AI 培训 数据集市场大小 - 按数据模式,部署模式,数据类型,数据收集方法,最终使用,增长预测,2025-2034年

AI 培训数据集市场大小

2024年全球AI培训数据集市场规模价值32亿美元,预计2025年至2034年CAGR增长20.5%. 跨部门快速采用人工智能,如自主驾驶,医疗保健诊断,自然语言处理,金融建模等,极大地推动了对优质,标注数据集的需求.

例如,2022年9月,国家卫生研究所(NIH)启动了Bridge2AI方案,该方案拨款1.3亿美元,用于加强生物医学和行为研究中人工智能的实施。 该倡议将创造符合道德的高质量数据源数据集,以培训人工智能模型,在语音生物标记、手术和健康结果中可以找到这种重点。 Bridge2AI促进跨学科合作,确保AI工具可信、公平并适用于广大人口。

人工智能在机器人学和工业自动化方面的迅速进步,正在产生对专业的、现实世界的培训数据集的巨大需求。 这些数据集在教授机器人系统完成复杂任务方面至关重要,包括物体检测,排序,以及动态空间的导航. 随着各行业努力提高效率和尽量减少人类干扰,必须获得高质量的标签数据,以培训AI模型,使其能在现实世界中可靠地运作。 这一趋势在制造业、物流业和仓库自动化等行业尤为明显。

例如,2023年4月,Amazon Web Services(AWS)推出了ARM Bench开源数据集,这是用于培训“选址”机器人系统的最大一类数据集。 其中包括从工业产品分类的实际环境中获得的190 000多幅图像。 该数据集将用于提高用于仓库自动化的机器人武器的精度和适应性,这是智能物流和实现系统的核心组成部分之一。

AI 培训数据集市场趋势

• AI和量子计算在生物医学研究中的结合,正在增加对精密,针对地区的培训数据集的需求. 这些数据集对于基因组学、疾病预测和药物发现等领域的培训模型至关重要。 随着研究数据强度的提高,高质量、结构化的医疗数据是准确、高效和可扩展的AI辅助保健创新的关键。
• 例如,2024年6月,克利夫兰诊所与IBM和英国的哈特里中心合作,通过利用人工智能和量子计算来加快保健和生命科学的创新. 合作的目的是通过利用复杂的计算更快地处理复杂的生物医学数据来改进疾病模型、药物发现和个性化医学。
• 全世界各国政府都在大力投资人工智能培训基础设施,这推动了人工智能培训数据集的市场。 这些项目旨在建立集中、安全和多样化的数据集,以推动保健、流动和公共服务等领域的修改。
• 2025年2月,欧盟发起了Investia倡议,以调动2 000亿欧元的人工智能投资。 这些基础设施的配置是为了为大规模高质量数据集和计算能力提供安全的接入便利设计和开发可信赖的AI. 这一战略步骤将直接增加AI培训数据集市场,因为它将增加保健、制造业和公共服务行业等方面的数据。
• 使用自动化工具进行数据注释正在成为AI培训数据集市场的一个主要趋势。 这些基于自动贴标签和积极学习等技术的工具大大降低了给大型数据集贴标签所需的努力、成本和努力。 通过简化精确度高的注释程序,可以创建更快和可扩展的数据集。 这对于处理大量非结构数据,如图像和视频处理的行业特别有用,在培训AI模型时,数据标签很重要,因为它从中大有裨益。
• 2024年1月,白宫和国家科学基金会发起的国家AI研究资源(NAIRR)试点方案为研究人员提供了AI工具和附加注释的数据集,包括自动数据标签资源,以推动学术界AI的发展.

特朗普行政关税

• 特朗普政府的关税,特别是对中国技术产品和服务的关税,对AI培训数据集市场产生了显著影响. 由于劳动力成本降低,大量人工数据标签和注释工作外包给中国等国家。 然而,随着中国科技企业的关税上涨和检查力度的加大,许多美国公司在获取附加说明的数据方面面临更高的运营成本,直接影响AI培训举措的承受能力和规模.
• 此外,贸易紧张限制了对中国数据集的获取,这对于在自然语言处理、面部识别和电子商务行为等领域培训AI模型至关重要。 这降低了现有培训数据的多样性和规模,对人工智能模型的性能和适应性产生了不利影响,尤其是那些为全球使用而设计的模型。 这也阻碍了美国和中国公司之间的数据共享合作。
• 作为回应,美国公司开始更多地投资国内数据标签基础设施和自动化工具. 这一转变促进了合成数据生成和人工智能辅助注释平台的创新,但带来了资源瓶颈和较长的发展时限等短期挑战。 归根结底,虽然关税鼓励自力更生,但它们破坏了附加说明的数据的全球供应链,促使在开发AI培训数据集的方式和地点方面发生了战略转变。

AI 培训数据集市场分析

基于数据模式,AI培训数据集市场分为文本,图像,音频和语音,视频,以及多模式. 2024年,文字部分占据了市场主导地位,占有约31%的份额,预计在预测期间,CAGR将增长超过21%.

• 文本分割在AI培训数据集市场占主导地位,主要是因为广泛使用 自然语言处理( NLP) 跨行业。 AI驱动的解决方案,如聊天机,情绪分析引擎,语言翻译工具,以及虚拟助手都严重依赖大量标注的文本来准确运作. 随着包括社交媒体帖子在内的数字内容的爆破,产品评论,电子邮件,以及客户支持笔录组织可以获取大量原始文本数据,这些原始文本数据可以进行模式培训.
• 此外,GPT和BERT等大型语言模型(LLMs)的出现,大大增加了对高质量,多样的文本数据集的需求. 这些模型需要大量附加说明的文字来理解上下文,语法,语气,和语义. 与图像或视频数据相比,文本数据集更容易和更具成本效益地收集、储存和处理,进一步加强其在AI培训数据集市场上的支配地位。
• 例如,2023年6月,设在多伦多的AI启动公司Cohere在由Inovia Capital牵头的筹资回合中筹集了2.7亿美元,来自NVIDIA、Oracle、 Salesforce Ventures和其他人。 这笔资金用于扩展类似于OpenAI的GPT的基于文本的大型语言模型,使用高质量,大规模的文本数据集为以企业为重点的NLP应用提供动力. 这一投资突出了主要角色如何优先考虑附加说明的文本数据集,以培训和扩大强大的基因AI工具,加强文本分割的需求和市场份额。

根据部署模式,AI培训数据集市场被分割成-premise,和云. 2024年,云段以73%的市场份额主导市场,预计2025年至2034年,云段以超过20.5%的CAGR增长.

• 云部署模式因其可扩展性,成本效率和可访问性而主导AI培训数据集市场. 云平台如AWS,Google Cloud,以及微软Azure提供管理,标签,处理大规模数据集所需的庞大存储和强大的计算资源,用于AI培训. 这些平台使各组织能够根据其工作量扩大或缩小规模,这对于处理LLM或计算机视觉任务等复杂培训模式至关重要。
• 此外,基于云的部署支持跨地理的合作,使分布式小组能够实时访问和注释数据。 它还提供诸如自动数据标签、合成数据生成和分析等综合工具,精简了整个数据集管道。 能够更快地部署模型,安全地管理数据,进一步加强了云平台在AI培训工作流程中的吸引力,推动其占支配地位的市场份额.
• 例如,在2023年9月,AWS推出了Amazon Bedrock,这是一个基于云的平台,用户可以使用AI21 Labs,Anthropic,和Stability AI的基础模型来建立和扩展基因AI应用. 该平台支持使用AWS云生态系统内的专有数据集进行模型培训,表明云平台对大规模管理培训数据至关重要。

基于数据类型,AI培训数据集市场被分为结构化数据,无结构化数据,半结构化数据. 在2024年,由于来自社交媒体、音频/视频内容、电子邮件、客户评论和传感器反馈等来源的数据成指数增长,预计无结构数据类别将占主导地位。

• 由于视频、图像、录音、电子邮件、社交媒体和网络内容等来源产生的大量数据,非结构化的数据部分主宰了AI培训数据集市场。 与遵循定义格式的结构化数据集不同的是,非结构化数据缺乏具体的计划,使得培训依赖复杂模式和背景信息的深层学习模型成为理想. 这种形式的数据对于先进的AI应用至关重要,特别是在自然语言处理(NLP),计算机视觉和语音识别方面.
• 越来越多的使用基因AI技术,包括AI聊天机器人,虚拟助手,以及文本到图像平台,进一步加大了对大量无结构和注释数据集的需求. 这些应用需要各种输入,如语言,语音音调,面部表情,或图像特性等,才能准确运作. 因此,公司正在大量投资数据标签平台和基于AI的注释工具,以高效地为培训准备无结构的数据.
• 全球数据大部分没有结构,其数量在各行业继续迅速增长。 企业和政府现在正在集中力量利用这些数据来获取洞察力,改进个性化,并开发更具有响应性的AI模型. 随着多媒体内容和实时数据流的激增,无结构的数据段预计将在整个2024年及以后保持其在市场的领先地位.

2024年,美国北美地区主导AI培训数据集市场,北美市场份额约为88%,创收约12.3亿美元.

• 美国在收入份额方面领先市场,其驱动力是该国强大的AI生态系统和早期采用先进技术. Google,微软,Meta,亚马逊等主要技术巨头都总部设在美国,并积极投资获取和开发大型培训数据集,支持跨NLP,计算机视觉,以及自主系统的AI模型开发.
• 政府的支持也在该区域的主导地位中发挥关键作用。 美国联邦机构,包括国家人工智能举措办公室(NAIIO),正在资助AI培训基础设施的研发,包括旨在改进各种高质量数据集获取渠道的举措. 公私伙伴关系进一步推动了这一空间的创新。
• 此外,先进的云基础设施的可用性以及AI创业和学术机构的强大基础,加速了市场的增长. 这些因素共同将美国定位为AI培训数据集创新和商业化的全球枢纽.
• 例如,2025年5月,Jeff Bezos通过其投资公司Bezos Expeditions在Toloka领导了7,200万美元的资金回合,这是一家专门研究AI数据解决方案的公司。 这一投资旨在加快托洛卡的增长,特别是在美国市场,并加强其对培训和验证机器学习模型至关重要的即时人数据服务.

德国的AI培训数据集市场预计将在2025年至2034年期间取得显著和有希望的增长.

• 在德国强大的工业基础、政府支持的AI战略以及汽车、制造业和工程等关键部门越来越多地采用AI的推动下,德国准备在AI培训数据集市场中稳步增长。 德国在汽车、制造和保健方面发挥着领导作用,因此越来越需要高质量的附加说明的数据集来培训自动化、自主驾驶、预测维护和医疗诊断的AI模型。 德国强调技术主权和可靠的数据共享框架,进一步加强了这一需求。
• 此外,由于大型企业和中小企业广泛采用AI,德国AI培训数据集市场正在扩大。 在政府对数字化转型的大力支持下,金融、保健和零售等部门的企业正在整合AI,以提高效率。
• 例如,在2024年11月,微软强调了德国工业实力和AI在汽车、能源和制造业等部门革命化方面的合作。 这种伙伴关系的目的是利用先进的AI技术提高生产力和创新。 通过将AI与德国工程整合,该举措被设定为对AI培训数据集的需求的燃料,将德国定位为AI驱动的工业解决方案的关键角色.

中国的AI培训数据集市场预计将在2025年至2034年取得显著和有希望的增长.

• 中国预计将看到AI培训数据集市场大幅增长,这得益于政府对AI开发的强劲投资,AI技术跨行业的快速采用,以及其大型数字经济的大量数据生成.
• 此外,中国政府一直是AI开发的关键角色,"下一代AI发展计划"旨在到2030年使中国成为全球AI的领导者. 这包括对人工智能基础设施和数据收集进行大量投资,增加对全面和高质量人工智能培训数据集的需求。 这些举措为在保健、金融和交通等部门促进AI驱动的创新奠定了基础。
• 此外,中国正在跨越各种行业迅速采用AI,包括自主车辆、面部识别、智能制造和电子商务。 这些行业需要大量培训数据,包括结构化和非结构化数据集,以改善AI模型. 随着对高质量培训数据集的需求日益增加,这类行业正在推动市场的增长,驱动着对特定AI应用的定制和准确数据的需求.
• 例如,2023年,中国国家发展和改革委员会(NDRC)拨款发展数据中心和AI基础设施,作为促进数字转型和经济增长工作的一部分。 预计这将有助于为人工智能培训生成数据,从而促进市场的增长。

预计阿联酋的AI培训数据集市场从2025年到2034年将出现显著和有希望的增长.

• ♪ * * * * § * * * * * § * * 阿联酋的AI培训数据集市场正在增长中,其动力是该国大力推动成为AI和数字化转型的全球领先者。 2031年阿联酋AI战略等政府举措正在促进对AI技术的投资,推动对高质量培训数据集的需求。
• 此外,阿联酋正在目睹在保健、零售和政府服务等关键行业广泛采用AI。 随着这些部门整合AI解决方案,对大型,多样化,高质量数据集培训模型的需求增加,进一步促进了市场增长.
• 阿联酋云基础设施的增长,加上全球云供应商增加投资,使企业能够使用可扩展、成本效益高的AI培训数据集。 云服务使得存储,管理和处理大型数据集更加容易,提高了AI开发和培训的效率.
• 例如,在2025年4月,迪拜的电信公司将与微软合作,建造一个5.445亿美元的超规模数据中心。 这一设施将支持本区域对云和AI服务日益增长的需求。 该项目旨在增强迪拜作为数字转型中心的地位,为企业提供数据管理、人工智能和其他技术的强化能力。 这一举动符合阿联酋成为数字经济领先者的更广泛愿景.

AI 培训数据集市场份额

• AI培训数据集行业的7大公司是Google,NVIDIA,微软,IBM,亚马逊网络服务,CloudFactory,以及狮子桥AI在2024年约占市场31%.
• Google从Search,YouTube,Google Maps等服务利用其庞大的数据生态系统来培训大型AI模型. 通过Google DeepMind和Google Cloud,它开发了专有和道德来源的数据集. Google还强调了负责任的AI,投资了多样化,高质量的数据集,并发布了Open Images等基准数据集,以鼓励更广泛的AI开发与研究.
• NVIDIA专注于优化基于GPU的加速度的AI培训数据集,提供NVIDIA DGX系统和NVIDIA AI Enterprise平台等集成解决方案. 它通过伙伴关系和收购,例如与数据标签公司的伙伴关系和收购,提高了数据集的质量和注释。 NVIDIA也支持使用Omniverse等工具进行合成数据生成,以改进复杂AI模型开发的培训数据集,特别是在自主系统和机器人方面.
• 微软利用其云端平台Azure AI,为企业和研究应用提供可扩展的获取被整理的培训数据集. 它整合了来自LinkedIn,GitHub,和Bing的数据集,同时优先考虑数据隐私和伦理AI. 微软与OpenAI和学术机构合作,改善数据集的透明度和治理,同时投资数据标签、增强和合成数据生成工具,以完善模型培训。

AI 培训数据集市场公司

AI培训数据集行业的主要参与者有:

• 亚马逊网络服务
• 亚本
• 云层事实
• 谷歌
• IBM (英语).
• iMER 语句
• 狮子桥AI
• 微软
• 纳米比亚
• TELUS国际

AI培训数据集市场的市场战略侧重于提高数据质量和数量. 公司正在大量投资数据注释、整理和增强技术,以确保为AI模型培训提供多样化、高质量的数据集。 与人工智能开发公司、云服务供应商和研究机构合作也是扩大数据集提供和整合先进技术以提高数据处理效率的一项共同战略。

此外,利用云平台提供可扩展和灵活的解决方案是一个日益增长的趋势。 这种方法使公司能够提供按需访问数据集的机会,改善数据的获取,降低数据获取成本. 通过采取这些战略,企业能够满足各行业对AI解决方案不断增长的需求,并确保市场的持续创新。

AI 培训数据集行业新闻

• 2024年9月,SCALE AI宣布对9个AI项目投资2100万美元,旨在加强加拿大的医疗保健. 这一举措的重点是优化资源管理、病人护理和减少等候时间,是泛加拿大人工智能战略的一部分。 它促进医院和人工智能提供者之间的合作,促进创新,并确保在加拿大保健系统内进行道德数据处理。
• 2024年8月,Lionbridge Technologies, Inc. 推出了Aurora AI Studio,一个旨在帮助公司为高级AI应用创建和培训数据集的平台. 这个平台解决了对高质量培训数据日益增长的需求,并利用了Lionbridge在数据整理和注释方面的专门知识,旨在增强AI开发者的能力并改善商业成果.
• 2024年8月,Accenture和Google Cloud在增强企业客户网络安全的同时,加快了基因AI的采用. 45%的项目已经投入生产,其基因人工智能卓越中心提供培训、专门知识和工具,以便在各行业安全地推广人工智能解决方案。
• 2024年7月,Microsoft Research引入了Agent Instruct(英语:Agent Instruct),这是一个多代理工作流程框架,可以自动化生成高质量合成数据,用于AI培训. 这大大减少了对人体治疗的依赖. 该框架的有效性表现在Orca-3模式上,该模式显示各种基准都有显著改善。
• 2023年4月,Google推出了Google AI Video Captions(GVI-Captions)数据集,这是一个拥有自动字幕的大型YouTube视频集. 这个数据集旨在改进生成视频字幕的AI模型,同时增强无障碍性和总体用户体验. 它支持自然语言处理的进步以及AI解释和为视频创建准确字幕的能力.

AI培训数据集市场研究报告包括对该行业的深入报道 根据2021年至2034年收入估计数和预测数(百万分之一), 用于下列部分:

市场,按数据模式

• 文本
• 图像
• 音频语音( S)
• 视频
• 多式联运

市场,按部署模式

• 内容
• 云头

市场,根据数据 类型

• 结构化数据
• 非结构化数据
• 半结构数据

市场,按数据收集 方法

• 公共数据集
• 私人数据集
• 合成数据

市场,按最终用途

• 保健
• 汽车
• 伯利兹
• 零售和电子商务
• 信息技术和电信
• 政府和国防
• 制造业
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 联合王国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 韩国
  • 澳大利亚
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 美国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非