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세계의 딥러닝 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 : 솔루션별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 전망 및 예측(2024-2031년)
Global Deep Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report By Solution, Software, By Application, By End-use, By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1575568
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 377 Pages
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한글목차

딥러닝 시장 규모는 예측 기간 동안 34.3%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2031년까지 7,152억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면, Microsoft Corporation과 Google LLC는 딥러닝 시장의 선구자이며, 2023년 6월, Microsoft Corporation은 Moody's와 협력하여 생성형 AI 및 Microsoft Azure OpenAI 서비스를 통해 위험, 데이터 및 분석 솔루션을 강화합니다. 이 파트너십은 고급 데이터 분석과 대규모 언어 모델을 활용하여 금융 서비스 및 위험 평가를 개선하기 위한 것으로, NVIDIA Corporation, Amazon Web Services, Inc. 와 같은 기업들은 딥러닝 시장의 주요 혁신가들 중 일부입니다.

시장 성장 요인

업무를 최적화하고자 하는 조직은 이러한 비서를 개발하고 강화하기 위해 딥러닝 기술에 투자할 수 있습니다. 지능형 가상 비서는 예약 예약, 주문 처리, 고객 문의 등 다양한 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 자동화를 통해 얻을 수 있는 효율성은 이러한 기능을 지원할 수 있는 딥러닝 솔루션에 대한 수요를 증가시킬 것입니다.

또한, 딥러닝은 IoT 기기를 위한 고급 보안 솔루션 개발에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 이상 감지 알고리즘은 기기 사용 중 비정상적인 동작 패턴을 식별할 수 있어 사이버 공격이나 무단 액세스를 방지하는 데 도움이 됩니다. 따라서 스마트 기기 및 IoT의 확장은 시장 성장을 주도하고 있습니다.

시장 성장 억제요인

해석 가능성이 제한되어 있으면 모델 내 오류나 편향성을 파악하기 어렵습니다. 조직은 모델이 어떻게 결론에 도달하는지 이해하지 못하면 모델의 성능을 개선하거나 문제를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 모델 동작을 해석하지 못하면 반복적인 개발 프로세스가 방해받을 수 있습니다. 반복적인 개발 프로세스에서는 이전 모델 실행에서 얻은 통찰력이 알고리즘을 개선하고 최적화하는 데 필수적입니다. 따라서 딥러닝 모델의 해석 가능성과 투명성이 제한적이기 때문에 시장 성장을 저해하고 있습니다.

시장의 주요 기업들은 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 다양하고 혁신적인 제품으로 경쟁하고 있습니다. 시장의 주요 기업들은 다양한 산업 수요를 충족시키기 위해 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 시장의 주요 개발 전략은 파트너십, 협업 및 계약입니다.

솔루션 전망

솔루션을 기반으로 시장은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 나뉘며, 2023년 하드웨어 부문은 시장에서 28%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 의료, 자동차, 금융 산업에서 딥러닝 용도를 채택하고 복잡한 신경망을 효율적으로 처리하기 위해 TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 특수 하드웨어에 대한 수요가 급증했습니다.

하드웨어 전망

하드웨어 부문은 중앙처리장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 주문형 집적회로(ASIC)로 세분화되며, 2023년에는 그래픽 처리 장치(GPU) 부문이 학습 시장에서 44%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 가 학습 시장에서 44%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. GPU가 딥러닝에 효과적인 이유는 주로 병렬 처리 능력으로 인해 여러 계산을 동시에 처리할 수 있기 때문입니다.

서비스 전망

서비스 부문은 설치 서비스, 통합 서비스, 유지보수 및 지원 서비스로 세분화되어 있으며, 2023년에는 통합 서비스 부문이 시장에서 38%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 딥러닝 용도의 복잡성이 증가함에 따라 이러한 기술이 기존 IT 인프라 내에서 원활하게 작동하도록 보장하기 위해서는 전문적인 통합 서비스가 필요합니다.

응용 분야 전망

용도을 기준으로 시장은 음성 인식, 이미지 인식, 영상 감시 및 진단, 데이터 마이닝으로 분류되며, 2023년에는 영상 감시 및 진단 부문이 시장에서 20%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 보안과 안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 비디오 감시 시스템에 딥러닝 기술이 통합되어 실시간 위협 감지 및 행동 분석과 같은 고급 기능이 가능해졌습니다.

최종 용도 전망

최종 용도별로는 자동차, 항공우주 및 방위, 헬스케어, 소매, 기타로 분류되며, 2023년에는 항공우주 및 방위 부문이 25%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 예측 유지보수, 위협 탐지 및 의사결정을 지원하는 데이터 분석을 위한 AI 기반 용도에 대한 의존도가 높아졌기 때문입니다.

지역 전망

지역별로는 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카에서 시장을 분석했으며, 2023년에는 아시아태평양이 시장에서 28%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역에서는 중국, 일본, 인도와 같은 국가들이 딥러닝 연구와 응용에 많은 투자를 하고 있으며, AI 이니셔티브에 점점 더 많은 초점을 맞추었습니다.

시장 경쟁 및 특성

이 시장은 경쟁이 치열하며, 빠른 기술 발전과 연구개발에 대한 막대한 투자가 특징입니다. 주요 특징으로는 패턴 인식을 위한 고급 알고리즘, 신경망 아키텍처, 헬스케어, 자동차, 금융 등 다양한 분야에 걸친 용도 등이 있습니다. 기업들은 계산 능력, 데이터 효율성, 알고리즘의 복잡성에서 혁신을 통해 우위를 점하기 위해 경쟁하고 있습니다. 시장 리더들은 다양한 산업 수요를 충족하고 시장 확대를 촉진하기 위해 확장성, 해석 가능성, 통합 기능에 중점을 두고 있습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 : 세계

제5장 세계의 딥러닝 시장 : 솔루션별

제6장 세계의 딥러닝 시장 : 용도별

제7장 세계의 딥러닝 시장 : 최종 용도별

제8장 세계의 딥러닝 시장 : 지역별

제9장 기업 개요

제10장 딥러닝 시장을 위한 성공 필수 조건

LSH
영문 목차

영문목차

The Global Deep Learning Market size is expected to reach $715.2 billion by 2031, rising at a market growth of 34.3% CAGR during the forecast period.

A skilled workforce and favourable government initiatives supporting AI and machine learning advancements have also contributed to North America's dominance in the deep learning market. The Mexican retail sector expands, the demand for innovative solutions powered by deep learning will likely increase, fostering a symbiotic relationship between the two industries. Overall, the strength of the Mexican retail sector is a significant catalyst for developing and adopting deep learning technologies, positioning the country as a burgeoning hub for advanced analytics in the retail space. In conclusion, the Canadian government's significant investment in the aerospace sector and Mexico's strong retail industry are poised to drive growth in the deep learning market. Thus, the North America region witnessed 36% revenue share in the deep learning market in 2023.

The major strategies followed by the market participants are Partnership as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In September, 2024, Arm Limited came into partnership with PyTorch and ExecuTorch with the aim of enhancing AI performance on Arm-based hardware, enabling efficient deep learning workloads from edge to cloud. The integration of Kleidi technology supports developers with resources and optimizations, driving advancements in the deep learning market. Additionally, In September, 2024, NVIDIA Corporation has partnered with the U.S. government to launch the Partnership for Global Inclusivity on AI, offering Deep Learning Institute training, GPU credits, and grants to support AI development in emerging economies, promoting sustainable development and equitable access to AI tools.

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation and Google LLC. are the forerunners in the Deep Learning Market. In June, 2023, Microsoft Corporation is collaborating with Moody's to enhance risk, data, and analytics solutions through generative AI and Microsoft Azure OpenAI Service. This partnership aims to improve financial services and risk assessment by leveraging advanced data analytics and large language models. Companies such as NVIDIA Corporation, Amazon Web Services, Inc. and Advanced Micro Devices, Inc. are some of the key innovators in Deep Learning Market.

Market Growth Factors

Organizations seeking to optimize their operations may invest in deep learning technologies to develop and enhance these assistants. Intelligent virtual assistants can streamline various business processes, such as appointment scheduling, order processing, and customer inquiries. The efficiency gained from automation drives demand for deep learning solutions that can support these functionalities.

Additionally, Deep learning can be utilized to develop advanced security solutions for IoT devices. For instance, anomaly detection algorithms can identify unusual patterns of behaviour in device usage, helping to prevent cyberattacks or unauthorized access. Therefore, expansion of smart devices and IoT is driving the growth of the market.

Market Restraining Factors

Limited interpretability makes it difficult to identify errors or biases within models. Organizations may struggle to improve model performance or correct issues without understanding how a model reaches its conclusions. The inability to interpret model behaviour can hinder iterative development processes, where insights from previous model runs are crucial for refining and optimizing algorithms. Therefore, the limited interpretability and transparency of deep learning models impede the market's growth.

The leading players in the market are competing with diverse innovative offerings to remain competitive in the market. The above illustration shows the percentage of revenue shared by some of the leading companies in the market. The leading players of the market are adopting various strategies to cater to demand coming from the different industries. The key developmental strategies in the market are Partnerships, Collaborations & Agreements.

Solution Outlook

Based on solution, the market is divided into hardware, software, and services. In 2023, the hardware segment garnered 28% revenue share in the market. The demand for specialized hardware like TPUs (Tensor Processing Units) surged as healthcare, automotive, and finance industries adopted deep learning applications, necessitating efficient processing for complex neural networks.

Hardware Outlook

The hardware segment is further subdivided into central processing unit (CPU), graphics processing unit (GPU), field programmable gate array (FPGA), and application-specific integration circuit (ASIC). In 2023, the graphics processing unit (GPU) segment procured 44% revenue share in the learning market. The effectiveness of GPUs in deep learning is primarily due to their ability to perform parallel processing, which enables them to handle multiple computations simultaneously.

Services Outlook

The services segment is further subdivided into installation services, integration services, and maintenance & support services. In 2023, the integration services segment attained 38% revenue share in the market. The increasing complexity of deep learning applications necessitates specialized integration services to ensure that these technologies function seamlessly within existing IT infrastructures.

Application Outlook

On the basis of application, the market is segmented into voice recognition, image recognition, video surveillance & diagnostics, and data mining. In 2023, the video surveillance & diagnostics segment attained 20% revenue share in the market. The increasing emphasis on security and safety has led to the integration of deep learning technologies in video surveillance systems, enabling advanced capabilities such as real-time threat detection and behavioural analysis.

End Use Outlook

By end-use, the market is divided into automotive, aerospace & defense, healthcare, retail, and others. In 2023, the aerospace & defense witnessed 25% revenue share in the market. This expansion is due to the growing dependence on AI-driven applications for predictive maintenance, threat detection, and data analysis to support decision-making.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. In 2023, the Asia Pacific region generated 28% revenue share in the market. The region increasingly focuses on AI initiatives, with countries like China, Japan, and India investing heavily in deep learning research and applications.

Market Competition and Attributes

The market is fiercely competitive, characterized by rapid technological advancements and heavy investment in research and development. Key attributes include sophisticated algorithms for pattern recognition, neural network architectures, and applications across various sectors like healthcare, automotive, and finance. Companies vie for dominance through innovations in computational power, data efficiency, and algorithm complexity. Market leaders focus on scalability, interpretability, and integration capabilities to meet diverse industry demands and drive market expansion.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Deep Learning Market Report Segmentation

By Solution

By Application

By End-use

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global Deep Learning Market by Solution

Chapter 6. Global Deep Learning Market by Application

Chapter 7. Global Deep Learning Market by End-use

Chapter 8. Global Deep Learning Market by Region

Chapter 9. Company Profiles

Chapter 10. Winning Imperatives of Deep Learning Market

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