О нас Контакт Карьера

Объем и прогноз рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) по компонентам (решения и услуги); размер организации, сфера применения и отраслевая вертикаль — тенденции роста, ключевые игроки, региональный анализ на 2026–2035 гг.

  • ID отчета: 485
  • Дата публикации: Sep 08, 2025
  • Формат отчета: PDF, PPT

Перспективы рынка машинного обучения как услуги:

Объём рынка машинного обучения как услуги в 2025 году превысил 58,5 млрд долларов США и, по прогнозам, к 2035 году достигнет 1,41 трлн долларов США, демонстрируя среднегодовой темп роста около 37,5% в течение прогнозируемого периода, то есть с 2026 по 2035 год. В 2026 году объём рынка машинного обучения как услуги оценивается в 78,24 млрд долларов США.

Machine Learning as a Service Market Size
Узнайте о рыночных тенденциях и возможностях роста: Запросить бесплатный образец PDF

Основным драйвером роста рынка машинного обучения как услуги является растущее внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и принятие решений на основе данных в различных отраслях. В отчёте «Статистика и тенденции в области ИИ» за 2024 год говорится, что 77% организаций либо используют ИИ в своей деятельности, либо изучают возможность его использования, а 83% считают ИИ одним из главных приоритетов своей бизнес-стратегии.

Организации генерируют огромные объёмы структурированных и неструктурированных данных. MLaaS помогает эффективно анализировать эти данные, получая ценную информацию. Распространение облачных платформ открывает возможности масштабируемых и доступных по запросу решений машинного обучения, что ещё больше стимулирует внедрение MLaaS. В 2027 году более 70% компаний будут использовать промышленные облачные платформы для ускорения достижения бизнес-целей, по сравнению с менее чем 15% в 2023 году. Кроме того, растущее число устройств, подключенных к Интернету вещей, генерирует значительный объём данных в режиме реального времени, которые платформы MLaaS могут обрабатывать и анализировать для прогнозной и предписывающей аналитики.

Ключ Машинное обучение как услуга Сводка рыночной аналитики:

  • Региональные особенности:

    • Ожидается, что к 2035 году доля рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) в Северной Америке составит 42,20% благодаря развитой технологической инфраструктуре и устойчивому рынку облачных вычислений в регионе.
    • Прогнозируется, что доля рынка Азиатско-Тихоокеанского региона к 2035 году достигнет 24,20% благодаря растущему внедрению облачных технологий и развитию инфраструктуры, поддерживающей развертывание MLaaS.

  • Анализ сегмента:

    • Ожидается, что доля сегмента решений на рынке машинного обучения как услуг достигнет 66,60% к 2035 году благодаря его способности решать проблемы масштабируемости, стоимости и удобства использования.
    • Ожидается, что сегмент приложений для маркетинга и рекламы на рынке машинного обучения как услуг займет значительную долю к 2035 году благодаря персонализированной рекламе, основанной на поведенческом анализе на платформах MLaaS.

  • Ключевые тенденции роста:

    • Достижения в области облачных вычислений
    • Эффективность затрат и времени

  • Основные проблемы:

    • Проблемы конфиденциальности и безопасности данных
    • Проблемы доступности и качества данных

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

Глобальный Машинное обучение как услуга Рынок Прогноз и региональный обзор:

  • Прогнозы объёма рынка и роста:

    • Объём рынка в 2025 году: 58,5 млрд долларов США
    • Объём рынка в 2026 году: 78,24 млрд долларов США
    • Прогнозируемый объём рынка: 1,41 трлн долларов США к 2035 году
    • Прогнозы роста: CAGR 37,5% (2026–2035 гг.)

  • Ключевая региональная динамика:

    • Крупнейший регион: Северная Америка (доля 42,2 % к 2035 году).
    • Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион.
    • Доминирующие страны: США, Китай, Великобритания, Канада, Германия.
    • Развивающиеся страны: Китай, Индия, Япония, Южная Корея, Сингапур.

    • Last updated on : 8 September, 2025

Драйверы роста

  • Достижения в области облачных вычислений: облачные платформы предоставляют масштабируемую инфраструктуру, позволяя компаниям расширять или сокращать свои вычислительные ресурсы по мере необходимости. Это упрощает обучение и развертывание моделей машинного обучения без значительных первоначальных затрат. Облачный MLaaS устраняет необходимость в дорогостоящем локальном оборудовании, снижая эксплуатационные расходы и расходы на обслуживание. Модели оплаты по факту использования (PAYG) позволяют компаниям любого размера получать доступ к передовым инструментам машинного обучения.

    Облачные вычисления обеспечивают доступ к решениям MLaaS из любой точки мира при наличии интернет-соединения, позволяя глобальным компаниям развертывать модели машинного обучения в распределенных командах и регионах. Более того, такие поставщики облачных услуг, как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, предлагают готовые инструменты, API и фреймворки для типичных задач машинного обучения, снижая входной барьер для компаний и разработчиков. С 2024 года новые достижения в области облачных вычислений обещают повысить гибкость, масштабируемость и устойчивость до беспрецедентного уровня. В первом квартале 2022 года у AWS была самая большая доля рынка услуг облачной инфраструктуры — 33%. В первом квартале 2022 года доля Microsoft Azure составляла 22%, за ней следовали Google с 10% и остальные компании с 35%.
  • Эффективность затрат и времени: MLaaS устраняет необходимость в дорогостоящем локальном оборудовании, таком как серверы и графические процессоры, которое традиционно требовалось для поддержки машинного обучения. Вместо этого компании полагаются на модели оплаты услуг (PAYG) облачных провайдеров, что значительно снижает капитальные затраты. Облачные платформы MLaaS снижают текущие расходы на обслуживание и эксплуатацию, перекладывая такие задачи, как обновление программного обеспечения, мониторинг системы и масштабирование, на поставщика услуг. Это также снижает потребность в штатных специалистах по машинному обучению, поскольку платформы предлагают готовые алгоритмы и модели.

    Предварительно настроенные инструменты, API и фреймворки позволяют компаниям быстро разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения без необходимости создавать системы с нуля. Это значительно сокращает время, необходимое для внедрения решений на основе ИИ.
  • Акцент на автоматизации: MLaaS позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, обслуживание клиентов (с помощью чат-ботов) и управление цепочками поставок, сокращая вмешательство человека и количество ошибок. Автоматизированные модели машинного обучения могут обрабатывать большие наборы данных в режиме реального времени, ускоряя принятие решений в сфере финансов, здравоохранения и розничной торговли. Компании используют MLaaS для предиктивной аналитики, обеспечивая автоматическое обнаружение неисправностей оборудования и проведение упреждающего обслуживания. Это сокращает время простоя и продлевает срок службы активов.

    Интеллектуальная автоматизация непрерывно собирает, обрабатывает и анализирует данные, используя машинное обучение (МО) и другие когнитивные технологии. Интеллектуальная автоматизация находит применение в различных отраслях. Например, в финансовом и банковском секторе было зафиксировано 70%-ное сокращение ручного труда при сверке счетов и 90%-ное сокращение времени обработки транзакций при подключении клиентов.

Проблемы

  • Проблемы конфиденциальности и безопасности данных: хранение конфиденциальной информации, такой как данные клиентов, финансовые документы или информация о состоянии здоровья, на облачных платформах MLaaS повышает уязвимость к кибератакам. Кроме того, строгие законы о конфиденциальности данных, такие как GDPR в Европе и CCPA, требуют от компаний принятия надежных мер по защите данных. Несоблюдение этих требований может привести к значительным штрафам и репутационному ущербу. Многие организации не решаются использовать MLaaS, опасаясь возможных нарушений.
  • Проблемы с доступностью и качеством данных: многие организации испытывают нехватку данных или используют неструктурированные, неполные или противоречивые наборы данных, что приводит к неоптимальной эффективности моделей. Без надлежащей предварительной обработки данных модели машинного обучения не могут предоставлять точные прогнозы и аналитику.

Объем и прогноз рынка машинного обучения как услуги:

Атрибут отчёта Детали

Базовый год

2025

Прогнозируемый период

2026-2035

CAGR

37,5%

Размер рынка базового года (2025)

58,5 млрд долларов США

Прогнозируемый размер рынка на год (2035)

1,41 триллиона долларов США

Региональный охват

  • Северная Америка (США и Канада)
  • Азиатско-Тихоокеанский регион (Япония, Китай, Индия, Индонезия, Малайзия, Австралия, Южная Корея, остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона)
  • Европа (Великобритания, Германия, Франция, Италия, Испания, Россия, страны Северной Европы, остальные страны Европы)
  • Латинская Америка (Мексика, Аргентина, Бразилия, остальные страны Латинской Америки)
  • Ближний Восток и Африка (Израиль, страны Персидского залива, Северная Африка, Южная Африка, остальные страны Ближнего Востока и Африки)
Получите доступ к подробным прогнозам и аналитике на основе данных: Запросить бесплатный образец PDF

Сегментация рынка машинного обучения как услуги:

Анализ сегмента компонента
Ожидается, что к 2035 году доля сегмента решений на рынке машинного обучения как услуг составит около 66,6% благодаря решению задач масштабируемости, стоимости и удобства использования. Сегмент решений является краеугольным камнем ускоренного внедрения MLaaS в различных отраслях, стимулируя инновации и трансформацию бизнеса. Разработанные Ore API и удобные пользовательские интерфейсы позволяют компаниям интегрировать машинное обучение в существующие системы без необходимости глубоких технических знаний. Решения MLaaS предлагают специализированные инструменты для конкретных отраслей, обеспечивая релевантность и более быстрое внедрение.

Простая интеграция с Интернетом вещей, платформами больших данных и облачными экосистемами расширяет функциональность и возможности применения. Компании используют решения машинного обучения для персонализации маркетинга, поддержки клиентов и разработки продуктов. Например, Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, объединяющий широкий спектр инструментов для обеспечения высокопроизводительного и экономичного машинного обучения для любых приложений. SageMaker помогает создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в больших масштабах с помощью таких инструментов, как блокноты, отладчики, профилировщики, конвейеры, многозадачные операторы (MLOps) и многое другое, — всё это в единой интегрированной среде разработки (IDE).

Анализ сегмента приложения

Ожидается, что к 2035 году сегмент маркетинга и рекламы займет значительную долю рынка машинного обучения как услуги. Платформы MLaaS анализируют поведение, предпочтения и модели покупок потребителей для показа персонализированной рекламы. Модели машинного обучения создают персонализированные рекламные тексты, визуальные материалы и предложения, повышая уровень вовлеченности. Прогностические модели выявляют будущие тенденции и потребности клиентов, помогая компаниям оптимизировать рекламные бюджеты. Эти данные способствуют более эффективному планированию и реализации кампаний.

Инструменты обработки естественного языка (NLP), предоставляемые платформами MLaaS, анализируют социальные сети, отзывы и обратную связь, чтобы оценить общественное мнение, помогая брендам корректировать сообщения и улучшать отношения с клиентами. Интегрируя рекомендательные системы на основе машинного обучения, компании могут предлагать товары или услуги в режиме реального времени, повышая конверсию.

Наш углубленный анализ рынка машинного обучения как услуги включает следующие сегменты:

Компонент

  • Решение
  • Услуги

Размер организации

  • Малые и средние предприятия
  • Крупные предприятия

Приложение

  • Маркетинг и реклама
  • Обнаружение мошенничества и управление рисками
  • Компьютерное зрение
  • Безопасность и наблюдение
  • Предиктивная аналитика
  • Обработка естественного языка
  • Дополненная и виртуальная реальность
  • Другие

Отраслевая вертикаль

  • БФСИ
  • ИТ и телекоммуникации
  • Автомобильная промышленность
  • Здравоохранение
  • Аэрокосмическая промышленность и оборона
  • Розничная торговля
  • Правительство
  • Другие
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Руководитель глобального бизнес-развития

Настройте этот отчет в соответствии с вашими требованиями — свяжитесь с нашим консультантом для получения персонализированных рекомендаций и вариантов.

Региональный анализ рынка машинного обучения как услуги:

Обзор рынка Северной Америки

По оценкам, к 2035 году доля рынка машинного обучения как услуги в Северной Америке превысит 42,2%. Развитая технологическая инфраструктура региона, высокие темпы внедрения передовых технологий и развитый рынок облачных вычислений делают его лидером в этой области. Компании региона всё чаще переносят рабочие нагрузки в облако, что упрощает развертывание решений MLaaS.

США доминируют на рынке машинного обучения как услуги, занимая наибольшую долю благодаря мощной технологической инфраструктуре и инвестициям в исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Крупнейшие поставщики облачных услуг, такие как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, имеют штаб-квартиры в США и предлагают передовые платформы MLaaS. Более того, автоматизированные инструменты машинного обучения (AutoML) набирают популярность, позволяя неспециалистам создавать и развертывать модели машинного обучения. Ожидается рост числа комбинированных предложений MLaaS для таких отраслей, как сельское хозяйство, транспорт и энергетика.

Правительство Канады выделяет значительные средства на исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в рамках таких программ, как Панканадская стратегия развития искусственного интеллекта (Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy). Налоговые льготы для внедрения технологий, такие как программа научных исследований и экспериментальных разработок (SR&ED), стимулируют компании инвестировать в MLaaS. Кроме того, канадские компании всё чаще используют MLaaS для предиктивной аналитики, повышения операционной эффективности и персонализации клиентов.

Анализ рынка Азиатско-Тихоокеанского региона

Прогнозируется, что к концу 2035 года доля рынка машинного обучения как услуги в Азиатско-Тихоокеанском регионе превысит 24,2%. Компании в регионе ускоряют цифровую трансформацию, внедряя MLaaS для улучшения качества обслуживания клиентов, предиктивной аналитики и повышения операционной эффективности. Растущее внедрение облачных технологий, подкрепляемое развитием инфраструктуры, способствует развертыванию MLaaS.

В Китае План развития искусственного интеллекта нового поколения направлен на то, чтобы к 2030 году сделать страну мировым лидером в области ИИ. Субсидии, гранты и налоговые льготы для стартапов и предприятий в области ИИ стимулируют внедрение MLaaS. Кроме того, инициативы «умных городов» на базе ИИ вносят значительный вклад в рост спроса на MLaaS. Более того, такие компании, как Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu AI и Huawei Cloud, доминируют на рынке MLaaS, ориентируясь на локализованные и масштабируемые решения. Эти поставщики используют свой опыт в области больших данных и ИИ для разработки комплексных платформ MLaaS, адаптированных для местного бизнеса.

В Индии имеется обширный кадровый потенциал специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения, которые вносят свой вклад во внедрение и развитие MLaaS. Стартапы, работающие на основе ИИ, используют MLaaS для разработки решений в таких областях, как финтех, образовательные технологии и здравоохранение. Более того, такие инициативы, как Digital India и Make in India, способствуют интеграции ИИ в государственные услуги и производство. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта делает акцент на разработке и применении ИИ в таких областях, как здравоохранение, сельское хозяйство и образование.

Machine Learning as a Service Market share
Запросите стратегический анализ по регионам прямо сейчас: Запросить бесплатный образец PDF

Участники рынка машинного обучения как услуги:

    Рынок машинного обучения как услуги (MLaaS) развивается за счёт взаимодействия глобальных поставщиков облачных услуг, компаний, специализирующихся на искусственном интеллекте, и специализированных стартапов. Эти игроки предлагают инструменты, платформы и сервисы, которые делают машинное обучение доступным, масштабируемым и экономически эффективным для организаций любого размера.

    Вот некоторые ключевые игроки на рынке машинного обучения как услуги:

    • Google Inc.
      • Обзор компании
      • Бизнес-стратегия
      • Основные предложения продуктов
      • Финансовые показатели
      • Ключевые показатели эффективности
      • Анализ рисков
      • Недавнее развитие
      • Региональное присутствие
      • SWOT-анализ
    • Институт SAS Inc.
    • Фицо
    • Хьюлетт Паккард Энтерпрайз
    • Йоттаминская аналитика
    • Amazon Web Services Inc.
    • Bigml, Inc.
    • Корпорация Microsoft
    • Predictron Labs Ltd
    • Корпорация IBM

Последние события

  • В июле 2023 года компания Amazon Web Services, Inc. (AWS), входящая в состав Amazon.com, на конференции AWS Summit в Нью-Йорке представила AWS HealthScribe — новый сервис, соответствующий требованиям HIPAA, который позволяет поставщикам программного обеспечения для здравоохранения создавать клинические приложения, использующие распознавание речи и генеративный искусственный интеллект для экономии времени врачей за счёт создания клинической документации. С помощью AWS HealthScribe поставщики программного обеспечения для здравоохранения могут использовать единый API для автоматического создания качественных расшифровок, извлечения критически важных данных (например, медицинской терминологии и названий лекарств) и составления сводок по результатам взаимодействия врача и пациента, которые затем можно загрузить в систему электронных медицинских карт (EHR).
  • В мае 2023 года Национальный научный фонд США (NSF) в партнерстве с высшими учебными заведениями, другими федеральными агентствами и прочими заинтересованными сторонами объявил об инвестициях в размере 140 миллионов долларов США в создание семи новых национальных научно-исследовательских институтов искусственного интеллекта (ИИ).
  • Report ID: 485
  • Published Date: Sep 08, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
  • Получите подробную информацию о конкретных сегментах/регионах
  • Узнайте о возможности адаптации отчета для вашей отрасли
  • Узнайте о наших специальных ценах для стартапов
  • Запросите демонстрацию основных выводов отчета
  • Поймите методологию прогнозирования отчета
  • Узнайте о поддержке и обновлениях после покупки
  • Узнайте о добавлении аналитики на уровне компании

У вас есть специфические требования к данным или бюджетные ограничения?

customer-service Запрос перед покупкой

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В 2026 году объем отрасли машинного обучения как услуги оценивается в 78,24 млрд долларов США.

Объем мирового рынка машинного обучения как услуги в 2025 году оценивался примерно в 58,5 млрд долларов США и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста более 37,5%, достигнув к 2035 году выручки в 1,41 трлн долларов США.

Ожидается, что к 2035 году доля североамериканского рынка машинного обучения как услуги (MLaaS) составит 42,20%, что будет обусловлено развитой технологической инфраструктурой региона и устойчивым рынком облачных вычислений.

Ключевыми игроками на рынке являются Google Inc., SAS Institute Inc., Fico, Hewlett Packard Enterprise, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., Bigml, Inc., Microsoft Corporation, Predictron Labs Ltd, IBM Corporation.

Машинное обучение как услуга Объем рыночного отчета

ПОЛУЧИТЬ БЕСПЛАТНЫЙ ОБРАЗЕЦ

БЕСПЛАТНЫЙ образец включает обзор рынка, тенденции роста, статистические диаграммы и таблицы, прогнозные оценки и многое другое.

Связаться с нашим экспертом

Preeti Wani
Preeti Wani
Заместитель руководителя отдела исследований
Get a Free Sample

See how top U.S. companies are managing market uncertainty — get your free sample with trends, challenges, macroeconomic factors, charts, forecasts, and more.

Запрос перед покупкой Запросить бесплатный образец PDF

Авторские права © 2025 Research Nester. Все права защищены.

footer-bottom-logos