Mercato dell’intelligenza artificiale multimodale: dati storici (2019-2024), tendenze globali 2025, previsioni di crescita 2037
Il mercato dell'AI multimodale nel 2025 è valutato a 2,33 miliardi di dollari. Le dimensioni del mercato globale sono state stimate a oltre 1,81 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che cresceranno a un CAGR del 36,1%, con proiezioni che indicano che supererà i 99,5 miliardi di dollari entro il 2037. Si prevede che il Nord America raggiungerà i 35,73 miliardi di dollari entro il 2037, spinto da sofisticate infrastrutture tecnologiche e dall'aumento dei sistemi di intelligenza artificiale multimodali.
Il fattore principale che guida il mercato dell'intelligenza artificiale multimodale è l'implementazione delle reti 5G e l'implementazione dell'edge computing in diversi settori. L’edge computing riduce la latenza e il consumo di larghezza di banda per le applicazioni IA multimodali in tempo reale elaborando i dati più vicino alla fonte. Ciò è particolarmente utile per i dispositivi Internet of Things (IoT) e i sistemi intelligenti, poiché richiedono una rapida elaborazione dei dati per funzionare correttamente. L’introduzione del 5G ha migliorato le capacità della rete, fornendo l’affidabilità e la velocità necessarie per gestire grandi volumi di dati multimodali. Ad esempio, le filiali cinesi di Datasea, Inc., Shuhai Information Technology Co., Ltd e Guozhong Times Technology Co., Ltd. hanno firmato un accordo con Qingdao Ruizhi Yixing Information Technology Co., Ltd. per fornire a Qingdao una nuova gamma di servizi multimodali avanzati 5G-AI.
L'ascesa dell'intelligenza artificiale multimodale può essere attribuita ai progressi nell'interfaccia uomo-macchina, che offrono ai consumatori modi più intuitivi e naturali per interagire con la tecnologia. Discorso, scrittura, gesti e segnali visivi sono solo alcuni degli input che l'intelligenza artificiale multimodale combina per migliorare la comprensione e la risposta ai comandi umani. Grazie a questo progresso le esperienze sono diventate più fluide e coinvolgenti in varie applicazioni. Nel marzo 2024, Apple ha annunciato il lancio del suo primo modello AI multimodale personalizzato, MM1, in grado di rivoluzionare Siri e iMessage analizzando testi e immagini contestualmente. L'apprendimento nel contesto consente al modello di generare descrizioni di immagini e risposte sul contenuto di richieste basate su foto in base a contenuti che non ha mai visto prima.
Mercato dell’intelligenza artificiale multimodale: fattori di crescita e sfide
Fattori di crescita
- Crescente necessità di soluzioni su misura per i singoli settori: con l'evoluzione delle tecnologie AI, aumenta la domanda di software e soluzioni personalizzati per soddisfare obiettivi e sfide industriali specifici. L’intelligenza artificiale multimodale, ad esempio, ha il potenziale per rivoluzionare la cura dei pazienti e la ricerca medica analizzando immagini mediche, cartelle cliniche testuali e persino registrazioni audio di conversazioni medico-paziente per fornire approfondimenti diagnostici completi. Ad esempio, nell'agosto 2024, Fractal ha annunciato il lancio di vaidya.ai, una piattaforma sanitaria multimodale progettata per fornire assistenza semplice e gratuita ai pazienti.
- Crescente esigenza nel settore automobilistico: l'intelligenza artificiale multimodale viene utilizzata nel settore automobilistico per sviluppare sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) che combinano dati testuali provenienti da sensori, dati audio provenienti da assistenti vocali a bordo dell'auto e dati visivi provenienti da telecamere per migliorare la sicurezza stradale e l'esperienza di guida. Questa strategia specifica per settore sta aprendo le porte a una nuova ondata di innovazione in cui vengono utilizzate soluzioni di intelligenza artificiale multimodali personalizzate per affrontare le particolari opportunità e difficoltà affrontate da ciascuna azienda.
Diverse aziende automobilistiche utilizzano l’intelligenza artificiale multimodale per semplificare i propri processi e attività. Ad esempio, il BMW Group ha recentemente lanciato un’iniziativa di trasformazione, utilizzando GenAI per semplificare le attività di approvvigionamento e migliorare l’interazione con i fornitori. L'azienda prevede di collaborare con AWS, BCG Platinion e BCG X per garantire un'integrazione scalabile e affidabile di GenAI.
- Utilizzo di approcci AI generativi per accelerare la costruzione di ecosistemi multimodali
Quando si parla di intelligenza artificiale, l'intelligenza artificiale generativa è paragonabile alla potenza creativa del settore, in grado di generare testo, immagini e persino video completi. Può produrre informazioni che fondono diversi moduli di dati. Può, ad esempio, sintetizzare immagini realistiche da descrizioni testuali, scrivere spiegazioni approfondite per foto o persino produrre filmati con una comprensione sofisticata dell'argomento. L'intersezione tra AI multimodale e AI generativa avviene in questa fusione di moduli dati.
Nella creazione di contenuti, ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale multimodale alimentato dall’intelligenza artificiale generativa può creare automaticamente materiali di marketing che integrano testo, grafica e video per fornire un’esperienza utente più coinvolgente e personalizzata. Può creare contenuti didattici interattivi coinvolgenti e che migliorano la comprensione che si adattano allo stile di apprendimento unico di ogni studente. Inoltre, può automatizzare la produzione di presentazioni multimediali, migliorandone l'impatto e il valore educativo.
Sfide
- Potenziale di bias nei modelli multimodali: analogamente alle loro controparti unimodali, i modelli IA multimodali sono suscettibili di bias e ciò deriva dal set di dati di addestramento. I set di dati di addestramento, che includono testo, foto, video e altri media, potrebbero evidenziare involontariamente i pregiudizi della società o della cultura presenti nelle origini dati. Questi pregiudizi possono assumere molte forme diverse. Ad esempio, nel riconoscimento delle immagini, possono essere razziali o basati sul genere oppure linguistici e contestuali in compiti che coinvolgono l'elaborazione del linguaggio naturale. Questi pregiudizi sono necessariamente ereditati e perpetuati dai modelli di intelligenza artificiale multimodale quando vengono addestrati su tali dati, il che potrebbe portare a risultati ingiusti o errati quando si effettuano previsioni o scelte.
- Restrizioni sulla trasferibilità: La trasferibilità limitata attira l'attenzione su una limitazione fondamentale in questi sistemi di IA' flessibilità e adattabilità. I modelli di intelligenza artificiale multimodale addestrati su un tipo di dati potrebbero non adattarsi o non funzionare bene quando confrontati con un nuovo tipo di dati, proprio come un direttore d’orchestra esperto di musica classica può incontrare difficoltà nell’arrangiare un gruppo jazz. Questo vincolo di trasferibilità sottolinea la necessità di cautela, in particolare quando si utilizzano questi modelli in contesti del mondo reale dinamici e vari.
La difficoltà deriva dal fatto che le informazioni apprese durante la formazione sono intrinsecamente legate alle particolari modalità, modelli e caratteristiche di quel dataset di formazione. Quando incontrano tipi di dati nuovi o distinti, tra cui il passaggio da dati scritti a dati visivi o l'organizzazione di dati a dati non organizzati, questi modelli incontrano spesso difficoltà nel produrre previsioni precise o nel ricavare comprensioni significative.
Mercato dell’intelligenza artificiale multimodale: approfondimenti chiave
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Anno base |
2024 |
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Anno di previsione |
2025-2037 |
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CAGR |
36,1% |
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Dimensioni del mercato dell’anno base (2024) |
1,81 miliardi di dollari |
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Dimensione del mercato dell'anno di previsione (2037) |
99,5 miliardi di dollari |
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Ambito regionale |
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Segmentazione IA multimodale
Componente (software, servizio)
Il segmento del software è destinato a detenere una quota di mercato dell'IA multimodale superiore al 65,9% entro la fine del 2037. Il software di intelligenza artificiale multimodale è costituito da sistemi integrati progettati per gestire ed elaborare più tipi di dati contemporaneamente, inclusi testo, audio, video e immagini. Per consentire un'interpretazione approfondita delle informazioni multimodali, queste soluzioni software utilizzano spesso tecnologie all'avanguardia come l'apprendimento automatico (ML), l'apprendimento profondo (DL) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Il software di intelligenza artificiale multimodale consente agli utenti di progettare, sviluppare e supervisionare modelli di intelligenza artificiale in grado di gestire efficacemente una varietà di modalità di dati. Nel luglio 2024, Meta ha lanciato un nuovo software, un generatore AI di testo in 3D in grado di generare o ristrutturare oggetti 3D in meno di 1 minuto.
Modalità dati (dati di immagine, dati di testo, dati vocali e vocali, dati video e audio)
Il discorso & Si prevede che il segmento dei dati vocali assisterà a una crescita significativa nel mercato dell’intelligenza artificiale multimodale durante il periodo di previsione. L’importanza della voce e dei dati vocali è aumentata a causa della diffusa adozione di dispositivi ad attivazione vocale, assistenti virtuali e app ad attivazione vocale in diversi settori. Gli sviluppi nella tecnologia di riconoscimento vocale, gli algoritmi migliorati di elaborazione del linguaggio e la crescente accettazione delle istruzioni attivate dalla voce nei dispositivi intelligenti sono altri fattori che stimolano la crescita del segmento. I dati vocali e vocali sono perfettamente integrati nelle applicazioni IA multimodali, consolidando ulteriormente la sua posizione come uno dei principali fattori trainanti del mercato dell'IA multimodale.
Ad esempio, nel novembre 2023, Microsoft ha annunciato il lancio di Azure AI Speech, un passo avanti nella personalizzazione della voce personale. Questa funzionalità è progettata per aiutare aziende come Swisscom, Progressive, Vodafone e Duolingo a creare app che consentano agli utenti di creare la propria voce AI.
La nostra analisi approfondita del mercato dell'AI multimodale include i seguenti segmenti
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Componente |
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Modalità dati |
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Utilizzo finale |
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Dimensione aziendale |
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Analisi del mercato del Nord America
L'industria del Nord America dominerà probabilmente la quota maggioritaria dei ricavi, pari al 35,9% entro il 2037. La sofisticata infrastruttura tecnologica del Nord America facilita l'utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale multimodali. Le diffuse reti 5G, Internet veloce e una vasta gamma di risorse di cloud computing consentono l’infrastruttura necessaria per implementare ed espandere i sistemi di intelligenza artificiale multimodali. Questa infrastruttura consente l’elaborazione e l’integrazione dei dati in tempo reale da diverse fonti, necessarie per le applicazioni IA multimodali. Ad esempio, secondo gli analisti di Research Nester, il Nord America avrà quasi 406 milioni di abbonamenti 5G entro il 2028.
Gli Stati Uniti si distinguono per i notevoli investimenti nella ricerca e nello sviluppo dell'IA effettuati sia dal governo che dal settore privato. Importanti giganti dell’IT, tra cui Google, Microsoft, Amazon e IBM, hanno sedi regionali. Inoltre, investono molto denaro nella creazione di tecnologie IA innovative, come l'IA multimodale.
In Canada, il mercato dell'IA multimodale sta registrando un'impennata di nuove aziende, intensificando l'atmosfera dinamica e competitiva. Anche le sovvenzioni statali e le iniziative che promuovono la collaborazione tra ricercatori commerciali e universitari stimolano la crescita del mercato dell'IA multimodale.
Analisi del mercato dell'Asia Pacifico
Si prevede che l'Asia Pacifico nel mercato dell'intelligenza artificiale multimodale registrerà un CAGR stabile durante il periodo di previsione a causa dell'impatto di diversi settori. La rapida adozione e integrazione di tecnologie all’avanguardia è un importante fattore che contribuisce. Le economie dell’Asia Pacifico, tra cui Cina, Giappone, Corea del Sud e India, sono cresciute in modo significativo, il che ha aumentato gli investimenti nell’intelligenza artificiale. La domanda di applicazioni IA multimodali in settori quali l'e-commerce, la sanità e la finanza è stata alimentata dalla base di consumatori considerevole e diversificata della regione, nonché dall'uso diffuso di smartphone e altri dispositivi intelligenti.
In Corea del Sud, il governo sta promuovendo attivamente la ricerca e lo sviluppo dell'IA attraverso vari finanziamenti e sforzi programmatici, per consolidare la posizione del paese come leader globale nella tecnologia AI. L'intelligenza artificiale multimodale, che combina dati provenienti da dispositivi indossabili, imaging e cartelle cliniche per fornire un'assistenza completa ai pazienti, viene utilizzata in Corea del Sud per migliorare i servizi sanitari personalizzati e di telemedicina.
Grazie a investimenti significativi, all'abbondanza di dati e all'impegno del governo per la leadership nell'AI, il mercato dell'AI multimodale in Cina sta crescendo rapidamente. I giganti della tecnologia cinese, tra cui Baidu, Alibaba e Tencent, stanno facendo investimenti significativi nella ricerca e nelle applicazioni multimodali dell’intelligenza artificiale, che vanno dalla guida autonoma ai servizi per città intelligenti. L'intelligenza artificiale multimodale viene utilizzata anche dalle organizzazioni sanitarie per migliorare i risultati dei pazienti e l'accuratezza diagnostica.
L'intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare dispositivi di monitoraggio dei pazienti, cartelle cliniche e dati di imaging. Il governo cinese vuole rendere il Paese un leader nell’intelligenza artificiale entro il 2030 con investimenti significativi nello sviluppo dei talenti, nella ricerca e nelle infrastrutture. Le vaste risorse di dati della Cina offrono alla Cina un vantaggio competitivo nell'addestramento di sofisticati modelli di intelligenza artificiale.
Aziende che dominano il mercato dell’intelligenza artificiale multimodale
- Reka AI, Inc.,
- Panoramica dell'azienda
- Strategia aziendale
- Offerte di prodotti chiave
- Prestazioni finanziarie
- Indicatori chiave di prestazione
- Analisi dei rischi
- Sviluppi recenti
- Presenza regionale
- Analisi SWOT
- Aimesoft
- Amazon Web Services, Inc.
- Google LLC
- IBM Corporation
- Jina AI GmbH
- Meta.
- Microsoft
- OpenAI, L.L.C.
- Twelve Labs Inc.
Il mercato globale dell'IA multimodale è altamente competitivo e comprende diversi giganti dell'IT e produttori locali di software e hardware. Oltre a queste, molte organizzazioni di ricerca sono in prima linea in questo panorama competitivo, ciascuna apportando innovazioni e tecnologie uniche.
Insieme, queste aziende controllano la parte del leone nel mercato dell'intelligenza artificiale multimodale e stabiliscono la direzione delle tendenze del settore. Si ritiene inoltre che adottino diverse mosse strategiche come fusioni e acquisizioni, partnership, lancio di prodotti o joint venture per migliorare la propria base di prodotti e sostenere la concorrenza. Per mappare la rete di fornitura, queste imprese multimodali di intelligenza artificiale' vengono esaminati dati finanziari, mappe strategiche e prodotti. Ecco alcuni attori leader nel mercato dell'IA multimodale:
In the News
- Nell'ottobre 2023, Reka AI, Inc., ha lanciato Yasa-1, un rivoluzionario assistente AI multimodale destinato ad espandere la sua comprensione oltre il testo per comprendere immagini, brevi filmati e clip audio. Yasa-1 offre alle aziende l'adattabilità per personalizzare le proprie funzionalità su set di dati privati con diverse modalità, consentendo lo sviluppo di esperienze creative per una vasta gamma di casi d'uso. L'assistente può gestire documenti contestuali di grandi dimensioni, eseguire codice e fornire risposte contestualmente pertinenti raccolte da Internet e supporta 20 lingue.
- Nel dicembre 2023, Meta ha rivelato il suo piano per implementare funzionalità IA multimodali che raccolgono dati ambientali utilizzando le fotocamere e i microfoni degli occhiali intelligenti dell'azienda. Dire "Ehi Meta" a un assistente virtuale in grado di vedere e sentire cosa succede nelle immediate vicinanze consente agli utenti di utilizzare gli occhiali smart Ray-Ban.
Crediti degli autori: Abhishek Verma
- Report ID: 6472
- Published Date: May 07, 2025
- Report Format: PDF, PPT
