Markt für künstliche Intelligenz (KI) Größe und Ausblick, 2022-2030

Marktübersicht

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz (KI) hatte im Jahr 2021 einen Wert von 92,7 Milliarden US-Dollar . Bis 2030 dürfte er 1.596,86 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum (2022–2030) mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 37,20 % wachsen.

Im Gegensatz zur Intelligenz von Tieren und Menschen können Maschinen künstliche Intelligenz (KI) demonstrieren, indem sie Informationen wahrnehmen, synthetisieren und ableiten. Der Bereich der Informatik, der als künstliche Intelligenz (KI) bekannt ist, konzentriert sich auf die Erstellung und Verwaltung von Werkzeugen, die Entscheidungen treffen und Aufgaben im Auftrag von Menschen ausführen können. Künstliche Intelligenzalgorithmen werden derzeit anhand von Intelligenz-Benchmarks getestet, die jenseits des menschlichen Verständnisses liegen, wie etwa KI-Anwendungen in Quanten- und Supercomputern. Es wird erwartet, dass solche Entwicklungen in der künstlichen Intelligenztechnologie der Branche im Prognosezeitraum zum Wachstum verhelfen werden.

Marktdynamik

Globale Markttreiber für künstliche Intelligenz (KI)

Steigende Nachfrage nach Hochleistungsprodukten

Die meisten Unternehmen, die Hardwareteile wie CPUs, ASICs, FPGAs und GPUs herstellen, sind heute im Softwaresektor tätig. Dank der jüngsten Trends bei Designtools sind FPGAs jetzt mit ausgefeilten Softwareverfahren kompatibel und für diejenigen verfügbar, die Algorithmenmodelle organisieren und konstruieren. Es gibt jetzt hardwarebasierte Lösungen für künstliche Intelligenz, um Probleme mit Stromverbrauch, langsamer Verarbeitung und Ineffizienz zu lösen. Darüber hinaus muss mit der Reifung des globalen Marktes für künstliche Intelligenz (KI) ein neues Geschäftsmodell durch vorausschauende, effektive Automatisierung und skalierbare Parallelverarbeitungsfunktionen entwickelt werden. Die Nachfrage nach geringerem Stromverbrauch und höherer Leistung in Endbenutzeranwendungen führte zu einem Bedarf an hardwarebasierten Produkten für künstliche Intelligenz. Nur sehr wenige Unternehmen haben diese Komponenten in den letzten Jahren entwickelt. Anbieter wie IBM Corporation und Intel Corporation haben jedoch begonnen , Chipsätze für künstliche Intelligenz herzustellen, um eine hohe Leistung bei der gleichzeitigen Skalierung dynamischer Prozesse zu erzielen und sich so einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Potenzielle Forschung und Entwicklung im Bereich KI-Systeme

Künstliche Intelligenz verwendet mehrere Algorithmenschichten, um Daten zu verarbeiten, gesprochene Sprache zu verstehen und Objekte visuell zu erkennen. Diese Algorithmen werden für automatisierte Berechnungen, Schlussfolgerungen und Datenverarbeitung eingesetzt. Der Bedarf, diese Algorithmen zu verbessern, um bessere und effektivere Lösungen für verschiedene Endanwendungen anzubieten, ist gestiegen. Herkömmliche Algorithmen weisen Mängel in Bezug auf Effizienz und Genauigkeit auf. Forscher im Bereich der künstlichen Intelligenz arbeiten ständig daran, Algorithmen für verschiedene Anwendungen zu verbessern.

Hersteller und Technologieentwickler haben ihre Aufmerksamkeit auf die Entwicklung standardisierter Algorithmen gerichtet. Die herkömmlichen GPUs von NVIDIA verwendeten beispielsweise einen maschinellen Lernalgorithmus für die Spracherkennung und Bildbeschriftung. Dieser Ansatz benötigte Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit und Bearbeitungszeit. Das Unternehmen modifizierte seinen Algorithmus, indem es Big Data und Rechenleistung kombinierte, um diese Dynamik zu verändern. Dadurch arbeiten Maschinen und Geräte jetzt mit größerer Genauigkeit, was die Entwicklung von KI-Computing und künstlicher Intelligenz vorantreibt.

Globale Marktbeschränkungen für künstliche Intelligenz (KI)

Erhebliche Menge an Beweisdaten erforderlich

Der Bedarf an großen Datenmengen zum Trainieren von KI-Systemen für die Zeichen- und Bilderkennung ist eines der Hauptprobleme, die das Branchenwachstum einschränken. Darüber hinaus wird das Problem der Datenrückverfolgbarkeit durch die Anhäufung solch großer Datenmengen noch verschärft. Künstliche Intelligenz wird von Unternehmen wie Facebook und Google, Inc. in Bilderkennungsanwendungen verwendet, die Zugriff auf viele Daten benötigen. Darüber hinaus sind die Informationen, die zum Identifizieren von Tumoren in Röntgenaufnahmen erforderlich sind, im Gesundheitswesen rar. Aufgrund der mangelnden Datenverfügbarkeit ist das Treffen effektiver Entscheidungen mithilfe verfügbarer Daten das Hauptproblem bei künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus wird die Methode zum Trainieren von Netzwerken mit weniger Daten noch entwickelt und soll in den nächsten 10 bis 12 Jahren kommerziell verfügbar sein. Das Fehlen etablierter Standards für die Datenerfassung und -anforderungen ist ein weiteres Problem bei künstlicher Intelligenz.

Globale Marktchancen für künstliche Intelligenz (KI)

Wachsende staatliche Bemühungen und Investitionen zur Nutzung von KI-Technologie

Die Regierung hat ihre Investitionen in KI und verwandte Technologien aufgrund ihrer wachsenden Popularität und ihrer einfachen Implementierung erhöht. Regierungsbehörden, Organisationen des öffentlichen Sektors und NGOs haben begonnen, Mittel für KI-basierte Pilotprogramme für verschiedene Anwendungen bereitzustellen, darunter Verkehrsmanagement, Straßen- und öffentliche Sicherheit sowie die Digitalisierung von Regierungsunterlagen. So wurde beispielsweise im Oktober 2020 dank einer gemeinsamen Anstrengung der Regierung von Telangana, Intel India, des International Institute of Information Technology, Hyderabad (IIIT-H) und der Public Health Foundation of India (PHFI) das in Hyderabad ansässige INAI (Intel AI) gegründet. Das Zentrum wird sich vorrangig mit Herausforderungen in den Bereichen Gesundheitswesen und intelligente Mobilität in Indien befassen.

Regionalanalyse

Nach Regionen ist der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI) in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Südamerika sowie den Nahen Osten und Afrika segmentiert.

Asien-Pazifik dominiert den Weltmarkt

Der asiatisch-pazifische Raum ist der bedeutendste Anteilseigner am globalen Markt für künstliche Intelligenz (KI) und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich um durchschnittlich 49,3 % wachsen. In dieser Region hat der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Sicherung von Finanz- und Bankdaten deutlich zugenommen. Im September 2019 arbeiteten beispielsweise Microsoft-Forscher und die Fondsverwaltungsgesellschaft China Asset Management in China zusammen, um ein KI-Modell zu erstellen. Dieses KI-Modell analysiert eine enorme Menge an Echtzeit-Finanztransaktionsdaten.

Darüber hinaus wurde von Infosys Limited, einem führenden IT-Dienstleister in Indien, eine auf maschinellem Lernen basierende KI-Plattform namens KRTI 4.0 bereitgestellt. Sie ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung auf allen Organisationsebenen. KRTI 4.0 soll als unternehmensweites Entscheidungsunterstützungstool dienen und die nahtlose Übertragung von gewonnenen Erkenntnissen aus einer Einrichtung auf die gesamte Organisation ermöglichen und gleichzeitig die analytische Erkenntnis beschleunigen.

Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,20 % wachsen. Die Vorreiter bei Anwendungen künstlicher Intelligenz sind Länder wie die USA und Kanada, die den nordamerikanischen Markt frühzeitig übernommen haben. Verbrauchertrends wie Online-Shopping und die weit verbreitete Verwendung digitaler Geräte mit Gesichts- und Spracherkennung werden das Wachstum dieser Region weiter vorantreiben. Der Markt wurde durch Investitionen in nordamerikanische Unternehmen angekurbelt, die KI-Lösungen und -Dienste anbieten. So gab Scale Inc., ein Anbieter von APIs, die von Herstellern autonomer Fahrzeuge verwendet werden, im August 2018 bekannt, dass es 18 Millionen USD aufgebracht habe, um Trainingsdaten von Unternehmen wie Embark und Lyft, Inc. zu erhalten.

Ventures, Accel und Index Y Combinator übernahmen die Führung in der Finanzierungsrunde. Einer der wichtigsten Trends in diesem Bereich ist die Verwendung von KI zur Stimm- und Spracherkennung. So gewährte das amerikanische KI-Unternehmen Globalme Localization Inc. dem amerikanischen Audiounternehmen Sonos Inc. Zugriff auf seine Dialekt- und Akzent-Audiosammlung. Sonos Inc. sammelte Akzent- und Sprachdaten aus drei Ländern, bevor es die Smart-Home-Assistenten in seine drahtlosen Lautsprecher integrierte. Durch diese Integration konnte das Unternehmen seine Spracherkennungs-Engines optimieren und die Qualität der Sprachanrufe seiner Kunden verbessern. Virtuelle Assistenten in Unternehmen skalieren und automatisieren Antworten, um Ansprüche zu untermauern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Kosten zu senken. Die zunehmende Nutzung der Biometrie in der Region ermöglicht es dem Markt für künstliche Intelligenz, in völlig neue Anwendungsbereiche vorzudringen.

Europa dürfte im Prognosezeitraum deutlich wachsen. Virtuelle Assistenten für Unternehmen skalieren und automatisieren Antworten auf Supportansprüche, steigern die Kundenzufriedenheit und senken die Kosten. So verbesserte Vodafone Limited (UK) das Kundenerlebnis um etwa 68 %, nachdem es seinen Chatbot TOBi für Kundenanfragen eingeführt hatte. Die zunehmende Nutzung der Biometrie in der Region ebnet dem Markt für künstliche Intelligenz den Weg, in völlig neue Anwendungsfelder vorzudringen. Darüber hinaus kündigte der deutsche Innenminister im Januar 2020 einen Plan zur Einführung biometrischer Anwendungen an 14 Flughäfen und 134 Bahnhöfen an, um die Sicherheit in Deutschland zu erhöhen.

Brasiliens Sicherheitssysteme wurden aufgrund der steigenden Kriminalität gestärkt, was den Einsatz von KI-Anwendungen fördert. So installierte die brasilianische Regierung im März 2020 in ganz Bahia und São Paulo 106 intelligente Kameras, um die Sicherheit zu verbessern, die Überwachung zu verstärken und Kriminalität vorzubeugen. Die Stadt São Paulo hat Drohnen, intelligente Kameras und einen Klassifizierungsalgorithmus für Echtzeitanalysen strategisch platziert.

Der Nahe Osten und afrikanische Länder implementieren KI in der Vermögensverwaltung. Das israelische Start-up Presenso bietet beispielsweise cloudbasierte Software zur vorausschauenden Wartung von Industrieanlagen an. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens können Industriehersteller Anomalien in ihren Sensordaten erkennen. Aufgrund steigender Investitionen in den Telekommunikations- und Überwachungssektoren sind Anwendungen des maschinellen Lernens erforderlich. Für die Entwicklung von Überwachung und Telekommunikation haben mehrere afrikanische Länder, darunter Kenia und Uganda, Finanzmittel und Infrastruktur von chinesischen Unternehmen wie Huawei Technologies Co., Ltd. erhalten. Für die Grenzsicherung in der Türkei sind etwa 30 lokal produzierte Drohnen mit Gesichtserkennung und KI im Einsatz.

Segmentanalyse

Der globale Marktanteil im Bereich künstliche Intelligenz (KI) ist nach Datentyp, Lösung, Technologie und Endbenutzer segmentiert.

Basierend auf dem Datentyp ist der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI) in Bild, Video, Text, Ton, Zeitreihen und Punktwolken unterteilt.

Das Bildsegment leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 41,4 % wachsen. KI-basierte Software wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um die Bilderfassung zu unterstützen und ein improvisiertes Bild eines Körperteils zu liefern. Innovative Diagnoseprodukte mit KI-Unterstützung wurden auf den Markt gebracht und es wird erwartet, dass sie den Marktanteil des Segments im Prognosezeitraum steigern werden. So kündigte Agfa Radiology Solutions beispielsweise die Veröffentlichung des SmartXR-Portfolios im Jahr 2020 an, das eine besondere Kombination aus Hardware und KI-gestützter Software verwendet, um Geräten für die digitale Radiographie (DR) Intelligenz zu verleihen.

Basierend auf der Lösung ist der globale KI-Markt in Hardware, Software und Dienstleistungen unterteilt.

Das Dienstleistungssegment hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 49,2 % wachsen. Installations-, Integrations-, Wartungs- und Supportprojekte fallen unter die Kategorie der künstlichen Intelligenzdienste. Die Einführung von IBM Watson AIOps, neu hinzugefügten KI-gestützten Diensten und Funktionen, wurde im Mai 2020 von der International Business Machines (IBM) Corporation angekündigt. Diese Dienste sind für die Unternehmensautomatisierung gedacht und erhöhen die Kosteneffizienz und Belastbarkeit der IT-Infrastrukturen. Der Markt für KI-Dienste wird voraussichtlich aufgrund des Einsatzes von KI im Kundendienst wachsen.

Der Markt für KI-basierte Software wächst aufgrund sorgfältiger Fortschritte bei der Datenspeicherkapazität, der leistungsstärkeren Rechenleistung und der Parallelverarbeitungskapazitäten, die High-End-KI-Software in dynamischen Endbenutzer-Vertikalen liefern. LogMeIn, Inc., ein in den USA ansässiger Anbieter von SaaS (Software-as-a-Service) und Cloud-basierten Diensten für Kundenbindung, Remote-Konnektivität und Zusammenarbeit, verzeichnete in allen Bereichen einen deutlichen Anstieg der Neuanmeldungen.

Basierend auf der Technologie ist der globale KI-Markt in Deep Learning, maschinelles Lernen, NLP und maschinelles Sehen unterteilt.

Das Segment Deep Learning leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 36,8 % wachsen. Deep Learning bietet lukrative Investitionsmöglichkeiten, da es dabei hilft, die mit großen Datenmengen verbundenen Schwierigkeiten zu überwinden. Viele große Technologieunternehmen unternehmen strategische Schritte, um ihr Wissen über Deep Learning-Technologie zu erweitern. So kaufte die Intel Corporation im Dezember 2019 das in Israel ansässige Deep Learning-Unternehmen Habana Labs Ltd. Deep Learning-Tools (neuronale Netzwerke) von Unternehmen wie Ward Systems Group, Inc. und NeuroDimension, Inc. werden zum Trainieren von KI zu verschiedenen KI-Themen bereitgestellt. Rekurrente neuronale Netzwerke werden auch für die Zeitreihenanalyse und -prognose immer beliebter. Eine Deep Learning-Anwendung ist das rekurrente neuronale Netzwerk.

Einer der bekanntesten KI-Trends für Unternehmen ist automatisiertes maschinelles Lernen. AutoML wird verwendet, um mühsame Modellierungsaufgaben auszuführen. So erreichte AutoML von Google LLC nach vielen Wiederholungen ein hohes Maß an Genauigkeit. Trendige ML-Algorithmen werden von vielen Unternehmen verwendet, um Entscheidungsprozesse zu verbessern. Alle Business-Intelligence-Plattformen verfügen mittlerweile über eingebettete Analysen mit integrierten Modellen für maschinelles Lernen. Darüber hinaus kaufte Microsoft im Mai 2018 Semantic Machines , ein auf maschinelles Lernen spezialisiertes Startup, um Konversations-KI für seinen intelligenten Assistenten Cortona zu implementieren.

Basierend auf dem Endbenutzer ist der globale KI-Markt in die Bereiche Gesundheitswesen, BFSI, Recht, Einzelhandel, Werbung und Medien, Automobil und Transport, Landwirtschaft und Fertigung unterteilt.

Das Gesundheitssegment hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich um durchschnittlich 49,9 % wachsen. Die Konversations-KI-Plattform ist eine der beliebtesten Anwendungen für alle Endanwendungen. So führte Google LLC im April 2020 einen virtuellen Rapid Response Agent für Callcenter ein. Der Diagnoseprozess wurde im Gesundheitswesen durch Bilderkennung grundlegend verändert. Darüber hinaus entwickelte das in Großbritannien ansässige KI-Unternehmen DeepMind neuronale Netzwerke, die bei der Diagnose von Augenkrankheiten genauso präzise sind wie medizinisches Fachpersonal. Viz.ai, Inc. erhielt die FDA-Zulassung, CT-Scans zu analysieren und medizinisches Fachpersonal auf Patienten aufmerksam zu machen, die möglicherweise einen Schlaganfall erlitten haben. Diese Faktoren werden voraussichtlich das Gesundheitssegment im Prognosezeitraum antreiben.

Durch die Projektion von Ergebnissen in die Zukunft und die Analyse historischer Trends hilft KI Banken und Finanzinstituten dabei, Muster zur Geldwäschebekämpfung zu erkennen und Betrug aufzudecken. Einer der wichtigsten Trends, den die meisten Finanzinstitute nutzen, ist die kognitive Prozessautomatisierung. Sie ermöglicht die Automatisierung fehleranfälliger Finanzdienstleistungen wie etwa des Forderungsmanagements.

jüngsten Entwicklungen

• Juli 2022 – AiCure, ein auf die Verbesserung klinischer Studien durch künstliche Intelligenz (KI) und fortschrittliche Datenanalyse spezialisiertes Unternehmen, gab bekannt, dass das DHA PTSD-DT-Programm die KI-Plattform von AiCure in seinem adaptiven Plattformversuch (APT) für posttraumatische Belastungsstörungen (PTBS) verwenden würde, um die Wirksamkeit verschiedener PTBS-Behandlungen sowohl bei aktiven Militärangehörigen als auch bei Veteranen zu vergleichen.
• August 2022 – Atomwise, ein Pionier in der Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) zur Entdeckung niedermolekularer Arzneimittel, gab bekannt, dass es eine exklusive strategische Forschungspartnerschaft mit Sanofi eingegangen ist. Im Rahmen dieser Partnerschaft wird Atomwises AtomNet-Plattform für die computergestützte Entdeckung und Erforschung von bis zu fünf Wirkstoffzielen genutzt.