Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für Deep Learning (DL), nach Komponenten (Hardware (Zentraleinheit (CPU), Grafikverarbeitungseinheit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA), anwendungsspezifische Integrationsschaltung (ASIC)) und Software), nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung, Data Mining, Videoüberwachung und -diagnose und andere), nach Branche (BFSI, Automobil, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Unterhaltung und andere) , und Regional Prognose, 2024-2032

Die globale Marktgröße für Deep Learning (DL) wurde im Jahr 2023 auf 17,60 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 24,53 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 298,38 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 36,7 % im Prognosezeitraum (2024) entspricht -2032). Neuronale Netze werden im Deep Learning (DL) für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen verwendet. DL ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mehr auf die Nachahmung des menschlichen Gehirns und der Maschinenfunktionen konzentriert. DL ist einer der jüngsten und aufstrebenden Studien- und Forschungsbereiche. Die jüngsten Verbesserungen im DL sind selbstfahrende Fahrzeuge, virtuelle Assistenz, Nachrichtensammlung, digitales Marketing, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bild- und visuelle Erkennung und so weiter.

Laut dem State of AI Report 2022 werden die weltweiten Investitionen in KI-Start-ups und Scale-ups allein im Jahr 2023 schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar übersteigen. Dies eröffnet enorme Wachstumschancen für DL-Start-ups und Unicorns auf der ganzen Welt.

Die Nachfrage nach DL ist während der COVID-19-Pandemie deutlich gestiegen. Dies ist auf das wachsende Interesse jüngerer Generationen an digitaler Sprachunterstützung und die zunehmende Konzentration verschiedener wichtiger Anbieter in verschiedenen Regionen auf Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Technologien zurückzuführen. Zum Beispiel

• Im Juli 2020 stellten Tencent AI Lab und eine Gruppe chinesischer Wissenschaftler des öffentlichen Gesundheitswesens ein DL-basiertes Modell vor, das die Wahrscheinlichkeit einer schweren Erkrankung von COVID-19-Patienten vorhersagen konnte. Die Methode, mit der das Team das Modell mithilfe einer Kohorte von 1.590 Patienten aus 575 medizinischen Zentren in China und zusätzlicher Validierung von 1.393 Patienten entwickelte, wurde in Nature Communications ausführlich beschrieben. Ähnliche Initiativen wurden von anderen Technologiegiganten in China ergriffen, um das tödliche Virus einzudämmen. Alibaba hat beispielsweise ein Tool mit einer angeblichen Genauigkeitsrate von 90 % entwickelt, mit dem Institutionen die Ausbreitung von COVID-19 mithilfe von ML/DL vorhersagen können. Laut Baidu soll der Open-Source-Algorithmus zur viralen Strukturanalyse 120-mal schneller sein als die herkömmliche Methode.

Markttrends für Deep Learning (DL)

Rasante Fortschritte bei der KI-basierten Bilderzeugung und textbasierten Simulationen ebnen den Weg für Marktwachstum

Der rasante Fortschritt in der KI-basierten Bilderzeugung und textbasierten Simulation führt zu einem erheblichen Wachstum im DL-Markt. KI-Algorithmen, insbesondere solche, die auf generativen Modellen wie GANs (Generative Adversarial Networks) basieren, haben bemerkenswerte Fortschritte bei der Erstellung realistischer Bilder, Videos und sogar Audio gemacht und dauerhaft hohe Standards für die Design-, Unterhaltungs- und Marketingbranche gesetzt. Diese Fortschritte haben die Qualität der generierten Inhalte verbessert und die Geschwindigkeit beschleunigt, mit der sie produziert werden können, wodurch der Ressourcen- und Zeitaufwand für kreative Aufgaben reduziert wird.

• Laut Adobe erstellte Dall-E 2 im August 2023 916 Millionen KI-Bilder, Adobe Firefly 1 Milliarde, Midjourney 964 Millionen und die stabilen diffusionsbasierten Modelle 12,59 Milliarden Bilder. Insgesamt beliefen sie sich auf 15,47 Milliarden KI-generierte Bilder im Internet.

Darüber hinaus haben textbasierte Simulationen, die auf Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache basieren, differenziertere und kontextbewusstere Interaktionen in virtuellen Umgebungen ermöglicht. Diese Technologie findet Anwendung in den Bereichen Spiele, Bildung und virtuelle Assistenten, verbessert das Benutzererlebnis und ermöglicht realistischere Simulationen. Zum Beispiel

• Im Februar 2024 brachte OpenAI Sora auf den Markt, ein Deep-Learning-Modell, das große Aufmerksamkeit für die KI-basierte Videogenerierung und Videosimulationen erregte. Diese Entwicklung erweiterte Deep-Learning-Integrationen in KI-basierte Simulationsmodelle.

Angesichts dieser Fortschritte und der zunehmenden Akzeptanz in einer Vielzahl von Branchen haben die DL-integrierten KI-basierten Lösungstrends zu bedeutenden Innovationen geführt.

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Marktwachstumsfaktoren für Deep Learning (DL)

Zunehmende Anwendungen im Automobilsektor dürften das Marktwachstum ankurbeln

Automobilhersteller wie Tesla, Journey, AutoX und andere nutzen Technologien wie maschinelles Lernen, Big-Data-Analysen, künstliche Intelligenz und andere, um ihre Fahrzeuge besser an die Wünsche ihrer Kunden anzupassen. Darüber hinaus haben Expertensysteme, Datenbankmanagementsysteme, KI und das Internet der Dinge (IoT) industrielle Aufgaben erheblich vereinfacht.

Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für DL-Technologien im Automobilbereich. Beispielsweise haben DL-Systeme in letzter Zeit erhebliche Fortschritte im Bereich Computer Vision gemacht. Pomerleau, ein kanadisches Unternehmen, beobachtete die Eingaben einer Kamera, eines Laser-Entfernungsmessers und eines echten Fahrers und nutzte neuronale Netze, um einem Fahrzeug automatisch das Fahren beizubringen.

Diese Faktoren werden wahrscheinlich zum Wachstum des Deep-Learning-Marktes beitragen.

BESCHRÄNKENDE FAKTOREN

Technische Einschränkungen und mangelnde Genauigkeit behindern den Marktfortschritt

Die DL-Plattform bietet eine Reihe von Vorteilen, die zum Wachstum des Marktes beitragen könnten. Allerdings können bestimmte Parameter dieser Technologie die Marktexpansion behindern. Eines der größten einschränkenden Elemente der DL-Plattform sind unentwickelte und ungenaue Algorithmen. Bei Big Data und maschinellem Lernen kommt es auf Präzision an, und fehlerhafte Algorithmen können zu fehlerhaften Produkten führen. Um sicherzustellen, dass die Systemparameter korrekt eingestellt sind und die Fehlermarge nahe oder gleich Null ist, ist menschliches Eingreifen erforderlich. Die Aussichten des Marktes könnten durch diesen Faktor beeinträchtigt werden.

Darüber hinaus führt der weltweite Mangel an qualifizierten DL-Fachkräften zu Schwierigkeiten bei der Bereitstellung zuverlässiger und sicherer Dienste für Unternehmen, was sich negativ auf das Marktwachstum auswirkt. Darüber hinaus führt das Fehlen von Standards und Protokollen in der Branche häufig zu Inkonsistenzen und Schwierigkeiten bei der Bereitstellung von ML/DL-Plattformen, wodurch ein reibungsloser Geschäftsbetrieb beeinträchtigt wird. Es wird erwartet, dass diese Faktoren die Marktentwicklung behindern.

Deep Learning (DL) Marktsegmentierungsanalyse

Nach Komponentenanalyse

DL-Software soll weit verbreitet sein, um die Rechenleistung und -genauigkeit zu verbessern

Auf der Grundlage der Komponenten ist der Markt in Hardware und Software unterteilt. Das Hardwaresegment ist weiter unterteilt in Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA) und Application-Specific Integration Circuit (ASIC).

Es wird erwartet, dass das Softwaresegment im Prognosezeitraum den Markt dominieren wird. Die DL-Software ist eine Art neuronale Netzwerksoftware und nutzt Algorithmen, um Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Große Datenmengen werden von dieser Art von Software erfasst, analysiert und für Vorhersagen oder Entscheidungen genutzt. Neural Designer, H2O.ai, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras und andere gehören zu den am häufigsten verwendeten DL-Software.

Darüber hinaus haben Boxx und NVIDIA Workstations entwickelt, die in der Lage sind, die für die Erstellung von DL-Modellen erforderliche Rechenleistung zu bewältigen. Benutzer können ihre Modelle mit der DGX Station von NVIDIA testen und verbessern, die angeblich mit Hunderten herkömmlicher Server vergleichbar ist. Mithilfe von DL-Frameworks sollen die APEXX W-Klasse-Produkte von Boxx eine leistungsfähigere Verarbeitung und zuverlässige Computerleistung bieten.

Durch Anwendungsanalyse

DL findet breiten Einsatz in Bilderkennungsanwendungen, um nützliche Online-Inhalte zu erstellen

Je nach Anwendung ist der Markt in Bilderkennung, Signalerkennung, Data Mining, Videoüberwachung und -diagnostik und andere (maschinelle Übersetzung, Arzneimittelentwicklung) unterteilt.

Das Bilderkennungssegment wird voraussichtlich den größten Deep-Learning-Marktanteil ausmachen. Stock-Fotografie- und Video-Websites können DL verwenden, um visuelle Inhalte für Benutzer besser auffindbar zu machen. Die Technologie kann auch bei der visuellen Erkennung und Suche eingesetzt werden, sodass Benutzer anhand eines Referenzbilds nach ähnlichen Produkten oder Bildern suchen können. Darüber hinaus wird DL hauptsächlich in der Gesichtserkennung für Überwachung und Sicherheit, in der medizinischen Bildanalyse und in der Bilderkennung in der Social-Media-Analyse eingesetzt.

• Im März 2021 führte Facebook die selbstüberwachte DL-Lösung namens SEER ein. Diese Lösung kann von jeder zufälligen Gruppe unbeschrifteter Bilder im Internet lernen und unabhängig durch den Datensatz arbeiten.

Nach Branchenanalyse

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Automotive wird aufgrund steigender DL-Anwendungen in der Automobilbranche den höchsten Anteil anführen

Nach Branche ist der Markt in BFSI, Automobil, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Unterhaltung und andere (Fertigung) unterteilt.

Automotive ist derzeit gemessen am Marktanteil das führende Segment. Von fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomem Fahren bis hin zu Herstellungs-, Vertriebs- und After-Sales-Prozessen hat DL erhebliches Potenzial in der Automobilindustrie gezeigt. Es werden vielfältige Investitionen getätigt, um die Anwendung von DL in autonomen Fahrzeugfunktionen zu verbessern. Wayve, ein in London ansässiges Startup, hat beispielsweise im Januar 2022 200 Millionen US-Dollar eingesammelt. Dadurch wird die Organisation in der Lage sein, DL-Methoden für das Training und die Entwicklung von KI zu entwickeln, die anspruchsvolle Fahrsituationen problemlos bewältigen können.

Im Prognosezeitraum wird das Segment Einzelhandel und E-Commerce ein deutliches Wachstum verzeichnen. Personalisierung, Datenanalyse, dynamische Preisgestaltung und Empfehlungsmaschinen sind allesamt Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Einzelhandel. Große Marken wie Zalando und Asos richten beispielsweise ganze Abteilungen für DL ein, um mehr über Kunden zu erfahren, sobald diese ihre Websites besuchen. Darüber hinaus nutzen viele große E-Commerce-Plattformen wie Adobe Commerce und Salesforce Commerce Cloud maschinelle Lernalgorithmen, um ein besseres Kundenerlebnis (CX) und tiefere Analyseeinblicke zu bieten.

Die Empfehlungsmaschine von Amazon macht 35 % des Jahresumsatzes des Unternehmens aus und Alibabas intelligentes Logistikprogramm hat Lieferfehler um 40 % reduziert.

REGIONALE EINBLICKE

Der globale Marktumfang ist in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Südamerika, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Asien-Pazifik.

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Der Markt in Nordamerika wird im Prognosezeitraum den größten Marktanteil ausmachen. Es wird erwartet, dass die Verfügbarkeit einer etablierten IT-Infrastruktur und enorme Investitionen in neue Technologien wie DL und NLP das Marktwachstum in Nordamerika vorantreiben werden.

• Im April 2023 wurde von Forschern des Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums ein durchgängiges Bildanalyse-Softwarepaket für Elektronen- und Rastersondenmikroskopie entwickelt, das auf maschinellem Lernen basiert.

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Es wird geschätzt, dass der asiatisch-pazifische Raum zwischen 2024 und 2032 die höchste CAGR verzeichnet. Das wachsende Interesse von DL an der Identitätsprüfung sowie an Präzision und Zuverlässigkeit im Bildverarbeitungsrahmen kann ein Hauptfaktor für die Entwicklung des regionalen Marktes sein. Die aufstrebenden Volkswirtschaften der Region, darunter China, Indien und die Philippinen, verfügen über ein florierendes Startup-Ökosystem, das von qualifizierten Arbeitskräften unterstützt wird, was zur Ausweitung des regionalen Marktanteils beitragen wird.

Im Prognosezeitraum wird der Markt in Europa eine deutliche Expansion erfahren. KI-Technologien werden von einer Vielzahl von Unternehmen in der EU genutzt. Technologien, die verschiedene Arbeitsabläufe automatisieren oder bei der Entscheidungsfindung helfen (z. B. KI-basierte Software-Roboterprozessautomatisierung), maschinelles Lernen (z. B. DL) zur Datenanalyse und Technologien, die geschriebene Sprache analysieren (z. B. Text Mining), kamen etwas häufiger vor gebraucht. Laut Eurostat-Daten wurde jede dieser drei KI-Technologien im Jahr 2021 von 3 % der Unternehmen in Europa genutzt.

Dieser Markt im Nahen Osten und in Afrika ist aufgrund von Regierungsprojekten, Cloud Computing, weit verbreiteter Datennutzung und technologischen Fortschritten gewachsen. Die Volkswirtschaften des Nahen Ostens, insbesondere Saudi-Arabiens und der Vereinigten Arabischen Emirate, wachsen schnell, und ihre Bürger schätzen Technologie und möchten sie im lokalen arabischen Dialekt nutzen.

Aufgrund der steigenden Zahl digitaler Start-ups in Brasilien und der gestiegenen Investitionen großer Player wird erwartet, dass der südamerikanische Markt im Prognosezeitraum stetig wächst. Länder in Südamerika, darunter Brasilien, Argentinien und Kolumbien, haben neue KI-Richtlinien und kohärente Strategien entwickelt, um die Einführung modernster Technologien zu fördern. Es wird erwartet, dass sich in dieser Region zukünftige Marktchancen ergeben.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Deep Learning (DL)-Markt

Führende Unternehmen, darunter Google Inc., suchen nach Produktverbesserungen, um ihr Marktwachstum anzukurbeln

Automatisierte Machine-Intelligence-Lösungen werden von Unternehmen auf dem Markt angeboten, um die Entwicklung von Lernmodellen zu beschleunigen und die Markteinführungszeit zu verkürzen. H2O.ai, KNIME und Dataiku sind neben anderen Newcomern ebenfalls auf den Markt gekommen und erweitern erfolgreich die Anzahl der DL-Anwendungsfälle branchenübergreifend.

• Im November 2022 erweiterte H2O.ai durch die Zusammenarbeit mit Hackensack Meridian Health und anderen bedeutenden Anbietern seine Präsenz auf dem KI-Markt im Gesundheitswesen. Der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) durch Hackensack Meridian Health für die Patientenversorgung und den Netzwerkbetrieb wurde durch die umfassende Fachkompetenz von H2O.ai unterstützt.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• Advanced Micro Devices, Inc. (USA)


• Clarifai, Inc. (USA)


• NVIDIA Corporation (USA)


• Google Inc. (USA)


• IBM Corporation (USA)


• Intel Corporation (USA)


• Microsoft Corporation (USA)


• Amazon Web Services (USA)


• SAS Institute Inc. (USA)


• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (USA)

WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN DER BRANCHE

• Februar 2024 – Cognitiv hat die erste Deep-Learning-Werbeplattform auf den Markt gebracht und den Medieneinkauf für die Zukunft ohne Cookies mit fortschrittlicher KI neu definiert. Das Unternehmen verzeichnete im Jahr 2023 einen 7,5-fachen Anstieg seines Kundenstamms, was die Wirksamkeit seiner DL-Anzeigenlösungen unter Beweis stellt.


• Februar 2024 – VantAI hat sich mit Bristol Myers Squibb zusammengetan, um die Entdeckung molekularer Klebstoffe zu beschleunigen, indem es Myser Squibbs Wissen im gezielten Proteinabbau mit den geometrischen Deep-Learning-Fähigkeiten des Unternehmens kombiniert. Ziel der Zusammenarbeit war die Entwicklung und Entdeckung neuer niedermolekularer Therapeutika für interessante therapeutische Ziele.


• Januar 2024 – FairPlay Sports Media hat Quater4 übernommen, ein Deep-Learning-Unternehmen für neuronale Netzwerke, das sich auf Daten und Vorhersagen zu Sportergebnissen konzentriert. Ziel der Übernahme war es, die Marken des Unternehmens wie SuperScommesse, Oddschecker und andere durch die Integration neuer Technologien und Daten für Spieler, Herausgeber und Betreiber zu stärken.


• November 2023 – Sony Interactive Entertainment übernimmt iSIZE, ein Technologieunternehmen, das sich auf KI, insbesondere Deep Learning, spezialisiert hat. Der Fokus von iSIZE auf „KI-gestützte Lösungen zur Verteilung von Bitratenreserven und Qualitätsverbesserungen für die Medien- und Unterhaltungsbranche“ steht im Einklang mit den Bemühungen des Unternehmens, seine Angebote und Technologie zu verbessern.


• Oktober 2023 – Huawei hat die AI-Speichermodelle OceanStor A310 auf den Markt gebracht, die den Anforderungen von Deep Learning im großen Maßstab gerecht werden. Diese Lösung bot optimierten Speicher für industrielles und grundlegendes Modelltraining und Inferenz in segmentierten Szenariomodellen.


• Juni 2023 – Sonic DL, eine DL-basierte Technologie, die entwickelt wurde, um die Bildaufnahme in der Magnetresonanztomographie (MRT) erheblich zu beschleunigen, wurde von GE HealthCare nach der FDA-Zulassung auf den Markt gebracht. Neue Bildgebungsparadigmen, wie beispielsweise hochwertige Herz-MRT in einem einzigen Herzschlag, werden durch Sonic DL ermöglicht.


• Mai 2023 – MVTec Software GmbH, ein globaler Programmierhersteller für Bildverarbeitung, hat Variante 23.05 der Standard-Bildverarbeitungsprogrammierung HALCON verschickt. Die neue Version konzentriert sich auf DL-Techniken. Das Hauptmerkmal dieser Variante ist Deep Counting, eine Deep-Learning-basierte Methode, die eine große Anzahl von Objekten robust zählen kann.


• Mai 2023 – Google hat das Open-Source-Tool TensorFlow verbessert, um die Entwicklung des maschinellen Lernens zu beschleunigen. Die Organisation hat eine Reihe von Open-Source-KI-Innovationsaktualisierungen und -Verbesserungen für die sich entwickelnde TensorFlow-Umgebung durchgeführt. Die Keras API-Suite, die der TensorFlow-Kerntechnologie eine Reihe von Python-basierten DL-Funktionen hinzufügt, ist eine wesentliche Komponente des TensorFlow-Ökosystems. Darüber hinaus kündigte Google zwei brandneue Keras-Tools an: KerasNLP für die Verarbeitung natürlicher Sprache und KerasCV für Computer Vision (CV)-Anwendungen.


• März 2023 – NVIDIA und Amazon Web Services, Inc. (AWS) haben eine mehrteilige Zusammenarbeit mit dem Ziel geschlossen, generative KI-Anwendungen zu entwickeln und die KI-Infrastruktur für das Training immer komplexer werdender Large Language Models (LLMs) zu verbessern ).

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