Рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) по компонентам (ПО, услуги), по способу развертывания (локально, в облаке), по размеру предприятия (малые и средние предприятия, крупные предприятия) и региону на 2024–2031 гг.

Оценка рынка программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) – 2024-2031

Рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) быстро расширяется благодаря достижениям в области алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка и компьютерного зрения. Организации в различных отраслях, включая здравоохранение, банковское дело, розничную торговлю и автомобилестроение, внедряют программное обеспечение на основе ИИ для автоматизации операций, получения аналитических данных и улучшения процесса принятия решений. Спрос на решения на основе ИИ для таких задач, как предиктивная аналитика, виртуальные помощники и беспилотные автомобили, стимулирует рост рынка. Эти факторы, вероятно, позволят размеру рынка превзойти 515,31 млрд долларов США, оцененных в 2023 году, и достичь оценки около 2740,46 млрд долларов США к 2031 году.

Рынок программного обеспечения ИИ характеризуется жесткой конкуренцией между технологическими гигантами и стартапами, что приводит к постоянным инновациям и разработке новых приложений и платформ ИИ. Google, Microsoft, IBM и Amazon Web Services вкладывают значительные средства в исследования и разработки ИИ, предоставляя предприятиям полный спектр продуктов и услуг ИИ. По мере того, как технология ИИ совершенствуется и становится более доступной, отрасль будет продолжать расширяться, и у стартапов ИИ есть потенциал для того, чтобы разрушить традиционные отрасли и стимулировать глобальные проекты цифровой трансформации. Растущий спрос на программное обеспечение для искусственного интеллекта ИИ позволяет рынку расти со среднегодовым темпом роста 20,4% с 2024 по 2031 год.

Рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ)определение/обзор

Программное обеспечение для искусственного интеллекта (ИИ) состоит из компьютерных программ, которые имитируют процессы человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение, решение проблем и восприятие. Эти системы изучают данные, выявляют закономерности и выносят суждения без явного программирования. Программное обеспечение на основе ИИ использует различные методы, такие как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение, и применяется в самых разных отраслях, включая здравоохранение, банковское дело и автономные автомобили.

Программное обеспечение на основе ИИ применяется в самых разных областях, включая обработку естественного языка для чат-ботов и виртуальных помощников, распознавание изображений для автономных транспортных средств и медицинской диагностики, предиктивную аналитику для персонализированных рекомендаций и обнаружения мошенничества, а также робототехнику для автоматизации производства и логистики. ИИ также используется в распознавании речи, анализе настроений, автоматизированных системах принятия решений и оптимизации бизнес-процессов для повышения эффективности и производительности.

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта (ИИ) преобразует многочисленные отрасли, улучшая возможности автоматизации, принятия решений и решения проблем. ИИ будет способствовать развитию расширенной предиктивной аналитики, особого пользовательского опыта, беспилотных транспортных средств и автоматизации роботизированных процессов. По мере развития алгоритмов и технологий ИИ организации будут использовать программное обеспечение ИИ для продвижения инноваций, повышения эффективности и открытия нового потенциала для роста и развития.

Будет ли рост внедрения в финансовом секторе стимулировать рынок искусственного интеллекта (ИИ)?

Растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе значительно подстегнет рынок ИИ. Финансовая индустрия быстро использует технологии ИИ для повышения производительности, принятия более обоснованных решений и предоставления более индивидуального потребительского опыта. Этому внедрению способствуют различные причины.

ИИ позволяет улучшить аналитику данных, позволяя финансовым организациям быстро и точно обрабатывать огромные объемы данных. Алгоритмы машинного обучения могут изучать закономерности транзакций, рыночные тенденции и поведение потребителей, чтобы предоставлять информацию, которая улучшает управление рисками, обнаружение мошенничества и инвестиционную стратегию. Этот прогностический навык позволяет организациям управлять рисками и принимать обоснованные решения, что приводит к улучшению финансовых результатов.

Автоматизация на основе ИИ повышает эффективность в финансовом секторе. Обслуживание клиентов, соблюдение требований и рутинные транзакции могут быть автоматизированы с помощью чат-ботов на базе ИИ и роботизированной автоматизации процессов (RPA), что снижает эксплуатационные расходы и повышает эффективность. Это позволяет финансовым организациям лучше управлять ресурсами и сосредотачиваться на основных видах деятельности.

ИИ обеспечивает индивидуализированный банковский опыт. ИИ может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов, предоставляя индивидуальные финансовые консультации, рекомендации по продуктам и персонализированный маркетинг на основе анализа данных потребителей. Этот уровень настройки становится конкурентным преимуществом в финансовом бизнесе.

Кроме того, соблюдение требований нормативных требований является важной областью, в которой ИИ добивается существенного прогресса. Системы ИИ могут контролировать и обеспечивать соблюдение нормативных стандартов более эффективно, чем традиционные методы, снижая риск несоблюдения и связанных с этим штрафов.

Растущее использование ИИ в финансовом секторе является ключевым драйвером рынка ИИ, поскольку финансовые учреждения стремятся использовать возможности ИИ для повышения производительности, снижения рисков и обеспечения лучшего клиентского опыта.

Будут ли проблемы прозрачности в принятии решений препятствовать рынку искусственного интеллекта (ИИ)?

Проблемы прозрачности в принятии решений могут нанести вред сектору искусственного интеллекта (ИИ). Системы ИИ, особенно основанные на передовых методах машинного обучения, таких как глубокое обучение, часто работают как «черные ящики», что делает невозможным понимание того, как они приходят к конкретным выводам. Такое отсутствие открытости может представлять ряд проблем.

Из-за отсутствия точного понимания процессов принятия решений ИИ становится трудно доверять этим выводам и подтверждать их, особенно в таких важных отраслях, как здравоохранение, банковское дело и юриспруденция. Заинтересованные стороны должны понимать обоснование выводов, сделанных на основе ИИ, чтобы гарантировать справедливость, точность и соответствие нормативным требованиям.

Трудности с прозрачностью могут вызвать этические проблемы, такие как предвзятость в системах ИИ, которая может привести к несправедливому отношению к определенным группам населения. Для устранения этих предвзятостей необходимо знать, как принимаются решения, что затрудняется отсутствием прозрачности.

Регулирующие организации все чаще требуют от систем ИИ способности объяснять, чтобы обеспечить подотчетность и этичное использование. Невыполнение этих требований может привести к нормативным последствиям и затруднить внедрение ИИ.

В результате решение проблем прозрачности имеет решающее значение для укрепления доверия, обеспечения этических практик и соблюдения правил, которые необходимы для долгосрочного роста рынка ИИ.

Категорийные проницательности

Будет ли рост вычислительной мощности и доступности данных стимулировать сегмент компонентов?

Рост вычислительной мощности и доступности данных будет стимулировать рынок искусственного интеллекта (ИИ), особенно программный компонент. Алгоритмы ИИ могут выполняться быстрее и в большем масштабе по мере развития вычислительной мощности с появлением более мощных процессоров, графических процессоров (GPU) и специализированных аппаратных ускорителей ИИ, таких как тензорные процессоры.

Эта растущая вычислительная мощность позволяет создавать и внедрять более сложные модели ИИ, такие как нейронные сети глубокого обучения, которые требуют значительных вычислительных ресурсов. Эти модели отлично справляются с такими задачами, как распознавание изображений, обработка естественного языка и предиктивная аналитика, что создает потребность в программных решениях на основе ИИ, которые используют эти навыки. Кроме того, огромное количество данных, создаваемых различными источниками, включая датчики, устройства Интернета вещей, социальные сети и цифровые платформы, подпитывает алгоритмы ИИ. Повышение доступности данных позволяет обучать модели ИИ на более крупных и разнообразных наборах данных, что приводит к более точным и устойчивым приложениям ИИ.

Кроме того, достижения в области технологий хранения данных, облачных вычислений и инфраструктуры периферийных вычислений упростили хранение и анализ огромных объемов данных, позволяя программному обеспечению ИИ извлекать полезную информацию и делать выбор в режиме реального времени.

В целом, рост вычислительной мощности и доступности данных являются критически важными драйверами для программного компонента ИИ, позволяя предприятиям использовать технологию ИИ для широкого спектра приложений, а также ускоряя инновации в различных отраслях.

Будет ли растущий спрос на более простой доступ к передовым возможностям ИИ стимулировать сегмент развертывания?

Растущее стремление к легкому доступу к передовым возможностям ИИ будет стимулировать сегмент развертывания на рынке искусственного интеллекта (ИИ), особенно облачных решений. Компании все больше понимают важность ИИ в продвижении инноваций, повышении производительности и получении конкурентного преимущества. С другой стороны, традиционные локальные развертывания могут потребовать значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру, технические навыки и обслуживание, что затрудняет внедрение для многих предприятий.

Облачное развертывание является привлекательным выбором, поскольку оно обеспечивает более быстрый доступ к мощным возможностям ИИ, не требуя значительной локальной инфраструктуры или специальных знаний. Облачные платформы предоставляют масштабируемые вычислительные ресурсы, предварительно настроенные службы ИИ и управляемую инфраструктуру, что позволяет организациям быстро внедрять и масштабировать решения ИИ в соответствии со своими требованиями.

Кроме того, облачные решения ИИ позволяют предприятиям использовать самые последние достижения в технологиях ИИ, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, без необходимости управлять сложной инфраструктурой или обновлениями программного обеспечения. Эта гибкость и гибкость позволяют фирмам экспериментировать с ИИ, итерировать решения и быстро внедрять инновации для решения меняющихся бизнес-задач и возможностей.

Кроме того, облачное развертывание соответствует более широким тенденциям в направлении цифровой трансформации и использования моделей «как услуга», которые обеспечивают экономическую эффективность, масштабируемость и доступность. В результате растущая потребность в более простом доступе к передовым возможностям ИИ продолжит способствовать развитию облачных методов развертывания, влияющих на будущее отрасли ИИ.

Получите доступ к методологии отчета о рынке программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ)

Страновые/региональные умения

Будет ли рост внедрения надежной среды для разработки ИИ стимулировать Северный регион?

Растущее принятие сильной экосистемы для разработки ИИ будет способствовать росту североамериканского рынка ИИ. Северная Америка, в частности США и Канада, уже зарекомендовала себя как пионер в области ИИ благодаря ряду критически важных элементов, которые способствуют изобретению и внедрению ИИ.

Регион может похвастаться сложной технологической инфраструктурой, такой как высокоскоростной интернет, возможности облачных вычислений и передовое оборудование, все из которых необходимы для создания и развертывания приложений ИИ. Эта инфраструктура отвечает вычислительным требованиям исследований ИИ и позволяет масштабировать решения в разных секторах.

Ведущие технологические компании в Северной Америке включают Google, IBM, Microsoft и Amazon, которые находятся на переднем крае исследований и разработок ИИ. Эти организации не только стимулируют инновации посредством собственных прорывов, но и поощряют экосистему сотрудничества, инвестируя в стартапы, партнерства и инициативы ИИ с открытым исходным кодом. Эта атмосфера сотрудничества ускоряет развертывание технологий ИИ в нескольких отраслях.

Кроме того, благоприятная государственная политика и нормативная база в Северной Америке способствуют инновациям ИИ, одновременно решая этические и конфиденциальные проблемы. Этот сбалансированный подход способствует общественному доверию и широкому использованию технологий ИИ.

В целом, здоровая среда для развития ИИ в Северной Америке, которая включает в себя превосходную инфраструктуру, ведущие технологические предприятия, квалифицированные кадры и поддерживающие нормативные акты, продолжит стимулировать

Будет ли быстрое экономическое развитие и внедрение технологий стимулировать Азиатско-Тихоокеанский регион?

Быстрое экономическое развитие и внедрение технологий будут стимулировать рост рынка ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Быстрое экономическое развитие в Китае, Индии и странах Юго-Восточной Азии привело к увеличению инвестиций в технологии и инновации. Инфраструктуры этих стран быстро совершенствуются, включая высокоскоростной интернет, мобильную связь и облачные вычисления, которые имеют решающее значение для разработки и развертывания ИИ.

Кроме того, в Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается рост цифровой трансформации в различных отраслях, включая производство, здравоохранение, финансы и розничную торговлю. Компании в этих отраслях все чаще используют технологии ИИ для повышения эффективности, автоматизации операций и улучшения потребительского опыта. Широкое внедрение смартфонов и Интернета привело к огромному увеличению генерации данных, что подпитывает алгоритмы и решения ИИ. Широкое распространение смартфонов и интернета привело к колоссальному всплеску генерации данных, которые питают алгоритмы и решения ИИ.

Более того, правительства в Азиатско-Тихоокеанском регионе агрессивно продвигают ИИ с помощью благоприятной политики, финансирования исследований ИИ и усилий по развитию талантов. Такие страны, как Китай, имеют национальные стратегии ИИ, направленные на то, чтобы стать мировыми лидерами ИИ за счет значительных инвестиций в НИОКР. В целом, сочетание сильного экономического роста, внедрения технологий и поддерживающих усилий правительства в Азиатско-Тихоокеанском регионе делает его быстро развивающимся и ключевым игроком на мировом рынке искусственного интеллекта.

Конкурентная среда

Рынок программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ) является динамичным и конкурентным пространством, характеризующимся разнообразным кругом игроков, борющихся за долю рынка. Эти игроки стремятся укрепить свое присутствие путем принятия стратегических планов, таких как сотрудничество, слияния, поглощения и политическая поддержка. Организации сосредоточены на инновациях своей линейки продуктов для обслуживания огромного населения в различных регионах.

Некоторые из видных игроков, работающих на рынке программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ), включают

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

Последние разработки

• В апреле 2024 года Intel представила ускоритель Gaudi 3, который предназначен для повышения производительности и масштабируемости ИИ. Gaudi 3 имеет соединения Ethernet 200 Гбит/с и может поддерживать кластеры из 8192 ускорителей. Этот ускоритель призван улучшить стратегию Intel в области искусственного интеллекта, предоставляя мощные решения для рабочих нагрузок обучения и вывода, достигая скорости обучения в 1,7 раза выше, чем у моделей конкурентов.
• В апреле 2024 года Informatica совместно с Google создала расширение MDM для Google Cloud BigQuery, обеспечивающее быстрый доступ к надежным данным клиентов. Сотрудничество обеспечивает корпоративные приложения GenAl, которые используют модели IDMC, Google Vertex AI, BigQuery и Gemini для лучшей аналитики и понимания.

Область отчета

Рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта, по Категория

Компонент

• Программное обеспечение
• Услуги

Режим развертывания

• Локально
• В облаке

Размер предприятия

• Малые и средние предприятия (МСП)
• Крупные предприятия

Регион

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Южная Америка
• Ближний Восток и Африка

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилированных компаний Расширенные профили компаний, включающие обзор компании, аналитические данные о компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий, которые включают возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов. Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Предоставляет представление о рынке с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи.

Настройка отчета

В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.