Рынок генеративного ИИ — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг., сегментированный по компонентам (программное обеспечение, услуги), по технологиям (генеративно-состязательные сети (GAN), преобразователи, вариационные автокодировщики, диффузионные сети), по конечному использованию (медиа и развлечения, BFSI, ИТ и телекоммуникации, здравоохранение, автомоб

Ожидается, что глобальный рынок генеративного ИИ будет регистрироваться с более быстрым среднегодовым темпом роста в течение прогнозируемого периода.

Генеративный ИИ относится к подмножеству искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании контента или данных, а не просто на их обработке. Этот тип ИИ используется в различных приложениях, включая обработку естественного языка, создание изображений и видео, а также создание музыки и произведений искусства. Генеративный ИИ часто основан на методах глубокого обучения, которые включают обучение больших нейронных сетей на огромных объемах данных для создания нового контента, который по стилю или форме похож на исходные данные. Например, генеративная языковая модель может быть обучена на большом корпусе текстовых данных, а затем использована для создания новых предложений или абзацев, которые по тону и структуре похожи на исходный текст. Одним из самых известных примеров генеративного ИИ является языковая модель GPT-3, которая может генерировать невероятно реалистичный и связный текст по широкому спектру тем и стилей. Другие примеры включают модель генерации изображений DALL-E, которая может создавать реалистичные изображения на основе текстовых подсказок, и модель генерации музыки MuseNet, которая может сочинять оригинальные музыкальные произведения в различных стилях.

Рынок генеративного ИИ в последние годы переживает значительный рост, обусловленный достижениями в области искусственного интеллекта, машинного обучения и технологий глубокого обучения. Рынок охватывает широкий спектр отраслей и приложений, которые используют методы генеративного ИИ для создания нового контента, улучшения творческих процессов и улучшения пользовательского опыта.

В последние годы рынок генеративного ИИ значительно вырос, поскольку компании и частные лица стремятся автоматизировать создание контента и сократить расходы, связанные с человеческим трудом. Технология имеет множество применений в различных отраслях, включая рекламу, развлечения, электронную коммерцию и игры.

Растущие приложения новых технологий стимулируют рынок генеративного ИИ

Растущие приложения новых технологий действительно стимулируют рост мирового рынка генеративного ИИ. Достижения в таких технологиях, как глубокое обучение, обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение и нейронные сети, проложили путь к разработке более сложных систем генеративного ИИ.

Одним из основных применений генеративного ИИ является генерация естественного языка, которая используется для автоматизации создания контента для различных отраслей, таких как журналистика, электронная коммерция и маркетинг. Например, системы генеративного ИИ можно использовать для написания описаний продуктов, новостных статей и сообщений в социальных сетях.

Другим применением генеративного ИИ является генерация изображений, которая используется в областях моды, дизайна интерьера и архитектуры. Системы генеративного ИИ можно использовать для создания уникальных дизайнов и генерации новых идей продуктов.

Более того, индустрия развлечений также использует преимущества генеративного ИИ для таких приложений, как создание видео и сочинение музыки. Эти технологии используются для автоматизации процесса создания контента, снижения затрат и повышения эффективности.

Поскольку все больше отраслей осознают потенциал генеративного ИИ и инвестируют в его развитие, ожидается, что рынок значительно вырастет в ближайшие годы.

Растущий спрос на модернизацию рабочих процессов в разных отраслях

Растущий спрос на модернизацию рабочих процессов в разных отраслях стимулирует рынок генеративного ИИ. Генеративный ИИ относится к подмножеству искусственного интеллекта, которое включает использование алгоритмов для создания оригинального контента или дизайна. Эта технология может помочь автоматизировать различные аспекты бизнес-операций, включая творческие задачи, которые ранее выполнялись людьми.

Одним из ключевых преимуществ генеративного ИИ является то, что он может помочь предприятиям оптимизировать свой рабочий процесс и сократить ручной труд. Например, в области графического дизайна генеративный ИИ можно использовать для автоматизации создания логотипов, дизайнов веб-сайтов и других материалов для брендинга. В производстве генеративный ИИ может использоваться для оптимизации проектирования продукции и повышения эффективности производственного процесса.

Ожидается, что рынок генеративного ИИ значительно вырастет в ближайшие годы, что обусловлено растущим спросом на автоматизацию и необходимостью модернизации рабочих процессов в различных отраслях.

Подводя итог, можно сказать, что спрос на генеративный ИИ обусловлен потребностью предприятий в модернизации своих рабочих процессов, сокращении ручного труда и повышении эффективности. В результате ожидается дальнейший рост рынка генеративного ИИ, поскольку все больше предприятий внедряют эту технологию, чтобы оставаться конкурентоспособными в своих отраслях.

Проблемы конфиденциальности и безопасности

Рынок генеративного ИИ относится к использованию методов искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети, для создания нового контента, такого как изображения, видео и текст. Хотя у этой технологии большой потенциал, действительно есть некоторые проблемы, которые могут помешать ее росту, включая нехватку квалифицированной рабочей силы и высокие затраты на внедрение.

Одним из основных препятствий для роста рынка генеративного ИИ является нехватка квалифицированной рабочей силы. Создание моделей генеративного ИИ требует значительного объема знаний в таких областях, как машинное обучение, наука о данных и компьютерное программирование. Однако в настоящее время наблюдается нехватка квалифицированных специалистов в этих областях, что означает, что компании могут столкнуться с трудностями при поиске талантов, необходимых для создания и развертывания решений генеративного ИИ.

Помимо нехватки квалифицированной рабочей силы, еще одной проблемой, с которой сталкивается глобальный рынок генеративного ИИ, являются высокие затраты на внедрение. Создание и развертывание моделей генеративного ИИ может быть сложным и трудоемким процессом, требующим значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и данные для обучения. Это может затруднить начало работы с генеративным ИИ для небольших компаний с ограниченным бюджетом, что может ограничить общий рост рынка.

Несмотря на эти проблемы, рынок генеративного ИИ все еще растет, и предпринимаются усилия по решению этих проблем. Например, существуют инициативы, направленные на предоставление программ обучения и образования, чтобы помочь решить проблему нехватки квалифицированных специалистов в этой области. Кроме того, есть компании, которые работают над разработкой более эффективных и экономичных инструментов и платформ для создания и развертывания моделей генеративного ИИ.

Последние разработки

Глобальный рынок генеративного ИИ быстро расширяется в последние годы, при этом широкий круг компаний разрабатывает передовые технологии в таких областях, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и автономные системы. С этим ростом растет число слияний и поглощений, поскольку компании стремятся расширить свои возможности, приобрести новые таланты и технологии и получить конкурентное преимущество.

Некоторые заметные слияния и поглощения на мировом рынке генеративного ИИ включают в себя

• В 2020 году NVIDIA приобрела британскую компанию Arm за 40 миллиардов долларов США, что, как ожидается, укрепит позиции NVIDIA на рынке ИИ и ускорит разработку новых технологий.
• В 2019 году Microsoft приобрела XOXCO, компанию по разработке программного обеспечения, которая специализировалась на разговорном ИИ. Приобретение было частью стратегии Microsoft по расширению своих возможностей ИИ и совершенствованию технологии чат-ботов.
• В 2018 году Intel приобрела Vertex.ai, стартап, который разрабатывал инструменты для приложений глубокого обучения. Целью приобретения было укрепление портфолио ИИ Intel и помощь компании в конкуренции с NVIDIA и другими производителями чипов ИИ.
• В 2017 году Google приобрела несколько стартапов ИИ, включая Kaggle, платформу для ученых по данным, и Halli Labs, компанию, которая разработала технологию глубокого обучения и обработки естественного языка. Приобретения были частью постоянных усилий Google по расширению своих возможностей ИИ и опережению конкурентов.

Загрузить бесплатный пример отчета

Сегментация рынка

На основе компонентов рынок сегментируется на программное обеспечение и услуги. На основе технологий рынок сегментирован на генеративные состязательные сети (GAN), трансформаторы, вариационные автокодировщики и диффузионные сети. На основе конечного использования рынок сегментирован на медиа и развлечения, BFSI, ИТ и телекоммуникации, здравоохранение, автомобилестроение и транспорт, другие.

Профили компаний

Некоторые из ключевых игроков на рынке включают OpenAI, LLC, NVIDIA Corporation, Google LLC, Microsoft Corporation, Meta Platforms, Inc, Adobe Inc., Intel Corporation, International Business Machines Corp., Amazon Web Services, Inc., MOSTLY AI Inc. Эти компании предлагают широкий спектр компонентов, включая разработку приложений, управление инфраструктурой, облачные вычисления, кибербезопасность и аналитику данных.

Глобальный рынок генеративного ИИ является высококонкурентным, и компании постоянно стремятся выделиться за счет своего опыта, качества компонентов и экономической эффективности. Поскольку спрос на инновационные продукты продолжает расти, ожидается, что глобальный рынок генеративного ИИ будет расширяться в ближайшие годы.