自动化机器学习市场规模和份额

自动化机器学习市场分析

自动化机器学习市场规模预计到 2025 年为 25.9 亿美元，预计到 2030 年将达到 159.8 亿美元，预测期内（2025-2030 年）复合年增长率为 43.90%。

云的快速采用、在没有大型数据科学团队的情况下扩展人工智能计划的需要以及对模型透明度的监管期望都增强了商业需求。云原生产品已占全球收入的 64%，并且以 45.01% 的复合年增长率增长，凸显了对可缩短部署周期、同时降低资本成本的托管基础​​设施的偏好。建模自动化占据了最大的功能份额，但随着公司意识到数据质量比算法选择更能推动预测准确性，特征工程工具正在快速增长。大型企业仍主导支出，但增长动力正在转变得益于无代码接口和弥补人才短缺的公共部门资金，中小型企业受益匪浅。从地区来看，北美在装机量方面处于领先地位，而随着政府将人工智能目标嵌入到制造业和智慧城市计划中，亚太地区表现出最强劲的发展轨迹。

全球自动化机器学习市场趋势和见解

对高效欺诈检测模型的需求不断增长

金融机构正在从静态规则集转向基于 AutoML 的欺诈系统，该系统可以从实时交易流中学习，减少误报并提高恢复率。由于自动化模型挖掘结构化和非结构化数据以查找可疑索赔，保险公司预计到 2032 年将节省 80-1600 亿美元。内置的自然语言处理允许平台消化呼叫中心记录和社交媒体信号，为承销商提供风险决策的详细背景。由于金融监管机构正在收紧披露标准，提供将解释性指标与每个预测联系起来的仪表板的供应商会收取溢价。到 2026 年，预计复合年增长率将维持 8.2% 的净效应。

对智能业务流程的需求不断增加

企业正在将 AutoML 嵌入制造、零售和医疗保健工作流程，以超越基于规则的机器人技术向前自适应优化。传感器驱动的预测性维护可将计划外停机时间减少高达 30%，并提高整个半导体生产线的整体设备效率^{[1]Tracey Countryman，“工业 4.0 中的预测性维护”，麦肯锡，麦肯锡网站}。零售商将 AutoML 应用于需求规划和动态定价，试点显示，当 AI 生成的见解为销售引擎提供信息时，收入提升了 22.7%。 Oracle 的临床数字助理展示了医疗保健方面的收益，将医生记录时间减少了 40%，并释放了患者护理能力。分析、工作流程编排和低代码建模工具的融合推动了 20 世纪中期增长的 7.1%。

企业的云优先机器学习战略

企业正在放弃本地硬件，转而采用弹性 GPU 集群作为服务交付，预计复合年增长率将增加 9.4%。微软 2025 财年的业绩突显了与 AutoML 模型训练和治理附加组件相关的价值数十亿美元的 Azure AI 预订。 AWS 正在扩展 Project Rainier，这是一个 Trainium-2 超级集群，可将可用计算量增加五倍以支持大型 AutoML 工作负载。 Oracle 的人工智能基础设施合同积压超过 120 亿美元，这表明对通过特定区域可用区符合数据主权规则的云容量的持久需求。多云采购减少了锁定，同时将概念验证时间从几个月缩短到几周。

熟练数据科学劳动力短缺

全球对数据科学角色的需求超过供应，随着 AutoML 弥补能力差距，市场增长了 6.8%。巴西报告称，人工智能专业人员短缺 50 万名，并依靠无代码 AutoML 将高级分析扩展到业务功能。欧盟的人工智能采用率2021 年至 2024 年间几乎翻了一番，达到 13%，但由于内部团队缺乏深厚的统计专业知识，许多公司将模型开发外包。 Google AutoML 等平台普及了拖放界面，使营销经理和运营分析师无需 Python 或 R 编码即可构建预测模型。

企业采用缓慢和文化差距

传统流程、规避风险的领导层以及员工对失业的担忧导致 AutoML 的推出缓慢，市场动力降低了 4.8%。许多亚洲银行仍然依赖人工反洗钱审查，因为其老化的核心系统使数据集成变得复杂。南非的小型制造企业认为，框架不明确和管理支持有限是人工智能项目的主要障碍，导致部署周期超出了最初的预测。成功的转型结合了培训、变革管理计划和有针对性的变革将人工智能成果与员工绩效指标相结合的激励措施。

云工作流程中的数据安全和隐私问题

全球隐私立法要求对个人数据进行精细控制，随着公司权衡合规性与敏捷性，预测增长将减少 3.2%。欧盟的《通用数据保护条例》要求公司解释自动化决策，并尊重用户选择不进行分析的权利，从而刺激了对本地托管或混合架构的需求。苹果公司推迟在欧盟推出某些人工智能功能的决定凸显了规则制定可能会推迟产品发布。金融服务提供商在上传敏感数据集之前进行广泛的验证，从而延长了采购周期。供应商现在提供使用中加密和审计日志记录，以让风险管理人员放心，而无需恢复到昂贵的本地堆栈。

细分分析

通过解决方案：云主导地位加速 Infr结构转变 云平台在 2024 年创造了 64% 的收入，到 2030 年，该领域的复合年增长率有望达到 45.01%，这一轨迹验证了共享基础设施的成本优势。随着超大规模企业集成专用加速器和无服务器训练管道，云部署的自动化机器学习市场规模预计将扩大。持续的功能发布、企业级安全认证和基于使用情况的计费对于寻求硬件控制敏捷性的组织来说很有吸引力。 AWS 的模型市场 Bedrock 列出了 100 多个基础模型和特定于任务的模型，让客户无需拥有 GPU 即可评估算法，从而压缩了实验周期。 

本地部署持续存在于金融、国防和公共部门，这些部门的数据驻留要求禁止外部托管。然而，随着机密计算技术允许在公共云环境中进行安全处理，它们的份额正在受到侵蚀。杂交种已经出现了这样的模式：训练在云中进行，而推理在边缘设备上运行以满足延迟目标。边缘原生产品支持工厂和零售店离线运营，确保连接中断时的业务连续性。

按自动化类型：特征工程成为增长领导者

建模自动化保留了 2024 年收入的 41%，但特征工程的 44.76% 复合年增长率标志着向以数据为中心的人工智能的转变。特征自动化的自动化机器学习市场份额正在扩大，因为如果没有强大的变量构建，结构化数据项目常常会失败。大型语言模型现在有助于将原始字段映射到领域就绪的特征，自动执行以前需要专业知识的语义连接和文本嵌入。 

可视化和数据处理自动化通过将简单语言问题转换为 SQL 查询和交互式图表来支持更广泛的采用。结合进化论的研究带有 LLM 提示的算法缩短了计算时间，同时提高了基准数据集的预测能力。医疗保健和金融用户受益最多，因为特定领域的本体被嵌入到功能管道中，无需人工干预即可满足审计要求。

按组织规模：中小企业加速推动市场民主化

大型企业在 2024 年占据支出的 71%，而中小企业的复合年增长率为 44.22%，超过了更广泛的市场。政府拨款和云信贷降低了进入门槛，允许中型市场公司在投入大量预算之前测试 AutoML。继巴西设立 230 亿雷亚尔人工智能基金补贴工具和人才计划之后，拉丁美洲中小企业的自动化机器学习市场规模预计每 18 个月就会翻一番^{[2]科学、技术和创新部，“Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial，”gov.br}。

无代码界面减少了对稀缺数据科学家的依赖，模板化解决方案针对常见用例，例如客户流失预测、库存规划和发票欺诈。研究表明，中型企业比小型企业从感知相对优势中获得更多收益，指出组织成熟度是成功因素。投资回报率研究显示，当 AutoML 增强出口文档记录并在 14 个月内实现投资回报时，

按最终用户：医疗保健加速超越金融服务领先

由于早期欺诈检测和风险建模用例，随着临床决策支持、影像分类和患者流程优化的成熟，医疗保健的复合年增长率以 44.88% 的速度增长，金融服务机构占据了 2024 年需求的 31%。设备监管机构和医院道德委员会。 

零售和电子商务部署 AutoML 来实现个性化引擎，从而将转化率提高两位数百分比。制造业在生产线上应用实时质量控制，而能源公用事业公司则对负载模式进行建模以稳定智能电网。政府机构福利裁决日益自动化；巴西社会保障机构的目标是到 2025 年通过人工智能处理 55% 的福利索赔。

地理分析

凭借密集的云基础设施足迹、成熟的风险投资生态系统以及银行和技术领域的高采用率，北美在 2024 年创造了全球收入的 46%。随着受监管行业将核心工作负载转移到符合 FedRAMP 标准的地区，Oracle 的云基础设施收入在 2025 财年增长了 52%。风险投资者在 2024 年完成了 200 多轮与 AutoML 相关的融资，为充满活力的行业注入了活力。随着各国政府部署国家人工智能战略，亚太地区的发展轨迹最为强劲，到 2030 年复合年增长率为 45.97%。在智慧城市试点、重工业预测性维护计划和本地语言对话代理的推动下，日本的人工智能经济预计到 2027 年将从 45 亿美元扩大到 73 亿美元。在 44 项关键技术中，中国在 37 项专利公布方面处于领先地位，证实了其作为研究和商业实施强国的地位。东南亚制造商采用 AutoML 进行产量优化，以抵消不断上升的劳动力成本和供应链波动。

欧洲呈现出复杂的环境。 GDPR 和即将出台的人工智能法案引入了严格的治理，延长了销售周期，但最终有利于具有嵌入式透明度控制的平台。到 2024 年，该地区的人工智能采用率将翻一番，达到 13%，但许多公司将技术构建外包，为人工智能的发展创造了肥沃的土壤。托管 AutoML 服务。国家复苏基金指定数十亿欧元用于数字化转型项目，包括需要自动化建模引擎的健康数据空间。

中东寻求大规模投资以实现经济多元化。沙特阿拉伯已根据 2030 年愿景拨出 1000 亿美元用于人工智能和数字基础设施，并进一步分配资金用于计划中的 6 吉瓦数据中心走廊。阿拉伯联合酋长国预计其 2031 年人工智能战略将联邦服务成本削减 50%，从而推动采购自动化公民服务的 AutoML 平台。南美洲受益于巴西的国家人工智能战略，该战略为葡萄牙语模型和高性能计算升级提供资金。非洲是一个新兴前沿； 40% 的受访机构正在试点人工智能，云托管的 AutoML 降低了本地计算资源仍然稀缺的障碍。

竞争格局

市场仍然适度分散。 Microsoft、AWS 和 Oracle 等超大规模云提供商利用集成基础设施、全球数据中心网格和大型工程团队将 AutoML 捆绑到平台订阅中。 AWS 的 Bedrock 服务采用开放式目录，而 Microsoft 则与专有的 LLM 分销商密切合作。 Oracle 计划在 Stargate 项目下为其德克萨斯州工厂采购 400 亿美元的 Nvidia 硬件，这表明新进入者难以匹敌的资本密集度。

专业供应商通过领域专业知识和治理脱颖而出。 DataRobot 推出了一个企业套件，具有符合欧盟人工智能法案的预构建合规工作流程，针对金融服务和医疗保健买家。 H2O.ai 专注于透明算法和开源血统，吸引需要可审核性的受监管行业^{[3]SriAmbati，“可解释的大规模人工智能”，H2O.ai，h2o.ai} 。 Alteryx 在其分析平台中嵌入生成式 AI，为业务用户桥接数据准备、模型构建和决策自动化。

边缘原生创新创造了空白机会。初创企业申请了分布式模型训练方法的专利，这些方法可以处理工厂车间和自动驾驶汽车的间歇性连接。能够提供从云训练到边缘推理的一键部署的供应商可以捕获分配给延迟敏感应用程序的支出。随着监管审查的深入，将自动化与可解释性和监控相结合的平台可能会巩固份额。