AI 트레이닝 데이터 세트 시장은 다양한 업계에서 AI 기술 용도의 보급이 진행되고 있기 때문에 CAGR 약 21.5%의 강력한 성장이 전망되고 있습니다. 인공지능(AI)은 최근 몇 년동안 전례없는 성장과 진보를 이루고 있으며, AI를 활용한 용도과 기술은 다양한 산업에서 점점 보급되고 있습니다. 이러한 AI의 급속한 확장은 이러한 고급 시스템을 강화하기 위한 고품질의 다양하고 종합적인 AI 교육 데이터 세트에 대한 수요를 급증하고 있습니다. 게다가 헬스케어, 금융, 전자상거래, 운수 등의 분야에서 AI 탑재 기술의 채용이 확대되고 있는 것도 AI 트레이닝 데이터 세트 수요를 높이는 큰 요인이 되고 있습니다. 기업과 조직이 AI의 힘을 활용하여 업무를 강화하고, 의사결정을 개선하고, 개인화된 경험을 제공하려고 하는 동안, 이러한 AI 모델을 교육하기 위한 견고하고 신뢰할 수 있는 다양한 데이터 세트의 요구가 급증하고 있습니다. 게다가, 머신러닝(ML)과 심층 학습(DL) 알고리즘의 인기 증가와 보급이 AI 훈련 데이터 세트 수요 급증의 큰 요인이 되고 있습니다. 이러한 첨단 기술은 모델을 교육하고, 패턴을 학습하고, 정확한 예측을 수행하기 위해 엄청난 양의 데이터에 의존합니다. 예를 들어 한국에서는 2022년에 인공지능(AI) 모델을 트레이닝하기 위한 1차 정보원으로 고객 데이터가 부상하고 있으며, 조사 대상 기업의 약 70%가 그렇게 말하고 있습니다. 게다가 응답자의 약 62%가 AI 모델 교육에 사내 데이터를 활용한다고 답했습니다.
유형별로 볼 때 시장은 텍스트, 음성, 이미지, 동영상 및 기타(센서 및 지리)로 구분됩니다. 텍스트 데이터 세트는 현재 다양한 AI 및 ML 모델을 학습하는 데 가장 널리 사용되는 데이터 세트입니다. 텍스트 데이터는 인터넷, 책, 기사, 소셜 미디어 및 기타 다양한 출처에서 입수 할 수있는 엄청난 양의 정보로 디지털 시대의 유비쿼터스입니다. 텍스트 데이터 세트는 음성 및 동영상과 같은 다른 데이터 유형에 비해 일반적으로 수집, 저장 및 처리가 쉽습니다. 게다가, 텍스트 데이터는 센티멘트 분석, 텍스트 분류, 언어 생성, 기계 번역 등의 작업을 위한 자연 언어 처리(NLP) 모델을 포함하여 광범위한 AI 및 ML 모델을 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 텍스트 데이터는 문서 요약, 정보 검색, 심지어 이미지 및 동영상 분석 작업의 일종과 같은 NLP 이외의 작업에 대한 모델 학습에도 사용할 수 있습니다. 텍스트 데이터의 범용성을 통해 채팅봇 및 가상 어시스턴트부터 컨텐츠 추천 시스템 및 자동 조명 도구에 이르기까지 다양한 AI 및 ML 용도을 개발할 수 있습니다. 게다가, 고해상도 이미지와 동영상과 같은 더 강력한 하드웨어와 더 큰 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 다른 데이터 유형에 비해 텍스트 데이터는 일반적으로 처리에 드는 계산량이 적습니다. 이 때문에 텍스트 기반의 AI나 ML 모델은 특히 자원에 제약이 있는 디바이스나, 계산 능력에 제한이 있는 시나리오에 있어서, 보다 이용하기 쉽고, 개발·도입이 현실적이 됩니다. 이러한 요인이 환경을 촉진하고 다양한 AI·ML 모델의 트레이닝용 텍스트 데이터 세트 수요 급증을 뒷받침하고 있습니다.
배포 모드를 기반으로 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 기반 배포는 AI 및 ML 모델 교육에 가장 널리 사용되는 수단으로 부상하고 있으며 대부분의 조직이 이 접근법을 선택합니다. 그 주된 이유는 클라우드 기반 운영과 관련된 유연성과 확장성입니다. 클라우드 기반 배포는 타의 추종을 불허하는 확장성을 제공하므로 기업은 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 쉽게 늘리거나 줄일 수 있습니다. 이는 복잡한 AI 및 ML 모델 교육에 특히 중요하며, 많은 경우에 큰 컴퓨팅 능력과 스토리지 용량이 필요합니다. 또한 클라우드 서비스 제공업체는 최신 하드웨어 및 소프트웨어 기술에 많은 투자를 하고 있으며, 기업은 강력한 GPU 및 머신러닝에 특화된 하드웨어 등 최첨단 컴퓨팅 리소스를 활용 수 있습니다. 이를 통해 기업은 내부에 많은 투자를 하지 않고도 최첨단 기술을 활용할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 배포를 통해 원격지에서 데이터 액세스 및 협업을 용이하게 하고 분산된 팀이 AI 및 ML 프로젝트에서 원활하게 공동 작업할 수 있습니다. 이는 지리적으로 분산된 팀이 있는 조직과 외부 파트너 및 데이터 소스와의 협업이 필요한 조직에 특히 유용합니다. 이러한 개발 등이 다양한 AI 및 ML 업무 교육에 클라우드 기반 모델이 널리 채용되는 데 크게 기여하고 있습니다.
최종 사용자 산업에 따라 시장은 IT, 통신, 소매, 소비재, 건강 관리, 자동차, BFSI 및 기타(정부 및 제조업)로 구분됩니다. BFSI 부문은 AI 도입의 프런트 러너로서 눈에 띄고 있습니다. 예를 들어, Edtech 기업인 Great Learning이 2023년 9월에 발표한 보고서에 따르면 인도의 은행/금융서비스/보험(BFSI) 부서는 데이터 과학 및 애널리틱스 고용의 3분의 1 이상을 차지합니다. 이러한 현저한 성장은 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석 등 신흥기술의 활용이 진행되고 있기 때문입니다. 이러한 진보는 특히 위험 관리, 사기 탐지, 고객 서비스와 같은 분야에서의 진보를 촉진하고 있습니다. 이 분야가 AI를 급속히 받아들이고 있는 것은 업계가 데이터 주도형이기 때문입니다. BFSI 산업은 본질적으로 데이터 중심이며 엄청난 양의 금융 거래, 고객 정보 및 시장 데이터를 다루고 있습니다. 이 풍부한 데이터는 AI 및 머신러닝(ML) 모델을 효과적으로 교육하고 배포하는 데 중요한 요소임이 입증되었습니다. 또한 BFSI 분야의 AI를 활용한 솔루션은 사기 탐지 및 리스크 관리부터 개인화된 고객 서비스 및 투자 포트폴리오 최적화에 이르기까지 다양한 프로세스를 간소화할 수 있는 능력을 입증해 왔습니다. 이를 통해 업무 효율성을 대폭 개선하고 비용 절감을 실현했습니다. 또한 경쟁이 치열한 BFSI 상황에서 원활하고 개인화된 고객 경험을 제공하는 것이 전략적 필수 사항이되었습니다. AI를 활용한 채팅봇, 대화형 인터페이스, 예측 분석을 통해 은행과 금융기관은 고객의 요구를 예측하고 보다 효과적으로 대응할 수 있게 되었습니다. 이러한 요인은 BFSI 섹터에서 AI의 세계 도입에 크게 기여하고 있습니다.
TLS 시장 도입에 대한 이해를 높이기 위해 시장은 북미(미국, 캐나다, 기타 북미), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 기타 유럽), 아시아태평양(중국, 일본, 인도, 호주), 기타 아시아태평양), 세계 기타 지역에서 세계의 존재를 기반으로 분석됩니다. 북미는 AI 교육 데이터 세트의 가장 크고 급성장 시장 중 하나로 부상하고 있습니다. 미국에는 스탠포드 대학, 매사추세츠 공과 대학, 카네기 멜론 대학 등 세계 유수의 연구 대학이 있으며, AI와 ML 연구에서 큰 진보를 이루고 있습니다. 또한 구글, 마이크로소프트, 아마존 등의 유명 하이테크 기업들이 북미에 최첨단 AI 연구소를 설립하여 이 분야의 혁신과 진보를 더욱 촉진하고 있습니다. 또한 미국 정부는 AI의 전략적 중요성을 인식하고 국가 AI 이니셔티브와 같은 노력을 통해 R&D 지원에 많은 투자를 하고 있습니다. 게다가 북미의 주요 하이테크 기업은 AI와 ML의 우수한 인재 육성과 확보에 적극적으로 투자하고 있으며, 혁신과 성장의 자체 강화 사이클을 창출하고 있습니다. 마지막으로 북미, 특히 미국에는 AI와 ML의 신흥 기업과 기업에 수십억 달러를 쏟아부은 활발한 벤처 캐피탈 생태계가 있습니다. 실리콘 밸리, 보스턴, 뉴욕과 같은 주요 테크 허브의 존재는 AI 및 ML 산업에 대한 투자 자금의 유입을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, S&P Global Market Intelligence의 데이터에 따르면, 2023년에는 제네라티브 AI 기업에 대한 투자가 크게 증가하여 M&A 활동 전체의 감소를 상회했습니다. 미공개주식투자회사는 21억 8,000만 달러를 생성형 AI에 투자해 전년 총액의 2배가 되었습니다. 이 자본의 급증은 2023년에 사모 주식이 지원하는 M&A 거래가 업계 전반에 걸쳐 감소하면서 발생했습니다.이러한 요인으로 인해 북미는 AI 및 ML 업계에서 우세한 세력이 되어 AI 업계의 전례 없는 성장률을 지원하는 AI 교육 데이터세트 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
이 시장에서 사업을 전개하는 주요 기업은 Google, Microsoft, Amazon Web Services, Inc., IBM, Oracle, Allegion AI, Inc., TELUS International, Lionbridge Technologies, LLC, Samasource Impact Sourcing, Inc., Appen Limited 등이 있습니다.
AI training datasets are the foundational data used to train and develop machine learning and artificial intelligence models. These datasets consist of labeled examples that the AI models use to learn patterns and relationships and make accurate predictions. Datasets are collected from various sources such as databases, websites, articles, video transcripts, social media, and other relevant data sources. The goal is to gather a diverse and representative set of data. The raw data is carefully labeled and annotated to provide the AI model with accurate information from which to learn. This involves categorizing, tagging, and describing the data.
The AI Training Dataset Market is expected to grow at a strong CAGR of around 21.5%, owing to the growing proliferation of AI technology applications across various industries. Artificial Intelligence (AI) has witnessed unprecedented growth and advancements in recent years, with AI-powered applications and technologies becoming increasingly prevalent across various industries. This rapid expansion of AI has led to a corresponding surge in the demand for high-quality, diverse, and comprehensive AI training datasets to power these advanced systems. Furthermore, the growing adoption of AI-powered technologies across sectors such as healthcare, finance, e-commerce, and transportation has been a major driver of the demand for AI training datasets. As companies and organizations seek to leverage the power of AI to enhance their operations, improve decision-making, and deliver personalized experiences, the need for robust, reliable, and diverse datasets to train these AI models has skyrocketed. Additionally, the growing popularity and widespread adoption of machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms have been a significant factor in the surge of demand for AI training datasets. These advanced techniques rely on vast amounts of data to train their models, learn patterns, and make accurate predictions. For instance, in South Korea, customer data emerged as the primary information source for training artificial intelligence (AI) models in 2022, as stated by almost 70 percent of the surveyed companies. Furthermore, approximately 62 percent of the respondents indicated their utilization of internal data for training their AI models.
Based on type, the market is segmented into text, audio, image, video, and others (sensor and geo). Text datasets are the most widely used datasets for training various AI and ML models currently. Text data is ubiquitous in the digital age, with vast amounts of information available on the internet, in books, articles, social media, and various other sources. Text datasets are generally easier to collect, store, and process compared to other data types, such as audio or video. Furthermore, Text data can be used to train a wide range of AI and ML models, including natural language processing (NLP) models for tasks like sentiment analysis, text classification, language generation, and machine translation. Text data can also be used to train models for tasks beyond NLP, such as document summarization, information retrieval, and even some types of image and video analysis tasks. The versatility of text data allows for the development of a diverse range of AI and ML applications, from chatbots and virtual assistants to content recommendation systems and automated writing tools. Additionally, text data is generally less computationally intensive to process compared to other data types, such as high-resolution images or video, which require more powerful hardware and greater computational resources. This makes text-based AI and ML models more accessible and feasible to develop and deploy, especially on resource-constrained devices or in scenarios with limited computational power. Factors such as these are fostering a conducive environment, driving the surge in demand for text datasets for the training of various AI and ML models.
Based on deployment mode, the market is bifurcated into cloud and on-premise. Cloud-based deployment has emerged as the most widely used avenue for training AI and ML models, with a majority of organizations opting for this approach. Primarily driven by the flexibility and scalability that comes with cloud-based operation. Cloud-based deployment offers unparalleled scalability, allowing organizations to easily scale up or down their computing resources as per their changing needs. This is particularly crucial for training complex AI and ML models, which often require significant computational power and storage capacity. Furthermore, cloud service providers often invest heavily in the latest hardware and software technologies, ensuring that organizations have access to state-of-the-art computing resources, including powerful GPUs and specialized machine learning hardware. This allows organizations to leverage cutting-edge technologies without the need for significant in-house investments. Additionally, cloud-based deployment facilitates remote data access and collaboration, enabling distributed teams to work together on AI and ML projects seamlessly. This is particularly beneficial for organizations with geographically dispersed teams or those that need to collaborate with external partners or data sources. These developments, among others, have contributed substantially to the widespread adoption of cloud-based models for training various AI and ML operations.
Based on the end-user industry, the market is segmented into IT and telecommunication, retail and consumer goods, healthcare, automotive, BFSI, and others (government and manufacturing). The BFSI sector stands out as the frontrunner in AI adoption. For instance, according to the report released by Edtech company Great Learning in September 2023, the banking, financial services, and insurance (BFSI) sector in India accounted for more than one-third of data science and analytics jobs. This significant growth can be attributed to the increasing utilization of emerging technologies such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. These advancements have particularly driven progress in areas like risk management, fraud detection, and customer service. This sector's rapid embrace of AI can be attributed to the industry's data-driven nature. The BFSI industry is inherently data-driven, dealing with vast amounts of financial transactions, customer information, and market data. This abundance of data has proven to be a crucial enabler for the effective training and deployment of AI and machine learning (ML) models. Furthermore, AI-powered solutions in the BFSI sector have demonstrated their ability to streamline various processes, from fraud detection and risk management to personalized customer service and investment portfolio optimization. This has led to significant improvements in operational efficiency and cost savings. Additionally, in the highly competitive BFSI landscape, delivering a seamless and personalized customer experience has become a strategic imperative. AI-driven chatbots, conversational interfaces, and predictive analytics have enabled banks and financial institutions to anticipate and cater to customer needs more effectively. Factors such as these have contributed significantly to the global adoption of AI within the BFSI sector.
For a better understanding of the market adoption of TLS, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (The U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, The U.K., France, Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, Australia, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. North America has emerged as one of the largest and fastest-growing markets for AI training datasets. The United States is home to some of the world's leading research universities, such as Stanford, MIT, and Carnegie Mellon, which have made significant strides in AI and ML research. Furthermore, prominent tech companies, including Google, Microsoft, and Amazon, have established cutting-edge AI research labs in North America, further driving innovation and advancements in the field. Additionally, the U.S. government has recognized the strategic importance of AI and has invested heavily in supporting research and development through initiatives like the National Artificial Intelligence Initiative. Moreover, major tech companies in North America have been actively investing in training and retaining top AI and ML talent, creating a self-reinforcing cycle of innovation and growth. Lastly, North America, especially the U.S., is home to a thriving venture capital ecosystem that has been pouring billions of dollars into AI and ML startups and companies. The presence of major tech hubs, such as Silicon Valley, Boston, and New York, has facilitated the flow of investment capital into the AI and ML industry. For instance, in 2023, according to the S&P Global Market Intelligence data, investments in generative AI companies saw a significant increase, surpassing the decline in overall M&A activity. Private equity firms invested USD 2.18 billion in generative AI, doubling the previous year's total. This surge in capital occurred amidst a decrease in private equity-backed M&A transactions across industries in 2023. Factors such as these have made North America a predominant force in the AI and ML industry, consequently boosting the demand for AI training dataset services to support this unprecedented growth rate of the AI industry.
Some of the major players operating in the market include Google, Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; IBM; Oracle; Alegion AI, Inc.; TELUS International; Lionbridge Technologies, LLC; Samasource Impact Sourcing, Inc.; and Appen Limited.