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세계 신경망 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 업계별, 지역별, 전망, 예측(2024-2031년)
Global Neural Network Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Vertical (BFSI, Retail, Healthcare, Telecom & IT, Manufacturing, Aerospace & Defense, Public Sector, Business Function), By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1645320
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 283 Pages
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한글목차

세계 신경망 시장 규모는 예측 기간 동안 26.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하고 2031년까지 1,603억 7,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

그러나 이러한 시스템을 실행하기 위한 운영 비용은 문제를 증가시킵니다. 신경망은 계산 집약적이므로 에너지 소비가 많아 최적의 하드웨어 성능을 보장하기 위해 냉각 요구 사항이 증가합니다. 이러한 지속적인 비용은 재정상의 최종 손익에 영향을 미치며 환경의 지속가능성에 대한 우려를 야기합니다. 그 결과 신경망과 관련된 엄청난 계산 비용은 많은 조직, 특히 신흥국 시장에 있는 조직 및 이익률이 낮은 산업에서 사업을 전개하는 조직에 있어서 큰 진입 장벽이 됩니다. 이 제한은 신경망의 광범위한 채용과 전반적인 영향을 방해합니다.

구성 요소 전망

구성 요소를 기반으로 시장은 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 서비스 부문은 2023년 시장에서 46%의 수익 점유율을 획득했습니다. 조직은 요구에 맞는 맞춤형 신경망 아키텍처를 설계하기 위해 컨설팅 및 시스템 통합 서비스에 크게 의존합니다. 정기적인 유지 보수, 확장성 및 성능 최적화를위한 관리 서비스의 채택이 증가함에 따라 이 부문은 확대되었습니다. 게다가 많은 업계에서 숙련된 전문가가 부족하기 때문에 인재 격차를 메우기 위한 전문가 교육 및 지원 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 요인과 최첨단 AI 기술의 도입에 있어서의 기술 지원의 요구가 높아짐에 따라, 신경망 시장에서의 서비스 부문의 성장이 촉진되고 있습니다.

소프트웨어 전망

소프트웨어 부문은 분석 소프트웨어, 최적화 소프트웨어, 시각화 소프트웨어, 데이터 마이닝 및 아카이브 등으로 나뉩니다. 분석 소프트웨어 부문은 2023년 시장에서 44%의 수익 점유율을 획득했습니다. 기업이 데이터 중심의 의사 결정에 점점 더 의존함에 따라 분석 소프트웨어는 의료, 금융, 소매 업계 전반의 예측 모델링, 추세 분석 및 예측에 필수적입니다. 실시간 처리 및 자연 언어 이해와 같은 고급 AI 기능을 분석 소프트웨어에 통합하면 그 가치가 더욱 향상됩니다. 또한 클라우드 기반 플랫폼의 채택이 증가함에 따라 분석 도구의 접근성과 확장성이 향상되고 채택이 가속화되고 있습니다.

업계 전망

업계를 기반으로 시장은 BFSI, 비즈니스 기능, IT 및 통신, 항공우주 및 방위, 공공 부문, 소매, 건강 관리, 제조 등으로 분류됩니다. 우주 항공 및 방어 부문은 2023년 시장에서 9%의 수익 점유율을 획득했습니다. 항공우주 및 방어 부문은 안전성, 효율성 및 운영 정밀도를 보장하기 위해 고급 기술에 대한 중요한 요구에 의해 추진되고 있습니다. 신경망은 위협 감지, 자율 시스템 및 임무 계획 용도에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 상황 인식을 강화하고 실시간 의사결정을 지원하며 높은 스테이크스 환경에서의 신뢰성을 향상시킵니다. AI 조사에 대한 정부 투자 증가와 무인 시스템 채택 증가로 인해 항공우주 및 방위용도에 신경망의 통합이 더욱 촉진되고 있습니다.

지역 전망

지역별로 볼 때 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카에 걸쳐 분석되고 있습니다. 북미 부문은 2023년 시장에서 38%의 수익 점유율을 기록했습니다. 북미 부문은 기술 혁신과 인공지능 채택에서 세계 선구자로서의 지위에 의해 추진되고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, IBM 등의 유명한 기술 기업의 존재와 인공지능의 연구개발에 대한 엄청난 자금 투자와 함께 이 지역의 신경망 시장 확장이 크게 가속화되었습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 요람

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 세계의 신경망 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계 신경망 시장 : 업계별

제7장 세계의 신경망 시장 : 지역별

제8장 기업 프로파일

제9장 신경망 시장의 성공 필수 조건

SHW
영문 목차

영문목차

The Global Neural Network Market size is expected to reach $160.37 billion by 2031, rising at a market growth of 26.1% CAGR during the forecast period.

Neural networks enable telecom providers to analyze massive volumes of data for predictive maintenance, network optimization, and anomaly detection. Additionally, the growing emphasis on cybersecurity solutions powered by neural networks helps identify and respond to threats efficiently, driving adoption in this segment. The IT & telecom segment garnered 12% revenue share in the market in 2023. The IT & telecom segment benefits from the rising demand for AI-driven solutions to optimize network operations and enhance customer service. The adoption of 5G technology and IoT applications has created a need for real-time data processing, where neural networks play a critical role.

The influence of neural networks extends further into transformative technologies like autonomous vehicles and robotics. Autonomous vehicles rely on neural networks for object detection, environment mapping, and decision-making in dynamic traffic scenarios. These networks process data from sensors, cameras, and radar to navigate safely and efficiently. Similarly, in robotic systems, neural networks enable advanced functionalities like adaptive learning, task precision, and autonomous navigation in unstructured environments. Additionally, the symbiotic relationship between growing data volumes and neural networks' capabilities ensures their growing importance in the modern digital economy. As more data becomes available, neural networks' performance and accuracy continue to improve, fostering advancements in areas like autonomous systems, smart cities, and precision healthcare. This dynamic place neural networks as a cornerstone technology for deriving value from data, shaping the future of innovation and decision-making across industries. Thus, these factors have propelled the expansion of the market.

However, the operational costs of running these systems add to the challenge. Neural networks are computationally intensive, leading to high energy consumption and increased cooling requirements to ensure optimal hardware performance. These ongoing costs impact the financial bottom line and raise concerns about environmental sustainability. Consequently, the substantial computational expenses associated with neural networks present a significant barrier to entry for numerous organizations, particularly those situated in developing markets or operating within industries characterized by narrower profit margins. This limitation hinders their widespread adoption and overall impact.

Component Outlook

Based on component, the market is bifurcated into software and services. The services segment procured 46% revenue share in the market in 2023. Organizations rely heavily on consulting and system integration services to design custom neural network architectures tailored to their needs. The rising adoption of managed services for regular maintenance, scalability, and performance optimization has expanded the segment. Additionally, the lack of skilled professionals in many industries has boosted the demand for expert training and support services to bridge the talent gap. These factors, coupled with the growing need for technical assistance in deploying cutting-edge AI technologies, have propelled the growth of the services segment within the neural network market.

Software Outlook

The software segment is further divided into analytical software, optimization software, visualization software, data mining & archiving, and others. The analytical software segment acquired 44% revenue share in the market in 2023. As businesses increasingly rely on data-driven decision-making, analytical software has become indispensable for predictive modeling, trend analysis, and forecasting across healthcare, finance, and retail industries. The integration of advanced AI capabilities into analytical software, such as real-time processing and natural language understanding, further enhances its value. Additionally, the rising adoption of cloud-based platforms has made analytical tools more accessible and scalable, accelerating their adoption.

Vertical Outlook

On the basis of vertical, the market is classified into BFSI, business function, IT & telecom, aerospace & defense, public sector, retail, healthcare, manufacturing, and others. The aerospace & defense segment procured 9% revenue share in the market in 2023. The aerospace & defense segment is propelled by the critical need for advanced technologies to ensure safety, efficiency, and operational precision. Neural networks are increasingly used in threat detection, autonomous systems, and mission planning applications. These technologies enhance situational awareness, support real-time decision-making, and improve reliability in high-stakes environments. Increased government investments in AI research and the growing adoption of unmanned systems have further driven the integration of neural networks in aerospace and defense applications.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 38% revenue share in the market in 2023. The North America segment is propelled by its status as a global frontrunner in technological innovation and the adoption of artificial intelligence. The presence of prominent technology corporations, including Google, Microsoft, and IBM, coupled with substantial financial investment in artificial intelligence research and development, has significantly expedited the expansion of the neural network market in this region.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Neural Network Market Report Segmentation

By Component

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 Neural Network Market by Component

Chapter 6. Global Neural Network Market by Vertical

Chapter 7. Global Neural Network Market by Region

Chapter 8. Company Profiles

Chapter 9. Winning Imperatives of Neural Network Market

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