Composite AI Market Size, Share, and Industry Analysis, By Component (Software, Hardware, and Services), By Technique (Data Processing, Pattern Recognition, Machine Learning, and Natural Language Processing), By Application (Product Design and Development, Customer Service, Fraud Detection and Risk Management, and Supply Chain Management), By End-Users (BFSI, Healthcare, Retail, Manufacturing, Transportation and Logistics, and Others (Education)), and Regional Forecast, 2025-2032

Die zusammengesetzte KI ist eine Kombination aus Anwendungen oder Fusionen verschiedener Techniken für künstliche Intelligenz, die die Wirksamkeit des Unterrichts verbessern und das Maß der Wissensrepräsentation verbessern. Es erweitert die Abstraktionsmechanismen von KI und bietet eine Plattform, um ein breiteres Spektrum an Geschäftsproblemen effizienter anzugehen.

Die Nachfrage nach zusammengesetzten KI -Lösungen, die im Vergleich zu einzelnen AI -Techniklösungen verbessertere KI -Funktionen bieten, wird durch die hohe Einführung von Daten angetrieben. Das wachsende Volumen und die Komplexität von Daten machen es schwierig, sinnvolle Informationen in herkömmlichen Methoden zu extrahieren und zu analysieren. Die Kombination verschiedener Techniken für künstliche Intelligenz, wie z. B. Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und Computer Vision, können zusammengesetzte KI mit einem großen Datensatz effizient umgehen. Darüber hinaus wird erwartet, dass das Wachstum dieses Marktes von der zunehmenden Komplexität von AI -Anwendungen für eine bessere Leistung zurückzuführen ist. Das Marktwachstum könnte durch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit von Daten behindert werden. Laut Branchenexperten ist das unzureichende Management von Identitäten, Zugang und Privilegien bis 2023 für 75% der Sicherheitsfehler verantwortlich.

Während des Peaks von Covid-19 erhielt die Einführung von Verbund-KI eine positive Reaktion. Während der schnellen Ausbreitung von Covid-19 auf der ganzen Welt nahm das Datenvolumen aus verschiedenen Quellen zu. Mehrere AI -Anwendungen, mit denen Mitarbeiter ihre Aufgaben effizient ausführen können, sind von zentraler Bedeutung für die Arbeit von zu Hause aus. Um die Entscheidungsfunktionen und die Genauigkeit zu verbessern, nimmt die Nachfrage nach zusammengesetzten KI-Komponenten zu. In der Covid-19-Pandemie-Krise spielte die zusammengesetzte Umgebung eine wichtige Rolle bei der Beschleunigung des Marktwachstums.

Schlüsselerkenntnisse:

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Wirtschaftsindikatoren für Mikro -Makro

• Fahrer, Einschränkungen, Trends und Chancen        

• Geschäftsstrategien, die von wichtigen Akteuren angewendet werden

Segmentierung:

Analyse durch Endbenutzer:

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Transport und Logistik und andere unterteilt. Im Jahr 2023 meldete das BFSI -Segment den größten Marktanteil. Der BFSI -Sektor ist voller Daten, wobei die Datenmenge kontinuierlich zunimmt. Aufgrund ihrer Komplexität und Fragmentierung ist es schwierig, Informationen aus den Daten zu analysieren und zu extrahieren. In der BFSI -Branche kann die Composite -KI dazu beitragen, diese Daten zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse zu erhalten. Datenbetrug kostet jedes Jahr Milliarden von Dollar und ist ein großes Problem für den BFSI -Sektor.

Durch Erkennung von Muster und Anomalien in Daten wird zusammengesetzte KI verwendet, um Betrug effektiver zu erkennen. Bank- und Finanzinstitute sind zunehmend verpflichtet, Kunden personalisierte Erfahrungen zu bieten. Durch das Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen und der Anpassung von Produkten und Dienstleistungen verfügt die zusammengesetzte Technologie über personalisierte Kundenerlebnisse.

Regionale Analyse:

Der Markt für zusammengesetzte KI ist in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Europa, asiatisch -pazifisch, Naher Osten und Afrika und Südamerika.

Nordamerika dominierte den Markt im Jahr 2023. Die Einführung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Sektoren wird von Regierungen in Nordamerika aktiv gefördert und erkennt sein Veränderungspotential an. Zu den Initiativen gehören Finanzierungsforschung und -entwicklung, steuerliche Anreize für die Einführung künstlicher Intelligenz und die Einrichtung von KI -Zentren für Exzellenz. Nordamerika mit erstklassigen Universitäten, Forschungsinstitutionen und Unternehmen, die für die Weiterentwicklung dieses Gebiets zusammenarbeiten, prahlt mit einem robusten F & E-Ökosystem für zusammengesetzte KI. Zum Beispiel,

• Im November 2023 forderte das National Institute of Standards and Technology des US -Handelsministeriums einen Beitrag in einer neuen Vereinigung zur Entwicklung innovativer Methoden zur Bewertung von KI -Systemen und zur Verbesserung der Zuverlässigkeit schnell wachsender Technologien.

Verteilung des Verbund -KI -Marktes nach Region

• Nordamerika - 35%
• Südamerika - 8%
• Europa - 25%
• Naher Osten und Afrika - 12%
• Asien -Pazifik - 20%

Schlüsselspieler:

Der Bericht enthält die Profile von wichtigsten Akteuren wie Google LLC, NVIDIA Corporation, Datarobot, Inc., SAS Institute, SAP SE, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., IBM Corporation, Blackswan Technologies, Oracle Corporation, Pegasaltems Inc. und Salesforce, Inc.

Schlüsselentwicklungen der Branche:

Im Juni 2023,Auf dem Snowflake Summit 2023 kündigte Relationalai, ein AI -Koprozessor für Sprachmodelle und Cloud -Plattformen, die Verfügbarkeit der Vorschau an. Das relationale AIS Relational Knowledge Graph System ermöglicht es der Data Cloud, integrierte Unterstützung für Grafikanalysen, Argumentation, Optimierung und andere KI-Anwendungen mit mehreren Multiversen zur Verbesserung der Kundenentscheidung anzubieten.

Im Februar 2023,Amazon Web Services (AWS) und Sugging Face haben zusammengearbeitet, um KI kostengünstiger und zugänglich zu machen. AWS und Sugging Face arbeiten zusammen, um es Entwicklern zu erleichtern, an generativen KI -Projekten zusammenzuarbeiten, um Tools und Ressourcen zu erstellen, die es Entwicklern erleichtern, Code, zusammengesetzte Daten und Modelle zu teilen.