Согласно @GrandViewInc, мировой рынок ИИ, по прогнозам, достигнет 1,8 триллиона долларов к 2030 году, увеличившись с 300 миллиардов долларов в 2024 году. Это отражает не только увеличение инвестиций, но и расширяющуюся роль ИИ почти в каждой отрасли 🧵

В отчете подчеркивается, что рост ИИ является глобальной возможностью. Северная Америка сегодня занимает наибольшую долю, но Азиатско-Тихоокеанский регион демонстрирует самый быстрый темп роста. Регионы Европы, Латинской Америки и Ближнего Востока также ускоряют внедрение ИИ.

За этим ростом стоят разнообразные приложения. В отчете указываются автоматизация, генеративный ИИ, автономные системы и принятие решений на основе ИИ как ключевые факторы расширения рынка. Каждое из этих направлений вносит новые технические и операционные вызовы.

По мере того как системы ИИ берут на себя более сложные задачи, особенно те, которые требуют автономных действий или принятия решений в реальном времени, вопросы надежности и адаптивности становятся центральными. Создание более крупных моделей — это лишь часть решения.

Растущая доля рынка ИИ зависит от инфраструктуры, которая поддерживает обучение, координацию и рассуждение в различных задачах и средах. Это особенно актуально для ИИ-агентов и автономных систем, работающих в финансовых услугах, здравоохранении и инфраструктуре.

Фрагментация остается риском, поскольку все больше организаций внедряют модели, специфичные для домена, и изолированные решения ИИ. Отчет подчеркивает необходимость компонуемых, самоулучшающихся систем, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям без постоянного вмешательства человека.

Здесь появляются новые подходы к инфраструктуре ИИ. Децентрализованные сети, рынки моделей и системы совместного вывода отражают развивающееся понимание того, что ИИ должен быть способен к обучению, а не только к обработке. Проекты, такие как Allora, являются частью этого сдвига.

Прогнозируемый рост ИИ отражает расширяющийся набор проблем, которые ожидается, что ИИ решит. По мере роста этих ожиданий также возрастает необходимость в бездоверительных, адаптивных системах, которые могут рассуждать и улучшаться без централизованного контроля.