라 데이터베이스 시장의 에이전트 AI 애플리케이션 CAGR(%), 지역별 성장률

경쟁 구도

시장은 여전히 다소 세분화되어 있습니다. Pinecone, Weaviate, Zilliz와 같은 전문 업체들은 초저지연 검색과 서버리스 탄력성에 집중하는 반면, PostgreSQL pgvector와 MongoDB Atlas Vector Search는 기존 업체의 강점과 풀스택에 대한 친숙함을 활용하여 보수적인 고객을 확보합니다. 비용 대비 성능의 균형은 좁아지고 있습니다. 최근 벤치마크 결과에 따르면 pgvector는 리콜 허용 오차가 완화될 때 쿼리당 가격 측면에서 일부 틈새 엔진보다 우수한 성능을 보였습니다.

전략적 인수는 융합을 더욱 강화합니다. MongoDB는 220년 2025월 임베딩 생성을 강화하기 위해 Voyage AI를 XNUMX억 XNUMX천만 달러에 인수했습니다.[4]CRN 직원, "MongoDB, 220억 XNUMX천만 달러에 Voyage AI 인수" crn.com IBM은 Cassandra 기반 바카라 기술을 Watsonx에 통합하기 위해 DataStax를 인수하여 규제 산업에서의 교차 판매를 강화했습니다. Databricks는 서버리스 Postgres를 통합하고 통합 레이크하우스 및 바카라 검색 툴을 원하는 개발자들을 유치하기 위해 Neon을 인수했지만, 여전히 엔터프라이즈급 가시성 강화가 필요합니다.

엣지 혁신은 기존 모델을 혁신합니다. ObjectBox와 Couchbase는 델타 동기화를 통해 온디바이스 저장소를 발전시켜 연결이 간헐적인 모바일 및 IIoT 환경에 적합합니다. 하드웨어 공동 설계는 차별화 요소로 부상하고 있으며, 공급업체는 TPU 공급업체와 협력하여 응답 지연 시간과 운영 비용을 절감합니다. 기능 세트가 통합됨에 따라, 차별화는 총소유비용(TCO), 생태계 툴링, 규정 준수 인증으로 기울어지며, 이러한 요소들은 예측 기간 동안 바카라 데이터베이스 시장에서 에이전트 AI 애플리케이션의 점유율 배분에 영향을 미칠 것입니다.

바카라 데이터베이스 산업 리더의 에이전트 AI 애플리케이션

  1. 파인콘 시스템즈 주식회사

  2. 위비에이트 BV

  3. 질리즈 테크놀로지 주식회사

  4. Qdrant Technologies GmbH

  5. Vespa.ai AS

  6. *면책조항: 주요 플레이어는 특별한 순서 없이 정렬되었습니다.
바카라 데이터베이스 시장 집중도에서의 에이전트 AI 애플리케이션
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최근 산업 발전

  • 2025년 XNUMX월: Teradata는 고객이 신뢰할 수 있는 에이전트 AI를 구현하는 데 도움이 되는 통합 엔터프라이즈 바카라 스토어를 출시했습니다.
  • 2025년 220월: MongoDB는 Voyage AI를 XNUMX억 XNUMX만 달러에 인수하여 Atlas Vector Search를 강화했습니다.
  • 2025년 XNUMX월: IBM은 DataStax를 인수하여 Astra DB와 NoSQL 바카라 기능을 Watsonx 포트폴리오에 추가할 계획을 발표했습니다.
  • 2025년 1월: Databricks는 Neon을 XNUMX억 달러에 인수하여 AI 데이터 플랫폼에 서버리스 Postgres 기술을 내장하기로 합의했습니다.

바카라 데이터베이스 산업 바카라의 에이전트 AI 애플리케이션 목차

1. 소개

  • 1.1 연구 가정 및 시장 정의
  • 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 행정상 개요

4. 시장 풍경

  • 4.1 시장 개관
  • 4.2 마켓 드라이버
    • 4.2.1 다중 모드 데이터 작업 부하의 변압기 구동 급증
    • 4.2.2 검색 증강 생성(RAG) POC에서 프로덕션 롤아웃으로 전환
    • 4.2.3 AI 기반 지식 그래프에 대한 엔터프라이즈 푸시
    • 4.2.4 데이터베이스 내 에이전트 프레임워크(LangChain Agents, LlamaIndex) 도입 증가
    • 4.2.5 클라우드 TPU 및 맞춤형 ASIC에서의 하드웨어 최적화된 바카라 인덱싱
    • 4.2.6 보고되지 않음: 자체 호스팅 오픈 소스 스택을 선호하는 주권 클라우드 명령
  • 4.3 시장 제한
    • 4.3.1 하이퍼스케일에서 저지연 바카라 검색의 높은 TCO
    • 4.3.2 보고 부족: 실시간 바카라 관찰 및 디버깅 도구 부족
    • 4.3.3 합성 임베딩에 대한 데이터 거버넌스 격차
    • 4.3.4 ANN 알고리즘을 둘러싼 공급업체 IP 소송
  • 4.4 가치 사슬 분석
  • 4.5 규제 환경
  • 4.6 기술 전망
  • 4.7 포터의 5 가지 힘 분석
    • 신규 참가자의 4.7.1 위협
    • 4.7.2 공급 업체의 협상력
    • 구매자의 4.7.3 협상력
    • 대체의 4.7.4 위협
    • 4.7.5 업계 경쟁
  • 4.8 거시경제적 요인의 영향

5. 시장 규모 및 성장 예측(가치)

  • 5.1 배포 모드별
    • 5.1.1 클라우드 관리
    • 5.1.2 자체 호스팅
    • 5.1.3 하이브리드
  • 5.2 바카라 데이터베이스 유형별
    • 5.2.1 특수 목적 바카라 데이터베이스
    • 5.2.2 바카라 지원 관계형/문서 저장소
    • 5.2.3 임베디드/에지 바카라 저장소
  • 5.3 애플리케이션 별
    • 5.3.1 대화형 AI와 RAG
    • 5.3.2 자율 에이전트 및 워크플로 오케스트레이션
    • 5.3.3 의미 검색 및 추천
    • 5.3.4 사기 탐지 및 이상 분석
    • 5.3.5 생물정보학 및 과학 컴퓨팅
  • 5.4 최종 사용자 산업별
    • 5.4.1 IT 및 통신
    • 5.4.2 BFSI
    • 5.4.3 의료 및 생명 과학
    • 5.4.4 소매 및 전자 상거래
    • 5.4.5 미디어 및 엔터테인먼트
  • 5.5 지역별
    • 5.5.1 북미
    • 5.5.1.1 미국
    • 5.5.1.2 캐나다
    • 멕시코 5.5.1.3
    • 남미 5.5.2
    • 5.5.2.1 브라질
    • 5.5.2.2 아르헨티나
    • 5.5.2.3 남아메리카의 나머지 지역
    • 5.5.3 유럽
    • 5.5.3.1 독일
    • 5.5.3.2 영국
    • 5.5.3.3 프랑스
    • 5.5.3.4 이탈리아
    • 5.5.3.5 스페인
    • 5.5.3.6 러시아
    • 유럽의 5.5.3.7 기타 지역
    • 5.5.4 아시아 태평양
    • 5.5.4.1 중국
    • 5.5.4.2 일본
    • 5.5.4.3 인도
    • 5.5.4.4 한국
    • 5.5.4.5 아시아 태평양 지역
    • 5.5.5 중동 및 아프리카
    • 5.5.5.1 중동
    • 5.5.5.1.1 아랍 에미리트
    • 5.5.5.1.2 사우디 아라비아
    • 5.5.5.1.3 터키
    • 5.5.5.1.4 카타르
    • 5.5.5.1.5 중동의 나머지 지역
    • 5.5.5.2 아프리카
    • 5.5.5.2.1 남아프리카
    • 5.5.5.2.2 나이지리아
    • 5.5.5.2.3 이집트
    • 5.5.5.2.4 아프리카의 나머지 지역

6. 경쟁 구도

  • 6.1 시장 집중
  • 6.2 전략적 움직임
  • 6.3 시장 점유율 분석
  • 6.4 회사 프로필(글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 세그먼트, 재무 정보(가능한 경우), 전략 정보, 주요 회사의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
    • 6.4.1 파인콘 시스템즈 주식회사
    • 6.4.2 위비에이트 BV
    • 6.4.3 질리즈 테크놀로지 주식회사
    • 6.4.4 Qdrant Technologies GmbH
    • 6.4.5 Vespa.ai AS
    • 6.4.6 크로마DB 주식회사
    • 6.4.7 랜스DB 주식회사
    • 6.4.8 타입센스 주식회사
    • 6.4.9 레디스 주식회사
    • 6.4.10 탄성 NV
    • 6.4.11 몽고DB 주식회사
    • 6.4.12 스노우플레이크 주식회사
    • 6.4.13 데이터브릭스 주식회사
    • 6.4.14 네오포제이 주식회사
    • 6.4.15 데이터스택스 주식회사
    • 6.4.16 Milvus 오픈소스 협회
    • 6.4.17 슈퍼듀퍼DB 주식회사
    • 6.4.18 ApertureDB 주식회사
    • 6.4.19 랜스DB 주식회사
    • 6.4.20 Azure Cosmos DB(Microsoft Corp.)
    • 6.4.21 Amazon Web Services, Inc.(Amazon Aurora 및 Kendra)
    • 6.4.22 Google LLC(Vertex AI + AlloyDB PG 바카라)
    • 6.4.23 Alibaba Cloud Intelligence(AnalyticDB 및 Open-Search)
    • 6.4.24 바이두 주식회사(Baidu VectorDB)
    • 6.4.25 CleverTap Pvt. Ltd. (테서랙트DB)

7. 시장 기회와 미래 전망

  • 7.1 공백 및 충족되지 않은 요구 사항 평가
*공급업체 목록은 동적이며 맞춤형 연구 범위에 따라 업데이트됩니다.
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바카라에서 답변 한 주요 질문

바카라 데이터베이스 시장에서 에이전트 AI 애플리케이션의 현재 규모는 어느 정도입니까?

바카라 데이터베이스 시장의 에이전트 AI 애플리케이션 규모는 0.46년에 2025억 2030천만 달러였으며 XNUMX년까지 급속히 성장할 것으로 예상됩니다.

어떤 배포 모델이 시장 수익을 창출하는가?

클라우드 관리형 제품은 63.3년에 2024%의 매출 점유율을 차지했지만, 하이브리드 구성은 46.2%의 CAGR 예측으로 가장 빠르게 성장하는 옵션입니다.

임베디드 바카라 스토어가 인기를 얻고 있는 이유는 무엇인가?

에지 및 모바일 워크로드는 지연 시간을 줄이고 개인 정보를 보호하기 위해 로컬 추론이 필요합니다. 따라서 내장형 데이터베이스는 예상 CAGR 58.8%로 확장될 것입니다.

어떤 애플리케이션 부문이 가장 빠르게 확장되고 있나요?

자율 에이전트와 워크플로 오케스트레이션 솔루션은 대화형 AI와 RAG 배포를 앞지르며 61.5%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

어느 지역이 가장 높은 성장 잠재력을 보입니까?

아시아 태평양 지역은 중국의 AI 투자 프로그램과 제조업 디지털화에 힘입어 33.4%의 CAGR을 달성할 것으로 예상됩니다.

페이지 마지막 업데이트 날짜: 25년 2025월 XNUMX일

바카라 데이터베이스 시장에서 에이전트 AI 애플리케이션의 시장 규모와 성장을 다른 시장과 비교하십시오. 기술, 미디어 및 통신 업종