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市場調查報告書
商品編碼
1628187

自主人工智慧和自主代理市場機會、成長動力、產業趨勢分析和 2025 年至 2034 年預測

Autonomous AI and Autonomous Agents Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 to 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 175 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

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簡介目錄

2024 年，全球自主人工智慧和自主代理市場價值達到 68 億美元，預計 2025 年至 2034 年複合年成長率為 30.3%。從客戶服務中的聊天機器人到高階資料分析，公司擴大使用人工智慧來提高效率、改善決策並促進創新，從而促進市場擴張。

全球各國政府都在大力投資人工智慧，以改善公共服務、實現基礎設施現代化並支持數位轉型。這種公共部門的投資補充了私人企業的努力，私人企業也將資源投入人工智慧研發以保持競爭優勢。因此，國防、醫療保健和智慧城市等產業受益於自主人工智慧系統的加速開發和部署。

市場分為本地部署模式和雲端部署模式。 2024資料，基於雲端的解決方案佔據超過65%的市場佔有率，預計到2034年將超過900億美元。這在醫療保健、金融和零售等行業尤其有價值，因為人工智慧的快速採用至關重要。透過利用雲端，公司可以避免 IT 基礎架構的大量前期投資，從而更輕鬆、更經濟高效地部署 AI 解決方案。

市場範圍
開始年份 2024年
預測年份 2025-2034
起始值 68 億美元
預測值 937 億美元
複合年成長率 30.3%

對於新創公司和小型企業來說，基於雲端的人工智慧平台提供了一種經濟高效的方式來採用先進技術，而無需大量資源。這種靈活性預計將在整個預測期內推動雲端領域的大幅成長。

從產業來看，自主人工智慧和代理市場涵蓋零售、金融、IT和電信、製造、醫療保健、國防、汽車和能源等各個領域。例如，金融、銀行和保險 (BFSI) 行業擴大實現客戶服務營運的自動化，使用人工智慧驅動的聊天機器人和虛擬助理來提供個人化的財務建議、回覆查詢和處理日常任務​​。這降低了營運成本，同時提高了客戶滿意度。

此外，BFSI 領域的人工智慧代理在詐欺偵測、反洗錢工作和風險管理方面發揮關鍵作用。透過即時分析大型資料集，這些系統可以偵測異常模式、標記潛在的安全威脅並簡化合規流程，所有這些都有助於提高營運效率。

北美在自主人工智慧和代理市場中佔據主導地位，到 2024 年將佔收入的 40%。美國政府也透過資金、戰略法規和國家人工智慧計畫積極支持人工智慧發展，這進一步加速了自主人工智慧技術在國防和醫療保健等產業的採用。

目錄

第 1 章：方法與範圍

第 2 章：執行摘要

第 3 章：產業洞察

  • 產業生態系統分析
    • 硬體提供者
    • 軟體供應商
    • 雲端服務供應商
    • 系統整合商
    • 最終用戶
  • 供應商格局
  • 利潤率分析
  • 技術與創新格局
  • 專利分析
  • 重要新聞和舉措
  • 監管環境
  • 按地區分類的政府對人工智慧的投資
  • 消費者和最終用戶的見解
  • 衝擊力
    • 成長動力
      • 全球對自動化和效率的需求不斷成長
      • 人工智慧和機器學習 (ML) 技術不斷進步
      • 越來越多採用雲端運算
      • 製造業對自主人工智慧和自主代理的需求不斷成長
    • 產業陷阱與挑戰
      • 政府對人工智慧研發的支持激增
      • 安全性和可靠性問題
  • 成長潛力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL分析

第 4 章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣

第 5 章：市場估計與預測：按組成部分，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 硬體
  • 軟體
  • 服務

第 6 章：市場估計與預測：按部署模型，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 本地
  • 雲

第 7 章：市場估計與預測：依企業規模分類，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 大型企業
  • 中小企業

第 8 章：市場估計與預測：依技術分類，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 機器學習
  • 自然語言處理
  • 情境意識
  • 電腦視覺

第 9 章：市場估計與預測：按產業垂直分類，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 零售與電子商務
  • BFSI
  • 資訊科技與電信
  • 製造業
  • 醫療保健和生命科學
  • 政府與國防
  • 汽車
  • 能源與電力
  • 其他

第 10 章：市場估計與預測：按地區，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 英國
    • 德國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 俄羅斯
    • 北歐人
  • 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
    • 阿拉伯聯合大公國
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯

第 11 章：公司簡介

  • Aerogility
  • AgentGPT
  • AWS
  • Baidu
  • C3.ai
  • Deepmind
  • Fetch.ai
  • Genesys
  • Google
  • H20.ai
  • IBM
  • Microsoft
  • Nvidia Corporation
  • OpenAI
  • Oracle
  • Rezolve AI Limited
  • Salesforce
  • SAP SE
  • SAS Institute
簡介目錄
Product Code: 7401

The Global Autonomous AI And Autonomous Agents Market reached a value of USD 6.8 billion in 2024 and is estimated to exhibit a CAGR of 30.3% expected from 2025 to 2034. This rapid growth is driven by the widespread adoption of AI technologies by businesses worldwide. From chatbots in customer service to advanced data analytics, companies are increasingly using AI to boost efficiency, improve decision-making, and foster innovation, contributing to market expansion.

Governments globally are investing heavily in AI to improve public services, modernize infrastructure, and support digital transformation. This public sector investment complements the efforts of private enterprises, which are also pouring resources into AI research and development to maintain their competitive edge. As a result, industries such as defense, healthcare, and smart cities benefit from the accelerated development and deployment of autonomous AI systems.

The market is categorized into on-premises and cloud deployment models. In 2024, cloud-based solutions accounted for more than 65% of the market share and are expected to exceed USD 90 billion by 2034. Cloud deployment allows businesses to efficiently manage large data sets and scale operations as required. This is particularly valuable in sectors like healthcare, finance, and retail, where rapid AI adoption is crucial. By utilizing the cloud, companies can avoid significant upfront investments in IT infrastructure, enabling easier and more cost-effective deployment of AI solutions.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$6.8 Billion
Forecast Value$93.7 Billion
CAGR30.3%

For startups and small businesses, cloud-based AI platforms offer a cost-effective way to adopt advanced technologies without the need for extensive resources. This flexibility is expected to drive substantial growth in the cloud segment throughout the forecast period.

Industry-wise, the autonomous AI and agents market spans various sectors, including retail, finance, IT and telecom, manufacturing, healthcare, defense, automotive, and energy. The finance, banking, and insurance (BFSI) sector, for example, is increasingly automating customer service operations, using AI-powered chatbots and virtual assistants to deliver personalized financial advice, respond to inquiries, and handle routine tasks. This reduces operational costs while enhancing customer satisfaction.

Furthermore, AI agents in the BFSI sector are playing a critical role in fraud detection, anti-money laundering efforts, and risk management. By analyzing large data sets in real-time, these systems can detect unusual patterns, flag potential security threats, and streamline compliance processes, all of which contribute to operational efficiency.

North America holds a dominant share of the autonomous AI and agents market, accounting for 40% of the revenue in 2024. The region is home to numerous tech startups and established companies leading the charge in AI innovation. The U.S. government is also actively supporting AI development through funding, strategic regulations, and national AI initiatives, which further accelerates the adoption of autonomous AI technologies across industries like defense and healthcare.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates & calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimation
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market scope & definition

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Hardware providers
    • 3.1.2 Software providers
    • 3.1.3 Cloud service providers
    • 3.1.4 System integrators
    • 3.1.5 End users
  • 3.2 Supplier landscape
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news & initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Government investment in AI, by region
  • 3.9 Consumer and end-user insights
  • 3.10 Impact forces
    • 3.10.1 Growth drivers
      • 3.10.1.1 Increasing global demand for automation and efficiency
      • 3.10.1.2 Growing advancements in AI and Machine Learning (ML) technologies
      • 3.10.1.3 Increasing adoption of cloud computing
      • 3.10.1.4 Rising demand for autonomous AI and autonomous agents in the manufacturing sector
    • 3.10.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.10.2.1 Surge in government support for AI research & development
      • 3.10.2.2 Safety and reliability concerns
  • 3.11 Growth potential analysis
  • 3.12 Porter's analysis
  • 3.13 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

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

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Hardware
  • 5.3 Software
  • 5.4 Services

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

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 On-premises
  • 6.3 Cloud

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Enterprise Size, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Large enterprises
  • 7.3 SME

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Machine learning
  • 8.3 NLP
  • 8.4 Context awareness
  • 8.5 Computer vision

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Retail & e-commerce
  • 9.3 BFSI
  • 9.4 IT & telecom
  • 9.5 Manufacturing
  • 9.6 Healthcare & lifesciences
  • 9.7 Government & defense
  • 9.8 Automotive
  • 9.9 Energy & power
  • 9.10 Others

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

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
  • 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 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Aerogility
  • 11.2 AgentGPT
  • 11.3 AWS
  • 11.4 Baidu
  • 11.5 C3.ai
  • 11.6 Deepmind
  • 11.7 Fetch.ai
  • 11.8 Genesys
  • 11.9 Google
  • 11.10 H20.ai
  • 11.11 IBM
  • 11.12 Microsoft
  • 11.13 Nvidia Corporation
  • 11.14 OpenAI
  • 11.15 Oracle
  • 11.16 Rezolve AI Limited
  • 11.17 Salesforce
  • 11.18 SAP SE
  • 11.19 SAS Institute