Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Webiomed, «Цельс» и «Платформа Третье Мнение» возглавили рейтинг российских ИИ-стартапов в здравоохранении
Аналитики информационно-аналитического проекта EverCare составили рейтинг 30 российских стартапов, применяющих искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении. Для расчета рейтинга использовались три группы показателей: перспективы компании; текущие результаты развития продукта и компании; инвестиционная привлекательность.
Ключевые выводы:
• в топ-5 рейтинга вошли Webiomed, «Цельс», «Платформа Третье Мнение», Botkin. AI и «ФтизисБиоМед»;
• по сравнению с предыдущим аналогичным рейтингом наблюдается рост числа участников, получивших резидентство «Сколково». На конец 2023 года 24 из 30 стартапов являются резидентами инновационного хаба;
• по результатам анализа не выявлено ни одной компании, показывающей стабильный рост выручки в период с 2021 года по 2023 год;
• лидирующими компаниями по объему выручки за 2023 год в сфере ИИ в медицине являются Webiomed, Diagnocat и Onecell;
• по мнению аналитиков, факт поглощения компании Botkin. AI, которая стояла у истоков медицинского искусственного интеллекта, свидетельствует о жизнеспособности и динамичном развитии рынка;
• наибольшие инвестиции и грантовая поддержка привлекаются компаниями, работающими в сегменте анализа изображений с использованием ИИ. Это объясняется высокой востребованностью этого направления в медицинской практике и значительным потенциалом для улучшения диагностики и лечения заболеваний.
Изучить исследование →
#медицина #искусственный_интеллект #компьютерное_зрение
Аналитики информационно-аналитического проекта EverCare составили рейтинг 30 российских стартапов, применяющих искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении. Для расчета рейтинга использовались три группы показателей: перспективы компании; текущие результаты развития продукта и компании; инвестиционная привлекательность.
Ключевые выводы:
• в топ-5 рейтинга вошли Webiomed, «Цельс», «Платформа Третье Мнение», Botkin. AI и «ФтизисБиоМед»;
• по сравнению с предыдущим аналогичным рейтингом наблюдается рост числа участников, получивших резидентство «Сколково». На конец 2023 года 24 из 30 стартапов являются резидентами инновационного хаба;
• по результатам анализа не выявлено ни одной компании, показывающей стабильный рост выручки в период с 2021 года по 2023 год;
• лидирующими компаниями по объему выручки за 2023 год в сфере ИИ в медицине являются Webiomed, Diagnocat и Onecell;
• по мнению аналитиков, факт поглощения компании Botkin. AI, которая стояла у истоков медицинского искусственного интеллекта, свидетельствует о жизнеспособности и динамичном развитии рынка;
• наибольшие инвестиции и грантовая поддержка привлекаются компаниями, работающими в сегменте анализа изображений с использованием ИИ. Это объясняется высокой востребованностью этого направления в медицинской практике и значительным потенциалом для улучшения диагностики и лечения заболеваний.
Изучить исследование →
#медицина #искусственный_интеллект #компьютерное_зрение
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
42,3 тыс. человек обучались по профилю ИИ в 2023 году, из них 81,6% осваивали технологии поддержки принятия решений
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ проанализировал масштабы и условия обучения технологиям, связанным с искусственным интеллектом (ИИ), в российских вузах. Оценки основаны на результатах обследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.
Студенты российских вузов изучают искусственный интеллект в рамках двух треков: образовательных программ по профилю ИИ (осваивают навыки разработки методов и инструментов для ИИ, обучаются профессиональному использованию технологий на продвинутом уровне) и программ иных профилей, содержащих отдельный модуль «Системы искусственного интеллекта» (учатся применять ИИ с учетом специальности и будущей сферы деятельности).
Ключевые выводы:
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры по профилю ИИ на 1 октября 2023 года составила 42,3 тыс. человек;
• 81,6% студентов этих программ осваивали технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. На втором месте по охвату обучающихся — технологии компьютерного зрения (67,9%). Половина студентов (50,2%) изучали технологии обработки текста и более четверти (28,9%) — обработки звуковых данных;
• студенты, изучающие ИИ в рамках компьютерных и информационных наук, обладают наиболее универсальными знаниями в этой области, поскольку примерно в равной степени (около 80%) осваивают и технологии компьютерного зрения, и обработки текста, и интеллектуальной поддержки принятия решений и управления;
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, содержащим модуль по ИИ, на 1 октября 2023 года составила 689,2 тыс. человек;
• самая многочисленная область образования — «Инженерное дело, технологии и технические науки», в ней представлены 23 группы специальностей и направлений подготовки, в которых есть обучающиеся по программам с модулем по ИИ;
• большая часть обучающихся осваивают технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. Исключение составляет группа «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия», где на указанные технологии приходится всего 45,3%, а на технологии компьютерного зрения и обработки текста 53,5% и 46% соответственно;
• в гуманитарных науках отчетливо выделяются технологии обработки текста (51,7%). Такой результат, безусловно, определяется преобладающей группой «Языкознание и литературоведение», на которую приходится три четверти студентов этой области образования.
Изучить исследование →
#кадры #искусственный_интеллект
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ проанализировал масштабы и условия обучения технологиям, связанным с искусственным интеллектом (ИИ), в российских вузах. Оценки основаны на результатах обследования 1,1 тыс. вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году.
Студенты российских вузов изучают искусственный интеллект в рамках двух треков: образовательных программ по профилю ИИ (осваивают навыки разработки методов и инструментов для ИИ, обучаются профессиональному использованию технологий на продвинутом уровне) и программ иных профилей, содержащих отдельный модуль «Системы искусственного интеллекта» (учатся применять ИИ с учетом специальности и будущей сферы деятельности).
Ключевые выводы:
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры по профилю ИИ на 1 октября 2023 года составила 42,3 тыс. человек;
• 81,6% студентов этих программ осваивали технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. На втором месте по охвату обучающихся — технологии компьютерного зрения (67,9%). Половина студентов (50,2%) изучали технологии обработки текста и более четверти (28,9%) — обработки звуковых данных;
• студенты, изучающие ИИ в рамках компьютерных и информационных наук, обладают наиболее универсальными знаниями в этой области, поскольку примерно в равной степени (около 80%) осваивают и технологии компьютерного зрения, и обработки текста, и интеллектуальной поддержки принятия решений и управления;
• численность обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, содержащим модуль по ИИ, на 1 октября 2023 года составила 689,2 тыс. человек;
• самая многочисленная область образования — «Инженерное дело, технологии и технические науки», в ней представлены 23 группы специальностей и направлений подготовки, в которых есть обучающиеся по программам с модулем по ИИ;
• большая часть обучающихся осваивают технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления. Исключение составляет группа «Прикладная геология, горное дело, нефтегазовое дело и геодезия», где на указанные технологии приходится всего 45,3%, а на технологии компьютерного зрения и обработки текста 53,5% и 46% соответственно;
• в гуманитарных науках отчетливо выделяются технологии обработки текста (51,7%). Такой результат, безусловно, определяется преобладающей группой «Языкознание и литературоведение», на которую приходится три четверти студентов этой области образования.
Изучить исследование →
#кадры #искусственный_интеллект
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
В России около 6% компаний, применяющих искусственный интеллект, используют российские ИИ-системы кибербезопасности
НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.
Ключевые выводы:
• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;
• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;
• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);
• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);
• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).
Изучить исследование →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source
НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.
Ключевые выводы:
• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;
• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;
• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);
• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);
• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).
Изучить исследование →
#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
«Яндекс», «Сбер» и Т-Банк вошли в топ- 3 российских разработчиков Open Source в сфере Data/ML
Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.
Ключевые выводы:
• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;
• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;
• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;
• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;
• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;
• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.
Изучить исследование →
#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение
Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.
Ключевые выводы:
• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;
• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;
• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;
• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;
• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;
• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.
Изучить исследование →
#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Объем рынка ИИ к 2027 году приблизится к $1 трлн, ряд стран вкладывается в «суверенные» блоки ИИ
Аналитики Bain & Company представили пятый ежегодный технологический отчет. Авторы изучили состояние рынка программного и аппаратного обеспечения, связанного с искусственным интеллектом (ИИ), и представили прогнозы по его развитию. Документ опирается на публичную и полученную по запросу компании финансовую информацию, а также ряд интервью с участниками отрасли.
Ключевые выводы:
• ожидается, что к 2027 году рынок ИИ достигнет объема в $780 млрд — $990 млрд при ежегодном темпе роста в 40–55%;
• стоимость крупного центра обработки данных увеличится за пять лет с $1 млрд — $4 млрд до $10 млрд — $25 млрд;
• потребляемая центрами обработки данных мощность также увеличится с 50–200 мегаватт до отметок, превышающих 1 гигаватт;
• деглобализация технологий, начавшаяся со сферы производства полупроводников и геополитической напряженности между США и Китаем, распространилась на такие области, как данные, искусственный интеллект, безопасность и приватность;
• правительства по всему миру (включая Индию, Японию, Францию, Канаду и ОАЭ) тратят миллиарды долларов на субсидирование внутренней вычислительной инфраструктуры и создания моделей ИИ, что приводит к появлению «суверенных» блоков ИИ;
• на локальных поставщиков ЦОД приходится почти четверть новых вычислительных мощностей, которые будут введены в эксплуатацию в течение ближайших нескольких лет.
Изучить наблюдения и рекомендации аналитиков → (ENG, 88 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ЦОД #инвестиции #КитайvsСША
Аналитики Bain & Company представили пятый ежегодный технологический отчет. Авторы изучили состояние рынка программного и аппаратного обеспечения, связанного с искусственным интеллектом (ИИ), и представили прогнозы по его развитию. Документ опирается на публичную и полученную по запросу компании финансовую информацию, а также ряд интервью с участниками отрасли.
Ключевые выводы:
• ожидается, что к 2027 году рынок ИИ достигнет объема в $780 млрд — $990 млрд при ежегодном темпе роста в 40–55%;
• стоимость крупного центра обработки данных увеличится за пять лет с $1 млрд — $4 млрд до $10 млрд — $25 млрд;
• потребляемая центрами обработки данных мощность также увеличится с 50–200 мегаватт до отметок, превышающих 1 гигаватт;
• деглобализация технологий, начавшаяся со сферы производства полупроводников и геополитической напряженности между США и Китаем, распространилась на такие области, как данные, искусственный интеллект, безопасность и приватность;
• правительства по всему миру (включая Индию, Японию, Францию, Канаду и ОАЭ) тратят миллиарды долларов на субсидирование внутренней вычислительной инфраструктуры и создания моделей ИИ, что приводит к появлению «суверенных» блоков ИИ;
• на локальных поставщиков ЦОД приходится почти четверть новых вычислительных мощностей, которые будут введены в эксплуатацию в течение ближайших нескольких лет.
Изучить наблюдения и рекомендации аналитиков → (ENG, 88 стр.)
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #ЦОД #инвестиции #КитайvsСША
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Число вакансий с упоминанием ИИ в 2023–2024 годах выросло вдвое по сравнению с предыдущим периодом
Компания HeadHunter представила данные по вакансиям и профессиям, связанным с применением искусственного интеллекта (ИИ), за период с января 2021 года по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• в 2023–2024 годах количество вакансий с упоминанием ИИ выросло вдвое по сравнению с предыдущим двухлетним периодом (2021–2022);
• по состоянию на сентябрь в 2024 году было опубликовано более 3,7 тыс. таких предложений. Для сравнения, в 2021 году таких вакансий было 1,7 тыс.;
• спрос на программистов и разработчиков c умением работать с нейросетями стабилен: в 2021 году было опубликовано 454 такие вакансии, в 2022 — 471, в 2023 — 560, а за 8 месяцев 2024 года — 314 вакансий;
• количество вакансий с упоминанием ИИ для тестировщиков растет быстрее: в 2021 году было опубликовано 49 предложений, в 2022 — 64, в 2023 — 116, а за 8 месяцев 2024 года — 112;
• напротив, число вакансий аналитиков с владением работой с ИИ постепенно уменьшается: в 2021 году было опубликовано 193 такие вакансии, в 2022 — 136, в 2023 — 129, а за 8 месяцев 2024 года — 81 вакансия;
• в последние два года ИИ применяется не только в ИТ, финансах, аналитике, консалтинге и маркетинге, но и в таких сферах, как стоматология, робототехника, биотехнологические и генетические исследования.
Изучить статистику вакансий →
#кадры #искусственный_интеллект
Компания HeadHunter представила данные по вакансиям и профессиям, связанным с применением искусственного интеллекта (ИИ), за период с января 2021 года по август 2024 года.
Ключевые выводы:
• в 2023–2024 годах количество вакансий с упоминанием ИИ выросло вдвое по сравнению с предыдущим двухлетним периодом (2021–2022);
• по состоянию на сентябрь в 2024 году было опубликовано более 3,7 тыс. таких предложений. Для сравнения, в 2021 году таких вакансий было 1,7 тыс.;
• спрос на программистов и разработчиков c умением работать с нейросетями стабилен: в 2021 году было опубликовано 454 такие вакансии, в 2022 — 471, в 2023 — 560, а за 8 месяцев 2024 года — 314 вакансий;
• количество вакансий с упоминанием ИИ для тестировщиков растет быстрее: в 2021 году было опубликовано 49 предложений, в 2022 — 64, в 2023 — 116, а за 8 месяцев 2024 года — 112;
• напротив, число вакансий аналитиков с владением работой с ИИ постепенно уменьшается: в 2021 году было опубликовано 193 такие вакансии, в 2022 — 136, в 2023 — 129, а за 8 месяцев 2024 года — 81 вакансия;
• в последние два года ИИ применяется не только в ИТ, финансах, аналитике, консалтинге и маркетинге, но и в таких сферах, как стоматология, робототехника, биотехнологические и генетические исследования.
Изучить статистику вакансий →
#кадры #искусственный_интеллект
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Топ-3 стран по числу ИИ-единорогов возглавляют США, Китай и Великобритания
НИУ ВШЭ проанализировал тренды развития стартапов-единорогов, у которых в основе бизнес-модели лежит использование искусственного интеллекта (ИИ).
Под единорогом понимают компанию, которая достигла оценки в $1 млрд в течение не более чем 10 лет с момента основания, при этом не проходила первичное размещение на бирже (IPO) и остается в собственности своих создателей не менее чем на четверть.
Расчеты аналитиков основываются на данных платформы Crunchbase.
Ключевые выводы:
• ИИ-единороги зарегистрированы в 19 странах, что почти втрое уже общего ареала миллиардных венчуров, охватывающего 55 государств. Тройку лидеров по числу ИИ-единорогов возглавляют США (131 компания), Китай (39) и Великобритания (8), на которые совокупно приходится их подавляющее большинство (80,9%);
• самыми притягательными локациями для ИИ-единорогов стали Сан-Франциско (73 компании), Нью-Йорк (25) и Пекин (21);
• самыми распространенными направлениями деятельности миллиардных ИИ-стартапов являются «Бизнес-процессы» (71 единорог), «Генеративный ИИ» (31), «Медицина» (23), «Сервисы для ИИ» (19) и «Транспорт» (16);
• направление «Генеративный ИИ» отличается от других «молодостью» входящих в него компаний: их средний возраст — 5,3 года;
• популярность ИИ пока не очень заметно отражается на оценочной стоимости стартапов, использующих данный класс технологий. В сравнении с миллиардными венчурами в целом у ИИ-единорогов средняя стоимость меньше, при этом медианное значение совпадает ($2 млрд). В топ-10 инвесторов в ИИ-единорогов вошли организации лишь двух стран: США и Китая;
• ключевой инвестор в ИИ-единорогов — компания NVIDIA. Она вложилась в каждого десятого ИИ-единорога.
Посмотреть справку →
#стартапы #инвестиции #робототехника #медицина #транспорт #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
НИУ ВШЭ проанализировал тренды развития стартапов-единорогов, у которых в основе бизнес-модели лежит использование искусственного интеллекта (ИИ).
Под единорогом понимают компанию, которая достигла оценки в $1 млрд в течение не более чем 10 лет с момента основания, при этом не проходила первичное размещение на бирже (IPO) и остается в собственности своих создателей не менее чем на четверть.
Расчеты аналитиков основываются на данных платформы Crunchbase.
Ключевые выводы:
• ИИ-единороги зарегистрированы в 19 странах, что почти втрое уже общего ареала миллиардных венчуров, охватывающего 55 государств. Тройку лидеров по числу ИИ-единорогов возглавляют США (131 компания), Китай (39) и Великобритания (8), на которые совокупно приходится их подавляющее большинство (80,9%);
• самыми притягательными локациями для ИИ-единорогов стали Сан-Франциско (73 компании), Нью-Йорк (25) и Пекин (21);
• самыми распространенными направлениями деятельности миллиардных ИИ-стартапов являются «Бизнес-процессы» (71 единорог), «Генеративный ИИ» (31), «Медицина» (23), «Сервисы для ИИ» (19) и «Транспорт» (16);
• направление «Генеративный ИИ» отличается от других «молодостью» входящих в него компаний: их средний возраст — 5,3 года;
• популярность ИИ пока не очень заметно отражается на оценочной стоимости стартапов, использующих данный класс технологий. В сравнении с миллиардными венчурами в целом у ИИ-единорогов средняя стоимость меньше, при этом медианное значение совпадает ($2 млрд). В топ-10 инвесторов в ИИ-единорогов вошли организации лишь двух стран: США и Китая;
• ключевой инвестор в ИИ-единорогов — компания NVIDIA. Она вложилась в каждого десятого ИИ-единорога.
Посмотреть справку →
#стартапы #инвестиции #робототехника #медицина #транспорт #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
США и Китай лидируют по числу научных статей об ИИ из топ-100 самых цитируемых за 2023 год
Zeta Alpha, нидерландский разработчик решений для анализа информации, представил рейтинг 100 наиболее цитируемых научных статей по теме искусственного интеллекта за 2023 год. Ранее аналогичные замеры компания проводила для 2020–2022 годов.
Для анализа использовалась собственная платформа компании, через которую были собраны наиболее цитируемые статьи за год (в качестве даты публикации принималось размещение препринта на arXiv). Полученный список был дополнен результатами поиска подходящих статей через Semantic Scholar, включая опубликованные в таких журналах, как Nature, Elsevier, Springer и др. Количество цитирований для каждой статьи было взято с Google Scholar по состоянию на 20 сентября 2024 года. Для извлечения сведений об авторах и их аффилированности была применена модель GPT-4o-mini, затем данные были проверены вручную. Статья, авторы которой представляли несколько организаций, учитывалась по одному разу для каждой организации.
Ключевые выводы:
• наибольшее число цитирований (8,5 тыс.) — у статьи LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models, написанной командой из Meta AI (Meta признана экстремистской и запрещена в РФ);
• в топ-10 организаций, с которыми аффилированы авторы наиболее цитируемых статей, вошли Microsoft (13 публикаций из топ-100), Стэнфордский университет (11), Google (10), Университет Карнеги — Меллона (10), Meta (8), Калифорнийский университет в Беркли (6), Массачусетский технологический институт (5), Гонконгский университет науки и технологии (5), Калифорнийский университет в Сан-Диего (5) и OpenAI (4);
• компания Microsoft укрепила свои позиции, поднявшись на три строчки в сравнении с показателем 2022 года. Напротив, Google и Meta опустились на 2 и на 3 строчки, соответственно. Из топ-10 организаций наибольший рост показал Калифорнийский университет в Сан-Диего, сумевший подняться на 15 позиций;
• в разрезе стран лидируют США (73 статьи из топ-100) и Китай (26). Аналитики отмечают стабильность позиции США и ускорение роста Китая. Третье место занял Сингапур (8), вытеснивший Великобританию (5). Последняя опустилась на седьмое место, что авторы объясняют интеграцией DeepMind в американскую Google Brain;
• в макрорегиональном разрезе с сильным отрывом лидирует Северная Америка. В Европе в 2023 году на 35% меньше публикаций из списка топ-100, чем было в среднем в предыдущие три года. Ближний Восток и Африка демонстрируют наибольший рост — на 145% и 350%, соответственно;
• центральной темой научных статей в 2023 году были большие языковые модели (LLM), на которые пришлось 83% всех публикаций из топ-100. На втором месте — ChatGPT, на третьем — мультимодальные модели.
Посмотреть список → (ENG)
#искусственный_интеллект #исследования #КитайvsСША
Zeta Alpha, нидерландский разработчик решений для анализа информации, представил рейтинг 100 наиболее цитируемых научных статей по теме искусственного интеллекта за 2023 год. Ранее аналогичные замеры компания проводила для 2020–2022 годов.
Для анализа использовалась собственная платформа компании, через которую были собраны наиболее цитируемые статьи за год (в качестве даты публикации принималось размещение препринта на arXiv). Полученный список был дополнен результатами поиска подходящих статей через Semantic Scholar, включая опубликованные в таких журналах, как Nature, Elsevier, Springer и др. Количество цитирований для каждой статьи было взято с Google Scholar по состоянию на 20 сентября 2024 года. Для извлечения сведений об авторах и их аффилированности была применена модель GPT-4o-mini, затем данные были проверены вручную. Статья, авторы которой представляли несколько организаций, учитывалась по одному разу для каждой организации.
Ключевые выводы:
• наибольшее число цитирований (8,5 тыс.) — у статьи LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models, написанной командой из Meta AI (Meta признана экстремистской и запрещена в РФ);
• в топ-10 организаций, с которыми аффилированы авторы наиболее цитируемых статей, вошли Microsoft (13 публикаций из топ-100), Стэнфордский университет (11), Google (10), Университет Карнеги — Меллона (10), Meta (8), Калифорнийский университет в Беркли (6), Массачусетский технологический институт (5), Гонконгский университет науки и технологии (5), Калифорнийский университет в Сан-Диего (5) и OpenAI (4);
• компания Microsoft укрепила свои позиции, поднявшись на три строчки в сравнении с показателем 2022 года. Напротив, Google и Meta опустились на 2 и на 3 строчки, соответственно. Из топ-10 организаций наибольший рост показал Калифорнийский университет в Сан-Диего, сумевший подняться на 15 позиций;
• в разрезе стран лидируют США (73 статьи из топ-100) и Китай (26). Аналитики отмечают стабильность позиции США и ускорение роста Китая. Третье место занял Сингапур (8), вытеснивший Великобританию (5). Последняя опустилась на седьмое место, что авторы объясняют интеграцией DeepMind в американскую Google Brain;
• в макрорегиональном разрезе с сильным отрывом лидирует Северная Америка. В Европе в 2023 году на 35% меньше публикаций из списка топ-100, чем было в среднем в предыдущие три года. Ближний Восток и Африка демонстрируют наибольший рост — на 145% и 350%, соответственно;
• центральной темой научных статей в 2023 году были большие языковые модели (LLM), на которые пришлось 83% всех публикаций из топ-100. На втором месте — ChatGPT, на третьем — мультимодальные модели.
Посмотреть список → (ENG)
#искусственный_интеллект #исследования #КитайvsСША
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
OpenAI сохраняет лидерство благодаря o1, но вероятно появление открытой модели, которая обойдет ее по ряду бенчмарков
Британская венчурная компания Air Street Capital опубликовала отчет State of AI за 2024 год с анализом состояния отрасли разработок в сфере искусственного интеллекта.
Документ содержит обзор основных научных и исследовательских достижений, опыта коммерческого применения ИИ и его влияния на бизнес, вопросов регулирования и безопасности, а также прогнозы дальнейшего развития на ближайший год.
Ключевые выводы и некоторые прогнозы:
• авторы отмечают сокращение разрыва между ведущими проприетарными моделями и их конкурентами, но OpenAI удается сохранять лидерство благодаря выпуску o1;
• для приближения к созданию ИИ-агентов разработчики пытаются добиться того, чтобы большие языковые модели могли планировать действия и рассуждать. Для этого применяются обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы и методы самосовершенствования;
• фундаментальные модели (Foundation Models) демонстрируют возможности мультимодального применения в таких областях, как математика, биология, геномика, физика и нейробиология;
• авторы констатируют, что санкции США оказывают лишь ограниченное влияние на Китай, которому удается создавать собственные высокопроизводительные мультимодальные модели;
• начинают существенно расти доходы ряда ИИ-компаний, включая создателей фундаментальных моделей и стартапы, занимающиеся генерацией видео и аудио. Но в будущем картина может измениться, так как в условиях конкуренции модели дешевеют;
• составители документа отмечают, что дискуссии об угрозах, которые несет ИИ, постепенно утихают. Но исследователи продолжают говорить о потенциальных уязвимостях моделей и возможностях их неправомерного использования, предлагая различные решения;
• в числе прогнозов на ближайший год авторы называют возможность того, что модель o1 OpenAI уступит новой Open Source — модели по рядку бенчмарков для оценки способностей к рассуждению;
• еще одним возможным событием эксперты называют ускорение развития ИИ на персональных устройствах благодаря успеху Apple в этой области;
• ожидается также снижение инвестиций в человекоподобных (антропоморфных) роботов из-за того, что компании не смогут представить продукт, отвечающий требованиям рынка.
Изучить документ → (ENG, 213 стр.)
#искусственный_интеллект #КитайvsСША #гаджеты #робототехника
Британская венчурная компания Air Street Capital опубликовала отчет State of AI за 2024 год с анализом состояния отрасли разработок в сфере искусственного интеллекта.
Документ содержит обзор основных научных и исследовательских достижений, опыта коммерческого применения ИИ и его влияния на бизнес, вопросов регулирования и безопасности, а также прогнозы дальнейшего развития на ближайший год.
Ключевые выводы и некоторые прогнозы:
• авторы отмечают сокращение разрыва между ведущими проприетарными моделями и их конкурентами, но OpenAI удается сохранять лидерство благодаря выпуску o1;
• для приближения к созданию ИИ-агентов разработчики пытаются добиться того, чтобы большие языковые модели могли планировать действия и рассуждать. Для этого применяются обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы и методы самосовершенствования;
• фундаментальные модели (Foundation Models) демонстрируют возможности мультимодального применения в таких областях, как математика, биология, геномика, физика и нейробиология;
• авторы констатируют, что санкции США оказывают лишь ограниченное влияние на Китай, которому удается создавать собственные высокопроизводительные мультимодальные модели;
• начинают существенно расти доходы ряда ИИ-компаний, включая создателей фундаментальных моделей и стартапы, занимающиеся генерацией видео и аудио. Но в будущем картина может измениться, так как в условиях конкуренции модели дешевеют;
• составители документа отмечают, что дискуссии об угрозах, которые несет ИИ, постепенно утихают. Но исследователи продолжают говорить о потенциальных уязвимостях моделей и возможностях их неправомерного использования, предлагая различные решения;
• в числе прогнозов на ближайший год авторы называют возможность того, что модель o1 OpenAI уступит новой Open Source — модели по рядку бенчмарков для оценки способностей к рассуждению;
• еще одним возможным событием эксперты называют ускорение развития ИИ на персональных устройствах благодаря успеху Apple в этой области;
• ожидается также снижение инвестиций в человекоподобных (антропоморфных) роботов из-за того, что компании не смогут представить продукт, отвечающий требованиям рынка.
Изучить документ → (ENG, 213 стр.)
#искусственный_интеллект #КитайvsСША #гаджеты #робототехника
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
НИУ ВШЭ представили обзор европейских рекомендаций по регулированию генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) для целей науки.
В опубликованной справке рассмотрены такие аспекты, как мировой контекст регулирования ИИ и динамика этого направления. А также приводятся рекомендации ЕС для ученых, организаций и инвесторов по вопросам управления технологией, анализируются преимущества и риски использования ГИИ в науке.
Смотреть документ →
#искусственный_интеллект #нейросети #генеративный_ИИ
В опубликованной справке рассмотрены такие аспекты, как мировой контекст регулирования ИИ и динамика этого направления. А также приводятся рекомендации ЕС для ученых, организаций и инвесторов по вопросам управления технологией, анализируются преимущества и риски использования ГИИ в науке.
Смотреть документ →
#искусственный_интеллект #нейросети #генеративный_ИИ