报告概览

全球深度学习市场规模预计将从 2024 年的255 亿美元增至 2034 年的 2613 亿美元左右，2025 年至 2034 年的预测期间复合年增长率为 26.2%。北美占据主导市场地位，占据 33.9%以上份额，收入86.4亿美元。

深度学习市场专注于先进的人工智能技术，这些技术使用分层神经网络来分析大量数据并提供跨行业的智能决策、自动化和模式识别。深度学习广泛应用于医疗保健、金融、汽车、零售和制造等领域，适用于图像和语音识别、预测分析、欺诈检测、自动驾驶汽车和数字助理等应用。

最主要的驱动因素之一深度学习市场的增长得益于物联网设备、数字平台和企业业务系统生成的数据的爆炸式增长。当组织希望理解这些信息时，对有效分析和解释这些数据的技术的需求变得至关重要。该领域极大地受益于 GPU 和 AI 专用芯片等硬件加速器的不断发展，因为这些进步使得训练和部署深度学习模型变得可行。

根据 wifitalents 的数据，深度学习为 AI 项目带来了重大进展，根据 wifitalents 的数据，超过 85% 报告了更好的性能。卷积神经网络 (CNN) 引领了图像识别领域的发展，2012 年至 2020 年间，准确率提高了 20% 以上。然而，这种进步伴随着高能耗。训练一个 GPT-3 模型消耗约 1,287 MWh 电力，相当于100 美国 家庭一年内使用的数据。

在语言任务中，BERT 等 Transformer 模型现在的准确率高达 94%，取代了旧的 RNN。深度学习还有助于医疗保健，将癌症检测准确率提高高达15%。到 2025 年，预计60%的数字交互将由人工智能和深度学习系统处理。 GPT-4 拥有超过 1700 亿个参数，是迄今为止最大的神经模型，显示了该技术所达到的规模。

例如，2024 年 10 月，深度学习应用于 3D 医学成像来预测疾病风险，标志着医疗保健分析迈出了重要一步。通过使用先进的算法，该技术可以更准确地识别癌症和神经系统疾病等疾病的早期迹象。早期发现疾病的能力支持更有效的治疗策略并改善患者的治疗效果。              

关键要点

• 从解决方案来看，软件占据主导地位，占据46.1%的份额，反映出对人工智能平台和框架的强劲需求。
• 从应用来看，图像识别占据主导地位，占据43.2%的份额，这是由医疗保健、安全和零售领域的采用推动的。
• 按照最终用途，在自动驾驶和 ADAS 技术的支持下，汽车行业占据了39.6%的份额。
• 按地区划分，北美占据了全球市场33.9%的份额。
• 美国到 2024 年，市场价值将达到255 亿美元，预计将以32%的复合年增长率增长，凸显企业的快速采用和人工智能集成。

美国深度学习市场规模

美国深度学习市场正在快速增长，目前价值255亿美元，预计该市场的复合年增长率为32%。 由于人工智能研究的进步、大型数据集的可用性增加以及强大的计算基础设施的崛起等因素的综合作用，该市场正在大幅增长。

美国拥有领先的科技公司和研究机构，推动医疗保健、金融和自动驾驶汽车等领域的深度学习应用创新。此外，政府和私营部门的大量投资正在加速深度学习技术在商业和工业用途中的采用。

例如，2024 年 9 月，NVIDIA 宣布与美国政府一项旨在促进全球包容性人工智能的计划建立合作伙伴关系，进一步巩固美国在深度学习领域的主导地位。此次合作强调了美国在人工智能创新领域的领导地位，利用强大的技术推动医疗保健、国防和教育等领域的进步。

到 2024 年，北美在全球深度学习市场中占据主导地位，占据33.9%以上份额，收入86.4亿美元。这种主导地位得益于其强大的技术基础设施、大量投资以及 NVIDIA、Google 和 Microsoft 等领先科技公司以及顶级研究机构的存在。

该地区先进的计算能力，特别是在医疗保健、汽车和金融等人工智能驱动的行业，加速了深度学习的采用。此外，自主系统和深度学习框架的进步进一步推动了市场的扩张，使北美成为人工智能创新的关键参与者。

例如，2023 年 11 月，北美在 RSNA 会议上凭借医学成像领域的重大进步，巩固了其在深度学习领域的主导地位。人工智能驱动技术的创新，特别是疾病检测领域的创新分析和诊断，凸显了该地区在深度学习医疗保健应用方面的领先地位。

解决方案分析

2024年，软件在深度学习市场解决方案领域占据最大份额，占46.1%。深度学习软件框架、库和开发工具是现代人工智能的核心研究和商业部署。这些软件平台提供了跨行业设计、训练和部署复杂神经网络模型所需的基础设施。

深度学习软件解决方案的灵活性、可扩展性和持续更新使其成为旨在实施或扩展人工智能应用程序的组织的首选。随着人工智能应用的扩大，对强大且用户友好的软件解决方案的需求继续推动该细分市场的增长。

例如，2023 年 12 月，Neurocle 发布了开发了用于检测应用的深度学习软件的更新版本，增强了其在工业自动化方面的能力。更新后的软件集成了先进的深度学习算法，提高了视觉检测的准确性和速度，实现了实时缺陷检测和质量控制。

应用分析

2024年，图像识别是深度学习市场的领先应用领域，占据43.2%份额。基于深度学习的图像识别广泛应用于面部识别、数字成像、自动化质量检测和医疗诊断。其高精度处理和分析大量视觉数据的能力正在彻底改变安全、医疗保健、零售和制造等行业。

卷积神经网络 (CNN) 的进步和大型注释数据集的可用性使图像识别解决方案能够提供高精度h 精度和可靠性。跨行业的组织依靠这项技术来提高可视数据处理的运营效率和竞争优势。

例如，2024 年 4 月，推出了一种新的人工智能工具 MONET，通过深度学习和文本分析的集成增强了医学成像。这一创新工具将先进的图像处理技术与自然语言处理相结合，从医疗记录中提取和解释视觉和文本数据。

最终用途前景分析

按最终用途前景计算，汽车行业在深度学习市场中占据39.6%份额，反映出该行业对人工智能技术的快速整合。深度学习是实现高级驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶车辆、车载虚拟助手和预测性维护解决方案的基础。制造商正在利用深度学习g 增强车辆安全、导航和用户体验。

对联网和自动驾驶汽车的关注正在推动汽车领域深度学习应用的投资，因为这些系统依赖强大的人工智能模型来进行实时决策和环境感知。随着监管和消费者对智能汽车技术的需求上升，这一趋势预计将进一步加速。

例如，2025 年 8 月，深度学习技术被用来增强汽车生产中的自动化焊缝检测。将深度学习算法集成到检测系统中，可以高精度检测焊接缺陷，改善质量控制并减少生产错误。

新兴趋势

主要用例

主要细分市场

按解决方案

• 硬件
  • 中央处理单元（CPU）
  • 图形处理单元（GPU）
  • 现场可编程门阵列（FPGA）
  • 专用集成电路（ASIC）
• 软件
• 服务
  • 安装服务
  • 集成服务
  • 维护和支持服务

按应用

• Image Recognition
• 语音识别
• 视频监控和诊断
• 数据挖掘

按最终用途 Outlook

• 汽车
• 航空航天和国防
• 医疗保健
• 零售
• 其他

区域分析和覆盖范围

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • ResMEA 的t

对增长的主要影响因素

客户洞察

驱动因素

各行业的采用率不断提高

深度学习技术越来越多地在医疗保健、汽车、金融、零售、制造和娱乐等行业得到采用。这些行业利用深度学习来提高运营效率、增强客户体验并优化决策流程。

例如，在医疗保健领域，人工智能模型有助于诊断，而在汽车领域，深度学习为自动驾驶汽车提供动力。随着企业意识到深度学习在提高生产力和降低成本方面的潜力，这种广泛采用是深度学习市场增长的关键驱动力。

例如，2025 年 7 月，Sensormatic Solutions 推出了先进的深度学习 AI 功能，通过其 Re-ID 技术增强零售流量分析。这项创新利用深度学习来更准确地跟踪和分析客户行为，为零售商提供有关购物者模式和商店的宝贵见解。

约束

高计算成本

训练深度学习模型的计算成本很高，需要强大的硬件（例如 GPU）和大量能源。这种高昂的成本可能会限制深度学习的可及性，特别是对于可能没有资源投资此类基础设施的小型组织而言。

与购买和维护高端设备相关的财务障碍以及相关的能源消耗，减缓了深度学习的广泛采用，特别是在成本敏感型行业或小型企业中。

例如，2021 年 7 月，Google Research 公布了降低与深度强化学习 (DRL) 相关的高计算成本的努力。通过引入新技术来优化训练流程并提高效率，Google 旨在让更广泛的研究人员和开发人员更容易使用 DRL。

机遇

特定行业深度学习应用的扩展

特定行业应用的不断扩展创造了巨大的增长机会。在医疗保健领域，深度学习模型正在实现预测诊断、患者风险评估和药物发现加速。

汽车行业正在利用深度神经网络来实现自动驾驶汽车的感知和控制。金融服务部署深度学习来进行欺诈检测、风险建模和个性化客户洞察。随着领域数据和监管清晰度的成熟，精准农业、智能制造和数字营销等新兴领域提供了高潜力、尚未开发的机会。

例如，2025 年 8 月，EdgeAI 计算初创公司 EdgeHax 获得了 13.9 亿卢比的种子资金，标志着边缘 AI 和深度学习技术向前迈出了重要一步。该初创公司专注于实现实时数据处理智能手机和物联网传感器等边缘设备上的 g 技术，满足了对低延迟、高效人工智能解决方案不断增长的需求。

挑战

竞争和碎片化

深度学习市场面临着激烈的竞争，众多初创公司和老牌公司都在争夺主导地位。这种分散的格局要求公司不断创新才能保持领先地位。

初创公司经常颠覆传统的商业模式，而大型企业则利用其资源快速扩张。这种创新和差异化产品的持续压力给那些希望在市场上开拓利基的公司带来了挑战，使其难以长期保持竞争优势。

例如，2025 年 6 月，微软利用深度学习技术提高了分子模拟的准确性，推进了计算化学领域的发展。这一突破体现了行业内持续的竞争和碎片化

主要参与者分析

在深度学习市场中，NVIDIA、Intel、Advanced Micro Devices, Inc.等全球技术领导者发挥着决定性作用。他们在 GPU、处理器和硬件加速器方面的创新为大规模 AI 模型训练提供了基础。这些公司继续投资于提高速度、降低能耗和实现实时处理的芯片设计。

作为市场领先企业之一，AMD 于 2025 年 3 月完成了对 ZT Systems 的收购，ZT Systems 是一家领先的人工智能和通用计算基础设施提供商。这一战略举措增强了 AMD 提供端到端人工智能解决方案的能力，将其 CPU、GPU 和网络技术与 ZT 的系统专业知识相结合。

另一组主要参与者包括谷歌公司、微软公司和IBM公司。这些公司在推动深度学习的软件和基于云的生态系统中占据主导地位。他们的平台提供可扩展的基础设施、先进的算法和人工智能框架，可加速企业的采用。

Clarifai, Inc.、HyperVerge、Entilic 和 ARM Ltd. 等专业参与者为市场带来了有针对性的创新。 Clarifai 和 HyperVerge 正在推进图像识别和计算机视觉，而 Entilic 正在医疗诊断中使用深度学习。 ARM 提供支持移动和边缘人工智能的高效芯片架构。

市场主要参与者

• Advanced Micro Devices, Inc.
• ARM Ltd.
• Clarifai, Inc.
• Entilic
• Google, Inc.
• HyperVerge
• IBM Corporation
• 英特尔公司
• 微软公司
• NVIDIA公司

近期进展

• 2025 年 6 月，BrainScope 扩大了董事会并推出了旨在增强大脑健康洞察力的先进深度学习平台。新平台利用尖端的人工智能和深度学习技术来分析大脑活动，并为创伤性脑损伤 (TBI) 和脑震荡等疾病提供更准确的诊断。
• 2024 年 6 月，Hewlett Packard Enterprise 和 NVIDIA 推出了 HPE NVIDIA AI 计算，这是一套联合开发的 AI 解决方案套件。此次合作的重点是通过集成基础设施和协调的市场推广工作，加速企业采用生成式人工智能技术。这些解决方案旨在支持大规模模型训练和部署，帮助组织将生成能力嵌入到核心业务功能中。
• 2024 年 3 月，Google Cloud 在 2024 年 3 月期间公布了专为医疗保健和生命科学定制的生成式 AI 的关键进展。HIMSS24 会议在奥兰多举行。一大亮点是推出了 Vertex AI Search for Healthcare，该工具可通过快速、准确地访问医疗数据来增强临床工作流程。