神经网络软件市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 34.76 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 139.86 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 32.10% 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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Mordor Intelligence神经网络软件市场分析
神经网络软件市场规模预计在2025年为347.6亿美元，预期到2030年达到1398.6亿美元，在预测期间（2025-2030）的复合年增长率为32.10%。随着企业从概念验证转向全面部署，扩张正在加速，得到主权AI计划、基础模型生态系统和降低采用门槛的云平台支持。OpenAI的收入从2024年12月的55亿美元跃升至2025年6月的100亿美元，说明了对大规模神经网络部署的商业需求不断上升。亚太地区是增长最快的地区，因为中国、日本、印度和韩国正在本土化大型语言模型并构建国家AI云。组件趋势显示软件工具保持多数份额，但服务扩张更快，因为企业寻求集成和优化专业知识。竞争持续加剧，云超大规模厂商、企业软件供应商和专业AI公司在模型效率、治理和垂直解决方案方面竞相差异化。
主要报告要点
- 按组件分，软件工具占2024年收入的54.4%，而服务预计到2030年将以35.4%的复合年增长率扩张。
- 按部署模式分，云解决方案在2024年占据神经网络软件市场份额的61.3%，而混合架构预计到2030年将以34.8%的复合年增长率增长。
- 按类型分，数据挖掘和归档在2024年以38.7%的收入份额领先；优化软件预计到2030年将以34.2%的复合年增长率推进。
- 按应用分，欺诈检测占2024年收入的24.2%；预测性维护预计到2030年将记录35.6%的复合年增长率。
- 按最终用户垂直行业分，银行金融服务保险业在2024年占神经网络软件市场规模的23.4%份额，而制造业预计到2030年将以34.6%的复合年增长率扩张。
- 按地理区域分，北美在2024年占据38.06%的收入；亚太地区预计到2030年将录得最快的35.7%复合年增长率。
全球神经网络软件市场趋势和洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | (~) 对复合年增长率预测的影响百分比 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 基于云的AI平台使神经网络普及化 | +8.2% | 全球，北美和欧洲采用更强 | 中期（2-4年） |
| 企业对预测分析需求上升 | +7.5% | 全球，由亚太和北美制造业中心主导 | 短期（≤2年） |
| 大数据和GPU可用性增长 | +6.8% | 北美和亚太核心，受供应约束缓解 | 中期（2-4年） |
| 基础模型创造新工具链需求 | +5.9% | 全球，集中在技术先进地区 | 长期（≥4年） |
| 开源模型市场加速采用 | +4.1% | 全球，在开发者社区中特别强劲 | 短期（≤2年） |
| 主权AI倡议需要本地神经网络堆栈 | +3.7% | 欧洲、亚太和特定新兴市场 | 长期（≥4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
基于云的AI平台普及化访问
企业生成式AI支出在2025年上升30%，因为中端市场公司采用移除资本障碍的托管平台。Red Hat收购Neural Magic为其混合云套件添加优化推理库，实现在私有集群内的高效部署。[1]Red Hat, "Red Hat Announces Definitive Agreement to Acquire Neural Magic," redhat.com Rackspace的AI Anywhere服务将预构建模型与可预测的订阅定价打包，使缺乏内部专业知识的公司能够获得复杂的神经网络架构。[2]Rackspace Technology, "Enhance AI Performance in Private Cloud With Rackspace AI," rackspace.com Google的Gemini系列通过在标准云控制台内嵌入文本到图像和视频生成API来扩展普及化，让开发者无需定制基础设施即可测试多模态推理。这些平台举措缩短了价值实现时间，并在新的企业采用者中扩展了神经网络软件市场。
企业对预测分析需求上升
制造商正从反应式转向主动式维护，因为神经网络在故障预测中达到94%的准确性。BMW的雷根斯堡工厂通过分析现有组件数据防止每年超过500分钟的装配中断，证实了在工业环境中的强劲投资回报率。[4]BMW Group, "Smart Maintenance Using Artificial Intelligence," press.bmwgroup.com 通用汽车在将物联网传感器与AI驱动的调度引擎连接后，将意外停机时间减少15%，每年节省2000万美元。金融机构看到了类似的好处，混合深度学习模型捕获了98.7%的欺诈支付。这些明确的经济收益加速了软件采购周期，并提高了对供应商快速部署支持的期望。
大数据和GPU可用性增长
全球AI计算能力预计到2027年增长十倍，得到芯片节点进步和先进封装的帮助，但供应仍然紧张，因为NVIDIA控制88%的独立GPU产量并依赖有限的CoWoS产线。稀缺性创造了两层硬件市场，资源丰富的公司追求前沿模型，而其他公司依赖较小的架构。英特尔的Arc GPU与PyTorch配对，降低了入门成本，扩大了硬件选择。净结果是持续的产能扩张，但也提高了对在有限资源上保持高性能的高效模型压缩的兴趣，维持了神经网络软件市场的势头。
基础模型创造新工具链需求
Databricks的DBRX展示了开放基础模型如何让企业在保持所有权的同时对专有数据进行微调，削减供应商锁定费用。TorchTitan在128个GPU上实现65%更快的训练，突出了对分布式训练编排的需求。治理层并行成熟；IBM watsonx.governance自动化欧盟AI法案合规检查点，确保模型满足透明度要求。[3]IBM Staff, "IBM watsonx.governance," IBM, ibm.com 这些专业工具链在MLOps、可观测性和政策引擎方面创造了新的收入池，扩大了神经网络软件市场足迹。
制约因素影响分析
| 制约因素 | (~) 对复合年增长率预测的影响百分比 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 深度学习MLOps人才短缺 | -4.8% | 全球，欧洲和北美最为严重 | 中期（2-4年） |
| 数据隐私和治理负担 | -3.2% | 欧洲（GDPR）具有扩展的全球影响 | 长期（≥4年） |
| GPU供应链波动推高成本 | -2.9% | 全球，对计算密集型应用集中影响 | 短期（≤2年） |
| 训练工作负载的能源和ESG审查 | -1.7% | 发达市场执行可持续发展要求 | 长期（≥4年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
深度学习MLOps人才短缺
只有28%的AI采用者雇佣专门的MLOps工程师，75%的欧洲雇主在2024年难以填补AI角色，突出了持续的技能差距。科技巨头现在提供认证课程来加速再培训，但课程无法匹配快速的框架变化。没有足够的从业者来操作化模型，部署时间线延长，服务收入攀升，即使需求增长，也限制了神经网络软件市场的短期收益。
数据隐私和治理负担
欧盟AI法案引入强制性风险评估和披露，增加合规开销。亚洲金融机构避免将AI用于反洗钱任务，因为传统系统无法满足数据血缘测试。GDPR进一步要求隐私保护推理，促使投资模型监控和合成数据技术。较小的公司面临更高的比例成本，尽管有强烈兴趣，但阻碍了早期采用，从而缓解了神经网络软件市场扩张。
细分分析
按组件：软件稳定性和服务上升
软件框架、库和AutoML套件在2024年贡献了54.4%的收入，强调了它们作为神经网络软件市场结构骨干的作用。TensorFlow、PyTorch和JAX等核心开发工具包仍然必不可少，但买家越来越要求缩短实验周期的交钥匙模块。服务，包括专业咨询和托管运营，正以35.4%的复合年增长率上升，因为公司外包集成、调优和生命周期管理。
托管服务在2024年获得相当于神经网络软件市场规模35.4%的增量收益，因为云提供商在订阅包中嵌入AI专家以加速投产时间。专业服务团队响应特定行业需求--例如医疗影像合规--进一步提升服务份额。在预测窗口期内，供应商差异化将取决于领域深度和基于结果的定价，而不仅仅是许可。
备注: 购买报告后可获得所有单独细分市场的细分份额
按部署模式：混合灵活性支撑主权AI
公有云在2024年保持神经网络软件市场份额的61.3%，因为超大规模厂商为训练和推理提供弹性计算。企业按需利用GPU集群，避免前期资本支出。然而，主权性、延迟和监管要求正在将增长转向混合部署，预计到2030年复合年增长率为34.8%。
混合架构让数据驻留在本地或私有云中，而模型训练在可扩展的公有环境中进行。金融服务和医疗保健运营商采用这种拓扑来保护敏感数据，同时利用云规模。机密计算和联邦学习的增长使用将放大混合需求，重塑供应商的资源规划。
按类型：优化引擎获得动力
数据挖掘和归档应用在2024年控制了38.7%的收入，反映了在大型数据集中进行模式发现的既定用途。可视化和分析仪表板将神经网络输出转化为业务用户的可操作洞察，巩固了它们在分析堆栈中的地位。
优化软件以34.2%的复合年增长率上升最快，针对供应链路由、生产调度和资源配置。汽车装配线的早期采用显示预测算法减少了换型时间和废料率，推动了直接成本节约。随着精益制造和ESG目标融合，对优化模块的需求将为神经网络软件市场添加新的层面。
按应用：预测性维护起飞
欺诈检测在2024年以24.2%的份额占主导地位，受银行金融服务保险业对交易监控关注的推动。98%以上的准确性现在是基本要求，推动供应商转向可解释AI附加功能。
预测性维护今天只占一小部分，但为神经网络软件市场规模增加最高的增量权重，以35.6%的复合年增长率增长。工业设备制造商和流程制造商将神经网络嵌入边缘网关，提前几天预测故障，遏制停机时间和库存成本。汽车、化工和采矿业的成功试点引发企业级推广，确保强劲的未来需求。
备注: 购买报告后可获得所有单独细分市场的细分份额
按最终用户垂直行业：制造业上升，银行金融服务保险业稳固
银行金融服务保险业通过在欺诈、信用评分和算法交易中的广泛采用，在2024年保持23.4%的收入。监管报告义务保持支出稳定。
制造业预计将录得34.6%的复合年增长率，因为工业4.0项目与物联网传感器推广融合。该细分市场在2024年至2025年间获得了神经网络软件市场规模新增的34.6%，由提供可衡量产量收益的状态监控套件驱动。从概念验证到全厂部署的过渡推动了多年订阅承诺，巩固了供应商关系。
地理分析
北美在2024年持有38.06%的收入，因为拥有成熟的风险投资生态系统、先进的云基础设施和密集的人才库。OpenAI将年度经常性收入从2024年12月的55亿美元翻倍至2025年6月的100亿美元，突出了商业成熟度，而超大规模厂商持续扩展托管AI产品组合。加拿大利用蒙特利尔和多伦多的学术集群，但对亚洲芯片制造的依赖限制了主权计算雄心。墨西哥利用近岸外包在物流和汽车生产中集成神经网络解决方案，加强区域供应链。
亚太地区预计将以35.7%的复合年增长率增长，神经网络软件市场规模到2030年将跃升至3000亿美元，因为中国、日本、印度和韩国实施国家AI云。中国在44个关键研发学科中领导37个，将国家融资引导向工业AI升级。日本主办OpenAI首个印太办事处，确认对尊重语言细微差别和数据驻留法律的企业GPT解决方案的本地需求。印度通过政府沙盒培育初创企业，而澳大利亚和新加坡投资安全和治理研究，创造多元化的区域机会。
欧洲通过主权AI项目追求技术自主。NVIDIA正在向欧洲数据中心合作伙伴提供超过3000 exaflops的Blackwell集群，形成受监管AI工作负载的大陆骨干。德国的工业AI云和法国电信主导的模型托管中心增加了深度。然而，人才短缺持续存在，75%的雇主无法配备AI角色，推动工资通胀和跨境迁移。严格的GDPR和即将到来的AI法案要求有利于提供治理工具的供应商，塑造采购优先级。
竞争格局
神经网络软件市场仍然适度分散。云超大规模厂商利用集成堆栈，在基于消费的定价下捆绑计算、框架和托管服务。企业应用供应商针对行业要求；例如，SAP将神经网络嵌入S/4HANA制造模块。DataRobot等纯AI公司获得溢价估值，反映了投资者对领域无关AutoML和MLOps套件的兴趣。
战略合并正在上升。Red Hat收购Neural Magic确保了在现成CPU上削减模型延迟的稀疏矩阵推理技术，差异化混合云性能。IBM将watsonx.governance与主要数据目录产品集成，将治理定位为交叉销售催化剂。合作伙伴关系也很重要：NVIDIA与欧洲政府合作在主权数据中心内嵌入Blackwell系统，而Databricks和Hugging Face共同开发受监管行业的优化transformer管道。
技术差异化正从原始基准分数转向效率和治理。DeepSeek的专家混合模型仅用560万美元的训练支出就实现了接近前沿的性能，证明了成本效益创新的可能性，并加剧了对计算密集型现有企业的竞争压力。供应商现在强调量化、修剪和蒸馏工具包以及可观测性仪表板以确保负责任的AI。GPU周围的供应链约束提升了在稀缺硬件上最大化吞吐量的软件，为效率算法创造溢价。
神经网络软件行业领导者
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DataRobot Inc.
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H2O.ai Inc.
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C3.ai Inc.
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Hugging Face Inc.
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DeepMind Technologies Ltd.
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
最近的行业发展
- 2025年6月：OpenAI实现100亿美元年度经常性收入，并寻求由软银领导的400亿美元融资轮次，估值3000亿美元。
- 2025年3月：NVIDIA与欧洲国家合作，为主权AI基础设施部署超过3000 exaflops的Blackwell系统。
- 2025年2月：DataRobot发布生成式AI监控工具，允许实时干预以确保企业环境中的结果。
- 2025年1月：DeepSeek推出具有6710亿参数专家混合架构的开源聊天机器人，训练成本仅560万美元。
- 2024年11月：Red Hat同意收购Neural Magic以增强混合云中的生成式AI推理。
- 2024年5月：DataRobot添加AI可观测性功能，为行为不当的模型提供实时回滚。
全球神经网络软件市场报告范围
称为"神经网络软件"（NNS）的软硬件组合模仿类似人脑的神经元。人工神经网络（ANN），一套源自生物大脑网络的软件概念，可以在NNS的帮助下进行建模、研究和使用。有时，"神经网络"一词指的是利用多种深度学习技术创建的ANN。
神经网络软件市场按应用（欺诈检测、硬件诊断、投资组合管理）、最终用户垂直行业（银行金融服务保险业、医疗保健、零售、国防机构）和地理区域（北美（美国、加拿大）、欧洲（德国、英国、法国和欧洲其他地区）、亚太（韩国、中国、澳大利亚和亚太其他地区）和世界其他地区）进行细分。
所有上述细分市场的市场规模和预测均以价值（百万美元）形式提供。
| 软件工具 | 框架和库 |
| AutoML平台 | |
| 平台（PaaS） | |
| 服务 | 托管服务 |
| 专业服务 |
| 云端 |
| 本地 |
| 混合 |
| 数据挖掘和归档 |
| 分析软件 |
| 优化软件 |
| 可视化软件 |
| 欺诈检测 |
| 硬件诊断 |
| 财务预测 |
| 图像优化 |
| 预测性维护 |
| 自然语言处理 |
| 语音识别 |
| 其他 |
| 银行金融服务保险业 |
| 医疗保健 |
| 零售和电子商务 |
| 国防和政府 |
| 媒体和娱乐 |
| 物流和运输 |
| 能源和公用事业 |
| 制造业 |
| 其他最终用户垂直行业 |
| 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | ||
| 墨西哥 | ||
| 南美 | 巴西 | |
| 阿根廷 | ||
| 智利 | ||
| 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 | 中国 | |
| 印度 | ||
| 日本 | ||
| 韩国 | ||
| 马来西亚 | ||
| 新加坡 | ||
| 澳大利亚 | ||
| 亚太其他地区 | ||
| 中东和非洲 | 中东 | 阿联酋 |
| 沙特阿拉伯 | ||
| 土耳其 | ||
| 中东其他地区 | ||
| 非洲 | 南非 | |
| 尼日利亚 | ||
| 非洲其他地区 | ||
| 按组件 | 软件工具 | 框架和库 | |
| AutoML平台 | |||
| 平台（PaaS） | |||
| 服务 | 托管服务 | ||
| 专业服务 | |||
| 按部署模式 | 云端 | ||
| 本地 | |||
| 混合 | |||
| 按类型 | 数据挖掘和归档 | ||
| 分析软件 | |||
| 优化软件 | |||
| 可视化软件 | |||
| 按应用 | 欺诈检测 | ||
| 硬件诊断 | |||
| 财务预测 | |||
| 图像优化 | |||
| 预测性维护 | |||
| 自然语言处理 | |||
| 语音识别 | |||
| 其他 | |||
| 按最终用户垂直行业 | 银行金融服务保险业 | ||
| 医疗保健 | |||
| 零售和电子商务 | |||
| 国防和政府 | |||
| 媒体和娱乐 | |||
| 物流和运输 | |||
| 能源和公用事业 | |||
| 制造业 | |||
| 其他最终用户垂直行业 | |||
| 按地理区域 | 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | |||
| 墨西哥 | |||
| 南美 | 巴西 | ||
| 阿根廷 | |||
| 智利 | |||
| 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 | 中国 | ||
| 印度 | |||
| 日本 | |||
| 韩国 | |||
| 马来西亚 | |||
| 新加坡 | |||
| 澳大利亚 | |||
| 亚太其他地区 | |||
| 中东和非洲 | 中东 | 阿联酋 | |
| 沙特阿拉伯 | |||
| 土耳其 | |||
| 中东其他地区 | |||
| 非洲 | 南非 | ||
| 尼日利亚 | |||
| 非洲其他地区 | |||
报告中回答的关键问题
神经网络软件市场的当前价值和增长前景是什么？
市场在2025年价值347.6亿美元，预计到2030年达到1398.6亿美元，复合年增长率为32.1%。
哪个地区在预测期内预期增长最快？
亚太地区预计到2030年将录得最高的35.7%复合年增长率，由中国、日本、印度和韩国的国家AI云计划推动。
哪个应用细分市场扩张最快？
预测性维护是增长最快的用例，复合年增长率为35.6%，因为制造商采用神经网络来减少停机时间并延长设备寿命。
为什么服务收入比软件许可销售增长更快？
企业需要集成、调优和持续的MLOps支持，因此专业和托管服务以35.4%的复合年增长率增长，而核心工具包仍然必不可少。
哪些关键挑战可能制约市场扩张？
深度学习MLOps人才的严重短缺和严格的数据隐私要求增加了部署成本并延长了实施时间线。
公司如何应对有限的GPU可用性？
公司通过量化和修剪优化模型，采用英特尔Arc GPU等替代硬件，并优先考虑平衡成本与计算访问的混合云部署。
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