Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für Plattformen für maschinelles Lernen (ML), nach Typen (cloudbasiert, lokal), nach abgedeckten Anwendungen (kleine und mittlere Unternehmen (KMU), große Unternehmen), regionale Einblicke und Prognose bis 2033

Marktgröße für Plattformen für maschinelles Lernen (ML).

Der Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) wurde im Jahr 2024 auf 5.340,92 Millionen US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2025 auf 7.135,47 Millionen US-Dollar wachsen. Bis 2033 wird der Markt voraussichtlich 72.422,71 Millionen US-Dollar erreichen, was einer Wachstumsrate von 33,6 % im Prognosezeitraum von 2025 bis 2033 entspricht.

Der US-amerikanische Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) hält einen dominanten Anteil, angetrieben durch hohe Akzeptanzraten in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Technologie. Die Nachfrage wird durch Fortschritte bei KI- und Cloud-Computing-Lösungen angeheizt.

Der Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) wächst schnell, angetrieben durch die weit verbreitete Einführung von Technologien der künstlichen Intelligenz. Im Jahr 2024 wurde der Markt auf 35,32 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird im Jahr 2025 voraussichtlich 47,99 Milliarden US-Dollar erreichen. Bis 2032 soll der Markt deutlich wachsen und 309,68 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieses Wachstum wird durch den zunehmenden Bedarf an datengesteuerter Entscheidungsfindung in allen Branchen vorangetrieben, was ML-Plattformen zu einem unverzichtbaren Bestandteil für Unternehmen macht, die ihre Abläufe optimieren und Daten effektiver nutzen möchten.

Markttrends für Plattformen für maschinelles Lernen (ML).

Der Markt für ML-Plattformen ist durch bemerkenswerte Trends sowohl bei den Bereitstellungstypen als auch bei den Anwendungen gekennzeichnet. Cloudbasierte ML-Plattformen dominieren den Markt und machen aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und einfachen Zugänglichkeit rund 65 % des Marktanteils aus. Allerdings machen On-Premise-Lösungen immer noch etwa 35 % des Marktes aus und werden von großen Unternehmen bevorzugt, die eine strenge Kontrolle der Datensicherheit und des Betriebs benötigen. Bei den Marktanwendungen halten große Unternehmen mit rund 55 % den größten Anteil, da sie ML für prädiktive Analysen, Betriebsoptimierung und Kundensegmentierung nutzen. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) führen ML-Plattformen rasch ein, wobei ihre Akzeptanzrate um etwa 25 % steigt, da die Lösungen zugänglicher und erschwinglicher werden. Regional hat Nordamerika einen dominanten Anteil von über 40 %, wobei Europa und der asiatisch-pazifische Raum, wo sich das Wachstum jährlich um etwa 20 % beschleunigt, einen erheblichen Beitrag leisten.

Marktdynamik für Plattformen für maschinelles Lernen (ML).

Der Markt für Plattformen für maschinelles Lernen wird von mehreren Schlüsselfaktoren beeinflusst. Erstens steigt die Nachfrage nach Datenanalysen, da über 60 % der Unternehmen ML nutzen, um Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. Der Bedarf an fortschrittlichen Plattformen zur Verwaltung und Analyse großer Datensätze wird immer wichtiger, insbesondere angesichts der zunehmenden Verbreitung datengesteuerter Prozesse in allen Branchen. Die Verfügbarkeit skalierbarer Computerressourcen wie der Cloud-Infrastruktur fördert die Akzeptanz von ML und treibt das Wachstum voran, da Cloud-Plattformen etwa 65 % des Marktanteils ausmachen. Trotz dieser Treiber bremsen Herausforderungen wie Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Mangel an qualifizierten Fachkräften für die Verwaltung von ML-Systemen weiterhin eine breitere Akzeptanz und tragen zu etwa 20 % der Marktbeschränkungen bei. Darüber hinaus fördert die Integration von ML mit neuen Technologien wie IoT und Edge Computing Innovationen, schafft neue Wachstumschancen und treibt den Markt rasant voran. Es wird erwartet, dass diese Entwicklungen die Marktentwicklung in den kommenden Jahren um rund 15 % beschleunigen werden.

TREIBER

"Steigende Nachfrage nach Arzneimitteln"

Die steigende Nachfrage nach Arzneimitteln ist ein wesentlicher Treiber des Marktes. Über 60 % der Weltbevölkerung sind mittlerweile auf Arzneimittel angewiesen, was den Bedarf an fortschrittlichen Herstellungstechnologien erhöht. Chronische Krankheiten wie Herzerkrankungen, Krebs und Diabetes, von denen mehr als 70 % der Weltbevölkerung betroffen sind, treiben die Einführung maschineller Lernplattformen im Pharmasektor weiter voran, um die Arzneimittelforschung, Produktionsprozesse und klinische Studien zu verbessern.

ZURÜCKHALTUNG

"Nachfrage nach generalüberholten Geräten"

Die steigende Nachfrage nach generalüberholten Geräten hemmt das Wachstum des Marktes. Viele Unternehmen, insbesondere in Schwellenländern, greifen auf generalüberholte Maschinen zurück, um Kosten zu senken. Infolgedessen hat dieser Trend zu einer langsameren Akzeptanz neuer, fortschrittlicher Technologien, einschließlich Plattformen für maschinelles Lernen, geführt. Die hohen Kosten der Anfangsinvestitionen und Bedenken hinsichtlich der langfristigen Zuverlässigkeit überholter Geräte behindern häufig die Entwicklung neuerer, effizienterer Lösungen in bestimmten Sektoren.

GELEGENHEIT

"Wachstum bei personalisierten Arzneimitteln"

Eine bedeutende Chance für die Marktexpansion liegt im Wachstum personalisierter Medikamente. Aufgrund der Fortschritte in der Genomik und Biotechnologie konzentrieren sich mehr als 25 % der globalen Pharmaunternehmen auf personalisierte Behandlungen, um die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. Plattformen für maschinelles Lernen sind für die Analyse von Patientendaten zur Entwicklung maßgeschneiderter Therapien von entscheidender Bedeutung. Dieser Trend wird in den kommenden Jahren voraussichtlich deutlich zunehmen und bietet erhebliche Chancen für weiteres Marktwachstum.

HERAUSFORDERUNG

"Steigende Kosten für pharmazeutische Ausrüstung"

Steigende Kosten und Ausgaben im Zusammenhang mit pharmazeutischer Produktionsausrüstung stellen eine zentrale Herausforderung dar. Da sich der technologische Fortschritt bei Plattformen für maschinelles Lernen ständig weiterentwickelt, ist der Kapitalbedarf für die Implementierung solcher Systeme gestiegen. Da über 40 % der Pharmaunternehmen hohe Anfangsinvestitionskosten als Hindernis angeben, haben viele kleinere Unternehmen Schwierigkeiten, diese fortschrittlichen Technologien einzuführen, was ihren Wettbewerbsvorteil in der Branche einschränken kann.

Segmentierungsanalyse

Der Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) kann nach Bereitstellungstypen und Anwendungen segmentiert werden. Die Bereitstellungstypen sind hauptsächlich in cloudbasierte und lokale Plattformen unterteilt, die jeweils auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen und -präferenzen zugeschnitten sind. Andererseits variieren die Anwendungen von ML-Plattformen erheblich zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und großen Unternehmen, wobei jede Gruppe diese Plattformen nutzt, um spezifische betriebliche und geschäftliche Anforderungen zu erfüllen. Da Unternehmen weiterhin KI nutzen, treiben diese Segmente die Entwicklung des Marktes voran, wobei unterschiedliche Trends die Akzeptanz jedes Plattformtyps und seiner Anwendungen in verschiedenen Branchen prägen.

Nach Typ

• Cloudbasiert: Cloudbasierte ML-Plattformen dominieren den Markt und machen etwa 65 % des Gesamtanteils aus. Diese Plattformen werden aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz bevorzugt und ermöglichen es Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen ohne erhebliche Investitionen in die Infrastruktur bereitzustellen. Cloud-Plattformen sind besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) von Vorteil, die erschwingliche, skalierbare Lösungen für Datenanalyse, prädiktive Modellierung und Automatisierung benötigen. Cloudbasierte Lösungen bieten Unternehmen schnellen Zugriff auf modernste ML-Tools und enorme Rechenleistung und ermöglichen ihnen die Implementierung von KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce. Da die Cloud-Nutzung weiter zunimmt, wird erwartet, dass dieses Segment eine führende Position auf dem Markt behält.

• Vor Ort: Lokale ML-Plattformen machen etwa 35 % des Marktanteils aus. Diese Plattformen werden von großen Unternehmen mit strengen Anforderungen an die Datensicherheit und dem Bedarf an vollständiger Kontrolle über ihre Modelle und Daten für maschinelles Lernen bevorzugt. Lokale Lösungen sind in der Regel teurer und ressourcenintensiver als cloudbasierte Plattformen, bieten jedoch bessere Anpassungs-, Datenschutz- und Compliance-Funktionen. Große Unternehmen, insbesondere in Branchen wie Banken, Behörden und Gesundheitswesen, entscheiden sich aufgrund regulatorischer Bedenken und der Notwendigkeit, vertrauliche Informationen intern zu verarbeiten, für lokale ML-Plattformen. Trotz der steigenden Nachfrage nach Cloud-basierten Lösungen spielen lokale Bereitstellungen weiterhin eine entscheidende Rolle in Branchen, in denen Datenschutz und -kontrolle Priorität haben.

Auf Antrag

• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU): Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nutzen zunehmend ML-Plattformen und ihr Marktanteil wächst um rund 25 %. Wenn diese Unternehmen ihre Abläufe skalieren möchten, greifen sie wegen der Kosteneffizienz und einfachen Implementierung auf Cloud-basierte Plattformen für maschinelles Lernen zurück. KMU nutzen ML-Plattformen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, das Kundenerlebnis zu verbessern und Marketingstrategien zu optimieren. Diese Unternehmen nutzen ML für prädiktive Analysen, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung und verschaffen sich so einen Wettbewerbsvorteil in Branchen wie Einzelhandel, Fertigung und Logistik. Es wird erwartet, dass die Akzeptanz von KI durch KMU weiter zunehmen wird, da cloudbasierte ML-Plattformen immer erschwinglicher werden.

• Große Unternehmen: Große Unternehmen sind die dominierenden Nutzer von ML-Plattformen und halten etwa 55 % des Marktanteils. Diese Organisationen nutzen ML-Plattformen für eine Vielzahl von Anwendungen, von fortschrittlichen prädiktiven Analysen bis hin zu automatisierten Entscheidungsprozessen in verschiedenen Abteilungen, einschließlich Finanzen, Personalwesen und Lieferkettenmanagement. Große Unternehmen nutzen in der Regel sowohl cloudbasierte als auch lokale Plattformen, abhängig von ihren Datensicherheits- und Compliance-Anforderungen. Die Nachfrage nach ML-Plattformen bei großen Unternehmen wird durch die Notwendigkeit angetrieben, Abläufe zu optimieren, Kundeneinblicke zu verbessern und Geschäftsprozesse zu rationalisieren. Diese Organisationen benötigen häufig robuste, skalierbare Lösungen, die große Datenmengen und komplexe Modelle des maschinellen Lernens verarbeiten können.

Regionaler Ausblick

Die regionale Verteilung des Marktes für ML-Plattformen zeigt unterschiedliche Wachstumstrends in verschiedenen Bereichen. Nordamerika dominiert den Markt und hält über 40 % des Weltanteils, angetrieben durch erhebliche Investitionen in künstliche Intelligenz und Datenanalyse. Europa hält ebenfalls einen erheblichen Anteil, da die Einführung von KI-Technologien in allen Branchen zunimmt. Der asiatisch-pazifische Raum verzeichnet ein rasantes Wachstum, insbesondere in Ländern wie China und Indien, die ihre KI-Initiativen intensivieren. Mittlerweile entwickelt sich der Nahe Osten und Afrika zu einem wichtigen Akteur aufgrund zunehmender Investitionen in KI und die Einführung von Technologien in mehreren Branchen, wie etwa Energie und Finanzen.

Nordamerika

Nordamerika nimmt eine dominierende Stellung auf dem Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) ein und macht etwa 40 % des Weltmarktanteils aus. In der Region sind einige der weltweit größten Technologieunternehmen ansässig, darunter auch solche, die auf KI- und maschinelle Lernlösungen spezialisiert sind. Insbesondere in den Vereinigten Staaten ist eine rasche Einführung maschineller Lerntechnologien in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel zu beobachten. Die wachsende Präsenz großer Cloud-Dienstanbieter sowie Fortschritte in der Datenanalyse tragen zur Marktführerschaft der Region bei. Darüber hinaus treibt der verstärkte Fokus der Regierung auf die Forschung im Bereich KI und maschinelles Lernen das weitere Wachstum in Nordamerika voran.

Europa

Europa hält rund 25 % des weltweiten Marktanteils von ML-Plattformen, wobei Länder wie Großbritannien, Deutschland und Frankreich bei der Einführung maschineller Lerntechnologien führend sind. Der europäische Markt ist dadurch gekennzeichnet, dass sowohl große Unternehmen als auch KMU KI nutzen, um Abläufe zu optimieren und Innovationen in Sektoren wie Fertigung, Finanzen und Automobilindustrie voranzutreiben. Die Nachfrage nach ML-Plattformen wird durch die Notwendigkeit angetrieben, regulatorische Standards einzuhalten und gleichzeitig Geschäftsprozesse durch datengesteuerte Erkenntnisse zu verbessern. Europa verzeichnet auch einen Aufschwung in der KI-Forschung und -Entwicklung mit erheblichen Investitionen sowohl des öffentlichen als auch des privaten Sektors, die darauf abzielen, die KI-Fähigkeiten branchenübergreifend zu verbessern.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum entwickelt sich zu einer der am schnellsten wachsenden Regionen für den Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML), wobei Länder wie China, Indien und Japan bei dieser Expansion eine Schlüsselrolle spielen. Die Region hält etwa 20 % des Marktanteils und die Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen wächst in Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Einzelhandel rasant. Chinas hohe Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung treiben das Wachstum voran, da das Land bestrebt ist, weltweit führend bei KI-Technologien zu werden. Indien trägt mit seiner großen Technologieindustrie und der wachsenden Zahl von Technologie-Startups ebenfalls erheblich zum Marktwachstum der Region bei.

Naher Osten und Afrika

Die Region Naher Osten und Afrika macht rund 15 % des Marktanteils von Plattformen für maschinelles Lernen (ML) aus, wobei KI-Technologien in Sektoren wie Energie, Finanzen und Regierung zunehmend eingesetzt werden. Im Nahen Osten investieren Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien erheblich in die digitale Transformation und KI, um ihre Infrastruktur zu verbessern und das Wirtschaftswachstum voranzutreiben. In Afrika trägt das Wachstum des Technologie-Ökosystems in Kombination mit zunehmenden Digitalisierungsbemühungen in Ländern wie Südafrika und Nigeria zur steigenden Nachfrage nach Lösungen für maschinelles Lernen bei. Es wird erwartet, dass diese Region ein stetiges Wachstum verzeichnen wird, da die KI-Einführung sowohl in etablierten als auch in aufstrebenden Märkten zunimmt.

Hauptakteure UNTERNEHMEN IM PROFIL

• Palantir
• MathWorks
• Alteryx
• SAS
• Datensteine
• TIBCO-Software
• Dataiku
• H2O.ai
• IBM
• Microsoft
• Google
• KNIME
• Datenroboter
• RapidMiner
• Anakonda
• Domino
• Altair

Top-Unternehmen mit dem höchsten Anteil 

• IBM– Hält etwa 18 % des Marktanteils.
• Microsoft– Hält etwa 16 % des Marktanteils.

Investitionsanalyse und -chancen

Der Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) bietet erhebliche Investitionsmöglichkeiten. Mit der zunehmenden Einführung von Cloud Computing konzentrieren sich über 40 % der Unternehmen auf cloudbasierte ML-Lösungen, was enorme Chancen für Cloud-Service-Anbieter schafft. Unternehmen im Gesundheitssektor investieren beispielsweise stark in ML-Plattformen, um die Präzisionsmedizin und Arzneimittelforschung zu verbessern, wobei die Investitionen in KI-Technologien 20 % ihres Forschungs- und Entwicklungsbudgets übersteigen. Darüber hinaus hat die Zunahme von E-Commerce- und digitalen Transformationsinitiativen in allen Branchen zu einem Anstieg der Investitionen in ML-Lösungen geführt, die auf die Verbesserung der Kundenpersonalisierung, prädiktiven Analysen und Entscheidungsprozesse abzielen. Allein im vergangenen Jahr ist die Risikokapitalfinanzierung in ML-Startups um mehr als 35 % gestiegen, was das wachsende Interesse an innovativen ML-Lösungen unterstreicht. Darüber hinaus hat die Nachfrage nach KI-gestützter Automatisierung und datengesteuerten Erkenntnissen in Branchen wie Fertigung, Automobil und Finanzen zu strategischen Partnerschaften und Kooperationen zwischen Anbietern von ML-Plattformen und wichtigen Branchenakteuren geführt. Da Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil anstreben, wird erwartet, dass die Investitionen in ML-Plattformen fortgesetzt werden, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Skalierbarkeit, Datensicherheit und Integrationsfähigkeiten für eine nahtlose Einführung in verschiedenen Sektoren liegt.

Entwicklung neuer Produkte

Auf dem Markt für ML-Plattformen ist die Entwicklung neuer Produkte eine Schlüsselstrategie, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Im Jahr 2023 brachte Microsoft eine erweiterte Version seiner Azure Machine Learning-Plattform auf den Markt und führte neue Funktionen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ein, die es Unternehmen ermöglichen, Modelle schneller und mit weniger technischem Fachwissen bereitzustellen. In ähnlicher Weise führte IBM neue Funktionen in seinem Watson Studio ein und verbesserte seine KI-gesteuerten Datenanalyse- und Predictive-Analytics-Tools, die mittlerweile mehr als 50 Branchen unterstützen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel. Eine weitere bemerkenswerte Entwicklung kam von H2O.ai, das H2O.ai Driverless AI 2023 auf den Markt brachte, ein Tool zur Automatisierung des gesamten Data-Science-Workflows und zur Verbesserung der Modellentwicklung und -bereitstellung für technisch nicht versierte Benutzer. Diese Fortschritte zielen darauf ab, die Komplexität der ML-Implementierung zu reduzieren und schnellere Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. DataRobot führte erweiterte AutoML-Funktionen ein, die es Unternehmen ermöglichen, Modelle des maschinellen Lernens nahtlos in ihre täglichen Abläufe zu integrieren. Diese Entwicklungen spiegeln den wachsenden Bedarf an benutzerfreundlichen, skalierbaren ML-Plattformen wider, die in der Lage sind, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und so die ML-Technologie für ein breiteres Spektrum von Branchen und Unternehmen zugänglicher zu machen.

Aktuelle Entwicklungen

• Palantir Technologies stellte sein Foundry-Plattform-Upgrade vor, das erweiterte ML-Funktionen beinhaltet, um Unternehmen bei der Automatisierung datengesteuerter Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
• Microsoft hat über seine Azure AI-Plattform ein neues KI-Modell für Gesundheitsanwendungen vorgestellt, das genauere Vorhersagen ermöglicht und die Diagnosemöglichkeiten für Gesundheitsdienstleister verbessert.
• Im Jahr 2024 erweiterte DataRobot die Funktionalität seiner Plattform durch die Integration von AutoML-Tools, die sich in der Finanz- und Einzelhandelsbranche für prädiktive Analysen und Kundeneinblicke durchgesetzt haben.
• Google Cloud hat eine ML-basierte Lösung für die Echtzeit-Datenverarbeitung auf den Markt gebracht und bietet eine umfassende Suite von Analyse- und maschinellen Lerntools zur Optimierung von Abläufen in Fertigung und Logistik.
• Mit der 2024 von IBM herausgegebenen Version von Watson

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Der Bericht über den Markt für Plattformen für maschinelles Lernen (ML) bietet eine umfassende Analyse, die wichtige Trends, Wettbewerbsstrategien und Wachstumschancen abdeckt. Es befasst sich mit der Segmentierung des Marktes nach Typen, einschließlich Cloud-basierter und lokaler Plattformen, und bietet Einblicke in deren Akzeptanzraten, Funktionalitäten und Anwendungsfälle. Der Bericht untersucht Anwendungen in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sowie großen Unternehmen und beschreibt detailliert, wie jeder Sektor ML für verbesserte Effizienz, Kundenpersonalisierung und Entscheidungsfindung nutzt. Regionale Einblicke decken Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum sowie den Nahen Osten und Afrika ab und bieten eine detaillierte Analyse der Marktdurchdringung, Nachfragetreiber und regionalen Wachstumsaussichten. Darüber hinaus beleuchtet der Bericht neue Trends in der Produktentwicklung, wie etwa Fortschritte bei der AutoML- und KI-Integration, sowie Herausforderungen wie Datensicherheit und ethische Bedenken bei der KI-Bereitstellung. Durch diese detaillierte Analyse bietet der Bericht ein klares Verständnis der wichtigsten Marktteilnehmer, der jüngsten technologischen Innovationen und der Investitionslandschaft, die die Zukunft der ML-Plattformen prägt.