Cloud-KI-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Deep Learning, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, andere), nach Typ (Lösung, Dienste), nach Branche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, BFSI, IT und Telekommunikation, Regierung, Fertigung, Automobil und Transport, andere), nach Region, nach Wettbewerb, 2018–2028
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationCloud-KI-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Deep Learning, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, andere), nach Typ (Lösung, Dienste), nach Branche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, BFSI, IT und Telekommunikation, Regierung, Fertigung, Automobil und Transport, andere), nach Region, nach Wettbewerb, 2018–2028
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 51,03 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 39,11 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Deep Learning |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Cloud-KI-Markt wurde im Jahr 2022 auf 51,03 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 39,11 % bis 2028 verzeichnen.
Wichtige Markttreiber
Steigende Anforderungen und Erweiterung von Rechenzentren
Einer der Hauptantriebsfaktoren auf dem globalen Cloud-KI-Markt sind die steigenden Anforderungen an Rechenzentren und deren Erweiterung, um diesen Bedarf zu decken. Im heutigen digitalen Zeitalter wächst das von Unternehmen generierte, verarbeitete und gespeicherte Datenvolumen in beispiellosem Tempo. Dieser Datenanstieg wird durch Faktoren wie die Verbreitung von IoT-Geräten, erhöhte Online-Aktivitäten und die wachsende Abhängigkeit von datengesteuerten Entscheidungen getrieben. Da Unternehmen bestrebt sind, die Macht der Daten für Wettbewerbsvorteile zu nutzen, benötigen sie größere und effizientere Rechenzentrumsinfrastrukturen. Diese Nachfrage ist besonders ausgeprägt in Sektoren wie E-Commerce, Finanzen, Gesundheitswesen und Cloud Computing, in denen riesige Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Cloud-KI-Lösungen spielen in diesem Szenario eine entscheidende Rolle, indem sie den Rechenzentrumsbetrieb optimieren, die Energieeffizienz verbessern und die nahtlose Skalierung von Ressourcen ermöglichen, um wachsenden Arbeitslasten gerecht zu werden.
Ziele für ökologische Nachhaltigkeit und Energieeffizienz
Ein weiterer wichtiger Treiber auf dem globalen Cloud-KI-Markt ist die globale Betonung von ökologischer Nachhaltigkeit und Energieeffizienz. Während die Welt mit den Herausforderungen des Klimawandels ringt und versucht, die Kohlenstoffemissionen zu reduzieren, stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, umweltfreundliche Praktiken und Technologien einzuführen. Rechenzentren sind traditionell notorische Energieverbraucher, wobei Kühlsysteme einen großen Beitrag zu ihrem hohen Energieverbrauch leisten. Ineffiziente Kühlung wirkt sich nicht nur auf die Betriebskosten aus, sondern hinterlässt auch einen erheblichen CO2-Fußabdruck. Cloud-KI-Lösungen begegnen diesen Herausforderungen, indem sie Kühlprozesse optimieren, fortschrittliche Kühltechniken wie Flüssigkeitskühlung und Warm-/Kaltgangeinhausung implementieren und KI-gesteuerte Algorithmen nutzen, um eine präzise Temperaturregelung zu gewährleisten.
Unternehmen sind motiviert, Cloud-KI-Lösungen nicht nur zu nutzen, um Betriebskosten zu senken, sondern auch, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und Vorschriften in Bezug auf Umweltauswirkungen einzuhalten. Diese Lösungen ermöglichen es Rechenzentren, ihren Energieverbrauch und ihre Treibhausgasemissionen erheblich zu senken, was sie zu einem integralen Bestandteil von Nachhaltigkeitsinitiativen von Unternehmen macht.
Verbreitung von Edge Computing und Hyperscale-Rechenzentren
Die Verbreitung von Edge Computing und Hyperscale-Rechenzentren stellt einen dritten treibenden Faktor auf dem globalen Cloud-KI-Markt dar. Beim Edge Computing werden Daten näher an der Quelle oder den Endbenutzern verarbeitet, wodurch die Latenzzeit reduziert und Echtzeitanwendungen ermöglicht werden. Hyperscale-Rechenzentren hingegen sind riesige Einrichtungen, die für die Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen ausgelegt sind.
Sowohl Edge-Computing als auch Hyperscale-Rechenzentren haben einzigartige Kühlanforderungen. Edge-Rechenzentren, die oft in unterschiedlichen Umgebungen eingesetzt werden, erfordern effiziente Kühllösungen, die sich an unterschiedliche Bedingungen anpassen können. Hyperscale-Rechenzentren benötigen Kühllösungen, die die dort untergebrachten hochdichten Computergeräte effizient verwalten können.Cloud-KI-Technologien entwickeln sich weiter, um diese spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Sie bieten fortschrittliche Kühllösungen, die auf Edge-Bereitstellungen zugeschnitten werden können und so eine effiziente Kühlung in anspruchsvollen Umgebungen gewährleisten. Für Hyperscale-Rechenzentren ermöglichen Cloud-KI-Lösungen eine präzise Kühlungssteuerung und Skalierbarkeit, optimieren den Energieverbrauch und senken die Betriebskosten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Cloud-KI-Markt von den steigenden Anforderungen an Rechenzentren, dem Gebot der ökologischen Nachhaltigkeit und der Verbreitung von Edge-Computing und Hyperscale-Rechenzentren getrieben wird. Diese Faktoren treiben die Einführung von Cloud-KI-Lösungen voran, die für die Optimierung des Rechenzentrumsbetriebs, die Reduzierung des Energieverbrauchs und die Bewältigung der Herausforderungen einer zunehmend datengesteuerten und umweltbewussten Welt unerlässlich sind.
Wichtige Marktherausforderungen
Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz
Eine der größten Herausforderungen auf dem globalen Cloud-KI-Markt ist die Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz. Mit der zunehmenden Abhängigkeit von datengesteuerten Technologien und der Einführung von KI-Lösungen ist das Volumen der in Rechenzentren und Cloud-Umgebungen verarbeiteten sensiblen und persönlichen Daten sprunghaft angestiegen. Diese Daten umfassen alles von persönlichen Informationen und Finanzunterlagen bis hin zu proprietären Geschäftsdaten und geistigem Eigentum.
Da Daten immer wertvoller werden, werden sie auch zu einem Hauptziel für Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen. Böswillige Akteure entwickeln ihre Taktiken ständig weiter, um in Rechenzentren und Cloud-Systeme einzudringen, was erhebliche Risiken für Unternehmen und ihre Kunden darstellt. In diesem Zusammenhang ist die Aufrechterhaltung robuster Cybersicherheitsmaßnahmen von größter Bedeutung.
Die Implementierung effektiver Sicherheitsmaßnahmen ohne Beeinträchtigung der Leistung von Cloud-KI-Lösungen kann jedoch eine Herausforderung sein. Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Angriffserkennungssysteme und Sicherheitspatches sind wesentliche Komponenten einer sicheren Umgebung, können jedoch zu Latenz und Komplexität führen. Die Notwendigkeit der Datensicherheit mit der Nachfrage nach Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung und KI-Anwendungen mit geringer Latenz in Einklang zu bringen, ist eine ständige Herausforderung im Cloud-KI-Markt.
Darüber hinaus fügt die globale Landschaft der Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO in Europa und die CCPA in Kalifornien eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzu. Unternehmen müssen sich durch ein komplexes Netz von Compliance-Anforderungen navigieren, um sicherzustellen, dass sie Daten angemessen und legal verarbeiten, was je nach Region und Branche erheblich variieren kann. Die Einhaltung von Vorschriften bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung eines reibungslosen KI-Betriebs ist eine erhebliche Herausforderung für die Akteure im Cloud-KI-Markt.
Energieeffizienz und Nachhaltigkeit angehen
Während Cloud-KI-Lösungen darauf ausgelegt sind, den Betrieb von Rechenzentren zu optimieren, müssen sie sich auch mit der Herausforderung der Energieeffizienz und Nachhaltigkeit auseinandersetzen. Rechenzentren sind notorische Energieverbraucher, und Kühlsysteme spielen eine entscheidende Rolle bei ihrem Gesamtenergieverbrauch. Ineffiziente Kühlung kann nicht nur die Betriebskosten erhöhen, sondern auch erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt haben und zu Treibhausgasemissionen beitragen. Um diese Herausforderung zu meistern, verwenden Cloud-KI-Technologien fortschrittliche Kühltechniken wie Flüssigkeitskühlung, Präzisionsklimaanlagen und intelligente Kühlmanagementsysteme. Diese Lösungen zielen darauf ab, den Energieverbrauch und damit den CO2-Fußabdruck von Rechenzentren zu reduzieren.
Allerdings ist es ein heikles Unterfangen, Energieeffizienz zu erreichen und gleichzeitig optimale Betriebstemperaturen für KI-Hardware aufrechtzuerhalten. Über- oder Unterkühlung kann zu Ineffizienz oder Ausfall der Geräte führen und so das Risiko von Ausfallzeiten und Betriebsstörungen im Rechenzentrum erhöhen. Ein weiterer Aspekt dieser Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass KI-spezifische Hardware wie GPUs und TPUs innerhalb ihrer Temperaturgrenzen arbeitet. Der Druck, sich an Nachhaltigkeitszielen und Umweltvorschriften auszurichten, ist eine treibende Kraft bei der Bewältigung dieser Herausforderung. Unternehmen versuchen, ihr Engagement für Nachhaltigkeit durch die Einführung energieeffizienter Cloud-KI-Lösungen zu demonstrieren. Das richtige Gleichgewicht zwischen Leistung und Nachhaltigkeit zu finden, bleibt eine ständige Herausforderung auf dem Markt.
Umgang mit Skalierbarkeit und Komplexität
Skalierbarkeit und Komplexität stellen auf dem globalen Cloud-KI-Markt erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere da Unternehmen versuchen, ihre Rechenzentrums- und Cloud-Infrastrukturen zu erweitern, um wachsende Datenmengen und KI-Workloads zu bewältigen. Skalierbarkeit ist eine grundlegende Voraussetzung, um sicherzustellen, dass KI-Anwendungen skaliert werden können, um der gestiegenen Nachfrage gerecht zu werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Eine nahtlose Skalierbarkeit zu erreichen, kann jedoch eine Herausforderung sein. Cloud-KI-Lösungen müssen so konzipiert sein, dass sie sich an sich ändernde Workloads anpassen, die bei KI-Anwendungen sehr dynamisch sein können. Skalierbare Infrastruktur, Cloud-Orchestrierung und Automatisierung sind kritische Komponenten, aber die effektive Konfiguration und Verwaltung dieser Systeme kann komplex sein.
Darüber hinaus kann die Komplexität von KI-Anwendungen, einschließlich Deep-Learning-Modellen und neuronalen Netzwerken, die Ressourcen und Infrastruktur von Rechenzentren belasten. Die Optimierung von Hardware und Software, um die Rechenleistungsanforderungen der KI zu bewältigen und gleichzeitig die Kosteneffizienz aufrechtzuerhalten, ist eine ständige Herausforderung. Unternehmen müssen bei der Skalierung von KI-Workloads auch Faktoren wie Latenz, Bandbreite und Datenspeicherung berücksichtigen. Darüber hinaus führen die von vielen Unternehmen verfolgten Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Strategien zu Komplexität bei der Verwaltung von Daten in unterschiedlichen Umgebungen. Die Gewährleistung der Dateninteroperabilität, -sicherheit und -konsistenz bei der Navigation in einer komplexen Cloud-Landschaft erfordert sorgfältige Planung und Implementierung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Cloud-KI-Markt vor Herausforderungen in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz, Energieeffizienz und Nachhaltigkeit sowie die Komplexität von Skalierbarkeit und Infrastrukturmanagement steht. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist für das weitere Wachstum und den Erfolg von Cloud-KI-Lösungen in einer zunehmend datengesteuerten und umweltbewussten Welt von entscheidender Bedeutung.
Wichtige Markttrends
Integration von Edge-KI und Edge-Computing
Ein wichtiger Trend, der den globalen Cloud-KI-Markt neu gestaltet, ist die Integration von Edge-KI- und Edge-Computing-Technologien. Edge-KI beinhaltet die Bereitstellung von Algorithmen und Modellen künstlicher Intelligenz direkt auf Edge-Geräten oder in unmittelbarer Nähe von Datenquellen wie IoT-Sensoren und -Geräten. Dies ermöglicht eine Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung am Rand des Netzwerks, wodurch Latenz und Bandbreitennutzung reduziert und gleichzeitig die Reaktionsfähigkeit verbessert wird. Die Integration von Edge AI mit Cloud AI-Lösungen wird von mehreren Faktoren vorangetrieben. Erstens steigt mit der weiteren Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) das am Rand generierte Datenvolumen sprunghaft an. Edge AI ermöglicht es Unternehmen, diese Daten lokal zu filtern und zu verarbeiten und nur relevante Informationen an zentrale Rechenzentren oder Cloud-Umgebungen zu senden. Dies reduziert die Belastung der Cloud-Ressourcen und minimiert die Datenübertragungskosten.
Zweitens erfordern bestimmte KI-Anwendungen, wie etwa in autonomen Fahrzeugen, der industriellen Automatisierung und der Fernüberwachung, Antworten mit extrem geringer Latenz. Edge AI kann sofortige Entscheidungen ermöglichen und so Sicherheit und Effizienz in zeitkritischen Szenarien gewährleisten.
Drittens verbessert Edge AI den Datenschutz und die Datensicherheit. Durch die Verarbeitung sensibler Daten am Rand können Unternehmen das Risiko minimieren, vertrauliche Informationen während der Datenübertragung an zentrale Cloud-Server preiszugeben. Daher bieten Cloud AI-Anbieter zunehmend Lösungen an, die sich nahtlos in Edge-Computing-Plattformen integrieren lassen. Dieser Trend ermöglicht es Unternehmen, die kombinierten Fähigkeiten von Cloud-basierter KI und Edge-Computing für effizientere und reaktionsschnellere KI-Anwendungen zu nutzen.
KI-optimierte Cloud-Infrastruktur
Ein weiterer wichtiger Trend auf dem globalen Cloud-KI-Markt ist die Entwicklung einer KI-optimierten Cloud-Infrastruktur. Herkömmliche Cloud-Umgebungen wurden ursprünglich nicht dafür entwickelt, die speziellen Rechenanforderungen von KI- und Machine-Learning-Workloads zu erfüllen, die oft enorme Rechenleistung, GPUs und TPUs erfordern. Um diesem Problem zu begegnen, entwickeln Cloud-Service-Provider ihre Infrastruktur weiter, um speziell auf KI-Anwendungen zugeschnitten zu sein. Dazu gehört das Angebot von GPU- und TPU-Instanzen, die für Deep-Learning-Aufgaben optimiert sind, Hochleistungs-Computing-Clustern und KI-Modell-Trainingsframeworks. Diese KI-optimierten Cloud-Services bieten die Skalierbarkeit und Flexibilität, die zum effizienten Trainieren und Bereitstellen komplexer KI-Modelle erforderlich sind. Darüber hinaus bieten Cloud-Provider KI-fokussierte Tools und Services an, die die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen vereinfachen. Dazu gehören verwaltete KI-Dienste für Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Spracherkennung, sodass Unternehmen KI-Funktionen ohne umfassende KI-Expertise nutzen können.
Dieser Trend kommt Unternehmen zugute, indem er die Eintrittsbarrieren für die Einführung von KI senkt. Er ermöglicht ihnen den Zugriff auf die Rechenleistung und die Tools, die für die Entwicklung und Bereitstellung von KI erforderlich sind, ohne große Vorabinvestitionen in Hardware und Infrastruktur.
Föderiertes Lernen und datenschutzfreundliche KI
Datenschutzbedenken und Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO und CCPA haben zu einer zunehmenden Betonung datenschutzfreundlicher KI-Techniken auf dem globalen Cloud-KI-Markt geführt. Föderiertes Lernen hat sich in diesem Zusammenhang als wichtiger Trend herauskristallisiert.
Föderiertes Lernen ist ein dezentraler Ansatz für maschinelles Lernen, bei dem das Modelltraining lokal auf Edge-Geräten oder innerhalb einzelner Organisationen erfolgt und nur Modellaktualisierungen mit einem zentralen Server geteilt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass vertrauliche Daten auf dem Gerät oder in den Räumlichkeiten der Organisation verbleiben, was Datenschutzbedenken Rechnung trägt. Die Einführung von föderiertem Lernen wird von mehreren Faktoren vorangetrieben. Erstens entspricht es den Datenschutzbestimmungen, indem es die Offenlegung persönlicher oder sensibler Daten minimiert. Zweitens ermöglicht es Organisationen, bei der Entwicklung von KI-Modellen zusammenzuarbeiten, ohne Rohdaten auszutauschen, was es für Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Regierung geeignet macht.
Da föderiertes Lernen an Bedeutung gewinnt, entwickeln Cloud-KI-Anbieter Tools und Plattformen, die diesen Ansatz unterstützen. Dazu gehören föderierte Lernrahmen, sichere Modellaggregationsmechanismen und datenschutzerhaltende KI-Bibliotheken. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Cloud-KI-Markt bedeutende Trends bei der Integration von Edge-KI und Edge-Computing, der Entwicklung einer KI-optimierten Cloud-Infrastruktur und der Einführung datenschutzerhaltender KI-Techniken wie föderiertem Lernen erlebt. Diese Trends verändern die Landschaft der KI-Anwendungen und machen sie effizienter, sicherer und datenschutzbewusster. Organisationen, die diese Trends aufgreifen, können sich in der sich entwickelnden KI-Landschaft einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Segmenteinblicke
Technologieeinblicke
Deep Learning ist das dominierende Segment im globalen Cloud-KI-Markt nach Technologie. Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke zum Lernen aus Daten verwendet werden. Künstliche neuronale Netzwerke sind vom menschlichen Gehirn inspiriert und können für eine Vielzahl von Aufgaben trainiert werden, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelle Übersetzung.
Deep Learning ist das dominierende Segment im Cloud-KI-Markt, da es sehr effektiv bei der Lösung komplexer Probleme ist, die zuvor mit herkömmlichen Techniken des maschinellen Lernens nur schwer oder gar nicht gelöst werden konnten. Deep Learning wird beispielsweise für Bilderkennungssysteme verwendet, die Objekte in Bildern mit hoher Genauigkeit identifizieren können, und auch für Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Sprachen übersetzen und Text generieren können.
Hier sind einige der Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des Deep-Learning-Segments im globalen Cloud-KI-Markt vorantreiben
Die zunehmende Verfügbarkeit großer DatensätzeDeep-Learning-Modelle erfordern große Datenmengen zum Trainieren, und die zunehmende Verfügbarkeit großer Datensätze treibt das Wachstum des Deep-Learning-Segments voran. Die zunehmende Nutzung von Cloud ComputingCloud-Computing-Plattformen bieten die Skalierbarkeit und Rechenleistung, die zum Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen erforderlich sind. Die zunehmende Verfügbarkeit von Open-Source-Deep-Learning-FrameworksOpen-Source-Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch erleichtern Entwicklern die Erstellung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen. Insgesamt ist Deep Learning aufgrund seiner Effektivität bei der Lösung komplexer Probleme und der zunehmenden Verfügbarkeit großer Datensätze, Cloud-Computing-Plattformen und Open-Source-Deep-Learning-Frameworks das dominierende Segment auf dem globalen Cloud-KI-Markt. Neben Deep Learning sind auch maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) wichtige Segmente auf dem globalen Cloud-KI-Markt. Maschinelles Lernen ist ein breiteres Feld der künstlichen Intelligenz, das Deep Learning umfasst, und NLP ist ein Unterfeld der KI, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlichen (natürlichen) Sprachen befasst.
Regionale Einblicke
Nordamerika ist die dominierende Region auf dem globalen Cloud-KI-Markt. Es gibt einige Gründe für die Dominanz Nordamerikas auf dem globalen Cloud-KI-Markt. Erstens ist Nordamerika die Heimat einiger der größten und innovativsten Unternehmen der Welt, darunter Amazon, Google und Microsoft. Diese Unternehmen investieren massiv in Cloud-KI-Technologien und nutzen diese Technologien zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
Zweitens verfügt Nordamerika über eine gut entwickelte Cloud-Computing-Infrastruktur. Cloud-Computing-Plattformen sind für das Training und die Bereitstellung von Cloud-KI-Modellen unerlässlich. Die Verfügbarkeit einer gut entwickelten Cloud-Computing-Infrastruktur in Nordamerika ist ein wichtiger Wachstumstreiber des Cloud-KI-Marktes in der Region.
Drittens verfügt Nordamerika über einen großen und wachsenden Pool an KI-Talenten. Dieser Talentpool ist für die Entwicklung und Bereitstellung von Cloud-KI-Lösungen von entscheidender Bedeutung.
Hier sind einige der Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des Cloud-KI-Marktes in Nordamerika vorantreibenDie zunehmende Nutzung von Cloud ComputingCloud-Computing-Plattformen bieten die Skalierbarkeit und Rechenleistung, die zum Trainieren und Bereitstellen von Cloud-KI-Modellen erforderlich sind.Die zunehmende Verfügbarkeit großer DatensätzeDeep-Learning-Modelle erfordern große Datenmengen zum Trainieren und die zunehmende Verfügbarkeit großer Datensätze treibt das Wachstum des Cloud-KI-Marktes in Nordamerika voran.Die steigende Nachfrage nach KI-gestützten AnwendungenUnternehmen aller Branchen setzen zunehmend KI-gestützte Anwendungen ein, um ihre Abläufe zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Dies treibt das Wachstum des Cloud-KI-Marktes in Nordamerika voran.
Jüngste Entwicklungen
- AmazonWeb Services (AWS) hat einen neuen Dienst namens AWS SageMaker Canvas eingeführt, der es Nicht-Programmierern ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren. AWS hat außerdem einen neuen Dienst namens AWS SageMaker Autopilot eingeführt, der Machine-Learning-Modelle automatisch trainiert und bereitstellt.
- GoogleCloud Platform (GCP) hat einen neuen Dienst namens Vertex AI eingeführt, eine einheitliche Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning. GCP hat außerdem einen neuen Dienst namens AI Platform Prediction eingeführt, der es Unternehmen ermöglicht, Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab bereitzustellen und zu verwalten.
Wichtige Marktteilnehmer
- Amazon.com,Inc.
- MicrosoftCorporation
- AlphabetInc.
- InternationalBusiness Machines Corporation
- Salesforce.com,Inc.
- Oracle Corporation
- SAPSE
- NVIDIACorporation
- IntelCorporation
- DellTechnologies Inc.
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