Статистика машинного обучения 2025: рост рынка, принятие, рентабельность инвестиций, рабочие места и будущие тенденции
- АИ/МЛ
- 7 октября 2025 г.
Машинное обучение позволяет компьютерам учиться на данных и выполнять задачи без пошагового программирования, превращая его из футуристической концепции в жизненно важный бизнес-инструмент, процветающий карьерный путь и глобальный исследовательский рубеж.
Однако, учитывая огромное количество доступных данных, трудно отделить шумиху от реальных идей. В этом блоге мы разбиваем последние статистические данные по машинному обучению за 2025 год, охватывающие все, включая размер рынка, темпы внедрения, расходы предприятий на обучение и т.д. Услуги по развитию ОДROI для бизнеса, глобальный спрос на таланты, возможности трудоустройства для студентов и многое другое.
Этот блог охватывает все последние обновления и статистику о машинном обучении, которые вы ищете.
Ключевые выводы: статистика машинного обучения, которую вы должны знать
- Более 15% компаний уже используют или пилотируют решения для машинного обучения.
- Около 60% компаний используют машинное обучение в качестве своего средства роста, основанного на ИИ.
- Около 85% проектов машинного обучения терпят неудачу, и причиной No1 является низкое качество данных.
- От диагностики заболеваний до выявления мошенничества и динамического ценообразования, внедрение МО в этих секторах растет быстрее всего.
- Около 79% текущих проектов на основе приложений машинного обучения находятся на продвинутой стадии разработки.
- Около 80% пользователей, реализующих ML-приложения, подтвердили наличие системы управления данными.
- Предприятия видят снижение трудностей в найме инженеров машинного обучения, падение с 72% в 2023 году до 63% в 2024 году.
Каковы текущие размеры рынка и рост машинного обучения?
Текущий размер мирового рынка машинного обучения составляет $105,45 млрд и может вырасти до $568,32 млрд к 2031 году. Изменение размера рынка на период 2025-2031 годов ожидается на уровне около 36,72%.
| Ожидается, что глобальный объем рынка машинного обучения вырастет до 309,68 млрд долларов к 2032 году при CAGR 30,5% за прогнозируемый период 2025-2032 годов. | Fortune Business Insights |
| США занимают крупнейший рынок машинного обучения, который оценивается в $30,62 млрд, что выше по сравнению с другими странами. | Статиста |
| Прогнозируется, что глобальный объем рынка машинного обучения как рынка услуг к 2034 году составит около 1216 млрд долларов. Это означает увеличение на 39,30% с 2024 по 2034 год. Основными движущими факторами его роста являются облачные вычисления, ИИ и когнитивные вычисления. | Прецедентное исследование |
| Текущий размер рынка MLOps составляет около $2,33 млрд и может достичь $19,55 млрд к 2032 году. Ожидается, что рынок будет расти со скоростью 35,5% в течение прогнозируемого периода 2025-2032 годов. | Fortune Business Insights |
| В последний раз глобальный объем машинного обучения на финансовом рынке оценивался примерно в 2,7 млрд долларов в 2023 году и может вырасти до 41,9 млрд долларов к 2033 году при CAGR 31,8%. | Рынок США |
| Ожидается, что глобальный объем рынка ИИ / ОД в индустрии средств массовой информации и развлечений достигнет $198,42 млрд к 2032 году при CAGR 31,9%. | Будущее рыночных исследований |
| Размер рынка машинного обучения в индустрии путешествий в последний раз оценивался в 3,2 млрд долларов в 2024 году и может вырасти до 17,8 млрд долларов к 2033 году при совокупном годовом темпе роста 21,2%. | Рынок Intelo |
| В 2024 году США генерировали 18,5% доходов мирового рынка машинного обучения. | Grand View Research |
| Северная Америка захватила 29% мирового рынка МО в 2024 году. | Grand View Research |
| В 2024 году Азиатско-Тихоокеанский регион принес 27,6% от общего мирового дохода в секторе машинного обучения. | Grand View Research |
Насколько широко машинное обучение применяется в разных отраслях?
Принятие машинного обучения (ML) чрезвычайно широко распространено и быстро становится основным компонентом операций почти во всех отраслях, причем компании в таких секторах, как финансовые услуги, здравоохранение, розничная торговля и производство, лидируют в интеграции и инвестициях.
- Финансовые услуги используют ML для обнаружения мошенничества, оценки рисков и алгоритмической торговли.
- Среди многих Случаи использования ИИ в здравоохраненииМногие связанные с этим организации используют МО в диагностике заболеваний, открытии лекарств и улучшении ухода за пациентами.
- Розничные / E-commerce компании используют ML для персонализированных рекомендаций по продуктам, прогнозирования спроса и управления запасами.
- Производственные фирмы делают большую часть ML для предиктивного обслуживания, автоматизации контроля качества и автоматизации цепочки поставок.
| Машинное обучение занимает 45% мировой доли ИИ/МЛ на рынке разработки лекарств. В этом машинное обучение будет способствовать анализу больших наборов данных для прогнозирования взаимодействия лекарств и белков и выявления потенциальных продуктов с точностью и скоростью. | На пути к здравоохранению |
| Около 70% фирм, предоставляющих финансовые услуги, используют машинное обучение для повышения операционной эффективности. Они делают это, автоматизируя рутинный анализ данных. | Плата AI |
| Около 75% респондентов из банковской отрасли с активами на сумму более 100 млрд долларов реализуют стратегии ИИ. | Бизнес-инсайдер |
| Модели машинного обучения могут помочь предсказать риски с точностью 93%, что выше, чем у традиционных моделей с точностью 62,75%. | Плата AI |
| Около 80% банков знают, как ИИ и машинное обучение могут принести им пользу. | Бизнес-инсайдер |
| Применение машинного обучения для профилактического обслуживания может помочь сократить время простоя на 5-15%, повысить производительность труда на 5-20%, снизить уровень запасов на 10-30% и многое другое. | "Делойт" |
| Платформы электронной коммерции широко используют машинное обучение для персонализации клиентского опыта, предлагая продукты, которые они хотят купить. Эта тенденция к 2033 году будет стоить 2412,3 млн долларов. | Глобальная торговля Magma |
| 33% коммерческих компаний недвижимости планируют инвестировать в возможности ИИ/ML в ближайшие 2-3 года. ИИ в недвижимости Может помочь вам узнать, как. | Группа Altus |
Читайте также: Статистика ИИ: тенденции, риски и прогнозы на будущее (2025)
Каковы основные факторы, побуждающие компании внедрять машинное обучение и ИИ?
Ключевые драйверы для внедрения машинного обучения (ML) включают повышенную сложность данных, стремление к большей эффективности и автоматизации, растущий спрос на персонализированные решения и растущую доступность технологий ML.
| 42% компаний используют технологии ИИ/ML для снижения затрат и автоматизации ключевых процессов. | IBM |
| 31% компаний используют решения AI/ML из-за конкурентного давления. | Брандуэлл |
| Инвестиции в технологии ИИ/ML действительно представляют большую ценность в основных бизнес-процессах, но в этом случае решение лидера, стоящее за этим принятием, генерирует 62% стоимости. | БЦЖ |
| Согласно опросу, проведенному с участием 1500 лидеров производственного бизнеса в 17 странах, около 41% используют технологии ИИ / ОД для компенсации нехватки рабочей силы. | Автоматизация Rockwell |
| Более 80% компаний в какой-то степени используют тенденцию ИИ/ML, поскольку считают ее основной технологией, в первую очередь для чат-ботов, для повышения производительности агентов и качества обслуживания клиентов. | GPTZero |
| 83% руководителей утверждают, что ИИ является главным приоритетом в их бизнес-планах. | Форбс |
| 38% компаний используют машинное обучение для снижения затрат. | Рынок Scoop |
| 34% компаний используют машинное обучение для улучшения качества обслуживания клиентов. | Рынок Scoop |
| 25% ИТ-компаний используют машинное обучение для повышения безопасности. | Рынок Scoop |
| 16% ИТ-руководителей планируют использовать инструменты на основе ML для маркетинга и продаж. | Рынок Scoop |
| 36% компаний, занимающихся коммерческой недвижимостью, инвестируют в ОД, науку о данных и связанные с ними технологии для улучшения конкурентных преимуществ. | Группа Altus |
Как машинное обучение используется в различных бизнес-функциях?
HR, продажи, маркетинг, цепочка поставок и обслуживание клиентов являются основными функциями, где машинное обучение активно используется.
- HR-команды могут использовать машинное обучение для анализа талантов, анализа производительности и автоматизации рутинных задач.
- Команды по продажам могут использовать возможности машинного обучения для определения приоритетов и прогнозирования продаж.
- Маркетинговые сотрудники используют решения ML для сегментации клиентов, персонализированных кампаний и прогнозной аналитики.
- Функции цепочки поставок могут использовать прогнозирование спроса, управление запасами, оптимизацию логистики и устойчивость.
- Машинное обучение также вносит значительный вклад в улучшение качества обслуживания клиентов. Это достигается за счет использования персонализированных рекомендаций, прогнозного обслуживания клиентов, обнаружения мошенничества и многого другого.
| 56% организаций используют машинное обучение, по крайней мере, в одной бизнес-функции для оптимизации производительности. | МакКинси |
| 97% компаний, использующих ИИ и машинное обучение, сообщают о повышении производительности. | Плюрализм |
| Автоматизация на основе ИИ/МЛ может привести к снижению затрат на 50% на всех этажах магазинов и в цепочке поставок. | Бош |
| Использование генерирующего ИИ в производстве может помочь увеличить производительность в 2-3 раза, повысить уровень обслуживания на 50% и снизить потребление энергии на 30%. | Бош |
| Около 80% компаний используют технологии ИИ/ML для улучшения обслуживания клиентов. | Гартнер |
| Машинное обучение минимизирует ошибки и упрощает процессы, в то время как инструменты ИИ, такие как чат-боты, могут повысить производительность на целых 54%, обеспечивая круглосуточную производительность. | Решения Erlang |
| Рынок HR Analytics, который использует ML, был оценен в $2,50 млрд в 2023 году и, как ожидается, вырастет до $5,92 млрд к 2030 году. | Навыки логики |
| 51% опрошенных представителей HR-индустрии отметили, что в ближайшие один-пять лет они планируют внедрить ИИ и машинное обучение в качестве основных технологий. | Data Science Central |
| Персонализация, основанная на ИИ, может увеличить удержание клиентов на 15%. | Маркетинговый центр Influencer |
| Прогностическое техническое обслуживание на основе ML сокращает незапланированные простои на 30-50%, что приводит к экономии миллионов эксплуатационных расходов. | МакКинси |
| 31% респондентов говорят, что принятие ML для продаж и маркетинговых функций дало положительные результаты. | интуиция |
| 27% компаний используют машинное обучение для выявления и уменьшения мошенничества в своей деятельности. | Scoop Market США |
Какое влияние ROI и бизнес оказывает ML?
Машинное обучение (ML) обеспечивает рентабельность инвестиций и влияние на бизнес за счет снижения затрат за счет автоматизации задач, увеличения доходов за счет повышения осведомленности клиентов и целевого маркетинга, а также повышения операционной эффективности за счет более быстрого принятия решений на основе данных.
| Организации, имеющие стратегии ИИ/МЛ, видят улучшение рентабельности инвестиций на 10-20%. | Амра Эльма |
| Те, кто автоматизирует свои маркетинговые операции с помощью решений ML, получают 544% рентабельности инвестиций. | Амра Эльма |
| 9% компаний-производителей говорят, что внедрение решений ИИ и МО принесло им пользу с точки зрения бюджета и времени. | интуиция |
| Интеллектуальная автоматизация на базе ML поможет организациям сэкономить до 31% затрат в течение следующих трех лет. | "Делойт" |
| 42% компаний заявили, что после того, как они увидели рентабельность инвестиций от инициатив ИИ и МО, их ожидания от этой технологии были превзойдены. | Акцентура |
| Ожидается, что в связи с ростом спроса на решения для ИИ и МО среди потребителей общий экономический рост к 2030 году увеличится до 40,6% для Северной Америки и Китая и 31,5% для Европы и региона развитой Азии. | ПВХ |
| Организации рассматривают ИИ и машинное обучение как стратегическую инвестицию в будущее, что позволяет им удовлетворять растущие потребности клиентов и решать операционные проблемы. | интуиция |
| American Express зафиксировала 30%-ное снижение потерь от мошенничества из-за внедрения машинного обучения для прогнозной аналитики. | Форбс |
| Принятие передовых решений по автоматизации финансов привело к существенной экономии средств, по сообщениям, около 70% в расходах на финансовые операции. | Рынок США |
| Netflix экономит $1 млрд в год благодаря инвестициям в машинное обучение | Scoop Market США |
| Использование машинного обучения в Neural Machine Translation помогает Google сократить количество ошибок как минимум на 60%. | цифра |
| Европейские банки зафиксировали значительное увеличение продаж новых продуктов на 10% и снижение оттока на 20% после того, как они заменили статистические методы машинным обучением. | Маккинси |
| Розничные торговцы, которые приняли ИИ и МО в 2023 и 2024 годах, сообщили о годовом росте прибыли примерно на 8%. Кроме того, они постоянно опережают конкурентов, которые держались подальше от этих технологий. | Статиста |
Где растет спрос на таланты в области машинного обучения и какие страны лидируют в области машинного обучения?
Спрос на таланты машинного обучения растет практически во всех отраслях, но наиболее сосредоточен в крупных технологических центрах, таких как Соединенные Штаты, Индия и некоторые части Европы.
| Поиск вакансий LinkedIn показывает 207 000 открытий по всему миру для роли машинного обучения. | |
| В настоящее время в глобальной рабочей силе ИИ / МО работает около 1,6 миллиона человек, при этом только за последний год число специалистов увеличилось более чем на 219 000 человек. | StartUs Insights |
| Индия демонстрирует самый впечатляющий рост, и к 2027 году там будет 2,3 миллиона специалистов по ИИ, что показывает 55%-ный рост по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. | Компания Bain & Company |
| В Индии будет 1,2 миллиона квалифицированных кандидатов на ИИ/МЛ. | Компания Bain & Company |
| В США есть вероятность, что к 2027 году каждая 1 из 2 рабочих мест в области ИИ останется незаполненной. | Компания Bain & Company |
| В течение следующих трех лет Великобритания может столкнуться с нехваткой 150 000 специалистов по ИИ, в то время как Австралия может отстать на 60 000. | Компания Bain & Company |
| 57,7% вакансий инженеров машинного обучения требуют экспертов по доменам, а не универсальных специалистов по обобщению. | 365 Datascience |
| Каждый 1 из 3-х вакансий инженера ML упоминает AWS. | 365 Datascience |
| 36,2% должностей инженера машинного обучения требуют кандидатов на получение степени доктора философии. | 365 Datascience |
| 23,9% инженеров ML даже не упоминают какую-либо конкретную степень. Они предпочитают навыки ML по сравнению со степенями и сертификатами. | 365 Datascience |
| 20% финансовых команд малого бизнеса говорят, что все еще существуют пробелы в навыках использования инструментов ИИ и МО. | Решения Vena |
| Тенденция к занятости для роли ML растет быстрее с 13,1% по сравнению с кварталом, что составит около 41,8% в годовом исчислении. | Веритон |
| Основываясь на опросе Q1 2025, проведенном в США, в январе было открыто около 143 000 рабочих мест, в феврале — 128 000, а в марте — 228 000. | Веритон |
Сколько зарабатывают инженеры машинного обучения?
Если мы увидим глобальное понимание зарплаты инженеров машинного обучения, то они обычно зарабатывают от 90 000 до 300 000 долларов США в год. Однако диапазон заработной платы может варьироваться в зависимости от таких факторов, как местоположение, многолетний опыт, технические навыки и работодатель.
| В Швейцарии инженеры машинного обучения зарабатывают около 131 860 долларов США (123 704 швейцарских франка) в год. | КарьераФундрия |
| В США инженеры машинного обучения зарабатывают около 127 301 доллара в год. | КарьераФундрия |
| В Австралии инженеры машинного обучения зарабатывают около 103 005 долларов США (155778 долларов США) в год. | КарьераФундрия |
| В Германии инженеры машинного обучения зарабатывают около 101 216 долларов США (95 880 евро) в год. | КарьераФундрия |
| В Канаде инженеры машинного обучения зарабатывают около $93 915 ($129 633 CAD) в год. | КарьераФундрия |
| В Великобритании инженеры машинного обучения зарабатывают около $83 633 (£70 422) в год. | КарьераФундрия |
| В Индии инженеры машинного обучения зарабатывают около 56 320 долларов США (50 00,000 фунтов стерлингов) в год. | Стеклянная дверь |
Каковы последние тенденции аутсорсинга для талантов ML?
The Последние тенденции аутсорсинга Талант в области машинного обучения (ML) обусловлен постоянной глобальной нехваткой навыков и быстрой эволюцией технологий ИИ, особенно генеративного ИИ. Чтобы заполнить этот пробел, компании внедряют новые стратегии, выходящие за рамки традиционных моделей экономии средств в сторону специализированных, гибридных и этических партнерских отношений.
| Около 52% компаний передают на аутсорсинг свои услуги по консалтингу в области ИИ и машинного обучения. | "Делойт" |
| 34% компаний передают свои усилия по автоматизации процессов робототехники (RPA) внешним партнерам. | "Делойт" |
| 52% компаний передают свои проекты по анализу данных внешним поставщикам. | "Делойт" |
| 50% организаций признают, что они не готовы справиться с предстоящим дефицитом технических навыков, особенно в области кибербезопасности, науки о данных и искусственного интеллекта / интеллектуальной собственности. | "Делойт" |
Сколько компании тратят на проекты ML?
Компании тратят менее 100 000 долларов на базовые решения для МО и более 1 000 000 долларов на передовые, крупномасштабные или индивидуальные инициативы. Однако стоимость может варьироваться в зависимости от сложности проекта, требований к данным, потребностей в оборудовании и стоимости квалифицированных кадров.
| Около 88% предприятий выделили на это бюджет. Решения для разработки ИИ/ML15% бюджета специально предназначены для инициатив в области ИИ. | Nasscom |
| 95% руководителей говорят, что их компания инвестирует в ИИ, а число компаний, которые тратят на него 10 миллионов долларов или больше, почти удвоится с 16% до 30% в течение следующего года. | Глаза |
| 54% компаний среднего и крупного бизнеса выделяют не менее 25% своего ИТ-бюджета на проекты в области ИИ/МЛ в будущем. Разработка корпоративного программного обеспечения. | Глаза |
| В 2024 году ИИ в розничных расходах был отмечен на уровне около 25 миллиардов долларов благодаря его варианту использования — персонализированному опыту покупок, достигнутому с помощью машинного обучения и анализа данных. | МДЦ |
Какие тенденции будут формировать ML в ближайшие 3-5 лет?
Будущее машинного обучения будет связано с автономными агентами ИИ, мультимодальным обучением, всепроникающим краевым ИИ, ответственным ИИ и объясняемым ИИ (XAI).
| 100+ глобальных предприятий в 8-9 регионах и 10+ отраслях отображают переход предприятия от экспериментального GenAI к стратегическому человеческому фактору.Разработка решений AI Agent. | предприниматель |
| 62% глобальных предприятий активно пилотируют агентов ИИ, начиная с раннего подтверждения концепций и заканчивая полномасштабным развертыванием. | предприниматель |
| 50% компаний, использующих генеративный ИИ, запустят свои пилотные программы к 2027 году. | "Делойт" |
| За последние два года инвесторы одолжили более 2 млрд долларов агентам ИИ. | "Делойт" |
| Мировой рынок мультимодальных ИИ, по оценкам, вырастет на CAGR 32,7%, достигнув рыночной стоимости в 27 млрд долларов с 2025 по 2034 год. Эта тенденция растет из-за растущих требований к автоматизации, растущих ожиданий клиентов, повышенного спроса на ИИ в области безопасности и многого другого. | Глобальные рыночные перспективы |
| Компании, которые распределяют более 10% своего бюджета на ответственный ИИ, в два раза чаще достигают продвинутой операционной зрелости и в три раза чаще достигают более высокой генеративной зрелости ИИ. | Акцентура |
| 78% компаний имеют ответственную программу ИИ. Из них 14% активно внедряют ответственный ИИ на практике, а 8% только начинают с определения ответственных принципов ИИ. Вскоре появится компания, которая станет пионером в этом. | Акцентура |
| Глобальный рынок объяснимого ИИ (XAI) был оценен в 7,79 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается, вырастет до 21,06 млрд долларов США к 2030 году при CAGR 18,0% в период между 2025 и 2030 годами. | Grand View Research |
Заключение
Эти последние статистические данные машинного обучения четко подчеркивают ML как стратегический императив. Изучая тенденции принятия и инвестиционные модели, предприятия, которые эффективно используют ML, могут получить измеримые преимущества в эффективности, инновациях и принятии решений.
Для организаций, только начинающих свой путь к МО, понимание этих данных имеет решающее значение для разумного инвестирования и максимизации ROI. Компании, которые решительно движутся сегодня, определят рынок завтра.
FAQs о машинном обучении
Предприятия могут начать видеть начальную рентабельность инвестиций от машинного обучения в течение 30-90 дней для более простых проектов автоматизации, но сложные реализации могут занять 6-12 месяцев. Вы можете увидеть значительную рентабельность инвестиций после 12-18 месяцев реализации ML. Время рентабельности инвестиций может варьироваться в зависимости от сложности реализации, качества данных и управления организационными изменениями.
Компания среднего размера может начать с проекта машинного обучения, инвестируя от 20 000 до 80 000 долларов США в базовое решение для МО.
Да, малые предприятия все больше выигрывают от машинного обучения, достигая сопоставимого роста эффективности, снижения затрат и принятия решений на основе данных, как крупные предприятия, благодаря демократизированным и доступным инструментам.
Компании часто совершают ошибки в начале проектов МО, не имея четких целей, ориентируясь на плохие или недостаточные данные, недооценивая потребность в квалифицированном персонале и не имея надлежащей оценки производительности модели. Кроме того, они также совершают ошибки, ожидая нереалистичных результатов, игнорируя этические соображения, не учитывая необходимость постоянного мониторинга и выбирая неправильные алгоритмы или не имея четкой стратегии развертывания.
Самый востребованный язык программирования для машинного обучения — Python.
США, Китай, Великобритания, Индия, Канада, Япония, Франция и Германия — это страны, которые больше всего инвестируют в стартапы машинного обучения.
В мире насчитывается более 190 000 заявок на патенты на ИИ, из которых 28% классифицируются как GenAI. Эти классификации патентов на ИИ охватывают такие технологии, как машинное обучение, искусственные нейронные сети, обработка естественного языка и вычисления на основе биологических моделей.
Машинное обучение значительно повлияет на нетехнические рабочие места, автоматизируя рутинные задачи, что приведет к смещению одних ролей и увеличению других, одновременно создавая новые возможности, которые требуют ориентированных на человека навыков, таких как критическое мышление, творчество и межличностное взаимодействие.
Нет, машинное обучение не заменит традиционную разработку программного обеспечения, а значительно преобразит его, действуя как мощный инструмент для автоматизации задач, повышения производительности и смещения внимания разработчиков на более высокие навыки, такие как системная архитектура, критическое мышление и сложное решение проблем.
Нет, машинное обучение не является устойчивым с текущей практикой из-за его высокого энергопотребления и вычислительных требований. Однако оно может способствовать обеспечению устойчивости во всех секторах путем автоматизации определенных задач.
В ближайшие пять лет машинное обучение значительно нарушит здравоохранение, финансы, розничную торговлю и логистику благодаря автоматизации, персонализированным услугам и анализу данных, а также повлияет на транспорт с автономными системами и отраслями знаний, такими как технологии и право, автоматизируя сложные задачи.
Машинное обучение - это конкретный подмножество ИИ, которое позволяет системам учиться на данных, выявлять закономерности и улучшать их производительность с течением времени.
