Markt für maschinelles Lernen

Marktgröße für maschinelles Lernen

Die Größe des globalen Marktes für maschinelles Lernen wurde im Jahr 2023 auf 26,06 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 35,44 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 328,89 Milliarden US-Dollar im Jahr 2031 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 37,47 % im Prognosezeitraum entspricht. Fortschritte im Cloud Computing und die Verbreitung von Big Data fördern das Wachstum des Marktes.

Im Arbeitsumfang umfasst der Bericht Dienste, die von Unternehmen wie Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS angeboten werden Institute Inc., SAP SE und andere.

Das Aufkommen KI-gestützter Cybersicherheitslösungen stellt eine bedeutende Chance für die Entwicklung des Marktes für maschinelles Lernen dar. Da Cyber-Bedrohungen immer ausgefeilter werden, werden herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen immer unzureichender. KI hat das Potenzial, die Cybersicherheit zu revolutionieren, indem sie die Entwicklung fortschrittlicher Lösungen ermöglicht, die Bedrohungen in Echtzeit vorhersagen, erkennen und darauf reagieren können. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf böswillige Aktivitäten hinweisen, und so die Fähigkeit verbessern, Angriffe zu verhindern, bevor sie auftreten.

• Im September 2024 erweiterte Tata Consultancy Services seine Partnerschaft mit Google Cloud, um zwei neue Cybersicherheitslösungen einzuführen, die die Cyber-Resilienz von Unternehmen verbessern sollen. Diese Zusammenarbeit nutzt KI, maschinelles Lernen und Automatisierung, um Risiken kontinuierlich zu überwachen, Abweichungen zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen zu empfehlen und Unternehmen mit fortschrittlichen, domänenfokussierten Cybersicherheitsinnovationen zu unterstützen.

Darüber hinaus können sich KI-gestützte Systeme an neue Bedrohungen anpassen, indem sie kontinuierlich aus vergangenen Vorfällen lernen, wodurch sie mit der Zeit effektiver werden. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für die Abwehr von Zero-Day-Angriffen und anderen neuen Bedrohungen, die herkömmliche Sicherheitssysteme noch nicht erkannt haben. Die zunehmende Abhängigkeit von KI-gesteuerter Cybersicherheit in allen Branchen, einschließlich Finanzwesen und Gesundheitswesen, zum Schutz sensibler Daten und zur Gewährleistung der Geschäftskontinuität bietet erhebliche Chancen für den Marktfortschritt. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage nach robusten Cybersicherheitsmaßnahmen die Entwicklung und den Einsatz von KI-gestützten Lösungen vorantreiben wird.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es kann unternehmens- und branchenübergreifend auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden. In Unternehmen kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Entscheidungsprozesse zu verbessern, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Kundeninteraktionen zu personalisieren.

Im Marketing können beispielsweise maschinelle Lernalgorithmen das Kundenverhalten analysieren, um zukünftige Käufe vorherzusagen und Marketingstrategien entsprechend anzupassen. In Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Fertigung kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Abläufe zu optimieren, Geräteausfälle vorherzusagen und die Patientenergebnisse durch prädiktive Analysen zu verbessern. Der Einsatz von maschinellem Lernen in diesen Sektoren kann zu mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und der Fähigkeit führen, schneller Innovationen voranzutreiben.

Darüber hinaus erhöht sich die Datenverfügbarkeit und maschinelle Lernmodelle können kontinuierlich verfeinert werden, um ihre Genauigkeit und Effektivität zu verbessern. Die Vielseitigkeit und das Potenzial des maschinellen Lernens machen es zu einer entscheidenden Komponente bei der digitalen Transformation von Unternehmen und Branchen weltweit.

Analystenbewertung

Der Markt für maschinelles Lernen verzeichnet ein robustes Wachstum, vor allem aufgrund des technologischen Fortschritts, der Verbreitung von Daten und der steigenden Nachfrage in verschiedenen Branchen. Wichtige Marktteilnehmer positionieren sich strategisch, um von diesen Trends zu profitieren, indem sie Innovationen fördern, Partnerschaften bilden und die Investitionen in Forschung und Entwicklung erhöhen.

Unternehmen konzentrieren sich auf die Entwicklung skalierbarer Plattformen für maschinelles Lernen, die den unterschiedlichen Anforderungen verschiedener Branchen gerecht werden, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Fertigung. Diese Plattformen bieten End-to-End-Lösungen, die die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfachen und sie für Unternehmen mit unterschiedlichem Fachwissen zugänglich machen. Darüber hinaus wächst die Bedeutung cloudbasierter maschineller Lerndienste, da sie es Unternehmen ermöglichen, robuste Rechenressourcen ohne erhebliche Vorabinvestitionen in die Infrastruktur zu nutzen.

• Beispielsweise kündigte Merck im September 2023 strategische Kooperationen mit BenevolentAI und Exscientia, beide mit Sitz in Großbritannien, an, um KI-gesteuerte Technologien für die Entwicklung und Entdeckung von Arzneimitteln zu nutzen. Diese Partnerschaften zielen darauf ab, neuartige Arzneimittelkandidaten mit erstklassigem und erstklassigem Potenzial in den Bereichen Onkologie, Neurologie und Immunologie hervorzubringen und so die Forschung und Entwicklung von Merck in diesen wichtigen Therapiebereichen voranzutreiben.

Das Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen wird durch die zunehmende Integration von maschinellem Lernen mit anderen neuen Technologien wie Edge Computing, dem Internet der Dinge (IoT) und anderen weiter unterstütztBlockchain. Diese Integration schafft neue Möglichkeiten für Innovation und Expansion, insbesondere in Bereichen wie autonome Systeme, Smart Cities und personalisierte Medizin.

Um jedoch ihren Wettbewerbsvorteil zu wahren, müssen Unternehmen sich mit Datenschutz, ethischer KI und dem Qualifikationsdefizit in der Belegschaft auseinandersetzen. Die Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Entwicklung erklärbarer KI-Modelle, denen Benutzer vertrauen können, werden zu entscheidenden Überlegungen.

Darüber hinaus müssen Unternehmen in die Weiterqualifizierung ihrer Belegschaft und den Aufbau einer Talent-Pipeline investieren, um der wachsenden Nachfrage nach Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen gerecht zu werden. Während sich der Markt weiterentwickelt, ist es für wichtige Akteure von entscheidender Bedeutung, diese Herausforderungen zu meistern und gleichzeitig das Wachstum anzuregen und Innovationen in der maschinellen Lernlandschaft zu fördern.

Wachstumsfaktoren für den Markt für maschinelles Lernen

Fortschritte im Cloud Computing unterstützen den Haupttreiber des Marktes für maschinelles Lernen. Die Verfügbarkeit skalierbarer On-Demand-Computing-Ressourcen über Cloud-Plattformen beseitigt die Hürden, die mit den hohen Kosten und der technischen Komplexität der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen verbunden sind. Cloud-Computing-Dienste stellen die notwendige Infrastruktur bereit, einschließlich leistungsstarker GPUs und umfangreicher Speicherkapazitäten, um die großen Datensätze und die intensive Verarbeitung zu verarbeiten, die für maschinelle Lernaufgaben erforderlich sind.

Darüber hinaus bieten diese Plattformen vorgefertigte Modelle und Tools für maschinelles Lernen, die den Prozess der Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen rationalisieren. Diese Zugänglichkeit ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, maschinelles Lernen zu nutzen, ohne erhebliche Investitionen in physische Hardware oder Fachwissen zu tätigen.

• Im Januar 2023 stärkten IBM und Intel ihre Partnerschaft durch die Einführung der Intel Xeon-Prozessoren der 4. Generation auf IBM Cloud Bare Metal und virtuellen Servern. Diese Prozessoren sind für hohe Leistung in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Analyse, Cloud und mehr optimiert und ermöglichen Unternehmen eine maximale Effizienz und Skalierbarkeit.

Darüber hinaus ermöglichen cloudbasierte maschinelle Lerndienste schnelle Experimente und Iterationen, was für die Verfeinerung von Modellen und die Verbesserung der Genauigkeit unerlässlich ist. Unternehmen nutzen diese Fortschritte, um ihre Bemühungen im Bereich maschinelles Lernen schnell zu skalieren, Marktanforderungen zu erfüllen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Integration von maschinellem Lernen und Cloud Computing fördert Innovationen, indem sie die globale Zusammenarbeit und Ressourcenfreigabe zwischen Entwicklern erleichtert, was die Entwicklung neuer Anwendungen und Lösungen beschleunigt. Mit der Weiterentwicklung des Cloud Computing wird es wahrscheinlich die breite Akzeptanz und den Erfolg des maschinellen Lernens steigern, Unternehmen neue Möglichkeiten bieten und ihre Abläufe verändern.

Der Qualifikationsdefizit im Bereich maschineller Lernkompetenz stellt eine erhebliche Herausforderung für Unternehmen dar, die ihre Initiativen für maschinelles Lernen umsetzen und skalieren möchten. Da die Nachfrage nach Funktionen für maschinelles Lernen steigt, mangelt es an Fachkräften mit den erforderlichen Fähigkeiten, um Modelle für maschinelles Lernen effektiv zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten. Diese Lücke führt zu Verzögerungen bei den Projektzeitplänen, höheren Kosten und verpassten Innovationsmöglichkeiten.

Unternehmen haben Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und anderen spezialisierten Rollen, die für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung sind. Die Komplexität und die schnelle Entwicklung des maschinellen Lernens verschärfen diese Herausforderung und erfordern eine kontinuierliche Weiterbildung erfahrener Fachkräfte, um über neue Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Um dieser Herausforderung zu begegnen, investieren Unternehmen in Schulungs- und Entwicklungsprogramme, um ihre bestehende Belegschaft weiterzubilden und sie mit den aktuellen Kenntnissen und Tools für maschinelles Lernen auszustatten.

• Beispielsweise versprach IBM im September 2023, bis 2026 zwei Millionen Lernende in KI auszubilden, wobei der Schwerpunkt auf unterrepräsentierten Gemeinschaften liegt. Dieses Engagement umfasst den Ausbau globaler KI-Bildungskooperationen mit Universitäten, die Einführung neuer generativer KI-Kurse über IBM SkillsBuild und die Zusammenarbeit bei der Bereitstellung von KI-Schulungen für erwachsene Lernende, wodurch der Zugang zu KI-Bildung und gefragten technischen Rollen verbessert wird.

Es werden Partnerschaften mit akademischen Einrichtungen und Online-Lernplattformen aufgebaut, um maßgeschneiderte Bildungsprogramme zu erstellen, die auf spezifische Branchenbedürfnisse zugeschnitten sind. Darüber hinaus nutzen einige Unternehmen Tools für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), die den Modellbildungsprozess vereinfachen und so die Abhängigkeit von hochspezialisiertem Fachwissen verringern. Durch die Beseitigung des Fachkräftemangels sollen Unternehmen in die Lage versetzt werden, maschinelles Lernen effektiv zu nutzen, Innovationen zu fördern und ihren Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu wahren.

Markttrends für maschinelles Lernen

Die Integration von Edge Computing entwickelt sich zu einem bemerkenswerten Trend, der den Markt für maschinelles Lernen revolutioniert. Beim Edge Computing geht es darum, Daten näher an der Quelle zu verarbeiten, etwa bei IoT-Geräten oder lokalen Servern, anstatt sich auf zentralisierte Cloud-Infrastrukturen zu verlassen. Durch die Integration von maschinellem Lernen am Edge können Unternehmen Datenanalysen und Entscheidungen in Echtzeit durchführen, was für die Bewältigung von Latenz- und Bandbreitenbeschränkungen von entscheidender Bedeutung ist. Dieser Trend ist besonders relevant in der Fertigung, im Gesundheitswesen und bei autonomen Fahrzeugen, wo sofortige Erkenntnisse und Maßnahmen für die Optimierung von Abläufen, die Erhöhung der Sicherheit und die Verbesserung der Ergebnisse unerlässlich sind.

• Beispielsweise erweiterte Dell Technologies im April 2024 sein Edge-Partner-Ökosystem durch die Zusammenarbeit mit Hyundai AutoEver und Intel, um Herstellern die Möglichkeit zu geben, Edge-Daten mithilfe von KI zu nutzen. Diese Partnerschaft integriert die Lösungen von Hyundai AutoEver mit dem validierten Design von Dell für Manufacturing Edge und bietet Echtzeitüberwachung, Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung, um KI-gesteuerte Optimierungen in allen Fabrikhallen zu fördern.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von maschinellem Lernen am Edge effizientere und skalierbarere Lösungen durch die lokale Verarbeitung von Daten, wodurch die Notwendigkeit einer ständigen Kommunikation mit Cloud-Servern verringert wird. Dies verringert die Latenz und verbessert den Datenschutz, da sensible Informationen vor Ort analysiert werden können, ohne dass sie über das Netzwerk übertragen werden müssen.

Darüber hinaus werden Edge-basierte Modelle für maschinelles Lernen kontinuierlich verfeinert und aktualisiert, um sicherzustellen, dass sie sich an veränderte Bedingungen und sich entwickelnde Bedrohungen anpassen können. Die Verbreitung von IoT-Geräten und intelligenten Systemen unterstreicht jedoch die Bedeutung der Integration von maschinellem Lernen mit Edge Computing. Diese Integration dürfte von entscheidender Bedeutung sein, um intelligente, autonome Abläufe zu ermöglichen, Innovationen zu fördern und die Fähigkeiten vernetzter Systeme zu verbessern.

Segmentierungsanalyse

Der globale Markt wurde nach Einsatz, Unternehmensgröße, Branche und Geografie segmentiert.

Durch Bereitstellung

Basierend auf der Bereitstellung wurde der Markt in Cloud-basierte und lokale Lösungen unterteilt. Das cloudbasierte Segment eroberte im Jahr 2023 mit 69,01 % den größten Marktanteil für maschinelles Lernen, was größtenteils auf die weit verbreitete Einführung von Cloud-Computing-Diensten in verschiedenen Branchen zurückzuführen ist. Dieses Wachstum wird durch die Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz von Cloud-Plattformen weiter vorangetrieben.

Unternehmen migrieren ihre Daten und Anwendungen zunehmend in die Cloud und können so die enorme Rechenleistung und Speicherkapazität nutzen, die für die effiziente Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen erforderlich sind. Diese Dominanz wird durch den wachsenden Trend weiter unterstütztdigitale Transformation, wo Unternehmen der Cloud-Infrastruktur Priorität einräumen, um betriebliche Agilität und Innovation zu verbessern.

Darüber hinaus bieten Cloud-Plattformen Unternehmen Zugriff auf fortschrittliche Tools und Frameworks für maschinelles Lernen, die die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen rationalisieren. Die Möglichkeit, Ressourcen nach Bedarf zu skalieren, ermöglicht es Unternehmen, schwankende Arbeitslasten und große Datenmengen zu bewältigen, ohne dass erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware erforderlich sind. Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter integrierte Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Zertifizierungen an, die für Branchen, die mit sensiblen Daten arbeiten, von entscheidender Bedeutung sind. Dies führt zu einem zunehmenden Einsatz cloudbasierten maschinellen Lernens und trägt so zum Segmentwachstum bei.

Nach Unternehmensgröße

Basierend auf der Unternehmensgröße wurde der Markt für maschinelles Lernen in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen unterteilt. Das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) dürfte im Prognosezeitraum eine atemberaubende jährliche Wachstumsrate von 38,56 % verzeichnen, was vor allem auf die zunehmende Zugänglichkeit fortschrittlicher Technologien wie maschinelles Lernen zurückzuführen ist. KMU erkennen zunehmend die Wettbewerbsvorteile des maschinellen Lernens, einschließlich verbesserter Entscheidungsfindung, verbesserter Kundenerlebnisse und größerer betrieblicher Effizienz.

Im Gegensatz zu großen Unternehmen, die oft über umfangreiche interne Ressourcen verfügen, nutzen KMU cloudbasierte und automatisierte Plattformen für maschinelles Lernen, um Ressourcenengpässe zu überwinden. Diese Plattformen bieten erschwingliche und skalierbare Lösungen, die es KMU ermöglichen, anspruchsvolle Modelle für maschinelles Lernen zu implementieren, ohne dass spezielles Fachwissen oder erhebliche Kapitalinvestitionen erforderlich sind.

Darüber hinaus bietet die wachsende Verfügbarkeit von maschinellem Lernen als Service (MLaaS) KMU die Tools, die sie benötigen, um schnell und kostengünstig mit Modellen für maschinelles Lernen zu experimentieren und diese bereitzustellen. Dieser Trend ist besonders wirkungsvoll, da KMU oft agiler sind und neue Technologien schneller einführen können als größere Unternehmen. Dies führt zu einem zunehmenden Einsatz von maschinellem Lernen, um Innovationen in Bereichen wie personalisiertem Marketing, Bestandsverwaltung und Betrugserkennung zu fördern. Die schnelle Einführung maschineller Lerntechnologien bei KMU und ihr zunehmender Beitrag zum Wirtschaftswachstum treiben das Wachstum des Segments weiter voran.

Nach Vertikal

Basierend auf der Branche wurde der Markt in BFSI, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Werbung und Medien und andere unterteilt. Das BFSI-Segment erzielte im Jahr 2023 den höchsten Umsatz von 6,43 Milliarden US-Dollar, was hauptsächlich auf die erheblichen Investitionen des Sektors in maschinelle Lerntechnologien zurückzuführen ist. Die Einführung von maschinellem Lernen in BFSI wird durch den wachsenden Bedarf vorangetrieben, die Sicherheit zu erhöhen, Abläufe zu optimieren und den Kundenservice in einer zunehmend digitalen und datengesteuerten Umgebung zu verbessern.

Maschinelles Lernen wird in großem Umfang zur Betrugserkennung, zum Risikomanagement und zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften eingesetzt und bewältigt die anhaltenden Herausforderungen, mit denen der BFSI-Sektor konfrontiert ist. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren große Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und Finanzbetrug einzudämmen und so sowohl Kunden als auch Institutionen zu schützen. Darüber hinaus nutzt der BFSI-Sektor maschinelles Lernen, um Kundeninteraktionen zu personalisieren, indem er maßgeschneiderte Finanzprodukte und -dienstleistungen anbietet, die auf individuellen Kundenprofilen und -verhalten basieren. Diese Personalisierung steigert die Kundenbindung und -loyalität.

Darüber hinaus nutzt die Branche maschinelles Lernen, um Abläufe durch Automatisierung zu rationalisieren und so Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern. Die Finanzinstitute setzen zunehmend auf die digitale Transformation und integrieren maschinelles Lernen in ihre Prozesse.

Regionale Analyse des Marktes für maschinelles Lernen

Basierend auf der Region wurde der globale Markt in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, MEA und Lateinamerika unterteilt.

Der nordamerikanische Markt für maschinelles Lernen hatte einen beträchtlichen Anteil von 38,96 % und wurde im Jahr 2023 auf 10,15 Milliarden US-Dollar geschätzt. Diese Dominanz ist auf die frühe Einführung fortschrittlicher Technologien, eine robuste technologische Infrastruktur und eine hohe Konzentration führender Technologieunternehmen und Start-ups zurückzuführen den Vereinigten Staaten und Kanada. Nordamerikanische Unternehmen investieren stark in maschinelles Lernen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, insbesondere in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel. Der starke Fokus der Region auf Forschung und Entwicklung fördert kontinuierliche Innovation, was zu hochmodernen Anwendungen für maschinelles Lernen führt, die den Geschäftsbetrieb verändern.

• Im Mai 2024 gab IBM seine Zusammenarbeit mit Amazon Web Services (AWS) bekannt, um das gesamte Portfolio der Watsonx-KI- und Datenplattform von IBM in AWS-Dienste zu integrieren. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die Skalierung von KI in Unternehmen zu vereinfachen, indem ein offener, hybrider Ansatz mit umfassender Governance verwendet wird, der es Unternehmen ermöglicht, KI-Funktionen effektiv zu verwalten und zu erweitern.

Darüber hinaus wird die regionale Marktentwicklung durch erhebliche staatliche und private Investitionen in KI und verwandte Technologien unterstützt. Diese Investitionen fördern die Entwicklung neuer Tools und Plattformen für maschinelles Lernen. Darüber hinaus trägt das Vorhandensein qualifizierter Arbeitskräfte und führender akademischer Institutionen dazu bei, dass die Region in der Lage ist, fortschrittliche Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln und umzusetzen, und trägt so zur regionalen Marktexpansion bei.

Der asiatisch-pazifische Raum wird in den kommenden Jahren voraussichtlich mit der höchsten jährlichen Wachstumsrate von 40,85 % wachsen, was die schnell zunehmende Einführung maschineller Lerntechnologien in der Region widerspiegelt. Diese Expansion wird durch mehrere Faktoren unterstützt, darunter die zunehmende digitale Wirtschaft, erhebliche Investitionen in KI und den steigenden Bedarf an fortschrittlichen Analysen in verschiedenen Branchen. Länder wie China, Indien und Japan stehen an der Spitze dieses Wachstums, unterstützt durch starke Regierungsinitiativen, den Aufstieg von Technologie-Startups und die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen, die von ihrer großen Bevölkerung generiert werden.

Im asiatisch-pazifischen Raum sind Branchen wie Fertigung, Einzelhandel und Finanzen führend bei der Einführung von maschinellem Lernen, um Effizienz, Kundenerlebnisse und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Der rasante digitale Wandel in der Region steigert die Nachfrage nach Anwendungen für maschinelles Lernen, die den Geschäftsbetrieb verbessern und Innovationen fördern können. Darüber hinaus ermöglicht die wachsende Verfügbarkeit erschwinglicher Cloud-Computing-Dienste kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im asiatisch-pazifischen Raum den Zugang und die Bereitstellung von Lösungen für maschinelles Lernen und unterstützt so das regionale Marktwachstum.

Wettbewerbslandschaft

Der globale Marktbericht für maschinelles Lernen liefert wertvolle Erkenntnisse und verdeutlicht die Fragmentierung der Branche. Prominente Akteure konzentrieren sich auf mehrere wichtige Geschäftsstrategien wie Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Produktinnovationen und Joint Ventures, um ihr Produktportfolio zu erweitern und ihre Marktanteile in verschiedenen Regionen zu erhöhen. Unternehmen setzen wirkungsvolle strategische Initiativen um, wie z. B. die Ausweitung ihrer Dienstleistungen, Investitionen in Forschung und Entwicklung (F&E), die Einrichtung neuer Servicebereitstellungszentren und die Optimierung ihrer Servicebereitstellungsprozesse, die wahrscheinlich neue Möglichkeiten für das Marktwachstum schaffen.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für maschinelles Lernen

• Amazon Web Services, Inc.
• Baidu, Inc.
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

Wichtige Branchenentwicklungen

• März 2024 (Erweiterung):Hewlett Packard Enterprise (HPE) kündigte auf der NVIDIA GTC Aktualisierungen seines KI-nativen Portfolios an, die darauf abzielen, den Einsatz generativer KI, Deep Learning und maschineller Lernanwendungen voranzutreiben. Diese Lösung soll großen Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Regierungsbehörden dabei helfen, GenAI- und Deep-Learning-Initiativen, einschließlich großer Sprachmodelle, Empfehlungssysteme und Vektordatenbanken, zu beschleunigen.
• November 2023 (Erweiterung):Amazon Web Services (AWS) kündigte eine erweiterte Partnerschaft mit Amgen zur Entwicklung generativer KI-basierter Lösungen für die Arzneimittelforschung und Herstellungseffizienz an. Die neue Anlage ist darauf ausgelegt, fortschrittliche digitale und robotische Technologien zu integrieren und den Amazon SageMaker von AWS zu nutzen, um Modelle für maschinelles Lernen für die tägliche Datenanalyse in Fertigungsprozessen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Der globale Markt für maschinelles Lernen wurde segmentiert:

Durch Bereitstellung

• Cloudbasiert
• Vor Ort

Nach Unternehmensgröße

• Kleine und mittlere Unternehmen
• Große Unternehmen

Nach Vertikal

• BFSI
• IT & Telekommunikation
• Gesundheitspflege
• Einzelhandel
• Werbung & Medien
• Andere

Nach Region

• Nordamerika
  • UNS.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Frankreich
  • Vereinigtes Königreich
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Russland
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika
  • GCC
  • Nordafrika
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas