Отчет об анализе размера, доли и тенденций мирового рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) — обзор отрасли и прогноз до 2032 года

 Размер рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

• Объем мирового рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) оценивался в 9,82 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается , достигнет 78,25 млрд долларов США к 2032 году при среднегодовом темпе роста 29,6% в течение прогнозируемого периода.
• Этот рост обусловлен растущим внедрением решений машинного обучения как услуги (MLaaS) малыми и средними организациями, а также резким повышением внимания к достижениям в области технологий науки о данных.

Анализ рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

• Машинное обучение как услуга (MLaaS) рассматривается как подкатегория облачных вычислительных сервисов. Машинное обучение как услуга (MLaaS) — это набор сервисов, предлагающих широкий спектр инструментов и компонентов машинного обучения для выполнения операций с большей эффективностью и результативностью.
• Увеличение спроса на технологию Интернета вещей станет основным фактором роста рынка. Растущие достижения в области технологий искусственного интеллекта еще больше усугубят рост рынка.
• Северная Америка доминирует на рынке машинного обучения как услуги (MLaaS) и продолжит развивать тенденцию к доминированию в течение прогнозируемого периода благодаря растущему принятию облачных решений малыми и средними предприятиями.
• Однако Азиатско-Тихоокеанский регион зарегистрирует самый высокий среднегодовой темп роста за этот период. Это связано с возросшим проникновением технологий машинного обучения и устойчивым ростом ИТ-сектора в регионе.
• Ожидается, что сегмент программных инструментов будет доминировать на рынке со значительной долей в 2025 году из-за растущего спроса на передовые инструменты обработки данных, построения моделей и развертывания. Эти инструменты обеспечивают эффективные рабочие процессы машинного обучения, предлагая такие возможности, как хранение данных, проверка моделей, поддержка дерева решений и интеграция с облачными платформами. Их роль в автоматизации сложных процессов в различных отраслях является ключевым фактором их растущего внедрения.

Область применения отчета и сегментация рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

Тенденции рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

«Растущее внедрение облачных решений в различных отраслях»

• Растущая популярность платформ облачных вычислений в различных отраслях является ключевым фактором внедрения MLaaS, поскольку они обеспечивают масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность.
• Облачный MLaaS устраняет необходимость в крупных инвестициях в инфраструктуру, что делает его привлекательным вариантом для организаций любого размера.
• Он обеспечивает более быстрое развертывание моделей и аналитику в реальном времени, поддерживая гибкое принятие решений и инновации.

Например,

• В 2022 году Microsoft Azure Machine Learning сообщила о 30%-ном увеличении числа корпоративных клиентов, использующих ее платформу для прогнозного моделирования в реальном времени, что отражает устойчивые тенденции миграции в облако.

• Это свидетельствует о продолжающемся переходе к MLaaS, поскольку облачная инфраструктура становится новой нормой в цифровой трансформации.

Динамика рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

Водитель

«Растущая потребность в понимании поведения клиентов»

• Предприятия используют инструменты MLaaS для анализа огромных объемов данных о клиентах с целью улучшения персонализации и взаимодействия.
• Точные поведенческие данные, полученные с помощью машинного обучения, помогают компаниям оптимизировать маркетинговые стратегии и повышать удержание клиентов.
• Платформы MLaaS предоставляют готовые модели для сегментации, анализа настроений и прогнозирования оттока клиентов, что позволяет быстрее получать информацию.

Например,

• В 2023 году Salesforce интегрировала аналитику на основе MLaaS в свою платформу управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), что помогло компаниям повысить эффективность кампаний до 40%.

• Растущий спрос на стратегии, основанные на поведении, вносит значительный вклад в рост рынка MLaaS.

Возможность

«Расширенное использование для обнаружения мошенничества и анализа рисков»

• Финансовые учреждения и платформы электронной коммерции все чаще используют MLaaS для обнаружения мошенничества и анализа кредитного риска в режиме реального времени.
• Модели машинного обучения помогают выявлять аномалии и обнаруживать подозрительные закономерности в больших масштабах, тем самым снижая финансовые риски.

Например,

• FICO, лидер в области кредитного скоринга, теперь предлагает банкам облачную услугу MLaaS, повышающую показатели обнаружения мошенничества более чем на 25% с помощью предиктивной аналитики.

• Этот вариант использования продолжает расширяться, особенно по мере того, как киберугрозы становятся все более изощренными.

Сдержанность/Вызов

«Опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных»

• Вопросы безопасности и конфиденциальности данных остаются серьезной проблемой, особенно с учетом того, что конфиденциальная информация обрабатывается на сторонних облачных платформах.
• Организации в таких секторах, как финансы и здравоохранение, не решаются полностью внедрить MLaaS из-за рисков несоответствия требованиям и потенциальных утечек данных.

Например,

• В сентябре 2024 года утечка данных, связанная с поставщиком облачной аналитики, повлекла за собой пристальное внимание регулирующих органов, вызвав обеспокоенность по поводу надежности MLaaS в регулируемых отраслях.

• Эта проблема может сдержать рост рынка, если не будут внедрены надежные системы защиты данных и гарантии соответствия.

Масштаб рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

Рынок машинного обучения как услуги (MLaaS) сегментирован по компоненту, применению, размеру организации и конечному пользователю.

Ожидается, что в 2025 году на рынке будут доминировать программные инструменты с наибольшей долей в сегменте компонентов.

Ожидается, что сегмент программных инструментов будет доминировать на рынке со значительной долей в 2025 году из-за растущего спроса на передовые инструменты обработки данных, построения моделей и развертывания. Эти инструменты обеспечивают эффективные рабочие процессы машинного обучения, предлагая такие возможности, как хранение данных, проверка моделей, поддержка дерева решений и интеграция с облачными платформами. Их роль в автоматизации сложных процессов в различных отраслях является ключевым фактором их растущего внедрения.

Ожидается, что сегмент крупных предприятий будет лидировать на рынке по размеру организации.

Ожидается, что сегмент крупных предприятий станет лидером рынка по размеру организаций к 2025 году благодаря более высоким инвестиционным возможностям, масштабному формированию данных и раннему внедрению технологий на основе ИИ. Эти предприятия все чаще внедряют решения MLaaS для оптимизации операций, улучшения процесса принятия решений и улучшения взаимодействия с клиентами, что стимулирует спрос на масштабируемые платформы машинного обучения.

Региональный анализ рынка машинного обучения как услуги (MLaaS)

«Северная Америка занимает самую большую долю на рынке машинного обучения как услуги (MLaaS)»

• Северная Америка доминирует на рынке машинного обучения как услуги (MLaaS), чему способствует широкое внедрение облачных технологий, надежная ИТ-инфраструктура и сильное присутствие крупных технологических компаний, таких как Google, Microsoft, IBM и Amazon Web Services.
• На США приходится самая большая доля рынка благодаря раннему внедрению технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в различных секторах, включая BFSI, здравоохранение, розничную торговлю и телекоммуникации.
• Высокие инвестиции в исследования и разработки, наличие квалифицированных специалистов и благоприятная нормативно-правовая база дополнительно поддерживают лидерство на рынке в этом регионе.
• Кроме того, предприятия в Северной Америке все чаще используют MLaaS для улучшения аналитики клиентов, совершенствования систем обнаружения мошенничества и внедрения инноваций в автономные системы и предиктивное моделирование, что еще больше ускоряет рост рынка.

«Прогнозируется, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет зарегистрирован самый высокий среднегодовой темп роста на рынке машинного обучения как услуги (MLaaS)»

• Ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будут наблюдаться самые высокие темпы роста рынка MLaaS в течение прогнозируемого периода, что обусловлено быстрой цифровизацией, расширением ИТ-сектора и растущей государственной поддержкой инициатив в области ИИ и машинного обучения.
• Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, вносят значительный вклад благодаря увеличению инвестиций в облачную инфраструктуру и повышению спроса на интеллектуальную бизнес-аналитику.
• Китай лидирует на региональном рынке с точки зрения разработки искусственного интеллекта под руководством правительства, в то время как Индия демонстрирует экспоненциальный рост внедрения MLaaS среди стартапов и МСП, использующих его для повышения операционной эффективности и таргетинга клиентов.
• Растущее использование машинного обучения в здравоохранении, производстве, электронной коммерции и финтехе в сочетании с растущими объемами данных и необходимостью принятия решений в режиме реального времени способствуют расширению рынка в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

Машинное обучение как услуга (MLaaS) Доля рынка

Конкурентная среда рынка содержит сведения о конкурентах. Включены сведения о компании, ее финансах, полученном доходе, рыночном потенциале, инвестициях в исследования и разработки, новых рыночных инициативах, глобальном присутствии, производственных площадках и объектах, производственных мощностях, сильных и слабых сторонах компании, запуске продукта, широте и широте продукта, доминировании приложений. Приведенные выше данные касаются только фокуса компаний на рынке.

Основными лидерами рынка, работающими на рынке, являются:

• Google LLC (США)
• IBM(США)
• Microsoft(США)
• SAS Institute Inc. (США)
• Amazon Web Services, Inc. (США)
• BigML, Inc.(США)
• FICO (США)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (США)
• Интеллектуальная собственность AT&T (США)
• Yottamine Analytics Inc. (США)
• PurePredictive, Inc(США)
• H2O.ai (США)
• Тамр (США)
• PREDICTRON LABS (США)
• LogDNA(США)
• DeepMind Technologies Limited (Великобритания)
• Figure Eight Federal Inc. (США)
• Amplero, Inc. (США)
• Darktrace(Великобритания)

Последние разработки на мировом рынке машинного обучения как услуги (MLaaS)

• В марте 2025 года Amazon Web Services (AWS) запустила Amazon SageMaker HyperPod, новое предложение MLaaS, предназначенное для обучения базовых моделей на 40% быстрее. Этот сервис предоставляет оптимизированный стек инфраструктуры со встроенной поддержкой масштабирования и автоматизации, помогая предприятиям ускорить разработку моделей ИИ, одновременно снижая сложность и стоимость эксплуатации.
• В феврале 2025 года Google Cloud объявила о расширении своей платформы Vertex AI, представив расширенные возможности для обучения многомодальных моделей и вывода в реальном времени. Обновление поддерживает большую совместимость между API и упрощает развертывание в гибридных и многооблачных средах, стремясь стимулировать внедрение служб машинного обучения на предприятиях.
• В январе 2025 года Microsoft Azure объединилась с OpenAI для запуска ориентированного на предприятия API Copilot через Azure ML. Это предложение позволяет компаниям интегрировать разговорный ИИ и генеративное ML в свои приложения с минимальным кодированием, значительно повышая производительность и пользовательский опыт в таких секторах, как финансы, розничная торговля и обслуживание клиентов.
• В ноябре 2024 года IBM представила Watsonx — переименованный и модернизированный набор инструментов ИИ и машинного обучения, предназначенный для более безопасного и масштабируемого обучения моделей. Watsonx предлагает улучшенные функции управления и прозрачности, включая возможность аудита и обнаружения предвзятости, решая критически важные проблемы соответствия и этического развертывания ИИ в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансы. 

SKU-15255