세계의 MaaS(Machine Learning as a Service) 시장 규모는 2024년에 568억 9,000만 달러로 평가되며, 2025년 791억 4,000만 달러에서 2033년까지 1조 1,091억 6,000만 달러로 성장할 전망입니다. 예측 기간(2026-2033년)의 CAGR은 39.1%로 예측됩니다.
클라우드 컴퓨팅의 급속한 확장은 머신러닝 서비스(MLaaS) 분야의 성장을 크게 가속화하고 있습니다. 클라우드 기반 머신러닝 솔루션은 고가의 인프라나 전문 기술 없이도 조직에 비용 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션을 제공합니다. 이러한 접근성을 통해 기업은 데이터 분석, 자동화, 예측 분석 등의 목적으로 복잡한 머신러닝 모델을 도입할 수 있습니다. 클라우드 공급자의 잦은 업데이트로 사전 학습된 모델, API, 자동화 툴이 도입되어 개발 프로세스가 효율화되고 있습니다. 디지털 전환이 가속화되면서 의료부터 금융까지 다양한 산업군의 기업이 업무 효율성 향상, 의사결정 최적화, 경쟁 우위 확보를 위해 MLaaS를 활용하는 추세가 강화되고 있습니다. 데이터베이스 전략에 대한 수요가 증가하면서 예측 분석의 도입이 가속화되고 있으며, MLaaS가 인사이트 확보와 성장 촉진에 있으며, 중요한 요소로 자리매김하고 있습니다.
세계 머신러닝 서비스 시장 활성화 요인
클라우드 배포 확대는 세계 머신러닝 서비스(MLaaS) 시장을 크게 견인하고 있습니다. 클라우드 플랫폼이 제공하는 확장 가능한 인프라, 비용 효율성, 적응형 통합 기능이 이러한 성장의 핵심입니다. MLaaS는 실시간 분석, 자동화, 예측 모델링을 가능하게 하며, 다양한 산업에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 이러한 추세는 디지털 전환을 촉진할 뿐만 아니라, 인공지능 솔루션의 접근성과 구현 가능성을 높이고, 첨단 기술을 보다 널리 보급하여 복잡한 비즈니스 과제에 효과적에 대응할 수 있도록 합니다. 전반적으로 클라우드 리소스와 머신러닝 기능의 시너지 효과가 이 급성장하는 시장의 원동력이 되고 있습니다.
세계 머신러닝 서비스(MLaaS) 시장 성장 억제요인
머신러닝 서비스(MLaaS) 도입의 가장 큰 장벽은 머신러닝 모델에 내재된 '블랙박스' 특성입니다. 이로 인해 의사결정 과정의 해석이 어려워지고, 특히 금융이나 의료와 같이 신뢰성이 최우선시되는 중요한 분야에서 조직이 채용을 주저하고 있습니다. 잠재적인 편견에 대한 우려와 결론이 어떻게 도출되는지 완전히 이해하지 못하면 이러한 기술을 중요한 의사결정 프로세스에 완전히 통합하는 것에 대한 저항이 생겨 결국 다양한 산업에서 MLaaS 솔루션의 광범위한 수용과 도입을 방해하고 있습니다.
세계 머신러닝 서비스 시장 동향
세계 머신러닝 서비스형 소프트웨어(MLaaS) 시장에서는 노코드 및 로우코드 솔루션의 채택으로 큰 전환이 일어나고 있습니다. 이를 통해 기업은 첨단 프로그래밍 지식 없이도 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 이러한 추세는 주요 ML 서비스 프로바이더들이 사용자 친화적인 인터페이스를 강화하여 다양한 분야의 AI 모델 배포를 간소화하고 있는 데 기인합니다. 조직이 고급 분석을 업무에 통합하고자 하는 가운데, 기술적 장벽이 낮아지고 개발 기간이 단축되면서 머신러닝 기술의 보급이 가속화되고 있습니다. 따라서 이러한 혁신적인 서비스를 통해 데이터베이스 의사결정의 가치를 인식하는 기업이 늘어남에 따라 이 시장은 견고한 성장이 예상되고 있습니다.
Global Machine Learning as a Service Market size was valued at USD 56.89 Billion in 2024 and is poised to grow from USD 79.14 Billion in 2025 to USD 1109.16 Billion by 2033, growing at a CAGR of 39.1% during the forecast period (2026-2033).
The rapid expansion of cloud computing has significantly accelerated the growth of the Machine Learning as a Service (MLaaS) sector. Cloud-based ML offerings provide organizations with cost-effective and scalable AI solutions, eliminating the need for expensive infrastructure and specialized skills. This accessibility enables enterprises to deploy intricate machine learning models for purposes such as data analytics, automation, and predictive forecasting. Frequent updates from cloud providers introduce pre-trained models, APIs, and automation tools, streamlining the development process. As digital transformation intensifies, companies across industries-from healthcare to finance-are increasingly leveraging MLaaS to enhance operational efficiency, optimize decision-making, and gain a competitive edge. The rising need for data-driven strategies drives the adoption of predictive analytics, reinforcing MLaaS as a critical component in unlocking insights and fostering growth.
Top-down and bottom-up approaches were used to estimate and validate the size of the Global Machine Learning as a Service market and to estimate the size of various other dependent submarkets. The research methodology used to estimate the market size includes the following details: The key players in the market were identified through secondary research, and their market shares in the respective regions were determined through primary and secondary research. This entire procedure includes the study of the annual and financial reports of the top market players and extensive interviews for key insights from industry leaders such as CEOs, VPs, directors, and marketing executives. All percentage shares split, and breakdowns were determined using secondary sources and verified through Primary sources. All possible parameters that affect the markets covered in this research study have been accounted for, viewed in extensive detail, verified through primary research, and analyzed to get the final quantitative and qualitative data.
Global Machine Learning as a Service Market Segments Analysis
Global Machine Learning as a Service Market is segmented by Component, Organization Size, Application, End User and region. Based on Component, the market is segmented into Solution and Services. Based on Organization Size, the market is segmented into Small and Medium-Sized Enterprises and Large Enterprises. Based on Application, the market is segmented into Marketing & Advertising, Fraud Detection & Risk Management, Computer vision, Security & Surveillance, Predictive analytics, Natural Language Processing, Augmented & Virtual Reality and Others. Based on End User, the market is segmented into BFSI, IT & Telecom, Automotive, Healthcare, Aerospace & Defense, Retail, Government and Others. Based on region, the market is segmented into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & Africa.
Driver of the Global Machine Learning as a Service Market
The expansion of cloud adoption significantly propels the global machine learning as a service (MLaaS) market. The scalable infrastructure, cost efficiency, and adaptable integration capabilities provided by cloud platforms are central to this growth. MLaaS facilitates real-time analytics, automation, and predictive modeling, which are increasingly leveraged across various industries. This trend not only fosters digital transformation but also enhances the accessibility and implementation of artificial intelligence solutions, making advanced technologies more widely available and effective in addressing complex business challenges. Overall, the synergy between cloud resources and machine learning capabilities is a driving force behind this burgeoning market.
Restraints in the Global Machine Learning as a Service Market
A significant obstacle to the adoption of machine learning as a service (MLaaS) is the inherent "black-box" characteristic of machine learning models, which complicates the interpretation of their decision-making processes. This lack of transparency leads to hesitance among organizations, especially in critical sectors such as finance and healthcare, where trust in AI-driven insights is paramount. Concerns about potential biases and the inability to fully comprehend how conclusions are reached contribute to a reluctance to fully integrate these technologies into essential decision-making processes, ultimately hindering the broader acceptance and implementation of MLaaS solutions across various industries.
Market Trends of the Global Machine Learning as a Service Market
The Global Machine Learning as a Service market is experiencing a significant shift towards the adoption of no-code and low-code solutions, empowering businesses to leverage AI capabilities without the need for extensive programming knowledge. This trend is fueled by major ML service providers enhancing their user-friendly interfaces, which simplifies the deployment of AI models across various sectors. As organizations seek to integrate advanced analytics into their operations, the lowered technical barriers and reduced development timelines are accelerating the widespread use of machine learning technologies. Consequently, this market is poised for robust growth, as more companies recognize the value of data-driven decision-making enabled by these innovative services.