Контакты

Исследование рынка генеративного ИИ

Исследования
разработка
ИИ
20.02.2024
Исследование рынка генеративного ИИ
Время чтения 17 мин
Просмотров: 443

Хотите знать, какова судьба генеративного ИИ? Наше исследование описывает направление рынка, проблемы и возможности, возникающие тренды и растущее число вариантов использования ИИ в различных отраслях.

В 2023 году объем рынка генеративного искусственного интеллекта оценивается в 11,3 млрд долларов. Ожидается, что с 2023 по 2028 год его среднегодовой темп роста составит 35,6%, достигнув 51,8 млрд. Давайте разберем факторы, влияющие на его рост.

Факторы, влияющие на размер рынка генеративного ИИ
Развитие технологий

Технология генеративного искусственного интеллекта продолжает развиваться. Прогресс в глубоком обучении, нейронных сетях и обработке естественного языка поднимает их на новые высоты.

Например, в январе 2023 года Nvidia, один из самых известных игроков на рынке генеративного искусственного интеллекта , представила свой совершенно новый технологический стек AR/VR. Одним из его компонентов стал инструмент генеративного искусственного интеллекта, разработанный для портала Metaverse — Omniversum. Платформа с обновлениями TRX и 3D поможет разработчикам создавать аватары и виртуальных помощников.

Растущие темпы

Генеративный ИИ автоматизирует создание контента, улучшает взаимодействие с пользователем и способствует творчеству. Его активно внедряют предприятия из разных отраслей, в первую очередь маркетинга, развлечений, здравоохранения и производства.

Сфера СМИ и развлечений также находится на пути открытия и внедрения возможностей искусственного интеллекта. Одним из хороших примеров является недавнее партнерство Open AI с проектом журналистики: вместе компании надеются изучить, как развитие ИИ может принести пользу журналистике.

Доступность данных и усовершенствования оборудования

Рост доли рынка генеративного ИИ напрямую связан с доступностью разнообразных наборов данных. По мере того, как предприятия собирают больше данных, потенциал генеративных моделей для создания релевантного и контекстно-зависимого контента также возрастает. Хотя это поднимает вопрос о предвзятости и алгоритмах, которые LLM и другие генеративные модели ИИ используют для фильтрации данных, наличие мощных графических процессоров и специализированного оборудования ускорило обучение и развертывание сложных моделей генеративного ИИ.

Вот почему сегодня в нашем распоряжении есть функция создания качественного контента, а также отличный стимул для дальнейшего совершенствования технологии.
Статистические данные и прогнозы

Повышение производительности, которое генеративный ИИ может обеспечить мировой экономике, может составить миллиарды долларов. Согласно анализу рынка генеративного ИИ, в отчете McKinsey, ИИ может приносить от 2,6 до 4,4 триллионов долларов в год. Это приведет к увеличению общего влияния искусственного интеллекта на 15–40%.

В других выводах, изложенных в отчете, говорится, что генеративный ИИ окажет значительное влияние на все отрасли, где он повысит производительность и изменит рабочий процесс для сотрудников во всех секторах. Ожидается, что темпы работы также изменятся. Учитывая все это, развитие ИИ только начинается.

Новые тенденции на рынке генеративного ИИ
Расширение возможностей использования ИИ

Генеративный ИИ выходит за рамки традиционных границ и находит применение в научных исследованиях. Его способность моделировать эксперименты и генерировать данные помогает принимать решения в различных дисциплинах.

Хотя некоторые из его применений довольно обычны, ИИ проникает в медицину, помогая предсказывать вспышки болезней, прогнозировать урожай в сельском хозяйстве, идентифицировать виды в науке об окружающей среде, обнаруживать гравитационные волны в астрофизике и помогать многим другим профессиям в достижении революционных результатов, которые, соответственно, требует постоянного развития ИИ.

Творчество на основе искусственного интеллекта

Сотрудничество с ИИ позволяет профессионалам исследовать новые аспекты своего ремесла. В руках художников, дизайнеров и музыкантов генеративный ИИ становится творческим инструментом, который помогает с каждым разом все больше приближаться к своему гению. Самый громкий художественный проект на рынке генеративного ИИ — Mid Journey, искусственный интеллект, генерирующий изображения на основе словесных описаний. В какой-то момент стартап создал Midjourney.org. Галерея Midjourney, как и все возможные пересечения ИИ с художественным спектром, представляет собой явление, выполняющее сразу несколько функций. Во-первых, оно открывает, подвергает сомнению и реконструирует природу искусства и творчества, демонстрируя модели и возможности, которыми могут обладать машины. Во-вторых, такие проекты, как Midjourney.org, служат средством популяризации искусства и его истории, а также сами по себе являются разделом творчества. Также очень интересный проект от российской компании Яндекс - это Шедеврум, который позволяет создавать уникальные и захватывающие изображения по текстовому описанию. Шедеврум не просто ИИ по генерации изображений, это уже полноценная соцсеть с возможностью общедоступных публикаций и общения между авторами.

Интеграция генеративного искусственного интеллекта в разных отраслях
Маркетинг и реклама

Генеративный искусственный интеллект автоматизирует создание контента, позволяя создавать персонализированные маркетинговые кампании. От создания рекламного текста до разработки визуальных ресурсов — ИИ меняет способы взаимодействия брендов со своей аудиторией.

Например, OpenAI использует GPT-4 для модерации контента и разработки продукта подходящего под индивидуальные запросы клиентов, GPT-4 обеспечивает единообразную маркировку, быстрый цикл обратной связи и снижает потребность в модераторах-людях.
Финансы

В финансовом секторе ИИ используется для алгоритмической торговли, обнаружения мошенничества, кредитного риска, чат-ботов для обслуживания клиентов и оценки опасности операций. Системы на базе искусственного интеллекта анализируют рыночные тенденции и финансовые данные для оптимизации инвестиционных стратегий.

Например, искусственный интеллект широко используется в количественных торговых стратегиях. Renaissance Technologies, известный хедж-фонд, использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа рыночных данных и совершения высокочастотных сделок. Их фонд Medallion неизменно превосходит традиционные инвестиционные стратегии, демонстрируя эффективность торговли, основанной на искусственном интеллекте.
Розничная торговля и электронная коммерция

ИИ используется в системах рекомендаций, динамическом ценообразовании, оптимизации цепочек поставок, чат-ботах обслуживания клиентов и виртуальных помощниках по покупкам. Персонализированные рекомендации улучшают качество обслуживания клиентов и стимулируют продажи.

Первые яркие варианты использования, которые приходят на ум, — это магазины без кассиров Amazon Go и Fashion AI от Alibaba. Инновационные магазины Amazon используют комбинацию компьютерного зрения, датчиков и алгоритмов машинного обучения, чтобы позволить покупателям просто брать товары с полки и уходить. Искусственный интеллект Alibaba отображает выбранную одежду в отражении покупателя, позволяя ему менять цвет и предлагать варианты стиля.

Здравоохранение

Генеративный ИИ ускоряет открытие лекарств, моделируя молекулярные связи и прогнозируя эффективность. В медицине ИИ уже имеет случаи спасения жизней. DeepMind, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Alphabet Inc., создала алгоритм диагностики заболеваний сетчатки. Эта технология глубокого обучения анализирует 3D-сканы сетчатки, быстро обнаруживая признаки таких заболеваний, как диабетическая ретинопатия и возрастная дегенерация желтого пятна. Исследование Nature Medicine , проведенное в 2018 году, показало, что модель искусственного интеллекта превзошла офтальмологов-людей в точном выявлении этих нарушений. Система искусственного интеллекта оперативно диагностирует заболевания сетчатки, позволяет своевременно назначать лечение и предотвращать потерю зрения.

Также не стоит забывать про московский центр обработки рентген и КТ снимков, который спасает жизни тысяч людей, определяя заболевания на ранних стадиях, с помощью ИИ.
Влияние технологических достижений на рост рынка
Улучшенная производительность

Генеративные модели искусственного интеллекта становятся более эффективными и способны производить более качественную продукцию. Благодаря достижениям в области алгоритмов эти решения значительно сокращают время простоя.

Персонализация и масштаб

Вовлеченность клиентов может быть увеличена за счет способности ИИ создавать персонализированный контент в больших масштабах в ответ на их растущую потребность в индивидуальном пользовательском опыте.

Генерация в реальном времени

Оптимизированные алгоритмы позволяют создавать контент в реальном времени, модифицируя например, приложения по поддержке клиентов и освещению событий в реальном времени.

Доля рынка генеративного искусственного интеллекта

Размер рынка генеративного ИИ формируют как крупные компании, так и отдельные научные проекты. Давайте сосредоточимся на первых, и рассмотрим их наиболее значимые продукты, каждый из которых имеет прецедентное значение для искусственного интеллекта как явления.

Компания OpenAI, известная своими моделями GPT-3 и новейшими моделями GPT-4, стала пионером в разработке передовых языковых моделей, которые позволяют генерировать и переводить текст с учетом контекста. Unity, интегрирует генеративный искусственный интеллект в свою платформу разработки игр, что позволяет разработчикам создавать процедурно генерируемый контент.

Aiva – это платформа для создания музыки с использованием искусственного интеллекта, она создает оригинальные музыкальные композиции используя генеративный ИИ.

Runway ML предоставляет инструменты, которые позволяют творческим людям легко создавать и экспериментировать с генеративными моделями искусственного интеллекта даже без обширных технических знаний.

DeepMind, дочерняя компания Alphabet Inc. (материнской компании Google), участвовала в новаторских исследованиях в области искусственного интеллекта и внесла свой вклад в развитие генеративных моделей и обучения.

Решения IBM в области искусственного интеллекта внесли свой вклад в развитие области генеративного искусственного интеллекта. Компания разработала IBM Watson for Oncology — систему, использующую искусственный интеллект, которая помогает врачам предоставлять индивидуальные рекомендации по лечению рака.
Стратегии, принятые ведущими компаниями

Упомянутые выше компании смогли использовать тенденции рынка генеративного искусственного интеллекта , совмещая их с маркетинговыми усилиями. Это привело к широкой осведомленности об их продуктах и ​​общему увеличению популярности продуктов искусственного интеллекта. Попробуем разложить этот успех на составляющие.

Акцент на исследованиях и разработках

Разработка OpenAI GPT-3 включала обширные исследования по созданию универсальной языковой модели, способной генерировать текст, переводить, резюмировать и многое другое. Некоторые источники оценивают содержание проекта в 700 000 долларов в день, что еще раз подчеркивает необходимость научного вклада в эту отрасль и необходимость привлечения квалифицированных специалистов.

Партнерство и сотрудничество

Компании сотрудничают с исследовательскими институтами, стартапами и другими игроками отрасли для продвижения генеративного ИИ. Например, NVIDIA сотрудничает с университетами и исследовательскими центрами для стимулирования исследований в области искусственного интеллекта и разработки решений, ориентированных на искусственный интеллект.

Предложения платформ и инструментов

Как показывает анализ рынка генеративного ИИ, при разработке ряд компаний учитывает доступность. Это относится к разработке плагинов (например, Whisper API OpenAI). Другой пример — Runway ML, который предлагает платформу, предоставляющую удобный интерфейс для создания и экспериментирования с генеративными моделями.

Отраслевые решения

Генеративный ИИ находит множество вариантов использования в разных отраслях. Хорошим примером является Adobe: компания интегрировала функции генеративного искусственного интеллекта в свой творческий пакет, предоставив дизайнерам множество новых инструментов для создания контента.

Этика ИИ и ответственный ИИ

Крупные игроки в сфере ML/AI стараются использовать эти технологии ответственно. IBM продвигает этику искусственного интеллекта с помощью своего набора инструментов AI Fairness 360, устраняя проблемы предвзятости.

Приобретения и инвестиции

Компании приобретают стартапы и технологии, чтобы расширить свои возможности. Приобретение DeepMind компанией Google добавило в ее портфолио передовые исследования и опыт в области искусственного интеллекта.

Образование и обучение

Ведущие компании предоставляют образовательные ресурсы, чтобы помочь пользователям понять и внедрить генеративный искусственный интеллект. OpenAI предлагает учебные пособия и документацию, которые помогут разработчикам интегрировать модели GPT в свои приложения.

Кастомизация и персонализация

Некоторые компании сосредотачиваются на предложении решений, которые позволяют предприятиям адаптировать результаты генеративного ИИ к своим конкретным потребностям. Платформа искусственного интеллекта Einstein от Salesforce предоставляет настраиваемые чат-боты для взаимодействия с клиентами.

Демонстрация вариантов использования

Компании демонстрируют практическое применение генеративного искусственного интеллекта демонстрируя сценарии использования. Aiva рассказывает о том, как ее платформа создания музыки с искусственным интеллектом позволяет музыкантам создавать оригинальные композиции.

Проблемы и возможности на рынке генеративного ИИ

Рынок генеративного искусственного интеллекта достаточно вырос, чтобы помочь человечеству, однако у него все еще есть определенные проблемы, с которыми нужно бороться и преодолевать. Анализ рынка ИИ выявляет как проблемы, так и возможности искусственного интеллекта.

Этика

Потенциальное злоупотребление генеративным искусственным интеллектом для создания ложного контента, дезинформации и дип фейков встречается также часто, как и случаи, одобренные обществом. В будущем крайне важно найти баланс между творческой свободой и этическими соображениями: такие прецеденты требуют механизмов и технических решений, которые потенциально могут ограничить неправильное использование ИИ.

Правила и интеллектуальная собственность

Поскольку контент, создаваемый ИИ, становится все более сложным, возникают вопросы относительно авторских прав, прав собственности и прав интеллектуальной собственности. Поскольку правовая и нормативная база рынка генеративного ИИ все еще развивается, определение того, кому принадлежит контент, созданный системами ИИ, и то, как его можно использовать в коммерческих целях, создает проблемы для создателей контента, предприятий и законодательства. Решение этой ситуации требует четких правил и принципов, которые помогут справиться с этими сложностями и обеспечить правильное использование и защиту прав.

Качество и количество данных

Генеративные модели ИИ во время обучения полагаются на большие и разнообразные наборы данных. Получение высококачественных обучающих данных может быть сложной задачей, особенно для специализированных областей. Недостаточные или необъективные данные обучения могут ограничить диапазон генерируемых результатов. Кроме того, потребность в качественных данных может стать барьером для малых предприятий или отраслей с ограниченным доступом к соответствующим источникам.

Выявление неиспользованных возможностей для роста

Несмотря на проблемы, тенденции рынка генеративного искусственного интеллекта указывают на многочисленные возможности, которые разработчики могут использовать.

Первое, разработка ИИ, безусловно, автоматизирует рутинную часть: это позволит профессионалам сосредоточиться на более высокоуровневых аспектах своей работы, высвободив время и вдохновение для созданию более качественных идей.

Вторая возможность относится к персонализации. От электронной коммерции до здравоохранения — ИИ анализирует пользовательские данные для предоставления индивидуальных решений, улучшая результаты и повышая удовлетворенность клиентов. В маркетинге искусственный интеллект может помочь создавать персонализированный и настроенный контент в больших масштабах, предоставляя предприятиям возможности улучшить взаимодействие с пользователем и повысить его вовлеченность.

В-третьих, приложения ИИ открывают огромные возможности для роста за счет сочетания возможностей ИИ с опытом в конкретной предметной области. От здравоохранения до сельского хозяйства, от финансов до образования — интеграция методов искусственного интеллекта в различные области обеспечивает более точную диагностику, персонализированные решения, эффективное управление ресурсами и инновационное решение проблем, что приводит к революционным достижениям и улучшению результатов во всех отраслях.

Наконец, с помощью искусственного интеллекта открываются значительные возможности для роста за счет улучшения обучающих данных, улучшения моделей и сокращения переобучения. Используя такие методы, как преобразование изображений, перефразирование текста и адаптация предметной области, модели ИИ могут учиться на различных сценариях, более эффективно адаптироваться к новым задачам и достигать более высокой точности с ограниченными данными, что в конечном итоге способствует прогрессу.

Перспективы на будущее: обзор рынка генеративного искусственного интеллекта
Более мощные и эффективные модели

Во-первых, аудитория рассчитывает на появление более мощных и эффективных генеративных моделей ИИ. Ожидается, что дальнейшие исследования, проводимые преданными своему делу профессионалами, позволит создать модели, которые смогут давать более качественные результаты при использовании меньшего количества вычислительных ресурсов. Это естественным образом обеспечит более широкое внедрение в различных отраслях и приложениях.

Обучение

В генеративном анализе рынка искусственного интеллекта обучение в несколько этапов — это метод, предназначенный для моделей машинного обучения только с небольшим количеством примеров на класс. В будущем есть цель, сделать генеративный ИИ способным выполнять задачи с минимальными обучающими данными: ожидается, что такие модели будут более адаптированными и эффективными в реальных сценариях.

Интеграция различных методов генеративного искусственного интеллекта

Одним из примеров является объединение генерации текста и изображений: ожидайте использования гибридных моделей, способных создавать более разнообразный контент. Похоже, что генеративные системы искусственного интеллекта также станут более совместными, активно помогая живым людям в мозговом штурме, выработке идей и уточнении контента.

Этика и смягчение предвзятости

Развитие этики и справедливости ИИ может дать волю инструментам и методам, которые смягчат предвзятость и обеспечат ответственное использование генеративных технологий ИИ.

Формирующие факторы

Тщательный анализ рынка генеративного ИИ позволит сформировать понимание того, как создать стимулы для развития искусственного интеллекта. Что подтолкнет его вперед?

Технологические достижения

Развитие алгоритмов искусственного интеллекта, аппаратного обеспечения и вычислительной мощности стимулирует разработку более сложных и эффективных генеративных моделей ИИ. Прорывы в таких областях, как глубокое обучение, обучение с подкреплением и нейронная архитектура, расширяют творческий потенциал систем искусственного интеллекта.

Доступность данных

Доступность больших и разнообразных наборов данных имеет решающее значение для обучения эффективным генеративным моделям ИИ. По мере того, как данные становится доступными и контролируемыми, системы искусственного интеллекта могут производить все более качественные и более релевантные результаты.

Этические соображения

По мере того, как генеративные модели ИИ становятся все более мощными, этические проблемы, связанные с предвзятостью, справедливостью, дезинформацией и конфиденциальностью, набирают обороты и появляются на повестке дня. Будущее будет определяться усилиями по разработке ответственных систем искусственного интеллекта и руководящих принципов этического использования.

Регулирование и управление

Правительство и регулирующие органы изучают механизмы, обеспечивающие ответственное внедрение технологий искусственного интеллекта. Правила, касающиеся конфиденциальности данных, прав интеллектуальной собственности и создания контента, окажут влияние на разработку и использование генеративного ИИ. Например, одним из самых острых вопросов на повестке дня является вопрос авторского права, который действительно станет прецедентом в законодательстве.

Сотрудничество человека и искусственного интеллекта

Будущее ИИ предполагает более тесное сотрудничество между системами ИИ и экспертами-людьми. Совместное создание и развитие человека и искусственного интеллекта приведет к инновационным решениям, которые будут использовать как сильные стороны человеческого творчества, так и творческие способности искусственного интеллекта. Сегодняшние сотрудники уже используют свои возможности для более быстрого решения рабочих задач без потери качества, но вполне вероятно, что вскоре генеративный ИИ превзойдет еще больше ожиданий.

Трансформация бизнеса

Сегменты B2B и B2C претерпевают изменения в связи с технологическим развитием и глобальными событиями. Последним переломным моментом стала пандемия COVID-19, которая заставила бизнес сосредоточить внимание на своем присутствии в Интернете. Искусственный интеллект с каждым днем ​​увеличивает свою ценность для бизнеса, повышая креативность и улучшая взаимодействие с клиентами. Решения на основе искусственного интеллекта трансформируют отрасли и создают новые бизнес-модели уже сегодня, увеличивая долю рынка генеративного искусственного интеллекта.