机器学习即服务市场 - 历史数据 (2019-2024)、2025 年全球趋势、2037 年增长预测
机器学习即服务市场预计到 2025 年将达到 570.1 亿美元。 2024 年全球市场规模约为 438 亿美元，预计复合年增长率将超过 37.7%，到 2037 年收入将达到 2.8 万亿美元。在其强大的技术基础设施、先进技术的高采用率和强大的云计算市场的推动下，到 2037 年，北美市场的收入将达到 1.18 万亿美元。
机器学习即服务市场的主要增长动力是各行业越来越多地采用人工智能 (AI) 和数据驱动型决策。 2024 年人工智能统计数据和趋势报告指出，77% 的组织正在其运营中采用或探索人工智能，83% 的组织表示人工智能是其业务战略的主要优先事项。
组织会生成大量结构化和非结构化数据。 MLaaS 有助于高效分析这些数据，释放可操作的见解。云平台的激增实现了可扩展和按需的机器学习解决方案，进一步推动了机器学习即服务 (MLaaS) 的采用。到 2027 年，超过 70% 的企业将采用工业云平台来加快实现业务目标，而 2023 年这一比例还不到 15%。此外，物联网连接设备数量的不断增加会产生大量实时数据，MLaaS 平台可以处理和分析这些数据，以进行预测性和规范性分析。
机器学习即服务市场：增长动力和挑战
增长动力
- 云计算的进步：云平台提供可扩展的基础架构，允许企业根据需要扩展或减少其计算资源。这使得训练和部署机器学习模型变得更加容易，而无需大量的前期成本。基于云的 MLaaS 消除了对昂贵的本地硬件的需求，从而降低了运营和维护成本。即用即付 (PAYG) 定价模式允许各种规模的企业使用先进的机器学习工具。
云计算确保可以通过互联网连接从任何地方访问 MLaaS 解决方案，从而使全球企业能够跨分布式团队和区域部署机器学习模型。此外，AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等云提供商为常见的机器学习任务提供预构建的工具、API 和框架，降低了企业和开发人员的进入门槛。截至 2024 年，云计算的新进步有望将灵活性、可扩展性和可持续性提高到前所未有的水平。 2022年第一季度，AWS在云基础设施服务市场份额最大，占33%。 2022 年第一季度，Microsoft Azure 占有 22% 的市场份额，其次是 Google，占 10%，其余公司占 35%。 - 成本和时间效率：MLaaS 无需传统上支持机器学习操作所需的昂贵的本地硬件（例如服务器和 GPU）。相反，企业依赖云提供商的服务。 PAYG定价模式，大幅降低资本支出。基于云的 MLaaS 平台通过将软件更新、系统监控和可扩展性等任务转移给服务提供商来降低持续维护和运营成本。这也减少了对内部机器学习专业知识的需求，因为平台提供了预构建的算法和模型。
预配置的工具、API 和框架使企业能够快速开发、训练和部署机器学习模型，而无需从头开始构建系统。这大大缩短了实施 AI 驱动的解决方案所需的时间。 - 专注于自动化：MLaaS 可实现数据输入、客户服务（通过聊天机器人）和供应链管理等重复性任务的自动化，从而减少人为干预和错误。自动化机器学习模型可以实时处理大型数据集，从而加快金融、医疗保健和零售行业的决策速度。公司利用 MLaaS 进行预测分析，实现设备异常的自动检测和预防性维护。这减少了停机时间并延长了资产寿命。
智能自动化使用机器学习 (ML) 和其他认知技术持续收集、处理和分析数据。智能自动化在各个行业都有应用。例如，据记录，在金融和银行领域，账户对账操作的人工工作量减少了 70%，客户入职的交易处理时间缩短了 90%。
挑战
- 数据隐私和安全问题：基于云的 MLaaS 平台上的强敏感信息（例如客户数据、财务记录或医疗保健详细信息）会增加遭受网络攻击的脆弱性。此外，严格的数据隐私法（例如欧洲的 GDPR 和 CCPA）要求企业确保稳健的数据安全措施。不遵守规定可能会导致巨额罚款和声誉受损。许多组织对使用 MLaaS 犹豫不决，担心可能会出现合规性失误。
- 数据可用性和质量问题：许多组织缺乏足够的数据，或者数据集非结构化、不完整或不一致，从而导致模型性能不佳。如果没有适当的数据预处理，机器学习模型就无法提供准确的预测和见解。
机器学习即服务市场：关键见解
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基准年 |
2024年 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
37.7% |
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基准年市场规模（2024 年） |
438亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
2.8万亿美元 |
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区域范围 |
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机器学习作为服务细分
组件（解决方案和服务）
通过解决可扩展性、成本和可用性挑战，到 2037 年，解决方案细分市场将占据约 66.6% 的机器学习即服务市场份额。 解决方案细分市场是加速跨行业采用 MLaaS、推动创新和业务转型的基石。内置 API 和用户友好的界面允许企业将机器学习集成到现有系统中，而无需广泛的技术专业知识。 MLaaS 解决方案为特定行业提供定制工具，确保相关性和更快的采用。
与物联网、大数据平台和云生态系统的无缝集成增强了功能并扩展了用例。企业利用机器学习解决方案在营销、客户支持和产品开发方面提供个性化体验。例如，Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，它结合了多种工具，可为任何应用程序提供高性能、低成本的机器学习。 SageMaker 使用笔记本、调试器、分析器、管道、MLOps 等工具帮助大规模构建、训练和部署机器学习模型，所有这些都在单个集成开发环境 (IDE) 中进行。
应用（营销与广告、欺诈检测与风险管理、计算机视觉、安全与监控、预测分析、自然语言处理以及增强现实与虚拟现实）
营销和营销到 2037 年，广告领域预计将占据大量机器学习即服务市场份额。MLaaS 平台分析消费者行为、偏好和偏好以及购买模式，以提供个性化广告。ML 模型创建定制的广告文案、视觉效果和优惠，从而提高参与率。预测模型可识别未来趋势和客户需求，帮助企业优化广告预算。这些见解有助于更有效地规划和执行广告系列。
MLaaS 平台提供的自然语言处理 (NLP) 工具可分析社交媒体、评论和反馈，以评估公众情绪，帮助品牌调整消息传递并改善客户关系。通过集成基于机器学习的推荐引擎，企业可以实时推荐产品或服务，从而提高转化率。
我们对机器学习即服务市场的深入分析包括以下细分：
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组件 |
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北美市场预测
预计到 2037 年，北美地区的机器学习即服务市场份额将超过 42.2%。该地区强大的技术基础设施、先进技术的高采用率以及强大的云计算市场使其成为该领域的领导者。该地区的企业越来越多地将工作负载迁移到云端，从而促进 MLaaS 解决方案的部署。
美国在机器学习即服务市场中占据主导地位，由于其强大的技术基础设施和对人工智能研发的投资，贡献了最大的份额。 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等主要云提供商总部位于美国，提供先进的 MLaaS 平台。此外，自动化机器学习 (AutoML) 工具越来越受欢迎，使非专家也能构建和部署机器学习模型。针对农业、交通运输和能源等行业的组合 MLaaS 产品预计将会增长。
加拿大政府通过泛加拿大人工智能战略等计划为人工智能和机器学习研究提供了大量资金。针对技术采用的税收优惠，例如科学研究和实验开发 (SR&ED) 计划，鼓励企业投资 MLaaS。此外，加拿大的公司越来越多地采用 MLaaS 来实现预测分析、运营效率和客户个性化。
亚太地区市场分析
到 2037 年底，亚太地区机器学习即服务市场的份额预计将超过 24.2%。该地区的企业正在加速数字化转型，采用 MLaaS 来增强客户体验、预测分析和运营效率。在基础设施开发的支持下，越来越多的云采用正在促进 MLaaS 部署。
在中国，新一代人工智能发展计划的目标是到 2030 年使国家成为人工智能领域的全球领导者。针对人工智能初创公司和企业的补贴、补助和税收优惠正在推动 MLaaS 的采用。此外，人工智能驱动的智慧城市计划对 MLaaS 需求做出了重大贡献。此外，阿里云、腾讯云、百度人工智能和华为云等公司在MLaaS市场占据主导地位，专注于本地化和可扩展的解决方案。这些提供商利用其在大数据和人工智能方面的专业知识来开发专为本地企业量身定制的综合 MLaaS 平台。
印度拥有大量数据科学家和机器学习工程师，为 MLaaS 的采用和发展做出了贡献。人工智能驱动的初创公司正在使用 MLaaS 开发金融科技、教育科技和医疗保健等领域的解决方案。此外，“数字印度”和“印度制造”等举措促进了人工智能在公共服务和制造业中的融合。 《国家人工智能战略》强调人工智能在医疗保健、农业和教育等领域的发展和应用。
主导机器学习即服务市场的公司
- Google Inc.
- 公司概览
- 业务战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域业务
- SWOT 分析
- SAS Institute Inc.
- 费科
- 慧与
- Yottamine 分析
- 亚马逊网络服务公司
- Bigml, Inc.
- 微软公司
- Predictron Labs Ltd
- IBM 公司
机器学习即服务 (MLaaS) 市场由全球云服务提供商、专注于人工智能的公司和专业初创公司推动。这些参与者提供工具、平台和服务，让各种规模的组织都可以使用、可扩展且经济高效地使用机器学习。
以下是机器学习即服务市场的一些主要参与者：
In the News
- 2023 年 7 月，Amazon.com 旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 在纽约 AWS 峰会上宣布推出 AWS HealthScribe，这是一项符合 HIPAA 要求的新服务，使医疗保健软件提供商能够创建使用语音识别和生成式 AI 的临床应用程序，通过生成临床文档来节省临床医生的时间。借助 AWS HealthScribe，医疗保健软件供应商可以利用单个 API 自动构建强大的记录、提取关键事实（例如医学词汇和药物），并根据医患互动构建摘要，然后将其加载到 EHR 系统中。
- 2023 年 5 月，美国美国国家科学基金会 (NSF) 与高等教育机构、其他联邦机构和其他利益相关者合作，宣布投资 1.4 亿美元新建七个国家人工智能研究所 (AI)。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 485
- Published Date: May 08, 2025
- Report Format: PDF, PPT
