Informe de análisis del tamaño, la participación y las tendencias del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia-Pacífico: descripción general del sector y pronóstico hasta 2032

Tamaño del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

• El tamaño del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) de Asia-Pacífico se valoró en USD 35,66 mil millones en 2024  y se espera que alcance  los USD 300,33 mil millones para 2032 , con una CAGR del 30,52% durante el período de pronóstico.
• La notable expansión del mercado se debe principalmente a la adopción acelerada de la inteligencia artificial (IA) en múltiples sectores, como la tecnología para hogares inteligentes, la salud, la automoción y la manufactura. El avance en dispositivos conectados e infraestructura del IoT también contribuye significativamente a la creciente demanda de redes neuronales profundas (DNN) en aplicaciones residenciales y comerciales.
• Además, la creciente necesidad de sistemas inteligentes, seguros y automatizados está consolidando las Redes Neuronales de Aprendizaje Profundo como una tecnología fundamental para el análisis predictivo, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones inteligente. Estos factores están impulsando la adopción generalizada de las DNN, impulsando una rápida transformación digital en la región Asia-Pacífico.

Análisis del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

• Las redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se están convirtiendo en parte integral de la transformación digital de las industrias en la región Asia-Pacífico, especialmente en la automatización de hogares inteligentes, los sistemas de seguridad y la vigilancia inteligente. Estos algoritmos avanzados permiten a las máquinas realizar tareas como el reconocimiento de imágenes y voz, el análisis predictivo y la toma de decisiones autónoma con una precisión similar a la humana.
• El mercado de DNN en Asia-Pacífico está experimentando un sólido crecimiento gracias a la rápida adopción de tecnologías inteligentes en entornos residenciales y comerciales. Gobiernos y empresas de países como China, Japón, Corea del Sur e India están invirtiendo fuertemente en infraestructura basada en IA, acelerando así la implementación de soluciones basadas en DNN en zonas urbanas y semiurbanas.
• La creciente demanda de soluciones inteligentes, seguras y de acceso remoto por parte de los consumidores también impulsa el mercado de las DNN. En los ecosistemas de hogares inteligentes, las DNN mejoran capacidades como el reconocimiento facial para el control de acceso, la integración de comandos de voz y la monitorización de patrones de comportamiento, ofreciendo un nuevo nivel de automatización, personalización y comodidad.
• Además, la proliferación de dispositivos IoT, las mejoras en la potencia computacional y la expansión de la infraestructura 5G en Asia-Pacífico están impulsando la integración fluida de las redes neuronales profundas (DNN) en las aplicaciones de la vida diaria. Estas tendencias están transformando significativamente sectores como la salud, el comercio minorista, las finanzas y el transporte, consolidando las DNN como el núcleo de la economía digital de próxima generación de Asia-Pacífico.
• China es un impulsor importante de la rápida expansión del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) de Asia-Pacífico, y contribuye significativamente a la CAGR proyectada de la región del 33,12 % entre 2025 y 2032.
• El segmento de hardware representó la mayor participación en los ingresos del mercado en 2024, impulsado por la creciente implementación de hardware de computación de alto rendimiento (HPC), como GPU, TPU y FPGA para entrenamiento e inferencia en modelos DNN.

Alcance del informe y segmentación del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

Tendencias del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

Aceleración de la integración de la IA y la demanda de procesamiento de datos en tiempo real

• La creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en diversos sectores, como las finanzas, la salud, el comercio minorista y la manufactura, está impulsando significativamente la demanda de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN). Las empresas utilizan cada vez más las DNN para tareas como el análisis predictivo, el modelado del comportamiento del cliente, la detección de fraudes y los sistemas de recomendación personalizados, que requieren una interpretación de datos de alta precisión en tiempo real.
• Por ejemplo, en marzo de 2024, IBM mejoró su plataforma de IA y datos Watsonx para dar soporte a modelos DNN más sofisticados para la automatización inteligente y la interacción con el cliente en el sector BFSI. Este avance permite a las instituciones financieras optimizar la evaluación de riesgos en tiempo real y optimizar la experiencia del cliente mediante información basada en IA.
• Además, la capacidad de las DNN para procesar datos no estructurados, como imágenes, voz y vídeo, en tiempo real las hace indispensables en las aplicaciones modernas de IA. A medida que las empresas se centran en la transformación digital, la adopción de soluciones DNN escalables e integradas en la nube se vuelve esencial para mantener la competitividad y lograr la eficiencia operativa.

Dinámica del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

Conductor

Expansión de dispositivos inteligentes y ecosistemas del IoT

• La proliferación de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y el creciente uso de infraestructura inteligente están acelerando la implementación de redes de área extensa (DNN) en el borde. Las DNN facilitan la toma de decisiones en tiempo real en dispositivos conectados, como vehículos autónomos, sistemas domésticos inteligentes y sistemas de automatización industrial, al reducir la latencia y permitir el procesamiento localizado.
• Por ejemplo, en abril de 2024, Qualcomm Technologies, Inc. lanzó una plataforma de computación de borde habilitada para IA integrada con modelos DNN avanzados para mejorar la capacidad de respuesta en aplicaciones de ciudades inteligentes, como el control de tráfico y la gestión de energía.
• Se espera que la convergencia de las DNN con la IoT y la computación de borde impulse una sólida demanda en diversos sectores, en particular en regiones con fuertes inversiones en infraestructura inteligente como Asia-Pacífico, Estados Unidos y partes de Europa.

Restricción/Desafío

“ Altos costos computacionales y consumo energético ”

• Un desafío importante que enfrenta el mercado de las redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) es la considerable potencia computacional y energética requerida para entrenar e implementar modelos complejos. Estos requisitos suelen requerir el uso de GPU de alto rendimiento, almacenamiento de datos a gran escala y sistemas de refrigeración avanzados, lo que incrementa los costos operativos.
• Esto supone una barrera para las pequeñas y medianas empresas (pymes), especialmente en países en desarrollo, donde el acceso a infraestructura y financiación puede ser limitado. Además, a medida que la sostenibilidad ambiental se convierte en una prioridad global, la elevada huella de carbono asociada a la formación de grandes redes neuronales profundas (DNN) está siendo objeto de escrutinio por parte de los reguladores y las partes interesadas.
• En consecuencia, la industria enfrenta presión para desarrollar algoritmos más eficientes y hardware de IA de bajo consumo para que la adopción de DNN sea más sostenible y accesible en todos los estratos económicos.

Alcance del mercado de las redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

El mercado está segmentado según el componente, la aplicación y el usuario final.

• Por componente

Según sus componentes, el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se segmenta en hardware, software y servicios. El segmento de hardware representó la mayor cuota de mercado en 2024, impulsado por la creciente implementación de hardware de computación de alto rendimiento (HPC), como GPU, TPU y FPGA, para entrenamiento e inferencia en modelos de DNN. La creciente necesidad de infraestructura escalable para cargas de trabajo de aprendizaje profundo en empresas e instituciones de investigación impulsa aún más la demanda de hardware específico para IA.

Se proyecta que el segmento de software experimentará la tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) más rápida entre 2025 y 2032, gracias a los avances en los marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch y MXNet) y al mayor uso de modelos y bibliotecas preentrenados para el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y los sistemas de recomendación. Las plataformas de IA basadas en la nube también impulsan este crecimiento mediante la simplificación del desarrollo y la implementación de modelos.

• Por aplicación

Según su aplicación, el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se segmenta en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y minería de datos. El segmento de reconocimiento de imágenes mantuvo la mayor cuota de mercado en 2024, impulsado por su amplia adopción en vehículos autónomos, diagnósticos sanitarios, reconocimiento facial y sistemas de vigilancia. El creciente uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para el análisis de datos visuales y el procesamiento de imágenes en tiempo real impulsa significativamente el crecimiento de este segmento.

Se prevé que el segmento de procesamiento del lenguaje natural (PLN) experimente el mayor crecimiento entre 2025 y 2032, impulsado por los rápidos avances en IA generativa, asistentes virtuales, chatbots, herramientas de análisis de sentimientos y servicios de traducción basados ​​en IA. La creciente utilidad del PLN en la atención al cliente, la educación y la automatización empresarial continúa impulsando el mercado.

• Por el usuario final

En función del usuario final, el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se segmenta en banca, servicios financieros y seguros (BFSI), TI y telecomunicaciones, salud, comercio minorista, automoción, manufactura, aeroespacial y defensa, seguridad, entre otros. El segmento de TI y telecomunicaciones dominó el mercado en 2024, impulsado por la necesidad de optimización de red en tiempo real, detección de anomalías y mantenimiento predictivo. Los operadores de telecomunicaciones están aprovechando las DNN para mejorar la experiencia del cliente y automatizar la prestación de servicios mediante agentes virtuales inteligentes y análisis de datos.

Se prevé que el sector sanitario crezca a su tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) más alta entre 2025 y 2032, impulsado por la creciente implementación de redes neuronales profundas (DNN) en imágenes médicas, descubrimiento de fármacos, diagnóstico y evaluación de riesgos para los pacientes. La capacidad de los modelos de aprendizaje profundo para procesar grandes volúmenes de datos médicos no estructurados está revolucionando la medicina personalizada y acelerando los flujos de trabajo de I+D.

Análisis regional del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

• China es un impulsor importante de la rápida expansión del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) de Asia-Pacífico, y contribuye significativamente a la CAGR proyectada de la región del 33,12 % entre 2025 y 2032.
• El crecimiento del país está impulsado por importantes inversiones gubernamentales en inteligencia artificial a través de estrategias nacionales como el "Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Próxima Generación", que promueve la integración generalizada de las DNN en todas las industrias.
• La enorme base de consumidores de China y las iniciativas de ciudades inteligentes están fomentando la proliferación de soluciones impulsadas por DNN en reconocimiento facial, vigilancia inteligente, vehículos autónomos y experiencias de comercio electrónico personalizadas.
• Además, actores nacionales importantes como Baidu, Alibaba, Tencent y Huawei están desarrollando activamente conjuntos de chips de IA, plataformas en la nube y marcos de aprendizaje profundo, lo que facilita una implementación más rápida y localizada de aplicaciones DNN.
• El ecosistema de fabricación de productos electrónicos de bajo costo del país, combinado con el lanzamiento generalizado de la infraestructura 5G, también está reduciendo las barreras de entrada y permitiendo la adopción de sistemas basados ​​en DNN en los mercados urbanos y rurales.
• A medida que China se posiciona como una superpotencia global en inteligencia artificial, el mercado local de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) se beneficia de una innovación agresiva, marcos de políticas favorables y una creciente colaboración entre empresas y gobiernos, consolidando aún más su liderazgo dentro de la región Asia-Pacífico.

Perspectiva del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Japón

El mercado japonés de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) está experimentando un crecimiento sustancial gracias a su avanzado panorama tecnológico, la creciente demanda de automatización y una sociedad altamente urbanizada. El fuerte enfoque del país en la robótica y los sistemas basados ​​en IA complementa la creciente implementación de las DNN en análisis en tiempo real, diagnósticos sanitarios, sistemas automotrices y aplicaciones para hogares inteligentes. El envejecimiento de la población japonesa también está generando oportunidades para las tecnologías de asistencia basadas en IA que se basan en algoritmos de DNN para mejorar la seguridad, la comodidad y la calidad de la atención.

Perspectiva del mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en India

Se proyecta un rápido crecimiento del mercado indio de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) gracias a la expansión del ecosistema digital, el auge de las startups tecnológicas y la creciente atención gubernamental a la IA a través de iniciativas como la Estrategia Nacional de IA y Digital India. A medida que sectores como la salud, la industria BFSI y el comercio electrónico se digitalizan rápidamente, crece la demanda de herramientas basadas en DNN para la detección de fraudes, el análisis de clientes y las recomendaciones personalizadas. Además, el mercado indio, sensible a los costos, se beneficia del auge de los marcos de DNN basados ​​en la nube y de código abierto, lo que promueve la experimentación y la adopción generalizadas.

Cuota de mercado de las redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN)

La industria de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) está liderada principalmente por empresas bien establecidas, entre las que se incluyen:

• LYUDA RESEARCH, LLC (Estados Unidos)
• Alphabet Inc. (Google) (Estados Unidos)
• IBM (Estados Unidos)
• Micron Technologies, Inc. (Estados Unidos)
• Neural Technologies Limited (Reino Unido)
• NEURODIMENSION, INC. (Estados Unidos)
• NEURALWARE (Estados Unidos)
• NVIDIA Corporation (Estados Unidos)
• Skymind Inc. (Estados Unidos)
• Samsung (Corea del Sur)
• Qualcomm Technologies, Inc. (Estados Unidos)
• Intel Corporation (Estados Unidos)
• Amazon Web Services, Inc. (Estados Unidos)
• Microsoft (Estados Unidos)
• GMDH LLC.(Estados Unidos)
• Sensory Inc. (Estados Unidos)
• Ward Systems Group, Inc. (Estados Unidos)
• Xilinx Inc. (Estados Unidos)
• Starmind (Suiza)

Últimos avances en el mercado de redes neuronales de aprendizaje profundo (DNN) en Asia-Pacífico

• En febrero de 2025, la NDRC de China y las empresas de semiconductores presentaron reformas regulatorias históricas para respaldar los modelos de redes neuronales profundas (DNN) de código abierto y dominios específicos. Esta iniciativa busca democratizar el desarrollo de IA avanzada al permitir la capacitación en configuraciones de GPU asequibles, promover la innovación local y reducir la dependencia de infraestructura extranjera.
• En 2024, Huawei renovó por completo su marco de aprendizaje profundo de código abierto MindSpore (v2.3), optimizado para NPU basadas en ARM en chips HarmonyOS y Ascend. Esta actualización mejora el rendimiento de la red neuronal profunda (DNN) en smartphones, dispositivos IoT y plataformas de computación en el borde de Asia-Pacífico.
• En febrero de 2025, la revista Nature informó sobre la creciente competencia entre los modelos de IA chinos y occidentales, y sobre la reducción de la brecha de rendimiento entre las DNN chinas a pequeña escala. Esto refleja el creciente ecosistema de modelos de redes neuronales de alta calidad desarrollados localmente en Asia-Pacífico.
• A principios de 2025, Origin Quantum se asoció con Phoenix para aprovechar sus chips cuánticos superconductores "Wukong" en el entrenamiento de redes neuronales profundas (DNN). Esta colaboración de vanguardia en China refleja el creciente interés en integrar la computación cuántica con los flujos de trabajo de redes neuronales.
• En junio de 2025, la conferencia MLANN 2025 se celebró en Xiamen, China, y reunió a destacados investigadores y profesionales de la industria en aprendizaje automático y redes neuronales. El evento presentó nuevas arquitecturas, técnicas de optimización y aplicaciones reales de DNN en los sectores de la salud, la robótica y la fabricación inteligente.

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