서비스형 머신 러닝(MLAAS) 시장 분석

MLaaS(서비스형 기계 학습) 시장 시장 규모 & 2025~2032년 예측

전 세계 MLaaS(서비스형 기계 학습) 시장의 가치는 미화 52억 2,830만 달러 2025년 이며 미화 98,532.9달러에 이를 것으로 예상됩니다. Mn은 2032년까지 2025년부터 2032년까지 CAGR 38.8% 성장합니다.

주요 사항

• 배포 기준으로 볼 때 퍼블릭 클라우드 부문은 확장성, 비용 효율성 및 모든 규모의 기업에 대한 액세스 용이성으로 인해 2025년에 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 최종 사용 애플리케이션을 기준으로 볼 때 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문은 예측 분석, 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 개인화에 대한 의존도가 높기 때문에 2025년에 가장 높은 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 지역 기준으로 북미는 2025년 글로벌 MLaaS(Machine Learning as a Service) 시장에서 32.8%의 점유율로 선두를 차지할 것으로 예상됩니다. 한편, 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.

시장 개요

기업이 예측 분석, NLP, 딥 러닝 및 데이터 시각화를 위한 클라우드 기반 솔루션을 채택함에 따라 서비스형 기계 학습(MLaaS) 시장 수요가 증가하고 있습니다. MLaaS는 내부 팀 구성에 따른 비용과 위험을 제거하고 빠른 배포, 효율적인 운영, 소비자 상호 작용, AI 기반 예측을 지원하여 기업이 제품 역량을 강화하고 의사 결정 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

현재 이벤트 및 기계 학습에 미치는 영향 서비스 (MLaaS) 시장

75개 이상의 매개변수에 대해 검증된 매크로와 마이크로를 살펴보세요: 보고서에 즉시 액세스하기

MLaaS 지원 / MLOps 플랫폼 및 기금

75개 이상의 매개변수에 대해 검증된 매크로와 마이크로를 살펴보세요: 보고서에 즉시 액세스하기

Segmental 분석

이 보고서에 대해 자세히 알아보세요, 무료 샘플 다운로드

서비스 (MLaaS) 시장 통찰력으로 기계 학습, 배포, 확장성, 감당성 및 광범위한 기업 채택으로 인한 공공 클라우드

배포 측면에서 공공 클라우드 세그먼트 2025 년 시장에서 가장 높은 점유율을 보유 할 것으로 예상, 확장성, 비용 효과, 모든 크기의 기업의 접근 용이. AWS, Azure 및 Google Cloud 드라이브와 같은 공공 클라우드 플랫폼은 pay-as-you-go 가격 모델과 강력한 생태계 통합에 의해 지원됩니다.

예를 들어, 2 월 2024에서 Calligo는 모든 크기의 기업에 액세스하는 고급 분석 만들기를 목표로 서비스 (MLaaS)로 세계 최초의 완전 관리 기계 학습을 시작했습니다. 이 서비스는 Calligo의 CloudCore 공개 클라우드 플랫폼, 기계 학습 워크로드를 위해 구축 된 목적이며 고성능, 데이터 프라이버시 및 준수를 보장합니다. Mind Foundry의 AI 소프트웨어와 통합되어 데이터 관리 및 품질을 관리하면서 빠르게 행동 가능한 통찰력을 제공합니다.

서비스 (MLaaS) 시장 통찰력으로 기계 학습, End-use Industry에 의하여, BFSI는 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 개인화에 있는 그것의 광대한 사용 때문에 지도합니다

최종 사용 업계의 관점에서, 은행, 금융 서비스, 보험 (BFSI) 세그먼트는 예측 분석, 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 개인화에 대한 무거운 의존으로 2025 년에 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 것으로 예상됩니다. BFSI 기관은 업계의 광대한 데이터 볼륨, 엄격한 규정 준수 요구 사항 및 실시간 의사 결정에 대한 필요성으로 인해 MLaaS의 초기 채택자이며, 주요 응용 분야를 만들기 위해 필요합니다.

예를 들어, Calsoft Inc.는 완전한 엔터프라이즈 배포 수명주기를 해결하기 위해 서비스 (MLaaS)로 기계 학습을 추진하고 있습니다. CEO인사말 Anupam Bhide는 인도의 toll plazas의 60 %를 자동화하고 글로벌 고객을 위해 최대 40 %의 운영 비용을 절감 한 지능형 데이터 플랫폼을 개발하는 회사의 역할을 강조했습니다. Calsoft의 MLaaS는 AI 엔지니어링, 클라우드 현대화 및 임베디드 보안을 통해 실제 엔터프라이즈 요구 사항에 초점을 맞추고 맞춤 모델 교육, MLOps 및 충격 기반 테스트를 제공합니다.

지역 분석

이 보고서에 대해 자세히 알아보세요, 무료 샘플 다운로드

북미 기계 학습 서비스 (MLaaS) 시장 분석 및 동향

북미 지역은 시장을 선도하는 것으로 예상됩니다. 88% 할인 2025 년 공유, 여러 요소로 인해. 미국 데이터 센터에 40 억 달러의 레코드를 포함하여 AI 인프라의 튼튼한 투자는 확장 가능한 ML 플랫폼에 대한 필요성을 연료화하고 있습니다. 은행 부문은 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 서비스에 대한 AI를 채택하는 은행의 92%와 더불어 중요한 운전사, AI 기술에 $73 억 이상 지출하는 것을 계획했습니다. 또한, 은행에 있는 급속한 디지털 방식으로 변환은, 이동할 수 있는과 개인화한 서비스에 초점과 더불어, 지역 전체에 MLaaS 채택을 가속화합니다. 이 트렌드는 북미를 MLaaS 성장의 핵심 시장으로 구성했습니다.

예를 들어, 1 월 2025, 대통령 도널드 트럼프는 인공 지능 인프라에서 500 억 달러까지 투자하기 위해 개인 배우 이니셔티브를 공개했습니다. Stargate라는 프로젝트는 OpenAI, SoftBank 및 Oracle과 관련된 합작 투자입니다. 회사는 처음 $ 100 억을 투입했으며 향후 4 년 동안 나머지 금액을 투자 할 계획입니다. 이 이니셔티브는 100,000 건 이상의 일자리를 창출하는 미국 전역의 20 개 데이터 센터를 건설하는 것을 목표로합니다. 첫 번째 데이터 센터는 텍사스의 건설 아래 이미 있습니다.

아시아 태평양 기계 학습 서비스 (MLaaS) 시장 분석 및 동향

아시아 태평양 지역은 시장에서 가장 빠른 성장을 전시 할 것으로 예상되며 여러 요인에 의해 구동됩니다. 중국과 인도와 같은 국가의 정부는 국가 AI 전략을 구현하여 분야 전반에 걸쳐 채택을 촉진합니다. 급속한 디지털 방식으로 변환은, 인터넷 침투를 확장하고, 기술 시작의 성장 수는 확장 가능한 AI 해결책을 위한 필요를 연료를 공급합니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터의 투자는 IT 인프라를 강화하고 제조, 의료 및 BFSI와 같은 산업은 예측 유지 보수를 위해 MLaaS를 점점 활용합니다. 사용자 정의 의료 및 사기 탐지. 이러한 요인은 APAC를 MLaaS에 대한 빠르게 성장하는 시장으로 구성합니다.

예를 들어, 3 월 2025에서 Reliance Jio는 JioPC를 출시했습니다. AI 기반 클라우드 기반 개인 컴퓨터는 어떤 화면을 가상 데스크톱으로 변환합니다. Jio 셋톱 박스를 통해 액세스 가능, 사용자는 키보드와 마우스를 연결하여이 서비스를 활용할 수 있습니다. JioPC는 자동 업데이트, 보안 기능 및 확장 가능한 스토리지 및 컴퓨팅 전력을 제공하는 pay-as-you-go 모델에서 작동합니다.

서비스로 기계 학습 (MLaaS) 마켓 아웃룩 국가

미국 기계 학습 서비스 (MLaaS) 시장 동향

미국은 MLaaS의 선도적 인 채택자이며, AI 인프라의 실질적 투자와 함께 기록 $ 40 억 지출 데이터 센터· 은행 부문은 사기 탐지, 위험 관리 및 고객 서비스에 대한 AI를 채택하는 은행의 92%와 더불어 중요한 운전사, AI 기술에 $73 억 이상 지출하는 것을 계획했습니다.

예를 들어 6 월 2025에서 Amazon은 클라우드 및 AI 인프라를 확장하기 위해 펜실베니아에서 20 억 달러를 투자합니다. 1,250 새로운 높 숙련 된 작업 데이터 센터 공급망을 통해 더 많은. 이 계획은 Salem 및 Falls Townships, 인력 교육 프로그램 및 STEM, 지속 가능성, 건강 및 디지털 기술 이니셔티브를위한 $ 250,000 커뮤니티 기금에 새로운 혁신 캠퍼스를 포함합니다.

중국 기계 학습 서비스 (MLaaS) 시장 동향

중국은 MLaaS 시장에서 가장 높은 복합 연간 성장률 (CAGR)를 목격 할 것으로 예상되고, 클라우드 인프라의 투자 증가 및 지능형 비즈니스 분석을위한 수요 상승.

예를 들어, 9 월 2025에서 중국 기술 거대 Alibaba는 클라우드 인프라를 강화하고 국제 전자 상거래 운영을 확장하기 위해 Zero-coupon 컨버터블 수석 노트를 통해 US $ 3.2 억을 인상 할 계획입니다. 펀드의 약 80 %는 데이터 센터 스케일링 및 기술 업그레이드를 향해 갈 것입니다. 나머지는 글로벌 상거래 도달을 높일 수 있습니다. 9 월 15, 2032, 회사 회계 당 노트 성숙한.

시장 보고서 Scope

서비스 (MLaaS) 시장 드라이버로 기계 학습

큰 데이터의 노출 성장

큰 데이터의 exponential 성장은 서비스 (MLaaS) 시장 성장으로 기계 학습을 위한 중요한 운전사입니다, 기업은 광대한, 복잡한 datasets를 분석하기 위하여 진보된 공구를 요구합니다. MLaaS는 조직이 의료, 금융, 소매 및 제조와 같은 산업 전반에 걸쳐 예측 분석, 자동화 및 의사결정을 지원하는 구조화 및 통합 데이터의 효율적인 프로세스, 해석 및 이득 통찰력을 가능하게 합니다.

클라우드 기반 기술의 수용

클라우드 기반 기술의 상승 수용은 서비스 (MLaaS) 시장 가격으로 기계 학습을 크게 향상시키고, 기업은 점점 온프레미스 인프라에서 확장 가능한 클라우드 플랫폼으로 이동합니다. Cloud Integration은 고급 비용을 절감하고 더 빠른 배포를 보장하며 유연한 유료 사용 가격 모델을 제공합니다. 이 감당성 및 접근성은 전 세계적으로 MLaaS 솔루션의 지속적인 성장을 추진하는 산업 전반에 걸쳐 광범위한 채택을 격려합니다.

분석 Opinion (전문 Opinion)

서비스 (MLaaS) 시장 가치로 기계 학습은 정밀성 기업 채택 패턴에 의해 더 적은을 구동, decisive inflection 포인트로 이동하고 있습니다. 모멘텀은 MLaaS 오퍼링의 성장 성숙에 의해 하향되고 있으며, 이는 매우 차별화 된 도메인 별 솔루션으로 모델 호스팅에서 점점 변화하고 있습니다. 이 전환의 주요 지표는 세로화 된 MLaaS 배포, 금융 서비스, 의료, 그리고 소매는 이제 거의 60 %의 엔터프라이즈 MLaaS 소비에 대한 계정이며, 일반적인 플랫폼보다 맞춤 솔루션에 대한 강력한 수요를 반영합니다.

이 트렌드의 명확한 데모는 금융 서비스에서 볼 수 있습니다, JPMorgan Chase와 같은 기관은 MLaaS 기반 사기 감지 시스템을 배포하여 최대 30 %까지 거짓 긍정적 인 감소, 직접 비용 절감 및 고객 신뢰 향상. 의료, 공급자는 MLaaS 플랫폼을 활용하여 의료 이미징 분석을 가속화합니다. 예를 들어 클라우드 API를 통해 통합된 AI 보조 진단 도구는 40 %만큼 방사선보고 시간을 절단하고 있습니다. 이 예제는 MLaaS가 더 이상 보조 기술이 아니라 미션 크리티컬 인프라 레이어를 설명합니다.

AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 Hyperscalers는 통합 생태계를 통해 지배력을 유지하지만 시장은 파편으로 시작합니다. 언어 별 모델, 사이버 보안 분석, 또는 가장자리 MLaaS를 전문으로하는 틈새 공급자의 상승은 기업들이 최고의 수준의 결과를 얻을 수있는 여러 MLaaS 공급업체에 투자 할 것이라고 나타냅니다. 흥미롭게도 업계 조사는 큰 기업의 70 % 이상이 다중 클라우드 AI 전략을 추구하는 것으로 보여 주며, Reluctance를 활용하여 한 명의 하이퍼 스케일러에서만 의존합니다.

최근 개발

• 에 8월 2025, ECS, an 사이트맵 브랜드, 공식적으로 출시 블루 새벽 Defense’s Tradewinds Solutions Marketplace 부서의 클라우드 기반 미션 파트너 환경 (MPE). 플랫폼은 이제 “앞으로,” IL5 & IL6 보안 표준을 충족하고 높은 보안 미션 환경에서 안전한 데이터 공유, AI 개발 및 협업을 가능하게합니다.
• 6월 2025일 호주에 본사를 둔 Tyton Ecological Intelligence(Tyton EI)는 광산 재활 전문가, 경제자, 보수자 및 환경 관리자를 지원하는 데 중점을 둔 서비스 (MLaaS) 플랫폼으로 새로운 기계 학습을 발표했습니다. 듀브 티턴 AI, 시스템은 개별 식물, 채식 유형 및 공중 이미지와 사전 훈련 된 채식 메가 모델을 사용하여 조경 기능을 분류 할 수 있습니다. 또한, 업그레이드 된 분석 플랫폼 TytonIQ는 환경 위험과 향상된 의사 결정의 조기 탐지를 가능하게합니다.

시장 Segmentation

• 으로 Deployment
  • 클라우드
  • Private Cloud/Virtual 프라이빗 클라우드
• End-use 신청
  • 회사연혁
  • 제품정보
  • 의료 및 생명 과학
  • 네트워크
  • 은행업무
  • 금융 서비스 및 보험 (BFSI)
  • 기타 (에너지 및 유틸리티, 정부, 교육 등)

• 지역 통찰력

  • 북아메리카
    • 미국
    • 한국어
  • 라틴 아메리카
    • 인기 카테고리
    • 아르헨티나
    • 주요 시장
    • 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽 연합 (EU)
    • 한국어
    • 미국
    • 이름 *
    • 한국어
    • 담당자: Mr. Li
    • 러시아
    • 유럽의 나머지
  • 아시아 태평양
    • 중국 중국
    • 주요 특징
    • 일본국
    • 담당자: Ms.
    • 대한민국
    • 사이트맵
    • 아시아 태평양
  • 중동
    • GCC 소개 국가 *
    • 한국어
    • 중동의 나머지
  • 주요 특징
    • 대한민국
    • 북한
    • 대한민국
• 서비스로 기계 학습 (MLaaS) 시장 기업
  • 뚱 베어
  • 구글 Inc.
  • Predictron 연구소
  • IBM 회사
  • Ersatz 연구소 Inc.
  • Microsoft 회사
  • Yottamine 분석
  • Amazon 웹 서비스 Inc.
  • FICO 정보
  • 빅ML Inc.

이름 *

1차 연구 인터뷰

회사연혁

• 기업 IT 의사 결정 제조업체, 데이터 과학 팀, ML 엔지니어, 클라우드 건축가, DevOps / SREs, 조달 헤드 및 글로벌 시장에서 비즈니스 단위 소유자와 인터뷰.
• 클라우드 플랫폼 / 호스팅 파트너와 인터뷰, 시스템 통합, 관리 서비스 제공 업체 (MSP), 부가 가치 리셀러 (VARs) 및 기술 유통.
• 법률 / 법인 임원, 정보 보안 임원 및 데이터 개인 정보 리드 (통합 산업)와의 인터뷰.
• 솔루션 공급업체와의 인터뷰 (모델-ops, 기능 스토어, MLOps 툴링), API 게이트웨이 제공업체 및 Edge/IoT 통합업체.

특정 이해 관계자

• 클라우드 플랫폼 제품 리드 및 파트너십 관리자 (예 : AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Cloud, Alibaba Cloud).
• 최고 데이터 책임자 / AI의 책임자 및 ML 대형 소매업체 및 전자 상거래 체인 (예 : Walmart, Reliance Retail, Carrefour, Amazon).
• 분석 / ML 주요 은행 및 금융 서비스 (예 : JPMorgan Chase, HDFC Bank, Barclays).
• 데이터 과학 및 ML 플랫폼은 의료 및 병원 (예 : Mayo Clinic, Apollo Hospitals)에 있습니다.
• AI / ML은 통신 사업자 및 가장자리 서비스 제공 업체 (예 : Verizon, Jio, Vodafone)에서 리드합니다.
• CTOs / 플랫폼 엔지니어링은 SaaS 회사 (enterprise SaaS, martech, fintech)에서 리드합니다.
• 물류 및 운송 기업 (예 : DHL, Maersk, Heathrow Airport)의 혁신 / 디지털 전환 책임자.
• MLOps 및 모델 관리 공급업체 (feature store, model Regisies, Monitoring tools)에서 제품 관리자 및 엔지니어링 리드.
• 큰 기업 IT 조달 조직에서 조달 및 공급 업체 관리.
• CTOs / 엔지니어링은 MLaaS를 사용하여 AI-First 스타트업에서 모델 교육, 배포, 또는 inference를 사용합니다.

데이터베이스 및 경제 / 무역 소스

• World Trade Organization (WTO) 무역 통계
• UN Comtrade 데이터베이스
• 국가 통계 포털 (예 : 경제 분석 국 - 미국; Eurostat)
• 중국 세관 통계; 한국 세관 서비스 데이터 포털; 일본 외 무역기구 (JETRO)
• Commercial Intelligence and Statistics (DGCIS)의 개요
• Cloud 공급자는 사용법 및 가격 보고서 (public 가격 페이지 및 청구 APIs)를 출판했습니다.
• 공공 조달 포털 및 정부 입찰 데이터베이스 (클라우드 / AI 서비스 용)

기업 잡지 & 무역 압박

• InfoQ (AI/ML 및 클라우드 플랫폼 적용)
• VentureBeat (AI / ML / 클라우드 섹션)
• 등록 - AI 및 클라우드 인프라 적용
• TechCrunch — 기업 AI 적용
• Analytics 인도 회사 소개
• Data Engineering Podcast / 블로그 및 MLOps 및 클라우드 AI에 중점을 둔 뉴스 레터
• 상용 클라우드 공급자 블로그 (AWS Machine Learning Blog, Google Cloud AI Blog, Microsoft Azure AI 블로그)

학술 및 학술 자료

• 기계 학습 연구 저널 (JMLR)
• Neural Networks 및 Learning Systems의 IEEE 거래
• 패턴 분석 및 기계 지능 (TPAMI)의 IEEE 거래
• 지능형 시스템 및 기술에 대한 ACM 거래 (ACM TIST)
• 데이터 광업 및 지식 디스커버리
• 패턴 인식
• Cloud Computing에서 Big Data / IEEE 거래에 대한 거래

신문 및 비즈니스 프레스

• Wall Street Journal - 기술 및 클라우드 / AI 적용
• Financial Times — 기술 및 클라우드 인프라 보고서
• 경제 시간 - 기술 및 산업 (인도)
• Nikkei Asia - 클라우드, 반도체, AI 하드웨어용 공급망
• South China Morning Post - 중국 클라우드 및 AI 산업 업데이트

협회, 표준 기관 및 산업 그룹

• IEEE (AI 표준 일 그룹)
• 컴퓨팅 기계 협회 (ACM) - AI / ML의 특별한 관심 그룹
• AI 파트너쉽
• Cloud Native Computing Foundation (CNCF) - 관련 프로젝트 및 SIG (예 : Kubeflow 관련)
• Open Data Institute (ODI) / Open Knowledge Foundation (데이터 관리)
• 국제 개인 정보 보호 협회 (IAPP) - 개인 정보 보호 및 준수 지침
• 국가 / 지역 AI 회의 (예 : NITI Aayog AI 이니셔티브, EU AI 사무실 작업 그룹)

공공 도메인 / 정부 및 규제 소스

• NIST — AI Risk Management Framework, 기술 표준, 벤치 마크.
• MeitY (Ministry of Electronics & Information Technology), 인도 - AI 및 클라우드 정책 문서.
• EU Commission - AI Act text, 지도 및 규제 업데이트.
• U.S. Department of Commerce / AI 및 데이터 사용에 대한 FTC 지도.
• OECD AI 정책 전망대 및 보고서.
• 국가 데이터 보호 당국 (ICO UK; 준수 요구 사항에 대한 데이터 보호 보드 / 동등물).
• FCC / telecom 레귤레이터 출판물 (어떤 edge/telecom 통합 문제).

Proprietary 요소 (내부 / MLaaS 시장 작업에 유용한 비공개 소스)

• 사이트맵 데이터 분석 도구 및 CMI 기존의 8 년 동안 정보의 저장소