美国机器学习 (ML) 市场规模、份额和 COVID-19 影响分析，按企业类型（中小企业 (SME) 和大型企业）、按部署（云和本地）、按最终使用行业（医疗保健、零售、IT 和电信、BFSI、汽车和运输、广告和媒体、制造业等）以及国家/地区预测，2023-2030 年

2022 年美国机器学习 (ML) 市场规模为 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 593 亿美元，预测期内复合年增长率为 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 家投资者参与了 401 笔交易，从 2015 年到 2021 年为中国人工智能企业提供了 37%（即 402 亿美元）的融资。 Qualcomm Ventures随着华盛顿制裁的加剧，英特尔投资和英特尔投资分别进行了 13 笔和 11 笔投资。

在美国，人工智能 (AI) 领域正在呈指数级增长。深度学习是人工智能技术中机器学习的一个子集。机器学习过程是使用人工神经网络（ANN）的层次结构来执行的。由于深度学习算法的进步，预计美国市场将会扩大。此外，据预测，由于众多企业加强深度学习能力以鼓励创新，机器学习市场将扩展到所有最终用途行业。

新冠肺炎 (COVID-19) 影响

新冠肺炎 (COVID-19) 疫情为领先企业创造前所未有的市场机遇

随着冠状病毒开始在美国蔓延，医疗保健组织被迫迅速重新评估其技术并推进数字化转型计划。此外，在 COVID-19 大流行期间，投资和实施颠覆性技术的公司，例如边缘计算、人工智能 (AI)、互联设备和机器学习开始意识到这些技术正在帮助他们从疫情爆发的最初影响中恢复过来，并推动未来的业务自动化。

这些因素对美国机器学习市场的增长做出了重大贡献。

最新趋势

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各种最终用途行业迅速采用大数据，从而激增对机器学习的需求

过去几年中，数据量已经增长到比人类历史上任何时候都多的程度。 BFSI、医疗保健、IT 和电信以及汽车行业是受大数据影响最严重的行业。在美国，对大数据服务的适应以令人称赞的速度增长。对结构化和非结构化来源数据的不断增长的需求是国家强大的大数据市场的主要驱动力，而公共和私营部门的不断增长使这一市场成为可能。公用事业和服务。

为了开始机器学习、大数据分析、预测技术和人工智能的研究（所有这些都是让美国农业在粮食和农业生产方面取得强大优势所必需的），美国农业部国家粮食和农业研究所在 2019 年授予了 11 项资助AFRI 粮食和农业非正规教育 (FANE) 计划支持非正规教育的内容开发和活动，以促进精通技术的年轻人的发展，到 2021 年 12 月，资金总额超过 700 万美元。粮食和农业网络信息学和工具 (美国农业部-NIFA 农业和食品研究计划 (AFRI) 下的 FACT）计划为这些赠款提供资金。

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

非结构化数据在分析、监管和决策过程中的使用正在增加。在营销活动和商业智能中，人类决策经常受到非结构化数据分析的影响。这种形式的数据可以在机器学习算法过程生成的分析中看到，来自物联网 (IoT) 设备（例如股票行情、传感器和其他功能设备）的数据，以及富媒体（包括天气、监控和媒体）中的数据。地理空间数据。

据《福布斯》报道，预计到 2025 年，非结构化数据将增加 1750 亿泽字节，为未来几年对人工智能和机器学习解决方案的强劲需求铺平道路。

限制因素

缺乏编码技能可能会限制市场增长

由于缺乏 IT 人才，在美国很难找到编码领域的专家。尽管现代技术无处不在，但如果没有新技术专家的帮助，今天几乎不可能实现数字化转型。随着高技能 IT 专家的供需差距不断扩大，这一严峻的现实只会变得更糟。麦肯锡的一项全球调查发现，到 2030 年，将短缺约 8250 万名程序员。截至目前，87% 的企业难以找到所需的编码人才。

然而，一些行业，特别是涉及数据分析的行业，在需求量大、增长迅速的同时，也迫切需要员工。此外，美国劳工统计局预计，到 2026 年，工程师短缺人数将超过 120 万人。预计这将暂时阻碍美国机器学习市场份额的扩大。

细分

按企业 type 分析

人工智能和机器学习技术在中小企业中的普及，推动市场增长

市场按企业 type 分为中小企业 (SME) 和大型企业。未来几年，美国的中小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，人工智能系统具有降低成本的潜力，特别是对于中小企业而言。

虽然一些美国大公司正在引领人工智能和机器学习的全球应用，但政策制定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% 员工少于 20 人的美国企业和 98% 员工少于 100 人的美国企业提供机器学习工具，以帮助该国充分发挥生产力潜力。中小企业仍在从持续的 COVID-19 危机的影响中恢复，因此人工智能支持的生产力提升将非常方便。

按部署分析

基于云的机器学习平台促进市场进步

根据部署，市场分为本地部署和云部署。市场上的一些主要参与者提供基于云或本地的机器学习解决方案。云领域预计将出现显着增长。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深度学习软件解决方案和服务实施基于云的交付模型的关键优势。

例如，Google Cloud 由 Alphabet, Inc. 提供。Google Cloud 上提供了各种人工智能和机器学习工具。 BigML 为需要配置、维护和管理自己安装的企业提供本地部署。

按最终用途行业分析

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由于采用机器学习解决方案，BFSI 以及汽车和运输领域将出现显着的增长

银行和其他货币组织影响机器学习技术的进步，以检测虚假陈述并指出数据中的重要见解。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来收集数据、分析数据，并利用它为客户提供个性化的购物体验。这些因素推动了金融和零售行业对该技术的需求。

汽车和运输行业预计在未来几年将大幅增长。自动驾驶汽车和自动交通的研发推动了对尖端解决方案的需求。

主要行业参与者

主要参与者正专注于扩大其地域影响力以参与市场竞争

美国机器学习市场的竞争格局由一些在全球和区域运营的主要参与者整合。为了加强在美国市场的地位并扩大各自的产品组合，主要参与者正在结成战略联盟。

主要公司简介：

• IBM 公司（美国）
• 甲骨文公司（美国）
• 惠普企业公司（美国）
• 微软公司（美国）
• 亚马逊公司（美国）
• Fair Isaac Corporation（美国）
• RapidMiner Inc.（美国）
• H2O.ai（美国）
• Teradata（美国）
• TIBCO Software Inc.（美国）

主要行业发展

• 2022 年 6 月 – Teradata 公开了 Teradata Vantage 多云数据和分析平台与 Amazon SageMaker 的集成及其全面可用性。这一举措是为了支持 Teradata 的 Analytics 123 分析框架，该框架为在生产级 AI/ML 计划中苦苦挣扎的组织提供了一种逐步扩展其分析模型部署的方法。
• 2022 年 10 月 – IBM 的片上系统 (SoC) 人工智能系统最近向公众开放。该设备旨在比 CPU 更高效、更快地训练和运行深度学习模型。由于采用 5 纳米工艺节点，该系统在 SoC 上拥有 32 个处理核心和 230 亿个晶体管。

报告覆盖范围

获得对市场的广泛洞察, 定制请求

研究报告对市场进行了全面分析。它重点关注突出公司和产品领先应用等关键方面。除此之外，该报告还重点介绍了关键行业发展并提供了对市场趋势的见解。除了上述因素外，报告还包括近年来促进市场增长的其他因素。

报告范围和细分