機器學習市場正經歷快速增長，受科技進步及各行各業廣泛採用驅動 | SNS Insider研究
機器學習市場正以驚人的速度增長，這主要得益於科技的進步、數據生成的增加以及各行各業的廣泛採用。
2025年1月6日，印度普納（GLOBE NEWSWIRE）——機器學習市場規模分析：
「機器學習市場在2023年的估值為422.3億美元，預計到2032年將達到6661.6億美元，從2024年到2032年，年均增長率（CAGR）為35.93%。」
主要參與者分析
本報告中列出的主要參與者包括：
– Google Inc.（TensorFlow，Google Cloud AI Platform）
– Amazon（Amazon SageMaker，AWS Deep Learning AMIs）
– Intel Corporation（OpenVINO Toolkit，Intel AI Analytics Toolkit）
– Facebook Inc.（PyTorch，Deepfake Detection Challenge Tools）
– Microsoft Corporation（Azure Machine Learning，Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)）
– IBM Corporation（IBM Watson Studio，IBM Watson Machine Learning）
– Wipro Limited（HOLMES AI Platform，Data Discovery Platform）
– Nuance Communications（Dragon Speech Recognition，Nuance Mix AI Tooling）
– Apple Inc.（Core ML，Create ML）
– Cisco Systems（Cisco AI Endpoint Analytics，Cisco DNA Spaces AI）
– Amazon Web Services（AWS）（AWS SageMaker，AWS Personalize）
– Baidu Inc.（PaddlePaddle，Baidu AI Cloud）
– H2O.AI（H2O Driverless AI，H2O-3）
– Hewlett Packard Enterprise Development LP（HPE Ezmeral ML Ops，HPE InfoSight）
– SAS Institute Inc.（SAS Visual Data Mining and Machine Learning，SAS Viya）
– SAP SE（SAP Data Intelligence，SAP Predictive Analytics）
– NVIDIA Corporation（CUDA，NVIDIA Deep Learning AI）
– Oracle Corporation（Oracle AI Platform，Oracle Cloud Infrastructure AI）
– Salesforce（Einstein Analytics，Salesforce AI Research）
– Accenture（myConcerto，Accenture AI Platform）
– Alibaba Group（Alibaba Cloud Machine Learning Platform，Aliyun AI）
– Qualcomm Incorporated（AI Engine，Qualcomm Neural Processing SDK）
機器學習市場報告範圍
報告屬性 詳情
市場規模（2023年） 422.4億美元
市場規模（2032年） 666.16億美元
年均增長率 CAGR 35.93%（2024-2032）
基準年 2023
預測期 2024-2032
歷史數據 2020-2022
主要地區覆蓋 北美（美國、加拿大、墨西哥），歐洲（東歐[波蘭、羅馬尼亞、匈牙利、土耳其、其他東歐]，西歐[德國、法國、英國、意大利、西班牙、荷蘭、瑞士、奧地利、其他西歐]），亞太地區（中國、印度、日本、韓國、越南、新加坡、澳大利亞、其他亞太地區），中東及非洲（中東[阿聯酋、埃及、沙特阿拉伯、卡塔爾、其他中東]，非洲[尼日利亞、南非、其他非洲]），拉丁美洲（巴西、阿根廷、哥倫比亞、其他拉丁美洲）
主要增長驅動因素 • 對業務運營中自動化和效率的需求不斷增長
• 通過改進工具和框架增強對機器學習的訪問
機器學習市場在實時應用中的快速擴展及未來潛力
隨著各行各業的組織越來越多地將先進技術整合到其運營中，機器學習（ML）市場正在迅速擴展。這一增長主要是由於全球數據創造的激增，預計到2024年將達到149澤字節，以及對機器學習潛力的日益認識，能夠推動效率和創新。75%的生成式AI用戶希望自動化任務並增強溝通，企業正在利用機器學習來解決複雜挑戰、優化運營和改善決策。在醫療保健、製造和物流等行業，機器學習的應用正在徹底改變流程，從醫療保健中的預測分析到製造中的供應鏈優化和預測性維護。
隨著邊緣計算和5G技術的持續發展，機器學習在實時數據處理中的未來潛力巨大。預計到2024年，5G的覆蓋率將達到全球人口的51%，而46%的組織已經在實施AI治理框架，這將使機器學習在決策中減少延遲並提高透明度。特別是在醫療和金融等行業，對可解釋模型的需求將進一步推動創新並改變商業運營。
按企業規模劃分，大型企業領先，小型和中型企業驅動快速增長
在2023年，大型企業主導了機器學習市場，佔據約69%的總收入份額。這是因為它們擁有大量的財務資源、基礎設施和訪問大量數據的能力，這增強了機器學習模型的有效性。這些企業越來越多地利用機器學習來推動自動化和數據驅動的決策，以保持其競爭優勢。
小型和中型企業（SME）部分預計將經歷最快的增長，從2024年到2032年預計年均增長率為38.04%。這一增長主要是由於負擔得起的基於雲的機器學習解決方案和用戶友好平台的興起，使得小型企業能夠在不需要大量前期成本的情況下採用機器學習。這使它們能夠優化運營、改善客戶體驗並保持競爭力。
按組件劃分，服務領先，軟件部分顯示出強勁增長
在2023年，服務部分主導了機器學習市場，佔據了52%的收入份額。這一增長是由於對量身定制的機器學習解決方案的需求不斷增加，包括諮詢、實施和持續支持。隨著組織擴大其AI努力，專業服務在確保機器學習系統的順利整合和優化中扮演著關鍵角色。
軟件部分預計將以37.06%的最快年均增長率增長（2024-2032）。這一快速增長是由於對自動化任務、增強數據分析和促進創新的機器學習驅動的軟件工具需求的增加。用戶友好、可擴展的機器學習平台的發展將推動更廣泛的採用並加速該部分的增長。
按部署劃分，雲端部分主導並驅動快速增長
在2023年，雲端部分主導了機器學習市場，佔據約74%的收入份額，並預計從2024年到2032年將以36.99%的強勁年均增長率增長。雲端的可擴展性、靈活性和成本效益使企業能夠在不需要大量本地基礎設施的情況下採用機器學習。雲平台提供對強大計算資源、高級算法和充足數據存儲的便捷訪問，這是機器學習日益普及的關鍵。隨著組織尋求更快的實施和更低的成本，對實時分析和AI驅動洞察的需求進一步加速了雲端部分的增長。
機器學習市場細分
按組件劃分
– 硬件
– 軟件
– 服務
按企業規模劃分
– 大型企業
– 小型和中型企業
按部署劃分
– 雲端
– 本地
按最終用戶劃分
– 醫療保健和生命科學
– 銀行、金融服務和保險（BFSI）
– 零售和電子商務
– 製造和供應鏈
– 信息技術和電信
北美在機器學習市場中領先，亞太地區顯示出快速增長
在2023年，北美主導了機器學習市場，佔據約35%的總收入份額。這一領導地位得益於該地區先進的技術基礎設施、重大AI研究投資以及主要科技公司的集中。醫療、金融和製造等行業的主要參與者的存在加速了機器學習的採用，提升了商業創新和效率。
亞太地區則有望在機器學習市場中實現最快增長，預計從2024年到2032年的年均增長率為39.52%。這一增長主要受到數字化進程加快、政府對AI的支持以及中國、印度和日本等國家的創業生態系統蓬勃發展的推動。隨著該地區的企業採用機器學習技術，對創新和競爭力的重視推動了市場的顯著擴張。
機器學習市場的主要發展
在2024年10月，Google推出了Gemini 1.5，並對其語言模型進行了更新，提升了應用的效率、安全性和可擴展性。
在2024年12月，Amazon宣布對「Build on Trainium」研究計劃投資1.1億美元，以推進生成式AI的發展。
結論
機器學習市場的增長潛力無疑是巨大的，尤其是在實時應用和各行各業的需求驅動下。隨著技術的進步和企業對數據的依賴加深，未來的機器學習將在各種行業中發揮越來越重要的作用。企業應該把握這一機會，利用機器學習技術來提升自身的競爭力和創新能力。
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