深度学习市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 47.89 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 232.75 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 37.19% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
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魔多智能深度学习市场分析
深度学习市场规模预计2025年为478.9亿美元，预计到2030年将达到2327.5亿美元，复合年增长率为37.19%。硬件加速器现在能以更低延迟提供更大模型，而变换器技术的突破加速了各行业的采用。金融机构、医院、制造商和零售商将神经网络直接嵌入工作流程，而不再局限于研究实验室。硬件供应商、云平台和软件专家形成新的联盟，缩短企业买家的部署时间。同时，能耗、监管审查和技能短缺挑战着扩展的步伐。
关键报告要点
- 按产品类型划分，软件和服务在2024年占深度学习市场份额的67.9%，而硬件预计到2030年将以37.5%的复合年增长率扩张。
- 按最终用户行业划分，银行金融保险业在2024年以24.5%的收入份额领先；医疗保健和生命科学预计到2030年将以38.3%的复合年增长率增长。
- 按应用划分，图像和视频识别在2024年占深度学习市场规模的35.7%，而自主系统和机器人技术将在2030年前以38.7%的复合年增长率增长。
- 按部署模式划分，云解决方案在2024年占深度学习市场规模的62.1%份额，预计到2030年将以39.5%的复合年增长率增长。
- 按地理区域划分，北美在2024年占深度学习市场的32.5%，而亚太地区预计在2025年至2030年期间将以最快的37.2%复合年增长率增长。
全球深度学习市场趋势与洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | (~)%对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 | |
|---|---|---|---|---|
| 非结构化数据量爆炸性增长 | +8.20% | 全球，集中在北美和亚太地区 | 中期（2-4年） | |
| AI加速器成本下降和性能飞跃 | +7.80% | 全球，由美国和台湾半导体中心引领 | 短期（≤2年） | |
| 消费级深度学习集成（语音、视觉、物联网） | +6.40% | 北美和欧洲早期采用，亚太地区大众市场 | 中期（2-4年） | |
| 医学影像和诊断采用激增 | +5.90% | 北美和欧洲监管引领，全球扩张 | 长期（≥4年） | |
| 垂直基础模型解锁细分市场 | +4.80% | 全球，企业集中在发达市场 | 中期（2-4年） | |
| 边缘/设备端深度学习用于隐私和超低延迟 | +3.70% | 欧洲隐私驱动，亚太制造应用 | 长期（≥4年） | |
| 来源: Mordor Intelligence | ||||
非结构化数据量爆炸性增长
企业每天生成2.5万亿字节的信息，其中大约80%的数据仍然是非结构化的。光学神经处理器现在达到每秒1.57拍操作，实现自主系统和工业监控的实时视频、音频和文本分析。金融机构报告替代数据源增长300%，包括卫星图像和社交情感，这需要能够关联不同来源的专业模型。边缘计算部署逐年增长34%，企业从批量分析转向低延迟推理。由此产生的反馈循环提高了模型准确性，同时扩大了可处理的工作负载。
AI加速器成本下降和性能飞跃
先进的3纳米设计、堆叠HBM内存和光子互连将计算成本每年降低40%。英伟达的Blackwell Ultra比其前一代产品性能提升1.5倍。[1]英伟达公司，"介绍Blackwell GPU架构"，nvidia.comAMD的MI350系列比早期芯片性能提升35倍。这些飞跃允许中型市场公司在单节点系统而非分布式集群上运行1000亿参数模型。更低的资本支出扩大了客户基础并缩短了采购周期，使硬件成为深度学习市场增长最快的细分领域。
消费级深度学习集成
AI PC、智能相机和语音助手每天产生数十亿次交互，产生大量微调数据，同时推动对设备端推理的需求。苹果为新AI基础设施分配10亿美元，分析师预测显示支持AI的PC将在2028年占出货量的80%。高通的骁龙X Elite在手持设备上达到40 TOPS，让用户无需云连接即可执行高级自然语言处理和视觉任务。[2]高通公司，"高通本地AI设备解决方案"，qualcomm.com隐私法规和数据主权法律进一步鼓励边缘优先架构，将深度学习市场直接嵌入消费者生活。
医学影像和诊断采用激增
FDA在2024年批准了521个AI医疗设备，同比增长40%。领域特定的基础模型在医学检查中达到94.5%的准确率，超越通用系统。医疗服务提供商现在部署放射学、病理学和眼科工具，减少诊断时间并改善患者预后。监管清晰促使供应商投资可解释AI以满足临床级要求。随着这些解决方案在全球范围内扩展，医疗保健成为深度学习市场增长最快的垂直领域。
限制因素影响分析
| 限制因素 | (~)%对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 高能耗足迹和冷却成本 | -4.2% | 全球数据中心枢纽，特别是美国和欧洲 | 短期（≤2年） |
| 专业深度学习人才稀缺 | -3.8% | 全球，在北美和欧洲尤为严重 | 中期（2-4年） |
| 全球AI监管趋严 | -2.9% | 欧洲引领，美国和亚太地区跟随 | 长期（≥4年） |
| 训练数据的知识产权/版权责任 | -2.1% | 具有强大知识产权框架的发达市场 | 中期（2-4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
高能耗足迹和冷却成本
AI集群预计2025年将消耗46-82太瓦时，到2030年可能上升至1,050太瓦时。单个训练运行现在消耗兆瓦时的功率，配备GPU的机架需要40-140千瓦，而典型服务器只需10千瓦。直接液冷和浸没式冷却增加15-20%的资本成本，而可再生能源供应的波动性造成可靠性挑战。能源现在占AI总拥有成本的40%，迫使买家在扩展前权衡电费和碳目标。
专业深度学习人才稀缺
到2030年，全球对AI专业人员的需求预计将达到600万个职位，但大学无法培养足够的毕业生。医疗保健AI需要既懂数据科学又了解临床工作流程的科学家，金融服务需要熟悉风险法规的专家。企业技能提升计划通常需要一年多时间，延迟部署并提高项目成本。因此，人才缺口仍然是深度学习市场的中期阻力。
细分市场分析
按产品类型：硬件加速推动基础设施转型
硬件预计到2030年将以37.5%的复合年增长率增长，受GPU、定制ASIC和晶圆级引擎需求推动。英伟达的GB10 Grace Blackwell超级芯片为售价3,000美元的个人AI工作站提供动力，可以处理2000亿参数模型。Cerebras Systems在其晶圆级平台上展示了每秒1,500个令牌的推理速度，比传统GPU集群速度提升57倍。[3]Cerebras Systems，"晶圆级引擎提供1,500 TPS推理"，cerebras.net电信运营商、汽车原始设备制造商和云服务提供商采用这些加速器来缩小占地面积和能耗。初创公司利用较低的资本支出来原型化垂直解决方案，缩短行业特定应用的上市时间。
软件和服务仍然占据大部分收入，因为经常性订阅、托管平台和集成项目产生可预测的现金流。医疗保健、金融和制造业的垂直基础模型推动服务需求，客户寻求领域专业知识。云供应商将模型即服务产品与编排工具捆绑，让企业避免基础设施管理。定制要求咨询帮助，即使硬件在百分比增长方面领先，也能维持两位数增长。硬件创新与软件货币化之间的共生关系确保深度学习市场的均衡扩张。
按最终用户行业：医疗保健转型加速企业采用
银行金融保险业在2024年控制了深度学习市场份额的24.5%，利用欺诈检测、风险建模和算法交易。大型银行整合基于变换器的客户服务代理，首次接触解决70%的查询，提高满意度分数并降低成本。支付网络在流数据上嵌入异常检测，在毫秒内阻止欺诈交易。
医疗保健和生命科学显示最快的38.3%复合年增长率，诊断批准激增。曾经需要人工审核的放射学工作流程现在实现即时分诊，基因组分析师部署基础模型在几周而非几个月内识别有前景的药物靶点。医院采用隐私保护的联邦学习来保护患者记录，满足监管机构和保险提供商要求。制药公司投资AI驱动的蛋白质折叠和模拟工具，加速临床试验时间线。这种势头将医疗保健定位为深度学习市场的关键收入引擎。
按应用：自主系统标志市场超越感知的演进
图像和视频识别在2024年占深度学习市场规模的35.7%，归因于监控、质量控制和增强现实用例。边缘设备现在在现场处理视觉工作负载，减少延迟和带宽。零售商部署货架扫描相机优化库存，城市整合交通分析以减少拥堵。
自主系统和机器人技术将在2030年前以38.7%的复合年增长率扩张。英伟达的Isaac GR00T基础模型使人形机器人能够在仓库和老年护理设施中执行上下文感知操作。物流提供商试点最后一英里配送机器人，可在复杂城市环境中导航。制造商推出AI引导的协作机器人，从少数演示中学习新任务，在劳动力短缺中提高灵活性。从被动感知到决策制定的转变巩固了自主性作为深度学习市场的下一个前沿。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分市场的份额
按部署模式：云优势加强集中式AI架构
云服务在2024年拥有深度学习市场规模的62.1%，预计复合年增长率为39.5%，反映企业对可扩展计算和集成工具的偏好。OpenAI现在在谷歌云基础设施上训练和服务模型，强调对超大规模容量的依赖。提供商将加速器实例、托管笔记本和向量数据库打包成交钥匙堆栈，将部署周期从数月减少到数周。
本地解决方案对数据主权工作负载仍然至关重要。高通的AI设备帮助保险公司和零售商在本地运行模型，在降低出口费用的同时保护隐私。混合模式出现，训练在云端进行，但延迟敏感推理在边缘或数据中心运行。随着组织优化工作负载放置，深度学习市场平衡集中式规模与分布式敏捷性。
地理区域分析
北美在2024年占深度学习市场的32.5%，随着台积电在亚利桑那州工厂投资1650亿美元，半导体制造在国内扩张，降低供应链风险。加拿大利用研究卓越优势衍生NLP初创公司，墨西哥成为AI硬件的近岸组装基地。区域能源网格，特别是弗吉尼亚州和德克萨斯州，难以容纳消耗高达140千瓦的机架，促使公用事业加速可再生能源容量。
亚太地区是增长最快的地区，复合年增长率预测为37.2%。印度实施国家AI中心，为初创公司提供补贴计算积分，催生金融科技和农业科技解决方案浪潮。日本利用机器人技术传承为老龄人口商业化服务机器人，韩国结合5G领导地位在智能工厂部署边缘AI。澳大利亚试验自主采矿卡车，东南亚电商公司将推荐引擎应用于庞大的移动消费者群体。用例的多样性支撑了深度学习解决方案的持续区域需求。
尽管欧盟AI法案的合规开销（违规可处以全球营业额3%的罚款），欧洲仍以稳定步伐推进。德国汽车制造商为电动汽车中的安全关键感知集成可解释AI，意大利机械制造商嵌入预测性维护分析。北欧国家利用水电和风能资源为数据中心供电，营销碳中和AI服务以吸引关注可持续性的客户。英国运营灵活的脱欧后框架，吸引寻求进入欧洲和英联邦市场的美国和亚洲公司。总体而言，这些动态将欧洲定位为负责任和节能深度学习市场增长的枢纽。
备注: 购买报告后可获得所有单个细分市场的份额
竞争格局
Cerebras、Groq和SambaNova等初创公司通过为更低功耗封装优化推理工作负载来开拓细分市场。AMD的MI350系列凭借35倍的代际增长挑战现有厂商，引发有利于买家的价格竞争。
在软件和服务方面，市场分散化盛行。垂直专家构建调整用于医疗保健、金融或工业流程的专有模型。系统集成商将这些模型与工作流自动化和合规监控打包。到2023年，生成式AI专利申请超过14,000个家族，其中一半与深度学习相关，凸显激烈的知识产权竞争。随着供应商争夺人才，具有经验丰富部署经验的团队收购溢价上升。
战略联盟现在模糊传统行业界限。云提供商捆绑定制硅、数据平台和托管推理端点。芯片制造商共同设计软件框架以锁定开发者心智份额。电信运营商利用5G资产进入边缘AI服务，与硬件公司合作提供集成基站加速器。这种提供全栈解决方案的竞赛提高了转换成本，并在整个深度学习市场中巩固长期客户关系。
深度学习行业领导者
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英伟达公司
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谷歌有限责任公司（Alphabet）
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亚马逊网络服务公司
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微软公司
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IBM公司
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年6月：OpenAI与谷歌云敲定合作伙伴关系，确保多年计算容量，说明模型训练对超大规模的依赖。
- 2025年5月：AMD发布MI350处理器，性能提升35倍，预测到2028年AI硅市场将达5000亿美元。
- 2025年4月：英伟达承诺制造美国制造的AI超级计算机，缓解供应链风险。
- 2025年3月：英伟达和Alphabet通过Omniverse和Cosmos平台扩大在机器人技术、药物发现和电网管理方面的合作。
- 2025年4月：英伟达宣布计划首次在美国制造美国制造的AI超级计算机，解决供应链安全问题并支持国内AI基础设施发展。
全球深度学习市场报告范围
教授计算机像人脑一样处理数据的AI方法称为"深度学习"。该研究涵盖深度学习驱动的硬件、软件和服务收入。硬件细分包括对中央处理器(CPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、图形处理器(GPU)、网络产品和数据存储设备的需求研究。基于云的深度学习应用平台，如图像识别、信号识别和数据处理，也在研究范围内。其他应用将包括自然语言处理、语音识别、产品推荐和预测性维护。
深度学习市场按产品类型（硬件、软件和服务）、最终用户行业（银行金融保险业、零售、制造、医疗保健、汽车、电信和媒体）、应用（图像识别、信号识别、数据处理）和地理区域（北美、欧洲、亚太、拉丁美洲和中东非洲）进行细分。所有上述细分市场的市场规模和预测均以价值（美元）提供。
| 硬件 |
| 软件和服务 |
| 银行金融保险业 |
| 零售和电子商务 |
| 制造业 |
| 医疗保健和生命科学 |
| 汽车和交通 |
| 电信和媒体 |
| 安防监控 |
| 其他应用 |
| 图像和视频识别 |
| 语音识别 |
| 自然语言处理和文本分析 |
| 自主系统和机器人技术 |
| 预测分析和预测 |
| 其他应用 |
| 云端 |
| 本地部署 |
| 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | ||
| 墨西哥 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 南美其他地区 | ||
| 欧洲 | 德国 | |
| 英国 | ||
| 法国 | ||
| 意大利 | ||
| 西班牙 | ||
| 俄罗斯 | ||
| 欧洲其他地区 | ||
| 亚太地区 | 中国 | |
| 日本 | ||
| 印度 | ||
| 韩国 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 亚太其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 |
| 阿联酋 | ||
| 土耳其 | ||
| 中东其他地区 | ||
| 非洲 | 南非 | |
| 尼日利亚 | ||
| 埃及 | ||
| 非洲其他地区 | ||
| 按产品类型细分 | 硬件 | ||
| 软件和服务 | |||
| 按最终用户行业细分 | 银行金融保险业 | ||
| 零售和电子商务 | |||
| 制造业 | |||
| 医疗保健和生命科学 | |||
| 汽车和交通 | |||
| 电信和媒体 | |||
| 安防监控 | |||
| 其他应用 | |||
| 按应用细分 | 图像和视频识别 | ||
| 语音识别 | |||
| 自然语言处理和文本分析 | |||
| 自主系统和机器人技术 | |||
| 预测分析和预测 | |||
| 其他应用 | |||
| 按部署模式细分 | 云端 | ||
| 本地部署 | |||
| 按地理区域细分 | 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | |||
| 墨西哥 | |||
| 南美 | 巴西 | ||
| 阿根廷 | |||
| 南美其他地区 | |||
| 欧洲 | 德国 | ||
| 英国 | |||
| 法国 | |||
| 意大利 | |||
| 西班牙 | |||
| 俄罗斯 | |||
| 欧洲其他地区 | |||
| 亚太地区 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| 印度 | |||
| 韩国 | |||
| 澳大利亚 | |||
| 亚太其他地区 | |||
| 中东和非洲 | 中东 | 沙特阿拉伯 | |
| 阿联酋 | |||
| 土耳其 | |||
| 中东其他地区 | |||
| 非洲 | 南非 | ||
| 尼日利亚 | |||
| 埃及 | |||
| 非洲其他地区 | |||
报告回答的关键问题
深度学习市场目前的规模是多少？
深度学习市场2025年为478.9亿美元，预计到2030年将达到2327.5亿美元。
深度学习市场中哪个细分增长最快？
硬件加速器表现出最高增长，随着公司为更大模型升级基础设施，以37.5%的复合年增长率扩张。
为什么医疗保健是最具活力的最终用户行业？
监管清晰和FDA批准加速了AI医疗诊断，推动医疗保健到2030年实现38.3%的复合年增长率。
深度学习采用面临的主要挑战是什么？
高能耗、冷却成本和专业人才短缺是市场增长的主要制约因素。
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