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세계의 딥러닝 시장
Deep Learning
상품코드 : 1544083
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 292 Pages
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한글목차

세계의 딥러닝 시장은 2030년까지 3,604억 달러에 달할 전망

2023년에 505억 달러로 추정되는 세계의 딥러닝 시장은 2023-2030년 CAGR 32.4%로 성장하며, 2030년에는 3,604억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 딥러닝 소프트웨어는 CAGR 31.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 2,000억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 딥러닝 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 34.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 137억 달러, 중국은 CAGR 30.8%로 성장 예측

미국의 딥러닝 시장은 2023년에 137억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 531억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년 CAGR은 30.8%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 29.0%와 27.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 22.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 딥러닝 시장 동향과 촉진요인

딥러닝이란 무엇이며, 기술적 전망을 어떻게 형성하고 있는가?

기계학습의 부분집합인 딥러닝은 인공신경망이라고 불리는 뇌의 구조와 기능에서 영감을 받은 알고리즘에 의존합니다. 패턴을 인식하고, 데이터를 해석하고, 의사결정을 내릴 수 있도록 설계된 딥러닝은 다양한 분야에서 AI 능력을 발전시키는 최전선에 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 명시적인 지시에 따라 작업을 완료하는 기존 프로그래밍과 달리 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시킬 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 음성 인식, 이미지 분석, 예측 분석과 같은 복잡한 작업에서 획기적인 발전을 이루는데 매우 중요합니다. 딥러닝은 인간의 개입을 최소화하면서 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있으므로 자동화를 강화하고, 효율성을 높이고, 새로운 능력을 이끌어냄으로써 산업을 변화시키고 있습니다.

왜 딥러닝이 인공지능의 혁명이라고 불리는가?

딥러닝이 AI에 미치는 영향은 매우 크며, 과거 고전적 알고리즘으로는 극복할 수 없다고 여겨졌던 문제를 해결하고 있기 때문입니다. 딥러닝의 핵심은 예측 분석을 자동화하고 더 빠르고 정확하게 만드는 것입니다. 언어 번역, 질병 진단, 자율주행차 운전 등 복잡한 패턴 인식이 중요한 환경에서 그 위력을 발휘합니다. 딥러닝 모델의 각 레이어에 대한 이해가 깊어질수록 이러한 시스템은 인간의 직관에 가까운 정확도로 데이터를 이해할 수 있습니다. 그 결과, 딥러닝 기반 기술은 단순히 단계적으로 향상되는 것이 아니라, 이전에는 접근하기 어려웠던 다양한 용도에 적용될 수 있는 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다.

딥러닝 도입의 과제와 한계는?

딥러닝은 그 잠재력에도 불구하고 해결해야 할 큰 과제와 한계가 있습니다. 주요 과제 중 하나는 딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 대량의 라벨링된 데이터가 필요하다는 점입니다. 이 데이터를 수집하고 라벨링하는 것은 자원 집약적이고 비용이 많이 듭니다. 또한 딥러닝 모델은 의사결정 과정이 불투명하므로 '블랙박스'로 표현되는 경우가 많으며, 의사결정이 어떻게 이루어졌는지 해석하기 어렵습니다. 이러한 투명성 부족은 의료 진단이나 사법적 의사결정과 같이 의사결정의 근거를 이해하는 것이 중요한 용도에서 문제가 될 수 있습니다. 또한 딥러닝은 특히 복잡한 모델을 훈련시키기 위해 상당한 컴퓨팅 파워를 필요로 하므로 에너지 소비가 증가하고 운영 비용이 상승할 수 있습니다.

딥러닝 시장의 성장 동력은?

딥러닝 시장의 성장은 딥러닝 알고리즘의 원료가 되는 디지털 기기에서 생성되는 데이터의 급격한 증가 등 여러 가지 요인에 기인합니다. 산업이 디지털화됨에 따라 이러한 데이터에 대한 인사이트을 제공할 수 있는 AI 기능에 대한 수요가 증가하고 있으며, GPU 및 TPU와 같은 특수 하드웨어와 같은 처리 능력의 기술적 발전은 모델 학습에 소요되는 시간과 비용을 줄여 딥러닝을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하고 있습니다. 보다 친숙하게 다가오고 있습니다. 또한 헬스케어, 자동차, 금융, 소매 등 다양한 분야에서 AI 용도이 도입되고 있으며, 개인화된 의료, 자율주행, 자동 재무 설계, 개인화된 쇼핑 경험 등 혁신적인 솔루션에 딥러닝이 활용되고 있습니다. 마지막으로 AI 연구와 스타트업에 대한 공공 및 민간 부문의 투자 증가는 딥러닝 기술의 혁신과 확산을 촉진하고 시장의 지속적인 성장과 변화를 보장하고 있습니다.

조사 대상 기업의 예(주목 합계 234사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Deep Learning Market to Reach US$360.4 Billion by 2030

The global market for Deep Learning estimated at US$50.5 Billion in the year 2023, is expected to reach US$360.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.4% over the analysis period 2023-2030. Deep Learning Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 31.7% CAGR and reach US$200.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Deep Learning Services segment is estimated at 34.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$13.7 Billion While China is Forecast to Grow at 30.8% CAGR

The Deep Learning market in the U.S. is estimated at US$13.7 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$53.1 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 30.8% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.0% and 27.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.2% CAGR.

Global Deep Learning Market - Key Trends and Drivers Summarized

What Is Deep Learning and How Does It Shape Our Technological Landscape?

Deep learning, a subset of machine learning, relies on algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. Designed to recognize patterns, interpret data, and make decisions, deep learning is at the forefront of advancing AI capabilities across various sectors. Unlike traditional programming, where tasks are completed according to explicit instructions, deep learning algorithms enable computers to learn from data, improving their accuracy over time. This approach has been pivotal in achieving significant breakthroughs in complex tasks such as speech recognition, image analysis, and predictive analytics. The ability of deep learning to process and analyze vast quantities of data with minimal human intervention is transforming industries by enhancing automation, increasing efficiency, and unlocking new capabilities.

Why Is Deep Learning Considered a Revolution in Artificial Intelligence?

Deep learning's impact on AI is profound because it solves problems that were once considered insurmountable with classical algorithms. At its core, deep learning automates predictive analytics, making it faster and more accurate. It excels in environments where the recognition of complex patterns is crucial, such as translating languages, diagnosing medical conditions, and driving autonomous vehicles. Each layer of a deep learning model builds an increased understanding, allowing these systems to make sense of data with a level of precision that mimics human intuition. As a result, technologies powered by deep learning are not just incrementally better; they are exponentially more capable, opening up a range of applications that were previously out of reach.

What Are the Challenges and Limitations of Implementing Deep Learning?

Despite its potential, deep learning comes with significant challenges and limitations that must be addressed. One of the main issues is the requirement for large amounts of labeled data to train deep learning models effectively. Acquiring and labeling this data can be resource-intensive and expensive. Additionally, deep learning models are often described as "black boxes" because their decision-making processes can be opaque, making it difficult to interpret how decisions are made. This lack of transparency can be problematic in applications where understanding the rationale behind decisions is critical, such as in medical diagnostics or judicial decision-making. Moreover, deep learning requires substantial computational power, particularly for training complex models, which can lead to increased energy consumption and higher operational costs.

What Drives the Growth in the Deep Learning Market?

The growth in the deep learning market is driven by several factors, including the exponential increase in data generated by digital devices, which provides the raw material for deep learning algorithms. As industries continue to digitize their operations, the demand for AI capabilities that can provide insights into this data is increasing. Technological advancements in processing power, such as GPUs and specialized hardware like TPUs, are also making deep learning more accessible by reducing the time and cost associated with training models. Additionally, there is growing adoption of AI applications across various sectors, including healthcare, automotive, finance, and retail, which rely on deep learning for innovative solutions such as personalized medicine, autonomous driving, automated financial advisors, and personalized shopping experiences. Finally, the increasing investment from both public and private sectors in AI research and startups is fueling innovation and deployment of deep learning technologies, ensuring continued growth and transformation of the market.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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