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Marktgröße und Prognose für Machine Learning as a Service (MLaaS) nach Komponenten (Lösungen und Dienste); Unternehmensgröße, Anwendung und Branche – Wachstumstrends, Hauptakteure, regionale Analyse 2026–2035

  • Berichts-ID: 485
  • Veröffentlichungsdatum: Sep 08, 2025
  • Berichtsformat: PDF, PPT

Marktausblick für maschinelles Lernen als Dienstleistung:

Der Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) hatte im Jahr 2025 ein Volumen von über 58,5 Milliarden US-Dollar und soll bis 2035 voraussichtlich 1,41 Billionen US-Dollar erreichen. Im Prognosezeitraum von 2026 bis 2035 wird ein jährliches Wachstum von rund 37,5 % erwartet. Im Jahr 2026 wird der Branchenwert von Machine Learning as a Service auf 78,24 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Machine Learning as a Service Market Size
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Der wichtigste Wachstumstreiber des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung ist die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) und datengesteuerter Entscheidungsfindung in allen Branchen. Ein Bericht über KI-Statistiken und -Trends aus dem Jahr 2024 besagt, dass 77 % der Unternehmen KI in ihren Betrieben einsetzen oder deren Einsatz prüfen, und 83 % geben an, dass KI in ihrer Geschäftsstrategie eine hohe Priorität hat.

Unternehmen generieren riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. MLaaS hilft, diese Daten effizient zu analysieren und so umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die zunehmende Verbreitung von Cloud-Plattformen ermöglicht skalierbare und bedarfsgerechte 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 zu beschleunigen. Im Jahr 2023 waren es weniger als 15 %. Darüber hinaus generiert die steigende Anzahl IoT-verbundener Geräte umfangreiche Echtzeitdaten, die MLaaS-Plattformen für prädiktive und präskriptive Analysen verarbeiten und analysieren können.

Schlüssel Maschinelles Lernen als Service Markteinblicke Zusammenfassung:

  • Regionale Highlights:

    • Der nordamerikanische Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) wird voraussichtlich bis 2035 einen Marktanteil von 42,20 % erreichen, angetrieben durch die starke technologische Infrastruktur und den robusten Cloud-Computing-Markt der Region.
    • Der asiatisch-pazifische Markt wird voraussichtlich bis 2035 einen Marktanteil von 24,20 % erreichen, angetrieben durch die zunehmende Cloud-Nutzung und die Entwicklung einer Infrastruktur, die den MLaaS-Einsatz unterstützt.

  • Segmenteinblicke:

    • Das Lösungssegment im Markt für Machine Learning as a Service wird voraussichtlich bis 2035 einen Marktanteil von 66,60 % erreichen, was auf die Fähigkeit zurückzuführen ist, Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Kosten und Benutzerfreundlichkeit zu bewältigen.
    • Das Segment der Marketing- und Werbeanwendungen im Markt für Machine Learning as a Service wird voraussichtlich bis 2035 einen erheblichen Anteil erreichen, was auf personalisierter Werbung durch Verhaltensanalysen von MLaaS-Plattformen beruht.

  • Wichtige Wachstumstrends:

    • Fortschritte im Cloud Computing
    • Kosten- und Zeiteffizienz

  • Wichtige Herausforderungen:

    • Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit
    • Probleme hinsichtlich Datenverfügbarkeit und -qualität

  • Hauptakteure: Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd, IBM Corporation.

Global Maschinelles Lernen als Service Markt Prognose und regionaler Ausblick:

  • Marktgröße und Wachstumsprognosen:

    • Marktgröße 2025: 58,5 Milliarden USD
    • Marktgröße 2026: 78,24 Milliarden USD
    • Prognostizierte Marktgröße: 1,41 Billionen USD bis 2035
    • Wachstumsprognosen: 37,5 % CAGR (2026–2035)

  • Wichtige regionale Dynamiken:

    • Größte Region: Nordamerika (42,2 % Anteil bis 2035)
    • Am schnellsten wachsende Region: Asien-Pazifik
    • Dominierende Länder: USA, China, Großbritannien, Kanada, Deutschland
    • Schwellenländer: China, Indien, Japan, Südkorea, Singapur

    • Last updated on : 8 September, 2025

Wachstumstreiber

  • Fortschritte im Cloud Computing: Cloud-Plattformen bieten eine skalierbare Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Rechenressourcen nach Bedarf zu erweitern oder zu reduzieren. Dies erleichtert das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen ohne erhebliche Vorlaufkosten. Cloudbasiertes MLaaS macht teure Hardware vor Ort überflüssig und reduziert so die Betriebs- und Wartungskosten. Pay-as-you-go (PAYG)-Preismodelle ermöglichen Unternehmen jeder Größe den Zugriff auf fortschrittliche Machine-Learning-Tools.

    Cloud Computing stellt sicher, dass MLaaS-Lösungen von überall mit Internetverbindung zugänglich sind, sodass globale Unternehmen Machine-Learning-Modelle in verteilten Teams und Regionen einsetzen können. Darüber hinaus bieten Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure vorgefertigte Tools, APIs und Frameworks für gängige Machine-Learning-Aufgaben und senken so die Einstiegshürde für Unternehmen und Entwickler. Ab 2024 versprechen neue Fortschritte im Cloud Computing eine beispiellose Steigerung von Flexibilität, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit. Im ersten Quartal 2022 hatte AWS mit 33 % den größten Marktanteil bei Cloud-Infrastrukturdiensten. Im ersten Quartal 2022 hielt 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 für Machine-Learning-Prozesse benötigt wird. Unternehmen nutzen stattdessen die PAYG-Preismodelle der Cloud-Anbieter und reduzieren so ihre Investitionsausgaben deutlich. Cloudbasierte MLaaS-Plattformen reduzieren laufende Wartungs- und Betriebskosten, indem sie Aufgaben wie Software-Updates, Systemüberwachung und Skalierbarkeit an den Dienstanbieter auslagern. Dies reduziert auch den Bedarf an internem Machine-Learning-Know-how, da die Plattformen vorgefertigte Algorithmen und Modelle bieten.

    Vorkonfigurierte Tools, APIs und Frameworks ermöglichen es Unternehmen, Machine-Learning-Modelle schnell zu entwickeln, zu trainieren und einzusetzen, ohne Systeme von Grund auf neu erstellen zu müssen. Dies verkürzt die Zeit für die Implementierung KI-basierter Lösungen 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 Machine-Learning-Modelle können große Datensätze in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen so schnellere Entscheidungen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel. Unternehmen nutzen MLaaS für prädiktive Analysen, die die automatische Erkennung von Geräteanomalien und präventive Wartung ermöglichen. Dies reduziert Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer der Anlagen.

    Intelligente Automatisierung sammelt, verarbeitet und analysiert kontinuierlich Daten mithilfe von maschinellem Lernen (ML) und anderen kognitiven Technologien. Intelligente Automatisierung findet Anwendung in zahlreichen Branchen. So wurde beispielsweise im Finanz- und Bankensektor eine Reduzierung des manuellen Aufwands bei Kontoabstimmungen um 70 % und eine Verbesserung der Transaktionsverarbeitungszeit für die Kundenaufnahme um 90 % dokumentiert.

Herausforderungen

  • Datenschutz- und Sicherheitsbedenken: Hochsensible Informationen wie Kundendaten, Finanzunterlagen oder Gesundheitsdaten auf Cloud-basierten MLaaS-Plattformen erhöhen die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Strenge Datenschutzgesetze wie die DSGVO in Europa und der CCPA verlangen von Unternehmen zudem, robuste Datensicherheitsmaßnahmen zu ergreifen. Verstöße können hohe Geldstrafen und Reputationsschäden nach sich ziehen. Viele Unternehmen zögern, MLaaS zu nutzen, da sie mögliche Compliance-Verstöße befürchten.
  • Probleme mit Datenverfügbarkeit und -qualität: Vielen Unternehmen fehlen ausreichend Daten oder sie verfügen über unstrukturierte, unvollständige oder inkonsistente Datensätze, was zu einer suboptimalen Modellleistung führt. Ohne eine ordnungsgemäße Datenvorverarbeitung liefern Machine-Learning-Modelle keine präzisen Vorhersagen und Erkenntnisse.

Marktgröße und Prognose für maschinelles Lernen als Dienstleistung:

Berichtsattribut Einzelheiten

Basisjahr

2025

Prognosezeitraum

2026–2035

CAGR

37,5 %

Marktgröße im Basisjahr (2025)

58,5 Milliarden US-Dollar

Prognostizierte Marktgröße im Jahr 2035

1,41 Billionen USD

Regionaler Geltungsbereich

  • Nordamerika (USA und Kanada)
  • Asien-Pazifik (Japan, China, Indien, Indonesien, Malaysia, Australien, Südkorea, Rest des Asien-Pazifik-Raums)
  • Europa (Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien, Russland, Nordische Länder, Restliches Europa)
  • Lateinamerika (Mexiko, Argentinien, Brasilien, Restliches Lateinamerika)
  • Naher Osten und Afrika (Israel, GCC, Nordafrika, Südafrika, Restlicher Naher Osten und Afrika)
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Marktsegmentierung für maschinelles Lernen als Service:

Komponentensegmentanalyse
Das Lösungssegment wird bis 2035 voraussichtlich einen Marktanteil von rund 66,6 % im Bereich Machine Learning as a Service erreichen, indem es die Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit, Kosten und Benutzerfreundlichkeit bewältigt. Das Lösungssegment ist ein Eckpfeiler für die beschleunigte Einführung von MLaaS in allen Branchen und treibt Innovation und Geschäftstransformation voran. Eigene APIs und benutzerfreundliche Schnittstellen ermöglichen es Unternehmen, Machine Learning ohne umfassendes technisches Fachwissen in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. MLaaS-Lösungen bieten maßgeschneiderte Tools für spezifische Branchen und sorgen so für Relevanz und eine schnellere Einführung.

Die nahtlose Integration mit IoT, Big-Data-Plattformen und Cloud-Ökosystemen verbessert die Funktionalität und erweitert die Anwendungsfälle. Unternehmen nutzen ML-Lösungen, um personalisierte Erlebnisse in Marketing, Kundensupport und Produktentwicklung zu bieten. Amazon SageMaker beispielsweise ist ein vollständig verwalteter Service, der eine breite Palette von Tools kombiniert, um leistungsstarkes und kostengünstiges maschinelles Lernen für jede Anwendung zu ermöglichen. SageMaker unterstützt die Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen in großem Maßstab mithilfe von Tools wie Notebooks, Debuggern, Profilern, Pipelines, MLOps und mehr – alles in einer einzigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE).

Anwendungssegmentanalyse

Der Bereich Marketing und Werbung wird bis 2035 voraussichtlich einen erheblichen Marktanteil im Bereich Machine Learning as a Service einnehmen. MLaaS-Plattformen analysieren Verbraucherverhalten, -präferenzen und -kaufmuster, um personalisierte Werbung bereitzustellen. ML-Modelle erstellen maßgeschneiderte Anzeigentexte, Grafiken und Angebote und verbessern so die Interaktionsraten. Prädiktive Modelle identifizieren zukünftige Trends und Kundenbedürfnisse und helfen Unternehmen, ihre Werbebudgets zu optimieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine effektivere Kampagnenplanung und -durchführung.

Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) von MLaaS-Plattformen analysieren soziale Medien, Bewertungen und Feedback, um die öffentliche Stimmung einzuschätzen. So können Marken ihre Botschaften anpassen und die Kundenbeziehungen verbessern. Durch die Integration ML-gestützter Empfehlungsmaschinen können Unternehmen Produkte oder Dienstleistungen in Echtzeit vorschlagen und so die Konversionsraten steigern.

Unsere eingehende Analyse des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung umfasst die folgenden Segmente:

Komponente

  • Lösung
  • Leistungen

Unternehmensgröße

  • Kleine und mittlere Unternehmen
  • Große Unternehmen

Anwendung

  • Marketing & Werbung
  • Betrugserkennung und Risikomanagement
  • Computer Vision
  • Sicherheit und Überwachung
  • Prädiktive Analytik
  • Natürliche Sprachverarbeitung
  • Erweiterte und virtuelle Realität
  • Sonstige

Branchenvertikale

  • BFSI
  • IT und Telekommunikation
  • Automobilindustrie
  • Gesundheitspflege
  • Luft- und Raumfahrt & Verteidigung
  • Einzelhandel
  • Regierung
  • Sonstige
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Leiter - Globale Geschäftsentwicklung

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Regionale Analyse des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung:

Markteinblicke Nordamerika

Nordamerika wird bis 2035 voraussichtlich einen Marktanteil von über 42,2 % im Bereich Machine Learning als Dienstleistung halten. Die starke technologische Infrastruktur der Region, die hohe Akzeptanz fortschrittlicher Technologien und der robuste Cloud-Computing-Markt machen sie zu einem führenden Anbieter in diesem Bereich. Unternehmen in der Region migrieren zunehmend Workloads in die Cloud, was die Bereitstellung von MLaaS-Lösungen erleichtert.

Die USA dominieren den Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung und tragen dank 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 und ermöglichen es auch Laien, ML-Modelle zu erstellen und einzusetzen. Es wird erwartet, dass die Kombination von MLaaS-Angeboten für Branchen wie Landwirtschaft, Transport und Energie weiter zunimmt.

Die kanadische Regierung fördert die KI- und ML-Forschung durch Programme wie die pankanadische Strategie für künstliche Intelligenz erheblich. Steueranreize für die Einführung von Technologien, wie das Programm für wissenschaftliche Forschung und experimentelle Entwicklung (SR&ED), ermutigen Unternehmen, in MLaaS zu investieren. Darüber hinaus setzen kanadische Unternehmen zunehmend MLaaS für prädiktive Analysen, betriebliche Effizienz und Kundenpersonalisierung ein.

Einblicke in den APAC-Markt

Bis Ende 2035 wird der Marktanteil von Machine Learning as a Service in der Region Asien-Pazifik voraussichtlich über 24,2 % betragen. Unternehmen in der Region beschleunigen die digitale Transformation und nutzen MLaaS für ein verbessertes Kundenerlebnis, prädiktive Analysen und betriebliche Effizienz. Die zunehmende Cloud-Nutzung, unterstützt durch den Ausbau der Infrastruktur, erleichtert den Einsatz von MLaaS.

In China zielt der Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz der neuen Generation darauf ab, das Land bis 2030 zu einem weltweit führenden KI-Anbieter 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, auf lokale Unternehmen zugeschnittene MLaaS-Plattformen zu entwickeln.

Indien verfügt über einen großen Pool an Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren, die zur Einführung und Entwicklung von MLaaS beitragen. KI-basierte 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 die Fertigung. Die Nationale Strategie für Künstliche Intelligenz legt den Schwerpunkt auf die Entwicklung und Anwendung von KI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Bildung.

Machine Learning as a Service Market share
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Marktteilnehmer für maschinelles Lernen als Dienstleistung:

    Der Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) wird von einer Mischung aus globalen Cloud-Service-Anbietern, KI-fokussierten Unternehmen und spezialisierten Startups angetrieben. Diese Akteure bieten Tools, Plattformen und Services 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:

    • Google Inc.
      • Unternehmensübersicht
      • Geschäftsstrategie
      • Wichtige Produktangebote
      • Finanzielle Leistung
      • Wichtige Leistungsindikatoren
      • Risikoanalyse
      • Jüngste Entwicklung
      • Regionale Präsenz
      • SWOT-Analyse
    • SAS Institute Inc.
    • Fico
    • Hewlett Packard Enterprise
    • Yottamin-Analytik
    • Amazon Web Services Inc.
    • Bigml, Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Predictron Labs Ltd
    • IBM Corporation

Neueste Entwicklungen

  • Im Juli 2023 kündigte Amazon Web Services, Inc. (AWS), ein Unternehmen von Amazon.com, auf dem AWS Summit New York AWS HealthScribe an. Dabei handelt es sich um einen neuen HIPAA-konformen Dienst, der es Anbietern von Gesundheitssoftware ermöglicht, klinische Anwendungen zu erstellen, die Spracherkennung und generative KI nutzen, um Ärzten durch die Erstellung klinischer Dokumentationen Zeit zu sparen. Mit AWS HealthScribe können Anbieter von Gesundheitssoftware eine einzige API nutzen, um automatisch aussagekräftige Transkripte zu erstellen, wichtige Fakten (z. B. medizinische Begriffe und Medikamente) zu extrahieren und Zusammenfassungen von Arzt-Patienten-Interaktionen zu erstellen, die dann in ein EHR-System geladen werden können.
  • Im Mai 2023 kündigte die US-amerikanische National Science Foundation (NSF) in Zusammenarbeit mit Hochschulen, anderen Bundesbehörden und anderen Interessengruppen eine Investition von 140 Millionen US-Dollar zum Aufbau von sieben neuen Nationalen Forschungsinstituten für Künstliche Intelligenz (KI) an.
  • Report ID: 485
  • Published Date: Sep 08, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Im Jahr 2026 wird die Branchengröße von Machine Learning as a Service auf 78,24 Milliarden US-Dollar geschätzt.

Der globale Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung hatte im Jahr 2025 ein Volumen von rund 58,5 Milliarden US-Dollar und soll Prognosen zufolge mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 37,5 % wachsen und bis 2035 einen Umsatz von 1,41 Billionen US-Dollar erreichen.

Der nordamerikanische Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) wird voraussichtlich bis 2035 einen Marktanteil von 42,20 % erreichen, was auf die starke technologische Infrastruktur und den robusten Cloud-Computing-Markt der Region zurückzuführen ist.

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt gehören Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd und IBM Corporation.

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Preeti Wani
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