Deep Learning (DL) Market Size, Share & Industry Analysis, By Component (Hardware (Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA), Application-Specific Integration Circuit (ASIC)) and Software), By Application (Image Recognition, Signal Recognition, Data Mining, Video Surveillance & Diagnostics, and Others), By Industry (BFSI, Automotive, Healthcare, Aeroespacial e defesa, varejo e comércio eletrônico, mídia e entretenimento e outros) e previsão regional, 2025-2032

O tamanho do mercado global de aprendizado profundo (DL) foi avaliado em US $ 24,53 bilhões em 2024 e deve crescer de US $ 34,28 bilhões em 2025 para US $ 279,60 bilhões em 2032, exibindo um CAGR de 35,0% durante o período de previsão. A América do Norte dominou o mercado global de aprendizado profundo (DL) com uma participação de 38,24% em 2024. As redes neurais são usadas em aprendizado profundo (DL) para tarefas comoProcessamento de linguagem natural, reconhecimento de voz e visão de máquina. O DL é um subcampo de inteligência artificial que se concentra mais em imitar o cérebro humano e a função da máquina. O DL é um dos campos mais recentes e emergentes de estudo e pesquisa. As recentes melhorias no DL são veículos autônomos, assistência virtual, acumulação de notícias, marketing digital, processamento de linguagem natural, imagem e reconhecimento visual e assim por diante.

De acordo com o relatório do estado da IA ​​2022, estima-se que o investimento global em startups e escalas de IA exceda US $ 50 bilhões apenas em 2023. Isso traz enormes oportunidades de crescimento para startups e unicórnios de DL em todo o mundo.

A demanda por DL ​​aumentou significativamente durante a pandemia covid-19. Isso se deve ao crescente interesse na assistência digital de voz entre as gerações mais jovens e o aumento do foco na realidade virtual e nas tecnologias de realidade aumentada por vários fornecedores -chave nas regiões. Por exemplo,

• Em julho de 2020, um modelo baseado em DL que poderia prever a probabilidade de pacientes com Covid-19 com doenças graves foi apresentado pelo Tencent AI Lab e um grupo de cientistas de saúde pública chinesa. O método pelo qual a equipe desenvolveu o modelo usando uma coorte de 1.590 pacientes de 575 centros médicos na China e validação adicional de 1.393 pacientes foi descrita em detalhes nas comunicações da natureza. Iniciativas semelhantes foram realizadas por outros gigantes da tecnologia na China para conter o vírus mortal. O Alibaba, por exemplo, desenvolveu uma ferramenta com uma suposta taxa de precisão de 90% para as instituições prevêem o spread do CoVID-19 usando ML/DL. Segundo o Baidu, diz-se que o algoritmo de código aberto para análise estrutural viral é 120 vezes mais rápido que o método convencional.

Tendências do mercado de aprendizado profundo (DL)

Avanços crescentes na geração de imagens baseados em IA e simulações baseadas em texto para pavimentar o caminho para o crescimento do mercado

O rápido progresso na geração de imagens baseado em IA e na simulação baseada em texto está impulsionando um crescimento significativo no mercado de DL. Os algoritmos de IA, particularmente aqueles baseados em modelos generativos, como Gans (redes adversárias generativas), fizeram avanços notáveis ​​na criação de imagens, vídeos e até áudio realistas, estabelecendo altos padrões para indústrias de design, entretenimento e marketing. Esses avanços aumentaram a qualidade do conteúdo gerado e aceleraram a velocidade com que pode ser produzido, reduzindo os recursos e o tempo necessários para tarefas criativas.

• De acordo com a Adobe, em agosto de 2023, Dall-E 2 criou 916 milhões de imagens de IA, a Adobe Firefly gerou 1 bilhão, Midjourney produziu 964 milhões, enquanto os modelos estáveis ​​baseados em difusão criaram 12,59 bilhões de imagens. Eles coletivamente totalizaram 15,47 bilhões de imagens geradas pela IA na Internet.

Além disso, simulações baseadas em texto alimentadas por modelos de processamento de linguagem natural permitiram interações mais sutis e com conhecimento de contexto em ambientes virtuais. Essa tecnologia encontrou aplicativos em jogos, educação e assistentes virtuais, aprimorando a experiência do usuário e permitindo simulações mais realistas. Por exemplo,

• Em fevereiro de 2024, o Openai lançou Sora, um modelo de aprendizado profundo que atraiu atenção significativa à geração de vídeos baseada em IA e simulações de vídeo. Esse desenvolvimento aumentou as integrações de aprendizado profundo nos modelos de simulação baseados em IA.

Com esses avanços e a crescente adoção em uma ampla gama de indústrias, as tendências de solução baseadas em IA integradas por DL ​​fizeram inovações significativas.

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Fatores de crescimento do mercado de aprendizado profundo (DL)

Aumentando aplicações no setor automotivo que provavelmente aumentará o crescimento do mercado

Produtores de automóveis, como Tesla, Journey, Autox e outros, estão utilizando tecnologias, incluindo aprendizado de máquina,Analítica de Big-Data, inteligência artificial e outros para tornar seus veículos mais alinhados com os pedidos de seus clientes. Além disso, sistemas especializados, sistemas de gerenciamento de banco de dados, IA e Internet das Coisas (IoT) simplificaram muito as tarefas industriais.

Existem inúmeros casos de uso automotivo para tecnologias DL. Por exemplo, os sistemas DL fizeram recentemente progresso significativo na visão computacional. Observar a entrada de uma câmera, um rangefinder a laser e um motorista real, Pomerleau, uma empresa canadense, usou redes neurais para treinar automaticamente um veículo para dirigir.

É provável que esses fatores contribuam para o crescimento do mercado de aprendizado profundo.

Fatores de restrição

Limitações técnicas e falta de precisão para impedir o progresso do mercado

A plataforma DL tem várias vantagens que podem ajudar o mercado a crescer. No entanto, certos parâmetros dessa tecnologia podem impedir a expansão do mercado. Um dos principais elementos limitantes da plataforma DL é algoritmos não desenvolvidos e imprecisos. No Big Data e no aprendizado de máquina, a precisão é crítica e os algoritmos falhos podem levar a produtos defeituosos. Para garantir que os parâmetros do sistema sejam definidos corretamente e que a margem de erro seja próxima ou igual a zero, a interação humana é necessária. As perspectivas do mercado podem ser prejudicadas por esse fator.

Além disso, a escassez global de profissionais de DL qualificados cria dificuldades em fornecer serviços confiáveis ​​e seguros às organizações, impactando negativamente o crescimento do mercado. Além disso, a falta de padrões e protocolos dentro do setor geralmente leva a inconsistências e dificuldades ao implantar plataformas ML/DL, perturbando assim as operações comerciais perfeitas. Espera -se que esses fatores prejudiquem o desenvolvimento do mercado.

Análise de segmentação de mercado Deep Learning (DL)

Por análise de componentes

Software DL para ser amplamente utilizado para melhorar o poder de computação e a precisão

Com base no componente, o mercado é bifurcado em hardware e software. O segmento de hardware é dividido em unidade de processamento central (CPU), Unidade de Processamento de Gráficos (GPU),Array de portão programável em campo (FPGA)e circuito integrado específico do aplicativo (ASIC).

O segmento de software deve dominar o mercado durante o período de previsão. Um tipo de software de rede neural, o software DL utiliza algoritmos para processar dados e tomar decisões. Grandes quantidades de dados são obtidas, analisadas e usadas por esse tipo de software para fazer previsões ou decisões. Designer neural, H2O.Ai, DeeplearnningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras e outros estão entre os softwares DL mais utilizados.

Além disso, Boxx e NVIDIA desenvolveram estações de trabalho capazes de lidar com a potência de processamento necessária para construir modelos DL. Os usuários podem testar e melhorar seus modelos com a estação DGX da NVIDIA, que afirma ser comparável a centenas de servidores tradicionais. Com a ajuda do DL Frameworks, os produtos da Classe APexx da Boxx afirmam oferecer processamento mais poderoso e desempenho confiável do computador.

Por análise de aplicação

DL para encontrar amplo uso em aplicativos de reconhecimento de imagem para tornar o conteúdo on -line útil

Com base no aplicativo, o mercado é segmentado em reconhecimento de imagem, reconhecimento de sinais, mineração de dados,vigilância por vídeoe diagnóstico e outros (tradução da máquina, descoberta de medicamentos).

O segmento de reconhecimento de imagem está definido para explicar a maior participação de mercado de aprendizado profundo. Os sites de fotografia e vídeo podem usar o DL para tornar o conteúdo visual mais descoberto para os usuários. A tecnologia também pode ser usada em reconhecimento e pesquisa visual, permitindo que os usuários usem uma imagem de referência para pesquisar produtos ou imagens semelhantes. Além disso, o DL é utilizado principalmente no reconhecimento facial da vigilância e segurança, análise de imagens médicas e detecção de imagens na análise de mídia social.

• Em março de 2021, o Facebook lançou a solução DL auto-supervisionada conhecida como SEER. Esta solução pode aprender com qualquer grupo aleatório de imagens não marcadas na Internet e trabalhar de forma independente através do conjunto de dados.

Por análise da indústria

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Automotivo para liderar a participação mais alta devido ao aumento de aplicativos de DL em automotivo

Na indústria, o mercado é dividido em BFSI, automotivo, saúde, aeroespacial e defesa, varejo e comércio eletrônico, mídia e entretenimento e outros (manufatura).

Atualmente, o Automotive é o principal segmento em termos de participação de mercado. Desde sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) e processos autônomos até os processos de fabricação, vendas e pós-venda, a DL demonstrou potencial significativo na indústria automotiva. Diversos investimentos estão sendo feitos para aprimorar a aplicação de DL em recursos autônomos de veículos. Por exemplo, Wayve, uma startup de Londres, levantou US $ 200 milhões em janeiro de 2022. Como resultado, a organização poderá desenvolver métodos DL para treinamento e desenvolvimento de IA que possam lidar com situações de direção desafiadora com facilidade.

Durante o período de previsão, o segmento de varejo e comércio eletrônico experimentará um crescimento significativo. Personalização, análise de dados, preços dinâmicos e mecanismos de recomendação são todos usos deInteligência Artificial (AI) no varejo. Por exemplo, grandes marcas, como Zalando e ASOS, estão criando departamentos inteiros para a DL aprender mais sobre os clientes assim que visitarem seus sites. Além disso, muitas plataformas importantes de comércio eletrônico, como o Adobe Commerce e o Salesforce Commerce Cloud, usam os algoritmos de aprendizado de máquina para fornecer experiência superior ao cliente (CX) e informações mais profundas.

O mecanismo de recomendação da Amazon é responsável por 35% das vendas anuais da empresa, e o programa de logística inteligente da Alibaba reduziu os erros de entrega em 40%.

Insights regionais

O escopo do mercado global é classificado em cinco regiões, América do Norte, América do Sul, Europa, Oriente Médio e África e Ásia -Pacífico.

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O mercado na América do Norte será responsável pela maior participação de mercado durante o período de previsão. A disponibilidade de uma infraestrutura de TI estabelecida e enormes investimentos em tecnologias emergentes, como DL e PNL, entre outros, devem impulsionar o crescimento do mercado na América do Norte.

• Em abril de 2023, um pacote de software de análise de imagens de imagem de elétrons de elétrons e sonda de ponta e varredura, inspirado no aprendizado de máquina, foi desenvolvido por pesquisadores do Laboratório Nacional de Oak Ridge do Departamento de Energia dos EUA.

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Estima-se que a Ásia-Pacífico registre o CAGR mais alto durante 2025-2032. Crescente interesse na verificação de identidade e precisão e confiabilidade apresentada por DL ​​emVisão da máquinaA estrutura pode atuar como um fator principal que contribui para o desenvolvimento do mercado regional. As economias emergentes da região, incluindo China, Índia e Filipinas, têm um próspero ecossistema de startups que é apoiado por uma força de trabalho qualificada, que contribuirá para a expansão da participação de mercado regional.

Durante o período de previsão, o mercado na Europa experimentará uma expansão significativa. As tecnologias de IA são utilizadas por uma variedade de empresas da UE. Tecnologias que automatizam vários fluxos de trabalho ou ajudam na tomada de decisões (como a automação de processos robóticos de software baseada em IA), aprendizado de máquina (como DL) para análise de dados e tecnologias que analisam a linguagem escrita (como mineração de texto) foram usadas um pouco mais frequentemente. De acordo com os dados do Eurostat, em 2021, cada uma dessas três tecnologias de IA foi utilizada por 3% das empresas na Europa.

Esse mercado do Oriente Médio e África cresceu como resultado de projetos governamentais, computação em nuvem, adoção generalizada de dados e avanços tecnológicos. As economias do Oriente Médio, particularmente a Arábia Saudita e os Emirados Árabes Unidos, estão se expandindo rapidamente, e seus cidadãos valorizam a tecnologia e desejam usá -la no dialeto árabe local.

Devido ao aumento do número de startups digitais no Brasil e ao aumento do investimento pelos principais players, o mercado sul-americano deve se expandir constantemente durante o período de previsão. Novas políticas de IA e estratégias coerentes foram desenvolvidas por países da América do Sul, incluindo Brasil, Argentina e Colômbia, para incentivar a adoção de tecnologias de ponta. Prevê -se que oportunidades futuras de mercado surjam nessa região.

Lista de empresas -chave no mercado de aprendizado profundo (DL)

Players líderes, incluindo o Google Inc., busque o aprimoramento do produto para aumentar o crescimento do mercado

As soluções automatizadas de inteligência de máquina são oferecidas por empresas no mercado para acelerar o desenvolvimento de modelos de aprendizado e reduzir o tempo no mercado. H2O.ai, Knime e Dataiku, entre outros recém -chegados, também entraram no mercado e estão expandindo com sucesso o número de casos de uso de DL entre os setores.

• Em novembro de 2022, colaborando com a Hackensack Meridian Health e outros fornecedores significativos, a H2O.Ai expandiu sua presença no mercado de IA da saúde. O uso de Hackensack Meridian Health de Saúde deAprendizado de máquina (ML)e a inteligência artificial (IA) para atendimento ao paciente e operações de rede foi auxiliada pela extensa experiência em domínio do H2O.Ai.

Lista de empresas -chave perfiladas:

• Advanced Micro Devices, Inc.(NÓS.)
• Clarifai, Inc. (EUA)
• Nvidia Corporation(NÓS.)
• Google Inc. (EUA)
• IBM Corporation(NÓS.)
• Intel Corporation(NÓS.)
• Microsoft Corporation(NÓS.)
• Amazon Web Services (EUA)
• SAS Institute Inc.. (NÓS.)
• Meta plataformas, Inc. (Facebook) (EUA)

Principais desenvolvimentos da indústria

• Fevereiro de 2024 -A Cognitiv lançou a primeira plataforma de publicidade de aprendizado profundo, redefinindo a compra de mídia para o futuro da cozinha com a IA avançada. A empresa experimentou um aumento de 7,5x em sua base de clientes em 2023, mostrando a eficácia de suas soluções de DL AD.
• Fevereiro de 2024 -A Vantai fez uma parceria com a Bristol Myers Squibb para acelerar a descoberta de medicamentos de cola molecular, combinando o conhecimento da Myser Squibb na degradação de proteínas direcionadas com as capacidades geométricas de aprendizado geométrico da empresa. A colaboração teve como objetivo desenvolver e descobrir novas terapêuticas de pequenas moléculas para alvos terapêuticos de interesse.
• Janeiro de 2024 -A FairPlay Sports Media adquiriu o Quater4, uma empresa de rede neural de aprendizado profundo focada em dados e previsões de resultados esportivos. A aquisição teve como objetivo aprimorar as marcas da empresa, como SuperScommesse, OddsChecker e outras, integrando novas tecnologias e dados para players, editores e operadores.
• Novembro de 2023 -A Sony Interactive Entertainment adquiriu o ISize, uma empresa de tecnologia especializada em IA, particularmente aprendizado profundo. O foco da ISize em 'soluções movidas a IA para distribuir reservas de taxa de bits e melhorias de qualidade para a indústria de mídia e entretenimento' se alinha aos esforços da empresa para aprimorar suas ofertas e tecnologia.
• Outubro de 2023 -A Huawei lançou modelos de armazenamento da OceanStor A310 AI, atendendo às demandas de aprendizado profundo em larga escala. Esta solução ofereceu armazenamento otimizado para treinamento e inferência de modelos industriais e básicos em modelos de cenários segmentados.
• Junho de 2023 -A Sonic DL, uma tecnologia baseada em DL desenvolvida para acelerar drasticamente a aquisição de imagens em ressonância magnética (RM), foi lançada pela GE Healthcare após a aprovação da FDA. Novos paradigmas de imagem, como ressonância magnética cardíaca de alta qualidade em um único batimento cardíaco, são possíveis pelo Sonic DL.
• Maio de 2023 -MVTEC Software GmbH, um produtor global de programação da Machine Vision, enviou a variante 23.05 do Halcon Programação de Visão de Máquinas Padrão. O novo lançamento se concentra nas técnicas de DL. A contagem profunda, um método baseado em aprendizado profundo, capaz de contar robustamente um grande número de objetos, é o principal recurso dessa variante.
• Maio de 2023 -O Google melhorou as ferramentas de fluxo de tensor de código aberto para acelerar o desenvolvimento do aprendizado de máquina. A organização realizou uma série de atualizações de inovação de IA (ML) de código aberto (ML) para o ambiente de tensorflow em evolução. O Keras API Suite, que adiciona um conjunto de recursos de DL baseados em Python à tecnologia Core Tensorflow, é um componente essencial do ecossistema do tensorflow. Além disso, o Google anunciou duas novas ferramentas de Keras, KERASNLP para processamento de idiomas naturais e aplicativos KERASCV para Applications de Visão Computador (CV).
• Março de 2023 -A NVIDIA e a Amazon Web Services, Inc. (AWS) formaram uma colaboração de várias partes destinada a criar aplicativos generativos de IA e melhorar a infraestrutura de IA para o treinamento de modelos de idiomas grandes cada vez mais complexos (LLMS).

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