Markt für Software für künstliche Intelligenz (KI) nach Komponenten (Software, Dienste), nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud-basiert), nach Unternehmensgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen) und Region für 2024–2031

Marktbewertung für Software für künstliche Intelligenz (KI) – 2024–2031

Der Markt für Software für künstliche Intelligenz (KI) wächst aufgrund von Fortschritten bei Algorithmen für maschinelles Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Computervision rasant. Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Banken, Einzelhandel und Automobilindustrie, implementieren KI-Software, um Abläufe zu automatisieren, Dateneinblicke zu erhalten und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Nachfrage nach KI-gestützten Lösungen für Aufgaben wie prädiktive Analysen, virtuelle Assistenten und selbstfahrende Autos treibt das Marktwachstum an. Diese Faktoren werden wahrscheinlich dazu führen, dass der Markt im Jahr 2023 einen Wert von 515,31 Milliarden USD überschreitet und bis 2031 einen Wert von rund 2740,46 Milliarden USD erreicht.

Der Markt für KI-Software ist durch einen harten Wettbewerb zwischen Technologiegiganten und Start-ups gekennzeichnet, was zu kontinuierlichen Innovationen und der Entwicklung neuer KI-Anwendungen und -Plattformen führt. Google, Microsoft, IBM und Amazon Web Services investieren allesamt massiv in die KI-Forschung und -Entwicklung und bieten Unternehmen eine umfassende Palette an KI-Produkten und -Diensten. Da sich die KI-Technologie verbessert und zugänglicher wird, wird die Branche weiter wachsen. KI-Start-ups haben das Potenzial, traditionelle Branchen aufzumischen und globale digitale Transformationsprojekte voranzutreiben. Die steigende Nachfrage nach Software für künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht dem Markt ein CAGR von 20,4 % von 2024 bis 2031.

Markt für Software für künstliche Intelligenz (KI)Definition/Überblick

Software für künstliche Intelligenz (KI) besteht aus Computerprogrammen, die menschliche Denkprozesse wie Lernen, Denken, Problemlösung und Wahrnehmung nachahmen. Diese Systeme untersuchen Daten, erkennen Muster und treffen Urteile ohne explizite Programmierung. KI-Software verwendet eine Vielzahl von Techniken wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision und findet Anwendung in einer Vielzahl von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Bankwesen und autonome Autos.

KI-Software wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache für Chatbots und virtuelle Assistenten, Bilderkennung für autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnose, prädiktive Analytik für personalisierte Empfehlungen und Betrugserkennung sowie Robotik für die Automatisierung von Fertigung und Logistik. KI wird außerdem in der Spracherkennung, Stimmungsanalyse, automatisierten Entscheidungsfindungssystemen und Geschäftsprozessoptimierung eingesetzt, um Effizienz und Produktivität zu verbessern.

Software für künstliche Intelligenz (KI) wird zahlreiche Branchen verändern, indem sie Automatisierung, Entscheidungsfindung und Problemlösungsfähigkeiten verbessert. KI wird fortschrittliche prädiktive Analytik, spezifische Benutzererfahrungen, selbstfahrende Fahrzeuge und robotergestützte Prozessautomatisierung vorantreiben. Mit der Weiterentwicklung von KI-Algorithmen und -Technologien werden Unternehmen KI-Software nutzen, um Innovationen zu fördern, die Effizienz zu steigern und neues Wachstums- und Entwicklungspotenzial zu erschließen.

Wird die zunehmende Implementierung im Finanzsektor den Markt für künstliche Intelligenz (KI) ankurbeln?

Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzsektor wird den KI-Markt erheblich ankurbeln. Die Finanzbranche nutzt KI-Technologien schnell, um die Produktivität zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu bieten. Zu dieser Einführung tragen verschiedene Gründe bei.

KI ermöglicht eine bessere Datenanalyse, sodass Finanzorganisationen riesige Datenmengen schnell und genau verarbeiten können. Algorithmen für maschinelles Lernen können Transaktionsmuster, Markttrends und Verbraucherverhalten untersuchen, um Erkenntnisse zu liefern, die das Risikomanagement, die Betrugserkennung und die Anlagestrategie verbessern. Diese Vorhersagefähigkeit ermöglicht es Organisationen, Risiken zu managen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die zu besseren finanziellen Ergebnissen führen.

KI-gestützte Automatisierung erhöht die Effizienz im Finanzsektor. Kundenservice, Compliance und Routinetransaktionen können mithilfe von KI-gestützten Chatbots und robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) automatisiert werden, was die Betriebskosten senkt und die Effizienz steigert. Dadurch können Finanzorganisationen ihre Ressourcen besser verwalten und sich auf ihre Kerngeschäftsaktivitäten konzentrieren.

KI ermöglicht individualisierte Bankerlebnisse. KI kann die Kundenzufriedenheit und -treue verbessern, indem sie auf der Grundlage von Verbraucherdatenanalysen individualisierte Finanzberatung, Produktempfehlungen und personalisiertes Marketing bietet. Dieser Grad an Individualisierung entwickelt sich im Finanzgeschäft zu einem Wettbewerbsvorteil.

Auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist ein wichtiger Bereich, in dem KI erhebliche Fortschritte macht. KI-Systeme können die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften effizienter überwachen und sicherstellen als herkömmliche Techniken. Dadurch wird das Risiko von Nichteinhaltung und die daraus resultierenden Strafen gesenkt.

Der zunehmende Einsatz von KI im Finanzsektor ist ein wichtiger Treiber des KI-Marktes, da Finanzinstitute die Fähigkeiten von KI nutzen möchten, um die Leistung zu verbessern, Risiken zu verringern und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.

Werden Transparenzprobleme bei der Entscheidungsfindung den Markt für künstliche Intelligenz (KI) behindern?

Transparenzprobleme bei der Entscheidungsfindung können dem Sektor der künstlichen Intelligenz (KI) schaden. KI-Systeme, insbesondere solche, die auf fortgeschrittenen maschinellen Lerntechniken wie Deep Learning basieren, funktionieren häufig als „Black Boxes“, sodass es unmöglich ist zu verstehen, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangen. Dieser Mangel an Offenheit kann eine Reihe von Problemen mit sich bringen.

Ohne genaue Einblicke in die Entscheidungsprozesse von KI wird es schwierig, diesen Schlussfolgerungen zu vertrauen und sie zu validieren, insbesondere in wichtigen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Bankwesen und der Rechtsbranche. Stakeholder müssen die Argumentation hinter KI-gesteuerten Schlussfolgerungen verstehen, um Fairness, Genauigkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Transparenzprobleme können ethische Bedenken aufwerfen, wie z. B. Verzerrungen in KI-Systemen, die zu einer unfairen Behandlung bestimmter Bevölkerungsgruppen führen können. Um diese Verzerrungen anzugehen, muss man wissen, wie Entscheidungen getroffen werden, was durch mangelnde Transparenz behindert wird.

Regulierungsbehörden fordern von KI-Systemen zunehmend Erklärungsfähigkeit, um Rechenschaftspflicht und ethischen Einsatz sicherzustellen. Werden diese Anforderungen nicht erfüllt, kann dies regulatorische Konsequenzen nach sich ziehen und die Einführung von KI behindern.

Daher ist die Auseinandersetzung mit Transparenzbedenken von entscheidender Bedeutung, um Vertrauen zu fördern, ethische Praktiken sicherzustellen und Regeln einzuhalten, die alle für das langfristige Wachstum des KI-Marktes erforderlich sind.

Kategorienspezifische Scharfsinnigkeiten

Werden zunehmende Rechenleistung und Datenverfügbarkeit das Komponentensegment vorantreiben?

Zunehmende Rechenleistung und Datenverfügbarkeit werden den Markt für künstliche Intelligenz (KI) vorantreiben, insbesondere die Softwarekomponente. KI-Algorithmen können schneller und in größerem Maßstab ausgeführt werden, da die Rechenleistung durch die Einführung leistungsstärkerer Prozessoren, Grafikprozessoren (GPUs) und spezieller KI-Hardwarebeschleuniger wie Tensor-Prozessoren zunimmt.

Diese zunehmende Computerkapazität ermöglicht die Erstellung und Implementierung komplexerer KI-Modelle, wie z. B. neuronaler Netzwerke für Deep Learning, die erhebliche Rechenressourcen benötigen. Diese Modelle eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analytik, wodurch ein Bedarf an KI-Softwarelösungen entsteht, die diese Fähigkeiten nutzen. Darüber hinaus treiben die riesigen Datenmengen, die von einer Vielzahl von Quellen, darunter Sensoren, IoT-Geräte, soziale Medien und digitale Plattformen, erzeugt werden, die KI-Algorithmen an. Durch die zunehmende Datenverfügbarkeit können KI-Modelle anhand größerer und vielfältigerer Datensätze trainiert werden, was zu genaueren und widerstandsfähigeren KI-Anwendungen führt.

Darüber hinaus haben Fortschritte bei Datenspeichertechnologien, Cloud-Computing und Edge-Computing-Infrastrukturen das Speichern und Analysieren enormer Datenmengen erleichtert, sodass KI-Software nützliche Erkenntnisse gewinnen und Entscheidungen in Echtzeit treffen kann.

Insgesamt sind die steigende Computerleistung und Datenverfügbarkeit entscheidende Treiber für die KI-Softwarekomponente. Sie ermöglichen es Unternehmen, KI-Technologie für eine breite Palette von Anwendungen zu nutzen und gleichzeitig Innovationen branchenübergreifend voranzutreiben.

Wird die zunehmende Nachfrage nach einfacherem Zugang zu erweiterten KI-Funktionen das Bereitstellungssegment antreiben?

Der wachsende Wunsch nach einfachem Zugang zu erweiterten KI-Funktionen wird das Bereitstellungssegment des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) ankurbeln, insbesondere Cloud-basierte Lösungen. Unternehmen erkennen zunehmend die Bedeutung von KI für die Förderung von Innovationen, die Steigerung der Produktivität und die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils. Herkömmliche Bereitstellungen vor Ort können dagegen erhebliche Vorabinvestitionen in Infrastruktur, technische Fähigkeiten und Wartung erfordern, was die Einführung für viele Unternehmen schwierig macht.

Die Cloud-basierte Bereitstellung ist eine attraktive Wahl, da sie einen schnelleren Zugriff auf leistungsstarke KI-Funktionen ermöglicht, ohne dass eine erhebliche Infrastruktur vor Ort oder Fachkenntnisse erforderlich sind. Cloud-Plattformen bieten skalierbare Computerressourcen, vorkonfigurierte KI-Dienste und verwaltete Infrastruktur, sodass Unternehmen KI-Lösungen schnell entsprechend ihren Anforderungen übernehmen und skalieren können.

Darüber hinaus ermöglichen Cloud-basierte KI-Lösungen Unternehmen, die neuesten Fortschritte in der KI-Technologie wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision zu nutzen, ohne komplexe Infrastrukturen oder Software-Updates verwalten zu müssen. Diese Agilität und Flexibilität ermöglichen es Unternehmen, mit KI zu experimentieren, Lösungen zu iterieren und schnell Innovationen zu entwickeln, um auf sich ändernde geschäftliche Herausforderungen und Chancen zu reagieren.

Darüber hinaus steht die Cloud-basierte Bereitstellung im Einklang mit breiteren Trends zur digitalen Transformation und zur Verwendung von As-a-Service-Modellen, die Kosteneffizienz, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit bieten. Infolgedessen wird der zunehmende Bedarf an einfacherem Zugang zu erweiterten KI-Funktionen weiterhin die Entwicklung von Cloud-basierten Bereitstellungsmethoden fördern, die die Zukunft der KI-Branche beeinflussen.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Wird die zunehmende Einführung einer robusten Umgebung für die KI-Entwicklung die Region Nord antreiben?

Die wachsende Akzeptanz eines starken Ökosystems für die KI-Entwicklung wird das Wachstum des nordamerikanischen KI-Marktes ankurbeln. Nordamerika, insbesondere die Vereinigten Staaten und Kanada, etabliert sich dank einer Reihe kritischer Elemente, die die Erfindung und Implementierung von KI fördern, bereits als Pionier in der KI.

Die Region verfügt über eine hochentwickelte technologische Infrastruktur wie Hochgeschwindigkeitsinternet, Cloud-Computing-Funktionen und hochmoderne Hardware, die alle für die Erstellung und Bereitstellung von KI-Anwendungen erforderlich sind. Diese Infrastruktur erfüllt die Rechenleistungsanforderungen der KI-Forschung und ermöglicht branchenübergreifende skalierbare Lösungen.

Zu den führenden Technologieunternehmen in Nordamerika zählen Google, IBM, Microsoft und Amazon, die alle an der Spitze der KI-Forschung und -Entwicklung stehen. Diese Organisationen treiben Innovationen nicht nur durch ihre eigenen Durchbrüche voran, sondern fördern auch ein kollaboratives Ökosystem, indem sie in Start-ups, Partnerschaften und Open-Source-KI-Initiativen investieren. Diese kollaborative Atmosphäre beschleunigt die Einführung von KI-Technologien in mehreren Branchen.

Darüber hinaus fördern günstige Regierungsrichtlinien und regulatorische Rahmenbedingungen in Nordamerika KI-Innovationen und gehen gleichzeitig auf ethische und datenschutzrechtliche Bedenken ein. Dieser ausgewogene Ansatz fördert das öffentliche Vertrauen und die weit verbreitete Nutzung von KI-Technologien.

Insgesamt wird das gesunde Umfeld für die KI-Entwicklung in Nordamerika, das eine hervorragende Infrastruktur führender Technologieunternehmen, qualifizierte Talente und unterstützende Vorschriften umfasst, weiterhin vorantreiben

Werden schnelle wirtschaftliche Entwicklung und technologische Akzeptanz die Region Asien-Pazifik vorantreiben?

Eine schnelle wirtschaftliche Entwicklung und technologische Akzeptanz werden das Wachstum des KI-Marktes in der Region Asien-Pazifik vorantreiben. Die rasante wirtschaftliche Entwicklung in China, Indien und den südostasiatischen Ländern hat zu steigenden Investitionen in Technologie und Innovation geführt. Die Infrastrukturen dieser Länder verbessern sich rasant, darunter Hochgeschwindigkeitsinternet, Mobilfunk und Cloud-Computing, die alle für die Entwicklung und den Einsatz von KI von entscheidender Bedeutung sind.

Außerdem erlebt der asiatisch-pazifische Raum eine zunehmende digitale Transformation in einer Vielzahl von Branchen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel. Unternehmen in diesen Branchen nutzen zunehmend KI-Technologien, um die Effizienz zu steigern, Abläufe zu automatisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Die weite Verbreitung von Smartphones und des Internets hat zu einem enormen Anstieg der Datengenerierung geführt, die KI-Algorithmen und -Lösungen antreibt. Die weite Verbreitung von Smartphones und des Internets hat zu einem enormen Anstieg der Datengenerierung geführt, die KI-Algorithmen und -Lösungen antreibt.

Darüber hinaus treiben die Regierungen im asiatisch-pazifischen Raum die KI aggressiv voran, indem sie günstige politische Maßnahmen ergreifen, KI-Forschungsgelder finanzieren und Talententwicklungsbemühungen fördern. Länder wie China haben nationale KI-Strategien, die darauf abzielen, durch erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung zu globalen KI-Führern zu werden. Insgesamt macht die Kombination aus starkem Wirtschaftswachstum, technologischer Akzeptanz und unterstützenden Regierungsbemühungen den asiatisch-pazifischen Raum zu einem sich rasch entwickelnden und wichtigen Akteur auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz.

Wettbewerbslandschaft

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Software ist ein dynamischer und wettbewerbsintensiver Bereich, der durch eine Vielzahl unterschiedlicher Akteure gekennzeichnet ist, die um Marktanteile wetteifern. Diese Akteure sind bestrebt, ihre Präsenz durch die Umsetzung strategischer Pläne wie Kooperationen, Fusionen, Übernahmen und politische Unterstützung zu festigen. Die Organisationen konzentrieren sich auf die Innovation ihrer Produktlinie, um die breite Bevölkerung in unterschiedlichen Regionen zu bedienen.

Einige der führenden Akteure auf dem Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Software sind

IBM, Google, Amazon Web Services, Baidu Inc., NVIDIA Corporation, ai., Lifegraph, Sensely Inc., Enlitic Inc., AiCure, HyperVerge Inc., Arm Limited, Clarifai Inc.

Neueste Entwicklungen

• Im April 2024 stellte Intel den Gaudi 3-Beschleuniger vor, der die KI-Leistung und Skalierbarkeit verbessern soll. Der Gaudi 3 verfügt über 200-Gbit/s-Ethernet-Verbindungen und kann Cluster von 8.192 Beschleunigern unterstützen. Dieser Beschleuniger soll die KI-Strategie von Intel verbessern, indem er leistungsstarke Lösungen für Trainings- und Inferenz-Workloads liefert und bis zu 1,7-mal schnellere Trainingsgeschwindigkeiten als Konkurrenzmodelle erreicht.
• Im April 2024 arbeitete Informatica mit Google zusammen, um eine MDM-Erweiterung für Google Cloud BigQuery zu erstellen, die einen schnellen Zugriff auf vertrauenswürdige Kundendaten ermöglicht. Die Kooperation bietet GenAl-Apps auf Unternehmensniveau, die IDMC-, Google Vertex Al-, BigQuery- und Gemini-Modelle für bessere Analysen und Erkenntnisse verwenden.

Berichtsumfang

Markt für künstliche Intelligenz (KI)-Software, von Kategorie

Komponente

• Software
• Dienste

Bereitstellungsmodus

• Vor Ort
• Cloud-basiert

Unternehmensgröße

• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)
• Großunternehmen

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Südamerika
• Naher Osten und Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie die zukünftigen Marktaussichten der Branche mit in Bezug auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern beinhalten. Beinhaltet eine detaillierte Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik entlang der Wertschöpfungskette sowie in die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf.

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