Marktbericht für generative KI: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Komponenten (Software, Dienstleistungen), Technologien (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformer, Variational Autoencoder, Diffusion Networks), Endnutzern (Medien und Unterhaltung, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Automobil- und Transportwesen, Spiele, Sonstige), Anwendungen (Computer Vision, NLP, Robotik und Automatisierung, Content-Generierung, Chatbots und intelligente virtuelle Assistenten, Predictive Analytics, Sonstige), Modellen (Large Language Models, Bild- und Videogenerative Modelle, Multimodale Generative Modelle, Sonstige) und Regionen (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika). Prognosen für den Zeitraum 2025–2033.

Wachstumsfaktor für den Markt für generative KI

Innovationen im Bereich Cloud-Speicher

Die Innovation im Bereich Cloud-Speicher treibt den Markt für generative KI maßgeblich voran, indem sie die notwendige Infrastruktur und Rechenleistung für die Entwicklung, das Training und den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle bereitstellt. Generative KI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), benötigen massive Datensätze und Rechenressourcen. Beispielsweise verbrauchte das Training von GPT-3 rund 3,14 × 10²³ FLOPS und benötigte 1,6 Petabyte an Daten. Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3 bieten skalierbaren und kostengünstigen Speicherplatz für diese riesigen Datensätze und gewährleisten hohe Ausfallsicherheit und Verfügbarkeit.

Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter leistungsstarke Rechenressourcen wie Hochleistungs-GPUs und KI-Beschleuniger, die für das effiziente Training und den Einsatz generativer KI-Modelle unerlässlich sind. Die Nachfrage nach KI-spezifischen Rechenressourcen dürfte aufgrund der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien deutlich steigen. Diese Innovation im Bereich Cloud-Speicherung und -Computing hat KI demokratisiert und sie Unternehmen und Privatpersonen zugänglich gemacht, denen teure Hardware und Infrastruktur fehlen. Dadurch wird die rasante Entwicklung und Verbreitung generativer KI branchenübergreifend gefördert und das Marktwachstum weiter angekurbelt.

Regierungsinitiativen

Staatliche Initiativen treiben den globalen Markt für generative KI maßgeblich voran, indem sie die technologische Entwicklung und Anwendung fördern. Viele Regierungen unterstützen Endnutzer bei der Entwicklung von KI-Technologien in verschiedenen Branchen. So nutzte beispielsweise die US-amerikanische General Services Administration (GSA) im August 2022 generative KI und maschinelles Lernen, um Beschaffungsprozesse zu optimieren und klare Einblicke und Prognosen zu Beschaffungstrends zu liefern.

Auch die chinesische Regierung hat großes Interesse an generativer KI gezeigt, insbesondere durch neue Förderinitiativen zur Innovationsförderung nach der COVID-19-Pandemie. Im Januar 2023 begannen chinesische Technologieunternehmen mit staatlicher Unterstützung, KI-Technologien zu entwickeln, die auf lokale Präferenzen und politische Gegebenheiten zugeschnitten sind. Lokale Regierungen investieren über IDEA, ein von der Kommunistischen Partei Chinas gefördertes Forschungslabor, in zahlreiche Projekte.

Diese Initiativen verdeutlichen, wie wichtig staatliche Unterstützung für die Weiterentwicklung generativer KI-Technologien ist und damit für deren Wachstum und weltweite Akzeptanz.

Marktbeschränkung

Datenpannen

Datenpannen hemmen den Markt für generative KI erheblich, da diese für Training und Betrieb auf riesige Datenmengen angewiesen ist. Dies wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit auf. Laut IBM beliefen sich die durchschnittlichen Kosten einer Datenpanne im Jahr 2022 auf 4,35 Millionen US-Dollar, wobei US-Unternehmen mit durchschnittlich 9,44 Millionen US-Dollar die höchsten Kosten verzeichneten. Generative KI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), werden mit massiven Datensätzen trainiert, die häufig sensible Informationen wie personenbezogene Daten, urheberrechtlich geschütztes Material und vertrauliche Geschäftsinformationen enthalten. Unbefugter Zugriff auf diese Datensätze kann schwerwiegende Datenschutzverletzungen und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Eine Gartner-Studie prognostiziert, dass bis 2025 30 % der KI-Cyberangriffe auf Trainingsdaten oder -modelle abzielen werden, was die wachsenden Sicherheitsrisiken verdeutlicht. Darüber hinaus gibt der potenzielle Missbrauch generativer KI zur Erzeugung von Deepfakes, zur Verbreitung von Fehlinformationen oder zur Erstellung schädlicher Inhalte Anlass zur Sorge bei Politikern und der Öffentlichkeit. Diese Risiken könnten zu verstärkter Kontrolle und Regulierung führen und die Entwicklung und Anwendung generativer KI-Technologien potenziell behindern.

Um diese Risiken zu minimieren, investieren Unternehmen in robuste Daten-Governance- und Sicherheitsmaßnahmen wie Datenanonymisierung, Verschlüsselung und sichere Speicherlösungen. Die Komplexität und der Umfang der Daten erschweren jedoch einen vollständigen Schutz. Die Bekämpfung von Datenschutzverletzungen und die Gewährleistung eines verantwortungsvollen Einsatzes von generativer KI sind entscheidend, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu gewinnen und das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.

Marktchance

Beschleunigung großer Sprachmodelle (llms)

Die rasante Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) eröffnet dem globalen Markt für generative KI erhebliche Chancen. LLMs wie GPT-3 von OpenAI und Constitutional AI von Anthropic sind KI-Systeme, die anhand umfangreicher Datensätze trainiert werden, um menschenähnliche Texte, Code, Bilder und andere Inhalte zu generieren. Jüngste Fortschritte bei LLMs haben deren Fähigkeit unter Beweis gestellt, qualitativ hochwertige, kohärente und kontextrelevante Inhalte zu erzeugen. GPT-3 beispielsweise, mit über 175 Milliarden Parametern, zeichnet sich durch seine herausragenden Leistungen in verschiedenen Bereichen aus.Verarbeitung natürlicher SpracheAufgaben mit bemerkenswerter Genauigkeit.

Die rasante Entwicklung von LLMs wird durch die zunehmende Verfügbarkeit leistungsstarker Rechenressourcen, darunter GPUs und Cloud-Computing-Plattformen, vorangetrieben. Laut Nvidia wird die Nachfrage nach KI-spezifischen Rechenressourcen von 2020 bis 2024 voraussichtlich um das 25-Fache steigen. Dieses Wachstum erleichtert die Ausbildung und den Einsatz von LLMs und eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten in den Bereichen Content-Erstellung, kreatives Schreiben, Softwareentwicklung und personalisierte Kommunikation.

Jasper.ai, ein Unternehmen, das LLMs zur Content-Erstellung einsetzt, sicherte sich beispielsweise 2022 eine Finanzierung in Höhe von 125 Millionen US-Dollar und verdeutlichte damit die steigenden Investitionen in diese Technologie. Die Integration von LLMs mit anderen KI-Technologien wie Computer Vision und Spracherkennung verspricht zudem noch fortschrittlichere generative Anwendungen. Mit der Weiterentwicklung und zunehmenden Verfügbarkeit von LLMs werden Unternehmen verschiedenster Branchen diese Modelle voraussichtlich nutzen, um ihre Produkte, Dienstleistungen und Abläufe zu optimieren und so ein deutliches Wachstum des Marktes für generative KI zu erzielen.

Regionaler Überblick

Nordamerika: Dominante Region

Nordamerika ist führend auf dem Markt für generative KI und hält den größten Marktanteil. Gründe hierfür sind unter anderem die fortschrittliche technologische Entwicklung und die zunehmenden Bedenken hinsichtlich Betrugs im Gesundheitswesen und im Bankwesen. Die Dominanz der Region ist auf die starke Präsenz von Marktteilnehmern und die umfangreiche staatliche Förderung zurückzuführen. Insbesondere das Silicon Valley in Kalifornien hat sich als zentraler Standort für Forschung und Entwicklung erwiesen. Namhafte US-amerikanische Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen wie OpenAI, Google, Facebook, NVIDIA und IBM haben maßgeblich zur Weiterentwicklung generativer KI-Technologien beigetragen.

Die National Science Foundation (NSF) hat diese Entwicklung durch die Gründung von elf neuen Nationalen Forschungsinstituten für Künstliche Intelligenz (NIKI) mit zusätzlichen Investitionen in Höhe von 140 Millionen US-Dollar weiter vorangetrieben und ihren Einfluss auf 40 Bundesstaaten und den District of Columbia ausgedehnt. Darüber hinaus hebt Goldman Sachs Research das potenzielle wirtschaftliche Potenzial generativer KI hervor und prognostiziert, dass Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache das globale BIP um 7 % (rund 7 Billionen US-Dollar) steigern und das Wirtschaftswachstum im nächsten Jahrzehnt um 1,5 % ankurbeln könnten. Dies unterstreicht die führende Rolle Nordamerikas bei der Gestaltung der Zukunft generativer KI und ihren erheblichen Einfluss auf die Weltwirtschaft.

Segmentanalyse

Nach Komponenten

Der Markt ist in Software und Dienstleistungen unterteilt. Es wird erwartet, dass die Softwarekategorie im Prognosezeitraum den höchsten Umsatz generieren wird. Dieses Wachstum wird durch Faktoren wie Betrugsprävention, präzise Prognosen, Abmilderung unvorhergesehener Folgen und verbesserten Datenschutz angetrieben. Da robuste Modelle des maschinellen Lernens (ML) generative KI-Software verbessern, werden Branchen wie Mode, Unterhaltung und Transportwesen voraussichtlich erhebliche Vorteile daraus ziehen.

Beispielsweise nutzen Modegiganten wie H&M und Adidas generative KI, um Kleidung und Schuhe zu entwerfen. Mithilfe dieser Technologie lassen sich auf effiziente Weise einzigartige Stoffe und Druckmuster erstellen. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Designprozess, sondern ermöglicht auch innovativere und individuellere Produktangebote. Da sich generative KI-Software stetig weiterentwickelt, wird erwartet, dass ihre Anwendung in verschiedenen Branchen zunimmt und so ein deutliches Umsatzwachstum im Softwaresegment generiert wird.

Von Endnutzern

Der Markt ist unterteilt in Medien und Unterhaltung, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen und Automobilindustrie.Spieleund andere. Der Medien- und Unterhaltungssektor dürfte ein deutliches Wachstum verzeichnen. Die zunehmende Nutzung generativer KI in diesem Sektor wird durch deren Fähigkeit vorangetrieben, wirkungsvollere und personalisierte Werbekampagnen zu erstellen. So kündigte beispielsweise BuzzFeed, Inc., ein führendes amerikanisches Internet-Medien-, Nachrichten- und Unterhaltungsunternehmen, im Januar 2023 an, KI-Tools von OpenAI einzusetzen, um sein Content-Angebot zu verbessern und anzupassen. Dieser Schritt unterstreicht die wachsende Nachfrage nach generativen KI-Technologien für personalisierte und ansprechende Nutzererlebnisse. Mit dem Fortschritt der generativen KI wird ihre Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von Medien und Unterhaltung weiter zunehmen und ein signifikantes Marktwachstum in diesem Segment beflügeln.

Durch Technologie

Der Markt ist in generative adversarielle Netzwerke (GANs), Transformer, Variations-Autoencoder und Diffusionsnetzwerke unterteilt. Transformer sind der führende Anbieter im Markt für generative KI. Ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt, haben Transformer aufgrund ihrer Fähigkeit, langfristige Abhängigkeiten zu erfassen und kohärente Ergebnisse zu erzeugen, an Bedeutung gewonnen. Ihr Erfolg beruht maßgeblich auf dem Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, der es ihnen ermöglicht, sich während der Generierung auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren. Diese Fähigkeit verbessert ihre Leistung bei der Generierung hochwertiger, kontextrelevanter Inhalte und macht Transformer zu einer entscheidenden Komponente für die Weiterentwicklung generativer KI-Technologien.

Durch Bewerbung

Der Markt ist unterteilt in Computer Vision, NLP, Robotik und Automatisierung, Content-Generierung.ChatbotsIntelligente virtuelle Assistenten, prädiktive Analysen und weitere Bereiche gehören ebenfalls zum Portfolio. Das Segment der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) hält den größten Marktanteil. NLP umfasst vielfältige Aufgaben wie Übersetzung, Textgenerierung, Zusammenfassung, Dialogsysteme und Stimmungsanalyse. Generative Modelle in der NLP werden besonders für ihre Fähigkeit geschätzt, kohärente und kontextrelevante Texte zu erzeugen und so die Qualität und Effektivität dieser Anwendungen zu verbessern. Mit den fortschreitenden Entwicklungen im Bereich der generativen KI werden sich die Fähigkeiten und Anwendungsbereiche der NLP voraussichtlich erweitern und das Wachstum dieses Segments weiter ankurbeln.

Nach Modell

Der Markt ist in große Sprachmodelle, generative Bild- und Videomodelle, Multi-Modell-Modelle und weitere Kategorien unterteilt. Große Sprachmodelle (LLMs) stehen an der Spitze des Marktes. Ihre Entwicklung wird durch eine Reihe von Anwendungen vorangetrieben, darunter Chatbots, die sinnvolle Gespräche führen, und Tools zur Inhaltsgenerierung, die Produktbeschreibungen und Artikel erstellen. LLMs wie ChatGPT sind besonders effektiv bei der Reduzierung von Zeit- und Kostenaufwand für die Entwicklung von NLP-Anwendungen. Ihre Fähigkeit, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren, macht sie für verschiedene Anwendungsfälle wertvoll. Die wachsende Beliebtheit von LLMs unterstreicht ihr Potenzial zur Verbesserung und Optimierung von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung und treibt so ihr Marktwachstum weiter an.