Globale Marktgröße für neuronale Netzwerksoftware nach Typ (Analysesoftware, Visualisierungssoftware), nach Komponente (Dienste, Plattformen), nach Endbenutzer (BFSI, Gesundheitswesen), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für neuronale Netzwerksoftware

Der Markt für neuronale Netzwerksoftware wurde im Jahr 2023 auf 27,24 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2031 einen Wert von 233,66 Milliarden US-Dollar erreichen und zwischen 2024 und 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 34 % wachsen.

• Neuronale Netzwerksoftware ist eine Klasse von Computerprogrammen, die die Fähigkeiten künstlicher neuronaler Netzwerke (KNN) nachahmen. ANNs sind Computermodelle, die auf der Struktur und Funktionsweise biologischer neuronaler Netzwerke im menschlichen Gehirn basieren.
• Diese Software erleichtert die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung virtueller neuronaler Netzwerke für eine breite Palette von Anwendungen, darunter Mustererkennung, Datenklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analytik.
• Neuronale Netzwerksoftware besteht im Wesentlichen aus Algorithmen und Frameworks, die die Aktivität miteinander verbundener Neuronen in biologischen Gehirnen simulieren. Diese Algorithmen interpretieren eingehende Daten mithilfe von Schichten miteinander verbundener Knoten oder künstlicher Neuronen, um Muster zu extrahieren, aus ihnen zu lernen und Vorhersagen oder Urteile zu treffen. Die Stärke neuronaler Netzwerksoftware liegt in ihrer Fähigkeit, sich anzupassen und aus Beispielen zu lernen, wodurch sie komplizierte Aufgaben ohne explizite Programmierung erledigen kann.
• Neuronale Netzwerksoftware wird in vielen Unternehmen und Bereichen eingesetzt, darunter im Bankwesen, im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie und im verarbeitenden Gewerbe. Im Finanzwesen kann neuronale Netzwerksoftware verwendet werden, um Betrug aufzudecken, Aktienmärkte zu analysieren und Risiken einzuschätzen. Im Gesundheitswesen kann es bei der Krankheitserkennung, medizinischen Bildanalyse und Arzneimittelforschung helfen.
• Die Vielseitigkeit neuronaler Netzwerksoftware macht sie zu einem effektiven Werkzeug für die Handhabung komplizierter Probleme und die Gewinnung wichtiger Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen und trägt so zu Fortschritten in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei.

Globale Marktdynamik neuronaler Netzwerksoftware

Wichtige Markttreiber

• Wachsende Nachfrage nach KI-LösungenDer Markt für neuronale Netzwerksoftware wird im Wesentlichen durch die zunehmende Akzeptanz künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedenen Branchen getrieben. Da Unternehmen KI-Technologie für Aktivitäten wie prädiktive Analytik, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision nutzen möchten, steigt die Nachfrage nach neuronaler Netzwerksoftware, die als Grundlage für viele KI-Anwendungen dient, weiter an.
• Steigende Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung Regierungen, akademische Einrichtungen und private Unternehmen erhöhen ihre Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung, was die Innovation bei neuronaler Netzwerksoftware vorantreibt. Finanzierungsinitiativen, Forschungsstipendien und Kooperationen fördern den Fortschritt von neuronalen Netzwerkalgorithmen und -technologien, beschleunigen das Marktwachstum und erweitern die Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netzwerksoftware branchenübergreifend.
• Fortschritte bei Hardware und Rechenleistung Die Fähigkeiten neuronaler Netzwerke sind direkt proportional zur verfügbaren Rechenleistung. Jüngste Hardwareentwicklungen, insbesondere die Schaffung leistungsstarker GPUs (Graphics Processing Units) und spezialisierter KI-Chips, haben die Effizienz des Trainings und der Implementierung neuronaler Netzwerke erheblich verbessert. Diese erhöhte Verarbeitungskapazität ermöglicht die Entwicklung komplexerer und präziserer neuronaler Netzwerkmodelle und beschleunigt so das Marktwachstum.
• Verbesserte Benutzerfreundlichkeit und Demokratisierung der KI Die Entwicklung neuronaler Netzwerke war ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess, der spezielle Fähigkeiten erforderte. Der Markt verlagert sich jedoch in Richtung benutzerfreundlicher Software, die es Entwicklern unterschiedlicher Fähigkeitsstufen ermöglicht, neuronale Netzwerkmodelle zu erstellen und einzusetzen. Diese Demokratisierung der KI schafft neue Möglichkeiten für Unternehmen aller Größen und fördert das Branchenwachstum.

Wichtigste Herausforderungen

• Datenqualität und -quantität Neuronale Netzwerksoftware erfordert riesige Mengen qualitativ hochwertiger Daten, um genaue Modelle zu trainieren. Es kann jedoch schwierig und kostspielig sein, gekennzeichnete Datensätze zu erhalten, die reale Umstände genau darstellen. Darüber hinaus können Verzerrungen in den Trainingsdaten zu verzerrten Modellen führen und so zu größeren Ungleichheiten und Fehlern führen. Die Sicherstellung der Datenqualität und -vielfalt bleibt ein großes Anliegen für Unternehmen, die Softwarelösungen für neuronale Netze verwenden.
• Rechenressourcen und Effizienz Tiefe neuronale Netze erfordern häufig erhebliche Rechenressourcen wie Hochleistungs-GPUs und spezielle Hardwarebeschleuniger. Dies stellt kleinere Unternehmen oder solche, die in ressourcenbeschränkten Kontexten arbeiten, vor Probleme. Darüber hinaus ist die Optimierung neuronaler Netzdesigns auf Effizienz bei gleichbleibender Leistung ein schwieriges Unterfangen, das Kenntnisse in Modellkonstruktion und algorithmischer Optimierung erfordert.
• Überanpassung und GeneralisierungNeuronale Netze neigen zur Überanpassung, die auftritt, wenn sie sich Trainingsdatenmuster merken, anstatt die zugrunde liegenden Beziehungen zu verstehen, was zu einer schlechten Generalisierung auf neue Daten führt. Überanpassung kann mit Techniken wie Regularisierung, Dropout und Kreuzvalidierung angegangen werden, aber das Finden des richtigen Gleichgewichts zwischen Modellkomplexität und Generalisierung ist eine immerwährende Schwierigkeit auf dem Markt für neuronale Netzwerksoftware.
• Ethische und rechtliche Bedenken Die zunehmende Verwendung neuronaler Netzwerksoftware wirft ethische und rechtliche Probleme wie Datenschutz, Fairness und Rechenschaftspflicht auf. Voreingenommene oder diskriminierende Ergebnisse neuronaler Netzwerkmodelle können schwerwiegende gesellschaftliche Folgen haben und zu behördlicher Kontrolle sowie öffentlichem Misstrauen führen. Sicherzustellen, dass neuronale Netzwerksoftware ethischen Idealen und rechtlichen Richtlinien entspricht und gleichzeitig innovativ und wettbewerbsfähig ist, ist für Marktunternehmen ein schwieriger Balanceakt.

Wichtige Trends

• Cloudbasierte Bereitstellungen und Edge Computing Es bietet eine kostengünstige, skalierbare Methode zum Trainieren ressourcenintensiver neuronaler Netzwerke. Dieser Trend ermöglicht es Kunden, ohne große Anfangskosten auf hochentwickelte Computerfunktionen zuzugreifen. Darüber hinaus rückt das Wachstum des Edge Computing die Intelligenz näher an die Datenquelle. Auf Edge-Geräte zugeschnittene neuronale Netzwerksoftware ermöglicht Echtzeitentscheidungen in Anwendungen wie selbstfahrenden Fahrzeugen und industrieller Automatisierung.
• Sicherheits- und Datenschutzbedenken Da neuronale Netzwerke immer sensiblere Daten verarbeiten, werden Sicherheit und Datenschutz immer wichtiger. Um diese Bedenken auszuräumen, fügen Anbieter neuronaler Netzwerksoftware Funktionen wie Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen hinzu. Darüber hinaus gewinnt die Einhaltung von Datenschutzanforderungen wie DSGVO und CCPA zunehmend an Bedeutung.
• Fokus auf Demokratisierung und Erklärbarkeit Traditionell wurde die Bildung neuronaler Netzwerke als komplizierter und undurchsichtiger Prozess angesehen. Der Markt bewegt sich jedoch in Richtung benutzerfreundlicherer und interpretierbarerer Lösungen. Diese „Demokratisierung“ ermöglicht es einer größeren Vielfalt von Entwicklern, neuronale Netzwerke ohne wesentliche KI-Erfahrung zu erstellen und zu verwenden. Darüber hinaus gewinnen erklärbare KI-Funktionen in Software an Popularität. Diese Erklärtools unterstützen Benutzer dabei, die Entscheidungsprozesse in ihren neuronalen Netzwerken zu verstehen, Vertrauen aufzubauen und die Modellentwicklung voranzutreiben.
• Fortschritte beim Deep Learning Der Markt für neuronale Netzwerksoftware erlebt schnelle Fortschritte bei Deep-Learning-Ansätzen, insbesondere bei Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformer-Designs. Diese Entwicklungen ermöglichen kompliziertere und effizientere neuronale Netzwerkmodelle, die eine Vielzahl von Eingabetypen verarbeiten und ein breites Aufgabenspektrum lösen können, darunter Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Regionale Analyse des globalen Marktes für neuronale Netzwerksoftware

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des globalen Marktes für neuronale Netzwerksoftware

Nordamerika

• Nordamerika entwickelt sich 2016 zum führenden Umsatzträger der weltweiten neuronalen Netzwerksoftwarebranche, wobei die Vereinigten Staaten den größten Teil des Umsatzes ausmachen. Diese Dominanz wird voraussichtlich anhalten, wobei die Region während des gesamten Prognosezeitraums auf erhebliches Wachstum eingestellt ist.
• Nordamerikas dominante Stellung kann auf seine starke technologische Infrastruktur, erhebliche F&E-Initiativen und die Existenz zahlreicher etablierter Marktunternehmen zurückzuführen sein.
• Darüber hinaus wird der Markt für neuronale Netzwerksoftware der Region wahrscheinlich erheblich von der Automobilindustrie profitieren, insbesondere in den Vereinigten Staaten. Der Wunsch nach anspruchsvollen Lösungen in Bereichen wie autonomes Fahren, vorausschauende Wartung und Fahrzeuganalytik fördert die Einführung von neuronaler Netzwerksoftware im Automobilsektor, was die Expansion des regionalen Marktes weiter vorantreibt.
• Die Präsenz wichtiger Marktkonkurrenten und der wachsende Bedarf an neuronalen Netzwerklösungen in der Automobilindustrie, insbesondere in den Vereinigten Staaten, werden voraussichtlich die Haupttreiber des Wachstums auf dem nordamerikanischen Markt sein. Da Unternehmen branchenübergreifend die Bedeutung neuronaler Netzwerksoftware für die Förderung von Innovationen und die Erzielung eines Wettbewerbsvorteils erkennen, wird die Nachfrage nach fortschrittlichen KI-gesteuerten Lösungen voraussichtlich steigen.
• Nordamerikas proaktiver Ansatz bei der Einführung modernster Technologien sowie sein robustes Ökosystem aus Technologieunternehmen und Forschungsinstituten positionieren die Region für eine anhaltende Vorherrschaft auf dem weltweiten Markt für neuronale Netzwerksoftware.

Asien-Pazifik

• Die Region Asien-Pazifik, zu der China, Japan und Indien gehören, wird allgemein als Wachstumsmarkt auf dem Markt für neuronale Netzwerksoftware angesehen. Unabhängig von ihrem aktuellen Zustand ist die Region für eine enorme Expansion gerüstet, wobei Prognosen für den Prognosezeitraum die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) voraussagen. Diese Wachstumskurve wird von mehreren Ursachen getrieben, darunter schnelle technische Fortschritte, eine zunehmende Akzeptanz der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) und eine wachsende Nachfrage nach innovativen Lösungen in mehreren Branchen.
• Da die Länder im asiatisch-pazifischen Raum digitalen Transformationsprojekten Priorität einräumen und viel Geld in die Forschung und Entwicklung im Bereich KI investieren, wird der Markt für neuronale Netzwerksoftware wahrscheinlich erheblich wachsen und lukrative Aussichten für Branchenteilnehmer schaffen.
• Insbesondere China, Japan und Indien werden voraussichtlich eine Schlüsselrolle beim Wachstum des Marktes für neuronale Netzwerksoftware im asiatisch-pazifischen Raum spielen. Diese Länder verfügen dank starker staatlicher Anstrengungen und Investitionen in die KI-Infrastruktur über florierende Technologie-Ökosysteme.
• Darüber hinaus schafft die zunehmende Nutzung KI-gestützter Anwendungen in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Bankwesen, der Fertigung und dem Einzelhandel ein ideales Umfeld für die Implementierung neuronaler Netzwerksoftwarelösungen. Mit einem riesigen Pool an ausgebildeten Personen, einer florierenden Startup-Kultur und einer sich schnell verändernden digitalen Landschaft ist die Region Asien-Pazifik in der Lage, zu einem wichtigen Zentrum für Innovation und Wachstum auf dem globalen Markt für neuronale Netzwerksoftware zu werden.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für neuronale Netzwerksoftware

Der globale Markt für neuronale Netzwerksoftware ist segmentiert auf der Grundlage von Typ, Komponente, Endbenutzer und Geografie.

Markt für neuronale Netzwerksoftware nach Typ

• Data Mining und Archivierung
• Analysesoftware
• Optimierungssoftware
• Visualisierungssoftware

Basierend auf dem Typ ist der Markt in Data Mining und Archivierung, Analysesoftware, Optimierungssoftware und Visualisierungssoftware. Analysesoftware ist derzeit wahrscheinlich der Marktführer für Software für neuronale Netze. Dieser Abschnitt bietet Lösungen für Aktivitäten wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Anomalieerkennung, die Schlüsselfunktionen sind, die die Einführung von KI in mehreren Branchen vorantreiben. Data-Mining- und Archivierungstools werden voraussichtlich den größten Zuwachs verzeichnen. Das wachsende Datenvolumen erfordert effektive Systeme zur Datenerfassung, -speicherung und -abfrage. Da neuronale Netze ihre Fähigkeit verbessern, komplizierte Datensätze zu verarbeiten, wird dieses Softwaresegment für die Vorbereitung und Pflege der Daten, die diese intelligenten Systeme antreiben, immer wichtiger.

Markt für Software für neuronale Netze nach Komponenten

• Künstliches neuronales Netz
• Tiefes neuronales Netz
• Dienste
• Plattformen

Basierend auf Komponenten ist der Markt in künstliche neuronale Netze, tiefe neuronale Netze, Dienste und Plattformen unterteilt. Plattformen werden voraussichtlich die dominierende Kategorie auf dem Markt für Software für neuronale Netze sein. Diese Überlegenheit ergibt sich aus ihrer Vollständigkeit. Plattformen bieten eine umfassende Umgebung für die Entwicklung, Schulung und Bereitstellung neuronaler Netzwerke. Sie integrieren häufig eine Vielzahl von Funktionen wie Entwicklungstools, Bibliotheken und Cloud-Computing-Zugriff, um eine breite Palette von Benutzeranforderungen zu erfüllen. Es wird erwartet, dass Dienstleistungen das am schnellsten wachsende Segment sein werden. Dieses schnelle Wachstum wird durch die wachsende Nachfrage nach KI-Expertise vorangetrieben. Dienstanbieter bieten wichtige Hilfe wie Modellerstellung, Schulung und Integration, sodass Unternehmen KI nutzen können, ohne erhebliche interne Ressourcen einzusetzen.

Markt für neuronale Netzwerksoftware nach Endbenutzer

• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI)
• Gesundheitswesen
• Telekommunikation und IT
• Transport

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in BFSI, Gesundheitswesen, Telekommunikation und IT sowie Transport fragmentiert. Aufgrund der großen Menge an medizinischen Daten, die für Analysen zur Verfügung stehen, ist das Gesundheitswesen derzeit höchstwahrscheinlich der Marktführer bei neuronaler Netzwerksoftware. Diese Daten treiben Anwendungen wie Krankheitserkennung, Arzneimittelforschung und personalisierte Behandlung an. Im Transportbereich wird ein schnelles Wachstum bei neuronaler Netzwerksoftware erwartet. Dies wird durch die schnelle Entwicklung selbstfahrender Autos und verbesserter Fahrerassistenzsysteme vorangetrieben, die beide bei Aufgaben wie Objekterkennung und Entscheidungsfindung stark auf neuronale Netzwerke angewiesen sind.

Markt für neuronale Netzwerksoftware nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Auf der Grundlage der Geografie wird der globale Markt für neuronale Netzwerksoftware in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Nordamerika ist derzeit führend auf dem Markt für neuronale Netzwerksoftware. Diese Dominanz ist höchstwahrscheinlich auf eine Reihe von Faktoren zurückzuführen, darunter die bedeutende Präsenz etablierter Technologiegiganten wie Google, Microsoft und IBM, die stark in die KI-Forschung und -Entwicklung investieren. Im asiatisch-pazifischen Raum dürfte die Branche der neuronalen Netzwerksoftware am schnellsten wachsen. Dieser rasante Aufschwung wird durch Faktoren wie starkes Wirtschaftswachstum, große Investitionen in die KI-Entwicklung durch Länder wie China und Indien sowie eine steigende Zahl von KI-Startups in der Region vorangetrieben.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für neuronale Netzwerksoftware“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Die wichtigsten Akteure auf dem Markt sind Oracle Corporation, Qualcomm Technologies, Inc., SAP SE, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Intel Corporation, Google, Inc., Alyuda Research LLC, Neural Technologies Ltd., NVIDIA Corporation, Starmind International AG, Neuralware und Ward Systems Group, Inc. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und eine Marktranglistenanalyse der oben genannten Akteure weltweit.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der sich ausschließlich diesen großen Akteuren widmet. Darin bieten unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller großen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Neueste Entwicklungen auf dem Markt für neuronale Netzwerksoftware

• Im Januar 2024 begann Tesla mit der Verteilung seines FSD Beta v12-Upgrades an Kunden und bot damit dem Unternehmen eine entscheidende Gelegenheit, seinen Verpflichtungen zum autonomen Fahren nachzukommen. FSD Beta v12 verbessert die Fahrfähigkeiten in der Stadt durch die Verwendung eines einheitlichen neuronalen Netzwerks, das anhand eines großen Datensatzes von Videoclips trainiert wurde. Dieses neuronale Netzwerk ersetzt einen großen Teil des expliziten C++-Codes, insgesamt über 300.000 Zeilen.
• Im November 2023 kündigte Broadcom Inc. eine neue On-Chip-Inferenz-Engine für neuronale Netzwerke namens NetGNT (Networking General-purpose Neural-network Traffic-analyzer) in ihrem neuesten Trident 5-X12-Prozessor an, die mithilfe der Software angepasst werden kann.
• Im August 2022 kombinierte das bekannte OpenVDB künstliche Intelligenz (KI) mit der Optimierung der General Processing Unit (GPU), um Spezialisten in wissenschaftlichen Berechnungen, Visualisierung und anderen Sektoren dabei zu unterstützen, massive und komplexe volumetrische Daten in Echtzeit zu bewältigen. Dies wurde mit der Einführung von NVIDIAs NeuralVDB erreicht. Bei spärlichen volumetrischen Daten wie Rauch und Wolken reduziert NeuralVDB den Speicherbedarf um das 100-fache.
• Im Oktober 2022 kündigte IBM die Aufnahme von drei neuen Bibliotheken in sein eingebettetes KI-Softwareportfolio an. Mit diesen Bibliotheken sollten IBM Ecosystem-Partner, Kunden und Entwickler KI-gestützte Produkte einfacher, schneller und kostengünstiger erstellen und vermarkten können.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung