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세계의 합성곱 신경망 시장 : 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 - 전개 방식별, 구성요소별, 용도별, 산업별, 지역별 전망 및 예측(2024-2031년)
Global Convolutional Neural Networks Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment Mode (On-Premise and Cloud), By Component (Hardware, Software, and Services), By Application, By Vertical, By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1584889
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 362 Pages
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한글목차

합성곱 신경망 시장 규모는 예측 기간 동안 40.2%의 CAGR로 성장하여 2031년까지 1,317억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

KBV Cardinal Matrix - 합성곱 신경망 시장 경쟁 분석

KBV Cardinal Matrix에 제시된 분석에 따르면, Microsoft Corporation과 Google LLC는 합성곱 신경망 시장의 선구자이며, 2024년 2월 Microsoft Corporation은 유사 유클리드 공간에서 다중 벡터 필드를 처리할 수 있는 새로운 종류의 동형변환 신경망(CS-CNN)을 발표했습니다. Clifford-Steerable 합성곱 신경망(CS-CNN)은 Clifford 군 동변량 네트워크를 활용하여 유체역학 및 상대론적 전기역학 예측에 있어 기준선 방식과 비교하여 우수한 성능을 보였습니다. Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation, Samsung Electronics Co., Ltd. 등의 기업들은 합성곱 신경망 시장의 주요 혁신가들 중 일부입니다. 주요 혁신가들 중 일부입니다.

시장 성장요인

소셜 미디어 플랫폼에서 E-Commerce 웹사이트에 이르기까지 디지털 컨텐츠의 폭발적인 증가로 인해 효율적인 처리와 분석이 필요한 방대한 양의 이미지와 비디오가 생성되고 있습니다. 조직은 이러한 컨텐츠를 효과적으로 분류, 태그 지정 및 검색하기 위해 고급 인식 솔루션을 찾고 있으며, CNN은 시각적 인식 작업에 탁월하여 대규모 데이터 세트를 관리하고 해석하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 따라서 고급 이미지 및 비디오 인식 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

또한, 웨어러블 기기는 건강 모니터링에 점점 더 많이 사용되고 있으며, 사용자에게 생체 신호, 신체 활동 및 수면 패턴에 대한 실시간 데이터를 제공하고 있습니다. 복잡한 건강 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 돕습니다. 이 기능을 통해 웨어러블 기기는 정확한 건강 정보를 제공할 수 있기 때문에 건강을 중시하는 소비자들 사이에서 웨어러블 기기가 인기를 끌고 있습니다. 따라서 효율적인 데이터 분석이 필요한 웨어러블 기술의 인기가 높아지면서 시장 성장을 주도하고 있습니다.

시장 억제요인

그러나 강력하고 효과적인 CNN 모델을 개발하기 위해서는 광범위한 연구와 실험이 필요합니다. 조직은 특정 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 발휘하는 알고리즘을 만들기 위해 연구개발에 많은 투자를 해야 합니다. 이 과정에는 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어와 같은 전문 인력을 고용하는 것이 포함되는 경우가 많으며, 이들의 급여는 매우 높을 수 있습니다. 경쟁력을 유지하기 위해서는 지속적인 혁신이 필요하기 때문에 이러한 비용은 더욱 증가할 것입니다. 결론적으로, 높은 개발 및 유지보수 비용이 시장 성장을 저해하고 있습니다.

시장의 주요 기업들은 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 다양하고 혁신적인 제품으로 경쟁하고 있습니다. 시장의 주요 기업들은 다양한 산업의 수요를 충족시키기 위해 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 시장의 주요 개발 전략은 제품 출시와 제품 확장입니다.

전개 모드 전망

전개 방식에 따라 이 시장은 온프레미스와 클라우드로 나뉩니다. 클라우드 부문은 2023년 합성곱 신경망 시장에서 43%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이러한 성장은 주로 CNN 애플리케이션 배포에 확장 가능한 리소스, 유연성 및 비용 효율성을 제공하는 클라우드 기반 서비스의 채택이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 기업들은 클라우드 인프라를 활용하여 CNN의 광범위한 컴퓨팅 요구 사항을 처리하기 위해 점점 더 많이 활용하고 있으며, 하드웨어에 대한 대규모 선행 투자 없이도 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

구성요소 전망

이 시장은 구성요소에 따라 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 나뉘며, 2023년 소프트웨어 부문은 합성곱 신경망 시장에서 34%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이러한 우위는 다양한 애플리케이션에 걸쳐 CNN 모델의 효율적인 배포 및 운영을 촉진하는 고급 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션에는 CNN을 원활하고 확장성 있게 통합할 수 있는 프레임워크, 개발 도구 및 플랫폼이 포함됩니다.

용도 전망

용도에 따라 이 시장은 이미지 및 비디오 인식, 자연어 처리(NLP), 의료 이미지 분석, 자율주행 자동차, 로봇 공학 및 제조, 기타로 분류됩니다. 자연어 처리(NLP) 부문은 2023년 합성곱 신경망 시장에서 19%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이는 고객 서비스, 의료, 금융 등 인간 언어의 이해와 처리가 중요한 다양한 산업에서 NLP 기술 채택이 증가하고 있기 때문으로 분석됩니다.

업계 전망

산업에 따라 이 시장은 헬스케어, 자동차, 소매 및 E-Commerce, IT 및 통신, 제조, 항공우주 및 방위, 에너지 및 유틸리티, 기타로 분류됩니다. 자동차 부문은 2023년 합성곱 신경망 시장에서 18%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이러한 성장은 자율주행 시스템, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 예지보전 분야에서 CNN을 광범위하게 채택하여 차량이 물체, 보행자, 도로 표지판을 인식할 수 있게함으로써 안전과 운전 효율을 향상시킬 수 있기 때문입니다.

지역 전망

지역별로 이 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카로 분석되었습니다. 아시아태평양은 2023년 합성곱 신경망 시장에서 26%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이러한 성장은 디지털 전환과 기술 인프라에 대한 투자 증가, 중국, 일본, 인도 등의 국가에서 AI 기술의 급속한 채택에 힘입은 것으로 분석됩니다. 이 지역에서는 헬스케어, E-Commerce, 제조 부문에서 큰 진전을 보이고 있으며, CNN은 이미지 및 비디오 분석, 예측 유지보수, 자연어 처리 등의 용도로 활용되고 있습니다.

시장 경쟁 및 특성

합성곱 신경망(CNN) 시장에서의 경쟁은 틈새 애플리케이션과 혁신에 중점을 둔 중소기업, 스타트업, 학술 기관에 의해 주도되고 있습니다. 이들 업체들은 헬스케어, 자동차, 로봇 공학 등의 분야에서 전문 솔루션, 비용 효율성, 적응성을 통해 경쟁하며 창의성과 다양한 성장을 촉진하고 있습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 세계의 합성곱 신경망 시장 : 전개 방식별

제6장 세계의 합성곱 신경망 시장 : 구성요소별

제7장 세계의 합성곱 신경망 시장 : 용도별

제8장 세계의 합성곱 신경망 시장 : 업계별

제9장 세계의 합성곱 신경망 시장 : 지역별

제10장 기업 개요

제11장 합성곱 신경망 시장의 성공 필수 조건

ksm
영문 목차

영문목차

The Global Convolutional Neural Networks Market size is expected to reach $131.7 billion by 2031, rising at a market growth of 40.2% CAGR during the forecast period.

The North America region witnessed 36% revenue share in this market in 2023. This dominance can be attributed to leading technology companies, significant investments in research and development, and a strong emphasis on adopting advanced AI technologies across various sectors. North America, particularly the United States, has been at the forefront of machine learning and artificial intelligence innovations, resulting in a high demand for CNN applications in the healthcare, automotive, finance, and entertainment industries.

The major strategies followed by the market participants are Product Launches as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In September, 2024, NVIDIA Corporation Deep Learning Institute and Dartmouth College unveiled the Generative AI Teaching Kit, developed by, equips educators with advanced tools and practical resources to teach generative AI and large language models. This initiative prepares students to drive innovation in AI-related fields, addressing challenges in healthcare, science, and sustainable technologies. Moreover, In September, 2024, Intel Corporation unveiled Xeon 6 with Performance-cores (P-cores) and Gaudi 3 AI accelerators, addressing the rising demand for cost-effective AI infrastructure. Justin Hotard emphasized the need for choice in hardware and software, enabling customers to enhance performance, efficiency, and security in their data center workloads.

KBV Cardinal Matrix - Convolutional Neural Networks Market Competition Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation and Google LLC are the forerunners in the Convolutional Neural Networks Market. In February, 2024, Microsoft Corporation unveiled Clifford-Steerable Convolutional Neural Networks (CS-CNNs), a new class of $\mathrm{E}(p, q)$-equivariant CNNs that process multivector fields on pseudo-Euclidean spaces $\mathbb{R}^{p,q}$. CS-CNNs leverage Clifford group-equivariant networks to achieve superior performance in fluid dynamics and relativistic electrodynamics forecasting compared to baseline methods. Companies such as Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation, and Samsung Electronics Co., Ltd. are some of the key innovators in Convolutional Neural Networks Market.

Market Growth Factors

The explosion of digital content-from social media platforms to e-commerce websites-has created an overwhelming volume of images and videos that require efficient processing and analysis. Organizations seek advanced recognition solutions to categorize, tag, and retrieve this content effectively. CNNs excel in visual recognition tasks, making them essential tools for managing and interpreting large datasets. Thus, increasing demand for advanced image and video recognition solutions propels the market's growth.

Additionally, Wearable devices are increasingly utilized for health monitoring, providing users with real-time data on vital signs, physical activity, and sleep patterns. CNNs facilitate the analysis of complex health data by processing images from sensors, such as those used in heart rate monitoring or blood oxygen level detection. This capability enables wearables to deliver accurate health insights, driving their adoption among health-conscious consumers. Therefore, growing popularity of wearable technology requiring efficient data analysis is driving the growth of the market.

Market Restraining Factors

However, Developing robust and effective CNN models requires extensive research and experimentation. Organizations must invest heavily in R&D to create algorithms that perform well in specific applications. This process often involves hiring specialized personnel, such as data scientists and machine learning engineers, whose salaries can be substantial. The need for ongoing innovation to stay competitive further increases these costs. In conclusion, high development and maintenance costs hamper 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 in order to cater demand coming from the different industries. The key developmental strategies in the market are Product Launches and Product Expansions.

Deployment Mode Outlook

Based on deployment mode, this market is divided into on-premises and cloud. The cloud segment attained 43% revenue share in the convolutional neural networks market in 2023. This growth is primarily driven by the increasing adoption of cloud-based services, which offer scalable resources, flexibility, and cost-effectiveness for deploying CNN applications. Organizations are increasingly leveraging cloud infrastructure to handle the extensive computational requirements of CNNs, allowing them to process large datasets efficiently without significant upfront investments in hardware.

Component Outlook

Based on components, this market is divided into hardware, software, and services. In 2023, the software segment garnered 34% revenue share in the convolutional neural networks market. This dominance is driven by the increasing demand for advanced software solutions that facilitate the efficient deployment and operation of CNN models across various applications. These software solutions include frameworks, development tools, and platforms that enable CNNs to integrate seamlessly and scalable.

Application Outlook

On the basis of application, this market is segmented into image and video recognition, natural language processing (NLP), medical image analysis, autonomous vehicles, robotics and manufacturing, and others. The natural language processing (NLP) segment recorded 19% revenue share in the convolutional neural networks market in 2023. This can be attributed to the increasing adoption of NLP technologies in various industries, including customer service, healthcare, and finance, where understanding and processing human language is crucial.

Vertical Outlook

By vertical, this market is divided into healthcare, automotive, retail & e-commerce, IT & telecommunications, manufacturing, aerospace & defense, energy & utilities, and others. The automotive segment procured 18% revenue share in the convolutional neural networks market in 2023. This growth is driven by the widespread adoption of CNNs in autonomous driving systems, advanced driver-assistance systems (ADAS), and predictive maintenance. CNNs enable vehicles to recognize objects, pedestrians, and road signs, enhancing safety and driving efficiency.

Regional Outlook

Region-wise, this market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The Asia Pacific region generated 26% revenue share in the convolutional neural networks market in 2023. This growth is fuelled by the rapid adoption of AI technologies in countries like China, Japan, and India, driven by increasing investments in digital transformation and technology infrastructure. The region is witnessing significant advancements in healthcare, e-commerce, and manufacturing sectors, where CNNs are utilized for applications like image and video analysis, predictive maintenance, and natural language processing.

Market Competition and Attributes

The competition in the Convolutional Neural Networks (CNN) market is driven by smaller firms, startups, and academic institutions focused on niche applications and innovations. These players compete through specialized solutions, cost-efficiency, and adaptability in sectors like healthcare, automotive, and robotics, fostering creativity and diversified growth.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Convolutional Neural Networks Market Report Segmentation

By Deployment Mode

By Component

By Application

By Vertical

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 Convolutional Neural Networks Market by Deployment Mode

Chapter 6. Global Convolutional Neural Networks Market by Component

Chapter 7. Global Convolutional Neural Networks Market by Application

Chapter 8. Global Convolutional Neural Networks Market by Vertical

Chapter 9. Global Convolutional Neural Networks Market by Region

Chapter 10. Company Profiles

Chapter 11. Winning Imperatives for Convolutional Neural Networks Market

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