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市场调查报告书
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人工智慧工具包市场机会、成长动力、产业趋势分析和 2025 - 2034 年预测

Artificial Intelligence Toolkit Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034

出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 180 Pages | 商品交期: 2-3个工作天内

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2024 年全球人工智慧工具包市场价值为 253 亿美元,预计 2025 年至 2034 年期间复合年增长率将达到惊人的 24.1%。企业越来越依赖 AI 工具包来设计和部署用于应用程式的机器学习 (ML) 和深度学习模型,包括影像辨识、自然语言处理 (NLP) 和推荐系统。

人工智慧工具包市场 - IMG1

人工智慧研究和技术的快速进步将加速市场扩张。演算法、模型架构和尖端技术的创新正在推动对能够解决复杂挑战和提高营运效率的先进人工智慧工具包的需求。随着企业寻求在竞争中保持领先地位,对强大且可扩展的人工智慧解决方案的需求从未如此强烈。

市场范围
起始年份 2024
预测年份 2025-2034
起始值 253亿美元
预测值 1661亿美元
复合年增长率 24.1%

市场按类型分为开源和商业 AI 工具包。 2024 年,开源工具包占据了 55% 的市场份额,预计到 2034 年将达到 950 亿美元。这些工具为开发人员,尤其是新创公司和中小型企业 (SME),提供根据其独特需求量身定制的经济实惠且强大的解决方案。

根据应用,市场分为机器学习、自然语言处理、电脑视觉等。机器学习在 2024 年引领市场,占 38% 的份额。这种主导地位反映了其在不同领域的广泛效用。 ML 工具包使企业能够自动化资料分析、建立预测模型并促进智慧决策过程。医疗保健、金融和零售等行业尤其利用机器学习来推动创新和优化成果。

2024 年,北美 AI 工具包市场占据 40% 的份额,预计到 2034 年将创造 700 亿美元的产值。美国凭藉其在技术创新方面的领导地位,成为该地区的重要参与者。医疗保健、金融、零售和汽车等领域的人工智慧高采用率进一步凸显了北美的市场主导地位。

目录

第 1 章:方法论与范围

  • 研究设计
    • 研究方法
    • 资料收集方法
  • 基础估计和计算
    • 基准年计算
    • 市场估计的主要趋势
  • 预测模型
  • 初步研究与验证
    • 主要来源
    • 资料探勘来源
  • 市场定义

第 2 章:执行摘要

第 3 章:产业洞察

  • 产业生态系统分析
  • 供应商概况
    • 技术提供者
    • 云端服务供应商
    • 数据提供者
    • 人工智慧解决方案提供商
    • 最终用途
  • 利润率分析
  • 热门人工智慧工具包的比较分析
  • 工具包授权模式与成本结构
  • 技术与创新格局
  • 重要新闻及倡议
  • 监管格局
  • 衝击力
    • 成长动力
      • 各行各业越来越多地采用人工智慧和机器学习
      • 人工智慧安全和隐私日益受到关注
      • 增加对人工智慧工具的投资
      • 自动化和数位化倾向增强
    • 产业陷阱与挑战
      • 复杂性问题
      • 安全和隐私问题
  • 成长潜力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL 分析

第四章:竞争格局

  • 介绍
  • 公司市占率分析
  • 竞争定位矩阵
  • 战略展望矩阵

第 5 章:市场估计与预测:按类型,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 开源
  • 商业的

第六章:市场估计与预测:按组件,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 硬体
  • 软体
  • 服务

第 7 章:市场估计与预测:按应用,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 自然语言处理
  • 机器学习
  • 电脑视觉
  • 其他的

第 8 章:市场估计与预测:按最终用途,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 资讯科技和电信
  • 零售与电子商务
  • 金融保险业协会
  • 製造业
  • 能源和公用事业
  • 政府
  • 其他的

第 9 章:市场估计与预测:按地区,2021 - 2034 年

  • 主要趋势
  • 北美洲
    • 我们
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 英国
    • 德国
    • 法国
    • 西班牙
    • 义大利
    • 俄罗斯
    • 北欧
  • 亚太地区
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • 澳新银行
    • 东南亚
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中东及非洲
    • 阿联酋
    • 南非
    • 沙乌地阿拉伯

第十章:公司简介

  • Amazon
  • C3.ai
  • Databricks
  • DataRobot
  • Google LLC
  • H2O.ai
  • HPE
  • Intel
  • Meta Platform (Facebook)
  • Microsoft
  • NVIDIA
  • OpenAI
  • Oracle
  • Salesforce
  • SAP
  • SAS
  • Scale AI
  • Teradata
  • Thales
  • UiPath
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Product Code: 7331

The Global Artificial Intelligence Toolkit Market was valued at USD 25.3 billion in 2024 and is projected to grow at an impressive CAGR of 24.1% from 2025 to 2034. The surge in adoption of AI-driven solutions across industries such as healthcare, finance, e-commerce, and manufacturing is fueling this robust growth. Businesses increasingly rely on AI toolkits to design and deploy machine learning (ML) and deep learning models for applications, including image recognition, natural language processing (NLP), and recommendation systems.

Artificial Intelligence Toolkit Market - IMG1

Rapid advancements in AI research and technology are poised to accelerate market expansion. Innovations in algorithms, model architectures, and cutting-edge techniques are boosting demand for advanced AI toolkits capable of solving complex challenges and enhancing operational efficiency. As businesses seek to stay ahead in a competitive landscape, the need for powerful and scalable AI solutions has never been greater.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$25.3 Billion
Forecast Value$166.1 Billion
CAGR24.1%

The market is segmented by type into open-source and commercial AI toolkits. In 2024, open-source toolkits accounted for 55% of the market share, with projections to reach USD 95 billion by 2034. Open-source AI toolkits are particularly appealing due to their cost-effectiveness, flexibility, and ease of customization. These tools empower developers, especially startups and small-to-medium enterprises (SME), by offering affordable yet robust solutions tailored to their unique needs.

By application, the market is categorized into machine learning, natural language processing, computer vision, and others. Machine learning led the market in 2024, capturing 38% of the share. This dominance reflects its extensive utility across diverse sectors. ML toolkits enable businesses to automate data analysis, build predictive models, and facilitate intelligent decision-making processes. Industries such as healthcare, finance, and retail are particularly leveraging ML to drive innovation and optimize outcomes.

North America AI toolkit market held a commanding 40% share in 2024, with expectations to generate USD 70 billion by 2034. This growth is driven by a robust technological infrastructure, significant investment in AI research, and widespread adoption of AI across various industries. The United States stands out as a key player in the region, leveraging its leadership in technological innovation. High AI adoption in sectors like healthcare, finance, retail, and automotive further underscores North America's market dominance.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Technology providers
    • 3.2.2 Cloud service providers
    • 3.2.3 Data providers
    • 3.2.4 AI solution providers
    • 3.2.5 End use
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Comparative analysis of popular AI toolkits
  • 3.5 Toolkit licensing models and cost structures
  • 3.6 Technology & innovation landscape
  • 3.7 Key news & initiatives
  • 3.8 Regulatory landscape
  • 3.9 Impact forces
    • 3.9.1 Growth drivers
      • 3.9.1.1 Increasing adoption of AI and ML across industries
      • 3.9.1.2 Growing focus on AI security and privacy
      • 3.9.1.3 Increasing investment in AI tools
      • 3.9.1.4 Rise in inclination towards automation and digitalization
    • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.9.2.1 Complexity concerns
      • 3.9.2.2 Security and privacy concerns
  • 3.10 Growth potential analysis
  • 3.11 Porter’s analysis
  • 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Type, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Open source
  • 5.3 Commercial

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Hardware
  • 6.3 Software
  • 6.4 Services

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Natural language processing
  • 7.3 Machine learning
  • 7.4 Computer vision
  • 7.5 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 IT & telecom
  • 8.3 Retail and e-commerce
  • 8.4 BFSI
  • 8.5 Manufacturing
  • 8.6 Energy and utility
  • 8.7 Government
  • 8.8 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 U.S.
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 UK
    • 9.3.2 Germany
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Spain
    • 9.3.5 Italy
    • 9.3.6 Russia
    • 9.3.7 Nordics
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 South Korea
    • 9.4.5 ANZ
    • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 UAE
    • 9.6.2 South Africa
    • 9.6.3 Saudi Arabia

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 Amazon
  • 10.2 C3.ai
  • 10.3 Databricks
  • 10.4 DataRobot
  • 10.5 Google LLC
  • 10.6 H2O.ai
  • 10.7 HPE
  • 10.8 Intel
  • 10.9 Meta Platform (Facebook)
  • 10.10 Microsoft
  • 10.11 NVIDIA
  • 10.12 OpenAI
  • 10.13 Oracle
  • 10.14 Salesforce
  • 10.15 SAP
  • 10.16 SAS
  • 10.17 Scale AI
  • 10.18 Teradata
  • 10.19 Thales
  • 10.20 UiPath