Федеративный рынок обучения

Рыночное определение

Рынок фокусируется на децентрализованных моделях машинного обучения, которые обучаются на нескольких устройствах или серверах без передачи необработанных данных. Он включает в себя инструменты, платформы и фреймворки, которые включают в себя безопасные обновления модели, обработку с краем и кросс-сило. Ключевые приложения охватывают медицинские, финансы, автомобильные и мобильные технологии, где конфиденциальность и соответствие данных имеют решающее значение.

Процесс включает в себя локализованную подготовку, зашифрованную агрегацию и синхронизацию модели. В отчете содержится всесторонний анализ ключевых факторов, возникающих тенденций и конкурентного ландшафта, ожидается, будет влиять на рынок в течение прогнозируемого периода.

Федеративный рынок обученияОбзор

В 2024 году мировой размер рынка обучения федеративного обучения оценивался в 137,5 млн. Долларов США и, по прогнозам, в 2032 году будет расти с 153,1 млн. Долл. США до 362,7 млн. Долл. США, что в течение прогнозируемого периода в течение прогнозируемого периода в течение 13,11%.

Рост рынка обусловлен растущими опасениями по поводу конфиденциальности данных и увеличения ограничений на централизованное хранение данных. Организации переходят к децентрализованному обучению, чтобы соответствовать нормативным стандартам. Растущая потребность в совместном обучении между организациями и поддержки со стороны экосистем и рамок с открытым исходным кодом, еще больше ускоряет внедрение.

Major companies operating in the federated learning industry are NVIDIA, Google LLC, Microsoft Corporation, IBM, Cloudera, Inc., Intel Corporation, Owkin, Inc., Intellegens Ltd., Enveil Inc., Lifebit Biotech Ltd., DataFleets Ltd., Secure AI Labs, Apheris GmbH, Acuratio Inc., and FedML Inc.

С быстрым расширением смартфонов, датчиков,Устройства умного домаи промышленные системы IoT, на краю генерируются огромные объемы данных. Передача этих данных в облако для обучения модели часто неэффективно и небезопасно. Федеративное обучение обеспечивает обучение на грани, снижая задержки и затраты на пропускную способность. Эта возможность увеличивает принятие федеративных систем, что способствует росту рынка.

• В январе 2025 года исследователи из Университета Санвей (Малайзия), Университета Аль-Нахрейн (Ирак) и Университета Кебангсаана Малайзии представили новую федеративную федеративную структуру обучения, которая интегрирует гибридные биосферные регионы. Эта система позволяет беспилотным воздушным транспортным средствам (БПЛА) собирать и обрабатывать данные из распределенных датчиков IoT, не полагаясь на централизованную облачную инфраструктуру, тем самым сохраняя конфиденциальность данных и снижая задержку.

Ключевые основные моменты

1. Размер федеративной учебной индустрии оценивался в 137,5 млн. Долл. США в 2024 году.
2. Предполагается, что рынок вырастет в среднем на 13,11% с 2025 по 2032 год.
3. В 2024 году в Северной Америке доля рынка составила 36,52% с оценкой 50,2 млн. Долл. США.
4. Сегмент обнаружения и развития лекарств получил доход 46,1 млн. Долл. США в 2024 году.
5. Ожидается, что сегмент крупных предприятий достигнет 205,1 миллиона долларов США к 2032 году.
6. Сегмент IT & Telecommunications обеспечил самую большую долю дохода в размере 35,20% в 2024 году.
7. Ожидается, что в Азиатско -Тихоокеанском регионе вырастет на 14,53% в течение прогнозируемого периода.

Рыночный драйвер

Растущая потребность в совместном обучении в организациях

Растущий спрос на безопасное и совместное развитие ИИ способствует принятию федеративного обучения в разных отраслях. Организации признают ценность разработки моделей совместно без обмена необработанными данными. Федеративное обучение обеспечивает децентрализованное обучение по нескольким заинтересованным сторонам, улучшая производительность модели, сохраняя при этом конфиденциальность данных.

Компании в области фармацевтических препаратов, страхования и производства все чаще реализуют эти рамки, способствуя сотрудничеству между организациями и повышают рост федеративного рынка обучения во всем мире.

• В декабре 2024 года Google Cloud and Swift объявили о совместной инициативе по борьбе с трансграничным мошенничеством с использованием технологии Federated Learning. Это партнерство направлено на то, чтобы позволить нескольким финансовым учреждениям совместно обучать модели ИИ по децентрализованным данным, расширяя возможности обнаружения мошенничества при сохранении конфиденциальности данных. Проект поддерживается технологическими партнерами Rhino Health и Capgemini, и планирует разобраться с 12 мировыми финансовыми учреждениями в первой половине 2025 года.

Рыночный вызов

Стандартизация и совместимость между системами

Специальной проблемой, влияющей на рост федеративного рынка обучения, является отсутствие стандартизации и совместимости на разных устройствах, платформах и средах данных. Различия в форматах данных, аппаратных возможностях и протоколах связи затрудняют реализацию единой федеративной структуры обучения в масштабе.

Чтобы решить эту проблему, ключевые игроки разрабатывают кроссплатформенные SDK, внедряют рамки с открытым исходным кодом, такие как Tensorflow Federated и Pysyft, а также инвестиции в альянсы промышленности для создания общих технических рекомендаций. Эти шаги помогают гарантировать, что модели могут быть беспрепятственно обучены в децентрализованных сетях без ущерба для производительности, эффективности или соответствия.

Тенденция рынка

Поддержка экосистем и фреймворков с открытым исходным кодом

Доступность инструментов с открытым исходным кодом, таких как федерация Tensorflow, Pysyft и Nvidia Flare, поддерживает широко распространенные эксперименты и развертывание федеративных систем обучения. Эти рамки уменьшают входные барьеры для разработчиков и исследователей, что обеспечивает быстрое прототипирование и интеграцию в корпоративные среды. Расширяющаяся поддержка сообщества и постоянные технические улучшения способствуют расширению рынка федеративного обучения.

• В апреле 2025 года Nvidia и команда Pytorch в Meta выявили крупное сотрудничество, направленное на то, чтобы включить федеративное обучение (FL) на мобильные устройства путем интеграции NVIDIA Flare с исполнителем. NVIDIA Flare-это независимый от домена SDK, предназначенный для того, чтобы быть гибким и расширяемым, что позволяет исследователям и ученым для передачи данных переходитьмашинное обучениеи глубокие учебные процессы в федеративную структуру обучения.

Снимок отчета о рынке федерального обучения

Сегментация	Подробности
По приложению	Обнаружение и развитие лекарств, управление конфиденциальностью данных, управление рисками, дополненная и виртуальная реальность, другие
По размеру организации	Крупные предприятия
По отрасли вертикально	Здравоохранение и науки о жизни, ИТ и телекоммуникации, BFSI (банковские услуги, финансовые услуги и страхование), розничная торговля и электронная коммерция, другие
По региону	Северная Америка: США, Канада, Мексика
	Европа: Франция, Великобритания, Испания, Германия, Италия, Россия, остальная часть Европы
	Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Индия, Австралия, АСЕАН, Южная Корея, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
	Ближний Восток и Африка: Турция, США, Саудовская Аравия, Южная Африка, остальная часть Ближнего Востока и Африки
	Южная Америка: Бразилия, Аргентина, остальная часть Южной Америки

Сегментация рынка

• По приложениям (обнаружение и разработку лекарств, управление конфиденциальностью данных, управление рисками, дополненная и виртуальная реальность и другие): сегмент обнаружения и развития лекарств заработал 46,1 млн. Долл. США в 2024 году, главным образом из-за его высокого спроса на сотрудничество в области конфиденциальности в исследовательских институтах.
• По размеру организации (крупные предприятия и МСП): в 2024 году сегмент крупных предприятий владеет 58,21% в 2024 году, вызванный их обширными активами данных, решительными потребностями в безопасном сотрудничестве в нескольких отделениях и существенными ресурсами для инвестиций в передовые технологии ИИ.
• По отрасли вертикали (здравоохранение и науки о жизни, IT и телекоммуникации, BFSI (банковские услуги, финансовые услуги и страхование), розничная торговля и электронная коммерция и другие): сегмент IT и телекоммуникации, по прогнозам, достигнут 132,1 млн. Долл. США. сетевая оптимизация и обслуживание клиентов.

Федеративный рынок обученияРегиональный анализ

Основываясь на регионе, рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско -Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке и Южной Америке.

В 2024 году доля рынка обучения в Северной Америке составила около 36,52%, что составило 50,2 миллиона долларов США. В Северной Америке строгие рамки защиты данных, такие как Калифорнийский Закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) и развивающиеся федеральные предложения о конфиденциальности, усилили необходимость в технологиях, сохраняющих конфиденциальность. Предприятия применяют федеративное обучение для соблюдения этих законов, продолжая использовать данные для приложений искусственного интеллекта.

Кроме того, передовая экосистема Edge Computing в Северной Америке, включая сети 5G, проекты Smart City и подключенные промышленные системы, генерируют большие объемы децентрализованных данных. Федеративное обучение все чаще используется для обработки этих данных локально, что позволяет более быстрому принятию решений и способствует расширению регионального рынка.

• В январе 2025 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) и подразделение по усыновлению технологий в Великобритании завершили совместную серию о создании конфиденциальности федеративного обучения. Партнерство изучило применение федеративного обучения в трансграничных исследованиях редких раковых заболеваний, позволяющих исследователям анализировать данные в национальных реестрах заболеваний без передачи конфиденциальной информации.

Ожидается, что федеративная индустрия обучения в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет расти на уровне в среднем на 14,53% в течение прогнозируемого периода. Увеличение правил локализации данных и ограничения на трансграничные передачи данных по всему региону создает проблемы для многонациональных корпораций. Федеративное обучение предлагает эффективное решение, позволяя обучать модели искусственного интеллекта на местном уровне без передачи данных через границы.

• В сентябре 2024 года Гонконгский институт прикладных наук и техники (ASTRI) сотрудничал с лицензированным банком и логистической платформой для использования федеративных технологий обучения. Эта инициатива направлена ​​на улучшение финансовой включения для МСПУсловив процессы финансирования и применения кредитования, обеспечивая более эффективный доступ к финансовым продуктам и услугам.

Кроме того, цифровые медицинские стартапы и больничные сети в Азиатско -Тихоокеанском регионе используют федеральное обучение для создания совместных моделей искусственного интеллекта в условиях, обеспечивая обеспечение безопасности данных пациентов. Потребность сектора здравоохранения в частных распределенных решениях искусственного интеллекта - это повышение роста регионального рынка.

Нормативные рамки

• СШАСледует за отраслевым подходом к конфиденциальности данных. Ключевые законы включают Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) для защиты данных о здравоохранении, Закон о защите конфиденциальности детей (COPPA) для детей и Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA), предоставляющий права на данные потребителей в Калифорнии. Эти правила влияют на обучение федеративных моделей обучения, включающих чувствительные, основанные на местоположении или регулируемые данные в разных отраслях.
• Европейский союзПрименяет общее регулирование защиты данных (GDPR), которое требует прозрачности, ограничения цели и согласия на обработку личных данных. Предлагаемый Закон о искусственном интеллекте вводит на основе классификации обязательства для моделей искусственного интеллекта. Федеративное обучение поддерживает принципы GDPR путем обучения моделей на местном уровне и ограничивая передачу данных. Тем не менее, разработчики должны предотвратить конфиденциальную утечку информации через обновления модели и провести оценки воздействия на защиту данных, где это необходимо.
• В Китае, Данные регулируются в соответствии с законом о защите личной информации (PIPL), Законом о безопасности данных (DSL) и Законе о кибербезопасности. Эти законы требуют локализации определенных данных и явного согласия пользователя на обработку. Федеративное обучение поддерживает соответствие, обеспечивая обучение модели ИИ без трансграничной передачи данных. Тем не менее, системы должны придерживаться специфичных для отраслевых стандартов, особенно в области здравоохранения, финансов и мобильности, и обеспечивать, чтобы алгоритмические результаты не нарушали законы национальной безопасности.

Конкурентная ландшафт

Основные игроки в федеративной индустрии обучения внедряют такие стратегии, как расширение портфелей обслуживания, ориентированных на конфиденциальность, инвестирование в безопасную инфраструктуру ИИ и улучшение поддержки технологий федеративного обучения. Они также сосредотачиваются на исследованиях и разработках для улучшения безопасной модели, и вступают в стратегическое партнерство для укрепления возможностей соответствия.

Эти усилия отражают растущий приоритет для защиты данных и необходимость обеспечения совместного ИИ без ущерба для конфиденциальной информации, соответствующей развивающимся нормативным требованиям.

• В мае 2025 года Intel расширила свой портфель трастовых услуг Tiber, чтобы поддержать конфиденциальность и соответствие данных. Усовершенствования направлены на применение методов обучения федерации для обучения моделей ИИ без обмена частными или конфиденциальными данными, обеспечивая безопасность данных и приверженность нормативным стандартам.

Список ключевых компаний на федеративном рынке обучения:

• Нвидия
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM
• Cloudera, Inc.
• Intel Corporation
• Owkin, Inc.
• Intellegens Ltd.
• Enveil Inc.
• Lifebit Biotech Ltd.
• DataFleets Ltd.
• Закрепите лаборатории ИИ
• Apheris Gmbh
• Acuratio Inc.
• Fedml Inc.

Последние разработки (запуск продукта)

• В мае 2025 года, Enveil выдвинула свои предложения по обеспечению безопасности искусственного интеллекта, поддерживая зашифрованное федеративное обучение через свои растворы с нулевым событием. Эта разработка позволяет предприятиям выполнять машинное обучение по зашифрованным данным без раскрытия конфиденциальной информации, повышая конфиденциальность в рабочих процессах AI/ML.
• В марте 2025 года, Nvidia улучшила свою федеральную структуру обучения с открытым исходным кодом, Nvidia Flare, интегрируя ее с цветочной платформой. Эта интеграция направлена ​​на то, чтобы упростить разработку и развертывание федеративных приложений для обучения в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и производство.
• В январе 2025 года, Google представил Parfait, набор инструментов исследования для частной разработки искусственного интеллекта. Используя свой опыт в федеративном обучении, Parfait облегчает модели учебного машинного обучения по децентрализованным источникам данных при сохранении конфиденциальности пользователей.