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신경망 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 유형별, 전개별, 구성요소별, 최종 용도별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2033년)
Neural Network Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type, By Deployment, By Component, By End Use, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1842057
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 09월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

신경망 시장 요약

전 세계 신경망 시장 규모는 2024년에 340억 5,000만 달러로 추정되며, 2033년에는 3,852억 9,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2033년까지 CAGR 31.4%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 원동력은 데이터 양의 폭발적인 증가, 컴퓨팅 성능의 향상, 빅테크 및 클라우드 플랫폼과의 통합, AI 애플리케이션의 확대, 헬스케어 분야에서의 채택 확대 등입니다.

산업 전반에 걸쳐 구조화된 데이터와 비정형 데이터가 급격히 증가하고 있는 것이 산업 성장을 견인하고 있습니다. 기업은 디지털 플랫폼, IoT 기기, 고객과의 상호작용, 업무 프로세스에서 방대한 양의 정보를 생성하고 있습니다. 기존의 분석 도구로는 이러한 복잡한 데이터를 처리하기에 충분하지 않으며, 딥러닝과 패턴 인식이 가능한 고급 신경망에 대한 강력한 수요가 발생하고 있습니다. 기업은 이러한 모델을 활용하여 예측적 인사이트를 도출하고, 의사결정을 자동화하며, 고객 경험을 개인화할 수 있습니다. 이러한 데이터 가용성의 급증은 BFSI, 헬스케어, 제조업 등 다양한 산업에서 채택을 촉진하며 세계 신경망 시장 확대를 가속화하고 있습니다.

GPU, TPU, 클라우드 기반 AI 가속기 등 컴퓨팅 파워의 급속한 향상으로 뉴럴 네트워크의 능력이 변화하고 있습니다. 생태계는 TensorFlow, PyTorch와 같은 오픈 소스 플랫폼의 혜택을 받아 도입 장벽을 낮추고 혁신 속도를 높이고 있습니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 제공업체들은 신경망 도구를 AI 서비스에 통합하여 모든 규모의 기업이 비용 효율적으로 실험하고 확장할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 접근 가능한 인프라와 지원 생태계의 융합은 도입 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 그 결과, 기업은 파일럿 프로젝트에서 생산 규모의 신경망 애플리케이션으로 빠르게 전환할 수 있으며, 전 세계적으로 지속가능한 시장 성장을 촉진할 수 있습니다.

의료 분야의 의료 영상 처리, 금융 분야의 사기 탐지, 소매업의 추천 엔진에 이르기까지, 뉴럴 네트워크의 다재다능함은 산업 전반에 걸쳐 강력한 채택을 촉진하고 있습니다. 교통 및 물류 분야에서는 자율주행 시스템 및 경로 최적화에, IT 및 통신 분야에서는 예지보전 및 고객 참여에 신경망이 활용되고 있습니다. 정부와 민간 기업은 연구개발 투자, AI 정책, 혁신 펀드를 통해 채용을 더욱 촉진하고 있습니다. 이처럼 다양한 사용 사례에 대한 적용 가능성과 지원적인 투자 환경이 결합되어 지속적인 성장 모멘텀을 보장합니다. 산업계가 디지털 혁신과 AI 기반 효율화를 추구함에 따라 신경망은 경쟁 전략과 수익 창출의 중심이 될 것입니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 신경망 시장 변수, 동향, 범위

제4장 신경망 시장 : 유형 추정·동향 분석

제5장 신경망 시장 : 구성요소 추정·동향 분석

제6장 신경망 시장 : 전개 추정·동향 분석

제7장 신경망 시장 : 용도 추정·동향 분석

제8장 신경망 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

제9장 신경망 시장 : 지역 추정·동향 분석

제10장 경쟁 구도

KSM
영문 목차

영문목차

Neural Network Market Summary

The global neural network market size was estimated at USD 34.05 billion in 2024 and is projected to reach USD 385.29 billion by 2033, growing at a CAGR of 31.4% from 2025 to 2033. This growth is driven by the explosion of data volumes, advances in computing power, integration with big tech & cloud platforms, expansion of AI applications, and growing adoption in healthcare.

The exponential rise of structured and unstructured data across industries drives the growth of the industry. Enterprises generate vast volumes of information from digital platforms, IoT devices, customer interactions, and operational processes. Traditional analytics tools are insufficient to process such data complexity, creating a strong demand for advanced neural networks capable of deep learning and pattern recognition. Businesses leverage these models to unlock predictive insights, automate decision-making, and personalize customer experiences. This surge in data availability fuels adoption in various industries such as BFSI, healthcare, and manufacturing, accelerating the global neural network market's expansion.

Rapid improvements in computing power, including GPUs, TPUs, and cloud-based AI accelerators, are transforming neural network capabilities. The ecosystem benefits from open-source platforms such as TensorFlow and PyTorch, which reduce adoption barriers and enhance innovation speed. Cloud providers such as AWS, Microsoft Azure, and Google Cloud integrate neural network tools into their AI services, enabling enterprises of all sizes to experiment and scale cost-effectively. This convergence of accessible infrastructure and supportive ecosystems significantly reduces implementation costs. As a result, organizations can move from pilot projects to production-scale neural network applications faster, fueling sustainable market growth worldwide.

Neural networks' versatility across industries, ranging from medical imaging in healthcare to fraud detection in finance and recommendation engines in retail drives strong adoption. The transportation and logistics sector uses neural networks for autonomous systems and route optimization, while IT and telecom employ them in predictive maintenance and customer engagement. Governments and private enterprises further stimulate adoption through R&D investments, AI policies, and innovation funding. This combination of broad use-case applicability and supportive investment climate ensures continuous growth momentum. As industries pursue digital transformation and AI-driven efficiency, neural networks become central to competitive strategies and revenue generation.

Global Neural Network Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global neural network market report based on type, deployment, component, application, end use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Neural Network Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Neural Network Market: Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Neural Network Market: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Neural Network Market: Deployment Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Neural Network Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Neural Network Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Neural Network Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 10. Competitive Landscape

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