Mercado de IA multimodal: mapeo competitivo y perspectivas estratégicas para 2030

  • Report Code : TIPRE00038959
  • Category : Technology, Media and Telecommunications
  • Status : Data Released
  • No. of Pages : 150
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[Informe de investigación] El tamaño del mercado de IA multimodal se valoró en 890 millones de dólares en 2022 y se espera que alcance los 105 500 millones de dólares en 2030; se estima que registrará una tasa compuesta anual del 36,2% entre 2022 y 2030.
Perspectiva del analista del mercado de IA multimodal:
El pronóstico del mercado de IA multimodal se estima sobre la base de varios hallazgos de investigación primaria y secundaria, como publicaciones clave de la empresa. , datos de asociaciones y bases de datos. Los datos alternativos han ganado una popularidad significativa entre los grandes inversores institucionales y las empresas financieras que buscan fuentes de información no tradicionales para obtener una ventaja competitiva. Los proveedores de datos alternativos a menudo dependen de la tecnología de inteligencia artificial (IA) multimodal para extraer información de plataformas de redes sociales, registros de audio de clientes, imágenes satelitales y texto estructurado de documentos y proporcionársela a los clientes por terabytes. La utilización de datos alternativos tiene varios beneficios, pero actualmente implica algunos desafíos. El uso de soluciones ofrecidas por proveedores de IA multimodal puede disminuir significativamente las dificultades actuales. La IA multimodal es indiferente si procesa audio, imagen, texto o vídeo. Puede utilizar su reconocimiento multilingüe incorporado para transcribir audio de cadenas logísticas complejas de una empresa cuyas partes de las cadenas se encuentran en diferentes ubicaciones geográficas. También puede ayudar a los científicos de datos de la empresa a utilizar el audio transcrito como datos alternativos y optimizar las operaciones.
Descripción general del mercado de IA multimodal:
La IA multimodal es un nuevo paradigma de IA en el que varios tipos de datos en forma de imagen, texto , voz y datos numéricos se combinan con múltiples algoritmos de procesamiento de inteligencia para lograr un mayor rendimiento. La IA multimodal a menudo supera a la IA monomodal en muchos problemas del mundo real. La mayoría de los sistemas de IA son unimodales. Están diseñados y construidos para trabajar exclusivamente con un tipo de datos, utilizando algoritmos adaptados a esa modalidad. Un sistema de IA unimodal utiliza algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para reconocer y extraer significado del contenido del texto, y el chatbot solo puede producir resultados textuales. Por el contrario, las arquitecturas multimodales que pueden integrar y procesar múltiples modalidades simultáneamente tienen el potencial de generar más de un tipo de resultado. Si las iteraciones futuras de dichos sistemas son multimodales, un especialista en marketing que utilice el robot de IA generativa para crear contenido web basado en texto podría incitar al robot a crear imágenes que acompañen al texto que genera.
Los sistemas de IA multimodal se construyen en torno a tres elementos esenciales —módulo de entrada, módulo de fusión y módulo de salida. El módulo de entrada es un conjunto de redes neuronales que pueden recibir y procesar más de un tipo de datos. Como cada tipo de datos es manejado por su red neuronal separada, cada módulo de entrada de IA multimodal involucra numerosas redes neuronales unimodales. El módulo de fusión integra y procesa datos pertinentes de cada tipo de datos y aprovecha las fortalezas de cada tipo de datos. El módulo de resultados genera resultados que contribuyen a la comprensión general de los datos. Es responsable de crear el resultado de la IA multimodal.
Perspectivas estratégicas
Impulsor del mercado de IA multimodal:
Las crecientes aplicaciones de IA generativa impulsan el crecimiento del mercado de IA multimodal
La tecnología de IA generativa puede crear varios tipos de contenido en forma de audio, imágenes, texto y datos sintéticos. El reciente aumento en la aplicación de la IA generativa ha sido impulsado por el minimalismo de las nuevas interfaces de usuario para crear gráficos, textos y videos de alta calidad en segundos. Los rápidos avances en los grandes modelos de lenguaje (LLM) han impulsado la adopción de modelos de inteligencia artificial generativa, lo que les permite crear texto atractivo y representar imágenes fotorrealistas, entre otras cosas. Además, los avances en la IA multimodal permitieron a las empresas crear contenido en múltiples tipos de medios, incluidos texto, video y gráficos. Herramientas como Dall-E se basan en IA multimodal y pueden crear automáticamente imágenes a partir de una descripción de texto o generar leyendas de texto a partir de imágenes. Estos factores impulsan la demanda de soluciones y servicios de IA multimodal.
Análisis segmentario del mercado de IA multimodal:
El análisis del mercado de IA multimodal se ha llevado a cabo considerando los siguientes segmentos: componente, tamaño de la organización, tipo de datos y usuario final. . Según los componentes, el mercado se divide en soluciones y servicios. El mercado de IA multimodal, por tamaño de organización, se divide en pymes y grandes empresas. En términos de tipo de datos, el mercado se segmenta en audio y vídeo, imágenes y texto. Según el usuario final, el mercado se segmenta en automoción y transporte, BFSI, comercio electrónico y venta minorista, atención sanitaria, TI y telecomunicaciones, medios y entretenimiento, entre otros.
Según el componente, el mercado de IA multimodal se bifurca en soluciones y servicio. Se prevé que el segmento de soluciones lidere la cuota de mercado de IA multimodal durante el período de previsión. Las soluciones de IA multimodal están dando forma a un profundo cambio tecnológico, superando hipotéticamente el impacto de las revoluciones móvil y web. Está impulsando significativamente la innovación y el progreso económico, mejorando el conocimiento humano, la creatividad y la productividad. Los modelos de IA multimodal pueden mostrar una variedad de capacidades, específicamente en su comprensión multimodal. Por lo tanto, el crecimiento del mercado de IA multimodal para el segmento de soluciones aumenta debido a las características que le permiten procesar y combinar sin problemas información multivariada, incluyendo audio, código, imagen, texto y video.
Análisis regional del mercado de IA multimodal:
América del Norte, Europa, Asia Pacífico (APAC), Medio Oriente y África (MEA) y América del Sur (SAM) son las principales regiones analizadas para deducir el alcance del informe del mercado de IA multimodal. Los países de APAC están floreciendo como economías digitales. El sector del comercio electrónico en rápida expansión ofrece enormes oportunidades para la aplicación de soluciones de inteligencia artificial multimodal. Además, los crecientes volúmenes de datos requieren el uso de soluciones avanzadas para un análisis adecuado que permita desarrollar la comprensión y realizar predicciones precisas. Además, el creciente número de empresas de diferentes sectores verticales adoptan las soluciones ofrecidas por los actores del mercado para tomar decisiones más rápidas y mejores, obtener una ventaja competitiva en toda la industria y evaluar grandes conjuntos de datos en tiempo real, lo que aumentaría la cuota de mercado de la IA multimodal. durante el período de pronóstico. Se espera que la creciente demanda de soluciones de IA multimodal basadas en la nube entre las PYMES impulse el mercado estudiado en los próximos años.
Análisis de actores clave del mercado de IA multimodal:
Aimesoft Inc, Alphabet Inc, Amazon Web Services Inc, IBM Corporation, Jina AI GmbH, Meta Platforms Inc, Microsoft Corporation, OpenAI LLC, Twelve Labs Inc y Uniphore Technologies Inc se encuentran entre los actores clave perfilados en el informe del mercado de IA multimodal. Varias otras empresas importantes se han analizado durante este estudio de investigación para obtener una visión holística del ecosistema del mercado.
Desarrollos recientes del mercado de IA multimodal:
Los actores del mercado de IA multimodal adoptan en gran medida estrategias inorgánicas y orgánicas. A continuación se detallan algunos de los principales avances del mercado de la IA multimodal:
En diciembre de 2023, Google lanzó su modelo de IA más avanzado y capaz, Gemini, con capacidades multimodales avanzadas. La compañía afirmó que el nuevo modelo representa un importante avance en la tecnología de inteligencia artificial. Ofrece un rendimiento de última generación en comparación con los modelos de lenguajes grandes (LLM) existentes. En diciembre de 2023, Meta Platforms Inc anunció el comienzo de una pequeña prueba de nuevos modelos de inteligencia artificial multimodal diseñados para ejecutarse en gafas inteligentes fabricadas en asociación. con la empresa líder en gafas, Ray Ban, en EE. UU. En noviembre de 2023, HOPPR, una empresa que desarrolla soluciones de inteligencia artificial para imágenes médicas, anunció el lanzamiento de Grace, un modelo básico multimodal que permite la conversión de imagen a imagen y de texto a Aprendizaje de imágenes en todas las modalidades de imágenes médicas. Grace se puso a disposición a través de una versión beta privada para desarrolladores, PACS de radiología y empresas de inteligencia artificial para realizar ajustes y desarrollar aplicaciones.
Report Coverage
Report Coverage

Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends

Segment Covered
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Regional Scope
Regional Scope

North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America

Country Scope
Country Scope

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Frequently Asked Questions


What is the estimated market size for the global multimodal AI market in 2022?

The global multimodal AI market was estimated to be US$ 0.89 billion in 2022 and is expected to grow at a CAGR of 36.2% during the forecast period 2023 - 2030.

What are the driving factors impacting the global multimodal AI market?

Rising applications of generative AI fuel multimodal ai market growth.

What will be the market size of the global multimodal AI market by 2030?

The global multimodal AI market is expected to reach US$ 105.50 billion by 2030.

Which are the key players holding the major market share of the global multimodal AI market?

Aimesoft Inc, Alphabet Inc, Amazon Web Services Inc, IBM Corporation, Jina AI GmbH, Meta Platforms Inc, Microsoft Corporation, OpenAI LLC, Twelve Labs Inc, and Uniphore Technologies Inc are among the key multimodal AI market players operating in the market.

What is the incremental growth of the global multimodal AI market during the forecast period?

The incremental growth expected to be recorded for the global multimodal AI market during the forecast period is US$ 104.43 billion.

The List of Companies - Multimodal AI Market

  • Aimesoft Inc
  • Alphabet Inc
  • Amazon Web Services Inc
  • IBM Corporation
  • Jina AI GmbH
  • Meta Platforms Inc
  • Microsoft Corporation
  • OpenAI LLC
  • Twelve Labs Inc
  • Uniphore Technologies Inc

The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.

  1. Data Collection and Secondary Research:

As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.

Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.

  1. Primary Research:

The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.

For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.

A typical research interview fulfils the following functions:

  • Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
  • Validates and strengthens in-house secondary research findings
  • Develops the analysis team’s expertise and market understanding

Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:

  • Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
  • Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.

Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:

Research Methodology

Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.

  1. Data Analysis:

Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.

  • Macro-Economic Factor Analysis:

We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.

  • Country Level Data:

Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.

  • Company Profile:

The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.

  • Developing Base Number:

Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.

  1. Data Triangulation and Final Review:

The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.

We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.

We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.

Your data will never be shared with third parties, however, we may send you information from time to time about our products that may be of interest to you. By submitting your details, you agree to be contacted by us. You may contact us at any time to opt-out.

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