741 مليار دولار.. حجم الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي خلال 5 سنوات

شهد الإنفاق العالمي على برامج الذكاء الصناعي نموا كبيرا خلال السنوات الـ5 الماضي، وسط توقعات باستمرار النمو حتى يتجاوز 4 أضعاف ما هو عليه الآن، نهاية العقد الحالي.

ففي عام 2020، كان معدل الإنفاق العالمي السنوي على الذكاء الصناعي نحو 93 مليار دولار، ومن المتوقع أن يصل إلى نحو 827 مليار دولار بحلول عام 2030، حسبما تشير إحصائيات موقع "ستاتيستا".

ويقول الموقع إن عام 2024 شهد قفزة في معدلات الإنفاق على الذكاء الصناعي بمقدار 50 مليار دولار مقارنة بعام 2023، وسط توقعات باستمرار نمو حجم الاستثمارات في هذا المجال.
وأورد الموقع إحصائيات عن الإنفاق السنوي الذي تم فعليا منذ 2020 حتى 2024، مشيرا إلى أنه يقدر بـ741 مليار دولار، إضافة إلى حجم الإنفاق المتوقع خلال السنوات المقبلة حتى عام 2030:
2020: بلغ حجم الإنفاق 93.2 مليار دولار.
2021: ارتفع حجم الإنفاق بأكثر من الضعف ليسجل نحو 2.3 مليار دولار.
2022: تراجع الإنفاق العالمي عن معدلات 2021 ليسجل نحو 125 مليار دولار.
2023: سجل الإنفاق العالمي ارتفاعا جديدة ليصل إلى نحو 136 مليار دولار.
2024: واصل الإنفاق العالمي ارتفاعه ليسجل 184 مليار دولار.
2025: تشير التقديرات إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي سيصل إلى 244 مليار دولار.
2026: تشير التقديرات إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي سيصل إلى 320 مليار دولار.
2027: تشير التقديرات إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي سيصل إلى 416 مليار دولار.
2028: تشير التقديرات إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي سيصل إلى 529 مليار دولار.
2029: تشير التقديرات إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي سيصل إلى 668 مليار دولار.
2030: تشير التقديرات إلى أن الإنفاق العالمي على الذكاء الصناعي سيصل إلى 827 مليار دولار.
تحديات الذكاء الصناعي
يقول الموقع إن إدارة البيانات لا تزال تمثل أكبر تحد يواجه البنية التحتية للذكاء الصناعي حول العالم، وهو يتمثل بأشكال مختلفة لشركات الذكاء الصناعي.
انتشار فيروس كورونا في روسيا - اتخاذ عينات للتحاليل في مختبر طبي، ١٧ مارس ٢٠٢٠ - سبوتنيك عربي, 1920, 26.05.2023
مجتمع
علماء روس يستخدمون الذكاء الاصطناعي الكمي في صناعة الأدوية
26 مايو 2023, 08:09 GMT
فبينما تحتاج بعض أنظمة الذكاء الصناعي بيانات في مجالات محددة، فإن أنظمة أخرى تواجه تحديات في إدارة وتنظيم البيانات التي حصلت عليها بالفعل.
وعلى سبيل المثال، فإن شركات الذكاء الصناعي التابعة للدول الكبرى تواجه تحديات تتعلق بامتناعها عن تخزين البيانات خارج حدودها لاعتبارات خاصة بكل دولة، وهو ما يقود لنقص في حجم المعلومات التي تحتاجها أنظمة الذكاء الصناعي التي تطورها.