机器学习即服务 (MLaaS) 市场规模、份额和行业分析，按组件（解决方案和服务）、按企业类型（中小企业和大型企业）、按应用（营销和广告、欺诈检测和风险管理、预测分析、增强和虚拟现实、自然语言处理等（网络分析））、按行业（BFSI、制造、医疗保健、航空航天和国防、政府和其他（能源和公用事业））以及区域预测， 2026-2034

2025年，全球机器学习即服务（MLAAS）市场规模为622.2亿美元。预计该市场将从2026年的846.1亿美元增长到2034年的9890.9亿美元，预测期内复合年增长率为35.98%。

随着越来越多的行业现在使用 ML 平台，全球机器学习即服务 (MLaaS) 市场正在不断扩大，因为这种可访问性有助于他们创建客户服务自动化和更好的营销策略。组织可以使用 MLaaS 在基于云的平台上获取机器学习工具和专业服务，但不需要广泛的 ML 系统内部知识。

MLaaS 市场现在提供了满足不同业务部门和应用程序的独特需求的专用工具。

机器学习即服务 (MLaaS) 市场驱动力

人工智能和机器学习 拓展市场

MLaaS 市场增长的动力来自于各行各业在各地使用机器学习工具的企业。公司正在认识到人工智能和机器学习可以通过强大的方式改善业务成果，同时为客户提供更好的服务并开发新的解决方案。

正在进行的研究 推进市场

人工智能和机器学习的快速发展推动了 MLaaS 市场的增长。正在进行的研究产生了更好的算法和先进的模型，可以改善深度学习和自然语言处理功能。

机器学习即服务 (MLaaS) 市场限制

保护客户数据所涉及的风险 成为潜在的障碍

MLaaS 行业面临着重大的增长限制，因为企业必须应对保护客户数据所涉及的风险。将数据放入云机器学习服务的企业必须适当处理敏感信息。当数据存储在第三方服务器上时，组织会面临与非法数据访问和安全漏洞相关的问题，而且他们必须遵守 GDPR 和 CCPA 规则。

机器学习即服务 (MLaaS) 市场机会

各行业的应用不断增加，为该市场创造机会

MLaaS 市场将快速增长，因为新的行业和应用提供了许多商机。企业将机器学习视为解决难题和激发创新的一种方式，因此他们寻找新的 MLaaS 应用程序。农业行业应用机器学习即服务来改善作物监测并利用人工智能估计未来的收成结果。

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 市场驱动因素、限制因素和机遇
• 主要行业参与者的影响力和主要发展
• 业务增长
• 主要国家的研发举措

分割

按成分分析

按组件划分，机器学习即服务 (MLaaS) 市场分为解决方案和服务。

解决方案部门通过提供用于构建和部署机器学习工具以及自动学习工具的即用型模型、接口和平台来处理基本的机器学习技术。更多组织将这些解决方案添加到其运营中，因为高质量的机器学习应用程序变得更易于使用。

通过服务部门，公司提供建立和控制 MLaaS 解决方案所需的技能和服务。服务市场显着扩大，因为更多的公司需要训练有素的专业人员来处理机器学习操作。

按企业类型分析

根据企业类型，市场分为中小企业和大型企业。

小型企业推动了 MLaaS 的采用，因为这项技术变得经济实惠且易于访问。通过轻松访问人工智能平台，中小企业获得更多权力来创建和扩展业务，从而扩大市场覆盖范围。

大型企业利用其能力将 ML 技术扩展到全球许多单位和部门，通过突破 MLaaS 限制和激发产品更新来推动市场增长。

按应用分析

根据应用，市场分为营销和广告、欺诈检测和风险管理、预测分析、增强和虚拟现实、自然语言处理和其他（网络分析）。

从根本上来说，MLaaS 改变了公司在营销和广告功能中与受众互动的方式。营销组织对 MLaaS 技术的广泛使用创造了额外的商机，从而促进了市场的整体增长。

欺诈检测和风险管理部门依靠 MLaaS 来保护企业免受其面临的财务威胁。由于网络威胁变得越来越普遍和复杂，组织需要 MLaaS 解决方案来更好地管理风险，从而推动市场强劲增长。

行业分析

根据行业，市场分为 BFSI、制造业、医疗保健、航空航天和国防、政府和其他（能源和公用事业）。

BFSI 组织使用 ML 即服务来管理更多数据并以数字方式为客户提供服务，这意味着他们需要先进的 ML 系统来改善运营并降低风险。该细分市场可能会大幅飙升。

在制造业中，MLaaS 通过预测设备故障、同时监控产品质量和管理库存改进来提高性能。使用 MLaaS 技术实现更好的生产方法可推动行业增长，从而扩大 MLaaS 市场规模。

区域分析

根据地区，机器学习即服务 (MLaaS) 市场已在北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲进行了研究。

MLaaS 市场受到北美条件的巨大推动力，尤其是美国的条件。该地区拥有众多在开发 ML 技术方面处于领先地位的云服务提供商、技术公司和初创公司。美国通过广泛的人工智能资金支出支持先进技术的发展，这使得企业能够尽早引领新想法。从金融服务到医疗保健和零售行业的北美公司都将 MLaaS 解决方案作为其战略的核心，以保持市场领先地位。

• 根据美国国家标准与技术研究所的数据，预计到 2024 年，65% 的美国企业将采用 MLaaS 解决方案。
• 根据美国 FDA 的数据，到 2024 年，美国医疗保健行业的 MLaaS 采用率预计将增长 40%。

欧洲是最大的 MLaaS 市场参与者之一，具有自己特殊的市场习惯。 GDPR 风格的规则要求欧洲开发人员构建 MLaaS 解决方案，以确保客户个人信息的安全。更多欧洲组织使用 MLaaS 来改进其工作，特别关注制造、医疗保健和金融业务。该地区的不同行业与研究项目相结合，能够开发满足特定业务需求的定制 MLaaS 解决方案。

随着亚太地区数字经济的增长和数字基础设施的扩展，亚太地区的公司更多地利用 MLaaS 技术。中国、日本、印度和韩国涌现出大量人工智能和机器学习研究项目。该地区众多的人口和更好的互联网连接产生了大量数据，推动客户转向 MLaaS 服务。亚太地区不同行业的许多组织现在都在其在线商店、金融服务和制造工厂中使用人工智能技术。

涵盖的主要参与者

该报告包括以下主要参与者的简介：

• 微软公司（美国）
• 谷歌有限责任公司（Alphabet Inc.）（美国）
• IBM公司（美国）
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• AT&T（美国）
• BigML Inc.（俄勒冈州）
• 惠普企业公司（美国）
• 费尔艾萨克公司 (FICO)（美国）
• SAS Institute Inc.（美国）
• Yottamine Analytics LLC（美国）
• Ersatz 实验室（美国）
• Fuzzy.ai（美国）
• Sift-Science Inc.（美国）

主要行业发展

• 2024 年 2 月，Google Cloud 更新了 Vertex AI，以帮助更多人使用生成式 AI 并简化他们的机器学习流程。该平台通过向更多可以更好地开发应用程序的用户提供 Gemini 模型以及用于定制和发布模型的更好工具而得到改进。 Google Cloud 努力改进 Vertex AI 安全控制和数据管理功能，使系统更容易为企业客户所接受。
• 2024 年 3 月，微软与 Azure 机器学习和 Power BI 合作，让用户可以更轻松地在查看数据和使用机器进行预测之间切换。更新后的产品允许 Power BI 用户将 Azure ML 模型直接嵌入到报告中，以便他们可以在仪表板旁边查看实时预测。
• 2024 年 2 月，Wipro 与 IBM 合作发布了人工智能就绪平台，旨在加速商业人工智能的采用。 Wipro 与 IBM 联手为客户提供一个完整的平台，将 IBM 的 AI 和云服务与 Wipro 的行业知识联系起来，以处理 AI 应用程序开发流程。