50+ эпических статистических данных генеративного ИИ

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может генерировать уникальный текст, изображения или другие медиа, изучая шаблоны из существующих данных. Это можно сделать без явных инструкций.

Популярность ChatGPT и других инструментов искусственного интеллекта, позволяющих вводить простые подсказки, произвела фурор среди широкой публики и произвела революцию в том, как мы создаем письменный контент, рисунки и код.

Но что говорят данные об этой замечательной технологии? Эта генерирующая статистика ИИ исследует его рост и ценность, то, как он используется, и отношение общества к нему.

Ключевая генерирующая статистика ИИ

Пристегнитесь, так как здесь самые важные генеративные Статистика ИИ каждый должен знать!

• По оценкам, к 1.3 году рынок генеративного ИИ достигнет 2032 триллиона долларов.
• OpenAI — крупнейшая компания в области генеративного искусственного интеллекта по стоимости и количеству пользователей.
• Более 60% компаний используют генеративный ИИ на рабочем месте.
• 12% взрослого населения США использовали ChatGPT для генерации текста.
• 30% исходящих маркетинговых сообщений от крупных организаций будут генерироваться искусственным интеллектом.
• Генеративный ИИ снизит рабочую нагрузку на 60-70%.

Статистика использования генеративного ИИ

Сколько людей используют генеративный ИИ и для чего они его используют? Эти увлекательные статистические данные показывают, как он внедряется, пользовательские демонстрации и многое другое.

1. Более 60% компаний используют генеративный ИИ на рабочем месте.

(Источник: Джаспер ИИ)

Приблизительно 61.5% компаний со штатом от 11 до 1000 сотрудников используют генеративный ИИ на рабочем месте. 46.1% из тех, кто внедрил его, используют его чаще одного раза в неделю. Чуть менее 33% используют его каждый день.

2. Более 50% бизнес-лидеров внедрили генеративный ИИ специально для контент-маркетинга.

(Источник: SiegeMedia)

52% опрошенных бизнес-лидеров говорят, что внедрили генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, для создания маркетингового контента. 64.7% планируют попробовать его к концу 2023 года.

3. 12% взрослых жителей США использовали ChatGPT для создания текстового контента.

(Источник: Statista — использование ChatGPT)

Генеративный ИИ настолько популярен, что по состоянию на январь 2023 года 12% взрослых американцев использовали ChatGPT для самостоятельного создания текста, а еще 38% видели, как его используют другие. Это означает, что половина была подвергнута воздействию технологии.

4. 26% жителей Великобритании использовали генеративный ИИ.

(Источник: Делойт)

Использование в Великобритании выше, чем в США: 52% слышали о генеративном ИИ, а 26% пробовали его хотя бы один раз. 28% из тех, кто использовал его, делают это еженедельно, а 9% используют его каждый день. 30% пробовали это только один раз.

5. Каждый третий студент колледжа в США использует ChatGPT для выполнения домашних заданий.

(Источник: Intelligent.com)

Модель человеческого языка позволяет ChatGPT легко отвечать на вопросы и писать школьные задания. Данные опроса показывают, что до 33% студентов колледжей США используют генеративный ИИ для выполнения домашних заданий. 60% студентов, которые признаются, что используют ChatGPT, говорят, что используют его более чем в половине всех заданий.

6. Более половины британских студентов использовали ИИ в образовании.

(Источник: Делойт)

В Великобритании 56% школьников и студентов в возрасте от 16 до 19 лет использовали генеративный подход. ИИ для образования задания.

7. В сфере маркетинга и рекламы самый высокий уровень внедрения генеративного ИИ.

(Источник: Statista – внедрение ИИ)

По данным опроса профессионалов из всех отраслей, по состоянию на 2022 год американские маркетинговые и рекламные фирмы больше всего использовали генеративный ИИ. Профессионалы, занимающиеся технологиями, заняли второе место по уровню внедрения (35%), за ними следуют консультанты (30%).

Несмотря на здравоохранение с большим количеством приложений ИИ, она не особенно активно использует генеративный ИИ. Он занял последнее место в списке с коэффициентом принятия 15%.

8. Около 86% поставщиков медицинских услуг, медико-биологических компаний и поставщиков технологий используют ИИ.

(Источник: Новости здравоохранения)

Несмотря на такой высокий уровень внедрения, многие из этих отраслей появились раньше, чем генеративный ИИ. Фактически, здравоохранение было одним из первых, кто внедрил другие технологии искусственного интеллекта. Однако ожидается, что в ближайшие годы он будет быстро расти благодаря генеративным помощникам ИИ.

9. Ни одна возрастная группа не использует генеративный ИИ значительно больше, чем другие.

(Источник: Statista — AI Age)

В США разные поколения используют ИИ примерно одинаково. 29% молодого поколения Z использовали его, но 28% представителей поколения X и 27% миллениалов тоже пробовали его.

10. Городское население на 15% больше подвержено воздействию генеративного ИИ, чем сельское население.

(Источник: Сантандер)

35% городского населения подвергается воздействию ПГ по сравнению с 20% сельского населения. Это следует той же траектории, что и другие технологии.

Историческая статистика генеративного ИИ

Следующие статистические данные и факты о генеративном ИИ оглядываются на историю и основные этапы технологии.

11. Ранний генеративный ИИ был впервые разработан в 1960-х годах.

(Источник: Форбс)

ELIZA была одним из первых генеративных чат-ботов, разработанных в 1960-х годах Джозефом Вейценбаумом, компьютерщиком из Массачусетского технологического института. ELIZA была разработана для имитации разговора между пользователем и психотерапевтом с использованием упрощенного подхода сопоставления с образцом.

Это работало за счет распознавания ключевых слов и фраз во вводе пользователя и создания предварительно запрограммированных ответов на основе этих шаблонов. Однако на самом деле это не была учебная модель.

12. Генеративный ИИ продвинулся вперед в 2014 году с введением генеративно-состязательных сетей.

(Источник: Техническая цель)

Генеративно-состязательные сети (GAN) были представлены в 2014 году Яном Гудфеллоу. Процесс одновременно обучает две нейронные сети, одну из которых называют генератором, а другую — дискриминатором. Генератор создает синтетические данные, а работа дискриминатора состоит в том, чтобы различать реальные и сгенерированные данные.

В процессе обучения генератор пытается создавать все более реалистичные данные, которые могут обмануть дискриминатор, в то время как дискриминатор учится лучше отличать настоящие данные от поддельных.

13. В 2016 году WaveNet от DeepMind стал важной вехой для искусственного интеллекта, генерирующего звук.

(Источник: The Verge)

WaveNet смогла генерировать человеческую речь, что привело к появлению передовых голосовых помощников на основе ИИ и высокоточных инструментов синтеза речи, которые мы видим сегодня.

14. В 2017 году NVIDIA разработала прогрессивные сети GAN для создания фотореалистичных изображений.

(Источник: NVIDIA)

Сети NVIDIA GAN смогли генерировать изображения с невиданной ранее детализацией и четкостью, экспоненциально добавляя новые слои во время обучения на своих данных. Это создало изображения с высокой детализацией и высоким разрешением, которые мы теперь видим от нескольких генераторов изображений AI.

15. Компания Open AI разработала первый генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT) в 2018 году.

(Источник: ВЭФ)

GPT в ChatGPT относится к «генеративному предварительно обученному преобразователю», который был представлен OpenAI в их документе под названием «Улучшение понимания языка с помощью генеративного предварительного обучения».

Модель предварительно обучена на 570 гигабайтах текста по 175 миллиардам параметров, что позволяет ей изучать основные шаблоны и структуры языка. После этого он настраивается на классификацию текста, языковой перевод, ответы на вопросы и т. д.

16. Обучение GPT-3 обошлось в 3.2 миллиона долларов компьютерных ресурсов.

(Источник: Сантандер)

Изучение всех этих данных не бесплатно. По оценкам, третье воплощение GPT потребовало компьютерной мощности и ресурсов на сумму 3.2 миллиона долларов. После запуска ChatGPT стоил 700,000 XNUMX долларов в день.

17. Искусство ИИ появилось в 2021 году с выпуском DALL-E.

(Источник: Ариметрика)

DALL-E от OpenAI, который представляет собой игру художника Сальвадора Дали, применяет предварительно обученные преобразователи для генерации пикселей, а не текста. Это позволило создавать высококачественные изображения ИИ из подсказок на естественном языке. Вскоре за DALL-E последовали Midjourney и Stable Diffusion.

18. Число пользователей GhatGPT превысило миллион менее чем за неделю.

(Источник: Рейтер)

Генеральный директор ChatGPT Сэм Альтман объявил в Твиттере, что его публичный выпуск в ноябре 2022 года превысил миллион пользователей в течение недели. Чтобы проиллюстрировать этот стремительный взлет, сам Twitter не был так популярен до двух лет после его запуска.

19. Bard потеряла стоимость акций Google на 100 миллиардов долларов после того, как компания была представлена ​​в феврале 2023 года.

(Источник: Wallstreet Journal)

Не все инструменты генеративного искусственного интеллекта работают на ура. Bard, который является конкурентом Google для ChatGPT, привел к падению акций корпорации на 8% после того, как он был продемонстрирован в прямом эфире в феврале 2023 года и дал неточный ответ.

20. В мае 2023 года Клод смог обработать средний роман за одну минуту.

(Источник: МакКинзи)

Генеративный ИИ Anthropic, Claude, начал с обработки 9,000 токенов текста в марте 2023 года. Два месяца спустя он превысил 100,000 75,000 токенов, что соответствует примерно XNUMX XNUMX слов в минуту или одному среднему роману.

Финансовая генерирующая статистика ИИ

Эта финансовая статистика отражает долю рынка генеративного ИИ, заработанные деньги и стоимость ведущих компаний.

21. По оценкам, к 1.3 году рынок генеративного ИИ достигнет 2032 триллиона долларов.

(Источник: Bloomberg)

В 2022 году рынок генеративного ИИ оценивался примерно в 40 миллиардов долларов. Недавний анализ показывает, что совокупный годовой темп роста (CAGR) может увеличиться на 42%, достигнув 1.3 триллиона долларов к концу следующего десятилетия.

Кроме того, программные продукты для генеративного ИИ могут добавить около 280 миллиардов долларов на мировой рынок программного обеспечения.

22. Генеративный ИИ может добавить в мировую экономику эквивалент от 2.6 до 4.4 трлн долларов США.

(Источник: МакКинзи)

Дополнительная производительность, связанная с генеративным искусственным интеллектом, может ежегодно приносить мировой экономике от 2.6 до 4.4 триллиона долларов. 75% этой стоимости приходится на операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработку программного обеспечения и исследования и разработки.

23. Северная Америка является ведущим рынком генеративного ИИ по регионам.

(Источники: Precedence Research, Statista – AI США)

Северная Америка является лидером рынка по регионам, на нее приходится 41% выручки в 2022 году. Это составило чуть менее 10 миллиардов долларов. За ней следуют Европа (26%), Азиатско-Тихоокеанский регион (22%), Латинская Америка (8%) и Ближний Восток/Африка (3%).

24. В 2022 году сегмент медиа и развлечений занимал 34% мирового рынка генеративного ИИ.

(Источники: Precedence Research)

Сегмент СМИ и развлечений превысил 1.5 миллиарда долларов, и в 34 году на него пришлось 2022% выручки. Это было связано с генеративными рекламными кампаниями ИИ. Ожидается, что в течение следующего десятилетия сегмент деловых и финансовых услуг будет расти самыми быстрыми темпами — на 36.4%.

25. OpenAI — крупнейшая компания в области генеративного искусственного интеллекта по ценности и числу пользователей.

(Источники: Reuters 2-3, SimilarWeb 1-2, DailyAlts)

OpenAI — компания, стоящая за популярным чат-ботом с искусственным интеллектом ChatGPT и генератором изображений DALL-E. В настоящее время это самая успешная компания в области генеративного искусственного интеллекта в мире, которая в апреле 27 года оценивалась от 29 до 2023 миллиардов долларов.

В июне 1.7 года у него также было более 2023 миллиарда пользователей. Для сравнения, у Google Bard было около 140 миллионов пользователей, и иногда он терял деньги корпорации.

Компания Anthropic, специализирующаяся на искусственном интеллекте, в последний раз оценивалась в 4.1 миллиарда долларов, недавно запустила вторую модель генеративного чат-бота Claude 2. Однако ее пользовательская база намного меньше, чем у ChatGPT.

26. Арт-платформа генеративного искусственного интеллекта Stable Diffusion стоит более 1 миллиарда долларов.

(Источники: Forbes 2, iNews)

Генераторы ИИ могут создавать изображения и произведения искусства не только текстовые ответы. Stable Diffusion в настоящее время является ведущим генератором изображений с более чем 10 миллионами пользователей в день и стоимостью более 1 миллиарда долларов. Его ближайшим конкурентом является собственный генератор изображений OpenAI DALL-E, хотя он находится за платным доступом.

Ассоциация Арт-рынок ИИ трудно поддается количественной оценке. Тем не менее, самый дорогой NFT, созданный ИИ, был продан за 1.1 миллиона долларов, а другие обычные произведения искусства ИИ были проданы на аукционах за сотни тысяч.

27. Для ИИ-решений, не связанных с ChatGPT, было привлечено 1.7 миллиарда долларов венчурного капитала.

(Источник: Gartner)

Все знают о ChatGPT, но с 1.7 года венчурные капиталисты вложили более 2020 миллиарда долларов в технологию генеративного искусственного интеллекта, причем наибольшие инвестиции получили открытие новых лекарств и кодирование программного обеспечения.

28. Ожидается, что к концу 3.7 года программное обеспечение для генеративного ИИ будет стоить 2023 миллиарда долларов.

(Источник: S&P Global)

Основываясь на данных 263 компаний-разработчиков программного обеспечения для генеративного ИИ, рынок программного обеспечения для генеративного ИИ к концу 3.7 года оценивается примерно в 2023 миллиарда долларов.

29. Генераторы кода — самые быстрорастущие инструменты генеративного ИИ.

(Источник: S&P Global)

В то время как обычные чат-боты в настоящее время являются наиболее используемой формой генеративного ИИ, ожидается, что боты, которые могут генерировать компьютерный код, будут иметь самые высокие темпы роста в течение следующих 5 лет. Предполагается, что совокупный годовой прирост генераторов кода составит 72.9%.

Генераторы изображений ИИ являются вторым самым быстрорастущим типом генеративного ИИ с среднегодовым темпом роста 65.8%.

30. Сектор здравоохранения Австралии может получить 13 миллиардов долларов от внедрения генеративного ИИ.

(Источник: Майкрософт)

Исследования Microsoft показывают, что внедрение носимых устройств для пациентов, диагностика на основе ИИ и время, сэкономленное за счет автоматизации административных задач, могут добавить от 5 до 13 миллиардов долларов в отрасль здравоохранения Австралии.

Отношение к генеративной статистике ИИ

Следующие статистические данные и мнения показывают, как профессионалы и общественность относятся к развитию генеративного ИИ.

31. Почти 100% мировых руководителей считают, что искусственный интеллект будет важен для их стратегий.

(Источник: Accenture)

98% опрошенных руководителей со всего мира говорят, что искусственный интеллект будет играть ключевую роль в стратегии их компаний в течение следующих 3–5 лет.

32. Мужчины больше доверяют генеративному ИИ, чем женщины.

(Источник: инсайдерская разведка)

Среди опрошенных взрослых американцев те, кто полностью доверяет генеративному ИИ, составляют 60% мужчин и 40% женщин. Между тем, те, кто выразил сильное недоверие, были 53% женщин против 47% мужчин.

33. В ChatGPT соотношение мужчин и женщин составляет 60/40.

(Источник: SimilarWeb)

По состоянию на июнь 2023 года веб-трафик ChatGPT составляет 59.69% мужчин и 40.31% женщин. Кажется, что мужчины используют искусственный интеллект и доверяют ему больше, чем женщины.

34. 68.4% технических специалистов не верят, что их работа подвергается риску из-за генеративного ИИ.

(Источник: Джаспер ИИ)

В опросе 500 технических специалистов из 12 отделов 68.4% не считают, что инструменты генеративного ИИ ставят под угрозу их работу. Более того, 73% всех респондентов считают такие инструменты безопасными и этичными.

35. 82% сотрудников опасаются, что хакеры используют генеративный ИИ для создания мошеннических электронных писем.

(Источник: IT-специалисты)

Исследование, проведенное в 2023 году, выявило огромный всплеск числа новых атак по электронной почте на основе социальной инженерии, что коррелирует с появлением генеративных ботов с искусственным интеллектом. Из-за этого 82% сотрудников заявили, что мошеннические электронные письма, созданные ИИ, вызывают беспокойство на работе.

36. Более 50% взрослых американцев опасаются, что текстовый контент, созданный ИИ, может быть неточным или вводящим в заблуждение.

(Источник: Insider Intelligence 2)

Хотя большинство согласны с тем, что генеративный ИИ может сэкономить время и деньги на рабочем месте, 56% респондентов полностью или частично согласны с тем, что его письменное содержание может содержать предвзятость и неточности.

Это может варьироваться от получения совершенно неправильной информации, плохой грамматики или того факта, что такие инструменты, как ChatGPT, не были обучены на реальных данных после сентября 2021 года.

37. 43% пользователей генеративного ИИ в Великобритании считают, что он всегда говорит правду.

(Источник: Телекоммуникации)

В Великобритании 43% постоянных пользователей генеративного ИИ уверены, что он всегда дает фактически точные ответы, по сравнению с 19% людей, которые еще не использовали ИИ.

38. Большинство согласны с тем, что точность со временем улучшится.

(Источник: Джаспер ИИ)

Несмотря на нынешние опасения по поводу неточностей, до 83% ожидают, что модели ИИ улучшат свои результаты с течением времени, что является естественной функцией машинного обучения.

39. 75% американцев обеспокоены дипфейками.

(Источник: MITRE-Харрис)

Еще большую озабоченность вызывает то, что качество фотографий, видео и аудио, созданных искусственным интеллектом, настолько хорошее, что может обмануть людей, заставив их думать, что они настоящие. Так называемые дипфейки берут образ реального человека, такого как знаменитость или политик, и используют искусственный интеллект, чтобы заставить их делать и говорить все, что хочет создатель.

Это поднимает ряд вопросов, связанных с пропагандой, фейковыми новостями, конфиденциальностью и нарушением авторских прав.

40. 88% маркетологов экономят время и деньги с помощью генеративного ИИ.

(Источник: Insider Intelligence 3)

Подавляющее большинство маркетологи говорят о генеративном ИИ делает их компанию более эффективной и рентабельной. 88% также верят ИИ-контент может быть таким же хорошим или даже лучше, чем то, что производят люди.

Будущее генеративного ИИ

Эта генерирующая статистика ИИ исследует рост рынка и прогнозы на будущее.

41. Генеративный ИИ снизит рабочую нагрузку на 60-70%.

(Источники: McKinsey, Accenture)

Автоматизируя повторяющиеся задачи и дополняя более сложные задачи, генеративный ИИ может снизить текущую рабочую нагрузку среднего работника на 60-70%. Это соответствует 40% всего рабочего времени в день.

Хотя такие цифры вызывают страх Замена рабочих мест ИИ, это также может высвободить время для более важных задач, которые ИИ не может автоматизировать.

42. Офисные и административные рабочие места больше всего подвержены риску автоматизации.

(Источник: Goldman Sachs)

Исследования показывают, что административные, повторяющиеся задачи и задачи, основанные на данных, подвергаются наибольшему риску замены генеративным ИИ.

Что касается ролей, то 46% рабочих мест офисной и административной поддержки будут автоматизированы. Далее следует юриспруденция (44%). архитектура и машиностроение (37%).

Хотя ручной труд может столкнуться с дальнейшей автоматизацией робототехникой, на него меньше всего влияют генеративные формы ИИ.

43. Генеративный ИИ повлияет на женщин больше, чем на мужчин.

(Источник: Институт Кенана)

Недавнее исследование показало, что 80% женщин заняты в профессиях, которые сильно подвержены автоматизации с помощью генеративного ИИ. Это позиции, где как минимум четверть задач может выполнять ИИ.

Только 60% мужчин занимают аналогичные должности, а это означает, что ИИ может вытеснить с работы больше женщин, чем мужчин.

44. Генеративный ИИ будет способствовать потенциальному увеличению производительности труда на 3.3% в год.

(Источник: МакКинзи)

Комбинация генеративного ИИ, других форм ИИ и других технологий автоматизации будет приводить к увеличению производительности труда на 0.2-3.3% в год. Ожидается, что этот рост сохранится до 2040 года.

45. В банковском секторе производительность вырастет более чем на 2.8%.

(Источник: МакКинзи)

Генеративный ИИ — отличная перспектива для банковской отрасли. Прогнозируется увеличение производительности от 2.8% до 4.7% в зависимости от годового дохода сектора.

46. ​​Решение проблем в сфере обслуживания клиентов может быть решено на 15% быстрее благодаря ИИ.

(Источник: НБЭИ)

Исследование, в котором участвовало 5,000 сотрудников службы поддержки клиентов, показало, что внедрение ИИ привело к увеличению скорости решения проблем на 15%. Это также сократило время, затрачиваемое на решение любой проблемы, на 10%.

47. 30% исходящих маркетинговых сообщений от крупных организаций будут генерироваться ИИ.

(Источники: Gartner, Influencer Marketing Hub)

Ожидается, что к 30 году ИИ будет генерировать 2025% исходящих маркетинговых сообщений крупных организаций. В 2022 году этот показатель составлял всего 2%.

Это может быть одной из причин, по которой 35.6% специалистов по маркетингу считают, что ИИ может представлять риск для работы маркетологов.

48. В будущем 10% всех данных будет генерироваться искусственным интеллектом.

(Источник: Гартнер 2)

К 2025 году контент, генерируемый ИИ, будет составлять 10% всех данных, что значительно больше, чем текущий 1%.

49. Apple планирует выпустить собственного GPT-бота, что вызовет рост акций на 71 миллиард долларов.

(Источники: The Verge, Fortune)

Производитель iPhone, получивший в СМИ прозвище Apple GPT, в настоящее время разрабатывает собственную большую языковую модель для ИИ. Интересно, что он использует фреймворк машинного обучения JAX от Google. Когда новости о проекте стали достоянием общественности, стоимость акций Apple выросла на 71 миллиард долларов.

50. Google добавляет генеративный ИИ для улучшения резюме статей Assistant.

(Источник: Android-полиция)

Каждый использовал голосового помощника Google для чтения веб-статьи только для того, чтобы он выдал все, что написано на странице? Те, у кого острый глаз, отследили последний код и обнаружили включение генеративного ИИ, который поможет ему пропустить ерунду и читать только соответствующий контент.

51. Голосовые «дипфейки» использовались для совершения преступлений.

(Источники: TechFinitive, Business Insider)

По мере развития генеративного ИИ вместе с ним должна развиваться и безопасность. Ранее в этом году репортер смог обойти систему безопасности Lloyds Bank с голосовой активацией, используя ИИ для имитации собственного голоса на основе общедоступных записей.

В другом случае женщину обманом заставили думать, что ее дочь похитили с целью получения выкупа после того, как преступники использовали ИИ для создания убедительной записи голоса о ней в беде.

52. Было показано, что дипфейковые видео вызывают ложные воспоминания.

(Источник: Новый ученый)

Недавний эксперимент по влиянию дипфейков на зрителя показал, что больше всего страдают от ложных воспоминаний. После просмотра видеоклипа с искусственным интеллектом, в котором Шарлиз Терон играет фальшивую роль в «Капитане Марвел», 70% зрителей решили, что фильм действительно существует.

Заключение

Генеративный ИИ покорил мир, и инструменты такого типа в той или иной форме были приняты практически во всех отраслях и секторах.

С огромным рынком, который будет расти в геометрической прогрессии, и моделями ИИ, которые могут стать только более совершенными, единственный вопрос заключается в том, как общество будет адаптироваться?

Источники

1. Джаспер ИИ
2. ОсадаМедиа
3. Статистика – Использование ChatGPT
4. Deloitte
5. Умный
6. Статистика — внедрение ИИ
7. Новости здравоохранения
8. Статистика – Эпоха ИИ
9. Сантандер
10. Forbes
11. Техническая цель
12. Грань
13. NVIDIA
14. ВЭФ
15. Ариметрика
16. Reuters
17. Wallstreet Journal
18. McKinsey
19. Bloomberg
20. Приоритетные исследования
21. Статистика – AI США
22. Рейтер 2
23. Рейтер 3
24. ПохожиеВеб 1
25. Похожие веб-2
26. Ежедневные альтернативы
27. Forbes 2
28. iNews
29. Gartner
30. S&P Global
31. Microsoft
32. Accenture
33. Инсайдерская разведка
34. ITPro
35. Инсайдерская разведка 2
36. Телекомы
37. MITRE-Харрис
38. Инсайдерская разведка 3
39. Goldman Sachs
40. Институт Кенана
41. НБЭР
42. Influencer Marketing Hub
43. Гартнер 2
44. Грань 2
45. Fortune
46. Android полиции
47. Техфинитив
48. Business Insider
49. New Scientist