유형별(분석 소프트웨어, 시각화 소프트웨어), 구성 요소별(서비스, 플랫폼), 최종 사용자별(BFSI, 의료), 지리적 범위 및 예측별 글로벌 신경망 소프트웨어 시장 규모

신경망 소프트웨어 시장 규모 및 예측

신경망 소프트웨어 시장 규모는 2023년에 272억 4천만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 2,336억 6천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 CAGR 34%로 성장할 것입니다.

• 신경망 소프트웨어는 인공 신경망(ANN)의 기능을 모방한 컴퓨터 프로그램 종류입니다. ANN은 인간 뇌의 생물학적 신경망의 구조와 작동을 기반으로 하는 계산 모델입니다.
• 이 소프트웨어는 패턴 인식, 데이터 분류, 자연어 처리 및 예측 분석을 포함한 광범위한 응용 프로그램을 위한 가상 신경망의 설계, 훈련 및 배포를 용이하게 합니다.
• 신경망 소프트웨어는 기본적으로 생물학적 뇌의 상호 연결된 뉴런의 활동을 시뮬레이션하는 알고리즘과 프레임워크로 구성됩니다. 이러한 알고리즘은 상호 연결된 노드 또는 인공 뉴런의 계층을 사용하여 들어오는 데이터를 해석하여 패턴을 추출하고 이를 통해 학습하고 예측 또는 판단을 내립니다. 신경망 소프트웨어의 강점은 예제에서 적응하고 학습할 수 있는 능력으로, 명시적인 프로그래밍 없이도 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 신경망 소프트웨어는 은행, 의료, 자동차 및 제조를 포함한 많은 비즈니스와 분야에서 사용됩니다. 금융 분야에서는 신경망 소프트웨어를 사용하여 사기를 탐지하고 주식 시장을 분석하고 위험을 평가할 수 있습니다. 의료 분야에서는 질병 탐지, 의료 사진 분석, 신약 발견에 도움이 될 수 있습니다.
• 신경망 소프트웨어의 다재다능함은 복잡한 문제를 처리하고 방대한 데이터 세트에서 중요한 통찰력을 추출하는 효과적인 도구로, 이를 통해 인공 지능과 머신 러닝 기술의 발전에 기여합니다.

글로벌 신경망 소프트웨어 시장 역학

주요 시장 동인

• AI 솔루션에 대한 수요 증가신경망 소프트웨어 시장은 기본적으로 다양한 산업에서 인공 지능(AI) 수용이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 기업이 예측 분석, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 활동에 AI 기술을 사용하려고 노력함에 따라 많은 AI 애플리케이션의 기반이 되는 신경망 소프트웨어에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다.
• AI 연구 및 개발에 대한 투자 증가 정부, 학술 기관 및 민간 기업이 AI 연구 및 개발에 대한 투자를 늘리고 있으며, 이는 신경망 소프트웨어의 혁신을 주도하고 있습니다. 자금 지원 이니셔티브, 연구 보조금 및 협업은 신경망 알고리즘 및 기술의 발전을 촉진하고, 시장 성장을 가속화하며, 산업 전반에 걸쳐 신경망 소프트웨어의 가능한 용도를 확대하고 있습니다.
• 하드웨어 및 처리 능력의 발전 신경망의 기능은 사용 가능한 처리 능력에 정비례합니다. 최근 하드웨어 개발, 특히 강력한 GPU(그래픽 처리 장치) 및 특수 AI 칩의 생성은 신경망 훈련 및 구현의 효율성을 상당히 개선했습니다. 이러한 증가된 처리 용량은 보다 복잡하고 정확한 신경망 모델을 개발할 수 있게 하여 시장 성장을 가속화합니다.
• AI의 사용자 친화성 개선 및 민주화 신경망 개발은 전문 기술이 필요한 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스였습니다. 그러나 시장은 다양한 기술 수준의 개발자가 신경망 모델을 만들고 배포할 수 있는 사용자 친화적인 소프트웨어로 전환되고 있습니다. 이러한 AI의 민주화는 모든 규모의 기업에 새로운 기회를 창출하여 산업 성장을 촉진합니다.

주요 과제

• 데이터 품질 및 양 신경망 소프트웨어는 정확한 모델을 학습하기 위해 엄청난 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 그러나 실제 상황을 정확하게 나타내는 레이블이 지정된 데이터 세트를 얻는 것은 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 학습 데이터의 편향으로 인해 편향된 모델이 생성되어 불균형과 오류가 증가할 수 있습니다. 데이터 품질과 다양성을 보장하는 것은 신경망 소프트웨어 솔루션을 사용하는 기업에 여전히 큰 관심사입니다.
• 계산 리소스 및 효율성 딥 신경망은 종종 고성능 GPU 및 특수 하드웨어 가속기와 같은 상당한 계산 리소스를 필요로 합니다. 이는 소규모 회사나 리소스가 제한된 환경에서 운영하는 회사에 문제를 제기합니다. 더욱이 성능을 유지하면서 효율성을 위해 신경망 설계를 최적화하는 것은 모델 구성 및 알고리즘 최적화에 대한 지식이 필요한 어려운 작업입니다.
• 과도한 적합 및 일반화신경망은 과도한 적합이 발생하기 쉬운데, 이는 기본 관계를 이해하지 않고 학습 데이터 패턴을 기억할 때 발생하여 새 데이터에 대한 일반화가 제대로 이루어지지 않습니다. 과잉적합은 정규화, 드롭아웃, 교차 검증과 같은 기술로 해결할 수 있지만, 신경망 소프트웨어 시장에서 모델 복잡성과 일반화 간의 올바른 균형을 찾는 것은 만성적인 어려움입니다.
• 윤리적 및 법적 문제 신경망 소프트웨어의 사용이 증가함에 따라 프라이버시, 공정성, 책임성과 같은 윤리적 및 법적 문제가 발생합니다. 신경망 모델에서 생성된 편향적 또는 차별적 출력은 심각한 사회적 결과를 초래할 수 있으며, 규제 감독과 대중의 불신을 유발할 수 있습니다. 신경망 소프트웨어가 혁신적이고 경쟁력을 갖추면서도 윤리적 이상과 법적 지침을 준수하도록 하는 것은 시장 기업에 까다로운 균형 잡기 행위입니다.

주요 추세

• 클라우드 기반 배포 및 엣지 컴퓨팅 리소스 집약적 신경망을 훈련하기 위한 저렴하고 확장 가능한 방법을 제공합니다. 이러한 추세를 통해 고객은 주요 초기 비용을 들이지 않고도 정교한 컴퓨팅 기능에 액세스할 수 있습니다. 더욱이 엣지 컴퓨팅의 성장으로 인텔리전스가 데이터 소스에 더 가까워졌습니다. 에지 디바이스에 맞게 조정된 신경망 소프트웨어는 무인 자동차 및 산업 자동화와 같은 애플리케이션에서 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다.
• 보안 및 개인정보 보호 문제 신경망이 더 민감한 데이터를 처리함에 따라 보안 및 개인정보 보호가 중요해지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 신경망 소프트웨어 공급업체는 데이터 암호화 및 액세스 제어와 같은 기능을 추가하고 있습니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같은 데이터 개인정보 보호 요구 사항을 준수하는 것이 우선순위가 높아지고 있습니다.
• 민주화 및 설명 가능성에 집중 전통적으로 신경망 형성은 복잡하고 불투명한 프로세스로 여겨졌습니다. 그러나 시장은 보다 사용자 친화적이고 해석 가능한 솔루션으로 이동하고 있습니다. 이 "민주화"를 통해 더 다양한 개발자가 상당한 AI 경험 없이도 신경망을 만들고 사용할 수 있습니다. 또한 소프트웨어의 설명 가능한 AI 기능이 인기를 얻고 있습니다. 이러한 설명 도구는 사용자가 신경망 내의 의사 결정 프로세스를 이해하고, 신뢰를 구축하고, 모델 개발을 증가시키는 데 도움이 됩니다.
• 심층 학습의 발전 신경망 소프트웨어 시장은 특히 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 및 변압기 설계 분야에서 심층 학습 접근 방식의 급속한 발전을 경험하고 있습니다. 이러한 개발을 통해 다양한 유형의 입력을 처리하고 이미지 인식 및 자연어 처리를 포함한 광범위한 작업을 해결할 수 있는 보다 복잡하고 효율적인 신경망 모델이 가능해졌습니다.

글로벌 신경망 소프트웨어 시장 지역 분석

글로벌 신경망 소프트웨어 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석은 다음과 같습니다.

북미

• 북미는 2016년 전 세계 신경망 소프트웨어 산업에서 수익 기여도가 가장 높은 지역으로 부상하고 있으며, 미국이 수익의 대부분을 차지하고 있습니다. 이러한 우세는 지속될 것으로 예상되며, 이 지역은 예측 기간 내내 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다.
• 북미의 우세한 위치는 강력한 기술 인프라, 상당한 R&D 이니셔티브, 수많은 기존 시장 기업의 존재 때문일 수 있습니다.
• 또한 이 지역의 신경망 소프트웨어 시장은 특히 미국에서 자동차 산업의 혜택을 크게 볼 가능성이 높습니다. 자율 주행, 예측 유지 관리, 차량 분석과 같은 분야에서 정교한 솔루션에 대한 요구가 자동차 부문에서 신경망 소프트웨어 도입을 촉진하고 있으며, 이는 지역 시장 확장을 더욱 촉진하고 있습니다.
• 주요 시장 경쟁자의 만연과 자동차 산업, 특히 미국에서 신경망 솔루션에 대한 증가하는 수요는 북미 시장 성장의 주요 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 산업 전반의 기업이 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하는 데 있어 신경망 소프트웨어의 중요성을 파악함에 따라 고급 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
• 첨단 기술을 수용하려는 북미의 적극적인 접근 방식과 기술 기업 및 연구 기관의 강력한 생태계는 이 지역이 전 세계 신경망 소프트웨어 시장에서 지속적인 우위를 차지할 수 있는 위치를 차지하고 있습니다.

아시아 태평양

• 중국, 일본, 인도를 포함하는 아시아 태평양 지역은 신경망 소프트웨어 시장에서 떠오르는 시장으로 널리 알려져 있습니다. 현재 상태와 관계없이 이 지역은 엄청난 확장을 앞두고 있으며, 예측 기간 동안 가장 큰 연평균 성장률(CAGR)이 예측됩니다. 이러한 성장 궤적은 빠른 기술 발전, 인공 지능(AI) 기술 수용 증가, 여러 산업에 걸친 혁신적 솔루션에 대한 수요 증가 등 여러 가지 원인에 의해 주도됩니다.
• 아시아 태평양 지역 국가들이 디지털 변환 프로젝트를 우선시하고 AI 연구 및 개발에 광범위하게 투자함에 따라 신경망 소프트웨어 시장이 상당히 성장하여 산업 참여자에게 수익성 있는 전망을 제공할 가능성이 높습니다.
• 특히 중국, 일본, 인도는 아시아 태평양 신경망 소프트웨어 시장 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이러한 국가는 강력한 정부 노력과 AI 인프라에 대한 투자 덕분에 번창하는 기술 생태계를 갖추고 있습니다.
• 또한 의료, 은행, 제조, 소매와 같은 산업에서 AI 기반 애플리케이션 사용이 증가함에 따라 신경망 소프트웨어 솔루션을 구현하기에 이상적인 환경이 조성되고 있습니다. 훈련된 개인, 번창하는 스타트업 문화, 빠르게 변화하는 디지털 환경의 방대한 풀을 갖춘 아시아 태평양 지역은 글로벌 신경망 소프트웨어 시장에서 혁신과 성장을 위한 중요한 허브가 될 위치에 있습니다.

글로벌 신경망 소프트웨어 시장 세분화 분석

글로벌 신경망 소프트웨어 시장은 유형, 구성 요소, 최종 사용자 및 지역에 따라 세분화됩니다.

유형별 신경망 소프트웨어 시장

• 데이터 마이닝 및 보관
• 분석 소프트웨어
• 최적화 소프트웨어
• 시각화 소프트웨어

유형에 따라 시장은 데이터 마이닝 및 보관, 분석 소프트웨어, 최적화 소프트웨어, 시각화 소프트웨어로 나뉩니다. 분석 소프트웨어는 신경망 소프트웨어의 현재 시장 리더일 가능성이 가장 큽니다. 이 섹션에서는 여러 산업에서 AI 도입을 주도하는 핵심 기능인 이미지 인식, 자연어 처리, 이상 감지와 같은 활동에 대한 솔루션을 제공합니다. 데이터 마이닝 및 보관 도구가 가장 큰 증가를 보일 것으로 예상됩니다. 증가하는 데이터 양에는 데이터 수집, 저장 및 검색을 위한 효과적인 시스템이 필요합니다. 신경망이 복잡한 데이터 세트를 처리하는 능력을 향상시키면서 이 소프트웨어 세그먼트는 이러한 지능형 시스템을 구동하는 데이터를 준비하고 유지 관리하는 데 점점 더 중요해질 것입니다.

구성 요소별 신경망 소프트웨어 시장

• 인공 신경망
• 심층 신경망
• 서비스
• 플랫폼

구성 요소를 기준으로 시장은 인공 신경망, 심층 신경망, 서비스, 플랫폼으로 나뉩니다. 플랫폼은 신경망 소프트웨어 시장에서 지배적인 범주가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 우월성은 포괄적인 측면에서 비롯됩니다. 플랫폼은 신경망을 개발, 교육 및 배포하기 위한 포괄적인 환경을 제공합니다. 다양한 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 개발 도구, 라이브러리, 클라우드 컴퓨팅 액세스와 같은 다양한 기능을 자주 통합합니다. 서비스는 가장 빠르게 증가하는 부문으로 예상됩니다. 이러한 급속한 성장은 AI 전문 지식에 대한 수요 증가로 인해 촉진되고 있습니다. 서비스 제공자는 모델 구축, 교육, 통합과 같은 필수적인 도움을 제공하여 기업이 상당한 내부 리소스를 투자하지 않고도 AI를 활용할 수 있도록 합니다.

최종 사용자별 신경망 소프트웨어 시장

• 은행, 금융 서비스, 보험(BFSI)
• 헬스케어
• 통신 및 IT
• 운송

최종 사용자를 기준으로 시장은 BFSI, 헬스케어, 통신 및 IT, 운송으로 세분화됩니다. 분석에 사용할 수 있는 의료 데이터가 방대하기 때문에 의료 분야가 신경망 소프트웨어의 현재 시장 리더일 가능성이 큽니다. 이 데이터는 질병 탐지, 약물 연구, 개인화된 치료와 같은 애플리케이션을 구동합니다. 교통 분야는 신경망 소프트웨어에서 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 자율 주행 자동차의 급속한 개발과 개선된 운전자 지원 시스템에 의해 주도되고 있으며, 둘 다 객체 탐지 및 의사 결정과 같은 작업에 신경망에 크게 의존합니다.

지리적 신경망 소프트웨어 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역

지리적 측면에서 글로벌 신경망 소프트웨어 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 분류됩니다. 북미는 현재 신경망 소프트웨어 시장을 선도하고 있습니다. 이러한 우세는 Google, Microsoft, IBM과 같은 기존 기술 거물들이 AI 연구 및 개발에 막대한 투자를 하는 등 여러 요인에 기인할 가능성이 큽니다. 아시아 태평양 지역은 신경망 소프트웨어 산업에서 가장 빠르게 확장될 것으로 예상됩니다. 이 급속한 급증은 강력한 경제 성장, 중국과 인도와 같은 국가의 AI 개발에 대한 대규모 투자, 이 지역의 AI 스타트업 수 증가와 같은 요인에 의해 주도되고 있습니다.

주요 참여자

"글로벌 신경망 소프트웨어 시장" 연구 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장의 주요 기업은 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, Ward Systems Group, Inc. 입니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 전 세계 기업의 주요 개발 전략, 시장 점유율, 시장 순위 분석이 포함되어 있습니다.

당사의 시장 분석에는 이러한 주요 기업에 전념하는 섹션도 포함되어 있으며, 당사 분석가는 모든 주요 기업의 재무 제표에 대한 통찰력과 함께 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석을 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 글로벌 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

신경망 소프트웨어 시장 최근 개발

• 2024년 1월, Tesla는 고객에게 FSD Beta v12 업그레이드를 배포하기 시작하여 이 회사가 자율 주행에 대한 약속을 이행할 수 있는 중요한 기회를 제공했습니다. FSD Beta v12는 방대한 비디오 클립 데이터 세트에서 훈련된 통합 신경망을 사용하여 도시 주행 기술을 개선합니다. 이 신경망은 300,000줄이 넘는 명시적 C++ 코드의 상당 부분을 대체합니다.
• 2023년 11월 Broadcom Inc.는 최신 Trident 5-X12 프로세서에서 소프트웨어를 사용하여 사용자 정의할 수 있는 NetGNT(Networking General-purpose Neural-network Traffic-analyzer)라는 새로운 온칩 신경망 추론 엔진을 발표했습니다.
• 2022년 8월, 잘 알려진 OpenVDB는 인공 지능(AI)과 일반 처리 장치(GPU) 최적화를 결합하여 과학 컴퓨팅, 시각화 및 기타 분야의 전문가가 방대한 복잡한 체적 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 지원합니다. 이는 NVIDIA의 NeuralVDB 출시로 달성되었습니다. 연기 및 구름과 같은 희소 체적 데이터의 경우 NeuralVDB는 메모리 공간을 100배 줄입니다.
• 2022년 10월, IBM은 임베디드 AI 소프트웨어 포트폴리오에 세 개의 새로운 라이브러리를 추가한다고 발표했습니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 IBM Ecosystem 파트너, 고객 및 개발자가 AI 기반 제품을 더 쉽고 빠르고 비용 효율적으로 빌드하고 마케팅할 수 있습니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론