Tamanho do mercado de modelos multimodais, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (representação multimodal, tradução, alinhamento, fusão multimodal e co-aprendizagem), por aplicação (médica, finanças, varejo e comércio eletrônico, entretenimento e outros) e previsão regional para 2035

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VISÃO GERAL DO MERCADO DE MODELOS MULTIMODAIS

O mercado global de modelos multimodais está começando com um valor estimado de US$ 0,56 bilhão em 2026, atingindo finalmente US$ 86,32 bilhões até 2035. Esse crescimento reflete um CAGR constante de 52% de 2026 a 2035.

O aumento do interesse comercial e de pesquisa em trazer fluxos de dados combinados, como texto, imagens, áudio e vídeo, para modelos unificados de aprendizado de máquina são alguns dos aspectos que impulsionam o mercado de modelos multimodais globalmente. Essas tendências em IA tornam-na capaz de fornecer uma compreensão e previsão mais profundas de fenômenos que podem acontecer na área da saúde, nos carros autônomos e até mesmo no atendimento ao cliente. A adoção em larga escala de assistentes ativados por voz, reconhecimento de imagem e análise preditiva aumenta a demanda por soluções multimodais alimentadas por IA. É provável que um maior avanço tecnológico na PNL e na visão computacional ajude a fortalecer as inovações neste mercado, porque pode gerar resultados mais precisos e ricos em contexto do que nunca. Dado que a procura destes sistemas inteligentes de processamento de introdução de dados aumentará ainda mais em aplicações futuras, é muito provável que o mercado de modelos multimodais cresça ainda mais.

IMPACTO DA COVID-19 

A indústria de modelos multimodais teve um efeito negativo devido à interrupção da cadeia de abastecimento durante a pandemia de COVID-19

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura inferior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

A pandemia da COVID-19 teve um tremendo efeito de aceleração no crescimento do mercado de modelos multimodais, uma vez que as empresas e as indústrias rapidamente adotaram soluções baseadas em IA para lidar com desafios significativos relativos ao trabalho remoto, aos serviços de saúde digitais e ao comércio eletrónico. Como tal, aumentou a procura para integrar estas diversas formas de dados – texto, imagens e fala – numa maior adoção em todos os setores. Este impulso em direção a sistemas alimentados por IA para uma melhor tomada de decisões e eficiência durante uma pandemia desempenhou um papel crucial na propulsão do crescimento do mercado.

ÚLTIMA TENDÊNCIA

Integração avançada de IA e assistentes multimodais impulsionando a inovação no mercado

A nova moda dos modelos multimodais no mercado são os frameworks de IA de alto nível, como o GPT-4 da OpenAI e o PaLM do Google, que processam texto, imagens e áudio e fornecem resultados mais complexos e sensíveis ao contexto. Estes tipos de modelos de IA estão a ser cada vez mais aplicados em vários setores, começando pelos cuidados de saúde, onde modelos multimodais analisam imagens médicas, registos de pacientes e dados genéticos para diagnósticos mais precisos. Outras áreas incluem o desenvolvimento de assistentes de IA multimodais, que melhorariam o atendimento ao cliente ao receber informações audiovisuais. Esta é uma tendência emergente nesta direção, que impulsionará a inovação e uma aplicação ainda mais ampla destes modelos em todos os setores.

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SEGMENTAÇÃO DE MERCADO DE MODELOS MULTIMODAIS

Por tipo

Com base no Tipo, o mercado global pode ser categorizado em representação multimodal, tradução, alinhamento, fusão multimodal e co-aprendizagem

• Representação Multimodal: Este conceito explica a capacidade de um modelo representar dados em múltiplas modalidades, por exemplo, texto, imagens, dentro de uma estrutura unificada.

• Tradução: Tradução significa a capacidade de traduzir dados de uma modalidade para outra em termos de transformação de descrições de texto em imagens ou mesmo áudio.

• Alinhamento: Refere-se à correlação de informações entre modalidades, por exemplo, palavras faladas com os quadros de vídeo correspondentes.

• Fusão Multimodal: Combina várias modalidades para criar uma saída unimodal. Isso aumenta a capacidade de tomada de decisão e previsão.

• Co-Learning: Modelos que aprendem diversas modalidades ao mesmo tempo; isso proporciona uma melhor generalização sobre vários tipos de dados.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em médico, financeiro, varejo e comércio eletrônico, entretenimento, entre outros

• Médica: Aplica modelos multimodais em diagnósticos. A análise seria então uma integração de imagens médicas, registros de pacientes e muito mais.

• Finanças: Auxilia no gerenciamento de riscos e na detecção de fraudes, além de possibilitar a previsão financeira por meio da convergência de dados estruturados e não estruturados.

• Varejo e E-commerce: A ferramenta tem sido amplamente utilizada para recomendar mercadorias sob medida, aprimorando a experiência do cliente por meio da análise do comportamento do usuário por meio de textos, imagens e dados de vídeo.

• Entretenimento: Melhorar o envolvimento interativo multilateral do usuário em jogos, filmes e criação de conteúdo multimídia, processando e gerando dados multimodais.

• Outros: Outras aplicações incluem educação, sistemas autônomos e manufatura, entre outros.

DINÂMICA DE MERCADO

A dinâmica do mercado inclui fatores impulsionadores e restritivos, oportunidades e desafios que determinam as condições do mercado.

Fatores determinantes

Aumento da demanda por soluções de saúde baseadas em IApara impulsionar o mercado

A crescente adoção de modelos multimodais no setor de saúde é um dos principais motores de crescimento do mercado. Esses modelos podem integrar de forma abrangente tipos de dados que vão desde imagens médicas, registros de pacientes e até mesmo notas clínicas para fornecer diagnósticos altamente precisos e recomendações de tratamento personalizadas. Com a crescente necessidade de tecnologias avançadas de saúde, a adoção está aumentando rapidamente no que diz respeito aos modelos multimodais em aplicações médicas, impactando fortemente o crescimento do mercado de modelos multimodais.

Aumento da integração da IA ​​no varejo e no comércio eletrônicopara expandir o mercado

Outro importante fator impulsionador neste mercado são as aplicações de IA em rápido crescimento no varejo e no comércio eletrônico. Com modelos multimodais é possível trabalhar na construção de sugestões personalizadas de produtos, aprimoramento do atendimento ao cliente por meio de chatbots e melhor experiência do cliente por meio da análise de textos, imagens e vídeos. Isto é o que está a alimentar o crescimento do mercado de modelos multimodais porque as empresas desejam ter um trabalho eficiente e uma melhor interação com o cliente através de soluções baseadas em IA.

Fator de restrição

Altas demandas computacionaispara potencialmente impedir o crescimento do mercado

A alta complexidade computacional e os requisitos de recursos são os principais fatores de restrição no mercado de modelos multimodais. O desenvolvimento e a implantação de modelos multimodais envolvem o processamento de enormes quantidades de dados diversificados; dados de texto, imagens, áudio e vídeo exigem poderes computacionais significativos, capacidades de armazenamento e infraestrutura avançada. São principalmente as pequenas e médias empresas que enfrentam problemas em investir recursos e tecnologia para serem eficazes com estes modelos e colocá-los em uso prático, o que limita a adopção destes modelos e simultaneamente dificulta o crescimento do mercado.

Oportunidade

Transformação digital em todos os setoresPara criar oportunidade para o produto no mercado

A tendência de transformação digital em diversos setores abriu portas para o mercado de modelos multimodais. As organizações utilizam cada vez mais tecnologias de IA para melhorar os dados para as suas decisões e a eficiência com que as operações são realizadas. Uma empresa, por meio de modelos multimodais, certamente compreenderá melhor uma fonte de dados mais variada para abordagens mais estratégicas e soluções centradas no cliente. Indústrias como a saúde, finanças e comércio eletrónico estão mais expostas, garantindo uma procura robusta por aplicações multimodais inovadoras.

Desafio

Privacidade de dados e preocupações de segurançaPoderia ser um desafio potencial para os consumidores

Um enorme desafio no mercado de modelos multimodais é a privacidade e segurança dos dados, pois lidam com diferentes tipos de dados. À medida que as empresas têm cada vez mais fontes de dados nos negócios, aderindo a uma política como o GDPR, e que as informações confidenciais devem permanecer secretas, isso é crucial. Os quadros de governação de dados das empresas são desafiantes e as empresas necessitam de uma segurança forte para proteger os dados dos utilizadores, o que complica ainda mais a implantação de modelos multimodais e o seu crescimento em diferentes aplicações.

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INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE MODELOS MULTIMODAIS

• América do Norte

O mercado norte-americano de modelos multimodais está muito na vanguarda do desenvolvimento tecnológico e da inovação, principalmente pelo fato de esta região abrigar importantes empresas de tecnologia, instituições de pesquisa e centros diferenciados para uma enorme variedade de estudos tecnológicos. Nos Estados Unidos, em particular, é notado e iniciado especialmente nas indústrias de saúde e finanças a adoção de soluções multimodais de IA. O crescimento do mercado de modelos multimodais dos Estados Unidos é liderado por pesados ​​investimentos de players em pesquisa e desenvolvimento de IA, juntamente com altas apostas na melhoria da experiência do cliente por meio de serviços personalizados. A transformação digital relacionada com o governo também leva a um forte domínio sobre o crescimento do mercado regional.

• Europa

Na Europa, o interesse na utilização de IA em sectores como o automóvel, os cuidados de saúde e o retalho tem vindo a expandir de forma constante a quota de mercado dos modelos multimodais. A utilização de tecnologias de IA mais avançadas, como as desenvolvidas na Alemanha e no Reino Unido, conduz à eficiência operacional e ao envolvimento do cliente nestes processos. A ênfase no cumprimento das regulamentações de proteção de dados, como o GDPR, também estimula o desenvolvimento e a aplicação de soluções multimodais em conformidade com essas regulamentações, promovendo práticas seguras de IA.

• Ásia

Isto coloca a região Ásia-Pacífico numa posição de liderança em termos de expansão da quota de mercado em modelos multimodais, provocada pela adoção de tecnologias de IA nas economias emergentes, particularmente na China e na Índia. Além disso, a mudança do locus da procura para soluções personalizadas em alguns sectores, como o comércio electrónico e os cuidados de saúde, está a gerar muito ruído no desenvolvimento de aplicações multimodais. O investimento significativo em infraestruturas digitais e uma população cada vez mais conhecedora da tecnologia acrescentam ainda mais impulso ao panorama do mercado da região. Com a introdução da transformação digital nas empresas asiáticas, o mercado para modelos multimodais será extremamente benéfico.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Principais participantes da indústria moldando o mercado Avanços e esforços colaborativos

Os principais intervenientes neste espaço estão a fazer grandes investimentos em I&D para melhorar as suas ofertas e, assim, manter uma vantagem competitiva. Os modelos de IA desenvolvidos por empresas líderes enquadram-se idealmente no espectro mais amplo de processamento de texto, imagem e áudio, abrindo a porta para múltiplas aplicações; como compreensão da linguagem natural e reconhecimento de imagens. Algumas empresas concentraram-se, portanto, em colocar IA multimodal em plataformas de nuvem, pois isso permite que as empresas tenham ferramentas para construir aplicações complexas que possam concentrar-se especificamente nas suas necessidades e necessidades. As startups também exploram essas APIs úteis para tornar os modelos multimodais mais amigáveis ​​e orientados ao usuário, incentivando a colaboração dentro das comunidades de IA. À medida que a procura cresce, estas empresas procuram parcerias com instituições de investigação líderes e líderes da indústria para acelerar a taxa de inovação. Um foco ético na inteligência artificial e na privacidade dos dados está agora a moldar a sua estratégia, ao mesmo tempo que investe em estruturas seguras para proteger os dados dos utilizadores, tudo isto aproveitando capacidades multimodais. Este esforço coordenado sublinha o compromisso dos principais intervenientes com a tecnologia multimodal avançada, bem como com a evolução das exigências do mercado.

Lista das principais empresas de modelos multimodais

• OpenAI (United States)
• Gemini (Google) (United States)
• Meta (United States)
• Twelve Labs (United States)
• Pika (United States)
• Runway (United States)
• Adept (United States)
• Inworld AI (United States)
• Hundsun Technologies (China)
• Zhejiang Jinke Tom Culture Industry (China)
• Dahua Technology (China)
• ThunderSoft (China)
• Taichu (China)
• Nanjing Tuodao Medical Technology (China)
• HiDream.ai (China)
• Suzhou Keda Technology (China)

DESENVOLVIMENTO DA INDÚSTRIA CHAVE

Abril de 2023: Runway anunciou uma nova ferramenta avançada de edição e geração de vídeo que faz uso de habilidades de IA multimodal. Com isso, os usuários poderão criar conteúdo de vídeo de alta qualidade usando prompts de texto, elevando assim os fluxos de trabalho criativos na produção de filmes e sua criatividade. O desenvolvimento marca hoje uma tendência nas indústrias criativas: cada vez mais empresas adicionam IA para facilitar a produção e democratizar mais amplamente a criação de conteúdo.

COBERTURA DO RELATÓRIO

É uma mina de ouro de análises e pesquisas criteriosas sobre o mercado de modelos multimodais, incluindo visão geral do mercado, segmentação, fatores determinantes e insights regionais. Alguns dos tipos incluem representação multimodal, tradução, alinhamento, fusão multimodal e co-aprendizagem, com aplicações práticas nos setores de saúde, finanças, varejo e entretenimento. Também capta o impacto dos recentes acontecimentos globais, como a pandemia da COVID-19, na dinâmica do mercado. Apresentará os principais intervenientes da indústria e as suas atividades relacionadas com o avanço e a superação dos desafios da privacidade de dados e da complexidade computacional para tecnologias multimodais. O relatório também inclui informações relacionadas às tendências, oportunidades e desafios do mercado e permite que as partes interessadas tomem decisões estratégicas sobre como manobrar no cenário dinâmico da tecnologia de IA multimodal.