GENERATIVO MERCATO AI SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Generativo mercato AI Size and Trends

Il mercato globale dell'AI generativo è stimato in USD 68.34 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 496.82 Bn entro il 2031, mostra un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 32,8% dal 2024 al 2031.

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Aumento dell'adozione di tecnologie avanzate alimentate da intelligenza artificiale e apprendimento automatico algoritmi attraverso le industrie possono guidare la crescita generativa del mercato AI. I modelli generativi stanno guadagnando popolarità in quanto questi aiutano a ridurre i costi e aumentare la produttività automatizzando le attività manuali ripetitive. La capacità delle tecniche AI generative di imparare dai grandi dataset e generare nuove informazioni significative con un intervento umano minimo può aumentare la domanda di soluzioni AI generative. I progressi nell'apprendimento profondo e nella capacità dei modelli generativi di gestire grandi e complessi set di dati possono aprire nuove vie di crescita per i giocatori.

I progressi nell'apprendimento profondo e nelle reti neurali consentono modelli generativi più sofisticati

Con progressi nelle tecniche di apprendimento profondo come le reti adversariali generative (GAN), l'apprendimento di rinforzo e l'apprendimento self-supervised, i ricercatori sono ora in grado di generare immagini sempre più realistiche, video, discorso, testo e altre forme di dati. I modelli di apprendimento profondo stanno diventando più potenti in quanto le capacità di calcolo aumentano e i dati di formazione diventano disponibili. A causa di tecniche di apprendimento non supervisionate come GAN e modelli autoregressivi, i sistemi AI possono ora imparare la distribuzione sottostante o modelli in dataset senza la necessità di annotazione umana o l'etichettatura. Questo apprendimento autonomo consente ai modelli generativi di produrre dati sintetici che imitano i dati reali con alta fedeltà.

Le reti neurali profonde hanno miliardi di parametri che possono imparare le distribuzioni ricche e dimensionali su domini di dati naturali come immagini, audio e testo. Imparando da enormi volumi di esempi di formazione non etichettati, i modelli generativi possono imitare le proprietà statistiche sottili come forme di oggetti, texture o strutture di frase. I progressi nella ricerca dell'architettura neurale consentono ai ricercatori di sviluppare nuovi progetti di rete che sono ancora meglio nella cattura di complesse distribuzioni del mondo reale. La disponibilità di enormi risorse computazionali nel cloud permette loro di formare questi modelli a scale massicce per periodi più lunghi. I modelli generativi possono generare foto, video e altri contenuti che appaiono molto realistici anche all'occhio umano.

Market Concentration and Competitive Landscape

Incrementare gli investimenti nella ricerca e sviluppo dell'AI da parte di aziende tecnologiche e capitali di rischio

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Le principali aziende tecnologiche come Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services (AWS), ecc. e le startup AI ben finanziate stanno investendo pesantemente in AI generativa con l'obiettivo di sviluppare nuove applicazioni e opportunità di business. Le aziende vedono enorme potenziale commerciale in modelli generativi per esperienze personalizzate, opere creative, dati di formazione sintetica e altri. Venture capitalisti hanno riconosciuto questo potenziale e investe in startup AI ogni anno. Questo crescente investimento aumenta i progressi nelle tecniche di modellazione generativa.

Grandi aziende come OpenAI, Google, AWS, Microsoft e altri hanno lanciato iniziative e laboratori di ricerca dedicati a promuovere lo stato dell'arte nella modellazione generativa, nella creatività computazionale e nelle aree correlate. Questi stanno investendo in nuove architetture modello, metodi di apprendimento self-supervised, enormi risorse computazionali e ricercatori di talento. Le startup stanno innovando con nuove applicazioni di AI generativa in domini come arte, scienza, produzione e social media. Molte aziende tecnologiche utilizzano AI per automatizzare i processi di progettazione/ingegneria di routine e generare dati di test/formazione sintetici per ridurre i costi e aumentare la produttività.

I finanziamenti per le startup AI sono aumentati esponenzialmente negli ultimi anni. Unicorns come Anthropic, Stability AI e DeepMind hanno ricevuto finanziamenti da top VC. Questo grande afflusso di capitale aumenta più innovazioni che spingono i confini della modellazione generativa.

Asporto chiave da Analista:

La crescita del mercato AI generativo globale è guidata dall'aumento della domanda di contenuti generati dall'IA in più industrie. Poiché le organizzazioni si rendono sempre più conto del potenziale delle tecnologie AI generative per automatizzare i compiti creativi ripetitivi, c'è stata un'enorme adozione di questi sistemi. Tuttavia, la privacy dei dati e le preoccupazioni di sicurezza che circondano l'uso di grandi modelli di lingua possono ostacolare la crescita del mercato.

Il Nord America domina attualmente il mercato generativo dell'AI a causa di investimenti pesanti da parte di giganti tecnologici e startup nella regione. Nel frattempo, l'Asia Pacifico dovrebbe testimoniare la crescita più rapida guidata da Cina, India e altre economie emergenti. Entrambe le aziende consolidate e un certo numero di startup stanno lavorando allo sviluppo di strumenti AI generativi più avanzati che si occupano di settori come l'istruzione, la sanità, l'e-commerce e i media e l'intrattenimento.

La collaborazione tra sviluppatori AI, creatori di contenuti e esperti di dominio può espandere le capacità dei sistemi AI generativi e le preoccupazioni di indirizzi intorno a pregiudizi, accuratezza e trasparenza. Se progettato e applicato responsabilmente con la supervisione umana, l'AI generativa ha un potenziale significativo per rivoluzionare la creazione di contenuti, l'apprendimento e diverse altre aree a beneficio di business e umanità.

Market Challenge - Le preoccupazioni etiche sull'uso dell'IA generativa, in particolare in settori come l'arte e il giornalismo

La crescita globale del mercato AI generativo può essere ostacolata a causa di crescenti preoccupazioni etiche intorno all'uso di questa tecnologia, in particolare in settori come l'arte e il giornalismo. Ci sono dibattiti intorno se i modelli di AI generativi potrebbero minare i campi creativi generando automaticamente opere d'arte visive, articoli di notizie, o finzione senza input umano. Tuttavia, altre persone contrastano che il contenuto generato dall'IA richiede ancora un significativo lavoro umano per sviluppare i modelli e offre nuove opportunità di collaborazione tra umani e macchine. I problemi relativi all'attribuire l'autorizzazione di contenuti generati dall'IA e la protezione di opere creative continuano a essere discussi. Valutare l'uso appropriato della divulgazione e del filtraggio dei contenuti sarà importante per affrontare queste considerazioni etiche e garantire che l'IA generativa sia sviluppata e applicata in modo responsabile.

Opportunità di mercato- Sviluppo di strumenti AI generativi più facili da usare e accessibili per utenti non tecnici

Lo sviluppo di strumenti AI generativi più facili da usare e accessibili per gli utenti non tecnici presenta una grande opportunità per la crescita del mercato. La maggior parte dei sistemi AI generativi richiedono competenze avanzate di codifica e machine learning, che limitano la loro adozione. Tuttavia, c'è il potenziale per progettare nuovi prodotti e servizi di AI generativi con interfacce intuitive simili a popolari applicazioni mobili e piattaforme di social media. Questo potrebbe rendere il testo generativo, l'immagine, la creazione video e audio molto più senza soluzione di continuità e coinvolgente per i consumatori e le aziende di tutti i giorni. Semplificando l'esperienza utente degli strumenti di AI generativi potrebbe aiutare a sbloccare nuove applicazioni della tecnologia per industrie come marketing, progettazione, istruzione e altro ancora. Può anche incoraggiare una partecipazione più diversificata e mitigare le preoccupazioni circa i contenuti generativi incontrollati o abusati da non esperti.

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Insights By Technology - Rapida adozione di Deep Learning abilita la modellazione avanzata dei dati

In termini di tecnologia, il segmento di apprendimento profondo è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 46,3% nel 2024, a causa della sua capacità di gestire in modo efficiente i set di dati grandi e non strutturati. Le tecniche di apprendimento approfondito come le reti neurali convoluzionali, le reti neurali ricorrenti e l'apprendimento approfondito di rinforzo sono sempre più adottate per costruire applicazioni AI generative che possono imparare autonomamente dai dati. Rispetto ad altri modelli tradizionali di apprendimento automatico, l'apprendimento profondo consente un apprendimento più umano come si imita la struttura neurale del cervello. Questa proprietà di deep learning ha permesso di modellare dati avanzati per l'intelligenza artificiale generativa. La capacità dei modelli di apprendimento profondo di riconoscere modelli in grandi volumi di dati non etichettati ha aumentato la sua domanda attraverso la creazione di contenuti, assistenti virtuali e altri casi di utilizzo generativo. Miglioramento continuo nella potenza di calcolo e la disponibilità di grandi dati ha ulteriormente aumentato l'adozione di tecnologia di apprendimento profondo. Poiché l'apprendimento profondo offre risultati molto precisi, il suo utilizzo è previsto per intensificare, quindi, la crescita del segmento di apprendimento profondo.

Insights By Deployment Mode - Rapid Transition to Cloud-based Platforms Drives Segment Growth

In termini di modalità di distribuzione, il segmento cloud-based è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 75,4% nel 2024, a causa delle capacità on-demand e dei bassi costi upfront associati alle soluzioni AI generative basate su cloud. Spostare i carichi di lavoro nel cloud consente alle organizzazioni di puntare più sull'innovazione piuttosto che investire pesantemente in infrastrutture. Le piattaforme Cloud facilitano anche la collaborazione remota e consentono l'accesso immediato ai modelli generativi da qualsiasi luogo. Ciò ha incoraggiato le aziende, soprattutto piccole e medie imprese, ad adottare servizi AI generativi basati su cloud. Inoltre, pay-as-you-go modello di prezzi di cloud elimina le spese hardware imprevedibili. Anche la manutenzione e gli aggiornamenti regolari dei modelli generativi possono essere gestiti in modo efficiente nel cloud. Questi vantaggi hanno accelerato la migrazione dei carichi di lavoro generativi AI a nubi pubbliche e private. Poiché le funzionalità cloud avanzate in aree come l'auto-scaling e l'informatica senza server emerge, il segmento basato su cloud può testimoniare la crescita nel periodo previsto.

Ad esempio, nel giugno 2023, Accenture, società di servizi professionali globali specializzata in soluzioni digitali, cloud e di sicurezza, ha annunciato una collaborazione con Microsoft per aiutare le aziende a trasformare le loro imprese sfruttando la potenza dell'AI generativa accelerata dal cloud. Questo collboration mira ad aiutare i clienti a costruire ed estendere responsabilmente la tecnologia all'interno delle loro organizzazioni, assicurando che questi possano navigare efficacemente nel panorama in evoluzione dell'innovazione AI.

Insights by Application - Booming Content Creation Industry

In termini di applicazione, il segmento di creazione di contenuti ha stimato di contribuire alla quota di mercato più alta del 34,2% nel 2024, a causa del volume enorme di contenuti generati quotidianamente. Il coinvolgimento dei social media e la condivisione dei contenuti si sono espansi in modo significativo nel recente passato. Questo ha aumentato la domanda di tecniche di generazione di contenuti automatizzate e basate su AI. I modelli di AI generativi sono sempre più diffusi dalle aziende per produrre contenuti personalizzati e iper-rilevanti su scala. Questi sono in grado di distribuire articoli di notizie, descrizioni dei prodotti, post dei social media e altro ancora con la qualità del linguaggio umano. Tali capacità stanno rivivendo enormemente il carico di lavoro di scrittori di contenuti e team di marketing. Inoltre, l'industria dell'intrattenimento abbraccia anche l'intelligenza artificiale generativa per compiti come l'editing video/immagine, il subtitling, la localizzazione e la creazione di asset digitali. Poiché i contenuti generati dall'utente e assistiti dall'IA diventano mainstream, il segmento di creazione di contenuti testimonierà la crescita.

Regional Insights

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L'America del Nord si è affermata come regione dominante nel mercato globale dell'AI generativo con una quota di mercato stimata del 44,6% nel 2024. La regione ospita giganti tecnologici e leader del settore come OpenAI, Anthropic, Uber e DeepMind che hanno fatto enormi investimenti in capacità di AI generative come la generazione di testi, la generazione di immagini e la creazione di contenuti autonomi. Diversi progetti all'avanguardia che utilizzano GAN, modelli di diffusione e altre tecniche generative sono in corso in università e laboratori nazionali negli Stati Uniti e in Canada.

La presenza di talenti altamente qualificati e forte attenzione all'innovazione AI da parte di istituzioni pubbliche e private ha creato un ecosistema AI generativo in Nord America. Le grandi aziende stanno implementando soluzioni generative in varie divisioni per migliorare la produttività e creare nuovi flussi di reddito. Inoltre, la regione ha assistito a interessi da parte di investitori che hanno versato miliardi in startup AI generative.

La regione Asia-Pacifico, soprattutto paesi come Cina, Giappone e Corea del Sud, sta emergendo come il mercato in crescita più veloce per l'AI generativa. Con una popolazione massiccia e infrastrutture digitali, c'è stato un enorme spazio per l'utilizzo di tecnologie generative su scala. I governi in Asia hanno proattivamente elaborato politiche per incoraggiare lo sviluppo dell'AI nazionale, e offrono incentivi alle imprese per integrare soluzioni generative. Diversi grandi conglomerati con sede in Asia sono all'avanguardia nell'applicazione dell'IA generativa per nuove applicazioni in settori come la produzione, la sanità, l'istruzione e la finanza.

Paesi come la Cina hanno inoltre preso misure per coltivare il talento AI generativo locale attraverso programmi accademici e collaborazioni di ricerca. Questo focus sulla costruzione di capacità interne all'interno della regione consentirà all'Asia Pacifico di diventare più autosufficiente ed espandere la sua influenza in questo mercato strategico. Con l'aumento della domanda di AI Generativo e le condizioni di supporto, il mercato di AI generativo in Asia Pacifico sembra destinato a fiorire e rendere questo il motore di crescita per l'industria globale.

Secondo il rapporto Global AI Adoption Index 2022 di IBM, circa il 53% dei professionisti IT aveva accelerato la loro adozione di intelligenza artificiale (AI) in risposta alla pandemica. IBM, un fornitore leader di soluzioni cloud ibrido e AI, ha condotto questo sondaggio per valutare la crescente integrazione delle tecnologie AI nelle organizzazioni come queste si adattano a nuove sfide.

Market Report Scope

Key Developments

• Nell'aprile 2023, Servizi web Amazon, Inc. (AWS), una filiale di Amazon e un fornitore leader di servizi cloud, ha lanciato un AI Accelerator globale finalizzato a supportare le startup. Questo acceleratore offre l'accesso a strumenti e modelli AI impattanti, l'ottimizzazione di stack di apprendimento automatico, strategie di go-to-market personalizzate e risorse aggiuntive per aiutare queste startup prosperare nel panorama AI in evoluzione.
• Nel marzo 2023, Adobe, una società di software leader conosciuta per le sue soluzioni creative, ha annunciato una partnership con NVIDIA, una società tecnologica globale specializzata in unità di elaborazione grafica e AI, per promuovere la crescita di AI generativa e migliorare i flussi di lavoro creativi. Insieme, entrambe le aziende innovano modelli AI avanzati volti ad una profonda integrazione in applicazioni ampiamente utilizzate da sviluppatori e marketer, facilitando nuove possibilità creative ed efficacia nel loro lavoro.
• Nel febbraio 2023, Google, una società tecnologica leader conosciuta per le sue innovazioni di Search Engine e AI, ha introdotto il chatbot AI 'Bard', progettato per competere con ChatGPT di OpenAI. Bard è creduto di essere una versione leggera di Google LaMDA, in grado di rispondere alle indagini umane e sintetizzare le informazioni in modo simile a ChatGPT.
• Nel febbraio 2023, Microsoft Corporation, un leader tecnologico globale, ha presentato un'anteprima del suo motore di ricerca Bing potenziato dall'IA e del browser Edge, posizionandoli come co-pilota AI per il web. Il nuovo Bing consente agli utenti di porre domande direttamente in un'interfaccia di chat, e risponde con le risposte concise generate da un potente modello di lingua AI, piuttosto che fornire link ai siti web.
• Nel gennaio 2023, NVIDIA, un fornitore leader di hardware e software AI, ha introdotto nuove tecnologie enterprise Metaverse, tra cui la realtà virtuale (VR) e strumenti di realtà aumentata (AR), come parte del suo portale Omniverse. Questo lancio presenta strumenti AI generativi e aggiornamenti alla piattaforma Omniverse con capacità RTX, insieme ad un programma di accesso anticipato per gli sviluppatori interessati a creare avatar e assistenti virtuali.

*Definizione: Global Generative AI Market è costituito da aziende che stanno sviluppando e applicano tecnologie AI generative per automatizzare la creazione e la generazione di vari contenuti digitali come immagini, video, testo, audio e altre forme di dati. Questi sistemi generativi di AI sfruttano modelli di grande lingua, reti adversariali generative e altre tecniche avanzate di machine learning per produrre uscite digitali completamente nuove e realistiche senza alcun coinvolgimento umano nel processo generativo. Lo scopo di questo nuovo mercato emergente è quello di interrompere e trasformare i flussi di lavoro esistenti di creazione di contenuti in tutte le industrie attraverso la potenza della generazione autonoma utilizzando l'intelligenza artificiale.

Market Segmentation

• Da Technology Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Apprendimento profondo
  • Apprendimento della macchina
  • Lavorazione della lingua naturale (NLP)
• By Deployment Mode Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Cloud-based
  • On-premise
• Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Creazione di contenuti
  • Chatbots e Assistenti virtuali
  • Immagine e generazione video
  • Generazione musicale
  • Altri
• Regional Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nord America
    • USA.
    • Canada
  • America Latina
    • Brasile
    • Argentina
    • Messico
    • Resto dell'America Latina
  • Europa
    • Germania
    • U.K.
    • Spagna
    • Francia
    • Italia
    • Russia
  • Resto dell'Europa
    • Asia Pacifico
    • Cina
    • India
    • Giappone
    • Australia
    • Corea del Sud
    • ASEAN
    • Resto dell'Asia Pacifico
  • Medio Oriente
    • GCC Paesi
    • Israele
    • Resto del Medio Oriente
  • Africa
    • Sudafrica
    • Nord Africa
    • Africa centrale
• I giocatori chiave
  • Abacus. AI
  • Accensione
  • Adobe
  • Adept
  • AI21 Labs
  • Servizi web Amazon (AWS)
  • Antropia
  • Personaggio.ai
  • Cohere
  • Google Google
  • Viso che abbraccia
  • IBM
  • Medicina insilico
  • Microsoft
  • NVIDIA