Размер рынка глубокого обучения - по компоненту, по размеру организации, по применению, по конечному использованию, анализу, доле, прогнозу роста, 2024 - 2032

Размер рынка глубокого обучения

Глобальный объем рынка глубокого обучения был оценен в 19,8 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет на 30,4% в период с 2024 по 2032 год. Растущий спрос на автоматизацию в различных отраслях промышленности стимулирует рост рынка. Поскольку организации сосредоточены на повышении эффективности, сокращении эксплуатационных расходов и минимизации человеческих ошибок, технологии глубокого обучения предлагают эффективные решения для автоматизации сложных процессов.

В апреле 2024 года Coupa Software интегрировала передовые алгоритмы ИИ и машинного обучения в свои инструменты прогнозирования спроса, повышая точность прогнозирования и позволяя предприятиям оптимизировать свои цепочки поставок. Этот переход к автоматизации повышает производительность и позволяет организациям сосредоточиться на стратегических инициативах, а не на рутинных задачах. Поскольку компании продолжают признавать ценность глубокого обучения в достижении операционного совершенства, ожидается, что спрос на эти технологии значительно вырастет.

Расширение облачных вычислений стимулирует рост рынка глубокого обучения. Облачные платформы предоставляют масштабируемые и гибкие ресурсы, которые позволяют организациям получать доступ к мощным вычислительным возможностям без необходимости значительных первоначальных инвестиций в оборудование. Эта доступность позволяет предприятиям эффективно внедрять технологии глубокого обучения. Благодаря облачным решениям компании могут легко управлять и анализировать большие наборы данных, обучать сложные модели и быстро развертывать приложения.

Поставщики, такие как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают специализированные услуги, предназначенные для глубокого обучения, включая предварительно созданные фреймворки и инструменты, которые упрощают процесс разработки. По мере того, как все больше организаций внедряют облачные сервисы для своих потребностей в обработке данных, спрос на решения для глубокого обучения будет продолжать расти, стимулируя дальнейшие инновации и рост на рынке.

Тенденции рынка глубокого обучения

Непрерывные улучшения в алгоритмах и вычислительной мощности произвели революцию в возможностях моделей глубокого обучения, сделав их более эффективными. Инновации, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), значительно повысили производительность в таких задачах, как распознавание изображений и речи. Обработка естественного языкаи автономных систем. Эти технологические достижения позволяют создавать более глубокие и сложные модели, которые могут учиться на обширных наборах данных, тем самым повышая точность и надежность.

Кроме того, разработка специализированного оборудования, такого как GPU TPU облегчили обучение этих моделей быстрее и в масштабе. Поскольку отрасли стремятся внедрять более интеллектуальные решения, способность использовать передовые технологии ИИ способствует увеличению инвестиций в глубокое обучение. Это растущее технологическое мастерство ускоряет внедрение в различных секторах и открывает новые возможности для инновационных приложений, что еще больше подпитывает рост рынка.

Проблемы конфиденциальности данных сдерживают рост рынка глубокого обучения. Эффективность моделей глубокого обучения в значительной степени зависит от огромных объемов данных, часто включая конфиденциальную личную информацию. Поскольку организации собирают и обрабатывают эти данные, они сталкиваются с растущим вниманием к тому, как они хранятся, используются и передаются. Крупные нарушения данных и строгие правила, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе, повысили осведомленность о проблемах конфиденциальности данных.

Компании должны ориентироваться в сложных правовых ландшафтах, обеспечивая при этом соответствие, что может помешать их способности свободно использовать данные для обучения моделям глубокого обучения. Это может замедлить внедрение технологий глубокого обучения, особенно среди организаций, которые отдают приоритет доверию потребителей и этическим стандартам.

Анализ рынка глубокого обучения

Основываясь на компонентах, рынок сегментирован на аппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги. В 2023 году сегмент программного обеспечения составлял более 30% доли рынка и, как ожидается, к 2032 году превысит 80 миллиардов долларов США. Достижения в программных средах, специально предназначенных для глубокого обучения, являются основным драйвером роста программного сегмента рынка глубокого обучения. Такие платформы, как TensorFlow, PyTorch и Keras, значительно облегчили разработчикам и исследователям создание, обучение и развертывание сложных нейронных сетей.

Эти инструменты предлагают удобные API, обширные библиотеки и поддержку сообщества, уменьшая барьеры для входа для тех, кто хочет внедрить решения глубокого обучения. Наличие предварительно обученных моделей и возможностей для передачи обучения также ускоряет время разработки, что позволяет ускорить развертывание. По мере того, как все больше компаний признают важность искусственного интеллекта, ожидается рост спроса на надежное программное обеспечение, предназначенное для глубокого обучения.

На основе приложения рынок глубокого обучения делится на распознавание речи, распознавание изображений, распознавание сигналов, обработку данных и другие. Сегмент распознавания изображений занимал около 31% доли рынка в 2023 году. Отрасли, такие как здравоохранение, автомобилестроение, розничная торговля и безопасность, все чаще используют решения для распознавания изображений для улучшения своих операций и процессов принятия решений.

В здравоохранении распознавание изображений используется для анализа медицинских изображений для раннего выявления заболеваний, улучшения результатов лечения пациентов. Точно так же в автомобильном секторе он играет решающую роль в развитии автономных транспортных средств, позволяя им выявлять препятствия и безопасно перемещаться. Поскольку компании признают потенциал распознавания изображений для оптимизации процессов и повышения эффективности, ожидается увеличение спроса на решения для глубокого обучения.

Американский рынок глубокого обучения составил 75% доли доходов в 2023 году и, как ожидается, превысит 40 миллиардов долларов к 2032 году, что обусловлено устойчивыми инвестициями в исследования и разработки искусственного интеллекта. Как правительственные инициативы, так и финансирование частного сектора увеличились, создавая подходящую среду для инноваций в технологиях глубокого обучения. Кроме того, правительства по всему региону активно инвестируют в инициативы в области НИОКР для моделей ИИ и машинного обучения.

Например, по данным Всемирного экономического форума, правительство США инвестировало 200 миллионов долларов США в технологии искусственного интеллекта для сельскохозяйственного сектора, чтобы улучшить интеграцию цепочки поставок и повысить устойчивость к рискам для фермеров. Эти инвестиции направлены на содействие развитию сельского хозяйства путем финансирования исследований и инноваций.

Государственная поддержка и благоприятная нормативно-правовая база способствуют развитию рынка глубокого обучения в Европе. Многие европейские страны активно продвигают искусственный интеллект через инициативы, направленные на поощрение инноваций и обеспечение этических стандартов в развитии ИИ. Европейский союз представил стратегические планы, такие как Европейская стратегия ИИ, которая подчеркивает инвестиции в исследования ИИ и создание совместной экосистемы между научными кругами, промышленностью и правительством.

Быстрая цифровая трансформация в Азиатско-Тихоокеанском регионе имеет решающее значение для рынка глубокого обучения. Многие страны региона, такие как Китай, Япония, Южная Корея и Индия, претерпевают значительные технологические сдвиги, вызванные увеличением проникновения Интернета, использованием мобильных устройств и внедрением технологий IoT. Эта цифровая революция генерирует огромные объемы данных, создавая насущную потребность в передовых аналитических и ИИ-решениях, особенно в глубоком обучении.

Доля рынка глубокого обучения

В 2023 году NVIDIA, Microsoft и Google вместе занимали значительную долю рынка более 15% в индустрии глубокого обучения. NVIDIA фокусируется на разработке мощного оборудования, такого как графические процессоры, специально предназначенные для рабочих нагрузок ИИ, что позволяет быстрее обучать и делать выводы для моделей глубокого обучения. Создавая надежную экосистему, включая библиотеки программного обеспечения, такие как CUDA и TensorRT, NVIDIA поддерживает разработчиков и исследователей в оптимизации их приложений.

Microsoft использует облачную платформу Azure, предлагая масштабируемые услуги ИИ и такие инструменты, как Azure Machine Learning. Интегрируя возможности глубокого обучения в свой набор бизнес-приложений, Microsoft поощряет предприятия внедрять решения ИИ, повышая производительность и принятие решений. Google делает акцент на инновациях в рамках TensorFlow, что упрощает разработку моделей глубокого обучения. Кроме того, Google Cloud предоставляет обширные услуги и инфраструктуру ИИ, позволяя компаниям эффективно создавать и развертывать решения для машинного обучения.

Компании рынка глубокого обучения

Основными игроками, работающими в индустрии глубокого обучения, являются:

• Alibaba
• AWS
• Google
• IBM
• Intel
• Метка
• Microsoft
• Нидиа
• Salesforce
• Tencent

Новости индустрии глубокого обучения

• Например, в январе 2024 года AWS объявила о доступности модуля планирования поставок, в котором используются модели машинного обучения для точного прогнозирования и планирования закупок сырья, компонентов и готовой продукции. Эта инициатива направлена на улучшение управления запасами во всех цепочках поставок клиентов, используя опыт Amazon в логистике цепочек поставок.
• В июле 2023 года DiamiR Biosciences, пионер в области неинвазивных диагностических тестов на основе крови для здоровья мозга и различных заболеваний, раскрыла партнерство с JADBio. Это сотрудничество было направлено на использование платформы и сервисов AutoML от JADBio для создания прогнозных моделей.

Исследование рынка глубокого обучения включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозами по выручке ($Мн/Бн) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Аппаратное оборудование
  • GPU
  • FPGA
  • АСИК
  • ТПУ
  • Другие
• Программное обеспечение
• Сервис
  • Профессиональный
  • управляемый

Рынок, по организации

• МСП
• Большая организация

Рынок, по применению

• Распознавание речи
• Распознавание изображений
• Распознавание сигналов
• Обработка данных
• Другие

Рынок, к концу использования

• БФСИ
• IT и телекоммуникации
• автомобильный
• Медицинская помощь
• Розничная и электронная коммерция
• Производство
• СМИ и развлечения
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка