GENERELLER KI-MARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Genereller KI-Markt Size and Trends

Der globale generative KI-Markt wird geschätzt auf 68,34 USD Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen USD 496,82 Bn bis 2031, eine jährliche Wachstumsrate von (CAGR) von 32,8% von 2024 bis 2031.

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Erhöhung der Einführung fortschrittlicher Technologien durch Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Algorithmen in allen Branchen können das generative AI-Marktwachstum vorantreiben. Generative Modelle gewinnen Popularität, da diese helfen, Kosten zu reduzieren und die Produktivität zu erhöhen, indem sie wiederkehrende manuelle Aufgaben automatisieren. Die Fähigkeit generativer KI-Techniken, von großen Datensätzen zu lernen und neue sinnvolle Informationen mit minimaler menschlicher Intervention zu erzeugen, kann die Nachfrage nach generativen KI-Lösungen steigern. Fortschritte beim tiefen Lernen und der Fähigkeit von generativen Modellen, große und komplexe Datensätze zu handhaben, können neue Wachstumswege für Spieler eröffnen.

Fortschritte in tiefen Lern- und neuronalen Netzwerken, die anspruchsvollere generative Modelle ermöglichen

Mit Fortschritten in tiefen Lerntechniken wie generativen adversarialen Netzwerken (GANs), Verstärkungslernen und selbsterweitertem Lernen können Forscher nun zunehmend lebenswichtige Bilder, Videos, Sprache, Text und andere Formen von Daten generieren. Tiefe Lernmodelle werden immer leistungsfähiger, da die Rechenfunktionen zunehmen und mehr Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Aufgrund unübertroffener Lerntechniken wie GANs und autoregressiver Modelle können KI-Systeme jetzt die zugrunde liegende Verteilung oder Muster in Datensätzen lernen, ohne dass menschliche Annotation oder Kennzeichnung erforderlich ist. Dieses selbstüberwachte Lernen ermöglicht generative Modelle, synthetische Daten zu produzieren, die reale Daten mit hoher Treue imitieren.

Tiefe neuronale Netzwerke haben Milliarden von Parametern, die reiche, hochdimensionale Verteilungen über natürliche Datendomänen wie Bilder, Audio und Text lernen können. Durch das Erlernen von riesigen Mengen an unmarkierten Trainingsbeispielen können generative Modelle subtile statistische Eigenschaften wie Objektformen, Texturen oder Satzstrukturen nachahmen. Fortschritte bei der Neuralarchitektursuche ermöglichen es Forschern, neue Netzwerkdesigns zu entwickeln, die bei der Erfassung komplexer, realer Distributionen noch besser sind. Die Verfügbarkeit von riesigen Rechenressourcen in der Cloud ermöglicht es ihnen, diese Modelle für längere Zeiträume massiv zu trainieren. Generative Modelle können Fotos, Videos und andere Inhalte erzeugen, die auch dem menschlichen Auge sehr realistisch erscheinen.

Market Concentration and Competitive Landscape

Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung durch Technologieunternehmen und Risikokapital

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Wichtige Technologieunternehmen wie Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services (AWS), etc. und gut finanzierte KI-Startups investieren stark in generative KI mit dem Ziel, neue Anwendungen und Geschäftsmöglichkeiten zu entwickeln. Unternehmen sehen großes kommerzielles Potenzial in generativen Modellen für personalisierte Erfahrungen, kreative Arbeiten, synthetische Trainingsdaten und andere. Risikokapitalisten haben dieses Potenzial erkannt und investiert jedes Jahr in KI-Startups. Diese steigende Investition erhöht Fortschritte in generativen Modellierungstechniken.

Große Firmen wie OpenAI, Google, AWS, Microsoft und andere haben Initiativen und Forschungslabore gestartet, die sich darauf konzentrieren, den neuesten Stand der Technik in generativen Modellen, rechnerischen Kreativität und verwandten Bereichen voranzubringen. Diese investieren in neuartige Modellarchitekturen, selbsterweiterte Lernmethoden, massive Rechenressourcen und talentierte Forscher. Startups werden mit neuen Anwendungen der generativen KI in Bereichen wie Kunst, Wissenschaft, Produktion und Social Media innovativ. Viele Tech-Unternehmen nutzen AI, um Routine-Design/Engineering-Prozesse zu automatisieren und synthetische Test-/Trainingsdaten zu generieren, um Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Die Risikofinanzierung für KI-Startups hat sich in den letzten Jahren exponentiell erhöht. Unicorns wie Anthropic, Stability AI und DeepMind erhielten Finanzierungen von Top VCs. Dieser große Zustrom von Kapital fördert mehr Innovationen, die die Grenzen der generativen Modellierung drängen.

Key Takeaways von Analyst:

Global generatives KI-Marktwachstum wird durch steigende Nachfrage nach KI-generierten Inhalten in mehreren Branchen getrieben. Da Organisationen zunehmend das Potenzial generativer KI-Technologien erkennen, um repetitive kreative Aufgaben zu automatisieren, gab es eine riesige Annahme dieser Systeme. Die Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, die die Verwendung großer Sprachmodelle betreffen, können jedoch das Marktwachstum behindern.

Nordamerika dominiert derzeit den generativen KI-Markt aufgrund schwerer Investitionen von Tech-Giganten und Startups in der Region. Inzwischen wird Asien-Pazifik das schnellste Wachstum unter der Leitung von China, Indien und anderen Schwellenländern beobachten. Sowohl etablierte Unternehmen als auch eine Reihe von Startups arbeiten an der Entwicklung fortschrittlicher generativer KI-Tools für Industrien wie Bildung, Gesundheit, E-Commerce und Medien & Unterhaltung.

Die Zusammenarbeit zwischen KI-Entwicklern, Content-Erstellern und Domain-Experten kann die Fähigkeiten generativer KI-Systeme erweitern und Sorgen um Vorurteile, Genauigkeit und Transparenz ansprechen. Wenn generative KI mit menschlicher Aufsicht verantwortungsvoll gestaltet und angewandt wird, hat generative KI erhebliches Potenzial, die Erstellung von Inhalten, das Lernen und mehrere andere Bereiche zum Nutzen von Wirtschaft und Mensch zu revolutionieren.

Market Challenge - Ethische Anliegen rund um den Einsatz generativer KI, insbesondere in Bereichen wie Kunst und Journalismus

Das globale Generative AI-Marktwachstum kann durch wachsende ethische Bedenken bei der Nutzung dieser Technologie, insbesondere in Bereichen wie Kunst und Journalismus, behindert werden. Es gibt Debatten darüber, ob generative KI-Modelle kreative Felder untergraben könnten, indem visuelle Kunstwerke, Nachrichtenartikel oder Fiktion ohne menschliche Input automatisch erzeugt werden. Andere Menschen dagegen, dass AI-generierte Inhalte immer noch erhebliche menschliche Arbeit benötigen, um die Modelle zu entwickeln und neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu bieten. Themen rund um die Autorenschaft von AI-generierten Inhalten und den Schutz kreativer Werke werden weiterhin diskutiert. Die Bewertung der angemessenen Nutzung von Offenlegung und Inhaltsfilterung wird wichtig sein, um diese ethischen Überlegungen zu behandeln und sicherzustellen, dass generative KI verantwortungsvoll entwickelt und angewendet wird.

Marktchance- Entwicklung von benutzerfreundlicheren und zugänglichen generativen KI-Tools für nichttechnische Anwender

Die Entwicklung nutzerfreundlicherer und zugänglicher generativer KI-Tools für nichttechnische Anwender bietet eine große Chance für das Marktwachstum. Die meisten generativen KI-Systeme erfordern fortgeschrittene Kodierung und maschinelle Lernfähigkeiten, die ihre Annahme begrenzt. Es besteht jedoch die Möglichkeit, neuartige generative KI-Produkte und -Dienste mit intuitiven Schnittstellen zu entwerfen, die den beliebten mobilen Apps und Social Media Plattformen ähnlich sind. Dies könnte generative Texte, Bild, Video und Audio-Kreation viel nahtloser und engagiert für alltägliche Verbraucher und Unternehmen machen. Die Vereinfachung der Nutzererfahrung von generativen KI-Tools könnte dazu beitragen, neue Anwendungen der Technologie für Branchen wie Marketing, Design, Bildung und mehr zu entsperren. Es kann auch eine vielfältigere Beteiligung fördern und Bedenken hinsichtlich generativer Inhalte, die von Nichtexperten unkontrolliert oder missverwendet werden, mildern.

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Einblicke nach Technologie - Schnelle Annahme von Deep Learning ermöglicht erweiterte Datenmodellierung

In Bezug auf Technologie wird das Deep Learning Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 46,3 % im Jahr 2024 beizutragen, da seine Fähigkeit, große und unstrukturierte Datensätze effizient zu handhaben. Deep Learning-Techniken wie konvolutionale neuronale Netzwerke, rezidive neuronale Netzwerke und tiefe Verstärkungs-Erlernung werden zunehmend angenommen, um generative KI-Anwendungen zu erstellen, die aus Daten autonom lernen können. Im Vergleich zu anderen traditionellen maschinellen Lernmodellen ermöglicht Deep Learning ein humaneres Lernen, da es die neuronale Struktur des Gehirns imitiert. Diese Eigenschaft von Deep Learning hat erweiterte Datenmodellierungsfunktionen für generative KI ermöglicht. Die Fähigkeit von Deep Learning-Modellen, Muster in großen Mengen von unmarkierten Daten zu erkennen, hat ihre Nachfrage nach Content Kreation, virtuellen Assistenten und anderen generativen Anwendungsfällen erhöht. Die zunehmende Verbesserung der Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Big Data hat die Einführung von Deep Learning-Technologie weiter verstärkt. Da tiefes Lernen sehr genaue Ergebnisse liefert, wird seine Nutzung erwartet, um das Wachstum des tiefen Lernsegments zu intensivieren.

Insights By Deployment Mode - Schneller Übergang zu Cloud-basierten Plattformen treibt Segmentwachstum an

Im Einsatzmodus wird Cloud-basiertes Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 75,4% im Jahr 2024 beizutragen, da On-Demand-Fähigkeiten und niedrige Upfront-Kosten mit Cloud-basierten Generativen AI-Lösungen verbunden sind. Die Umstellung von Workloads auf die Cloud ermöglicht es Unternehmen, sich stärker auf Innovation zu konzentrieren, anstatt stark in Infrastruktur zu investieren. Cloud-Plattformen erleichtern auch die Remote-Zusammenarbeit und bieten sofortigen Zugriff auf generative Modelle von jedem Standort. Dies hat Unternehmen, vor allem kleine und mittlere Unternehmen, ermutigt, Cloud-basierte generative KI-Dienste zu übernehmen. Darüber hinaus beseitigt Pay-as-you-go Preismodell der Cloud unvorhersehbare Hardwarekosten. Wartung und regelmäßige Aktualisierungen von generativen Modellen können auch in der Cloud effizient verwaltet werden. Diese Vorteile haben die Migration generativer KI-Workloads auf öffentliche und private Wolken beschleunigt. Da fortgeschrittene Cloud-Fähigkeiten in Bereichen wie Auto-Skalierung und Serverless Computing entstehen, kann das Cloud-basierte Segment das Wachstum über den Prognosezeitraum beobachten.

Im Juni 2023 kündigte Accenture, ein weltweit tätiges Dienstleistungsunternehmen, das sich auf digitale, Cloud- und Sicherheitslösungen spezialisiert hat, eine Zusammenarbeit mit Microsoft an, um Unternehmen bei der Transformation ihrer Unternehmen zu unterstützen, indem sie die von der Cloud beschleunigte Kraft der generativen KI nutzen. Diese Collboration zielt darauf ab, den Kunden dabei zu helfen, die Technologie in ihren Organisationen verantwortungsvoll aufzubauen und zu erweitern, um sicherzustellen, dass diese die sich entwickelnde Landschaft von KI-Innovation effektiv navigieren.

Einblicke durch Anwendung - Booming Content Creation Industry

In Bezug auf die Anwendung, Content Kreation Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 34,2% in 2024 beizutragen, da massive Mengen von Inhalten täglich erzeugt werden. Social Media Engagement und Content Sharing haben sich in der letzten Vergangenheit deutlich erweitert. Dies hat die Nachfrage nach automatisierten und AI-basierten Content-Generierung Techniken erhöht. Generative KI-Modelle werden zunehmend von Unternehmen eingesetzt, um personalisierte und hyperrelevante Inhalte im Maßstab zu produzieren. Diese sind in der Lage, News-Artikel, Produktbeschreibungen, Social Media-Posts und mehr mit menschlicher Sprachqualität zu entschärfen. Solche Fähigkeiten entlasten die Workload von Content-Autoren und Marketing-Teams. Darüber hinaus umfasst die Unterhaltungsindustrie auch generative KI für Aufgaben wie Video/Bildbearbeitung, Subtitling, Lokalisierung und digitale Asset Kreation. Da benutzergenerierte und AI-assisted Inhalte Mainstream werden, wird Content Kreation Segment Wachstum erleben.

Regional Insights

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Nordamerika hat sich mit einem geschätzten Marktanteil von 44,6% im Jahr 2024 als dominante Region im globalen generativen KI-Markt etabliert. Die Region beherbergt Technologie-Giganten und Branchenführer wie OpenAI, Anthropic, Uber und DeepMind, die massive Investitionen in generative KI-Fähigkeiten wie Textgenerierung, Bilderzeugung und autonome Content Kreation getätigt haben. Mehrere hochmoderne Projekte mit GANs, Diffusionsmodellen und anderen generativen Techniken laufen über Universitäten und nationale Labors in den USA und Kanada.

Die Präsenz hochqualifizierter Talente und der starke Fokus auf KI-Innovation von öffentlichen und privaten Institutionen haben ein blühendes generatives KI-Ökosystem in Nordamerika geschaffen. Große Unternehmen setzen generative Lösungen in verschiedenen Bereichen ein, um die Produktivität zu steigern und neue Umsatzströme zu schaffen. Darüber hinaus hat die Region Interesse von Investoren, die Milliarden in generative KI-Startups geschüttet haben.

Asien-Pazifik-Region, insbesondere Länder wie China, Japan und Südkorea, ist der am schnellsten wachsende Markt für generative KI. Mit einer massiven Bevölkerung und einer digitalen Infrastruktur hat es enorme Möglichkeiten zur Nutzung generativer Technologien gegeben. Die Regierungen in Asien haben proaktiv Politiken entwickelt, um die Entwicklung der häuslichen KI zu fördern, und bieten Anreize für Unternehmen, generative Lösungen zu integrieren. Mehrere große, in Asien ansässige Konglomerate sind an der Spitze der Anwendung generativer KI für neuartige Anwendungen in Industrien wie Produktion, Gesundheit, Bildung und Finanzen.

Länder wie China haben zusätzlich Schritte unternommen, um lokale generative KI Talent durch akademische Programme und Forschungskooperationen zu kultivieren. Dieser Fokus auf den Aufbau interner Fähigkeiten in der Region wird es Asien-Pazifik ermöglichen, sich selbstständiger zu entwickeln und seinen Einfluss auf diesen strategischen Markt zu erweitern. Mit steigender Nachfrage nach generativem KI und unterstützenden Bedingungen sieht der generative KI-Markt in Asien-Pazifik blühend aus und macht dies zum Wachstumsmotor für die globale Industrie.

Laut dem Bericht Global AI Adoption Index 2022 von IBM hatten rund 53 % der IT-Experten ihre Annahme von künstlicher Intelligenz (KI) als Reaktion auf die Pandemie beschleunigt. IBM, ein führender Anbieter von Hybrid Cloud- und KI-Lösungen, hat diese Umfrage durchgeführt, um die wachsende Integration von KI-Technologien in Organisationen zu bewerten, da diese sich an neue Herausforderungen anpassen.

Market Report Scope

Key Developments

• Im April 2023, Amazon Web Services, Inc. (AWS), eine Tochtergesellschaft von Amazon und ein führender Cloud-Dienstleister, startete einen globalen Generative AI Accelerator, der Startups unterstützt. Dieser Beschleuniger bietet Zugang zu schlagzähen KI-Tools und -Modellen, Optimierung von maschinellen Lernstapeln, kundenspezifischen Go-to-Market-Strategien und zusätzlichen Ressourcen, um diesen Startups zu helfen, die in der sich entwickelnden KI-Landschaft leben.
• Im März 2023, ANHANG, ein führendes Software-Unternehmen bekannt für seine kreativen Lösungen, kündigte eine Partnerschaft mit NVIDIA, einem globalen Technologieunternehmen, das sich auf Grafikverarbeitungseinheiten und AI spezialisiert hat, um das Wachstum von generativem KI voranzutreiben und kreative Workflows zu verbessern. Gemeinsam werden beide Unternehmen fortschrittliche KI-Modelle innovativieren, die auf eine tiefe Integration in Anwendungen abzielen, die von Entwicklern und Vermarktern weit verbreitet werden.
• Im Februar 2023 stellte Google, ein führendes Technologieunternehmen, das für seine Suchmaschinen- und KI-Innovationen bekannt ist, den "Bard" AI Chatbot vor, der mit dem ChatGPT von OpenAI konkurrieren soll. Bard wird angenommen, eine leichte Version von Googles LaMDA zu sein, in der Lage, auf menschliche Anfragen zu reagieren und Informationen ähnlich ChatGPT zu synthetisieren.
• Im Februar 2023 enthüllte Microsoft Corporation, ein globaler Technologieführer, eine Vorschau seiner AI-powered Bing Suchmaschine und Edge-Browser und positionierte sie als KI-Kopilot für das Web. Das neue Bing ermöglicht es Benutzern, Fragen direkt in einer Chat-Schnittstelle zu stellen, und es reagiert mit präzisen Antworten, die von einem leistungsstarken KI-Sprachmodell erzeugt werden, anstatt Links zu Websites.
• Im Januar 2023 führte NVIDIA, ein führender Anbieter von AI-Hardware und Software, im Rahmen seines Omniverse-Portals neue Enterprise Metaverse-Technologien ein, darunter Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR). Dieser Launch verfügt über generative AI-Tools und Updates zur Omniverse-Plattform mit RTX-Funktionen, zusammen mit einem frühen Zugriffsprogramm für Entwickler, die daran interessiert sind, Avatare und virtuelle Assistenten zu erstellen.

*Definition: Global Generative AI Market besteht aus Unternehmen, die generative KI-Technologien entwickeln und anwenden, um die Erstellung und Erzeugung verschiedener digitaler Inhalte wie Bilder, Videos, Text, Audio und andere Formen von Daten zu automatisieren. Diese generativen KI-Systeme nutzen große Sprachmodelle, generative adversariale Netzwerke und andere fortschrittliche maschinelle Lerntechniken, um völlig neuartige und realistische digitale Ausgänge ohne menschliche Beteiligung am Generativprozess zu produzieren. Ziel dieses neuen aufstrebenden Marktes ist es, bestehende Content-Creation-Workflows durch die Macht der autonomen Generation mit künstlicher Intelligenz zu stören und zu transformieren.

Market Segmentation

• Von Technology Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Deep Learning
  • Maschinen und Anlagen
  • Natural Language Processing (NLP)
• Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Cloud-basiert
  • On-Premises
• Von Application Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Inhaltserstellung
  • Chatbots und virtuelle Assistenten
  • Bild- und Videoerzeugung
  • Musik und Musik
  • Sonstige
• Regionale Einblicke (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Spanien
    • Frankreich
    • Italien
    • Russland
  • Rest Europas
    • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten
    • GCC Länder
    • Israel
    • Rest des Nahen Ostens
  • Afrika
    • Südafrika
    • Nordafrika
    • Zentralafrika
• Schlüsselspieler Insights
  • Abacus. KI
  • Beschleunigung
  • ANHANG
  • Adept
  • AI21 Labs
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Anthropin
  • Charakter.ai
  • Kohärenz
  • Google
  • Hugging Face
  • IBM
  • Insilico Medizin
  • Microsoft
  • NVIDIA