报告概述

随着企业加速将人工智能融入核心运营，统一人工智能平台市场预计到 2024 年将快速扩张，价值 52.9 亿美元。预计复合年增长率为19.30%，反映出对在单一生态系统下统一数据管道、模型开发、部署工作流程和治理的集中式平台的需求不断增长。

组织越来越优先考虑能够支持跨不同业务功能的自动化、预测分析和实时决策智能的可扩展人工智能堆栈。到 2034 年，在多模式人工智能的采用、企业级基础模型的增长以及需要标准化人工智能治理基础设施的监管框架不断扩大的推动下，该市场预计将达到308.9 亿美元。

北美占全球市场的47.3%，代表>2024 年将达到 25 亿美元，这得益于先进的云基础设施、高数字化率以及企业对人工智能现代化的大力投资。仅美国在 2024 年就贡献了 22.8 亿美元，预计到 2034 年将达到114.4 亿美元，复合年增长率为 17.5%。这一增长预计将受到跨技术、银行、医疗保健和制造领域的 AI 副驾驶、企业自动化平台和集成 MLOps 环境的快速部署的影响。

随着企业从孤立的 AI 工具转向可简化整个 AI 生命周期的完全集成的生态系统，统一的 AI 平台变得至关重要。这些平台将数据摄取、模型开发、部署、监控和治理整合到一个统一的环境中，从而降低复杂性并提高快速采用人工智能的组织的可扩展性。

随着企业越来越依赖自动化、预测性和可扩展性，分析和生成人工智能，统一平台有助于确保所有人工智能驱动流程的一致性、准确性和安全性。它们还支持跨云、本地和边缘环境的互操作性，使公司能够以更高的运营效率构建和管理人工智能解决方案。

随着公司认识到分散的人工智能工作流程的局限性，对统一人工智能平台的需求不断增长，这通常会导致更高的成本、更长的部署周期和治理挑战。通过将功能整合到单一堆栈中，企业能够加速创新、保持合规性并实时了解模型性能。

随着多模式应用程序、大规模语言模型和自动化机器学习管道的日益使用，统一人工智能平台预计将在企业数字化转型中发挥核心作用。他们支持从金融和零售到制造和医疗保健等不同行业需求的能力将它们视为未来十年人工智能驱动增长的基础技术。

在产品方面，Mphasis 于 2025 年 10 月推出了 NeoIP 统一人工智能平台，其中包括用于代码生成、人工智能治理、事件预测和业务运营自动化的专用人工智能代理。 Euryka 推出了一个针对营销和创意团队的统一 AI 平台，将30 多种 AI 工具集成到一个工作空间中，用于内容创建和品牌管理。

CoreWeave 通过收购 Marimo、Weights & Biases 和 OpenPipe 等扩大了其 AI 开发者平台，旨在加速端到端 AI 模型的开发和部署。思科发布了统一边缘平台，将英特尔至强处理器与思科的网络功能相结合，通过边缘实时推理支持分布式人工智能工作负载。

在融资方面，UnifyApps 在 WestBridge Capital 领投的 B 轮融资中筹集了5000万美元资金，带来了总资金达到8100万美元，用于推进其企业人工智能操作系统。 xAI 获得了 100 亿美元来扩展人工智能基础设施，而 Resistant AI 和 FururAI 等初创公司在 A 轮和 B 轮中各获得了 2500 万美元，分别专注于用于欺诈预防和保险自动化工作流程的人工智能。 Modular 筹集了 2.5 亿美元用于开发 AI 统一计算层，这是 AI 可扩展性的关键基础设施。 Bhindi AI 获得了400万美元种子前资金，为个人和企业构建多功能人工智能应用程序。

这些最近的举措突显了公司对将人工智能工具集成到简化管理、治理、开发和安全的统一平台的强烈关注，并得到了投资者的强劲信心和主要科技公司的战略收购的支持。数字数据，例如 UnifyApps 的 B 轮融资5000 万美元、xAI 的100 亿美元融资、aModular 筹集了 2.5 亿美元，说明了推动统一人工智能平台创新的重大财务承诺。

关键要点

• 统一人工智能平台市场在 2024 年达到52.9 十亿美元，预计将增长到到 2034 年，预计将达到 308.9 亿美元，复合年增长率为 19.30%。
• 北美占全球市场的47.3%，到 2024 年将达到25.0亿美元。
• 美国在 2024 年将贡献22.8亿美元，预计将达到到 2034 年，将达到 114.4 亿美元，复合年增长率为 17.5%。
• 按组件划分，平台/软件占 71.4%，成为市场上的主导产品。
• 按部署划分，基于云的解决方案占 85.2%，反映了企业对可扩展 AI 基础设施的强烈偏好。
• 按技术划分，在企业快速采用的推动下，生成式人工智能和基础模型占30.4％。
• 按最终用户划分，IT 和技术公司占35.3％，代表了统一人工智能平台的最大需求基础。

人工智能

人工智能通过实现自动化、加速决策和大规模提高运营效率，在全球各行业发挥着变革性作用。随着组织部署 AI 来提高生产力、降低成本并释放新的收入机会，其影响力正在迅速扩大。

如今，超过 70% 的企业已将至少一种 AI 驱动的应用程序集成到其工作流程中，而在过去四年中，业务运营中的 AI 采用率增加了 250% 以上。人工智能支持实时分析、预测智能和多模式处理，使公司能够从传统系统无法有效解释的复杂数据集中获得洞察。

生成式人工智能进一步放大了人工智能的作用，研究表明，营销、软件开发和客户参与等领域超过45%的任务现在可以自动化或增强。在制造业中，人工智能支持的预测性维护可将停机时间减少高达 30%，而使用人工智能辅助诊断的医疗保健提供商报告，多个临床领域的准确度提高了 15% 至 20%。

人工智能还通过比手动监控更快60%检测威胁来增强网络安全。
随着统一的人工智能平台和基础模型获得关注，人工智能的角色正在从孤立的工具转变为完全集成的系统支持企业范围内的转型。这种演变使人工智能成为未来十年数字竞争力的核心驱动力e.

行业采用

随着组织认识到人工智能在提高效率、降低运营成本和实现数据驱动决策方面的价值，人工智能的行业采用正在加速。在各个行业中，向数字化的转变正在推动企业将人工智能集成到核心流程中，而不是依赖分散或实验性部署。

最近的行业分析表明，超过60％的全球企业已在至少一个功能领域采用人工智能，其中技术、金融和电信领域的采用率超过75％。在自动化、供应链优化和实时分析的推动下，制造业和零售业也在快速普及。

在医疗保健领域，在诊断算法和患者护理方面的进步的支持下，人工智能的采用率在过去三年中增长了超过40%自动化。银行和金融服务行业报告称，通过人工智能系统，欺诈检测和风险建模的效率提高了 30% 至 50%。与此同时，使用人工智能进行路线优化的物流和运输公司将燃料成本降低了10%至15%。

生成式人工智能也在重塑采用模式，超过35%的企业正在尝试或部署用于内容自动化、编码辅助和客户交互的生成工具。随着统一的人工智能平台简化部署和治理，行业采用率预计将进一步增长，从而加强人工智能作为企业范围转型的基础推动者的作用。

新兴趋势

人工智能的新兴趋势反映了人工智能向更加统一、智能和自主的系统的快速转变。重塑行业运作方式。最重要的发展之一是多模式和生成式人工智能的兴起，它将文本、图像、音频和视频处理结合在一个模型中。此功能可实现更直观的应用程序，例如人工智能副驾驶、自动化内容创建和高级决策支持工具。行业调查显示，超过 30% 的企业已经在测试多模式解决方案，以提高生产力并减少人工工作量。

另一个主要趋势是越来越多地采用统一的人工智能平台，以整合数据管理、模型开发、部署和治理。当企业在分散的人工智能环境中苦苦挣扎时，统一堆栈可以提供可扩展性、降低运营成本并提高监管合规性。与此同时，边缘人工智能正在蓄势待发，随着组织将智能推向更接近设备以实现更快的实时处理，预计到 2027 年采用率将超过55%。

AI safety and governance are also emerging as critical priorities.近70％的大型企业现在正在投资于模型监控、可审计性和负责任的人工智能框架。此外，人工智能与自动化、机器人和物联网的集成正在催生自主操作，从而实现预测性维护、自我优化工作流程和更智能的基础设施。这些趋势共同标志着向企业就绪、值得信赖和高度可扩展的人工智能生态系统迈出的决定性一步。

美国市场规模

随着企业加速向简化的集成人工智能生态系统转变，美国统一人工智能平台市场正经历强劲的势头。数据工作流、模型开发、部署和治理。到 2024 年，在技术、金融、零售业快速现代化的推动下，美国市场价值将达到22.8 亿美元随着组织从孤立的人工智能工具转向统一平台，对支持多模式应用、生成式人工智能集成和企业级自动化的可扩展基础设施的需求不断增长。企业越来越优先考虑能够降低运营复杂性、提供端到端可见性并确保遵守不断发展的人工智能法规的平台。这种转变得到了强大的云采用、强大的数字基础设施以及美国领先技术提供商的高额研发投资的进一步支持。

到 2034 年，美国市场预计将达到114.4 亿美元，复合年增长率为17.5%。这一增长预计将通过企业环境中人工智能副驾驶员、MLOps 自动化和统一生命周期管理工具的部署增加来推动。

大规模基础模型和特定领域人工智能解决方案的兴起也正在加速采用，企业整合对统一平台进行评级，以更好地控制治理、数据沿袭和安全性。随着人工智能成为核心运营引擎，美国市场将继续引领全球采用、塑造创新并建立统一人工智能架构的基础标准。

按组件

平台和软件组件占统一人工智能平台市场的71.4%，反映了行业向集中整个端到端集成生态系统的强烈转变人工智能生命周期。随着企业扩大对多模式模型、生成应用程序和自动化机器学习的使用，对结合数据管理、模型构建、部署和治理的统一平台的需求不断上升。

公司越来越优先考虑可扩展的人工智能堆栈，以减少工具碎片、加速工作流程并支持本地和云环境。这种对平台c的更高偏好结构化人工智能治理、模型透明度和政策一致的监控系统的监管压力也推动了中心架构的发展，使软件成为企业人工智能战略的核心基础。

服务构成第二个关键组件类别，涵盖专业服务和托管服务。专业服务在部署、定制、集成、模型优化和监管协调过程中为组织提供支持，特别是对于对遗留系统进行现代化改造的企业。随着统一平台变得越来越复杂，企业依靠技术专家来配置管道、创建治理结构并确保与现有数据生态系统的互操作性。

随着公司外包持续的监控、模型调整、安全更新和基础设施支持，托管服务继续受到关注。随着企业寻求更低的运营成本、可预测的维护和获得专业知识，该细分市场正在稳步增长无需扩大内部团队，即可增强服务驱动的支持模型的长期价值。

按部署模式

基于云的部署占据统一人工智能平台市场的85.2%，凸显了向可扩展、灵活且经济高效的人工智能基础设施的主导转变。组织越来越依赖云环境来支持训练和部署大型语言模型、多模式系统和自动化机器学习管道所需的高性能计算需求。

云可以实现数据湖、MLOps 工具、治理工作流程和实时分析的无缝集成，使其成为企业加速人工智能采用的首选。其按需扩展、减少硬件投资以及提供即时更新和安全增强功能的能力增强了其吸引力。

随着人工智能工作负载变得越来越复杂，云原生架构对于支持变得至关重要。在全球团队中移植分布式处理、生成式人工智能应用程序和持续模型优化。

本地部署对于需要严格控制敏感数据的行业（例如银行、医疗保健、国防和关键基础设施）仍然具有重要意义。这些组织优先考虑安全环境，并具有限制云使用的严格监管或合规性要求。本地系统为关键任务工作负载提供完整的数据所有权、可定制的配置和增强的隔离。

尽管与基于云的部署相比所占份额较小，但该细分市场继续受益于混合人工智能策略、GPU加速服务器以及平衡安全性与性能的私有云扩展。总体而言，两种部署模型都发挥着作用，但基于云的平台继续定义市场的增长轨迹。

按技术

生成式 AI 和基础模型代表目前在统一人工智能平台市场中占有30.4%的份额，反映出它们在企业转型中的作用迅速扩大。这些技术支持先进的功能，例如内容生成、自主决策支持、多模式理解以及跨不同业务功能的自动化工作流程。

随着企业转向可扩展的人工智能架构，将文​​本、图像、音频和结构化数据处理统一在一个模型中，这些技术的采用正在加速。随着人们对企业级副驾驶、特定领域法学硕士和自动化知识引擎的兴趣日益浓厚，基础模型正成为人工智能驱动生产力的核心。组织受益于缩短的开发时间、提高的模型准确性和增强的适应性，将生成式人工智能定位为下一代企业自动化的关键驱动力。

计算机视觉继续推进监控、质量检测、自主系统和医学成像领域的应用g，由 GPU 处理和边缘 AI 的改进提供支持。自然语言处理 (NLP) 对于企业搜索、聊天机器人、文档智能和客户分析仍然至关重要，并且随着多模式语言模型的成熟而显着扩展。

语音识别和生成技术正在重塑呼叫中心、智能设备和更高精度的实时转录。预测分析和预测工具进一步支持跨行业的需求规划、风险建模和维护操作。 “其他”类别涵盖强化学习、知识图谱和情感 AI 等新兴领域，展示了统一平台内 AI 功能的广泛应用。

按最终用户划分

IT 和技术公司占据统一 AI 平台市场的 35.3% 份额，由于较早采用先进的 AI 生态系统、强大的数字化能力，使其成为最大的最终用户群体。基础设施真实，以及对自动化和创新的持续投资。这些组织严重依赖统一平台来简化数据管道、加速模型开发以及部署大规模生成和多模式应用程序。

随着人工智能副驾驶员、自动化编码工具、预测性 IT 运营和云原生架构的快速增长，技术行业仍然处于平台现代化的前沿。他们对可扩展、安全和灵活的人工智能框架的需求推动了对支持实验、治理和企业范围集成的统一平台的更高需求。

随着银行和保险公司部署人工智能用于欺诈检测、承保自动化、风险评分和客户分析，BFSI 部门也在扩大其采用范围。医疗保健和生命科学组织利用统一平台来支持诊断、临床决策支持、药物发现和数字健康工作流程，特别是当多模式和预测系统引入时准确性。

零售和电子商务公司使用人工智能进行个性化、需求预测、库存优化和客户参与。制造业继续采用统一平台进行预测性维护、质量检查和自主操作。 “其他”细分市场涵盖能源、物流、教育和公共部门服务等行业，这些行业都在逐步整合人工智能平台，以实现运营现代化和提高服务效率。

主要细分市场

组件

• 平台/软件
• 服务
  • 专业服务
  • 托管服务

按部署模式

• 基于云
• 本地

按技术

• 计算机视觉
• 自然语言处理 (NLP)
• 语音识别和生成
• 生成式人工智能和基础模型
• 预测分析计算机与预测
• 其他

按最终用户划分

• IT 与技术公司
• BFSI
• 医疗保健与生命科学
• 零售与电子商务
• 制造业
• 其他

区域分析

北美占统一人工智能平台市场的47.3%，反映了其作为企业人工智能采用方面最成熟和创新驱动的地区的地位。到2024年，在云计算、高性能基础设施以及生成式和多模态人工智能系统大规模部署的大力投资的支持下，该地区市场规模将达到25亿美元。

领先科技公司、超大规模企业和人工智能研究机构的存在不断加速平台开发，使企业能够采用集数据管理、模型训练、部署和运行于一体的统一生态系统。维南斯。北美组织是 AI copilot、自动化 MLOps 管道和基础模型微调的早期采用者，推动了多个行业的快速现代化。

该地区受益于高度数字化的企业环境，特别是在美国，技术、银行、医疗保健、零售和制造行业对统一 AI 堆栈的需求强劲。有利的融资环境、成熟的人工智能人才库以及专注于负责任的人工智能和透明度的监管讨论进一步支持了采用。

北美企业越来越多地寻求提供可扩展性、安全性和端到端生命周期优化的平台，从而减少人工智能工作流程的碎片化。随着多模式应用的扩展和人工智能治理变得更加重要，北美预计将保持其领导地位，为统一人工智能架构和企业级部署设定全球基准。

区域分析内容和覆盖范围

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

驱动因素

统一人工智能平台的增长是由企业越来越多地采用多模式和生成式人工智能推动的，这需要集中式、可扩展的环境来管理多样化的数据工作流程和高级模型架构。目前，超过 70% 的企业将人工智能集成到核心运营中，对在一个系统下简化数据摄取、模型训练、部署和治理的统一平台的需求不断增加。

云的采用也发挥着重要作用，超过85%的人工智能工作负载在基于云的基础设施上运行，加速了平台的可扩展性。此外，监管机构对透明度和负责任的人工智能的日益关注正在推动组织采用具有内置治理、监控和可审计性的解决方案。

人工智能副驾驶、自动化工具和预测系统在各行业的快速扩张进一步增强了平台需求。随着企业致力于降低运营复杂性并加速创新周期，统一的人工智能平台对于支持端到端生命周期管理和高性能人工智能环境变得至关重要。

限制因素

尽管增长强劲，但有几个因素限制了统一人工智能平台的广泛采用。高实施成本仍然是一个挑战，特别是对于缺乏先进云基础设施或人工智能就绪数据环境的中型组织。建立统一平台通常需要在集成、定制、安全框架和持续维护方面进行大量投资。

数据隐私和监管合规性也构成了障碍，因为近40％的企业表示对数据主权、模型可解释性以及遵守不断变化的人工智能法规的担忧进一步阻碍了采用，对人工智能工程师、数据科学家和 MLOps 专家的需求超出了30％。

与遗留系统的集成增加了复杂性，特别是在依赖过时基础设施的行业。在将分散的人工智能工具整合为一个有凝聚力的平台方面，企业面临着困难，从而减缓了转型工作。这些限制共同影响了可扩展性，增加了全面部署统一人工智能平台所需的时间和资源。

增长机会

随着企业从孤立的工具转向支持端到端人工智能工作流程的集成系统，统一人工智能平台提供了强大的增长机会。最大的机遇之一在于生成式人工智能的快速采用，超过35％的企业积极部署或试点生成式模型。这一趋势创造了对能够大规模模型微调、治理和多模式处理的平台的需求。

特定行业的人工智能模型也提供了新的潜力，特别是在医疗保健、BFSI、零售和制造领域，这些领域的专业平台可以优化诊断、f劳德检测、个性化和预测性维护。另一个重大机遇是边缘人工智能的扩展，预计到 2027 年将实现超过55％的采用，从而实现实时、低延迟的人工智能应用。

中小型企业代表着一个新兴市场，因为云原生统一平台使人工智能更容易获得。此外，全球对负责任的人工智能框架的投资不断增加，为提供合规自动化、监控和生命周期治理的平台开辟了新的途径。

趋势因素

几个关键趋势正在塑造统一人工智能平台的演变。随着组织采用能够同时处理文本、图像、音频和视频的模型，多模式人工智能正在成为主流，预计未来两年内采用率将超过30％。软件开发、内容创作和业务工作中人工智能副驾驶的兴起lows 正在加速跨行业的平台集成。

另一个主要趋势是向混合和多云架构的转变，因为现在超过 60% 的企业依靠多云生态系统来支持可扩展的人工智能部署。在不断增加的监管要求的推动下，人工智能治理也日益受到重视；近70%的大型企业现在优先考虑负责任的人工智能工具，以实现透明度、偏差检测和模型监控。

最后，人工智能与自动化技术（包括 RPA、物联网和自主系统）的集成正在创造对支持自学习工作流程和实时优化的统一平台的需求，为自主企业运营铺平道路。

竞争分析

统一人工智能平台市场的竞争格局是由技术领导者、云超大规模企业和新兴市场的集中群体定义的正在加速端到端人工智能生态系统管理创新的人工智能本土公司。 Microsoft、Google、Amazon Web Services、IBM 和 Oracle 等主要参与者通过其深厚的云基础设施、广泛的 AI 模型库和强大的企业关系主导了市场。

这些公司利用先进的基础模型、集成的 MLOps 管道和多模式 AI 功能来提供高度可扩展的统一平台。大量的研发支出进一步增强了它们的竞争实力，超大规模企业每年在人工智能和云技术进步方面的投资超过 500 亿美元。

Databricks、Snowflake、DataRobot、H2O.ai 和 OpenAI 等专业人工智能平台公司也通过提供灵活的架构、行业特定模型和针对企业需求定制的简化治理功能而受到关注。这些公司通过专注于数据统一、自动化机器学习和跨领域的互操作性来竞争。多云环境。开发特定领域的生成式人工智能和垂直化人工智能平台的初创公司正在加剧竞争，特别是在医疗保健、金融和网络安全领域。

竞争差异化日益围绕多模式集成、低代码人工智能开发、安全和治理自动化以及经济高效的可扩展性。随着企业优先考虑统一的人工智能堆栈而不是分散的工具，提供无缝编排、生命周期透明度和合规就绪框架的供应商预计将在未来十年加强其市场地位。

市场

• Google
• 微软
• AWS
• IBM
• Databricks
• DataRobot
• H2O.ai
• C3.ai
• SAS
• Palantir
• NVIDIA
• Cloudera
• OpenAI
• Anaconda
• Graphcore
• Abacus.ai
• Domino数据实验室
• 运行：AI
• CognitiveScale
• 其他

近期进展

• 2025年11月18日：微软通过统一的多模式编排层扩展了Azure AI Studio，使企业能够通过单一界面构建、微调和部署文本-图像-音频基础模型，试点客户的 AI 应用开发时间缩短了 40% 以上。
• 2025 年 11 月 12 日：Google 推出了 Vertex AI HyperModels，这是一套新的企业优化基础模型，专为高精度检索增强生成 (RAG)、多语言搜索自动化和预测决策而设计，可与 BigQuery 和 Duet AI 进行更深入的集成
• 2025 年 11 月 5 日：Amazon Web Services 推出了 SageMaker Fusion，它将模型生命周期自动化、功能治理和分布式训练功能相结合，以实现为金融服务、零售和工业客户支持大规模的多模式和生成工作负载。