机器学习市场

机器学习市场规模

全球机器学习市场规模在2023年的价值为260.6亿美元，预计将从2024年的354.4亿美元增长到2031年的3288.89亿美元，在预测期间的复合年增长率为37.47％。大数据的云计算和扩散的进步正在促进市场的增长。

在工作范围内，该报告包括由Amazon Web Services，Inc。，Baidu，Inc。，Google Inc.，H2O.AI，Hewlett Packard Enterprise Development LP，Intel Corporation，IBM Corporation，Microsoft，Microsoft，SAS Institute Inc.，SAP SE等提供的公司提供的服务。

AI驱动的网络安全解决方案的出现代表了机器学习市场发展的重要机会。随着网络威胁变得越来越复杂，传统的安全措施变得越来越不足。

AI有可能通过实现可以实时预测，检测和应对威胁的高级解决方案的开发来彻底改变网络安全。机器学习算法可以分析大量数据，以识别表明恶意活动的模式和异常，从而增强了在发生攻击之前预防攻击的能力。

• 2024年9月，塔塔咨询服务（Tata Consultancy Services）扩大了与Google Cloud的合作伙伴关系，以引入两种旨在增强企业网络弹性的新网络安全解决方案。该协作利用AI，机器学习和自动化来不断监控风险，确定偏差并推荐纠正措施，并赋予具有高级，以域名的网络安全创新的企业。

此外，AI驱动的系统可以通过不断从过去的事件中学习，从而适应新的威胁，从而使它们随着时间的流逝而更加有效。这种能力对于防御零日攻击和传统安全系统尚未确定的其他新兴威胁特别有价值。

越来越多地依赖包括金融和医疗保健在内的行业中AI驱动的网络安全，以保护敏感数据并确保业务连续性为市场进步带来了巨大的机会。此外，预计对强大的网络安全措施的需求不断增长，可以促进AI驱动解决方案的开发和部署。

机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使机器能够从数据中学习并随着时间的推移提高其性能。它涉及使用算法来分析数据，识别模式并根据该信息做出预测或决策。它可以在企业和行业之间以各种方式部署。

在企业中，机器学习可用于增强决策过程，自动化重复任务并个性化客户互动。例如，在营销中，机器学习算法可以分析客户行为，以相应地预测未来的购买并量身定制营销策略。

在医疗保健，金融和制造等行业中，可以通过预测分析来部署机器学习以优化操作，预测设备故障并改善患者的结果。在这些领域的机器学习部署可能会导致提高效率，节省成本以及以更快的速度进行创新的能力。

此外，数据可用性增加，可以连续完善机器学习模型，以提高其准确性和有效性。机器学习的多功能性和潜力使其成为全球企业和行业数字化转型的关键组成部分。

分析师的评论

机器学习市场的增长良好，主要是由于技术进步，数据的扩散以及各个行业的需求不断增长。主要的市场参与者从战略上定位自己，通过促进创新，建立伙伴关系并增加对研发的投资来利用这些趋势。

公司专注于开发可扩展的机器学习平台，以满足不同行业的各种需求，包括医疗保健，金融，零售和制造业。这些平台提供了端到端的解决方案，以简化机器学习模型的部署，使其可容纳具有不同专业知识水平的企业。

此外，基于云的机器学习服务的重要性正在增长，因为它们允许企业在没有大量前期基础架构投资的情况下利用强大的计算资源。

• 例如，默克公司在2023年9月宣布了与Benevolentai和Exscientia的战略合作，以利用AI驱动的药物设计和发现技术。这些伙伴关系旨在生产新颖的候选药物，具有一流的肿瘤学，神经病学和免疫学的一流潜力，推动默克在这些关键治疗领域的研究和发展。

机器学习市场的增长得到了增加机器学习与其他新兴技术（例如边缘计算，物联网（IoT）和区块链。这种集成为创新和扩展创造了新的机会，尤其是在自主系统，智能城市和个性化医学等领域。

但是，为了保持竞争优势，公司必须解决数据隐私，道德AI和劳动力中的技能差距。确保遵守数据保护法规并开发可以被用户信任的可解释的AI模型已成为关键考虑。

此外，公司需要投资提高劳动力并建立人才管道，以满足对机器学习专业知识不断增长的需求。随着市场的发展，主要参与者必须在刺激增长和促进机器学习环境中的创新时应对这些挑战至关重要。

机器学习市场增长因素

云计算的进步正在支持机器学习市场的主要驱动力。通过云平台的可扩展，按需计算资源的可用性正在消除与部署机器学习模型的高成本和技术复杂性相关的障碍。

云计算服务提供了必要的基础架构，包括强大的GPU和庞大的存储功能，以处理大型数据集以及机器学习任务所需的大量处理。

此外，这些平台还提供了预制的机器学习模型和工具，这些模型和工具简化了开发和部署机器学习应用程序的过程。这种可访问性使各种规模的企业无需在物理硬件或专业专业知识上进行大量投资，可以利用机器学习。

• 2023年1月，IBM和Intel通过在IBM Cloud Bare Metal和虚拟服务器上启动第四代英特尔Xeon加工机，从而增强了他们的伙伴关系。这些处理器在AI，机器学习，分析，云等中的高性能进行了优化，从而使企业能够最大程度地提高效率和可扩展性。

此外，基于云的机器学习服务允许快速实验和迭代，对于完善模型和提高准确性至关重要。企业正在利用这些进步来快速扩展其机器学习工作，满足市场需求并获得竞争优势。

机器学习与云计算的集成是通过促进开发人员之间的全球协作和资源共享来促进创新的，从而加快了新应用程序和解决方案的开发。随着云计算的进步，它可能会提高机器学习的广泛采用和成功，从而为企业提供新的机会并改变其运营。

机器学习专业知识的技能差距为寻求实施和扩展其机器学习计划的组织带来了重大挑战。随着对机器学习能力的需求的提高，缺乏专业人士缺乏有效开发，部署和管理机器学习模型的必要技能。这一差距导致项目时间表的延迟，增加成本和错过的创新机会。

公司在招募数据科学家，机器学习工程师和其他对机器学习至关重要的专业角色方面面临困难。机器学习的复杂性和快速发展正在加剧这一挑战，要求经验丰富的专业人员不断提高技能，以继续对新的发展进行最新消息。

为了减轻这一挑战，组织正在投资培训和开发计划，以提高其现有劳动力，使员工为当前的机器学习知识和工具提供了装备。

• 例如，在2023年9月，IBM承诺到2026年在AI中培训200万学习者，重点是代表性不足的社区。这项承诺包括扩大与大学的全球AI教育合作，通过IBM Skillsbuild启动新的生成AI课程，并合作为成人学习者提供AI培训，从而增强了获得AI教育和需求的技术角色的机会。

正在建立与学术机构和在线学习平台的合作伙伴关系，以创建针对特定行业需求的量身定制的教育计划。

此外，一些公司正在利用自动化机器学习（AUTOML）工具，这些工具简化了模型构建过程，从而减少了对高度专业知识的依赖。解决技能差距有望使组织能够有效利用机器学习，促进创新并保持其在市场上的竞争优势。

机器学习市场趋势

边缘计算的集成正在成为革命机器学习市场的显着趋势。边缘计算涉及更靠近源的数据，例如物联网设备或本地服务器，而不是依靠集中式的云基础架构。

在边缘集成机器学习使组织可以执行实时数据分析和决策，这对于解决延迟和带宽限制至关重要。这种趋势在制造，医疗保健和自动驾驶汽车中尤其重要，在制造业和自动驾驶汽车中，即时的见解和行动对于优化运营，增强安全性和改善结果至关重要。

• 例如，在2024年4月，戴尔技术（Dell Technologies）通过与现代汽车Autoever和英特尔（Intel）合作，扩大了其边缘合作伙伴生态系统，以增强制造商使用AI利用边缘数据的能力。该合作伙伴关系将现代汽车的解决方案与戴尔（Dell）经过验证的制造优势设计相结合，提供实时监控，异常检测和预测性维护，以促进工厂楼层的AI-drion驱动优化。

此外，边缘机器学习的部署可以通过本地处理数据来更有效，可扩展的解决方案，从而减少了与云服务器不断通信的需求。这会降低延迟并改善数据隐私，因为可以在现场分析敏感信息而无需通过网络传输。

此外，基于边缘的机器学习模型正在连续完善和更新，以确保它们适应不断变化的条件和不断发展的威胁。但是，物联网设备和智能系统的扩散强调了将机器学习与边缘计算集成的重要性。这种集成对于实现智能，自主操作，促进创新并增强连接系统的功能至关重要。

分割分析

全球市场已根据部署，企业规模，垂直和地理位置进行了细分。

通过部署

基于部署，市场已分为基于云的本地和本地。基于云的细分市场在2023年捕获了69.01％的最大机器学习市场份额，这在很大程度上归因于广泛采用各个行业的云计算服务。云平台的灵活性，可扩展性和成本效益进一步推动了这种增长。

组织越来越多地将其数据和应用迁移到云上，使他们能够有效地利用机器学习模型所需的庞大计算能力和存储能力。不断增长的趋势进一步支持了这种主导地位数字转换，公司正在优先考虑云基础架构以增强运营敏捷性和创新。

此外，云平台正在为企业提供对高级机器学习工具和框架的访问，这些工具和框架正在简化机器学习应用程序的开发和部署。按需扩展资源的能力是使组织能够处理波动的工作负载和大型数据集，而无需对硬件进行大量的前期投资。

此外，云提供商正在提供集成的安全措施和合规认证，这对于处理敏感数据的行业至关重要。这导致基于云的机器学习的部署不断上升，从而导致了分段增长。

按企业大小

根据企业规模，机器学习市场已被归类为中小型企业和大型企业。中小型企业（SME）部分有望在预测期间记录38.56％的惊人复合年增长率，这主要是由于高级技术（例如机器学习）的可及性的推动。

中小企业越来越多地认识到机器学习的竞争优势，包括改进的决策，增强的客户体验和更高的运营效率。与通常具有广泛内部资源的大型企业不同，中小企业利用基于云的机器学习平台来克服资源限制。

这些平台提供了负担得起的可扩展解决方案，使中小企业能够实施复杂的机器学习模型，而无需专业知识或大量资本投资。此外，机器学习作为服务的日益增长的可用性（MLAAS）正在为中小企业提供他们需要快速，成本效率地实验和部署机器学习模型所需的工具。

这种趋势尤其具有影响力，因为中小企业通常比大型组织更快地采用新技术。这导致使用机器学习来促进在个性化营销，库存管理和欺诈检测等领域的创新。机器学习技术在中小型企业之间的迅速采用，再加上对经济增长的贡献，进一步推动了该细分市场的增长。

通过垂直

基于垂直，市场已分为BFSI，IT和电信，医疗保健，零售，广告和媒体等。 BFSI领域在2023年获得了64.3亿美元的收入，这主要是由于该行业对机器学习技术的巨大投资。

在越来越多的数字和数据驱动的环境中，可以提高安全性，优化操作并改善客户服务的需求激发了BFSI中的机器学习。

机器学习广泛用于欺诈检测，风险管理和法规依从性，以应对BFSI部门所面临的持续挑战。机器学习算法实时分析大量交易数据，以识别可疑活动并减轻财务欺诈，从而保护客户和机构。

此外，BFSI领域正在利用机器学习来通过基于个人客户资料和行为提供量身定制的金融产品和服务来个性化客户互动。这种个性化正在提高客户参与和忠诚度。

此外，该行业正在利用机器学习通过自动化来简化操作，从而降低成本并提高效率。金融机构越来越关注数字化转型，将机器学习整合到其流程中。

机器学习市场区域分析

根据地区，全球市场已被细分为北美，欧洲，亚太地区，MEA和拉丁美洲。

北美机器学习市场占38.96％的份额，在2023年占101.5亿美元。这种优势归因于早期采用先进技术，强大的技术基础设施，以及在美国和加拿大的高级技术基础设施以及高度集中的领先技术公司和初创公司。

北美企业正在大力投资机器学习以获得竞争优势，尤其是在医疗保健，金融和零售等领域。该地区对研发的强烈关注是促进持续的创新，从而导致了正在改变业务运营的尖端机器学习应用程序。

• 2024年5月，IBM披露了与Amazon Web Services（AWS）的合作，以将IBM的Watsonx AI和数据平台的完整投资组合与AWS服务集成在一起。该合作伙伴关系旨在通过使用综合治理的开放，混合方法来简化跨企业的AI规模，从而使组织能够有效地管理和扩展AI功能。

此外，区域市场发展得到了政府和私营部门对AI和相关技术的大量投资的支持。这些投资正在促进新的机器学习工具和平台的开发。此外，熟练的劳动力和领先的学术机构的存在正在促进该地区开发和实施高级机器学习解决方案的能力，从而帮助区域市场流失。

在接下来的几年中，亚太地区有望以40.85％的最高复合年增长率增长，这反映了该地区对机器学习技术的迅速采用。这种扩张得到了几个因素的支持，包括日益增长的数字经济，对AI的大量投资以及对各个行业的高级分析需求的飙升。

中国，印度和日本等国家处于这一增长的最前沿，受到强有力的政府倡议，技术初创企业的兴起以及大量人口产生的大量数据的支持。

在亚太地区，制造，零售和金融等行业正在领导机器学习，以提高效率，客户体验和决策过程。该地区的快速数字转型正在推动对机器学习应用的需求，从而可以增强业务运营并促进创新。

此外，负担得起的云计算服务的可用性日益增长，可以使亚太地区的中小企业（中小企业）访问和部署机器学习解决方案，从而有助于区域市场的增长。

竞争格局

全球机器学习市场报告提供了宝贵的见解，突出了该行业的分散性质。杰出的参与者专注于几种关键的业务策略，例如合作伙伴关系，合并和收购，产品创新和合资企业，以扩大其产品组合并增加不同地区的市场份额。

公司正在实施有影响力的战略举措，例如扩大服务，研发的投资（R＆D），建立新的服务交付中心以及优化其服务交付流程，这很可能为市场增长创造新的机会。

机器学习市场中的关键公司列表

• 亚马逊Web Services，Inc。
• 百度公司
• Google Inc.
• 人工智能
• 惠普Packard Enterprise Development LP
• 英特尔公司
• IBM公司
• 微软
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

关键行业发展

• 2024年3月（扩展）：惠普（Hewlett Packard）企业（HPE）在NVIDIA GTC宣布了其AI-NATIANIT投资组合的更新，旨在推进生成AI，深度学习和机器学习应用程序的部署。该解决方案旨在帮助大型企业，研究机构和政府机构加速Genai和深度学习计划，包括大语言模型，推荐系统和矢量数据库。
• 2023年11月（扩展）：亚马逊Web服务（AWS）宣布与Amgen建立了扩展的合作伙伴关系，以开发基于AI的生成药物发现和制造效率的解决方案。该新设施旨在结合先进的数字和机器人技术，利用AWS的Amazon SageMaker来构建，培训和部署机器学习模型，以在制造过程中进行日常数据分析。

全球机器学习市场已被细分：

通过部署

• 基于云
• 本地

按企业大小

• 中小型企业
• 大型企业

通过垂直

• BFSI
• IT和电信
• 卫生保健
• 零售
• 广告和媒体
• 其他的

按地区

• 北美
  • 我们。
  • 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
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 韩国
  • 亚太其他地区
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 北非
  • 南非
  • 中东和非洲的其余部分
• 拉美
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 拉丁美洲的其他地区