生成AIの世界市場の分析 (2023年～2030年)

当レポートでは、世界の企業向け生成AI市場について調査し、技術の概略や市場規模、将来予測、競合情勢、最新動向、利用事例などを分析しております。

本書はIoTアナリティクスが継続的に発行している企業向けソフトウェア技術市場のレポートの一部です。 掲載されている情報は、2次調査および定性調査、すなわち2023年6月から11月にかけて、この分野の専門家30人以上へのインタビュー調査の結果に基づいています。 主な目的は、読者の皆様に現在の生成AIの状況と潜在的な使用事例を理解していただくことです。

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当レポートでは、データセンター用GPUや基盤モデル・プラットフォーム、生成AIサービスの市場の動向見通し (2023年～2030年) について分析しております。また、現在の市場規模と将来予測、主要ベンダーの市場シェアを掲載しています。

• データセンター向けGPU市場は、Nvidiaが92%と圧倒的な市場シェアを占めています。AMDは3%で第2位のベンダーです。総支出は2022年の170億米ドルから、2023年には490億米ドルに達します。2030年までの市場規模は1,600億米ドル近くにまで拡大すると予想されています。
• 基盤モデルと生成AIプラットフォームの市場は、より細分化されています。現在の市場シェアは、オープンAIが39%でトップ、その盟友であり投資家でもあるマイクロソフトが30%で続いています。2023年の支出額はすでに30億米ドルで、2030年には920億米ドルに達すると予想されています。
• 多くの企業が2023年に生成AI戦略を策定しようとしており、生成AIサービスのベンダーは今年だけで32億米ドルの収益を実現しました。Accentureが6%の市場シェアでトップを走っています。同社は30億米ドルの投資を計画し、GenAIサービスプロバイダーとしての地位を確立しようとしています。

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生成AIとは？

入力された学習データのパターンや構造を学習し、同様の特徴を持つ新しいデータを生成するモデルを用いて、テキストや画像などのメディアを生成することができるディープラーニング手法。

データセンター向けGPUとは？

データセンター向けGPUの市場セグメントは、最新のデータセンターにおける膨大な計算需要を処理するために設計された、特殊なグラフィックス・プロセッシング・ユニットを指します。これらのGPUは、ハイパフォーマンス・コンピューティング、DL、ML、大規模グラフィックス処理タスクなど、さまざまな複雑なワークロードを高速化するように設計されています。この市場には、CPU、コンシューマグレードGPU、TPUへの支出は含まれていません。GPUシステムを含みます。

基盤モデルとは？

ファウンデーション・モデルとは、言語処理、画像認識、意思決定アルゴリズムなど、ゼロからトレーニングすることなく様々なタスクに適応できる、大規模で事前にトレーニングされたモデルのことです。

生成AIプラットフォームとは？

生成AIプラットフォームとは、基礎モデル以外の生成AI関連活動の管理を可能にするソフトウェアを指します。特にIoTアナリティクスは、開発、データ管理/データベース、AI IaaS/GPU as-a-service、ミドルウェアと統合、MLOps、ユーザーインターフェースとエクスペリエンス（UI/UX）の6つのプラットフォームタイプを特定しています。

AIサービスとは？

Gen AIサービスは、Gen AI機能を戦略的業務に統合することを目指す企業向けのコンサルティング、統合、導入支援に特化した市場セグメントです。これらのサービスは、イノベーション、効率性、価値創造を強化するためにGen AIテクノロジーを活用する戦略の構想、開発、実行を支援するように調整されています。サービスには、コンサルティング、統合、マネージド・サービスが含まれます。

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当レポートでは、企業・活用領域・関係部署・地域・産業に関する詳細情報とともに、270件以上のプロジェクトの一覧が掲載されています。プロジェクトの大半はテキスト生成とコーディングに関するもので、IT部門が最も先行している業界です。ソフトウェア業界が顕著な早期導入者となる一方、医療や金融サービスなどの他の業界は、現在は業界規制によって妨げられています。

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回答された質問：

• 生成AIとは何か？その技術的構成要素は何か？
• 企業が今優先的に進めている生成AIの使用事例と活用領域は何か？
• 現在の生成AIの市場規模はどれだけか？主要企業の市場シェアは？
• 主要な生成AIモデルの比較結果はどうなっているのか？
• GPUのNvidiaとLLMのOpenAIが、何故これほど優位なポジションにあるのか？
• 生成AIの実装における重要な考慮事項は何か？
• 生成AIをめぐる現在と将来のトレンドと課題は何か？

言及された企業

当レポートで言及されている企業 (一部)

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 イントロダクション

第3章 生成AIに向けた企業戦略

第4章 技術概要

• a. モデル/LLM
• b. プラットフォーム
• c. データベース
• d. コンピューティングハードウェア

第5章 生成AI市場と競合情勢

第6章 利用事例とケーススタディ

第7章 実装と採用に関する考慮事項

第8章 調査手法

第9章 IoT Analyticsについて

154-page report on the enterprise Generative AI market, incl. technologies, market sizing and forecast, competitive landscape, trends, and use cases.

The ‘Generative AI Market Report 2023-2030’ is part of IoT Analytics' ongoing coverage of enterprise software technology markets. The information presented in this report is based on the results of secondary research and qualitative research, i.e., interviews with 30+ experts with experts in the field between June and November 2023. The main purpose of this document is to help our readers understand the current Generative AI landscape and potential use cases.

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The ‘Generative AI Market Report 2023-2030’ analyzes Data Center GPUs, Foundational models and platforms, and Gen AI services market from 2023 to 2030. It provides current market sizes and forecasts as well as market shares of the leading vendors.

• The Data Center GPU market is dominated by Nvidia with a stunning market share of 92%. AMD is the second biggest vendor being with 3%. Total spending reached $49B in 2023 up from a meager $17B in 2022. Until 2030 the market is expected to increase to nearly $160B

• The market for foundational models and Generative AI platforms is much more fragmented. Open AI is the current market leader with a 39% market share and its close ally and investor Microsoft is following with 30%. Spending is already at $3B in 2023 and expected to reach $92B in 2030.

• Many companies tried to define their Generative AI strategy in 2023 and vendors of Gen AI services realized revenue of $3.2B this year alone. Accenture is leading the pack with a 6% market share. The company tries to position itself as the GenAI service provider with a planned investment of $3B.

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What is Generative AI?

A deep learning technique that is capable of generating text, images, or other media, using models that learn the patterns and structure of their input training data and then generate new data that has similar characteristics.

What is a Data Center GPU?

The market segment for data center GPUs refers to specialized graphics processing units designed to handle the extensive computational demands of modern data centers. These GPUs are engineered to accelerate a variety of complex workloads, including high-performance computing, DL, ML, and large-scale graphics processing tasks. The market does not include spending on CPUs, consumer grade GPUs, or TPUs. It includes GPU systems.

What are foundational models?

Foundational models are large-scale, pre-trained models that can be adapted to a wide variety of tasks without the need for training from scratch, such as language processing, image recognition, and decision-making algorithms.

What is a Generative AI platform?

Gen AI platforms refer to software that enable the management of Gen AI-related activities outside of foundational models. Notably, IoT Analytics identified six platform types: development, data management/databases, AI IaaS/GPU as-a-service, middleware and integration, MLOps, and user interface and experience (UI/UX).

What are Gen AI services?

Gen AI services represent a specialized market segment dedicated to consulting, integration, and implementation support for organizations aiming to integrate Gen AI capabilities into their strategic operations. These services are tailored to help businesses conceptualize, develop, and execute strategies that leverage Gen AI technologies for enhanced innovation, efficiency, and value creation. Services include consulting, integration, and managed services.

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The ‘Generative AI Market Report 2023 - 2030’ comes with a list of 270+ projects with detailed info on the company, application, involved departments, region, and industry. Most of the projects are around text generation and coding with the IT department being the industry that is furthest ahead. The software industry is clearly the early adopter while other industries such as healthcare or financial services are currently hindered by regulation in the industry.

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Questions answered:

• What is Generative AI, and what are its technological components?

• Which Generative AI use cases and applications are being prioritized by enterprises right now?

• What is the current market size for Generative AI, and what are the market shares of key players?

• How do the leading generative AI models compare?

• Why do Nvidia in GPUs and OpenAI in LLMs have such dominant positions?

• What are some of the important implementation considerations for Generative AI?

• What are the current and next trends and challenges around Generative AI?

Companies mentioned:

A selection of companies mentioned in the report.

Table of Contents

1. Executive Summary

2. Introduction

3. Enterprise strategies for Generative AI

4. Technology overview

• a) Models/LLMs
• b) Platforms
• c) Databases
• d) Compute hardware

5. Generative AI market and competitive landscape

6. Use cases and case studies

7. Implementation and adoption considerations

8. Methodology

9. About IoT Analytics