양자 머신 러닝 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 구성 요소 (하드웨어 및 소프트웨어), 배포 (온 프레미스 및 클라우드 기반), 산업 (BFSI, 의료, 에너지 및 유틸리티, 자동차 및 기타 (제조) 및 2032 년까지 지역 예측별로.

Quantum Computing Technologies가 기계 학습 모델을 향상시키는 데 사용되면서 전 세계 양자 머신 러닝 시장은 크게 증가하고 있습니다. Quantum Machine Learning은 전통적인 기계 학습 알고리즘의 기능을 넘어서 실시간 데이터 처리를 용이하게하고, 패턴 식별을 향상 시키며, 최적화 문제 해결책을 지원합니다. 운영 효율성을 높이고 새로운 전망을 열기 위해 제조, 의료, BFSI 및 자동차와 같은 주요 산업은 QML (Quantum Machine Learning)을 구현하고 있습니다.

글로벌 양자 머신 러닝 시장에 생성 AI의 영향

생성 AI는 양자 모델 생성을 자동화하고 큐 비트 오류 수정을 개선하며 알고리즘 최적화 속도를 높여 양자 기계 학습을 변경하고 있습니다. 생성 AI의 사용은 양자 시스템이 많은 인간의 개입을 필요로하지 않고 자체 학습하고 정확도를 높일 수있게합니다.

• 2024 년 8 월, IBM은 생성 AI 기반 양자 시스템에 대한 6 억 명의 투자를 발표했으며, 이는 예측 분석 효율성을 40%증가시킬 것입니다.

양자 머신 러닝 시장 드라이버

데이터 볼륨을 폭로하면 더 빠르고 똑똑한 처리 솔루션이 필요합니다

산업 전반의 조직이 대량의 데이터를 생성함에 따라보다 빠르고 정확한 데이터 처리에 대한 수요가 기하 급수적으로 증가합니다. 기존의 기계 학습 모델은 때때로 재무 모델링 또는 의료 진단과 같은 복잡한 응용 프로그램의 경우 확장 성 및 처리 속도를 겪습니다.

Quantum Machine Learning은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 솔루션을 제공하여 조직이보다시기 적절하고 정확한 판단을 할 수 있습니다.

• 2024 년 9 월, JPMorgan Chase는 위험 관리 및 실시간 거래 능력을 개선하기 위해 5 억 달러의 양자 기술을 투자했습니다.

이 트렌드는 양자 머신 러닝이 데이터 폭발로 인해 발생하는 문제를 어떻게 해결하는지 강조하여 회사에 경쟁이 치열한 산업에서 중요한 이점을 제공합니다.

양자 기계 학습 시장 구속

높은 개발 비용과 제한된 하드웨어 접근성 느린 채택

양자 하드웨어는 여전히 실험 단계에 있으며이를 구축하고 유지하는 데 상당한 비용이 필요합니다. 양자 컴퓨터에 필요한 특수 인프라 및 냉각 시스템은 가용성을 소수의 대기업 및 연구 기관으로만 제한합니다.

• 2024 년 6 월, 업계에 따르면 조직의 25%만이 높은 가격으로 인해 양자 솔루션을 통합한다고보고했으며, 많은 중소 기업 (SME)은 하이브리드 모델을 사용하여 고전적인 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅 간의 격차를 해소했습니다.

양자 인프라에 대한 이러한 제한된 액세스는 특히 기술 생태계가 약한 곳에서 흡수를 제한합니다.

양자 기계 학습 시장 기회

클라우드 기반 양자 플랫폼으로 전환하면 액세스를 민주화합니다

클라우드 플랫폼에서 서비스로서의 Quantum (QAA)의 상승은 진입 장벽이 줄어들어 기업이 인프라에 많은 투자를하지 않고 양자 알고리즘을 실험 할 수있게했습니다. 클라우드 양자 플랫폼은 주문형 확장 성을 제공하여 기업이 필요에 따라 양자 워크로드를 실행할 수 있습니다.

• 2024 년 7 월 Amazon Bracket은 자동차, 소매 및 의약품을 포함한 산업의 수요 증가로 인해 QAAS 구독이 30% 증가했다고 발표했습니다.

마찬가지로 Google Cloud에는 플랫폼에 Quantum Machine Learning이 포함되어있어 물류 회사가 사용하는 AI 중심 최적화 도구가 향상되었습니다. 클라우드 양자 플랫폼은 다양한 조직에 혁신적인 기술을보다 접근 할 수있게하여 시장 성장을 주도합니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 마이크로 거시 경제 지표
• 운전자, 제약, 트렌드 및 기회
• 주요 업체가 채택한 비즈니스 전략
• 생성 AI Onglobal Quantum Machine Learning 시장의 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

구성 요소 별 분석 :

구성 요소에 의해 시장은 하드웨어 및 소프트웨어로 나뉩니다.

양자 컴퓨터는 양자 기계 학습에 더 일반적으로 사용되는 반면 소프트웨어 솔루션을 통해 조직은 양자 알고리즘을 구축하고 구현할 수 있습니다. 소프트웨어는 유용성 격차를 브리징하는 데 중요합니다. 특히 완전한 기능적 양자 하드웨어가 여전히 개발중인이 시점에서 소프트웨어는 중요합니다.

• 2024 년 3 월, Microsoft는 전통적인 인프라와 양자 인프라를 혼합하는 하이브리드 솔루션을 만들기 위해 4 억 달러를 서약했습니다. 이 하이브리드 시스템은 대규모 하드웨어 배포를 기다리지 않고도 양자 혜택에 조기에 액세스 할 수 있습니다.

하드웨어와 소프트웨어의 시너지로 인해 양자 컴퓨터에 직접 액세스 할 수없는 회사는 양자 기계 학습의 잠재력을 조사 할 수 있습니다.

배포 별 분석 :

배포를 통해 시장은 온 프레미스 및 클라우드 기반으로 나뉩니다.

온 프레미스 양자 시스템은 주로 데이터 보안을위한 방어 및 뱅킹에 사용됩니다. 그러나 클라우드 기반 배포는 유연성과 비용 효율성으로 인해 인기를 얻고 있습니다.

• 2024 년 6 월 Google Quantum AI는 모델 교육 시간을 60%줄인 클라우드 기반 QML 플랫폼을 공개하여 자동차 및 소매 산업에서 중요한 고객을 유치했습니다.

클라우드를 통해 양자 솔루션을 설치하는 기능을 통해 소규모 기업은 주요 초기 투자를하지 않고 QML을 실험 할 수 있습니다.

산업별 분석 :

산업별로 시장은 BFSI, 의료, 에너지 및 유틸리티, 자동차 및 기타 (제조)로 나뉩니다.

QUML (Quantum Machine Learning)은 더 빠른 데이터 처리, 최적화 및보다 정확한 의사 결정을 허용함으로써 주요 산업에서 혁명을 주도하고 있습니다. BFSI 부문의 금융 기관은 QML을 활용하여 포트폴리오 관리, 신용 평가, 사기 탐지 및 위험 관리 시스템이 상당히 개선되었습니다. 건강 관리에서 QML은 분자 상호 작용을 효율적으로 시뮬레이션하고 동시에 맞춤형 치료에 대한 게놈 연구를 개선함으로써 약물 개발 속도를 높입니다. 자동차 부문은 QML을 사용하여 물류를 간소화하고 경로 계획을 향상 시키며 공급망 운영을 개선하여 전반적인 효율성을 높입니다. QML은 제조에서 고급 재료를 개발하고 생산 공정을 최적화하며 폐기물을 최소화하며 예측 유지 보수를 가능하게하여 다운 타임 및 운영 비용을 줄입니다. 이러한 개발은 함께 QML이 새로운 가능성을 열고 복잡한 작업을보다 효율적으로 만드는 방법을 보여줍니다.

지역 분석

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지리 측면에서 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미 및 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

미국과 캐나다는 상당한 정부 자금 지원과 민간 부문 혁신으로 인해 QML 사업을 지배합니다.

• 2024 년, National Quantum Initiative Act와 미국의 12 억 달러의 약속은 양자 하드웨어 및 기계 학습 연구를 주도하고 있습니다.

IBM 및 Google Quantum AI와 같은 회사는 상용화를 주도하고 있으며, 캐나다의 D-Wave Systems는 최적화 및 암호화 솔루션에서 저명한 플레이어입니다. 이 지역의 학문적 상호 작용은 북아메리카의 리더십을 강화합니다.

독일, 프랑스 및 영국이 이끄는 유럽 국가들은 공공-민간 협력을 통해 양자 생태계를 개발하고 있습니다.

• 2024 년 4 월, 독일은 GDPR 호환 솔루션을 제공하기 위해 안전한 양자 통신 네트워크에 3 억 유로를 투자했습니다.

ATOS 및 Siemens와 같은 회사는 의료, 물류 및 에너지를 포함한 산업 분야에서 QML을 발전시키고 있습니다. 데이터 주권 및 규정 준수에 대한 유럽의 강조는 규제 된 비즈니스에서 채택을 주도합니다.

중국, 일본 및 인도는 QML의 주요 선수로 부상하고 있습니다. 인도의 디지털 인도 프로그램은 양자 연구를 촉진하고 학계와 산업 간의 협력을 장려합니다. 전자 상거래, 스마트 시티 및 디지털 혁신에 대한이 지역의 추진으로 인해 QML 기술의 채택이 증가하고 있습니다.

• Alibaba는 2025 년까지 20 억 달러의 양자 컴퓨팅을 투자 할 계획이며, 일본은 QML을 제조 및 자동차 산업에 통합하는 데 중점을 둡니다.

주요 플레이어는 다루었습니다

• IBM Corporation (미국)
• Google Quantum AI (미국)
• Microsoft Corporation (미국)
• 아마존 웹 서비스 (미국)
• 리테티 컴퓨팅 (미국)
• D 파 시스템 (캐나다)
• 알리바바 그룹 (중국)
• IONQ (미국)
• Atos SE (프랑스)
• Xanadu Quantum Technologies (캐나다)

주요 산업 개발

• 2024 년 3 월 :Accenture는 양자 머신 학습 응용 프로그램의 개발에 중점을 둔 혁신 허브의 창설을 발표했습니다. 이 회사는 2024 년 말까지 자신의 요구에 맞는 양자 기술을 탐색하고 구현하는 데있어 100 개가 넘는 기업을 지원할 것으로 기대하고 있습니다.
• 2024 년 2 월 :Alibaba는 클라우드 서비스 포트폴리오의 일환으로 새로운 양자 머신 러닝 기술을 도입했습니다. 이러한 기술은 조직이 데이터 모델링 및 예측 분석에 양자 컴퓨팅을 사용하도록 돕기위한 것입니다. 초기 피드백은 2024 년 1 분기까지 데이터 분석에 이러한 양자 기술을 사용하는 조직이 25% 증가함에 따라 고무적이었습니다.