حجم السوق في الولايات المتحدة للتعلم الآلي (ML) ، حصة وتحليل التأثير COVID-19 ، حسب نوع المؤسسة (المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم (الشركات الصغيرة والمتوسطة) والمؤسسات الكبيرة) ، عن طريق النشر (السحابة والرسم) ، عن طريق الاستخدام النهائي (الرعاية الصحية ، وتجارة التجزئة ، والاتصالات ، و BFSI ، والسيارات والسيارات ، والنقل ، والتعليمات ، والتصنيع ، والتجزئة ، والتجزئة ، والتجزئة ، و antail-

آخر تحديث: November 24, 2025 | شكل: PDF | معرف التقرير: FBI107479

رؤى السوق الرئيسية

استمع إلى النسخة الصوتية

بلغ قيمة سوق التعلم الآلي الأمريكي (ML) 4.74 مليار دولار أمريكي في عام 2022. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 6.49 مليار دولار أمريكي في عام 2023 إلى 59.30 مليار دولار بحلول عام 2030 ، ويظهر معدل نمو سنوي مركب بلغ 37.2 ٪ خلال الفترة المتوقعة.

ينص تقرير صادر عن مركز الأمن والتكنولوجيا الناشئة (CSET) على أن 167 مستثمرًا من الولايات المتحدة شاركوا في 401 معاملة ، مما يوفر لشركات AI الصينية 37 ٪ (أو 40.2 مليار دولار أمريكي) في تمويل من 2015 إلى 2021.

في الولايات المتحدة ، يتوسع مجال الذكاء الاصطناعي (AI) بمعدل أسي. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من ML في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يتم تنفيذ عملية التعلم الآلي باستخدام المستوى الهرمي للشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). بسبب التقدم في خوارزميات التعلم العميق ، من المتوقع أن يتوسع السوق في الولايات المتحدة. بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أن يتوسع سوق ML في جميع صناعات الاستخدام النهائي نتيجة للعديد من الشركات التي تعزز قدراتها التعليمية العميقة لتشجيع الابتكار.

Covid-19 Impact

Covid-19 Pandemic لإنشاء فرص سوق غير مسبوقة للشركات الرائدة

اضطرت منظمات الرعاية الصحية إلى إعادة تقييم تقنياتها بسرعة والمضي قدمًا مع خطط لالتحول الرقميعندما بدأ فيروس كورونا في الانتشار في جميع أنحاء الولايات المتحدة بالإضافة إلى ذلك ، خلال جائحة COVID-19 ، بدأت الشركات التي استثمرت في التقنيات التخريبية وتنفذها ، مثل الحوسبة الحافة ، والذكاء الاصطناعي (AI) ، والأجهزة المتصلة ، و ML ، تدرك أن هذه التقنيات كانت تساعدهم في التعافي من الآثار الأولية للانفجارات في المستقبل.

ساهمت هذه العوامل بشكل كبير في نمو سوق التعلم الآلي الأمريكي.

أحدث الاتجاهات

تنزيل عينة مجانية للتعرف على المزيد حول هذا التقرير.

التبني السريع للبيانات الضخمة في مختلف صناعات الاستخدام النهائي لزيادة الطلب على ML

نمت أحجام البيانات إلى الحد الذي تم فيه إنشاء المزيد من البيانات في السنوات القليلة الماضية أكثر من أي وقت مضى في تاريخ البشرية. تعد صناعات BFSI و Healthcare و IT & Telecom و Automotive من بين أكثر البيانات تضرراً بالبيانات الضخمة. نما التكيف مع خدمات البيانات الكبيرة بمعدل يستحق الثناء في الولايات المتحدة ، يعد الطلب المتزايد على البيانات من المصادر المنظمة وغير المنظمة هو المحرك الرئيسي لسوق البيانات الضخمة القوية في البلاد ، والذي أصبح ممكنًا من قبل المرافق والخدمات العامة والخاصة المتزايدة.

لبدء البحث على ML ،تحليلات البيانات الضخمة، التقنيات التنبؤية ، ومنظمة العفو الدولية-كلها ضرورية لمنح الولايات المتحدة الزراعة ميزة قوية في الإنتاج الغذائي والإنتاج الزراعي-المعهد الوطني لوزارة الزراعة الأميركي لتنمية الغذاء والزراعة يمنح 11 منحًا لتكنولوجيا الغذاء والزراعة ، ودعم 7. يوفر برنامج الأدوات والأدوات الإلكترونية للزراعة (FACT) بموجب مبادرة وزارة الزراعة والبحوث الغذائية (AFRI) لوزارة الزراعة الأمريكية نيفا (AFRI) تمويلًا لهذه المنح.

عوامل القيادة

ستؤدي الزيادة في البيانات غير المهيكلة إلى زيادة تطوير حلول التعلم الآلي

إن استخدام البيانات غير المهيكلة في عمليات التحليل والتنظيمية وصنع القرار في ارتفاع. في الحملات التسويقية وذكاء الأعمال ، يتأثر اتخاذ القرارات البشرية في كثير من الأحيان بتحليل البيانات غير المهيكلة. يمكن رؤية هذا النموذج من البيانات في التحليلات التي تنتجها عمليات خوارزمية التعلم الآلي ، والبيانات منإنترنت الأشياء (IoT)الأجهزة ، مثل المؤشرات ، وأجهزة الاستشعار ، وغيرها من الأجهزة الوظيفية ، وكذلك الوسائط الغنية ، بما في ذلك الطقس والمراقبة والبيانات الجغرافية المكانية.

وفقًا لـ Forbes ، من المتوقع أن تزداد البيانات غير المهيكلة بمقدار 175 مليار زيتابيت بحلول عام 2025 ، مما يمهد الطريق للطلب القوي على حلول AI و ML في السنوات القادمة.

العوامل التقييدية

قلة مهارات الترميز من المحتمل أن تحد من نمو السوق

من الصعب العثور على خبراء في مجال الترميز في الولايات المتحدة بسبب عدم وجود موهبة. على الرغم من أن التكنولوجيا الحديثة موجودة في كل مكان ، إلا أنه من المستحيل تقريبًا تنفيذ التحول الرقمي اليوم دون مساعدة من المتخصصين في مجال التكنولوجيا الجدد. ستزداد هذا الواقع الصارخ سوءًا مع نمو الفجوة بين الطلب وتوريد خبراء تكنولوجيا المعلومات ذوي المهارات العالية. وجد استطلاع عالمي McKinsey أنه بحلول عام 2030 ، سيكون هناك نقص يبلغ حوالي 82.5 مليون المبرمج. اعتبارا من الآن ، تواجه 87 ٪ من الشركات مشكلة في العثور على موهبة الترميز التي يحتاجون إليها.

ومع ذلك ، فإن بعض الصناعات ، وخاصة تلك التي تنطوي على تحليلات البيانات ، تمكنت في وقت واحد من ارتفاع الطلب وتنمو بسرعة أثناء وجودها في حاجة ماسة للموظفين. بالإضافة إلى ذلك ، يقدر مكتب إحصاءات العمل في الولايات المتحدة أنه سيكون هناك نقص في المهندسين الذي يتجاوز 1.2 مليون بحلول عام 2026. ومن المتوقع أن يعيق هذا مؤقتًا توسيع حصة سوق التعلم الآلي الأمريكي.

تجزئة

عن طريق تحليل نوع المؤسسة

انتشار تقنيات AI و ML بين الشركات الصغيرة والمتوسطة لدفع نمو السوق

ينقسم السوق إلى مؤسسات صغيرة ومنحلة الحجم (SMEs) والمؤسسات الكبيرة حسب نوع المؤسسة. في السنوات القادمة ، من المحتمل أن تستخدم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الولايات المتحدة حلول التعلم الآلي أكثر. في اقتصاد اليوم ،الذكاء الاصطناعيالأنظمة لديها القدرة على خفض التكاليف ، وخاصة للشركات الصغيرة والمتوسطة.

في حين أن بعض الشركات الأمريكية الكبيرة تقود التبني العالمي للذكاء الاصطناعى والتعلم الآلي ، فإن صانعي السياسات يواجهون الآن التحدي المتمثل في مساعدة هذه التقنيات على الانتشار في جميع أنحاء الاقتصاد. يجب توفير أدوات التعلم الآلي ل 89 ٪ من الشركات الأمريكية مع أقل من 20 موظفًا و 98 ٪ من أولئك الذين لديهم أقل من 100 موظف لمساعدة البلاد على الوصول إلى إمكاناتها الإنتاجية الكاملة. لا تزال الشركات الصغيرة والمتوسطة تتعافى من آثار أزمة COVID-19 المستمرة ، وبالتالي فإن زيادة الإنتاجية التي تدعم الذكاء الاصطناعي ستكون مفيدة للغاية.

عن طريق تحليل النشر

منصات تعلم الآلة المستندة إلى مجموعة النظراء لزيادة تقدم السوق

بناءً على النشر ، تم تقسيم السوق إلى السحابة المحلية. يوفر بعض اللاعبين الرئيسيين في السوق قائمًا على السحابة أو المحليةالتعلم الآليالحلول. من المتوقع أن يشهد قطاع السحابة نمواً ملحوظاً. المرونة ، وترقيات البرامج التلقائية ، وإدارة الكوارث عبر أنظمة النسخ الاحتياطي المستندة إلى مجموعة النظراء ، والكفاءة المحسنة هي المزايا الرئيسية التي دفعت إلى تنفيذ نماذج التسليم المستندة إلى مجموعة النظراء لحلول وخدمات برامج التعلم العميق.

يتم توفير Google Cloud ، على سبيل المثال ، بواسطة Alphabet ، Inc. تتوفر مجموعة واسعة من أدوات AI و ML على Google Cloud. يوفر BIGML عمليات النشر المحلية للشركات التي تتطلب التكوين والصيانة وإدارة المنشآت الخاصة بها.

عن طريق تحليل صناعة الاستخدام النهائي

لمعرفة كيف يمكن لتقريرنا أن يساعد في تبسيط عملك، التحدث إلى المحلل

BFSI وشرائح السيارات والنقل لمشاهدة معدل نمو جدير بالملاحظة بسبب اعتماد حلول ML

تؤثر البنوك وغيرها من المنظمات النقدية على التطورات في تقنيات التعلم الآلي للكشف عن تشويه التحريف والإشارة إلى رؤى كبيرة في البيانات. في الولايات المتحدة ، أثبتت التجارة الإلكترونية أنها محرك رئيسي لممارسات تجارة التجزئة. يستخدم تجار التجزئة ذكاء الآلات لجمع البيانات وتحليلها واستخدامها لتزويد العملاء بتجارب تسوق شخصية. يتطلب طلب القطاعات المالية والتجزئة على هذه التكنولوجيا هذه العوامل.

من المتوقع أن تنمو صناعة السيارات والنقل بشكل كبير في السنوات القادمة. إن الطلب على الحلول المتطورة مدفوعًا بالبحث والتطوير على السيارات ذاتية القيادة والنقل المستقل.

اللاعبون الرئيسيون في الصناعة

يركز اللاعبون الرئيسيون على توسيع وجودهم الجغرافي للتنافس في السوق

يتم توحيد المشهد التنافسي لسوق ML في الولايات المتحدة مع عدد قليل من اللاعبين الرئيسيين الذين يعملون عالميًا وإقليميًا. لتعزيز مواقفهم في السوق الأمريكية وتوسيع محافظهم الخاصة ، يقوم اللاعبون الرئيسيون بتشكيل تحالفات استراتيجية.

قائمة الشركات الرئيسية التي تم تصنيفها:

شركة IBM(نحن.)
أوراكل كوربوريشن(نحن.)
شركة Hewlett Packard Enterprise(نحن.)
Microsoft Corporation(نحن.)
Amazon ، Inc.(نحن.)
شركة Isaac Corporation(نحن.)
Rapidminer Inc.(نحن.)
H2O.AI(نحن.)
تيراداما (الولايات المتحدة)
شركة Tibco Software Inc. (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

يونيو 2022 -تم دمج منصة Teradata Vantage Multi-Cloud للبيانات والتحليلات مع Amazon Sagemaker وتوافرها العام من قبل Teradata. يدعم هذا الإجراء إطار التحليلات في Teradata's Analytics 123 ، والذي يوفر للمؤسسات التي تكافح مع مبادرات AI/ML على مستوى الإنتاج ، نهجًا خطوة بخطوة لتوسيع نطاق نشر النموذج التحليلي.
أكتوبر 2022 -تم توفير نظام الذكاء الاصطناعي (SOC) الخاص بـ IBM (SOC) للجمهور مؤخرًا. تم تصميم الجهاز لتدريب وتشغيل نماذج التعلم العميق بشكل أكثر كفاءة وأسرع بكثير من وحدات المعالجة المركزية. يحتوي النظام على 32 نوى معالجة و 23 مليار ترانزستورات على SOC بسبب عقدة عملية 5 نانومتر.

تغطية الإبلاغ

للحصول على رؤى واسعة النطاق حول السوق، تحميل للتخصيص

يقدم التقرير البحثي تحليلًا شاملاً للسوق. وهو يركز على الجوانب الرئيسية مثل الشركات البارزة والتطبيقات الرائدة للمنتج. إلى جانب ذلك ، يسلط التقرير الضوء على تطورات الصناعة الرئيسية ويقدم نظرة ثاقبة على اتجاهات السوق. بالإضافة إلى العوامل المذكورة أعلاه ، يتضمن التقرير عوامل أخرى ساهمت في نمو السوق في السنوات الأخيرة.

الإبلاغ عن نطاق وتجزئة

يصف	تفاصيل
فترة الدراسة	2019-2030
سنة قاعدة	2022
السنة المقدرة	2023
فترة التنبؤ	2023-2030
الفترة التاريخية	2019-2021
معدل النمو	معدل نمو سنوي مركب 37.2 ٪ من 2023 إلى 2030
وحدة	القيمة (مليار دولار)
تجزئة	حسب نوع المؤسسة ، النشر ، صناعة الاستخدام النهائي
حسب نوع المؤسسة	الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم (الشركات الصغيرة والمتوسطة) الشركات الكبيرة
عن طريق النشر	سحاب برفقة
عن طريق الصناعة النهائية	الرعاية الصحية بيع بالتجزئة انها والاتصالات السلكية واللاسلكية الخدمات المصرفية والخدمات المالية والتأمين (BFSI) السيارات والنقل الإعلان والوسائط تصنيع آخرون (الطاقة والمرافق)