Marktbericht zu Machine Learning as a Service (MLaaS): Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Komponenten (Software-Tools, Cloud-APIs, webbasierte APIs), Anwendungen (Marketing und Werbung, automatisiertes Netzwerkmanagement, vorausschauende Wartung, Betrugserkennung und Risikoanalyse, Sonstige), Unternehmensgröße (KMU, Großunternehmen), Endnutzer (IT und Telekommunikation, Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt, Einzelhandel, Regierung, Finanzdienstleistungen, Sonstige) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika). Prognosen für den Zeitraum 2025–2033.

Wachstumsfaktoren des Marktes für maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)

Zunehmende Verbreitung von IoT und Automatisierung

Die Einführung von IoT-Technologien ist für Unternehmen unerlässlich geworden, um den sicheren Betrieb Tausender vernetzter Geräte und die zeitnahe Bereitstellung präziser Daten zu gewährleisten. Maschinelles Lernen wird zunehmend in IoT-Plattformen integriert, um diese großen Netzwerke effizient zu verwalten. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen können IoT-Plattformen umfangreiche Datenströme analysieren, verborgene Muster aufdecken und den Betrieb optimieren.

Dieser Ansatz ermöglicht zudem automatisierte, datengestützte Aktionen auf Basis statistischer Erkenntnisse, optimiert Abläufe und minimiert manuelle Eingriffe. ML-basierte IoT-Datenmodellierungslösungen machen außerdem die manuelle Auswahl, Codierung und Validierung von Modellen überflüssig und automatisieren so wiederkehrende Aufgaben.

• BeispielIm Bereich Logistik nutzt Amazon IoT- und ML-Technologien in seinen Lagern, um das Bestandsmanagement zu optimieren. Durch die Analyse von Daten aus IoT-Sensoren in den verschiedenen Einrichtungen können ML-Algorithmen Produktnachfragemuster vorhersagen, Fehlbestände reduzieren und die Effizienz der Lieferkette steigern. Diese Integration ermöglicht es Amazon, Tausende von IoT-fähigen Geräten mit minimalem menschlichen Eingriff zu verwalten und so die betriebliche Effizienz deutlich zu erhöhen.

Hemmende Faktoren

Bedarf an Fachkräften

Der Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) ist aufgrund des Mangels an Fachkräften im Bereich Machine Learning und Data Science erheblich eingeschränkt. Unternehmen, die eigene Machine-Learning-Kapazitäten aufbauen möchten, müssen daher beträchtliche Investitionen tätigen, um qualifiziertes Personal zu rekrutieren, eine leistungsstarke Recheninfrastruktur zu schaffen und Expertenteams zusammenzustellen, die in der Lage sind, ML-Algorithmen zu verwalten und zu optimieren.

Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, Fachkräfte zu finden, die sowohl über das technische Know-how als auch über die notwendige Erfahrung verfügen, um komplexe Daten und algorithmische Anforderungen zu bewältigen. Dieser Fachkräftemangel bremst die Einführung von Machine Learning und führt häufig dazu, dass Unternehmen ihre ML-Initiativen entweder verzögern oder deren Umfang einschränken, was sich wiederum negativ auf das Wachstum des MLaaS-Marktes auswirkt.

Chancenfaktoren

Zunehmende Nutzung cloudbasierter Dienste

Die rasante Verbreitung cloudbasierter ML-Dienste eröffnet dem MLaaS-Markt erhebliche Chancen, da Unternehmen umfassende Lösungen für ihre digitale Transformation suchen. Cloudbasiertes MLaaS bietet ein flexibles Pay-per-Use-Modell, das insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) attraktiv ist, denen zwar eine umfangreiche Infrastruktur fehlt, die aber dennoch leistungsstarke KI-Funktionen benötigen.

Durch das Hosting von ML-Tools in der Cloud können Unternehmen die Komplexität beim Testen und Bereitstellen von ML-Modellen reduzieren und so mit dem Wachstum ihrer Projekte effizient skalieren.

• Beispiel: Amazon Web Services (AWS) ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, Machine-Learning-Projekte mit minimalen Vorlaufkosten zu starten und zu skalieren. So kann beispielsweise ein Startup, das AWS SageMaker nutzt, schnell mit verschiedenen Algorithmen experimentieren und bei steigender Nachfrage nahtlos in den Produktivbetrieb übergehen. Dies steigert Agilität und Kosteneffizienz im Vergleich zu herkömmlichen On-Premise-Lösungen.

Diese Skalierbarkeit und die einfache Durchführung von Experimenten treiben die Akzeptanz von MLaaS bei Unternehmen voran, die sich im digitalen Wandel befinden.

Regionale Einblicke

Nordamerika: Dominante Region mit einem bedeutenden Marktanteil

Nordamerika hält den größten Anteil am Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS). Dieses Wachstum wird primär durch ein starkes Innovationsökosystem getragen, das durch strategische Investitionen des Bundes in Spitzentechnologien gefördert wird. Die Region verfügt über eine Vielzahl visionärer Wissenschaftler und Unternehmer sowie renommierte Forschungseinrichtungen, die das Wachstum von MLaaS vorantreiben.

Zusätzlich verstärkt die rasante Verbreitung von 5G, IoT und vernetzten Geräten diese Entwicklung. Da Telekommunikationsdienstleister (CSPs) aufgrund von Network Slicing, Virtualisierung und sich wandelnden Serviceanforderungen mit zunehmender Komplexität konfrontiert sind, werden MLaaS-Lösungen unerlässlich sein.

Herkömmliche Netzwerk- und Servicemanagementstrategien reichen nicht aus, um diese Herausforderungen zu meistern. Daher ist MLaaS eine entscheidende Komponente für die Verwaltung und Optimierung dieser neuen Umgebungen.

Europa: Eine bedeutende, schnell wachsende Region

Europa profitiert von einem starken Konsummarkt, renommierten Universitäten und einer Mischung aus etablierten Konzernen und innovativen Start-ups in verschiedenen Branchen, darunter Logistik, Gesundheitswesen, Finanzen und Unterhaltung. Der Fortschritt von KI-Technologien, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learning, dürfte das Marktwachstum weiter ankurbeln.

Europa beherbergt große Pharmaunternehmen und aufstrebende KI-Startups im Gesundheitswesen, die sich auf die Medikamentenentwicklung und die Optimierung der Personallogistik in Krankenhäusern konzentrieren. Die Synergie zwischen KI und ML steigert die Nachfrage nach MLaaS, insbesondere für das Training von Modellen mit diversen Datensätzen und die Automatisierung von Prozessen im Gesundheitswesen.

• BeispielMerantix, ein in Deutschland ansässiges KI-Forschungs- und Inkubatorlabor, entwickelt eine Cloud-basierte On-Demand-Plattform, die Radiologen weltweit ihre KI zur Krebserkennung zur Verfügung stellen soll und damit die innovativen Anwendungsmöglichkeiten von MLaaS in kritischen Gesundheitslösungen veranschaulicht.

Länderübersicht

• Vereinigte Staaten: Laut Weltwirtschaftsforum entfallen derzeit fast 60 % der weltweiten KI-Investitionen auf die Vereinigten Staaten. Diese Zahl unterstreicht die Position des Landes als weltweit führender Anbieter von MLaaS und spiegelt ein starkes Ökosystem aus Innovation, Forschung und Entwicklung wider, das Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und den ML-Technologien vorantreibt.

• China: China strebt an, sich bis 2030 als weltweit führendes Land im Bereich der künstlichen Intelligenz zu etablieren. Prognosen des chinesischen Staatsrats gehen von einem Marktvolumen von über 150 Milliarden US-Dollar aus. Dieses ambitionierte Ziel unterstreicht das Engagement des Landes, maschinelles Lernen in verschiedene Sektoren zu integrieren und substanzielle Investitionen in Forschung und Infrastruktur zu tätigen, um diese Vision zu verwirklichen.

• Indien: Der indische KI-Markt wird laut Schätzungen von NASSCOM bis 2025 voraussichtlich auf 7,8 Milliarden US-Dollar anwachsen. Dieses rasante Wachstum signalisiert ein steigendes Interesse an MLaaS (Machine Learning as a Service) im Land, angetrieben durch ein florierendes Technologie-Ökosystem und den Fokus auf die Nutzung von ML für vielfältige Anwendungen in verschiedenen Branchen.
• Deutschland: Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie hat Investitionen in Höhe von 3 Milliarden Euro bis 2025 in KI zugesagt, um seine Position im Bereich KI- und Machine-Learning-Technologien zu stärken. Diese Investition unterstreicht die Strategie Deutschlands, Innovationen zu fördern und sich im globalen MLaaS-Markt Wettbewerbsvorteile zu sichern.
• Vereinigtes Königreich: Der KI-Sektordeal der britischen Regierung beinhaltet die Zusage, bis 2025 private Investitionen in Höhe von 9 Milliarden Pfund in KI-Technologien zu generieren. Diese Initiative unterstreicht das Engagement der Regierung für die Weiterentwicklung von MLaaS und dafür, dass Großbritannien weiterhin eine führende Rolle bei Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz einnimmt.

Segmentierungsanalyse

Nach Komponenten

Cloud-APIs dominieren den Komponentenbereich aufgrund ihrer Zugänglichkeit und einfachen Integration. Durch die Nutzung von Cloud-APIs können Unternehmen ML-Funktionen ohne umfangreiche Infrastruktur einsetzen. Diese APIs bieten essenzielle Funktionalitäten wie Datenspeicherung, Modelltraining und -bereitstellung und ermöglichen so die schnelle und effiziente Implementierung von ML-Lösungen.

• Laut einem IBM-Bericht werden Cloud-basierte Dienste, einschließlich APIs, bis 2025 voraussichtlich über 90 % der neuen digitalen Workloads ausmachen. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung dieser Tools für skalierbare und effiziente ML-Anwendungen.

Durch Anwendungen

Das Segment Marketing und Werbung hält den größten Anteil am globalen Markt, da maschinelles Lernen Marketingunternehmen in die Lage versetzt, schnelle, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus ermöglicht ML diesen Organisationen, rasch auf Veränderungen der Traffic-Qualität infolge von Werbekampagnen zu reagieren.

• Eine aktuelle Umfrage von Dun and Bradstreet ergab, dass 90 % der Chief Marketing Officers in indischen Städten planten, bis Ende 2021 Marketing-Automatisierungstools einzuführen, was die erhebliche Nachfrage nach ML-Anwendungen im Marketing unterstreicht.

Nach Organisationsgröße

Das Segment der Großunternehmen hält den größten Marktanteil, da diese Organisationen maschinelles Lernen nutzen, um qualitativ hochwertigere Informationen zu gewinnen, die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und einen höheren Mehrwert aus ihren Daten zu generieren. Großunternehmen spielen eine Schlüsselrolle beim Wachstum des MLaaS-Marktes, da ihre Nutzung von Deep Learning und verschiedenen ML-Technologien die Serviceauslastung erhöht. Zu den Hauptmotiven für Großunternehmen zählen Kosteneffizienz und Risikomanagement.

Vom Endbenutzer

Der Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI) dominiert den Markt, da dieser Sektor zunehmend KI- und Machine-Learning-Technologien einsetzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Die Nachfrage nach ML-Anwendungen im BFSI-Bereich ist stark gestiegen, da Unternehmen bestrebt sind, große Datenmengen optimal zu nutzen. Die Verfügbarkeit kostengünstiger Rechenleistung und erschwinglicher Speicherkapazität ermöglicht schnelle und präzise ML-Ergebnisse.

Darüber hinaus fördert die moderne Methodik der Systemmodernisierung, die auf ML-Techniken basiert, die Interoperabilität zwischen verschiedenen Unternehmen und Fintech-Diensten und ermöglicht es ihnen, sich an aktuelle Anforderungen und Vorschriften anzupassen und gleichzeitig Sicherheit und Schutz zu erhöhen.

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform
• IBM
• Salesforce
• Oracle
• SAP
• Alibaba Cloud
• H2O.ai
• Databricks
• DataRobot
• NVIDIA
• TIBCO Software
• Zaloni
• C3.ai
• RapidMiner
• Other Key Players