딥 러닝(DL) 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(하드웨어(중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 애플리케이션별 통합 회로(ASIC)) 및 소프트웨어), 애플리케이션별(이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝, 비디오 감시 및 진단 등), 산업별(BFSI, 자동차, 의료, 항공우주 및 방위, 소매 및 전자 상거래, 미디어 및 엔터테인먼트 등) 및 지역 예측(2024~2032년)

글로벌 딥 러닝(DL) 시장 규모는 2023년 176억 달러로 평가되었으며, 2024년 245억 3천만 달러에서 2032년 2,983억 8천만 달러로 성장하여 예측 기간(2024년) 동안 연평균 성장률(CAGR) 36.7%를 나타낼 것으로 예상됩니다. -2032). 신경망은 자연과 같은 작업을 위해 딥 러닝(DL)에 사용됩니다. 언어 처리, 음성 인식, 머신 비전 등이 있습니다. DL은 인간의 두뇌와 기계 기능을 모방하는 데 더 중점을 둔 인공 지능의 하위 분야입니다. DL은 가장 최근에 떠오르는 연구 및 연구 분야 중 하나입니다. DL의 최근 개선 사항은 자율 주행 차량, 가상 지원, 뉴스 축적, 디지털 마케팅, 자연어 처리, 이미지 및 시각 인식 등입니다.

2022년 AI 현황 보고서에 따르면 AI 스타트업 및 확장에 대한 전 세계 투자는 2023년에만 500억 달러를 초과할 것으로 추산됩니다. 이는 전 세계 DL 스타트업과 유니콘에게 엄청난 성장 기회를 제공합니다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 DL에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 이는 젊은 세대 사이에서 디지털 음성 지원에 대한 관심이 높아지고 지역 전반에 걸쳐 다양한 주요 공급업체의 가상 현실 및 증강 현실 기술에 대한 관심이 높아지기 때문입니다. 예를 들어,

• 2020년 7월, Tencent AI Lab과 중국 공중보건 과학자 그룹은 코로나19 환자의 중병 가능성을 예측할 수 있는 DL 기반 모델을 제시했습니다. 연구팀이 중국 내 575개 의료 센터에서 1,590명의 환자로 구성된 코호트와 1,393명의 환자로부터 추가 검증을 통해 모델을 개발한 방법은 Nature Communications에 자세히 설명되어 있습니다. 치명적인 바이러스를 억제하기 위해 중국의 다른 기술 대기업들도 유사한 계획을 착수했습니다. 예를 들어 Alibaba는 기관이 ML/DL을 사용하여 코로나19의 확산을 예측할 수 있는 정확도가 90%인 도구를 개발했습니다. 바이두에 따르면 바이러스 구조 분석을 위한 오픈소스 알고리즘은 기존 방식보다 120배 빠른 것으로 알려졌다.

딥 러닝(DL) 시장 동향

AI 기반 이미지 생성 및 텍스트 기반 시뮬레이션의 급격한 발전으로 시장 성장의 기반 마련

AI 기반 이미지 생성과 텍스트 기반 시뮬레이션의 급속한 발전으로 DL 시장이 크게 성장하고 있습니다. AI 알고리즘, 특히 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 생성 모델을 기반으로 하는 알고리즘은 사실적인 이미지, 비디오, 심지어 오디오를 생성하는 데 놀라운 발전을 이루었으며 디자인, 엔터테인먼트 및 마케팅 산업에 영구적으로 높은 표준을 설정했습니다. 이러한 발전으로 인해 생성된 콘텐츠의 품질이 향상되고 제작 속도가 빨라져 창의적인 작업에 필요한 리소스와 시간이 단축되었습니다.

• Adobe에 따르면 2023년 8월 기준 Dall-E 2는 9억 1600만 개의 AI 이미지를 생성했고, Adobe Firefly는 10억 개, Midjourney는 9억 6400만 개를 생성했으며, 안정적인 확산 기반 모델은 125억 9천만 개의 이미지를 생성했습니다. AI가 생성한 인터넷 이미지 수는 총 154억 7천만 개에 달합니다.

또한 자연어 처리 모델을 기반으로 하는 텍스트 기반 시뮬레이션을 통해 가상 환경에서 더욱 미묘하고 상황을 인식하는 상호 작용이 가능해졌습니다. 이 기술은 게임, 교육 및 가상 비서 분야에 적용되어 사용자 경험을 향상시키고 보다 현실적인 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 예를 들어,

• 2024년 2월, OpenAI는 AI 기반 영상 생성 및 영상 시뮬레이션 분야에서 큰 주목을 받은 딥러닝 모델인 Sora를 출시했습니다. 이 개발은 AI 기반 시뮬레이션 모델에 대한 딥 러닝 통합을 강화했습니다.

이러한 발전과 다양한 산업 분야에서의 채택 증가로 인해 DL 통합 AI 기반 솔루션 트렌드는 상당한 혁신을 이루었습니다.

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딥 러닝(DL) 시장 성장 요인

시장 성장을 촉진할 가능성이 있는 자동차 부문의 애플리케이션 증가

Tesla, Journey, AutoX 등과 같은 자동차 생산업체는 기계 학습, 빅 데이터 분석, 인공 지능 등을 통해 고객의 요청에 더욱 부합하는 차량을 만들 수 있습니다. 또한 전문가 시스템, 데이터베이스 관리 시스템, AI, 사물 인터넷(IoT)은 산업 작업을 크게 단순화했습니다.

DL 기술의 자동차 사용 사례는 다양합니다. 예를 들어, DL 시스템은 최근 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 캐나다 회사인 Pomerleau는 카메라, 레이저 거리 측정기 및 실제 운전자의 입력을 관찰하여 신경망을 사용하여 차량이 운전할 수 있도록 자동으로 훈련시켰습니다.

이러한 요소는 딥 러닝 시장 성장에 기여할 가능성이 높습니다.

제약 요인

기술적 한계와 정확성 부족으로 시장 발전 방해

DL 플랫폼에는 시장 성장에 도움이 될 수 있는 여러 가지 장점이 있습니다. 그러나 이 기술의 특정 매개변수는 시장 확장을 방해할 수 있습니다. DL 플랫폼의 주요 제한 요소 중 하나는 개발되지 않고 부정확한 알고리즘입니다. 빅데이터와 머신러닝에서는 정밀도가 매우 중요하며, 결함이 있는 알고리즘으로 인해 제품 결함이 발생할 수 있습니다. 시스템의 매개변수가 올바르게 설정되고 오류 한계가 0에 가깝거나 같은지 확인하려면 사람의 상호 작용이 필요합니다. 이 요인으로 인해 시장 전망이 손상될 수 있습니다.

게다가 전 세계적으로 숙련된 DL 전문가 부족으로 인해 조직에 안정적이고 안전한 서비스를 제공하는 데 어려움이 생겨 시장 성장에 부정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 업계 내 표준 및 프로토콜 부족으로 인해 ML/DL 플랫폼 배포 시 불일치와 어려움이 발생하여 원활한 비즈니스 운영이 방해받는 경우가 많습니다. 이러한 요인들은 시장 발전을 저해할 것으로 예상됩니다.

딥 러닝(DL) 시장 세분화 분석

성분별 분석

컴퓨팅 성능 및 정확성 향상을 위해 널리 사용되는 DL 소프트웨어

시장은 구성요소를 기준으로 하드웨어와 소프트웨어로 구분됩니다. 하드웨어 부문은 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이) 및 ASIC(응용프로그램별 통합 회로).

예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 신경망 소프트웨어 중 하나인 DL 소프트웨어는 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 결정을 내립니다. 이러한 종류의 소프트웨어는 예측이나 결정을 내리기 위해 많은 양의 데이터를 수집, 분석 및 사용합니다. Neural Designer, H2O.ai, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras 등은 가장 널리 사용되는 DL 소프트웨어 중 하나입니다.

또한 Boxx와 NVIDIA는 DL 모델을 구성하는 데 필요한 처리 능력을 처리할 수 있는 워크스테이션을 개발했습니다. 사용자는 수백 대의 기존 서버와 비슷하다고 주장하는 NVIDIA의 DGX Station을 통해 자신의 모델을 테스트하고 개선할 수 있습니다. DL 프레임워크의 도움으로 Boxx의 APEXX W급 제품은 더욱 강력한 처리 성능과 신뢰할 수 있는 컴퓨터 성능을 제공한다고 주장합니다.

애플리케이션 분석별

유용한 온라인 콘텐츠를 만들기 위해 이미지 인식 애플리케이션에서 폭넓게 사용되는 DL

응용 분야에 따라 시장은 이미지 인식, 신호 인식, 데이터 마이닝, 비디오 감시로 분류됩니다. 및 진단 및 기타(기계 번역, 약물 discovery)

이미지 인식 부문은 딥 러닝 시장 점유율이 가장 높을 것으로 예상됩니다. 스톡 사진 및 비디오 웹사이트에서는 DL을 사용하여 시각적 콘텐츠를 사용자에게 disc더 쉽게 만들 수 있습니다. 이 기술은 시각적 인식 및 검색에도 사용될 수 있어 사용자는 참조 이미지를 사용하여 유사한 제품이나 이미지를 검색할 수 있습니다. 또한 DL은 주로 감시 및 보안을 위한 얼굴 인식, 의료 이미지 분석, 소셜 미디어 분석의 이미지 감지에 활용됩니다.

• 2021년 3월, Facebook은 SEER라는 자체 주도 DL 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 인터넷에 있는 라벨이 지정되지 않은 임의의 이미지 그룹에서 학습하고 데이터세트를 통해 독립적으로 작업할 수 있습니다.

업계 분석별

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자동차 분야 DL 애플리케이션 증가로 자동차가 가장 높은 점유율을 차지

산업별로 시장은 BFSI, 자동차, 의료, 항공우주 및 방위, 소매 및 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트, 기타(제조)로 구분됩니다.

현재 자동차는 시장 점유율 측면에서 선두 부문입니다. 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 자율 주행부터 제조, 판매, 애프터 서비스 프로세스에 이르기까지 DL은 자동차 산업에서 상당한 잠재력을 입증했습니다. 자율주행차 기능에 DL 적용을 강화하기 위해 다양한 투자가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 런던에 본사를 둔 스타트업인 Wayve는 2022년 1월에 2억 달러를 모금했습니다. 그 결과, 조직은 까다로운 운전 상황을 쉽게 처리할 수 있는 AI 교육 및 개발을 위한 DL 방법을 개발할 수 있을 것입니다.

예측 기간 동안 소매 및 전자상거래 부문은 상당한 성장을 경험할 것입니다. 개인화, 데이터 분석, 동적 가격 책정 및 추천 엔진은 모두 인공 지능을 사용합니다. (AI) 소매업. 예를 들어, Zalando 및 Asos와 같은 대형 브랜드는 고객이 웹사이트를 방문하자마자 고객에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있도록 DL 부서 전체를 구성하고 있습니다. 또한 Adobe Commerce 및 Salesforce Commerce Cloud와 같은 많은 주요 전자 상거래 플랫폼은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 뛰어난 고객 경험(CX)과 더 깊은 분석 통찰력을 제공합니다.

Amazon의 추천 엔진은 회사 연간 매출의 35%를 차지하고, Alibaba의 스마트 물류 프로그램은 배송 오류를 40% 줄였습니다.

지역적 통찰력

글로벌 시장 범위는 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양의 5개 지역으로 분류됩니다.

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북미 시장은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 확립된 IT 인프라의 가용성과 특히 DL 및 NLP와 같은 신기술에 대한 막대한 투자가 북미 시장 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.

• 2023년 4월, 미국 에너지부 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory) 연구원들은 머신러닝에서 영감을 받아 엔드투엔드 전자 및 스캐닝 프로브 현미경 이미지 분석 소프트웨어 패키지를 개발했습니다.

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아시아 태평양 지역은 2024~2032년에 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 추정됩니다. 머신 비전 프레임워크에서 DL이 제시하는 신원 확인과 정확성 및 신뢰성에 대한 관심 증가는 지역 시장 발전에 기여하는 주요 요인입니다. 중국, 인도, 필리핀을 포함한 이 지역의 신흥 경제국은 숙련된 인력의 지원을 받는 번창하는 스타트업 생태계를 보유하고 있으며, 이는 지역 시장 점유율 확대에 기여할 것입니다.

예측 기간 동안 유럽 시장은 상당한 확장을 경험할 것입니다. AI 기술은 다양한 EU 기업에서 활용됩니다. 다양한 워크플로우를 자동화하거나 의사결정을 돕는 기술(예: AI 기반 소프트웨어 로봇 프로세스 자동화), 데이터 분석을 위한 머신러닝(예: DL), 서면 언어를 분석하는 기술(예: 텍스트 마이닝)이 약간 더 자주 사용되었습니다. 사용된. Eurostat 데이터에 따르면 2021년에 이 세 가지 AI 기술은 각각 유럽 기업의 3%에서 활용되었습니다.

중동 및 아프리카의 이 시장은 정부 프로젝트, 클라우드 컴퓨팅, 광범위한 데이터 채택, 기술 발전의 결과로 성장했습니다. 중동, 특히 사우디아라비아와 아랍에미리트의 경제는 급속도로 성장하고 있으며, 이들 국가의 시민들은 기술을 소중히 여기며 이를 현지 아랍어 방언으로 사용하고 싶어합니다.

브라질의 디지털 스타트업 수가 증가하고 주요 기업의 투자가 증가함에 따라 남미 시장은 예측 기간 동안 꾸준히 확장될 것으로 예상됩니다. 브라질, 아르헨티나, 콜롬비아 등 남미 국가에서는 최첨단 기술 채택을 장려하기 위해 새로운 AI 정책과 일관된 전략을 개발했습니다. 이 지역에서는 향후 시장 기회가 나타날 것으로 예상됩니다.

딥러닝(DL) 시장 주요 기업 목록

Google Inc.를 포함한 주요 기업은 시장 성장을 촉진하기 위해 제품 개선을 모색합니다

자동화된 기계 지능 솔루션은 학습 모델 개발 속도를 높이고 출시 시간을 단축하기 위해 시장 기업에서 제공합니다. H2O.ai, KNIME, Dataiku 등의 신생 기업도 시장에 진입하여 산업 전반에 걸쳐 DL 사용 사례 수를 성공적으로 확대하고 있습니다.

• 2022년 11월, H2O.ai는 Hackensack Meridian Health 및 기타 주요 제공업체와 협력하여 의료 AI 시장에서 입지를 확대했습니다. Hackensack Meridian Health는 환자 치료를 위해 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)을 사용합니다. 네트워크 운영은 H2O.ai의 광범위한 도메인 전문 지식의 도움을 받았습니다.

소개된 주요 회사 목록:

• Advanced Micro Devices, Inc. ( 미국)


• Clarifai, Inc.(미국)


• NVIDIA Corporation(미국)


• Google Inc.(미국)


• IBM Corporation(미국)


• 인텔 법인(미국)


• Microsoft Corporation(미국)


• Amazon 웹 서비스(미국)


• SAS Institute Inc. (미국)


• Meta Platforms, Inc.(Facebook)(미국)

주요 산업 발전

• 2024년 2월 – Cognitiv는 고급 AI를 통해 쿠키 없는 미래를 위한 미디어 구매를 재정의하는 최초의 딥 러닝 광고 플랫폼을 출시했습니다. 이 회사는 2023년에 고객 기반이 7.5배 증가하여 DL 광고 솔루션의 효과를 입증했습니다.


• 2024년 2월 – VantAI는 Bristol Myers Squibb과 제휴하여 분자 접착제 약물 discovery를 가속화하고 표적 단백질 분해에 대한 Myser Squibb의 지식과 회사의 기하학적 딥 러닝 기능을 결합했습니다. 이번 협력은 관심 있는 치료 표적을 위한 새로운 소분자 치료제를 개발하고 disc하는 것을 목표로 했습니다.


• 2024년 1월 – FairPlay Sports Media는 스포츠 결과 데이터 및 예측에 중점을 둔 딥 러닝 신경망 회사인 Quater4를 인수했습니다. 이번 인수는 플레이어, 퍼블리셔 및 운영자를 위한 새로운 기술과 데이터를 통합하여 SuperScommesse, Oddschecker 등과 같은 회사 브랜드를 강화하는 것을 목표로 했습니다.


• 2023년 11월 – Sony Interactive Entertainment는 AI, 특히 딥 러닝 전문 기술 회사인 iSIZE를 인수했습니다. iSIZE가 '미디어 및 엔터테인먼트 산업을 위한 예비 비트레이트 분배 및 품질 개선을 위한 AI 기반 솔루션'에 중점을 두는 것은 제품 및 기술을 향상하려는 회사의 노력과 일치합니다.


• 2023년 10월 – Huawei는 대규모 딥 러닝 요구 사항을 충족하는 OceanStor A310 AI 스토리지 모델을 출시했습니다. 이 솔루션은 분할된 시나리오 모델에서 산업 및 기본 모델 교육과 추론을 위한 최적화된 스토리지를 제공했습니다.


• 2023년 6월 – 자기공명영상(MRI)에서 이미지 획득을 획기적으로 가속화하기 위해 개발된 DL 기반 기술인 Sonic DL은 FDA 승인에 따라 GE HealthCare에서 출시되었습니다. 단일 심장 박동의 고품질 심장 MRI와 같은 새로운 이미징 패러다임이 Sonic DL을 통해 가능해졌습니다.


• 2023년 5월 – 머신 비전을 위한 글로벌 프로그래밍 제작자인 MVTec Software GmbH는 표준 머신 비전 프로그래밍 HALCON의 변형 23.05를 보냈습니다. 새 릴리스는 DL 기술에 중점을 둡니다. 많은 수의 개체를 강력하게 계산할 수 있는 딥러닝 기반 방법인 딥 카운팅(Deep Counting)이 이 변형의 주요 특징입니다.


• 2023년 5월 – Google은 머신러닝 개발 속도를 높이기 위해 오픈소스 TensorFlow 도구를 개선했습니다. 조직은 진화하는 TensorFlow 환경을 위해 일련의 오픈 소스 AI(ML) 혁신 업데이트 및 개선을 수행했습니다. 핵심 TensorFlow 기술에 Python 기반 DL 기능 세트를 추가하는 Keras API 제품군은 TensorFlow 생태계의 필수 구성 요소입니다. 또한 Google은 자연어 처리를 위한 KerasNLP와 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션을 위한 KerasCV라는 두 가지 새로운 Keras 도구를 발표했습니다.


• 2023년 3월 – NVIDIA와 Amazon Web Services, Inc.(AWS)는 생성 AI 애플리케이션을 구축하고 점점 더 복잡해지는 LLM(대형 언어 모델) 교육을 위한 AI 인프라를 개선하기 위해 여러 부분으로 구성된 협업을 체결했습니다. ).

보고서 범위

연구 보고서에는 업계에 대한 더 나은 지식을 얻을 수 있도록 전 세계 주요 지역이 포함되어 있습니다. 또한 최신 산업 동향에 대한 통찰력과 전 세계적으로 빠르게 채택되고 있는 기술에 대한 분석을 제공합니다. 또한 시장의 동인과 제한 사항을 강조하여 독자가 업계에 대한 철저한 이해를 얻을 수 있도록 합니다.

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보고서 범위 및 세분화