Secondo @GrandViewInc, si prevede che il mercato globale dell'intelligenza artificiale raggiungerà 1,8 trilioni di dollari entro il 2030, rispetto ai 300 miliardi di dollari del 2024. Ciò riflette non solo l'aumento degli investimenti, ma anche il ruolo in espansione dell'intelligenza artificiale in quasi tutti i settori 🧵

Il rapporto evidenzia che la crescita dell'IA è un'opportunità globale. Il Nord America rappresenta oggi la quota maggiore, ma l'Asia Pacifico mostra la traiettoria di crescita più rapida. Anche le regioni di Europa, America Latina e Medio Oriente stanno accelerando l'adozione dell'intelligenza artificiale.

Dietro questa crescita ci sono diverse applicazioni. Il rapporto indica l'automazione, l'intelligenza artificiale generativa, i sistemi autonomi e il processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale come fattori chiave per l'espansione del mercato. Ognuno di questi introduce nuove sfide tecniche e operative.

Poiché i sistemi di intelligenza artificiale svolgono compiti più complessi, in particolare quelli che richiedono un'azione autonoma o un processo decisionale in tempo reale, le questioni di affidabilità e adattabilità diventano centrali. Costruire modelli più grandi è solo una parte della soluzione.

Una quota crescente del mercato dell'IA dipende da un'infrastruttura che supporta l'apprendimento, il coordinamento e il ragionamento in diversi compiti e ambienti. Ciò è particolarmente rilevante per gli agenti di intelligenza artificiale e i sistemi autonomi che operano nei servizi finanziari, nella sanità e nelle infrastrutture.

La frammentazione rimane un rischio poiché sempre più organizzazioni implementano modelli specifici del dominio e soluzioni di intelligenza artificiale isolate. Il rapporto sottolinea la necessità di sistemi componibili e auto-miglioranti in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni senza richiedere un costante intervento umano.

È qui che stanno emergendo nuovi approcci all'infrastruttura di intelligenza artificiale. Le reti decentralizzate, i mercati dei modelli e i sistemi di inferenza collaborativa riflettono una comprensione in evoluzione secondo cui l'intelligenza artificiale deve essere in grado di apprendere, non solo di elaborare. Progetti come Allora fanno parte di questo cambiamento.

La crescita prevista dell'IA riflette l'espansione della serie di problemi che l'IA dovrebbe risolvere. Con l'aumentare di questa aspettativa, aumenta anche la necessità di sistemi adattivi e affidabili in grado di ragionare e migliorare senza un controllo centralizzato.