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비젼 트랜스포머 시장
Vision Transformers
상품코드 : 1644261
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 163 Pages
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한글목차

세계의 비젼 트랜스포머 시장은 2030년까지 17억 달러에 달할 전망

2024년에 3억 1,380만 달러로 추정되는 세계의 비젼 트랜스포머 시장은 2024-2030년에 CAGR 32.8%로 성장하며, 2030년에는 17억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석하고 있는 부문의 하나인 비젼 트랜스포머 솔루션은 CAGR 29.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 11억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 비젼 트랜스포머 서비스 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 41.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 8,250만 달러로 추정, 중국은 CAGR 31.2%로 성장 예측

미국의 비젼 트랜스포머 시장은 2024년에 8,250만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR 31.2%를 견인하는 형태로, 2030년까지 2억 5,980만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 29.5%와 28.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 23.0%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 비젼 트랜스포머 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

비전 트랜스포머란 무엇이며, 머신러닝 용도를 어떻게 재구성하고 있는가?

비전 트랜스포머(ViTs)는 자연 언어 처리에서 전통적으로 사용되어 온 변환기 기반 아키텍처를 사용하여 시각 데이터를 분석 및 처리함으로써 컴퓨터 비전 분야에서 획기적인 진화를 이루고 있습니다. 를 지배해 온 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리, 이미지를 패치로 분해하고 이를 시퀀싱로 처리하여 전 세계 의존 관계와 맥락을 보다 효과적으로 포착합니다. 이러한 접근 방식은 이미지 인식, 물체 감지, 시맨틱 세분화과 같은 작업에서 더 높은 정확도와 유연성을 제공합니다.

비전 트랜스포머(Vision Transformer)의 도입이 확대되면서 이미지 분석과 패턴 인식에 의존하는 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 실시간 시각 정보를 처리해야 하는 자율주행차부터 정확한 진단이 필요한 의료용 영상 처리 시스템까지 비전 트랜스포머는 혁신을 실현하는 중요한 수단으로 입증되고 있습니다. 최첨단 성능과 확장성을 제공함으로써 소매 분석, 로봇 공학, 모니터링 등의 분야에서 점점 더 복잡해지는 데이터세트와 용도를 처리할 수 있습니다. 비전 트랜스포머는 기존 모델을 뛰어넘을 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 광범위한 AI 환경에서 매우 중요한 기술로 자리매김하고 있습니다.

비전 트랜스포머는 AI와 머신러닝의 발전을 어떻게 촉진하고 있는가?

비전 트랜스포머의 혁신적인 능력은 혁신적인 아키텍처에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. CNN이 국소적인 수용 영역에 크게 의존하는 것과 달리, ViT는 전체 이미지를 시퀀싱로 처리하므로 이미지의 서로 다른 부분 간의 맥락과 관계를 이해할 수 있습니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 얼굴 인식, 장면 이해, 이상 감지 등 공간적 관계가 중요한 작업에서 성능을 크게 향상시킵니다.

ViT의 또 다른 중요한 장점은 수작업에 의한 특징 추출에 대한 의존도를 최소화하면서 대규모 데이터세트를 처리할 수 있다는 점입니다. 원시 이미지 데이터로부터 직접 학습함으로써 전처리 및 도메인별 전문 지식의 필요성을 줄이고, 산업을 초월한 높은 적응성을 실현합니다. 트랜스포머 아키텍처와 사전 학습된 모델 및 전이 학습 기술과의 통합을 통해 증강현실, 가상현실, 스마트 제조와 같은 용도에 빠르게 도입할 수 있으며, 채택을 더욱 가속화할 수 있습니다. 또한 하드웨어 가속화와 분산 컴퓨팅의 발전은 학습 및 추론 과정을 최적화하여 ViTs를 실제 세계에서 더욱 유용하고 효율적으로 사용할 수 있도록 돕고 있습니다.

비전 트랜스포머 시장의 진화를 형성하는 동향은 무엇인가?

비전 트랜스포머의 급속한 발전과 다양한 분야에서의 채택에는 몇 가지 중요한 동향이 있습니다. 가장 두드러진 동향 중 하나는 복잡한 시각적 작업을 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있다는 점입니다. 비전 트랜스포머는 자율주행 내비게이션, 헬스케어 진단, 산업 자동화 등 첨단 용도에서 뛰어난 성능을 발휘하며 이러한 수요에 부응하고 있습니다. 엣지 디바이스 및 IoT 에코시스템과 원활하게 통합할 수 있는 능력은 분산형 실시간 컴퓨팅 시나리오에서 그 관련성을 더욱 높여주고 있습니다.

또 다른 중요한 동향은 멀티모달 AI 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다는 점입니다. 비전 트랜스포머가 자연 언어 처리 및 음성 분석과 결합되어 전체적이고 맥락 인식적인 솔루션이 만들어지고 있습니다. 예를 들어 시각 데이터와 텍스트 데이터를 결합하여 고객의 행동을 분석하는 스마트 리테일에 활용되고 있습니다. 지속가능성과 에너지 효율성이 높은 AI에 대한 관심이 높아지면서, 연구개발자들은 계산 비용과 에너지 소비를 줄이기 위해 비전 트랜스 아키텍처를 최적화하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 추세는 AI를 둘러싼 새로운 과제와 기회에 대응할 수 있는 ViT의 범용성과 변혁적 잠재력을 지원합니다.

비전 트랜스포머 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

비전 트랜스포머 시장의 성장은 AI 연구의 발전, 용도의 확대, 컴퓨팅 성능의 향상 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 헬스케어와 같은 산업에서 종양 검출이나 방사선 분석과 같이 정확도가 중요한 작업에서 보다 정확하고 확장 가능한 컴퓨터 비전 솔루션이 요구되고 있다는 점입니다. 대규모의 다양한 데이터세트를 처리할 수 있는 ViT의 능력은 높은 정확도와 일반화가 필요한 용도에 필수적인 요소입니다.

또한 스마트 시티, 자율주행 시스템 등 실시간 시각 처리가 필수적인 데이터가 풍부한 환경의 확산도 중요한 원동력이 되고 있습니다. 비전 트랜스포머는 역동적이고 복잡한 시나리오에서 뛰어난 성능을 발휘하므로 이러한 수요를 충족시킬 수 있습니다. 또한 기존 AI 프레임워크와 비전 트랜스포머의 통합 및 전이 학습 기술과의 호환성은 모든 규모의 기업에서 비전 트랜스포머의 채택을 촉진하고 있습니다. 또한 강력한 하드웨어 가속기 및 클라우드 기반 AI 서비스들이 등장하면서 ViTs에 대한 진입장벽이 낮아져 보다 많은 개발자와 조직이 ViTs에 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 요인들을 종합적으로 고려하면, 비전 트랜스포머가 AI 기반 혁신의 미래를 형성하는 데 있으며, 비전 트랜스포머의 엄청난 잠재력이 부각되고 있습니다.

부문

제공(비젼·트랜스포머 솔루션, 비젼·트랜스포머 서비스), 용도(영상 분류 용도, 영상 캡션 용도, 물체 탐지 용도, 기타 용도), 최종 용도(헬스케어&생명과학 최종 용도, 미디어 & 엔터테인먼트 최종 용도, 소매 & E-Commerce 최종 용도, 자동차 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(주목 27사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Vision Transformers Market to Reach US$1.7 Billion by 2030

The global market for Vision Transformers estimated at US$313.8 Million in the year 2024, is expected to reach US$1.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.8% over the analysis period 2024-2030. Vision Transformers Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 29.7% CAGR and reach US$1.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Vision Transformers Services segment is estimated at 41.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$82.5 Million While China is Forecast to Grow at 31.2% CAGR

The Vision Transformers market in the U.S. is estimated at US$82.5 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$259.8 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 31.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.5% and 28.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 23.0% CAGR.

Global Vision Transformers Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Are Vision Transformers, and How Are They Reshaping Machine Learning Applications?

Vision Transformers (ViTs) represent a groundbreaking evolution in the field of computer vision, employing transformer-based architectures traditionally used in natural language processing to analyze and process visual data. Unlike convolutional neural networks (CNNs), which have dominated computer vision tasks for years, ViTs break down images into patches and process them as sequences, capturing global dependencies and context more effectively. This approach allows for higher accuracy and flexibility in tasks such as image recognition, object detection, and semantic segmentation.

The growing adoption of vision transformers is revolutionizing industries that rely on image analysis and pattern recognition. From autonomous vehicles that need to process real-time visual information to medical imaging systems requiring precise diagnosis, ViTs are proving to be a critical enabler of innovation. By offering state-of-the-art performance and scalability, they are also addressing the increasing complexity of datasets and applications in fields such as retail analytics, robotics, and surveillance. Their potential to outperform traditional models is positioning them as a pivotal technology in the broader AI landscape.

How Are Vision Transformers Driving Advancements in AI and Machine Learning?

The transformative capabilities of vision transformers are deeply rooted in their innovative architecture, which emphasizes self-attention mechanisms and positional embeddings. Unlike CNNs, which rely heavily on local receptive fields, ViTs process entire images as sequences, enabling them to understand context and relationships between different parts of an image. This holistic approach significantly enhances their performance in tasks where spatial relationships are critical, such as facial recognition, scene understanding, and anomaly detection.

Another key advantage of ViTs is their ability to handle large datasets with minimal reliance on handcrafted feature extraction. By learning directly from raw image data, they reduce the need for pre-processing and domain-specific expertise, making them highly adaptable across industries. The integration of transformer architectures with pre-trained models and transfer learning techniques further accelerates their adoption, allowing for rapid deployment in applications such as augmented reality, virtual reality, and smart manufacturing. Additionally, advancements in hardware acceleration and distributed computing are optimizing the training and inference processes, making ViTs more accessible and efficient for real-world use.

What Trends Are Shaping the Evolution of the Vision Transformers Market?

Several key trends are driving the rapid evolution and adoption of vision transformers across diverse sectors. One prominent trend is the increasing demand for robust AI solutions capable of handling complex visual tasks in real-time. Vision transformers are meeting this demand by delivering superior performance in high-stakes applications such as autonomous navigation, healthcare diagnostics, and industrial automation. Their ability to integrate seamlessly with edge devices and IoT ecosystems is further amplifying their relevance in decentralized and real-time computing scenarios.

Another significant trend is the rising focus on multimodal AI systems, where vision transformers are being combined with natural language processing and audio analysis to create holistic, context-aware solutions. For instance, they are being used in smart retail to analyze customer behavior through a combination of visual and textual data. The growing emphasis on sustainability and energy-efficient AI is also shaping the market, with researchers and developers working to optimize vision transformer architectures for lower computational costs and energy consumption. These trends underscore the versatility and transformative potential of ViTs in addressing emerging challenges and opportunities in the AI landscape.

What Factors Are Driving the Growth of the Vision Transformers Market?

The growth in the vision transformers market is driven by several factors, including advancements in AI research, expanding applications, and increasing computational capabilities. One of the primary drivers is the need for more accurate and scalable computer vision solutions in industries such as healthcare, where precision is critical for tasks like tumor detection and radiology analysis. The ability of ViTs to process large, diverse datasets is making them indispensable for applications requiring high accuracy and generalization.

Another critical driver is the proliferation of data-rich environments, such as smart cities and autonomous systems, where real-time visual processing is essential. Vision transformers are uniquely positioned to meet these demands due to their superior performance in dynamic and complex scenarios. The integration of ViTs into existing AI frameworks and their compatibility with transfer learning techniques are also fueling their adoption across enterprises of all sizes. Additionally, the increasing availability of powerful hardware accelerators and cloud-based AI services is reducing the barriers to entry, making ViTs accessible to a broader range of developers and organizations. These factors collectively highlight the immense potential of vision transformers in shaping the future of AI-driven innovation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Vision Transformers market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Offering (Vision Transformers Solutions, Vision Transformers Services); Application (Image Classification Application, Image Captioning Application, Object Detection Application, Other Applications); End-Use (Healthcare & Life Science End-Use, Media & Entertainment End-Use, Retail & E-Commerce End-Use, Automotive End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 27 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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