О докладе
Глобальный рынок расходов на системы искусственного интеллекта оценивается в 11.7 млрд долларов США в 2017 году и достигнет 516.2 млрд долларов США к концу 2027 года, демонстрируя CAGR 46.1% в течение периода оценки (2017-2027 гг.).
| Атрибуты | Детали |
|---|---|
| Оценочная стоимость рынка (2017) | USD 11.7 Миллиард |
| Прогнозируемый доход рынка (2027) | USD 516.2 Миллиард |
| Скорость роста рынка на основе стоимости (2017-2027) | 46.1% |
Среди всех технологий на долю глубокого обучения приходится 50.8% стоимости на мировом рынке расходов на системы искусственного интеллекта к концу 2027 года, за ним следует машинное обучение с долей 24.8% стоимости. Ожидается, что глубокое обучение покажет более высокую приростную стоимость в течение прогнозного периода по сравнению с другими технологиями.
Сегмент глубокого обучения, по прогнозам, будет демонстрировать CAGR 49.3% в течение прогнозного периода. Ожидается, что к концу 2027 года доля сегмента обработки естественного языка составит 11.3%, а темпы роста в течение прогнозируемого периода будут равны 42.9%.
Модель облачных вычислений следующего поколения, построенная на основе возможностей ИИ, должна быть способна запускать приложения глубокого обучения или ИИ. Потенциал облачных вычислений заключается в снижении затрат на вычисления и повышении гибкости бизнеса. ИИ использует большой объем хранимых данных и может быть использован для облачной робототехники, автоматизации, интеллектуальных действий и машинного обучения.
Искусственный интеллект с помощью облачных вычислений добавляет новые возможности, используя новые сценарии использования для усовершенствования разработанных до сих пор систем. В настоящее время облачный ландшафт ИИ подразделяется на две группы - облачные сервисы ИИ и облачные платформы машинного обучения. Облачные сервисы ИИ включают в себя такие технологии, как Microsoft Cognitive Services, IBM Watson и т. д.
Сближение искусственного интеллекта и больших данных - важное событие, определяющее будущее компаний, извлекающих бизнес-ценность из данных и аналитических возможностей. Недостаточная доступность данных, ограниченный объем выборки и неспособность анализировать огромные объемы данных за миллисекунды ограничивают сферу применения ИИ и машинного обучения. Возможность оперативного и быстрого доступа к большим объемам и источникам данных открыла возможности ИИ и машинного обучения.
Большие данные предоставляют технологиям увлекательные возможности, анализируя данные в режиме реального времени. Компания MetLife, один из крупнейших мировых провайдеров страховых услуг, пособий для сотрудников и аннуитетных программ, также внедрила технологию искусственного интеллекта с использованием больших данных.
В связи с быстрым развитием искусственного интеллекта по всему миру крупные компании уделяют большое внимание привлечению инженеров по искусственному интеллекту. Искусственный интеллект в основном используется для трансформации корпоративного бизнеса и сокращения времени реакции.
Различные компании, такие как IBM Corp, Salesforce.com Inc, Google Inc, Facebook Inc и многие другие, платят высокую зарплату, чтобы удержать своих высококвалифицированных сотрудников. Таким образом, одним из основных сдерживающих факторов развития искусственного интеллекта являются высокие инвестиции в высококвалифицированный персонал.
Искусственный интеллект меняет представление о розничной торговле, поскольку он предоставляет современный способ анализа больших данных, помогая ритейлерам электронной коммерции более глубоко взаимодействовать со своими клиентами и обеспечивать превосходный клиентский опыт. ИИ помогает доставлять сообщения нужным клиентам в нужное время, что способствует увеличению общего дохода. Например, система искусственного интеллекта IBM Watson предлагает решения для электронной коммерции на рынке.
Ожидается, что к 2032 году мировой рынок расходов на системы искусственного интеллекта достигнет 3421 миллиарда долларов США
Глобальный рынок расходов на системы искусственного интеллекта, как ожидается, продемонстрирует CAGR 46% в течение прогнозируемого периода
Среди известных игроков на мировом рынке затрат на системы искусственного интеллекта - Google LLC, Microsoft Corporation, Apple Inc. и другие.
Наши исследовательские продукты
«Full Research Suite» предоставляет практическую рыночную информацию, глубокий анализ рынков или технологий, чтобы клиенты могли действовать быстрее, снижать риски и открывать возможности для роста.
Рейтинг оценивает и ранжирует ведущих поставщиков, классифицируя их как «устоявшихся лидеров», «ведущих претендентов» или «революционеров и претендентов».
Определяет, где дополнения увеличивают ценность, а заменители снижают ее, прогнозируя чистое воздействие по горизонту.
Мы предоставляем подробную информацию, необходимую для принятия решений: оценку рынка, 5-летние прогнозы, цены, внедрение, использование, доходы и операционные KPI, а также отслеживание конкурентов, регулирование и цепочки создания стоимости в 60 странах мира.
Обнаруживайте изменения до того, как они повлияют на вашу прибыль и убытки. Мы отслеживаем переломные моменты, кривые внедрения, изменения цен и действия экосистемы, чтобы показать, куда движется спрос, почему он меняется и что делать дальше на быстрорастущих рынках и в сфере прорывных технологий.
Анализ поведения пользователей в режиме реального времени. Мы отслеживаем изменение приоритетов, восприятие услуг сегодняшнего дня и следующего поколения, а также опыт поставщиков, а затем оцениваем скорость перехода технологий от этапа испытаний к внедрению, сочетая мнения покупателей, потребителей и каналов с социальными сигналами (#WhySwitch, #UX).
Сотрудничайте с нашей командой аналитиков, чтобы создать индивидуальный отчет, разработанный с учетом приоритетов вашего бизнеса. От анализа рыночных тенденций до оценки конкурентов или создания индивидуальных наборов данных — мы адаптируем аналитическую информацию к вашим потребностям.
Информация о поставщиках
Обнаружение и профилирование
Вместимость и занимаемая площадь
Производительность и риски
Соответствие требованиям и управление
Коммерческая готовность
Кто кого снабжает
Оценочные листы и шорт-листы
Игровые книги и документация
Категория «Интеллект»
Определение и сфера применения
Спрос и варианты использования
Факторы, влияющие на стоимость
Структура рынка
Карта цепочки поставок
Торговля и политика
Нормы эксплуатации
Результаты
Информация о покупателе
Основы учетной записи
Расходы и объем работ
Модель закупок
Требования к поставщикам
Условия и политика
Стратегия входа
Болевые точки и триггеры
Результаты
Анализ цен
Контрольные показатели
Тенденции
Должная стоимость
Индексация
Стоимость с доставкой
Коммерческие условия
Результаты
Анализ бренда
Позиционирование и ценностное предложение
Доля и присутствие
Отзывы клиентов
Выход на рынок
Цифровые технологии и репутация
Соответствие требованиям и доверие
Ключевые показатели эффективности и пробелы
Результаты
Полный набор исследовательских инструментов включает в себя:
Анализ рыночных перспектив и тенденций
Интервью и тематические исследования
Стратегические рекомендации
Анализ профилей и возможностей поставщиков
5-летние прогнозы
8 регионов и более 60 разбиений данных на уровне стран
Разделение данных по сегментам рынка
12 месяцев непрерывного обновления данных
ПОСТАВЛЕНО В ВИДЕ:
PDF EXCEL ONLINE
Полный набор инструментов для исследований
$5000
$7500
$10000
Рынок бортового Интернета сегментируется по типу подключения (спутниковое подключение, подключение «воздух-земля», гибридное), технологии (спутниковый широкополосный доступ, Wi-Fi, 4G/LTE, 5G), скорости подключения (высокая скорость, стандартная, низкая пропускная способность) и региону. Прогноз на 2026–2036 годы.
Рынок микрофулфилмента сегментирован по Компоненту (Программное обеспечение, Аппаратное обеспечение, Услуги), Типу (Интегрированные в магазин/в магазине, Автономные, Дарксторы), Конечному пользователю (Электронная коммерция, Розничные продавцы и дистрибьюторы, Производители) и Региону. Прогноз на 2026–2036 годы.
Рынок производства в космосе сегментирован по продуктам (Zblan Fiber Optics, Electromagnetic metamaterials antennas, Graphene & Solid-State Lithium Batteries, Hydrogen Propulsion System, Prefect Spheres Bearings, Perovksite Photovoltaics Cell, Proton Exchange Membrane Cells, Quantum Dot Display, Traction Motor, Zeolite Crystals), точкам использования (Космос, Земля), конечным пользователям (Коммерческий, Правительство и военные) и регионам. Прогноз на 2026–2036 годы.
Рынок спутникового IoT сегментируется по Типу услуг (Прямое подключение к спутнику, Обратная связь спутникового IoT), Диапазону частот (Ku- и Ka-диапазоны, L-диапазон, S-диапазон, Прочие), Размеру организации (Крупные предприятия, МСП) и Региону. Прогноз на период с 2026 по 2036 год.
Рынок микропечати сегментирован по типу (монохромный, цветной), типу чернил (микротиснение, специальные чернила, магнитные чернила, УФ невидимые чернила, инфракрасные чернильные метки), типу печати (односторонняя, двусторонняя) и региону. Прогноз на 2026–2036 годы.
Рынок управления SBOM и соответствия требованиям цепочки поставок программного обеспечения сегментирован по Компонентам (инструменты для генерации и управления SBOM, отчетность по соответствию и нормативным требованиям, интеграция аналитики угроз), Типу развертывания (облачные платформы, локальные решения, гибридные модели), Конечным пользователям (крупные предприятия, МСП, государственные и оборонные учреждения) и Региону. Прогноз на 2026–2036 годы.
Рынок расходов на системы искусственного интеллекта
Спасибо!
Вы получите письмо от нашего менеджера по развитию бизнеса. Пожалуйста, не забудьте проверить папку SPAM/JUNK.
Выберите тип лицензии
| Историческая рыночная стоимость по всем сегментам и конечному использованию |  |
|
|
| Прогноз рыночной стоимости по всем сегментам и конечному использованию | |
|
|
| Исторический объем рынка по всем сегментам и конечному использованию | |
|
|
| Прогноз объема рынка по всем сегментам и конечному использованию | |
|
|
| Глобальный среднегодовой темп роста и разбивка годового роста | |
|
|
| Глобальная дополнительная возможность в долларах (абсолютная сумма в долларах) | |
|
|
| Глобальная рыночная стоимость по типу технологии | |
|
|
| Глобальная рыночная стоимость по типу продукта / группе SKU | |
|
|
| Глобальная рыночная стоимость по применению (варианты использования) | |
|
|
| Глобальная рыночная стоимость по типу клиентов (B2B/B2C, МСП/крупные предприятия) | |
|
|
| Глобальная рыночная стоимость по каналам сбыта | |
|
|
| Глобальный средний уровень цен по сегментам | |
|
|
| Анализ глобального ценового диапазона (низкий–средний–высокий) | |
|
|
| Глобальные цены по типу сделки (спот / ФОБ / контракт / оптом) | |
|
|
| Глобальный баланс спроса и предложения | |
|
|
| Глобальная цепочка создания стоимости и маржинальная структура | |
|
|
| Карта глобальной цепочки поставок (узловые пункты, порты, коридоры) | |
|
|
| Обзор мирового импорта-экспорта по кластерам HS | |
|
|
| Матрица глобальных торговых потоков (регион × регион) | |
|
|
| Глобальная установленная база по приложениям / классам активов | |
|
|
| Общая установленная мощность по регионам и типам установок | |
|
|
| Анализ глобальной загрузки производственных мощностей | |
|
|
| Доля мирового рынка компаний по сегментам | |
|
|
| Доля глобального бренда (в сегменте B2C) | |
|
|
| Глобальная конкурентная среда и стратегическое планирование | |
|
|
| Глобальное картирование «кто кого снабжает» | |
|
|
| Глобальный список ключевых покупателей по вертикали | |
|
|
| Глобальный список ключевых поставщиков / конвертеров / OEM-производителей | |
|
|
| Обзор глобальных нормативных требований и стандартов | |
|
|
| Глобальные тенденции в области ESG и устойчивого развития | |
|
|
| Глобальный анализ инноваций и патентных горячих точек | |
|
|
| Глобальное внедрение технологий S-кривая | |
|
|
| Глобальные факторы спроса и сдерживающие факторы по вертикали FMI | |
|
|
| Прогноз глобального сценария (базовый / оптимистичный / пессимистичный) | |
|
|
| Глобальная матрица рисков (поставки, нормативные требования, геополитическая ситуация, валютный курс) | |
|
|
| Глобальный бенчмаркинг по сравнению с соседними рынками / заменителями | |
|
|
| Глобальный перекрестный анализ (продукт/технология × конечное использование × регион) |  |
|
|
| Обзор глобальных тенденций по ключевым сегментам и конечным видам использования | |
|
|
| Глобальные долгосрочные мегатенденции, влияющие на рынок (по всем направлениям деятельности FMI) | |
|
|
| Глобальная эволюция технологий и план их замены (какая технология заменит какую и когда) | |
|
|
| Анализ глобального риска замещения (материалы, технологии, бизнес-модели) | |
|
|
| Архетипы глобальной конкурентной стратегии (низкая стоимость, премиум, ниша, платформа, экосистема) | |
|
|
| Глобальный бенчмаркинг регионов (сравнение регионов по размеру, росту, прибыльности, риску) | |
|
|
| Глобальный бенчмаркинг приложений и вариантов использования (где происходит смещение ценности) | |
|
|
| Глобальное определение TAM и граничные условия (что входит в сферу действия, а что выходит за ее пределы) | |
|
|
| Глобальная логика SAM и SOM для компаний (какие части TAM реально доступны) | |
|
|
| Глобальные инновации и возможности в «белых пятнах» | |
|
|
| Обзор глобальных изменений в области регулирования и ESG (прогноз на 3–5 лет) | |
|
|
| Качественная оценка по модели «Пять сил Портера» | |
|
|
| Глобальная качественная оценка PESTEL | |
|
|
| Общее описание портфеля BCG / GE (почему регионы/сегменты находятся в каждой ячейке) | |
|
|
| Описание глобальных сценариев (базовый, оптимистичный, пессимистичный, сценарий с перебоями) | |
|
|
| Глобальные, региональные и страновые комплексные стратегические рекомендации и план действий по их реализации | |
|
|
| Общее описание матрицы Ансоффа (варианты роста рынка и продукта в разных регионах и сегментах) | |
|
|
| Глобальный SWOT-анализ рынка (сильные и слабые стороны, возможности и угрозы) | |
|
|
| Глобальная матрица TOWS (сопоставление внешних возможностей/угроз с внутренними сильными/слабыми сторонами) | |
|
|
| Blue Ocean / отображение кривой ценности конкурирующих предложений по ключевым факторам ценности | |
|
|
| Составление карты задач для конечных пользователей и покупателей (какие задачи решает продукт/решение) | |
|
|
| Модель Кано с представлением функций и атрибутов (обязательные и дополнительные) для приоритетных сегментов | |
|
|
| Тепловая карта рисков и выгод и система приоритезации для портфеля стран | |
|
|
| Региональная рыночная стоимость по всем сегментам и видам использования | |
|
|
| Региональный рыночный объем по всем сегментам и видам использования | |
|
|
| Региональный CAGR и разложение роста | |
|
|
| Региональный ASP по сегменту и технологии | |
|
|
| Региональное отклонение цен относительно глобального индекса | |
|
|
| Региональный разрыв между спросом и предложением | |
|
|
| Региональный анализ импорта и экспорта | |
|
|
| Региональная конфигурация цепочки создания стоимости | |
|
|
| Региональная доля рынка компаний по сегментам | |
|
|
| Региональная доля брендов (B2C, где применимо) | |
|
|
| Региональная установленная база по приложениям | |
|
|
| Региональная установленная мощность и её использование | |
|
|
| Региональный анализ «кто кому поставляет» | |
|
|
| Региональный список поставщиков уровней 1 и 2 | |
|
|
| Профиль региональных дистрибьюторов и партнёров по каналам | |
|
|
| Региональная нормативно-правовая база | |
|
|
| Региональные ESG / нормы устойчивости | |
|
|
| Тенденции поведения региональных потребителей и конечных пользователей | |
|
|
| Региональная рентабельность и структура маржи | |
|
|
| Региональная конкурентная интенсивность (HHI / CR4) | |
|
|
| Оценка привлекательности регионального рынка | |
|
|
| Оценка конкурентной силы в регионе (для клиента) | |
|
|
| Приоритет регионального портфеля (GE / 9-box) | |
|
|
| Региональные тенденции ПИИ и капитальных затрат | |
|
|
| Региональный поперечный анализ (сегмент × применение × страна) | |
|
|
| Региональный обзор тенденций по ключевым сегментам и видам использования | |
|
|
| Региональный бенчмаркинг: регион против региона | |
|
|
| Персоны поведения региональных клиентов и покупателей | |
|
|
| Региональные модели выхода на рынок и стратегии каналов | |
|
|
| Региональный TAM, SAM, SOM для топ-игроков | |
|
|
| Региональная карта стратегий: атаковать, защищать, избегать | |
|
|
| Рыночная стоимость страны по всем сегментам и видам использования | |
|
|
| Объем рынка страны по всем сегментам и видам использования | |
|
|
| Годовой темп роста (CAGR) и тренд год-к-году | |
|
|
| Средняя цена (ASP) по сегментам и технологиям | |
|
|
| Ценовой коридор страны / рыночные ориентиры | |
|
|
| Баланс спроса и предложения страны | |
|
|
| Импорт–экспорт страны по кодам HS и партнёрам | |
|
|
| Регуляторная и нормативная среда страны | |
|
|
| Налоговая и тарифная структура страны (по секторам) | |
|
|
| Доля компаний на рынке страны по сегментам | |
|
|
| Доля брендов и представленность на полках (B2C) | |
|
|
| Установленная база страны по приложениям / устройствам | |
|
|
| Установленные мощности и база предприятий страны | |
|
|
| Список покупателей / ключевых клиентов страны | |
|
|
| Карта дистрибьюторов / партнёров страны | |
|
|
| Анализ «кто что у кого покупает» по стране | |
|
|
| PESTEL-снимок страны (макро-среда) | |
|
|
| Риск-оценка страны (макро + сектор) | |
|
|
| Сценарный прогноз страны (3–4 сценария) | |
|
|
| Позиционирование BCG / GE страны vs другие страны | |
|
|
| Руководство по закупкам и источникам в стране | |
|
|
| Воронка возможностей и карта «белых пятен» страны | |
|
|
| Конкурентный мониторинг и недавние шаги компаний в стране | |
|
|
| Кейс-стади страны / истории успеха и провалов | |
|
|
| Кросс-секционный анализ страны (сегмент × канал × тип клиента) | |
|
|
| Наратив трендов и история спрос-предложение страны | |
|
|
| Конкурентный ландшафт страны (кто где играет и как выигрывает) | |
|
|
| Качественная оценка Пяти сил Портера для страны | |
|
|
| Качественная оценка PESTEL страны | |
|
|
| Прогноз нормативных изменений (регуляции, реформы, стимулы) | |
|
|
| TAM, SAM, SOM страны для клиента и ключевых конкурентов | |
|
|
|
Есть вопросы? |
