Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung – Historische Daten (2019–2024), globale Trends 2025, Wachstumsprognosen 2037
DerMarkt für maschinelles Lernen als Dienstleistung im Jahr 2025 wird auf 57,01 Milliarden US-Dollar geschätzt. Die globale Marktgröße wurde im Jahr 2024 auf rund 43,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von mehr als 37,7 % wachsen und bis 2037 einen Umsatz von 2,8 Billionen US-Dollar erreichen. Nordamerika wird bis 2037 voraussichtlich 1,18 Billionen US-Dollar einsammeln, angetrieben durch seine starke technologische Infrastruktur, die hohen Akzeptanzraten fortschrittlicher Technologien und einen robusten Cloud-Computing-Markt.
Der wichtigste Wachstumstreiber des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung ist die zunehmende Einführung künstlicher Intelligenz (KI) und datengesteuerter Entscheidungsfindung in allen Branchen. In einem Bericht über KI-Statistiken und -Trends aus dem Jahr 2024 heißt es, dass 77 % der Unternehmen KI in ihren Abläufen entweder einsetzen oder deren Einsatz erforschen, und 83 % geben an, dass KI eine wichtige Priorität in ihrer Geschäftsstrategie hat.
Organisationen erzeugen riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. MLaaS hilft dabei, diese Daten effizient zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die Verbreitung von Cloud-Plattformen ermöglicht skalierbare und bedarfsgesteuerte ML-Lösungen und treibt die Einführung von MLaaS weiter voran. Im Jahr 2027 werden mehr als 70 % der Unternehmen industrielle Cloud-Plattformen nutzen, um ihre Geschäftsziele voranzutreiben, gegenüber weniger als 15 % im Jahr 2023. Darüber hinaus generiert die steigende Zahl an mit dem IoT verbundenen Geräten umfangreiche Echtzeitdaten, die MLaaS-Plattformen für prädiktive und präskriptive Analysen verarbeiten und analysieren können.
Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Fortschritte beim Cloud Computing: Cloud-Plattformen bieten eine skalierbare Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Rechenressourcen je nach Bedarf zu erweitern oder zu reduzieren. Dies erleichtert das Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen ohne erhebliche Vorabkosten. Cloudbasiertes MLaaS macht teure Hardware vor Ort überflüssig und senkt die Betriebs- und Wartungskosten. Pay-as-you-go (PAYG)-Preismodelle ermöglichen Unternehmen jeder Größe den Zugriff auf fortschrittliche Tools für maschinelles Lernen.
Cloud Computing stellt sicher, dass von überall mit einer Internetverbindung auf MLaaS-Lösungen zugegriffen werden kann, sodass globale Unternehmen Modelle für maschinelles Lernen über verteilte Teams und Regionen hinweg bereitstellen können. Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure vorgefertigte Tools, APIs und Frameworks für gängige maschinelle Lernaufgaben und senken so die Eintrittsbarriere für Unternehmen und Entwickler. Ab 2024 versprachen neue Fortschritte im Cloud Computing, die Flexibilität, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit auf ein beispielloses Niveau zu steigern. Im ersten Quartal 2022 hatte AWS mit 33 % den größten Marktanteil bei Cloud-Infrastrukturdiensten. Im ersten Quartal 2022 hatte Microsoft Azure einen Marktanteil von 22 %, gefolgt von Google mit 10 % und den übrigen Unternehmen mit 35 %. - Kosten- und Zeiteffizienz: MLaaS macht teure lokale Hardware wie Server und GPUs überflüssig, die traditionell zur Unterstützung maschineller Lernvorgänge erforderlich sind. Unternehmen verlassen sich stattdessen auf Cloud-Anbieter. PAYG-Preismodelle, die den Investitionsaufwand erheblich reduzieren. Cloudbasierte MLaaS-Plattformen reduzieren die laufenden Wartungs- und Betriebskosten, indem sie Aufgaben wie Softwareaktualisierungen, Systemüberwachung und Skalierbarkeit auf den Dienstanbieter verlagern. Dadurch verringert sich auch der Bedarf an internem Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen, da Plattformen vorgefertigte Algorithmen und Modelle anbieten.
Vorkonfigurierte Tools, APIs und Frameworks ermöglichen es Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen schnell zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen, ohne Systeme von Grund auf neu erstellen zu müssen. Dies verkürzt die Zeit, die für die Implementierung KI-gesteuerter Lösungen benötigt wird, erheblich. - Fokus auf Automatisierung: MLaaS ermöglicht die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie Dateneingabe, Kundenservice (über Chatbots) und Lieferkettenmanagement und reduziert so menschliche Eingriffe und Fehler. Automatisierte Modelle für maschinelles Lernen können große Datensätze in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen so eine schnellere Entscheidungsfindung in der Finanz-, Gesundheits- und Einzelhandelsbranche. Unternehmen nutzen MLaaS für prädiktive Analysen und ermöglichen so die automatische Erkennung von Geräteanomalien und die vorbeugende Wartung. Dadurch werden Ausfallzeiten reduziert und die Lebensdauer der Anlagen verlängert.
Intelligente Automatisierung sammelt, verarbeitet und analysiert kontinuierlich Daten mithilfe von maschinellem Lernen (ML) und anderen kognitiven Technologien. Intelligente Automatisierung findet in einer Vielzahl von Branchen Anwendung. Beispielsweise wurde im Finanz- und Bankensektor eine Reduzierung des manuellen Aufwands bei Kontoabstimmungsvorgängen um 70 % und eine Verbesserung der Transaktionsverarbeitungszeit für das Kunden-Onboarding um 90 % dokumentiert.
Herausforderungen
- Datenschutz- und Sicherheitsbedenken: Sehr sensible Informationen wie Kundendaten, Finanzunterlagen oder Gesundheitsdaten auf cloudbasierten MLaaS-Plattformen erhöhen die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Darüber hinaus verlangen strenge Datenschutzgesetze wie die DSGVO in Europa und der CCPA von Unternehmen, dass sie strenge Datensicherheitsmaßnahmen gewährleisten. Die Nichteinhaltung kann hohe Geldstrafen und einen Reputationsschaden nach sich ziehen. Viele Organisationen zögern, MLaaS zu nutzen, weil sie mögliche Compliance-Verstöße befürchten.
- Probleme mit Datenverfügbarkeit und -qualität: Viele Organisationen verfügen nicht über ausreichende Daten oder verfügen über unstrukturierte, unvollständige oder inkonsistente Datensätze, was zu einer suboptimalen Modellleistung führt. Ohne ordnungsgemäße Datenvorverarbeitung können maschinelle Lernmodelle keine genauen Vorhersagen und Erkenntnisse liefern.
Markt für maschinelles Lernen als Service: Wichtige Erkenntnisse
| Berichtsattribut | Einzelheiten |
|---|---|
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025-2037 |
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CAGR |
37,7 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
43,8 Milliarden US-Dollar |
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Prognosejahr der Marktgröße (2037) |
2,8 Billionen US-Dollar |
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Regionaler Geltungsbereich |
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Maschinelles Lernen als Service-Segmentierung
Komponente (Lösung und Dienste)
Das Lösungssegment wird voraussichtlich bis 2037 rund 66,6 % des Marktanteils von maschinellem Lernen als Service ausmachen, indem es die Herausforderungen in den Bereichen Skalierbarkeit, Kosten und Benutzerfreundlichkeit angeht. Das Lösungssegment ist ein Eckpfeiler für die Beschleunigung der MLaaS-Einführung in allen Branchen und treibt Innovation und Geschäftstransformation voran. Mithilfe von Ore erstellter APIs und benutzerfreundlicher Schnittstellen können Unternehmen maschinelles Lernen in ihre bestehenden Systeme integrieren, ohne dass umfangreiche technische Fachkenntnisse erforderlich sind. MLaaS-Lösungen bieten maßgeschneiderte Tools für bestimmte Branchen und sorgen so für Relevanz und schnellere Akzeptanz.
Die nahtlose Integration mit IoT, Big-Data-Plattformen und Cloud-Ökosystemen verbessert die Funktionalität und erweitert die Anwendungsfälle. Unternehmen nutzen ML-Lösungen, um personalisierte Erfahrungen in den Bereichen Marketing, Kundensupport und Produktentwicklung bereitzustellen. Beispielsweise ist Amazon SageMaker ein vollständig verwalteter Dienst, der eine breite Palette von Tools kombiniert, um leistungsstarkes und kostengünstiges maschinelles Lernen für jede Anwendung zu ermöglichen. SageMaker hilft beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen im großen Maßstab mithilfe von Tools wie Notebooks, Debuggern, Profilern, Pipelines, MLOps und mehr, alles in einer einzigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE).
Anwendung (Marketing und Werbung, Betrugserkennung und Risikomanagement, Computer Vision, Sicherheit und Überwachung, prädiktive Analysen, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie erweiterte und virtuelle Realität)
Das Marketing & Das Werbesegment dürfte bis 2037 einen erheblichen Marktanteil von maschinellem Lernen als Dienstleistung ausmachen. MLaaS-Plattformen analysieren Verbraucherverhalten, Präferenzen und Kaufmuster, um personalisierte Werbung bereitzustellen. ML-Modelle erstellen maßgeschneiderte Anzeigentexte, Bilder und Angebote und verbessern so die Engagement-Raten. Vorhersagemodelle identifizieren zukünftige Trends und Kundenbedürfnisse und helfen Unternehmen, ihre Werbebudgets zu optimieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine effektivere Kampagnenplanung und -ausführung.
Die von MLaaS-Plattformen bereitgestellten Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) analysieren soziale Medien, Bewertungen und Feedback, um die Stimmung in der Öffentlichkeit einzuschätzen und Marken dabei zu helfen, ihre Botschaften anzupassen und die Kundenbeziehungen zu verbessern. Durch die Integration von ML-gestützten Empfehlungsmaschinen können Unternehmen Produkte oder Dienstleistungen in Echtzeit vorschlagen und so die Konversionsraten erhöhen.
Unsere eingehende Analyse des Marktes für maschinelles Lernen als Service umfasst die folgenden Segmente:
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Komponente |
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Organisationsgröße |
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Anwendung |
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Branche vertikal |
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Diesen Bericht anpassenMaschinelles Lernen als Dienstleistungsbranche – regionaler Geltungsbereich
Marktprognose für Nordamerika
Es wird geschätzt, dass die Region Nordamerika bis 2037 einen Marktanteil von maschinellem Lernen als Dienstleistung von mehr als 42,2 % halten wird. Die starke technologische Infrastruktur, die hohen Akzeptanzraten fortschrittlicher Technologien und der robuste Cloud-Computing-Markt machen die Region zu einem führenden Unternehmen in diesem Bereich. Unternehmen in der Region verlagern zunehmend Arbeitslasten in die Cloud und erleichtern so die Bereitstellung von MLaaS-Lösungen.
Die USA dominieren den Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung und tragen aufgrund ihrer robusten Technologieinfrastruktur und Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung den größten Anteil bei. Große Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud haben ihren Hauptsitz in den USA und bieten fortschrittliche MLaaS-Plattformen an. Darüber hinaus gewinnen automatisierte ML-Tools (AutoML) an Bedeutung, die es Laien ermöglichen, ML-Modelle zu erstellen und einzusetzen. Es wird erwartet, dass die Kombination von MLaaS-Angeboten für Branchen wie Landwirtschaft, Transport und Energie zunehmen wird.
Die Regierung von Kanada verfügt über erhebliche Mittel für die KI- und ML-Forschung durch Programme wie die Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy. Steuerliche Anreize für die Einführung von Technologien, wie das Programm für wissenschaftliche Forschung und experimentelle Entwicklung (SR&ED), ermutigen Unternehmen, in MLaaS zu investieren. Außerdem setzen Unternehmen in Kanada zunehmend MLaaS für prädiktive Analysen, betriebliche Effizienz und Kundenpersonalisierung ein.
APAC-Marktanalyse
Bis Ende 2037 wird der APAC-Markt für maschinelles Lernen als Service voraussichtlich einen Anteil von mehr als 24,2 % ausmachen. Unternehmen in der Region beschleunigen die digitale Transformation und nutzen MLaaS für verbesserte Kundenerlebnisse, prädiktive Analysen und betriebliche Effizienz. Die zunehmende Cloud-Nutzung, unterstützt durch die Entwicklung der Infrastruktur, erleichtert die MLaaS-Bereitstellung.
In China zielt der New Generation Artificial Intelligence Development Plan darauf ab, das Land bis 2030 zu einem weltweit führenden Anbieter von KI zu machen. Subventionen, Zuschüsse und Steueranreize für KI-Start-ups und Unternehmen fördern die Einführung von MLaaS. Auch KI-gesteuerte Smart-City-Initiativen tragen erheblich zur MLaaS-Nachfrage bei. Darüber hinaus dominieren Unternehmen wie Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu AI und Huawei Cloud den MLaaS-Markt mit einem Fokus auf lokalisierte und skalierbare Lösungen. Diese Anbieter nutzen ihre Expertise in Big Data und KI, um umfassende MLaaS-Plattformen zu entwickeln, die auf lokale Unternehmen zugeschnitten sind.
Indien verfügt über einen großen Pool an Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren, die zur Einführung und Entwicklung von MLaaS beitragen. KI-gesteuerte Startups nutzen MLaaS, um Lösungen in Bereichen wie Fintech, Edtech und Gesundheitswesen zu entwickeln. Darüber hinaus fördern Initiativen wie Digital India und Make in India die KI-Integration in öffentliche Dienste und Fertigung. Die Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung und Anwendung von KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Bildung.
Unternehmen, die den Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung dominieren
- Google Inc.
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Neueste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- SAS Institute Inc.
- Fico
- Hewlett Packard Enterprise
- Yottamine Analytics
- Amazon Web Services Inc.
- Bigml, Inc.
- Microsoft Corporation
- Predictron Labs Ltd
- IBM Corporation
Der Markt für maschinelles Lernen als Service (MLaaS) wird von einer Mischung aus globalen Cloud-Dienstanbietern, KI-fokussierten Unternehmen und spezialisierten Startups angetrieben. Diese Akteure bieten Tools, Plattformen und Dienste an, um maschinelles Lernen für Unternehmen jeder Größe zugänglich, skalierbar und kostengünstig zu machen.
Hier sind einige wichtige Akteure auf dem Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung:
In the News
- Die neue Attack Pro dual, eine Dual-Agent-Düse, die für die unabhängige oder gleichzeitige Abgabe von Wasser, Schaum oder Trockenpulver entwickelt wurde, war Delta Fire Limited die neueste Ergänzung ihrer renommierten Attack Pro-Serie professioneller Feuerlöschdüsen. Diese Düse bietet außergewöhnliche Feuerlöschfähigkeiten mit einer einzigen Düse.
- Der Hersteller Richmond Foundry, LLC, früher bekannt als Richmond Industries, Inc., ist der Dixon Valve & Die Unternehmensfamilie von Coupling Company, LLC. Richmond, eine 40.000 Quadratmeter große Gießerei in Dayton, New Jersey, stellt hervorragende Sandgussteile aus Messing und Bronze her. Das Unternehmen unterstützt die Militär-, Schifffahrts-, Maschinenbau- und Elektroindustrie und verfügt über mehr als 50 Jahre Erfahrung im Metallguss.
Autorenangaben: Abhishek Verma
- Report ID: 485
- Published Date: May 08, 2025
- Report Format: PDF, PPT
