Между хайпом и реальностью: объем мирового рынка генеративного ИИ в 2024 году с прогнозом до 2032 года

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Мартынов, я аналитик-эксперт, руководитель направления методологии продуктового маркетинга в компании «Цифрум» (Росатом). Представляю своего соавтора — Дениса Ларионова, эксперта в области нейроморфных вычислений, руководителя отдела ИИ компании «Цифрум» (Росатом). Мы расскажем о том, что такое генеративный искусственный интеллект, с какими задачами он справляется и как может (или не может) изменить наш мир. А еще представим наши расчеты с прогнозом о том, как использование этой технологии повлияет на экономику России.  

Что такое генеративный ИИ и как он работает

Генеративный искусственный интеллект —  часть искусственного интеллекта (ИИ, англ. artificial Intelligence, AI), которая использует статистические методы и машинное обучение для создания контента с помощью имитации данных, на которых был обучен [6, 7, 8].

В идеальном сценарии генеративные модели, обученные на огромных массивах информации, сжимают ее и извлекают суть без утраты смысла. При этом эмоциональность, скрытый подтекст и прочие важные в работе детали генеративный ИИ может упустить.

Для обработки и генерации текста языковая модель использует базовую единицу информации — токен. Он может быть словом или его частью, или даже группой слов в зависимости от того, как модель была обучена разделять и интерпретировать текст. 

С точки зрения длины в зависимости от языка:

1 токен ~= 4 символа в английском языке ~= 0,75 слова,

1 токен ~= 2,3 символа в русском языке ~= 0,46 слова,

1 токен ~= 0,5 символа в китайском языке,

1 токен ~= 0,8 символа в японском языке [9, 10].

Например, GPT-4 Turbo (мультимодальная большая языковая модель, созданная OpenAI) с контекстным окном на 128 тысяч токенов составляет около 300 тыс. символов на русском языке. Предельное количество символов в рамках одного сеанса работы генеративного ИИ определяет границу эффективного применения ), свыше которого информация моделью не учитывается, то есть контекст имеет ограниченную длину.

Как эффективно использовать генеративный ИИ

Генеративный ИИ в настоящее время малоэффективен в сложных, многомерных и многовекторных проектах, в которых присутствуют динамические связи, где необходимо учитывать целостную картину и наследование опыта. Тенденция к повышению возможностей генеративного ИИ в части усложнения решаемых задач очевидна: в 2024 г. ожидается всплеск работы генеративных моделей с видео (например, посредством GPT5).

С точки зрения генеративного ИИ достоверность ресурса, скорее всего, будет определяться не его авторитетностью, а количеством цитирований или копирований. В связи с этим возникает риск получения информации из источника низкого качества.

Генеративный ИИ часто «придумывает» ответы. Кембриджский словарь английского языка (англ. Cambridge Dictionary) даже назвал глагол «галлюцинировать» словом 2023 г. в контексте генеративного ИИ. ChatGPT, например, придумал несколько прецедентов из юридической практики, на основе которых выстраивалась позиция адвоката в США [11]. Поэтому, прежде чем использовать генеративный ИИ, стоит сначала проверить его ответ.

Генеративный ИИ полезен в задачах, где нужен конкретный ответ на одномерный и четко поставленный вопрос. Также с помощью этой технологии можно быстро ознакомиться с новой темой или составить сводку текста, видео или аудио.

Какие компании внедрили генеративный ИИ и не прогадали

Конгломерат Morgan Stanley внедрил для своих 16 тыс. финансовых консультантов ассистент AI @ Morgan Stanley (кастомизированное решение, основанное на GPT-4 от OpenAI). Это позволило сэкономить время, которое сотрудники тратили на решение вопросов, связанных с рынками, рекомендациями и внутренними процессами. Таким образом консультанты смогли направить больше ресурсов на обслуживание клиентов и ускорить оказание услуг на 14%. Сейчас Morgan Stanley тестирует другие системы с генеративным искусственным интеллектом: инструмент под названием Debrief, например, автоматически обобщает содержание встреч с клиентами и генерирует последующие электронные письма [1, 2, 3].

Сервис Netflix сделал ставку на внедрение технологий искусственного интеллекта. Сегодня у компании один из самых низких показателей оттока клиентов — всего 3,5%. Алгоритм Cinematch отслеживает все явные и неявные данные по 223 млн пользователей и повышает общую удовлетворенность клиентов. Стратегия Netflix заключается в том, чтобы изменить формирование и представление контента, используя генеративный ИИ при написании сценариев, создании мультфильмов, кастомной генерации превью [4, 5] и т.д.

Все это доказывает, что генеративный ИИ можно применять не только в науке, но и в более практических сферах.

Настоящее и будущее генеративного ИИ в мире

На граф. 1 представлена оценка авторов глобального рынка генеративного ИИ, CAGR (совокупный среднегодовой темп роста) составляет 26,4% на промежутке 2023 – 2032 гг.

Около 29,7% мирового рынка генеративного ИИ реализуется на архитектуре генеративно-состязательных сетей (англ. generative adversarial network, сокращённо GAN), 37,5% — трансформеров (англ. transformers), 14,8% — вариационных автоэнкодеров (англ. variational auto-encoder, сокращенно VAE), 10,1% — диффузионных моделей (англ. diffusion networks), 7,9% — других моделей:например, моделей на основе потоков (англ. flow-based generative model) или авторегрессионных моделей (англ. autoregressive models). Указанное распределение актуально на 2024 г. и будет меняться под давлением новых архитектур нейронных сетей [12,13, 14].

Рис. 1. Объем глобального рынка искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта, млрд долл.
Примечание: расчеты авторов с использованием [7, 15 - 19]

В 2024 г. объем глобального (мирового) рынка генеративного искусственного интеллекта составит 66,9 млрд долл., в том числе:

5,7 млрд долл. / 2024 г. — объем глобального рынка программного обеспечения генеративного искусственного интеллекта: специализированные помощники по созданию генеративного искусственного интеллекта; рабочих процессов кодирования, DevOps и генеративного искусственного интеллекта; ПО для инфраструктуры рабочей нагрузки генерирующего искусственного интеллекта; кибербезопасности, основанной на генеративном искусственном интеллекте, и т.д.

61,2 млрд долл. / 2024 г. — объем глобального рынка аппаратного оборудования генеративного искусственного интеллекта: серверы, хранилища, генеративная инфраструктура ИИ как услуга.

Рис. 2. Объем глобального (мирового) рынка генеративного искусственного интеллекта (Всего 66,9 млрд долл. в 2024 г.)

Указанный выше размер глобального рынка генеративного искусственного интеллекта [66,9 млрд долл./2024 г.] может быть выше при учете сложно подсчитываемых рынков рекламы и игр, основанных на генеративном искусственном интеллекте В 2024 г. это может добавить к рынку генеративного ИИ 3,3 – 4,5 млрд долл.

Рынок генеративного искусственного интеллекта США является доминирующим, на втором месте находится Китай, далее следуют рынки Германии и Японии (см. Табл. 1).

Таблица 1. Прогноз рынка генеративного ИИ по некоторым странам за 2024 – 2032 гг., млрд долл.
Примечание: расчеты авторов с использованием [7, 15, 17 –  20]

Влияние генеративного ИИ потенциально может обеспечить дополнительную глобальную экономическую активность по всему миру. Текущие оценки — это 2,6 – 7,9 трлн долл. США (около 2,6 –  4,4 трлн долл. США —  целенаправленное применение генеративного ИИ для решения конкретных бизнес-задач, 3,5 трлн долл. США —  влияние генеративного ИИ на сопредельные бизнес-задачи) ежегодно до 2040 г. [6, 21].

Генеративный ИИ создает как прямой эффект для отраслейза счет внедрения новых продуктов и сервисов, так и дополнительный эффект за счет роста продуктивности сотрудников. Но мгновенно внедрить технологии во все отрасли, сферы и вертикали невозможно. Теоретически рассчитанный потенциал инструмента редко достигается на практике из-за эффективных границ реального применения.

В Табл. 2 приведена оценка влияния генеративного ИИ на некоторые отрасли экономики совокупно по миру.

Таблица 2. Оценка влияния генеративного ИИ по некоторым отраслям
Примечание: использовано [6, 21, 22, 23]

Большинство кейсов применения генеративного ИИ сегодня носят функциональный характер. Конечно, точки роста для некоторых индустрий более заметны, что связано с высокой маржинальностью бизнеса и отрасли. Например, при максимальном использовании потенциала технологии в финансовой и страховой сферах генеративный ИИ может принести от 250 до 410 млрд долл. в год, в оптовой и розничной торговле — от 400 до 660 млрд долл. в год.

Влияние генеративного ИИ на бизнес в России

Мы провели валидацию по мультипликаторам, зависимостям объемных показателей между собойс учетом эффектов по внедрению технологии. На наш взгляд, столь высокие оценки добавленного эффекта на экономику, приведенные в Табл. 2, носят излишне оптимистичный и спекулятивный характер. Маркетинговый евангелизм подпитывает интерес общества к этой технологии.

Для экономики РФ мы подготовили собственную оценку влияния генеративного ИИ. Расчеты показывают влияние этой технологии на экономику РФ в 1 – 2 трлн руб. в год (см. Табл. 3).

Таблица 3. Оценка влияния генеративного ИИ по некоторым отраслям экономики РФ
Примечание: расчеты авторов с использованием [24, 25]

Огромные возможности генеративного ИИ должны сочетаться с гарантиями занятости, правами интеллектуальной собственности и этическими нормами. 

Библиографический список

1. Morgan Stanley to Launch AI-Powered Assistant for Financial Advisers [Электронный ресурс] // PYMNTS - СМИ. URL: https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2023/morgan-stanley-to-launch-ai-powered-assistant-for-financial-advisors/ (дата обращения 06.01.2024).

2. Kiruthika Devi. Enhancing the Customer Experience through Generative AI [Электронный ресурс] // Zoho Corporation Pvt. Ltd – ИТ компания. URL: https://www.zoho.com/blog/salesiq/generative-ai-for-customer-experience.html#:~:text=Generative%20AI%20offers%20several%20ways,learning%20and%20optimization%2C%20and%20more (дата обращения 06.01.2024).

3. Morgan Stanley’s AI Assistant Marks New Era For Finance Sector [Электронный ресурс] // Forbes – СМИ. URL: https://www.forbes.com/sites/qai/2023/09/19/morgan-stanleys-ai-assistant-marks-new-era-for-finance-sector/?sh=7d82c7fc1ff2 (дата обращения 06.01.2024).

4. Netflix Recommendations: How Netflix Uses AI, Data Science, And ML [Электронный ресурс] // Simplilearn Solutions – платформа обучения. URL: https://www.simplilearn.com/how-netflix-uses-ai-data-science-and-ml-article (дата обращения 06.01.2024).

5. How Netflix Uses Artificial Intelligence [Электронный ресурс] // Argoidh - СМИ. URL: ttps://www.argoid.ai/blog/netflix-ai (дата обращения 06.01.2024).

6. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#business-vale (дата обращения 06.01.2024).

7. Яков и партнеры х Яндекс. Искусственный интеллект в России – 2023: тренды и перспективы. – М., 2023. – 85 с.

8. Международный Валютный Фонд. Терминология ИИ [Электронный ресурс] // МВФ – международная организация. URL: https://www.imf.org/ru/Publications/fandd/issues/2023/12/AI-Lexicon (дата обращения 06.01.2024).

9. Hindi 8 times more expensive than English: the token price of text in different languages [Электронный ресурс] // Reddit – форум. URL: https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/124v2oi/hindi_8_times_more_expensive_than_english_the/ (дата обращения 06.01.2024).

10. What are tokens and how to count them? [Электронный ресурс] // OpenAI – лидирующая организация в ИИ. URL: https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them (дата обращения 06.01.2024).

11. Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT [Электронный ресурс] // The New York Times Company – СМИ. URL: https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (дата обращения 06.01.2024).

12. Generative AI Market Size – By Component (Solution, Service), Deployment Model (On-premises, Cloud), Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers Model, Variational Auto-encoders, Diffusion Models), End-user & Forecast, 2024 – 2032 [Электронный ресурс] // Global Market Insights – аналитическая компания. URL: https://www.gminsights.com/industry-analysis/generative-ai-market (дата обращения 14.01.2024).

13. Generative AI Market Size, Share & Covid-19 Impact Analysis, By Model, By Industry vs Application, and Regional Forecast 2023 - 2030, 2023 [Электронный ресурс] // Fortune Business Insights – аналитическая компания. URL: https://www.fortunebusinessinsights.com/generative-ai-market-107837 (дата обращения 06.01.2024).

14. Generative AI Market Research Report Information By Component (Software and Solution), Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers, Variational Auto-encoders (VAEs), Diffusion, and NeRFs), End Use (Large Language Model (LLM), Content Generation, Code Generation, Video Creation, and Image & Art Generation, and others), Industry Vertical (Manufacturing, IT & Telecommunication, Healthcare, Automotive & Transportation, Gaming, Academic and Research Institutions, BFSI, Aerospace & Defense, and Others) And By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, Middle East & Africa, And South America) – Market Forecast Till 2032 [Электронный ресурс] // Market Research Future – аналитическая компания. URL: https://www.marketresearchfuture.com/reports/generative-ai-market-11879 (дата обращения 14.01.2024).

15. А. Мартынов, Д. Ларионов. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2023 году с прогнозом до 2032 года [Электронный ресурс] // it-world.ru – СМИ. URL: https://www.it-world.ru/it-news/market/198512.html (дата обращения 06.01.2024).

16. New Report Finds That the Emerging Industry Could Grow at a CAGR of 42% Over the Next 10 Years, 2023 [Электронный ресурс] // Bloomberg – аналитическая компания. URL: https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/ (дата обращения 06.01.2024).

17. Ничто человеческое ему не нужно: почему ИИ стал явлением года не только в IT-отрасли [Электронный ресурс] // Forbes – СМИ. URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/503318-nicto-celoveceskoe-emu-ne-nuzno-pocemu-ii-stal-avleniem-goda-ne-tol-ko-v-it-otrasli?ysclid=lqy53y4klg658331002 (дата обращения 06.01.2024).

18. Generative Artificial Intelligence [Электронный ресурс] // Statista – аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/generative-ai/worldwide#methodology (дата обращения 06.01.2024).

19. Generative AI Market Research Report: By Offerings (Hardware, Software, Services), By Application (Natural Language Processing, ML-based Predictive Modeling, Computer Vision, Robotics and Automation, Others), By Verticals (Media & Entertainment, Transportation and Logistics, Manufacturing, Healthcare & Life Science, IT and ITES, Others), and by Region — Forecast till 2033 [Электронный ресурс] // Evolve Business Intelligence – аналитическая компания. URL: https://evolvebi.com/report/generative-ai-industry-analysis/ (дата обращения 06.01.2024).

20. New Report Finds That the Emerging Industry Could Grow at a CAGR of 42% Over the Next 10 Years, 2023 [Электронный ресурс] // Bloomberg – аналитическая компания. URL: https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/ (дата обращения 06.01.2024)

21. Unlocking the potential of generative AI: Three key questions for government agencies [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/industries/public-sector/our-insights/unlocking-the-potential-of-generative-ai-three-key-questions-for-government-agencies#/ (дата обращения 20.01.2024).

22. The AIdea of India Generative AI’s potential to accelerate India’s digital transformation [Электронный ресурс] // EY – аналитическая компания. URL: https://www.ey.com/en_in/news/2023/12/generative-ai-to-potentially-add-a-cumulative-us-dollor-1-point-2-1-point-5-trillion-to-india-s-gdp-by-fy-2029-30-ey-report (дата обращения 20.01.2024).

23. International Telecommunication Unit. Assessing the Economic impact of Artificial Intelligence. – Швейцария, 2018. – 80 с.

24. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2024 год и на плановыей период 2025 и 2026 годов // Министерство экономического развития РФ – Федеральный орган исполнительной власти. URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/prognoz_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya_rf_na_2024_god_i_na_planovyy_period_2025_i_2026_godov.html (дата обращения 06.01.2024).

25. Real GDP growth [Электронный ресурс] // МВФ – международная организация. URL: https://www.imf.org/external/datamapper/NGDPD@WEO/OEMDC/ADVEC/WEOWORLD/USA (дата обращения 06.01.2024).