U.S. Machine Learning (ML) Market Size, Share & COVID-19 Impact Analysis, By Enterprise Type (Small and Mid-Sized Enterprises (SMEs) and Large Enterprises), By Deployment (Cloud and On-premise), By End-use Industry (Healthcare, Retail, IT and Telecommunication, BFSI, Automotive and Transportation, Advertising and Media, Manufacturing, and Others), and Country Forecast, 2023-2030

Die Marktgröße des US -amerikanischen maschinellen Lernens (ML) wurde im Jahr 2022 mit 4,74 Milliarden USD bewertet. Der Markt wird voraussichtlich von 6,49 Mrd. USD im Jahr 2023 auf 59,30 Milliarden USD bis 2030 wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 37,2% aufweist.

In einem Bericht des Center for Security and Emerging Technology (CSET) heißt es, dass 167 Investoren aus den USA an 401 Transaktionen teilgenommen haben und chinesische KI -Unternehmen mit 37% (oder 40,2 Milliarden USD) an der Finanzierung von 2015 bis 2021 zur Verfügung stellten. Qualcomm Ventures und Intel Capital wurden 13 bzw. 11 Investitionen, wie Washingtones Sanktionen schlechter wurden.

In den USA wächst das Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) exponentiell. Deep Learning ist eine Untergruppe von ML in der AI -Technologie. Der maschinelle Lernprozess wird unter Verwendung der hierarchischen Ebene der künstlichen neuronalen Netzwerke (ANN) durchgeführt. Aufgrund der Fortschritte bei tiefen Lernalgorithmen wird erwartet, dass der Markt in den USA wachsen wird. Darüber hinaus wird vorausgesagt, dass der ML-Markt aufgrund zahlreicher Unternehmen, die ihre tiefen Lernfähigkeiten stärken, um Innovationen zu fördern, in allen Endverbrauchsbranchen auszudehnen.

Covid-19-Auswirkungen

Covid-19-Pandemie, um beispiellose Marktchancen für führende Unternehmen zu schaffen

Gesundheitsorganisationen waren gezwungen, ihre Technologien schnell neu zu bewerten und Pläne für voranzutreibenDigitale TransformationAls sich der Coronavirus in den USA ausbreitete, in der Covid-19-Pandemie investierten Unternehmen, die in disruptive Technologien investierten und implementierten, wie Edge Computing, künstliche Intelligenz (KI), vernetzte Geräte und ML, dass diese Technologien sie bei der Erholung der anfänglichen Auswirkungen der Automatisierung der Outbreak und der Fahrt zu sichern.

Diese Faktoren trugen erheblich zum Marktwachstum des US -amerikanischen Marktes für maschinelles Lernen bei.

Neueste Trends

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Schnelle Einführung von Big Data in verschiedenen Endverbrauchsbranchen, um die Nachfrage nach ML zu steigen

Datenvolumina sind so weit gewachsen, dass in den letzten Jahren mehr Daten in der Geschichte der Menschheit mehr Daten erstellt wurden. Die BFSI-, Gesundheits-, IT- und Telekommunikations- und Automobilindustrien gehören zu den am stärksten von Big Data betroffenen. Die Anpassung an Big Data Services ist in den USA lobenswert gewachsen. Die ständig steigende Nachfrage nach Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen ist der Haupttreiber des robusten Big-Data-Marktes des Landes, der durch die wachsenden öffentlichen und privaten Dienstprogramme und -dienste ermöglicht wird.

Mit der Forschung zu ML zu beginnen,Big Data AnalyticsVorhersagetechnologien und KI-alle sind notwendig, um der US-Landwirtschaft einen starken Vorteil in der Lebensmittel- und landwirtschaftlichen Produktion zu verleihen-das National Institute of Food and Agriculture des USDA verlieh 11 Zuschüsse in der afri-Lebensmittel- und Landwirtschaft, die nicht formelle Bildung (FANE) -Programm unterstützt. Agriculture Cyberinformatics and Tools (FACT) -Programm im Rahmen der USDA-NIFA-Initiative für Landwirtschaft und Lebensmittelforschung (AFRI) bietet Finanzmittel für diese Zuschüsse.

Antriebsfaktoren

Die Erhöhung unstrukturierter Daten steigert die Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen

Die Verwendung unstrukturierter Daten in analytischen, regulatorischen und Entscheidungsprozessen steigt. In Marketingkampagnen und Business Intelligence wird die menschliche Entscheidungsfindung häufig durch unstrukturierte Datenanalysen beeinflusst. Diese Datenform ist in der Analytik zu sehen, die durch algorithmische Prozesse für maschinelles Lernen erzeugt wird, Daten ausInternet der Dinge (IoT)Geräte wie Ticker, Sensoren und andere funktionale sowie reiche Medien, einschließlich Wetter, Überwachung und Geodaten.

Laut Forbes wird vorausgesagt, dass unstrukturierte Daten bis 2025 um 175 Milliarden Zettabyte zunehmen, was den Weg für eine starke Nachfrage nach KI- und ML -Lösungen in den kommenden Jahren ebnet.

Rückhaltefaktoren

Mangelnde Codierungsfähigkeiten, die das Marktwachstum einschränken, die wahrscheinlich einschränken,

Experten im Codierungsbereich sind in den USA aufgrund fehlender Talente schwer zu finden. Obwohl moderne Technologie überall vorhanden ist, ist es heute fast unmöglich, die digitale Transformation ohne die Hilfe neuer Technologiespezialisten zu implementieren. Diese starke Realität wird nur noch schlechter, wenn die Lücke zwischen der Nachfrage und dem Angebot an hochqualifizierten IT -Experten wächst. Eine globale McKinsey -Umfrage ergab, dass bis 2030 ein Mangel an ca. 82,5 Millionen Codierern besteht. Ab sofort haben 87% der Unternehmen Schwierigkeiten, das von ihnen benötigte Codierungstalent zu finden.

Einige Branchen, insbesondere diejenigen, die Datenanalysen beteiligen, sind jedoch gleichzeitig in hohem Bedarf und wachsen schnell und müssen gleichzeitig dringend das Personal benötigen. Darüber hinaus schätzt das US -amerikanische Bureau of Labour Statistics, dass es bis 2026 einen Mangel an Ingenieuren über 1,2 Millionen gibt. Es wird erwartet, dass dies die Ausweitung des Marktanteils für maschinelles Lernen vorübergehend behindern wird.

SEGMENTIERUNG

Durch Unternehmenstypanalyse

Verbreitung von KI- und ML -Technologien zwischen KMU zur Förderung des Marktwachstums

Der Markt wird nach Unternehmenstyp in kleine und mittelgroße Unternehmen (KMU) und große Unternehmen aufgeteilt. In den kommenden Jahren werden KMU in den USA wahrscheinlich mehr maschinelles Lernlösungen verwenden. In der heutigen Wirtschaft,künstliche IntelligenzSysteme haben das Potenzial, die Kosten zu senken, insbesondere für KMU.

Während einige große US -amerikanische Unternehmen die globale Einführung von KI und maschinellem Lernen leiten, stehen die politischen Entscheidungsträger nun der Herausforderung, diesen Technologien in der gesamten Wirtschaft auszubreiten. Maschinenlernende Instrumente müssen 89% der US -Unternehmen mit weniger als 20 Mitarbeitern und 98% der Personen mit weniger als 100 Mitarbeitern zur Verfügung gestellt werden, um das Land des Landes zu helfen, das vollständige Produktivitätspotenzial zu erreichen. KMU erholen sich immer noch von den Auswirkungen der laufenden Covid-19-Krise, sodass ein AI-fähiger Produktivitätsschub sehr praktisch wäre.

Durch Bereitstellungsanalyse

Cloud-basierte plattformübergreifende Plattformen für maschinelles Lernen, um den Marktfortschritt zu erweitern

Basierend auf dem Einsatz wurde der Markt in lokale und Cloud unterteilt. Einige der Hauptakteure auf dem Markt bieten Cloud-basierte oder vor Ortmaschinelles LernenLösungen. Es wird erwartet, dass das Cloud -Segment ein bemerkenswertes Wachstum erlebt. Flexibilität, automatische Software-Upgrades, Katastrophenverwaltung über Cloud-basierte Backup-Systeme und verbesserte Effizienz sind die wichtigsten Vorteile, die die Implementierung von Cloud-basierten Bereitstellungsmodellen für Deep-Learning-Softwarelösungen und -Dienste ausgelöst haben.

Google Cloud beispielsweise wird von Alphabet, Inc. bereitgestellt. In Google Cloud gibt es eine breite Palette von KI- und ML -Tools. BigML bietet Unternehmen vor Ort für Unternehmen, die Konfiguration, Instandhaltung und Verwaltung ihrer eigenen Installationen erfordern.

Durch Endverwendungsbrancheanalyse

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BFSI- und Automobil- und Transportsegmente, um eine bemerkenswerte Wachstumsrate aufgrund der Einführung von ML -Lösungen zu beobachten

Banken und andere Geldorganisationen beeinflussen die Fortschritte bei maschinellem Lerntechnologien, um eine falsche Darstellung zu erkennen und erhebliche Erkenntnisse in Daten zu verweisen. In den USA hat sich der E-Commerce als Haupttreiber für Geschäftspraktiken im Einzelhandel erwiesen. Einzelhändler nutzen Machine Intelligence, um Daten zu sammeln, sie zu analysieren und Kunden personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten. Die Nachfrage der Finanz- und Einzelhandelssektoren nach dieser Technologie wird durch diese Faktoren angeheizt.

Die Automobil- und Transportbranche wird voraussichtlich in den kommenden Jahren erheblich wachsen. Die Nachfrage nach hochmodernen Lösungen wird von Forschung und Entwicklung von selbstfahrenden Autos und autonomen Transportmitteln angetrieben.

Hauptakteure der Branche

Die wichtigsten Akteure konzentrieren sich darauf, ihre geografische Präsenz zu erweitern, um auf dem Markt zu konkurrieren

Die Wettbewerbslandschaft des US -amerikanischen ML -Marktes ist mit einigen wichtigen Akteuren, die weltweit und regional tätig sind, konsolidiert. Um ihre Positionen auf dem US -amerikanischen Markt zu stärken und ihre jeweiligen Portfolios zu erweitern, bilden wichtige Akteure strategische Allianzen.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die vorgestellt wurden:

• IBM Corporation(UNS.)
• Oracle Corporation(UNS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(UNS.)
• Microsoft Corporation(UNS.)
• Amazon, Inc.(UNS.)
• Fair Isaac Corporation(UNS.)
• RapidMiner Inc.(UNS.)
• H2O.ai(UNS.)
• Teradata (USA)
• Tibco Software Inc. (USA)

Schlüsselentwicklungen der Branche

• Juni 2022–Die Integration der Teradata Vantage Multi-Cloud-Daten- und Analyse-Plattform mit Amazon Sagemaker und deren allgemeine Verfügbarkeit wurden von Teradata veröffentlicht. Diese Aktion unterstützt das Analytics-Framework von Teradata von Analytics 123, das Organisationen bietet, die mit KI/ML-Initiativen auf Produktionsebene zu kämpfen haben, einen Schritt-für-Schritt-Ansatz zur Skalierung ihrer analytischen Modellbereitstellung.
• Oktober 2022 -Das künstliche Intelligenzsystem von IBM (System-on-Chip) wurde der Öffentlichkeit kürzlich zur Verfügung gestellt. Das Gerät ist so konzipiert, dass sie Deep -Learning -Modelle effizienter und erheblich schneller trainieren und ausführen. Das System verfügt aufgrund eines 5 -nm -Prozessknotens über 32 Verarbeitungskerne und 23 Milliarden Transistoren im SOC.

Berichterstattung

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Der Forschungsbericht bietet eine umfassende Analyse des Marktes. Es konzentriert sich auf wichtige Aspekte wie prominente Unternehmen und führende Anwendungen des Produkts. Darüber hinaus zeigt der Bericht wichtige Entwicklungen der Branche und bietet Einblicke in die Markttrends. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren enthält der Bericht andere Faktoren, die in den letzten Jahren zum Marktwachstum beigetragen haben.

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