联合学习市场

市场定义

市场专注于分散的机器学习模型，这些模型在不传输原始数据的情况下跨多个设备或服务器训练。它包括工具，平台和框架，可实现安全的模型更新，边缘设备处理和跨核协作。关键应用程序涵盖了医疗保健，金融，汽车和移动技术，其中数据隐私和合规性至关重要。

该过程涉及局部培训，加密聚合和模型同步。该报告提供了对关键驱动因素，新兴趋势以及预期在预测期内影响市场的竞争格局的全面分析。

联合学习市场概述

全球联邦学习市场规模在2024年的价值为1.375亿美元，预计将从2025年的1.531亿美元增长到2032年的3.627亿美元，在预测期间的复合年增长率为13.11％。

市场增长是由于对数据隐私的关注以及对集中数据存储的限制的增加所致。组织正在转向分散培训，以遵守法规标准。对整个组织的协作学习的需求日益增加，开源生态系统和框架的支持进一步加速了采用。

在联邦学习行业运营的主要公司是NVIDIA，Google LLC，Microsoft Corporation，IBM，Cloudera，Inc。，Intel Corporation，Intellegens，Inc。，Intellegens Ltd.，Enveil Inc.，Enveil Inc.，LifeBit Biotech Ltd.

随着智能手机，传感器的快速扩展智能家居设备和工业物联网系统，在边缘生成了大量数据。将这些数据传输到云进行模型训练通常是低效且不安全的。联合学习可以在设备上学习，降低延迟和带宽成本。这种能力正在增加联合系统的采用，从而促进市场增长。

• 2025年1月，马来西亚（Malaysia），阿尔纳兰大学（Al-Nahrain University）（伊拉克）和马来西亚大学（Universiti Kebangsaan）的研究人员推出了一个新颖的无人机辅助联邦学习框架，该框架整合了混合洛拉P2P/洛拉瓦恩（Lora P2P/Lorawan），以增强远程生物环地区的环境监测。该系统使无人驾驶飞机（UAV）能够从分布式IoT传感器收集和处理数据，而无需依赖集中式的云基础架构，从而保留数据隐私并降低延迟。

关键亮点

1. 联邦学习行业规模在2024年价值1.375亿美元。
2. 从2025年到2032年，市场预计将以13.11％的复合年增长率增长。
3. 北美在2024年的市场份额为36.52％，估值为5020万美元。
4. 该药物发现​​与开发部门在2024年获得了4610万美元的收入。
5. 到2032年，大型企业领域预计将达到2.051亿美元。
6. IT和电信领域在2024年获得了35.20％的最大收入份额。
7. 预计在预测期内，亚太地区的复合年增长率为14.53％。

市场驱动力

对整个组织的协作学习的需求越来越大

对安全和协作的AI开发的需求不断上升，这推动了整个行业的联合学习的采用。组织正在意识到共同开发模型的价值而无需共享原始数据。联合学习可以使多个利益相关者之间的分散培训，从而提高模型绩效，同时保留数据隐私。

药品，保险和制造业公司的公司越来越多地实施这些框架，促进了跨组织的合作，并在全球范围内增长了联邦学习市场的增长。

• 2024年12月，Google Cloud和Swift宣布了一项合作计划，使用联合学习技术来应对跨境支付欺诈。该合作伙伴关系旨在允许多个金融机构在分散数据上协作培训AI模型，从而增强欺诈检测功能，同时保留数据隐私。 该项目得到了技术合作伙伴Rhino Health和Capgemini的支持，并计划在2025年上半年与12个全球金融机构一起推出。

市场挑战

跨系统的标准化和互操作性

影响联邦学习市场增长的一个重大挑战是，不同设备，平台和数据环境之间缺乏标准化和互操作性。数据格式，硬件功能和通信协议的变化使得很难按大规模实施统一的联合学习框架。

为了应对这一挑战，主要参与者正在开发跨平台的SDK，采用开源框架，例如Fusterated和Pysyft，以及在行业联盟中投资以创建共享的技术指南。这些步骤有助于确保可以在分散网络中无缝训练模型，而不会损害性能，效率或合规性。

市场趋势

开源生态系统和框架的支持

诸如Federated，Pysyft和Nvidia Flare之类的开源工具的可用性正在支持广泛的实验和联合学习系统的部署。这些框架减少了开发人员和研究人员的进入障碍，从而可以快速的原型制作和集成到企业环境中。不断扩大的社区支持和持续的技术改进正在推动联邦学习市场的扩展。

• 2025年4月，Meta的Nvidia和Pytorch团队揭示了一项重大合作，旨在通过将NVIDIA Flare与Executorch集成，以在移动设备上实现联合学习（FL）。 Nvidia Flare是一种开源的，独立于域的SDK，旨在灵活和扩展，使研究人员和数据科学家可以过渡现有机器学习深度学习工作流程成联合学习框架。

联合学习市场报告快照

分割	细节
通过应用	药物发现与开发，数据隐私管理，风险管理，增强和虚拟现实，其他
按组织规模	大型企业
通过行业垂直	医疗保健与生命科学，IT与电信，BFSI（银行，金融服务和保险），零售和电子商务，其他
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲的其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

市场细分

• 通过应用（药物发现与开发，数据隐私管理，风险管理，增强和虚拟现实等）：2024年的药物发现与开发部门赚了4610万美元，主要是由于其对整个研究机构的隐私保护协作的高需求。
• 按组织规模（大型企业和中小型企业）：大型企业部门在2024年持有58.21％的份额，并在其广泛的数据资产中加剧，在多个部门进行安全协作的强大需求以及对先进AI技术进行投资的大量资源。
• 通过行业垂直（医疗保健和生命科学，IT和电信，BFSI（银行，金融服务和保险），零售和电子商务等）：IT＆Telecommunications将在2032年达到1.321亿美元，到2032年达到1.321亿美元客户服务。

联合学习市场区域分析

根据地区，该市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及南美。

北美联邦学习市场份额在2024年约为36.52％，估计为5020万美元。在北美，《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）和不断发展的联邦隐私提案等严格的数据保护框架加剧了对隐私技术的需求。企业正在采用联邦学习来遵守这些法律，同时继续为AI应用程序利用数据。

此外，北美的高级边缘计算生态系统，包括5G网络，智能城市项目和连接的工业系统，都会产生大量的分散数据。联邦学习越来越多地用于在本地处理此数据，从而使决策更快并促进了区域市场的扩展。

• 2025年1月，美国国家标准技术研究所（NIST）和英国负责任的技术收养部门总结了有关隐私保护联合学习的合作系列。该合作伙伴关系探讨了联邦学习对罕见小儿癌的跨境研究中的应用，使研究人员能够在不转移敏感信息的情况下分析跨国家疾病注册表的数据。

预计在预测期内，亚太联邦学习行业预计将以14.53％的稳健复合年增长率增长。增加数据本地化法规和对整个地区跨境数据传输的限制对跨国公司构成了挑战。 Federated学习通过允许在本地培训AI模型而不会在边界传输数据的情况下对AI模型进行培训，从而提供了有效的解决方案。

• 2024年9月，香港应用科学技术研究所（Astri）与有执照的银行和一家运用联邦学习技术的物流平台合作。该计划旨在增强中小企业的财务包容性通过简化融资和信用申请流程，使能够更有效地访问金融产品和服务。

此外，整个亚太地区的数字健康初创公司和医院网络正在利用联邦学习来建立跨设施的协作AI模型，同时确保患者数据安全。医疗保健部门对私人，分配的AI解决方案的需求正在促进区域市场的增长。

监管框架

• 美国遵循部门的数据隐私方法。关键法律包括有关健康数据保护的《健康保险可移植性法案》（HIPAA），《儿童在线隐私保护法》（COPPA）儿童数据以及《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）授予加利福尼亚州消费者数据权。这些法规会影响涉及跨行业敏感，基于位置或受监管数据的联合学习模型的培训。
• 欧盟应用一般数据保护法规（GDPR），该法规要求在个人数据处理中授权透明度，目的限制和同意。拟议的人工智能法介绍了基于分类的AI模型的义务。联合学习，通过本地培训模型来支持GDPR原则，并限制数据传输。但是，开发人员必须通过模型更新来防止敏感信息泄漏，并在需要时进行数据保护影响评估。
• 在中国，通过《个人信息保护法》（PIPL），数据安全法（DSL）和网络安全法规范数据。这些定律需要定位某些数据并明确处理处理。联合学习通过无需跨境数据传输的AI模型培训来支持合规性。尽管如此，系统必须遵守特定部门的标准，尤其是在医疗保健，金融和流动性方面，并确保算法产出不会违反国家安全法。

竞争格局

联邦学习行业的主要参与者正在采用诸如扩大以隐私为中心的服务组合，投资安全的AI基础架构以及增强对联合学习技术的支持之类的策略。他们还专注于研发，以改善安全的模型培训，并正在建立战略伙伴关系以增强合规性能力。

这些努力反映了数据保护的优先事项，以及在不损害敏感信息的情况下实现协作AI的需求，与不断发展的监管要求保持一致。

• 2025年5月，英特尔扩大了其Tiber Trust Services产品组合以增强数据隐私和合规性。增强功能着重于将联合学习技术应用于训练AI模型而无需交换私人或敏感数据，从而确保数据安全和遵守监管标准。

联邦学习市场中的主要公司清单：

• Nvidia
• Google LLC
• 微软公司
• IBM
• Cloudera，Inc。
• 英特尔公司
• Owkin，Inc。
• Intellegens Ltd.
• Enveil Inc.
• Lifebit Biotech Ltd.
• DataFleets Ltd.
• 保护AI实验室
• Apheris GmbH
• Acuratio Inc.
• FEDML Inc.

最近的发展（产品发布）

• 2025年5月，Enveil通过通过其Zeroreveal解决方案支持加密联合学习来提高其AI安全产品。这种开发使企业能够在加密数据上执行机器学习，而无需公开敏感信息，从而增强了AI/ML工作流程中的隐私。
• 2025年3月，Nvidia通过将其与花平台相结合，从而增强了其开源联合学习框架Nvidia Flare。该集成旨在简化各个行业（包括医疗保健，金融和制造业）的联合学习应用程序的开发和部署。
• 2025年1月，Google推出了Parfait，这是一套用于私人AI开发的研究工具。冻约利用其在联合学习方面的专业知识，促进了分散数据源的培训机器学习模型，同时保留用户隐私。