비전 변압기 시장

시장 정의

시장은 이미지 및 비디오 처리를위한 Vision Transformer 모델의 개발 및 응용 프로그램을 포함합니다. 장거리 종속성과 상황에 맞는 관계를 캡처하는 데 탁월하여 이미지 분류, 객체 감지 및 장면 이해에 적합합니다. 그들의 기능은 다양한 산업 분야의 AI 기반 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 발전을 주도하고 있습니다.

비전 변압기 시장개요

Global Vision Transformers 시장 규모는 2023 년에 2 억 2,470 만 달러로 평가되었으며, 이는 2024 년에 2 억 6,300 만 달러로 평가되며 2031 년까지 1,993.0 백만 달러에 달하는 것으로 추정되며 2024 년에서 2031 년 사이의 32.62%로 성장했습니다.

이미지 인식 및 자연 언어 처리와 같은 복잡한 작업의 우수한 성능은 전통적인 방법에 대한 향상된 정확도, 확장 성 및 효율성을 제공함으로써 시장의 성장을 이끌어냅니다.

Vision Transformers 산업에서 운영되는 주요 회사는 Google LLC, OpenAi Opco, LLC, Meta, Nvidia Corporation, LeewayHertz, Microsoft, Qualcomm Technologies, Inc., Viso.AI, Clearifai, Inc., Quadric, Datuation, Apple Inc., Innova Solutions, V7 Ltd, Ultrytics Inc입니다.

시장은 빠르게 발전하여 컴퓨터 비전의 핵심 플레이어로 떠오르고 있습니다. 그들의 강점은 장거리 의존성을 포착하는 데있어 기존 모델보다 유연성과 확장 성을 더 많이 제공합니다.

딥 러닝 및 AI 기술의 지속적인 발전으로 VITS는 의료, 자동차 및 보안 산업에서 견인력을 얻고 있습니다. 고 진수력에 대한 수요, 실시간 이미지 처리 솔루션이 증가함에 따라 VIT는 AI 구동 비전 솔루션의 선회 선택으로 떠오르고 있습니다.

• 2024 년 1 월, Apple의 연구는 Apple Neural Engine (ANE)을위한 VITS (Vision Transformers)를 최적화하여 처리 속도를 개선하고 대기 시간을 줄였습니다. 로컬주의 블록, 대체 위치 임베드 및 효율적인 텐서 파티셔닝 향상된 VIT 성능과 같은 혁신, 이미지 분류 및 객체 분할과 같은 응용 프로그램에 도움이됩니다.

주요 하이라이트 :

1. Vision Transformers 산업 규모는 2023 년에 2 억 2,470 만 달러로 기록되었습니다.
2. 시장은 2024 년에서 2031 년까지 32.62%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북아메리카는 2023 년에 36.31%를 차지했으며, 이는 7 억 7,900 만 달러로 평가되었습니다.
4. 솔루션 세그먼트는 2023 년에 1 억 2,490 만 달러의 수익을 올렸습니다.
5. 이미지 분류 세그먼트는 2031 년까지 6 억 6,900 만 달러에이를 것으로 예상됩니다.
6. 의료 및 생명 과학 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR 34.41%를 목격 할 것으로 예상됩니다.
7. 아시아 태평양은 투영 기간 동안 33.70%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버

"복잡한 작업의 우수한 성능"

복잡한 컴퓨터 비전 작업에서 더 높은 정확도를 달성 할 수있는 VIT의 능력은 Vision Transformers 시장의 성장을 촉진하는 것입니다. Vits는 이미지 내에서 글로벌 관계를 효과적으로 캡처하는 반면 CNN은 주로 가장자리 및 질감과 같은 로컬 패턴을 감지합니다.

이 기능을 통해 VIT는 복잡한 시각 데이터를보다 효율적으로 처리 할 수있어 다양한 산업에서 광범위한 채택을 초래할 수 있습니다.

• 2024 년 5 월, Datuature는 시맨틱 세분화에서 맞춤형 모델 교육 및 미세 조정을위한 첫 번째 Vision Transformers를 시작했습니다 : Mask2former 및 Segformer. 이러한 모델과 그 변형은 시맨틱 세분화 성능에서 새로운 벤치 마크를 설정합니다.

시장 도전

"메모리 제약 조건"

메모리 제약은 Vision Transformers 시장의 성장, 특히 고해상도 데이터를 처리하는 대규모 모델의 성장에 중요한 도전을 제시합니다. 이 모델은 여러 토큰 및 계층을 처리하기위한 상당한 메모리가 필요하며 자원 제약 장치의 배포를 제한합니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 이미지를 더 작은 세그먼트로 분할하고 최적화 된 텐서 레이아웃은 메모리 효율을 향상시키고, 처리 시간을 줄이며, 다양한 장치에서 정확도를 유지하면서 원활한 배치를 가능하게하는 로컬주의와 같은 기술.

시장 동향

"전문 응용 프로그램으로의 확장"

VIT를 다음과 같은 특수 영역으로 확장합니다디지털 병리학Vision Transformers 시장에서 주목할만한 추세로 떠오르고 있습니다. 이러한 고급 모델은 정밀 진단에 채택되어 종양 탐지 및 분류와 같은 응용 분야에서 이미지 분석 정확도 향상입니다.

대규모 고해상도 의료 이미지를 처리함으로써 시장은 의료 전달 및 환자 결과를 향상시키는 효율적인 자동 시스템으로의 전환을 목격하고 있습니다.

• 2024 년 5 월, Microsoft는 디지털 병리를위한 특수 비전 변압기 인 Gigapath를 출시했습니다. 프로비던스 보건 시스템 및 워싱턴 대학교와 공동으로 개발 한 Prov-Gigapath는 전체 슬라이드 이미지를 분석하여 암 진단을 향상 시키도록 설계되었습니다. 암 하위 유형 및 병력있는 작업의 고급 성능으로 인해 정밀 건강 관리를 변화시키는 것을 목표로합니다.

Vision Transformers 시장 보고서 스냅 샷

분할	세부
제공함으로써	솔루션 (하드웨어, 소프트웨어), 서비스 (컨설팅, 배포 및 통합, 교육, 지원 및 유지 보수)
응용 프로그램에 의해	이미지 분류, 이미지 캡션, 이미지 분할, 객체 감지, 기타
최종 사용 산업에 의해	의료 및 생명 과학, 소매 및 전자 상거래, 자동차, 정부 및 방어, 기타
지역별	북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코
	유럽: 프랑스, ​​영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽
	아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양
	중동 및 아프리카: 터키, UAE, 사우디 아라비아, 남아프리카, 나머지 중동 및 아프리카
	남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지

시장 세분화

• 제공 (솔루션 및 서비스) : 솔루션 세그먼트는 2023 년에 더 빠르고 효율적인 이미지 인식 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 1 억 2,490 만 달러를 벌었습니다.
• 응용 프로그램 (이미지 분류, 이미지 캡션, 이미지 분할, 객체 감지 및 기타) : 이미지 분류 세그먼트는 2023 년에 자동화되고 확장 가능한 시각적 인식 시스템의 발전으로 인해 32.42%의 공유를 보유했습니다.
• 최종 사용 산업 (Healthcare & Life Sciences, Retail and Ecmiences, Automotive, Government and Defense 등) : 의료 및 생명 과학 부문은 2031 년까지 7 억 7,300 만 달러에 도달 할 것으로 예상되며, 의료 이미지 분석 및 진단에서 비전 변압기의 채택이 증가함에 따라 추진됩니다.

비전 변압기 시장지역 분석

지역을 기반으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

North America Vision Transformers Market 점유율은 2023 년에 약 36.31%로 7,790 만 달러에 달했습니다. 이러한 지배력은 기술 거인, 연구 기관 및 고급 의료 인프라의 강력한 존재에 의해 강화됩니다.

미국과 캐나다는 디지털 병리학, 의료 이미징 및 게임과 같은 부문에서 Vision Transformers를 포함한 최첨단 AI 기술을 채택하는 것으로 이끌고 있습니다. ~ 안에노름, Vision Transformers는 이미지 품질과 안정성을 향상시켜 AI 중심의 성능 및 현실주의의 상당한 발전에 기여합니다.

• 2025 년 1 월, NVIDIA는 CES 2025에서 멀티 프레임 생성으로 DLSS 4를 소개했으며, Vision Transformer 기반 AI 모델로 구동됩니다. 이 업그레이드는 이미지 품질을 향상시키고 고스트링을 줄이며 안정성을 향상시켜 Geforce RTX 50 시리즈 GPU에서 최대 8 배의 성능 향상을 제공합니다.

아시아 태평양 비전 변압기 산업은 예측 기간 동안 33.70%의 강력한 CAGR로 성장할 예정입니다. ATHIS는 중국, 일본 및 인도와 같은 국가의 AI 및 의료 기술의 발전으로 인해 빠른 성장을 촉발했습니다.

AI 인프라에 대한 투자 증가와 결합 된 정밀 의학 및 디지털 건강에 대한 중점은 비전 변압기에 대한 강력한 수요를 창출하고 있습니다. 아시아 태평양의 의료 산업 확장 및 대규모 데이터 생성은 AI 중심 혁신의 최전선에서 위치합니다.

규제 프레임 워크

• 미국에서, FDA (Food and Drug Administration)는 의료 영상 및 진단에 사용되는 시력 변압기를 포함한 의료 기기를 규제하여 정확성, 안전 및 효과에 대한 표준을 준수합니다.
• EU의GDPR (General Data Protection Regulation)은 동의 및 규정 준수를 강조하여 개인 데이터 처리, 전송 및 AI 모델 사용법을 관리합니다.
• 인도에서, 2023 년 Digital Personal Data Protection Bill은 합법적 인 데이터 처리를 보장하고, 데이터 수탁 의무를 시행하며, 투명성, 동의, 보안 및 아동의 데이터 보호에 중점을 둔 위반에 대한 처벌을 부과합니다.

경쟁 환경

Vision Transformers Market은 자율 기술에서 AI 기반 솔루션의 채택이 증가함에 따라 상당한 성장을 겪고 있습니다.

회사는 객체 탐지, 3D 매핑 및 실시간 의사 결정을 개선하여 자율 응용 프로그램의 안전 및 성능 향상을 향상시키기 위해 변압기 기반 모델을 발전시키고 있습니다. 이 혁신 노력은이 분야의 경쟁을 강화하고 있습니다.

• 2024 년 3 월, NVIDIA와 협력하여 자율 주행을위한 비전 모델을 발전 시켰습니다. 차세대 Blackwell Architecture를 기반으로 구축 된 Nvidia의 Drive Thor 플랫폼을 사용하여 레벨 4 슈퍼 드라이브 솔루션을 향상시키고 AI 및 변압기를보다 안전하고 효율적인 자율 시스템을 활용하는 것을 목표로합니다.

Vision Transformers Market의 주요 회사 목록 :

• Google LLC
• Openai Opco, LLC
• 메타
• Nvidia Corporation
• Leewayhertz
• 마이크로 소프트
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Viso.ai
• Clearifai, Inc.
• 4 차
• Datuature
• Apple Inc.
• Innova 솔루션
• V7 Ltd
• Ultralytics Inc

최근 개발 (제품 개발/파트너십/신제품 출시)

• 2023 년 6 월, Quadric은 Chimera GPNPU 프로세서 IP가 Vision Transformer (VIVE) 기계 학습 모델을 지원한다고 발표했습니다. 이 개발을 통해 Edge AI 시스템에 대한 효율적인 VIT 구현이 가능하고 현재 NPU의 한계를 극복하고 SOC 장치의 하드웨어 설계 및 소프트웨어 개발을 단순화합니다.
• 2023 년 5 월Landingai는 Nvidia 's Metropolis for Factory Platform과 협력하여 스마트 제조를위한 비전 변압기 모델의 빠른 배포를 통해 시각적 프롬프트 기술을 향상 시켰습니다. 이 혁신은 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 간소화하여 생산 효율성, 품질 관리 및 비용 절감을 개선합니다.
• 2023 년 3 월Brainchip은 2 세대 Akida 플랫폼을 출시하여 비전 변압기 가속도 및 시간적 이벤트 기반 신경망 (Tenn)을 통합하여 Edge AI 성능을 향상 시켰습니다. 이 혁신을 통해 저전력 장치의 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 복잡한 작업을 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다.
• 2023 년 3 월, NVIDIA는 Bert, GPT, VIT 및 SWIN Transformer와 같은 변압기 모델을 최적화하여 더 빠른 변환기 V6.0을 도입했습니다. 주요 향상에는 스트리밍, 대화식 생성, FP8 추론 및 다중 GPU 지원이 포함되어 MLPERF에서 4.5 배 속도를 제공하고 산업 전반에 걸쳐 AI 추론 효율성을 향상 시켰습니다.