AI Training Dataset Market Size - By Data Modality, By Deployment Mode, By Data Type, By Data Collection Method, By End Use, Growth Forecast, 2025 - 2034

AI Training Dataset Market Size

The global AI training dataset market size was valued at USD 3.2 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 20.5% between 2025 and 2034. The rapid adoption of artificial intelligence across sectors such as autonomous driving, healthcare diagnostics, natural language processing, and financial modeling is significantly driving demand for high-quality, labeled datasets.

For example, in September 2022, the National Institutes of Health (NIH) started the bridge2AI program, which allocated USD 130 million to increase the implementation of artificial intelligence in biomedical and behavioral research. The initiative promises to create ethically sourced datasets of high-quality data to train the AI models, where such emphasis can be found in the voice biomarkers, wound, and health outcomes. وييسر المعهد التعاون المتعدد التخصصات من أجل ضمان أن تكون أدوات التنفيذ جديرة بالثقة، ومنصفة، وقابلة للتطبيق على طائفة واسعة من السكان.

ويؤدي التقدم السريع في مجال التشغيل الآلي في مجال الروبوتات والأتمتة الصناعية إلى زيادة الطلب على مجموعات بيانات التدريب المتخصصة في العالم الحقيقي. وتتسم مجموعات البيانات هذه بأهمية حاسمة في تعليم النظم الآلية للقيام بمهام معقدة، بما في ذلك الكشف عن الأجسام، والفرز، والملاحة في الأماكن الدينامية. ونظراً لأن الصناعات تعمل على تحسين الكفاءة والتقليل إلى أدنى حد من التدخل البشري، يصبح من الضروري الحصول على بيانات ذات جودة عالية من أجل تدريب نماذج الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً لتكون قادرة على العمل بشكل موثوق في العالم الحقيقي. ويشهد هذا الاتجاه بصفة خاصة في صناعات مثل الصناعة التحويلية والسوقيات والتشغيل الآلي للمخازن.

فعلى سبيل المثال، في نيسان/أبريل 2023، قدمت شركة Amazon Web Services (AWS) مجموعة بيانات الموارد المفتوحة لمؤسسة ARMBench، وهي أكبر مجموعة من نوعها لتدريب نظم الروبوتات " البريد والمكان " . وهو يشمل أكثر من 000 190 صورة تم الحصول عليها من بيئات فعلية تم فيها فرز المنتجات الصناعية. وستستخدم مجموعة البيانات لتعزيز دقة وتكييف الأسلحة الآلية من أجل التشغيل الآلي للمستودعات، وهو أحد المكونات الأساسية لنظم اللوجستيات والوفاء الذكية.

AI Training Dataset Market Trends

• The combination of AI and quantum computing in biomedical research is increasing the demand for sophisticated, area-specific training datasets. وتتسم مجموعات البيانات هذه بأهمية حاسمة بالنسبة لنماذج التدريب في مجالات مثل علم الشيخوخة والتنبؤ بالأمراض واكتشاف المخدرات. ومع تزايد كثافة البيانات في البحوث، تعد البيانات الطبية العالية الجودة والمنظمة أساسية لابتكارات الرعاية الصحية الدقيقة والكفؤة والتي يمكن قياسها.
• فعلى سبيل المثال، في حزيران/يونيه 2024، أقامت عيادة كليفلاند شراكة مع المعهد الدولي للإحصاء ومركز هارتري في المملكة المتحدة للتعجيل بالابتكارات في مجال الرعاية الصحية وعلوم الحياة عن طريق استخدام الاستخبارات الاصطناعية والحساب الكمي. The collaboration seeks to improve disease modeling, drug discovery, and personalized medicine through the use of sophisticated computing in handling complex biomedical data faster.
• وتقوم الحكومات في جميع أنحاء العالم باستثمارات في الهياكل الأساسية للتدريب في مجال الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً، وهو ما يقود سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً. وتهدف هذه المشاريع إلى إنشاء مجموعات بيانات مركزية وآمنة ومتنوعة للمضي قدما في إدخال التعديلات في مجالات مثل الرعاية الصحية والتنقل والخدمات العامة.
• In Feb 2025, the EU launched InvestAI initiative to mobilise UM200 billion investment in artificial intelligence. وهذه الهياكل الأساسية مهيأة لإتاحة إمكانية الوصول الآمن إلى مجموعات بيانات عالية الجودة على نطاق واسع وقدرات حاسوبية لتيسير تصميم وتطوير معلومات موثوقة. This strategic step will directly increase the AI training dataset market since it will enhance data availability in terms of healthcare, manufacturing, and public services industries among others.
• وأصبح الاستخدام المتزايد لأدوات التشغيل الآلي لشروح البيانات اتجاهاً رئيسياً في سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ. وهذه الأدوات التي تستند إلى تكنولوجيات مثل وضع العلامات على السيارات والتعلم النشط تؤدي إلى انخفاض كبير في الجهود والتكاليف والجهد اللازم لوصف مجموعات بيانات كبيرة. ومن خلال تبسيط عملية الشروح بنسب مئوية عالية من الدقة، فإنها ستتيح إنشاء مجموعة بيانات أسرع وقابلة للتقسيم. This is especially useful in the industries that deal in huge amounts of unstructured data such as image and video processing where data labeling is important in training AI models as it benefits greatly from the same.
• In January 2024, The National AI Research Resource (NAIRR) pilot program, launched by the White House and National Science Foundation, provides researchers with access to AI tools and annotated datasets, including automated data labeling resources to boost AI development in academia.

إدارة ترمب

• وكان لتعريفات إدارة الترامب، ولا سيما التعريفات المفروضة على السلع والخدمات التكنولوجية الصينية، أثر ملحوظ على سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ. وقد أُسندت إلى بلدان مثل الصين نسبة كبيرة من بطاقات البيانات اليدوية وأعمال الشروح بسبب انخفاض تكاليف العمل. غير أنه مع ارتفاع التعريفات وزيادة التدقيق في شركات التكنولوجيا الصينية، تواجه شركات عديدة من الولايات المتحدة تكاليف تشغيلية أعلى من أجل الحصول على بيانات مشروحة، مما يؤثر تأثيراً مباشراً على قدرة مبادرات التدريب في مجال التنفيذ على تحمل تكاليفها ونطاقها.
• Moreover, trade tensions restricted access to Chinese datasets, which are vital for training AI models in areas such as natural language processing, facial recognition, and e-commerce behavior. وأدى ذلك إلى الحد من تنوع وحجم بيانات التدريب المتاحة، مما يؤثر سلباً على أداء نماذج الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً وقدرتها على التكيف، ولا سيما تلك المصممة للاستخدام العالمي. كما أنها تثبط الجهود التعاونية لتبادل البيانات بين الشركات الأمريكية والصينية.
• In response, U.S. companies began invest more in domestic data labeling infrastructure and functioning tools. This shift fostered innovation in synthetic data generation and AI-assisted annotation platforms but led to short-term challenges such as resource bottlenecks and longer development timelines. وفي نهاية المطاف، وفي حين أن التعريفات تشجع الاعتماد على الذات، فإنها تعطل سلسلة الإمداد العالمية من البيانات المشروحة وحفزت على إحداث تحول استراتيجي في كيفية وضع مجموعات بيانات التدريب على التنفيذ وأين يتم ذلك.

AI Training Dataset Market Analysis

واستناداً إلى طريقة البيانات، ينقسم سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ إلى نصوص وصورة وخطاب سمعي وفيديو وطرائق متعددة. وفي عام 2024، هيمن الجزء المتعلق بالنص على السوق، وهو ما يمثل نحو 31 في المائة من الحصة، ومن المتوقع أن ينمو بنسبة تزيد على 21 في المائة خلال الفترة المتوقعة.

• The text segmentation dominates the AI training dataset market primarily due to the widespread use of تجهيز اللغات الطبيعية عبر الصناعات وتعتمد الحلول التي تستخدمها منظمة العفو الدولية، مثل أجهزة الثرثرة، ومحركات تحليل المشاعر، وأدوات الترجمة اللغوية، والمساعدين الافتراضيين، اعتماداً كبيراً على كميات كبيرة من النصوص الملصقة لكي تعمل بشكل دقيق. With the explosion of digital content including social media posts, product reviews, emails, and client support transcripts organizations have access to abundant raw text data that can be structured for model training.
• وبالإضافة إلى ذلك، أدى ظهور نماذج لغوية كبيرة مثل GPT و BERT إلى زيادة كبيرة في الطلب على مجموعات بيانات نصوصية عالية الجودة ومتنوعة. وتحتاج هذه النماذج إلى كميات كبيرة من النص المشروح لفهم السياق، والنسيج، والنبرة، والسيمانيات. وبالمقارنة مع البيانات المتعلقة بالصور أو بالفيديو، فإن مجموعات بيانات النصوص أسهل وأكثر فعالية من حيث التكلفة لجمع وتخزين وتجهيزها، مما يزيد من تعزيز سيطرتها في سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ.
• For instance, in June 2023, Cohere, a Toronto-based AI startup, raised $270 million in a funding round led by Inovia Capital, with participation from NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures, and others. وكان التمويل موجها نحو التوسع في نماذج اللغات الكبيرة المستندة إلى نصوص مماثلة لنماذج النظام العالمي للأفضليات التجارية المفتوحة، وذلك باستخدام مجموعات بيانات نصوصية عالية الجودة وواسعة النطاق لتوليد القدرة على تطبيقات البرنامج الوطني الذي تركز عليه المؤسسة. This investment highlights how major players are prioritizeitizing annotated text datasets to train and scale powerful generative AI tools, reinforcing the demand and market share of text segmentation.

واستناداً إلى طريقة النشر، تُقسَّم سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ إلى المناطق المحيطة، وسحبها. وفي عام 2024، يهيمن القطاع السحابي على السوق بنسبة 73 في المائة من حصة السوق، ومن المتوقع أن ينمو هذا القطاع بنسبة تزيد على 20.5 في المائة من عام 2025 إلى عام 2034.

• The cloud deployment mode dominates the AI training dataset market due to its scalability, cost-efficiency, and accessibility. وتوفر منابر السحاب مثل AWS، و Google Cloud، و Microsoft Azure تخزينا واسعا وموارد حاسوبية قوية لازمة لإدارة وتوسيم وتجهيز مجموعات البيانات الضخمة من أجل التدريب في مجال التنفيذ. وتمكن هذه البرامج المنظمات من توسيع نطاق عملها أو تقليصها على أساس عبء عملها، وهو أمر بالغ الأهمية عند تناول نماذج التدريب المعقدة مثل تدابير الإدارة المستدامة للأراضي أو مهام الرؤية الحاسوبية.
• وعلاوة على ذلك، يدعم الانتشار القائم على الغيوم التعاون عبر الجغرافيا، مما يتيح للأفرقة الموزعة الوصول إلى البيانات وشروحها في الوقت الحقيقي. كما أنها توفر أدوات متكاملة مثل وضع علامات على البيانات آليا، وتوليد البيانات الاصطناعية، والمحللين، وتبسيط خط أنابيب مجموعة البيانات بأكمله. كما أن القدرة على نشر النماذج على نحو أسرع وإدارة البيانات على نحو مأمون تزيد من تعزيز منابر السحاب في تدفقات العمل التدريبية في مجال التنفيذ، مما يدفع حصتها في السوق السائدة.
• For instance, in September 2023, AWS launched Amazon Bedrock, a cloud-based platform that allows users to build and scale generative AI applications using foundation models from AI21 Labs, Anthropic, and Stability AI. ويدعم البرنامج التدريب النموذجي باستخدام مجموعات البيانات المتعلقة بالملكية داخل النظام الإيكولوجي السحابي لشبكة المياه الجوفية، مما يبين مدى أهمية المنابر السحابية لإدارة بيانات التدريب على نطاق واسع.

واستناداً إلى نوع البيانات، يتم تقسيم سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ إلى بيانات منظمة وبيانات غير منظمة وبيانات شبه منظمة. وفي عام 2024، يتوقع أن تهيمن فئة البيانات غير المنظمة بسبب النمو الهائل في البيانات المستمدة من مصادر مثل وسائط الإعلام الاجتماعية، والمحتوى الصوتي/الفيديو، والبريد الإلكتروني، واستعراض العملاء، وأجهزة الاستشعار.

• The unstructured data segment dominates the AI training dataset market due to the enormous volume of data generated from sources such as videos, images, audio recordings, emails, social media, and web content. وخلافاً لمجموعات البيانات المنظمة التي تتبع شكلاً محدداً، تفتقر البيانات غير المنظمة إلى هيكل محدد يجعلها مثالية لتدريب نماذج التعلم العميق التي تعتمد على الأنماط المعقدة والمعلومات السياقية. ويتسم هذا الشكل من البيانات بأهمية حاسمة في تطبيقات التنفيذ المتقدمة، ولا سيما في تجهيز اللغات الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، والاعتراف بالخطاب.
• The increasing use of generative AI technologies including AI talkbots, virtual Assistants, and text-to-image platforms has further intensified the demand for large volumes of unstructured and annotated datasets. وتحتاج هذه التطبيقات إلى مدخلات متنوعة مثل اللغة، والنبرة الصوتية، والتعبيرات الوجهية، أو السمات المصورة لكي تعمل بشكل دقيق. As a result, companies are invest heavily in data labeling platforms and AI-based annotation tools to efficiently prepare unstructured data for training.
• وأغلبية البيانات العالمية غير منظمة، ولا يزال حجمها ينمو بسرعة عبر الصناعات. وتركز المؤسسات والحكومات الآن على تسخير هذه البيانات لاستخراج الرؤى، وتحسين الشخصية، ووضع نماذج أكثر استجابة للمبادرة. ومع انتشار المحتوى المتعدد الوسائط ومجاري البيانات في الوقت الحقيقي، يتوقع أن يحافظ الجزء غير المنظم من البيانات على موقعه الرئيسي في السوق طوال عام 2024 وما بعده.

In 2024, the U.S. region in North America dominated the AI training dataset market with around 88% market share in North America and generated around USD 1.23 billion in revenue.

• The U.S. leads the market in terms of revenue share, driven by the country’s robust AI ecosystem and early adoption of advanced technologies. ويقع العملاق التقنيون الرئيسيون مثل Google, Microsoft, Meta, and Amazon في الولايات المتحدة، ويستثمرون بنشاط في الحصول على مجموعات بيانات تدريبية واسعة النطاق وتطويرها لدعم تطوير نماذج AI عبر NLP, computer vision, and autonomous systems.
• ويؤدي الدعم الحكومي أيضا دورا حاسما في سيطرة المنطقة. وتمول الوكالات الاتحادية في الولايات المتحدة، بما في ذلك مكتب المبادرة الوطنية للاستخبارات الأثرية، البحث والتطوير في الهياكل الأساسية للتدريب في مجال مكافحة الإرهاب، بما في ذلك المبادرات الرامية إلى تحسين الوصول إلى مجموعات بيانات متنوعة عالية الجودة. وتؤدي الشراكات بين القطاعين العام والخاص إلى زيادة الابتكار في هذا المجال.
• وبالإضافة إلى ذلك، فإن توافر الهياكل الأساسية السحابية المتقدمة وقاعدة قوية من مؤسسات التعليم العالي والمؤسسات الأكاديمية تعجل نمو السوق. These factors collectively position the U.S. as a global hub for AI training dataset innovation and commercialization.
• For instance, in May 2025, Jeff Bezos, through his investment firm Bezos Expeditions, led a USD 72 million funding round in Toloka, a company specializing in AI data solutions. هذا الاستثمار يهدف إلى تعجيل نمو (تولوكا) خصوصاً في سوق الولايات المتحدة، وتعزيز خدمات البيانات البشرية في الموقع الأساسية للتدريب والتثبت من نماذج التعلم الآلات.

The AI training dataset market in Germany is expected to experience significant and promising growth from 2025 to 2034.

• تستعد ألمانيا لتشهد نمواً مطرداً في سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال مكافحة الإرهاب، مدفوعاً بمؤسسة صناعية قوية في البلد، واستراتيجيات مكافحة المخدرات المدعومة من الحكومة، وزيادة اعتماد مبادرة مكافحة الإرهاب في قطاعات رئيسية مثل السيارات والصناعة التحويلية والهندسة. وتولّد ألمانيا، بفضل قيادتها في مجال السيارات والصناعة التحويلية والرعاية الصحية، حاجة متزايدة إلى مجموعات بيانات مشروحة عالية الجودة لتدريب نماذج AI على التشغيل الآلي، والقيادة المستقلة، والصيانة المتوقعة، والتشخيصات الطبية. ويزيد من تعزيز هذا الطلب تأكيد ألمانيا على السيادة التكنولوجية وأطر مأمونة لتبادل البيانات.
• وعلاوة على ذلك، فإن سوق بيانات التدريب في مجال الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً في ألمانيا آخذة في الاتساع نظراً لاعتمادها على نطاق واسع بين المشاريع الكبيرة والمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم. With strong government support for digital transformation, businesses across sectors like finance, healthcare, and retail are integrating AI to enhance efficiency.
• ففي تشرين الثاني/نوفمبر 2024، على سبيل المثال، أبرزت شركة مايكروسوفت التعاون بين المروج الصناعية في ألمانيا ومنظمة العفو الدولية لثورة قطاعات مثل السيارات والطاقة والصناعة التحويلية. This partnership aims to enhance productivity and innovation using advanced AI technologies. ومن خلال إدماج مبادرة " آي إي " في الهندسة الألمانية، تُحدد المبادرة لتأجيج الطلب على مجموعات بيانات التدريب الخاصة بالمبادرة، مع وضع ألمانيا كطرف رئيسي في الحلول الصناعية التي يقودها المعهد.

The AI training dataset market in the China is expected to experience significant and promising growth from 2025 to 2034.

• ومن المتوقع أن تشهد الصين نمواً كبيراً في سوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ، وهو ما تغذيه استثمارات حكومية قوية في تطوير الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً، والتبني السريع لتكنولوجيات الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً بين الصناعات، والتوليد الهائل للبيانات المستمدة من اقتصادها الرقمي الكبير.
• Moreover, the Chinese government has been a key players in AI development, with the next Generation AI Development Plan aiming to make China a global AI leader by 2030. This includes substantial investments in AI infrastructure and data collection, increasing the demand for comprehensive and high-quality AI training datasets. وتوفر هذه المبادرات الأساس لتعزيز الابتكارات القائمة على مبادرة " آي " في مختلف القطاعات مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والنقل.
• وعلاوة على ذلك، تعكف الصين بسرعة على اعتماد مبادرة " AI " في مختلف الصناعات، بما في ذلك المركبات المستقلة، والاعتراف بالوجه، والتصنيع الذكي، والتجارة الإلكترونية. وتحتاج هذه الصناعات إلى كميات كبيرة من بيانات التدريب، بما في ذلك مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة على السواء، لتحسين نماذج الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً. مع تزايد الحاجة إلى مجموعات بيانات عالية الجودة، صناعات مثل هذه تغذي نمو السوق،
• على سبيل المثال، في عام 2023، خصصت لجنة التنمية والإصلاح الوطنية الصينية أموالاً لتطوير مراكز البيانات والبنى التحتية لـ "أي آي" كجزء من جهودها لتعزيز التحول الرقمي والنمو الاقتصادي. من المتوقع أن يدعم هذا توليد البيانات من أجل تدريب الـ (آي آي) والمساهمة في نمو السوق

The AI training dataset market in the UAE is expected to experience significant and promising growth from 2025 to 2034.

• ؟ سوق البيانات التدريبية في جامعة (آى إيه) مهيأة للنمو، مدفوعاً بضغط البلد القوي نحو أن يصبح قائداً عالمياً في (آي إيه) والتحول الرقمي. وتزيد المبادرات الحكومية، مثل استراتيجية تعميم مراعاة المنظور الجنساني لعام 2031، الاستثمار في تكنولوجيات المعلومات والاتصالات، مما يدفع الطلب على مجموعات بيانات تدريبية عالية الجودة.
• وبالإضافة إلى ذلك، تشهد الإمارات العربية المتحدة اعتماداً واسع النطاق للمبادرة عبر الصناعات الرئيسية مثل الرعاية الصحية والتجزئة والخدمات الحكومية. وبما أن هذه القطاعات تدمج حلولاً للمبادرة، فإن الطلب على مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة وذات جودة عالية من أجل التدريب على زيادة النماذج، وزيادة إذكاء نمو الأسواق.
• The growth of cloud infrastructure in the UAE, coupled with increasing investments from global cloud providers, is enabling businesses to access scalable, cost-effective AI training datasets. The availability of cloud services makes it easier to store, manage, and process large datasets, enhancing the efficiency of AI development and training.
• على سبيل المثال، في أبريل 2025، شركة دبي للاتصالات السلكية واللاسلكية، بالتعاون مع ميكروسوفت، تم تصميمها لبناء مركز بيانات بحجم 544.5 مليون دولار. This facility will support the growing demand for cloud and AI services in the region. The project aims to bolster Dubai’s position as a hub for digital transformation, offering businesses enhanced capabilities in data management, AI, and other technologies. هذه الحركة تتواءم مع رؤية (يو أي) الأوسع لتصبح قائداً في الاقتصاد الرقمي

AI Training Dataset Market Share

• وأوائل سبع شركات من شركات صناعة بيانات مجموعة بيانات التدريب التابعة لمؤسسة AI هي غوغل، وشركة NVIDIA، وشركة Microsoft، وشركة IBM، وشركة Amazon Web Services، وشركة CloudFactory، وشركة Lionbridge AI حوالي 31 في المائة من السوق في عام 2024.
• Google leverages its vast data ecosystem from services like search, YouTube, and Google Maps to train large AI models. ومن خلال Google DeepMind and Google Cloud، فإنه يطور مجموعات من البيانات المسجلة الملكية والمصدرة أخلاقيا. كما تشدد غوغل على المسؤولية عن التنفيذ عن طريق الاستثمار في مجموعات بيانات متنوعة عالية الجودة ونشر مجموعات بيانات مرجعية مثل الصور المفتوحة لتشجيع تطوير وبحوث أوسع نطاقاً.
• وتركز الشبكة على تحقيق الحد الأمثل من مجموعات بيانات التدريب على التنفيذ الفعال من أجل التعجيل القائم على أساس نظام الأفضليات المعمم، وتقديم حلول متكاملة مثل نظم الـ (NVIDIA DGX) ومنصة مؤسسة NVIDIA AI. ومن خلال شراكاتها ومقتنياتها، مثل الشركات التي تصنف البيانات، فإنها تعزز نوعية البيانات وشروحها. وتدعم الوكالة أيضاً توليد البيانات الاصطناعية باستخدام أدوات مثل Omniverse من أجل تحسين مجموعات بيانات التدريب من أجل وضع نماذج متطورة في مجال التنفيذ، ولا سيما في النظم المستقلة والآليات.
• وتستخدم شركة Microsoft منصة السحب الخاصة بها، وهي شركة Azure AI، لتوفير إمكانية واسعة النطاق للحصول على مجموعات بيانات التدريب المعالج من أجل تطبيقات المشاريع والبحوث. It integrates datasets from LinkedIn, GitHub, and Bing while prioritizing data privacy and ethical AI. ويتعاون برنامج Microsoft مع المؤسسات الأكاديمية والجامعة من أجل تحسين الشفافية والحوكمة فيما يتعلق بمجموعات البيانات، مع الاستثمار أيضا في أدوات لوصف البيانات وزيادة البيانات وتوليد البيانات الاصطناعية من أجل تحسين التدريب النموذجي.

AI Training Dataset Market Companies

وفيما يلي الجهات الفاعلة الرئيسية العاملة في صناعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ:

• Amazon Web Services
• Appen
• المادة السحابية
• Google
• IBM
• iMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS International

The market strategy for the AI training dataset market focuses on enhancing data quality and quantity. وتستثمر الشركات استثماراً كبيراً في تقنيات شروح البيانات وتناولها وزيادتها من أجل ضمان مجموعات بيانات متنوعة عالية الجودة من أجل التدريب النموذجي للمبادرة. كما أن التعاون مع شركات التنمية التابعة للمعونة الدولية، ومقدمي الخدمات السحابية، ومؤسسات البحوث هو أيضاً استراتيجية مشتركة لتوسيع نطاق عرض مجموعات البيانات وإدماج التكنولوجيا المتطورة من أجل زيادة كفاءة مناولة البيانات.

وبالإضافة إلى ذلك، فإن تعزيز المنابر السحابية من أجل التوصل إلى حلول قابلة للاتساع ومرنة هو اتجاه متزايد. This approach allows companies to offer on-demand access to datasets, improving accessibility and reducing the cost of data acquisition. وباعتماد هذه الاستراتيجيات، يمكن للأعمال التجارية أن تلبي الطلب المتزايد على حلول الاستثمار الأجنبي المباشر في مختلف الصناعات وأن تضمن الابتكار المستمر في السوق.

AI Training Dataset Industry News

• In September 2024, SCALE AI announced a $21 million investment in nine AI projects aimed at enhancing healthcare in Canada. وهذه المبادرة، التي تركز على إدارة الموارد على النحو الأمثل، ورعاية المرضى، والحد من فترات الانتظار، هي جزء من استراتيجية الاستخبارات الفنية لعموم الكانديين. وهو يعزز التعاون بين المستشفيات ومقدمي خدمات الرعاية الصحية، ويعزز الابتكار ويكفل معالجة البيانات الأخلاقية داخل نظام الرعاية الصحية الكندي.
• In August 2024, Lionbridge Technologies, Inc. launched Aurora AI Studio, a platform designed to help companies create and train datasets for advanced AI applications. ويعالج هذا المنبر الطلب المتزايد على بيانات التدريب العالية الجودة، ويعزز خبرة ليونبريدج في مجال معالجة البيانات وشروحها، بهدف تمكين مطوري مبادرة AI وتحسين النتائج التجارية.
• In August 2024, Accenture and Google Cloud accelerated generative AI adoption while enhancing cybersecurity for enterprise clients. With 45% of projects already moved to production, their Generative AI Center of Excellence offers training, expertise, and tools to scale AI solutions securely across industries.
• In July 2024, Microsoft Research introduced agentInstruct, a multi-agent workflow framework that automates the generation of high-quality synthetic data for AI training. وهذا يقلل بدرجة كبيرة من الاعتماد على الفضول البشري. تم إثبات فعالية الإطار بواسطة نموذج أوركا-3 الذي أظهر تحسينات ملحوظة عبر مختلف المعايير
• In April 2023, Google launched the Google AI Video Captions (GVI-Captions) dataset, a large collection of YouTube videos with automatic captions. This dataset is designed to improve AI models for generating video captions, enhancing both accessibility and overall user experience. إنه يدعم التقدم في تجهيز اللغات الطبيعية وقدرة (آي آي) على تفسير وخلق أغطية دقيقة للفيديو

ويتضمن تقرير البحوث المتعلقة بسوق مجموعة بيانات التدريب في مجال التنفيذ تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات " التوقعات من حيث الإيرادات (بدولارات الولايات المتحدة) من 2021 إلى 2034، فيما يتعلق بالجزأين التاليين:

السوق، حسب طريقة البيانات

• النص
• الصورة
• خطاب صوتي
• Video
• الوسائط المتعددة

السوق، حسب طريقة النشر

• على سطح الأرض
• Cloud

السوق، حسب البيانات النوع

• البيانات الهيكلية
• البيانات غير الهيكلية
• البيانات شبه الهيكلية

السوق، حسب جمع البيانات المنهجية

• مجموعات البيانات العامة
• مجموعات البيانات الخاصة
• البيانات الاصطناعية

Market, By End Use

• الرعاية الصحية
• السيارات
• BFSI
• التجارة الإلكترونية
• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• الحكومة والدفاع
• التصنيع
• جهات أخرى

وترد المعلومات المذكورة أعلاه في المناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • ألمانيا
  • UK
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال الأوروبي
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • اليابان
  • الهند
  • جنوب كوريا
  • ANZ
  • جنوب شرق آسيا
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
• MEA
  • UAE
  • السعودية
  • جنوب أفريقيا