Tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicios (MLAAS)
| Período de Estudio | 2019 - 2029 |
| Volumen del mercado (2024) | USD 71.34 mil millones de dólares |
| Volumen del mercado (2029) | USD 309.37 mil millones de dólares |
| CAGR(2024 - 2029) | 34.10 % |
| Mercado de Crecimiento Más Rápido | Asia Pacífico |
| Mercado Más Grande | América del norte |
Principales actores
*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial |
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Análisis de mercado de aprendizaje automático como servicios (MLAAS)
El tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicio se estima en 71,34 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 309,37 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 34,10% durante el período previsto (2024-2029).
- El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que permite entrenar algoritmos para realizar clasificaciones o predicciones a través de métodos estadísticos, descubriendo conocimientos críticos dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas y, idealmente, impactan las métricas clave de crecimiento. Dado que gira en torno a algoritmos, complejidad de modelos y complejidad computacional, se requieren profesionales capacitados para desarrollar estas soluciones.
- Es probable que el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) experimente un alto crecimiento durante el período previsto, ya que los algoritmos MLaaS se utilizan para encontrar patrones en los datos y los usuarios no tienen que preocuparse por los cálculos reales. MLaaS es la única plataforma de IA completa que combina aplicaciones móviles, inteligencia empresarial, automatización industrial y sistemas de control.
- Con los avances en la ciencia de datos y la inteligencia artificial, el rendimiento del aprendizaje automático se aceleró a un ritmo rápido. Las empresas están identificando el potencial de esta tecnología y, por tanto, se espera que la tasa de adopción de la misma aumente durante el período previsto. Las empresas ofrecen soluciones de aprendizaje automático en un modelo basado en suscripción, lo que facilita a los consumidores el uso de esta tecnología. Además, proporciona flexibilidad mediante el pago por uso.
- Además, MLaaS se utiliza ampliamente en la detección de fraudes, la optimización de la cadena de suministro, el análisis de riesgos, la fabricación y otros. Los usuarios pueden crear libremente una infraestructura interna desde cero, lo que facilita la gestión y el almacenamiento de sus datos.
- Las nuevas empresas de ML están recibiendo financiación por valor de millones de dólares en inversiones de ML. Por ejemplo, en junio de 2022, Inflection AI consiguió una de las mayores rondas de financiación de aprendizaje automático artificial, por un total de 225 millones de dólares. Se conoce como una startup de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Ha obtenido 225 millones de dólares en financiación de capital de capitalistas de riesgo. Se espera que esta inversión en ML mejore el aprendizaje automático, permitiendo interfaces intuitivas entre humanos y computadoras en un futuro próximo.
- El aprendizaje automático como servicio aprovecha las técnicas de aprendizaje profundo para que el análisis predictivo mejore la toma de decisiones. Sin embargo, el uso de MLaaS presenta desafíos de seguridad para los propietarios de modelos ML y desafíos de privacidad de datos para los propietarios de datos. Los propietarios de datos están preocupados por la privacidad y seguridad de sus datos en las plataformas MLaaS. Por el contrario, a los propietarios de plataformas MLaaS les preocupa que sus modelos puedan ser robados por adversarios que se hacen pasar por clientes.
- La pandemia de COVID-19 hizo que muchas organizaciones aceleraran sus migraciones a soluciones de nube pública, ya que la elasticidad del servicio de nube puede hacer frente a picos inesperados en la demanda de servicios. Las migraciones a la nube ayudaron a las empresas a reinventar la forma en que realizan sus negocios durante la época de COVID-19. La necesidad de servicios de IA ha aumentado y muchos proveedores de nube ofrecen AIaaS y MLaaS.
Aprendizaje automático como servicios (MLAAS) Tendencias del mercado
Aumento de la adopción de IoT y automatización para impulsar el mercado
- Las operaciones de IoT garantizan que miles o más dispositivos funcionen de forma correcta y segura en una red empresarial y que los datos que se recopilan sean oportunos y precisos. Si bien los sofisticados motores de análisis back-end trabajan en la mayor parte del procesamiento del flujo de datos, garantizar la calidad de los datos a menudo se deja en manos de metodologías obsoletas. Algunos proveedores de plataformas de IoT están desarrollando tecnología de aprendizaje automático para impulsar sus capacidades de gestión de operaciones y garantizar el control de las infraestructuras de IoT en expansión.
- El aprendizaje automático puede desmitificar los patrones ocultos en los datos de IoT mediante el análisis de volúmenes significativos de datos utilizando algoritmos sofisticados. La inferencia de ML puede complementar o reemplazar los procesos manuales con sistemas automatizados que utilizan acciones derivadas estadísticamente en procesos críticos. Las soluciones basadas en ML automatizan el proceso de modelado de datos de IoT, eliminando así las actividades tortuosas y laboriosas de selección, codificación y validación de modelos.
- Las pequeñas empresas que adopten IoT pueden ahorrar significativamente en el lento proceso de aprendizaje automático. Los proveedores de MLaaS pueden realizar más consultas más rápidamente, proporcionando más tipos de análisis para obtener más información procesable a partir de vastos cachés de datos generados por múltiples dispositivos en la red de IoT.
- Según el Estudio de visión de fabricación de Zebra, se predijo que los sistemas inteligentes de monitoreo de activos basados en IoT y RFID superarían a los enfoques tradicionales basados en hojas de cálculo para 2022. Según una investigación realizada por Microsoft Corporation, el 85% de las empresas tienen al menos un proyecto de caso de uso de IIoT. Se esperaba que esta cifra aumentara, ya que el 94 % de los encuestados dijeron que implementarían iniciativas de IIoT en 2021. Estas instancias pueden crear oportunidades para los proveedores de MLaaS en el futuro cercano.
- El uso cada vez mayor de tecnología basada en la nube en muchas organizaciones beneficia la transferencia de datos debido a la facilidad con la que se pueden formar estas conexiones. Esto permite que todos los empleados de una organización accedan a los datos, lo que aumenta la rentabilidad de la empresa. En abril de 2023, Oracle Corporation y GitLab Inc. anunciaron la disponibilidad de una nueva oferta que amplía las funcionalidades de ML e IA. Los clientes pueden ejecutar cargas de trabajo de IA y ML con ejecutores GitLab habilitados para GPU en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y obtener acceso para implementar servicios en la nube donde sea necesario, incluidos entornos locales y de múltiples nubes.
Para comprender las principales tendencias, descargue el informe de muestra
Se espera que América del Norte tenga la mayor cuota de mercado
- Se espera que América del Norte tenga una participación significativa en el mercado debido al sólido ecosistema de innovación, impulsado por inversiones federales estratégicas en tecnología avanzada, complementado por la presencia de científicos y empresarios visionarios provenientes de instituciones de investigación de renombre mundial, que ha impulsado el desarrollo. de MLaaS.
- Por ejemplo, en mayo de 2023, la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. (NSF), en colaboración con instituciones de educación superior, otras agencias federales y otras partes interesadas, anunció que invertiría 140 millones de dólares para establecer siete nuevos Institutos Nacionales de Investigación en Inteligencia Artificial (IA).. A través de esta inversión, el gobierno pretende promover sistemas y tecnologías de IA y desarrollar una fuerza laboral de IA diversa en los Estados Unidos para promover un enfoque cohesivo de las oportunidades y riesgos relacionados con la IA. Estas inversiones por parte del gobierno regional crearán nuevas oportunidades de crecimiento para el mercado estudiado.
- Debido al notable crecimiento en países como Canadá y Estados Unidos, la región de América del Norte representa la mayor parte del negocio de Mlaas. Estos países albergan una amplia diversidad de pequeñas y grandes empresas emergentes. Como resultado, el mercado del aprendizaje automático como servicio se está expandiendo en América del Norte. En cuanto a los avances tecnológicos y su uso, América del Norte es la región de más rápido crecimiento a nivel mundial en el mercado de aprendizaje automático como servicio. Tiene la infraestructura y los fondos para invertir en aprendizaje automático como servicio. Además, el aumento del gasto en defensa y las mejoras técnicas en la industria de las telecomunicaciones probablemente impulsarán el crecimiento del mercado durante el período previsto.
- La región también fue testigo de una proliferación significativa de 5G, IoT y dispositivos conectados. Como resultado, los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) necesitan gestionar de manera eficiente una complejidad cada vez mayor a través de la virtualización, la división de redes, nuevos casos de uso y requisitos de servicio. Se espera que esto impulse las soluciones MLaaS, ya que los enfoques tradicionales de gestión de redes y servicios ya no son sostenibles.
- Además, las principales empresas de tecnología de la región, como Microsoft, Google, Amazon e IBM, se han convertido en actores importantes en la carrera del aprendizaje automático como servicio. Debido a que cada una de las empresas tiene una importante infraestructura de nube pública y plataformas de aprendizaje automático, esto les permite hacer realidad el aprendizaje automático como servicio para aquellos que buscan utilizar la IA para todo, desde el servicio al cliente hasta la automatización de procesos robóticos, marketing, análisis, mantenimiento predictivo, etc., para ayudar en el entrenamiento de los modelos de fecha de IA que se están implementando.
- Los actores clave en esta región se centran en expandirse para ofrecer a sus clientes experiencias fluidas, aumentando la demanda del mercado MlaaS. Por ejemplo, en febrero de 2022, AWS anunció la expansión global de las zonas locales de AWS. Informó sobre la finalización de sus primeras 16 zonas locales de AWS en los Estados Unidos y planea lanzar nuevas zonas locales de AWS en 32 nuevas áreas metropolitanas en 26 países en todo el mundo.
- El mercado de ML de la región está cambiando debido a la nube, y la computación sin servidor permite a los desarrolladores poner en funcionamiento aplicaciones de ML rápidamente. Además, el principal impulsor del negocio del aprendizaje automático como servicio son los servicios de información. El cambio más significativo que ha traído la informática sin servidor es la eliminación de la necesidad de escalar el hardware de la base de datos física.
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Descripción general de la industria del aprendizaje automático como servicios (MLAAS)
La alta consolidación del mercado ha aumentado la competencia entre actores destacados como Microsoft, IBM, Google y Amazon. Para capturar una parte significativa del mercado de aprendizaje automático como servicio (MLAAS), otros actores están ampliando activamente sus carteras de productos y su presencia geográfica.
En febrero de 2023, Civo, el proveedor de servicios nativo de la nube, anunció el lanzamiento de Kubeflow como servicio, su nuevo servicio gestionado de aprendizaje automático, para mejorar la experiencia del desarrollador y reducir el tiempo y los recursos necesarios para obtener información de los algoritmos de aprendizaje automático. A través de este lanzamiento, la empresa pretende hacer que el aprendizaje automático sea accesible para organizaciones de todos los tamaños.
En febrero de 2022, el gigante de las telecomunicaciones ATT y la empresa de inteligencia artificial H2O colaboraron y lanzaron una tienda de funciones de inteligencia artificial para empresas. Esto ofrece un repositorio para colaborar, compartir, reutilizar y descubrir funciones de aprendizaje automático para acelerar las implementaciones de proyectos de IA y mejorar el retorno de la inversión.
Líderes del mercado de aprendizaje automático como servicios (MLAAS)
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Google LLC
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SAS Institute Inc.
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Fair Isaac Corporation (FICO)
*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial
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Aprendizaje automático como servicio (MLAAS) Noticias del mercado
- Mayo de 2023 NVIDIA anunció la integración de su software empresarial NVIDIA AI en Azure Machine Learning de Microsoft para ayudar a las empresas a acelerar sus iniciativas de IA. A través de esta integración, la compañía tiene como objetivo crear una plataforma segura y lista para empresas para que los clientes de Azure en todo el mundo creen, implementen y administren su plataforma con más de 100 capas de software NVIDIA AI Enterprise totalmente compatibles.
- Febrero de 2022 H2O.ai lanzó nuevas funciones de H2O MLOps que mejoraron la explicabilidad, flexibilidad y configuración de los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Las funciones proporcionaron mayor control, gobernanza y escalabilidad dentro de su flujo de trabajo de aprendizaje automático.
Informe de mercado Aprendizaje automático como servicios (MLAAS) – Tabla de contenidos
1. INTRODUCCIÓN
1.1 Supuestos de estudio y definición de mercado
1.2 Alcance del estudio
2. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
3. RESUMEN EJECUTIVO
4. PERSPECTIVAS DEL MERCADO
4.1 Visión general del mercado
4.2 Atractivo de la industria: análisis de las cinco fuerzas de Porter
4.2.1 El poder de negociación de los compradores
4.2.2 El poder de negociacion de los proveedores
4.2.3 Amenaza de nuevos participantes
4.2.4 Amenaza de productos sustitutos
4.2.5 La intensidad de la rivalidad competitiva
4.3 Análisis de la cadena de valor de la industria
4.4 Evaluación del Impacto del COVID-19 en el Mercado
5. DINÁMICA DEL MERCADO
5.1 Indicadores de mercado
5.1.1 Adopción creciente de IoT y automatización
5.1.2 Adopción creciente de servicios basados en la nube
5.2 Restricciones del mercado
5.2.1 Preocupaciones sobre privacidad y seguridad de datos
5.2.2 Necesidad de profesionales calificados
6. SEGMENTACIÓN DE MERCADO
6.1 Solicitud
6.1.1 Marketing y publicidad
6.1.2 Mantenimiento predictivo
6.1.3 Gestión de red automatizada
6.1.4 Detección de fraude y análisis de riesgos
6.1.5 Otras aplicaciones (PNL, análisis de sentimientos y visión por computadora)
6.2 Tamaño de la organización
6.2.1 Pequeñas y medianas empresas
6.2.2 Grandes Empresas
6.3 Usuario final
6.3.1 TI y telecomunicaciones
6.3.2 Automotor
6.3.3 Cuidado de la salud
6.3.4 Aeroespacial y Defensa
6.3.5 Minorista
6.3.6 Gobierno
6.3.7 BFSI
6.3.8 Otros usuarios finales (educación, medios y entretenimiento, agricultura y mercado comercial)
6.4 Geografía
6.4.1 América del norte
6.4.2 Europa
6.4.3 Asia-Pacífico
6.4.4 Resto del mundo
7. PANORAMA COMPETITIVO
7.1 Perfiles de empresa
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. ANÁLISIS DE INVERSIONES
9. FUTURO DEL MERCADO
Segmentación de la industria del aprendizaje automático como servicios (MLAAS)
El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) es una amplia gama de servicios que ofrecen herramientas de aprendizaje automático (ML) como una característica de los servicios de computación en la nube. Los proveedores de MLaaS ofrecen herramientas, que incluyen API, visualización de datos, procesamiento de lenguaje natural, análisis predictivo y reconocimiento facial. La infraestructura en la nube del proveedor maneja todo el cálculo real.
El estudio proporciona una perspectiva profunda de los segmentos de mercado según la aplicación, el tamaño de la organización, el usuario final y la geografía (América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo). El estudio de mercado también cubre el impacto de COVID-19 y cómo reaccionó el mercado durante la pandemia. Los tamaños de mercado y los pronósticos se proporcionan en términos de valor (USD) para todos los segmentos anteriores.
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Preguntas frecuentes sobre investigación de mercado de aprendizaje automático como servicio (MLAAS)
¿Qué tamaño tiene el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS)?
Se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) alcance los 71,34 mil millones de dólares en 2024 y crezca a una tasa compuesta anual del 34,10% hasta alcanzar los 309,37 mil millones de dólares en 2029.
¿Cuál es el tamaño actual del mercado Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)?
En 2024, se espera que el tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) alcance los 71,34 mil millones de dólares.
¿Quiénes son los actores clave en el mercado Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)?
Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO) son las principales empresas que operan en el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS).
¿Cuál es la región de más rápido crecimiento en el mercado Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)?
Se estima que Asia Pacífico crecerá a la CAGR más alta durante el período previsto (2024-2029).
¿Qué región tiene la mayor participación en el mercado de Aprendizaje automático como servicio (MLaaS)?
En 2024, América del Norte representa la mayor cuota de mercado en el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS).
¿Qué años cubre este mercado de Aprendizaje automático como servicio (MLaaS) y cuál era el tamaño del mercado en 2023?
En 2023, el tamaño del mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) se estimó en 53,20 mil millones de dólares. El informe cubre el tamaño histórico del mercado de Aprendizaje automático como servicio (MLaaS) para los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de Aprendizaje automático como servicio (MLaaS) para los años 2024, 2025 , 2026, 2027, 2028 y 2029.
Informe de la industria del aprendizaje automático como servicio
Estadísticas para la participación de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de ingresos del aprendizaje automático como servicio en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis del aprendizaje automático como servicio incluye una perspectiva de previsión del mercado hasta 2029 y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.
Aprendizaje automático como servicio (MLaaS) Panorama de los reportes
