Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für Deep Learning (DL), nach Komponente (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, 2026-2034

Die globale Marktgröße für Deep Learning (DL) wurde auf USD geschätzt34.28Im Jahr 2025 wird das Volumen voraussichtlich 1,5 Milliarden US-Dollar betragen und voraussichtlich von USD aus wachsen48.03Milliarden im Jahr 2026 auf USD342,34Milliarden bis 2034, was einem CAGR von entspricht27.83% im Prognosezeitraum. Nordamerika dominierte den globalen Deep Learning (DL)-Markt mit einem Anteil von38,61% im Jahr 2025.

Neuronale Netze werden im Deep Learning (DL) für Aufgaben wie verwendetVerarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und maschinelles Sehen. 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 Bildgenerierung und textbasierten Simulation treibt das deutliche Wachstum des DL-Marktes voran. 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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Wachstumsfaktoren für den Deep Learning (DL)-Markt

Zunehmende Anwendungen im Automobilsektor dürften das Marktwachstum ankurbeln

Automobilhersteller wie Tesla, Journey, AutoX und andere nutzen Technologien wie maschinelles Lernen.Big-Data-Analyse, 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 dürften zum Wachstum des Deep-Learning-Marktes beitragen.

EINHALTENDE 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.

Marktsegmentierungsanalyse für Deep Learning (DL).

Durch Komponentenanalyse

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

Je nach Komponente ist der Markt in Hardware und Software unterteilt. Das Hardware-Segment ist weiter unterteilt in Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU),Field Programmable Gate Array (FPGA)und anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC).

Es wird erwartet, dass das Software-Segment den Markt mit einem Anteil von 54,26 % im Jahr 2026 dominieren wird. Es wird erwartet, dass das Software-Segment 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 die für die Erstellung von DL-Modellen erforderliche Rechenleistung bewältigen können. Benutzer können ihre Modelle mit der DGX Station von NVIDIA testen und verbessern, die angeblich mit Hunderten herkömmlicher Server vergleichbar ist. Mit Hilfe von DL-Frameworks sollen die APEXX W-Klasse-Produkte von Boxx eine leistungsfähigere Verarbeitung und zuverlässige Computerleistung bieten.

Durch Anwendungsanalyse

DL soll breite Verwendung in Bilderkennungsanwendungen finden, um nützliche Online-Inhalte zu erstellen

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in Bilderkennung, Signalerkennung, Data Mining unterteilt.Videoüberwachung& Diagnostik und andere (maschinelle Übersetzung, Arzneimittelentwicklung).

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 den Datensatz unabhängig bearbeiten.

Nach Branchenanalyse

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Die Automobilindustrie wird aufgrund steigender DL-Anwendungen in der Automobilindustrie den höchsten Anteil anführen

Nach Branchen 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 Segment21,83 % im Jahr 2026. 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 & E-Commerce ein deutliches Wachstum verzeichnen. Personalisierung, Datenanalyse, dynamische Preisgestaltung und Empfehlungs-Engines sind allesamt Einsatzmöglichkeiten vonKünstliche 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 das intelligente Logistikprogramm von Alibaba 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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Nordamerika

Der Markt in Nordamerika wird im Prognosezeitraum den größten Marktanteil ausmachen. Die Verfügbarkeit einer etablierten IT-Infrastruktur und erhebliche Investitionen in neue Technologien wie DL und NLP dürften das Marktwachstum in der Region vorantreiben. Im April 2023 wurde von Forschern des Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums ein durch maschinelles Lernen inspiriertes End-to-End-Bildanalyse-Softwarepaket für Elektronen- und Rastersondenmikroskopie entwickelt. Der US-Markt soll bis 2026 ein Volumen von 13,57 Milliarden US-Dollar erreichen.

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Asien-Pazifik

Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Zeitraum 2025–2032 die höchste CAGR verzeichnen. Das wachsende Interesse an der Identitätsprüfung und die Präzision und Zuverlässigkeit, die DL in Bildverarbeitungs-Frameworks bietet, sind Schlüsselfaktoren, die zur regionalen Marktentwicklung beitragen. 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 Erweiterung des regionalen Marktanteils beitragen wird. Der japanische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 1,99 Milliarden US-Dollar erreichen, der chinesische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 2,11 Milliarden US-Dollar erreichen und der indische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 1,66 Milliarden US-Dollar erreichen.

Europa

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 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), wurden etwas häufiger verwendet. Laut Eurostat-Daten wurde jede dieser drei KI-Technologien im Jahr 2021 von 3 % der Unternehmen in Europa genutzt. Der britische Markt wird bis 2026 voraussichtlich 2,94 Milliarden US-Dollar erreichen, während der deutsche Markt bis 2026 voraussichtlich 3,15 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Der 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 erhöhter 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, und es wird erwartet, dass sich in dieser Region zukünftige Marktchancen ergeben.

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

Führende Akteure, darunter Google Inc., streben nach Produktverbesserungen, um ihr Marktwachstum anzukurbeln

Unternehmen auf dem Markt bieten automatisierte Machine-Intelligence-Lösungen an, um die Entwicklung von Lernmodellen zu beschleunigen und die Markteinführungszeit zu verkürzen. Neben anderen Newcomern sind auch H2O.ai, KNIME und Dataiku 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. Die Verwendung von Hackensack Meridian HealthMaschinelles Lernen (ML)und künstliche Intelligenz (KI) für die Patientenversorgung und den Netzwerkbetrieb wurden durch die umfassende Fachkompetenz von H2O.ai unterstützt.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• Advanced Micro Devices, Inc.(UNS.)
• Clarifai, Inc. (USA)
• NVIDIA Corporation(UNS.)
• Google Inc. (USA)
• IBM Corporation(UNS.)
• Intel Corporation(UNS.)
• Microsoft Corporation(UNS.)
• Amazon Web Services (USA)
• SAS Institute Inc. (UNS.)
• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (USA)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• Februar 2024 –Cognitiv hat die erste Deep-Learning-Werbeplattform auf den Markt gebracht und damit 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 Sportergebnisdaten und -vorhersagen 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 hat iSIZE übernommen, ein auf KI, insbesondere Deep Learning, spezialisiertes Technologieunternehmen. 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 kardiale MRT in einem einzigen Herzschlag, werden durch Sonic DL ermöglicht.
• Mai 2023 –MVTec Software GmbH, ein weltweit tätiger Programmierhersteller für Bildverarbeitung, hat die 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.

BERICHTSBEREICH

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