A mesterséges intelligencia, azon belül is a gépi tanulás a befektetők slágere, ide ömlik a legtöbb pénz, és ide nyomul be a legtöbb startup cég. Kína bizonyos tekintetben már beelőzte az észak-amerikai piacot.
Hirdetés
 

Az MI-technológiák gyorsa adaptációjával az MI-alkalmazások piaca is egyre nagyobb forgalmat generál: míg 2018-ban 7 milliárd dollárra becsülték az ágazat összes bevételét, addig 2025-re már 90 milliárd dolláros nagyságrendet prognosztizálnak – olvasható a Statista 2019-es Digital Market Outlook kutatásában. Ennek 45 százaléka csapódik le Észak-Amerikában, míg Európa és Ázsia nagyjából a globális bevételek negyed részére számíthat. A jövőt valamennyire előrevetíti a mesterséges intelligenciával kapcsolatos szabadalmak száma is, ahol az USA és Kína körülbelül 20-20 százalékos részesedéssel rendelkezik; az egyes vállalatokról szólva a Microsoft és a hagyományos szabadalmi gyorstüzelő IBM viszi a prímet.

A bevételek tekintetben Ázsia jórészt Kínát jelenti, amely már most is jól megalapozott piacnak számít az MI-technológiák szempontjából, és a jövőben is gyors növekedést mutat majd. A kínai kormányzat már kiteregette azokat a mesterséges intelligenciát priorizáló gazdasági terveket, amelyek értelmében az ország technológiai és implementációs vonalon is vezető hatalommá válna. Az előrejelzések szerint egyébként a következő évtized végéig éppen a kínai gazdaság lesz az MI-alkalmazások legnagyobb nyertese 7 ezer milliárd dollárnyi hozzáadott értékkel, amit Észak-Amerikában "csak" fele annyira, 3,7 ezer milliárd dollárta tesznek, míg Európa, különösen pedig a világ többi része, meg sem közelíti ezt a szintet.

Két marokkal szórják a pénzt az MI-fejlesztésekre

A mesterséges intelligencia a befektetéseket is mágnesként vonzza. 2018-ban például 12 milliárd dollárnyi vállalati tőke (összesen pedig 15 milliárd dollár) áramlott az MI-fejlesztő cégekbe, 2025-re viszont ez az összeg majdnem a hússzorosára növekedhet. A piac általános felfutása mellett a gépi tanulás az a terület, amely a leginkább élvezi a céges szereplők és a befektetők figyelmét. Már 2017-ben is az összes forrás 62 százaléka ehhez köthetően jelent meg a technológiai szegmensben, és a startup vállalkozások legnagyobb része is a gépi tanulásra koncentrált.

Érdemes megjegyezni, hogy korábban a legtöbb üzletet az amerikai startupok kötötték, de globális részesedésük 2018-ra már 38 százalékra olvadt a friss befektetések szempontjából. Eközben Kína 48 százalékkal előzött, ráadásul a három legtöbb pénzt vonzó MI-startup is már Kínában működik. A nyugati vállalkozások emellett kiemelt felvásárlási célpontjai lettek a tengerentúli Big Tech vállalatoknak: az Apple, a Google, a Facebook, a Microsoft vagy az Amazon étvágya ebben a tekintetben csillapíthatatlannak tűnik. (Az Apple önmagában is 16, a Google pedig 15 ilyen akvizíciót hajtott végre.)

A számok tehát egyre inkább azt mutatják, hogy az MI koncepciója többé nem futurisztikus, sőt a felhasználás gyakorlati példái is egyre szaporodnak. Különösen, hogy a hagyományos piaci szereplők és a feltörekvő startupok is egymást tapossák, hogy minél előbb piacosítsák az általuk fejlesztett termékeket és eljárásokat. Ennek eredményeképpen a szűkebb értelemben vett technológiai szektorban a vállalatok harmada már 2017-ben is alkalmazott MI alapú megoldásokat, és ehhez felzárkóznak mindazok az ágazatok, amelyek fokozottan függnek az információs technológiától.

Nem mind sietnek, akik a legtöbbet remélhetnék az MI-től

Az előrejelzések szerint a legnagyobb változás előtt az utazási és turisztikai ipar áll, amelynek bevételét 2025-re önmagában is 11 százalékkal dobhatja meg a mesterséges intelligencia alkalmazása. Ennél persze látványosabbak az olyan applikációk, mint mondjuk az Amazon Alexa nyelvfeldolgozó képessége vagy a Tesla járműveinek autonóm funciói, esetleg a kínai Bytedance (Toutiao) platformján az MI algoritmusok által generált tartalom. A lényeg azonban az, hogy az MI-alkalmazások felhasználási esetei egyre szaporodnak a mezőgazdaságtól és a gyártóipartól az egészségügyig vagy a pénzügyi szolgáltatásokig.

A Statista Digital Market Outlook itt külön oldalt szentel a mezőgazdaságnak, ahol különösen sok példát találni a specializált MI-applikációkra a műholdképek elemzésében, a prediktív analitikában, a mezőgazdasági robotok munkába állításában, az ültetésben és a növények állapotának ellenőrzésében vagy a terepen végzett monitoring feladatokban. Ehhez fogható a mesterséges intelligenciában utazó szállítók bevételeinek növekedése is, akik 2017-ben még 519 millió dollárt kerestek a kifejezetten mezőgazdasági célú megrendeléseken, ez az összeg azonban 2025-re 2,6 milliárd dollár fölé növekedhet.

Még nagyobb felfutás előtt állnak az egészségügyi alkalmazások, amelyekben két évvel ezelőtt 719 millió dollár volt, 2025-re viszont már több mnt 18 milliárdot hozhatnak. A legtöbb hozzáadott értéket természetesen a kiskereskedelemben várják, a potenciális növekedés viszont az utazás, a biztosítás, a logisztika vagy a szórakoztatóipar esetében ennél is magasabb, nyilván az adott bázisokhoz mérten. Érdekes, hogy az adaptációs ráta ennek nem minden esetben feleltethető meg: a turisztika az összes vizsgált ágazat között a leglomhábbnak számít az MI technológiák bevezetésében, de az egészségügy vagy a logisztika is legfeljebb a középmezőnyben foglal helyet.

A Statista kutatása persze nem csak az ipari, de az otthoni felhasználásra is kitér, szót ejtve mondjuk a személyre szabott tartalmak vagy a változó felhasználási szokások hatásairól. Az anyagban ugyanígy szerepelnek a mesterséges intelligencia munkaerőpiaci hatásait bemutató diagramok is, mindezt pedig olyan statisztikák egészítik ki, mint a legnagyobb techvállalatokat sújtó recesszió hatásai vagy az adattárolásban tapasztalható trendek az elképesztő mennyiségű friss adat elhelyezésére és feldolgozására – ez utóbbit a múlt héten mi is bemutattuk.

Cloud & big data

A robotok újabb bűnözési hullámot indíthatnak az Europol szerint

A robotok, a drónok és a mesterséges intelligencia fejlődésével a fizikai világban is megjelenik minden, ami eddig a digitális világra volt jellemző, nem beszélve arról, ha az automatizálás miatt tényleg tömegek veszítik majd el a megélhetésüket.
 
Hirdetés

Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben

A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.

Sok szervezet adatvezéreltnek tartja magát, mert van BI rendszere és heti dashboardja. A valóságban azonban ennél többről van szó; a kérdés ugyanis nem az, hogy van-e elég adat, hanem, hogy mennyire jól használják a döntések meghozatalához.

a melléklet támogatója a One Solutions

EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!

Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.

2026.03.10. UP Rendezvénytér

RÉSZLETEK »

Amióta a VMware a Broadcom tulajdonába került, sebesen követik egymást a szoftvercégnél a stratégiai jelentőségű változások. Mi vár az ügyfelekre? Vincze-Berecz Tibor szoftverlicenc-szakértő (IPR-Insights) írása.

Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak

Különösen az early adopter vállalatoknak lehet hasznos. De különbözik ez bármiben az amúgy is megkerülhetetlen tervezéstől és pilottól?

Sok hazai cégnek kell szorosra zárni a kiberkaput

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2025 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.