Tamaño del mercado de EE. UU. Aprendizaje automático (ML), Share & Covid-19 Impact Analysis, por tipo empresarial (empresas pequeñas y medianas (PYME) y grandes empresas), por implementación (en la nube y en las instalaciones), por la industria de uso final (atención médica, venta minorista, TI y telecomunicaciones, BFSI, automotriz y transporte, publicidad y medios de comunicación, fabricantes y otros), y el país, y el país, 2023

El tamaño del mercado de EE. UU. Aprendizaje automático (ML) se valoró en USD 4.74 mil millones en 2022. Se espera que el mercado crezca de USD 6.49 mil millones en 2023 a USD 59.30 mil millones para 2030, que exhibe una tasa compuesta anual del 37.2% durante el período de pronóstico.

Un informe del Centro de Seguridad y Tecnología Emergente (CSET) establece que 167 inversores de los EE. UU. Participaron en 401 transacciones, proporcionando a las empresas de IA chinas un 37% (o USD 40.2 mil millones) en fondos de 2015 a 2021. Qualcomm Ventures e Intel Capital hicieron 13 y 11 inversiones, respectivamente, a medida que las sanciones de Washington empeoraron.

En los EE. UU., El campo de la inteligencia artificial (IA) se está expandiendo a un ritmo exponencial. El aprendizaje profundo es un subconjunto de ML en tecnología AI. El proceso de aprendizaje automático se lleva a cabo utilizando el nivel jerárquico de redes neuronales artificiales (ANN). Debido a los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo, se anticipa que el mercado en los Estados Unidos se expandirá. Además, se predice que el mercado de ML se expandirá en todas las industrias de uso final como resultado de numerosas empresas que fortalecen sus capacidades de aprendizaje profundo para fomentar la innovación.

Impacto Covid-19

Pandemia de Covid-19 para crear oportunidades de mercado sin precedentes para las empresas líderes

Las organizaciones de atención médica se vieron obligadas a reevaluar rápidamente sus tecnologías y avanzar con planes paratransformación digitalA medida que el coronavirus comenzó a extenderse por los EE. UU. Además, durante la pandemia de Covid-19, las compañías que invirtieron e implementaron tecnologías disruptivas, como la computación de borde, la inteligencia artificial (IA), los dispositivos conectados y la ML, comenzaron a darse cuenta de que estas tecnologías les estaban ayudando a recuperar los efectos iniciales de la excursión e impulsar la automatización empresarial futura.

Estos factores contribuyeron significativamente al crecimiento del mercado de aprendizaje automático de EE. UU.

Últimas tendencias

Descargar muestra gratuita para conocer más sobre este informe.

Adopción rápida de grandes datos en diversas industrias de uso final para aumentar la demanda de ML

Los volúmenes de datos han crecido hasta el punto en que se crearon más datos en los últimos años que nunca en la historia humana. Las industrias BFSI, Healthcare, TI y Telecom y Automotive se encuentran entre las más afectadas por Big Data. La adaptación a Big Data Services ha crecido a un ritmo encomiable en los EE. UU.

Para comenzar a investigar sobre ML,Análisis de big data, tecnologías predictivas y AI, todas las cuales son necesarias para brindar a la agricultura de los EE. UU. Una fuerte ventaja en la producción alimentaria y agrícola, el Programa del Instituto Nacional de Agricultura y Agricultura del USDA otorgó 11 subvenciones en la AFRI Food and Agriculture No Formal Education (Fane) apoya el desarrollo y las actividades de la alimentación de la alimentación y las actividades de la alimentación a la febrera de los jóvenes de la tecnología, el total de 721 de la USD 721. (Hecho) Programa bajo la Iniciativa de Investigación de Agricultura e Alimentos del USDA-NIFA (AFRI) proporciona fondos para estas subvenciones.

Factores de conducción

El aumento de los datos no estructurados aumentará el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático

El uso de datos no estructurados en procesos analíticos, regulatorios y de toma de decisiones está en aumento. En las campañas de marketing y la inteligencia empresarial, la toma de decisiones humanas es frecuentemente influenciada por el análisis de datos no estructurado. Esta forma de datos se puede ver en el análisis producido por procesos algorítmicos de aprendizaje automático, datos deInternet de las cosas (IoT)Dispositivos, como tickers, sensores y otros funcionales, así como medios ricos, incluidos el clima, la vigilancia y los datos geoespaciales.

Según Forbes, se predice que los datos no estructurados aumentarán en 175 mil millones de zettabytes para 2025, allanando el camino para una fuerte demanda de soluciones de IA y ML en los próximos años.

Factores de restricción

Falta de habilidades de codificación que probablemente limitarán el crecimiento del mercado

Los expertos en el campo de codificación son difíciles de encontrar en los EE. UU. Debido a la falta de talento de TI. Aunque la tecnología moderna está presente en todas partes, es casi imposible implementar la transformación digital hoy sin la ayuda de nuevos especialistas en tecnología. Esta cruda realidad solo empeorará a medida que crece la brecha entre la demanda y la oferta de expertos en TI altamente calificados. Una encuesta global de McKinsey encontró que para 2030, habrá una escasez de aproximadamente 82.5 millones de codificadores. A partir de ahora, el 87% de las empresas tienen problemas para encontrar el talento de codificación que requieren.

Sin embargo, algunas industrias, particularmente aquellas que involucran análisis de datos, logran tener una gran demanda y crecer rápidamente, al tiempo que también necesitan desesperadamente personal. Además, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. Estima que habrá una escasez de ingenieros superiores a 1,2 millones para 2026. Se anticipa que esto impedirá temporalmente la expansión de la cuota de mercado de aprendizaje automático de EE. UU.

SEGMENTACIÓN

Por análisis de tipo empresarial

Proliferación de tecnologías de IA y ML entre las PYME para impulsar el crecimiento del mercado

El mercado se divide en pequeñas y medianas empresas (PYME) y grandes empresas por tipo de empresa. En los próximos años, es probable que las PYME en los Estados Unidos usen más soluciones de aprendizaje automático. En la economía actual,inteligencia artificialLos sistemas tienen el potencial de reducir los costos, especialmente para las PYME.

Mientras que algunas grandes empresas estadounidenses están liderando la adopción global de IA y aprendizaje automático, los formuladores de políticas ahora enfrentan el desafío de ayudar a estas tecnologías a extenderse a toda la economía. Las herramientas de aprendizaje automático deben estar a disposición del 89% de las empresas estadounidenses con menos de 20 empleados y el 98% de aquellos con menos de 100 empleados para ayudar al país a alcanzar su total potencial de productividad. Las PYME todavía se están recuperando de los efectos de la crisis de Covid-19 en curso, por lo que un impulso de productividad habilitado para AI sería bastante útil.

Por análisis de implementación

Plataformas de aprendizaje automático basadas en la nube para aumentar el progreso del mercado

Basado en la implementación, el mercado se ha dividido en instalaciones y nubes. Algunos de los principales actores del mercado proporcionanaprendizaje automáticosoluciones. Se espera que el segmento de la nube sea testigo de un crecimiento notable. La flexibilidad, las actualizaciones automáticas de software, la gestión de desastres a través de sistemas de copia de seguridad basados ​​en la nube y una eficiencia mejorada son las ventajas clave que han provocado la implementación de modelos de entrega basados ​​en la nube para soluciones y servicios de software de aprendizaje profundo.

Google Cloud, por ejemplo, es proporcionada por Alphabet, Inc. Una amplia gama de herramientas de IA y ML están disponibles en Google Cloud. BIGML proporciona implementaciones locales para empresas que requieren configuración, mantenimiento y gestión de sus propias instalaciones.

Por análisis de la industria del uso final

Para saber cómo nuestro informe puede ayudar a optimizar su negocio, Hable con un analista

BFSI y segmentos automotrices y de transporte para presenciar una tasa de crecimiento notable debido a la adopción de soluciones de ML

Los bancos y otras organizaciones monetarias influyen en los avances en tecnologías de aprendizaje automático para detectar tergiversación y señalar información significativa en los datos. En los EE. UU., El comercio electrónico ha demostrado ser un importante impulsor de las prácticas comerciales comerciales minoristas. Los minoristas usan la inteligencia de máquinas para recopilar datos, analizarlos y usarlos para proporcionar a los clientes experiencias de compra personalizadas. La demanda de los sectores financieros y minoristas de esta tecnología se ve impulsada por estos factores.

Se espera que la industria automotriz y del transporte crezca considerablemente en los próximos años. La demanda de soluciones de vanguardia está impulsada por la investigación y el desarrollo de los automóviles autónomos y el transporte autónomo.

Actores clave de la industria

Los jugadores clave se centran en expandir su presencia geográfica para competir en el mercado

El panorama competitivo del mercado de ML de EE. UU. Se consolida con algunos actores clave que operan a nivel mundial y regional. Para fortalecer sus posiciones en el mercado estadounidense y ampliar sus respectivas carteras, los principales actores están formando alianzas estratégicas.

Lista de las compañías clave perfiladas:

• IBM Corporation(A NOSOTROS.)
• Corporación Oracle(A NOSOTROS.)
• Hewlett Packard Enterprise Company(A NOSOTROS.)
• Microsoft Corporation(A NOSOTROS.)
• Amazon, Inc.(A NOSOTROS.)
• Fair Isaac Corporation(A NOSOTROS.)
• RapidMiner Inc.(A NOSOTROS.)
• H2O.AI(A NOSOTROS.)
• Teradata (EE. UU.)
• Tibco Software Inc. (EE. UU.)

Desarrollos clave de la industria

• Junio ​​de 2022–Teradata hizo pública la integración de la plataforma de datos y análisis de múltiples nubes Teradata Vantage con Amazon Sagemaker y su disponibilidad general. Esta acción respalda el Marco Analítico Analytics 123 de Teradata, que ofrece a las organizaciones que tienen dificultades con las iniciativas de IA/ML de nivel de producción un enfoque paso a paso para escalar su despliegue de modelo analítico.
• Octubre de 2022 -El sistema de inteligencia artificial del sistema en chip de IBM (SOC) se puso recientemente a disposición del público. El dispositivo está diseñado para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo de manera más eficiente y significativa más rápida que las CPU. El sistema tiene 32 núcleos de procesamiento y 23 mil millones de transistores en el SOC debido a un nodo de proceso de 5 nm.

Cobertura de informes

Para obtener información detallada sobre el mercado, Descargar para personalizar

El informe de investigación proporciona un análisis exhaustivo del mercado. Se centra en aspectos clave como las empresas prominentes y las principales aplicaciones del producto. Además de esto, el informe destaca los desarrollos clave de la industria y ofrece información sobre las tendencias del mercado. Además de los factores mencionados anteriormente, el informe incluye otros factores que han contribuido al crecimiento del mercado en los últimos años.

Informe de alcance y segmentación