Запросить сейчас
Рынок машинного обученияСтраницы: 148 | Базовый год: 2023 | Релиз: September 2024 | Автор: Mayank C. | Последнее обновление: July 2025
Объем мирового рынка машинного обучения оценивался в 26,06 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет с 35,44 млрд долларов США в 2024 году до 328,89 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 37,47% в течение прогнозируемого периода. Достижения в области облачных вычислений и распространение больших данных способствуют росту рынка.
В объем работ в отчет включены услуги, предлагаемые такими компаниями, как Amazon Web Services, Inc., Baidu, Inc., Google Inc., H2O.ai, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, IBM Corporation, Microsoft, SAS Institute Inc., SAP SE и других.
Появление решений кибербезопасности на базе искусственного интеллекта представляет собой значительную возможность для развития рынка машинного обучения. Поскольку киберугрозы становятся все более изощренными, традиционные меры безопасности становятся все более неадекватными.
ИИ обладает потенциалом совершить революцию в кибербезопасности, позволяя разрабатывать передовые решения, которые могут прогнозировать, обнаруживать угрозы и реагировать на них в режиме реального времени. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных для выявления закономерностей и аномалий, указывающих на вредоносную активность, тем самым повышая способность предотвращать атаки до их возникновения.
Кроме того, системы на базе искусственного интеллекта могут адаптироваться к новым угрозам, постоянно извлекая уроки из прошлых инцидентов, что со временем делает их более эффективными. Эта возможность особенно ценна для защиты от атак нулевого дня и других новых угроз, которые традиционные системы безопасности еще не выявили.
Растущая зависимость от кибербезопасности на основе искусственного интеллекта во всех отраслях, включая финансы и здравоохранение, для защиты конфиденциальных данных и обеспечения непрерывности бизнеса открывает значительные возможности для прогресса рынка. Кроме того, ожидается, что растущий спрос на надежные меры кибербезопасности будет стимулировать разработку и внедрение решений на базе искусственного интеллекта.
Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам учиться на данных и со временем повышать свою производительность. Он предполагает использование алгоритмов для анализа данных, распознавания закономерностей и принятия прогнозов или решений на основе этой информации. Его можно развернуть различными способами на предприятиях и в отраслях.
На предприятиях машинное обучение можно использовать для улучшения процессов принятия решений, автоматизации повторяющихся задач и персонализации взаимодействия с клиентами.Например, в маркетинге алгоритмы машинного обучения могут анализировать поведение клиентов, чтобы прогнозировать будущие покупки и соответствующим образом адаптировать маркетинговые стратегии.
В таких отраслях, как здравоохранение, финансы и производство, машинное обучение можно использовать для оптимизации операций, прогнозирования сбоев оборудования и улучшения результатов лечения пациентов с помощью прогнозной аналитики. Внедрение машинного обучения в этих секторах может привести к повышению эффективности, экономии затрат и способности внедрять инновации более быстрыми темпами.
Более того, доступность данных увеличивается, модели машинного обучения могут постоянно совершенствоваться для повышения их точности и эффективности. Универсальность и потенциал машинного обучения делают его важнейшим компонентом цифровой трансформации бизнеса и отраслей во всем мире.
Рынок машинного обучения переживает устойчивый рост, в первую очередь благодаря технологическим достижениям, распространению данных и растущему спросу в различных отраслях. Ключевые игроки рынка стратегически позиционируют себя так, чтобы извлечь выгоду из этих тенденций путем содействия инновациям, формирования партнерских отношений и увеличения инвестиций в исследования и разработки.
Компании сосредоточены на разработке масштабируемых платформ машинного обучения, которые удовлетворяют разнообразные потребности различных отраслей, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю и производство. Эти платформы предлагают комплексные решения, которые упрощают развертывание моделей машинного обучения, делая их доступными для предприятий с различным уровнем опыта.
Кроме того, растет важность облачных сервисов машинного обучения, поскольку они позволяют предприятиям использовать надежные вычислительные ресурсы без значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру.
Рост рынка машинного обучения дополнительно поддерживается растущей интеграцией машинного обучения с другими новыми технологиями, такими как периферийные вычисления, Интернет вещей (IoT) иблокчейн. Эта интеграция создает новые возможности для инноваций и расширения, особенно в таких областях, как автономные системы, умные города и персонализированная медицина.
Однако, чтобы сохранить свое конкурентное преимущество, компании должны решать проблемы конфиденциальности данных, этического искусственного интеллекта и дефицита навыков среди рабочей силы. Обеспечение соблюдения правил защиты данных и разработка объяснимых моделей искусственного интеллекта, которым пользователи могут доверять, становятся важнейшими факторами.
Более того, компаниям необходимо инвестировать в повышение квалификации своей рабочей силы и создание кадрового резерва, чтобы удовлетворить растущий спрос на знания в области машинного обучения. По мере развития рынка ключевым игрокам важно решать эти проблемы, одновременно стимулируя рост и способствуя инновациям в сфере машинного обучения.
Достижения в области облачных вычислений поддерживают основной драйвер рынка машинного обучения. Доступность масштабируемых вычислительных ресурсов по требованию через облачные платформы устраняет барьеры, связанные с высокими затратами и технической сложностью развертывания моделей машинного обучения.
Службы облачных вычислений предоставляют необходимую инфраструктуру, включая мощные графические процессоры и обширные возможности хранения данных, для обработки больших наборов данных и интенсивной обработки, необходимой для задач машинного обучения.
Кроме того, эти платформы предлагают готовые модели и инструменты машинного обучения, которые упрощают процесс разработки и развертывания приложений машинного обучения. Эта доступность позволяет предприятиям любого размера использовать машинное обучение без значительных инвестиций в физическое оборудование или специализированный опыт.
Более того, облачные сервисы машинного обучения позволяют проводить быстрые эксперименты и итерации, необходимые для совершенствования моделей и повышения точности. Предприятия используют эти достижения для быстрого масштабирования своих усилий по машинному обучению, удовлетворения потребностей рынка и получения конкурентных преимуществ.
Интеграция машинного обучения с облачными вычислениями способствует инновациям, способствуя глобальному сотрудничеству и совместному использованию ресурсов между разработчиками, что ускоряет разработку новых приложений и решений. По мере развития облачных вычислений они, вероятно, будут способствовать широкому распространению и успеху машинного обучения, предлагая предприятиям новые возможности и преобразуя их операции.
Недостаток навыков в области машинного обучения представляет собой серьезную проблему для организаций, стремящихся реализовать и масштабировать свои инициативы в области машинного обучения. Поскольку спрос на возможности машинного обучения растет, существует нехватка профессионалов с необходимыми навыками для разработки, внедрения и эффективного управления моделями машинного обучения. Этот разрыв приводит к задержкам в сроках реализации проектов, увеличению затрат и упущенным возможностям для инноваций.
Компании сталкиваются с трудностями при найме специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и других специализированных должностей, имеющих решающее значение для машинного обучения. Сложность и быстрое развитие машинного обучения усугубляют эту проблему, требуя от опытных специалистов постоянного повышения квалификации, чтобы быть в курсе новых разработок.
Чтобы смягчить эту проблему, организации инвестируют в программы обучения и развития, чтобы повысить квалификацию существующей рабочей силы, снабжая сотрудников современными знаниями и инструментами машинного обучения.
Устанавливаются партнерские отношения с академическими учреждениями и платформами онлайн-обучения для создания индивидуальных образовательных программ, отвечающих конкретным потребностям отрасли.
Кроме того, некоторые компании используют инструменты автоматизированного машинного обучения (AutoML), которые упрощают процесс построения моделей и тем самым снижают зависимость от узкоспециализированных знаний. Ожидается, что устранение дефицита навыков позволит организациям эффективно использовать машинное обучение, стимулируя инновации и сохраняя свои конкурентные преимущества на рынке.
Интеграция периферийных вычислений становится заметной тенденцией, производящей революцию на рынке машинного обучения. Периферийные вычисления подразумевают обработку данных ближе к источнику, например устройствам Интернета вещей или локальным серверам, а не полагаются на централизованную облачную инфраструктуру.
Интеграция машинного обучения на периферии позволяет организациям выполнять анализ данных и принимать решения в режиме реального времени, что имеет решающее значение для устранения ограничений задержки и пропускной способности. Эта тенденция особенно актуальна в производстве, здравоохранении и автономных транспортных средствах, где немедленная информация и действия необходимы для оптимизации операций, повышения безопасности и улучшения результатов.
Более того, развертывание машинного обучения на периферии позволяет создавать более эффективные и масштабируемые решения за счет локальной обработки данных, тем самым снижая потребность в постоянной связи с облачными серверами. Это уменьшает задержку и повышает конфиденциальность данных, поскольку конфиденциальную информацию можно анализировать на месте, не передавая по сети.
Кроме того, модели периферийного машинного обучения постоянно совершенствуются и обновляются, обеспечивая их адаптивность к меняющимся условиям и развивающимся угрозам. Однако распространение устройств Интернета вещей и интеллектуальных систем подчеркивает важность интеграции машинного обучения с периферийными вычислениями. Эта интеграция, вероятно, будет иметь решающее значение для обеспечения интеллектуальных, автономных операций, стимулирования инноваций и расширения возможностей подключенных систем.
Глобальный рынок сегментирован по принципу развертывания, размера предприятия, вертикали и географии.
В зависимости от развертывания рынок разделился на облачный и локальный. В 2023 году сегмент облачных вычислений занял наибольшую долю рынка машинного обучения — 69,01%, что во многом связано с широким распространением услуг облачных вычислений в различных отраслях. Этот рост дополнительно поддерживается гибкостью, масштабируемостью и экономической эффективностью облачных платформ.
Организации все чаще переносят свои данные и приложения в облако, что позволяет им использовать огромные вычислительные мощности и емкости хранения, необходимые для эффективного развертывания моделей машинного обучения. Это доминирование дополнительно поддерживается растущей тенденциейцифровая трансформация, где компании отдают приоритет облачной инфраструктуре для повышения операционной гибкости и инноваций.
Кроме того, облачные платформы предоставляют предприятиям доступ к передовым инструментам и платформам машинного обучения, которые упрощают разработку и развертывание приложений машинного обучения. Возможность масштабирования ресурсов по требованию позволяет организациям справляться с меняющимися рабочими нагрузками и большими наборами данных без необходимости значительных первоначальных инвестиций в оборудование.
Более того, поставщики облачных услуг предлагают интегрированные меры безопасности и сертификаты соответствия, которые имеют решающее значение для отраслей, работающих с конфиденциальными данными. Это приводит к более широкому внедрению облачного машинного обучения, тем самым способствуя росту сегмента.
В зависимости от размера предприятия рынок машинного обучения подразделяется на малые, средние и крупные предприятия. В течение прогнозируемого периода в сегменте малых и средних предприятий (МСП) ожидается ошеломляющий среднегодовой темп роста в 38,56%, что в основном обусловлено растущей доступностью передовых технологий, таких как машинное обучение.
МСП все больше осознают конкурентные преимущества машинного обучения, включая улучшение процесса принятия решений, улучшение качества обслуживания клиентов и повышение операционной эффективности.В отличие от крупных предприятий, которые часто располагают обширными собственными ресурсами, МСП используют облачные и автоматизированные платформы машинного обучения для преодоления нехватки ресурсов.
Эти платформы предоставляют доступные и масштабируемые решения, которые позволяют МСП внедрять сложные модели машинного обучения, не требуя специальных знаний или значительных капиталовложений.Кроме того, растущая доступность машинного обучения как услуги (MLaaS) предоставляет МСП инструменты, необходимые для экспериментов и быстрого и экономичного развертывания моделей машинного обучения.
Эта тенденция особенно эффективна, поскольку МСП зачастую более гибки и способны быстрее внедрять новые технологии, чем более крупные организации. Это приводит к более широкому использованию машинного обучения для стимулирования инноваций в таких областях, как персонализированный маркетинг, управление запасами и обнаружение мошенничества. Быстрое внедрение технологий машинного обучения среди МСП в сочетании с их растущим вкладом в экономический рост еще больше стимулирует рост этого сегмента.
По вертикали рынок разделен на BFSI, ИТ и телекоммуникации, здравоохранение, розничную торговлю, рекламу и СМИ и другие. Сегмент BFSI получил самый высокий доход в размере 6,43 млрд долларов США в 2023 году, главным образом благодаря значительным инвестициям сектора в технологии машинного обучения.
Внедрение машинного обучения в BFSI вызвано растущей потребностью в повышении безопасности, оптимизации операций и улучшении обслуживания клиентов в условиях все более цифровой и управляемой данными среды.
Машинное обучение широко используется для обнаружения мошенничества, управления рисками и соблюдения нормативных требований, решая постоянные проблемы, с которыми сталкивается сектор BFSI. Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объемы транзакционных данных в режиме реального времени для выявления подозрительных действий и предотвращения финансового мошенничества, тем самым защищая как клиентов, так и учреждения.
Более того, сектор BFSI использует машинное обучение для персонализации взаимодействия с клиентами, предлагая индивидуальные финансовые продукты и услуги на основе индивидуальных профилей и поведения клиентов. Такая персонализация повышает вовлеченность и лояльность клиентов.
Кроме того, сектор использует машинное обучение для оптимизации операций за счет автоматизации, тем самым снижая затраты и повышая эффективность. Финансовые учреждения все больше внимания уделяют цифровой трансформации с интеграцией машинного обучения в свои процессы.
В зависимости от региона мировой рынок разделен на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африка и Латинскую Америку.
Рынок машинного обучения Северной Америки занимал значительную долю (38,96%) и в 2023 году оценивался в 10,15 млрд долларов США. Такое доминирование объясняется ранним внедрением передовых технологий, надежной технологической инфраструктурой и высокой концентрацией ведущих технологических компаний и стартапов в США и Канаде.
Предприятия Северной Америки активно инвестируют в машинное обучение, чтобы получить конкурентное преимущество, особенно в таких секторах, как здравоохранение, финансы и розничная торговля. Повышенное внимание региона к исследованиям и разработкам способствует постоянным инновациям, в результате чего появляются передовые приложения машинного обучения, которые преобразуют бизнес-операции.
Кроме того, развитие регионального рынка поддерживается значительными инвестициями правительства и частного сектора в искусственный интеллект и связанные с ним технологии. Эти инвестиции способствуют разработке новых инструментов и платформ машинного обучения. Кроме того, наличие квалифицированной рабочей силы и ведущих академических институтов способствует способности региона разрабатывать и внедрять передовые решения в области машинного обучения, тем самым способствуя расширению регионального рынка.
В ближайшие годы Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти на самом высоком уровне в 40,85%, что отражает быстро растущее внедрение в регионе технологий машинного обучения. Этому расширению способствуют несколько факторов, в том числе растущая цифровая экономика, значительные инвестиции в искусственный интеллект и растущая потребность в передовой аналитике в различных отраслях.
Такие страны, как Китай, Индия и Япония, находятся в авангарде этого роста, чему способствуют сильные правительственные инициативы, рост технологических стартапов и доступность огромных объемов данных, генерируемых их большим населением.
В Азиатско-Тихоокеанском регионе такие отрасли, как производство, розничная торговля и финансы, лидируют по внедрению машинного обучения для повышения эффективности, качества обслуживания клиентов и процессов принятия решений. Быстрая цифровая трансформация региона усиливает спрос на приложения машинного обучения, которые могут улучшить бизнес-операции и способствовать инновациям.
Более того, растущая доступность доступных услуг облачных вычислений позволяет малым и средним предприятиям (МСП) в Азиатско-Тихоокеанском регионе получать доступ к решениям машинного обучения и развертывать их, тем самым способствуя росту регионального рынка.
Отчет о мировом рынке машинного обучения содержит ценную информацию, подчеркивающую фрагментированную природу отрасли. Выдающиеся игроки сосредотачивают внимание на нескольких ключевых бизнес-стратегиях, таких как партнерство, слияния и поглощения, инновации продуктов и совместные предприятия, чтобы расширить портфель своих продуктов и увеличить свою долю рынка в различных регионах.
Компании реализуют эффективные стратегические инициативы, такие как расширение услуг, инвестиции в исследования и разработки (НИОКР), создание новых центров предоставления услуг и оптимизация процессов предоставления услуг, которые, вероятно, создадут новые возможности для роста рынка.
Ключевые события в отрасли
По развертыванию
По размеру предприятия
По вертикали
По регионам
Часто задаваемые вопросы
