Generative AI - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
상품코드:1549918
리서치사:Mordor Intelligence
발행일:2024년 09월
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한글목차
세대형 AI 시장 규모는 2024년 360억 6,000만 달러로 추정되며, 2029년에는 2,819억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간(2024-2029년) 동안 50.87%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
주요 하이라이트
이 시장은 주로 정보기술(IT) 분야의 성장과 생산성 및 민첩성 향상을 위한 AI 통합 시스템의 사용 확대에 힘입어 성장하고 있습니다. 또한, 챗봇이 효과적인 대화와 소비자 만족도를 높이기 위해 챗봇을 지원하는 생성형 AI의 인기가 높아지고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 생성형 AI는 개인의 선택과 행동에 따라 개인화된 추천, 맞춤형 광고, 맞춤형 제품을 구축할 수 있습니다. 또한, 메타버스의 가상 세계 구축, 텍스트 기반 기술을 활용한 디지털 예술 작품 제작, 독특하고 혁신적인 컨텐츠 생성 등 다양한 분야에서 생성형 AI가 활용되고 있는 점도 시장 성장에 힘을 보태고 있습니다. 또한, 이 시장은 기존 기업 및 벤처 캐피탈로부터 많은 투자와 자금을 유치하고 있습니다.
세대형 AI는 모델의 멀티모달 진화를 가능하게 하고, 이미지와 텍스트 등 여러 양식을 동시에 처리할 수 있어 적용 분야가 넓어지고 범용성이 향상됩니다. 생성형 AI는 프로그래밍 언어가 아닌 자연어를 활용함으로써 인간이 컴퓨터와 소통하는 세계와의 연결을 강화합니다. 생성형 AI는 자동화, 혁신, 개인화를 위한 새로운 기회를 열어 비용을 절감하고 고객 경험을 향상시키면서 비즈니스를 혁신할 수 있습니다. 예를 들어, 2023년 3월 AI 기반 문장 작성 도우미를 제공하는 Grammarly는 사용자가 문장을 작성, 편집 및 개인화할 수 있는 생성형 AI 기능인 GrammarlyGo의 출시를 발표했습니다.
GAN은 많은 분야와 기업에서 응용되고 있으며 적응성이 높습니다. 이미지 합성, 스타일 전송, 이미지 간 번역, 텍스트 생성, 동영상 생성, 데이터 확장 등에 활용되고 있습니다. 새롭고 다양하며 현실적인 모델을 개발할 수 있는 GAN의 능력으로 인해 GAN은 다양한 생성 작업에 가장 적합한 선택이 되어 시장 개척의 원동력이 되고 있습니다. 또한, 오픈 소스 구현과 사전 훈련된 GAN 모델을 사용할 수 있기 때문에 GAN의 채택과 활용이 촉진되고 있습니다. 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 사용하기 쉬운 라이브러리 및 프레임워크와 통합된 이러한 리소스는 설계자와 연구자들이 처음부터 시작하지 않고도 애플리케이션에 GAN을 활용할 수 있도록 진입장벽을 낮추고 있습니다.
의학 연구는 다양한 건강 상태에 대한 방대한 데이터에 대한 접근에 의존하고 있습니다. 이 데이터는 특히 희귀 질환과 관련하여 개선이 필요합니다. 이러한 데이터는 또한 비용이 많이 들고 개인정보 보호법에 의해 그 사용과 공유가 규제되고 있습니다. 의료 분야의 생성형 AI는 실제 건강 데이터 세트를 보강하는 합성 데이터 샘플을 생성할 수 있습니다. 의료 데이터는 특정 개인에 속하지 않기 때문에 이러한 샘플은 프라이버시 규제의 적용을 받지 않습니다. 인공지능은 EHR 데이터, 스캔 등을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 독일 연구팀은 임상시험용 합성 환자 데이터를 생성하기 위해 AI 기반 모델 'GANerAid'를 구축했습니다. 이 모델은 GAN 절차를 기반으로 하며, 학습 데이터 세트가 제한적일지라도 원하는 특성을 가진 의료 데이터를 생성할 수 있습니다.
생성형 AI 솔루션을 통해 조직은 컴플라이언스 관련 문제와 데이터 관리를 더 잘 이해할 수 있습니다. 소프트웨어 도구는 AI 기반 솔루션이 대량의 데이터를 적시에 추출하여 정확하고 완전한 데이터를 생성할 수 있게 해줍니다. 많은 기업들이 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 여러 산업 분야에서 스타트업이 크게 증가하고 있습니다. 이러한 신생 기업들은 AI 기반 솔루션의 비용 및 시간 효율성, 사용자 경험 향상, 사용 편의성, 첨단 기술을 통한 새로운 기능 등을 이유로 AI를 도입하여 비즈니스를 자동화하고 확장하는 데 큰 매력을 느끼고 있습니다.
반대로 인공지능은 일반적인 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 프라이버시에 대한 우려가 제기되고 있으며, 기업들은 소비자 및 공급업체의 데이터를 AI가 탑재된 알고리즘에 입력하여 새로운 기밀 정보를 생성하고 있습니다. 보안과 프라이버시 문제는 디지털 전환 시장의 중요한 과제 중 하나입니다. 기업이 디지털 기술에 의존하게 되면 방대한 양의 기밀 데이터를 수집하고 저장하게 되고, 사이버 공격과 데이터 유출의 영향을 받기 쉽습니다. 또한, 연결된 기기의 수가 증가함에 따라 해커의 공격 대상이 확대되고, 이러한 기기와 기기가 수집 및 전송하는 데이터의 보안을 보장하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다.
생성형 AI 시장 동향
BFSI가 시장에서 큰 점유율을 차지할 것으로 예상
세대형 AI는 향후 몇 년 동안 은행의 리스크 관리에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 이는 업무 지향적 활동에서 전략적 리스크 예방에 대한 기업 라인과의 협력과 새로운 소비자 여정에서 초기 단계의 통제, 흔히 '시프트 레프트(Shift Left)' 접근법이라고 불리는 프로세스로의 전환을 가능하게 할 수 있습니다. 그 결과, 리스크 전문가들은 신제품 개발 및 전략적 기업 의사결정에 대해 기업에 자문을 제공하고, 새로운 리스크 트렌드와 시나리오를 탐색하고, 회복탄력성을 강화하며, 리스크 및 통제 프로세스를 선제적으로 강화할 수 있게 됩니다.
또한, 생성된 AI 모델은 은행이 과거 데이터 패턴과 시장 동향을 분석하여 위험 영역을 식별하고 수익성을 유지할 수 있게 해줍니다. 다양한 경제 시나리오를 시뮬레이션함으로써 GAN은 은행이 신용 리스크, 시장 리스크, 운영 리스크 등의 리스크를 평가하고 완화할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 마스터카드는 최근 은행이 네트워크에서 의심스러운 거래를 보다 정확하게 감지할 수 있도록 새로운 생성형 AI 모델을 발표했습니다. 마스터카드에 따르면, 이 기술을 통해 은행은 부정행위 탐지율을 20% 향상시킬 수 있으며, 경우에 따라서는 300%까지 향상시킬 수 있다고 합니다.
고객 서비스는 항상 성공의 초석입니다. 하지만 소비자의 다양한 요구에 효율적으로 대응하는 것은 쉽지 않은 일입니다. AI 기반 챗봇은 인간처럼 자연스러운 대화로 소비자와 소통하며 24시간 365일 즉각적인 도움을 제공할 수 있는 생성형 AI 기반 챗봇이 등장했습니다. 챗봇은 단순한 규칙 기반이 아닌 문맥, 감정, 언어의 뉘앙스를 이해하여 매끄럽고 개인화된 상호작용을 가능하게 합니다. 소비자가 문의를 하거나 도움이 필요할 때, 챗봇은 생성된 AI를 통해 문의 내용을 검토하고 적절한 답변과 솔루션을 제공합니다.
마찬가지로 자산 관리는 은행 업무에서 매우 중요하며, 고객은 금융기관에 자산을 개발하고 보호하는 것을 맡기고 있습니다. 생성형 AI는 자산 관리 및 포트폴리오 최적화 프로세스를 개선하는 데 있어 매우 중요합니다. 생성형 AI 모델은 금융 데이터, 경제 지표, 시장 동향, 고객 프로필을 해석할 수 있으며, AI는 이 데이터를 활용하여 최적의 자산 배분 및 투자 전략을 제안하는 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 변화하는 시장 환경과 새로운 기회에 따라 실시간으로 포트폴리오를 조정할 수 있습니다. 이러한 역동적인 자산 관리 방식을 통해 은행은 리스크를 효과적으로 관리하면서 수익을 극대화할 수 있습니다.
Nvidia의 조사 2023에 따르면, 2023년 금융 서비스 업계에서 가장 많이 활용되는 AI 지원 애플리케이션은 데이터 분석으로 나타났습니다. 이 조사에 따르면, 응답자의 43%는 생성형 AI에, 69%는 데이터 분석에 AI를 사용했으며, 데이터 처리와 데이터 가공이 그 뒤를 이었습니다. 다른 일반적인 AI 사용 사례는 자연어 처리와 대규모 언어 모델이었습니다. 금융 비즈니스의 AI 도입은 2022년 이후 크게 증가할 것으로 예상되며, 향후 더욱 확대될 것으로 전망됩니다. 금융 분야에서 이러한 AI의 대규모 도입은 조사 대상 시장의 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다.
북미 시장이 큰 시장 점유율을 차지할 전망
북미에는 저명한 기관과 연구자들이 생성형 AI의 발전을 주도하는 기능적인 AI 연구 커뮤니티가 있습니다. 이 지역의 주요 연구 센터와 대학은 선도적인 연구를 수행하고 중요한 논문을 발표하며 생성적 AI 방법론 개발에 기여하고 있습니다. 이 지역의 많은 인구, 높은 소비 지출, 첨단 기술 인프라는 생성형 AI 솔루션의 채택과 상용화에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 북미는 AI 연구개발을 선도할 것으로 예상되며, 구글, 마이크로소프트, IBM과 같은 주요 기업들이 생성형 AI 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한, 이 지역의 우수한 인프라, 유리한 정부 정책, 헬스케어, 금융, 자동차 등의 분야에서 AI를 조기에 도입한 것도 시장 우위를 점하는 데 기여하고 있습니다.
인공지능에 관한 국가안보위원회(National Security Commission on Artificial Intelligence)의 최종 보고서에서 미국 내 AI를 위한 연방 연구개발 자금을 매년 2배씩 늘려 2026년 320억 달러로 증액할 것을 권고했습니다. 2026년까지 320억 달러까지 증액할 것을 권고했습니다. 정부는 2023년 예산안에서 연방 R&D 예산을 2021년 승인된 수준에서 28% 증가한 2,040억 달러 이상으로 늘리기로 결정했습니다. 신설 및 기존 AI 연구 기관들은 이 예산의 일부를 확보할 준비가 되어 있으며, AI 연구 및 인재 개발의 난제를 해결하기 위해 상업 부문, 단체, 학술 기관, 연방, 주 및 지방 당국, 그리고 민간 기관을 하나로 묶어 AI 연구 및 인력 개발의 난제를 해결하고 있습니다. 이러한 정부의 노력은 생성형 AI 시장의 성장 기회를 창출할 것으로 기대되고 있습니다.
스탠포드 AI 지수 보고서에 따르면 2023년 미국 기반 기관에서 61개의 주목할 만한 AI 모델이 탄생할 것으로 예상되며, 이는 유럽연합의 21개, 중국의 15개를 크게 상회할 것으로 예상됩니다. 미국의 AI 관련 규제 수는 2023년과 지난 5년간 크게 증가하여 2023년에는 25개의 AI 관련 규제가 있으며, 2016년 1개에 불과했던 것에서 2023년에는 AI 관련 규제 수가 56.3% 증가하였습니다. 또한 AI Index의 새로운 연구에 따르면 신뢰할 수 있는 AI 보고에 대한 표준화가 크게 부족하며, OpenAI, Google, Anthropic을 포함한 주요 개발자들은 주로 다양한 책임 있는 AI 벤치마크에 대해 모델을 테스트하고 있습니다.
IBM이 의뢰한 새로운 시장조사에 따르면 캐나다 기업들은 인공지능(AI) 도입과 확산에 박차를 가하고 있으며, 기업 규모(직원 1,000명 이상)의 약 37%가 업무의 일부로 AI를 사용하고 있다고 응답했습니다. 이후 42%), 캐나다에서는 AI 도입 기업이 2023년 4월 34%에서 2023년 11월 37%로 증가했습니다. 얼리어답터가 주도하고 있으며, 이미 AI를 도입한 기업의 35%는 AI에 대한 투자를 가속화하거나 확대할 의향이 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 AI의 대규모 도입은 이 지역 시장 기업들에게 성장 기회를 제공할 것으로 기대됩니다.
세대형 AI 시장의 기업들은 캐나다 기업의 수요를 충족시키기 위해 협력하고 있습니다. 예를 들어, IBM은 2024년 4월 퀘벡 주 몬트리올에 클라우드 멀티존 리전(MZR)을 신설한다고 발표했습니다. 2021년 IBM 클라우드의 토론토 MZR 오픈과 몬트리올의 기존 데이터센터를 기반으로 고객이 진화하는 규제 요건을 충족하고 안전한 엔터프라이즈 클라우드 플랫폼에서 생성형 AI와 같은 기술을 활용할 수 있도록 설계될 예정입니다. 새로운 몬트리올 MZR은 2025년 상반기에 계획되어 있습니다. IBM의 캐나다 내 입지 확대는 캐나다 전역의 고객들이 주권 관련 지리적 요건과 같은 새로운 규제 요구사항과 기존 규제를 관리하는 동시에 혁신을 촉진하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
생성형 AI 산업 개요
세계 생성형 AI 시장은 구글(Google LLC), IBM Corporation, 마이크로소프트(Microsoft Corporation), 어도비(Adobe Inc.), 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services) 등 소수의 유명 기업들에 의해 반고정화되어 있습니다. 시장 점유율을 확대하기 위해 기업들은 전략적 제휴, 인수, 솔루션 및 서비스 개발에 지속적으로 투자하고 있습니다. 예를 들어
2024년 5월, Sainsbury's는 마이크로소프트와 5년간의 파트너십 계약을 체결하여 슈퍼마켓 체인 운영에 생성형 AI를 도입하기로 합의했습니다. 영국 소매 대기업은 마이크로소프트의 생성형 AI를 통해 온라인 쇼핑과 AI 고객 지원에서 '고객 검색 경험을 향상'시킬 계획입니다. Sainsbury's는 또한 Microsoft의 AI를 사용하여 매장 직원의 효율성을 향상시키고 AI가 보충이 필요한 선반으로 점원을 안내 할 것이라고 밝혔습니다.
2024년 5월, IBM과 SAP SE는 새로운 생성형 AI 기능과 고객이 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 산업별 클라우드 솔루션을 포함한 차세대 협업 비전을 발표했습니다. 양사는 RISE with SAP를 위한 새로운 생성형 AI 기능을 구축하고, 산업별 클라우드 솔루션과 비즈니스 애플리케이션 라인 전반에 걸쳐 SAP의 비즈니스 프로세스에 AI를 도입할 수 있는 기회를 모색하고 있습니다. 우선 IBM은 SAP BTP(SAP Business Technology Platform)를 기반으로 SAP의 클라우드 솔루션과 애플리케이션 전반에 걸쳐 AI 기능을 확장할 계획입니다.
기타 혜택
엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 소개
조사 가정과 시장 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
시장 개요
시장 생태계 분석
업계의 매력 - Porter's Five Forces 분석
구매자의 교섭력
공급 기업의 교섭력
신규 참여업체의 위협
대체품의 위협
경쟁 기업 간의 경쟁 관계
거시경제 요인이 시장에 미치는 영향
사례 연구 분석
제5장 시장 역학
시장 성장 촉진요인
다업종에 걸치는 AI 통합 시스템 이용 증가
맞춤형과 퍼스널라이제이션 요구에 대한 수요 증가
시장 억제요인
프라이버시와 윤리적 우려
기술의 영향
생성적 적대적 네트워크(GANs)
트랜스포머
가변 자동 인코더(VAE)
확산 네트워크
제6장 시장 세분화
구성요소별
소프트웨어
서비스
최종사용자별
BFSI
헬스케어
IT·통신
정부기관
소매·소비재
기타 최종 이용 산업
지역별
북미
유럽
아시아
호주·뉴질랜드
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제7장 경쟁 상황
기업 개요
Google LLC
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Adobe Inc
Amazon Web Services
Cohere
Nvidia Corporation
SAP SE
Rephrase AI
Konverge AI
제8장 투자 분석
제9장 시장 전망과 잠재성
ksm
영문 목차
영문목차
The Generative AI Market size is estimated at USD 36.06 billion in 2024, and is expected to reach USD 281.90 billion by 2029, growing at a CAGR of 50.87% during the forecast period (2024-2029).
Key Highlights
The market is primarily propelled by the expanding information technology (IT) sector and the growing use of AI-integrated systems for improving productivity and agility. Besides this, generative AI's ever-increasing popularity for aiding chatbots in conducting effective conversations and enhancing consumer satisfaction also propels the market's growth. Generative AI can construct personalized recommendations, tailored advertisements, and customized products based on individual choices and behavior. Moreover, the increasing utilization of generative AI for making virtual worlds in the metaverse, producing digital artworks using text-based descriptions, and generating unique and innovative content is also pushing the market forward. Furthermore, the market has drawn significant investments and funding from established businesses and venture capitalists.
Generative AI allows models to evolve multimodal, which implies they can process multiple modalities simultaneously, such as images and text, widening their application areas and improving their versatility. Generative AI enhances the connection to the globe where humans communicate with computers, utilizing natural language rather than programming languages. Generative AI can transform businesses by opening new opportunities for automation, innovation, and personalization, all while lowering costs and improving customer experience. For instance, in March 2023, Grammarly, Inc., an AI-based writing assistant, announced the launch of GrammarlyGo, a feature of generative AI that allows users to compose writing, edit, and personalize text.
GANs have found applications in numerous fields and enterprises, making them highly adaptable. They are utilized in image synthesis, style transfer, image-to-image translation, text generation, video generation, data augmentation, and more. The ability of GANs to develop new, diverse, and realistic models has made them a go-to choice for various generative tasks, driving the market studied. Moreover, the availability of open-source implementations and pre-trained GAN models have facilitated the adoption and usage of GANs. These resources, integrated with easy-to-use libraries and frameworks like PyTorch and TensorFlow, have lowered the obstacle to entry for designers and researchers, letting them leverage GANs for their applications without starting from scratch.
Medical research depends on accessing vast amounts of data on different health conditions. This data needs to be improved, especially regarding rare diseases. Such data is also expensive, and privacy laws govern its usage and sharing. Generative AI in medicine can produce synthetic data samples that augment real-life health datasets. These samples are not subject to privacy regulations, as healthcare data does not belong to particular individuals. Artificial intelligence can develop EHR data, scans, etc. For example, a team of German researchers built an AI-powered model, GANerAid, to generate synthetic patient data for clinical trials. This model is based on the GAN procedure and can create medical data with the desired properties even if the training dataset is limited.
Generative AI solutions allow organizations to understand their compliance-related issues and data management better. Software tools enable AI-enabled solutions to extract a large amount of data on time and produce accurate and complete data. There is a surge in the trend where a significant number of companies are increasingly demanding AI-based solutions. Moreover, multiple industries are witnessing a considerable increase in startups. These new players are highly attracted to adopting AI to automate and expand their businesses. AI-based solutions are mainly deployed due to their cost and time efficiency, improved user experience, ease of use, and new features with advanced technology.
On the contrary, artificial intelligence can potentially solve common business challenges. Still, privacy concerns are popping up, and firms feed consumer and vendor data into advanced, AI-fueled algorithms to create new sensitive information. Security and privacy concerns are among the key challenges in the digital transformation market. As firms rely more on digital technology, they collect and store enormous volumes of sensitive data, making them vulnerable to cyberattacks and data breaches. Furthermore, as the number of connected devices rises, hackers' attack surface expands, making it more challenging to secure these devices and the data they collect and transmit.
Generative AI Market Trends
BFSI is Expected to Hold a Significant Share of the Market
Generative AI can revolutionize banks' risk management over the next few years. It could permit processes to move away from task-oriented activities toward partnering with company lines on strategic risk prevention and having controls at the outset in new consumer journeys, often referred to as a "shift left" approach. That, in turn, would free up risk professionals to advise companies on new product development and strategic corporation decisions, explore emerging risk trends and scenarios, strengthen resilience, and enhance risk and control processes proactively.
Furthermore, generative AI models can enable banks to identify risk areas and preserve profitability by analyzing historical data patterns and market trends. By simulating different economic scenarios, GANs can allow banks to assess and mitigate risks, such as credit, market, and operational risks. For instance, Mastercard recently launched a new generative AI model to enable banks to better detect suspicious transactions on its network. According to Mastercard, the technology is poised to allow banks to improve their fraud detection rate by 20%, with rates reaching as much as 300% in some cases.
Customer service has always been a cornerstone of success. However, serving consumers' diverse requirements efficiently can be challenging. This is where generative AI-powered chatbots step in. AI-driven chatbots can engage consumers in natural, human-like conversations, providing instant assistance 24/7. These bots are not just rule-based; they understand context, sentiment, and nuances in language, making exchanges seamless and personalized. When a consumer has a query or needs assistance, the chatbot uses generative AI to examine the inquiry and provide relevant responses or solutions.
Similarly, wealth management is critical in banking, where customers entrust financial institutions to develop and safeguard their assets. Generative AI is pivotal in improving wealth management and portfolio optimization processes. Generative AI models can interpret financial data, economic indicators, market trends, and customer profiles. AI can utilize this data to generate predictive models that suggest optimal asset allocations and investment strategies. Based on varying market conditions and emerging opportunities, these models can adjust portfolios in real time. This dynamic method of wealth management allows banks to maximize returns while managing risk effectively.
According to Nvidia survey 2023, Data analytics was the most used AI-enabled application in the financial services industry in 2023. Based on the study, 43% of the respondents used AI for generative AI, and 69% of the respondents used AI for data analytics, followed by data processing and data processing. Other common AI use cases were natural language processing and large language models. The adoption of AI in financial businesses increased significantly since 2022, and it is anticipated to grow even further in the coming years. Such massive adoption of AI in the finance sector is expected to drive the demand for the market studied.
North America is Expected to Hold Significant Share of the Market
North America has a functional AI research community, with eminent institutions and researchers propelling advancements in generative AI. The region's foremost research centers and universities conduct advanced research, publish significant papers, and contribute to developing generative AI methods. The region's large population, high consumer spending, and advanced technology infrastructure also create a favorable environment for the adoption and commercialization of generative AI solutions. In addition, North America is expected to lead in AI research and development, with major players like Google, Microsoft, and IBM investing heavily in generative AI technologies. Moreover, the region's advanced infrastructure, favorable government initiatives, and early adoption of AI in sectors such as healthcare, finance, and automotive contribute to its market dominance.
The final report of the National Security Commission on Artificial Intelligence recommended increasing federal R&D funding for AI in the United States by a factor of two annually, up to USD 32 billion in fiscal 2026. The government decided to increase the federal R&D budget by 28% from FY 2021 authorized levels to more than USD 204 billion under the fiscal 2023 budget plan. The national AI research institutes, both new and established, were poised to get some of those funds. To address the difficulties of AI research and workforce development, these institutes bring together the commercial sector, organizations, academics, and federal, state, and municipal authorities. Such government initiatives are expected to create opportunities for the generative AI market to grow.
According to the Stanford AI Index Report, in 2023, 61 notable AI models originated from US-based institutions, far outpacing the European Union's 21 and China's 15. The number of AI-related regulations in the United States has risen significantly in 2023 and over the last five years. In 2023, there were 25 AI-related regulations, up from just one in 2016. In 2023, the number of AI-related regulations increased by 56.3%. Moreover, new research from the AI Index indicates a substantial lack of standardization in reliable AI reporting. Leading developers, including OpenAI, Google, and Anthropic, primarily test their models against various responsible AI benchmarks.
New market research commissioned by IBM reports that Canadian companies are increasingly adopting and deploying artificial intelligence (AI), with about 37% of enterprise-scale organizations (over 1,000 employees) saying their company uses it as part of their business operations. While AI adoption remained steady globally (42% since April 2023), Canada saw an uptick in enterprises deploying AI from 34% in April 2023 to 37% in November 2023. Early adopters are leading the way, with 35% of the enterprises already working with AI intending to accelerate and expand investment in the technology. Such a huge adoption of AI in the country is expected to create opportunities for growth for the market players in the region.
The players in the generative AI market are collaborating with Canadian enterprises to cater to their needs. For instance, in April 2024, IBM announced its new Cloud Multizone Region (MZR) in Montreal, Quebec. It will be designed to help clients address their evolving regulatory requirements and leverage technology such as generative AI with a secured enterprise cloud platform. Building on the opening of IBM Cloud's Toronto MZR in 2021 and existing data centers in Montreal, the new Montreal MZR is planned for the first half of 2025. IBM's expanded presence in Canada is expected to help clients throughout the country manage their emerging and existing regulatory demands, including geographic requirements around sovereignty, while driving innovation.
Generative AI Industry Overview
The global generative AI market is semi-consolidated, with a few prominent players, such as Google LLC, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Adobe Inc., Amazon Web Services, and others. To increase market share, corporations continually spend on strategic partnerships or acquisitions and solution and services development. For instance,
In May 2024, Sainsbury's agreed a five-year partnership deal with Microsoft to incorporate generative AI into the supermarket chain's operations. The British retail giant will use Microsoft generative AI to "improve customers' search experience" for online shopping and AI customer support. Sainsbury's said it will also use Microsoft AI to improve the efficiency of in-store staff, with AI guiding workers to shelves that need restocking.
In May 2024, IBM and SAP SE announced their vision for the next era of their collaboration, which includes new generative AI capabilities and industry-specific cloud solutions that can assist clients in unlocking business value. The companies are exploring opportunities to build new generative AI capabilities for RISE with SAP and infuse AI into SAP business processes across industry-specific cloud solutions and lines of business applications. Initially, IBM plans to extend AI capabilities across SAP's cloud solutions and applications, all underpinned by the SAP Business Technology Platform (SAP BTP).
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Market Ecosystem Analysis
4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.3.1 Bargaining Power of Buyers
4.3.2 Bargaining Power of Suppliers
4.3.3 Threat of New Entrants
4.3.4 Threat of Substitutes
4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.4 Impact of Macro Economic Factors on the Market
4.5 Case Study Analysis
5 MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Increasing Use of AI-Integrated System across Multiple Industries
5.1.2 Increase in Demand for Customization and Personalization Needs
