neuronal Netzwerk Software-Marktgröße, Prognose, Wachstumstreiber 2030

neuronal Netzwerk Software-Marktgröße und Marktanteil

Marktübersicht

Studienzeitraum	2019 - 2030
Marktgröße (2025)	34.76 Milliarden US-Dollar
Marktgröße (2030)	139.86 Milliarden US-Dollar
Wachstumsrate (2025 - 2030)	32.10% CAGR
Schnellstwachsender Markt	Asien-Pazifik
Größter Markt	Nordamerika
Marktkonzentration	Mittel
Hauptakteure *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert Bild © Mordor Intelligence. Wiederverwendung erfordert Namensnennung gemäß CC BY 4.0.

neuronal Netzwerk Software-Markt (2025 - 2030) — Bild © Mordor Intelligence. Wiederverwendung erfordert Namensnennung gemäß CC BY 4.0.

neuronal Netzwerk Software-Marktanalyse von Mordor Intelligenz

Die Größe des neuronal Netzwerk Software-Marktes wird auf 34,76 Milliarden USD im Jahr 2025 geschätzt und soll bis 2030 139,86 Milliarden USD erreichen, bei einer CAGR von 32,10% während des Prognosezeitraums (2025-2030). Die Expansion beschleunigt sich, da Unternehmen von nachweisen-von-Concepts zu Groß angelegten Rollouts übergehen, unterstützt durch Sovereign-KI-Programme, Foundation-Modell-Ökosysteme und Wolke-Plattformen, die Adoptionsbarrieren senken. OpenAIs Umsatzsprung von 5,5 Milliarden USD im Dezember 2024 auf 10 Milliarden USD im Juni 2025 verdeutlicht die steigende kommerzielle Nachfrage nach Groß angelegten neuronal Netzwerk-Bereitstellungen. Asien-Pazifik ist die am schnellsten wachsende Region, da China, Japan, Indien und Südkorea Große Sprachmodelle lokalisieren und nationale KI-Clouds aufbauen. Komponententrends zeigen, dass Software-Werkzeuge den Mehrheitsanteil behalten, während Dienstleistungen schneller expandieren, da Unternehmen Integration und Optimierungsexpertise suchen. Der Wettbewerb intensiviert sich weiterhin, wobei Wolke-Hyperscaler, Unternehmen-Software-Anbieter und spezialisierte KI-Firmen um Differenzierung In Bezug auf Modelleffizienz, Governance und vertikale Lösungen konkurrieren.

Wichtige Erkenntnisse des Berichts

Nach Komponenten hielten Software-Werkzeuge 54,4% der Umsätze von 2024, während Dienstleistungen voraussichtlich mit einer CAGR von 35,4% bis 2030 expandieren.
Nach Bereitstellungsmodus beherrschten Wolke-Lösungen 61,3% des neuronal Netzwerk Software-Marktanteils im Jahr 2024, während Hybrid-Architekturen voraussichtlich mit einer CAGR von 34,8% bis 2030 wachsen.
Nach Typ führte Daten Bergbau und Archivierung mit 38,7% Umsatzanteil im Jahr 2024; Optimierungssoftware soll mit einer CAGR von 34,2% bis 2030 voranschreiten.
Nach Anwendung entfiel auf Betrugserkennung 24,2% der Umsätze von 2024; vorausschauende Wartung soll eine CAGR von 35,6% bis 2030 verzeichnen.
Nach Endnutzer-Vertikale repräsentierte bfsi 23,4% Anteil der neuronal Netzwerk Software-Marktgröße im Jahr 2024, während die Fertigung voraussichtlich mit einer CAGR von 34,6% bis 2030 expandiert.
Nach Geografie eroberte Nordamerika 38,06% der Umsätze im Jahr 2024; Asien-Pazifik wird voraussichtlich die schnellste CAGR von 35,7% bis 2030 verzeichnen.

Globale neuronal Netzwerk Software-Markttrends und Einblicke

Analyse der Treiber-Auswirkungen

Treiber	(~) % Auswirkung auf CAGR-Prognose	Geografische Relevanz	Auswirkungszeitrahmen
Wolke-basierte KI-Plattformen demokratisieren neuronal Networks	+8.2%	Global, stärkere Adoption In Nordamerika und Europa	Mittelfristig (2-4 Jahre)
Steigende Unternehmensnachfrage nach prädiktiver Analytik	+7.5%	Global, angeführt von Fertigungszentren In APAC und Nordamerika	Kurzfristig (≤2 Jahre)
Wachsende Verfügbarkeit von Groß Daten und GPUs	+6.8%	Nordamerika und APAC Kern, gedämpft durch Lieferengpässe	Mittelfristig (2-4 Jahre)
Foundation-Modelle schaffen neue Toolchain-Nachfrage	+5.9%	Global, konzentriert In technologieführenden Regionen	Langfristig (≥4 Jahre)
Open-Source-Modell-Marktplätze beschleunigen Adoption	+4.1%	Global, besonders stark In Entwicklergemeinschaften	Kurzfristig (≤2 Jahre)
Sovereign-KI-Initiativen benötigen lokale neuronal-Netzwerk-Stacks	+3.7%	Europa, APAC und ausgewählte Schwellenmärkte	Langfristig (≥4 Jahre)
Quelle: Mordor Intelligence

Cloud-basierte KI-Plattformen demokratisieren den Zugang

Die Ausgaben von Unternehmen für generative KI steigen 2025 um 30%, da mittelständische Firmen verwaltete Plattformen übernehmen, die Kapitalbarrieren beseitigen. Rot Hats Kauf von neuronal Magic fügt optimierte Inferenz-Bibliotheken zu seiner Hybrid-Wolke-Suite hinzu und ermöglicht effiziente Bereitstellungen innerhalb privater Cluster. ^{[1]Rot Hat, "Rot Hat Announces Definitive Agreement Zu Acquire neuronal Magic," redhat.com} Rackspaces KI Anywhere-Dienstleistung verpackt vorgefertigte Modelle mit vorhersagbaren Abonnementpreisen und macht komplexe neuronal Netzwerk-Architekturen für Firmen ohne interne Expertise erreichbar. ^{[2]Rackspace Technologie, "Enhance KI Leistung In Privat Wolke With Rackspace KI," rackspace.com} Googles Gemini-Familie erweitert die Demokratisierung durch die Einbettung von Text-zu-Bild- und Videogenerierungs-APIs In Standard-Wolke-Konsolen, wodurch Entwickler multimodale Inferenz ohne maßgeschneiderte Infrastruktur testen können. Diese Plattform-Bewegungen reduzieren die Zeit-Zu-Value und erweitern den neuronal Netzwerk Software-Markt über neue Unternehmensadoptierer.

Steigende Unternehmensnachfrage nach prädiktiver Analytik

Hersteller wechseln von reaktiver zu proaktiver Wartung, da neuronal Networks eine Genauigkeit von 94% bei der Fehlererkennung erreichen. BMWs Werk In Regensburg verhindert über 500 Minuten jährliche Montagestörungen durch die Analyse vorhandener Komponentendaten, was starken ROI In industriellen Kontexten bestätigt. ^{[4]BMW Gruppe, "schlau Wartung Using Künstlich Intelligenz," press.bmwgroup.com} allgemein Motoren reduzierte unerwartete Ausfallzeiten um 15% und sparte jährlich 20 Millionen USD nach der Verknüpfung von IoT-Sensoren mit KI-gesteuerten Scheduling-Motoren. Finanzinstitute sehen parallele Vorteile, wobei hybride Tief-Lernen-Modelle 98,7% der betrügerischen Zahlungen abfangen. Solche klaren wirtschaftlichen Gewinne beschleunigen Software-Beschaffungszyklen und steigern die Erwartungen an schnelle Bereitstellungsunterstützung von Anbietern.

Wachsende Verfügbarkeit von Big Data und GPUs

Die globale KI-Rechenkapazität soll bis 2027 um das Zehnfache wachsen, unterstützt durch Chip-Node-Fortschritte und erweiterte Verpackung, dennoch bleibt das Angebot knapp, da NVIDIA 88% des diskrete GPU-Volumens kontrolliert und von begrenzten CoWoS-Linien abhängt. Die Knappheit schafft einen zweistufigen Hardware-Markt, In dem ressourcenreiche Firmen Frontier-Modelle verfolgen, während andere auf kleinere Architekturen angewiesen sind. Intels Arc-GPUs, gepaart mit PyTorch, senken Einstiegskosten und erweitern die Hardware-Auswahl. Das Nettoergebnis ist eine anhaltende Kapazitätserweiterung, aber auch verstärktes Interesse an effizienter Modellkompression, die die Leistung auf begrenzten Ressourcen hoch hält und das Momentum des neuronal Netzwerk Software-Marktes aufrechterhält.

Foundation-Modelle schaffen neue Toolchain-Nachfrage

Databricks' DBRX zeigt, wie offene Foundation-Modelle Unternehmen erlauben, mit proprietären Daten zu fine-tunen und dabei das Eigentum zu behalten, wodurch Anbieter-sperren-In-Kosten gesenkt werden. TorchTitan erreicht 65% schnelleres Ausbildung über 128 GPUs und hebt den Bedarf an verteilter Trainings-Orchestrierung hervor. Governance-Schichten reifen parallel; IBM watsonx.Governance automatisiert EU-KI-Gesetz-Einhaltung-Checkpoints und stellt sicher, dass Modelle Transparenzmandate erfüllen. ^{[3]IBM Staff, "IBM watsonx.Governance," IBM, ibm.com} Diese spezialisierten Toolchains schaffen neue Umsatzpools über MLOps, Observability und Policy-Motoren hinweg und erweitern den neuronal Netzwerk Software-Markt-Footprint.

Analyse der Beschränkungen-Auswirkungen

Beschränkung	(~) % Auswirkung auf CAGR-Prognose	Geografische Relevanz	Auswirkungszeitrahmen
Mangel an Tief-Lernen-MLOps-Talenten	-4.8%	Global, am akutesten In Europa und Nordamerika	Mittelfristig (2-4 Jahre)
Datenschutz- und Governance-Belastungen	-3.2%	Europa (DSGVO) mit expandierendem globalem Einfluss	Langfristig (≥4 Jahre)
GPU-Lieferketten-Volatilität inflationiert Kosten	-2.9%	Global, konzentrierte Auswirkungen auf rechenintensive Anwendungen	Kurzfristig (≤2 Jahre)
Energie- und ESG-Kontrolle von Ausbildung-Workloads	-1.7%	Entwickelte Märkte mit Durchsetzung von Nachhaltigkeitsmandaten	Langfristig (≥4 Jahre)
Quelle: Mordor Intelligence

Mangel an Deep-Learning-MLOps-Talenten

Nur 28% der KI-Adoptierer beschäftigen dedizierte MLOps-Ingenieure, und 75% der europäischen Arbeitgeber kämpften 2024 damit, KI-Rollen zu besetzen, was eine persistente Qualifikationslücke aufzeigt. Tech-Giganten liefern jetzt Zertifizierungs-Curricula, um Reskilling zu beschleunigen, dennoch können Curricula nicht mit schnellen Framework-Änderungen mithalten. Ohne ausreichende Praktiker zur Operationalisierung von Modellen verlängern sich Bereitstellungszeiten und Dienstleistung-Umsätze steigen, was kurzfristige neuronal Netzwerk Software-Marktgewinne begrenzt, auch wenn die Nachfrage wächst.

Datenschutz- und Governance-Belastungen

Das EU-KI-Gesetz führt obligatorische Risikobewertungen und Offenlegungen ein, was Einhaltung-Overhead erhöht. Finanzinstitute In Asien vermeiden KI für AML-Aufgaben, da Legacy-Systeme Datenabstammungstests nicht erfüllen können. Die DSGVO zwingt weiterhin zu datenschutzwahrenden Inferenzen und veranlasst Investitionen In Modellüberwachung und synthetische Datentechniken. Kleinere Firmen sehen sich höheren proportionalen Kosten gegenüber, was trotz starkem Interesse frühe Adoption entmutigt und dadurch die Expansion des neuronal Netzwerk Software-Marktes Dämpft.

Segmentanalyse

Nach Komponenten: Software-Stabilität und Services-Aufschwung

Software-Frameworks, Bibliotheken und AutoML-Suiten lieferten 54,4% der Umsätze von 2024 und unterstreichen ihre Rolle als strukturelles Rückgrat des neuronal Netzwerk Software-Marktes. Kern-Entwicklungskits wie TensorFlow, PyTorch und JAX bleiben essentiell, dennoch verlangen Käufer zunehmend schlüsselfertige Modul, die Experimentierzyklen verkürzen. Dienstleistungen, einschließlich professioneller Beratung und verwalteter Operationen, steigen mit 35,4% CAGR, da Firmen Integration, Tuning und Lebenszyklus-Management auslagern.

Verwaltete Dienstleistungen eroberten inkrementelle Gewinne gleich 35,4% der neuronal Netzwerk Software-Marktgröße im Jahr 2024, da Wolke-Anbieter KI-Spezialisten In Abonnement-Pakete einbetteten, um die Zeit-Zu-Produktion zu beschleunigen. Professionelle Dienstleistung-Teams reagieren auf sektorspezifische Bettürfnisse-z.B. Gesundheitswesen-Bildgebung-Einhaltung-und verstärken den Dienstleistung-Anteil weiter. Über das Prognosefenster hinweg wird die Anbieter-Differenzierung von Domain-Tiefe und ergebnisbasierter Preisgestaltung abhängen, anstatt nur von Lizenzierung.

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Nach Bereitstellungsmodus: Hybrid-Flexibilität stützt Sovereign AI

öffentlich Wolke behielt 61,3% des neuronal Netzwerk Software-Marktanteils im Jahr 2024, da Hyperscaler elastische Rechenleistung für Ausbildung und Inferenz bieten. Unternehmen nutzen GPU-Cluster auf Abruf und vermeiden Vorabkapitalausgaben. Dennoch verschieben Souveränität, Latenz und regulatorische Anforderungen das Wachstum In Richtung Hybrid-Bereitstellungen, die mit 34,8% CAGR bis 2030 prognostiziert werden.

Hybrid-Architekturen lassen Daten An-premise oder In privaten Clouds verbleiben, während Modell-Ausbildung In skalierbaren öffentlichen Umgebungen stattfindet. Finanzdienstleister und Gesundheitswesen-Betreiber übernehmen diese Topologie, um sensible Daten zu schützen und gleichzeitig Wolke-Skalierung zu nutzen. Der wachsende Einsatz von Confidential Berechnung und Federated Lernen wird die Hybrid-Nachfrage verstärken und die Ressourcenplanung für Anbieter umgestalten.

Nach Typ: Optimierungs-Engines gewinnen Momentum

Daten Bergbau- und Archivierungsanwendungen kontrollierten 38,7% der Umsätze im Jahr 2024, was eine etablierte Nutzung für Mustererkennung über Große Datensätze widerspiegelt. Visualisierung und analytische Dashboards übersetzen neuronal Netzwerk-Ausgaben In umsetzbare Erkenntnisse für Geschäftsnutzer und zementieren ihren Platz In Analytik-Stacks.

Optimierungssoftware steigt am schnellsten mit 34,2% CAGR und zielt auf liefern-Kette-Routing, Produktionsplanung und Ressourcenallokation. Frühe Adoption In Automobil-Montagelinien zeigt, dass prädiktive Algorithmen Umstellungszeit und Ausschussraten reduzieren und direkte Kosteneinsparungen bewirken. Da Lean Herstellung und ESG-Ziele konvergieren, wird die Nachfrage nach Optimierungsmodulen neue Schichten zum neuronal Netzwerk Software-Markt hinzufügen.

Nach Anwendung: Vorausschauende Wartung hebt ab

Betrugserkennung dominierte mit einem Anteil von 24,2% im Jahr 2024, verstärkt durch BFSIs Fokus auf Transaktionsüberwachung. Eine Genauigkeit von über 98% ist jetzt Grundvoraussetzung und treibt Anbieter zu erklärbaren KI-Add-ons.

Vorausschauende Wartung macht heute nur einen Bruchteil aus, fügt aber das höchste inkrementelle Gewicht zur neuronal Netzwerk Software-Marktgröße hinzu und wächst mit 35,6% CAGR. Industrielle Gerätehersteller und Prozesshersteller betten neuronal Networks In Rand-Gateways ein, um Fehler Tage im Voraus zu antizipieren, wodurch Ausfallzeiten und Inventarkosten gesenkt werden. Erfolgreiche Pilotprojekte In Automobil-, Chemie- und Bergbau-Industrie entfachen unternehmensweite Rollouts und sichern robuste zukünftige Nachfrage.

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Nach Endnutzer-Vertikale: Fertigung steigt, BFSI hält Boden

bfsi behielt 23,4% der Umsätze im Jahr 2024 durch breite Adoption bei Betrug, Kreditbewertung und Algo-Handel. Regulatorische Berichtspflichten halten die Ausgaben stabil.

Die Fertigung soll 34,6% CAGR verzeichnen, da Industrie 4.0-Projekte mit IoT-Sensor-Rollouts konvergieren. Das Segment eroberte 34,6% der neuen neuronal Netzwerk Software-Marktgröße zwischen 2024 und 2025, angetrieben durch Zustandsüberwachungssuiten, die messbare Ertragsgewinne liefern. Der Übergang von nachweisen-von-Concept zu werksweiter Bereitstellung befeuert mehrjährige Abonnement-Verpflichtungen und konsolidiert Anbieter-Beziehungen.

Geografieanalyse

Nordamerika hielt 38,06% der Umsätze im Jahr 2024 aufgrund eines etablierten Venture-Hauptstadt-Ökosystems, fortschrittlicher Wolke-Infrastruktur und dichter Talent-Pools. OpenAIs Verdopplung der jährlich wiederkehrenden Umsätze auf 10 Milliarden USD verdeutlicht kommerzielle Reife, während Hyperscaler kontinuierlich verwaltete KI-Portfolios erweitern. Kanada nutzt akademische Cluster In Montreal und Toronto, dennoch begrenzt die Chip-Herstellungsabhängigkeit von Asien souveräne Rechen-Ambitionen. Mexiko nutzt Nearshoring zur Integration von neuronal Netzwerk-Lösungen In Logistik und Automobilproduktion und stärkt regionale Lieferketten.

Asien-Pazifik wird voraussichtlich mit 35,7% CAGR wachsen, wobei die neuronal Netzwerk Software-Marktgröße bis 2030 auf 300 Milliarden USD springt, da China, Japan, Indien und Südkorea nationale KI-Clouds implementieren. China führt 37 von 44 kritischen F&e-Disziplinen an und kanalisiert staatliche Finanzierung In industrielle KI-Upgrades. Japan beherbergt OpenAIs erstes Indo-Pazifik-Büro und bestätigt lokale Nachfrage nach Unternehmen-GPT-Lösungen, die sprachliche Nuancen und Datenresidenz-Gesetze respektieren. Indien fördert Start-Ups durch Regierungs-Sandboxes, während Australien und Singapur In Sicherheits- und Governance-Forschung investieren und diversifizierte regionale Möglichkeiten schaffen.

Europa verfolgt technologische Autonomie durch Sovereign-KI-Projekte. NVIDIA liefert über 3.000 Exaflops Blackwell-Cluster an europäische Rechenzentrumspartner und bildet eine kontinentale Wirbelsäule für regulierte KI-Workloads. Deutschlands industrielle KI-Wolke und Frankreichs Telco-geführte Modell-Hosting-Hubs fügen Tiefe hinzu. Allerdings bestehen Talentmängel fort, wobei 75% der Arbeitgeber keine KI-Rollen besetzen können, was Lohninflation und grenzüberschreitende Migration antreibt. Strenge DSGVO- und kommende KI-Gesetz-Anforderungen begünstigen Anbieter mit Governance-Werkzeuge und formen Beschaffungsprioritäten.

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Wettbewerbslandschaft

Der neuronal Netzwerk Software-Markt bleibt mäßig fragmentiert. Wolke-Hyperscaler nutzen integrierte Stacks und bündeln Rechenleistung, Frameworks und verwaltete Dienstleistungen unter verbrauchsbasierter Preisgestaltung. Unternehmen-Anwendung-Anbieter zielen auf Sektoranforderungen; zum Beispiel bettet Saft neuronal Networks In S/4HANA-Fertigungsmodule ein. Pure-Play-KI-Firmen wie DataRobot befehlen Prämie-Bewertungen, was Investoren-Appetit auf domain-agnostische AutoML- und MLOps-Suiten widerspiegelt.

Strategische Fusionen steigen. Rot Hats Akquisition von neuronal Magic sichert Sparse-Matrix-Inferenz-Technologie, die Modell-Latenz auf Standard-CPUs drastisch reduziert und Hybrid-Wolke-Leistung differenziert. IBM integriert watsonx.Governance mit etablierten Datenkatalog-Produkten und positioniert Governance als kreuzen-Sell-Katalysator. Partnerschaften sind ebenfalls wichtig: NVIDIA richtet sich an europäische Regierungen aus, um Blackwell-Systeme In souveräne Rechenzentren einzubetten, während Databricks und Hugging Gesicht optimierte Transformer-Pipelines für regulierte Industrien co-entwickeln.

Technologie-Differenzierung verschiebt sich von rohen Benchmark-Ergebnissen zu Effizienz und Governance. DeepSeeks Mixture-von-Experts-Modell erreichte Nah-Frontier-Leistung mit nur 5,6 Millionen USD Trainingsausgaben, bewies kosteneffiziente Innovation möglich und intensivierte Wettbewerbsdruck auf rechenintensive Incumbents. Anbieter betonen jetzt Quantisierung, Pruning und Destillations-Toolkits neben Observability-Dashboards, um verantwortliche KI sicherzustellen. Lieferketten-Beschränkungen rund um GPUs erhöhen Software, die Durchsatz auf knapper Hardware maximiert, und schaffen eine Prämie auf Effizienz-Algorithmen.

neuronal Netzwerk Software-Branchenführer

DataRobot Inc.
H2O.KI Inc.
C3.KI Inc.
Hugging Gesicht Inc.
DeepMind Technologien Ltd.
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert

Bild © Mordor Intelligence. Wiederverwendung erfordert Namensnennung gemäß CC BY 4.0.

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Jüngste Branchenentwicklungen

Juni 2025: OpenAI erreichte 10 Milliarden USD jährlich wiederkehrende Umsätze und verfolgte eine 40-Milliarden-USD-Finanzierungsrunde unter Führung von SoftBank mit einer Bewertung von 300 Milliarden USD.
März 2025: NVIDIA partnerschaftete mit europäischen Nationen, um über 3.000 Exaflops Blackwell-Systeme für souveräne KI-Infrastruktur zu implementieren.
Februar 2025: DataRobot veröffentlichte generative KI-Überwachungstools, die Echtzeit-Interventionen ermöglichen, um Ergebnisse In Unternehmensumgebungen zu sichern.
Januar 2025: DeepSeek startete einen Open-Source-Chatbot mit einer 671-Milliarden-Parameter-Mixture-von-Experts-Architektur, Ausbildung für nur 5,6 Millionen USD.
November 2024: Rot Hat stimmte zu, neuronal Magic zu akquirieren, um generative KI-Inferenz über Hybrid-Clouds zu verbessern.
Mai 2024: DataRobot fügte KI-Observability-Funktionen mit live-Rollback für fehlerhafte Modelle hinzu.

Inhaltsverzeichnis für neuronal Netzwerk Software-Branchenbericht

1. EINFÜHRUNG

1.1 Studienannahmen und Marktdefinition
1.2 Umfang der Studie

2. FORSCHUNGSMETHODIK

3. EXECUTIVE SUMMARY

4. MARKTLANDSCHAFT

4.1 Marktüberblick
4.2 Markttreiber
- 4.2.1 Wolke-basierte KI-Plattformen demokratisieren neuronal Networks
- 4.2.2 Steigende Unternehmensnachfrage nach prädiktiver Analytik
- 4.2.3 Wachsende Verfügbarkeit von Groß-Daten und GPUs
- 4.2.4 Foundation-Modelle schaffen neue Toolchain-Nachfrage
- 4.2.5 Open-Source-Modell-Marktplätze beschleunigen Adoption
- 4.2.6 Sovereign-KI-Initiativen benötigen lokale NN-Stacks
4.3 Marktbeschränkungen
- 4.3.1 Mangel an Tief-Lernen-MLOps-Talenten
- 4.3.2 Datenschutz- und Governance-Belastungen
- 4.3.3 GPU-Lieferketten-Volatilität inflationiert Kosten
- 4.3.4 Energie- und ESG-Kontrolle von Ausbildung-Workloads
4.4 Branchenwertschöpfungskettenanalyse
4.5 Regulatorische Landschaft
4.6 Technologieausblick
4.7 Branchenattraktivität - Porters Five Forces-Analyse
- 4.7.1 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
- 4.7.2 Verhandlungsmacht der Käufer
- 4.7.3 Verhandlungsmacht der Lieferanten
- 4.7.4 Bedrohung durch Ersatz
- 4.7.5 Intensität der Wettbewerbsrivalität
4.8 Auswirkungen makroökonomischer Faktoren auf den Markt

5. MARKTGRÖSSE UND WACHSTUMSPROGNOSEN (WERTE)

5.1 Nach Komponenten
- 5.1.1 Software-Werkzeuge
- 5.1.1.1 Frameworks und Bibliotheken
- 5.1.1.2 AutoML-Plattformen
- 5.1.2 Plattform (PaaS)
- 5.1.3 Dienstleistungen
- 5.1.3.1 Verwaltete Dienstleistungen
- 5.1.3.2 Professionelle Dienstleistungen
5.2 Nach Bereitstellungsmodus
- 5.2.1 Wolke
- 5.2.2 An-Premise
- 5.2.3 Hybrid
5.3 Nach Typ
- 5.3.1 Daten Bergbau und Archivierung
- 5.3.2 Analysesoftware
- 5.3.3 Optimierungssoftware
- 5.3.4 Visualisierungssoftware
5.4 Nach Anwendung
- 5.4.1 Betrugserkennung
- 5.4.2 Hardwarediagnose
- 5.4.3 Finanzprognosen
- 5.4.4 Bildoptimierung
- 5.4.5 Vorausschauende Wartung
- 5.4.6 Natürliche Sprachverarbeitung
- 5.4.7 Spracherkennung
- 5.4.8 Andere
5.5 Nach Endnutzer-Vertikale
- 5.5.1 bfsi
- 5.5.2 Gesundheitswesen
- 5.5.3 Einzelhandel und e-Handel
- 5.5.4 Verteidigung und Regierung
- 5.5.5 Medien und Unterhaltung
- 5.5.6 Logistik und Transport
- 5.5.7 Energie und Versorgung
- 5.5.8 Fertigung
- 5.5.9 Andere Endnutzer-Vertikalen
5.6 Nach Geografie
- 5.6.1 Nordamerika
- 5.6.1.1 Vereinigte Staaten
- 5.6.1.2 Kanada
- 5.6.1.3 Mexiko
- 5.6.2 Südamerika
- 5.6.2.1 Brasilien
- 5.6.2.2 Argentinien
- 5.6.2.3 Chile
- 5.6.2.4 Rest von Südamerika
- 5.6.3 Europa
- 5.6.3.1 Deutschland
- 5.6.3.2 Vereinigtes Königreich
- 5.6.3.3 Frankreich
- 5.6.3.4 Italien
- 5.6.3.5 Spanien
- 5.6.3.6 Russland
- 5.6.3.7 Rest von Europa
- 5.6.4 Asien-Pazifik
- 5.6.4.1 China
- 5.6.4.2 Indien
- 5.6.4.3 Japan
- 5.6.4.4 Südkorea
- 5.6.4.5 Malaysia
- 5.6.4.6 Singapur
- 5.6.4.7 Australien
- 5.6.4.8 Rest von Asien-Pazifik
- 5.6.5 Naher Osten und Afrika
- 5.6.5.1 Naher Osten
- 5.6.5.1.1 Vereinigte Arabische Emirate
- 5.6.5.1.2 Saudi-Arabien-Arabien
- 5.6.5.1.3 Türkei
- 5.6.5.1.4 Rest des Nahen Ostens
- 5.6.5.2 Afrika
- 5.6.5.2.1 Südafrika
- 5.6.5.2.2 Nigeria
- 5.6.5.2.3 Rest von Afrika

6. WETTBEWERBSLANDSCHAFT

6.1 Marktkonzentration
6.2 Strategische Bewegungen
6.3 Marktanteilsanalyse
6.4 Unternehmensprofile (umfasst globale Übersicht, Marktebenen-Übersicht, Kernsegmente, Finanzen soweit verfügbar, strategische Informationen, Marktrang/Anteil für Schlüsselunternehmen, Produkte und Dienstleistungen und jüngste Entwicklungen)
- 6.4.1 DataRobot Inc.
- 6.4.2 H2O.KI Inc.
- 6.4.3 C3.KI Inc.
- 6.4.4 Hugging Gesicht Inc.
- 6.4.5 DeepMind Technologien Ltd.
- 6.4.6 OpenAI Inc.
- 6.4.7 Clarifai Inc.
- 6.4.8 GMDH LLC
- 6.4.9 neuronal Designer (Artelnics S.L.)
- 6.4.10 Alyuda Forschung LLC
- 6.4.11 neuronal Technologien Ltd.
- 6.4.12 Neuralware LLC
- 6.4.13 Und Corporation
- 6.4.14 Abacus.KI
- 6.4.15 OctoML Inc.
- 6.4.16 Databricks Inc.
- 6.4.17 Seldon Technologien Ltd.
- 6.4.18 Weights Und Biases Inc.
- 6.4.19 Comet ML Inc.
- 6.4.20 Run:KI Labs Ltd.
- 6.4.21 Blitz KI Inc.
- 6.4.22 KNIME AG
- 6.4.23 RapidMiner Inc.
- 6.4.24 LatticeFlow AG
- 6.4.25 Pachyderm Inc.

7. MARKTCHANCEN UND ZUKÜNFTIGE Trends

7.1 Weiß-Raum- und Unmet-Need-Bewertung

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Globaler neuronal Netzwerk Software-Marktbericht Umfang

Eine Kombination aus Software und Hardware, bekannt als "neuronal Netzwerk Software" (NNS), ist nach Neuronen modelliert, die dem menschlichen Gehirn ähneln. Künstliche neuronale Netzwerke (ANNs), eine Sammlung von Software-Konzepten, die von biologischen Gehirnnetzwerken abgeleitet sind, können mit Hilfe von NNS modelliert, erforscht und verwendet werden. Manchmal bezieht sich der Begriff "neuronal Netzwerk" auf ein ANN, das unter Verwendung mehrerer Tief-Lernen-Techniken erstellt wurde.

Der neuronal Netzwerk Software-Markt ist nach Anwendung (Betrugserkennung, Hardwarediagnose, Portfoliomanagement), Endnutzer-Vertikale (bfsi, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Verteidigungsbehörden) und Geografie (Nordamerika (Vereinigte Staaten, Kanada), Europa (Deutschland, Vereinigtes Königreich, Frankreich und Rest von Europa), Asien-Pazifik (Südkorea, China, Australien und Rest von Asien-Pazifik) und Rest der Welt) segmentiert.

Die Marktgrößen und Prognosen werden In Bezug auf den Wert (USD Millionen) für alle oben genannten Segmente bereitgestellt.

Nach Komponenten

Software-Tools	Frameworks und Bibliotheken
	AutoML-Plattformen
Plattform (PaaS)
Services	Verwaltete Services
	Professionelle Services

Nach Bereitstellungsmodus

Cloud

On-Premise

Hybrid

Nach Typ

Data Mining und Archivierung

Analysesoftware

Optimierungssoftware

Visualisierungssoftware

Nach Anwendung

Betrugserkennung

Hardwarediagnose

Finanzprognosen

Bildoptimierung

Vorausschauende Wartung

Natürliche Sprachverarbeitung

Spracherkennung

Andere

Nach Endnutzer-Vertikale

BFSI

Gesundheitswesen

Einzelhandel und E-Commerce

Verteidigung und Regierung

Medien und Unterhaltung

Logistik und Transport

Energie und Versorgung

Fertigung

Andere Endnutzer-Vertikalen

Nach Geografie

Nordamerika	Vereinigte Staaten
	Kanada
	Mexiko
Südamerika	Brasilien
	Argentinien
	Chile
	Rest von Südamerika
Europa	Deutschland
	Vereinigtes Königreich
	Frankreich
	Italien
	Spanien
	Russland
	Rest von Europa
Asien-Pazifik	China
	Indien
	Japan
	Südkorea
	Malaysia
	Singapur
	Australien
	Rest von Asien-Pazifik

Naher Osten und Afrika	Naher Osten	Vereinigte Arabische Emirate
		Saudi-Arabien
		Türkei
		Rest des Nahen Ostens

	Afrika	Südafrika
		Nigeria
		Rest von Afrika

Nach Komponenten	Software-Tools	Frameworks und Bibliotheken
		AutoML-Plattformen
	Plattform (PaaS)

	Services	Verwaltete Services
		Professionelle Services
Nach Bereitstellungsmodus	Cloud
	On-Premise
	Hybrid
Nach Typ	Data Mining und Archivierung
	Analysesoftware
	Optimierungssoftware
	Visualisierungssoftware
Nach Anwendung	Betrugserkennung
	Hardwarediagnose
	Finanzprognosen
	Bildoptimierung
	Vorausschauende Wartung
	Natürliche Sprachverarbeitung
	Spracherkennung
	Andere
Nach Endnutzer-Vertikale	BFSI
	Gesundheitswesen
	Einzelhandel und E-Commerce
	Verteidigung und Regierung
	Medien und Unterhaltung
	Logistik und Transport
	Energie und Versorgung
	Fertigung
	Andere Endnutzer-Vertikalen

Nach Geografie	Nordamerika	Vereinigte Staaten
		Kanada
		Mexiko

	Südamerika	Brasilien
		Argentinien
		Chile
		Rest von Südamerika

	Europa	Deutschland
		Vereinigtes Königreich
		Frankreich
		Italien
		Spanien
		Russland
		Rest von Europa

	Asien-Pazifik	China
		Indien
		Japan
		Südkorea
		Malaysia
		Singapur
		Australien
		Rest von Asien-Pazifik

	Naher Osten und Afrika	Naher Osten	Vereinigte Arabische Emirate
			Saudi-Arabien
			Türkei
			Rest des Nahen Ostens

		Afrika	Südafrika
			Nigeria
			Rest von Afrika

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Wichtige im Bericht beantwortete Fragen

Wie ist der aktuelle Wert und Wachstumsausblick des neuronal Netzwerk Software-Marktes?

Der Markt wurde 2025 auf 34,76 Milliarden USD bewertet und soll bis 2030 139,86 Milliarden USD erreichen, mit einem Fortschritt von 32,1% CAGR.

Welche Region wird voraussichtlich im Prognosezeitraum am schnellsten wachsen?

Asien-Pazifik wird voraussichtlich die höchste CAGR von 35,7% bis 2030 verzeichnen, angetrieben durch nationale KI-Wolke-Programme In China, Japan, Indien und Südkorea.

Welches Anwendungssegment expandiert am schnellsten?

Vorausschauende Wartung ist der am schnellsten wachsende Anwendungsfall mit einer CAGR von 35,6%, da Hersteller neuronal Networks übernehmen, um Ausfallzeiten zu reduzieren und Gerätelebensdauer zu verlängern.

Warum steigen Dienstleistung-Umsätze schneller als Software-Lizenzverkäufe?

Unternehmen benötigen Integration, Tuning und laufende MLOps-Unterstützung, sodass professionelle und verwaltete Dienstleistungen mit 35,4% CAGR wachsen, während Kern-Toolkits essentiell bleiben.

Welche Hauptherausforderungen könnten die Marktexpansion einschränken?

Akute Mängel an Tief-Lernen-MLOps-Talenten und strenge Datenschutz-Mandate erhöhen Bereitstellungskosten und verlängern Implementierungszeiträume.

Wie gehen Unternehmen mit begrenzter GPU-Verfügbarkeit um?

Firmen optimieren Modelle durch Quantisierung und Pruning, übernehmen Alternativ Hardware wie Intel Arc-GPUs und priorisieren Hybrid-Wolke-Bereitstellungen, die Kosten mit Rechenzugang ausbalancieren.

Seite zuletzt aktualisiert am: Juni 22, 2025