تقرير تحليل حجم وحصة واتجاهات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا - نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2032

Get Exclusive Sample PDF of this Report Here

حجم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• تم تقييم حجم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا بـ 11.50 مليار دولار أمريكي في عام 2024  ومن المتوقع أن يصل إلى  37.96 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 16.1٪ خلال الفترة المتوقعة
• يُعزى هذا النمو الكبير في المقام الأول إلى الانتشار الواسع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وزيادة الاستثمارات في البنية التحتية للتعلم الآلي، والطلب المتزايد على تحليلات البيانات المتقدمة في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والسيارات، والتمويل، وتجارة التجزئة. ويساهم انتشار البيانات الضخمة، إلى جانب التقدم في القدرات الحاسوبية، في تسريع توسع السوق.
• تُعدّ ريادة المنطقة في الابتكار التكنولوجي، مدعومةً باستثماراتٍ كبيرة في البحث والتطوير، ومبادراتٍ حكوميةٍ تُشجّع على تبني الذكاء الاصطناعي، وحضورٍ قويٍّ لشركات التكنولوجيا الرائدة، عاملاً رئيسياً في مسار نموّ السوق. إضافةً إلى ذلك، يُسهم التكامل المتزايد للشبكات العصبية العميقة في الأنظمة ذاتية التشغيل، والتصنيع الذكي، وخدمات المستهلك المُخصّصة، في زيادة الطلب على حلول التعلّم العميق في جميع أنحاء أوروبا.

تحليل سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) هي خوارزميات ذكاء اصطناعي متقدمة مصممة لمحاكاة عمليات الدماغ البشري، مما يُمكّن الآلات من معالجة مجموعات بيانات ضخمة، والتعرف على الأنماط، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. تُعد هذه الأنظمة، بما في ذلك منصات البرمجيات، ومسرعات الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الرسومات (TPUs)، والخدمات المهنية، بالغة الأهمية لتطبيقات تشخيص الرعاية الصحية، والمركبات ذاتية القيادة، والنمذجة المالية، وتخصيص تجارة التجزئة، وأتمتة التصنيع.
• يُعزى هذا السوق بشكل كبير إلى هيمنة أوروبا على ابتكارات الذكاء الاصطناعي، حيث ستستحوذ المنطقة على أكثر من 40% من الإنفاق العالمي على البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2023، بقيادة الولايات المتحدة. كما أن التبني السريع للمركبات ذاتية القيادة، حيث من المتوقع أن يكون هناك أكثر من 1.2 مليون سيارة ذاتية القيادة على طرق ألمانيا بحلول عام 2027، يُعزز الطلب على الشبكات العصبية العميقة في معالجة بيانات الصور وأجهزة الاستشعار في الوقت الفعلي.
• تُعزز التطورات التكنولوجية، مثل النماذج القائمة على المحولات والذكاء الاصطناعي التوليدي، قدرات الشبكات العصبية العميقة، مما يُتيح تطبيقات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والرؤية الحاسوبية، والتحليلات التنبؤية. وتُعزز مبادرات الحكومة الألمانية في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل الموارد الوطنية لأبحاث الذكاء الاصطناعي (NAIRR)، الابتكار وتدعم نمو السوق.
• ستسيطر ألمانيا على السوق بحصة إيرادات قوية تبلغ 42.1% في عام 2024، بقيمة 10.29 مليار دولار أمريكي، مدفوعة بنظامها البيئي التكنولوجي القوي، ووجود لاعبين رئيسيين مثل NVIDIA وGoogle، والاستثمارات الكبيرة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
• ومن المتوقع أن تشهد فرنسا أسرع معدل نمو، مع معدل نمو سنوي مركب متوقع بنسبة 16.8% من عام 2025 إلى عام 2032، مدفوعًا بدعم الحكومة لأبحاث الذكاء الاصطناعي والتبني المتزايد في قطاعي الرعاية الصحية والسيارات.
• ومن بين أنواع المنتجات، استحوذ قطاع منصات البرمجيات على أكبر حصة سوقية بنسبة 48.7% في عام 2024، ويعزى ذلك إلى الاستخدام الواسع النطاق لأطر التعلم العميق مثل TensorFlow وPyTorch في تطبيقات المؤسسات والبحث.

نطاق التقرير وتقسيم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا    

Get Exclusive Sample PDF of this Report Here

اتجاهات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

الذكاء الاصطناعي التوليدي ، ونماذج المحولات، والحوسبة الحافة، وحلول الذكاء الاصطناعي المستدامة

• يعد اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج القائمة على المحولات اتجاهًا بارزًا، مع استفادة أكثر من 30% من عمليات نشر الشبكات العصبية العميقة الجديدة في عام 2024 من هذه التقنيات للتطبيقات في معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد الصور، وإنتاج المحتوى الإبداعي، وتعزيز تجارب المستخدم في مجال البيع بالتجزئة والإعلام.
• يكتسب صعود الحوسبة الحافة، مع 25% من حلول DNN الجديدة في عام 2024 المصممة للمعالجة على الجهاز، زخمًا في المركبات ذاتية القيادة وتطبيقات إنترنت الأشياء، مما يقلل من زمن الوصول ويحسن عملية اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.
• زيادة التركيز على حلول الذكاء الاصطناعي المستدامة، مع اعتماد 15% من مسرعات الأجهزة الجديدة في عام 2024 لكفاءة الطاقة، بما يتماشى مع مبادرات التكنولوجيا الخضراء في أوروبا والحد من التأثير البيئي للحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
• يشهد استخدام منصات DNN المستندة إلى السحابة نموًا سريعًا، مع زيادة معدلات الاستخدام بنسبة 20% في عام 2024، مدفوعًا بالحلول القابلة للتطوير والمرنة التي تقدمها مقدمو الخدمات مثل AWS وMicrosoft Azure وGoogle Cloud.
• يتوسع تكامل الشبكات العصبية العميقة مع أنظمة إنترنت الأشياء، وخاصة في التصنيع الذكي والرعاية الصحية، مع تصميم 18% من الحلول الجديدة في عام 2024 لتحليل البيانات والأتمتة في الوقت الفعلي في هذه القطاعات.
• إن الطلب المتزايد من جانب المستهلكين على الخدمات الشخصية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة التوصية في مجال البيع بالتجزئة والتشخيص التنبئي في مجال الرعاية الصحية، هو الذي يدفع عجلة الابتكار في تطبيقات الشبكات العصبية العميقة في جميع أنحاء أوروبا.

ديناميكيات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

سائق

"اعتماد الذكاء الاصطناعي، وانتشار البيانات الضخمة، والأنظمة المستقلة، والدعم الحكومي، والتقدم التكنولوجي"

• إن الاستخدام الواسع النطاق لتقنيات الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات، حيث من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في أوروبا إلى 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027، يدفع الطلب الكبير على الشبكات العصبية العميقة في تطبيقات مثل تشخيص الرعاية الصحية والقيادة الذاتية والنمذجة المالية.
• إن انتشار البيانات الضخمة، مع قيام الشركات الأوروبية بتوليد أكثر من 2.5 إكسابايت من البيانات يوميًا في عام 2023، يغذي الحاجة إلى شبكات عصبية عميقة متقدمة لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات المعقدة للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.
• يؤدي التوسع السريع في تطوير المركبات ذاتية القيادة، مع توقع وجود أكثر من 1.2 مليون سيارة ذاتية القيادة على طرق ألمانيا بحلول عام 2027، إلى زيادة الطلب على الشبكات العصبية العميقة في معالجة الصور في الوقت الفعلي، ودمج المستشعرات، وخوارزميات اتخاذ القرار.
• توفر المبادرات الحكومية، مثل المبادرة الوطنية الفرنسية للذكاء الاصطناعي والاستراتيجية الكندية للذكاء الاصطناعي، تمويلًا كبيرًا ودعمًا تنظيميًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي، وتعزيز الابتكار وتبني الشبكات العصبية العميقة عبر الصناعات.
• تعمل التطورات في مسرعات الأجهزة، مثل وحدات معالجة الرسوميات A100 من NVIDIA ووحدات معالجة الرسومات TPU من Google، على تحسين أداء DNN، مما يتيح تدريبًا واستنتاجًا أسرع للنماذج المعقدة في مراكز البيانات وأجهزة الحافة.
• إن الطلب المتزايد على تجارب المستهلك الشخصية، مع اعتماد 65% من تجار التجزئة في ألمانيا لأنظمة التوصية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عام 2023، يدفع إلى دمج الشبكات العصبية العميقة في تطبيقات البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية وخدمة العملاء.

ضبط النفس/التحدي

" تكاليف التطوير المرتفعة، ومخاوف خصوصية البيانات، ونقص المهارات، واستهلاك الطاقة، والتعقيدات التنظيمية "

• تشكل التكلفة العالية لتطوير ونشر الشبكات العصبية العميقة، وخاصة لمسرعات الأجهزة المخصصة ونماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، تحديًا للتبني بين الشركات الصغيرة والمتوسطة، مما يحد من قابلية التوسع في السوق في القطاعات الحساسة للتكلفة.
• تزيد مخاوف خصوصية البيانات، التي تحركها اللوائح التنظيمية مثل قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) وقانون حماية المعلومات الشخصية والوثائق الإلكترونية في فرنسا (PIPEDA)، من تكاليف الامتثال وتعقيدات مقدمي خدمات الشبكات العصبية العميقة الذين يتعاملون مع البيانات الحساسة.
• يشكل النقص في المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي وخبرة التعلم العميق، مع عجز متوقع يبلغ 250 ألف متخصص في الذكاء الاصطناعي في أوروبا بحلول عام 2026، تحديات أمام التنفيذ والصيانة والابتكار في تقنيات الشبكات العصبية العميقة.
• يثير الاستهلاك العالي للطاقة في عمليات تدريب واستنتاج الشبكات العصبية العميقة، مع استهلاك النماذج واسعة النطاق لما يصل إلى 500 ميجاوات ساعة سنويًا، مخاوف بشأن الاستدامة وتكاليف التشغيل، وخاصة في مراكز البيانات.
• إن التقادم التكنولوجي السريع، المدفوع بالتقدم المستمر في خوارزميات الذكاء الاصطناعي والأجهزة، يفرض على الشركات ضغوطًا للاستثمار بكثافة في البحث والتطوير، مما يقلل من الربحية للاعبين الأصغر حجمًا ويحد من الابتكار على المدى الطويل.
• إن التعقيدات التنظيمية، مثل أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي المتنوعة في ألمانيا وفرنسا، تخلق تحديات لنشر الشبكات العصبية العميقة والامتثال لها، مما يزيد من النفقات التشغيلية لمقدمي الخدمة.

نطاق سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا

يتم تقسيم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا بناءً على نوع المنتج والتكنولوجيا والتطبيق والنشر والمستخدم النهائي لتوفير فهم شامل لديناميكيات السوق وفرص النمو.

• حسب نوع المنتج

بناءً على نوع المنتج، يُقسّم السوق إلى منصات برمجية، ومسرّعات أجهزة، وخدمات. وسيستحوذ قطاع منصات البرمجيات على حصة إيرادات بلغت 48.7% في عام 2024، بقيمة 6.09 مليار دولار أمريكي، مدفوعًا بالاستخدام الواسع لأطر عمل مثل TensorFlow وPyTorch وKeras في تطبيقات المؤسسات والبحث. ومن المتوقع أن ينمو قطاع الخدمات بأسرع معدل نمو سنوي مركب قدره 16.5% بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالطلب على خدمات استشارات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

حسب التكنولوجيا

بناءً على التكنولوجيا، يُقسّم السوق إلى الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، والمحولات، وغيرها. وقد استحوذ قطاع الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) على الحصة الأكبر بنسبة 40.2% في عام 2024، بفضل استخدامه في تقنيات التعرف على الصور والمركبات ذاتية القيادة. ومن المتوقع أن ينمو قطاع المحولات بأسرع معدل نمو سنوي مركب قدره 17.1% بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالتطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي التوليدي.

حسب الطلب

بناءً على التطبيق، يُقسّم السوق إلى تشخيصات الرعاية الصحية، والمركبات ذاتية القيادة، والخدمات المالية، وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية، وأتمتة التصنيع، وغيرها. وقد شكّل قطاع تشخيصات الرعاية الصحية أكبر حصة من الإيرادات بنسبة 35.6% في عام 2024، مدفوعًا بالتصوير الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتشخيصات التنبؤية. ومن المتوقع أن ينمو قطاع المركبات ذاتية القيادة بأسرع معدل نمو سنوي مركب قدره 18.3% بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بتطوير السيارات ذاتية القيادة.

حسب النشر

بناءً على النشر، يُقسّم السوق إلى سحابي ومحلي. استحوذ قطاع السحابة على حصة كبيرة بلغت 60.8% في عام 2024، مدفوعًا بالحلول القابلة للتطوير التي تقدمها AWS وAzure وGoogle Cloud. ومن المتوقع أن ينمو قطاع السحابة بأسرع معدل نمو سنوي مركب قدره 16.9% بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالطلب على نشر الذكاء الاصطناعي المرن والفعال من حيث التكلفة.

حسب المستخدم النهائي

بناءً على المستخدم النهائي، يُقسّم السوق إلى شركات، ومقدمي رعاية صحية، وشركات تصنيع سيارات، ومؤسسات مالية، وهيئات حكومية، وغيرها. وسيُهيمن قطاع الشركات على حصة إيرادات تبلغ 42.1% في عام 2024، مدفوعًا باعتماد الذكاء الاصطناعي في تحليلات الأعمال. ومن المتوقع أن ينمو قطاع مقدمي الرعاية الصحية بأسرع معدل نمو سنوي مركب قدره 17.4% بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالتشخيصات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والطب الشخصي.

تحليل إقليمي لسوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

نظرة عامة على سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في ألمانيا

تصدرت ألمانيا السوق بحصة إيرادات قوية بلغت 42.1% في عام 2024، بقيمة 10.29 مليار دولار أمريكي، بفضل منظومتها التكنولوجية المتينة، ووجود شركات رائدة مثل إنفيديا وجوجل ومايكروسوفت، واستثماراتها الكبيرة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وتعزز ريادتها في مجال المركبات ذاتية القيادة، والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، والخدمات المالية، إلى جانب الدعم الحكومي من خلال المبادرة الوطنية للذكاء الاصطناعي، هيمنتها.

نظرة عامة على سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في فرنسا

من المتوقع أن تشهد فرنسا نموًا بأسرع معدل نمو سنوي مركب قدره 16.8% بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بمبادرات حكومية مثل الاستراتيجية الكندية للذكاء الاصطناعي، التي تدعم أبحاث الذكاء الاصطناعي وتبنيه في قطاعات الرعاية الصحية والسيارات والتصنيع. وقد استحوذت فرنسا على 12.1% من السوق في عام 2024، مع تزايد اعتماد الشبكات العصبية العميقة في المدن الذكية والتشخيصات الطبية.

نظرة عامة على سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في المملكة المتحدة

ستستحوذ المملكة المتحدة على حصة سوقية قدرها 5.6% بحلول عام 2024، مدفوعةً بنمو قطاعي السيارات والتصنيع، اللذين يعتمدان بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي في الأتمتة ومراقبة الجودة. وتدعم الجهود الحكومية الرامية إلى تعزيز الصناعة 4.0، والشراكات مع شركات التكنولوجيا القائمة، نمو السوق في المملكة المتحدة.

حصة سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• تقود شركات راسخة بشكل أساسي صناعة شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)، بما في ذلك:
• شركة NVIDIA (الولايات المتحدة)
• شركة جوجل المحدودة (الولايات المتحدة)
• شركة مايكروسوفت (الولايات المتحدة)
• Amazon Web Services, Inc. (الولايات المتحدة)
• شركة إنتل (الولايات المتحدة)
• شركة IBM (الولايات المتحدة)
• شركة Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) (الولايات المتحدة)
• ميتا ايه اي (الولايات المتحدة)
• شركة كوالكوم (الولايات المتحدة)
• شركة أوراكل (الولايات المتحدة)
• معهد SAS (الولايات المتحدة)
• شركة بالانتير تكنولوجيز (الولايات المتحدة)
• H2O.ai (الولايات المتحدة)
• شركة داتا روبوت (الولايات المتحدة)
• شركة سيريبراس سيستمز (الولايات المتحدة)
• xAI (الولايات المتحدة)

أحدث التطورات في سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا

• في أكتوبر 2023، كشفت NVIDIA عن معالج الرسومات H200 Tensor Core، وهو معالج الجيل التالي المصمم لتسريع تدريب واستنتاج الشبكات العصبية العميقة (DNN). يوفر H200 أداءً أفضل بنسبة تصل إلى 20% لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي التوليدية مقارنةً بسابقاته. وهو مُحسّن لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، مثل المحولات ونماذج الانتشار، وهي ضرورية لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية. وقد اعتمد كبار مزودي الخدمات السحابية، بما في ذلك AWS وAzure، H200 بالفعل لتشغيل منصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، مما يعزز القدرات في كل من بيئات المؤسسات والبحث.
• في يناير 2024، أطلقت جوجل كلاود Vertex AI Vision، وهي إضافة جديدة إلى منصة Vertex AI، تهدف إلى تحليل الصور والفيديوهات آنيًا باستخدام التعلم العميق. يدعم هذا الحل السحابي حالات استخدام في قطاع التجزئة (مثل: الدفع الذكي، وتتبع المخزون) والتصنيع (مثل: اكتشاف العيوب). يوفر تحسينًا بنسبة 15% في سرعة المعالجة، بفضل تحسين نشر النماذج وأداء الاستدلال. يتكامل Vertex AI Vision بسهولة مع خدمات جوجل كلاود الحالية، مما يساعد المطورين على توسيع نطاق تطبيقات الرؤية الحاسوبية بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
• في مارس 2024، وسّعت مايكروسوفت تعاونها مع OpenAI من خلال دمج نماذج متقدمة قائمة على المحولات في منصة Azure AI. يُحسّن هذا التكامل بشكل كبير قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمستخدمي المؤسسات. تشمل التطبيقات خدمة العملاء الآلية، والترجمة اللغوية، وإنشاء المحتوى، وتلخيص المستندات. وقد تبنّت أكثر من 100 شركة في ألمانيا هذه القدرات بالفعل، مستفيدةً من البنية التحتية لـ Azure لتطبيق الأتمتة الذكية على نطاق واسع.
• في أبريل 2024، أطلقت شركة xAI التابعة لإيلون ماسك نسخةً مُحسّنةً من منصة Grok، مُدمجةً شبكات عصبية عميقة (DNNs) أكثر تطورًا لتقديم تحليلاتٍ وتفسيرٍ مُحسّنين للبيانات. صُمم نظام Grok المُحدّث لتطبيقات المؤسسات في مجالاتٍ مثل النمذجة التنبؤية، وذكاء الأعمال، والتنبؤ الاستراتيجي. مع التركيز على الرؤى الآنية وتحسين الأداء، تُعدّ Grok الآن أداةً فعّالة لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات ونشر الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات.
• في يونيو 2024، أطلقت إنتل مُسرِّع الذكاء الاصطناعي Gaudi 3، المُصمَّم لتوفير تدريب عالي الإنتاجية وموفر للطاقة على الشبكات العصبية العميقة. مقارنةً بسابقه، يُخفِّض Gaudi 3 استهلاك الطاقة بنسبة 25%، مع تحسين عرض نطاق الذاكرة وأداء الحوسبة. تُعَدُّ هذه الشريحة حلاً اقتصاديًا لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال في بيئات مراكز البيانات واسعة النطاق. وقد بدأ اعتمادها بالفعل بين كبار مُزوِّدي البنية التحتية للبيانات في جميع أنحاء أوروبا.

SKU-44678