2024년 인공지능(AI) 플랫폼 순위

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여기서 언급되는  AI플랫폼은 일반 사용자들이 사용한는 챗봇형태의 서비스 플랫폼이 아닙니다. API등을 활용하여 별개의 AI서비스를 구축하기 위한 인공지능 플랫폼입니다. 

때에 따라서는 지향하는 비지니스에 맞춰 머신러닝, 딥러닝 등의 추가학습이 필요하기도 하고, 특화되고 전문화된 데이터를 이용할 수 있어야 합니다. 인공지능 플랫폼은 CLOUD 형, On-Premise타입의 솔루션 제공형이 있을 수 있습니다. 아래에 제공되는 인공지능 플랫폼을 경험하시고 최적화된 AI모델을 찾기를 희망합니다.

2024년 주요 인공지능 플랫폼 15선

순위	플랫폼명	주요 특징	용도
1	ClickUp Brain	- 프로젝트 관리와 AI가 통합된 종합 업무 플랫폼 - 작업, 문서, 팀원을 AI로 연결하는 세계 최초 신경망 - 워크플로우 자동화와 반복 업무 제거에 특화	AI 자동화, 데이터 처리, 프로젝트 관리
2	OpenAI ChatGPT	- 가장 널리 알려진 생성형 AI 플랫폼 - 음성 대화 기능과 다국어 번역 지원 - 코드 생성 및 디버깅 기능 제공	고객 지원, 내부 운영, 콘텐츠 생성
3	DataRobot	- 예측 분석 모델 구축에 특화된 AI 플랫폼 - 비전문가도 사용할 수 있는 가이드 워크플로우 제공 - 다양한 알고리즘 자동 탐색 및 최적화	예측 모델 구축 및 배포
4	TensorFlow	- 구글이 개발한 오픈소스 머신러닝 플랫폼 - Keras API로 복잡한 신경망 쉽게 구축 가능 - 관계형 데이터 분석과 추천 시스템 구축에 강점	NLP 애플리케이션, 연구개발
5	Microsoft Azure AI	- 마이크로소프트의 클라우드 기반 AI 서비스 - 챗봇, 가상 비서 등 AI 비즈니스 솔루션 개발 - RAG(검색 증강 생성) 활용한 상황 맞춤형 AI 구현	AI 기반 비즈니스 솔루션
6	Google Cloud AI	- 구글의 클라우드 AI/ML 플랫폼 - 사전 훈련된 AI 모델과 Vertex AI 연동 - 이미지 인식, NLP 등 즉시 사용 가능한 API 제공	기존 앱에 AI 통합
7	Vertex AI	- 구글 클라우드의 관리형 ML 플랫폼 - Gemini 모델 통합으로 생성 작업 기능 강화 - 신규 고객 300달러 무료 크레딧 제공	사기 탐지, 예측 정비
8	H2O.ai	- 오픈소스 분산형 머신러닝 플랫폼 - 빅데이터 관리와 인메모리 컴퓨팅에 특화 - 자동 기능 엔지니어링으로 개발 과정 간소화	온프레미스 배포, 빅데이터 처리
9	IBM Watson Assistant	- IBM의 대화형 AI 플랫폼 - 드래그 앤 드롭 인터페이스로 챗봇 쉽게 구축 - RAG 기술로 정확하고 맥락적인 대화 구현	셀프 서비스 고객 지원
10	Amazon SageMaker	- 아마존의 완전 관리형 ML 플랫폼 - 노코드 도구와 IDE 모두 지원 - MLOps 관행으로 투명성과 감사 가능성 향상	대형 모델 확장, 기본 모델 구축
11	PyTorch	- 페 이스북이 개발한 딥러닝 프레임워크 - 동적 계산 그래프로 네트워크 구조 실시간 변경 - 강력한 GPU 지원과 풍부한 커뮤니티	R&D, 컴퓨터 비전, 연구
12	Keras	- 고급 신경망 API, 사용자 친화적 인터페이스 - 디버깅 속도와 코드 우아함에 중점 - 사전 훈련된 모델(VGG, ResNet 등) 활용 가능	신속한 프로토타이핑
13	SAP HANA Cloud	- SAP의 멀티모달 데이터베이스 관리 시스템 - 실시간 데이터 분석과 예측 분석에 특화 - 그래프 처리로 복잡한 네트워크 관계 분석	대용량 데이터셋 처리
14	Alteryx Intelligence Suite	- 데이터 준비, 블렌딩, ML 기능 통합 플랫폼 - Google Tesseract OCR로 PDF/이미지 데이터 추출 - 코딩 없이도 비정형 데이터 처리 가능	데이터 준비 및 혼합
15	Claude	- Anthropic이 개발한 안전 중심 AI 모델 - Constitutional AI로 더 안전하고 정확한 응답 - 팀 협업 기능과 리소스 추가를 통한 깊이 있는 분석	생성 작업, 추론, 코드 생성

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인공지틍 플랫폼의 주요 트렌드 및 특징

업무 통합형 AI

• ClickUp Brain처럼 기존 업무 도구에 AI가 자연스럽게 통합되는 형태
• 단순 AI 도구가 아닌 종합 업무 환경으로 진화

클라우드 네이티브

• 대부분 플랫폼이 클라우드 기반으로 확장성과 접근성 강화
• 온프레미스 옵션도 병행 제공하여 선택권 확대

No-Code/Low-Code 트렌드

• 비전문가도 AI 모델을 구축할 수 있는 도구들이 주류
• 드래그 앤 드롭 인터페이스와 가이드 워크플로우 보편화

안전성과 신뢰성 강화

• Constitutional AI, RAG 등 더 안전하고 정확한 AI 구현
• 편향성 제거와 투명성 확보에 대한 관심 증가

이러한 플랫폼들은 2025년 제조업 로컬 AI 도입 시 참고할 수 있는 주요 옵션들로, 각 기업의 특성과 요구사항에 맞춰 선택하시면 됩니다.

미래의 인공지능 플랫폼 제공기업(?)

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