美国深度学习市场（2024 - 2030）

美国深度学习市场规模和趋势

美国深度学习市场规模预计到 2023 年将达到 149.7 亿美元，预计 2024 年至 2030 年复合年增长率为 22.0%。由于对基于云的技术的投资和数据中心功能的技术进步，深度学习的趋势正在增长。组织寄希望于大数据分析、人工智能 (AI) 和计算能力的增强。航空航天和国防、汽车、医疗保健和零售等终端应用对数据挖掘、语音识别、视频监控和图像识别的强劲需求将预示着深度学习解决方案和服务提供商的增长。

美国在神经网络架构、图形处理单元 (GPU)、工业自动化、网络安全应用、物联网 (IoT) 和机器人。此外，机器视觉技术的渗透将增强价值主张。值得注意的是，聊天机器人、机器翻译和服务机器人的应用不断增长，预示着业务前景良好。

聊天机器人的趋势推动了自然语言处理 (NLP) 和自动语音识别 (ASR) 的发展。特定行业的聊天机器人已经在自动化和简化业务和 IT 流程方面取得了进展。例如，语音聊天机器人在向人们提供健康检查、COVID-19 大流行状况和检疫检查信息方面发挥了不可估量的作用。深度学习驱动的聊天机器人将继续重新定义聊天机器人的智能并促进自然对话。

市场集中度和特征

随着利益相关者的注入，深度学习领域的创新已变得越来越丰富。向机器投入资金以提高生产力、增加收入并促进保留。市场公司将继续寻求自动化预测分析和支持欺诈检测、虚拟助理、疾病诊断、面部识别和语言翻译的技术。金融服务提供商寻求深度学习来实现交易自动化、最小化风险和检测欺诈。

随着深度学习带来跨行业垂直领域的范式转变，并购活动可能会引人注目。一些人工智能和机器学习（ML）公司已经从人工智能创新中取得了进展，初创公司和老牌公司被收购或合并。例如，2022 年，Pinterest 宣布将开发一个基于人工智能的创新购物平台 THE YES，以推动其“品味驱动购物”的地位。

有关深度学习的法规预计将在美国生态系统中引人注目。这联邦机构已经发布了一系列框架，而多个州也制定了针对人工智能的法律。 2023 年 2 月，联邦贸易委员会 (FTC) 发布了关于其执法机构处理欺骗性或不公平人工智能广告声明的适用性的指南。 2023 年 4 月，美国联邦贸易委员会 (FTC) 与消费者金融保护局 (CFPB)、美国司法部民权司和美国平等就业机会委员会 (EEOC) 发布了一份联合声明，在人工智能在日常生活中普及之际，维护美国对平等、公平和正义的承诺。

随着深度学习继续占据主导地位，替代品的威胁可能并不大。 人工智能越来越多地嵌入到企业中，以提高生产力并提高竞争力和差异化。由于人工智能技术可以满足最终用途行业，包括制药、零售、金融和制造，深度学习的替代品可能是最小。

随着医疗保健、汽车、零售以及航空航天和国防可能向人工智能和机器学习注入资金，最终用途集中度可能会很高。这种最先进的技术已在飞机测试和优化、飞机设计和开发、后台业务功能和飞行辅助方面取得了进展。人工智能在基于预测分析和历史数据的调度、跟踪和管理维护方面已受到追捧。

解决方案洞察

2023年，软件领域对市场的贡献率为47.72%，占据最大的收入份额。这种增长部分归因于强大的工具、高水平的编程以及可以帮助训练、设计和验证深度神经网络的库的足迹。此外，利益相关者还进一步加大了对边缘智能、机器理解和ONNX（开放式中立网络交换）架构的投资，以支撑深度学习跨业务垂直领域的学习。

由于 GPU 和现场可编程门阵列 (FPGA) 在深度学习中的渗透率不断扩大，硬件领域在预测期内将以最快的复合年增长率增长。 FPGA 已在提供卓越性能、低延迟和高吞吐量方面取得了进展。美国视频流的流量不断增长，使得该硬件备受追捧。一些动态，包括克服 I/O 瓶颈、利用传感器融合、在工作负载中添加 AI 功能以及降低功耗，使硬件成为一个有价值的主张。

应用洞察

由于视频网站和图库摄影领域对深度学习以使用户可以发现视觉内容的需求不断增加，图像识别细分市场占据了市场主导地位，并在 2023 年占据了最高的收入份额。定制解决方案在面部识别安全方面得到了推动社交媒体分析中的权限和监视、图像评估和图像检测。此外，随着视觉内容的激增，内容现代化的趋势对区域前景来说是个好兆头。

由于智能家居系统、虚拟助理和汽车界面等应用对语音激活技术的需求激增，预计语音识别领域在预测期内将以最快的复合年增长率增长。用于自然语言理解、语音识别和通过机器算法持续增强的深度神经网络将巩固领先公司在该领域的地位。语音识别工具将继续寻求理解和学习人类语音的技术。

最终用途见解

汽车领域准备根据自动驾驶汽车的需求大幅扩张。汽车制造商一直在寻求深度神经网络来支撑未来的移动性。一个自动驾驶车辆可以提高出租车和卡车运输服务的生产力，最大限度地减少事故并减少交通拥堵。此外，光探测和测距 (LIDAR)、全球定位系统 (GPS)、惯性传感器以及无线电探测和测距 (RADAR) 的不断增长预计将推动市场增长。

由于数据分析、深度学习和人工智能的渗透，医疗保健领域预计在预测期内将大幅增长。例如，深度学习在疾病的早期发现、预测未来的住院治疗和识别临床风险方面已经取得了突出的成果。值得注意的是，美国 FDA 强调在医疗保健领域实施机器学习和人工智能的监管框架。

美国主要深度学习公司见解

市场上的一些领先参与者包括 Google, Inc.、NVIDIA 公司、IBM 公司和微软公司。他们可能会专注于有机和无机战略，以强调他们在区域格局中的方法。

• 2023 年 7 月，NVIDIA 宣布注资 5000 万美元用于人工智能驱动的药物发现。对 Recursion Pharmaceuticals 的投资将使芯片设计者加强人工智能模型的训练。

• 2023 年 1 月，微软宣布向 OpenAI 投资 100 亿美元，以巩固其在生成人工智能智能领域的地位。

• 据报道，2022 年 5 月，英特尔推出了深度学习处理器来增强人工智能，并为客户提供多种选择，包括边缘计算和人工智能技术。云。

一些新兴公司计划扩大其产品组合以增强其价值主张。一些主要动态概述如下：

• 2023 年 10 月，Advanced Micro Devices 宣布收购 Nod.AI，以加强其在数据中心和行业领域的地位。ip。此次收购将帮助前者为其客户提供机器学习模型、库和开发者工具。

• 2023 年 11 月，Clarifai 宣称其目标是让超过 5000 万开发者能够使用 AI。引人注目的是，2021 年 10 月，它筹集了 6000 万美元的 C 轮资金，为全球开发者带来人工智能。

最新动态

• 2023年11月，IBM推出了5亿美元的风险基金，向多家人工智能公司注入资金。该公司声称，到 2030 年，人工智能可以释放近 16 万亿美元的生产力。

• 2023 年 2 月，Google 宣布将向 Anthropic 投资 3 亿美元，这将帮助后者在推动 YouTube 和 Google 搜索的同一基础设施上开展突破性人工智能研究。

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