Размер мирового рынка, прогноз и основные тенденции на 2025-2037 гг.
Объем рынка машинного обучения, как ожидается, вырастет с 44,58 млрд долларов США в 2024 году до 2,57 трлн долларов США к 2037 году, что соответствует среднегодовому темпу роста более 36,6 % в течение прогнозируемого периода, с 2025 по 2037 год. В настоящее время в 2025 году доход отрасли от машинного обучения оценивается в 56 млрд долларов США.
Рост этого сектора можно объяснить растущим спросом на машинное обучение в секторе здравоохранения. В сфере здравоохранения эта технология анализирует все возможные данные, а затем прогнозирует результаты, а также предлагает оценки риска и правильное распределение ресурсов. Еще одним важным применением этой технологии в этом секторе является то, что она помогает выявлять заболевания, которые иногда трудно идентифицировать. Например, алгоритм, разработанный подразделением Google DeepMind, может идентифицировать сетчаточные изображения глазных заболеваний, включая диабетическую ретинопатию.
Кроме того, технология машинного обучения широко используется в банковском и финансовом секторе для улучшения обнаружения мошенничества, управления рисками и снижения киберугроз в банках. Банки и другие финансовые учреждения используют алгоритмы машинного обучения для анализа огромных объемов данных в реальном времени и более точного выявления случаев мошенничества и других рисков. Ожидается, что в ближайшие годы рост сектора финансовых услуг будет стимулировать спрос на технологии машинного обучения. В целом 72% компаний, принявших участие в исследовании, заявили, что используют или создают приложения машинного обучения. Эти приложения используются во все большем количестве различных секторов бизнеса.
Сектор машинного обучения: движущая сила роста и проблемы
Драйверы роста
- Высокий спрос в автомобильном секторе. Основной причиной роста рынка является расширение использования машинного обучения в автомобилестроении. Алгоритмы, основанные на машинном обучении, используются для анализа и интерпретации данных с камер и датчиков, чтобы беспилотные автомобили могли принимать решения в режиме реального времени и повышать безопасность дорожного движения. В навыки и обучение в области машинного обучения инвестируют около 78 процентов автомобильных компаний.
- Растущее внедрение Интернета вещей и автоматизации. Внедрение Интернета вещей и автоматизации будет расти, стимулируя развитие рынка. Операции IoT гарантируют правильную и безопасную работу сотен и более датчиков, подключенных к корпоративной сети, а также точность и своевременность собираемых данных. Хотя сложные внутренние аналитические механизмы выполняют трудоемкую обработку потока данных, для проверки целостности данных часто используются устаревшие методы. Чтобы получить контроль над большими системами Интернета вещей, несколько поставщиков платформ Интернета вещей развивают свои навыки управления операциями с использованием технологий машинного обучения.
- Рост технологического прогресса. Развитие новых технологий приводит к созданию более точных систем, поддерживающих рост рынка. Пользователь взаимодействует с системой, основанной на машинном обучении, например, системами рекомендаций, голосовыми системами или системами распознавания изображений. Скорость технологического развития систем распознавания изображений приводит к повышению точности, что вызвало стремление к машинному обучению во всей системе.
Задачи
- Нехватка квалифицированной рабочей силы – Не хватает квалифицированных специалистов, которые могут понимать, разрабатывать и эффективно внедрять модели машинного обучения. Ожидается, что это ограничит рост рынка в течение прогнозируемого периода.
- Связанные проблемы с безопасностью данных
- Проблемы с качеством и количеством данных
Рынок машинного обучения – ключевые выводы
|
Базовый год |
2024 год |
|
Прогнозный год |
2025-2037 гг. |
|
Среднегодовой темп роста |
36,6% |
|
Размер рынка в базовом году (2024 г.) |
44,58 млрд долларов США |
|
Прогнозируемый год Размер рынка (2037 г.) |
2,57 триллиона долларов США |
|
Региональный охват |
|
Сегментация машинного обучения
Развертывание (облако, локально)
По прогнозам, к концу 2037 года облачный сегмент будет занимать 55 % мирового рынка машинного обучения. Одним из основных преимуществ внедрения облачных моделей предоставления программных решений и услуг для обучения является гибкость, автоматическое обновление программного обеспечения, аварийное восстановление с использованием системы облачного резервного копирования, расширенные возможности совместной работы, контроль версий документов и предотвращение потери данных с помощью надежных облачных хранилищ.
Тип предприятия (МСП, крупное предприятие)
Рынок машинного обучения в сегменте крупных предприятий будет существенно расти с долей 54 % в период с 2025 по 2037 год. Все более распространенным становится использование ИИ в качестве услуги и науки о данных для количественного анализа предприятий, которые, как ожидается, будут способствовать росту доходов сегмента. Для предоставления эффективных рыночных услуг крупные фирмы используют подходы машинного обучения. Крупные предприятия могут использовать машинное обучение без крупных инвестиций в инфраструктуру благодаря таким сервисам, как Google Cloud AI Platform, Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure Machine Learning, предоставляющим готовые модели, возможности распределенного обучения и управления инфраструктурой.
Наш углубленный анализ мирового рынка включает следующие сегменты:
|
Тип предприятия |
|
|
Развертывание |
|
|
Конечный пользователь |
|
Хотите настроить этот исследовательский отчет в соответствии с вашими требованиями? Наша исследовательская команда предоставит необходимую информацию, чтобы помочь вам принимать эффективные бизнес-решения.
Настроить этот отчетЛандшафт машинного обучения: региональный обзор
Прогноз рынка Северной Америки
Ожидается, что к 2037 году доля рынка машинного обучения в регионе Северной Америки составит 35 %. Ожидается, что Северная Америка станет ведущим рынком машинного обучения благодаря растущему применению передовых технологий, таких как искусственный интеллект и анализ больших данных. К 2028 году сектор анализа больших данных в Северной Америке достигнет 169,91 миллиарда долларов США. В США находится ряд крупнейших технологических компаний, таких как Google, Microsoft и IBM, которые делают значительные инвестиции в машинное обучение. Кроме того, ожидается, что расширение рынка будет еще больше ускоряться за счет присутствия в этой области множества новых компаний.
Статистика рынка Азиатско-Тихоокеанского региона
Ожидается, что в течение прогнозируемого периода рынок машинного обучения в Азиатско-Тихоокеанском регионе существенно вырастет. В частности, из-за растущего спроса на решения машинного обучения в развивающихся странах, таких как Китай и Индия, рынок региона продолжает расти. В этих странах наблюдается значительный рост использования технологий и цифровизации, что приведет к увеличению спроса на решения машинного обучения.
Компании, доминирующие в сфере машинного обучения
- Корпорация IBM
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- Корпорация Microsoft
- Amazon Web Services, Inc.
- Корпорация Oracle
- ООО «Google»
- SAP SE
- Институт SAS, Inc.
- Hewlett Packard Enterprise Development LP
- ФИКО
- Корпорация Intel
In the News
- Корпорация IBM заявила в 2021 году, что будет сотрудничать с Palantir Technologies Inc., чтобы предоставить совместное решение, которое позволит предприятиям создавать приложения искусственного интеллекта. Цель альянса – помочь компаниям ускорить процесс цифровой трансформации и стимулировать рост посредством машинного обучения.
- В 2020 году было объявлено о приобретении корпорацией Microsoft Affirmed Networks, компании, специализирующейся на мобильной виртуализации. Целью приобретения является расширение возможностей Microsoft в области машинного обучения и расширение ассортимента продуктов.
Авторы отчета: Abhishek Verma
- Report ID: 5169
- Published Date: Oct 14, 2024
- Report Format: PDF, PPT
