AI 학습 데이터세트 시장 규모 - 데이터 모달리티별, 배포 모드별, 데이터 유형별, 데이터 수집 방법별, 최종 용도별, 성장 예측, 2025년~2034년

AI 교육 데이터셋 시장 규모

글로벌 AI 훈련 데이터 세트 시장 규모는 2024년에 32억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 20.5%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 자율 주행, 의료 진단, 자연어 처리 및 금융 모델링과 같은 부문에서 인공 지능의 급속한 채택은 레이블이 지정된 고품질 데이터 세트에 대한 수요를 크게 주도하고 있습니다.

예를 들어, 2022년 9월 미국 국립보건원(NIH)은 생물의학 및 행동 연구에서 인공 지능 구현을 늘리기 위해 1억 3천만 달러를 할당한 Bridge2AI 프로그램을 시작했습니다. 이 이니셔티브는 AI 모델을 훈련하기 위해 윤리적으로 소싱된 고품질 데이터 세트를 생성할 것을 약속하며, 이러한 강조점은 음성 바이오마커, 수술 및 건강 결과에서 찾을 수 있습니다. Bridge2AI는 AI 도구가 신뢰할 수 있고 공평하며 광범위한 인구 집단에 적용할 수 있도록 학제 간 협업을 촉진합니다.

로봇 공학 및 산업 자동화에서 AI의 급속한 발전으로 인해 전문화된 실제 교육 데이터 세트에 대한 엄청난 수요가 창출되고 있습니다. 이러한 데이터 세트는 로봇 시스템이 동적 공간에서 객체 감지, 정렬 및 탐색을 포함한 복잡한 작업을 수행하도록 가르치는 데 매우 중요합니다. 업계가 효율성을 개선하고 인간의 간섭을 최소화하기 위해 노력함에 따라 AI 모델이 현실 세계에서 안정적으로 작동할 수 있도록 훈련하기 위해 고품질의 라벨링된 데이터를 보유하는 것이 필수가 되었습니다. 이러한 추세는 특히 제조, 물류 및 창고 자동화와 같은 산업에서 경험됩니다.

예를 들어, 2023년 4월 Amazon Web Services(AWS)는 "픽 앤 플레이스" 로봇 시스템 훈련을 위한 최대 규모의 ARMBench 오픈 소스 데이터 세트를 도입했습니다. 여기에는 산업 제품을 분류하는 실제 환경에서 얻은 190,000개 이상의 이미지가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 지능형 물류 및 이행 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 창고 자동화를 위한 로봇 팔의 정확성과 적응성을 향상시키는 데 사용될 것입니다.

AI 교육 데이터 세트 시장 동향

• 생물 의학 연구에서 AI와 양자 컴퓨팅의 결합으로 인해 정교한 영역별 교육 데이터 세트에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 데이터 세트는 유전체학, 질병 예측 및 약물 발견과 같은 분야에서 모델을 훈련하는 데 매우 중요합니다. 연구의 데이터 집약도가 높아짐에 따라 고품질의 구조화된 의료 데이터는 정확하고 효율적이며 확장 가능한 AI 지원 의료 혁신의 핵심입니다.
  
• 예를 들어, 2024년 6월 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)은 인공 지능과 양자 컴퓨팅을 활용하여 의료 및 생명 과학 분야의 혁신을 가속화하기 위해 IBM 및 영국의 하트리 센터(Hartree Centre)와 파트너십을 맺었습니다. 이 협업은 복잡한 생물 의학 데이터를 더 빠르게 처리하는 데 정교한 컴퓨팅을 사용하여 질병 모델링, 신약 개발 및 개인 맞춤형 의학을 개선하고자 합니다.
  
• 전 세계 정부는 AI 교육 인프라에 공격적으로 투자하고 있으며 이는 AI 교육 데이터 세트 시장을 주도하고 있습니다. 이러한 프로젝트는 의료, 모빌리티 및 공공 서비스와 같은 영역에서 수정을 추진하기 위해 중앙 집중화되고 안전하며 다양한 데이터 세트를 생성하도록 설계되었습니다.
  
• 2025년 2월, EU는 인공 지능에 2,000억 유로를 투자하기 위해 InvestAI 이니셔티브를 출범했습니다. 이러한 인프라는 신뢰할 수 있는 AI의 설계 및 개발을 용이하게 하기 위해 대규모의 고품질 데이터 세트 및 컴퓨팅 기능에 대한 안전한 액세스를 제공하도록 구성됩니다. 이 전략적 단계는 무엇보다도 의료, 제조 및 공공 서비스 산업 측면에서 데이터 가용성을 향상시킬 것이기 때문에 AI 교육 데이터 세트 시장을 직접적으로 증가시킬 것입니다.
  
• 데이터 주석을 위한 자동화 도구의 사용 증가는 AI 교육 데이터 세트 시장의 주요 트렌드가 되고 있습니다. 자동 레이블 지정 및 능동적 학습과 같은 기술을 기반으로 하는 이러한 도구는 대규모 데이터 세트에 레이블을 지정하는 데 필요한 노력, 비용 및 노력을 크게 줄여줍니다. 높은 정확도로 주석 프로세스를 단순화함으로써 더 빠르고 확장 가능한 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 이는 이미지 및 비디오 처리와 같이 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하는 산업에서 특히 유용하며, 데이터 라벨링은 AI 모델을 훈련하는 데 중요하므로 이를 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
  
• 2024년 1월, 백악관과 국립과학재단(National Science Foundation)이 출범한 NAIRR(National AI Research Resource) 파일럿 프로그램은 연구자들에게 자동화된 데이터 라벨링 리소스를 포함한 AI 도구 및 주석이 달린 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하여 학계의 AI 개발을 촉진합니다.
  

트럼프 행정부의 관세

• 트럼프 행정부의 관세, 특히 중국 기술 상품 및 서비스에 부과된 관세는 AI 훈련 데이터셋 시장에 주목할 만한 영향을 미쳤습니다. 수동 데이터 라벨링 및 주석 작업의 상당 부분은 인건비 절감으로 인해 중국과 같은 국가에 아웃소싱되었습니다. 그러나 관세가 인상되고 중국 기술 기업에 대한 조사가 강화됨에 따라 많은 미국 기업이 주석이 달린 데이터를 소싱하는 데 드는 운영 비용 증가에 직면했으며, 이는 AI 교육 이니셔티브의 경제성과 규모에 직접적인 영향을 미쳤습니다.
  
• 또한 무역 긴장으로 인해 자연어 처리, 얼굴 인식, 전자 상거래 행동과 같은 분야에서 AI 모델을 훈련하는 데 필수적인 중국 데이터 세트에 대한 액세스가 제한되었습니다. 이로 인해 사용 가능한 훈련 데이터의 다양성과 규모가 줄어들어 AI 모델, 특히 글로벌 사용을 위해 설계된 모델의 성능과 적응성에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 또한 미국과 중국 기업 간의 공동 데이터 공유 노력도 위축시켰다.
  
• 이에 대응하여 미국 기업들은 국내 데이터 라벨링 인프라와 자동화 도구에 더 많은 투자를 하기 시작했습니다. 이러한 변화는 합성 데이터 생성 및 AI 지원 주석 플랫폼의 혁신을 촉진했지만 리소스 병목 현상 및 개발 일정 연장과 같은 단기적인 문제로 이어졌습니다. 궁극적으로 관세는 자립을 장려하는 한편, 주석이 달린 데이터의 글로벌 공급망을 붕괴시키고 AI 훈련 데이터셋이 개발되는 방법과 장소에 대한 전략적 변화를 촉발했습니다.
  

AI 교육 데이터셋 시장 분석

데이터 모달리티를 기반으로 AI 교육 데이터 세트 시장은 텍스트, 이미지, 오디오 및 음성, 비디오 및 멀티모달로 나뉩니다. 2024년에는 텍스트 부문이 시장을 지배하여 약 31%의 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 21% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 텍스트 세분화는 주로 산업 전반에 걸쳐 자연어 처리(NLP) 의 광범위한 사용으로 인해 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배합니다. 챗봇, 감정 분석 엔진, 언어 번역 도구 및 가상 비서와 같은 AI 기반 솔루션은 정확하게 작동하기 위해 대량의 레이블이 지정된 텍스트에 크게 의존합니다. 소셜 미디어 게시물, 제품 리뷰, 이메일 및 고객 지원 기록을 포함한 디지털 콘텐츠가 폭발적으로 증가함에 따라 조직은 모델 교육을 위해 구조화할 수 있는 풍부한 원시 텍스트 데이터에 액세스할 수 있습니다.
  
• 또한 GPT 및 BERT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 출현으로 고품질의 다양한 텍스트 데이터 세트에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 이러한 모델에는 컨텍스트, 구문, 어조 및 의미를 이해하기 위해 방대한 양의 주석이 달린 텍스트가 필요합니다. 이미지 또는 비디오 데이터에 비해 텍스트 데이터 세트는 수집, 저장 및 처리가 더 쉽고 비용 효율적이어서 AI 교육 데이터 세트 시장에서 지배력을 더욱 강화합니다.
  
• 예를 들어, 2023년 6월 토론토에 본사를 둔 AI 스타트업인 코히어(Cohere)는 이노비아 캐피털(Inovia Capital)이 주도하고 엔비디아(NVIDIA), 오라클(Oracle), 세일즈포스 벤처스(Salesforce Ventures) 등이 참여한 펀딩 라운드에서 2억 7,000만 달러를 유치했습니다. 이 자금은 OpenAI의 GPT와 유사한 텍스트 기반 대규모 언어 모델의 확장에 집중되었으며, 고품질의 대규모 텍스트 데이터 세트를 사용하여 엔터프라이즈 중심의 NLP 애플리케이션을 강화했습니다. 이 투자는 주요 업체가 강력한 생성형 AI 도구를 훈련하고 확장하기 위해 주석이 달린 텍스트 데이터 세트의 우선 순위를 지정하여 텍스트 세분화의 수요와 시장 점유율을 강화하는 방법을 강조합니다.
  

배포 모드를 기반으로 AI 교육 데이터 세트 시장은 온프레미스와 클라우드로 분류됩니다. 2024년에는 클라우드 부문이 시장 점유율의 73%로 시장을 지배하고 있으며 이 부문은 2025년부터 2034년까지 20.5% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 클라우드 배포 모드는 확장성, 비용 효율성 및 접근성으로 인해 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배합니다. AWS, Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 AI 교육을 위한 대규모 데이터 세트를 관리, 레이블 지정 및 처리하는 데 필요한 방대한 스토리지와 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이러한 플랫폼을 통해 조직은 워크로드에 따라 확장하거나 축소할 수 있으며, 이는 LLM 또는 컴퓨터 비전 작업과 같은 복잡한 교육 모델을 처리할 때 매우 중요합니다.
  
• 또한 클라우드 기반 배포는 지역 간 협업을 지원하여 분산된 팀이 실시간으로 데이터에 액세스하고 주석을 달 수 있도록 합니다. 또한 자동화된 데이터 라벨링, 합성 데이터 생성 및 분석과 같은 통합 도구를 제공하여 전체 데이터 세트 파이프라인을 간소화합니다. 모델을 더 빠르게 배포하고 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 능력은 AI 교육 워크플로우에서 클라우드 플랫폼의 매력을 더욱 강화하여 지배적인 시장 점유율을 차지하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2023년 9월 AWS는 사용자가 AI21 Labs, Anthropic, Stability AI의 기반 모델을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼인 Amazon Bedrock을 출시했습니다. 이 플랫폼은 AWS 클라우드 에코시스템 내의 독점 데이터 세트를 사용하여 모델 훈련을 지원하며, 클라우드 플랫폼이 대규모 훈련 데이터를 관리하는 데 얼마나 중요한지 보여줍니다.
  

데이터 유형에 따라 AI 교육 데이터 세트 시장은 정형 데이터, 비정형 데이터 및 반정형 데이터로 분류됩니다. 2024년에는 소셜 미디어, 오디오/비디오 콘텐츠, 이메일, 고객 리뷰 및 센서 피드와 같은 소스에서 생성되는 데이터의 기하급수적인 증가로 인해 비정형 데이터 범주가 지배적일 것으로 예상됩니다.

• 비정형 데이터 세그먼트는 비디오, 이미지, 오디오 녹음, 이메일, 소셜 미디어 및 웹 콘텐츠와 같은 소스에서 생성된 엄청난 양의 데이터로 인해 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배합니다. 정의된 형식을 따르는 정형 데이터 세트와 달리 비정형 데이터에는 특정 스키마가 없기 때문에 복잡한 패턴과 컨텍스트 정보에 의존하는 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 이상적입니다. 이러한 형태의 데이터는 고급 AI 애플리케이션, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 음성 인식에 매우 중요합니다.
  
• AI 챗봇, 가상 비서, 텍스트-이미지 플랫폼을 포함한 생성형 AI 기술의 사용이 증가함에 따라 대량의 비정형 및 주석이 달린 데이터 세트에 대한 수요가 더욱 심화되었습니다. 이러한 응용 프로그램이 정확하게 작동하려면 언어, 음성 톤, 얼굴 표정 또는 이미지 기능과 같은 다양한 입력이 필요합니다. 그 결과, 기업들은 교육을 위해 비정형 데이터를 효율적으로 준비하기 위해 데이터 라벨링 플랫폼과 AI 기반 주석 도구에 막대한 투자를 하고 있습니다.
  
• 전 세계 데이터의 대부분은 비정형 데이터이며, 그 양은 산업 전반에 걸쳐 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다. 기업과 정부는 이제 이 데이터를 활용하여 인사이트를 추출하고, 개인화를 개선하고, 보다 반응성이 뛰어난 AI 모델을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 멀티미디어 콘텐츠와 실시간 데이터 스트림의 확산으로 비정형 데이터 부문은 2024년과 그 이후에도 시장에서 선도적인 위치를 유지할 것으로 예상됩니다.
  

2024년 북미의 미국 지역은 북미에서 약 88%의 시장 점유율로 AI 교육 데이터 세트 시장을 지배했으며 약 12억 3천만 달러의 수익을 창출했습니다.

• 미국은 미국의 강력한 AI 생태계와 첨단 기술의 조기 채택에 힘입어 수익 점유율 측면에서 시장을 선도하고 있습니다. Google, Microsoft, Meta 및 Amazon과 같은 주요 기술 대기업은 미국에 본사를 두고 있으며 NLP, 컴퓨터 비전 및 자율 시스템 전반에 걸쳐 AI 모델 개발을 지원하기 위해 대규모 학습 데이터 세트를 획득하고 개발하는 데 적극적으로 투자하고 있습니다.
  
• 정부의 지원 역시 이 지역의 지배력에 결정적인 역할을 한다. NAIIO(National Artificial Intelligence Initiative Office)를 비롯한 미국 연방 기관은 다양한 고품질 데이터 세트에 대한 액세스를 개선하기 위한 이니셔티브를 포함하여 AI 교육 인프라에 대한 연구 개발에 자금을 지원하고 있습니다. 공공-민간 파트너십은 이 분야의 혁신을 더욱 촉진합니다.
  
• 또한 고급 클라우드 인프라의 가용성과 AI 스타트업 및 학술 기관의 강력한 기반은 시장의 성장을 가속화합니다. 이러한 요인들은 총체적으로 미국을 AI 교육, 데이터 세트 혁신 및 상용화를 위한 글로벌 허브로 자리매김합니다.
  
• 예를 들어, 2025년 5월 제프 베조스(Jeff Bezos)는 자신의 투자 회사인 베조스 익스페디션(Bezos Expeditions)을 통해 AI 데이터 솔루션 전문 회사인 톨로카(Toloka)에서 7,200만 달러의 자금 조달 라운드를 주도했습니다. 이 투자는 특히 미국 시장에서 Toloka의 성장을 가속화하고 기계 학습 모델을 훈련하고 검증하는 데 필수적인 Human-in-the-loop 데이터 서비스를 강화하는 것을 목표로 합니다.
  

독일의 AI 훈련 데이터 세트 시장은 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 독일의 강력한 산업 기반, 정부 지원 AI 전략, 자동차, 제조, 엔지니어링과 같은 주요 부문에서 AI 채택 증가에 힘입어 AI 교육 데이터 세트 시장에서 꾸준한 성장을 경험할 준비가 되어 있습니다. 자동차, 제조 및 의료 분야를 선도하는 독일은 자동화, 자율 주행, 예측 유지 관리 및 의료 진단을 위한 AI 모델을 훈련하기 위해 주석이 달린 고품질 데이터 세트에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 이러한 요구는 독일이 기술 주권과 안전한 데이터 공유 프레임워크를 강조함에 따라 더욱 강화되고 있다.
  
• 또한 독일의 AI 교육 데이터 세트 시장은 대기업과 중소기업 사이에서 AI가 널리 채택됨에 따라 확장되고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션에 대한 정부의 강력한 지원으로 금융, 의료, 소매와 같은 부문의 기업이 AI를 통합하여 효율성을 높이고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2024년 11월 Microsoft는 자동차, 에너지 및 제조와 같은 부문을 혁신하기 위해 독일의 산업력과 AI의 협력을 강조했습니다. 이 파트너십은 고급 AI 기술을 사용하여 생산성과 혁신을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 AI를 독일 엔지니어링과 통합함으로써 AI 교육 데이터 세트에 대한 수요를 촉진하고 독일을 AI 기반 산업 솔루션의 핵심 플레이어로 자리매김할 것입니다.
  

중국의 AI 교육 데이터 세트 시장은 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 중국은 AI 개발에 대한 강력한 정부 투자, 산업 전반에 걸친 AI 기술의 빠른 채택, 대규모 디지털 경제에서 발생하는 방대한 데이터 생성에 힘입어 AI 교육 데이터 세트 시장에서 상당한 성장을 목격할 것으로 예상됩니다.
  
• 또한 중국 정부는 2030년까지 중국을 글로벌 AI 리더로 만드는 것을 목표로 하는 차세대 AI 개발 계획과 함께 AI 개발의 핵심 플레이어였습니다. 여기에는 AI 인프라 및 데이터 수집에 대한 상당한 투자가 포함되며, 이는 포괄적이고 고품질의 AI 교육 데이터 세트에 대한 수요를 증가시킵니다. 이러한 이니셔티브는 의료, 금융 및 운송과 같은 부문 전반에 걸쳐 AI 기반 혁신을 촉진하기 위한 기반을 제공합니다.
  
• 또한 중국은 자율 주행 차량, 안면 인식, 스마트 제조, 전자 상거래를 포함한 다양한 산업 분야에서 AI를 빠르게 채택하고 있습니다. 이러한 산업은 AI 모델을 개선하기 위해 정형 및 비정형 데이터 세트를 모두 포함하여 방대한 양의 훈련 데이터를 필요로 합니다. 고품질 교육 데이터 세트에 대한 요구가 증가함에 따라 이와 같은 산업은 시장의 성장을 촉진하고 특정 AI 애플리케이션을 위한 정확하고 맞춤화된 데이터에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2023년 중국 국가발전개혁위원회(NDRC)는 디지털 전환과 경제 성장을 촉진하기 위한 노력의 일환으로 데이터센터와 AI 인프라 개발에 자금을 할당했습니다. 이는 AI 훈련을 위한 데이터 생성을 지원하여 시장의 성장에 기여할 것으로 예상됩니다.
  

UAE의 AI 교육 데이터 세트 시장은 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• ??? UAE의 AI 교육 데이터 세트 시장은 AI 및 디지털 트랜스포메이션 분야의 글로벌 리더가 되기 위한 UAE의 강력한 추진력에 힘입어 성장할 준비가 되어 있습니다. UAE AI 전략 2031과 같은 정부 이니셔티브는 AI 기술에 대한 투자를 촉진하여 고품질 교육 데이터 세트에 대한 수요를 주도하고 있습니다.
  
• 또한 UAE는 의료, 소매 및 정부 서비스와 같은 주요 산업 전반에 걸쳐 AI가 널리 채택되는 것을 목격하고 있습니다. 이러한 부문이 AI 솔루션을 통합함에 따라 모델 훈련을 위한 크고 다양하며 고품질의 데이터 세트에 대한 수요가 증가하여 시장 성장을 더욱 촉진합니다.
  
• UAE의 클라우드 인프라의 성장과 글로벌 클라우드 제공업체의 투자 증가로 인해 기업은 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 교육 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. 클라우드 서비스를 사용할 수 있게 됨에 따라 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 저장, 관리 및 처리할 수 있어 AI 개발 및 훈련의 효율성이 향상됩니다.
  
• 예를 들어, 2025년 4월, 두바이의 통신 회사는 Microsoft와 협력하여 5억 4,450만 달러 규모의 하이퍼스케일 데이터센터를 건설할 예정입니다. 이 시설은 이 지역에서 클라우드 및 AI 서비스에 대한 증가하는 수요를 지원할 것입니다. 이 프로젝트는 디지털 트랜스포메이션의 허브로서 두바이의 입지를 강화하여 기업에 데이터 관리, AI 및 기타 기술에 대한 향상된 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 움직임은 디지털 경제의 리더가 되고자 하는 UAE의 광범위한 비전과 일치합니다.
  

AI 교육 데이터 세트 시장 점유율

• AI 교육 데이터 세트 산업의 상위 7개 기업은 Google, NVIDIA, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, CloudFactory 및 Lionbridge AI로 2024년 시장의 약 31%를 차지합니다.
  
• Google은 검색, YouTube, Google 지도와 같은 서비스의 방대한 데이터 생태계를 활용하여 대규모 AI 모델을 학습시킵니다. Google DeepMind 및 Google Cloud를 통해 독점적이고 윤리적으로 소싱된 데이터 세트를 개발합니다. 또한 Google은 다양한 고품질 데이터 세트에 투자하고 오픈 이미지와 같은 벤치마크 데이터 세트를 게시하여 더 광범위한 AI 개발 및 연구를 장려함으로써 책임감 있는 AI를 강조합니다.
  
• NVIDIA는 GPU 기반 가속을 위해 AI 훈련 데이터 세트를 최적화하는 데 중점을 두고 있으며, NVIDIA DGX 시스템 및 NVIDIA AI Enterprise 플랫폼과 같은 통합 솔루션을 제공합니다. 데이터 라벨링 회사와 같은 파트너십 및 인수를 통해 데이터 세트 품질과 주석을 향상시킵니다. 또한 NVIDIA는 Omniverse와 같은 도구를 사용하여 합성 데이터 생성을 지원하여 특히 자율 시스템 및 로보틱스에서 복잡한 AI 모델 개발을 위한 훈련 데이터 세트를 개선합니다.
  
• Microsoft는 클라우드 플랫폼인 Azure AI를 활용하여 엔터프라이즈 및 연구 애플리케이션을 위해 큐레이팅된 교육 데이터 세트에 대한 확장 가능한 액세스를 제공합니다. LinkedIn, GitHub 및 Bing의 데이터 세트를 통합하는 동시에 데이터 개인 정보 보호 및 윤리적 AI를 우선시합니다. Microsoft는 OpenAI 및 교육 기관과 협력하여 데이터 세트 투명성 및 거버넌스를 개선하는 동시에 데이터 레이블 지정, 증강 및 합성 데이터 생성을 위한 도구에 투자하여 모델 학습을 구체화합니다.
  

AI 교육 데이터 세트 시장 회사

AI 교육 데이터 세트 산업에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 아마존 웹 서비스
• 아펜
• 클라우드팩토리
• 구글
• 아이비엠
• 아이메리트
• 라이온브리지 AI
• 마이크로소프트
• 엔비디아
• TELUS 인터내셔널

AI 훈련 데이터 세트 시장의 시장 전략은 데이터의 품질과 양을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 기업은 AI 모델 훈련을 위한 다양한 고품질 데이터 세트를 보장하기 위해 데이터 주석, 큐레이션 및 증강 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. AI 개발 회사, 클라우드 서비스 제공업체 및 연구 기관과의 협업은 데이터 세트 제공을 확장하고 보다 효율적인 데이터 처리를 위해 최첨단 기술을 통합하기 위한 일반적인 전략이기도 합니다.

또한 클라우드 플랫폼을 활용하여 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공하는 것이 성장 추세입니다. 이 접근 방식을 통해 기업은 데이터 세트에 대한 온디맨드 액세스를 제공하여 접근성을 개선하고 데이터 수집 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 전략을 채택함으로써 기업은 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족하고 시장에서 지속적인 혁신을 보장할 수 있습니다.

AI 교육 데이터 세트 산업 뉴스

• 2024년 9월, SCALE AI는 캐나다의 의료 서비스 개선을 목표로 하는 9개의 AI 프로젝트에 2,100만 달러를 투자한다고 발표했습니다. 자원 관리, 환자 치료를 최적화하고 대기 시간을 줄이는 데 중점을 둔 이 이니셔티브는 범캐나다 인공 지능 전략의 일부입니다. 이를 통해 병원과 AI 제공업체 간의 협업을 촉진하여 혁신을 촉진하고 캐나다 의료 시스템 내에서 윤리적인 데이터 처리를 보장합니다.
  
• 2024년 8월, Lionbridge Technologies, Inc.는 기업이 고급 AI 애플리케이션을 위한 데이터 세트를 생성하고 훈련할 수 있도록 설계된 플랫폼인 Aurora AI Studio를 출시했습니다. 이 플랫폼은 고품질 교육 데이터에 대한 증가하는 수요를 해결하고 데이터 큐레이션 및 주석에 대한 Lionbridge의 전문 지식을 활용하여 AI 개발자의 역량을 강화하고 상업적 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다.
  
• 2024년 8월, 액센츄어(Accenture)와 구글 클라우드(Google Cloud)는 생성형 AI 도입을 가속화하는 동시에 기업 고객의 사이버 보안을 강화했습니다. 프로젝트의 45%가 이미 프로덕션으로 전환된 상황에서 Generative AI Center of Excellence는 산업 전반에 걸쳐 AI 솔루션을 안전하게 확장할 수 있는 교육, 전문 지식 및 도구를 제공합니다.
  
• 2024년 7월, Microsoft Research는 AI 훈련을 위한 고품질 합성 데이터 생성을 자동화하는 다중 에이전트 워크플로 프레임워크인 AgentInstruct를 도입했습니다. 이를 통해 인간 큐레이션에 대한 의존도를 크게 줄일 수 있습니다. 프레임워크의 효과는 다양한 벤치마크에서 눈에 띄는 개선을 보인 Orca-3 모델에 의해 입증되었습니다.
  
• 2023년 4월, Google은 자동 캡션이 있는 대규모 YouTube 동영상 모음인 Google AI Video Captions(GVI-Captions) 데이터 세트를 출시했습니다. 이 데이터 세트는 비디오 캡션을 생성하기 위한 AI 모델을 개선하여 접근성과 전반적인 사용자 경험을 모두 향상시키도록 설계되었습니다. 자연어 처리의 발전과 비디오에 대한 정확한 캡션을 해석하고 생성하는 AI의 기능을 지원합니다.
  

AI 교육 데이터 세트 시장 조사 보고서에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2034년까지 수익($ Mn/Bn) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 데이터 양식별

• 문자 메시지
• 이미지
• 오디오 및 음성
• 비디오
• 복합

시장, 배포 모드별

• 온-프레미스
• 구름

시장, 데이터 유형별

• 구조화된 데이터
• 비정형 데이터
• 반정형 데이터

시장, 데이터 수집 방법별

• 공개 데이터 세트
• 비공개 데이터 세트
• 합성 데이터

시장, 최종 용도별

• 의료
• 자동차
• 증권 시세 표시기
• 리테일 & 전자상거래
• IT 및 통신
• 정부 및 국방
• 제조
• 다른

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 러시아
  • 북유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 뉴질랜드
  • 동남아시아
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 증권 시세 표시기
  • 아랍 에미리트 연방
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카 공화국