機器學習即服務 (MLaaS) 市場規模，按組件（解決方案和服務）、組織規模、應用程式和行業垂直 - 成長趨勢、區域份額、競爭情報、預測報告 2025-2037

機器學習即服務市場：成長動力與挑戰

成長動力

• 雲端運算的進步：雲端平台提供可擴展的基礎架構，讓企業可以根據需要擴展或減少其運算資源。這使得訓練和部署機器學習模型變得更加容易，而無需大量的前期成本。基於雲端的 MLaaS 消除了對昂貴的本地硬體的需求，從而降低了營運和維護成本。即用即付 (PAYG) 定價模式允許各種規模的企業使用先進的機器學習工具。
  
  雲端運算確保可以透過網路連線從任何地方存取 MLaaS 解決方案，從而使全球企業能夠跨分散式團隊和區域部署機器學習模型。此外，AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等雲端供應商為常見的機器學習任務提供預先建置的工具、API 和框架，降低了企業和開發人員的進入門檻。截至 2024 年，雲端運算的新進步有望將靈活性、可擴展性和可持續性提高到前所未有的水平。 2022年第一季度，AWS在雲端基礎設施服務市場佔有率最大，佔33%。 2022 年第一季度，Microsoft Azure 佔有 22% 的市場份額，其次是 Google，佔 10%，其餘公司佔 35%。
• 成本和時間效率：MLaaS 無需傳統上支援機器學習操作所需的昂貴的本地硬體（例如伺服器和 GPU）。相反，企業依賴雲端提供者的服務。 PAYG定價模式，大幅降低資本支出。基於雲端的 MLaaS 平台透過將軟體更新、系統監控和可擴展性等任務轉移給服務提供者來降低持續維護和營運成本。這也減少了對內部機器學習專業知識的需求，因為平台提供了預先建構的演算法和模型。
  
  預先配置的工具、API 和框架使企業能夠快速開發、訓練和部署機器學習模型，而無需從頭開始建置系統。這大大縮短了實施 AI 驅動的解決方案所需的時間。
• 專注於自動化：MLaaS 可實現資料輸入、客戶服務（透過聊天機器人）和供應鏈管理等重複性任務的自動化，從而減少人為幹預和錯誤。自動化機器學習模型可以即時處理大型資料集，從而加快金融、醫療保健和零售業的決策速度。本公司利用 MLaaS 進行預測分析，實現設備異常的自動偵測和預防性維護。這減少了停機時間並延長了資產壽命。
  
  智慧自動化使用機器學習 (ML) 和其他認知技術持續收集、處理和分析資料。智慧自動化在各行業都有應用。例如，根據記錄，在金融和銀行領域，帳戶對帳操作的人工工作量減少了 70%，客戶入職的交易處理時間縮短了 90%。

挑戰

• 資料隱私與安全問題：基於雲端的 MLaaS 平台上的強敏感資訊（例如客戶資料、財務記錄或醫療保健詳細資料）會增加遭受網路攻擊的脆弱性。此外，嚴格的資料隱私法（例如歐洲的 GDPR 和 CCPA）要求企業確保穩健的資料安全措施。不遵守規定可能會導致巨額罰款和聲譽受損。許多組織對使用 MLaaS 猶豫不決，擔心可能會出現合規性失誤。
• 資料可用性與品質問題：許多組織缺乏足夠的數據，或資料集非結構化、不完整或不一致，導致模型效能不佳。如果沒有適當的資料預處理，機器學習模型就無法提供準確的預測和見解。