딥 러닝 (DL) 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 구성 요소 (하드웨어 (중앙 처리 장치 (CPU), 그래픽 처리 장치 (GPU), 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이 (ASIC) 및 소프트웨어), 애플리케이션, 신호 인식, 데이터 마이닝, 비디오 감시 및 진단, 기타, 기타 (BF) 항공 우주 및 방어, 소매 및 전자 상거래, 미디어 및 엔터테인먼트 및 기타) 및 지역 예측, 2025-2032

Global Deep Learning (DL) 시장 규모는 2024 년에 245 억 5 천만 달러로 평가되었으며 2032 년까지 2025 년 3,200 억 달러에서 2039 년까지 279.60 억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR이 35.0%를 나타 냈습니다. 북미는 2024 년에 38.24%의 점유율로 Global Deep Learning (DL) 시장을 지배했습니다. 신경망은 딥 러닝 (DL)에 사용됩니다.자연어 처리, 음성 인식 및 기계 비전. DL은 인간 뇌와 기계 기능을 모방하는 데 더 중점을 둔 인공 지능의 하위 필드입니다. DL은 가장 최근의 연구 및 연구 분야 중 하나입니다. DL의 최근 개선은 자율 주행 차, 가상 지원, 뉴스 축적, 디지털 마케팅, 자연어 처리, 이미지 및 시각적 인식 등입니다.

AI 보고서 2022 주에 따르면, AI 신생 기업 및 스케일 업에 대한 글로벌 투자는 2023 년에만 500 억 달러를 초과하는 것으로 추정됩니다. 이것은 전 세계의 DL 스타트 업 및 유니콘에게 큰 성장 기회를 제공합니다.

Covid-19 Pandemic 동안 DL에 대한 수요는 크게 증가했다. 이는 젊은 세대의 디지털 음성 지원에 대한 관심이 높아지고 지역 전역의 다양한 주요 공급 업체의 가상 현실 및 증강 현실 기술에 대한 초점이 높아지기 때문입니다. 예를 들어,

• 2020 년 7 월, 심각한 질병을 앓고있는 Covid-19 환자의 가능성을 예측할 수있는 DL 기반 모델은 Tencent AI Lab과 중국 공중 보건 과학자 그룹에 의해 제시되었습니다. 이 팀이 중국의 575 개의 의료 센터에서 1,590 명의 ​​환자 코호트를 사용하여 모델을 개발하고 1,393 명의 환자의 추가 검증이 Nature Communications에서 상세하게 설명되었습니다. 치명적인 바이러스를 포함하기 위해 중국의 다른 기술 거인들도 비슷한 이니셔티브를 수행했습니다. 예를 들어, Alibaba는 ML/DL을 사용하여 COVID-19의 확산을 예측하기 위해 기관이 90% 정확도가 90%의 정확도를 가진 도구를 개발했습니다. Baidu에 따르면 바이러스 구조 분석을위한 오픈 소스 알고리즘은 기존 방법보다 120 배 빠른 것으로 알려져 있습니다.

딥 러닝 (DL) 시장 동향

AI 기반 이미지 생성 및 텍스트 기반 시뮬레이션의 급격한 발전을 위해 시장 성장을위한 길을 열어

AI 기반 이미지 생성 및 텍스트 기반 시뮬레이션의 급속한 진전은 DL 시장에서 크게 성장하고 있습니다. AI 알고리즘, 특히 GANS (생성 적대자 네트워크)와 같은 생성 모델을 기반으로 한 알고리즘은 현실적인 이미지, 비디오 및 오디오를 만드는 데 놀라운 진전을 이루었으며 디자인, 엔터테인먼트 및 마케팅 산업에 대한 높은 표준을 영구적으로 설정했습니다. 이러한 발전은 생성 된 컨텐츠의 품질을 향상시키고 생산할 수있는 속도를 가속화하여 창의적인 작업에 필요한 자원과 시간을 줄였습니다.

• Adobe에 따르면 2023 년 8 월 현재 Dall-E 2는 9 억 6 천 6 백만 AI 이미지를 만들었으며 Adobe Firefly는 10 억을 생성했으며 Midjourney는 9 억 6,400 만 명을 생산했으며 안정적인 확산 기반 모델은 125 억 5 천만 이미지를 생성했습니다. 그들은 인터넷에서 총 154 억 AI 생성 이미지에 해당했습니다.

또한 자연 언어 처리 모델로 구동되는 텍스트 기반 시뮬레이션은 가상 환경에서보다 미묘하고 상황을 인식하는 상호 작용을 가능하게했습니다. 이 기술은 게임, 교육 및 가상 어시스턴트의 응용 프로그램을 발견하여 사용자 경험을 향상시키고보다 현실적인 시뮬레이션을 가능하게했습니다. 예를 들어,

• 2024 년 2 월, Openai는 AI 기반 비디오 생성 및 비디오 시뮬레이션에 상당한 관심을 끌었던 심층적 인 모델 인 Sora를 출시했습니다. 이 개발은 딥 러닝 통합을 AI 기반 시뮬레이션 모델로 확대했습니다.

이러한 발전과 광범위한 산업에 대한 채택이 증가함에 따라 DL- 통합 AI 기반 솔루션 트렌드는 상당한 혁신을 일으켰습니다.

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딥 러닝 (DL) 시장 성장 요인

자동차 부문의 응용 프로그램 증가는 시장 성장을 촉진 할 가능성이 높습니다.

Tesla, Journey, Autox 및 기타와 같은 자동차 생산 업체는 기계 학습을 포함한 기술을 활용하고 있습니다.큰 데이터 분석, 인공 지능 및 다른 사람들은 고객의 요청에 따라 차량을 더 많이 만들 수 있습니다. 또한 전문가 시스템, 데이터베이스 관리 시스템, AI 및 사물 인터넷 (IoT)은 산업 작업을 크게 단순화했습니다.

DL 기술에는 수많은 자동차 사용 사례가 있습니다. 예를 들어, DL 시스템은 최근 컴퓨터 비전에서 상당한 진전을 보였습니다. 카메라, 레이저 레인지 파인더 및 실제 드라이버에서 입력을 관찰하면 캐나다 회사 인 Pomerleau는 신경망을 사용하여 차량을 자동으로 훈련 시켰습니다.

이러한 요인들은 딥 러닝 시장 성장에 기여할 가능성이 높습니다.

구속 요인

시장 진보를 방해하기위한 기술적 한계와 정확성 부족

DL 플랫폼에는 시장 성장에 도움이 될 수있는 여러 가지 장점이 있습니다. 그러나이 기술의 특정 매개 변수는 시장 확장을 방해 할 수 있습니다. DL 플랫폼의 주요 제한 요소 중 하나는 미개발 및 부정확 한 알고리즘입니다. 빅 데이터 및 머신 러닝에서 정밀도는 중요하며 결함이있는 알고리즘은 결함이있는 제품으로 이어질 수 있습니다. 시스템의 매개 변수가 올바르게 설정되고 오류 마진이 0에 가깝거나 동일하도록하려면 사람의 상호 작용이 필요합니다. 시장의 전망은이 요인에 의해 해를 입을 수 있습니다.

또한 숙련 된 DL 전문가의 글로벌 부족은 조직에 신뢰할 수 있고 안전한 서비스를 제공하는 데 어려움을 겪고 시장 성장에 부정적인 영향을 미칩니다. 또한 업계 내 표준과 프로토콜의 부족으로 인해 ML/DL 플랫폼을 배포 할 때 불일치와 어려움이 발생하여 원활한 비즈니스 운영을 방해합니다. 이러한 요소는 시장 개발을 방해 할 것으로 예상됩니다.

딥 러닝 (DL) 시장 세분화 분석

구성 요소 분석에 의해

컴퓨팅 전력 및 정확도를 향상시키는 데 널리 사용되는 DL 소프트웨어

구성 요소를 기반으로 시장은 하드웨어 및 소프트웨어로 분기됩니다. 하드웨어 세그먼트는 CPU (Central Processing Unit), 그래픽 처리 장치 (GPU)로 더 나뉩니다.필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이 (FPGA)및 애플리케이션 별 통합 회로 (ASIC).

소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 시장을 지배 할 것으로 예상됩니다. DL 소프트웨어의 신경망 소프트웨어 유형 인 DL 소프트웨어는 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 결정을 내립니다. 이러한 종류의 소프트웨어는 많은 양의 데이터를 취득, 분석 및 예측 또는 결정을 내리기 위해 사용합니다. 신경 디자이너, H2O.AI, DeePlearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras 등은 가장 널리 사용되는 DL 소프트웨어 중 하나입니다.

또한 Boxx와 Nvidia는 DL 모델을 구성하는 데 필요한 처리 능력을 처리 할 수있는 워크 스테이션을 개발했습니다. 사용자는 NVIDIA의 DGX 스테이션으로 모델을 테스트하고 개선 할 수 있으며, 이는 수백 개의 기존 서버와 비슷하다고 주장합니다. DL 프레임 워크의 도움으로 Boxx의 Apexx W-Class 제품은보다 강력한 처리 및 신뢰할 수있는 컴퓨터 성능을 제공한다고 주장합니다.

응용 프로그램 분석에 의해

DL 유용한 온라인 콘텐츠를 만들기 위해 이미지 인식 애플리케이션에서 광범위한 사용을 찾으려면 DL

응용 프로그램을 기반으로 시장은 이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝으로 분류됩니다.비디오 감시& 진단 및 기타 (기계 번역, 약물 발견).

이미지 인식 세그먼트는 가장 큰 딥 러닝 시장 점유율을 설명하도록 설정되었습니다. 스톡 사진 및 비디오 웹 사이트는 DL을 사용하여 사용자에게 시각적 콘텐츠를 더 많이 발견 할 수 있습니다. 이 기술은 시각적 인식 및 검색에도 사용될 수 있으므로 사용자는 참조 이미지를 사용하여 유사한 제품이나 이미지를 검색 할 수 있습니다. 또한 DL은 주로 소셜 미디어 분석의 감시 및 보안, 의료 이미지 분석 및 이미지 탐지에 대한 안면 인식에 사용됩니다.

• 2021 년 3 월 Facebook은 SEER로 알려진 자체 감독 된 DL 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 인터넷의 임의의 표지되지 않은 이미지 그룹에서 배우고 데이터 세트를 통해 독립적으로 작동 할 수 있습니다.

산업 분석으로

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자동차의 DL 애플리케이션 상승으로 인해 최고 점유율을 이끌어내는 자동차

산업별로 시장은 BFSI, 자동차, 의료, 항공 우주 및 방어, 소매 및 전자 상거래, 미디어 및 엔터테인먼트 및 기타 (제조)로 나뉩니다.

자동차는 현재 시장 점유율 측면에서 주요 부문입니다. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) 및 자율 주행에서 제조, 판매 및 애프터 판매 프로세스에 이르기까지 DL은 자동차 산업에서 상당한 잠재력을 보여주었습니다. 자율 주행 차량 기능에서 DL의 적용을 향상시키기 위해 다양한 투자가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 런던에 기반을 둔 스타트 업인 Wayve는 2022 년 1 월에 2 억 달러를 모금했습니다. 결과적으로, 조직은 도전적인 운전 상황을 쉽게 처리 할 수있는 AI 교육 및 개발을위한 DL 방법을 개발할 수있을 것입니다.

예측 기간 동안 소매 및 전자 상거래 부문은 상당한 성장을 경험할 것입니다. 개인화, 데이터 분석, 동적 가격 및 권장 엔진은 모두소매의 인공 지능 (AI). 예를 들어, Zalando 및 ASOS와 같은 대형 브랜드는 웹 사이트를 방문하자마자 DL을위한 전체 부서를 설립하고 있습니다. 또한 Adobe Commerce 및 Salesforce Commerce Cloud와 같은 많은 주요 전자 상거래 플랫폼은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 우수한 고객 경험 (CX) 및 더 깊은 분석 통찰력을 제공합니다.

Amazon의 추천 엔진은 회사의 연간 판매의 35%를 차지하며 Alibaba의 Smart Logistics 프로그램은 배송 오류가 40% 감소했습니다.

지역 통찰력

글로벌 시장 범위는 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카 및 아시아 태평양 지역의 5 개 지역으로 분류됩니다.

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북미 시장은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 기존 IT 인프라의 가용성과 DL 및 NLP와 같은 신흥 기술에 대한 막대한 투자는 북미의 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

• 2023 년 4 월, 기계 학습에서 영감을 얻은 엔드 투 엔드 전자 및 스캐닝 프로브 현미경 이미지 분석 소프트웨어 패키지는 미국 에너지 부의 Oak Ridge National Laboratory의 연구원들에 의해 개발되었습니다.

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아시아 태평양은 2025-2032 년 동안 가장 높은 CAGR을 기록한 것으로 추정됩니다. DL에서 제시 한 신원 확인 및 정밀성 및 신뢰성에 대한 관심 증가기계 비전프레임 워크는 지역 시장의 발전에 기여하는 주요 요인 역할을 할 수 있습니다. 중국, 인도 및 필리핀을 포함한이 지역의 신흥 경제국에는 숙련 된 인력이 지원하는 번성하는 스타트 업 생태계가 있으며, 이는 지역 시장 점유율의 확장에 기여할 것입니다.

예측 기간 동안 유럽 시장은 상당한 확장을 경험할 것입니다. AI 기술은 다양한 EU 비즈니스에서 사용합니다. 다양한 워크 플로를 자동화하거나 의사 결정 (예 : AI 기반 소프트웨어 로봇 프로세스 자동화), 데이터 분석을위한 머신 러닝 (예 : 텍스트 마이닝)을 분석하는 기술 (예 : 텍스트 마이닝)을 약간 자주 사용하는 기술이 약간 자주 사용되었습니다. Eurostat Data에 따르면 2021 년 에이 세 가지 AI 기술 각각은 유럽의 비즈니스의 3%에 의해 활용되었습니다.

중동 및 아프리카 의이 시장은 정부 프로젝트, 클라우드 컴퓨팅, 광범위한 데이터 채택 및 기술 발전의 결과로 성장했습니다. 중동의 경제, 특히 사우디 아라비아와 아랍 에미리트는 빠르게 확장되고 있으며, 시민들은 기술을 소중히 여기고 지역 아랍어 방언에 사용하기를 원합니다.

브라질의 디지털 스타트 업 수가 증가하고 주요 업체의 투자 증가로 인해 남미 시장은 예측 기간 동안 꾸준히 확대 될 것으로 예상됩니다. 새로운 AI 정책 및 일관된 전략은 브라질, 아르헨티나 및 콜롬비아를 포함한 남미 국가에서 최첨단 기술의 채택을 장려했습니다. 미래의 시장 기회는이 지역에서 등장 할 것으로 예상됩니다.

딥 러닝 (DL) 시장의 주요 회사 목록

Google Inc.를 포함한 주요 플레이어

자동화 된 기계 인텔리전스 솔루션은 시장의 비즈니스에서 제공하여 학습 모델의 개발 속도를 높이고 시장에 시간을 줄입니다. H2o.ai, Knime 및 Dataiku는 다른 신규 이민자들 중에서도 시장에 진출했으며 산업 전반의 DL 사용 사례 수를 성공적으로 확장하고 있습니다.

• 2022 년 11 월, Hackensack Meridian Health 및 기타 중요한 제공 업체와 협력하여 H2O.AI는 Healthcare AI 시장에서의 입지를 확대했습니다. Hackensack Meridian Health의 사용머신 러닝 (ML)환자 관리 및 네트워크 운영을위한 인공 지능 (AI)은 H2O.AI의 광범위한 도메인 전문 지식에 의해 도움을 받았습니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• Advanced Micro Devices, Inc.(우리를.)
• Clearifai, Inc. (미국)
• Nvidia Corporation(우리를.)
• Google Inc. (미국)
• IBM Corporation(우리를.)
• 인텔 코퍼레이션(우리를.)
• Microsoft Corporation(우리를.)
• 아마존 웹 서비스 (미국)
• SAS Institute Inc. (우리를.)
• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (미국)

주요 산업 개발

• 2024 년 2 월 -Cognitiv는 최초의 딥 러닝 광고 플랫폼을 시작하여 Advanced AI와 함께 Cookieless Future를위한 미디어 구매를 재정의했습니다. 이 회사는 2023 년에 고객 기반이 7.5 배 증가하여 DL AD 솔루션의 효과를 보여줍니다.
• 2024 년 2 월 -Vantai는 Bristol Myers Squibb와 제휴하여 분자 접착제 약물 발견을 가속화하여 Myser Squibb의 표적 단백질 분해에 대한 지식을 회사의 기하학적 딥 러닝 기능과 결합했습니다. 이 협력은 관심있는 치료 목표를위한 새로운 소분자 치료제를 개발하고 발견하는 것을 목표로했다.
• 2024 년 1 월 -Fairplay Sports Media는 스포츠 결과 데이터 및 예측에 중점을 둔 딥 러닝 신경망 회사 인 Quater4를 인수했습니다. 이번 인수는 플레이어, 게시자 및 운영자를위한 새로운 기술 및 데이터를 통합하여 Superscommesse, Oddschecker 등과 같은 회사 브랜드를 향상시키는 것을 목표로했습니다.
• 2023 년 11 월 -소니 대화 형 엔터테인먼트 인수 AI, 특히 딥 러닝을 전문으로하는 기술 회사 인 Isize. Isize는‘미디어 및 엔터테인먼트 산업을위한 비트 전송기 매장량과 품질 개선을위한 AI 기반 솔루션에 중점을 둡니다. '는 회사의 제품 및 기술을 향상시키기위한 회사의 노력과 일치합니다.
• 2023 년 10 월 -Huawei는 Oceanstor A310 AI 스토리지 모델을 시작하여 대규모 딥 러닝의 요구를 충족 시켰습니다. 이 솔루션은 세분화 된 시나리오 모델에서 산업 및 기본 모델 교육 및 추론을위한 최적화 된 스토리지를 제공했습니다.
• 2023 년 6 월 -MRI (Magnetic Resonance Imaging)에서 이미지 획득을 극적으로 가속화하기 위해 개발 된 DL 기반 기술인 Sonic DL은 FDA 승인에 따라 GE Healthcare에 의해 시작되었습니다. Sonic DL에 의해 단일 심장 박동의 고품질 심장 MRI와 같은 새로운 이미징 패러다임이 가능합니다.
• 2023 년 5 월 -Machine Vision의 글로벌 프로그래밍 프로듀서 인 MVTEC Software Gmbh는 표준 머신 비전 프로그래밍 Halcon의 변형 23.05를 보냈습니다. 새로운 릴리스는 DL 기술에 중점을 둡니다. 많은 수의 객체를 강력하게 계산할 수있는 심도있는 기반 방법 인 Deep Counting 이이 변형의 주요 기능입니다.
• 2023 년 5 월 -Google은 오픈 소스 Tensorflow 툴링을 개선하여 기계 학습의 개발 속도를 높였습니다. 이 조직은 진화하는 Tensorflow 환경을위한 일련의 오픈 소스 AI (ML) 혁신 업데이트 및 개선을 수행했습니다. 핵심 인 Tensorflow 기술에 Python 기반 DL 기능 세트를 추가하는 Keras API Suite는 Tensorflow 생태계의 필수 구성 요소입니다. 또한 Google은 두 가지 새로운 Keras 도구 인 자연어 처리를위한 Kerasnlp 및 컴퓨터 비전 (CV) 응용 프로그램을위한 Kerascv를 발표했습니다.
• 2023 년 3 월 -NVIDIA 및 AMAGON WEB SERVICES, Inc. (AWS)는 생성 AI 애플리케이션을 구축하고 점점 더 복잡한 대형 언어 모델 (LLMS) 교육을위한 AI 인프라를 개선하는 것을 목표로하는 다중 부분 협업을 구성했습니다.

보고서 적용 범위

An Infographic Representation of Deep Learning Market

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