50+ Epic Generative AI Statistics

Генеративний штучний інтелект – це тип штучного інтелекту, який може генерувати унікальний текст, зображення чи інші медіа, вивчаючи шаблони з наявних даних. Це можна зробити без чітких інструкцій.

Зростання ChatGPT та інших інструментів AI, які дозволяють вводити прості підказки, вибухнуло серед широкої громадськості та революціонізує спосіб створення письмового вмісту, мистецтва та коду.

Але що говорять дані про цю чудову технологію? Ця генеративна статистика штучного інтелекту досліджує його зростання та цінність, як він використовується та ставлення суспільства до нього.

Ключова генеративна статистика ШІ

Пристебніться, оскільки тут знаходяться найважливіші генеративні Статистика ШІ кожен повинен знати!

• За оцінками, до 1.3 року ринок генеративного штучного інтелекту досягне 2032 трильйона доларів.
• OpenAI є найбільшою генеруючою компанією штучного інтелекту за значенням і кількістю користувачів.
• Понад 60% компаній використовують генеративний ШІ на робочому місці.
• 12% дорослих американців використовували ChatGPT для створення тексту.
• 30% вихідних маркетингових повідомлень від великих організацій буде згенеровано ШІ.
• Generative AI зменшить робоче навантаження на 60-70%.

Генеративна статистика використання ШІ

Скільки людей використовують генеративний ШІ і для чого вони його використовують? Ці захоплюючі статистичні дані досліджують, як це було прийнято, демонстрації для користувачів тощо.

1. Понад 60% компаній використовують генеративний ШІ на робочому місці.

(Джерело: Jasper AI)

Приблизно 61.5% компаній з 11-1000 співробітниками використовують генеративний ШІ на робочому місці. 46.1% тих, хто його впровадив, використовують його частіше ніж раз на тиждень. Трохи менше 33% використовують його щодня.

2. Понад 50% бізнес-лідерів запровадили генеративний ШІ спеціально для контент-маркетингу.

(Джерело: SiegeMedia)

52% опитаних бізнес-лідерів кажуть, що вони впровадили генеративні інструменти ШІ, такі як ChatGPT, щоб допомогти створювати маркетинговий контент. 64.7% планують спробувати до кінця 2023 року.

3. 12% дорослих американців використовували ChatGPT для створення текстового контенту.

(Джерело: Statista – використання ChatGPT)

Генеративний штучний інтелект настільки популярний, що станом на січень 2023 року 12% дорослих американців використовували ChatGPT для створення тексту самостійно, а ще 38% бачили, як його використовують інші. Це означає, що половина була піддана цій технології.

4. 26% людей у ​​Великобританії використовували генеративний ШІ.

(Джерело: Deloitte)

Використання у Великобританії вище, ніж у США: 52% чули про генеративний ШІ, а 26% пробували його хоча б раз. 28% тих, хто користувався нею, роблять це щотижня, а 9% – щодня. 30% пробували лише один раз.

5. 1 із 3 студентів американських коледжів використовує ChatGPT для виконання домашніх завдань.

(Джерело: Intelligent.com)

Модель людської мови полегшує ChatGPT для відповідей на запитання та написання шкільних завдань. Дані опитування показують, що до 33% студентів коледжів США використовують генеративний ШІ для виконання домашніх завдань. 60% студентів, які зізнаються, що використовують ChatGPT, кажуть, що використовують його у більш ніж половині всіх завдань.

6. Більше половини студентів британських коледжів використовували ШІ в навчанні.

(Джерело: Deloitte)

У Великобританії 56% учнів віком від 16 до 19 років використовували генеративні ШІ для освіти доручень.

7. Індустрія маркетингу та реклами має найвищий рівень впровадження генеративного ШІ.

(Джерело: Statista – AI Adoption)

Станом на 2022 рік американські маркетингові та рекламні фірми найбільше використовували генеративний ШІ згідно з опитуванням професіоналів з усіх галузей. Професіонали, пов’язані з технологіями, мали друге місце за рівнем впровадження (35%), за ними йшов консалтинг (30%).

Незважаючи на охорона здоров'я, що має багато програм ШІ, вона не була широкою адаптацією генеративного штучного інтелекту. Він опустився в списку з показником 15% впровадження.

8. Близько 86% постачальників медичних послуг, наукових компаній про життя та постачальників технологій використовують ШІ.

(Джерело: Healthcare IT News)

Незважаючи на такий високий рівень впровадження, багато з цих галузей з’явилися раніше, ніж генеративний ШІ. Насправді охорона здоров’я першою запровадила інші технології штучного інтелекту. Однак очікується, що в найближчі роки він швидко розвиватиметься завдяки генеративним помічникам ШІ.

9. Жодна вікова група не використовує генеративний ШІ значно більше, ніж інші.

(Джерело: Statista – AI Age)

У Сполучених Штатах різні покоління використовують ШІ приблизно однаково. 29% представників молодшого покоління Z використовували його, але 28% покоління X і 27% представників мілленіалів теж пробували.

10. Міське населення на 15% більше піддається генеративному ШІ, ніж сільське населення.

(Джерело: Santander)

35% міського населення піддається впливу ШІ порівняно з 20% сільського населення. Це відбувається за тією ж траєкторією, що й інші технології.

Історична генеративна статистика ШІ

Наступні генеративні статистичні дані та факти штучного інтелекту повертаються до історії та віх розвитку технології.

11. Ранній генеративний ШІ був вперше розроблений у 1960-х роках.

(Джерело: Forbes)

ELIZA була одним із найперших генеративних чат-ботів, розроблених у 1960-х Джозефом Вайзенбаумом, комп’ютерним науковцем з MIT. ELIZA була розроблена для імітації розмови між користувачем і психотерапевтом за допомогою спрощеного підходу зіставлення шаблонів.

Це працювало шляхом розпізнавання ключових слів і фраз у введених користувачами та генерування попередньо запрограмованих відповідей на основі цих шаблонів. Однак насправді це не була модель навчання.

12. Генеративний штучний інтелект зробив крок вперед у 2014 році, представивши генеративні змагальні мережі.

(Джерело: Tech Target)

Generative Adversarial Networks (GAN) були представлені в 2014 році Яном Гудфеллоу. Процес тренує дві нейронні мережі одночасно, одну відому як генератор, а іншу як дискримінатор. Генератор створює синтетичні дані, тоді як робота дискримінатора полягає в розрізненні реальних даних від згенерованих.

Під час процесу навчання генератор намагається виробляти все більш реалістичні дані, які можуть обдурити дискримінатора, у той час як дискримінатор вчиться краще розрізняти реальні та підроблені дані.

13. У 2016 році WaveNet від DeepMind став важливою віхою для штучного інтелекту, що генерує звук.

(Джерело: The Verge)

WaveNet зміг створити людське мовлення, завдяки чому з’явилися передові голосові помічники штучного інтелекту та високоточні інструменти синтезу тексту в мовлення, які ми бачимо сьогодні.

14. У 2017 році NVIDIA розробила прогресивні GAN для створення фотореалістичних зображень.

(Джерело: NVIDIA)

Мережі GAN від NVIDIA змогли створювати зображення з деталізацією та чіткістю, якої ніколи раніше не бачили, експоненціально додаючи нові шари під час навчання на своїх даних. Це створило зображення з високою деталізацією та високою роздільною здатністю, які ми тепер бачимо з кількох генераторів зображень штучного інтелекту.

15. Open AI розробив перший Generative Pre-trained Transformer (GPT) у 2018 році.

(Джерело: WEF)

GPT у ChatGPT посилається на «генеративний попередньо навчений трансформатор», який було представлено OpenAI у їхній статті під назвою «Покращення розуміння мови шляхом генеративного попереднього навчання».

Модель попередньо навчена на 570 гігабайтах тексту зі 175 мільярдами параметрів, що дозволяє їй вивчати базові шаблони та структури мови. Після цього він точно налаштовується на класифікацію тексту, переклад мови, відповіді на запитання тощо.

16. GPT-3 коштує 3.2 мільйона доларів на комп'ютерні ресурси для навчання.

(Джерело: Santander)

Вивчення всіх цих даних не є безкоштовним. За оцінками, третє втілення GPT спожило комп’ютерної потужності та ресурсів на суму 3.2 мільйона доларів. Після запуску ChatGPT коштував 700,000 XNUMX доларів на день.

17. Мистецтво ШІ з’явилося у 2021 році з випуском DALL-E.

(Джерело: Arimetrics)

DALL-E від OpenAI, який є грою на художника Сальвадора Далі, застосував попередньо навчені трансформатори для генерації пікселів, а не тексту. Це дозволило створити високоякісне штучне мистецтво з підказок природної мови. За DALL-E незабаром з’явилися Midjourney і Stable Diffusion.

18. GhatGPT перевищив мільйон користувачів менш ніж за тиждень.

(Джерело: Reuters)

Генеральний директор ChatGPT Сем Альтман оголосив у Twitter, що його публічний випуск у листопаді 2022 року перевищив мільйон користувачів протягом тижня. Щоб проілюструвати це стрімке зростання, сам Twitter не був таким популярним до 2 років після його запуску.

19. Bard втратив вартість акцій Google на 100 мільярдів доларів після того, як компанія була представлена ​​в лютому 2023 року.

(Джерело: Wallstreet Journal)

Не всі генеративні інструменти штучного інтелекту працюють на ура. Bard, який є конкурентом Google ChatGPT, спричинив падіння акцій корпорації на 8% після того, як він був продемонстрований у прямому ефірі в лютому 2023 року та дав неточну відповідь.

20. У травні 2023 року Клод зміг обробити середній роман за одну хвилину.

(Джерело: McKinsey)

У березні 9,000 року генеративний штучний інтелект Anthropic, Claude, міг обробляти 2023 токенів тексту. Через два місяці він перевищив 100,000 75,000 токенів, що дорівнює приблизно XNUMX XNUMX слів на хвилину або один середній роман.

Фінансова генеративна статистика ШІ

У цій фінансовій статистиці розглядається частка ринку штучного інтелекту, зароблені гроші та вартість провідних компаній.

21. За оцінками, до 1.3 року ринок генеративного ШІ досягне 2032 трильйона доларів.

(Джерело: Bloomberg)

У 2022 році ринок генеративного ШІ коштував приблизно 40 мільярдів доларів. Нещодавній аналіз показує, що він може зрости зі зведеним річним темпом зростання (CAGR) на 42%, досягнувши 1.3 трильйона доларів США до кінця наступного десятиліття.

Крім того, генеративні програмні продукти ШІ можуть додати близько 280 мільярдів доларів до глобального ринку програмного забезпечення.

22. Генеративний штучний інтелект може додати світовій економіці суму, еквівалентну 2.6-4.4 трлн доларів США.

(Джерело: McKinsey)

Додаткова продуктивність, пов’язана з генеративним штучним інтелектом, може щороку додавати світовій економіці від 2.6 до 4.4 трильйонів доларів США. 75% цієї вартості охоплює роботу з клієнтами, маркетинг і продажі, розробку програмного забезпечення та дослідження та розробки.

23. Північна Америка є провідним ринком генеративного ШІ за регіонами.

(Джерела: Precedence Research, Statista – AI US)

Північна Америка є лідером ринку за регіонами, на частку якої припадає 41% доходу в 2022 році. Це склало трохи менше 10 мільярдів доларів. За нею йдуть Європа (26%), Азіатсько-Тихоокеанський регіон (22%), Латинська Америка (8%) і Близький Схід/Африка (3%).

24. У 2022 році сегмент медіа та розваг займав 34% світового ринку генеративного ШІ.

(Джерела: Precedence Research)

У 1.5 році сегмент медіа та розваг перевищив 34 мільярда доларів і мав 2022% доходу. Це пов’язано з генеративними рекламними кампаніями ШІ. Очікується, що протягом наступного десятиліття сегмент ділових і фінансових послуг зростатиме найшвидше – 36.4%.

25. OpenAI є найбільшою генеруючою компанією штучного інтелекту за вартістю та користувачами.

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

OpenAI — це компанія, яка створила популярний чат-бот AI ChatGPT і генератор зображень DALL-E. На даний момент це найуспішніша компанія, що займається генеруванням штучного інтелекту, у квітні 27 року її оцінювали в 29–2023 мільярдів доларів.

У червні 1.7 року у Google Bard також було понад 2023 мільярда користувачів. Для порівняння Google Bard мав приблизно 140 мільйонів користувачів і іноді втрачав гроші корпорації.

Anthropic, компанія штучного інтелекту, остання оцінена в 4.1 мільярда доларів, нещодавно запустила свою другу генеративну модель чат-бота Claude 2. Однак її база користувачів набагато менша, ніж у ChatGPT.

26. Платформа генеративного штучного інтелекту Stable Diffusion коштує понад 1 мільярд доларів.

(Джерела: Forbes 2, iNews)

Генератори ШІ можуть створювати зображення та ілюстрації не лише текстові відповіді. Stable Diffusion наразі є провідним генератором зображень із понад 10 мільйонами користувачів на день і вартістю понад 1 мільярд доларів США. Його найближчим конкурентом є власний генератор зображень DALL-E від OpenAI, хоча він працює за системою оплати.

Команда AI арт-ринок важко визначити кількісно. Проте найцінніший NFT, створений штучним інтелектом, був проданий за 1.1 мільйона доларів, а інші звичайні твори мистецтва штучного інтелекту були продані на аукціоні за сотні тисяч.

27. 1.7 мільярда доларів венчурного капіталу було залучено для рішень штучного інтелекту, які не належать до ChatGPT.

(Джерело: Gartner)

Усі знають про ChatGPT, але з 1.7 року венчурні капіталісти профінансували понад 2020 мільярда доларів США в генеративну технологію штучного інтелекту, причому найбільше інвестицій було вкладено у відкриття нових ліків і кодування програмного забезпечення.

28. Очікується, що програмне забезпечення Generative AI коштуватиме 3.7 мільярда доларів до кінця 2023 року.

(Джерело: S&P Global)

Згідно з даними 263 компаній-виробників програмного забезпечення генеративного штучного інтелекту, ринок програмного забезпечення генеративного штучного інтелекту оцінюється приблизно в 3.7 мільярда доларів США до кінця 2023 року.

29. Генератори коду є найбільш швидкозростаючими генеративними інструментами ШІ.

(Джерело: S&P Global)

Хоча загальні чат-боти зараз є найбільш використовуваною формою генеративного ШІ, очікується, що боти, які можуть генерувати комп’ютерний код, матимуть найшвидші темпи зростання протягом наступних 5 років. За оцінками, генератори коду матимуть загальний річний темп зростання 72.9%.

Генератори зображень ШІ є другим за швидкістю зростання типом генеративного штучного інтелекту з CAGR 65.8%.

30. Сектор охорони здоров'я Австралії може отримати 13 мільярдів доларів від впровадження генеративного ШІ.

(Джерело: Microsoft)

Дослідження Microsoft свідчать про те, що впровадження носіїв для пацієнтів, діагностика на основі штучного інтелекту та економія часу завдяки автоматизації адміністративних завдань можуть збільшити від 5 до 13 мільярдів доларів США в галузі охорони здоров’я Австралії.

Ставлення до генеративної статистики ШІ

Наступні статистичні дані та думки досліджують, як професіонали та громадськість ставляться до зростання генеративного ШІ.

31. Майже 100% глобальних керівників вважають, що ШІ буде важливим для їхніх стратегій.

(Джерело: Accenture)

98% керівників, опитаних у всьому світі, кажуть, що штучний інтелект відіграватиме ключову роль у стратегії їхньої компанії протягом наступних 3-5 років.

32. Чоловіки більше довіряють генеративному ШІ, ніж жінки.

(Джерело: Insider Intelligence)

Серед опитаних дорослих американців серед тих, хто сильно довіряє генеративному штучному інтелекту, від 60% чоловіків до 40% жінок. Тим часом серед тих, хто висловив сильну недовіру, було 53% жінок проти 47% чоловіків.

33. ChatGPT має 60/40 розподіл між чоловіками та жінками.

(Джерело: SimilarWeb)

Станом на червень 2023 року веб-трафік ChatGPT становить 59.69% чоловіків і 40.31% жінок. Схоже, що чоловіки використовують штучний інтелект і довіряють йому більше, ніж жінки.

34. 68.4% технічних професіоналів не вважають, що їхня робота під загрозою через генеративний ШІ.

(Джерело: Jasper AI)

В опитуванні 500 технічних спеціалістів у 12 відділах 68.4% не відчували, що генеративні інструменти штучного інтелекту не загрожують їхній роботі. Крім того, 73% усіх респондентів вважають такі інструменти безпечними та етичними.

35. 82% співробітників стурбовані тим, що хакери використовують генеративний штучний інтелект для створення шахрайських електронних листів.

(Джерело: IT Pro)

Дослідження 2023 року виявили величезний сплеск кількості нових атак на електронну пошту на основі соціальної інженерії, що корелювало зі зростанням генеративних ботів ШІ. Через це 82% співробітників сказали, що шахрайські електронні листи, створені ШІ, викликають занепокоєння на роботі.

36. Понад 50% дорослих американців побоюються, що створений штучним інтелектом текстовий контент може бути неточним або оманливим.

(Джерело: Insider Intelligence 2)

Хоча більшість погоджується, що генеративний штучний інтелект може заощадити час і гроші на робочому місці, 56% респондентів повністю погодилися або частково погодилися з тим, що його письмовий вміст може містити упередження та неточності.

Це може варіюватися від отримання абсолютно неправильної інформації, поганої граматики або того факту, що такі інструменти, як ChatGPT, не навчалися на реальних даних після вересня 2021 року.

37. 43% користувачів генеративного ШІ у Великобританії вважають, що він завжди говорить правду.

(Джерело: Telecoms)

У Великій Британії 43% постійних користувачів генеративного штучного інтелекту впевнені, що він завжди генерує фактично точні відповіді, порівняно з лише 19% людей, які ще не користуються ШІ.

38. Більшість погоджується, що з часом точність підвищиться.

(Джерело: Jasper AI)

Незважаючи на поточні побоювання неточностей, 83% очікують, що моделі ШІ покращуватимуть свої результати з часом, що є природною функцією машинного навчання.

39. 75% американців стурбовані дипфейками.

(Джерело: MITRE-Harris)

Ще більше занепокоєння викликає те, що якість створених штучним інтелектом фотографій, відео та аудіо настільки висока, що це може змусити людей подумати, що вони справжні. Так звані дипфейки створюють образ реальної людини, наприклад, знаменитості чи політика, і використовують штучний інтелект, щоб змусити їх робити та говорити все, що хоче творець.

Це піднімає низку проблем щодо пропаганди, фейкових новин, конфіденційності та порушення авторських прав.

40. 88% маркетологів економлять час і гроші за допомогою Generative AI.

(Джерело: Insider Intelligence 3)

Переважна більшість Росії Маркетологи кажуть, що генеративний ШІ робить свою компанію більш ефективною та рентабельною. 88% також вірять AI контент може бути таким же або навіть кращим, ніж те, що виробляють люди.

Майбутнє генеративного ШІ

Ця генеративна статистика ШІ досліджує зростання ринку та прогнози на майбутнє.

41. Generative AI зменшить робоче навантаження на 60-70%.

(Джерела: McKinsey, Accenture)

Завдяки автоматизації повторюваних завдань і доповненню більш складних завдань генеративний ШІ може зменшити поточне робоче навантаження середнього працівника на 60-70%. Це дорівнює 40% усіх робочих годин на день.

Хоча такі цифри викликають страх Заміщення роботи AI, це також може звільнити час для більш важливих завдань, які ШІ не може автоматизувати.

42. Офісні та адміністративні роботи піддаються найбільшому ризику автоматизації.

(Джерело: Goldman Sachs)

Дослідження показують, що адміністративні, повторювані завдання та завдання, що базуються на даних, піддаються найбільшому ризику бути заміненими генеративним ШІ.

З точки зору ролей, 46% офісних та адміністративних робочих місць будуть автоматизовані. Далі йдуть юристи (44%), і архітектура та машинобудування (37%).

Хоча ручна праця може зіткнутися з подальшою автоматизацією робототехніки, на неї найменше впливають генеративні форми ШІ.

43. Генеративний штучний інтелект більше вплине на працівниць, ніж на чоловіків.

(Джерело: Kenan Institute)

Недавнє дослідження показало, що 80% жінок займаються професіями, які сильно піддаються автоматизації генеративним ШІ. Це посади, на яких принаймні чверть завдань може виконувати ШІ.

Лише 60% чоловіків займають подібні посади, а це означає, що ШІ може витіснити з роботи більше жінок, ніж чоловіків.

44. Генеративний ШІ сприятиме потенційному щорічному збільшенню продуктивності праці на 3.3%.

(Джерело: McKinsey)

Генеративний штучний інтелект, інші форми штучного інтелекту та інші технології автоматизації об’єднаються для підвищення продуктивності праці на 0.2%–3.3% щороку. Очікується, що це зростання буде стабільним до 2040 року.

45. У банківському секторі продуктивність зросте більш ніж на 2.8%.

(Джерело: McKinsey)

Generative AI – це чудова перспектива для банківської галузі. Прогнозується збільшення продуктивності від 2.8% до 4.7% на основі річного доходу сектора.

46. ​​Вирішення проблем можна вирішити на 15% швидше в службі обслуговування клієнтів завдяки ШІ.

(Джерело: NBER)

Дослідження за участю фірми з 5,000 співробітників служби підтримки клієнтів показало, що застосування штучного інтелекту призвело до збільшення швидкості вирішення проблем на 15%. Це також зменшило час, витрачений на вирішення будь-якої проблеми, на 10%.

47. 30% вихідних маркетингових повідомлень від великих організацій буде згенеровано ШІ.

(Джерела: Gartner, Influencer Marketing Hub)

Очікується, що до 30 року ШІ створить 2025% вихідних маркетингових повідомлень великих організацій. У 2022 році це було лише 2%.

Це може бути однією з причин, чому 35.6% фахівців з маркетингу вважають, що штучний інтелект може становити загрозу для роботи маркетологів.

48. У майбутньому 10% усіх даних буде створювати ШІ.

(Джерело: Gartner 2)

До 2025 року контент, створений штучним інтелектом, складатиме 10% усіх даних, що значно більше, ніж нинішній 1%.

49. Apple планує випустити власного бота GPT, що призведе до зростання акцій на 71 мільярд доларів.

(Джерела: The Verge, Fortune)

ЗМІ прозвали Apple GPT, виробник iPhone зараз розробляє власну велику мовну модель для ШІ. Цікаво, що він використовує структуру машинного навчання Google JAX. Коли новини про проект стали публічними, вартість акцій Apple зросла на 71 мільярд доларів.

50. Google додає генеративний штучний інтелект для покращення підсумків статей Асистента.

(Джерело: Android Police)

Кожен користувався голосовим помічником Google, щоб прочитати веб-статтю, щоб він виплеснув усе, що написано на сторінці? Ті, хто має гостре око, підгледіли останній код і знайшли включення генеративного штучного інтелекту, який допоможе йому пропустити пух і читати лише релевантний вміст.

51. Голосові «діпфейки» використовувалися для скоєння злочинів.

(Джерела: TechFinitive, Business Insider)

Оскільки генеративний штучний інтелект розвивається, безпека також повинна розвиватися разом з ним. Раніше цього року репортер зміг обійти крок безпеки Lloyds Bank із голосовою активацією, використовуючи ШІ, щоб імітувати свій власний голос на основі загальнодоступних записів.

В іншому випадку жінку обманом змусили подумати, що її доньку викрали з метою отримання викупу після того, як злочинці використали AI для створення переконливого запису голосу її в біді.

52. Відео Deepfake викликають помилкові спогади.

(Джерело: New Scientist)

Недавній експеримент щодо впливу дипфейків на глядача показав, що більшість страждає від помилкових спогадів. Переглянувши відеоролик зі штучним інтелектом, де героїня фільму «Капітан Марвел» — фальшива Шарліз Терон, 70% глядачів подумали, що фільм справді існує.

Висновок

Генеративний ШІ захопив світ штурмом, і ці типи інструментів були прийняті в тій чи іншій формі майже в кожній галузі та секторі.

З величезним ринком, який буде рости в геометричній прогресії, і моделями штучного інтелекту, які можуть ставати все більш досконалими, єдине питання полягає в тому, як суспільство адаптується?

Джерела

1. Джаспер AI
2. SiegeMedia
3. Statista – використання ChatGPT
4. Deloitte
5. Розумний
6. Statista – впровадження ШІ
7. Новини ІТ в галузі охорони здоров’я
8. Statista – AI Age
9. Сантандер
10. Forbes
11. Технічна мета
12. Грань
13. NVIDIA
14. ВЕФ
15. Ариметрія
16. Reuters
17. Журнал Wallstreet
18. McKinsey
19. Bloomberg
20. Дослідження переваги
21. Statista – AI США
22. Reuters 2
23. Reuters 3
24. SimiliarWeb 1
25. SimilarWeb 2
26. DailyAlts
27. Forbes 2
28. iNews
29. Gartner
30. S&P Global
31. Microsoft
32. Accenture
33. Інсайдерський інтелект
34. ІТ-професіонал
35. Інсайдерська розвідка 2
36. телекоми
37. МІТР-Харріс
38. Інсайдерська розвідка 3
39. Goldman Sachs
40. Інститут Кенана
41. NBER
42. Центр маркетингу впливових компаній
43. Gartner 2
44. Грань 2
45. стан
46. Android поліції
47. TechFinitive
48. Business Insider
49. New Scientist