기계 학습 (ML) 플랫폼 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (클라우드 기반, 온 프레미스), 응용 프로그램에 의한 (중소 기업 (SMES), 대기업, 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 규모

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장의 가치는 2024 년에 5,340.92 백만 달러로 평가되었으며 2025 년에 2033 년까지 2025 년에서 2033 년 사이에 33.6%의 성장률을 반영하여 시장은 72,422.7 백만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

미국 머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장은 의료, 금융 및 기술과 같은 산업의 높은 채택률에 의해 지배적 인 점유율을 보유하고 있습니다. AI 및 클라우드 컴퓨팅 솔루션의 발전으로 수요가 발생합니다.

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장은 인공 지능 기술의 광범위한 채택으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 2024 년에 시장의 가치는 3,532 억 달러이며 2025 년에는 4,999 억 달러에이를 것으로 예상됩니다. 2032 년까지 시장은 크게 증가하여 309.68 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 산업 전반의 데이터 중심 의사 결정에 대한 요구가 증가함에 따라 발생하며, 이는 운영을 최적화하고 데이터를보다 효과적으로 활용하려는 비즈니스에 ML 플랫폼이 필수적입니다.

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 동향

ML 플랫폼 시장은 배포 유형과 응용 프로그램의 주목할만한 트렌드로 특징 지어집니다. 클라우드 기반 ML 플랫폼은 시장을 지배하며 확장 성, 비용 효율성 및 접근 용이성으로 인해 시장 점유율의 약 65%를 차지합니다. 그러나 온 프레미스 솔루션은 여전히 ​​데이터 보안 및 운영을 엄격하게 제어 해야하는 대기업에서 선호하는 시장의 약 35%를 구성합니다. 시장 응용 프로그램의 경우 대기업은 예측 분석, 운영 최적화 및 고객 세분화를 위해 ML을 활용하기 때문에 대다수의 주식을 보유하고 있습니다. 중소 기업 (SME)은 솔루션이 더욱 접근 가능하고 저렴 해짐에 따라 채택률이 약 25% 증가하면서 ML 플랫폼을 빠르게 채택하고 있습니다. 지역적으로 북아메리카는 40% 이상의 지배적 인 점유율을 보유하고 있으며, 유럽과 아시아 태평양 지역의 상당한 기여로 성장은 매년 약 20%로 가속화되고 있습니다.

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장 역학

머신 러닝 플랫폼 시장은 몇 가지 주요 요소의 영향을받습니다. 첫째, 데이터 분석에 대한 수요는 증가하고 있으며, 회사의 60% 이상이 ML을 사용하여 방대한 양의 데이터로부터 통찰력을 얻었습니다. 특히 산업 전반의 데이터 중심 프로세스가 확산되면서 대규모 데이터 세트를 관리하고 분석 할 고급 플랫폼이 점점 중요 해지고 있습니다. 클라우드 플랫폼이 시장 점유율의 약 65%를 차지하기 때문에 클라우드 인프라와 같은 확장 가능한 컴퓨팅 리소스의 가용성은 ML의 채택을 향상시키고 있습니다. 이러한 운전자에도 불구하고 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려와 ML 시스템을 관리하기위한 숙련 된 전문가의 부족과 같은 문제는 계속해서 광범위한 채택을 제한하여 시장 제한의 약 20%에 기여합니다. 또한 IoT 및 Edge Computing과 같은 신흥 기술과 ML의 통합은 혁신을 촉진하여 새로운 성장 기회를 창출하며 시장을 빠른 속도로 나아가는 것입니다. 이러한 발전은 향후 몇 년 동안 시장 진화를 약 15% 늘릴 것으로 예상됩니다.

운전사

"제약에 대한 수요 증가"

의약품에 대한 수요 증가는 시장의 중요한 원동력입니다. 전 세계 인구의 60% 이상이 현재 제약에 의존하여 고급 제조 기술의 필요성을 주도합니다. 전 세계 인구의 70% 이상에 영향을 미치는 심장병, 암 및 당뇨병과 같은 만성 질환은 제약 부문에서 기계 학습 플랫폼의 채택을 위해 약물 발견, 생산 공정 및 임상 시험을 개선하고 있습니다.

제지

"리퍼브 장비에 대한 수요"

리퍼브 장비에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 성장에 구속됩니다. 특히 신흥 시장에서 많은 비즈니스가 비용을 줄이기 위해 개조 된 기계로 전환하고 있습니다. 결과적 으로이 추세로 인해 기계 학습 플랫폼을 포함한 새로운 고급 기술의 채택률이 느려졌습니다. 개조 된 장비의 장기 신뢰성에 대한 초기 투자 비용과 우려는 종종 특정 부문에서보다 새롭고 효율적인 솔루션의 성장을 방해합니다.

기회

"개인화 된 의약품의 성장"

시장 확장의 중요한 기회는 개인화 된 의약품의 성장에 있습니다. 유전체학 및 생명 공학의 발전으로 글로벌 제약 회사의 25% 이상이 환자 결과를 개선하기 위해 개인화 된 치료에 중점을두고 있습니다. 기계 학습 플랫폼은 향후 몇 년 동안 크게 증가 할 것으로 예상되는 추세 인 맞춤형 요법을 개발하기 위해 환자 데이터를 분석하는 데 중요합니다.

도전

"제약 장비의 비용 상승"

제약 제조 장비와 관련된 비용과 지출 상승은 주요 과제를 제시합니다. 기계 학습 플랫폼의 기술 발전이 계속 발전함에 따라 이러한 시스템 구현에 필요한 자본이 증가했습니다. 제약 회사의 40% 이상이 높은 초기 투자 비용을 장벽으로 나타내는 많은 소규모 기업이 이러한 고급 기술을 채택하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 업계의 경쟁 우위를 제한 할 수 있습니다.

세분화 분석

기계 학습 (ML) 플랫폼 시장은 배포 유형 및 응용 프로그램을 기반으로 세분화 할 수 있습니다. 배포 유형은 주로 클라우드 기반 및 온-프레미스 플랫폼으로 나뉘어 있으며 각각 다른 비즈니스 요구 및 선호도를 제공합니다. 반면, ML 플랫폼의 응용 프로그램은 중소 기업 (SME)과 대기업마다 크게 다르며 각 그룹은 특정 운영 및 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위해 이러한 플랫폼을 사용합니다. 기업이 계속 AI를 수용함에 따라,이 부문들은 각 플랫폼 유형의 채택과 다양한 산업에서의 응용 프로그램을 형성하는 뚜렷한 트렌드와 함께 시장의 진화를 주도하고 있습니다.

유형별

• 클라우드 기반 : 클라우드 기반 ML 플랫폼은 총 주식의 약 65%를 차지하는 시장을 지배합니다. 이러한 플랫폼은 확장 성, 유연성 및 비용 효율성에 선호하여 비즈니스는 상당한 인프라 투자없이 머신 러닝 모델을 배치 할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼은 특히 데이터 분석, 예측 모델링 및 자동화를위한 저렴하고 확장 가능한 솔루션이 필요한 중소기업 (SME)에 특히 유리합니다. 클라우드 기반 솔루션은 비즈니스에 최첨단 ML 도구와 방대한 계산 능력에 빠르게 액세스 할 수 있도록하여 금융, 의료 및 전자 상거래를 포함한 다양한 부문에서 AI 응용 프로그램을 구현할 수 있습니다. 클라우드 채택이 계속 증가함에 따라이 부문은 시장에서 주요 위치를 유지할 것으로 예상됩니다.

• 온 프레미스 : 온 프레미스 ML 플랫폼은 시장 점유율의 약 35%를 차지합니다. 이 플랫폼은 엄격한 데이터 보안 요구 사항과 기계 학습 모델 및 데이터에 대한 완전한 제어가 필요한 대기업에서 선호합니다. 온 프레미스 솔루션은 일반적으로 클라우드 기반 플랫폼보다 비싸고 리소스 집약적이지만 더 나은 사용자 정의, 개인 정보 및 규정 준수 기능을 제공합니다. 대기업, 특히 은행, 정부 및 건강 관리와 같은 부문에서 규제 문제와 민감한 정보를 내부적으로 처리 해야하는 필요성으로 인해 온 프레미스 ML 플랫폼을 선택합니다. 클라우드 기반 솔루션에 대한 수요가 증가 함에도 불구하고 온-프레미스 배포는 데이터 개인 정보 및 제어의 우선 순위를 정하는 산업에서 계속 중요한 역할을합니다.

응용 프로그램에 의해

• 중소 기업 (SMES) : 중소 기업 (SME)은 ML 플랫폼을 점점 채택하고 있으며 시장 점유율은 약 25%증가하고 있습니다. 이러한 기업은 운영을 확장하려고 할 때 비용 효율성과 구현 용이성을 위해 클라우드 기반 머신 러닝 플랫폼으로 전환합니다. 중소기업은 ML 플랫폼을 활용하여 운영 효율성을 향상시키고 고객 경험을 향상 시키며 마케팅 전략을 최적화하고 있습니다. 이 비즈니스는 예측 분석, 자동화 및 의사 결정 지원에 ML을 사용하여 소매, 제조 및 물류와 같은 산업 분야에서 경쟁력있는 우위를 제공합니다. 클라우드 기반 ML 플랫폼의 경제성이 증가함에 따라 SME에 의한 AI 채택은 계속 증가 할 것으로 예상됩니다.

• 대기업 : 대기업은 ML 플랫폼의 주요 사용자이며 시장 점유율의 약 55%를 보유하고 있습니다. 이 조직은 고급 예측 분석에서 금융, HR 및 공급망 관리를 포함한 다양한 부서의 자동화 된 의사 결정 프로세스에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 ML 플랫폼을 사용합니다. 대기업은 일반적으로 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항에 따라 클라우드 기반 및 온-프레미스 플랫폼을 모두 채택합니다. 대기업들 사이의 ML 플랫폼에 대한 수요는 운영을 최적화하고 고객 통찰력을 향상 시키며 비즈니스 프로세스를 간소화해야 할 필요성에 의해 결정됩니다. 이러한 조직은 종종 대형 데이터 세트와 복잡한 기계 학습 모델을 처리 할 수있는 강력하고 확장 가능한 솔루션이 필요합니다.

지역 전망

ML 플랫폼 시장의 지역 분포는 다양한 영역에서 다양한 성장 추세를 보여줍니다. 북미는 인공 지능 및 데이터 분석에 대한 상당한 투자로 인해 전 세계 점유율의 40% 이상을 보유하고 있으며 시장을 지배합니다. 유럽은 또한 산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 채택이 증가함에 따라 상당한 점유율을 보유하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 특히 중국과 인도와 같은 국가에서 AI 이니셔티브를 증가시켜 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 한편, 중동 및 아프리카는 에너지 및 금융과 같은 여러 산업에서 AI 및 기술 채택에 대한 투자 증가로 인해 핵심 선수로 부상하고 있습니다.

북아메리카

북미는 기계 학습 (ML) 플랫폼 시장에서 지배적 인 위치를 차지하고 있으며 전 세계 시장 점유율의 약 40%를 차지합니다. 이 지역에는 AI 및 기계 학습 솔루션을 전문으로하는 기술 회사를 포함하여 세계 최대의 기술 회사가 있습니다. 특히 미국은 의료, 금융 및 소매와 같은 산업 전반에 걸쳐 기계 학습 기술의 빠른 채택을 목격했습니다. 주요 클라우드 서비스 제공 업체의 존재가 증가하고 데이터 분석의 발전은 시장에서 지역의 리더십에 기여합니다. 또한 정부의 AI와 기계 학습 연구에 대한 초점이 증가함에 따라 북미의 성장이 더욱 증가하고 있습니다.

유럽

유럽은 영국, 독일 및 프랑스와 같은 국가와 함께 글로벌 ML 플랫폼 시장 점유율의 약 25%를 보유하고 있습니다. 유럽 ​​시장은 대기업과 중소기업 모두가 운영을 최적화하고 제조, 금융 및 자동차와 같은 부문 내에서 혁신하기 위해 AI를 수용하고 있습니다. ML 플랫폼에 대한 수요는 규제 표준을 준수 해야하는 동시에 데이터 중심의 통찰력을 통해 비즈니스 프로세스를 개선해야합니다. 유럽은 또한 AI 연구 개발이 급증하고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 AI 기능을 향상시키기위한 공공 및 민간 부문의 상당한 투자와 함께 상당한 투자를하고 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 중국, 인도 및 일본과 같은 국가 가이 확장에서 중요한 역할을 수행하는 기계 학습 (ML) 플랫폼 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역 중 하나로 부상하고 있습니다. 이 지역은 시장 점유율의 약 20%를 보유하고 있으며, 기계 학습 솔루션에 대한 수요는 제조, 의료 및 소매와 같은 산업에서 빠르게 성장하고 있습니다. AI 연구 개발에 대한 중국의 많은 투자는 AI 기술의 글로벌 리더가되기 위해 노력함에 따라 성장을 주도하고 있습니다. 대규모 기술 산업과 기술 스타트 업이 확대되는 인도는 또한이 지역의 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 기계 학습 (ML) 플랫폼 시장 점유율의 약 15%를 차지하며 에너지, 금융 및 정부와 같은 부문에서 AI 기술의 채택이 증가함에 따라. 중동에서 UAE 및 사우디 아라비아와 같은 국가는 인프라를 강화하고 경제 성장을 주도하기 위해 디지털 혁신 및 AI에 상당한 투자를하고 있습니다. 아프리카에서는 남아프리카 및 나이지리아와 같은 국가의 디지털화 노력 증가와 함께 기술 생태계의 성장은 기계 학습 솔루션에 대한 수요 증가에 기여하고 있습니다. 이 지역은 기존 시장과 신흥 시장 모두에서 AI 채택이 증가함에 따라 꾸준한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

주요 플레이어 회사는 프로파일 링했습니다

• Palantir
• 수학
• Alteryx
• SAS
• Databricks
• TIBCO 소프트웨어
• Dataiku
• h2o.ai
• IBM
• 마이크로 소프트
• Google
• knime
• Datarobot
• RapidMiner
• 아나콘다
• 도미노 패
• 알테르

점유율이 가장 높은 최고의 회사 

• IBM- 시장 점유율의 약 18%를 보유하고 있습니다.
• 마이크로 소프트- 시장 점유율의 약 16%를 보유하고 있습니다.

투자 분석 및 기회

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장은 상당한 투자 기회를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅의 채택이 증가함에 따라 비즈니스의 40% 이상이 클라우드 기반 ML 솔루션에 중점을 두어 클라우드 서비스 제공 업체에게 큰 기회를 제공합니다. 예를 들어, 의료 부문의 회사는 AI 기술에 대한 투자가 R & D 예산의 20%를 넘어서면서 정밀 의학 및 약물 발견을 향상시키기 위해 ML 플랫폼에 많은 투자를하고 있습니다. 또한, 산업 전자 상거래 및 디지털 혁신 이니셔티브의 증가로 인해 고객 개인화, 예측 분석 및 의사 결정 프로세스 향상을 목표로하는 ML 솔루션의 투자가 급증했습니다. ML 신생 기업의 벤처 캐피탈 자금은 지난해 혁신적인 ML 솔루션에 대한 관심이 높아지는 것을 강조하면서 작년에만 35% 이상 증가했습니다. 또한 제조, 자동차 및 금융과 같은 산업 분야의 AI 기반 자동화 및 데이터 중심의 통찰력에 대한 수요는 ML 플랫폼 제공 업체와 주요 산업 플레이어 간의 전략적 파트너십 및 협업으로 이어졌습니다. 비즈니스가 경쟁 우위를 점하고자함에 따라 ML 플랫폼에 대한 투자는 계속 될 것으로 예상되며 다양한 부문에서 확장 성, 데이터 보안 및 통합 기능을 향상시키는 데 중점을 두어야합니다.

신제품 개발

ML Platforms Market에서 신제품 개발은 경쟁 업체를 앞두고 핵심 전략입니다. 2023 년에 Microsoft는 Azure Machine Learning 플랫폼의 고급 버전을 출시하여 조직이 더 빠르고 기술 전문 지식을 더 빠르고 덜 기술로 배포 할 수있는 새로운 자동 기계 학습 (Automl) 기능을 도입했습니다. 마찬가지로 IBM은 Watson Studio에서 새로운 기능을 발표하여 AI 중심 데이터 분석 및 예측 분석 도구를 향상 시켰으며 현재 의료, 금융 및 소매를 포함한 50 개 이상의 산업을 지원합니다. 또 다른 주목할만한 개발은 H2O.AI에서 전체 데이터 과학 워크 플로우를 자동화하고 비 기술적 인 사용자를위한 모델 개발 및 배포 개선을 개선하도록 설계된 도구 인 H2O.AI 무인 AI 2023을 시작했습니다. 이러한 발전은 ML 구현의 복잡성을 줄이고 빅 데이터로부터 더 빠른 통찰력을 제공하는 것을 목표로합니다. Datarobot은 향상된 자동 기능을 도입하여 기업이 기계 학습 모델을 일일 운영에 원활하게 통합 할 수있게했습니다. 이러한 발전은 실행 가능한 통찰력을 빠르게 제공 할 수있는 사용자 친화적이고 확장 가능한 ML 플랫폼에 대한 요구가 증가함에 따라 ML 기술이 광범위한 산업 및 비즈니스에보다 쉽게 ​​액세스 할 수 있도록합니다.

최근 개발

• Palantir Technologies는 조직이 데이터 중심 의사 결정 프로세스를 자동화 할 수 있도록 향상된 ML 기능을 통합하여 Foundry 플랫폼 업그레이드를 도입했습니다.
• Microsoft는 Azure AI 플랫폼을 통해 의료 애플리케이션을위한 새로운 AI 모델을 공개하여보다 정확한 예측을 가능하게하고 의료 서비스 제공 업체의 진단 기능을 개선했습니다.
• 2024 년 Datarobot은 예측 분석 및 고객 통찰력을 위해 금융 및 소매에 채택 된 Automl 도구를 통합하여 플랫폼의 기능을 확장했습니다.
• Google Cloud는 실시간 데이터 처리를위한 ML 구동 솔루션을 출시하여 제조 및 물류의 운영을 최적화하도록 설계된 포괄적 인 분석 및 기계 학습 도구를 제공합니다.
• IBM의 2024 년 Watson X 릴리스는 비즈니스가 AI 솔루션을 확장하고 자동차 및 통신을 포함한 다양한 부문에 실시간 예측 분석 모델을 배치 할 수있었습니다.

보고서 적용 범위 

머신 러닝 (ML) 플랫폼 시장에 대한 보고서는 주요 트렌드, 경쟁 전략 및 성장 기회를 다루는 포괄적 인 분석을 제공합니다. 클라우드 기반 및 온-프레미스 플랫폼을 포함한 유형별로 시장 세분화를 통해 채택률, 기능 및 사용 사례에 대한 통찰력이 있습니다. 이 보고서는 중소 기업 (SMES) 및 대기업의 응용 프로그램을 탐색하며, 각 부문이 효율성, 고객 개인화 및 의사 결정을 위해 ML을 활용하는 방법을 자세히 설명합니다. 지역 통찰력은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카를 포함하여 시장 침투, 수요 동인 및 지역 성장 전망에 대한 세분화 된 분석을 제공합니다. 또한이 보고서는 Automl 및 AI 통합의 발전과 같은 제품 개발의 새로운 트렌드뿐만 아니라 AI 배포의 데이터 보안 및 윤리적 문제와 같은 문제를 강조합니다. 이 자세한 분석을 통해 보고서는 시장의 주요 업체, 최근 기술 혁신 및 ML 플랫폼의 미래를 형성하는 투자 환경에 대한 명확한 이해를 제공합니다.