تقرير تحليل حجم السوق العالمية لشبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) وحصتها واتجاهاتها - نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2032

حجم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• تم تقييم حجم سوق شبكات التعلم العميق العالمية (DNNs) بنحو 52.3 مليار دولار أمريكي في عام 2024  ومن المتوقع أن يصل إلى  349.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 31.2٪ خلال الفترة المتوقعة.
• يُعزى نمو السوق بشكل كبير إلى التطورات التكنولوجية، وزيادة توافر البيانات، وتوسع تطبيقات الصناعة. ومع تزايد انخراط الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والسيارات، والتمويل، والتصنيع، تتميز الشبكات العصبية العميقة بقدرتها على معالجة مجموعات بيانات ضخمة واستخراج أنماط معقدة.
• علاوةً على ذلك، تُسهّل الحوسبة السحابية والتطورات في الذكاء الاصطناعي الوصول إلى الشبكات العصبية العميقة (DNN) وقابليتها للتوسع. وتُكثّف الحكومات والشركات حول العالم استثماراتها في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يُعزز اعتماد الحلول القائمة على الشبكات العصبية العميقة.

تحليل سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• يتم تعزيز سوق شبكات التعلم العميق العالمية (DNNs) من خلال خطوات تكنولوجية قوية في الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مما يتيح تدريب ونشر النماذج بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
• إن الزيادة الكبيرة في الأنظمة المستقلة، مثل السيارات ذاتية القيادة وروبوتات الخدمة، إلى جانب الدور المتوسع للتعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور، تعمل على تعزيز التبني عبر القطاعات.
• تهيمن أمريكا الشمالية على سوق شبكات التعلم العميق (DNNs) بأكبر حصة إيرادات بنسبة 39.01٪ في عام 2024، وهو ما يتميز بزيادة التبني في المركبات ذاتية القيادة والروبوتات الذكية.
• من المتوقع أن تكون منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع منطقة نموًا في سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) خلال الفترة المتوقعة بسبب التوسع في التطبيق في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر.
• من المتوقع أن تهيمن شريحة البرمجيات على سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) بحصة سوقية تبلغ 45.2٪ في عام 2024، مدفوعة بانتشار البيانات الضخمة وتعقيد البيانات المتزايد.

نطاق التقرير وتجزئة سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)    

اتجاهات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

" توسيع التطبيقات عبر الصناعات "

• من الاتجاهات الرئيسية في سوق شبكات التعلم العميق العصبية العالمية (DNNs) التوسع السريع لتطبيقاتها في قطاعات متنوعة، بما في ذلك الرعاية الصحية، والسيارات، والتمويل، والتصنيع. تُمكّن هذه الشبكات من تحقيق اختراقات في التشخيص الطبي، وكشف الاحتيال، والقيادة الذاتية، والصيانة التنبؤية.
  • على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، تُستخدم الشبكات العصبية العميقة بشكل متزايد في التشخيصات القائمة على الصور، مثل الكشف عن الأورام في فحوصات الأشعة. وتستخدم شركات مثل Aidoc وZebra Medical Vision الشبكات العصبية العميقة لمساعدة أخصائيي الأشعة على إجراء تشخيصات أسرع وأكثر دقة.
• في قطاع السيارات، تتصدر أمريكا الشمالية وأوروبا نشر أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) والمركبات ذاتية القيادة المدعومة بشبكات DNN. وتستفيد شركات Tesla وNVIDIA وWaymo من تقنيات التعلم العميق لتحسين عملية اتخاذ القرار والتعرف الفوري على الصور على الطرق.
• يتبنى قطاع التمويل أيضًا الشبكات العصبية العميقة لاكتشاف الشذوذ والتنبؤ باتجاهات السوق بدقة عالية. ويستثمر كلٌّ من جي بي مورغان تشيس وغولدمان ساكس بكثافة في فرق الذكاء الاصطناعي التي تُركّز على بناء أنظمة تداول وتقييم مخاطر قائمة على الشبكات العصبية العميقة.  
• في قطاع التصنيع، تُمكّن الشبكات العصبية العميقة (DNNs) المصانع الذكية من خلال أتمتة عمليات الفحص البصري، واكتشاف العيوب، والصيانة التنبؤية للمعدات. وتُعدّ شركات مثل سيمنز وجنرال إلكتريك رائدة في استخدام هذه الأنظمة الذكية لتقليل فترات التوقف عن العمل وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
• تبرز منطقة آسيا والمحيط الهادئ كأسرع المناطق نموًا بفضل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي القوية في دول مثل الصين وكوريا الجنوبية والهند. تُسهم المبادرات الحكومية والتمويل الكبير لأبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي في تعزيز اعتماد الشبكات العصبية العميقة على نطاق واسع.

ديناميكيات سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

سائق

"انتشار البيانات الضخمة وزيادة قوة الحوسبة"

• إن النمو الهائل في توليد البيانات من مصادر مثل أجهزة إنترنت الأشياء ووسائل التواصل الاجتماعي وأنظمة المؤسسات يغذي اعتماد شبكات التعلم العميق العصبية لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية.
  • على سبيل المثال، في مارس 2025، كشفت شركة NVIDIA عن بنية Blackwell GPU الخاصة بها، والتي توفر تحسينًا في الأداء يزيد عن 4 أضعاف لتدريب التعلم العميق وأحمال العمل الاستدلالية، مما يتيح تطبيقات في الوقت الفعلي في الرعاية الصحية والسيارات والخدمات المالية.
• يقدم مزودو خدمات السحابة، بما في ذلك AWS وGoogle Cloud، بشكل متزايد أطر عمل DNN المحسّنة كخدمات مُدارة، مما يبسط النشر والتوسع.
• وفقًا لشركة IDC، قامت أكثر من 70% من الشركات حول العالم بدمج الحلول القائمة على DNN في وظيفة تجارية واحدة على الأقل اعتبارًا من الربع الأول من عام 2025، مما يعكس الزخم القوي في السوق.

ضبط النفس/التحدي

" استهلاك الموارد العالي والتعقيد في تدريب النموذج "

• غالبًا ما يتطلب تدريب شبكات التعلم العميق موارد حسابية كبيرة وأجهزة متخصصة (على سبيل المثال، وحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الرسومات) واستهلاك الطاقة، وهو ما قد يكون باهظ التكلفة.
  • على سبيل المثال، يتطلب GPT-4 من OpenAI عدة آلاف من أيام البيتافلوب في الثانية من الحوسبة والطاقة المكافئة لتلك التي تستخدمها عدة مئات من الأسر الأمريكية سنويًا.
• علاوة على ذلك، فإن تعقيد ضبط المعلمات الفائقة، والتعامل مع الإفراط في التجهيز، وتحقيق قابلية تفسير النموذج لا يزال يشكل تحديًا للمطورين، وخاصة في القطاعات المنظمة مثل التمويل والرعاية الصحية.
• وتظهر هذه الحواجز بشكل خاص بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تفتقر إلى القدرة على الوصول إلى البنية التحتية للحوسبة عالية الأداء ومجموعات المواهب العميقة في مجال الذكاء الاصطناعي.

نطاق سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

يتم تقسيم السوق على أساس المكون والتطبيق والمستخدم النهائي.

• حسب المكون

بناءً على مكوناته، يُقسّم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) إلى أجهزة وبرامج وخدمات. يهيمن قطاع البرمجيات على أكبر حصة من إيرادات السوق، بنسبة 48.2% في عام 2024، مدفوعًا بالتقدم التكنولوجي الكبير في الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، مما يُتيح تدريبًا ونشرًا أسرع وأكثر كفاءة للنماذج.

من المتوقع أن يشهد قطاع البرمجيات أسرع معدل نمو بنسبة 21.7% من عام 2025 إلى عام 2032، مدفوعًا بالزيادة في الأنظمة المستقلة، مثل السيارات ذاتية القيادة وروبوتات الخدمة، إلى جانب الدور المتوسع للتعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور، وهو ما يغذي التبني عبر القطاعات.

• حسب الطلب

بناءً على التطبيق، يُقسّم سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) إلى التعرف على الصور، ومعالجة اللغات الطبيعية، والتعرف على الكلام، واستخراج البيانات. وقد استحوذ قطاع التعرف على الصور على أكبر حصة من إيرادات السوق في عام 2024، مدفوعًا بالنمو الهائل للبيانات الضخمة، الذي يوفر مدخلات قيّمة لهذه النماذج، لا سيما في مجال الرعاية الصحية، حيث تُحدث الشبكات العصبية للتعلم العميق ثورة في التشخيص وتخصيص العلاج.

من المتوقع أن يشهد قطاع معالجة اللغة الطبيعية أسرع معدل نمو سنوي مركب في الفترة من 2025 إلى 2032، مدفوعًا بتقارب التعلم العميق مع التقنيات الرائدة مثل الحوسبة الكمومية والرقائق العصبية، مما يعد بإعادة تعريف سقوف الأداء، وفتح آفاق تجارية وعلمية جديدة.

• حسب المستخدم النهائي

بناءً على المستخدم النهائي، يُقسّم سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) إلى قطاعات: الخدمات المصرفية، والخدمات المالية والتأمين، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، والرعاية الصحية، وتجارة التجزئة، والسيارات، والتصنيع، والفضاء والدفاع، والأمن، وغيرها. وقد استحوذ قطاع الخدمات المصرفية على أكبر حصة من إيرادات السوق في عام 2024، مدفوعًا بالابتكارات في مجال الأجهزة، مثل تطوير شرائح ذكاء اصطناعي متخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الرسومات (TPUs)، مما يُحسّن كفاءة عمليات التعلم العميق.

من المتوقع أن يشهد قطاع الرعاية الصحية أسرع معدل نمو سنوي مركب في الفترة من 2025 إلى 2032، مدفوعًا بالنمو الهائل في توليد البيانات من مصادر مثل أجهزة إنترنت الأشياء ووسائل التواصل الاجتماعي وأنظمة المؤسسات، وهو ما يغذي اعتماد شبكات التعلم العميق العصبية لمهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية.

تحليل إقليمي لسوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

• تُهيمن أمريكا الشمالية على سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) بحصة إيرادات تبلغ 39.01% في عام 2024، مدفوعةً بالتطورات التكنولوجية، وزيادة توافر البيانات، وتوسع تطبيقات الصناعة. ومع تزايد انخراط الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل الرعاية الصحية، والسيارات، والتمويل، والتصنيع، تتميز الشبكات العصبية للتعلم العميق بقدرتها على معالجة مجموعات بيانات ضخمة واستخراج أنماط معقدة.
• لقد أتاح هذا العديد من محركات النمو وفرصه. ومن أبرزها الطلب المتزايد على الخدمات الشخصية، والأتمتة المُحسّنة، والتحليلات التنبؤية. إضافةً إلى ذلك، تُسهّل الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي الطرفي استخدام الشبكات العصبية العميقة (DNNs) وقابليتها للتوسع.
• تزيد الحكومات والشركات حول العالم استثماراتها في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يدفع باتجاه اعتماد حلول الشبكات العصبية العميقة. ومن العوامل الحيوية الأخرى انتشار الأجهزة الذكية وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، التي تُغذي البيانات الآنية التي تُعزز تدريب الشبكات العصبية العميقة.

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

استحوذ سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في الولايات المتحدة على أكبر حصة من الإيرادات، بنسبة 81%، في أمريكا الشمالية بحلول عام 2024، بفضل التمويل الحكومي والمؤسسي لأبحاث الذكاء الاصطناعي، لا سيما في قطاعات الدفاع والرعاية الصحية والتعليم. ويتزايد استخدام التعلم العميق في مختلف القطاعات. ففي مجال الرعاية الصحية، يُستخدم في التحليلات التنبؤية والكشف المبكر عن الأمراض. وتستفيد صناعة السيارات من الشبكات العصبية للتعلم العميق في تطوير المركبات ذاتية القيادة، بينما يستخدمها قطاع التجزئة للتعرف على الصور وتحليل سلوك العملاء.  

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

من المتوقع أن يشهد سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في أوروبا نموًا بمعدل نمو سنوي مركب كبير خلال فترة التوقعات، مدفوعًا بشكل رئيسي بالابتكارات في الأجهزة، مثل تطوير شرائح ذكاء اصطناعي متخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الرسومات الحرارية (TPUs)، مما يعزز كفاءة عمليات التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، يُسهّل ظهور منصات التعلم العميق كخدمة (DLaaS) وصول الشركات إلى هذه التقنيات من خلال تقليل الحاجة إلى استثمارات أولية كبيرة في البنية التحتية.

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

من المتوقع أن ينمو سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في المملكة المتحدة بمعدل نمو سنوي مركب ملحوظ خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بالتقدم التكنولوجي الكبير في الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، مما يتيح تدريبًا ونشرًا أسرع وأكثر كفاءة للنماذج. إن الطفرة في الأنظمة ذاتية القيادة، مثل السيارات ذاتية القيادة وروبوتات الخدمة، إلى جانب الدور المتنامي للتعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور، تُعزز اعتمادها في مختلف القطاعات. يوفر النمو الهائل للبيانات الضخمة مدخلات قيّمة لهذه النماذج، لا سيما في مجال الرعاية الصحية، حيث تُحدث الشبكات العصبية العميقة ثورة في التشخيص وتخصيص العلاج.  

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

من المتوقع أن يشهد سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في ألمانيا نموًا بمعدل نمو سنوي مركب كبير خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بالفرص الوفيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي، حيث يُتيح دمج شبكات التعلم العميق العصبية في الأجهزة الذكية رؤى آنية بزمن انتقال منخفض. علاوة على ذلك، يُبشر تقارب التعلم العميق مع التقنيات الرائدة، مثل الحوسبة الكمومية والرقائق العصبية، بإعادة تعريف معايير الأداء، وفتح آفاق تجارية وعلمية جديدة.  

نظرة عامة على سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ

من المتوقع أن ينمو سوق الشبكات العصبية للتعلم العميق (DNNs) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ بأسرع معدل نمو سنوي مركب بنسبة 24٪ خلال الفترة المتوقعة من 2025 إلى 2032، مدفوعًا بالتقدم السريع في أجهزة GPU / TPU والحوسبة الكمومية التي تمكن معالجة DNN بشكل أكثر كفاءة وسرعة.  

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

يشهد سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في اليابان زخمًا متزايدًا بفضل ثقافة التكنولوجيا المتقدمة في البلاد، والتوسع الحضري السريع، والطلب المتزايد على الراحة. ويولي السوق الياباني أهمية كبيرة للأمن، ويعود اعتماد الأقفال الذكية إلى توسع الأنظمة ذاتية القيادة (مثل السيارات ذاتية القيادة، والطائرات بدون طيار، والروبوتات) التي تعتمد بشكل كبير على خوارزميات التعلم العميق.  

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

استحوذت سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في الصين على أكبر حصة من إيرادات السوق في منطقة آسيا والمحيط الهادئ في عام 2024، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي الأخلاقي والقابل للتفسير الذي أصبح مصدر قلق، كما أن فرصة تطوير نماذج الشبكات العصبية القابلة للتفسير تخلق أيضًا قنوات نمو جديدة.

حصة سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs)

يقود سوق شبكات التعلم العميق العصبية (DNNs) في المقام الأول شركات راسخة، بما في ذلك:

• شركة أليودا للأبحاث، ذ.م.م
• جوجل
• آي بي إم
• شركة ميكرون للتكنولوجيا
• شركة نيورال تكنولوجيز المحدودة
• نيوروديمينشن، المحدودة
• البرامج العصبية
• شركة NVIDIA
• شركة سكاي مايند
• سامسونج
• شركة كوالكوم للتكنولوجيا
• شركة إنتل
• خدمات الويب من أمازون
• مايكروسوفت
• شركة جي ام دي اتش ذات المسؤولية المحدودة
• شركة سينسوري
• مجموعة أنظمة وارد، المحدودة
• شركة زيلينكس
• ستارمايند

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

• في أبريل 2025، طورت شركة جوجل ديب مايند، الرائدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي، نماذج متقدمة مثل جيما وباليجيما 2، مع التركيز على مهام اللغة والرؤية. تساعد ابتكاراتها، مثل إيثاكا، في ترميم النصوص القديمة، مما يُظهر تنوع تطبيقات التعلم العميق.
• في مارس 2024، ستدمج منصة واتسون من آي بي إم، بفضل إرثها العريق في مجال الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي في عمليات الأعمال، مقدمةً حلولاً مثل روبوتات الدردشة لخدمة العملاء. ويواصل التزامها بأبحاث الذكاء الاصطناعي تأثيره على مختلف الصناعات.
• في مارس 2025، وسّعت إنتل قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال عمليات استحواذ مثل نيرفانا وموفيديوس، مما حسّن برمجيات التعلم العميق، وأتاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي للأجهزة منخفضة الاستهلاك للطاقة. وتُبرز تعاوناتها، مثل تعاونها مع مايكروسوفت لتسريع الذكاء الاصطناعي في بينج، تأثيرها السوقي.
• في فبراير 2025، ستدمج مايكروسوفت الذكاء الاصطناعي في جميع منتجاتها، بدءًا من مساعد كورتانا وصولًا إلى خدمات التعلم الآلي من Azure. وتُظهر استثماراتها في شركات وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة نهجًا قويًا لتطوير تقنيات التعلم العميق.
• في يناير 2025، تُركز OpenAI، المعروفة بتطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، على ابتكار ذكاء اصطناعي يُفيد البشرية. يؤكد نهجها مفتوح المصدر وتعاونها مع شركات مثل مايكروسوفت وأمازون على تأثيرها في مجتمع الذكاء الاصطناعي.

SKU-35694