Mercado de transformadores de visión

Definición de mercado

El mercado abarca el desarrollo y la aplicación de los modelos de transformadores de visión para el procesamiento de imágenes y videos. Los VIT se destacan en la captura de dependencias de largo alcance y relaciones contextuales, haciéndolos adecuados para la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la comprensión de la escena. Sus capacidades son los avances en aplicaciones de visión por computadora con IA en diversas industrias.

Mercado de transformadores de visiónDescripción general

El tamaño del mercado de los transformadores de visión global se valoró en USD 214.7 millones en 2023, que se estima en USD 276.3 millones en 2024 y alcanzó USD 1.993.0 millones para 2031, creciendo a una tasa compuesta anual de 32.62% de 2024 a 2031.

El rendimiento superior en tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, impulsa el crecimiento del mercado al ofrecer una mayor precisión, escalabilidad y eficiencia sobre los métodos tradicionales.

Las principales empresas que operan en la industria de Vision Transformers son Google LLC, Openai Opco, LLC, Meta, Nvidia Corporation, Leewayhertz, Microsoft, Qualcomm Technologies, Inc., Viso.ai, Clarifai, Inc., Quadric, Datature, Apple Inc., Innova Solutions, V7 LTD, Ultralytic Inc y otros.

El mercado ha avanzado rápidamente, emergiendo como un jugador clave en la visión por computadora. Su fuerza radica en capturar dependencias de largo alcance, ofreciendo una mayor flexibilidad y escalabilidad que los modelos tradicionales.

Con avances continuos en el aprendizaje profundo y las tecnologías de IA, los VIT están ganando tracción en las industrias de la salud, el automóvil y la seguridad. A medida que aumenta la demanda de alta precisión, aumentan las soluciones de procesamiento de imágenes en tiempo real, los VIT están surgiendo como una opción preferida para soluciones de visión impulsadas por IA.

• En enero de 2024, la investigación de Apple optimizó los transformadores de visión (VIT) para el motor neural de Apple (ANE), mejorando las velocidades de procesamiento y reduciendo la latencia. Innovaciones como bloques de atención locales, incrustaciones posicionales alternativas y partición tensor eficiente mejoraron el rendimiento de VIT, que benefician las aplicaciones como la clasificación de imágenes y la segmentación de objetos.

Destacados clave:

1. El tamaño de la industria de Vision Transformers se registró en USD 214.7 millones en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 32.62% de 2024 a 2031.
3. América del Norte mantuvo una participación de 36.31% en 2023, valorada en USD 77.9 millones.
4. El segmento de solución obtuvo USD 124.9 millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de clasificación de imágenes alcance USD 668.9 millones para 2031.
6. Se anticipa que el segmento de salud y ciencias de la vida es testigo de la tasa compuesta anual más rápida del 34.41% durante el período de pronóstico
7. Se anticipa que Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual del 33.70% durante el período de proyección.

Conductor de mercado

"Rendimiento superior en tareas complejas"

La capacidad de los VIT para lograr una mayor precisión en tareas complejas de visión por computadora está alimentando el crecimiento del mercado de transformadores de visión. Los VIT capturan efectivamente las relaciones globales dentro de una imagen, mientras que los CNN detectan principalmente patrones locales como bordes y texturas.

Esta capacidad permite a los VIT procesar datos visuales complejos de manera más eficiente, lo que lleva a su adopción generalizada en varias industrias.

• En mayo de 2024, Datature lanzó su primera ola de transformadores de visión para el entrenamiento de modelos personalizados y el ajuste fino en la segmentación semántica: Mask2Former y Segformer. Estos modelos y sus variantes establecen nuevos puntos de referencia en el rendimiento de segmentación semántica.

Desafío del mercado

"Restricciones de memoria"

Las limitaciones de memoria presentan un desafío significativo para el crecimiento del mercado de transformadores de visión, particularmente para grandes modelos que manejan datos de alta resolución. Estos modelos requieren memoria sustancial para procesar múltiples tokens y capas, lo que limita la implementación en dispositivos con recursos limitados.

Para abordar este desafío, las técnicas como la atención local, que dividen imágenes en segmentos más pequeños y los diseños de tensor optimizados mejoran la eficiencia de la memoria, reducen el tiempo de procesamiento y permiten la implementación perfecta al tiempo que mantiene la precisión en diversos dispositivos.

Tendencia del mercado

"Expansión en aplicaciones especializadas"

La expansión de VIT en dominios especializados comopatología digitalestá emergiendo como una tendencia notable en el mercado de transformadores de visión. Estos modelos avanzados se adoptan para diagnósticos de precisión, mejorando la precisión del análisis de imágenes en aplicaciones como la detección y clasificación de tumores.

Al procesar imágenes médicas a gran escala y alta resolución, el mercado está presenciando un cambio hacia sistemas eficientes y automatizados que mejoran la prestación de salud y los resultados de los pacientes.

• En mayo de 2024, Microsoft lanzó Gigapath, un transformador de visión especializado para la patología digital. Desarrollado en colaboración con Providence Health System y la Universidad de Washington, Prov-Gigapath, está diseñado para analizar las imágenes de plena total, mejorando el diagnóstico de cáncer. Con el rendimiento avanzado en las tareas de subtipo de cáncer y patólogos, tiene como objetivo transformar la atención médica de precisión.

Informe del informe del mercado de Vision Transformers

Segmentación	Detalles
Ofreciendo	Solución (hardware, software), servicios (consultoría, implementación e integración, capacitación, soporte y mantenimiento)
Por aplicación	Clasificación de imagen, subtitulación de imágenes, segmentación de imágenes, detección de objetos, otros
Por industria de uso final	Salud y ciencias de la vida, minorista y comercio electrónico, automotriz, gobierno y defensa, otros
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, EAU, Arabia Saudita, Sudáfrica, resto de Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Al ofrecer (solución y servicios): el segmento de soluciones ganó USD 124.9 millones en 2023 debido a la creciente demanda de tecnologías de reconocimiento de imágenes más rápidas y eficientes.
• Por aplicación (clasificación de imágenes, subtitulación de imágenes, segmentación de imágenes, detección de objetos y otros): el segmento de clasificación de imágenes tenía una participación de 32.42% en 2023, alimentada por avances en sistemas de reconocimiento visual automatizados y escalables.
• Por la industria del uso final (Ciencias de la Vida y Ciencias de la Vida, el segmento minorista y de comercio electrónico, automotriz, gobierno y defensa, y otros): se proyecta que el segmento de ciencias de la salud y la vida alcanzará USD 783.7 millones en 2031, impulsado por la creciente adopción de transformadores de visión en análisis de imágenes médicas y diagnósticos.

Mercado de transformadores de visiónAnálisis regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina.

La participación de mercado de North America Vision Transformers fue de alrededor del 36.31% en 2023, valorada en USD 77.9 millones. Este dominio se ve reforzado por la fuerte presencia de gigantes tecnológicos, instituciones de investigación e infraestructura de salud avanzada.

Estados Unidos y Canadá lideran la adopción de tecnologías de IA de vanguardia, incluidos los transformadores de visión, en sectores como patología digital, imágenes de salud y juegos. Enjuego de azarLos transformadores de visión mejoran la calidad y la estabilidad de la imagen, lo que contribuye a avances significativos en el rendimiento y el realismo impulsados ​​por la IA.

• En enero de 2025, NVIDIA introdujo DLSS 4 con generación de marco múltiple en CES 2025, alimentado por un modelo de IA basado en el transformador de visión. Esta actualización mejora la calidad de la imagen, reduce el fantasma y mejora la estabilidad, ofrece una mejora de rendimiento hasta 8X en GPU de la serie GeForce RTX 50.

La industria de los transformadores de la visión de Asia Pacific se desarrolla a una tasa compuesta anual de 33.70% durante el período de pronóstico. Athis Rapid Growth impulsado por los avances en IA y tecnologías de atención médica en todos los países como China, Japón e India.

El creciente enfoque en la medicina de precisión y la salud digital, combinado con una creciente inversión en infraestructura de IA, está creando una fuerte demanda de transformadores de visión. La industria de la salud en expansión de Asia-Pacífico y la generación de datos a gran escala lo posicionan a la vanguardia de las innovaciones impulsadas por la IA.

Marcos regulatorios

• En los EE. UU., La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) regula dispositivos médicos, incluidos los transformadores de visión utilizados en imágenes y diagnósticos médicos, asegurando el cumplimiento de los estándares de precisión, seguridad y efectividad.
• La UELa Regulación General de Protección de Datos (GDPR) rige el procesamiento de datos personales, la transferencia y el uso del modelo de IA, enfatizando el consentimiento y el cumplimiento.
• En la India, El Proyecto de Ley de Protección de Datos Personal Digital, 2023 garantiza el procesamiento legal de datos, hace cumplir las obligaciones fiduciarias de datos e impone sanciones por infracciones, centrándose en la transparencia, el consentimiento, la seguridad y la protección de datos de los niños.

Panorama competitivo

El mercado de Transformers de Vision está experimentando un crecimiento significativo, estimulado por la creciente adopción de soluciones con IA en tecnología autónoma.

Las empresas avanzan a los modelos basados ​​en transformadores para mejorar la detección de objetos, el mapeo 3D y la toma de decisiones en tiempo real, mejorando la seguridad y el rendimiento en aplicaciones autónomas. Estos esfuerzos de innovación están intensificando la competencia en todo el sector.

• En marzo de 2024, más avanzó sus modelos de visión para la conducción autónoma al colaborar con Nvidia. Utilizando la plataforma Drive Thor de NVIDIA, basada en la arquitectura Blackwell de próxima generación, además tiene como objetivo mejorar su solución de superdrive de nivel 4, aprovechando la IA y los transformadores para sistemas autónomos más seguros y más eficientes.

Lista de empresas clave en el mercado de transformadores de visión:

• Google LLC
• Operai Opco, LLC
• Meta
• Nvidia Corporation
• Leewayhertz
• Microsoft
• Qualcomm Technologies, Inc.
• VISO.AI
• Clarifai, Inc.
• Quadric
• Hábito
• Apple Inc.
• Soluciones Innova
• V7 Ltd
• Ultralytics Inc

Desarrollos recientes (desarrollo de productos/asociaciones/lanzamiento de nuevos productos)

• En junio de 2023Quadric anunció que su procesador de chimera GPNPU IP admite modelos de aprendizaje automático de transformadores de visión (VIT). Este desarrollo permite una implementación de VIT eficiente para los sistemas EDGE AI, superando las limitaciones de las NPU actuales y simplificando tanto el diseño de hardware como el desarrollo de software para los dispositivos SOC.
• En mayo de 2023, Landingai mejoró su tecnología de impulso visual colaborando con la plataforma Metropolis de Nvidia para Fábricas, lo que permite una implementación rápida de modelos de transformadores de visión para la fabricación inteligente. Esta innovación optimiza las aplicaciones de visión por computadora, mejorando la eficiencia de producción, el control de calidad y la reducción de costos.
• En marzo de 2023, Brainchip lanzó la segunda generación de su plataforma AKIDA, incorporando la aceleración del transformador de visión y las redes neuronales temporales basadas en eventos (Tenn) para mejorar el rendimiento de la IA de borde. Esta innovación permite un procesamiento eficiente de tareas complejas, como la clasificación de imágenes y la detección de objetos en dispositivos de baja potencia.
• En marzo de 2023, Nvidia introdujo FasterTransformer V6.0, optimizando modelos de transformadores como Bert, GPT, VIT y Transformador de giro. Las mejoras clave incluyeron transmisión, generación interactiva, inferencia FP8 y soporte de múltiples GPU, brindando una aceleración de 4.5x en MLPERF y mejorando la eficiencia de la inferencia de IA en todas las industrias.