Multimodale KI-Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse nach Angebot (Lösung und Dienste); Nach Datenmodalität (Text, Sprache und Stimme, Bild, Video und Audio); Nach Technologie (Maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Kontextbewusstsein und IoT); Nach Anwendung (BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, IT und Telekommunikation, Fertigung, Gesundheitswesen, Automobil und andere); und regionale Prognose 2026–2034

Die Größe des globalen multimodalen KI-Marktes wurde im Jahr 2025 auf 2,41 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Markt von 3,32 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 41,95 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wächst und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 37,33 % aufweist.

Der globale multimodale KI-Markt wächst aufgrund der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, der Rechenleistung und der branchenübergreifenden Zugänglichkeit von Big Data rasant. Multimodale künstliche Intelligenz (KI) kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen wie Text, Bildern, Audio und Sensordaten, um eine komplexere und differenziertere Entscheidungsfindung zu ermöglichen als Modelle, die auf einer einzigen Art von Eingabe basieren. Es bietet umfassendere Einblicke und ein umfassenderes Verständnis von Datenkontexten durch die Verarbeitung und Synthese von Informationen aus diesen verschiedenen Quellen.

Multimodale KI-Systeme funktionieren, indem sie verschiedene Datenströme durch Modelle kombinieren und ausrichten, die jede Modalität einzeln verwalten, bevor sie in eine zusammenhängende Analyse integriert werden. Der Markt dürfte aufgrund der steigenden Nachfrage nach intelligenten Systemen, die komplexe Aufgaben bewältigen können, weiterhin wachsen.

• Im Oktober 2024 gab MediaTek bekannt, dass sein kommender Dimensity 9400-Chipsatz Gemini Nano unterstützen und damit seine multimodalen Fähigkeiten für verschiedene Anwendungen verbessern wird. Diese Integration zielt darauf ab, KI-Erlebnisse auf allen Geräten zu optimieren, insbesondere innerhalb des Android-Ökosystems, indem erweiterte Funktionen wie Bildverarbeitung und Spracherkennung ermöglicht werden.

Auswirkungen von KI auf den multimodalen KI-Markt

KI verändert Branchen, indem sie die Effizienz steigert, die Entscheidungsfindung verbessert und personalisiertere Benutzererlebnisse bietet. Es steigert die Produktivität und senkt die Betriebskosten durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Datenmustern. Multimodale KI bietet ein neues Maß an Kontextverständnis und Anpassungsfähigkeit, indem sie verschiedene Datentypen integriert, die Effizienz steigert, Benutzererlebnisse personalisiert und sicherere und nachhaltigere Umgebungen fördert. Die Auswirkungen der KI sind enorm, sie beeinflussen verschiedene Bereiche der Gesellschaft und verändern Industrien.

• Im September 2024 arbeiteten Alibaba Cloud und NVIDIA zusammen, um Alibabas LMM-Lösungen (Large Multimodal Model) in die Automotive-Plattform Drive von NVIDIA zu integrieren. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die autonomen Fahrfähigkeiten chinesischer Autohersteller durch die Bereitstellung fortschrittlicher KI-gesteuerter Funktionen zu verbessern, die intelligentere Mobilitätserlebnisse ermöglichen.

Multimodaler KI-Markttreiber

Fortschritte beim Wachstum des Marktes für Rechenleistungsantriebe

Ein wesentlicher Treiber des globalen Marktes ist die Weiterentwicklung der Rechenleistung, die die Verarbeitung und Integration umfangreicher und multiformatiger Datensätze erleichtert, die für multimodale KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind. Fortschritte bei Hardware, Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) und Tensorverarbeitungseinheiten (TPUs) sind darauf ausgelegt, die komplexen und parallelen Berechnungen zu verwalten, die für Deep-Learning-Modelle erforderlich sind. Diese Prozessoren eignen sich gut für die Verwaltung der von neuronalen Netzen benötigten parallelen Berechnungen, was für multimodale KI von entscheidender Bedeutung ist, da sie verschiedene Datentypen in Echtzeit integriert.

Darüber hinaus bietet Cloud Computing skalierbare Ressourcen, die es Unternehmen ermöglichen, intensive Berechnungen in die Cloud zu verlagern und auf eine leistungsstarke Infrastruktur zuzugreifen, ohne dass kostspielige Hardware-Investitionen vor Ort erforderlich sind. Zum Beispiel,

• Die Auvik-Umfrage unter Technologie-Entscheidungsträgern aus dem Jahr 2023 ergab, dass 57 % ihre Bemühungen zur Cloud-Migration in diesem Jahr beschleunigten.

Darüber hinaus wird erwartet, dass die laufenden Fortschritte in den Computertechnologien die Verarbeitungszeiten und -kosten weiter senken und eine breitere Einführung multimodaler KI in verschiedenen Branchen fördern werden.  

Marktbeschränkung für multimodale KI

Hohe Kosten und technische Komplexität können das Marktwachstum behindern

Die Implementierung multimodaler KI erfordert erhebliche Rechenleistung, spezielle Hardware und großen Speicher, um vielfältige, umfangreiche Datensätze aus verschiedenen Quellen verarbeiten zu können. Diese hohen Kosten schränken die Akzeptanz ein, insbesondere bei kleineren Unternehmen, denen das Budget für die notwendige Infrastruktur oder die kontinuierliche Modellpflege fehlt. Darüber hinaus verarbeiten multimodale KI-Systeme häufig sensible Datentypen wie biometrische Daten, Verhaltensdaten und Geolokalisierungsdaten, was die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit erhöht und höhere Investitionen erfordert.

Darüber hinaus erfordert die Entwicklung und Verwaltung multimodaler KI-Lösungen fortgeschrittene Fachkenntnisse in Datentechnik, maschinellem Lernen und Deep Learning sowie ein tiefes Verständnis für die Integration komplexer neuronaler Netzwerkarchitekturen. Das für den Aufbau, das Training und die Optimierung multimodaler Modelle erforderliche Fachwissen stellt für viele Unternehmen ein Hindernis dar, da der Mangel an qualifizierten Fachkräften in KI-Bereichen die Fähigkeit einschränkt, diese Systeme effektiv zu skalieren. Diese Einschränkungen erhöhen die Komplexität und die Kosten und verlangsamen die breite Akzeptanz.

Multimodale KI-Marktchance

Die zunehmende Integration mit IoT und Edge Computing bietet eine erhebliche Marktchance

Die Integration multimodaler KI mit IoT und Edge Computing ermöglicht die Echtzeitverarbeitung und -analyse verschiedener Datenquellen. Diese Anordnung ist bei Anwendungen, die sofortige Reaktionen erfordern, wie autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und Smart-City-Infrastrukturen, bei denen Verzögerungen bei der Datenübertragung die Sicherheit oder Effizienz gefährden können, von entscheidender Bedeutung. Zum Beispiel,

• Branchenprognosen deuten darauf hin, dass der IoT-Integrationsmarkt bis 2028 ein Volumen von 12,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 30,8 %.

Durch die Kombination der umfangreichen Datengenerierungsfunktionen des IoT mit der Fähigkeit der multimodalen KI, Audio-, Video- und Sensordaten direkt auf Edge-Geräten zu verarbeiten, können Unternehmen die Latenz reduzieren. Dieser Ansatz hilft auch, Bandbreite zu sparen, da er die Notwendigkeit minimiert, große Mengen an Rohdaten zur Analyse an zentrale Server zurückzusenden. Diese Integration ist wichtig für Branchen wie das Gesundheitswesen und die Fertigung, in denen eine kontinuierliche Datenanalyse mit geringer Latenz für die betriebliche Effizienz von entscheidender Bedeutung ist.

• Im Oktober 2024 brachte Mistral AI zwei neue Modelle auf den Markt, Ministral 3B und 8B, die darauf abzielen, die On-Device- und Edge-Computing-Funktionen zu verbessern. Diese Modelle unterstützen Wissensschlussfolgerungen und Funktionsaufrufe und erreichen eine Kontextlänge von bis zu 128.000, was für Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen von Vorteil ist.

Die Fähigkeit der Modelle Ministral 3B und 8B, Daten lokal und in Echtzeit mit geringer Latenz zu verarbeiten, macht sie für den multimodalen KI-Markt von hoher Relevanz.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren
• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen
• Von Schlüsselakteuren übernommene Geschäftsstrategien
• Auswirkungen von KI auf den globalen multimodalen KI-Markt
• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Analyse durch Angebot

Basierend auf dem Angebot wird der Markt in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt.

Das Lösungssegment ist aufgrund verschiedener Anwendungen und Plattformen, die für die Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten aus verschiedenen Modalitäten entwickelt wurden, marktführend. Zu den wichtigsten Softwarelösungen gehören Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und Datenfusion, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, verschiedene Datentypen kohärent zu integrieren und zu analysieren. Die Nachfrage nach zuverlässigen Softwarelösungen steigt, da Unternehmen das Potenzial multimodaler KI zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und zur Verfeinerung der Kundeninteraktionen erkennen.

Es wird erwartet, dass das Dienstleistungssegment im Prognosezeitraum die höchste CAGR verzeichnen wird, was auf die wachsende Komplexität von Datenumgebungen und den Bedarf an maßgeschneiderten Lösungen zurückzuführen ist. Wenn Unternehmen an der Einführung multimodaler KI-Technologien arbeiten, benötigen sie häufig spezielle Anleitung, um diese Systeme effektiv in ihre bestehende Infrastruktur zu integrieren. Dieser Prozess umfasst die Bewertung aktueller Datenquellen, die Entwicklung maßgeschneiderter multimodaler KI-Lösungen und die Erleichterung einer reibungslosen Integration mit IoT- und Edge-Computing-Systemen. Da Unternehmen zunehmend das Potenzial multimodaler KI erkennen, wird erwartet, dass die Nachfrage nach Dienstleistungen für Beratungs- und Integrationsdienste schnell wachsen wird.

Analyse nach Datenmodalität

Basierend auf der Datenmodalität ist der Markt in Text, Sprache und Stimme, Bild, Video und Audio fragmentiert.

Das Videosegment dominiert aufgrund seiner Vielseitigkeit und seines reichhaltigen Dateninhalts den Markt. Die Kombination von räumlichen und zeitlichen Informationen in Videodaten ermöglicht der multimodalen KI ein umfassenderes Verständnis komplexer Szenarien, insbesondere in Bereichen wie autonomes Fahren, Sicherheit und Gesundheitswesen. Die zunehmende Verfügbarkeit von Videodaten aus Quellen wie Überwachungssystemen, Mobilgeräten und IoT-verbundenen Kameras hat Video zu einer unverzichtbaren Ressource für Echtzeitanalysen und Mustererkennung gemacht.

• Im Januar 2024 brachte Google Lumiere auf den Markt, ein neues multimodales KI-Videogenerierungstool, mit dem realistische 5-Sekunden-Videos aus Text und Bildern erstellt werden können. Lumiere verwendet eine Space-Time U-Net (STUNet)-Architektur, um den Realismus und die Kohärenz der generierten Videos zu verbessern. Das Tool bietet vielfältige kreative Möglichkeiten, darunter die Erstellung stilisierter Videos und die Möglichkeit, bestimmte Bildausschnitte zu animieren.

Es wird erwartet, dass das Sprach- und Sprachsegment im Prognosezeitraum die höchste CAGR aufweisen wird, was auf die zunehmende Einführung sprachaktivierter Systeme, virtueller Assistenten und interaktiver KI zurückzuführen ist. Sprach- und Stimmdaten stellen eine wichtige Hörebene für multimodale Systeme dar. Dies ermöglicht es der KI, gesprochene Sprache zu verstehen, den Tonfall zu erkennen und Emotionen zu erkennen, da Verbraucher und Branchen nach natürlicheren und gesprächigeren Schnittstellen suchen.

Analyse nach Technologie

Basierend auf der Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Kontextbewusstsein und IoT fragmentiert.

Das Segment des maschinellen Lernens (ML) hält den höchsten Marktanteil, da es die grundlegende Technologie für andere Modalitäten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und kontextsensitive Systeme darstellt. In der multimodalen KI verarbeiten und verknüpfen ML-Algorithmen Daten aus verschiedenen Quellen wie Text, Bildern und Audio, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage vergangener Beispiele treffen. Die Fähigkeit von ML-Modellen, verschiedene Datenquellen zu integrieren und zu interpretieren, macht sie für multimodale KI-Lösungen unverzichtbar. Mit der Ausweitung multimodaler Anwendungen dürfte die Rolle von ML bei der Koordinierung und Integration verschiedener Datenmodalitäten seine zentrale Position auf dem multimodalen KI-Markt behaupten.

Das Segment Natural Language Processing (NLP) wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die höchste CAGR aufweisen, was auf die steigende Nachfrage nach intelligenten, sprachbasierten Anwendungen zurückzuführen ist, die sich in andere Datentypen integrieren lassen. Es ermöglicht multimodalen KI-Systemen, menschliche Sprache in Text- und Sprachformen zu verstehen und zu verarbeiten, die für Anwendungen, die mit Benutzern interagieren, einschließlich Chatbots, virtuelle Assistenten und Kundensupportplattformen, unerlässlich sind. Es verbessert auch die Interpretationskraft der multimodalen KI, indem es neben visuellen oder sensorischen Daten auch die menschliche Sprache analysiert.

Analyse nach Anwendung

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in BFSI, Einzelhandel und E-Commerce, IT und Telekommunikation, Fertigung, Gesundheitswesen, Automobil und andere unterteilt.

Das BFSI-Segment dominiert den Markt aufgrund seines Bedarfs an sicheren, effizienten und benutzerzentrierten Lösungen. Finanzinstitute verarbeiten riesige Datenmengen, darunter Transaktionshistorien, Risikobewertungen und Kundeninteraktionen. Multimodale KI bietet erhebliche Vorteile bei der Betrugserkennung, indem sie Texttransaktionsdaten mit biometrischen Identifikatoren zusammenführt, wodurch die Sicherheit erhöht und betrügerische Aktivitäten reduziert werden. Die Bedeutung von Sicherheit und Kundenvertrauen im BFSI-Sektor sowie die Fähigkeit der multimodalen KI, verschiedene Datenquellen zu integrieren, machen sie zu einem wichtigen Instrument zur Förderung der Modernisierung und des Risikomanagements im Finanzdienstleistungsbereich.

• Im Oktober 2024 führte Gnani.ai in Zusammenarbeit mit NVIDIA ein fortschrittliches Speech-to-Speech-Großsprachenmodell ein, das auf der KI-beschleunigten Computerplattform von NVIDIA basiert. Dieses Modell nutzt über 14 Millionen Stunden proprietärer mehrsprachiger Konversationsdaten und konzentriert sich auf die Verbesserung der Kundenbindung und die Rationalisierung von Abläufen in allen Branchen, mit besonderem Schwerpunkt auf Bank- und Finanzdienstleistungen.

Es wird erwartet, dass das Gesundheitssegment im Prognosezeitraum die höchste CAGR aufweisen wird, was auf die steigende Nachfrage nach Präzisionsmedizin, Fernüberwachung und verbesserten Diagnosemöglichkeiten zurückzuführen ist. Die Fähigkeit der multimodalen KI, medizinische Bildgebung, Genomdaten, Patientengeschichten und Echtzeitinformationen von tragbaren Geräten zu integrieren, hat neue Möglichkeiten in der medizinischen Diagnose und Behandlung geschaffen.

Regionale Analyse

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Basierend auf der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, in Südamerika sowie im Nahen Osten und in Afrika untersucht.

Nordamerika hält aufgrund seiner fortschrittlichen Technologielandschaft, erheblicher Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung sowie einer Konzentration großer Technologieunternehmen und Start-ups den höchsten Marktanteil. Die Region profitiert von einer starken digitalen Infrastruktur, die die Integration multimodaler KI-Systeme in mehreren Sektoren wie Gesundheitswesen, Automobil und Finanzen unterstützt. Darüber hinaus schafft die Verfügbarkeit von Risikokapital und staatlicher Unterstützung für KI-Initiativen ein günstiges Umfeld für schnelle Fortschritte und kommerzielle Umsetzung.

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Markt im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden Digitalisierung von Unternehmen und der gestiegenen Nachfrage nach verbesserten Kundenerlebnissen in verschiedenen Branchen mit der höchsten CAGR wachsen wird, was die Einführung multimodaler KI-Lösungen in der Region vorantreibt. Da sich Organisationen in der Region der Vorteile der Integration verschiedener Datentypen bewusst werden, konzentrieren sie sich zunehmend auf die Verbesserung der Entscheidungsfindung und der betrieblichen Effizienz. Dies stellt eine große Chance für etablierte Unternehmen und Neueinsteiger dar.

• Im Oktober 2024 startete die indische Regierung BharatGen, die erste staatlich finanzierte Initiative zur Entwicklung multimodaler KI-Modelle mit dem Ziel, die Erbringung öffentlicher Dienstleistungen und das Engagement der Bürger zu verbessern. Dieses vom IIT Bombay geleitete Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Systemen, die der sprachlichen und kulturellen Vielfalt Indiens Rechnung tragen und lokalisierte Datensätze nutzen.

Schlüsselspieler

Zu den Hauptakteuren auf dem Markt gehören:

• Google LLC (USA)
• Microsoft Corporation (USA)
• Öffnen Sie AI, LLC. (UNS.)
• Meta Platforms, Inc. (USA)
• IBM Corporation (USA)
• Aimesoft, Inc. (USA)
• Jina AI GmbH (Deutschland)
• Jiva.ai Limited (Großbritannien)
• Mobius Labs, Inc. (USA)
• Newsbridge S.A.S. (Frankreich)
• OpenStream.ai, Inc. (USA)
• Perceiv AI Inc. (Kanada)
• Neuraptic AI S.L. (Spanien)
• Stability AI Ltd. (Großbritannien)

Wichtige Branchenentwicklungen

• Im September 2024 stellte das Allen Institute for AI eine Reihe offener multimodaler Modelle namens Molmo vor, die in der Lage sind, visuelle Daten von gewöhnlichen Objekten zu interpretieren. Diese Modelle zielen darauf ab, die Benutzerinteraktionen zu verbessern, indem sie Bilder verstehen und relevante Elemente hervorheben, die auf Bildschirmen angezeigt werden.
• Im Juni 2024 stellte Meta vier neue KI-Modelle vor, die darauf abzielen, die multimodalen Fähigkeiten zu verbessern, und spiegelt damit sein Engagement für Innovationen im KI-Bereich wider. Diese Modelle zielen darauf ab, die Integration verschiedener Datentypen, einschließlich Text, Bilder und Audio, zu verbessern und anspruchsvollere Interaktionen und Analysen zu ermöglichen.