Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse für KI-Trainingsdatensätze, nach Typ (Text, Audio, Bild, Video und andere), nach Bereitstellungsmodus (lokal und in der Cloud), nach Endbenutzern (IT und Telekommunikation, Einzelhandel und Konsumgüter). , Gesundheitswesen, Automobil, BFSI und andere) und regionale Prognose, 2024 – 2032

Die globale Marktgröße für KI-Trainingsdatensätze wurde im Jahr 2023 auf 2,39 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 2,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 17,04 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,7 % im Prognosezeitraum (2024–2032) entspricht ). Ein Satz gekennzeichneter Daten oder Beispiele, die für das Modelltraining für maschinelles Lernen (ML) verwendet werden, wird als KI-Trainingsdatensatz bezeichnet. Die Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, beispielsweise als Audio, Bilder, Videos, Texte usw. Diese Typen sind mit einer Ausgabebezeichnung oder mit Anmerkungen versehenen Daten verknüpft, die ihre Bedeutung beschreiben. Die Trainingsdaten werden gesammelt, um Algorithmen für maschinelles Lernen zum Erkennen von Mustern und Vorhersagen zu trainieren.

Das Wachstum des Marktes für KI-Trainingsdatensätze kann auf Faktoren wie die schnelle Einführung von KI-Technologien und die zunehmende Anzahl hochwertiger Datensätze zurückgeführt werden. Zu diesem Wachstum trägt auch der weltweit steigende Trend zum Ausbau von Trainingsrechenzentren bei. Die verbesserte Prognose mit erhöhter Genauigkeit von Geschäftsstrategien durch KI-Daten fördert ein wachsendes Potenzial für den Marktanteil von KI-Trainingsdatensätzen. Mehrere Unternehmen betreten den Markt, um ML-Algorithmen zu trainieren, indem sie verschiedene Datensätze veröffentlichen, die in verschiedenen Anwendungsfällen funktionieren, um die Technologie flexibler und genauer in ihren Vorhersagen zu machen.

Die COVID-19-Pandemie führte zu einer beispiellosen Konvergenz des Bedarfs an schneller, evidenzbasierter Entscheidungsfindung und groß angelegter Problemlösung bei schnell wachsenden Datensätzen. Der Markt verzeichnete während der Pandemie ein stagnierendes Wachstum, da die neuen Algorithmen für verschiedene Anwendungsbereiche trainiert wurden.

AUSWIRKUNGEN GENERATIVER KI

Erweiterte Möglichkeiten generativer KI für hochwertige Trainingsdaten förderten das Marktwachstum

Generative KI-Systeme demokratisieren KI-Fähigkeiten, die zuvor aufgrund des Mangels an Trainingsdaten und der erforderlichen Rechenleistung, damit Algorithmen im Kontext jeder Organisation funktionieren, nicht zugänglich waren. Da Datensätze die Grundlage für das Lernen und Produzieren neuer Inhalte bilden, sind Qualität, Quantität und Vielfalt der KI-Trainingsdatensätze von großer Bedeutung für die Entwicklung und Wirksamkeit generativer KI-Modelle.

Generative KI hat sich äußerst positiv auf den Markt ausgewirkt, da sie bei der Bereitstellung hochwertiger Daten hilft. Unternehmen gehen strategische Partnerschaften ein, um generative KI für das Training von KI-Modellen zu implementieren. Beispielsweise vereinbarte Gretel, eine multimodale Plattform zur Generierung synthetischer Daten, im November 2023 mit AWS, die Entwicklung einer verantwortungsvollen generativen KI zum Schutz persönlicher und sensibler Informationen zu beschleunigen. Diese Partnerschaft ermöglicht es ausgewählten Unternehmen, direkte Unterstützung von Fachleuten beider Firmen zu erhalten und privaten Zugang zu Datenschutz-Tools und den hochmodernen synthetischen Datengenerierungsmodellen von Gretel zu erhalten.

Markttrends für KI-Trainingsdatensätze

Zunehmende Nutzung synthetischer Daten zur Verbesserung der Authentifizierung zur Förderung des Marktwachstums

Synthetische Daten helfen bei der Erstellung synthetischer Identitäten, um Bilder zu sichern und die Privatsphäre zu schützen. Mithilfe von KI können aus Video-/Bildstreams erkennbare Merkmale herausgelöst werden, die Menschen in Echtzeit präsentieren. Generative KI kann synthetische Daten erstellen, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden können, einschließlich biometrischer Identitäten. Dies führt zu einem robusteren Trainingsmodell, das die Privatsphäre des Einzelnen gewährleistet und die Datenqualität aufrechterhält.

Die Verwendung synthetischer Daten ermöglicht es Praktikern, die benötigten Informationen in einem bestimmten Umfang und zu jeder Zeit zu erstellen, mit besonderem Fokus auf ihre spezifischen Bedürfnisse. Laut einem Branchenexperten werden bis 2024 60 % aller für die Entwicklung von KI verwendeten Daten synthetisch und nicht real sein.

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Marktwachstumsfaktoren für KI-Trainingsdatensätze

Schnelle Einführung von KI-Technologien für Trainingsdatensätze zur Unterstützung des Marktwachstums

Der Bedarf an KI-Trainingsdatensätzen steigt aufgrund der schnellen Einführung von KI-Technologien exponentiell. Mehrere Endbenutzer möchten Schulungsprozesse definieren, um die Arbeit aus der Ferne genauso positiv und effektiv zu gestalten wie die Arbeit im Büro. Sie prüfen auch den Bedarf an verbesserten Rechenmodellen und Überwachungssystemen. Laut der jährlichen globalen Belegschaftsstudie der Adecco Group aus dem Jahr 2023 haben 70 % der Belegschaft KI am Arbeitsplatz eingeführt. Daher wächst dieser Markt schnell, um KI- und ML-Systeme zu optimieren und zu trainieren und die digitale Transformation voranzutreiben.

Mehrere Unternehmen betreten den Markt, indem sie verschiedene Datensätze veröffentlichen, die in verschiedenen Anwendungsfällen funktionieren, um einen ML-Algorithmus zu trainieren und diese Technologie mit ihren Annahmen und Vorhersagen flexibler und genauer zu machen. Darüber hinaus verfolgen Marktführer verschiedene Wachstumsstrategien, um ihr Produktangebot und ihre geografische Präsenz zu erweitern und Marktanteile zu gewinnen. Beispielsweise hat AWS im Juni 2022 seiner Cloud-Plattform neue Funktionen hinzugefügt, um Entwicklern dabei zu helfen, Code effizienter zu gestalten und KI-Trainingsdatensätze für ihre Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz zu erstellen.

BESCHRÄNKENDE FAKTOREN

Mangel an qualifizierten KI-Fachkräften und Datenschutzbedenken behindern die Marktexpansion

Die Entwicklung, Verwaltung und Aktualisierung von KI-Modellschulungen erfordert Menschen mit besonderen Fähigkeiten in verschiedenen technischen Disziplinen. Der Schulungsprozess könnte leicht durch mangelnde Erfahrung in irgendeinem Bereich unterbrochen werden, was zu einem kompletten Neustart von Projekten führen könnte. Darüber hinaus können sensible Daten wie personenbezogene Daten, Finanzdaten und andere sensible Daten in Schulungsunterlagen aufgenommen werden. Um den Datenschutz zu gewährleisten, kann eine Verschlüsselung und Bereinigung sowohl der Trainings- als auch der Ausgabedaten erforderlich sein. Somit behindern diese Faktoren das Marktwachstum.

Marktsegmentierungsanalyse für KI-Trainingsdatensätze

Nach Typanalyse

Die schnelle Einführung textbasierter Daten zur Verbesserung der Fähigkeiten von KI-Modellen förderte das Segmentwachstum

Basierend auf der Art wird der Markt in Text, Audio, Bild, Video und andere segmentiert.

Gemessen am Marktanteil dominierte das Textsegment im Jahr 2023 den Markt aufgrund der zunehmenden Nutzung von Textdatensätzen in der IT für verschiedene Automatisierungsaufgaben, wie etwa Wortklassifizierung, Spracherkennung, Eingabe und andere. Maschinen und Anwendungen verbrauchen enorme Mengen an Textdaten, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern. Textanmerkungen werden in der Social-Media-Überwachung häufig verwendet, um Erkennungssysteme zu entwickeln.

Nach Bereitstellungsmodus-Analyse

Einfache Kontrollierbarkeit und Zugänglichkeit durch On-Premise-KI-Trainingsdatensatzlösungen steigerten das Segmentwachstum

Basierend auf dem Bereitstellungsmodus ist der Markt in On-Premises und Cloud unterteilt.

In Bezug auf den Marktanteil dominierte das On-Premise-Segment im Jahr 2023 den Markt. Eine On-Premise-Strategie, die es Benutzern ermöglicht, ihre Website von einem Desktop oder einem anderen System aus anzuzeigen, hat die Nutzung der On-Premises-Bereitstellung erhöht. Durch Schulungen in On-Premise-KI können Benutzer ihre KI-Infrastruktur steuern und Informationen von externen Benutzern isolieren.

Es wird erwartet, dass das Cloud-Segment im Prognosezeitraum die höchste CAGR verzeichnen wird. Aufgrund der zunehmenden Datensouveränität und Datenschutzbestimmungen suchen Unternehmen nach flexiblen Lösungen, die Compliance mit der Anpassungsfähigkeit von Cloud-Diensten in Einklang bringen. Darüber hinaus ist das Wachstum des Segments auf die wachsende Geschwindigkeit der Cloud-Technologien und die Einfachheit der Entwicklung und des Trainings von ML-Modellen in der Cloud zurückzuführen. Im Oktober 2023 haben Lambda und Vast Data eine Partnerschaft geschlossen, um eine optimale cloudbasierte KI-Trainingsinfrastruktur bereitzustellen.

Nach Endbenutzeranalyse

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Das IT- und Telekommunikationssegment dominierte den Markt aufgrund des steigenden Bedarfs an hochwertigen Trainingsdaten

Basierend auf den Endbenutzern wird der Markt in IT und Telekommunikation, Einzelhandel und Konsumgüter, Gesundheitswesen, Automobil, BFSI und andere kategorisiert.

Gemessen am Marktanteil im Jahr 2023 dominierte das IT- und Telekommunikationssegment den Markt. Mehrere Technologieunternehmen auf dem Markt nutzen KI- und ML-Technologien, um innovative Produkte zu entwickeln und das Benutzererlebnis zu verbessern. Um sicherzustellen, dass die Algorithmen ständig optimiert werden, damit diese Technologien effektiv sind, sind hochwertige Trainingsdaten erforderlich. Darüber hinaus profitieren IT- und Telekommunikationsunternehmen von hochwertigen Datensätzen, um verschiedene Lösungen wie Crowdsourcing, Computer Vision, Datenanalyse, Big Data, virtuelle Assistenten und andere zu verbessern.

Es wird erwartet, dass das Gesundheitssegment im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wächst. Im Gesundheitswesen bietet KI vielfältige Möglichkeiten für Behandlungsbereiche wie Lifestyle- und Gesundheitsmanagement, Diagnostik, VRAs oder Wearables. Darüber hinaus findet KI Anwendungen für die sprachgesteuerte Symptomprüfung und verbessert die Produktivität des Unternehmens. Alle diese Anwendungen erfordern eine große Datenmenge, um genaue Ergebnisse zu liefern. Der Gesundheitssektor kann sich auf eine noch effizientere und patientenorientiertere Zukunft freuen, wenn sich diese Technologie weiterentwickelt.

REGIONALE EINBLICKE

Aufgrund der geografischen Lage ist der Markt in Nordamerika, Südamerika, Europa, den Nahen Osten und Afrika sowie den asiatisch-pazifischen Raum fragmentiert.

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Nordamerika hielt im Jahr 2023 einen großen Marktanteil. Große IT-Unternehmen, die digitale Technologien zum Training von KI-Daten frühzeitig nutzen, können als Hauptverantwortliche für dieses Wachstum in der Region angesehen werden. Um die Einführung der KI-Technologie in aufstrebenden Sektoren zu beschleunigen, konzentrieren sich Anbieter auf dem US-Markt außerdem auf die Bereitstellung neuer Datensätze. Solche Faktoren tragen zum Wachstum dieses Marktes in der Region bei.

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Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich das höchste Wachstum verzeichnen. Die steigende Zahl von Rechenzentren, höhere Staatsausgaben und eine verbesserte Infrastruktur treiben das Wachstum der Region voran.

Der Nahe Osten und Afrika werden im Prognosezeitraum voraussichtlich die zweithöchste Wachstumsrate auf dem Markt verzeichnen. Mehrere Energie- und Materialunternehmen waren frühe Investoren in KI, die das Wachstum von KI-Trainingsdatensatzlösungen und -diensten vorantreiben und zur Expansion des Marktes in der Region beitragen.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für KI-Trainingsdatensätze

Marktteilnehmer nutzen Fusionen und Übernahmen, Partnerschaften und Produktentwicklungsstrategien, um ihre Geschäftsreichweite zu erweitern

Große auf dem Markt tätige Branchenakteure bieten verbesserte KI-trainierte Datenlösungen an, um Verzerrungen in Modellen für maschinelles Lernen zu reduzieren und die Effizienz bei KI-Aufgaben zu steigern. Unternehmen mit KI-Trainingsdatensätzen legen großen Wert auf die Übernahme kleiner und lokaler Unternehmen, um ihre Geschäftsreichweite zu erweitern. Darüber hinaus tragen Fusionen und Übernahmen, führende Investitionen und strategische Partnerschaften zu einer steigenden Nachfrage nach Produkten bei.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:  

• Amazon Web Services, Inc. (USA)


• Appen Limited (Australien)


• Cogito Tech (Indien)


• Deep Vision-Daten (USA)


• Samasource Impact Sourcing, Inc. (USA)


• Google LLC (USA)


• Alegion AI, Inc. (USA)


• Clickworker GmbH (USA)


• TELUS International (Kanada)


• Scale AI, Inc. (USA)

WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN DER INDUSTRIE:

• Dezember 2023: TELUS International, ein Innovator für digitale Kundenerlebnisse in den Bereichen KI und Inhaltsmoderation, hat Experts Engine auf den Markt gebracht, eine vollständig verwaltete, technologiegesteuerte On-Demand-Expertenakquiselösung für generative KI-Modelle. Es vereint programmgesteuert menschliches Fachwissen und Gen-KI-Aufgaben wie Datenerfassung, Datengenerierung, Annotation und Validierung, um hochwertige Trainingssätze für die anspruchsvollsten Mastermodelle, einschließlich des Large Language Model (LLM), zu erstellen.


• September 2023: Cogito Tech, ein Akteur im Bereich Datenkennzeichnung für die KI-Entwicklung, richtete einen Appell an KI-Anbieter weltweit, indem es ein Modell im „Nutrition Facts“-Stil für einen KI-Trainingsdatensatz namens DataSum vorstellte. Das Unternehmen hat sich aktiv für einen ethischeren Ansatz in Bezug auf KI, ML und Beschäftigungspraktiken eingesetzt.


• Juni 2023: Sama, ein Anbieter von Datenanmerkungslösungen, die KI-Modelle unterstützen, hat Platform 2.0 auf den Markt gebracht, eine neue Computer-Vision-Plattform, die das Risiko von ML-Algorithmusfehlern in KI-Trainingsmodellen reduzieren soll.
  
• Mai 2023: Appen Limited, ein Anbieter von KI-Lebenszyklusdaten, gab eine Partnerschaft mit Reka AI bekannt, einem aufstrebenden KI-Unternehmen, das seinen Weg aus dem Verborgenen findet. Ziel dieser Partnerschaft ist es, die Datendienste von Appen mit den proprietären multimodalen Sprachmodellen von Reka zu kombinieren.


• März 2022: Appen Limited investiert in Mindtech, ein Unternehmen für synthetische Daten, das sich auf die Entwicklung von Trainingsdaten für KI-Computer-Vision-Modelle konzentriert. Diese Investition ist Teil der Strategie von Appen, Kapital in produktorientierte Unternehmen zu investieren, die neue und aufkommende Quellen für Trainingsdaten zur Unterstützung des KI-Lebenszyklus generieren.

BERICHTSBEREICH

Der Bericht bietet eine detaillierte Analyse des Marktes und konzentriert sich auf Schlüsselaspekte, wie führende Unternehmen und führende Endbenutzer des Produkts. Darüber hinaus bietet der Bericht Einblicke in die Markttrends und beleuchtet wichtige Branchenentwicklungen. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren umfasst der Bericht mehrere Faktoren, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

Umfangreiche Einblicke in den Markt gewinnen, Anfrage zur Anpassung

BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG