Rynek zbiorów danych do trenowania SI: Analiza bieżąca i prognoza (2024-2032)

Wielkość rynku zbiorów danych do trenowania AI i prognoza

Wartość rynku zbiorów danych do trenowania AI wyniosła 2 400 milionów USD i oczekuje się, że w prognozowanym okresie (2024–2032) będzie rósł w silnym tempie CAGR wynoszącym około 21,5% ze względu na rosnące rozpowszechnienie rozwoju i wdrażania aplikacji AI i ML.

Analiza rynku zbiorów danych do trenowania AI

Zbiory danych do trenowania AI to podstawowe dane używane do trenowania i rozwijania modeli uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zbiory te składają się z oznaczonych przykładów, których modele AI używają do uczenia się wzorców i relacji oraz do tworzenia dokładnych prognoz. Zbiory danych są zbierane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, strony internetowe, artykuły, transkrypcje wideo, media społecznościowe i inne odpowiednie źródła danych. Celem jest zebranie zróżnicowanego i reprezentatywnego zestawu danych. Surowe dane są starannie oznaczane i opisywane, aby zapewnić modelowi AI dokładne informacje, z których może się uczyć. Obejmuje to kategoryzowanie, tagowanie i opisywanie danych.

Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) odnotowała bezprecedensowy wzrost i postęp w ostatnich latach, a aplikacje i technologie oparte na AI stają się coraz bardziej rozpowszechnione w różnych branżach. Ta szybka ekspansja AI doprowadziła do odpowiedniego wzrostu popytu na wysokiej jakości, zróżnicowane i kompleksowe zbiory danych do trenowania AI, które zasilają te zaawansowane systemy. Ponadto rosnące wykorzystanie technologii opartych na AI w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse, e-commerce i transport było głównym czynnikiem napędzającym popyt na zbiory danych do trenowania AI. W miarę jak firmy i organizacje starają się wykorzystać moc AI do usprawnienia swoich operacji, poprawy podejmowania decyzji i dostarczania spersonalizowanych doświadczeń, zapotrzebowanie na solidne, niezawodne i zróżnicowane zbiory danych do trenowania tych modeli AI gwałtownie wzrosło. Dodatkowo, rosnąca popularność i powszechne stosowanie algorytmów uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia się (DL) było znaczącym czynnikiem wzrostu popytu na zbiory danych do trenowania AI. Te zaawansowane techniki opierają się na ogromnych ilościach danych do trenowania swoich modeli, uczenia się wzorców i tworzenia dokładnych prognoz. Na przykład w Korei Południowej dane klientów stały się głównym źródłem informacji do trenowania modeli sztucznej inteligencji (AI) w 2022 r., jak stwierdziło prawie 70 procent ankietowanych firm. Ponadto około 62 procent respondentów wskazało na wykorzystanie danych wewnętrznych do trenowania swoich modeli AI.

Trendy na rynku zbiorów danych do trenowania AI

Ta sekcja omawia kluczowe trendy rynkowe, które wpływają na różne segmenty rynku zbiorów danych do trenowania AI, zidentyfikowane przez nasz zespół ekspertów badawczych.

Zbiory danych w formacie tekstowym są obecnie wykorzystywane głównie do trenowania modeli AI i ML i generują znaczną część przychodów dla branży zbiorów danych do trenowania AI.

Dane tekstowe są wszechobecne w erze cyfrowej, z ogromnymi ilościami informacji dostępnych w Internecie, w książkach, artykułach, mediach społecznościowych i różnych innych źródłach. Zbiory danych tekstowych są generalnie łatwiejsze do zbierania, przechowywania i przetwarzania w porównaniu z innymi typami danych, takimi jak audio lub wideo. Ponadto dane tekstowe mogą być wykorzystywane do trenowania szerokiej gamy modeli AI i ML, w tym modeli przetwarzania języka naturalnego (NLP) do zadań takich jak analiza sentymentu, klasyfikacja tekstu, generowanie języka i tłumaczenie maszynowe. Dane tekstowe mogą być również wykorzystywane do trenowania modeli do zadań wykraczających poza NLP, takich jak streszczanie dokumentów, wyszukiwanie informacji, a nawet zadania analizy obrazów i wideo. Wszechstronność danych tekstowych pozwala na rozwój różnorodnych aplikacji AI i ML, od chatbotów i wirtualnych asystentów po systemy rekomendacji treści i zautomatyzowane narzędzia do pisania. Dodatkowo, dane tekstowe są generalnie mniej wymagające obliczeniowo w przetwarzaniu w porównaniu z innymi typami danych, takimi jak obrazy lub wideo o wysokiej rozdzielczości, które wymagają mocniejszego sprzętu i większych zasobów obliczeniowych. To sprawia, że oparte na tekście modele AI i ML są bardziej dostępne i wykonalne do opracowania i wdrożenia, zwłaszcza na urządzeniach o ograniczonych zasobach lub w scenariuszach z ograniczoną mocą obliczeniową. Czynniki takie jak te sprzyjają sprzyjającemu środowisku, napędzającemu wzrost popytu na zbiory danych tekstowych do trenowania różnych modeli AI i ML.

Ameryka Północna jawi się jako najszybciej rozwijający się rynek i stanowi znaczną część globalnego rynku zbiorów danych do trenowania AI.

Ameryka Północna wyłoniła się jako jeden z największych i najszybciej rozwijających się rynków dla zbiorów danych do trenowania AI. Stany Zjednoczone są domem dla jednych z wiodących na świecie uniwersytetów badawczych, takich jak Stanford, MIT i Carnegie Mellon, które dokonały znaczących postępów w badaniach nad AI i ML. Ponadto wybitne firmy technologiczne, w tym Google, Microsoft i Amazon, założyły najnowocześniejsze laboratoria badawcze AI w Ameryce Północnej, co dodatkowo napędza innowacje i postępy w tej dziedzinie. Dodatkowo, rząd USA uznał strategiczne znaczenie AI i intensywnie inwestuje we wspieranie badań i rozwoju poprzez inicjatywy takie jak National Artificial Intelligence Initiative. Co więcej, główne firmy technologiczne w Ameryce Północnej aktywnie inwestują w szkolenie i zatrzymywanie najlepszych talentów w dziedzinie AI i ML, tworząc samonapędzający się cykl innowacji i wzrostu. Wreszcie, Ameryka Północna, zwłaszcza USA, jest domem dla dobrze prosperującego ekosystemu venture capital, który wpompowuje miliardy dolarów w startupy i firmy zajmujące się AI i ML. Obecność głównych centrów technologicznych, takich jak Dolina Krzemowa, Boston i Nowy Jork, ułatwiła przepływ kapitału inwestycyjnego do branży AI i ML. Na przykład w 2023 r., według danych S&P Global Market Intelligence, inwestycje w firmy zajmujące się generatywną AI odnotowały znaczący wzrost, przewyższając spadek ogólnej aktywności fuzji i przejęć. Firmy private equity zainwestowały 2,18 miliarda USD w generatywną AI, podwajając całkowitą kwotę z poprzedniego roku. Ten wzrost kapitału nastąpił w kontekście spadku transakcji fuzji i przejęć wspieranych przez private equity w różnych branżach w 2023 r.. Czynniki takie jak te uczyniły Amerykę Północną dominującą siłą w branży AI i ML, co w konsekwencji zwiększa popyt na usługi zbiorów danych do trenowania AI w celu wspierania tego bezprecedensowego tempa wzrostu branży AI.

Przegląd branży zbiorów danych do trenowania AI

Rynek zbiorów danych do trenowania AI jest konkurencyjny i rozdrobniony, z obecnością kilku globalnych i międzynarodowych graczy rynkowych. Kluczowi gracze przyjmują różne strategie wzrostu, aby zwiększyć swoją obecność na rynku, takie jak partnerstwa, umowy, współpraca, nowe wprowadzenia produktów, ekspansje geograficzne oraz fuzje i przejęcia. Niektórzy z głównych graczy działających na rynku to Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Alegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc. i Appen Limited.

Wiadomości z rynku zbiorów danych do trenowania AI

• IBM zaprezentował IBM Watsonx na swojej corocznej konferencji Think 9 maja 2023 r. Ta przełomowa platforma AI i danych zrewolucjonizuje sposób, w jaki przedsiębiorstwa wykorzystują zaawansowaną AI, zachowując jednocześnie niezawodność danych. Dzięki IBM Watsonx organizacje mogą uzyskać dostęp do kompleksowego stosu technologii do trenowania, dostrajania i wdrażania modeli AI, w tym modeli podstawowych i możliwości uczenia maszynowego. Umożliwia również bezproblemowe wykorzystanie zaufanych danych w różnych środowiskach chmurowych, zapewniając szybkość, zarządzanie i kompatybilność.


• W kwietniu 2024 r. Baidu zaprezentowało zestaw nowych narzędzi AI zaprojektowanych, aby umożliwić osobom bez wiedzy z zakresu kodowania tworzenie chatbotów opartych na generatywnej AI, dostosowanych do konkretnych celów. Chatboty te można następnie włączyć do strony internetowej, wyników wyszukiwarki Baidu lub innych platform internetowych.

  Pokrycie raportu rynku zbiorów danych do trenowania AI
  

  
  

  

Powody, dla których warto kupić ten raport:

• Badanie obejmuje analizę wielkości rynku i prognozowanie, zweryfikowaną przez uwierzytelnionych kluczowych ekspertów branżowych.


• Raport przedstawia szybki przegląd ogólnej wydajności branży na pierwszy rzut oka.


• Raport obejmuje dogłębną analizę wybitnych podmiotów branżowych, z głównym naciskiem na kluczowe dane finansowe, portfele produktów, strategie ekspansji i najnowsze wydarzenia.


• Szczegółowe badanie czynników napędzających, ograniczeń, kluczowych trendów i możliwości występujących w branży.


• Badanie kompleksowo obejmuje rynek w różnych segmentach.


• Dogłębna analiza branży na poziomie regionalnym.

Opcje dostosowywania:

Globalny rynek zbiorów danych do trenowania AI można dodatkowo dostosować zgodnie z wymaganiami lub dowolnym innym segmentem rynku. Poza tym UMI rozumie, że możesz mieć własne potrzeby biznesowe; dlatego skontaktuj się z nami, aby otrzymać raport, który w pełni odpowiada Twoim wymaganiom.