Объем глобального рынка искусственного интеллекта в 2024 году с прогнозом до 2034 года. Рыночные тренды и влияние на бизнес

Представьте, что вы хотите начать бизнес в сфере ИИ. На какой уровень стека вы ориентируетесь? Вы хотите конкурировать на уровне инфраструктуры? Удачи вам в борьбе с NVIDIA, AMD или Intel. Вы хотите конкурировать на уровне модели? Удачи вам в борьбе с OpenAI, Google и Цукербергом. Вы хотите конкурировать на уровне приложений? Удачи вам в борьбе с корпоративными ИТ-отделами, глобальными системными интеграторами, локальными игроками. И это действительно звучит осуществимо!

Представьте, что вы задумались о применении ИИ на предприятии, в организации. В hr-департаменте или финансовом отделе, маркетинге или юридическом подразделении? Есть примеры на рынке, которыми можно вдохновиться и перенять опыт!

Какие отрасли демонстрируют основной объем применения ИИ технологий? По каким направлениям в настоящий момент идет поиск эффективного применения этого инструмента?

Ответы на эти и другие вопросы я постарался найти в обзоре рынка ИИ.

Глобальный рынок технологий ИИ

Понятие "искусственный интеллект" не определяет однозначно некий продукт, это понятие является зонтиком над совокупностью инструментов, подходов, аспектов и сущностей.

Искусственный интеллект (­­ИИ, англ. artificial Intelligence, AI) — способность технической системы имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека ^[1].

Оценочно, объем мирового рынка ИИ составит 613 млрд долл. / 2024 г. и 4048 млрд долл. / 2034 г., с ежегодным темпом роста (CAGR) в 20,8% в период с 2024 по 2034 годы (см. граф. 1, ^[2]).

Размер рынка, по оценке аналитических компаний, различается из-за применения разной методологии. Западные компании (например, IDC) под объемом рынка понимают совокупную выручку, полученную от продажи продуктов и услуг, оплаченными потребителями и не учитывают объем услуг, оказанных ИТ-отделами внутри компаний. В некоторых отечественных методиках (например, методологии МФТИ), анализируется выручка отечественных компаний, бизнес которых связан с ИИ. Это два разных подхода, и, естественно, они будут давать разные значения рынка и разную прогнозную динамику. Каждый из подходов имеет право на существование.

Для корректного анализа важно понимать, какая методика стоит за той или иной оценкой и какой учитывается набор компонентов, необходимых для построения ИИ-решений (в виде программного обеспечения, аппаратных систем, услуг).

Являясь сторонником учета в объеме рынка всех денег, непосредственно касающихся технологий ИИ, вне зависимости от места происхождения выручки привожу в табл. 1 краткую собственную методику расчета рынка технологий ИИ.

Конечно, приведенный в табл. 1 расчет рынка не является единственным, который требуется осуществить в исследованиях. Корректная оценка рынка складывается из учета разных подходов, например, через средний чек на количество пользователей или объем заказа крупных потребителей. Определение размера рынка напоминает пространственный пазл, который требуется собрать.

Упрощенная цепочка создания стоимости ИИ наглядно демонстрирует сложность, многоаспектность, а также значительные требования к качеству долгосрочного планирования для раскрытия потенциала технологии.

Растущий спрос на ИИ среди различных отраслевых вертикалей конечного использования, например, в государственном секторе, финансовой и страховой сферах, медицине и здравоохранении, торговли оптовой и розничной, транспорте и промышленности оказывает влияние на объем применения технологий ИИ (на граф. 2 отражено отраслевое потребление технологий ИИ).

Из данных на граф. 2 видно, что предприятия и организации во всех отраслях экономики широко пробуют новые технологические решения для повышения эффективности бизнеса.

В отличие от большинства инноваций, ИИ требует некоторой перестройки бизнес-процессов, организационных изменений, междисциплинарных компетенций, связи физического объекта с цифровым обликом предприятия для появления положительных эффектов. Простое внедрение технологии, точечные инициативы не обеспечивают ожидаемой окупаемости инвестиций.

Применение ИИ позволяет добиться следующих эффектов в общекорпоративных поддерживающих функциях. Например, в управлении персоналом: на 80% сокращение времени и затрат на создание описания вакансии, до 87% сокращение затрат на подготовку к собеседованию, на 50% сокращение общего времени, затрачиваемое рекрутером на собеседования с кандидатами; в управлении финансами: на 70%​ сокращение усилий по сопоставлению дебиторской задолженности, до 60% сокращение времени на обновление форматов платежей, на 40% сокращение общей рабочей нагрузки и пр. ^[16].

Помимо общих векторов применения технологии ИИ в отраслях сформировались магистральные направления, часть из которых перечислена в табл. 2.

Каждое предприятие (организация) находится на своем уровне развития, где применение технологий коррелирует с некоторой степенью готовности к ИИ: организационной зрелостью, ментальным стремлением к стратегической трансформации бизнеса, масштабом бизнеса.

При оптимизации налаженных технологических процессов быстрого и значительного повышения эффективности от внедрения ИИ ожидать не следует: как правило, снижение затрат составляет от 3% до 10% ^[18]. Высокий уровень повышения эффективности в таком случае говорит о том, что изначально процесс был не был отлажен.

Также требуется учитывать, что в сфере B2B, бизнес готов оплачивать примерно 20% от общей создаваемой ценности ^[19], поэтому важно понимать сколько стоит ИИ. Расчет эффектов, а, следовательно, и объемы применения технологий ИИ, является открытым вопросом.

Текущий статус применения технологий ИИ находится где-то между очарованием и разочарованием – есть технологические решения ИИ, которые повышают эффективность производства, есть решения с неясным эффектом.

Тренды

Анализ статей, мнений и дискуссий вокруг ИИ позволяет выделить ряд тенденций, назову несколько глобальных:

1. Усиление государственного влияния. Государство является основным драйвером технологического суверенитета в Индии, Китае, России, США, других странах. Стратегический вектор – это переход от логики развития к логике решения задач, под которые выделяются ресурсы.

2. Наступление эпохи "постправды", когда мы больше не можем доверять тому, что видим своими глазами. Общество начнёт меняться и адаптироваться к этой проблеме.

3. Постиндустриализация и низкоуглеродная экономика приводит к долгосрочному изменению структуры спроса на ресурсы, поведение общества и применение новых технологий.

4. Результат как программное обеспечение (Result as software). Переход к облачным технологиям означал предоставление программного обеспечения (ПО) как услуги. Сегодня, благодаря агентному подходу, переход к ИИ — это предоставление результата как ПО, посредством самостоятельного выполнения ИИ задач "под ключ", привлечения разработчиков под точечные задачи. ИИ-агент изменяет бизнес-модель компаний-разработчиков ПО/ вендоров/ интеграторов, превращая результат труда в сервис. Это означает, что целевой рынок — это не рынок программного обеспечения, а рынок конечных услуг.

5. Появление ГиперЦОДов приведет не только к изменению спроса на рабочую силу, но и изменение требований к продуктам, в том числе процессорам с низким энергопотреблением, оборудованию для охлаждения и управления питанием, и, что самое главное, к изменениям бизнес-процессов.

6. Переход на программно-определяемые системы с ИИ. В отличие от аппаратно-ориентированных систем, требующих дорогостоящих обновлений и замен, программно-определяемые платформы можно улучшать за счет обновлений программного обеспечения, продлевая срок их службы и снижая затраты на их обслуживание. Оптимизации алгоритмов маршрутизации, повышение безопасности за счет обнаружения и предотвращения атак, эффективного управления трафиком – это зоны эффективного роста под влиянием ИИ.

Заключение

Мы – люди всегда с опаской относимся будущему.

Но будущее неотвратимо и связано с технологиями.

Я хочу верить в то, что синергия человека и технологий, подобно наследию Александра Македонского, принесет благо, повысит уровень нашей жизни, создаст новое качество общества.

Библиографический список

^[1] ГОСТ Р 59276-2020 Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 23 декабря 2020 г. № 1371-ст: введен впервые / разработан АО "Всероссийский научно-исследовательский институт сертификации" (АО "ВНИИС"). - Москва: Стандартинформ, 2021. - 16 c. - Текст: непосредственный.

^[2] А. Мартынов, Д. Ларионов. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2023 году с прогнозом до 2032 года [Электронный ресурс] // it-world.ru – СМИ. URL: https://www.it-world.ru/it-news/market/198512.html (дата обращения 23.11.2024).

^[3] Time to place our bets: Europe’s AI opportunity [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/time-to… (дата обращения 23.11.2024).

^[4] Gartner Forecasts Worldwide AI Chips Revenue to Grow 33% in 2024 [Электронный ресурс] // Gartner Inc. – аналитическая компания. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-05-29-gartner-f… (дата обращения 23.11.2024).

^[5] Artificial Intelligence (AI) Chip Market Size, Share, and Trends 2024 to 2034 [Электронный ресурс] // Precedence Research – аналитическая компания. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-chip-market (дата обращения 23.11.2024).

^[6] AI Opens Opportunity for Chipmakers [Электронный ресурс] // Global X Management ltd – аналитическая компания. URL: https://www.globalxetfs.com.au/artificial-intelligence-opens-a-generati… (дата обращения 23.11.2024).

^[7] Artificial intelligence (AI) chip market revenue worldwide in 2023, 2024, and 2025 (in billion U.S. dollars) [Электронный ресурс] // Statista – аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/statistics/1283358/artificial-intelligence-chi… (дата обращения 23.11.2024).

^[8] David Cahn. AI’s $600B Question [Электронный ресурс] // Sequoia Capital Operations LLC – аналитическая компания. URL: https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/ (дата обращения 23.11.2024).

^[9] NVIDIA Investor Presentation October 2023 [Электронный ресурс] // NVIDIA Corp. – ИТ-компания. URL: https://investor.nvidia.com/events-and-presentations/presentations/pres… (дата обращения 23.11.2024).

^[10] IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $307 Billion Worldwide in 2027 [Электронный ресурс] // International Data Corp – аналитическая компания. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS51345023 (дата обращения 23.11.2024).

^[11] IDC Reports Rapid Growth in AI Platforms Software Market with $153B Forecast by 2028 [Электронный ресурс] // BigDATAwire - аналитическая компания. URL: https://www.datanami.com/this-just-in/idc-reports-rapid-growth-in-ai-pl… (дата обращения 23.11.2024).

^[12] Worldwide Spending on Artificial Intelligence Forecast to Reach $632 Billion in 2028, According to a New IDC Spending Guide [Электронный ресурс] // International Data Corp – аналитическая компания. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52530724 (дата обращения 23.11.2024).

^[13] IDC: Worldwide AI Spending Grew Over 20% in 2021, will Reach $450B in 2022 [Электронный ресурс] // Tabor Communications – СМИ. URL: https://www.aiwire.net/2022/09/16/idc-worldwide-ai-spending-grew-over-2… (дата обращения 23.11.2024).

^[14] Artificial Intelligence – Worldwide [Электронный ресурс] // Statista – аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/worldwide (дата обращения 23.11.2024).

^[15] IDC forecasts improved growth for global AI market [Электронный ресурс] // Annex Business Media – EP&T Magazine – СМИ. URL: https://www.ept.ca/2021/03/idc-forecasts-improved-growth-for-global-ai-… (дата обращения 23.11.2024).

^[16] А. Мартынов. Экономика искусственного интеллекта в здравоохранении. Оценка мирового рынка в 2024 г. с прогнозом до 2032 г. [Электронный ресурс] // ComNews - СМИ. URL: https://www.comnews.ru/content/235837/2024-10-23/2024-w43/1019/ekonomik… (дата обращения 23.11.2024).

^[17] А. Мартынов. Экономика ИИ в промышленности. Мировой рынок 2024, прогноз до 2033 [Электронный ресурс] // АО "Глобал Си Ай Оу" - СМИ. URL: https://globalcio.ru/discussion/45962/ (дата обращения 23.11.2024).

^[18] Konstantin Gorbach. Artificial intelligence meets nonferrous metallurgy [Электронный ресурс] // Endeavor Business Media, LLC. – СМИ. URL: https://www.processingmagazine.com/process-control-automation/article/1… (дата обращения 23.11.2024).

^[19] Generative AI: The next S-curve for the semiconductor industry? [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/industries/semiconductors/our-insights/generat… (дата обращения 23.11.2024).