생성형 AI 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)

생성형 AI 시장 크기와 추세

Global generative 생성형 AI 시장은 가치있는 것으로 추정됩니다. 50-100 원 Bn 에 2024 견적 요청 50-100 원 에 의해 Bn 2031, 연간 성장률을 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 32.8%의.

업계를 형성하는 시장 동향을 알아보십시오: 샘플 사본 요청

강화된 첨단 기술의 채택 증가 인공 지능 · 기계 학습 산업 전반에 걸쳐 알고리즘은 유전자 생성형 AI 시장 성장을 구동할 수 있습니다. Generative 모형은 이 도움으로 인기를 얻고 반복적인 수동 일을 자동화해서 비용을 삭감하고 생산성을 증가합니다. 대용량 데이터셋에서 학습할 수 있는 유전적 AI 기술의 능력과 최소한의 인간 개입으로 새로운 의미 있는 정보를 생성하는 것은 유전자 AI 솔루션에 대한 수요를 높일 수 있습니다. 대형 및 복잡한 데이터셋을 처리하는 모델의 깊은 학습 및 능력에 대한 발전은 플레이어에게 새로운 성장 기회를 열 수 있습니다.

깊은 학습 및 신경 네트워크의 발전은 더 정교한 유전 모델을 가능하게

유전적 인 adversarial 네트워크 (GANs), 보강 학습 및 자기 감독 학습과 같은 깊은 학습 기술에 대한 발전으로, 연구원들은 이제 점점 더 많은 생명과 이미지, 비디오, 연설, 텍스트 및 데이터의 다른 형태를 생성 할 수 있습니다. 딥러닝 모델은 컴퓨팅 능력 증가와 더 많은 교육 데이터가 사용 가능합니다. GANs 및 Autoregressive 모델과 같은 자율 학습 기술로 인해 AI 시스템은 이제 인간의 표기 또는 라벨링을 필요로하지 않고 데이터셋의 기본 배포 또는 패턴을 배울 수 있습니다. 이 자체 감독 학습은 유전자 모델링 모델로 높은 fidelity를 가진 실제 데이터를 생성할 수 있습니다.

Deep neural 네트워크는 이미지, 오디오 및 텍스트와 같은 자연 데이터 도메인에 풍부하고 높은 치수의 배포를 배울 수있는 매개 변수의 수십억을 가지고 있습니다. unlabeled training 예제의 거대한 볼륨에서 학습함으로써, 유전 모델은 객체 모양, 질감 또는 문장 구조와 같은 미묘한 통계적 특성을 가져올 수 있습니다. 신경 아키텍처 검색의 발전은 연구원들이 복잡한 현실 세계 배포에 더 나은 새로운 네트워크 디자인을 개발할 수 있도록 지원합니다. 클라우드의 거대한 컴퓨팅 리소스의 가용성은 더 긴 기간 동안 대규모 규모의 모델을 훈련 할 수 있습니다. 생성 모델은 사진, 비디오 및 기타 콘텐츠를 생성 할 수 있습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

기술 기업 및 벤처 캐피탈의 AI 연구 및 개발 투자

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Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services (AWS) 등과 같은 주요 기술 회사는 새로운 응용 프로그램 및 비즈니스 기회를 개발하는 목표로 유전자 AI에서 크게 투자하고 있습니다. 기업은 개인화한 경험, 창조적인 일, 합성 훈련 자료 및 다른 사람을 위한 유전 모형에 있는 거대한 상업적인 잠재력을 봅니다. Venture Capitalists는 올해 AI 스타트업에 투자하고 있습니다. 이 상승 투자는 유전 모델링 기술의 발전을 밀어.

OpenAI, Google, AWS, Microsoft 등과 같은 대형 기업들은 이니셔티브와 연구실을 시작했으며, 유전 모델링, 컴퓨팅 창의력 및 관련 분야에서 최첨단을 발전시키는 데 전념했습니다. 이 새로운 모델 아키텍처에 투자, 자기 감독 학습 방법, 대규모 컴퓨팅 자원 및 재능있는 연구원. 스타트업은 예술, 과학, 제조 및 소셜 미디어와 같은 영역에서 유전자 AI의 새로운 응용 프로그램을 혁신하고 있습니다. 많은 기술 회사는 AI를 일상적인 디자인/설계 과정을 자동화하고 합성 시험/훈련 데이터를 더 낮은 비용으로 생성하고 생산성을 높일 수 있습니다.

AI 스타트업의 벤처 자금은 최근 몇 년 동안 폭발적으로 증가했습니다. Anthropic, Stability AI 및 DeepMind 같은 유니콘은 최고 VCs에서 자금을 받았습니다. 자본의 큰 영향력은 유전 모델링의 경계를 밀어 더 혁신을 밀어줍니다.

Analyst의 주요 Takeaways:

Global generative 생성형 AI 시장 성장은 여러 산업 전반에 걸쳐 AI-generated 콘텐츠에 대한 수요 상승에 의해 구동됩니다. 조직이 점점 더 많은 조직의 잠재력을 발휘하여 반복적인 창조적 인 작업을 자동화 할 수 있습니다. 이러한 시스템의 거대한 채택이되었습니다. 그러나, 큰 언어 모델의 사용을 둘러싼 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 시장의 성장에 hamper 할 수 있습니다.

북미는 현재 지역 기술 거대 및 스타트업에 의해 무거운 투자로 인해 유전적 생성형 AI 시장을 지배합니다. 한편, 아시아 태평양은 중국, 인도 및 기타 신흥 경제가 주도하는 가장 빠른 성장을 목격 할 것으로 예상된다. 두 개의 설립 된 회사뿐만 아니라 여러 스타트업은 교육, 의료, 전자 상거래 및 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 산업에 더 진보 된 유전적 인 AI 도구를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.

AI 개발자 간의 협업, 콘텐츠 제작자 및 도메인 전문가는 비스듬한 AI 시스템의 기능을 확장하고 비스듬한, 정확성 및 투명성에 대한 우려를 해결할 수 있습니다. 인간적 관점으로 책임감있게 설계되고 적용된 경우, 유전적 AI는 콘텐츠 생성, 학습 및 사업과 인류의 이익을 위한 몇몇 다른 지역을 혁명시키는 중요한 잠재력을 가지고 있습니다.

Market Challenge - 예술과 저널리즘과 같은 영역에서 유전 AI의 사용에 대한 윤리적 우려

Global generative 생성형 AI 시장 성장은 예술과 저널리즘과 같은 영역에서이 기술의 사용에 대한 윤리적 우려를 성장하기 위해 해적 될 수 있습니다. 유전적 AI 모델이 시각적 삽화, 뉴스 기사, 또는 인간의 입력없이 소설을 자동으로 생성하여 창조적 인 필드를 언젠가 있는지 여부를 결정합니다. 그러나 다른 사람들은 AI-generated 내용이 여전히 모델 개발 및 인간과 기계 간의 협력을위한 새로운 기회를 제공하는 중요한 인간의 노동이 필요합니다. AI-generated 콘텐츠의 저작자에 대한 문제 및 창조적 인 작품을 지속적으로 논의합니다. 이러한 윤리적 고려사항을 해결하는 것이 중요합니다. 이러한 윤리적 고려사항을 해결하기 위해 이러한 정보를 활용하고 이를 활성화시키는 것이 중요합니다.

Market Opportunity- 보다 사용자 친화적이고 접근 가능한 유전자 AI 도구의 개발

더 많은 사용자 친화적이고 접근 가능한 유전자 AI 도구의 개발은 비 기술적인 사용자가 시장 성장을 위한 주요 기회를 제공합니다. 대부분의 유전적 AI 시스템은 고급 코딩 및 기계 학습 능력을 필요로하며 채택을 제한합니다. 그러나, 대중적인 모바일 앱과 소셜 미디어 플랫폼과 유사한 직관적 인 인터페이스를 가진 새로운 유전자 AI 제품 및 서비스를 디자인하는 잠재력이 있습니다. 이 생성 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 생성은 매일 소비자와 기업에 훨씬 더 원활하고 참여할 수 있습니다. Generative AI 도구의 사용자 경험을 단순화하면 마케팅, 디자인, 교육 등과 같은 업계의 새로운 응용 프로그램을 잠금 해제 할 수 있습니다. 또한 다양한 참여를 격려 할 수 있으며, 비-expert에 의해 통제되지 않거나 사용되지 않은 유전자 콘텐츠에 대한 우려를 완화 할 수 있습니다.

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Insights By Technology - Deep Learning의 신속한 채택은 고급 데이터 모델링을 가능하게

기술 측면에서 딥러닝 부문은 2024년 가장 높은 시장 점유율 46.3%에 기여할 것으로 예상되며, 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 기능으로 빚어냅니다. Convolutional neural Network, recurrent neural network, deep reinforcement Learning 등의 딥러닝 기술은 데이터에서 자율적으로 배울 수있는 유전자 AI 응용 프로그램을 구축하기 위해 점점 채택됩니다. 다른 전통적인 기계 학습 모형과 비교해, 깊은 학습은 뇌의 신경 구조를 mimics로 더 인간 같이 학습을 허용합니다. 딥러닝의 이 속성은 유전적인 AI를 위한 고급 데이터 모델링 기능을 활성화했습니다. 심층 학습 모델의 능력은 unlabeled data의 대량의 패턴을 인식하고 콘텐츠 생성, 가상 조수 및 기타 유전 사용 사례 전반에 걸쳐 수요를 높였습니다. 큰 데이터의 컴퓨팅 전력 및 가용성에 대한 지속적인 개선은 더 깊은 학습 기술의 채택을 밀어. 깊은 학습은 매우 정확한 결과를 제공합니다, 그것의 사용법은 intensify에 anticipated, 따라서, 깊은 학습 세그먼트 성장을 몰기.

Insights By Deployment Mode - 클라우드 기반 플랫폼에 대한 신속한 전환은 세그먼트 성장을 구동

배포 모드의 관점에서 클라우드 기반 세그먼트는 클라우드 기반 AI 솔루션과 관련된 on-demand 기능과 낮은 상향 비용으로 75.4%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 클라우드로 이동 워크로드는 조직이 인프라에서 크게 투자하는 것보다 혁신에 더 중점을 둡니다. 클라우드 플랫폼은 원격 협업을 촉진하고 모든 위치에서 생성 모델에 즉각적인 액세스를 제공합니다. 이것은 기업, 특히 중소 기업, 클라우드 기반 유전자 AI 서비스를 채택 하기 위해. 또한, 클라우드의 유료 가격 모델은 예측 가능한 하드웨어 비용을 제거합니다. 유전 모형의 정비 그리고 일정한 갱신은 또한 구름에서 능률적으로 관리될 수 있습니다. 이러한 장점은 공공 및 민간 클라우드에 대한 유전적 AI 워크로드의 마이그레이션을 가속화했습니다. 자동 확장 및 Serverless 컴퓨팅과 같은 영역의 고급 클라우드 기능으로 클라우드 기반 세그먼트는 예측 기간 동안 성장을 목격 할 수 있습니다.

예를 들어, 6 월 2023에서 Accenture, 디지털, 클라우드 및 보안 솔루션을 전문으로하는 글로벌 전문 서비스 회사는 Microsoft와 협력하여 클라우드에 의해 가속화 된 유전자 AI의 힘을 활용하여 기업을 지원하기 위해 협력을 발표했습니다. 이 협업은 고객에게 책임감있게 구축하고 자신의 조직 내에서 기술을 확장하는 데 도움이되는 것을 목표로, 이러한 효과적으로 AI 혁신의 진화 풍경을 탐색.

Insights by Application - Booming Content Creation Industry _ 회사 소개

응용 분야의 관점에서, 콘텐츠 제작 부문은 매일 생성 된 콘텐츠의 다량으로 인해 2024에서 34.2%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 소셜 미디어 참여 및 콘텐츠 공유는 최근 과거에 크게 확장되었습니다. 자동화 및 AI 기반 콘텐츠 생성 기술에 대한 수요를 높였습니다. Generative AI 모델은 점점 규모에서 개인화되고 고중한 콘텐츠를 생산하기 위해 회사에 의해 배포됩니다. 이 뉴스 기사, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물 등을 인간의 수준의 언어 품질로 churn 할 수 있습니다. 이러한 기능은 콘텐츠 작가 및 마케팅 팀의 워크로드를 크게 믿고 있습니다. 또한, 엔터테인먼트 산업은 비디오 / 이미지 편집, 자막, 로컬라이제이션 및 디지털 자산 생성과 같은 작업을 위한 유전자 AI를 포함합니다. 사용자 생성 및 AI 보조 콘텐츠는 주류가되고 콘텐츠 생성 세그먼트는 성장을 목격합니다.

지역 통찰력

이 보고서에 대해 자세히 알아보려면, 샘플 사본 요청

북미는 2024 년 44.6%의 예상 시장 점유율을 가진 글로벌 유전 생성형 AI 시장에서 지배적 인 지역으로 설립되었습니다. 이 지역은 OpenAI, Anthropic, Uber 및 DeepMind와 같은 기술 거대 및 산업 리더가 텍스트 생성, 이미지 생성 및 자율 콘텐츠 생성과 같은 유전적 AI 기능에 대한 대규모 투자를 한 DeepMind와 같은 기술 거대 및 업계 리더가 집입니다. GANs, 확산 모델 및 기타 유전 기술을 사용하는 여러 최첨단 프로젝트는 미국과 캐나다의 대학 및 국가 실험실에서 진행됩니다.

공공 및 민간 기관의 AI 혁신에 대한 높은 숙련 된 재능과 강한 초점의 존재는 북미의 thriving generative AI 생태계를 만들었습니다. 대형 기업은 다양한 부서의 유전 솔루션을 배포하여 생산성을 높이고 새로운 수익을 창출합니다. 또한, 지역은 수십억 달러의 유전자 AI 스타트업을 쏟고 있는 투자자들로부터 관심을 얻었습니다.

아시아 태평양 지역, 특히 중국, 일본, 대한민국과 같은 국가, 유전적인 AI를 위한 가장 빠른 성장 시장으로 떠오릅니다. 대규모 인구와 디지털 인프라를 통해, 규모에서 유전 기술을 활용할 수 있는 immense 범위가 있습니다. 아시아 정부는 국내 AI 발전을 격려하고, 기업에 대한 인센티브를 제공하여 유전 솔루션을 통합합니다. 아시아에 기반을 둔 몇몇 큰 conglomerates는 제조 의료, 교육 및 금융과 같은 산업 전반에 걸쳐 소설 응용 프로그램에 대한 유전자 AI를 적용하는 최전선에 있습니다.

중국과 같은 국가는 학업 프로그램 및 연구 협력을 통해 지역 유전자 AI 재능을 육성하는 단계가 추가로 가지고 있습니다. 이 지역 내의 내부 기능 구축에 중점을 둔 Asia Pacific은 이 전략적인 시장의 영향력을 더 갖추게 될 것입니다. Generative AI 및 지원 조건에 대한 수요로 아시아 태평양의 유전 생성형 AI 시장은 번창하고 글로벌 산업을위한 성장 엔진을 만듭니다.

IBM의 Global AI Adoption Index 2022 보고서에 따르면, IT 전문가의 약 53%는 전염병에 대한 응답에서 인공 지능 (AI)의 채택을 가속화했다. IBM, 하이브리드 클라우드 및 AI 솔루션의 선도적 인 공급자, 이러한 새로운 도전에 적응으로 조직에서 AI 기술의 성장 통합을 평가하기 위해이 설문 조사를 실시.

시장 보고서 범위

생성형 AI 시장 업계 뉴스

• 4월 2023일 Amazon 웹 서비스, Inc. (AWS), 아마존과 최고의 클라우드 서비스 제공 업체의 자회사 인 Amazon과 글로벌 Generative AI Accelerator를 출시하여 스타트업 지원. 이 가속기는 충격적인 AI 공구 및 모형, 기계 학습 더미의 최적화, 주문을 받아서 만들어진 go-to-market 전략 및 이 시작 AI 조경에서 thrive를 돕는 추가 자원의 접근을 제안합니다.
• 3월 2023일 언어: 영어크리에이티브 솔루션으로 알려진 선도적 인 소프트웨어 회사 인 NVIDIA와 파트너십을 발표했습니다. 그래픽 처리 장치 및 AI를 전문으로하는 글로벌 기술 회사 인 Genrative AI의 성장을 발전시키고 창조적 인 워크플로우를 향상시킵니다. 함께, 두 회사는 개발자와 시장가에서 널리 사용되는 응용 분야에 깊은 통합을 목표로 고급 AI 모델을 혁신, 새로운 창조적 인 가능성을 촉진하고 그들의 일에 효율성을.
• 2 월 2023에서 Google은 검색 엔진과 AI 혁신을 위해 알려진 선도적 인 기술 회사 인 OpenAI의 ChatGPT와 경쟁하도록 설계된 'Bard' AI chatbot을 도입했습니다. Bard는 Google의 LaMDA의 경량 버전이 될 것으로 믿고, 인간의 문의에 대응하고 ChatGPT와 유사한 정보를 합성 할 수 있습니다.
• 2월 2023일 Microsoft Corporation에서 글로벌 기술 리더인 Microsoft Corporation은 AI-powered Bing 검색 엔진 및 Edge 브라우저의 미리보기를 공개했습니다. 웹을 위한 AI co-pilot으로 위치를 차지했습니다. 새로운 Bing은 사용자가 채팅 인터페이스에서 직접 질문을 할 수 있으며 강력한 AI 언어 모델에 의해 생성 된 concise 답변과 웹 사이트에 대한 링크를 제공합니다.
• 1월 2023일, NVIDIA의 선도적인 AI 하드웨어 및 소프트웨어 공급 업체인 NVIDIA는 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 도구를 포함한 새로운 엔터프라이즈 메타버스 기술을 도입했습니다. 이 출시는 avatars 및 가상 조수 만들기에 관심있는 개발자를위한 초기 액세스 프로그램과 함께 RTX 기능과 Omniverse 플랫폼에 대한 유전자 AI 도구 및 업데이트 기능을 제공합니다.

* 정의: Global Generative AI Market은 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오 및 기타 형태의 데이터와 같은 다양한 디지털 콘텐츠 생성 및 생성을 자동화하는 유전자 AI 기술을 개발하고 적용하는 기업으로 구성됩니다. 이 유전적 AI 시스템은 대형 언어 모델, 유전적 인 adversarial 네트워크 및 기타 고급 기계 학습 기술을 활용하여 유전 과정의 인간 참여 없이 완전 소설과 현실적인 디지털 출력을 생성합니다. 이 새로운 신흥 시장의 목표는 인공지능을 사용하여 자율 세대의 힘을 통해 산업 전반에 걸쳐 기존 콘텐츠 생성 워크플로를 파괴하고 변환하는 것입니다.

시장 세분화

• 기술 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • 딥러닝
  • 기계 학습
  • 자연적인 언어 가공 (NLP)
• 배포 모드 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • 클라우드 기반
  • 온-프레미스
• 으로 신청 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • 회사연혁
  • Chatbots 및 가상 보조
  • 이미지 및 비디오 생성
  • 음악 생성
  • 이름 *
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 북아메리카
    • 미국
    • 한국어
  • 라틴 아메리카
    • 인기 카테고리
    • 아르헨티나
    • 주요 시장
    • 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽 연합 (EU)
    • 한국어
    • 미국
    • 이름 *
    • 한국어
    • 담당자: Mr. Li
    • 러시아
  • 유럽의 나머지
    • 아시아 태평양
    • 중국 중국
    • 주요 특징
    • 일본국
    • 담당자: Ms.
    • 대한민국
    • 사이트맵
    • 아시아 태평양
  • 중동
    • GCC 소개 국가 *
    • 한국어
    • 중동의 나머지
  • 주요 특징
    • 대한민국
    • 북한
    • 대한민국
• 키 플레이어 Insights
  • 아바커스. 사이트맵
  • 채용 정보
  • 언어: 영어
  • 사이트맵
  • AI21 연구소
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  • 인기 카테고리
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