AI Training Dataset Marktgröße - Durch Datenänderung, Durch Bereitstellung Modus, nach Datentyp, nach Datenerhebung Methode, Durch Endverwendung, Wachstumsprognose, 2025 - 2034

AI Training Dataset Marktgröße

Die globale Marktgröße für AI-Trainingsdatensätze wurde 2024 auf 3,2 Mrd. USD geschätzt und wird bei einem CAGR von 20,5% zwischen 2025 und 2034 wachsen. Die rasche Übernahme künstlicher Intelligenz in Sektoren wie autonomes Fahren, medizinische Diagnostik, natürliche Sprachverarbeitung und Finanzmodellierung treibt die Nachfrage nach hochwertigen, markierten Datensätzen deutlich voran.

Zum Beispiel starteten im September 2022 die National Institutes of Health (NIH) das Bridge2AI-Programm, das 130 Millionen US-Dollar zur Steigerung der Umsetzung künstlicher Intelligenz in der biomedizinischen und verhaltenswissenschaftlichen Forschung zur Verfügung stellte. Die Initiative verspricht, ethisch fundierte Datensätze qualitativ hochwertiger Daten zu erstellen, um die AI-Modelle zu trainieren, wobei diese Betonung in den Sprachbiomarkern, Chirurgie und Gesundheitsergebnissen zu finden ist. Bridge2AI erleichtert die interdisziplinäre Zusammenarbeit, um sicherzustellen, dass KI-Tools vertrauenswürdig, gerecht und auf eine breite Palette von Populationen anwendbar sind.

Die rasante Weiterentwicklung von KI in der Robotik und Industrieautomatisierung schafft enorme Nachfrage nach spezialisierten, realen Trainingsdatensätzen. Diese Datensätze sind in der Lehre Robotersysteme kritisch, um komplexe Aufgaben zu erledigen, einschließlich Objekterkennung, Sortierung und Navigation in dynamischen Räumen. Mit Industrien, die zur Verbesserung der Effizienz und zur Minimierung der menschlichen Interferenz arbeiten, wird es unerlässlich, hochwertige markierte Daten zu haben, um die AI-Modelle zu trainieren, um in der realen Welt zuverlässig funktionieren zu können. Dieser Trend ist besonders in Industrien wie der Fertigungs-, Logistik- und Lagerautomatisierung zu erleben.

So stellte Amazon Web Services (AWS) im April 2023 den ARMBench Open-Source-Datensatz vor, der der größte seiner Art für die Ausbildung von Robotersystemen „Pick and Place“ ist. Es umfasst über 190.000 Bilder aus realen Umgebungen, in denen Industrieprodukte sortiert wurden. Der Datensatz wird verwendet, um die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Roboterarmen für die Lagerautomatisierung zu verbessern, einer der Kernkomponenten von intelligenten Logistik- und Erfüllungssystemen.

Datensatz Markttrends für Schulungen

• Die Kombination von KI- und Quantenrechner in der biomedizinischen Forschung erhöht die Nachfrage nach anspruchsvollen, flächenspezifischen Trainingsdatensätzen. Diese Datensätze sind entscheidend für Trainingsmodelle in Bereichen wie Genomik, Krankheitsvorhersage und Drogenentdeckung. Mit der zunehmenden Datenintensität der Forschung sind qualitativ hochwertige, strukturierte medizinische Daten der Schlüssel für präzise, effiziente und skalierbare AI-fähige Gesundheitsinnovationen.
• Zum Beispiel hat Cleveland Clinic im Juni 2024 mit IBM und dem Hartree Centre in Großbritannien zusammengearbeitet, um Innovationen in der Gesundheits- und Life Sciences durch künstliche Intelligenz und Quantenrechner zu beschleunigen. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Krankheitsmodellierung, die Medikamentenentdeckung und die personalisierte Medizin durch den Einsatz von anspruchsvollen Computing bei der Behandlung komplexer biomedizinischer Daten schneller zu verbessern.
• Regierungen weltweit investieren aggressiv in die KI-Trainingsinfrastruktur und treiben damit den Markt für KI-Trainingsdatensatz. Diese Projekte sollen zentrale, sichere und diversifizierte Datensätze erstellen, um die Änderungen in Bereichen wie Gesundheit, Mobilität und öffentliche Dienstleistungen voranzubringen.
• Im Februar 2025 startete die EU InvestAI-Initiative, um 200 Milliarden Euro Investitionen in künstliche Intelligenz zu mobilisieren. Diese Infrastrukturen sind so konfiguriert, dass sie einen sicheren Zugang zu hochqualitativen Datensätzen und Rechenfunktionen bieten, um das Design und die Entwicklung vertrauenswürdiger KI zu erleichtern. Dieser strategische Schritt wird den Datensatzmarkt von AI-Training direkt erhöhen, da er unter anderem die Verfügbarkeit von Daten im Bereich der Gesundheits-, Fertigungs- und öffentlichen Dienstleistungen verbessern wird.
• Die zunehmende Nutzung von Automatisierungstools für die Datenannotation wird zu einem großen Trend im Datensatzmarkt AI. Diese Tools, die auf Technologien wie Automarkierung und aktives Lernen basieren, verringern den Aufwand, die Kosten und den Aufwand, der für die Kennzeichnung großer Datensätze erforderlich ist. Durch die Vereinfachung des Prozesses der Annotation mit einem hohen Prozentsatz an Genauigkeit ermöglichen sie die Erstellung schnellerer und skalierbarer Daten. Dies ist besonders in den Industrien nützlich, die in riesigen Mengen unstrukturierter Daten wie Bild- und Videoverarbeitung behandeln, wo die Datenmarkierung bei der Ausbildung von KI-Modellen von Bedeutung ist, da sie von diesen sehr profitiert.
• Im Januar 2024 bietet The National AI Research Resource (NAIRR) Pilotprogramm, das von der White House and National Science Foundation gestartet wurde, Wissenschaftlern Zugang zu KI-Tools und annotierten Datensätzen, einschließlich automatisierter Daten, die Ressourcen zur Kennzeichnung von Daten zur Förderung der KI-Entwicklung in der Wissenschaft.

Trump Administration Tarife

• Die Tarife der Trump-Administration, insbesondere jene, die auf chinesische Technologiegüter und -dienste verhängt wurden, hatten einen bemerkenswerten Einfluss auf den Markt für AI-Trainingsdatensätze. Ein erheblicher Teil der manuellen Datenbeschriftung und Anmerkungsarbeit wurde aufgrund geringerer Arbeitskosten in Länder wie China ausgelagert. Mit steigenden Tarifen und einer erhöhten Kontrolle der chinesischen Tech-Firmen konfrontierten viele US-Unternehmen jedoch höhere Betriebskosten für die Beschaffung von notierten Daten, die unmittelbar die Erreichbarkeit und den Umfang von KI-Ausbildungsinitiativen beeinflussen.
• Darüber hinaus eingeschränkter Zugang zu chinesischen Datensätzen, die für die Ausbildung von KI-Modellen in Bereichen wie natürliche Sprachverarbeitung, Gesichtserkennung und E-Commerce-Verhalten unerlässlich sind. Dadurch verringerte sich die Vielfalt und das Ausmaß der verfügbaren Trainingsdaten, was die Leistung und Anpassungsfähigkeit von KI-Modellen, insbesondere für den globalen Einsatz, negativ beeinflusste. Sie entmutigte auch die Zusammenarbeit zwischen US- und chinesischen Unternehmen.
• Als Reaktion begannen die US-Unternehmen, mehr in die heimische Datenmarkierung von Infrastruktur- und Automatisierungstools zu investieren. Diese Verschiebung förderte Innovationen in der synthetischen Datenerzeugung und AI-gestützten Annotationsplattformen, führte aber zu kurzfristigen Herausforderungen wie Ressourcenengpässen und längeren Entwicklungszeiten. Letztendlich störten die Tarife zwar die globale Lieferkette der gemeldeten Daten und veranlassten eine strategische Verschiebung in der Entwicklung von KI-Ausbildungsdatensätzen.

Datensatz Marktanalyse

Basierend auf der Daten-Modalität wird der AI-Training-Datensatzmarkt in Text, Bild, Audio & Sprache, Video und multimodal unterteilt. Im Jahr 2024 dominierte das Textsegment den Markt, was rund 31 % des Anteils ausmacht und im Prognosezeitraum bei einem CAGR von über 21 % wachsen wird.

• Die Textsegmentierung dominiert den KI-Trainingsdatensatzmarkt vor allem aufgrund der weit verbreiteten Verwendung natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in der Industrie. KI-getriebene Lösungen wie Chatbots, Stimmungsanalyse-Engines, Sprachübersetzungstools und virtuelle Assistenten verlassen sich stark auf große Mengen markierten Textes, um genau zu funktionieren. Mit der Explosion von digitalen Inhalten einschließlich Social Media Posts, Produktbewertungen, E-Mails und Kunden-Support-Transkripts-Organisationen haben Zugriff auf zahlreiche Rohtextdaten, die für Modellbildung strukturiert werden können.
• Darüber hinaus hat die Entstehung großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT und BERT die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen, vielfältigen Textdatensätzen deutlich erhöht. Diese Modelle erfordern große Mengen von annotierten Text, um Kontext, Syntax, Ton und Semantik zu verstehen. Im Vergleich zu Bild- oder Videodaten sind Textdatensätze einfacher und kostengünstiger zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten, um ihre Dominanz im KI-Trainingsdatensatzmarkt weiter zu verstärken.
• Zum Beispiel, im Juni 2023, Cohere, ein Toronto-basiertes KI-Startup, erhöhte $270 Millionen in einer Förderrunde von Inovia Capital unter Beteiligung von NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures und anderen. Die Finanzierung richtete sich an die Erweiterung von textbasierten Großsprachenmodellen ähnlich wie OpenAIs GPT, wobei hochqualitative, großformatige Textdatensätze für betriebsorientierte NLP-Anwendungen verwendet wurden. Diese Investition hebt hervor, wie die wichtigsten Akteure die prioritären Textdatensätze priorisieren, um leistungsfähige generative AI-Tools zu trainieren und zu skalieren, um die Nachfrage und den Marktanteil der Textsegmentierung zu stärken.

Basierend auf dem Einsatzmodus wird der KI-Training-Datensatzmarkt in On-Premises und Cloud segmentiert. Im Jahr 2024 dominiert das Cloud-Segment den Markt mit 73 % Marktanteil, und das Segment wird voraussichtlich bei einem CAGR von über 20,5% von 2025 bis 2034 wachsen.

• Der Cloud-Bereitstellungsmodus dominiert aufgrund seiner Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Zugänglichkeit den KI-Trainingsdatensatzmarkt. Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure bieten enorme Speicherkapazitäten und leistungsstarke Rechenressourcen, die benötigt werden, um massive Datensätze für AI-Training zu verwalten, zu markieren und zu verarbeiten. Diese Plattformen ermöglichen es Organisationen, auf der Grundlage ihrer Arbeitsbelastung nach oben oder unten zu skalieren, was bei der Handhabung komplexer Trainingsmodelle wie LLMs oder Computer Vision Aufgaben entscheidend ist.
• Darüber hinaus unterstützt die Cloud-basierte Bereitstellung die Zusammenarbeit über Geographien und ermöglicht es verteilten Teams, Daten in Echtzeit zuzugreifen und anzumelden. Es bietet auch integrierte Tools wie automatisiertes Datenlabeling, synthetische Datengenerierung und Analytik, die gesamte Datensatzpipeline zu optimieren. Die Fähigkeit, Modelle schneller zu implementieren und Daten sicher weiter zu verwalten, stärkt die Attraktivität von Cloud-Plattformen in AI-Training-Workflows und treibt ihren dominanten Marktanteil.
• Zum Beispiel startete AWS im September 2023 Amazon Bedrock, eine Cloud-basierte Plattform, die es Anwendern ermöglicht, generative KI-Anwendungen mit Basismodellen von AI21 Labs, Anthropic und Stability AI aufzubauen und zu skaliert. Die Plattform unterstützt die Modellbildung mit proprietären Datensätzen im AWS-Cloud-Ökosystem und zeigt, wie Cloud-Plattformen für die Verwaltung von Trainingsdaten im Maßstab unerlässlich sind.

Anhand des Datentyps wird der KI-Trainingsdatensatzmarkt in strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und semistrukturierte Daten segmentiert. Im Jahr 2024 wird die unstrukturierte Datenkategorie durch das exponentielle Wachstum von Daten aus Quellen wie Social Media, Audio/Video-Inhalte, E-Mails, Kundenrezensionen und Sensorfeeds dominieren.

• Das unstrukturierte Datensegment dominiert den KI-Training-Datensatzmarkt aufgrund des immensen Datenvolumens aus Quellen wie Videos, Bilder, Audioaufnahmen, E-Mails, Social Media und Webinhalten. Im Gegensatz zu strukturierten Datensätzen, die einem definierten Format folgen, fehlen unstrukturierte Daten ein bestimmtes Schema, wodurch es ideal für die Ausbildung von tiefen Lernmodellen ist, die auf komplexe Muster und kontextuelle Informationen zurückgreifen. Diese Form der Daten ist entscheidend für fortgeschrittene KI-Anwendungen, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der Computervision und der Spracherkennung.
• Die zunehmende Nutzung generativer KI-Technologien einschließlich KI-Chatbots, virtueller Assistenten und Text-zu-Bild-Plattformen hat die Nachfrage nach großen Mengen von unstrukturierten und annotierten Datensätzen weiter verstärkt. Diese Anwendungen erfordern vielfältige Eingaben wie Sprache, Sprachton, Gesichtsausdrücke oder Bildmerkmale, um genau zu funktionieren. Dadurch investieren Unternehmen stark in Datenmarkierungsplattformen und KI-basierte Annotationstools, um unstrukturierte Daten für die Ausbildung effizient vorzubereiten.
• Die Mehrheit der globalen Daten ist unstrukturiert, und ihr Volumen wächst weiterhin rapide in den Branchen. Unternehmen und Regierungen konzentrieren sich nun darauf, diese Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Personalisierung zu verbessern und reaktionsschnellere AI-Modelle zu entwickeln. Mit der Verbreitung von Multimedia-Inhalte und Echtzeit-Datenströmen wird erwartet, dass das unstrukturierte Datensegment seine führende Position im Markt über 2024 und darüber hinaus beibehalten wird.

Im Jahr 2024 dominierte die US-Region in Nordamerika mit rund 88% Marktanteil in Nordamerika den Markt für AI-Trainingsdatensätze und erzielte rund 1,23 Milliarden US-Dollar Umsatz.

• Die USA führen den Markt im Hinblick auf den Umsatzanteil, der durch das robuste KI-Ökosystem des Landes und die frühzeitige Einführung fortschrittlicher Technologien angetrieben wird. Wichtige Tech-Giganten wie Google, Microsoft, Meta und Amazon sind mit Hauptsitz in den USA und investieren aktiv in den Erwerb und die Entwicklung von groß angelegten Trainingsdatensätzen zur Unterstützung der AI-Modellentwicklung über NLP, Computer Vision und autonome Systeme.
• Die staatliche Unterstützung spielt auch eine entscheidende Rolle in der Dominanz der Region. Die US-Bundesbehörden, darunter das Nationale Amt für künstliche Intelligenz (NAIIO), finanzieren Forschung und Entwicklung in der KI-Ausbildungsinfrastruktur, einschließlich Initiativen zur Verbesserung des Zugangs zu diversen, qualitativ hochwertigen Datensätzen. Öffentliche Partnerschaften fördern die Innovation in diesem Raum weiter.
• Darüber hinaus beschleunigt die Verfügbarkeit moderner Cloud-Infrastruktur und eine starke Basis von KI-Startups und akademischen Institutionen das Wachstum des Marktes. Diese Faktoren positionieren die USA gemeinsam als globales Zentrum für Innovationen und Kommerzialisierung von AI-Trainingsdatensätzen.
• Zum Beispiel führte Jeff Bezos im Mai 2025 durch seine Investmentfirma Bezos Expeditions eine 72 Millionen US-Dollar-Förderrunde in Toloka, einem auf AI-Datenlösungen spezialisierten Unternehmen. Diese Investition zielt darauf ab, das Wachstum von Toloka, insbesondere auf dem US-Markt, zu beschleunigen und seine human-in-the-loop-Datendienste, die für die Ausbildung und Validierung von maschinellen Lernmodellen unerlässlich sind, zu verbessern.

Der KI-Trainingsdatensatzmarkt in Deutschland wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 deutliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• Deutschland ist bereit, ein stetiges Wachstum im KI-Training-Dataset-Markt zu erleben, das von der starken industriellen Basis des Landes, von staatlich unterstützten KI-Strategien und der zunehmenden Akzeptanz von KI in Schlüsselbereichen wie Automotive, Fertigung und Engineering angetrieben wird. Mit ihrer Führung in der Automobil-, Fertigungs- und Gesundheitswesen generiert Deutschland einen wachsenden Bedarf an hochwertigen, notierten Datensätzen, um AI-Modelle für Automatisierung, autonomes Fahren, vorausschauende Wartung und medizinische Diagnostik zu trainieren. Diese Forderung wird durch die Betonung Deutschlands auf technologische Souveränität und sichere Rahmenbedingungen für den Datenaustausch weiter gestärkt.
• Darüber hinaus wächst der deutsche KI-Training Dataset-Markt aufgrund der weit verbreiteten KI-Annahme sowohl bei großen Unternehmen als auch bei KMU. Mit einer starken staatlichen Unterstützung für die digitale Transformation integrieren Unternehmen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel KI zur Steigerung der Effizienz.
• So betonte Microsoft im November 2024 die Zusammenarbeit zwischen Deutschlands Industrieprowess und KI, um Branchen wie Automotive, Energie und Produktion zu revolutionieren. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, Produktivität und Innovation durch fortschrittliche KI-Technologien zu verbessern. Durch die Integration von KI mit dem deutschen Engineering wird die Initiative auf die Nachfrage nach KI-Trainingsdatensätzen ausgerichtet und Deutschland als Schlüsselakteur in KI-getriebenen Industrielösungen positioniert.

Von 2025 bis 2034 wird erwartet, dass der Markt für AI-Trainingsdatensätze in China ein signifikantes und vielversprechendes Wachstum erfährt.

• China wird erwartet, dass es im Markt für AI-Training-Datensatz erhebliches Wachstum gibt, das durch robuste staatliche Investitionen in die KI-Entwicklung, die rasche Einführung von KI-Technologien in allen Branchen und die massive Datenerzeugung aus der großen digitalen Wirtschaft gefördert wird.
• Darüber hinaus war die chinesische Regierung ein wichtiger Akteur in der KI-Entwicklung, mit dem AI-Entwicklungsplan der nächsten Generation, der China bis 2030 zum weltweiten KI-Führer machen soll. Dazu gehören erhebliche Investitionen in die KI-Infrastruktur und die Datenerhebung, die die Nachfrage nach umfassenden und qualitativ hochwertigen KI-Trainingsdatensätzen erhöhen. Diese Initiativen bilden die Grundlage für die Förderung von AI-getriebenen Innovationen in den Bereichen Gesundheit, Finanzen und Transport.
• Darüber hinaus übernimmt China schnell KI in verschiedenen Branchen, darunter autonome Fahrzeuge, Gesichtserkennung, intelligente Fertigung und E-Commerce. Diese Branchen erfordern umfangreiche Ausbildungsdaten, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Datensätze, um AI-Modelle zu verbessern. Mit dem zunehmenden Bedarf an qualitativ hochwertigen Trainingsdatensätzen treiben Branchen wie diese das Wachstum des Marktes voran, die Nachfrage nach maßgeschneiderten und genauen Daten für spezifische KI-Anwendungen.
• So hat die China National Development and Reform Commission (NDRC) im Jahr 2023 Mittel für die Entwicklung von Rechenzentren und AI-Infrastruktur im Rahmen ihrer Bemühungen zur Förderung der digitalen Transformation und des Wirtschaftswachstums bereitgestellt. Dies wird erwartet, dass die Erzeugung von Daten für KI-Ausbildung unterstützt wird und zum Wachstum des Marktes beiträgt.

Der Markt für KI-Trainingsdatensätze in den VAE wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 erhebliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• ? Der Markt für AI-Trainingsdatensätze in den VAE ist für Wachstum gesichert, der durch den starken Druck des Landes auf einen globalen Marktführer in der KI und der digitalen Transformation getrieben wird. Regierungsinitiativen wie die VAE AI Strategie 2031 fördern Investitionen in KI-Technologien und treiben die Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Trainingsdatensätzen.
• Darüber hinaus zeigt die VAE eine weit verbreitete Annahme von KI in Schlüsselbereichen wie Gesundheits-, Einzelhandels- und Regierungsdienstleistungen. Da diese Sektoren KI-Lösungen integrieren, steigt die Nachfrage nach großen, vielfältigen und qualitativ hochwertigen Datensätzen, um Modelle zu trainieren und das Marktwachstum weiter zu steigern.
• Das Wachstum der Cloud-Infrastruktur in den VAE, verbunden mit zunehmenden Investitionen von globalen Cloud-Anbietern, ermöglicht Unternehmen auf skalierbare, kostengünstige AI-Trainingsdatensätze zugreifen. Die Verfügbarkeit von Cloud-Services erleichtert das Speichern, Verwalten und Verarbeiten großer Datensätze, die Effizienz der KI-Entwicklung und Schulung.
• Zum Beispiel, im April 2025, Dubai Telecom-Unternehmen, in Zusammenarbeit mit Microsoft, wird ein $544.5 Millionen Hyperscale-Datenzentrum zu bauen. Diese Anlage wird die wachsende Nachfrage nach Cloud- und KI-Services in der Region unterstützen. Das Projekt zielt darauf ab, Dubais Position als Hub für die digitale Transformation zu stärken und Unternehmen erweiterte Fähigkeiten in der Datenverwaltung, KI und anderen Technologien anzubieten. Dieser Schritt richtet sich an die breitere Vision der VAE, ein führendes Unternehmen der digitalen Wirtschaft zu werden.

Datensatz Markt teilen

• Top 7 Unternehmen der AI-Training-Datensatz-Industrie sind Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory und Lionbridge AI im Jahr 2024 rund 31% des Marktes.
• Google nutzt sein umfangreiches Daten-Ökosystem von Dienstleistungen wie Search, YouTube und Google Maps, um große AI-Modelle zu trainieren. Durch Google DeepMind und Google Cloud entwickelt es proprietäre und ethische Datensätze. Google betont auch verantwortliche KI, indem er in verschiedene, qualitativ hochwertige Datensätze investiert und Benchmark-Datensätze wie Open Images veröffentlicht, um eine breitere KI-Entwicklung und -Forschung zu fördern.
• NVIDIA konzentriert sich auf die Optimierung von AI Trainingsdatensätzen für GPU-basierte Beschleunigung und bietet integrierte Lösungen wie NVIDIA DGX-Systeme und die NVIDIA AI Enterprise-Plattform. Durch ihre Partnerschaften und Akquisitionen, wie z.B. mit Datenlabeling-Unternehmen, erhöht sie die Qualität und Annotation des Datensatzes. NVIDIA unterstützt auch die synthetische Datengenerierung mit Werkzeugen wie Omniverse, um Trainingsdatensätze für komplexe AI-Modellentwicklung, insbesondere in autonomen Systemen und Robotik, zu verbessern.
• Microsoft nutzt seine Cloud-Plattform, Azure AI, um skalierbaren Zugang zu kuratierten Trainingsdatensätzen für Unternehmens- und Forschungsanwendungen zu bieten. Es integriert Datensätze von LinkedIn, GitHub und Bing, während es die Privatsphäre der Daten und die ethische KI priorisiert. Microsoft arbeitet mit OpenAI und akademischen Institutionen zusammen, um Datensatztransparenz und Governance zu verbessern, und investiert auch in Tools für Datenlabeling, Augmentation und synthetische Datengenerierung, um das Modelltraining zu verfeinern.

Online-Training Dataset Marktunternehmen

Hauptakteure, die in der AI-Training-Datensatzindustrie tätig sind, sind:

• Amazon Web Services
• Anwendung
• CloudFactor
• Google
• IBM
• IMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS International

Die Marktstrategie für den Datensatzmarkt für AI-Training konzentriert sich auf die Verbesserung der Datenqualität und -menge. Unternehmen investieren stark in Datenannotations-, Heilungs- und Augmentationstechniken, um vielfältige, qualitativ hochwertige Datensätze für AI-Modellausbildung zu gewährleisten. Die Zusammenarbeit mit KI-Entwicklungsunternehmen, Cloud-Dienstleistern und Forschungseinrichtungen ist auch eine gemeinsame Strategie, um Dataset-Angebote zu erweitern und innovative Technologien für eine effizientere Datenverarbeitung zu integrieren.

Darüber hinaus ist die Nutzung von Cloud-Plattformen für skalierbare und flexible Lösungen ein wachsender Trend. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, auf Abruf Zugriff auf Datensätze zu bieten, die Zugänglichkeit zu verbessern und die Kosten für die Datenerfassung zu senken. Durch die Annahme dieser Strategien können Unternehmen die steigende Nachfrage nach KI-Lösungen in verschiedenen Branchen erfüllen und eine kontinuierliche Innovation auf dem Markt gewährleisten.

News zum Datenschutz

• Im September 2024 kündigte SCALE AI eine Investition von 21 Millionen Dollar in neun KI-Projekte an, die die Gesundheitsversorgung in Kanada verbessern sollen. Im Fokus der Optimierung des Ressourcenmanagements, der Patientenversorgung und der Reduzierung der Wartezeiten ist diese Initiative Teil der Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategie. Sie fördert die Zusammenarbeit zwischen Krankenhäusern und KI-Anbietern, fördert die Innovation und sichert den Umgang mit ethischen Daten im kanadischen Gesundheitssystem.
• Im August 2024 startete Lionbridge Technologies, Inc. Aurora AI Studio, eine Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Datensätze für fortgeschrittene KI-Anwendungen zu erstellen und zu trainieren. Diese Plattform befasst sich mit der steigenden Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und nutzt Lionbridges Know-how in der Datenkuration und -annotation, um AI-Entwickler zu stärken und kommerzielle Ergebnisse zu verbessern.
• Im August 2024 beschleunigten Accenture und Google Cloud die generative KI-Adoption und verbesserten die Cybersicherheit für Unternehmenskunden. Das Generative AI Center of Excellence bietet mit 45% der bereits in die Produktion umgesiedelten Projekte Schulungen, Know-how und Tools, um KI-Lösungen sicher in allen Branchen zu skalieren.
• Im Juli 2024 führte Microsoft Research AgentInstruct ein multiagent Workflow Framework ein, das die Erzeugung hochwertiger synthetischer Daten für AI-Training automatisiert. Dies reduziert die Abhängigkeit von menschlicher Heilung deutlich. Die Wirksamkeit des Rahmens wurde durch das Modell Orca-3 nachgewiesen, das in verschiedenen Benchmarks bemerkenswerte Verbesserungen zeigte.
• Im April 2023 startete Google den Google AI Video Captions (GVI-Captions) Datensatz, eine große Sammlung von YouTube-Videos mit automatischen Untertiteln. Dieser Datensatz wurde entwickelt, um AI-Modelle für die Generierung von Video-Captions zu verbessern und sowohl die Zugänglichkeit als auch die gesamte Benutzererfahrung zu verbessern. Es unterstützt Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung und die Fähigkeit von AI, genaue Titel für Videos zu interpretieren und zu erstellen.

Der Marktforschungsbericht für KI-Ausbildungsdatensätze umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (Mn/Bn) von 2021 bis 2034, für die folgenden Segmente:

Markt, nach Datenänderung

• Text
• Bild
• Audio und Sprache
• Video
• Multimodalität

Markt, durch Bereitstellungsmodus

• On-Premises
• Cloud

Markt, nach Daten Typ

• Strukturierte Daten
• Unstrukturierte Daten
• Halbstrukturierte Daten

Markt, nach Datenerhebung Methode

• Öffentliche Datensätze
• Private Datensätze
• Synthetische Daten

Markt, Durch Endverwendung

• Gesundheit
• Automobilindustrie
• BFSI
• Einzelhandel & E-Commerce
• IT und Telekommunikation
• Regierung und Verteidigung
• Herstellung
• Sonstige

Die vorstehenden Informationen sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
• Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • ANZ
  • Südostasien
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MENSCHEN
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Südafrika