Den osynliga industrin som gör ChatGPT, Stable Diffusion och alla andra moderna AI-system möjliga
När du använder ChatGPT för att skriva ett e-postmeddelande eller generera en bild med Midjourney tänker du sällan på vad som ligger bakom den artificiella intelligensens "magi". Men bakom varje intelligent svar och varje genererad bild ligger en mångmiljardindustri som få människor pratar om: marknaden för AI-träningsdata.
Denna sektor, som enligt MarketsandMarkets kommer att uppgå till 9,58 miljarder dollar år 2029 med en tillväxttakt på 27,7% per år, är den verkliga motorn för modern artificiell intelligens. Men hur fungerar egentligen den här dolda verksamheten?
Ett fåtal företag dominerar världen av AI-träningsdata som de flesta människor aldrig har hört talas om:
Scale AI, branschens största företag med en marknadsandel på 28%, värderades nyligen till 29 miljarder dollar efter Metas investering. Deras företagskunder betalar mellan 100 000 dollar och flera miljoner dollar per år för högkvalitativa data.
Appen, som är baserat i Australien, driver ett globalt nätverk med över 1 miljon specialister i 170 länder som manuellt taggar och sammanställer data för AI. Företag som Airbnb, John Deere och Procter & Gamble använder deras tjänster för att "lära upp" sina AI-modeller.
Parallellt finns det ett ekosystem för öppen källkod som leds av organisationer som LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network), en tysk ideell organisation som skapade LAION-5B, datasetet med 5,85 miljarder bild-textpar som möjliggjorde Stable Diffusion.
Common Crawl släpper varje månad terabyte med rå webbdata som används för att träna GPT-3, LLaMA och många andra språkmodeller.
Vad allmänheten inte känner till är hur dyrt det har blivit att träna upp en modern AI-modell. Enligt Epoch AI har kostnaderna ökat 2-3 gånger per år under de senaste åtta åren.
Den mest överraskande siffran? Enligt AltIndex.com har kostnaderna för AI-utbildning ökat med 4 300% sedan 2020.
En av de mest kontroversiella frågorna rör användningen av upphovsrättsskyddat material. I februari 2025 slog domstolen i Delaware fast i målet Thomson Reuters v. ROSS Intelligence att AI-träning kan utgöra ett direkt upphovsrättsintrång och avvisade försvaret med "fair use".
Den amerikanska upphovsrättsmyndigheten publicerade en 108-sidig rapport där man drar slutsatsen att vissa användningsområden inte kan försvaras som "fair use", vilket banar väg för potentiellt enorma licenskostnader för AI-företag.
En undersökning av MIT Technology Review avslöjade att DataComp CommonPool, en av de mest använda dataseten, innehåller miljontals bilder av pass, kreditkort och födelsebevis. Med över 2 miljoner nedladdningar under de senaste två åren ger detta upphov till enorma integritetsfrågor.
Experter förutspår att 2028 kommer majoriteten av den mänskligt genererade offentliga text som finns tillgänglig online att användas. Detta "peak data"-scenario driver företagen mot innovativa lösningar:
California AI Transparency Act kommer att kräva att företag offentliggör dataset som används för utbildning, medan EU inför liknande krav i AI Act.
För företag som vill utveckla AI-lösningar är det avgörande att förstå detta ekosystem:
Marknaden för AI-träningsdata är värd 9,58 miljarder dollar och växer med 27,7 procent per år. Denna osynliga industri är inte bara motorn i modern AI, utan utgör också en av vår tids största etiska och juridiska utmaningar.
I nästa artikel kommer vi att undersöka hur företag konkret kan ta steget in i denna värld, med en praktisk guide för att börja utveckla AI-lösningar med hjälp av de dataset och verktyg som finns tillgängliga idag.
För dem som vill lära sig mer nu har vi sammanställt en detaljerad guide med färdplan för implementering, specifika kostnader och komplett verktygsstack - som kan laddas ner kostnadsfritt med prenumeration på newsletter.
Användbara länkar för att komma igång direkt:
Tekniska källor:
Vänta inte på "AI-revolutionen". Skapa den. Om en månad kan du ha din första fungerande modell, medan andra fortfarande planerar.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)