全球機器學習即服務 (MLaaS) 市場規模、份額和趨勢分析報告 – 產業概覽和 2032 年預測

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 機器學習即服務（MLaaS）市場規模

• 2024 年全球機器學習即服務 (MLaaS) 市場規模為98.2 億美元，預計到 2032 年將達到 782.5 億美元，預測期內 複合年增長率為 29.6%。
• 這種成長是由中小型組織越來越多地採用機器學習即服務 (MLaaS) 解決方案以及對資料科學技術進步的關注度激增所推動的。

機器學習即服務（MLaaS）市場分析

• 機器學習即服務 (MLaaS) 被視為雲端運算服務的子類別。機器學習即服務 (MLaaS) 是一系列服務，提供廣泛的機器學習工具和元件，以更高的效率和效果進行操作。
• 對物聯網技術的需求增加將成為主要的市場成長驅動因素。人工智慧技術的不斷進步將進一步促進市場的成長。
• 北美在機器學習即服務 (MLaaS) 市場佔據主導地位，並且由於中小型企業越來越多地採用基於雲端的解決方案，其主導趨勢將在預測期內繼續蓬勃發展。
• 然而，亞太地區將在這段時期實現最高的複合年增長率。這是因為該地區機器學習技術的普及率不斷提高，以及 IT 產業的持續成長。
• 由於對高階資料處理、模型建置和部署工具的需求不斷增加，預計到 2025 年軟體工具領域將佔據市場主導地位，佔據相當大的份額。這些工具實現了高效的機器學習工作流程，提供資料儲存、模型驗證、決策樹支援以及與基於雲端的平台整合等功能。它們在各行業的複雜流程自動化中發揮的作用是其日益被採用的關鍵驅動力。

報告範圍和機器學習即服務 (MLaaS) 市場細分

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機器學習即服務 (MLaaS) 市場趨勢

“各行各業對基於雲端的解決方案的採用日益增加”

• 各行各業對雲端運算平台的偏好日益增長，這是推動 MLaaS 採用的關鍵驅動因素，因為它具有可擴展性、靈活性和成本效益。
• 基於雲端的 MLaaS 消除了對大量基礎設施投資的需求，使其成為各種規模的組織的理想選擇。
• 它可以實現更快的模型部署和即時分析，支援敏捷決策和創新。

例如，

• 2022 年，Microsoft Azure Machine Learning 報告稱，使用其平台進行即時預測建模的企業客戶數量增加了 30%，反映出強勁的雲端遷移趨勢。

• 這表明，隨著雲端基礎設施成為數位轉型的新常態，人們將繼續轉向 MLaaS 。

機器學習即服務 (MLaaS) 市場動態

司機

“越來越需要了解客戶行為”

• 企業正在利用 MLaaS 工具分析大量客戶數據，以增強個人化和參與度。
• 透過機器學習獲得的準確行為洞察可協助企業優化行銷策略並提高客戶保留率。
• MLaaS 平台提供用於細分、情緒分析和客戶流失預測的預建模型，從而能夠更快地獲得洞察。

例如，

• 2023 年，Salesforce 將基於 MLaaS 的分析整合到其客戶關係管理 (CRM) 平台中，協助企業將行銷活動效率提高高達 40%。

• 對行為驅動策略日益增長的需求極大地促進了 MLaaS 市場的成長。

機會

“欺詐檢測和風險分析的應用增加”

• 金融機構和電子商務平台越來越多地使用 MLaaS 進行即時詐欺檢測和信用風險分析。
• 機器學習模型有助於識別異常並大規模檢測可疑模式，從而降低財務風險。

例如，

• 信用評分領域的領導者 FICO 目前為銀行提供基於雲端的 MLaaS，透過預測分析將詐欺偵測率提高 25% 以上。

• 這種用例持續成長，特別是隨著網路威脅變得越來越複雜。

克制/挑戰

“對資料安全和隱私的擔憂”

• 資料安全和隱私問題仍然是一個重大挑戰，特別是在第三方雲端平台上處理敏感資訊時。
• 由於合規風險和潛在的資料洩露，金融和醫療保健等領域的組織不願全面採用 MLaaS。

例如，

• 2024 年 9 月，涉及雲端分析提供者的資料外洩引發了監管機構的審查，引發了人們對受監管行業 MLaaS 可靠性的擔憂。

• 除非實施強而有力的資料保護框架和合規保證，否則這項挑戰可能會阻礙市場成長。

機器學習即服務 (MLaaS) 市場範圍

機器學習即服務 (MLaaS) 市場根據組件、應用程式、組織規模和最終用戶進行細分。

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In 2025, the Software Tools is projected to dominate the market with a largest share in component segment

Software Tools segment is expected to dominate the market with a significant share in 2025 due to the increasing demand for advanced data processing, model building, and deployment tools. These tools enable efficient machine learning workflows, offering capabilities such as data storage, model validation, decision tree support, and integration with cloud-based platforms. Their role in automating complex processes across various industries is a key driver for their growing adoption.

Large Enterprises segment is expected to lead the market in terms of organization size

Large Enterprises segment is expected to lead the market in terms of organization size by 2025 owing to their higher investment capabilities, large-scale data generation, and early adoption of AI-based technologies. These enterprises are increasingly deploying MLaaS solutions to optimize operations, enhance decision-making, and improve customer engagement, which drives demand for scalable machine learning platforms.

Machine Learning as a Service (MLaaS) Market Regional Analysis

“North America Holds the Largest Share in the Machine Learning as a Service (MLaaS) Market”

• North America dominates the Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, fueled by the widespread adoption of cloud technologies, robust IT infrastructure, and strong presence of major technology firms such as Google, Microsoft, IBM, and Amazon Web Services.
• The U.S. accounts for the largest market share owing to its early adoption of AI and machine learning technologies across various sectors, including BFSI, healthcare, retail, and telecommunications.
• High investments in research and development, availability of skilled professionals, and favorable regulatory frameworks further support market leadership in this region.
• In addition, enterprises in North America are increasingly using MLaaS to enhance customer analytics, improve fraud detection systems, and drive innovation in autonomous systems and predictive modeling, further accelerating market growth.

“Asia-Pacific is Projected to Register the Highest CAGR in the Machine Learning as a Service (MLaaS) Market”

• The Asia-Pacific region is expected to witness the highest growth rate in the MLaaS Market during the forecast period, driven by rapid digitization, expanding IT sector, and growing government support for AI and machine learning initiatives.
• Countries such as China, India, Japan, and South Korea are emerging as significant contributors due to increasing investments in cloud infrastructure and the rise in demand for intelligent business analytics.
• China leads the regional market in terms of government-driven AI development, while India shows exponential growth in MLaaS adoption among startups and SMEs leveraging it for operational efficiency and customer targeting.
• 機器學習在醫療保健、製造業、電子商務和金融科技領域的應用日益廣泛，再加上資料量的不斷增長和即時決策的需求，正在推動亞太地區的市場擴張。

機器學習即服務（MLaaS）市場份額

市場競爭格局提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度、應用優勢。以上提供的數據點僅與公司對市場的關注有關。

市場中主要的市場領導者有：

• Google LLC（美國）
• IBM（美國）
• 微軟（美國）
• SAS Institute Inc.（美國）
• 亞馬遜網路服務公司（美國）
• BigML, Inc.（美國）
• FICO（美國）
• 惠普企業開發有限公司（美國）
• AT&T智慧財產權（美國）
• Yottamine Analytics Inc.（美國）
• PurePredictive, Inc（美國）
• H2O.ai（美國）
• Tamr（美）
• PREDICTRON LABS（美國）
• LogDNA（美國）
• DeepMind Technologies Limited（英國）
• Figure Eight Federal Inc.（美國）
• Amplero, Inc.（美國）
• Darktrace（英國）

全球機器學習即服務 (MLaaS) 市場的最新發展

• 2025 年 3 月，亞馬遜網路服務 (AWS) 推出了 Amazon SageMaker HyperPod，這是一款新的 MLaaS 產品，旨在將基礎模型的訓練速度提高 40%。該服務提供優化的基礎架構堆疊，內建對擴展和自動化的支持，幫助企業加速人工智慧模型開發，同時降低營運複雜性和成本。
• 2025 年 2 月，Google Cloud 宣布擴展其 Vertex AI 平台，引入多模式模型訓練和即時推理的高階功能。此升級支援 API 之間更強的互通性，並簡化跨混合和多雲環境的部署，旨在促進企業對機器學習服務的採用。
• 2025 年 1 月，Microsoft Azure 與 OpenAI 合作，透過 Azure ML 推出以企業為中心的 Copilot API。該產品允許企業以最少的編碼將對話式 AI 和生成式 ML 整合到他們的應用程式中，從而顯著提高金融、零售和客戶服務等領域的生產力和用戶體驗。
• 2024 年 11 月，IBM 推出了 Watsonx，這是一套經過重新命名和升級的人工智慧和機器學習工具套件，旨在實現更安全和可擴展的模型訓練。 Watsonx 提供增強的治理和透明度功能，包括可審計性和偏見檢測，解決醫療保健和金融等受監管行業中的關鍵合規性和道德 AI 部署問題。 

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