美国人工智能训练数据集市场（2024 - 2030）

美国AI 训练数据集市场趋势

美国2023 年，人工智能训练数据集市场规模为 4.965 亿美元，预计 2024 年至 2030 年间将以 18.0% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。图像和语言生成人工智能模型形式的技术进步为行业领导者创造了新的途径。最近，语言处理技能和大型语言模型 (LLM) 在促进客户服务方面取得了进展。 ChatGPT 是一类机器学习、自然语言处理模型（称为 LLM）的推断，它通过类似人类的对话颠覆了训练数据集的格局。

生成式 AI 以 ChatGPT 的形式兴起，导致了新的生成式 AI 的发布及其训练数据的范围，包括来自 Google 的生成式 AI 模型、微软、IBM 和亚马逊网络服务。图像生成人工智能模型和大型语言模型等先进技术的出现可以推动公司绩效、创新能力和学习。

对成功的人工智能模型训练的需求促使行业领导者在高质量数据准备、模型选择、初始训练、训练验证和模型测试方面注入资金。美国市场公司准备强调数据的多样性和数量。值得注意的是，海量数据的产生将继续刺激对高质量数据的需求，这些数据可以根据标记数据的准确性和一致性来衡量。

市场集中度和特征

世界顶尖科技公司在数据的冲击下寄希望于创新。包括科技公司、研究人员和初创公司在内的利益相关者正在加紧开发人工智能解决方案，以获得竞争优势风景中的我的边缘。深度学习模型、新型人工智能硬件和深度推理的出现刺激了美国人工智能训练数据集市场的创新。

数据的涌入和个人数据的滥用迫使美国立法者加强监管。此外，人工智能在产品和流程中的激增引发了人们对算法做出有偏见或错误决策的怀疑。美国政府可能会关注透明度、公平性以及管理适应和学习的算法。从本质上讲，监管机构可能要求评估人工智能结果对社会的影响，并可能希望公司分析软件如何做出决策。

替代品的威胁是波特五力之一，可以重新定义市场的竞争结构。由于人工智能和大数据预计在短期内占据主导地位，替代品的威胁可能微乎其微。同时，可以寻求许多替代技术来解决这个问题人工智能可以解决同样的问题。例如，人工智能驱动的聊天机器人可以解决客户的疑问，而传统参与者可以建立替代品可能难以或无法复制的人工智能技能。

包括 BFSI、零售和电子商务、IT、汽车、政府等在内的最终用户已经巩固了他们在美国市场的地位。  例如，人工智能在语音系统检查、回答患者问题、帮助手术和开发新药物等领域广受追捧。最终用途行业可能会感受到这股创新浪潮。

类型洞察

2023 年，图像/视频细分市场占美国人工智能训练数据集市场收入份额的 40.9%。增长前景部分归因于应用程序渗透率的上升和新数据集的引入。谷歌、微软和 IBM 等领先巨头已进一步完善其产品组合，以扩大其区域足迹。例如，在2022 年 10 月，谷歌提到了其在 AI 系统 Imagen Video 上的工作，该系统可以根据文本提示生成视频剪辑。

随着语音识别、自然语言处理和语言翻译方面对人工智能培训的需求激增，音频领域有望出现可观的增长。值得注意的是，音频数据集有助于开发能够处理和理解音频的人工智能模型。最近，语音控制小工具和虚拟助手已经普及，这表明需要人工智能训练数据集来提供更无缝的体验和精确的响应。

垂直洞察

汽车领域在 2023 年占据最大的收入份额，预计将在自动驾驶汽车趋势之后呈现强劲增长。利益相关者可能会强调为自动驾驶汽车开发定性、人工标记、无错误且经济高效的人工智能训练数据。中号此外，在标记训练数据集激增的情况下，对机器学习算法的需求已经变得明显。

IT 领域预计将对美国人工智能训练数据集市场份额做出显着贡献，部分原因是机器学习学习模型的渗透。本质上是训练数据的收集和标记，例如音频、视频、图像、文本、传感器数据和 3D 点云。 IT 公司加快使用先进工具来提高注释质量、速度和精度，以支持 AI 算法的训练和构建。

美国主要 AI 训练数据集公司见解

市场上的一些领先参与者包括 Appen Limited、Alegion、Microsoft、Google 和 Scale AI, Inc。他们可能会专注于有机和无机战略，以强调其在该地区的战略

• 2022年3月，澳鹏宣布对Mindtech进行少数股权投资o 整合合成数据和真实数据。 Appen 主要帮助 Meta、Microsoft、Nvidia、Google、Adobe、Apple 和 Amazon 等科技巨头训练 AI 模型。

• 据报道，2023 年 1 月，微软正在考虑向 ChatGPT 投资 100 亿美元。基于文本的生成式人工智能是一种自然语言处理模型，这家美国巨头希望它能够提供更先进的搜索能力。

• 2023年9月，SCALE AI宣布向5个人工智能项目注入超过2000万美元的资金，帮助各种规模的公司提高效率和生产力。

一些新兴公司，如Cogito Tech、Samasource Inc.和Deep Vision Data，推动了人工智能的发展。

• 2021 年 11 月，Sama 筹集了 7000 万美元的 B 轮资金，用于构建第一个端到端人工智能平台，以帮助管理整个人工智能生命周期。

• 9 月2021 年，Deep Vision 宣布为产品开发提供 3500 万美元的 B 轮融资，以加快硬件制造（面向早期客户）。

近期进展

• 2024 年 2 月，Google 达成了一项每年价值 6000 万美元的交易与 Reddit 合作，前者可以实时访问后者的数据，并使用 Google AI 增强 Reddit 的搜索能力。

• 2024 年 2 月，微软宣布向 Mistral AI 投资约 21 亿美元，以加快大型语言模型的增长和部署。这家美国巨头预计将通过 Azure AI 支撑 Mistral AI超级计算基础设施，为人工智能训练和推理工作负载提供一流的规模和性能。

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