通过企业类型（中小型企业（中小型企业（SME）和大型企业），美国机器学习（ML）的市场规模，份额和COVID-19影响分析，通过部署（云和本地），最终用途行业（医疗保健，零售，IT，IT和电信，IT和Telecommunication，BFSI，AutoMot和Automot，Automot和Mandustration，Adverting and Manderting and Manderting and Manderting and Manderting and Manduting and Manderting and Manderting and Mandutistration，and Mandutistrative and Mandutistrative and Manduting and Medalistrative，以及

美国机器学习（ML）的市场规模在2022年价值47.4亿美元。预计该市场将从2023年的64.9亿美元增长到2030年的5930亿美元，在预测期间的复合年增长率为37.2％。

安全与新兴技术中心（CSET）的一份报告指出，来自美国的167名投资者参加了401次交易，从2015年到2021年为中国人工智能业务提供了37％（或402亿美元）的资金。高级企业和英特尔资本分别进行了13和11投资，因为华盛顿的创业率更差。

在美国，人工智能（AI）领域正在以指数级的速度扩展。深度学习是AI技术中ML的子集。机器学习过程是使用人工神经网络（ANN）的层次结构进行的。由于深度学习算法的进步，预计美国的市场将会扩展。此外，还可以预测，由于众多企业增强了他们鼓励创新的深度学习能力，ML市场将在所有最终用途行业中扩展。

COVID-19影响

COVID-19大流行为领先的公司创造前所未有的市场机会

医疗机构被迫迅速重新评估其技术，并推进计划数字转换随着冠状病毒的投资和实施颠覆性技术，例如边缘计算，人工智能（AI），连接的设备和ML等公司开始，这些技术开始意识到，这些技术正在帮助它们从爆发和驾驶未来的业务自动化的初始影响中恢复。

这些因素对美国机器学习市场的增长产生了重大贡献。

最新趋势

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在各种最终用途行业中快速采用大数据以激增ML的需求

数据量已逐渐增长到过去几年中比以往任何时候都创建更多数据的地步。 BFSI，医疗保健，IT和电信以及汽车行业是受大数据影响最大的行业之一。在美国，对大数据服务的改编以值得称赞的速度增长了，从结构化和非结构化来源对数据的需求不断增加，这是美国强大的大数据市场的主要驱动力，这是由不断增长的公共和私人公用事业和服务使得这成为可能。

开始研究ML，大数据分析, predictive technologies, and AI—all of which are necessary to give the U.S. agriculture a strong edge in food and agricultural production—the USDA's National Institute of Food and Agriculture awarded 11 grants in the AFRI Food and Agriculture Non-formal Education (FANE) program supports content development and activities for non-formal education to foster development of technology-savvy youth, totaling more than USD 7 million in December 2021. The Food and USDA-NIFA农业和食品研究计划（AFRI）下的农业网络信息和工具（事实）计划为这些赠款提供了资金。

驱动因素

非结构化数据的增加将促进机器学习解决方案的开发

在分析，监管和决策过程中使用非结构化数据正在上升。在营销活动和商业智能中，人类决策经常受非结构化数据分析的影响。可以在机器学习算法过程中产生的分析中看到这种数据形式物联网（物联网）股票，传感器和其他功能性的设备以及丰富的媒体，包括天气，监视和地理空间数据。

根据《福布斯》的数据，到2025年，非结构化数据预计将增加1750亿个Zettabytes，为未来几年对AI和ML解决方案的强劲需求铺平了道路。

限制因素

缺乏可能限制市场增长的编码技能

由于缺乏IT人才，在美国很难找到编码领域的专家。即使到处都有现代技术，但如果没有新技术专家的帮助，今天几乎不可能实施数字化转型。随着高技能IT专家的需求和供应之间的差距的增长，这种鲜明的现实只会变得更糟。一项全球麦肯锡调查发现，到2030年，将短缺约8250万个编码人员。截至目前，有87％的企业难以找到所需的编码人才。

但是，某些行业，特别是涉及数据分析的行业，同时设法达到高需求并迅速增长，同时也迫切需要员工。此外，美国劳工统计局估计，到2026年，工程师将短缺超过120万。预计这将暂时阻碍美国机器学习市场份额的扩张。

分割

通过企业类型分析

中小企业中AI和ML技术的扩散以推动市场增长

该市场按企业类型分为中小型企业（中小企业）和大型企业。在未来几年中，美国中小型企业可能会更多地使用机器学习解决方案。在当今的经济中人工智能系统有可能降低成本，尤其是对于中小企业。

尽管一些大型美国公司正在领导全球采用AI和机器学习，但决策者现在面临着帮助这些技术在整个经济中传播的挑战。需要向89％的美国企业提供机器学习工具，其中少于20名员工，而98％的员工中有98％的员工可以帮助该国发挥其全部生产力潜力。中小企业仍在从持续的Covid-19危机的影响中恢复过来，因此AI-Sable-Sable Intive Titury Timity提升将非常方便。

通过部署分析

基于云的机器学习平台以增加市场的进步

基于部署，市场已分为本地和云。市场上的一些主要参与者提供基于云或本地的主要参与者机器学习解决方案。预计云部门将见证显着的增长。灵活性，自动软件升级，通过基于云的备份系统进行灾难管理以及提高效率是促使实施基于云的交付模型的重要优势，以实施深度学习软件解决方案和服务。

例如，Google Cloud由Alphabet，Inc.提供。 BIGML为需要配置，维护和管理自己安装的企业提供本地部署。

通过最终用途行业分析

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BFSI和汽车和运输领域，目睹了由于采用ML解决方案而引起的值得注意的增长率

银行和其他货币组织会影响机器学习技术的进步，以检测虚假陈述并指出对数据的重要见解。在美国，电子商务已被证明是零售贸易业务实践的主要驱动力。零售商使用机器智能收集数据，分析并使用它为客户提供个性化的购物体验。这些因素推动了财务和零售部门对这项技术的需求。

预计在未来几年中，汽车和运输行业将大大增长。对自动驾驶汽车和自动运输的研发驱动了对尖端解决方案的需求。

关键行业参与者

主要参与者专注于扩大其地理影响力以在市场上竞争

美国ML市场的竞争格局与全球和地区开展业务的一些关键参与者合并。为了加强其在美国市场的地位并扩大各自的投资组合，主要参与者正在建立战略联盟。

关键公司的清单：

• IBM公司（我们。）
• Oracle Corporation（我们。）
• 惠普Packard企业公司（我们。）
• 微软公司（我们。）
• 亚马逊公司（我们。）
• 公平的艾萨克公司（我们。）
• Rapidminer Inc.（我们。）
• H2O.AI（我们。）
• Teradata（美国）
• TIBCO软件公司（美国）

关键行业发展

• 2022年6月 - Teradata将Teradata Vantage多云数据和分析平台与Amazon Sagemaker及其一般可用性的集成。该动作支持Teradata的分析123 Analytics框架，该框架为组织苦苦挣扎的组织提供了生产级AI/ML计划，一种逐步的方法来扩展其分析模型部署。
• 2022年10月 - IBM的片上系统（SOC）人工智能系统最近向公众提供。该设备旨在比CPU更有效，更快地训练和运行深度学习模型。由于5 nm的过程节点，该系统在SOC上具有32个处理核心和230亿个晶体管。

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研究报告提供了对市场的全面分析。它着重于关键方面，例如著名公司和产品的领先应用。除此之外，该报告还强调了关键的行业发展，并提供了对市场趋势的见解。除上述因素外，该报告还包括近年来有助于市场增长的其他因素。

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