유럽 ​​딥러닝 신경망(DNN) 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

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딥러닝 신경망(DNN) 시장 규모

• 유럽 ​​딥러닝 신경망(DNN) 시장 규모는 2024년에 115억 달러 로 평가되었으며 예측 기간 동안 16.1%의 CAGR 로 2032년까지 379억 6천만 달러  에 도달할 것으로 예상됩니다  .
• 이러한 상당한 성장은 주로 인공지능(AI) 기술의 광범위한 도입, 머신러닝 인프라에 대한 투자 증가, 그리고 의료, 자동차, 금융, 소매 등 산업 전반에서 고급 데이터 분석에 대한 수요 증가에 기인합니다. 빅데이터의 확산과 연산 능력의 발전은 시장 확장을 더욱 가속화하고 있습니다.
• 상당한 연구개발(R&D) 투자, AI 도입을 장려하는 정부 정책, 그리고 선도적인 기술 기업들의 탄탄한 입지를 바탕으로 기술 혁신을 선도하는 이 지역은 시장 성장의 핵심 동력입니다. 또한, 자율 시스템, 스마트 제조, 그리고 개인 맞춤형 소비자 서비스에 DNN이 통합되는 추세는 유럽 전역에서 딥러닝 솔루션에 대한 수요를 크게 증가시키고 있습니다.

딥러닝 신경망(DNN) 시장 분석

• 딥러닝 신경망(DNN)은 인간의 뇌 활동을 모방하도록 설계된 고급 AI 알고리즘으로, 기계가 방대한 데이터 세트를 처리하고 패턴을 인식하며 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 소프트웨어 플랫폼, GPU 및 TPU와 같은 하드웨어 가속기, 그리고 전문 서비스를 포함한 이러한 시스템은 의료 진단, 자율주행차, 금융 모델링, 소매 개인화, 제조 자동화 분야의 애플리케이션에 필수적입니다.
• 유럽의 AI 혁신 주도가 시장을 크게 견인하고 있으며, 2023년 전 세계 AI R&D 지출의 40% 이상을 유럽이 차지할 것으로 예상되며, 특히 미국이 주도하고 있습니다. 2027년까지 독일 도로에 120만 대 이상의 자율주행차가 운행될 것으로 예상되는 등 자율주행차의 급속한 보급은 실시간 이미지 및 센서 데이터 처리 분야에서 DNN에 대한 수요를 견인하고 있습니다.
• 트랜스포머 기반 모델 및 생성형 AI와 같은 기술 발전은 DNN 기능을 향상시켜 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 예측 분석 분야의 응용 분야를 활성화하고 있습니다. 국가 AI 연구 자원(NAIRR)과 같은 독일 정부의 AI 사업은 혁신을 촉진하고 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다.
• 독일은 2024년에 102억 9천만 달러에 달하는 매출 점유율 42.1%로 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 이는 강력한 기술 생태계, NVIDIA와 Google 등 주요 기업의 존재, 그리고 AI 인프라에 대한 상당한 투자에 힘입은 것입니다.
• 프랑스는 정부의 AI 연구 지원과 의료 및 자동차 분야의 도입 확대에 힘입어 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률 16.8%로 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
• 제품 유형 중 소프트웨어 플랫폼 부문은 2024년에 48.7%로 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 이는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크가 기업 및 연구 애플리케이션에서 널리 사용되기 때문입니다.

보고서 범위 및 유럽 딥러닝 신경망(DNN) 시장 세분화    

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딥러닝 신경망(DNN) 시장 동향

“ 생성적 AI, 트랜스포머 모델, 엣지 컴퓨팅, 지속 가능한 AI 솔루션 ”

• 생성적 AI와 트랜스포머 기반 모델을 도입하는 것은 두드러진 추세이며, 2024년에 구축될 신규 DNN의 30% 이상이 NLP, 이미지 생성, 창의적 콘텐츠 제작에 이러한 기술을 활용하여 소매 및 미디어 분야의 사용자 경험을 향상시킵니다.
• 2024년 신규 DNN 솔루션의 25%가 온디바이스 처리용으로 설계되는 엣지 컴퓨팅이 자율주행차와 IoT 애플리케이션에서 주목을 받고 있으며, 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하고 있습니다.
• 지속 가능한 AI 솔루션에 대한 집중도를 높이고, 2024년까지 신규 하드웨어 가속기의 15%가 에너지 효율 인증을 받도록 하여 유럽의 친환경 기술 이니셔티브에 부합하고 AI 컴퓨팅의 환경적 영향을 줄일 것입니다.
• 클라우드 기반 DNN 플랫폼의 도입은 급속히 확대되고 있으며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 공급업체가 제공하는 확장 가능하고 유연한 솔루션에 힘입어 2024년에는 도입률이 20% 증가할 것으로 예상됩니다.
• 특히 스마트 제조와 헬스케어 분야에서 DNN과 IoT 생태계의 통합이 확대되고 있으며, 2024년에는 이러한 분야에서 실시간 데이터 분석 및 자동화를 위해 설계된 신규 솔루션이 18%에 달할 것으로 예상됩니다.
• 소매업 분야의 추천 시스템이나 의료 분야의 예측 진단 등 개인화된 AI 기반 서비스에 대한 소비자 수요가 증가하면서 유럽 전역에서 DNN 애플리케이션의 혁신이 촉진되고 있습니다.

딥러닝 신경망(DNN) 시장 동향

운전사

“AI 도입, 빅데이터 확산, 자율 시스템, 정부 지원 및 기술 발전”

• 2027년까지 유럽 AI 시장 규모가 2,000억 달러에 이를 것으로 예상되는 등 산업 전반에 걸쳐 AI 기술이 널리 채택되면서 의료 진단, 자율 주행, 금융 모델링과 같은 애플리케이션에서 DNN에 대한 수요가 크게 증가했습니다.
• 2023년에 유럽 기업이 매일 2.5엑사바이트가 넘는 데이터를 생성하는 등 빅데이터가 급증함에 따라, 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 복잡한 데이터 세트를 처리하고 분석하는 고급 DNN에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
• 자율주행차 개발이 급속히 확대되면서 2027년까지 독일 도로에는 자율주행차가 120만 대가 넘을 것으로 예상되며, 이로 인해 실시간 이미지 처리, 센서 융합, 의사 결정 알고리즘 분야에서 DNN에 대한 수요가 증가합니다.
• 프랑스 국가 AI 이니셔티브, 범캐나다 AI 전략과 같은 정부 이니셔티브는 AI 연구에 상당한 자금과 규제 지원을 제공하여 산업 전반에 걸쳐 DNN의 혁신과 도입을 촉진합니다.
• NVIDIA의 A100 GPU와 Google의 TPU와 같은 하드웨어 가속기의 발전으로 DNN 성능이 향상되어 데이터 센터와 에지 장치에서 복잡한 모델에 대한 더 빠른 학습과 추론이 가능해졌습니다.
• 2023년에는 독일 소매업체의 65%가 AI 기반 추천 시스템을 도입하면서 개인화된 소비자 경험에 대한 수요가 증가함에 따라 소매, 전자상거래, 고객 서비스 애플리케이션에 DNN이 통합되는 추세입니다.

제지/도전

“ 높은 개발 비용, 데이터 개인정보 보호 문제, 기술 부족, 에너지 소비 및 규제 복잡성 ”

• 특히 맞춤형 하드웨어 가속기 및 대규모 AI 모델의 경우 DNN을 개발하고 배포하는 데 드는 비용이 높기 때문에 중소기업에서는 도입에 어려움을 겪으며, 비용에 민감한 부문에서 시장 확장성이 제한됩니다.
• 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 및 프랑스 개인정보 보호 및 전자문서법(PIPEDA)과 같은 규정으로 인해 데이터 개인정보 보호에 대한 우려가 커지면서 민감한 데이터를 처리하는 DNN 제공업체의 규정 준수 비용과 복잡성이 증가합니다.
• 2026년까지 유럽에는 AI 전문가가 25만 명에 달할 것으로 예상되며, AI와 딥러닝 전문성에 대한 기술 부족으로 인해 DNN 기술의 구현, 유지 관리 및 혁신에 어려움이 따릅니다.
• DNN 학습 및 추론 과정에서 에너지 소비가 많고, 대규모 모델이 연간 최대 500MWh를 소모하면서 특히 데이터 센터에서 지속 가능성과 운영 비용에 대한 우려가 커지고 있습니다.
• AI 알고리즘과 하드웨어의 지속적인 발전으로 인한 급속한 기술적 노후화로 인해 기업은 R&D에 많은 투자를 해야 하며, 이는 소규모 기업의 수익성을 감소시키고 장기적인 혁신을 제한합니다.
• 독일과 프랑스의 AI 거버넌스 프레임워크가 서로 다른 등 규제상의 복잡성으로 인해 표준화된 DNN 배포 및 규정 준수에 어려움이 발생하고 공급업체의 운영 비용이 증가합니다.

유럽 ​​딥러닝 신경망(DNN) 시장 범위

유럽 ​​딥러닝 신경망(DNN) 시장은 제품 유형, 기술, 애플리케이션, 배포, 최종 사용자를 기준으로 세분화되어 시장 역학과 성장 기회에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.

• 제품 유형별

제품 유형을 기준으로 시장은 소프트웨어 플랫폼, 하드웨어 가속기, 서비스로 구분됩니다. 소프트웨어 플랫폼 부문은 2024년 60억 9천만 달러 규모의 매출 ​​점유율 48.7%를 기록하며 시장을 주도했습니다. 이는 TensorFlow, PyTorch, Keras와 같은 프레임워크가 기업 및 연구 애플리케이션에서 널리 사용됨에 따라 성장했습니다. 서비스 부문은 AI 컨설팅 및 구현 서비스 수요 증가에 힘입어 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률 16.5%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

기술로

기술 기반으로 시장은 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 생성적 적대 신경망(GAN), 트랜스포머 등으로 세분화됩니다. CNN 부문은 이미지 인식 및 자율주행차 분야에서 활용되면서 2024년 40.2%로 가장 큰 점유율을 기록했습니다. 트랜스포머 부문은 자연어 처리(NLP) 및 생성적 AI의 발전에 힘입어 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.1%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

응용 프로그램별

시장은 응용 분야별로 의료 진단, 자율주행차, 금융 서비스, 소매 및 전자상거래, 제조 자동화 등으로 세분화됩니다. 의료 진단 부문은 AI 기반 의료 영상 및 예측 진단에 힘입어 2024년 35.6%의 매출 점유율을 기록하며 가장 큰 비중을 차지했습니다. 자율주행차 부문은 자율주행차 개발에 힘입어 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률 18.3%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

배치별

시장은 배포 방식을 기준으로 클라우드 기반과 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 기반 부문은 AWS, Azure, Google Cloud가 제공하는 확장 가능한 솔루션에 힘입어 2024년 60.8%라는 높은 시장 점유율을 기록했습니다. 클라우드 기반 부문은 유연하고 비용 효율적인 AI 배포에 대한 수요 증가에 힘입어 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률 16.9%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

최종 사용자별

최종 사용자 기준으로 시장은 기업, 의료 서비스 제공업체, 자동차 제조업체, 금융 기관, 정부 기관 등으로 세분화됩니다. 기업 부문은 비즈니스 분석 분야의 AI 도입에 힘입어 2024년 매출 점유율 42.1%를 기록하며 시장을 주도했습니다. 의료 서비스 제공업체 부문은 AI 기반 진단 및 개인 맞춤 의료에 힘입어 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률 17.4%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

딥러닝 신경망(DNN) 시장 지역 분석

독일 딥러닝 신경망(DNN) 시장 통찰력

독일은 2024년 102억 9천만 달러에 달하는 42.1%의 매출 점유율로 시장을 선도했습니다. 이는 탄탄한 기술 생태계, NVIDIA, Google, Microsoft 등 주요 기업들의 입지, 그리고 AI 인프라에 대한 막대한 투자에 힘입은 것입니다. 자율주행차, 헬스케어 AI, 금융 서비스 분야에서 독일이 보여준 선도적인 입지와 국가 AI 이니셔티브를 통한 정부 지원은 독일의 시장 지배력을 더욱 공고히 합니다.

프랑스 딥러닝 신경망(DNN) 시장 통찰력

프랑스는 2025년부터 2032년까지 연평균 성장률 16.8%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상되는데, 이는 의료, 자동차, 제조 분야의 AI 연구 및 도입을 지원하는 범캐나다 AI 전략과 같은 정부 정책의 영향입니다. 프랑스는 2024년 시장 점유율 12.1%를 차지했으며, 스마트 시티와 의료 진단 분야에서 심층 신경망(DNN) 도입이 증가하고 있습니다.

영국 딥러닝 신경망(DNN) 시장 통찰력

영국은 2024년 5.6%의 시장 점유율을 기록했는데, 이는 자동화 및 품질 관리를 위해 AI를 도입하는 자동차 및 제조 부문의 성장에 힘입은 것입니다. 정부의 인더스트리 4.0 추진 노력과 기반 기술 기업과의 파트너십은 영국의 시장 성장을 뒷받침합니다.

딥러닝 신경망(DNN) 시장 점유율

• 딥러닝 신경망(DNN) 산업은 주로 다음을 포함한 기존 기업들이 주도하고 있습니다.
• NVIDIA Corporation(미국)
• Google LLC(미국)
• Microsoft Corporation(미국)
• Amazon Web Services, Inc.(미국)
• 인텔 코퍼레이션(미국)
• IBM Corporation(미국)
• Advanced Micro Devices, Inc.(AMD)(미국)
• 메타 AI(미국)
• Qualcomm Incorporated(미국)
• Oracle Corporation(미국)
• SAS Institute Inc. (미국)
• Palantir Technologies Inc. (미국)
• H2O.ai(미국)
• DataRobot, Inc. (미국)
• Cerebras Systems Inc.(미국)
• xAI(미국)

유럽 ​​딥러닝 신경망(DNN) 시장의 최신 동향

• 2023년 10월, 엔비디아는 심층 신경망(DNN) 학습 및 추론 가속화를 위해 설계된 차세대 프로세서인 H200 텐서 코어 GPU를 공개했습니다. H200은 이전 세대 대비 생성형 AI 워크로드에서 최대 20% 향상된 성능을 제공합니다. NLP 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에 필수적인 변환기 및 확산 모델과 같은 대규모 AI 모델에 최적화되어 있습니다. AWS와 Azure를 포함한 주요 클라우드 제공업체들은 이미 H200을 도입하여 AI 플랫폼을 구축하고 있으며, 기업 및 연구 환경 모두에서 역량을 강화하고 있습니다.
• 2024년 1월, Google Cloud는 Vertex AI 플랫폼에 새롭게 추가된 Vertex AI Vision을 출시했습니다. 이 솔루션은 딥러닝을 활용한 실시간 이미지 및 비디오 분석을 목표로 합니다. 이 클라우드 기반 솔루션은 소매(예: 스마트 결제, 재고 추적) 및 제조(예: 결함 감지) 전반의 사용 사례를 지원합니다. 최적화된 모델 배포 및 추론 성능을 통해 처리 속도가 15% 향상되었습니다. Vertex AI Vision은 기존 Google Cloud 서비스와 쉽게 통합되어 개발자가 컴퓨터 비전 애플리케이션을 더욱 빠르고 효율적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.
• 2024년 3월, Microsoft는 Azure AI 플랫폼에 고급 트랜스포머 기반 모델을 내장하여 OpenAI와의 협력을 확대했습니다. 이러한 통합을 통해 기업 사용자의 자연어 처리(NLP) 기능이 크게 향상되었습니다. 자동화된 고객 서비스, 언어 번역, 콘텐츠 생성, 문서 요약 등의 분야에 활용될 수 있습니다. 독일 내 100개 이상의 기업이 이미 이러한 기능을 도입하여 Azure 인프라를 활용하여 대규모 지능형 자동화를 구현하고 있습니다.
• 2024년 4월, 일론 머스크의 xAI는 더욱 발전된 DNN을 통합하여 분석 추론 및 데이터 해석 기능을 강화한 Grok 플랫폼의 향상된 버전을 출시했습니다. 업데이트된 Grok 시스템은 예측 모델링, 비즈니스 인텔리전스, 전략적 예측 등의 분야에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 실시간 인사이트와 향상된 성능에 중점을 둔 Grok은 이제 데이터 기반 의사 결정 및 엔터프라이즈급 AI 구축을 위한 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다.
• 2024년 6월, 인텔은 에너지 효율적이고 처리량이 높은 DNN 학습을 제공하도록 설계된 Gaudi 3 AI 가속기를 출시했습니다. Gaudi 3는 이전 모델 대비 전력 소비를 25% 줄이는 동시에 메모리 대역폭과 컴퓨팅 성능을 향상시켰습니다. 이 칩은 대규모 데이터센터 환경에서 AI 학습 및 추론을 위한 비용 효율적인 솔루션으로 자리매김하고 있으며, 이미 유럽 전역의 주요 데이터 인프라 제공업체에서 도입이 시작되었습니다.

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