人工智能编排市场 大小和分享 2025 - 2034

人工智能编排市场规模

2024年全球人工智能编排市场规模估计为96亿美元。根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告，市场预计将从2025年的129亿美元增长至2034年的654亿美元，复合年增长率为19.8%
 

人工智能编排市场增长迅速，政府对人工智能框架的承诺强劲。OECD报告称，2024年各国公共部门用于人工智能的研发支出总额超过220亿美元，以实现跨行业的工作流自动化、模型编排和多云集成
 

公共部门采用率正在快速提升，超过60%的财富1000强企业部署了人工智能编排用于工作流自动化、实时分析以及模型生命周期的管理和访问。各国创新机构强调编排对资源分配效率的重要性，以及建立可扩展的数据驱动决策流程的重要性
 

全球各地的研究机构和超级计算中心为处理大规模人工智能驱动的工作负载提供了支持。例如，欧盟现在在20个地点设有EuroHPC高性能计算中心，并利用编排技术开发人工智能模型训练、模拟和预测分析，以提升制造业、医疗行业和科学研究的效率
 

公共部门的倡议正在越来越多地部署人工智能编排用于智能治理、交通和能源。美国、中国、德国和巴西的政府表示，40%-55%的机构已经实施了人工智能编排系统，以自动化行政流程并提高运营效率
 

人工智能驱动的工业自动化采用率的提高也在推动编排需求，相应地，编排平台正在与其他人工智能技术集成，以实现预测性维护、适应性生产和实时工作监控。政府表示，他们正在与全球超过4000家基于人工智能的初创企业合作，将编排人工智能平台与运营模型集成，以实现预测性维护、适应性生产和实时监控，支持可持续、高效和韧性运营
 

人工智能编排市场趋势

统一平台的融合正在重塑人工智能编排，随着组织开始采用包含数据管理、模型生命周期和工作流编排的综合解决方案。政府报告称，全球超过65%的企业正在向统一平台转型，以减少复杂性并提高人工智能治理
 

另一个值得注意的趋势是编排平台正在构建的生态系统集成，这些平台提供API和预建连接器，以集成企业系统和第三方工具。来自欧盟数字创新中心的公共数据将生态系统集成列为最高优先级，58%的组织表示需要有效利用现有技术投资
 

混合编排方法也在取得进展，支持本地和云部署。美国国家标准与技术研究院(NIST)的报告称，62%的企业部署混合人工智能工作负载，以满足性能和安全/合规要求，同时避免资源使用效率低下
 

多云编排正在变得越来越重要，以消除供应商锁定并确保工作负载优化。德国联邦经济事务部的研究表明，对于组织而言，47%的企业在多个云服务提供商之间运行，同时利用运输编排解决方案来实现治理对齐和优化资源分配。
 

无代码和低代码编排界面使AI工作流管理民主化。巴西科学技术部的报告显示，51%的中小企业正在采用可视化工作流工具，以及自动化配置功能，以加速AI采用，而无需深入的技术专业知识。
 

AI编排市场分析

根据组件划分，AI编排市场分为平台和服务。2024年，平台细分市场主导了市场，占总收入的61%。
 

• 平台细分市场在AI编排中处于领先地位，并提供自动化模型部署、智能资源分配、集成治理和模型性能实时监控等高级功能。政府报告显示，70%的大型企业将开发强大的平台基础设施作为重要优先事项，以有效管理其多云和本地AI工作流。
   
• 云原生平台是编排增长的重要驱动力，利用现代云基础设施的可扩展性、灵活性和整体成本效率。美国能源部表示，目前超过65%的AI研究项目使用云原生编排平台进行高性能模型训练和部署流程。
   
• 服务细分市场包括咨询、实施、培训和托管服务，这些服务促进了编排技术的采用。根据德国欧盟数字创新中心，约58%的企业依赖正式化和专业化的服务来克服整合过程的复杂性、合规性和操作AI编排平台所需的既定协议。
   
• 专业服务正在逐渐根据行业和应用进行专业化。德国联邦经济事务部报告称，62%的编排服务提供商正在专门针对特定行业的解决方案，包括制造业、金融和医疗行业，以确保符合监管和利益相关者指南。
   
• 托管服务细分市场在持续优化平台、监控和平台治理方面的重要性不断提升。在巴西，科学技术部报告称，49%的用户使用托管服务来外包其AI编排平台的运营。
   

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根据部署方式，AI编排市场分为本地部署、基于云和混合部署。2024年，基于云的细分市场主导了市场，并预计在2025年至2034年间以21.1%的复合年增长率增长。
 

• 基于云的部署模式因其可扩展性、灵活性和资源配置速度而占据主导地位。欧洲委员会表示，根据最近的一项调查，欧盟研究机构中超过60%的AI项目使用某种形式的基于云的编排来促进高性能模型训练和管理跨多云的工作流。
   
• 云端编排对中小企业同样具有高度价值。巴西科学技术部报告称，55%的中小企业正在使用基于云的AI平台来加速工作流自动化、降低基础设施成本，并无需承担高额资本成本即可访问先进的机器学习技术。
   
• 本地部署选项仍然适用于需要严格控制其数据和AI工作负载的组织。例如，美国商务部国家标准与技术研究院最近报告称，在金融或医疗等受监管行业中，52%的企业出于合规和安全考虑保留本地编排。
   
• 混合编排可以优化工作负载在各种环境中的部署，同时在各环境中提供一致的治理。阿联酋人工智能办公室报告称，46%的政府机构目前正在利用混合编排来处理其AI工作负载。
   

根据组织规模，AI编排市场被细分为大型企业和中小企业（SMEs）。大型企业细分市场在2024年主导了市场，并预计从2025年到2034年将以18.7%的复合年增长率增长。
 

• 大型企业往往是AI编排的首批采用者，使用这些平台来管理多云环境中的复杂AI环境。根据美国政府问责局，68%的《财富》500强公司正在使用编排来组织和协调全球范围内的AI努力以及各业务单位的工作。
   
• 大型组织正在投资编排团队，通常作为内部专业团队，或者与合规、性能或风险团队并行，以更好地协调各部门的性能和合规性。德国联邦经济事务部已表示，64%的工业集团正在使用人工智能运营团队来管理平台的推出、工作流自动化和资源管理。
   
• 中小企业（SMEs）也在采用AI编排来简化其运营，但通常缺乏足够的技术人员来执行。根据巴西国家工业产权局，57%的科技和服务类中小企业有效利用基于云的编排来帮助自动化重复流程，以提高效率。
   
• 中小企业还利用现有设计模板和无代码编排界面，这两者都降低了部署编排的难度。英国商务、能源与工业战略部指出，52%的中小企业已经利用AI编排的低代码框架，以加快模型部署，从而减少对内部AI权威的依赖。
   

根据应用，AI编排市场被细分为模型生命周期管理、数据管道编排、工作流自动化、资源优化、监控与治理。模型生命周期管理细分市场在2024年主导了市场，占据了32%的份额。
 

• 模型生命周期管理实现了对AI模型的端到端监督，从版本控制到部署，以及漂移检测。美国管理和预算办公室报告称，62%的联邦AI倡议现在正在使用模型生命周期管理实践来提高一致性，并支持合规性。
   
• 数据管道编排是一个重要的能力，它将来自多个来源的数据整合到AI流程中。巴西国家科学技术研究院报告称，58%的研究机构正在运行自动化数据管道，以支持AI驱动项目中的高容量分析和实时处理。
   
• 工作流自动化可以帮助我们减少AI流程中的手动操作，从而提高速度和可靠性。德国联邦统计局报告称，54%的制造商和物流公司已经开始自动化工作流编排，以改善生产计划、预测分析和维护调度。
   
• 资源优化是编排平台的关键能力，专注于计算和存储资源的高效使用。英国人工智能办公室指出，47%的使用编排平台的企业现在正在运行动态资源调度，以提高闲置计算周期的利用率，并优化大规模AI工作负载的GPU使用。
   
• 监控与治理使组织能够监控AI性能并管理风险和合规性。电信和数字政府监管局（TDGRA）指出，51%的政府机构正在使用编排平台的自动化监控仪表板进行治理目的。

美国主导北美AI编排市场，2024年营收达33亿美元。
 

• 美国正在迅速将AI编排引入企业，得益于对AI基础设施的深厚联邦投资。美国国家AI倡议法案支持可互操作性和负责任的AI采用，桥接公共和私营部门对可扩展编排框架的使用。
   
• 联邦政府部门已拨出超过23亿美元的纳税人资金用于AI研究和开发项目，其中许多投资集中在数据分析、建模和超级计算应用的自动化和编排上，以提高效率并增强美国在市场上的竞争力。
   
• 在企业部门，近64%的财富500强公司已实施编排平台，以提高部署AI模型的效率，减少手动监督并增加决策自动化，特别是在金融、制造和医疗保健行业。
   
• 在美国，多云策略的普及推动了对编排工具部门的兴趣，以帮助实现AWS/Azure/Google Cloud等平台上AI工作负载的无缝管理，并确保依赖关系符合政府数据主权和网络安全标准，如FedRAMP和NIST框架。
   

德国的AI编排市场预计将在2025年至2034年期间经历21%的强劲增长，得益于政府AI倡议和云端编排在工业和公共部门的广泛采用。
 

• 德国政府通过其联邦政府AI战略鼓励AI编排的采用，承诺在2025年前投入超过50亿欧元支持各项倡议。这一倡议将通过编排平台和自动化工具在多个工业、公共行政和研究部门扩大国家的AI基础设施，以支持国家竞争力议程。
   
• 联邦经济事务和气候行动部（BMWK）在“数字德国”框架下宣布了多项计划，以促进AI工作流程的整合到公共行政中。在德国，超过60%的大型企业已经开始使用编排解决方案，以在竞争环境中提高制造业、物流自动化和预测分析的优化。
   
• 四家德国机构（弗劳恩霍夫研究所和德国人工智能研究中心DFKI）正在引领国家级可互操作性协调架构的发展。通过人工智能创新竞赛，超过200个活跃的基于人工智能研究的项目获得资金支持，目标是增强自动化和实时决策框架。
   
• 德国公共行政的现代化正在推动德国联邦政府各机构对协调和自动化项目的需求。“德国GovTech校园”倡议将致力于自动化数字公共服务。大约45%的德国联邦政府机构正在试点各种基于人工智能驱动的协调应用，以协助处理文档系统、公民参与系统以及网络安全监控，以支持增强的数据治理和效率。
   
• 德国在“工业4.0”议程下推动工业自动化的努力，在很大程度上依赖于人工智能协调用于智能制造应用。德国政府承诺通过“人工智能初创企业未来基金”投入25亿欧元，以继续推动协调平台在企业中的整合，以实现差异化适应、基于数据的生产和能源高效运营。
   

中国的人工智能协调市场预计将在2025年至2034年期间经历强劲增长，这一增长将由国家人工智能战略、高科技制造业自动化以及大规模部署云原生协调平台推动。
 

• 中国政府推动人工智能发展的努力正在促进协调的使用，特别是通过“新一代人工智能发展规划”，该规划自2020年以来已拨款超过1500亿元。该计划强调人工智能基础设施的自动化、人工智能模型的协调以及在国家和工业生态系统中的数据治理。
   
• 工业和信息化部已启动了超过200个试点项目，推动人工智能协调在制造业、物流和智慧城市中的应用。大约68%的国有企业已采用协调框架来管理多云人工智能工作流程，并推动高效资源利用。
   
• 中国的广州、无锡和天津国家超级计算中心具备大规模人工智能工作负载的协调能力。这些中心共占全国70%以上的人工智能模型训练，利用协调层提升并行计算和实时数据分析。
   
• 如“数字中国”等公共部门项目正在加速人工智能协调在医疗、教育和交通领域的采用。政府报告称，超过45个省级部门正在使用协调工具管理人工智能驱动的行政和公民服务平台。
   
• 由于“中国制造2025”推动智能制造的快速采用，正在推动工业自动化中的协调应用。此外，到2024年，中国已注册超过6000家与人工智能相关的初创企业。政府资金正在支持协调人工智能生态系统的发展，实现自优化生产和能源高效的数字化转型。
   

阿联酋的人工智能协调市场预计将在2025年至2034年期间保持稳定增长，这一增长将由智慧城市项目、联邦人工智能倡议以及政府和企业部门对基于云的协调的采用增加支持。
 

• 阿联酋正通过其国家人工智能战略2031设定雄心勃勃的目标，该战略得到了超过30亿迪拉姆的联邦投资支持。该战略基于人工智能的自动化、协调和治理模型，以将阿联酋建设成为该地区的技术中心。
   
• 阿联酋人工智能办公室和电信与数字政府监管局（TDRA）倡导在智慧治理、公用事业服务和数据分析等领域实施编排框架。目前已有超过55%的政府机构采用AI编排以提升运营效率并自动化公共服务。
   
• 作为“阿联酋数字政府2025倡议”的一部分，关键基础设施项目包括部署编排AI系统，以提升交通管理、预测性维护和智慧建筑中的能源分配效率。例如，迪拜电力和水务管理局（DEWA）采用编排原则实时监控和优化国家公用事业网络。
   
• 在企业环境中，阿联酋经济部透露，近47%的阿联酋公司正在部署AI编排以管理混合云场景下的工作流程；以及在金融、物流以及智慧建筑等领域自动化决策制定。
   
• 阿联酋投资于AI研究生态系统，包括穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI），专注于开发自优化编排系统。联邦合作伙伴关系正在建立与全球供应商在公共和私营部门之间互操作且安全的AI编排平台。
   

巴西AI编排市场预计将以每年17.7%的强劲增长率从2025年到2034年增长，这一增长由农业、物流和中小企业数字化转型中的AI采用推动，并得到联邦创新计划的支持。
 

• 巴西正在通过国家人工智能战略（Estrategia Brasileira de Inteligência Artificial）推动AI编排的采用，并获得超过12亿巴西雷亚尔的联邦投资支持。该计划聚焦于AI工作流程自动化和编排，以及公私合作以提升政府和行业效率。
   
• 科学、技术与创新部（MCTI）已在农业、物流和智慧城市运营中实施了超过150个试点项目，利用AI编排。约50%的大型企业正在使用编排框架以改善基于AI的决策制定和资源分配。
   
• 巴西的研究机构如国家空间研究所（INPE）和巴西能源与材料研究中心（CNPEM）正在使用编排进行AI模型的训练和模拟。这些机构负责管理高容量工作负载，用于预测分析和实时应用的高性能计算。
   
• 在“Gov.br数字化转型计划”下，公共部门采用AI编排用于公民服务、税收征管和健康分析。联邦政府报告显示，近40%的政府机构正在使用编排自动化工作流程并改善数据资产治理。
   
• 工业自动化，特别是农业和制造业，正在推动编排的采用。根据2024年报告的1,800家AI导向初创企业，政府正在鼓励支持可适应生产流程、预测性维护或商业和工业环境中的运营能源效率的编排导向平台。
   

AI编排市场份额

• AI编排行业的前7家公司包括微软、亚马逊（AWS）、谷歌（Alphabet）、DataRobot、Domino Data Lab、Palantir Technologies和NVIDIA，2024年共占市场67.5%。
   
• 微软提供与 Azure AI 统一的 AI 编排体验，整合 MLOps、自动部署和模型监控等功能。微软主要针对企业级应用，实现多云 AI 工作流的部署和执行，并具备治理、安全和合规功能。
   
• Amazon (AWS) 通过 SageMaker 和 Bedrock 提供 AI 编排体验，主要用于部署模型、监控模型和优化 AI 模型。亚马逊强调可扩展性、混合数据中心集成以及企业 AI 应用的端到端工作流自动化。
   
• Google (Alphabet) 通过 Vertex AI 提供编排功能，可管理模型生命周期、自动化数据分析和机器学习工作流，并在多云环境中部署模型。Vertex AI 使企业能够扩展其基于云的分析和安全功能，同时简化 AI 开发。
   
• DataRobot 提供可扩展的即时 AI 和编排功能，具备即时部署工具，并通过低代码/ AI 驱动自动化为技术和非技术用户启用基本工作流。
   
• Domino Data Lab 提供 AI 编排工具，用于混合和本地企业部署。它将模型可重复性与协作式模型开发相结合，同时允许与现有 IT 基础设施和云服务集成。
   
• Palantir Technologies 提供 AI 编排能力，重点在于数据集成、治理和政府、国防及企业部门的实时、大规模运营决策，具备强大的编排工作流。为其社会和政府客户提供相关的决策和分析功能。
   
• NVIDIA 提供 AI 编排技术，通过 GPU 加速平台（软件开发工具包）训练和部署模型，优化工作流。它专注于高性能计算、多云编排和 AI 基础设施，用于研究和商业用途。
   

AI 编排市场公司

在 AI 编排行业运营的主要企业包括：

• Amazon (AWS)
• DataRobot
• Domino Data Lab
• Google (Alphabet)
• IBM
• Microsoft
• NVIDIA
• Oracle
• Palantir Technologies
• Salesforce
   
• AI 编排市场正在快速发展，各组织投资于集成平台，用于模型生命周期管理、工作流自动化和资源优化。全球各国政府正在资助 AI 基础设施，通过公共投资，使企业能够运行可扩展的、云原生解决方案和设计用于实时 AI 分析、预测建模和多云 AI 工作流的编排工具。
   
• 各行业的企业正在投资编排以提高效率、治理和决策能力。公共机构和工业组织正在部署自动化数据管道、监控框架和合规驱动的治理。混合和基于云的部署模型以及无代码界面正在民主化 AI 访问，使中小型企业能够利用编排能力优化运营。
   

AI 编排行业新闻

• 2025年1月，微软宣布增强其Azure AI编排套件，引入了高级多模型工作流管理、自动扩展可降低成本高达40%，以及改进的治理功能，用于审计追踪和合规性。
   
• 2024年12月，Google Cloud推出了Vertex AI编排平台，提供端到端工作流管理、多云编排能力以及复杂AI部署的统一治理。
   
• 2024年11月，DataRobot完成了由Tiger Global Management主导的3亿美元G轮融资，总融资额超过10亿美元，用于扩大产品开发、国际运营和编排平台能力。
   
• 2024年10月，AWS推出了增强版SageMaker编排服务，包括自动化模型部署管道、全面监控以及与AWS AI服务的集成，简化了复杂AI工作流的管理。
   
• 2024年9月，NVIDIA宣布其针对GPU工作负载优化的AI企业编排框架，提供了高级调度功能，可提高企业AI应用的GPU利用率和性能高达60%。
   
• 2024年8月，Domino Data Lab收购了Cerebro Data，增强了平台在分布式数据处理、分析编排以及与大数据技术集成方面的能力。
   
• 2024年7月，IBM推出了其Watson编排平台，为混合云环境提供企业级AI工作流管理，并具备治理、安全和合规功能，适用于受监管行业。
   

该AI编排市场研究报告对行业进行了深入覆盖，包括2021年至2034年的收入估算与预测（单位：百万美元/十亿美元），涵盖以下细分市场：

按组件划分

• 平台
  • AI编排软件
  • 工作流引擎
  • MLOps集成工具
• 服务
  • 部署
  • 集成
  • 维护
  • 咨询
  • 培训

按部署方式划分

• 本地部署
• 基于云
• 混合

按组织规模划分

• 大型企业
• 中小企业（SMEs）

按应用划分

• 模型生命周期管理
• 数据管道编排
• 工作流自动化
• 资源优化
• 监控与治理

按终端用途划分

• 金融服务
• 医疗保健
• 汽车
• 制造业
• 零售与电子商务
• IT与电信
• 政府与公共部门
• 其他

上述信息适用于以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧
• 亚太地区
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  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
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