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市場調查報告書
商品編碼
1876581

人工智慧編排市場機會、成長促進因素、產業趨勢分析及預測（2025-2034 年）

AI Orchestration Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 220 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年全球 AI 編排市場價值為 96 億美元，預計到 2034 年將以 19.8% 的複合年成長率成長至 654 億美元。

AI編排市場 - IMG1

研究機構、超級計算中心和工業應用領域中日益複雜的AI工作負載正在推動對編排解決方案的需求。 AI編排能夠無縫管理模型訓練、模擬和預測分析，從而提高醫療保健、製造業和科學研究等行業的效率和決策水平。政府和公共部門組織正擴大採用AI編排來實現智慧基礎設施、交通管理和能源最佳化。包括美國、中國、德國和巴西在內的多個國家報告稱，其40%至55%的機構已部署了編排式AI系統，以實現工作流程自動化、提升營運績效並簡化行政流程。與工業AI應用的整合支援預測性維護、自適應生產和即時監控，幫助企業和政府機構維持彈性、永續和高效的營運。全球大型企業與專注於AI的新創公司之間日益密切的合作也在加速編排平台的普及應用。

市場範圍
起始年份 2024
預測年份 2025-2034
起始值 96億美元
預測值 654億美元
複合年成長率 19.8%

到2024年，平台型解決方案的市佔率將達到61%。平台型解決方案之所以備受青睞，是因為它們能夠自動部署模型、智慧分配資源、整合治理功能並即時監控模型效能。調查顯示，70%的大型企業優先考慮建立強大的平台基礎設施，以便在多雲和本地環境中有效管理人工智慧工作流程。

預計到2034年，基於雲端的部署領域將以21.1%的複合年成長率成長。基於雲端的編排提供可擴展性、靈活性和快速資源配置，使其成為研究機構、企業和中小型企業的理想選擇。據報道，歐洲研究機構中超過60%的人工智慧專案利用雲端編排來管理多雲工作流程並促進高效能模型訓練。

2024年，美國人工智慧編排市場規模預計將達33億美元。聯邦政府對人工智慧基礎設施的大力投資以及《國家人工智慧計劃法案》等政策正在推動人工智慧的普及。多雲策略日益流行，編排工具對於管理跨AWS、Azure和Google Cloud等平台的人工智慧工作負載至關重要，同時也能確保符合資料主權和網路安全標準，包括FedRAMP和NIST框架。

全球人工智慧編排市場的主要參與者包括 IBM、NVIDIA、微軟、亞馬遜 (AWS)、Palantir Technologies、DataRobot、Domino Data Lab、Oracle、Salesforce 和Google (Alphabet)。這些公司正透過投資具備多雲和混合雲功能的先進人工智慧平台來鞏固其市場地位，從而實現人工智慧工作流程在不同環境中的無縫整合。與雲端服務供應商、研究機構和產業垂直領域的策略合作，有助於它們拓展業務範圍並提高市場接受度。許多公司正在增強自動化、即時監控和治理能力，以提升效能、合規性和可擴展性。併購和合作專案有助於它們拓展技術產品，同時提高市場滲透率。持續創新、以客戶為中心的解決方案和全球擴展策略，使這些公司能夠鞏固其市場地位，並在快速成長的人工智慧編排領域中保持競爭優勢。

目錄

第1章：方法論

  • 市場範圍和定義
  • 研究設計
    • 研究方法
    • 資料收集方法
  • 資料探勘來源
    • 全球的
    • 地區/國家
  • 基準估算和計算
    • 基準年計算
    • 市場估算的關鍵趨勢
  • 初步研究和驗證
    • 原始資料
  • 預報
  • 研究假設和局限性

第2章：執行概要

第3章：行業洞察

  • 產業生態系分析
    • 供應商格局
    • 利潤率分析
    • 成本結構
    • 每個階段的價值增加
    • 影響價值鏈的因素
    • 中斷
  • 產業影響因素
    • 成長促進因素
      • 企業對生成式人工智慧和生命週期管理（LLM）的採用日益成長
      • 擴展混合雲和多雲部署
      • 日益關注人工智慧的運維化（MLOps + AIOps 融合）
      • 人工智慧應用規模激增，協助即時決策
    • 產業陷阱與挑戰
      • 跨異構環境的整合複雜性
      • 對雲端服務供應商的高度依賴和供應商鎖定
    • 市場機遇
      • 面向邊緣和物聯網生態系統的AI編排技術的發展
      • 對自主編排（自最佳化工作流程）的需求日益成長
  • 成長潛力分析
  • 監管環境
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • 中東和非洲
  • 波特的分析
  • PESTEL分析
  • 技術與創新格局
    • 當前技術趨勢
    • 新興技術
  • 成本細分分析
  • 專利分析
  • 永續性和環境方面
    • 碳足跡評估
    • 循環經濟一體化
    • 電子垃圾管理要求
    • 綠色製造計劃
  • 用例和應用
  • 最佳情況
  • 市場採納模式
    • 企業與中小企業採用趨勢對比
    • 垂直行業特定採用
    • 本機部署、雲端部署和混合式部署的採用情況
    • 使用無程式碼/低程式碼編排工具
  • 定價和授權模式
    • 訂閱許可與永久許可
    • 基於雲端的按需付費模式
    • 企業談判趨勢
    • 定價對採用率的影響
  • 新興商業模式
    • AI 編排即服務 (AIOaaS)
    • 平台獲利策略
    • 透過服務模式實現供應商差異化
    • 基於訂閱的生態系統模式

第4章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
    • 北美洲
    • 歐洲
    • 亞太地區
    • 拉丁美洲
    • MEA
  • 主要市場參與者的競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣
  • 關鍵進展
    • 併購
    • 合作夥伴關係與合作
    • 新產品發布
    • 擴張計劃和資金

第5章：市場估算與預測：依組件分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 平台
    • 人工智慧編排軟體
    • 工作流程引擎
    • MLOps 整合工具
  • 服務
    • 部署
    • 一體化
    • 維護
    • 諮詢
    • 訓練

第6章：市場估算與預測：依部署方式分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 本地部署
  • 基於雲端的
  • 混合

第7章：市場估算與預測：依組織規模分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 大型企業
  • 中小企業

第8章：市場估算與預測：依應用領域分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 模型生命週期管理
  • 數據管道編排
  • 工作流程自動化
  • 資源最佳化
  • 監控與治理

第9章：市場估算與預測：依最終用途分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 金融服務業
  • 衛生保健
  • 汽車
  • 製造業
  • 零售與電子商務
  • 資訊科技與電信
  • 政府和公共部門
  • 其他

第10章：市場估計與預測：依地區分類，2021-2034年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 德國
    • 英國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 北歐
    • 俄羅斯
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 澳洲
    • 韓國
    • 東南亞
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • MEA
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國

第11章：公司簡介

  • 全球參與者
    • Alibaba Cloud
    • Amazon (AWS)
    • Google (Alphabet)
    • IBM
    • Intel
    • Microsoft
    • NVIDIA
    • Oracle
    • Salesforce
    • SAP
  • 區域玩家
    • Baidu
    • Capgemini
    • DataRobot
    • Domino Data Lab
    • Fujitsu
    • Hitachi Vantara
    • Huawei Cloud
    • Palantir Technologies
    • ServiceNow
    • Tencent Cloud
  • 新興參與者/顛覆者
    • Algorithmia
    • C3.ai
    • H2O.ai
    • MindsDB
    • OctoML
    • Pachyderm
    • Paperspace
    • Run:AI
    • Spell
    • Verta.ai
簡介目錄
Product Code: 15144

The Global AI Orchestration Market was valued at USD 9.6 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 19.8% to reach USD 65.4 billion by 2034.

AI Orchestration Market - IMG1

The growing complexity of AI workloads across research institutions, supercomputing centers, and industrial applications is driving the demand for orchestration solutions. AI orchestration enables seamless management of model training, simulations, and predictive analytics, improving efficiency and decision-making across sectors such as healthcare, manufacturing, and scientific research. Governments and public sector organizations are increasingly adopting AI orchestration for smart infrastructure, transportation management, and energy optimization. Countries including the US, China, Germany, and Brazil report that 40-55% of their agencies have implemented orchestrated AI systems to automate workflows, enhance operational performance, and streamline administrative processes. Integration with industrial AI applications supports predictive maintenance, adaptive production, and real-time monitoring, helping enterprises and government agencies maintain resilient, sustainable, and efficient operations. The growing collaboration between large enterprises and AI-focused start-ups worldwide is also accelerating the adoption of orchestration platforms.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$9.6 Billion
Forecast Value$65.4 Billion
CAGR19.8%

The platform segment held 61% share in 2024. Platforms are preferred for their ability to automate model deployment, intelligently allocate resources, integrate governance, and monitor model performance in real time. Surveys indicate that 70% of large organizations prioritize robust platform infrastructure to manage AI workflows effectively across multi-cloud and on-premise environments.

The cloud-based deployment segment is expected to grow at a CAGR of 21.1% through 2034. Cloud-based orchestration offers scalability, flexibility, and rapid resource provisioning, making it ideal for research institutions, enterprises, and small- to medium-sized businesses. Over 60% of AI projects in European research institutions reportedly utilize cloud orchestration to manage multi-cloud workflows and facilitate high-performance model training.

US AI Orchestration Market generated USD 3.3 billion in 2024. Strong federal investments in AI infrastructure and policies like the National AI Initiative Act are driving adoption. Multi-cloud strategies are increasingly popular, and orchestration tools are critical for managing AI workloads across platforms such as AWS, Azure, and Google Cloud while ensuring compliance with data sovereignty and cybersecurity standards, including FedRAMP and NIST frameworks.

Key players in the Global AI Orchestration Market include IBM, NVIDIA, Microsoft, Amazon (AWS), Palantir Technologies, DataRobot, Domino Data Lab, Oracle, Salesforce, and Google (Alphabet). Companies in the AI orchestration market are strengthening their presence by investing in advanced AI platforms with multi-cloud and hybrid capabilities, enabling seamless integration of AI workflows across diverse environments. Strategic partnerships with cloud providers, research institutions, and industry verticals allow them to expand their reach and enhance adoption. Many are enhancing automation, real-time monitoring, and governance capabilities to improve performance, compliance, and scalability. Mergers, acquisitions, and collaborative ventures help broaden their technological offerings while improving market penetration. Continuous innovation, customer-centric solutions, and global expansion strategies enable companies to solidify their foothold and maintain a competitive edge in the rapidly growing AI orchestration landscape.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology

  • 1.1 Market scope and definition
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Data mining sources
    • 1.3.1 Global
    • 1.3.2 Regional/Country
  • 1.4 Base estimates and calculations
    • 1.4.1 Base year calculation
    • 1.4.2 Key trends for market estimation
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
  • 1.6 Forecast
  • 1.7 Research assumptions and limitations

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2034
  • 2.2 Key market trends
    • 2.2.1 Regional
    • 2.2.2 Component
    • 2.2.3 Deployment
    • 2.2.4 Organization Size
    • 2.2.5 Application
    • 2.2.6 End Use
  • 2.3 TAM Analysis, 2025-2034
  • 2.4 CXO perspectives: Strategic imperatives
    • 2.4.1 Executive decision points
    • 2.4.2 Critical success factors
  • 2.5 Future outlook and strategic recommendations

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Supplier landscape
    • 3.1.2 Profit margin analysis
    • 3.1.3 Cost structure
    • 3.1.4 Value addition at each stage
    • 3.1.5 Factor affecting the value chain
    • 3.1.6 Disruptions
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Growing enterprise adoption of generative AI & LLMs
      • 3.2.1.2 Expansion of hybrid and multi-cloud deployments
      • 3.2.1.3 Rising focus on operationalizing AI (MLOps + AIOps convergence)
      • 3.2.1.4 Surge in AI application scaling for real-time decisioning
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 Integration complexity across heterogeneous environments
      • 3.2.2.2 High dependency on cloud providers & vendor lock-in
    • 3.2.3 Market opportunities
      • 3.2.3.1 Growth of AI orchestration for edge and IoT ecosystems
      • 3.2.3.2 Rising demand for autonomous orchestration (self-optimizing workflows)
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
    • 3.4.1 North America
    • 3.4.2 Europe
    • 3.4.3 Asia Pacific
    • 3.4.4 Latin America
    • 3.4.5 Middle East & Africa
  • 3.5 Porter's analysis
  • 3.6 Pestel analysis
  • 3.7 Technology and innovation landscape
    • 3.7.1 Current technological trends
    • 3.7.2 Emerging technologies
  • 3.8 Cost breakdown analysis
  • 3.9 Patent analysis
  • 3.10 Sustainability & environmental aspects
    • 3.10.1 Carbon Footprint Assessment
    • 3.10.2 Circular Economy Integration
    • 3.10.3 E-Waste Management Requirements
    • 3.10.4 Green Manufacturing Initiatives
  • 3.11 Use cases and applications
  • 3.12 Best-case scenario
  • 3.13 Market Adoption Patterns
    • 3.13.1 Enterprise vs. SME adoption trends
    • 3.13.2 Vertical-specific adoption
    • 3.13.3 On-premise vs. cloud vs. hybrid deployment adoption
    • 3.13.4 Use of no-code/low-code orchestration tools
  • 3.14 Pricing and Licensing Models
    • 3.14.1 Subscription vs. perpetual licensing
    • 3.14.2 Cloud-based pay-per-use models
    • 3.14.3 Enterprise negotiation trends
    • 3.14.4 Pricing impact on adoption
  • 3.15 Emerging Business Models
    • 3.15.1 AI orchestration as a service (AIOaaS)
    • 3.15.2 Platform monetization strategies
    • 3.15.3 Vendor differentiation via service models
    • 3.15.4 Subscription-based ecosystem models

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
    • 4.2.1 North America
    • 4.2.2 Europe
    • 4.2.3 Asia Pacific
    • 4.2.4 LATAM
    • 4.2.5 MEA
  • 4.3 Competitive analysis of major market players
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategic outlook matrix
  • 4.6 Key developments
    • 4.6.1 Mergers & acquisitions
    • 4.6.2 Partnerships & collaborations
    • 4.6.3 New product launches
    • 4.6.4 Expansion plans and funding

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Platform
    • 5.2.1 AI orchestration software
    • 5.2.2 Workflow engines
    • 5.2.3 MLOps integration tools
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Deployment
    • 5.3.2 Integration
    • 5.3.3 Maintenance
    • 5.3.4 Consulting
    • 5.3.5 Training

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 On-Premise
  • 6.3 Cloud-Based
  • 6.4 Hybrid

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Large Enterprises
  • 7.3 Small & Medium Enterprises (SMEs)

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Model Lifecycle Management
  • 8.3 Data Pipeline Orchestration
  • 8.4 Workflow Automation
  • 8.5 Resource Optimization
  • 8.6 Monitoring & Governance

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End use, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 BFSI
  • 9.3 Healthcare
  • 9.4 Automotive
  • 9.5 Manufacturing
  • 9.6 Retail & E-commerce
  • 9.7 IT & Telecom
  • 9.8 Government & Public Sector
  • 9.9 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Mn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Nordics
    • 10.3.7 Russia
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 South Korea
    • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 South Africa
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 UAE

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Global Players
    • 11.1.1 Alibaba Cloud
    • 11.1.2 Amazon (AWS)
    • 11.1.3 Google (Alphabet)
    • 11.1.4 IBM
    • 11.1.5 Intel
    • 11.1.6 Microsoft
    • 11.1.7 NVIDIA
    • 11.1.8 Oracle
    • 11.1.9 Salesforce
    • 11.1.10 SAP
  • 11.2 Regional Players
    • 11.2.1 Baidu
    • 11.2.2 Capgemini
    • 11.2.3 DataRobot
    • 11.2.4 Domino Data Lab
    • 11.2.5 Fujitsu
    • 11.2.6 Hitachi Vantara
    • 11.2.7 Huawei Cloud
    • 11.2.8 Palantir Technologies
    • 11.2.9 ServiceNow
    • 11.2.10 Tencent Cloud
  • 11.3 Emerging Players / Disruptors
    • 11.3.1 Algorithmia
    • 11.3.2 C3.ai
    • 11.3.3. H2O.ai
    • 11.3.4 MindsDB
    • 11.3.5 OctoML
    • 11.3.6 Pachyderm
    • 11.3.7 Paperspace
    • 11.3.8 Run:AI
    • 11.3.9 Spell
    • 11.3.10 Verta.ai