机器学习即服务 (MLaaS) 市场规模和份额分析-增长趋势和预测(2023-2028)

机器学习即服务 (MLaaS) 市场按应用(营销和广告、预测性维护、自动化网络管理、欺诈检测和风险分析)、组织规模(中小型企业、大型企业)、最终用户(IT 和电信、汽车、医疗保健、航空航天和国防、零售、政府、BFSI)和地理(北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区)进行细分。市场规模和预测以上述所有细分市场的价值(美元)提供。

机器学习即服务 (MLaaS) 市场规模

机器学习即服务 (MLaaS) 市场摘要
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研究期 2018 - 2028
估计的基准年 2022
CAGR 29.68 %
增长最快的市场 亚太
最大的市场 北美洲
市场集中度 中等

主要参与者

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*免责声明:主要玩家排序不分先后

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机器学习即服务 (MLaaS) 市场分析

机器学习即服务 (MLAAS) 市场规模在 2023 年估计为 59.2 亿美元,预计到 2028 年将达到 217.2 亿美元,在预测期内的复合年增长率为 29.68%。

  • 机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子领域,它使训练算法能够通过统计方法进行分类或预测,从而在数据挖掘项目中发现关键见解。这些见解推动了应用程序和业务的决策制定,理想情况下会影响关键增长指标。由于它围绕算法、模型复杂性和计算复杂性,因此需要熟练的专业人员来开发这些解决方案。
  • 机器学习即服务(MLaaS)市场在预测期内可能会实现高增长,因为MLaaS算法用于查找数据中的模式,用户不必担心实际计算。MLaaS 是唯一结合了移动应用程序、企业智能、工业自动化和控制系统的全栈 AI 平台。
  • 随着数据科学和人工智能的进步,机器学习的性能正在快速加速。公司正在确定这项技术的潜力,因此,预计在预测期内,该技术的采用率将增加。公司以基于订阅的模型提供机器学习解决方案,使消费者更容易使用这项技术。此外,它还以即用即付的方式提供灵活性。
  • 此外,MLaaS 还广泛用于欺诈检测、供应链优化、风险分析、制造等。用户可以从头开始自由构建内部基础设施,从而更轻松地管理和存储数据。
  • ML初创公司正在获得数百万美元的ML投资资金。例如,2022 年 6 月,Inflection AI 获得了最大的人工机器学习融资轮次之一,总额为 2.25 亿美元。它被称为机器学习和人工智能初创公司。它已从风险投资家那里获得了2.25亿美元的股权融资。这项ML投资有望改善机器学习,在不久的将来实现直观的人机界面。
  • 机器学习即服务利用深度学习技术进行预测分析,以增强决策。但是,使用 MLaaS 会给 ML 模型所有者带来安全挑战,给数据所有者带来数据隐私挑战。数据所有者担心其数据在 MLaaS 平台上的隐私和安全。相比之下,MLaaS 平台所有者担心他们的模型可能会被冒充客户端的对手窃取。
  • COVID-19 大流行导致许多组织加速迁移到公共云解决方案,因为云服务弹性可以满足服务需求的意外高峰。迁移到云帮助公司在 COVID-19 期间重塑了开展业务的方式。对AI服务的需求已经增长,许多云提供商提供AIaaS和MLaaS。

越来越多地采用物联网和自动化来推动市场

  • 物联网操作可确保数千台或更多设备在企业网络上正确安全地运行,并且收集的数据及时准确。虽然复杂的后端分析引擎处理数据流的主要部分,但确保数据质量通常留给过时的方法。一些物联网平台供应商正在烘焙机器学习技术,以提高其运营管理能力,以确保控制庞大的物联网基础设施。
  • 机器学习可以通过利用复杂的算法分析大量数据来揭开物联网数据中隐藏模式的神秘面纱。ML 推理可以在关键流程中使用统计派生的操作,用自动化系统补充或取代手动流程。基于 ML 构建的解决方案可自动执行 IoT 数据建模过程,从而消除模型选择、编码和验证等迂回和劳动密集型活动。
  • 采用物联网的小型企业可以显着节省耗时的机器学习过程。MLaaS 供应商可以更快地执行更多查询,提供更多类型的分析,以便从物联网网络中多个设备生成的大量数据缓存中获取更多可操作的信息。
  • 根据斑马技术的制造愿景研究,预计到 2022 年,基于物联网和 RFID 的智能资产监控系统的性能将优于传统的基于电子表格的方法。根据Microsoft公司进行的研究,85%的企业至少有一个IIoT用例项目。这一数字预计将上升,因为94%的受访者表示他们将在2021年推行IIoT计划。这些实例可能会在不久的将来为 MLaaS 供应商创造机会。
  • 在许多组织中越来越多地使用基于云的技术有利于数据传输,因为这些连接很容易形成。这允许组织中的每位员工访问数据,从而提高公司的成本效益。2023 年 4 月,甲骨文公司和 GitLab Inc. 宣布推出一款扩展 ML 和 AI 功能的新产品。客户可以在 Oracle 云基础设施 (OCI) 上使用支持 GPU 的 GitLab 运行器运行 AI 和 ML 负载,并在需要时(包括本地和多云环境)部署云服务。
机器学习即服务 (MLaaS) 市场:全球物联网连接估计数量(十亿),按类型划分(2020-2026)

预计北美将占据最大的市场份额

  • 由于强大的创新生态系统,北美预计将在市场上占有相当大的份额,这得益于联邦对先进技术的战略投资,以及来自全球知名研究机构的有远见的科学家和企业家的存在,这推动了MLaaS的发展。
  • 例如,2023 年 5 月,美国国家科学基金会 (NSF) 与高等教育机构、其他联邦机构和其他利益相关者合作,宣布投资 1.4 亿美元建立七个新的国家人工智能研究所 (AI) 研究所。通过这项投资,政府旨在促进人工智能系统和技术,并在美国发展多元化的人工智能劳动力,以推进应对人工智能相关机遇和风险的凝聚力方法。地方政府的此类投资将为所研究的市场创造新的增长机会。
  • 由于加拿大和美国等国家的显着增长,北美地区占Mlaas业务的大部分。这些国家拥有各种各样的小型和大型初创企业。因此,机器学习即服务市场在北美正在扩大。在技术突破和使用方面,北美是全球机器学习即服务市场增长最快的地区。它拥有投资机器学习即服务的基础设施和资金。此外,国防开支的增加和电信行业的技术改进可能会在整个预测期内推动市场增长。
  • 该地区还见证了 5G、物联网和连接设备的大量扩散。因此,通信服务提供商 (CSP) 需要通过虚拟化、网络切片、新用例和服务要求来高效管理不断增长的复杂性。预计这将推动MLaaS解决方案,因为传统的网络和服务管理方法不再可持续。
  • 此外,该地区的主要科技公司,如Microsoft、谷歌、亚马逊和IBM,已经成为ML即服务竞赛的主要参与者。由于每家公司都拥有相当大的公共云基础设施和ML平台,这使得公司能够使机器学习即服务成为现实,对于那些希望将AI用于从客户服务到机器人流程自动化,营销,分析,预测性维护等一切事物的人来说,以协助训练正在部署的AI日期模型。
  • 该地区的主要参与者专注于扩展,为客户提供无缝体验,增加MlaaS市场的需求。例如,2022 年 2 月,AWS 宣布在全球范围内扩展 AWS 本地扩展区。它宣布在美国完成了首批 16 个 AWS 本地扩展区,并计划在全球 26 个国家/地区的 32 个新大都市地区推出新的 AWS 本地扩展区。
  • 由于云,该地区的 ML 市场正在发生变化,无服务器计算允许开发人员快速启动和运行 ML 应用程序。此外,ML即服务业务的主要驱动力是信息服务。无服务器计算带来的最重大变化是消除了扩展物理数据库硬件的需求。
机器学习即服务 (MLaaS) 市场:按地区划分的增长率

机器学习即服务 (MLaaS) 行业概述

高度的市场整合加剧了Microsoft、IBM、谷歌和亚马逊等知名企业之间的竞争。为了在机器学习即服务(MLAAS)市场中占据重要份额,其他参与者正在积极扩大其产品组合和地理分布。

2023 年 2 月,云原生服务证明者 Civo 宣布推出其新的机器学习托管服务 Kubeflow 即服务,以改善开发人员体验并减少从 ML 算法中获得见解所需的时间和资源。通过此次发布,该公司旨在使所有规模的组织都可以访问ML。

2022年2月,电信巨头ATT与AI公司H2O合作,为企业推出了人工智能功能商店。这提供了一个用于协作、共享、重用和发现机器学习功能的存储库,以加快 AI 项目部署并提高投资回报率。

机器学习即服务 (MLaaS) 市场领导者

  1. Microsoft Corporation

  2. IBM Corporation

  3. Google LLC

  4. SAS Institute Inc.

  5. Fair Isaac Corporation (FICO)

*免责声明:主要玩家排序不分先后

机器学习即服务 (MLaaS) 市场集中度

机器学习即服务 (MLaaS) 市场新闻

  • 2023 年 5 月:NVIDIA 宣布将其 NVIDIA AI 企业软件集成到 Microsoft 的 Azure 机器学习中,以帮助企业加速其 AI 计划。通过这种集成,该公司旨在为全球 Azure 客户创建一个安全的企业级平台,以使用 100 多个完全支持的 NVIDIA AI 企业软件层构建、部署和管理他们的平台。
  • 2022 年 2 月:H2O.ai 发布了新的 H2O MLOps 功能,这些功能改进了机器学习工作流的可解释性、灵活性和配置。这些功能在其机器学习工作流中提供了更好的控制、治理和可扩展性。

机器学习即服务市场报告-目录

  1. 1. 介绍

    1. 1.1 研究假设和市场定义

      1. 1.2 研究范围

      2. 2. 研究方法论

        1. 3. 执行摘要

          1. 4. 市场洞察

            1. 4.1 市场概况

              1. 4.2 行业吸引力——波特五力分析

                1. 4.2.1 买家的议价能力

                  1. 4.2.2 供应商的议价能力

                    1. 4.2.3 新进入者的威胁

                      1. 4.2.4 替代产品的威胁

                        1. 4.2.5 竞争激烈程度

                        2. 4.3 行业价值链分析

                          1. 4.4 COVID-19 对市场的影响评估

                          2. 5. 市场动态

                            1. 5.1 市场驱动因素

                              1. 5.1.1 越来越多地采用物联网和自动化

                                1. 5.1.2 越来越多地采用基于云的服务

                                2. 5.2 市场限制

                                  1. 5.2.1 隐私和数据安全问题

                                    1. 5.2.2 需要熟练的专业人员

                                  2. 6. 市场细分

                                    1. 6.1 应用

                                      1. 6.1.1 营销与广告

                                        1. 6.1.2 预测性维护

                                          1. 6.1.3 自动化网络管理

                                            1. 6.1.4 欺诈检测和风险分析

                                              1. 6.1.5 其他应用(NLP、情感分析和计算机视觉)

                                              2. 6.2 组织规模

                                                1. 6.2.1 中小企业

                                                  1. 6.2.2 大型企业

                                                  2. 6.3 最终用户

                                                    1. 6.3.1 信息技术和电信

                                                      1. 6.3.2 汽车

                                                        1. 6.3.3 卫生保健

                                                          1. 6.3.4 航空航天和国防

                                                            1. 6.3.5 零售

                                                              1. 6.3.6 政府

                                                                1. 6.3.7 BFSI

                                                                  1. 6.3.8 其他最终用户(教育、媒体和娱乐、农业和贸易市场)

                                                                  2. 6.4 地理

                                                                    1. 6.4.1 北美

                                                                      1. 6.4.2 欧洲

                                                                        1. 6.4.3 亚太

                                                                          1. 6.4.4 世界其他地区

                                                                        2. 7. 竞争格局

                                                                          1. 7.1 公司简介

                                                                            1. 7.1.1 Microsoft Corporation

                                                                              1. 7.1.2 IBM Corporation

                                                                                1. 7.1.3 Google LLC

                                                                                  1. 7.1.4 SAS Institute Inc.

                                                                                    1. 7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)

                                                                                      1. 7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company

                                                                                        1. 7.1.7 Yottamine Analytics LLC

                                                                                          1. 7.1.8 Amazon Web Services Inc.

                                                                                            1. 7.1.9 BigML Inc.

                                                                                              1. 7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.

                                                                                                1. 7.1.11 Monkeylearn Inc.

                                                                                                  1. 7.1.12 Sift Science Inc.

                                                                                                    1. 7.1.13 H2O.ai Inc.

                                                                                                  2. 8. 投资分析

                                                                                                    1. 9. 市场的未来

                                                                                                      **视供应情况而定

                                                                                                      机器学习即服务 (MLaaS) 行业细分

                                                                                                      机器学习即服务 (MLaaS) 是一种广泛的服务,提供机器学习 (ML) 工具作为云计算服务的一项功能。MLaaS 供应商提供的工具包括 API、数据可视化、自然语言处理、预测分析和人脸识别。供应商的云基础设施处理所有实际计算。

                                                                                                      该研究根据应用程序、组织规模、最终用户和地理位置(北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区)提供了细分市场的深入视角。市场研究还涵盖了 COVID-19 的影响以及市场在大流行期间的反应。市场规模和预测以上述所有细分市场的价值(美元)提供。

                                                                                                      应用
                                                                                                      营销与广告
                                                                                                      预测性维护
                                                                                                      自动化网络管理
                                                                                                      欺诈检测和风险分析
                                                                                                      其他应用(NLP、情感分析和计算机视觉)
                                                                                                      组织规模
                                                                                                      中小企业
                                                                                                      大型企业
                                                                                                      最终用户
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                                                                                                      机器学习即服务市场研究常见问题解答

                                                                                                      机器学习即服务 (MLaaS) 市场的研究时间为 2018 年至 2028 年。

                                                                                                      机器学习即服务(MLaaS)市场在未来5年内以29.68%的复合年增长率增长。

                                                                                                      机器学习即服务(MLaaS)市场在2018年的价值为30亿美元。

                                                                                                      到 2028 年,机器学习即服务 (MLaaS) 市场的价值为 210 亿美元。

                                                                                                      亚太地区在2018年至2028年期间以最高的复合年增长率增长。

                                                                                                      北美在 2022 年的份额最高。

                                                                                                      Microsoft Corporation、IBM Corporation、Google LLC、SAS Institute Inc.、Fair Isaac Corporation (FICO) 是在机器学习即服务 (MLaaS) 市场中运营的主要公司。

                                                                                                      机器学习即服务 (MLaaS) 行业报告

                                                                                                      2023 年机器学习即服务 (MLaaS) 市场份额、规模和收入增长率的统计数据,由魔多智能™行业报告创建。机器学习即服务 (MLaaS) 分析包括 2023 年至 2028 年的市场预测展望和历史概述。获取 此行业分析的样本作为免费报告PDF下载。

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