Размер рынка машинного обучения как услуги (MLAAS)
| Период исследования | 2019 - 2029 |
| Размер рынка (2024) | USD 71.34 миллиарда долларов США |
| Размер рынка (2029) | USD 309.37 млрд долларов США |
| CAGR(2024 - 2029) | 34.10 % |
| Самый Быстрорастущий Рынок | Азиатско-Тихоокеанский регион |
| Самый Большой Рынок | Северная Америка |
| Концентрация рынка | Середина |
Основные игроки
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке |
Как мы можем помочь?
Анализ рынка машинного обучения как услуги (MLAAS)
Объем рынка машинного обучения как услуги оценивается в 71,34 миллиарда долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 309,37 миллиарда долларов США к 2029 году, а среднегодовой темп роста составит 34,10% в течение прогнозируемого периода (2024-2029 годы).
- Машинное обучение (МО) — это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет обучающим алгоритмам делать классификации или прогнозы с помощью статистических методов, раскрывая важную информацию в проектах интеллектуального анализа данных. Эта информация стимулирует принятие решений в приложениях и бизнесе, в идеале влияя на ключевые показатели роста. Поскольку он вращается вокруг алгоритмов, сложности моделей и вычислительной сложности, для разработки этих решений требуются квалифицированные специалисты.
- На рынке машинного обучения как услуги (MLaaS), скорее всего, в течение прогнозируемого периода будет наблюдаться высокий рост, поскольку алгоритмы MLaaS используются для поиска закономерностей в данных, и пользователям не придется беспокоиться о фактических расчетах. MLaaS — единственная полнофункциональная платформа искусственного интеллекта, объединяющая мобильные приложения, корпоративный интеллект, промышленную автоматизацию и системы управления.
- Благодаря достижениям в области науки о данных и искусственного интеллекта производительность машинного обучения резко возросла. Компании определяют потенциал этой технологии, и поэтому ожидается, что уровень ее внедрения увеличится в течение прогнозируемого периода. Компании предлагают решения машинного обучения по модели подписки, что упрощает использование этой технологии потребителями. Кроме того, он обеспечивает гибкость при оплате по мере использования.
- Более того, MLaaS широко используется для обнаружения мошенничества, оптимизации цепочек поставок, анализа рисков, производства и других. Пользователи могут свободно создавать внутреннюю инфраструктуру с нуля, что упрощает управление и хранение ваших данных.
- Стартапы ML получают миллионы долларов инвестиций в ML. Например, в июне 2022 года Inflection AI обеспечила один из крупнейших раундов финансирования искусственного машинного обучения на общую сумму 225 миллионов долларов США. Его называют стартапом машинного обучения и искусственного интеллекта. Компания получила 225 миллионов долларов США в виде акционерного финансирования от венчурных капиталистов. Ожидается, что эти инвестиции в машинное обучение улучшат машинное обучение, что позволит в ближайшем будущем создать интуитивно понятные интерфейсы человек-компьютер.
- Машинное обучение как услуга использует методы глубокого обучения для прогнозной аналитики для повышения эффективности принятия решений. Однако использование MLaaS создает проблемы безопасности для владельцев моделей ML и проблемы конфиденциальности данных для владельцев данных. Владельцы данных обеспокоены конфиденциальностью и безопасностью своих данных на платформах MLaaS. Напротив, владельцы платформ MLaaS опасаются, что их модели могут быть украдены злоумышленниками, выдающими себя за клиентов.
- Пандемия COVID-19 заставила многие организации ускорить переход на общедоступные облачные решения, поскольку эластичность облачных сервисов может удовлетворить неожиданные всплески спроса на услуги. Миграция в облако помогла компаниям заново изобрести способы ведения своего бизнеса во время COVID-19. Потребность в услугах искусственного интеллекта выросла, и многие поставщики облачных услуг предлагают AIAaS и MLaaS.
Тенденции рынка машинного обучения как услуги (MLAAS)
Расширение внедрения Интернета вещей и автоматизации для развития рынка
- Операции Интернета вещей гарантируют правильную и безопасную работу тысяч и более устройств в корпоративной сети, а также своевременность и точность собираемых данных. В то время как сложные серверные аналитические механизмы выполняют основную часть обработки потока данных, обеспечение качества данных часто остается на усмотрение устаревших методологий. Некоторые поставщики платформ Интернета вещей внедряют технологию машинного обучения, чтобы расширить свои возможности управления операциями и обеспечить контроль над разрастающимися инфраструктурами Интернета вещей.
- Машинное обучение может прояснить скрытые закономерности в данных Интернета вещей, анализируя значительные объемы данных с использованием сложных алгоритмов. Выводы ML могут дополнять или заменять ручные процессы автоматизированными системами, использующими статистически полученные действия в критических процессах. Решения, созданные на основе машинного обучения, автоматизируют процесс моделирования данных Интернета вещей, тем самым устраняя запутанные и трудоемкие действия по выбору, кодированию и проверке модели.
- Малые предприятия, внедряющие Интернет вещей, могут значительно сэкономить на трудоемком процессе машинного обучения. Поставщики MLaaS могут выполнять больше запросов быстрее, предоставляя больше типов анализа для получения более полезной информации из огромных кэшей данных, генерируемых множеством устройств в сети IoT.
- Согласно исследованию Zebra Manufacturing Vision, к 2022 году прогнозируется, что интеллектуальные системы мониторинга активов на основе Интернета вещей и RFID превзойдут традиционные подходы на основе электронных таблиц. Согласно исследованию, проведенному корпорацией Microsoft, 85% предприятий имеют по крайней мере один проект сценария использования IIoT. Ожидалось, что эта цифра вырастет, поскольку 94% респондентов заявили, что будут реализовывать инициативы IIoT в 2021 году. Эти примеры могут создать возможности для поставщиков MLaaS в ближайшем будущем.
- Растущее использование облачных технологий во многих организациях приносит пользу передаче данных благодаря простоте формирования этих соединений. Это позволяет каждому сотруднику организации иметь доступ к данным, повышая экономическую эффективность компании. В апреле 2023 года корпорации Oracle и GitLab Inc. объявили о доступности нового предложения, расширяющего функциональные возможности машинного обучения и искусственного интеллекта. Клиенты могут запускать рабочие нагрузки искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью модулей GitLab с поддержкой графического процессора в Oracle Cloud Infrastructure (OCI) и получать доступ к развертыванию облачных сервисов там, где это необходимо, включая локальные и мультиоблачные среды.
Чтобы понять ключевые тенденции, скачайте образец отчета
Ожидается, что Северная Америка будет занимать наибольшую долю рынка
- Ожидается, что Северная Америка будет занимать значительную долю на рынке благодаря мощной инновационной экосистеме, подпитываемой стратегическими федеральными инвестициями в передовые технологии, дополненными присутствием дальновидных ученых и предпринимателей, объединившихся из всемирно известных исследовательских институтов, что способствовало развитию MLaaS.
- Например, в мае 2023 года Национальный научный фонд США (NSF) в сотрудничестве с высшими учебными заведениями, другими федеральными агентствами и другими заинтересованными сторонами объявил об инвестировании 140 миллионов долларов США в создание семи новых институтов Национальных исследовательских институтов искусственного интеллекта (ИИ).. Посредством этих инвестиций правительство стремится продвигать системы и технологии искусственного интеллекта, а также развивать разнообразную рабочую силу в области искусственного интеллекта в Соединенных Штатах, чтобы продвигать единый подход к возможностям и рискам, связанным с искусственным интеллектом. Подобные инвестиции регионального правительства создадут новые возможности роста изучаемого рынка.
- Из-за значительного роста в таких странах, как Канада и США, на регион Северной Америки приходится большая часть бизнеса Млааса. Эти страны являются домом для широкого спектра малых и крупных стартапов. В результате рынок машинного обучения как услуги в Северной Америке расширяется. Что касается технологических прорывов и использования, Северная Америка является самым быстрорастущим регионом в мире на рынке машинного обучения как услуги. У компании есть инфраструктура и средства для инвестирования в машинное обучение как услугу. Кроме того, увеличение расходов на оборону и технические усовершенствования в телекоммуникационной отрасли, вероятно, будут способствовать росту рынка в течение прогнозируемого периода.
- В регионе также произошло значительное распространение 5G, Интернета вещей и подключенных устройств. В результате поставщикам услуг связи (CSP) приходится эффективно управлять постоянно растущей сложностью посредством виртуализации, разделения сети, новых вариантов использования и требований к услугам. Ожидается, что это будет способствовать развитию решений MLaaS, поскольку традиционные подходы к управлению сетями и услугами больше не являются устойчивыми.
- Более того, крупные технологические компании региона, такие как Microsoft, Google, Amazon и IBM, стали крупными игроками в гонке ML как услуги. Поскольку каждая из компаний имеет обширную общедоступную облачную инфраструктуру и платформы машинного обучения, это позволяет компаниям сделать машинное обучение как услугу реальностью для тех, кто хочет использовать ИИ для всего от обслуживания клиентов до роботизированной автоматизации процессов, маркетинга и т. д. аналитика, прогнозное обслуживание и т.д. для помощи в обучении развертываемых моделей дат ИИ.
- Ключевые игроки в этом регионе сосредоточены на расширении, чтобы предложить своим клиентам безупречный опыт, увеличивая спрос на рынке MlaaS. Например, в феврале 2022 года AWS объявила о глобальном расширении локальных зон AWS. Компания сообщила о завершении строительства первых 16 локальных зон AWS в США и планирует запустить новые локальные зоны AWS в 32 новых мегаполисах в 26 странах мира.
- Рынок машинного обучения в регионе меняется из-за облачных технологий, а бессерверные вычисления позволяют разработчикам быстро запускать и запускать приложения машинного обучения. Кроме того, основной движущей силой бизнеса МО как услуги являются информационные услуги. Самым значительным изменением, которое принесли бессерверные вычисления, стало устранение необходимости масштабирования физического оборудования баз данных.
Чтобы понять тенденции в географии, скачайте образец отчета
Обзор отрасли машинного обучения как услуги (MLAAS)
Высокая консолидация рынка усилила конкуренцию между такими известными игроками, как Microsoft, IBM, Google и Amazon. Чтобы захватить значительную долю рынка машинного обучения как услуги (MLAAS), другие игроки активно расширяют свои портфели продуктов и географическое присутствие.
В феврале 2023 года Civo, компания по проверке облачных сервисов, объявила о запуске Kubeflow как услуги, своего нового управляемого сервиса машинного обучения, чтобы улучшить опыт разработчиков и сократить время и ресурсы, необходимые для получения ценной информации с помощью алгоритмов машинного обучения. Благодаря этому запуску компания стремится сделать машинное обучение доступным для организаций любого размера.
В феврале 2022 года телекоммуникационный гигант ATT и компания H2O, занимающаяся искусственным интеллектом, совместно запустили магазин функций искусственного интеллекта для предприятий. Это обеспечивает хранилище для совместной работы, совместного использования, повторного использования и обнаружения функций машинного обучения для ускорения развертывания проектов ИИ и повышения рентабельности инвестиций.
Лидеры рынка машинного обучения как услуги (MLAAS)
-
Microsoft Corporation
-
IBM Corporation
-
Google LLC
-
SAS Institute Inc.
-
Fair Isaac Corporation (FICO)
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке
Нужны дополнительные сведения о игроках и конкурентах на рынке?
Новости рынка машинного обучения как услуги (MLAAS)
- Май 2023 г. NVIDIA объявила об интеграции своего корпоративного программного обеспечения NVIDIA для искусственного интеллекта с машинным обучением Microsoft Azure, чтобы помочь предприятиям ускорить реализацию своих инициатив в области искусственного интеллекта. Благодаря этой интеграции компания стремится создать безопасную, готовую к корпоративному использованию платформу для клиентов Azure по всему миру, позволяющую создавать, развертывать и управлять своей платформой с помощью более чем 100 полностью поддерживаемых программных уровней NVIDIA AI Enterprise.
- Февраль 2022 г. H2O.ai выпустила новые функции H2O MLOps, которые улучшили понятность, гибкость и настройку рабочих процессов машинного обучения. Эти функции обеспечили больший контроль, управление и масштабируемость в рабочем процессе машинного обучения.
Отчет о рынке машинного обучения как услуги (MLAAS) – Содержание
1. ВВЕДЕНИЕ
1.1 Допущения исследования и определение рынка
1.2 Объем исследования
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
3. УПРАВЛЯЮЩЕЕ РЕЗЮМЕ
4. РЫНОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
4.1 Обзор рынка
4.2 Привлекательность отрасли: анализ пяти сил Портера
4.2.1 Переговорная сила покупателей
4.2.2 Рыночная власть поставщиков
4.2.3 Угроза новых участников
4.2.4 Угроза продуктов-заменителей
4.2.5 Интенсивность конкурентного соперничества
4.3 Анализ цепочки создания стоимости в отрасли
4.4 Оценка влияния COVID-19 на рынок
5. ДИНАМИКА РЫНКА
5.1 Драйверы рынка
5.1.1 Рост внедрения Интернета вещей и автоматизации
5.1.2 Увеличение внедрения облачных сервисов
5.2 Рыночные ограничения
5.2.1 Проблемы конфиденциальности и безопасности данных
5.2.2 Потребность в квалифицированных специалистах
6. СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА
6.1 Приложение
6.1.1 Маркетинг и реклама
6.1.2 Прогнозируемое обслуживание
6.1.3 Автоматизированное управление сетью
6.1.4 Обнаружение мошенничества и анализ рисков
6.1.5 Другие приложения (НЛП, анализ настроений и компьютерное зрение)
6.2 Размер организации
6.2.1 Малые и средние предприятия
6.2.2 Крупные предприятия
6.3 Конечный пользователь
6.3.1 ИТ и Телеком
6.3.2 Автомобильная промышленность
6.3.3 Здравоохранение
6.3.4 Аэрокосмическая и оборонная промышленность
6.3.5 Розничная торговля
6.3.6 Правительство
6.3.7 БФСИ
6.3.8 Другие конечные пользователи (образование, средства массовой информации и развлечения, сельское хозяйство и торговая площадка)
6.4 География
6.4.1 Северная Америка
6.4.2 Европа
6.4.3 Азиатско-Тихоокеанский регион
6.4.4 Остальной мир
7. КОНКУРЕНТНАЯ СРЕДА
7.1 Профили компании
7.1.1 Microsoft Corporation
7.1.2 IBM Corporation
7.1.3 Google LLC
7.1.4 SAS Institute Inc.
7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)
7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company
7.1.7 Yottamine Analytics LLC
7.1.8 Amazon Web Services Inc.
7.1.9 BigML Inc.
7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.
7.1.11 Monkeylearn Inc.
7.1.12 Sift Science Inc.
7.1.13 H2O.ai Inc.
8. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
9. БУДУЩЕЕ РЫНКА
Сегментация отрасли машинного обучения как услуги (MLAAS)
Машинное обучение как услуга (MLaaS) — это широкий спектр услуг, которые предлагают инструменты машинного обучения (ML) в качестве функции служб облачных вычислений. Поставщики MLaaS предлагают инструменты, включая API, визуализацию данных, обработку естественного языка, прогнозную аналитику и распознавание лиц. Облачная инфраструктура поставщика выполняет все фактические вычисления.
Исследование дает углубленное представление о сегментах рынка на основе применения, размера организации, конечного пользователя и географии (Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион и остальной мир). Исследование рынка также охватывает влияние COVID-19 и реакцию рынка во время пандемии. Размеры рынка и прогнозы представлены в стоимостном выражении (доллары США) для всех вышеуказанных сегментов.
| Приложение | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| Размер организации | ||
| ||
|
| Конечный пользователь | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| География | ||
| ||
| ||
| ||
|
Часто задаваемые вопросы по исследованию рынка машинного обучения как услуги (MLAAS)
Насколько велик рынок машинного обучения как услуги (MLaaS)?
Ожидается, что объем рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) достигнет 71,34 млрд долларов США в 2024 году, а среднегодовой темп роста составит 34,10% и достигнет 309,37 млрд долларов США к 2029 году.
Каков текущий размер рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)?
Ожидается, что в 2024 году объем рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) достигнет 71,34 миллиарда долларов США.
Кто являются ключевыми игроками на рынке Машинное обучение как услуга (MLaaS)?
Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO) — основные компании, работающие на рынке Машинное обучение как услуга (MLaaS).
Какой регион на рынке Машинное обучение как услуга (MLaaS) является наиболее быстрорастущим?
По оценкам, Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста за прогнозируемый период (2024-2029 гг.).
Какой регион имеет наибольшую долю на рынке Машинное обучение как услуга (MLaaS)?
В 2024 году на Северную Америку будет приходиться наибольшая доля рынка машинного обучения как услуги (MLaaS).
Какие годы охватывает рынок машинного обучения как услуги (MLaaS) и каков был размер рынка в 2023 году?
В 2023 году объем рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) оценивался в 53,20 миллиарда долларов США. В отчете рассматривается исторический размер рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) за годы 2019, 2020, 2021, 2022 и 2023 годы. В отчете также прогнозируется размер рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) на годы 2024, 2025. , 2026, 2027, 2028 и 2029 годы.
Отчет о машинном обучении как сфере услуг
Статистические данные о доле, размере и темпах роста доходов на рынке машинного обучения как услуги в 2024 году, предоставленные Mordor Intelligence™ Industry Reports. Анализ машинного обучения как услуги включает прогноз рынка до 2029 года и исторический обзор. Получите образец этого отраслевого анализа в виде бесплатного отчета в формате PDF, который можно загрузить.
