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1700096

クラウドAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、導入形態別、組織規模別、技術別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Cloud AI Market Forecasts to 2032 - Global Analysis by Component (Hardware, Software and Services), Deployment Mode (Public Cloud, Private Cloud and Hybrid Cloud), Organization Size, Technology, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=143.57円
クラウドAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、導入形態別、組織規模別、技術別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年04月03日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のクラウドAI市場は2025年に1,021億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは30.5％で成長し、2032年には6,586億米ドルに達すると予測されています。

クラウドAIとは、クラウドコンピューティング環境内に人工知能（AI）機能を統合することを指します。これにより、企業や開発者は、オンプレミスのインフラを必要とせずに、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのAI搭載サービスにアクセスできるようになります。Google Cloud AI、AWS AI、Microsoft Azure AIなどのプロバイダーが提供するクラウドAIプラットフォームは、スケーラブルなコンピューティング能力、事前学習済みモデル、AI導入を加速するAPIを提供します。クラウドを活用することで、企業は大規模なデータセットを処理し、自動化を強化し、AI主導のアプリケーションを効率的に展開することができます。クラウドAIは、予測分析やインテリジェントな自動化のために、ヘルスケア、金融、小売などの業界で広く利用されています。

IBMによると、98％の組織がマルチクラウドアーキテクチャの採用を計画しているもの、マルチクラウド管理戦略を策定しているのは41％、そのような環境で運用するために必要な手順やツールを用意しているのは38％にとどまっています。

AIサービスに対する需要の高まり

AIサービスに対する需要の高まりがクラウドAI市場を後押ししており、企業は効率性、拡張性、意思決定を改善することができます。クラウドAIソリューションは、企業に自動化されたプロセス、リアルタイムの情報、手頃な価格の処理能力へのアクセスを提供します。自然言語処理や予測分析などのAI駆動型アプリケーションの革新は、ヘルスケア、金融、小売などの業界におけるこの採用ブームによって後押しされています。企業がクラウドプラットフォームにAIをどんどん組み込んで、世界規模でデジタルトランスフォーメーションを推進するにつれて、市場は急速に成長すると予想されます。

インフラの課題

インフラの課題は、スケーラビリティの制限、遅延の増加、運用コストの上昇によって、クラウドAI市場の成長を大きく阻害します。不十分なネットワーク帯域幅、時代遅れのデータセンター、堅牢なエッジコンピューティングインフラの不足が、AIモデルの展開とリアルタイム処理を遅らせています。レガシーシステムとクラウドプラットフォーム間の相互運用性の低さが、採用をさらに複雑にしています。さらに、セキュリティの脆弱性と規制遵守の問題は、企業にとって障壁となり、クラウドAIソリューションへの信頼と投資を低下させ、最終的に市場の拡大とイノベーションを遅らせています。

AI技術の進歩

AI技術の進歩は、自動化、拡張性、効率性を向上させることで、クラウドAI市場を推進しています。リアルタイムのデータ分析、予測分析、インテリジェントな自動化は、AIを搭載したクラウドソリューションによって可能になり、さまざまな分野の意思決定を強化しています。クラウドのパフォーマンスと信頼性は、AI主導のセキュリティ、機械学習、自然言語処理の進歩によって向上しています。こうした開発により、企業はデジタルトランスフォーメーションを加速させることで、ますますデータ主導型になりつつある世界でイノベーションを起こし、競合優位性を獲得することができます。

規制とコンプライアンスの問題

規制とコンプライアンスの問題は、厳格なデータプライバシー法、セキュリティ基準、国境を越えたデータ転送の制限を課すことで、クラウドAI市場の妨げとなっています。GDPRやCCPAのような進化する規制へのコンプライアンスは、運用コストと複雑性を増大させる。AIガバナンスの不確実性、倫理的懸念、法的責任は、さらに採用を遅らせる。ヘルスケア、金融、政府部門における厳しい業界特有の規則が障壁となり、クラウドAIプロバイダーのイノベーション、スケーラビリティ、世界な市場拡大が制限されます。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、企業がリモートワーク、自動化、データ主導の意思決定を可能にするデジタルトランスフォーメーションを受け入れたため、クラウドAIの採用を加速させました。ヘルスケア、eコマース、サイバーセキュリティの各分野では、AIを活用したイノベーションが大きく進展しました。しかし、当初はサプライチェーンの混乱と経済の不確実性が投資を鈍らせた。パンデミック後は、スケーラビリティ、効率性、顧客体験の向上に対するニーズが原動力となり、AIを活用したクラウド・ソリューションに対する需要が高まり続けています。

予測期間中、製造部門が最大となる見込み

クラウドAIは、高度な機械学習アルゴリズムを通じて、リアルタイムのモニタリング、生産プロセスの最適化、品質管理の改善を可能にするため、予測期間中、製造業セグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。AI主導のロボティクスとIoTソリューションを統合することで、製造業者はコスト削減、生産性向上、サプライチェーン管理の合理化を実現します。この変革はイノベーションを加速し、持続可能性を育み、競争力を強化するため、製造業はクラウドAI市場の成長に大きく貢献します。

予測期間中、ソフトウェア分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、ソフトウェア分野が最も高い成長率を示すと予測されます。これは、AIによって推進されるソフトウェアソリューションが、デジタルトランスフォーメーションを加速させながら、費用対効果、拡張性、効率性を向上させるからです。ソフトウェアは、機械学習アルゴリズム、自然言語処理、予測分析の継続的な改善により、バーチャルアシスタント、不正検出、テーラーメイドのレコメンデーションなどのクラウドAIアプリケーションのイノベーションを推進します。クラウドAI市場は、AIを搭載したソフトウェアを使用する企業が増えるにつれて急速に拡大しており、競争優位性とビジネスの俊敏性を高めています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋地域は、デジタルトランスフォーメーションの増加、クラウド導入の拡大、AI開発を支援する政府の取り組みにより、最大の市場シェアを占めると予想されます。各業界の企業は、AIを活用したクラウドソリューションを活用して、効率性の向上、プロセスの自動化、イノベーションの推進を図っています。スマートシティ、フィンテックの進展、ヘルスケアAIの台頭が市場拡大をさらに加速させています。AI研究とクラウドインフラへの強力な投資により、同地域はAI主導の成長と経済発展のための世界的ハブとなる準備が整っています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、企業が予測分析、パーソナライズされた顧客体験、業務生産性向上のためにAIを活用したクラウドソリューションを活用するためです。この地域の強力な技術エコシステムは、AI主導のクラウドコンピューティングへの投資の増加と相まって、デジタルトランスフォーメーションを加速します。クラウドAIはスケーラビリティ、コスト削減、データ主導の洞察を促進し、ヘルスケア、金融、小売などの分野に恩恵をもたらします。導入が進むにつれ、北米はAIの進歩におけるリーダーであり続け、競争優位性と経済成長を促進します。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のクラウドAI市場：コンポーネント別

  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス

第6章 世界のクラウドAI市場：導入形態別

  • パブリッククラウド
  • プライベートクラウド
  • ハイブリッドクラウド

第7章 世界のクラウドAI市場：組織規模別

  • 中小企業
  • 大企業

第8章 世界のクラウドAI市場：技術別

  • 機械学習（ML）とディープラーニング
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョン
  • 音声認識
  • その他の技術

第9章 世界クラウドAI市場：エンドユーザー別

  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 小売・Eコマース
  • IT・通信
  • 製造業
  • 政府・防衛
  • エネルギー・公益事業
  • メディア・エンターテインメント
  • 自動車・輸送
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界のクラウドAI市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • Amazon Web Services（AWS）
  • Microsoft
  • Google
  • IBM
  • Oracle
  • NVIDIA
  • Salesforce
  • SAP
  • Alibaba Cloud
  • Intel
  • Hewlett Packard Enterprise（HPE）
  • Tencent Cloud
  • H2O.ai
  • OpenAI
  • Baidu
  • DataRobot
  • Huawei
  • C3 AI
  • Cloudera
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Cloud AI Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Cloud AI Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Cloud AI Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Cloud AI Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Cloud AI Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Cloud AI Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Cloud AI Market Outlook, By Public Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Cloud AI Market Outlook, By Private Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Cloud AI Market Outlook, By Hybrid Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Cloud AI Market Outlook, By Organization Size (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Cloud AI Market Outlook, By Small & Medium Enterprises (SMEs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Cloud AI Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Cloud AI Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Cloud AI Market Outlook, By Machine Learning (ML) & Deep Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Cloud AI Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Cloud AI Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Cloud AI Market Outlook, By Speech Recognition (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Cloud AI Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Cloud AI Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Cloud AI Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Cloud AI Market Outlook, By Healthcare & Life Sciences (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Cloud AI Market Outlook, By Retail & E-commerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global Cloud AI Market Outlook, By IT & Telecom (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global Cloud AI Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global Cloud AI Market Outlook, By Government & Defense (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global Cloud AI Market Outlook, By Energy & Utilities (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global Cloud AI Market Outlook, By Media & Entertainment (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global Cloud AI Market Outlook, By Automotive & Transportation (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global Cloud AI Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC28999

According to Stratistics MRC, the Global Cloud AI Market is accounted for $102.1 billion in 2025 and is expected to reach $658.6 billion by 2032 growing at a CAGR of 30.5% during the forecast period. Cloud AI refers to the integration of artificial intelligence (AI) capabilities within cloud computing environments. It enables businesses and developers to access AI-powered services, such as machine learning, natural language processing, and computer vision, without the need for on-premises infrastructure. Cloud AI platforms, offered by providers like Google Cloud AI, AWS AI, and Microsoft Azure AI, offer scalable computing power, pre-trained models, and APIs to accelerate AI adoption. By leveraging the cloud, organizations can process large datasets, enhance automation, and deploy AI-driven applications efficiently. Cloud AI is widely used in industries like healthcare, finance, and retail for predictive analytics and intelligent automation.

According to IBM, while 98% of organizations plan to adopt multi-cloud architectures, only 41% have a multi-cloud management strategy and 38% have the necessary procedures and tools to operate in such an environment.

Market Dynamics:

Driver:

Rising Demand for AI Services

The growing demand for AI services is propelling the Cloud AI market, allowing businesses to improve efficiency, scalability, and decision-making. Cloud AI solutions give enterprises access to automated processes, real-time information, and affordable processing capacity. Innovation in AI-driven applications, such natural language processing and predictive analytics, is fueled by this adoption boom in industries like healthcare, finance, and retail. The market is expected to grow faster as businesses incorporate AI more and more into cloud platforms, promoting digital transformation on a worldwide scale.

Restraint:

Infrastructure Challenges

Infrastructure challenges significantly hinder the growth of the cloud AI market by limiting scalability, increasing latency, and raising operational costs. Insufficient network bandwidth, outdated data centers, and lack of robust edge computing infrastructure slow AI model deployment and real-time processing. Poor interoperability between legacy systems and cloud platforms further complicates adoption. Additionally, security vulnerabilities and regulatory compliance issues create barriers for businesses, reducing trust and investment in cloud AI solutions, ultimately slowing market expansion and innovation.

Opportunity:

Advancements in AI Technologies

Advancements in AI technologies are propelling the Cloud AI market forward by improving automation, scalability, and efficiency. Real-time data analysis, predictive analytics, and intelligent automation are made possible by AI-powered cloud solutions, which enhance decision-making in a variety of sectors. Cloud performance and dependability are being improved by advancements in AI-driven security, machine learning, and natural language processing. These developments enable companies to innovate and obtain a competitive edge in a world that is becoming more and more data-driven by speeding up digital transformation.

Threat:

Regulatory and Compliance Issues

Regulatory and compliance issues hinder the Cloud AI market by imposing strict data privacy laws, security standards, and cross-border data transfer restrictions. Compliance with evolving regulations like GDPR and CCPA increases operational costs and complexity. Uncertainty in AI governance, ethical concerns, and legal liabilities further slow adoption. Stringent industry-specific rules in healthcare, finance, and government sectors create barriers, limiting innovation, scalability, and global market expansion for Cloud AI providers.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of Cloud AI as businesses embraced digital transformation to enable remote work, automation, and data-driven decision-making. Healthcare, e-commerce, and cybersecurity sectors saw significant AI-driven innovations. However, supply chain disruptions and economic uncertainty initially slowed investments. Post-pandemic, demand for AI-powered cloud solutions continue to rise, driven by the need for scalability, efficiency, and enhanced customer experiences.

The manufacturing segment is expected to be the largest during the forecast period

The manufacturing segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, as Cloud AI enables real-time monitoring, optimizing production processes, and improving quality control through advanced machine learning algorithms. By integrating AI-driven robotics and IoT solutions, manufacturers achieve cost savings, increased productivity, and streamlined supply chain management. This transformation accelerates innovation, fosters sustainability, and strengthens competitiveness, making manufacturing a major contributor to the Cloud AI market's growth.

The software segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the software segment is predicted to witness the highest growth rate, because software solutions driven by AI improve cost-effectiveness, scalability, and efficiency while speeding up digital transformation. Software propels innovation in cloud AI applications like virtual assistants, fraud detection, and tailored recommendations with ongoing improvements in machine learning algorithms, natural language processing, and predictive analytics. The market for cloud AI is expanding rapidly as more businesses use AI-powered software, which increases competitive advantage and business agility.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to increasing digital transformation, expanding cloud adoption, and government initiatives supporting AI development. Businesses across industries leverage AI-powered cloud solutions to enhance efficiency, automate processes, and drive innovation. The rise of smart cities, fintech advancements, and healthcare AI further accelerates market expansion. With strong investments in AI research and cloud infrastructure, the region is poised to become a global hub for AI-driven growth and economic progress.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, as businesses leverage AI-powered cloud solutions for predictive analytics, personalized customer experiences, and improved operational productivity. The region's strong tech ecosystem, coupled with increasing investments in AI-driven cloud computing, accelerates digital transformation. Cloud AI fosters scalability, cost savings, and data-driven insights, benefiting sectors like healthcare, finance, and retail. As adoption grows, North America remains a leader in AI advancements, driving competitive advantage and economic growth.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Cloud AI Market include Amazon Web Services (AWS), Microsoft, Google, IBM, Oracle, NVIDIA, Salesforce, SAP, Alibaba Cloud, Intel, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Tencent Cloud, H2O.ai, OpenAI, Baidu, DataRobot, Huawei, C3 AI and Cloudera.

Key Developments:

In March 2025, Google announced it has signed a definitive agreement to acquire Wiz, Inc., This acquisition represents an investment by Google Cloud to accelerate two large and growing trends in the AI era: improved cloud security and the ability to use multiple clouds (multicloud).

In October 2024, IBM has launched Granite 3.0, an open-source AI model tailored for enterprise applications. It includes general-purpose models with 2 billion and 8 billion parameters, as well as specialized Mixture-of-Experts (MoE) models. IBM also introduced Granite Guardian models, focusing on AI safety and security.

In September 2024, Oracle and Amazon Web Services, Inc. (AWS) announced the launch of Oracle Database@AWS, a new offering that allows customers to access Oracle Autonomous Database on dedicated infrastructure and Oracle Exadata Database Service within AWS.

Components Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • Public Cloud
  • Private Cloud
  • Hybrid Cloud

Organization Sizes Covered:

  • Small & Medium Enterprises (SMEs)
  • Large Enterprises

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML) & Deep Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Speech Recognition
  • Other Technologies

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • Healthcare & Life Sciences
  • Retail & E-commerce
  • IT & Telecom
  • Manufacturing
  • Government & Defense
  • Energy & Utilities
  • Media & Entertainment
  • Automotive & Transportation
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Cloud AI Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Hardware
  • 5.3 Software
  • 5.4 Services

6 Global Cloud AI Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Public Cloud
  • 6.3 Private Cloud
  • 6.4 Hybrid Cloud

7 Global Cloud AI Market, By Organization Size

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

8 Global Cloud AI Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Machine Learning (ML) & Deep Learning
  • 8.3 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.4 Computer Vision
  • 8.5 Speech Recognition
  • 8.6 Other Technologies

9 Global Cloud AI Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • 9.3 Healthcare & Life Sciences
  • 9.4 Retail & E-commerce
  • 9.5 IT & Telecom
  • 9.6 Manufacturing
  • 9.7 Government & Defense
  • 9.8 Energy & Utilities
  • 9.9 Media & Entertainment
  • 9.10 Automotive & Transportation
  • 9.11 Other End Users

10 Global Cloud AI Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Amazon Web Services (AWS)
  • 12.2 Microsoft
  • 12.3 Google
  • 12.4 IBM
  • 12.5 Oracle
  • 12.6 NVIDIA
  • 12.7 Salesforce
  • 12.8 SAP
  • 12.9 Alibaba Cloud
  • 12.10 Intel
  • 12.11 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 12.12 Tencent Cloud
  • 12.13 H2O.ai
  • 12.14 OpenAI
  • 12.15 Baidu
  • 12.16 DataRobot
  • 12.17 Huawei
  • 12.18 C3 AI
  • 12.19 Cloudera