Marktgröße für Deep Learning:
Der Markt für Deep Learning wird voraussichtlich bis 2032 ein Volumen von über 231,88 Milliarden US-Dollar erreichen, ausgehend von 27,03 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024. Bis 2025 wird ein Wachstum von 37,42 Milliarden US-Dollar prognostiziert, was einer jährlichen Wachstumsrate von 36,1 % entspricht.
Marktumfang und -übersicht für Deep Learning:
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens und dient der Aufrechterhaltung der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens sowie der Simulation komplexer Entscheidungsprozesse. Die Anwendung umfasst außerdem Bilderkennung, Spracherkennung, Videoüberwachung und -diagnose sowie Data Mining. Darüber hinaus treibt die Fähigkeit, komplexe Vorgänge effizient durchzuführen, das Wachstum des Deep-Learning-Marktes voran. Zu den weiteren Vorteilen zählen unter anderem verbesserte Leistung, Skalierbarkeit, Genauigkeit und Präzision.
Marktdynamik im Deep Learning - (DRO):
Wichtige Treiber:
Steigender Einsatz von KI und Automatisierung treibt die Nachfrage nach Deep Learning
Die zunehmende Nutzung von KI und Automatisierung im Einzelhandel, der Automobilindustrie und im Finanz- und Dienstleistungssektor treibt das Wachstum des Deep-Learning-Marktes voran. Unternehmen nutzen KI und Automatisierung unter anderem für Bilderkennung, prädiktive Analyse und Sprachverarbeitung und treiben so die Nachfrage nach Deep Learning weiter an. Darüber hinaus bieten KI und Automatisierung kostengünstige Lösungen zur Optimierung von Abläufen und zur Verbesserung der Genauigkeit.
- Beispielsweise ergab eine IBM-Studie vom Januar 2024, dass 42 % der großen Unternehmen KI in ihrem Geschäft nutzen. Darüber hinaus liegt die KI-Nutzung in Unternehmen in Indien bei 59 %, in den VAE bei 58 % und in Singapur bei 53 %.
Die zunehmende Nutzung von KI und Automatisierung treibt den Einzelhandel, die Automobilindustrie und den Finanz- und Dienstleistungssektor voran und fördert so das Marktwachstum.
Wichtigste Einschränkungen:
Hohe Kosten und Datenschutzbedenken bremsen das Marktwachstum
Das Modell basiert auf großen Datenbanken für die Analyse, was wiederum Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit aufwirft und das Wachstum des Deep-Learning-Marktes behindert. Strenge Regeln und Vorschriften in Bezug auf Identitätsdiebstahl und Datenschutzverletzungen bremsen das Marktwachstum. Darüber hinaus erfordert das Modell Ressourcen wie CPU, GPU, Speicher, geschultes Fachpersonal und Installationszeit. Dies erhöht die Gesamtkosten der Modellimplementierung und bremst die Nachfrage nach Deep Learning.
Die hohen Modellkosten und Datenschutzbedenken bremsen daher das Marktwachstum.
Zukünftige Chancen:
Die Einführung in Medizinprodukte dürfte potenzielle Marktwachstumschancen fördern.
Die Fähigkeit, Krankheiten effektiv zu diagnostizieren und medizinische Bildanalyseprozesse durchzuführen, treibt die Marktchancen für Deep Learning voran. Darüber hinaus hilft es, Herzkrankheiten zu erkennen und Daten von Patienten mit Herzerkrankungen zu verwalten, was wiederum den Markt ankurbelt. Zu den wichtigsten Faktoren, die die Akzeptanz in der Medizintechnik und im Gesundheitswesen fördern, zählen unter anderem kürzere Diagnosezeiten, eine geringere Fehlerquote, eine verbesserte Interpretation und die frühzeitige Erkennung von Krankheiten.
- So brachte GE HealthCare beispielsweise im Dezember 2024 drei neue fortschrittliche Bildverarbeitungs- und Rekonstruktionslösungen auf Basis von Deep Learning auf den Markt. Die Lösung zielt darauf ab, die Betriebseffizienz in Radiologieabteilungen zu verbessern. Darüber hinaus soll die Lösung die MRT-Scanzeiten um bis zu 86 % verkürzen.
Daher wird erwartet, dass die Fähigkeit, Krankheiten effektiv zu diagnostizieren, die Nutzung erhöhen wird, was wiederum die Marktchancen für Deep Learning im Prognosezeitraum fördert.
Segmentanalyse des Deep-Learning-Marktes:
Nach Lösung:
Basierend auf der Lösung ist der Markt in Hardware, Software und Dienstleistungen segmentiert.
Trends in der Lösung:
- Die zunehmende Anzahl von Rechenzentren treibt den Bedarf an fortschrittlichen Hardwarekomponenten wie GPU, CPU, FPGA und anderen Komponenten voran und treibt damit den Deep-Learning-Markt voran. Markttrend.
- Der zunehmende Trend zur Nutzung von Software für Anwendungen wie Finanzbetrugserkennung und Risikomanagement treibt den Deep-Learning-Markt an.
Hardware machte im Jahr 2024 mit 55,21 % den größten Umsatzanteil aus.
- Das Hardwaresegment, bestehend aus CPU, GPU, FPGA (Field Programmable Gate Array) und ASIC (Application-Specific Integration Circuit), die für Hochleistungsrechneranwendungen benötigt werden, treibt den Marktanteil im Bereich Deep Learning an.
- Darüber hinaus treiben die weltweit wachsenden Rechenzentren die Nutzung des Hardwaresegments voran, was wiederum das Marktwachstum im Bereich Deep Learning vorantreibt.
- So brachte IBM beispielsweise im August 2021 IBM Telum-Prozessor, der für die Nutzung von Deep-Machine-Learning-Inferenzen bei Transaktionen mit hohem Transaktionsvolumen entwickelt wurde. Darüber hinaus ist der Prozessor für Anwendungen im Bank-, Finanz-, Handels- und Versicherungswesen sowie weiteren Bereichen konzipiert.
- Laut der Deep-Learning-Marktanalyse treiben expandierende Rechenzentren das Hardwaresegment im Markt an.
Es wird erwartet, dass der Dienstleistungssektor im Prognosezeitraum die höchste jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen wird.
- Das Dienstleistungssegment umfasst Installations- und Integrationsservices sowie Wartung und Instandhaltung. Die für die reibungslose Implementierung und den Betrieb des Moduls erforderlichen Supportleistungen steigern den Marktanteil im Bereich Deep Learning.
- Die steigende Nachfrage nach KI-Modellen in verschiedenen Endverbrauchsbranchen treibt das Dienstleistungssegment voran und beflügelt damit wiederum das Marktwachstum im Bereich Deep Learning.
- Laut Marktanalyse wird daher erwartet, dass die steigende Nachfrage nach KI-Modellen den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln wird.
Nach Anwendung:
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Bilderkennung, Spracherkennung, Videoüberwachung und Diagnostik und Data Mining.
Trends in der Anwendung:
- Die zunehmende Verbreitung autonomer Fahrzeuge treibt die Nachfrage nach Bilderkennungsanwendungen an, was wiederum den Markttrend für Deep Learning vorantreibt.
- Der Trend zur Integration von KI in IoT-Überwachungssysteme treibt die Weiterentwicklung von Videoüberwachungssystemen voran und treibt letztendlich den Marktfortschritt voran.
Bilderkennungsanwendungen werden im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil erzielen.
- Die zunehmende Verbreitung von Bilderkennungstechnologie im Automobilsektor, bei der Gesichtserkennung und in medizinischen Anwendungen treibt den Marktfortschritt voran.
- Darüber hinaus fördert der zunehmende Fokus auf verbesserte Sicherheit die Einführung biometrischer und Gesichtserkennung, was wiederum den Fortschritt im Bereich Bilderkennung vorantreibt.
- So brachte Panasonic HD im Dezember 2023 Bilderkennungs-KI, die für die multimodale Verteilung mithilfe eines herkömmlichen Deep-Machine-Learning-Frameworks zur Leistungsverbesserung entwickelt wurde.
- Laut der Marktanalyse für Deep Learning treibt der zunehmende Fokus auf Sicherheit und die zunehmende Verbreitung im Automobilbereich und anderen Anwendungen den Fortschritt im Bereich Bilderkennung voran.
Die Anwendung Videoüberwachung und -diagnose wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.
- Die Schlüsselrolle des Marktes für Videoüberwachungsanwendungen umfasst die Erkennung verdächtiger Gesten, die Verfolgung von Produktbewegungen und die Reduzierung von Fehlalarmen.
- Darüber hinaus bietet das Modul höhere Geschwindigkeit und bessere Leistung, was wiederum die Verbreitung in der Objekterkennung, Fahrzeugidentifikation und anderen Bereichen fördert.
- Der zunehmende Fokus auf Sicherheit fördert zudem die Einführung intelligenter Sicherheitssysteme sowie KI-gestützter Überwachungssysteme, was wiederum den Weg für Fortschritte bei Videoüberwachungs- und Diagnoseanwendungen in der Deep-Learning-Branche ebnet.
- Laut Marktanalyse wird daher erwartet, dass der zunehmende Fokus auf Sicherheit den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln wird.
Nach Endnutzer:
Basierend auf dem Endnutzer ist der Markt in die Branchen Automobil, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Gesundheitswesen, Einzelhandel und andere.
Trends im Endnutzerbereich:
- Der Trend zur Einführung fortschrittlicher Technologien wie Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und vernetzte Fahrzeuge ebnet den Weg für Marktfortschritte im Automobilsektor.
- Der Einzelhandel nutzt außerdem Module zur Betrugserkennung und zur Verbesserung der Cybersicherheit, was wiederum den Marktfortschritt vorantreibt.
Der Automobilsektor wird im Jahr 2024 den größten Umsatzanteil erwirtschaften.
- Zu den im Automobilsektor verwendeten Algorithmen gehören CNN für Bild- und Videoverarbeitungsaufgaben, RNN für die Verarbeitung sequentieller Daten und GAN für die Generierung realistischer Daten.
- Darüber hinaus nutzt der Automobilsektor die Möglichkeiten von Modulen für autonomes Fahren, Fahrzeugsicherheit, verbessertes Fahrerlebnis und vieles mehr.
- Beispielsweise wird im Juli 2024 Cerence Inc. hat mit smart zusammengearbeitet, um KI-gestützte Lösungen zu entwickeln. Die Lösung wurde entwickelt, um Fahrerlebnisse der nächsten Generation zu schaffen. Darüber hinaus nutzt die Lösung die Deep-Machine-Learning-Technologie von Cerence mit generativer KI, um Fahrern Fahrerlebnisse zu ermöglichen.
- Die genannten Faktoren treiben den Marktfortschritt im Automobilsektor voran.
Der Gesundheitssektor wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) verzeichnen.
- Das Modul analysiert große Mengen an Gesundheitsdaten für personalisierte Behandlungsempfehlungen und treibt so den Marktfortschritt im Gesundheitswesen voran.
- Darüber hinaus nutzt der Gesundheitssektor KI-Funktionen für medizinische Diagnostik und Bildgebung, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Krankheitserkennung zu verbessern und so den Marktfortschritt voranzutreiben.
- Laut Marktanalyse wird daher erwartet, dass der steigende Bedarf an medizinischen Diagnostik- und Bildgebungslösungen den Markt im Prognosezeitraum ankurbeln wird.
Regionale Analyse:
Die abgedeckten Regionen sind Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika.
Der asiatisch-pazifische Raum hatte im Jahr 2024 einen Wert von 6,82 Milliarden US-Dollar. Prognosen zufolge wird er bis 2025 um 9,48 Milliarden US-Dollar wachsen und bis 2032 über 61,03 Milliarden US-Dollar erreichen. China erzielte dabei mit 28,7 % den größten Umsatzanteil. Der Markt wird vor allem durch den Einsatz in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen und anderen Branchen getrieben. Darüber hinaus werden Faktoren wie Telemedizin, Roboterchirurgie und Smart-City-Initiativen voraussichtlich das Marktwachstum im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum vorantreiben.
- So kooperierten beispielsweise im November 2024 das AIIMS Neu-Delhi und das IIT Delhi mit dem University College London (UCL), um Innovationen im Bereich der Medizintechnik voranzutreiben. Ziel der Zusammenarbeit ist es außerdem, Deep Machine Learning für die Ausbildung und Evaluation von Neurochirurgen in Indien zu entwickeln und zu nutzen.
Nordamerika wird voraussichtlich bis 2032 einen Wert von über 81,39 Milliarden US-Dollar erreichen, ausgehend von 9,57 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, und bis 2025 um 13,24 Milliarden US-Dollar wachsen. In der Region gibt es eine starke Präsenz wichtiger Akteure, die lukrative Wachstumsaussichten für den Markt bieten. Darüber hinaus treibt die wachsende Zahl von Rechenzentren die Marktentwicklung voran.
- Laut Environment America hat sich beispielsweise die Zahl der Rechenzentren in den USA zwischen 2021 und 2024 von 2.667 auf 5.381 verdoppelt und damit den Weg für ein Marktwachstum geebnet.
Die regionale Auswertung zeigt, dass die Verbreitung von Industrie 4.0 sowie die zunehmende Akzeptanz im BFSI-Sektor den Markt in Europa antreiben. Darüber hinaus sind die Akzeptanz im Öl- und Gassektor sowie die Verbesserung der Sicherheit und Überwachung in Ländern wie den Vereinigten Arabischen Emiraten und anderen Ländern des Nahen Ostens und Afrikas die wichtigsten Wachstumsfaktoren für den Markt. Steigende Investitionen in den Finanz- und Gesundheitssektor ebnen zudem den Weg für das Wachstum des Marktes in Lateinamerika.
Wichtigste Akteure & Marktanteile:
Der globale Deep-Learning-Markt ist hart umkämpft. Wichtige Akteure bieten Lösungen für den nationalen und internationalen Markt. Wichtige Akteure verfolgen verschiedene Strategien in Forschung und Entwicklung (F&E), Produktinnovation und Markteinführungen, um ihre Position in der Deep-Learning-Branche zu stärken. Zu den wichtigsten Akteuren im Deep-Learning-Markt zählen:
- Advanced Micro Devices, Inc. (USA)
- ARM Ltd. (Großbritannien)
- Clarifai, Inc. (USA)
- Entilic (USA)
- NVIDIA Corporation (USA)
- Google, Inc. (USA)
- HyperVerge (USA)
- IBM Corporation (USA)
- Intel Corporation (USA)
- Microsoft Corporation (USA)
Aktuelle Branchenentwicklungen:
Produkteinführungen:
- Im Dezember 2024 brachte GE HealthCare Sonic DL für 3D auf den Markt, das für MRT-Scans in einem breiten Spektrum klinischer Anwendungen entwickelt wurde. Das Produkt nutzt Deep Learning, um die Scanzeiten um bis zu 86 % zu verkürzen.
Partnerschaften und Kooperationen:
- Im März 2024 ging Akamai Technologies eine Partnerschaft mit Neural Magic ein. Die Partnerschaft zielt darauf ab, Deep-Learning-Funktionen in den CPU-basierten Servern von Akamai zu nutzen.
Einblicke in den Deep-Learning-Marktbericht:
| Berichtsattribute | Berichtsdetails |
| Zeitplan der Studie | 2019–2032 |
| Marktgröße 2032 | 231,88 Milliarden USD |
| CAGR (2025–2032) | 36,1 % |
| Nach Lösung |
|
| Nach Anwendung |
|
| Nach Endnutzer |
|
| Nach Regionen |
|
| Wichtige Akteure |
|
| Nordamerika | USA Kanada Mexiko |
| Europa | Großbritannien Deutschland Frankreich Spanien Italien Russland Benelux Restliches Europa |
| APAC | China Südkorea Japan Indien Australien ASEAN Restlicher Asien-Pazifik-Raum |
| Naher Osten und Afrika | GCC Türkei Südafrika Restlicher Naher Osten |
| LATAM | Brasilien Argentinien Chile Restlicher Lateinamerika |
| Berichtsumfang |
|
