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

حجم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• تم تقييم حجم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ بـ 35.66 مليار دولار أمريكي في عام 2024  ومن المتوقع أن يصل إلى  300.33 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 30.52٪ خلال الفترة المتوقعة
• يُعزى هذا التوسع الملحوظ في السوق بشكل رئيسي إلى التبني المتسارع للذكاء الاصطناعي في قطاعات متعددة، بما في ذلك تقنيات المنازل الذكية، والرعاية الصحية، والسيارات، والتصنيع. كما يُسهم التقدم في الأجهزة المتصلة والبنية التحتية لإنترنت الأشياء بشكل كبير في زيادة الطلب على الشبكات العصبية العميقة في التطبيقات السكنية والتجارية.
• إضافةً إلى ذلك، تُرسّخ الحاجة المتزايدة إلى أنظمة ذكية وآمنة وآلية شبكات التعلم العميق العصبية كتقنية أساسية للتحليلات التنبؤية، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات الذكية. تدفع هذه العوامل شبكات التعلم العميق العصبية إلى الانتشار الواسع، مما يُحفّز التحوّل الرقمي السريع في منطقة آسيا والمحيط الهادئ.

تحليل سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• أصبحت شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) جزءًا لا يتجزأ من التحول الرقمي للصناعات في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، لا سيما في مجالات أتمتة المنازل الذكية، وأنظمة الأمن، والمراقبة الذكية. تُمكّن هذه الخوارزميات المتقدمة الآلات من أداء مهام مثل التعرف على الصور والكلام، والتحليلات التنبؤية، واتخاذ القرارات بشكل مستقل بدقة تضاهي دقة البشر.
• يشهد سوق الشبكات العصبية العميقة في منطقة آسيا والمحيط الهادئ نموًا قويًا بفضل التبني السريع للتقنيات الذكية في البيئات السكنية والتجارية. وتستثمر الحكومات والشركات في دول مثل الصين واليابان وكوريا الجنوبية والهند بكثافة في البنية التحتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يُسرّع من نشر الحلول المدعومة بالشبكات العصبية العميقة في المناطق الحضرية وشبه الحضرية.
• كما أن الطلب المتزايد من المستهلكين على حلول ذكية وآمنة وسهلة الوصول عن بُعد يُعزز سوق الشبكات العصبية العميقة. ففي أنظمة المنازل الذكية، تُعزز الشبكات العصبية العميقة قدرات مثل التعرف على الوجه للتحكم في الوصول، ودمج الأوامر الصوتية، ومراقبة أنماط السلوك، مما يوفر مستوى جديدًا من الأتمتة والتخصيص والراحة.
• علاوة على ذلك، فإن انتشار أجهزة إنترنت الأشياء، والتحسينات في القدرة الحاسوبية، وتوسع البنية التحتية لشبكات الجيل الخامس في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، يعزز التكامل السلس للشبكات العصبية العميقة في تطبيقات الحياة اليومية. تُحدث هذه الاتجاهات تغييرًا جذريًا في قطاعات مثل الرعاية الصحية، وتجارة التجزئة، والتمويل، والنقل، مما يجعل الشبكات العصبية العميقة جوهر الاقتصاد الرقمي للجيل القادم في منطقة آسيا والمحيط الهادئ.
• تعد الصين المحرك الرئيسي وراء التوسع السريع لسوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، حيث تساهم بشكل كبير في معدل النمو السنوي المركب المتوقع في المنطقة بنسبة 33.12٪ من عام 2025 إلى عام 2032.
• استحوذ قطاع الأجهزة على أكبر حصة من إيرادات السوق في عام 2024، مدفوعًا بالنشر المتزايد لأجهزة الحوسبة عالية الأداء (HPC) مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة المواد الحرارية (TPUs) ووحدات FPGA للتدريب والاستدلال في نماذج DNN.

نطاق التقرير وتجزئة سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

اتجاهات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

" تسريع تكامل الذكاء الاصطناعي والطلب على معالجة البيانات في الوقت الفعلي "

• يُعزز التكامل المتزايد للذكاء الاصطناعي (AI) في قطاعات متعددة، مثل التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتصنيع، الطلب على شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) بشكل كبير. وتستفيد الشركات بشكل متزايد من هذه الشبكات في مهام مثل التحليلات التنبؤية، ونمذجة سلوك العملاء، وكشف الاحتيال، وأنظمة التوصية الشخصية، والتي تتطلب تفسيرًا فوريًا وعالي الدقة للبيانات.
• على سبيل المثال، في مارس 2024، عززت شركة IBM منصة Watsonx للذكاء الاصطناعي والبيانات لدعم نماذج الشبكات العصبية العميقة (DNN) الأكثر تطورًا لتحقيق الأتمتة الذكية وتعزيز تفاعل العملاء في قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمين (BFSI). يُمكّن هذا التطور المؤسسات المالية من تحسين تقييم المخاطر في الوقت الفعلي وتحسين تجربة العملاء من خلال رؤى قائمة على الذكاء الاصطناعي.
• علاوة على ذلك، فإن قدرة الشبكات العصبية العميقة على معالجة البيانات غير المنظمة، كالصور والكلام والفيديو، آنيًا، تجعلها لا غنى عنها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ومع تركيز الشركات على التحول الرقمي، أصبح اعتماد حلول الشبكات العصبية العميقة القابلة للتطوير والمتكاملة مع السحابة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على القدرة التنافسية وتحقيق الكفاءة التشغيلية.

ديناميكيات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

سائق

"توسيع نطاق الأجهزة الذكية وأنظمة إنترنت الأشياء"

• يُسرّع انتشار أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) والاستخدام المتزايد للبنية التحتية الذكية من نشر الشبكات العصبية العميقة (DNNs) على الحافة. ​​تُمكّن الشبكات العصبية العميقة (DNNs) من اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في الأجهزة المتصلة، مثل المركبات ذاتية القيادة، وأنظمة المنازل الذكية، وأنظمة الأتمتة الصناعية، من خلال تقليل زمن الوصول وتمكين المعالجة المحلية.
• على سبيل المثال، في أبريل 2024، أطلقت شركة Qualcomm Technologies، Inc. منصة الحوسبة الطرفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمتكاملة مع نماذج DNN المتقدمة لتعزيز الاستجابة في تطبيقات المدينة الذكية مثل التحكم في حركة المرور وإدارة الطاقة.
• ومن المتوقع أن يؤدي التقارب بين الشبكات العصبية العميقة مع إنترنت الأشياء والحوسبة الحافة إلى دفع الطلب القوي عبر مختلف القطاعات، وخاصة في المناطق ذات الاستثمارات القوية في البنية التحتية الذكية مثل منطقة آسيا والمحيط الهادئ والولايات المتحدة وأجزاء من أوروبا.

ضبط النفس/التحدي

" تكاليف حسابية عالية واستهلاك للطاقة "

• من التحديات الرئيسية التي تواجه سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) الحاجة إلى طاقة حاسوبية هائلة لتدريب ونشر النماذج المعقدة. غالبًا ما تتطلب هذه المتطلبات استخدام وحدات معالجة رسومية عالية الأداء، وتخزين بيانات واسع النطاق، وأنظمة تبريد متطورة، مما يرفع تكاليف التشغيل.
• يُشكّل هذا عائقًا أمام الشركات الصغيرة والمتوسطة، لا سيما في الدول النامية حيث قد يكون الوصول إلى البنية التحتية والتمويل محدودًا. إضافةً إلى ذلك، ومع تحوّل الاستدامة البيئية إلى أولوية عالمية، فإنّ البصمة الكربونية العالية المرتبطة بتدريب الشبكات العصبية العميقة الكبيرة تُثير تدقيقًا من الجهات التنظيمية وأصحاب المصلحة.
• ونتيجة لذلك، تواجه الصناعة ضغوطًا لتطوير خوارزميات أكثر كفاءة وأجهزة ذكاء اصطناعي منخفضة الطاقة لجعل تبني الشبكات العصبية العميقة أكثر استدامة ويمكن الوصول إليه عبر جميع الطبقات الاقتصادية.

نطاق سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

يتم تقسيم السوق على أساس المكون والتطبيق والمستخدم النهائي.

• حسب المكون

بناءً على مكوناته، يُقسّم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) إلى أجهزة، وبرامج، وخدمات. وقد شكّل قطاع الأجهزة أكبر حصة من إيرادات السوق في عام 2024، مدفوعًا بالتوسع في استخدام أجهزة الحوسبة عالية الأداء (HPC)، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، ووحدات المعالجة الحرارية (TPUs)، ووحدات FPGA للتدريب والاستدلال في نماذج الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs). كما أن الحاجة المتزايدة إلى بنية تحتية قابلة للتوسع في أحمال عمل التعلم العميق في المؤسسات ومؤسسات البحث العلمي تُعزز الطلب على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي.

من المتوقع أن يشهد قطاع البرمجيات أسرع معدل نمو سنوي مركب بين عامي 2025 و2032، بفضل التطورات في أطر التعلم العميق (مثل TensorFlow وPyTorch وMXNet) وزيادة استخدام النماذج والمكتبات المُدرَّبة مسبقًا لمعالجة اللغات الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، وأنظمة التوصية. كما تُغذِّي منصات الذكاء الاصطناعي السحابية هذا النمو من خلال تبسيط تطوير النماذج ونشرها.

• حسب الطلب

بناءً على التطبيق، يُقسّم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) إلى تقنيات التعرف على الصور، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، واستخراج البيانات. سيستحوذ قطاع التعرف على الصور على الحصة السوقية الأكبر في عام 2024، مدفوعًا بالاعتماد الواسع النطاق عليه في المركبات ذاتية القيادة، وتشخيصات الرعاية الصحية، والتعرف على الوجه، وأنظمة المراقبة. ويُسهم الاستخدام المتزايد للشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتحليل البيانات المرئية ومعالجة الصور في الوقت الفعلي بشكل كبير في نمو هذا القطاع.

من المتوقع أن يشهد قطاع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أسرع نمو بين عامي 2025 و2032، مدفوعًا بالتطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، والمساعدين الافتراضيين، وروبوتات الدردشة، وأدوات تحليل المشاعر، وخدمات الترجمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ولا يزال التوسع في استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في خدمة العملاء، والتعليم، وأتمتة المؤسسات، يسهم في تعزيز جاذبية السوق.

• حسب المستخدم النهائي

بناءً على المستخدم النهائي، يُقسّم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) إلى قطاعات الخدمات المصرفية، والخدمات المالية والتأمين (BFSI)، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، والرعاية الصحية، وتجارة التجزئة، والسيارات، والتصنيع، والفضاء والدفاع، والأمن، وغيرها. سيهيمن قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات على السوق في عام 2024، مدفوعًا بالحاجة إلى تحسين الشبكات في الوقت الفعلي، واكتشاف الأعطال، والصيانة التنبؤية. ويستفيد مشغلو الاتصالات من الشبكات العصبية للتعلم العميق لتحسين تجربة العملاء وأتمتة تقديم الخدمات من خلال وكلاء افتراضيين أذكياء وتحليلات بيانات.

من المتوقع أن ينمو قطاع الرعاية الصحية بأسرع معدل نمو سنوي مركب خلال الفترة 2025-2032، مدفوعًا بالانتشار المتزايد للشبكات العصبية العميقة في التصوير الطبي، واكتشاف الأدوية، والتشخيص، وتقييم مخاطر المرضى. تُحدث قدرة نماذج التعلم العميق على معالجة كميات هائلة من البيانات الطبية غير المنظمة ثورةً في مجال الطب الشخصي، وتُسرّع سير عمل البحث والتطوير.

تحليل إقليمي لسوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• تعد الصين المحرك الرئيسي وراء التوسع السريع لسوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، حيث تساهم بشكل كبير في معدل النمو السنوي المركب المتوقع في المنطقة بنسبة 33.12٪ من عام 2025 إلى عام 2032.
• ويعتمد نمو البلاد على الاستثمارات الحكومية الكبيرة في الذكاء الاصطناعي من خلال استراتيجيات وطنية مثل "خطة تطوير الذكاء الاصطناعي للجيل القادم"، التي تعمل على تعزيز التكامل الواسع النطاق للشبكات العصبية العميقة عبر الصناعات.
• إن قاعدة المستهلكين الضخمة في الصين ومبادرات المدينة الذكية تشجع انتشار الحلول المدعومة بالشبكات العصبية العميقة في التعرف على الوجه والمراقبة الذكية والمركبات ذاتية القيادة وتجارب التجارة الإلكترونية الشخصية.
• علاوة على ذلك، تعمل شركات محلية قوية مثل Baidu وAlibaba وTencent وHuawei بشكل نشط على تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي ومنصات الحوسبة السحابية وأطر التعلم العميق، مما يسهل نشر تطبيقات DNN بشكل أسرع ومحلي.
• كما أن نظام تصنيع الإلكترونيات منخفض التكلفة في البلاد، إلى جانب نشر البنية التحتية لشبكات الجيل الخامس على نطاق واسع، يعمل أيضًا على خفض الحواجز أمام الدخول وتمكين اعتماد أنظمة تعتمد على الشبكات العصبية العميقة في كل من الأسواق الحضرية والريفية.
• مع وضع الصين لنفسها كقوة عظمى عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن سوق شبكات التعلم العميق المحلية (DNNs) تستفيد من الابتكار العدواني وأطر السياسات المواتية والتعاون المتزايد بين الشركات والحكومات، مما يعزز ريادتها في منطقة آسيا والمحيط الهادئ.

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

يشهد سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في اليابان نموًا ملحوظًا بفضل المشهد التكنولوجي المتطور، والطلب المتزايد على الأتمتة، ومجتمعها الحضري. ويتكامل التركيز القوي لليابان على الروبوتات والأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مع الانتشار المتزايد لهذه الشبكات في التحليلات الآنية، وتشخيصات الرعاية الصحية، وأنظمة السيارات، وتطبيقات المنازل الذكية. كما يُتيح ارتفاع نسبة المسنين في اليابان فرصًا لتقنيات المساعدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تعتمد على خوارزميات الشبكات العصبية للتعلم العميق، لتعزيز السلامة والراحة وجودة الرعاية.

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

من المتوقع أن يشهد سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في الهند نموًا سريعًا بفضل توسع النظام البيئي الرقمي، وازدهار بيئة الشركات التقنية الناشئة، وزيادة التركيز الحكومي على الذكاء الاصطناعي من خلال مبادرات مثل الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي ومبادرة الهند الرقمية. ومع التحول الرقمي السريع في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والخدمات المصرفية والمالية والتأمين، والتجارة الإلكترونية، يتزايد الطلب على الأدوات القائمة على شبكات التعلم العميق العصبية للكشف عن الاحتيال، وتحليلات العملاء، وتقديم التوصيات الشخصية. علاوة على ذلك، يستفيد سوق الهند، الذي يراعي التكلفة، من صعود أطر عمل شبكات التعلم العميق العصبية السحابية ومفتوحة المصدر، مما يعزز التجارب والاعتماد على نطاق واسع.

حصة سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

تقود شركات راسخة بشكل أساسي صناعة شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)، بما في ذلك:

• شركة ليودا للأبحاث، ذ.م.م (الولايات المتحدة)
• شركة ألفابت (جوجل) (الولايات المتحدة)
• IBM(الولايات المتحدة)
• شركة ميكرون تكنولوجيز (الولايات المتحدة)
• شركة نيورال تكنولوجيز المحدودة (المملكة المتحدة)
• شركة نيوروديمينشن (الولايات المتحدة)
• NEURALWARE(الولايات المتحدة)
• شركة NVIDIA (الولايات المتحدة)
• شركة سكاي مايند (الولايات المتحدة)
• سامسونج (كوريا الجنوبية)
• شركة كوالكوم تكنولوجيز (الولايات المتحدة)
• شركة إنتل (الولايات المتحدة)
• Amazon Web Services, Inc.(الولايات المتحدة)
• مايكروسوفت (الولايات المتحدة)
• شركة GMDH ذات المسؤولية المحدودة (الولايات المتحدة)
• شركة سينسوري (الولايات المتحدة)
• مجموعة أنظمة وارد، المحدودة (الولايات المتحدة)
• شركة Xilinx (الولايات المتحدة)
• ستارمايند (سويسرا)

أحدث التطورات في سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ

• في فبراير 2025، كشفت اللجنة الوطنية للتنمية والإصلاح الصينية وشركات أشباه الموصلات عن إصلاحات تنظيمية بارزة لدعم نماذج الشبكات العصبية العميقة مفتوحة المصدر والمخصصة لمجالات محددة. تهدف هذه المبادرة إلى تعميم تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم من خلال تمكين التدريب على إعدادات وحدات معالجة الرسومات بأسعار معقولة، وتشجيع الابتكار المحلي، وتقليل الاعتماد على البنية التحتية الأجنبية.
• في عام ٢٠٢٤، أجرت هواوي تحديثًا شاملاً لإطار عمل التعلم العميق مفتوح المصدر MindSpore (الإصدار ٢.٣)، المُحسّن لوحدات المعالجة العصبية (NPU) القائمة على معالجات ARM على نظامي HarmonyOS وAscend. يُعزز هذا التحديث أداء الشبكات العصبية العميقة (DNN) على الأجهزة في الهواتف الذكية، وأجهزة إنترنت الأشياء، ومنصات الحوسبة الطرفية في منطقة آسيا والمحيط الهادئ.
• في فبراير 2025، أفادت مجلة نيتشر بتسارع المنافسة بين نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية والغربية، حيث سدّ الشبكات العصبية العميقة الصينية صغيرة الحجم فجوة الأداء. يعكس هذا نضج بيئة نماذج الشبكات العصبية عالية الجودة والمطورة محليًا في منطقة آسيا والمحيط الهادئ.
• في أوائل عام ٢٠٢٥، دخلت شركة Origin Quantum في شراكة مع شركة Phoenix للاستفادة من رقائقها الكمومية فائقة التوصيل "Wukong" في تدريب الشبكات العصبية العميقة. يدل هذا التعاون المتطور في الصين على الاهتمام المتزايد بدمج الحوسبة الكمومية مع سير عمل الشبكات العصبية.
• في يونيو 2025، استضافت مدينة شيامن الصينية مؤتمر MLANN 2025، الذي جمع باحثين بارزين وممارسين في مجال التعلم الآلي والشبكات العصبية. وقد استعرض الحدث بنىً جديدة، وتقنيات تحسين، وتطبيقات واقعية للشبكات العصبية العميقة في مجالات الرعاية الصحية، والروبوتات، والتصنيع الذكي.

SKU-44988