Генерирующий рынок ИИ SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Генерирующий рынок ИИ Size and Trends

Мировой рынок генеративного ИИ оценивается как USD 68,34 Bn в 2024 году Ожидается, что он достигнет USD 496,82 Bn к 2031 году, демонстрирует совокупный годовой темп роста (CAGR) 32,8% с 2024 по 2031 год.

To learn more about this report, request sample copy

Растущее внедрение передовых технологий, основанных на искусственный интеллект и машинное обучение Алгоритмы в разных отраслях могут стимулировать рост рынка искусственного интеллекта. Генеративные модели набирают популярность, поскольку они помогают снизить затраты и повысить производительность за счет автоматизации повторяющихся ручных задач. Способность генеративных методов ИИ учиться на больших наборах данных и генерировать новую значимую информацию с минимальным вмешательством человека может повысить спрос на генеративные решения ИИ. Достижения в области глубокого обучения и способности генеративных моделей обрабатывать большие и сложные наборы данных могут открыть новые возможности роста для игроков.

Достижения в области глубокого обучения и нейронных сетей, позволяющие создавать более сложные генеративные модели

Благодаря достижениям в технологиях глубокого обучения, таких как генеративные состязательные сети (GAN), обучение с подкреплением и самостоятельное обучение, исследователи теперь могут генерировать все более реалистичные изображения, видео, речь, текст и другие формы данных. Модели глубокого обучения становятся все более мощными по мере увеличения вычислительных возможностей и появления большего количества обучающих данных. Благодаря неконтролируемым методам обучения, таким как GAN и ауторегрессивные модели, системы ИИ теперь могут изучать базовое распределение или шаблоны в наборах данных без необходимости аннотации или маркировки человека. Это самоконтролируемое обучение позволяет генеративным моделям производить синтетические данные, которые имитируют реальные данные с высокой точностью.

Глубокие нейронные сети имеют миллиарды параметров, которые могут изучать богатые, высокоразмерные распределения по естественным доменам данных, таким как изображения, аудио и текст. Изучая огромные объемы немаркированных примеров обучения, генеративные модели могут имитировать тонкие статистические свойства, такие как формы объектов, текстуры или структуры предложений. Достижения в поиске нейронной архитектуры позволяют исследователям разрабатывать новые сетевые проекты, которые еще лучше захватывают сложные дистрибутивы в реальном мире. Наличие огромных вычислительных ресурсов в облаке позволяет им обучать эти модели в больших масштабах в течение более длительных периодов времени. Генеративные модели могут генерировать фотографии, видео и другой контент, который кажется очень реалистичным даже для человеческого глаза.

Market Concentration and Competitive Landscape

Рост инвестиций в исследования и разработки ИИ со стороны технологических компаний и венчурных капиталов

Get actionable strategies to beat competition: Get instant access to report

Крупные технологические компании, такие как Accenture, Adobe, Adept, AI21 Labs, Amazon Web Services (AWS) и т. д., а также хорошо финансируемые стартапы в области ИИ вкладывают значительные средства в генеративный ИИ с целью разработки новых приложений и бизнес-возможностей. Корпорации видят огромный коммерческий потенциал в генеративных моделях для персонализированного опыта, творческих работ, данных синтетического обучения и других. Венчурные капиталисты признали этот потенциал и инвестируют в стартапы ИИ каждый год. Эти растущие инвестиции стимулируют развитие методов генеративного моделирования.

Крупные компании, такие как OpenAI, Google, AWS, Microsoft и другие, запустили инициативы и исследовательские лаборатории, посвященные продвижению передовых технологий в генеративном моделировании, вычислительном творчестве и смежных областях. Это инвестиции в архитектуру новых моделей, самоконтролируемые методы обучения, огромные вычислительные ресурсы и талантливых исследователей. Стартапы внедряют инновации с новыми приложениями генеративного ИИ в таких областях, как искусство, наука, производство и социальные сети. Многие технологические компании используют ИИ для автоматизации рутинных процессов проектирования / проектирования и генерации синтетических данных тестирования / обучения для снижения затрат и повышения производительности.

Венчурное финансирование стартапов ИИ в последние годы увеличилось в геометрической прогрессии. Такие единороги, как Anthropic, Stability AI и DeepMind, получили финансирование от ведущих венчурных капиталистов. Этот большой приток капитала стимулирует больше инноваций, которые раздвигают границы генеративного моделирования.

Ключевые выводы аналитика:

Рост глобального рынка генеративного ИИ обусловлен растущим спросом на контент, генерируемый ИИ, в различных отраслях. По мере того, как организации все больше осознают потенциал генеративных технологий ИИ для автоматизации повторяющихся творческих задач, эти системы получили широкое распространение. Однако проблемы конфиденциальности и безопасности данных, связанные с использованием больших языковых моделей, могут препятствовать росту рынка.

Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке генеративного искусственного интеллекта из-за крупных инвестиций технологических гигантов и стартапов в регионе. Между тем, Азиатско-Тихоокеанский регион, как ожидается, станет свидетелем самого быстрого роста во главе с Китаем, Индией и другими развивающимися экономиками. Обе признанные компании, а также ряд стартапов работают над разработкой более совершенных инструментов генеративного ИИ, предназначенных для таких отраслей, как образование, здравоохранение, электронная коммерция и средства массовой информации и развлечения.

Сотрудничество между разработчиками ИИ, создателями контента и экспертами по доменам может расширить возможности генеративных систем ИИ и решить проблемы, связанные с предвзятостью, точностью и прозрачностью. Если проектировать и применять ответственно с человеческим надзором, генеративный ИИ имеет значительный потенциал для революции в создании контента, обучении и ряде других областей в интересах бизнеса и человечества.

Этические проблемы, связанные с использованием генеративного ИИ, особенно в таких областях, как искусство и журналистика

Рост глобального рынка искусственного интеллекта может быть затруднен из-за растущих этических проблем, связанных с использованием этой технологии, особенно в таких областях, как искусство и журналистика. Существуют споры о том, могут ли генеративные модели ИИ подорвать творческие поля, автоматически генерируя визуальные произведения искусства, новостные статьи или художественную литературу без участия человека. Однако другие люди возражают, что контент, созданный ИИ, по-прежнему требует значительного человеческого труда для разработки моделей и предоставляет новые возможности для сотрудничества между людьми и машинами. Продолжают обсуждаться вопросы, связанные с присвоением авторства контента, созданного ИИ, и защитой творческих работ. Оценка надлежащего использования раскрытия информации и фильтрации контента будет важна для решения этих этических соображений и обеспечения ответственного развития и применения генеративного ИИ.

Развитие более удобных и доступных генеративных инструментов ИИ для нетехнических пользователей

Разработка более удобных и доступных генеративных инструментов искусственного интеллекта для нетехнических пользователей открывает большие возможности для роста рынка. Большинство генеративных систем ИИ требуют передовых навыков кодирования и машинного обучения, что ограничивает их внедрение. Тем не менее, есть потенциал для разработки новых продуктов и услуг искусственного интеллекта с интуитивно понятными интерфейсами, похожими на популярные мобильные приложения и платформы социальных сетей. Это может сделать генеративный текст, изображение, видео и аудио создание гораздо более бесшовным и привлекательным для повседневных потребителей и предприятий. Упрощение пользовательского опыта генеративных инструментов ИИ может помочь разблокировать новые приложения технологии для таких отраслей, как маркетинг, дизайн, образование и многое другое. Это также может способствовать более разнообразному участию и смягчать опасения по поводу того, что генеративный контент не контролируется или неправильно используется неспециалистами.

Discover high revenue pocket segments and roadmap to it: Get instant access to report

Insights by Technology - Быстрое внедрение глубокого обучения позволяет продвинутое моделирование данных

С точки зрения технологий, сегмент глубокого обучения, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 46,3% в 2024 году благодаря своей способности эффективно обрабатывать большие и неструктурированные наборы данных. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и глубокое обучение подкреплению, все чаще используются для создания генеративных приложений ИИ, которые могут автономно учиться на данных. По сравнению с другими традиционными моделями машинного обучения, глубокое обучение позволяет более человекоподобное обучение, поскольку оно имитирует нейронную структуру мозга. Это свойство глубокого обучения позволило расширить возможности моделирования данных для генеративного ИИ. Способность моделей глубокого обучения распознавать шаблоны в больших объемах немаркированных данных повысила его спрос на создание контента, виртуальных помощников и другие генеративные варианты использования. Постоянное повышение вычислительной мощности и доступности больших данных еще больше способствовало внедрению технологии глубокого обучения. Поскольку глубокое обучение дает очень точные результаты, ожидается, что его использование будет усиливаться, что приведет к росту сегмента глубокого обучения.

Insights by Deployment Mode - Быстрый переход на облачные платформы стимулирует рост сегмента

С точки зрения режима развертывания облачный сегмент, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 75,4% в 2024 году из-за возможностей по требованию и низких первоначальных затрат, связанных с облачными генеративными решениями ИИ. Перемещение рабочих нагрузок в облако позволяет организациям сосредоточиться на инновациях, а не инвестировать значительные средства в инфраструктуру. Облачные платформы также облегчают удаленное сотрудничество и обеспечивают мгновенный доступ к генеративным моделям из любого места. Это побудило компании, особенно малые и средние предприятия, перейти на облачные сервисы генеративного ИИ. Кроме того, платная модель ценообразования в облаке исключает непредсказуемые расходы на оборудование. Обслуживание и регулярное обновление генеративных моделей также могут эффективно управляться в облаке. Эти преимущества ускорили миграцию генеративных рабочих нагрузок ИИ в публичные и частные облака. По мере появления передовых облачных возможностей в таких областях, как автомасштабирование и бессерверные вычисления, облачный сегмент может наблюдать рост в течение прогнозируемого периода.

Например, в июне 2023 года Accenture, глобальная профессиональная сервисная компания, специализирующаяся на цифровых, облачных и защитных решениях, объявила о сотрудничестве с Microsoft, чтобы помочь компаниям трансформировать свой бизнес, используя мощь генеративного ИИ, ускоренного облаком. Это сотрудничество направлено на то, чтобы помочь клиентам ответственно создавать и расширять технологии в своих организациях, обеспечивая эффективное управление развивающимся ландшафтом инноваций в области ИИ.

Insights by Application - бум индустрии создания контента

С точки зрения применения, сегмент создания контента, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 34,2% в 2024 году из-за огромного объема контента, генерируемого ежедневно. Участие в социальных сетях и обмен контентом значительно расширились в недавнем прошлом. Это повысило спрос на автоматизированные и основанные на ИИ методы генерации контента. Генеративные модели ИИ все чаще используются компаниями для производства персонализированного и гиперрелевантного контента в масштабе. Они могут создавать новостные статьи, описания продуктов, сообщения в социальных сетях и многое другое с качеством языка человеческого уровня. Такие возможности значительно облегчают работу авторов контента и маркетинговых команд. Кроме того, индустрия развлечений также использует генеративный ИИ для таких задач, как редактирование видео / изображений, субтитры, локализация и создание цифровых активов. По мере того, как контент, генерируемый пользователями и поддерживаемый ИИ, становится мейнстримом, сегмент создания контента будет расти.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка зарекомендовала себя как доминирующий регион на мировом рынке генеративного ИИ с предполагаемой долей рынка 44,6% в 2024 году. Регион является домом для технологических гигантов и лидеров отрасли, таких как OpenAI, Anthropic, Uber и DeepMind, которые сделали огромные инвестиции в генеративные возможности ИИ, такие как генерация текста, генерация изображений и автономное создание контента. Несколько передовых проектов с использованием GAN, моделей диффузии и других генеративных методов продолжаются в университетах и национальных лабораториях в США и Канаде.

Присутствие высококвалифицированных талантов и сильный акцент на инновации в области искусственного интеллекта как от государственных, так и от частных учреждений создали процветающую экосистему искусственного интеллекта в Северной Америке. Крупные корпорации внедряют генеративные решения в различных подразделениях для повышения производительности и создания новых потоков доходов. Кроме того, в регионе наблюдается интерес со стороны инвесторов, которые вложили миллиарды в генеративные стартапы ИИ.

Азиатско-Тихоокеанский регион, особенно такие страны, как Китай, Япония и Южная Корея, становится самым быстрорастущим рынком генеративного искусственного интеллекта. Благодаря огромному населению и цифровой инфраструктуре появились огромные возможности для масштабного использования генеративных технологий. Правительства стран Азии активно разрабатывают политику поощрения развития ИИ внутри страны и предлагают стимулы для бизнеса по интеграции генеративных решений. Несколько крупных конгломератов, базирующихся в Азии, находятся на переднем крае применения генеративного ИИ для новых применений в таких отраслях, как производство, здравоохранение, образование и финансы.

Такие страны, как Китай, также предприняли шаги по развитию местных талантов в области искусственного интеллекта посредством академических программ и сотрудничества в области исследований. Такой акцент на наращивании внутреннего потенциала в регионе позволит Азиатско-Тихоокеанскому региону стать более самодостаточным и расширить свое влияние на этом стратегическом рынке. С ростом спроса на генеративный ИИ и благоприятными условиями рынок генеративного ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе, похоже, будет процветать и сделает его двигателем роста для мировой промышленности.

Согласно отчету IBM Global AI Adoption Index 2022, около 53% ИТ-специалистов ускорили внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в ответ на пандемию. IBM, ведущий поставщик гибридных облачных и ИИ-решений, провела этот опрос, чтобы оценить растущую интеграцию технологий ИИ в организациях по мере их адаптации к новым вызовам.

Market Report Scope

Key Developments

• В апреле 2023 года, Amazon Web Services, Inc. AWS, дочерняя компания Amazon и ведущий поставщик облачных услуг, запустила глобальный генераторный ускоритель ИИ, направленный на поддержку стартапов. Этот ускоритель предлагает доступ к эффективным инструментам и моделям ИИ, оптимизацию стеков машинного обучения, индивидуальные стратегии выхода на рынок и дополнительные ресурсы, чтобы помочь этим стартапам процветать в развивающемся ландшафте ИИ.
• В марте 2023 года, AdobeВедущая софтверная компания, известная своими креативными решениями, объявила о партнерстве с NVIDIA, глобальной технологической компанией, специализирующейся на графических процессорах и ИИ, для продвижения роста генеративного ИИ и улучшения творческих рабочих процессов. Вместе обе компании будут внедрять передовые модели ИИ, направленные на глубокую интеграцию в приложения, широко используемые разработчиками и маркетологами, что облегчит новые творческие возможности и эффективность их работы.
• В феврале 2023 года Google, ведущая технологическая компания, известная своими инновациями в области поисковых систем и искусственного интеллекта, представила чат-бот «Bard», предназначенный для конкуренции с ChatGPT OpenAI. Считается, что Bard является легкой версией Google LaMDA, способной отвечать на запросы людей и синтезировать информацию, аналогичную ChatGPT.
• В феврале 2023 года Microsoft Corporation, мировой технологический лидер, представила предварительный просмотр своей поисковой системы Bing и браузера Edge на базе искусственного интеллекта, позиционируя их как со-пилот ИИ для Интернета. Новый Bing позволяет пользователям задавать вопросы непосредственно в чат-интерфейсе, и он отвечает краткими ответами, генерируемыми мощной языковой моделью ИИ, а не предоставляет ссылки на веб-сайты.
• В январе 2023 года NVIDIA, ведущий поставщик аппаратного и программного обеспечения для ИИ, представила новые корпоративные технологии Metaverse, включая инструменты виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR) в рамках своего портала Omniverse. Этот запуск включает в себя генеративные инструменты ИИ и обновления платформы Omniverse с возможностями RTX, а также программу раннего доступа для разработчиков, заинтересованных в создании аватаров и виртуальных помощников.

* Определение: Глобальный рынок искусственного интеллекта состоит из компаний, которые разрабатывают и применяют генеративные технологии искусственного интеллекта для автоматизации создания и генерации различного цифрового контента, такого как изображения, видео, текст, аудио и другие формы данных. Эти генеративные системы ИИ используют большие языковые модели, генеративные состязательные сети и другие передовые методы машинного обучения для создания совершенно новых и реалистичных цифровых выходов без какого-либо участия человека в генеративном процессе. Цель этого нового развивающегося рынка состоит в том, чтобы нарушить и трансформировать существующие рабочие процессы создания контента в различных отраслях промышленности с помощью автономной генерации с использованием искусственного интеллекта.

Market Segmentation

• By Technology Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Глубокое обучение
  • Машинное обучение
  • Обработка естественного языка (NLP)
• By Deployment Mode Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • облачный
  • Помещения
• По данным Application Insights (выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Создание контента
  • Чат-боты и виртуальные помощники
  • Поколение изображений и видео
  • Музыкальное поколение
  • Другие
• Regional Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Северная Америка
    • США.
    • Канада
  • Латинская Америка
    • Бразилия
    • Аргентина
    • Мексика
    • Остальная часть Латинской Америки
  • Европа
    • Германия
    • Великобритания.
    • Испания
    • Франция
    • Италия
    • Россия
  • Остальная Европа
    • Азиатско-Тихоокеанский регион
    • Китай
    • Индия
    • Япония
    • Австралия
    • Южная Корея
    • АСЕАН
    • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ближний Восток
    • ГКЦ Страны
    • Израиль
    • Остальная часть Ближнего Востока
  • Африка
    • Южная Африка
    • Северная Африка
    • Центральная Африка
• Ключевые игроки Insights
  • Абакус. ИИ
  • Акцентура
  • Adobe
  • Адепт
  • Лаборатория AI21
  • Amazon Web Services (AWS)
  • антропный
  • Персонаж.
  • Сплочённость
  • Google
  • Обнимающее лицо
  • IBM
  • Медицина Insilico
  • Microsoft
  • Нидиа