Инвестор видит перспективы дохода в технологиях Машинного обучен❄️ Всем добрый день и позитивного настроения!
Уверены, что многие уже читали и знают про технологии Машинного обучения (ML).
Данному сектору рынка аналитики уже сейчас пророчат рост в геометрической прогрессии💸
Машинное обучение (ML) - одна из базовый подотраслей, входящее в сферу искусственного интеллекта (AI).
Это мощный инструмент анализа данных, который заставляет компьютеры обучаться на основе алгоритмов и данных, имитируя процессы обучения, наблюдаемые у человека.
Резкий рост внедрения ML и AI в различных отраслях – здравоохранении, автомобилестроении, розничной торговле, производстве и других – является ключевым фактором, стимулирующим развитие рынка.
Если углубиться в основы машинного обучения, то можно выделить два основных типа: контролируемое и неконтролируемое:
В первом случае наборы данных маркируются, что позволяет программному обеспечению прийти к заранее определенным выводам.
Во втором случае программное обеспечение самостоятельно выявляет закономерности в данных, что подтверждается такими методами, как анализ главных компонент, выявляющий ключевые объясняющие факторы.
Рынок сегодня
Технологии ML обладают множеством преимуществ, стимулирующих рост рынка. Однако проблемы сохраняются, и одним из основных препятствий являются неточные и недостаточно разработанные алгоритмы. Необходимость точности в Больших Данных и машинном обучении подчеркивает важность отточенных алгоритмов, чтобы предотвратить получение ошибочных результатов.
Прогнозы Fortune Business Insights и Market Research Future рисуют картину необычайного роста: по оценкам, к 2029 году объем отрасли достигнет $210 млрд, а к 2030 году - $ 106 млрд соответственно.
По сути, путь машинного обучения отмечен метеоритным взлетом, преобразующим отрасли и катализирующим достижения, которые раньше считались футуристическими.
По мере продвижения по этой траектории ландшафт возможностей продолжает расширяться благодаря инновациям и неутолимому аппетиту к использованию возможностей машинного обучения.
Перспективные компании из сферы ML
В динамичном ландшафте 2023 года в центре внимания оказываются компании, которые не просто внедряют машинное обучение, но и завоевывают свою нишу в этом преобразующем секторе. Хотя эти компании не занимаются исключительно машинным обучением, они добились значительных успехов в этой области:
1 Nvidia
Компания Nvidia, некогда синоним высококлассной графики для видеоигр, успешно диверсифицировалась в сферу ИИ и машинного обучения. Аппаратное обеспечение Nvidia, известное своими графическими процессорами (GPU), помогает обрабатывать огромные массивы данных, необходимые для приложений машинного обучения.
Став технологическим лидером в полупроводниковой отрасли, графические процессоры Nvidia способствуют развитию высокопроизводительных вычислений, быстрому развитию центров обработки данных и ускорению обучения моделей ИИ. Компания не ограничивается аппаратным обеспечением и предлагает обширную библиотеку программного обеспечения для поддержки внедрения технологий машинного обучения.
Клиенты компании работают в самых разных отраслях, включая разработку автономных транспортных средств, биотехнологические исследования и оптимизацию цепочек поставок для розничной торговли. Благодаря высоким показателям операционной прибыли и значительным инвестициям в исследования и разработки, Nvidia является силой, с которой стоит считаться на арене машинного обучения.
2 Tesla
Компания Tesla - синоним передовых электромобилей, делает успехи в области машинного обучения благодаря своей работе над созданием самоуправляемых автомобилей. Автопилот Tesla и развивающаяся система полного самообучения с легкостью справляются со сложностью принятия решений человеком в доли секунды.
Регулярные облачные обновления программного обеспечения расширяют возможности машинного обучения в автомобилях Tesla. Компания стратегически собирает данные от широкой сети владельцев автомобилей, постоянно совершенствуя алгоритмы машинного обучения. Приверженность Tesla искусственному интеллекту распространяется и на Dojo - суперкомпьютер, предназначенный для обучения программного обеспечения для настоящего самообучения.
Помимо автомобилей, Tesla использует свой опыт в области искусственного интеллекта для управления и автоматизации хранения электроэнергии по всему миру, изменяя энергетический ландшафт. Благодаря стремительному росту прибыльности и амбициозным планам по внедрению новых технологий компания Tesla является не только новатором в области автомобилестроения, но и ведущей компанией в сфере ИИ и машинного обучения.
3 Accenture
Accenture, глобальная консалтинговая и технологическая компания, становится стабильным, но влиятельным игроком на арене машинного обучения. Известная своими технологическими решениями по преобразованию операций, компания Accenture имеет опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Имея специальные исследовательские лаборатории, занимающиеся различными направлениями искусственного интеллекта, Accenture активно участвует в применении машинного обучения для решения реальных задач.
Компания консультирует клиентов по вопросам использования машинного обучения для повышения производительности труда и оптимизации эффективности облачных вычислений. Учитывая тенденции распространения машинного обучения в бизнесе, компания готова сыграть ключевую роль во внедрении и развитии этой преобразующей технологии.
Торговые идеи по BOTZ
Инвестиции в рынок ИИ: революции и точки роста🍁 Всем добрый день и позитивного настроения!
Сегодня мы публикуем очередной материал из цикла публикаций, объединённых общей темой - Искусственный интеллект (AI)
✔️Драйверы роста
✔️Сегментация рынка
✔️Профильные ETF
Сегодня мы живем в эпоху стремительно развивающихся тенденций и технологий, которые имеют потенциал кардинально изменить нашу привычную жизнь.
Один из таких примеров – языковая модель ChatGPT, которая недавно привлекла большое внимание.
Энтузиасты искусственного интеллекта видят в этом огромный потенциал новых технологий, который может изменить наше общество и экономику.
О новом рынке, его размерах и драйверах – наш сегодняшний обзор!
Расширяющейся рынок ИИ
По данным Bloomberg Intelligence, рынок генеративного ИИ ожидает взрывной рост: в ближайшие 10 лет он вырастет до $1,3 трлн по сравнению с объемом рынка в $40 млрд в 2022 году. Ожидается, что совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 42%. Первоначально этот рост будет обусловлен инфраструктурой обучения, а затем перейдет к устройствам вывода для больших языковых моделей (LLM), цифровой рекламе, специализированному программному обеспечению и услугам.
Кроме того, растет спрос на продукты генеративного ИИ, который может принести около $280 млрд новых доходов от программного обеспечения, особенно за счет специализированных ассистентов и инфраструктурных продуктов.
Ожидается, что такие компании, как Amazon WebServices, Microsoft, Google и Nvidia, получат значительные преимущества, поскольку все больше предприятий переносят свои рабочие нагрузки в публичное облако.
Рост сектора обусловлен такими факторами, как внедрение облачных приложений, рост объема больших данных и увеличение спроса на интеллектуальные виртуальные помощники.
Трансформационный потенциал ИИ распространяется на различные отрасли, такие как здравоохранение, финансы, производство и розничная торговля, где он позволяет оптимизировать процессы, повысить качество обслуживания клиентов и стимулировать инновации.
Кроме того, ИИ способен значительно повысить производительность труда и экономический рост. По имеющимся данным, к 2030 году объем инвестиций в мировую экономику с помощью ИИ может составить до 15,7 трлн и увеличить мировой ВВП на 14%. Инвесторы осознают этот потенциал и вкладывают значительные средства в стартапы и уже существующие компании, ориентированные на ИИ.
Структуры рынка ИИ
В области искусственного интеллекта рынок подразделяется на различные группы в зависимости от нескольких факторов. К ним относятся технологии, отраслевые вертикали, компоненты и регионы.
С точки зрения технологий рынок подразделяется на машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение и др.
Машинное обучение (Machine Learning) предполагает создание алгоритмов, позволяющих компьютерам обучаться и принимать решения без явного программирования. Обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать человеческий язык и работать с ним, а компьютерное зрение - интерпретировать визуальную информацию, например изображения и видео.
Отраслевой вертикальный сегмент относится к различным отраслям, в которых используется искусственный интеллект. К ним относятся IT и телекоммуникации, здравоохранение, автомобилестроение, розничная торговля и др. В зависимости от отрасли могут использоваться различные приложения и решения в области искусственного интеллекта.
С точки зрения компонентов рынок подразделяется на решения и услуги. Решения относятся к программным приложениям и инструментам, в которых реализованы технологии ИИ, а услуги включают в себя консалтинг, внедрение и поддержку, связанные с внедрением ИИ.
Региональные сегменты рынка основаны на географическом положении с учетом таких факторов, как размер рынка, потенциал роста и внедрение технологий ИИ в различных регионах.
Важно отметить, что конкретные сегменты рынка могут варьироваться в зависимости от источника и контекста. Для получения более подробной информации о сегментах рынка искусственного интеллекта рекомендуется обратиться к источникам, указанным в тексте.
Драйверы роста рынка ИИ
ИИ переживает бурный рост, и это развитие подпитывается различными ключевыми факторами. Эти факторы можно сгруппировать по нескольким важнейшим направлениям:
1 Технологический прогресс. Постоянный технологический прогресс, особенно в таких областях, как машинное обучение, обработка естественного языка и глубокое обучение, играет ключевую роль в развитии рынка ИИ. Эти технологические достижения позволяют создавать более совершенные системы искусственного интеллекта, способные решать сложные задачи и делать точные прогнозы.
2 Повышение доступности данных. Распространение Интернета вещей (IoT) и цифровая трансформация привели к беспрецедентному росту объема доступных данных. Этот огромный массив данных служит основой для систем искусственного интеллекта, на базе которых они могут обучаться и делать точные прогнозы.
3 Растущий отраслевой спрос. Различные отрасли, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю и производство, все больше осознают ценность ИИ и внедряют его в свою деятельность. Повышение спроса на решения на основе ИИ в этих отраслях является одним из основных факторов роста рынка ИИ.
4 Нормативно-правовые стимулы. Правительства по всему миру вводят нормативные акты, поощряющие ответственное использование ИИ. Эти нормы направлены на то, чтобы системы ИИ приносили пользу обществу и экономике. Стимулы, предоставляемые этими нормативными актами, способствуют внедрению технологий ИИ.
5 Инвестиции и финансирование. Исследования и разработки в области ИИ получают значительные инвестиции и финансирование как из государственных, так и из частных источников. Эта финансовая поддержка стимулирует создание новых технологий и приложений ИИ, способствуя росту рынка ИИ.
Резюме
В заключение следует отметить, что рынок генеративного ИИ, как ожидается, будет демонстрировать значительный рост, способствуя расширению рынка ИИ в целом.
Несмотря на то, что эта область открывает широкие инвестиционные возможности, инвесторам необходимо помнить о проблемах в сфере регулирования и острой конкуренции. В целом ИИ продолжает революционизировать отрасли и создавать ценности для тех, кто сможет справиться с этими проблемами и использовать его потенциал.