Globale Marktgröße, Prognose und Trendhighlights für 2025–2037
Der Markt für maschinelles Lernen wird voraussichtlich von 44,58 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 2,57 Billionen US-Dollar im Jahr 2037 wachsen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von über 36,6 % im prognostizierten Zeitraum von 2025 bis 2037 entspricht. Derzeit wird der Branchenumsatz des maschinellen Lernens im Jahr 2025 auf 56 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Das Wachstum dieses Sektors ist auf die steigende Nachfrage nach maschinellem Lernen im Gesundheitswesen zurückzuführen. Im Gesundheitswesen analysiert diese Technologie alle möglichen Daten und prognostiziert dann Ergebnisse. Darüber hinaus bietet sie auch Risikobewertungen und korrekte Ressourcenzuweisungen. Eine weitere wichtige Anwendung dieser Technologie in diesem Sektor besteht darin, dass sie dabei hilft, Krankheiten zu identifizieren, die manchmal schwer zu identifizieren sind. Beispielsweise kann ein von Googles DeepMind-Abteilung entwickelter Algorithmus Netzhautbilder von Augenerkrankungen, einschließlich diabetischer Retinopathie, identifizieren.
Darüber hinaus wird maschinelles Lernen im Banken- und Finanzsektor häufig zur Verbesserung der Betrugserkennung, Risikomanagement und zur Reduzierung von Cyber-Bedrohungen in Banken eingesetzt. Banken und andere Finanzinstitute nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und Betrug und andere Risiken genauer zu identifizieren. Es wird erwartet, dass das Wachstum des Finanzdienstleistungssektors in den kommenden Jahren die Nachfrage nach maschinellen Lerntechnologien ankurbeln wird. Insgesamt gaben 72 % der Unternehmen, die an der Studie teilnahmen, an, dass sie ML-Anwendungen nutzen oder erstellen. Diese Apps werden in immer mehr unterschiedlichen Branchen eingesetzt.
Sektor des maschinellen Lernens: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Hohe Nachfrage im Automobilsektor – Die Hauptursache für das Marktwachstum ist der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen in der Automobilherstellung. Auf maschinellem Lernen basierende Algorithmen werden zur Analyse und Interpretation von Daten von Kameras und Sensoren eingesetzt, damit selbstfahrende Autos Entscheidungen in Echtzeit treffen und die Verkehrssicherheit verbessern können. Rund 78 Prozent der Automobilunternehmen investieren in Kompetenzen und Schulungen für maschinelles Lernen.
- Zunehmende Akzeptanz von IoT und Automatisierung – Die Akzeptanz von IoT und Automatisierung wird zunehmen und den Markt vorantreiben. Der IoT-Betrieb gewährleistet den ordnungsgemäßen und sicheren Betrieb der hundert oder mehr Sensoren, die mit einem Unternehmensnetzwerk verbunden sind, sowie die Genauigkeit und Aktualität der erfassten Daten. Obwohl hochentwickelte Back-End-Analyse-Engines die arbeitsintensive Datenstromverarbeitung übernehmen, werden häufig veraltete Techniken zur Überprüfung der Datenintegrität eingesetzt. Um die Kontrolle über große IoT-Systeme zu erlangen, entwickeln mehrere Anbieter von IoT-Plattformtechnologien ihre Betriebsmanagementfähigkeiten mithilfe von Technologien des maschinellen Lernens.
- Wachsender technologischer Fortschritt – Die Entwicklung neuer Technologien führt zu genaueren Systemen, die das Marktwachstum unterstützen. Der Nutzer interagiert mit einem System, das auf maschinellem Lernen basiert, beispielsweise Empfehlungssystemen, Sprach- oder Bilderkennungssystemen. Die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung bei Bilderkennungssystemen führt zu einer Erhöhung der Genauigkeit, was den Wunsch nach maschinellem Lernen im gesamten System geweckt hat.
Herausforderungen
- Mangel an qualifizierten Arbeitskräften – Es mangelt an qualifizierten Fachkräften, die maschinelle Lernmodelle effektiv verstehen, entwickeln und einsetzen können. Es wird erwartet, dass dies das Marktwachstum im prognostizierten Zeitraum einschränkt.
- Damit verbundene Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit
- Probleme mit der Datenqualität und -quantität
Markt für maschinelles Lernen – Wichtige Erkenntnisse
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025-2037 |
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CAGR |
36,6 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
44,58 Milliarden US-Dollar |
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Prognosejahr der Marktgröße (2037) |
2,57 Billionen US-Dollar |
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Regionaler Geltungsbereich |
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Segmentierung des maschinellen Lernens
Bereitstellung (Cloud, lokal)
Es wird erwartet, dass das Cloud-Segment bis Ende 2037 einen Anteil von 55 % am weltweiten Markt für maschinelles Lernen halten wird. Einer der größten Vorteile, die sich aus der Einführung von Cloud-Bereitstellungsmodellen für Lernsoftwarelösungen und -dienste ergeben, ist Flexibilität, automatisierte Software-Updates und Notfallwiederherstellung mithilfe der Cloud Backup-Systeme, verbesserte Zusammenarbeit, Dokumentversionskontrollen und Verhinderung von Datenverlust mit robusten Cloud-Speichereinrichtungen.
Unternehmenstyp (KMU, Großunternehmen)
Der Markt für maschinelles Lernen im Großunternehmenssegment wird im Zeitraum 2025–2037 mit einem Anteil von 54 % erheblich wachsen. Es wird immer häufiger, KI als Dienstleistung und Datenwissenschaft für die quantitative Analyse von Unternehmen zu verwenden, von denen erwartet wird, dass sie das Umsatzwachstum in diesem Segment vorantreiben. Zur Bereitstellung effizienter Marktdienstleistungen nutzen große Unternehmen Ansätze des maschinellen Lernens. Große Unternehmen können maschinelles Lernen ohne große Investitionen in die Infrastruktur nutzen, indem sie Dienste wie Google Cloud AI Platform, Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure Machine Learning nutzen, die vorgefertigte Modelle, verteilte Trainingsfunktionen und Infrastrukturverwaltung bereitstellen.
Unsere eingehende Analyse des globalen Marktes umfasst die folgenden Segmente:
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Unternehmenstyp |
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Bereitstellung |
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Endbenutzer |
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Diesen Bericht anpassenLandschaft des maschinellen Lernens: Regionale Zusammenfassung
Nordamerikanische Marktprognose
Der Markt für maschinelles Lernen in der Region Nordamerika wird bis 2037 voraussichtlich einen Anteil von 35 % ausmachen. Nordamerika dürfte aufgrund der zunehmenden Anwendung fortschrittlicher Technologien wie künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen der führende Markt für maschinelles Lernen sein. Der nordamerikanische Big-Data-Analytics-Sektor soll bis 2028 ein Volumen von 169,91 Milliarden US-Dollar erreichen. In den USA sind eine Reihe der größten Technologieunternehmen wie Google, Microsoft und IBM ansässig, die erhebliche Investitionen in maschinelles Lernen tätigen. Darüber hinaus wird erwartet, dass die Marktexpansion durch die Präsenz vieler neuer Unternehmen in diesem Bereich weiter beschleunigt wird.
APAC-Marktstatistiken
Im asiatisch-pazifischen Raum wird der Markt für maschinelles Lernen im Prognosezeitraum voraussichtlich erheblich wachsen. Insbesondere aufgrund der wachsenden Nachfrage in Schwellenländern wie China und Indien nach Lösungen für maschinelles Lernen wächst der Markt in der Region weiter. In diesen Ländern gibt es ein erhebliches Wachstum beim Einsatz von Technologie und Digitalisierung, was zu einer erhöhten Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen führen wird.
Unternehmen, die die Landschaft des maschinellen Lernens dominieren
- IBM Corporation
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Neueste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services, Inc.
- Oracle Corporation
- Google LLC
- SAP SE
- SAS Institute Inc.
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- FICO
- Intel Corporation
In the News
- IBM Corporation gab im Jahr 2021 bekannt, dass es mit Palantir Technologies Inc. zusammenarbeiten wird, um eine kollaborative Lösung bereitzustellen, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Anwendungen zu entwickeln. Ziel der Allianz ist es, Unternehmen dabei zu helfen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen und ihr Wachstum durch maschinelles Lernen voranzutreiben.
- Die Übernahme von Affirmed Networks, einem auf mobile Virtualisierung spezialisierten Unternehmen, durch die Microsoft Corporation wurde im Jahr 2020 bekannt gegeben. Ziel der Übernahme ist die Verbesserung der maschinellen Lernfähigkeiten von Microsoft und die Erweiterung der Produktpalette.
Autorenangaben: Abhishek Verma
- Report ID: 5169
- Published Date: Oct 14, 2024
- Report Format: PDF, PPT
