Ez várható az AI piacán (2026–2033) – a Grand View Research friss tanulmánya

Izgalmasan és gyorsan áttekinthetően adnak képet a Grand View Research (GVR) amerikai-indiai piackutató és üzleti tanácsadó cég adatai a várható trendekről, piaci méretekről és előrejelzésekről.

A globális AI-piac 2025-ben 390,9 milliárd dollárt ért el (ekkora volt az előállított AI-termékek és -szolgáltatások összesített, becsült piaci értéke), és a GVR legfrissebb elemzése szerint 2026-ra 539,5 milliárd dollárra, majd 2033-ra 3497,3 milliárd dollárra nőhet, évi átlagosan 30,6 százalékos ütemben bővülve.

A cikkben szereplő grafikonok és szövegek a Grand View Research adatai alapján, magyar nyelvű feldolgozásban készültek. A teljes tanulmány mintája letölthető

Észak-Amerika birtokolta a legnagyobb, 35,5 százalékos piaci részesedést 2025-ben. A növekedést elsősorban a generatív és ügynökalapú AI-jal kapcsolatos vállalati beruházások gyors bővülése hajtja, ahogy a technológia a kísérleti alkalmazásokból egyre inkább a vállalati alapinfrastruktúra részévé válik.

A piacon markáns elmozdulás figyelhető meg a generatív és multimodális AI (a multimodális rendszerek több adattípust – szöveget, képet, hangot – kezelnek egyszerre, egyetlen modellben) irányába, ami számos szomszédos szegmensre (vagyis a piackutatók által külön mért, de az AI-hoz szorosan kapcsolódó iparágakra) is jelentős hatással van, így az autóipari AI-piacra és az AI-chippiacra is.

A vállalatok egyre gyorsabban építik be ezeket a képességeket az alapvető munkafolyamataikba – tartalomgyártás, ügyfélszolgálat, szoftverfejlesztés, tervezés automatizálása –, miközben bővülnek a felhasználási esetek az egészségügyi, a kiskereskedelmi és az ellátásilánc-AI piacokon is.

Az átmenetet (vagyis azt, hogy az AI a kísérletezésből a mindennapi üzletmenet része legyen) a nagy nyelvi modellek, a diffúziós modellek és az alapmodell-architektúrák folyamatos fejlődése támogatja, ami tovább gyorsítja az innovációt a gyártási és a gyógyszerkutatási AI-alkalmazásokban is.

Az AI-infrastruktúra és a hardveres fejlesztések gyors bővülése – különösen az AI-chippiacon – szintén húzza a piacot. Terjed az edge AI is (az AI-számítás magán az eszközön – telefonon, szenzoron, gépen – történik, nem a felhőben, így gyorsabb és internetkapcsolat nélkül is működik), amely lehetővé teszi az adatok valós idejű feldolgozását okostelefonokon, IoT-rendszereken és autonóm gépeken, ami az ellátásilánc- és kiskereskedelmi AI-alkalmazásokat is támogatja.

Egyre nagyobb figyelem irányul az energiahatékonyabb AI-modellekre és a fenntartható számítástechnikára is, mivel a nagyméretű AI-rendszerek – főleg az egészségügyben és a genomikában (az élőlények teljes genetikai állományának, a DNS-nek a vizsgálata) – jelentős energiát fogyasztanak.

A felhőszolgáltatók bővítik AI-as-a-service (előfizetéses konstrukció, amelyben a vállalat felhő alapú, kész AI-eszközöket bérel, saját infrastruktúra kiépítése nélkül) kínálatukat is, így a vállalatok nagy előzetes befektetések nélkül férhetnek hozzá fejlett AI-eszközökhöz, ami például a gyógyszerkutatási AI-alkalmazások terjedését is segíti.

A piacot a növekvő szabályozói figyelem, az etikai szempontok és a felelős AI-alkalmazás iránti igény is formálja, különösen az egészségügyben, a pénzügyi szektorban és a közszolgáltatásokban.

A kormányzatok és szabályozó testületek olyan kereteket vezetnek be, amelyek az átláthatóságot, az adatvédelmet és az elszámoltathatóságot hivatottak biztosítani az AI-rendszerekben.

A szervezetek egyre inkább a felelős AI-alkalmazásra, az elfogultság csökkentésére és a modell-governance-ra (vagyis arra, hogy a szervezetnek legyen világos szabálykönyve arról, hogyan felügyeli és ellenőrzi saját AI-rendszereit) helyezik a hangsúlyt, hogy bizalmat építsenek a felhasználók és az érintettek körében.

Komponens szerinti elemzés

A szolgáltatások szegmens birtokolta a legnagyobb, 36,3 százalékos bevételi részesedést 2025-ben. Ezt az AI-alapú tanácsadási, integrációs és támogatási szolgáltatások iránti növekvő kereslet hajtja, ahogy a vállalatok az AI-bevezetés optimalizálására törekszenek.

Példa: 2026 márciusában a Tata Consultancy Services bemutatta Rapid Outcome AI platformját, amely NVIDIA AI-infrastruktúrát használ, és prediktív analitikát (jövőbeli trendek adatokból történő előrejelzését), generatív AI-t, számítógépes látást (képek és videók automatikus felismerését) és ágensalapú AI-sablonokat (előre elkészített, önállóan cselekvő AI-„munkatársakat”) ötvöz a gyártás, a távközlés, a bankszektor, a kiskereskedelem és az élettudományok számára.

A szoftver komponens szegmens várhatóan a legmagasabb CAGR-t (composite annual growth rate, azaz az adott időszak éves átlagos növekedési üteme) produkálja az előrejelzési időszakban. Az AI-szoftverek olyan könyvtárakat foglalnak magukban, amelyek segítik az AI-alkalmazások tervezését és üzembe helyezését – lineáris algebra, következtetés (inference), videóanalitika, hardverkapcsolódás.

Példa: 2026 februárjában a Fujitsu piacra dobta AI-vezérelt szoftverfejlesztési platformját, amely a szoftverfejlesztési életciklus egészét – a követelmények meghatározásától a tervezésen át az implementációig és az integrációs tesztelésig – automatizálja.

Technológia

A mélytanulás (deep learning) szegmens vezeti a piacot, és 2025-ben a legnagyobb bevételi részesedést tudhatta magáénak.

Példa: 2026 márciusában az NVIDIA elindította a Nemotron Coalitiont, amely olyan AI-laboratóriumokat fog össze, mint a Mistral AI, a Black Forest Labs és a Perplexity, hogy nyílt, csúcskategóriás modelleket fejlesszenek a DGX Cloudon – ezek a nagyméretű, transzformer-architektúrákra épülő modellek ágensalapú AI-t, robotikát és multimodális alkalmazásokat céloznak.

A gépi látás (machine vision) szegmens várhatóan a legmagasabb CAGR-t produkálja az előrejelzési időszakban. A gépi látás iparágban nőtt a 3D-s képalkotási technológiák – például a sztereólátás és a strukturált fényvetítés – alkalmazása, amit a gyártási, autóipari és ellátásilánc-AI piacok bővülése hajt.

Példa: a Cognex 2024 áprilisában mutatta be az In-Sight L38-at, a világelső 3D-s látórendszert, amely mesterséges intelligenciát ötvöz gépi látás technológiával.

Funkció szerinti elemzés

Az operáció (operations, vagyis a vállalat napi működési folyamatai: logisztika, gyártás, rendelésfeldolgozás – a marketingtől és a pénzügytől elkülönítve kezelt terület) szegmens birtokolta a legnagyobb bevételi részesedést 2025-ben, amit az AI ellátásilánc-, kiskereskedelmi és gyártási alkalmazásainak terjedése mozgat – az AI automatizálhatja az ismétlődő feladatokat, például az adatrögzítést és a rendelésfeldolgozást.

Példa: 2026 januárjában a Wipro új üzemeltetési modellt vezetett be a vállalati operációk (a fent leírt napi működési folyamatok) számára, amely tanácsadást, AI-platformokat és üzleti transzformációt ötvöz.

Az értékesítés és marketing szegmens várhatóan a legmagasabb növekedési ütemet produkálja a 2026–2033-as előrejelzési időszakban. Az AI itt a vevőszerzést és -megtartást alakítja át: elemzi a vásárlói adatokat, azonosítja a legígéretesebb leadeket, és személyre szabja a marketingkampányokat.

Példa: 2025 októberében az Oracle szerepalapú AI-ágenseket jelentett be Fusion Cloud alkalmazásaiba építve, amelyek többek között lead-minősítést, ajánlatgenerálást és ügyfélszolgálati esetkezelést automatizálnak.

Végfelhasználás

Az egészségügyi szektor vezette a mesterséges intelligencia piacát 2025-ben, minden iparág közül a legnagyobb bevételi részesedéssel. Az AI-alkalmazás bővülését a diagnosztika, a betegellátás és a működési hatékonyság javításának igénye hajtotta.

Példa: 2026 januárjában az Amazon elindította Health AI nevű, AI-alapú egészségügyi asszisztensét One Medical alapellátási hálózatának tagjai számára, amely a betegek egészségügyi adatai alapján ad 0–24 órás tanácsadást, segít a gyógyszerelés kezelésében, a laboreredmények értelmezésében és az időpontfoglalásban.

Autóipar

Az autóipari és közlekedési szektor gyors növekedést mutat a mesterséges intelligencia piacán. Az önvezető járművek és a vezetéstámogató rendszerek (ADAS) iránti növekvő kereslet hajtja az AI-alkalmazást az autóiparban – a technológia javítja a forgalomirányítást, az útvonaltervezést és a prediktív karbantartást.

Példa: 2026 márciusában a Pony.ai több mint 100 hetedik generációs Robotaxit adott át, amelyek a GAC AION V modellre (a kínai GAC Aion autógyártó elektromos járműmodellje) épülnek, és Pony.ai „Virtual Driver” önvezető rendszerét használva, kereskedelmi üzemeltetésben közlekednek Kantonban.

Regionális megoszlás

Észak-Amerika birtokolja a legnagyobb piaci részesedést a mesterséges intelligencia piacán, 35,5 százalékkal 2025-ben. Ezt a kedvező kormányzati kezdeményezéseknek köszönheti, amelyek az AI különböző iparágakban – például a kiskereskedelemben és az ellátási láncban – történő elterjedését ösztönzik.

Az észak-amerikai kormányok AI-kutatásba fektetnek be, specializált kutatóintézeteket alapítanak, és AI-projekteket finanszíroznak, emellett az AI-t olyan területeken is alkalmazzák, mint a közbiztonság, az autóipar és az egészségügy.

USA

Az Egyesült Államok birtokolja a legnagyobb részesedést Észak-Amerikán belül, amit a kiterjedt kutatás-fejlesztés és a fejlett technológiai infrastruktúra húz. Az AI széles körű elterjedése az egészségügyben, a pénzügyi szektorban, a gyártásban és a fogyasztói technológiában gyorsítja a növekedést, erős magán- és állami befektetések mellett.

Európa

Az európai mesterséges intelligencia piac stabil növekedést mutat, amit kormányzati kezdeményezések és az AI-alkalmazást ösztönző szabályozás támogat a gyógyszerkutatásban, az ellátási láncban és a chipgyártásban.

A növekvő K+F-befektetések innovációt hajtanak az egészségügyi, autóipari és gyártási AI-alkalmazásokban, miközben az adatvédelemre és az etikus AI-ra (vagyis arra, hogy az AI-rendszer ne legyen elfogult, tartsa tiszteletben a felhasználók magánéletét, és döntései átláthatók legyenek) való fókusz alakítja a technológiai bevezetést és a piaci stratégiákat.

Ázsiai-csendes-óceáni térség

Az ázsiai-csendes-óceáni térség a mesterséges intelligencia leggyorsabban növekvő piaca. A térségben a mesterséges intelligencia a pénzügyi piacon olyan feladatokban hasznosul, mint az ügyfélszolgálat, a hitelminősítés, a kockázatértékelés és a csalásészlelés.

A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok egyre gyakoribbak, javítják az ügyfél-interakciókat és zökkenőmentesebb banki élményt nyújtanak. Ahogy a mesterséges intelligencia technológia folyamatosan fejlődik, az ázsiai-csendes-óceáni térség pénzügyi szektora várhatóan mind fejlettebb alkalmazásokat fog bevezetni.