Mercato dell'apprendimento automatico come servizio: dati storici (2019-2024), tendenze globali 2025, previsioni di crescita 2037
Il mercato del machine learning come servizio nel 2025 è valutato a 57,01 miliardi di dollari. Le dimensioni del mercato globale sono state valutate intorno ai 43,8 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che cresceranno a un CAGR superiore al 37,7%, raggiungendo un fatturato di 2,8 trilioni di dollari entro il 2037. Il Nord America è destinato a raccogliere 1,18 trilioni di dollari entro il 2037, alimentato dalla sua forte infrastruttura tecnologica, dagli elevati tassi di adozione di tecnologie avanzate e da un solido mercato del cloud computing.
Il principale motore di crescita del mercato del machine learning come servizio è la crescente adozione dell'intelligenza artificiale (AI) e del processo decisionale basato sui dati in tutti i settori. Un rapporto del 2024 sulle statistiche e sulle tendenze dell'intelligenza artificiale afferma che il 77% delle organizzazioni sta impiegando o esplorando l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle proprie operazioni e l'83% afferma che l'intelligenza artificiale è una delle principali priorità nella propria strategia aziendale.
Le organizzazioni generano enormi quantità di dati strutturati e non strutturati. MLaaS aiuta ad analizzare questi dati in modo efficiente, sbloccando informazioni utili. La proliferazione di piattaforme cloud consente soluzioni ML scalabili e on-demand, spingendo ulteriormente l’adozione di MLaaS. Nel 2027, oltre il 70% delle aziende utilizzerà piattaforme cloud industriali per accelerare gli obiettivi aziendali, rispetto a meno del 15% nel 2023. Inoltre, il numero crescente di dispositivi connessi all'IoT genera notevoli dati in tempo reale, che le piattaforme MLaaS possono elaborare e analizzare per analisi predittive e prescrittive.
Il mercato dell’apprendimento automatico come servizio: fattori di crescita e sfide
Fattori di crescita
- Progressi nel cloud computing: le piattaforme cloud forniscono un'infrastruttura scalabile, consentendo alle aziende di espandere o ridurre le proprie risorse informatiche in base alle necessità. Ciò semplifica l'addestramento e l'implementazione di modelli di machine learning senza costi iniziali significativi. MLaaS basato su cloud elimina la necessità di costosi hardware locali, riducendo i costi operativi e di manutenzione. I modelli di prezzi con pagamento in base al consumo (PAYG) consentono alle aziende di tutte le dimensioni di accedere a strumenti avanzati di machine learning.
Il cloud computing garantisce che le soluzioni MLaaS siano accessibili da qualsiasi luogo tramite una connessione Internet, consentendo alle aziende globali di implementare modelli di machine learning tra team e regioni distribuiti. Inoltre, i fornitori di servizi cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure offrono strumenti, API e framework predefiniti per attività comuni di machine learning, riducendo la barriera di accesso per aziende e sviluppatori. A partire dal 2024, i nuovi progressi nel cloud computing hanno promesso di aumentare la flessibilità, la scalabilità e la sostenibilità a livelli senza precedenti. Nel primo trimestre del 2022, AWS deteneva la quota di mercato maggiore per i servizi di infrastruttura cloud, pari al 33%. Nel primo trimestre del 2022, Microsoft Azure deteneva una quota di mercato del 22%, seguita da Google al 10% e dalle restanti società al 35%. - Efficienza in termini di costi e tempi: MLaaS elimina la necessità di costosi hardware on-premise, come server e GPU, tradizionalmente necessari per supportare le operazioni di machine learning. Le aziende si affidano invece ai fornitori di servizi cloud. Modelli di prezzo PAYG, riducendo significativamente le spese in conto capitale. Le piattaforme MLaaS basate su cloud riducono la manutenzione continua e i costi operativi scaricando attività come aggiornamenti software, monitoraggio del sistema e scalabilità al fornitore di servizi. Ciò riduce anche la necessità di competenze interne in materia di machine learning, poiché le piattaforme offrono algoritmi e modelli predefiniti.
Strumenti, API e framework preconfigurati consentono alle aziende di sviluppare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning senza creare sistemi da zero. Ciò riduce drasticamente il tempo necessario per implementare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. - Focus sull'automazione: MLaaS consente l'automazione di attività ripetitive come l'immissione di dati, il servizio clienti (tramite chatbot) e la gestione della catena di fornitura, riducendo l'intervento umano e gli errori. I modelli automatizzati di machine learning possono elaborare grandi set di dati in tempo reale, consentendo un processo decisionale più rapido nei settori finanziario, sanitario e della vendita al dettaglio. Le aziende sfruttano MLaaS per l'analisi predittiva, consentendo il rilevamento automatizzato di anomalie delle apparecchiature e la manutenzione preventiva. Ciò riduce i tempi di inattività e prolunga la vita delle risorse.
L'automazione intelligente raccoglie, elabora e analizza i dati in modo continuo utilizzando l'apprendimento automatico (ML) e altre tecnologie cognitive. L’automazione intelligente ha applicazioni in una varietà di settori. Ad esempio, nel settore finanziario e bancario, sono stati documentati una riduzione del 70% degli sforzi manuali nelle operazioni di riconciliazione dei conti e un miglioramento del 90% nei tempi di elaborazione delle transazioni per l'onboarding dei clienti.
Sfide
- Problemi relativi alla privacy e alla sicurezza dei dati: informazioni sensibili, come dati dei clienti, dati finanziari o dettagli sanitari, su piattaforme MLaaS basate su cloud aumentano la vulnerabilità agli attacchi informatici. Inoltre, le rigide leggi sulla privacy dei dati, come il GDPR in Europa e il CCPA, richiedono alle aziende di garantire solide misure di sicurezza dei dati. La non conformità può comportare multe salate e danni alla reputazione. Molte organizzazioni esitano a utilizzare MLaaS, temendo potenziali mancanze di conformità.
- Disponibilità dei dati e problemi di qualità: molte organizzazioni non dispongono di dati sufficienti o dispongono di set di dati non strutturati, incompleti o incoerenti, il che porta a prestazioni del modello non ottimali. Senza un'adeguata preelaborazione dei dati, i modelli di machine learning non riescono a fornire previsioni e insight accurati.
Il mercato del machine learning come servizio: approfondimenti chiave
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Anno base |
2024 |
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Anno di previsione |
2025-2037 |
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CAGR |
37,7% |
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Dimensioni del mercato dell’anno base (2024) |
43,8 miliardi di dollari |
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Dimensione del mercato dell'anno di previsione (2037) |
2,8 trilioni di dollari |
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Ambito regionale |
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Machine Learning come segmentazione dei servizi
Componente (soluzione e servizi)
Il segmento delle soluzioni è destinato a rappresentare circa il 66,6% della quota di mercato del machine learning come servizio entro il 2037, affrontando le sfide di scalabilità, costi e usabilità. Il segmento delle soluzioni è una pietra miliare per accelerare l'adozione di MLaaS in tutti i settori, promuovendo l'innovazione e la trasformazione aziendale. Le API create dai minerali e le interfacce intuitive consentono alle aziende di integrare l'apprendimento automatico nei loro sistemi esistenti senza la necessità di competenze tecniche approfondite. Le soluzioni MLaaS offrono strumenti su misura per settori specifici garantendo pertinenza e adozione più rapida.
L'integrazione perfetta con IoT, piattaforme di big data ed ecosistemi cloud migliora la funzionalità ed espande i casi d'uso. Le aziende sfruttano le soluzioni ML per fornire esperienze personalizzate di marketing, assistenza clienti e sviluppo prodotto. Ad esempio, Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che combina un'ampia gamma di strumenti per consentire l'apprendimento automatico ad alte prestazioni e a basso costo per qualsiasi applicazione. SageMaker aiuta a creare, addestrare e distribuire modelli ML su larga scala utilizzando strumenti come notebook, debugger, profiler, pipeline, MLOps e altro ancora, il tutto all'interno di un unico ambiente di sviluppo integrato (IDE).
Applicazione (marketing e pubblicità, rilevamento di frodi e gestione dei rischi, visione artificiale, sicurezza e sorveglianza, analisi predittiva, elaborazione del linguaggio naturale e realtà aumentata e virtuale)
Il marketing & Il segmento pubblicitario è pronto a rappresentare una quota di mercato sostanziale del machine learning come servizio entro il 2037. Le piattaforme MLaaS analizzano il comportamento, le preferenze, le preferenze e i modelli di acquisto dei consumatori per fornire annunci pubblicitari personalizzati. I modelli ML creano testi pubblicitari, immagini e offerte su misura, migliorando i tassi di coinvolgimento. I modelli predittivi identificano le tendenze future e le esigenze dei clienti, aiutando le aziende a ottimizzare i propri budget pubblicitari. Questi approfondimenti favoriscono una pianificazione e un'esecuzione più efficaci delle campagne.
Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) forniti dalle piattaforme MLaaS analizzano i social media, le recensioni e i feedback per valutare il sentiment pubblico e aiutare i brand ad adattare i messaggi e a migliorare le relazioni con i clienti. Integrando motori di raccomandazione basati sul machine learning, le aziende possono suggerire prodotti o servizi in tempo reale, aumentando i tassi di conversione.
La nostra analisi approfondita del mercato del machine learning come servizio comprende i seguenti segmenti:
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Componente |
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Dimensione organizzazione |
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Applicazione |
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Verticale di settore |
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Personalizza questo rapportoMachine Learning come settore dei servizi - Ambito regionale
Previsioni del mercato per il Nord America
Si stima che la regione del Nord America deterrà una quota di mercato del machine learning come servizio superiore al 42,2% entro il 2037. La forte infrastruttura tecnologica della regione, gli elevati tassi di adozione di tecnologie avanzate e il solido mercato del cloud computing ne fanno un leader in questo spazio. Le aziende della regione stanno migrando sempre più i carichi di lavoro sul cloud, facilitando l'implementazione di soluzioni MLaaS.
Gli Stati Uniti dominano il mercato del machine learning come servizio, contribuendo con la quota maggiore grazie alla solida infrastruttura tecnologica e agli investimenti nella ricerca e nello sviluppo dell'AI. I principali fornitori di servizi cloud come AWS, Microsoft Azure e Google Cloud hanno sede negli Stati Uniti e offrono piattaforme MLaaS avanzate. Inoltre, gli strumenti di ML automatizzato (AutoML) stanno guadagnando terreno, consentendo ai non esperti di creare e distribuire modelli di ML. Si prevede che la combinazione delle offerte MLaaS per settori come l'agricoltura, i trasporti e l'energia crescerà.
Il governo del Canada dispone di finanziamenti significativi per la ricerca sull'intelligenza artificiale e sul machine learning attraverso programmi come la strategia pancanadese sull'intelligenza artificiale. Gli incentivi fiscali per l’adozione della tecnologia, come il programma di ricerca scientifica e sviluppo sperimentale (SR&ED), incoraggiano le aziende a investire in MLaaS. Inoltre, le aziende canadesi stanno adottando sempre più MLaaS per l'analisi predittiva, l'efficienza operativa e la personalizzazione dei clienti.
Analisi di mercato APAC
Entro la fine del 2037, si prevede che il mercato del machine learning come servizio nell'area APAC rappresenterà una quota superiore al 24,2%. Le aziende della regione stanno accelerando la trasformazione digitale, adottando MLaaS per migliorare l’esperienza del cliente, l’analisi predittiva e l’efficienza operativa. La crescente adozione del cloud, supportata dallo sviluppo dell'infrastruttura, sta facilitando l'implementazione di MLaaS.
In Cina, il Piano di sviluppo dell'intelligenza artificiale di nuova generazione mira a rendere il Paese un leader globale nel campo dell'intelligenza artificiale entro il 2030. Sussidi, sovvenzioni e incentivi fiscali per le startup e le imprese legate all'intelligenza artificiale stanno stimolando l'adozione di MLaaS. Inoltre, le iniziative di città intelligenti guidate dall’intelligenza artificiale contribuiscono in modo significativo alla domanda di MLaaS. Inoltre, aziende come Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu AI e Huawei Cloud dominano il mercato MLaaS concentrandosi su soluzioni localizzate e scalabili. Questi fornitori sfruttano la loro esperienza nei big data e nell'intelligenza artificiale per sviluppare piattaforme MLaaS complete su misura per le imprese locali.
L'India dispone di un vasto pool di data scientist e ingegneri ML, che contribuiscono all'adozione e allo sviluppo di MLaaS. Le startup guidate dall'intelligenza artificiale utilizzano MLaaS per sviluppare soluzioni in settori come fintech, edtech e assistenza sanitaria. Inoltre, iniziative come Digital India e Make in India promuovono l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei servizi pubblici e nel settore manifatturiero. La strategia nazionale per l'intelligenza artificiale pone l'accento sullo sviluppo e sull'applicazione dell'IA in settori quali la sanità, l'agricoltura e l'istruzione.
Aziende che dominano il mercato del machine learning come servizio
- Google Inc.
- Panoramica dell'azienda
- Strategia aziendale
- Offerte di prodotti chiave
- Prestazioni finanziarie
- Indicatori chiave di prestazione
- Analisi dei rischi
- Sviluppi recenti
- Presenza regionale
- Analisi SWOT
- SAS Institute Inc.
- Fico
- Hewlett Packard Enterprise
- Yottamine Analytics
- Amazon Web Services Inc.
- Bigml, Inc.
- Microsoft Corporation
- Preditron Labs Ltd
- IBM Corporation
Il mercato del machine learning as a Service (MLaaS) è guidato da un mix di fornitori di servizi cloud globali, aziende focalizzate sull'intelligenza artificiale e startup specializzate. Questi attori offrono strumenti, piattaforme e servizi per rendere il machine learning accessibile, scalabile ed economicamente vantaggioso per le organizzazioni di tutte le dimensioni.
Ecco alcuni attori chiave nel mercato del machine learning come servizio:
In the News
- Nel luglio 2023, Amazon Web Services, Inc. (AWS), una società di Amazon.com, ha annunciato AWS HealthScribe all'AWS Summit di New York, un nuovo servizio conforme a HIPAA che consente ai fornitori di software sanitario di creare applicazioni cliniche che utilizzano il riconoscimento vocale e l'intelligenza artificiale generativa per far risparmiare tempo ai medici generando documentazione clinica. Con AWS HealthScribe, i fornitori di software sanitario possono utilizzare un'unica API per creare automaticamente trascrizioni efficaci, estrarre fatti critici (ad esempio parole mediche e farmaci) e creare riepiloghi dalle interazioni medico-paziente, che possono quindi essere caricati in un sistema EHR.
- Nel maggio 2023, gli U.S. La National Science Foundation (NSF), in collaborazione con istituti di istruzione superiore, altre agenzie federali e altre parti interessate, ha annunciato un investimento di 140 milioni di dollari per costruire sette nuovi istituti nazionali di ricerca sull'intelligenza artificiale (AI).
Crediti degli autori: Abhishek Verma
- Report ID: 485
- Published Date: May 08, 2025
- Report Format: PDF, PPT
