人工智能训练数据集市场规模、份额和行业分析，按类型（文本、音频、图像、视频等）、部署模式（本地和云）、最终用户（IT 和电信、零售和消费品） 、医疗保健、汽车、BFSI 等）以及 2024 年 � 2032 年区域预测

2023 年全球人工智能训练数据集市场规模为 23.9 亿美元，预计将从 2024 年的 29.2 亿美元增长到 2032 年的 170.4 亿美元，预测期内（2024-2032 年）复合年增长率为 24.7% ）。

用于机器学习 (ML) 模型训练的一组标记数据或示例称为 AI 训练数据集。数据可以有不同的形式，例如音频、图像、视频、文本等。这些 type 与描述其含义的输出标签或注释数据相关联。收集训练数据是为了训练机器学习算法来识别模式和预测。

人工智能训练数据集市场的增长可归因于人工智能技术的快速采用和高质量数据集数量的增加等因素。全球培训数据中心扩张的上升趋势也促进了这一增长。通过人工智能数据改进预测并提高业务策略的准确性，正在促进人工智能训练数据集市场份额不断增长的潜力。多家公司正在进入市场，通过发布在不同用例中运行的不同数据集来训练机器学习算法，以使该技术的预测更加灵活和准确。

COVID-19 大流行使快速、基于证据的决策和大规模问题解决的需求与快速增加的数据集前所未有地融合在一起。由于新算法是针对不同的应用程序进行训练的，因此市场在大流行期间增长停滞。

生成人工智能的影响

生成式 AI 的高质量训练数据先进功能推动市场增长

生成式人工智能系统使人工智能功能民主化，而这些功能以前由于缺乏训练数据和使算法在每个组织的环境中工作所需的计算能力而无法获得。由于数据集为学习和生成新内容提供了基础，因此人工智能训练数据集的质量、数量和多样性对于生成式人工智能模型的开发和有效性非常重要。

生成式人工智能对市场产生了非常积极的影响，因为它有助于提供高质量的数据。公司正在战略合作实施生成式人工智能来训练人工智能模型。例如，2023 年 11 月，多模式合成数据生成平台 Gretel 与 AWS 达成协议，加速开发负责任的生成人工智能，以保护个人和敏感信息。这种合作伙伴关系使选定的公司能够获得两家公司专业人士的直接支持，并可以私人访问隐私工具和 Gretel 最先进的合成数据生成模型。

人工智能训练数据集市场趋势

越来越多地使用合成数据来增强身份验证以推动市场增长

合成数据有助于创建合成身份以保护图像和隐私。人工智能可用于从实时呈现人们的视频/图像流中获取可识别的特征。生成式人工智能可以创建可用于训练模型的合成数据，包括基于生物识别的身份。这会产生更强大的训练模型，从而确保个人隐私并保持数据质量。

使用合成数据可以让从业者随时创建特定数量的所需信息，并特别关注他们的特定需求。据一位行业专家称，到 2024 年，用于开发人工智能的所有数据中 60% 将是合成数据而不是真实数据。

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人工智能训练数据集市场增长因素

快速采用人工智能技术来训练数据集以帮助市场增长

由于人工智能技术的快速采用，对人工智能训练数据集的需求呈指数级增长。一些最终用户正在寻求定义培训流程，以使远程工作像在办公室工作一样积极有效。他们还在研究改进计算模型和监控系统的需求。根据德科集团 2023 年年度全球劳动力研究，70% 的劳动力已在工作场所采用人工智能。因此，这个市场正在快速增长，以优化和训练人工智能和机器学习系统并促进数字化转型。

一些公司正在通过发布跨不同用例运行的各种数据集来进入市场，以训练机器学习算法，从而使该技术的假设和预测更加灵活和准确。此外，市场领导者正在采取各种增长战略来扩大其产品范围和地理覆盖范围并获得市场份额。例如，2022 年 6 月，AWS 在其云平台中添加了新功能，帮助开发人员提高代码效率并为其人工智能项目创建 AI 训练数据集。

限制因素

缺乏熟练的人工智能专业人员和数据隐私问题阻碍了市场扩张

开发、管理和更新 AI 模型训练需要具有不同技术 disciplines 特殊技能的人员。培训过程很容易因缺乏任何领域的经验而中断，从而导致项目完全重启。此外，敏感数据，例如个人身份信息、财务详细信息和其他敏感数据，可以包含在培训记录中。可能需要对训练和输出数据进行加密和清理以确保隐私。因此，这些因素阻碍了市场的增长。

人工智能训练数据集市场细分分析

根据 type 分析

快速采用基于文本的数据来增强 AI 模型能力，推动细分市场增长

根据type，市场分为文本、音频、图像、视频等。 

就市场份额而言，由于 IT 中文本数据集越来越多地用于各种自动化任务（例如单词分类、语音识别、打字等），文本细分市场在 2023 年占据主导地位。机器和应用程序消耗大量文本数据来提高人工智能模型的功能。文本注释在社交媒体监控中被广泛使用，以开发识别系统。

按部署模式分析

本地 AI 训练数据集解决方案易于控制和访问，促进了细分市场的增长

根据部署模式，市场分为本地和云。

就市场份额而言，本地细分市场在 2023 年占据主导地位。允许用户从桌面或其他系统查看其网站的本地策略增加了本地部署的使用。本地人工智能培训使用户能够控制他们的人工智能基础设施，并允许他们将信息与外部用户隔离。

云领域预计在预测期内复合年增长率最高。由于数据主权和隐私法规的兴起，组织正在寻找灵活的解决方案，以平衡合规性与云服务的适应性。此外，该细分市场的增长可以归因于云技术的增长速度以及在云上开发和训练 ML 模型的简单性。 2023 年 10 月，Lambda 与 Vast Data 合作提供最佳的基于云的 AI 训练基础设施。

按最终用户分析

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由于对高质量培训数据的需求不断增长，IT 和电信领域主导了市场

根据最终用户，市场分为 IT 和电信、零售和消费品、医疗保健、汽车、BFSI 等。

就 2023 年的市场份额而言，IT 和电信领域占据主导地位。市场上的多家科技公司正在利用人工智能和机器学习技术来开发创新产品并改善用户体验。需要高质量的训练数据来确保算法不断优化，以使这些技术发挥作用。此外，IT 和电信公司受益于高质量的数据集，以增强各种解决方案，例如众包、计算机视觉、数据分析、大数据、虚拟助理等。

医疗保健领域预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长。在医疗保健领域，人工智能为治疗领域提供了多种机会，例如生活style和健康管理、诊断、VRA或可穿戴设备。除此之外，人工智能还为支持语音的症状检查器找到了应用程序，并提高了组织的生产力。所有这些应用都需要大量数据才能提供准确的结果。随着这项技术的不断发展，医疗保健行业可以期待一个更加高效、以患者为中心的未来。

区域见解

根据地理位置，市场分为北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区。

North America AI Training Dataset Market Size, 2023 (USD Billion)

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北美在 2023 年占据了主要市场份额。早期使用数字技术来训练人工智能数据的大型 IT 公司可以被视为该地区这一增长的主要贡献者。此外，为了加速人工智能技术在新兴领域的采用，美国市场的供应商正专注于提供新的数据集。这些因素促进了该地区市场的增长。

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预计亚太地区在预测期内将以最高的速度增长。数据中心数量的增加、政府支出的增加以及基础设施的改善推动了该地区的增长。

预计中东和非洲将在预测期内实现市场第二高的增长率。多家能源和材料公司一直是人工智能的早期投资者，这些公司正在推动人工智能训练数据集解决方案和服务的增长，并为该地区市场的扩张做出贡献。

人工智能训练数据集市场主要公司名单

市场参与者利用并购、合作和产品开发策略来扩大业务范围

市场上的主要行业参与者正在提供增强的人工智能训练数据解决方案，以减少机器学习模型中的偏差并提高人工智能任务期间的效率。人工智能训练数据集公司优先考虑收购小型和本地公司以扩大业务范围。此外，并购、主导投资和战略合作伙伴关系也有助于增加产品需求。

主要公司简介：  

• Amazon Web Services, Inc.（美国）
• 澳鹏有限公司（澳大利亚）
• Cogito Tech（印度）
• 深度视觉数据（美国）
• Samasource Impact Sourcing, Inc.（美国）
• Google LLC（美国）
• Alegion AI, Inc.（美国）
• Clickworker GmbH（美国）
• TELUS International（加拿大）
• Scale AI, Inc.（美国）

主要行业发展：

• 2023 年 12 月：人工智能和内容审核领域的数字客户体验创新者 TELUS International 推出了 Experts Engine，这是一种完全托管、技术驱动、按需专家获取解决方案，适用于生成式 AI 模型。它以编程方式汇集人类专业知识和 Gen AI 任务，例如数据收集、数据生成、注释和验证，为最具挑战性的主模型（包括大型语言模型 (LLM)）构建高质量的训练集。
• 2023 年 9 月：人工智能开发数据标签领域的 Cogito Tech 向全球人工智能供应商发出呼吁，为已知的人工智能训练数据集引入了“营养成分”style 模型作为数据和。该公司一直积极鼓励在人工智能、机器学习和雇佣实践中采取更加道德的方法。
• 2023 年 6 月：Sama 是一家为人工智能模型提供支持的数据注释解决方案提供商，推出了 Platform 2.0，这是一个新的计算机视觉平台，旨在降低人工智能训练模型中机器学习算法失败的风险。< /里>
• 2023 年 5 月：人工智能生命周期数据领域的参与者 Appen Limited 宣布与新兴人工智能公司 Reka AI 建立合作伙伴关系。此次合作旨在将澳鹏的数据服务与 Reka 专有的多模式语言模型相结合。
• 2022 年 3 月：Appen Limited 投资了 Mindtech，这是一家专注于开发 AI 计算机视觉模型训练数据的合成数据公司。这项投资是澳鹏战略的一部分，该战略旨在将资金投资于以产品为主导的业务，生成新的培训数据源以支持人工智能生命周期。

报告覆盖范围

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该报告对市场进行了详细分析，并重点关注关键方面，例如领先的公司和领先的产品最终用户。此外，该报告还提供了对市场趋势的洞察，并重点介绍了行业的关键发展。除了上述因素外，报告还涵盖了近年来推动市场增长的几个因素。

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报告范围和细分

属性	详细信息
学习期限	2019-2032
基准年	2023
预计年份	2024
预测期	2024-2032
历史时期	2019-2022
增长率	2024 年至 2032 年复合年增长率为 24.7%
单位	价值（十亿美元）
细分	作者：type 文字 音频 图片 视频 其他（传感器和地理） 按部署模式 本地 云 最终用户 IT 和电信 零售和消费品 医疗保健 汽车 BFSI 其他（政府和制造业） 按 地区 北美（按 type、部署模式、最终用户和国家/地区） 美国（最终用户） 加拿大（由最终用户） 墨西哥（最终用户） 南美洲（按 type、部署模式、最终用户和国家/地区） 巴西（最终用户） 阿根廷（由最终用户） 南美洲其他地区 欧洲（按 type、部署模式、最终用户和国家/地区） 英国（最终用户） 德国（按最终用户） 法国（按最终用户） 意大利（最终用户） 西班牙（最终用户） 俄罗斯（最终用户） 比荷卢经济联盟（最终用户） 北欧（由最终用户） 欧洲其他地区 中东和非洲（按type、部署模式、最终用户和国家/地区） 土耳其（由最终用户） 以色列（由最终用户） GCC（最终用户） 北非（按最终用户） 南非（按最终用户） 中东其他地区和非洲 亚太地区（按 type、部署模式、最终用户和国家/地区） 中国（按最终用户） 日本（按最终用户） 印度（按最终用户） 韩国（按最终用户） 东盟（由最终用户） 大洋洲（由最终用户） 亚太地区其他地区