Markt-Trends von Maschinelles Lernen als Service (MLaaS) Industrie
Zunehmende Einführung von IoT und Automatisierung, um den Markt voranzutreiben
- IoT-Operationen stellen sicher, dass Tausende oder mehr Geräte in einem Unternehmensnetzwerk ordnungsgemäß und sicher funktionieren und dass die erfassten Daten zeitnah und genau sind. Während ausgefeilte Back-End-Analyse-Engines den größten Teil der Datenstromverarbeitung übernehmen, wird die Sicherstellung der Datenqualität oft veralteten Methoden überlassen. Einige Anbieter von IoT-Plattformen nutzen die Technologie des maschinellen Lernens, um ihre Betriebsmanagementfähigkeiten zu verbessern und die Kontrolle über die weitläufigen IoT-Infrastrukturen sicherzustellen.
- Maschinelles Lernen kann die verborgenen Muster in IoT-Daten entmystifizieren, indem es mithilfe ausgefeilter Algorithmen große Datenmengen analysiert. ML-Inferenz kann manuelle Prozesse durch automatisierte Systeme ergänzen oder ersetzen, die statistisch abgeleitete Aktionen in kritischen Prozessen verwenden. Auf ML basierende Lösungen automatisieren den IoT-Datenmodellierungsprozess und machen so die umständlichen und arbeitsintensiven Aktivitäten der Modellauswahl, Codierung und Validierung überflüssig.
- Kleine Unternehmen, die IoT einführen, können den zeitaufwändigen Prozess des maschinellen Lernens erheblich einsparen. MLaaS-Anbieter führen möglicherweise mehr Abfragen schneller durch und bieten mehr Arten von Analysen, um aus riesigen Datencaches, die von mehreren Geräten im IoT-Netzwerk generiert werden, verwertbarere Informationen zu erhalten.
- Laut der Manufacturing Vision Study von Zebra wird erwartet, dass intelligente Asset-Monitoring-Systeme auf Basis von IoT und RFID bis 2022 herkömmliche, auf Tabellenkalkulationen basierende Ansätze übertreffen werden. Laut einer Studie der Microsoft Corporation haben 85 % der Unternehmen mindestens ein IIoT-Anwendungsfallprojekt. Es wurde erwartet, dass diese Zahl steigen wird, da 94 % der Befragten angaben, dass sie im Jahr 2021 IIoT-Initiativen verfolgen würden. Diese Fälle könnten in naher Zukunft Chancen für MLaaS-Anbieter schaffen.
- Der zunehmende Einsatz cloudbasierter Technologie in vielen Unternehmen kommt der Datenübertragung zugute, da diese Verbindungen einfacher hergestellt werden können. Dies ermöglicht jedem Mitarbeiter einer Organisation den Zugriff auf Daten und erhöht so die Kosteneffizienz eines Unternehmens. Im April 2023 gaben Oracle Corporation und GitLab Inc. die Verfügbarkeit eines neuen Angebots bekannt, das die ML- und KI-Funktionalitäten erweitert. Kunden können KI- und ML-Workloads mit GPU-fähigen GitLab-Läufern auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ausführen und erhalten Zugriff auf die Bereitstellung von Cloud-Diensten, wo immer sie benötigt werden, einschließlich lokaler und Multi-Cloud-Umgebungen.
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Nordamerika wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten
- Es wird erwartet, dass Nordamerika aufgrund des robusten Innovationsökosystems, das durch strategische Bundesinvestitionen in Spitzentechnologie vorangetrieben wird und durch die Anwesenheit visionärer Wissenschaftler und Unternehmer aus weltweit renommierten Forschungseinrichtungen ergänzt wird, einen bedeutenden Marktanteil halten wird, was die Entwicklung vorangetrieben hat von MLaaS.
- Beispielsweise kündigte die US-amerikanische National Science Foundation (NSF) im Mai 2023 in Zusammenarbeit mit Hochschuleinrichtungen, anderen Bundesbehörden und anderen Interessengruppen an, 140 Millionen US-Dollar in die Gründung von sieben neuen National Artificial Intelligence Research Institutes (AI) zu investieren. Durch diese Investition möchte die Regierung KI-Systeme und -Technologien fördern und eine vielfältige KI-Belegschaft in den Vereinigten Staaten entwickeln, um einen kohärenten Ansatz für KI-bezogene Chancen und Risiken voranzutreiben. Solche Investitionen der Regionalregierung werden neue Wachstumschancen für den untersuchten Markt schaffen.
- Aufgrund des bemerkenswerten Wachstums in Ländern wie Kanada und den Vereinigten Staaten entfällt der Großteil des Mlaas-Geschäfts auf die nordamerikanische Region. In diesen Ländern gibt es eine große Vielfalt an kleinen und großen Start-ups. Infolgedessen wächst der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung in Nordamerika. In Bezug auf technologische Durchbrüche und Nutzung ist Nordamerika weltweit die am schnellsten wachsende Region im Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung. Es verfügt über die Infrastruktur und die Mittel, um in maschinelles Lernen als Dienstleistung zu investieren. Darüber hinaus dürften erhöhte Verteidigungsausgaben und technische Verbesserungen in der Telekommunikationsbranche das Marktwachstum im gesamten Prognosezeitraum ankurbeln.
- In der Region kam es außerdem zu einer erheblichen Verbreitung von 5G, IoT und vernetzten Geräten. Daher müssen Kommunikationsdienstanbieter (CSPs) eine ständig wachsende Komplexität durch Virtualisierung, Network Slicing, neue Anwendungsfälle und Serviceanforderungen effizient bewältigen. Es wird erwartet, dass dies MLaaS-Lösungen vorantreiben wird, da traditionelle Netzwerk- und Service-Management-Ansätze nicht mehr nachhaltig sind.
- Darüber hinaus haben sich große Technologieunternehmen in der Region wie Microsoft, Google, Amazon und IBM zu wichtigen Akteuren im Wettlauf um ML-as-a-Service entwickelt. Da jedes der Unternehmen über eine umfangreiche öffentliche Cloud-Infrastruktur und ML-Plattformen verfügt, können die Unternehmen maschinelles Lernen als Service für diejenigen Wirklichkeit werden lassen, die KI für alles nutzen möchten, vom Kundenservice bis zur robotergestützten Prozessautomatisierung, für Marketing, Analysen, vorausschauende Wartung usw., um das Training der eingesetzten KI-Datumsmodelle zu unterstützen.
- Die Hauptakteure in dieser Region konzentrieren sich auf die Expansion, um ihren Kunden nahtlose Erlebnisse zu bieten und so die Nachfrage auf dem MlaaS-Markt zu steigern. Beispielsweise kündigte AWS im Februar 2022 die weltweite Ausweitung der lokalen AWS-Zonen an. Das Unternehmen gab die Fertigstellung seiner ersten 16 lokalen AWS-Zonen in den Vereinigten Staaten bekannt und plant die Einführung neuer lokaler AWS-Zonen in 32 neuen Ballungsräumen in 26 Ländern weltweit.
- Der ML-Markt der Region verändert sich aufgrund der Cloud, und Serverless Computing ermöglicht es Entwicklern, ML-Anwendungen schnell zum Laufen zu bringen. Darüber hinaus sind Informationsdienste der Haupttreiber des ML-as-a-Service-Geschäfts. Die bedeutendste Änderung, die Serverless Computing mit sich gebracht hat, besteht darin, dass die Notwendigkeit, physische Datenbankhardware zu skalieren, entfällt.
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