Selon @GrandViewInc, le marché mondial de l'IA devrait atteindre 1,8 trillion de dollars d'ici 2030, contre 300 milliards de dollars en 2024. Cela reflète non seulement une augmentation des investissements, mais aussi le rôle croissant de l'IA dans presque tous les secteurs 🧵

Le rapport souligne que la croissance de l'IA est une opportunité mondiale. L'Amérique du Nord représente la plus grande part aujourd'hui, mais la région Asie-Pacifique montre la trajectoire de croissance la plus rapide. Les régions d'Europe, d'Amérique latine et du Moyen-Orient accélèrent également l'adoption de l'IA.

Derrière cette croissance se cachent des applications diverses. Le rapport souligne que l'automatisation, l'IA générative, les systèmes autonomes et la prise de décision pilotée par l'IA sont des contributeurs clés à l'expansion du marché. Chacune de ces technologies introduit de nouveaux défis techniques et opérationnels.

À mesure que les systèmes d'IA prennent en charge des tâches de plus en plus complexes, en particulier celles nécessitant une action autonome ou une prise de décision en temps réel, les questions de fiabilité et d'adaptabilité deviennent centrales. Construire des modèles plus grands n'est qu'une partie de la solution.

Une part croissante du marché de l'IA dépend d'une infrastructure qui soutient l'apprentissage, la coordination et le raisonnement à travers différentes tâches et environnements. Cela est particulièrement pertinent pour les agents d'IA et les systèmes autonomes opérant dans les services financiers, la santé et les infrastructures.

La fragmentation reste un risque alors que de plus en plus d'organisations déploient des modèles spécifiques à un domaine et des solutions d'IA isolées. Le rapport souligne la nécessité de systèmes composables et auto-améliorants qui peuvent s'adapter aux conditions changeantes sans nécessiter d'intervention humaine constante.

C'est ici que de nouvelles approches de l'infrastructure de l'IA émergent. Les réseaux décentralisés, les places de marché de modèles et les systèmes d'inférence collaborative reflètent une compréhension évolutive selon laquelle l'IA doit être capable d'apprendre, pas seulement de traiter. Des projets comme Allora font partie de ce changement.

La croissance projetée de l'IA reflète l'ensemble croissant des problèmes que l'IA est censée résoudre. À mesure que cette attente grandit, le besoin de systèmes sans confiance et adaptatifs capables de raisonner et de s'améliorer sans contrôle centralisé augmente également.