Tamaño del mercado de bicicletas eléctricas de la ASEAN por producto (bicicleta eléctrica con escobillas y bicicleta eléctrica sin escobillas), por grupo de edad (edad 20-40, edad <20 y edad >40), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de software de redes neuronales

El tamaño del mercado de software de redes neuronales se valoró en USD 27,24 mil millones en 2023 y se proyecta que alcance los USD 233,66 mil millones para 2031, creciendo a una CAGR del 34% de 2024 a 2031.

• El software de redes neuronales es una clase de programas informáticos que imitan las capacidades de las redes neuronales artificiales (ANN). Las ANN son modelos computacionales basados en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Este software facilita el diseño, el entrenamiento y la implementación de redes neuronales virtuales para una amplia gama de aplicaciones, que incluyen el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo. En su base, el software de redes neuronales se compone de algoritmos y marcos que simulan la actividad de neuronas interconectadas en cerebros biológicos. Estos algoritmos interpretan los datos entrantes utilizando capas de nodos interconectados, o neuronas artificiales, para extraer patrones, aprender de ellos y hacer predicciones o juicios. La fortaleza del software de redes neuronales es su capacidad de adaptarse y aprender de los ejemplos, lo que le permite realizar tareas complicadas sin programación explícita. El software de redes neuronales se utiliza en muchas empresas y áreas, incluidas la banca, la atención médica, la automoción y la fabricación. En finanzas, el software de redes neuronales se puede utilizar para detectar fraudes, analizar los mercados de valores y evaluar los riesgos. En el ámbito sanitario, puede ayudar a detectar enfermedades, analizar imágenes médicas y descubrir fármacos.
• La versatilidad del software de redes neuronales lo convierte en una herramienta eficaz para gestionar problemas complicados y extraer información importante de grandes conjuntos de datos, contribuyendo así a los avances en inteligencia artificial y tecnologías de aprendizaje automático.

Dinámica del mercado mundial de software de redes neuronales

Principales impulsores del mercado

• Creciente demanda de soluciones de IAEl mercado del software de redes neuronales está impulsado básicamente por la creciente aceptación de la inteligencia artificial (IA) en diversas industrias. A medida que las empresas se esfuerzan por utilizar la tecnología de IA para actividades como el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, la demanda de software de redes neuronales, que sirve como base para muchas aplicaciones de IA, sigue aumentando.
• Aumento de la inversión en investigación y desarrollo de IA los gobiernos, las instituciones académicas y las corporaciones privadas están aumentando su inversión en investigación y desarrollo de IA, lo que impulsa la innovación en el software de redes neuronales. Las iniciativas de financiación, las subvenciones de investigación y las colaboraciones están promoviendo el progreso de los algoritmos y las tecnologías de redes neuronales, acelerando el crecimiento del mercado y ampliando los posibles usos del software de redes neuronales en todas las industrias.
• Avances en hardware y potencia de procesamiento las capacidades de las redes neuronales son directamente proporcionales a la potencia de procesamiento disponible. Los recientes desarrollos de hardware, en particular la creación de potentes GPU (unidades de procesamiento gráfico) y chips de IA especializados, han mejorado considerablemente la eficiencia del entrenamiento e implementación de redes neuronales. Esta mayor capacidad de procesamiento permite el desarrollo de modelos de redes neuronales más complejos y precisos, acelerando el crecimiento del mercado.
• Mejora de la facilidad de uso y democratización de la IA El desarrollo de redes neuronales era un proceso difícil y lento que requería habilidades especializadas. Sin embargo, el mercado está cambiando hacia un software fácil de usar que permite a los desarrolladores de diversos niveles de habilidad crear e implementar modelos de redes neuronales. Esta democratización de la IA crea nuevas oportunidades para empresas de todos los tamaños, lo que aumenta el crecimiento de la industria.

Desafíos clave

• Calidad y cantidad de datos El software de redes neuronales requiere enormes cantidades de datos de alta calidad para entrenar modelos precisos. Sin embargo, obtener conjuntos de datos etiquetados que representen con precisión las circunstancias del mundo real puede ser difícil y costoso. Además, los sesgos en los datos de entrenamiento pueden dar lugar a modelos sesgados, lo que aumenta las disparidades y los errores. Garantizar la calidad y variedad de los datos sigue siendo una gran preocupación para las empresas que utilizan soluciones de software de redes neuronales.
• Recursos computacionales y eficiencia las redes neuronales profundas con frecuencia requieren recursos computacionales significativos, como GPU de alto rendimiento y aceleradores de hardware especializados. Esto presenta problemas para las empresas más pequeñas o aquellas que operan en contextos con recursos limitados. Además, optimizar los diseños de redes neuronales para lograr eficiencia mientras se mantiene el rendimiento es una tarea difícil que requiere conocimientos de construcción de modelos y optimización algorítmica.
• Sobreajuste y generalización las redes neuronales son propensas al sobreajuste, que ocurre cuando memorizan patrones de datos de entrenamiento en lugar de comprender las relaciones subyacentes, lo que resulta en una generalización deficiente a nuevos datos. El sobreajuste se puede abordar con técnicas como la regularización, el abandono y la validación cruzada, pero encontrar el equilibrio correcto entre la complejidad del modelo y la generalización es una dificultad perenne en el mercado del software de redes neuronales.
• Preocupaciones éticas y legales el uso creciente del software de redes neuronales presenta problemas éticos y legales como la privacidad, la equidad y la responsabilidad. Los resultados sesgados o discriminatorios producidos por los modelos de redes neuronales pueden tener graves consecuencias sociales, lo que provoca el escrutinio regulatorio y la desconfianza pública. Garantizar que el software de redes neuronales se adhiera a los ideales éticos y las pautas legales y, al mismo tiempo, sea innovador y competitivo es un acto de equilibrio complicado para las empresas del mercado.

Tendencias clave

• Implementaciones basadas en la nube y computación de borde proporciona un método escalable y de bajo costo para entrenar redes neuronales que consumen muchos recursos. Esta tendencia permite a los clientes obtener acceso a capacidades informáticas sofisticadas sin realizar grandes gastos iniciales. Además, el crecimiento de la informática de borde acerca la inteligencia a la fuente de datos. El software de redes neuronales diseñado a medida para dispositivos de borde permite la toma de decisiones en tiempo real en aplicaciones como vehículos sin conductor y automatización industrial.
• Preocupaciones de seguridad y privacidad a medida que las redes neuronales manejan datos más confidenciales, la seguridad y la privacidad se vuelven críticas. Para abordar estas preocupaciones, los proveedores de software de redes neuronales están agregando características como el cifrado de datos y los controles de acceso. Además, el cumplimiento de los requisitos de privacidad de datos como GDPR y CCPA es una prioridad creciente.
• Enfoque en la democratización y la explicabilidad tradicionalmente, la formación de redes neuronales se consideraba un proceso complicado y opaco. Sin embargo, el mercado se está moviendo hacia soluciones más fáciles de usar e interpretables. Esta "democratización" permite que una variedad más amplia de desarrolladores creen y utilicen redes neuronales sin una experiencia sustancial en IA. Además, las características de IA explicables en el software están ganando popularidad. Estas herramientas de explicabilidad ayudan a los usuarios a comprender los procesos de toma de decisiones dentro de sus redes neuronales, generar confianza y aumentar el desarrollo de modelos.
• Avances en aprendizaje profundo El mercado de software de redes neuronales está experimentando rápidos avances en los enfoques de aprendizaje profundo, particularmente en redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y diseños de transformadores. Estos avances permiten modelos de redes neuronales más complejos y eficientes que pueden manejar una variedad de tipos de entrada y resolver una amplia gama de tareas, incluido el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Análisis regional del mercado global de software de redes neuronales

A continuación, se incluye un análisis regional más detallado del mercado global de software de redes neuronales

América del Norte

• América del Norte está surgiendo como el principal contribuyente de ingresos a la industria mundial de software de redes neuronales en 2016, y Estados Unidos representa la mayor parte de los ingresos. Se espera que este dominio continúe, y la región está preparada para un crecimiento significativo durante el período de pronóstico.
• La posición dominante de América del Norte puede deberse a su sólida infraestructura tecnológica, sus considerables iniciativas de I+D y la existencia de numerosas empresas establecidas en el mercado.
• Además, es probable que el mercado de software de redes neuronales de la región se beneficie significativamente de la industria automotriz, particularmente en Estados Unidos. El deseo de soluciones sofisticadas en áreas como la conducción autónoma, el mantenimiento predictivo y el análisis de vehículos está impulsando la adopción de software de redes neuronales en el sector automotriz, lo que está impulsando aún más la expansión del mercado regional.
• Se espera que la prevalencia de importantes competidores del mercado y la creciente necesidad de soluciones de redes neuronales en la industria automotriz, especialmente en los Estados Unidos, sean los principales impulsores del crecimiento en el mercado norteamericano. A medida que las empresas de todas las industrias comprendan la importancia del software de redes neuronales para impulsar la innovación y lograr una ventaja competitiva, se proyecta que aumentará la demanda de soluciones avanzadas impulsadas por IA.
• El enfoque proactivo de América del Norte para adoptar tecnologías de vanguardia, junto con su sólido ecosistema de empresas tecnológicas e institutos de investigación, posiciona a la región para una supremacía sostenida en el mercado mundial de software de redes neuronales.

Asia Pacífico

• La región de Asia Pacífico, que incluye a China, Japón e India, es ampliamente reconocida como un mercado en ascenso en el mercado de software de redes neuronales. Independientemente de su estado actual, la región está preparada para una enorme expansión, con pronósticos que predicen la mayor tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) durante el período de pronóstico. Esta trayectoria de crecimiento está impulsada por varias causas, incluidos los rápidos avances técnicos, la mayor aceptación de la tecnología de inteligencia artificial (IA) y una creciente demanda de soluciones innovadoras en múltiples industrias.
• A medida que los países de la región de Asia Pacífico priorizan los proyectos de transformación digital y gastan ampliamente en investigación y desarrollo de IA, es probable que el mercado de software de redes neuronales crezca significativamente, creando perspectivas lucrativas para los participantes de la industria.
• Se proyecta que China, Japón e India, en particular, desempeñarán un papel clave en el impulso del crecimiento del mercado de software de redes neuronales de Asia Pacífico. Estos países tienen ecosistemas tecnológicos prósperos, gracias a los fuertes esfuerzos gubernamentales y las inversiones en infraestructura de IA.
• Además, el uso creciente de aplicaciones impulsadas por IA en industrias como la atención médica, la banca, la fabricación y el comercio minorista está creando un entorno ideal para la implementación de soluciones de software de redes neuronales. Con un vasto grupo de personas capacitadas, una cultura de startups próspera y un panorama digital que cambia rápidamente, la región de Asia Pacífico está posicionada para convertirse en un centro vital para la innovación y el crecimiento en el mercado global de software de redes neuronales.

Análisis de segmentación del mercado global de software de redes neuronales

El mercado global de software de redes neuronales está segmentado según el tipo, el componente, el usuario final y la geografía.

Mercado de software de redes neuronales, por tipo

• Minería y archivo de datos
• Software analítico
• Software de optimización
• Software de visualización

Basado en El mercado se divide en minería y archivado de datos, software analítico, software de optimización y software de visualización. El software analítico es probablemente el líder actual del mercado de software de redes neuronales. Esta sección ofrece soluciones para actividades como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la detección de anomalías, que son funcionalidades clave que impulsan la adopción de IA en múltiples industrias. Se proyecta que las herramientas de minería y archivado de datos experimentarán el mayor aumento. El creciente volumen de datos necesita sistemas efectivos para la recopilación, el almacenamiento y la recuperación de datos. A medida que las redes neuronales mejoran su capacidad para manejar conjuntos de datos complicados, este segmento de software se volverá cada vez más importante para preparar y mantener los datos que impulsan estos sistemas inteligentes.

Mercado de software de redes neuronales, por componente

• Red neuronal artificial
• Red neuronal profunda
• Servicios
• Plataformas

Según el componente, el mercado se divide en red neuronal artificial, red neuronal profunda, servicios y plataformas. Se prevé que las plataformas sean la categoría dominante en el mercado de software de redes neuronales. Esta supremacía surge de su amplitud. Las plataformas ofrecen un entorno integral para desarrollar, entrenar e implementar redes neuronales. Con frecuencia integran una variedad de funcionalidades, como herramientas de desarrollo, bibliotecas y acceso a computación en la nube, para satisfacer una amplia gama de requisitos de los usuarios. Se prevé que los servicios sean el segmento de más rápido crecimiento. Este rápido crecimiento está siendo impulsado por la creciente demanda de experiencia en IA. Los proveedores de servicios brindan ayuda esencial, como creación de modelos, capacitación e integración, lo que permite a las empresas aprovechar la IA sin dedicar recursos internos significativos.

Mercado de software de redes neuronales, por usuario final

• Banca, servicios financieros y seguros (BFSI)
• Atención médica
• Telecomunicaciones y TI
• Transporte

Según el usuario final, el mercado está fragmentado en BFSI, atención médica, telecomunicaciones y TI, y transporte. Debido a la gran cantidad de datos médicos disponibles para el análisis, es muy probable que el sector sanitario sea el líder actual del mercado en software de redes neuronales. Estos datos impulsan aplicaciones como la detección de enfermedades, la investigación de fármacos y el tratamiento personalizado. Se prevé que el transporte experimente un rápido crecimiento en el software de redes neuronales. Esto está siendo impulsado por el rápido desarrollo de los coches autónomos y la mejora de los sistemas de asistencia al conductor, que dependen en gran medida de las redes neuronales para tareas como la detección de objetos y la toma de decisiones.

Mercado de software de redes neuronales, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Resto del mundo

Sobre la base de la geografía, el mercado mundial de software de redes neuronales se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. América del Norte lidera actualmente el mercado de software de redes neuronales. Este dominio es probablemente atribuible a una serie de factores, incluida la importante presencia de titanes tecnológicos establecidos como Google, Microsoft e IBM, que invierten mucho en investigación y desarrollo de IA. Se espera que la región de Asia Pacífico experimente la expansión más rápida en la industria del software de redes neuronales. Este rápido aumento está siendo impulsado por factores como el fuerte crecimiento económico, las grandes inversiones en el desarrollo de IA por parte de países como China e India, y un aumento en el número de nuevas empresas de IA en la región.

Actores clave

El informe del estudio “Mercado global de software de redes neuronales” brindará información valiosa con énfasis en el mercado global. Los principales actores del mercado son 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 y Ward Systems Group, Inc.< La sección del panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente a nivel mundial.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a dichos actores principales en la que nuestros analistas brindan una perspectiva de los estados financieros de todos los actores principales, junto con una evaluación comparativa de productos y un análisis FODA. La sección del panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de la clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente a nivel mundial.

Desarrollos recientes del mercado de software de redes neuronales

• En enero de 2024, Tesla comenzó a distribuir su actualización FSD Beta v12 a los clientes, lo que le dio una oportunidad crítica a la empresa para cumplir con sus compromisos con la conducción autónoma. FSD Beta v12 mejora las habilidades de conducción urbana mediante el uso de una red neuronal unificada entrenada en un gran conjunto de datos de videoclips. Esta red neuronal reemplaza una gran parte del código C++ explícito, con un total de más de 300.000 líneas. En noviembre de 2023, Broadcom Inc. anunció un nuevo motor de inferencia de redes neuronales en chip denominado NetGNT (Networking General-purpose Neural-network Traffic-analyzer) en su último procesador Trident 5-X12 que se puede personalizar mediante el software. En agosto de 2022, el conocido OpenVDB combinó la inteligencia artificial (IA) con la optimización de la unidad de procesamiento general (GPU) para ayudar a los especialistas en computación científica, visualización y otros sectores a lidiar con datos volumétricos masivos y complejos en tiempo real. Esto se logró con el lanzamiento de NeuralVDB de NVIDIA. Para datos volumétricos dispersos, como humo y nubes, NeuralVDB reduce la huella de memoria en 100 veces. En octubre de 2022, IBM anunció la incorporación de tres nuevas bibliotecas a su cartera de software de IA integrada. Con estas bibliotecas, los socios, clientes y desarrolladores del ecosistema de IBM deberían encontrar más fácil, más rápido y más rentable crear y comercializar productos basados en IA.

Alcance del informe

Metodología de investigación de la investigación de mercados