Tamanho do mercado de aprendizado de máquina (ML) dos EUA, participação e análise de impacto COVID-19, por tipo de empresa (pequenas e médias empresas (PMEs) e grandes empresas), por implantação (nuvem e local), por indústria de uso final (Saúde, Varejo, TI e Telecomunicações, BFSI, Automotivo e Transporte, Publicidade e Mídia, Manufatura e Outros) e Previsão do País, 2023-2030

O tamanho do mercado de Machine Learning (ML) dos EUA foi avaliado em US$ 4,74 bilhões em 2022. O mercado deverá crescer de US$ 6,49 bilhões em 2023 para US$ 59,30 bilhões até 2030, exibindo um CAGR de 37,2% durante o período de previsão.

Um relatório do Centro de Segurança e Tecnologia Emergente (CSET) afirma que 167 investidores dos EUA participaram em 401 transações, proporcionando às empresas chinesas de IA 37% (ou 40,2 mil milhões de dólares) em financiamento de 2015 a 2021. Qualcomm Ventures e Intel Capital fizeram 13 e 11 investimentos, respectivamente, à medida que as sanções de Washington pioravam.

Nos EUA, o campo da Inteligência Artificial (IA) está se expandindo a uma taxa exponencial. O aprendizado profundo é um subconjunto do ML na tecnologia de IA. O processo de aprendizado de máquina é realizado utilizando o nível hierárquico de Redes Neurais Artificiais (RNA). Devido aos avanços nos algoritmos de aprendizagem profunda, prevê-se que o mercado nos EUA se expanda. Além disso, prevê-se que o mercado de ML se expandirá em todas as indústrias de utilização final, como resultado de inúmeras empresas reforçarem as suas capacidades de aprendizagem profunda para incentivar a inovação.

IMPACTO DA COVID-19

Pandemia de COVID-19 criará oportunidades de mercado sem precedentes para empresas líderes

As organizações de saúde foram obrigadas a reavaliar rapidamente as suas tecnologias e avançar com planos para transformação digital à medida que o coronavírus começou a se espalhar pelos EUA. Além disso, durante a pandemia de COVID-19, as empresas que investiram e implementaram tecnologias disruptivas, como edge computing, Inteligência Artificial (IA), dispositivos conectados e ML, começaram a perceber que essas as tecnologias estavam ajudando-os a se recuperar dos efeitos iniciais do surto e a impulsionar a automação comercial futura.

Esses fatores contribuíram significativamente para o crescimento do mercado de Machine Learning dos EUA.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

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Adoção rápida de Big Data em vários setores de uso final para aumentar a demanda por ML

Os volumes de dados cresceram a tal ponto que foram criados mais dados nos últimos anos do que nunca na história da humanidade. Os setores BFSI, saúde, TI e telecomunicações e automotivo estão entre os mais afetados pelo Big Data. A adaptação aos serviços de Big Data cresceu a um ritmo louvável nos EUA. A procura cada vez maior de dados provenientes de fontes estruturadas e não estruturadas é o principal impulsionador do robusto mercado de Big Data do país, que é possível graças ao crescimento público e privado utilidades e serviços.

Para começar a pesquisar sobre ML, Análise de Big Data , tecnologias preditivas e IA - todas necessárias para dar à agricultura dos EUA uma forte vantagem na produção alimentar e agrícola - o Instituto Nacional de Alimentação e Agricultura do USDA concedeu 11 bolsas no AFRI Food and Agriculture Non-formal Education (FANE) O programa apoia o desenvolvimento de conteúdos e atividades para a educação não formal para promover o desenvolvimento de jovens conhecedores de tecnologia, totalizando mais de 7 milhões de dólares em dezembro de 2021. A Ciberinformática e Ferramentas para Alimentos e Agricultura (FACT) O programa da Iniciativa de Pesquisa Agrícola e Alimentar do USDA-NIFA (AFRI) fornece financiamento para essas doações.

FATORES DE CONDUÇÃO

O aumento de dados não estruturados impulsionará o desenvolvimento de soluções de aprendizado de máquina

O uso de dados não estruturados em processos analíticos, regulatórios e de tomada de decisão está aumentando. Em campanhas de marketing e business intelligence, a tomada de decisão humana é frequentemente influenciada pela análise de dados não estruturados. Esta forma de dados pode ser vista nas análises produzidas por processos algorítmicos de aprendizado de máquina, dados de Internet das Coisas (IoT) dispositivos, como tickers, sensores e outros funcionais, bem como rich media, incluindo dados meteorológicos, de vigilância e geoespaciais.

De acordo com a Forbes, prevê-se que os dados não estruturados aumentem em 175 mil milhões de zettabytes até 2025, abrindo caminho para uma forte procura por soluções de IA e ML nos próximos anos.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Falta de habilidades de codificação que provavelmente limitará o crescimento do mercado

É difícil encontrar especialistas na área de codificação nos EUA devido à falta de talentos em TI. Embora a tecnologia moderna esteja presente em todo o lado, é quase impossível implementar hoje a transformação digital sem a ajuda de novos especialistas em tecnologia. Esta dura realidade só irá piorar à medida que aumenta o fosso entre a procura e a oferta de especialistas em TI altamente qualificados. Uma pesquisa global da McKinsey descobriu que, até 2030, haverá uma escassez de aproximadamente 82,5 milhões de programadores. A partir de agora, 87% das empresas estão tendo problemas para encontrar o talento de codificação de que necessitam.

No entanto, algumas indústrias, especialmente aquelas que envolvem análise de dados, conseguem simultaneamente ter uma elevada procura e crescer rapidamente, ao mesmo tempo que necessitam desesperadamente de pessoal. Além disso, o Bureau of Labor Statistics dos EUA estima que haverá uma escassez de engenheiros superior a 1,2 milhões até 2026. Prevê-se que isto impedirá temporariamente a expansão da quota de mercado de Machine Learning dos EUA.

SEGMENTAÇÃO

Por análise de tipo empresarial

Proliferação de tecnologias de IA e ML entre PMEs para impulsionar o crescimento do mercado

O mercado é dividido em pequenas e médias empresas (PMEs) e grandes empresas por tipo de empresa. Nos próximos anos, as PME nos EUA provavelmente usarão mais soluções de aprendizado de máquina. Na economia de hoje, inteligência artificial sistemas têm potencial para reduzir custos, especialmente para as PME.

Embora algumas grandes empresas dos EUA estejam a liderar a adoção global da IA ​​e da aprendizagem automática, os decisores políticos enfrentam agora o desafio de ajudar estas tecnologias a espalharem-se por toda a economia. As ferramentas de aprendizagem automática precisam ser disponibilizadas para 89% das empresas dos EUA com menos de 20 funcionários e 98% daquelas com menos de 100 funcionários para ajudar o país a atingir todo o seu potencial de produtividade. As PME ainda estão a recuperar dos efeitos da atual crise da COVID-19, pelo que um aumento da produtividade proporcionado pela IA seria bastante útil.

Por análise de implantação

Plataformas de aprendizado de máquina baseadas em nuvem para aumentar o progresso do mercado

Com base na implantação, o mercado foi dividido em local e nuvem. Alguns dos principais players do mercado fornecem serviços baseados em nuvem ou no local aprendizado de máquina soluções. Espera-se que o segmento de nuvem testemunhe um crescimento notável. Flexibilidade, atualizações automáticas de software, gerenciamento de desastres por meio de sistemas de backup baseados em nuvem e maior eficiência são as principais vantagens que levaram à implementação de modelos de entrega baseados em nuvem para soluções e serviços de software de aprendizagem profunda.

O Google Cloud, por exemplo, é fornecido pela Alphabet, Inc. Uma ampla variedade de ferramentas de IA e ML estão disponíveis no Google Cloud. O BigML fornece implantações locais para empresas que exigem configuração, manutenção e gerenciamento de suas próprias instalações.

Por análise da indústria de uso final

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BFSI e segmentos automotivo e de transporte testemunharão uma taxa de crescimento notável devido à adoção de soluções de ML

Os bancos e outras organizações monetárias influenciam os avanços nas tecnologias de aprendizagem automática para detectar declarações falsas e apontar informações significativas nos dados. Nos EUA, o comércio eletrônico provou ser um importante impulsionador das práticas comerciais de varejo. Os varejistas usam inteligência de máquina para coletar dados, analisá-los e usá-los para fornecer aos clientes experiências de compra personalizadas. A procura desta tecnologia pelos sectores financeiro e retalhista é alimentada por estes factores.

Espera-se que a indústria automotiva e de transporte cresça consideravelmente nos próximos anos. A demanda por soluções de ponta é impulsionada pela pesquisa e desenvolvimento de carros autônomos e transporte autônomo.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Os principais players estão se concentrando na expansão de sua presença geográfica para competir no mercado

O cenário competitivo do mercado de ML dos EUA está consolidado com alguns players importantes operando global e regionalmente. Para reforçar as suas posições no mercado dos EUA e alargar os seus respetivos portfólios, os principais intervenientes estão a formar alianças estratégicas.

Lista das principais empresas perfiladas:

• Corporação IBM (NÓS.)


• Corporação Oracle (NÓS.)


• Empresa Hewlett Packard Enterprise (NÓS.)


• Corporação Microsoft (NÓS.)


• Amazon, Inc. (NÓS.)


• Fair Isaac Corporação (NÓS.)


• RapidMiner Inc. (NÓS.)


• H2O.ai (NÓS.)


• Teradata (EUA)


• (EUA)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA

• Junho de 2022– A integração da plataforma de análise e dados multinuvem Teradata Vantage com o Amazon SageMaker e sua disponibilidade geral foram tornadas públicas pela Teradata. Esta ação apoia a estrutura analítica Analytics 123 da Teradata, que oferece às organizações que lutam com iniciativas de IA/ML em nível de produção uma abordagem passo a passo para dimensionar a implantação de seu modelo analítico.


• Outubro de 2022 – O sistema de inteligência artificial System-on-Chip (SoC) da IBM foi recentemente disponibilizado ao público. O dispositivo foi projetado para treinar e executar modelos de aprendizado profundo de maneira mais eficiente e significativamente mais rápida que as CPUs. O sistema possui 32 núcleos de processamento e 23 bilhões de transistores no SoC devido a um nó de processo de 5 nm.

COBERTURA DO RELATÓRIO

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O relatório de pesquisa fornece uma análise abrangente do mercado. Ele se concentra em aspectos-chave, como empresas proeminentes e aplicações líderes do produto. Além disso, o relatório destaca os principais desenvolvimentos do setor e oferece insights sobre as tendências do mercado. Além dos fatores acima mencionados, o relatório inclui outros fatores que contribuíram para o crescimento do mercado nos últimos anos.

ESCOPO E SEGMENTAÇÃO DO RELATÓRIO