无代码人工智能平台市场规模和份额
无代码人工智能平台市场分析
2025年无代码人工智能平台市场规模为40.6亿美元，预计到2030年将达到104.3亿美元，期间复合年增长率为20.78%。企业对更快的应用程序交付的强烈需求、不断增长的公民开发者计划以及生成式人工智能引擎的稳步进步继续推动各行业的采用。在深厚的风险资本池和成熟的云基础设施的支持下，北美仍然是最大的区域中心，而在政府支持的数字化转型举措的支持下，亚太地区成为增长最快的领域。平台供应商通过预先构建的模型深化其市场，帮助数据科学人才有限的公司启动人工智能项目。然而，监管部门对模型治理的高度关注，强化了对私有云和本地部署的偏好。
关键报告要点
- 按组件、平台和解决方案划分，到 2024 年收入将占 68%，而服务预计到 2030 年将以 31% 的复合年增长率增长。
- 按技术划分，预测和规范分析在 2024 年将占据无代码人工智能平台市场份额的 51%；到 2030 年，多模式生成人工智能预计将以 46% 的复合年增长率攀升。
- 从数据形态来看，图像和视频处理应用程序从 2025 年到 2030 年的复合年增长率预计将达到 38%，超过以文本为中心的用例。
- 按照部署模式，本地和私有云选项将占 2024 年无代码人工智能平台市场规模的 57%（按监管）行业优先考虑数据主权。
- 从企业规模来看，预计到 2030 年，中小企业将以 40% 的复合年增长率增长，从而缩小与 2024 年占据 64% 份额的大型企业的使用差距。
- 从垂直领域来看，BFSI 到 2024 年将保持 23% 的收入领先地位，而医疗保健行业预计将在 2024 年保持 23% 的收入领先地位。预计到 2030 年复合年增长率将达到 37%。
- 按地理位置划分，北美地区到 2024 年将保持 38% 的收入领先地位，而亚太地区预计到 2030 年将实现最快的 33% 复合年增长率。
全球无代码 AI 平台市场趋势和见解
驱动因素影响分析
| BFSI 中公民开发者计划的采用率不断上升 | +3.5% | 北美和欧洲 | 中期（2-4 年） |
| 生成式 AI 附加组件提高平台粘性 | +3.2% | 全球 | 短期（≤ 2 年） |
| 垂直化无代码人工智能需求激增 | +2.8% | 北美、欧洲、亚太地区 | 中期（2-4年） |
| 针对物联网车队的边缘优化无代码机器学习 | +2.4% | 亚太地区、北美 | 长期（≥ 4 年） |
| 扩展平台内人工智能市场的数量 | +2.1% | 欧洲、北美、亚太地区 | 中期（2-4 年） |
| 风险投资转向超特定用例 | +0.7% | 全球 | 短期（≤ 2 年） |
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BFSI 中越来越多地采用公民开发者计划
各大银行扩大了内部计划，让业务用户无需编码即可构建合规性和客户体验工作流程，从而将手动审核工作量减少高达 90%。[1]Lucinity，“2025 年 7 项合规性和金融犯罪趋势”，lucinity.com 预算所有权从 IT 转移到直线经理手中，加快了项目吞吐量并扩大了可寻址的无代码 AI 平台市场。先行者报告了更快的贷款承销周期并提高了欺诈检测准确性。Union Foncière de France 在推出无代码销售参与引擎后证明成本节省了近 30%。这样的结果鼓励监管机构将低代码工具视为实现运营弹性的有效途径，从而进一步加强采用。
生成式人工智能附加组件提高平台粘性
供应商将多模式大语言和视觉模型嵌入到拖放工作室中，使用户能够将简单的语言提示转变为完全成型的工作流程，2025 年，Microsoft Copilot Studio 的组织租户数量超过了 230,000 个，这凸显了与保留率的提升。零售商利用这些附加组件来生成扩展。营销文案和图像，而制造商将它们应用于快速设计迭代。每项新功能都使客户保持在同一平台内，从而抑制客户流失并扩大无代码人工智能平台市场的订阅足迹。
对垂直化无代码人工智能的需求激增
医院、保险公司和工厂越来越多地寻求嵌入行业法规和词汇的特定领域模板。 John Snow Labs 发布了针对临床记录自动化进行调整的专门医学语言模型，说明了专用解决方案的吸引力。买家看重的是比通用工具包更短的部署时间和经过认证的合规工件，从而提高了 ASP，并为无代码 AI 平台市场中的利基供应商打开了空白空间。
针对物联网队列的边缘优化无代码机器学习
制造和公用事业中的延迟敏感用例激发了人们对边缘就绪工作流程的兴趣。 Edge Impulse 在其 ti 上记录了超过 118,000 个项目ny-ML 服务，显示出对无需云链接即可运行的低功耗推理管道的需求。公司使用无代码仪表板将模型压缩并部署到资产监控传感器上，实现实时异常警报，同时满足数据主权规则。这一演变将无代码人工智能平台市场的范围扩大到棕地运营环境。
约束影响分析
| 有限的自定义模型治理框架 | -2.4% | 全球（重点关注欧洲） | 中期（2-4 年） | |
| 受监管行业持续存在的“影子 IT”安全问题 | -1.6% | 北美、欧洲 | 短期（≤ 2 年） | |
| 与专有 AutoML 管道相关的供应商锁定 | -1.1% | 全球 | 长期（≥ 4 年） | |
| 跨境部署的数据驻留挑战 | -0.7% | 欧洲、亚太地区 | 中期（2-4 年） | |
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有限的自定义模型治理框架
快速的公民开发者增长超过了内部审查流程，在可追溯性和偏差控制方面造成了盲点。 FAICP 框架敦促公司嵌入针对无代码资产量身定制的生命周期检查点，但采用情况仍然不平衡。在欧洲，即将出台的人工智能法案要求对高风险系统进行严格的记录，从而提高了合规成本，并减缓了无代码人工智能平台市场内的一些购买决策。
受监管部门中持续存在的“影子IT”安全问题
员工有时会绕过官方采购来试用外部人工智能工具，从而扩大了威胁面。学术工作将影子人工智能事件与数据暴露风险联系起来，特别是在涉及敏感的财务或健康记录的情况下。金融机构因此收紧身份和访问控制，延迟部署，直到平台提供精细的策略执行和审计日志。
细分分析
按组件：服务超过平台增长
服务收入加速增长，预计 2025-2030 年复合年增长率为 31%，尽管平台在 2020 年无代码 AI 平台市场占有 68% 的份额。 2024 年。客户寻求模型优化、成本治理和组织变革方面的专业支持。 FinOps 式参与的引入解决了实验阶段计算费用失控的问题。麻省理工学院职业教育为期 12 周的证书以实用的低代码实施为中心，强调了对劳动力技能提升的日益增长的需求。[2]麻省理工学院职业教育，“无代码人工智能和机器学习，” professional.mit.edu
咨询层从初始设置扩展到涵盖持续验证和特定部门合规性的托管生命周期服务。这种转变促使许多供应商推出合作伙伴生态系统，提供预先认证的咨询服务来降低项目风险。这一趋势增加了无代码 AI 平台市场的平均合同价值并强化了经常性收入流。
按技术划分：多模式 GenAI 颠覆了分析主导地位
预测性和规范性分析在 2024 年占据 51% 的份额，但多模式生成 AI 预计将以 46% 的复合年增长率增长。谷歌的 Gemini 框架能够融合文本、图像和音频输入，展示了可供非技术开发人员使用的扩展工具包。随着公司将人工智能驱动的内容制作嵌入到营销和设计工作流程中，生成功能的无代码人工智能平台市场规模预计将急剧扩大。
业务用户现在使用自然语言提示编写应用程序，skip完全使用 SQL 和 Python。集成矢量数据库和检索增强生成的初创企业获得了关注，特别是对于客户服务知识机器人。这一转变缩短了实现价值的时间，并使无代码人工智能平台市场围绕对话体验而不是以仪表板为中心的分析为基础。
按数据模式：图像/视频处理加速创新
文本在 2024 年保持 35% 的份额，但计算机视觉工作负载预计到 2030 年将以 38% 的复合年增长率增长。零售商使用视觉 AI 来自动化货架监控，医院试用了成像分类工具。 Super Annotate 将 2023 年多模式 AI 细分市场的价值定为 12 亿美元，到 2032 年增长率将超过 30%。无代码工作室捆绑了预先训练的对象检测块，使领域专家能够使用小型标记数据集来完善模型。
表格和时间序列输入对于物联网预测维护仍然至关重要。供应商通过低延迟增强了这些管道cy 嵌入层，让构建者可以在单个工作流程中混合传感器源和相机帧。这种融合提高了无代码人工智能平台市场用例复杂性的实际上限。
按部署模式：私有云优先考虑安全
随着监管力度的加强，2024 年私有云和本地实例占无代码人工智能平台市场规模的 57%。 HPE 推出了交钥匙私有云堆栈，承诺当天部署 GPU 集群，吸引了寻求数据主权控制的银行和医院。
得益于简化的订阅模式，公有云 SaaS 的增长基础较小，复合年增长率为 34%。红帽 OpenShift AI 展示了混合编排，该编排将敏感数据保留在本地，同时在高峰期间将推理作业爆发到公共云。这种灵活性拓宽了部署选择，并为无代码 AI 平台市场中对成本敏感的采用者消除了一个关键障碍。
作者：Enterprise 规模：中小企业拥抱人工智能民主化
大型企业在 2024 年占据了 64% 的收入，但在模板库和基于消费的定价的推动下，中小企业预计到 2030 年将以 40% 的复合年增长率扩张。 Appt.dev 预计，到 2025 年，无代码工具将为 70% 的新业务应用程序提供支持，其中大部分部署由小公司负责。快速原型设计使一家房地产代理机构能够在三周内组装出完整的物业管理套件，凸显了敏捷性优势。
对于现有企业来说，无代码工作室减少了 IT 积压工作，并解锁了职能部门内部的影子预算。低代码和定制开发之间的成本平价决定性地倾向于简化工具，从而扩大无代码人工智能平台市场的潜在基础。
按行业垂直：医疗保健引领变革性采用
医疗保健预计将实现 37% 的复合年增长率，超过早期 BFSI 领导者。美国卫生与公众服务部制定了一项战略鼓励人工智能用于临床记录和公共卫生预测的 gic 蓝图。医院通过拖放组件采用语音转文本分类和图像异常检测，减轻了管理负担。
零售商使用推荐引擎和欺诈检测管道，而制造商则在生产线上嵌入实时质量控制。政府试用公民服务聊天机器人。能源公用事业公司利用预测模板来平衡电网。这种广度说明了无代码 AI 平台市场的横向影响力及其对受监管和不受监管行业的适用性。
地理分析
凭借丰富的供应商生态系统和高达 2040 亿美元的强劲风险投资，北美在 2024 年将保持 38% 的收入份额，其中一半针对人工智能初创企业。[3]硅谷银行，“2025 年上半年市场状况”，svb.com 金融服务领导者使用公民开发者计划来压缩发布周期，而公共部门机构则试点低代码门户以促进选民参与。成熟的云和数据中心资源缩短了启动时间，增强了该地区在无代码人工智能平台市场中的主导地位。
亚太地区增长最快，预计到 2030 年复合年增长率将达到 33%。中国加大了人工智能硬件拨款力度，而印度的 IT 服务巨头则为出口和国内客户打包了低代码加速器。金蝶国际连续四年在中国低代码平台上处于领先地位，并强调了其人工智能助手在企业中的广泛应用。政府激励措施和智能手机的普及帮助当地中小企业跨越了遗留软件阶段。
欧洲强调隐私和道德监督。即将出台的人工智能法案将平台路线图引向可解释的人工智能仪表板和审计跟踪LS。供应商提供了针对特定区域的合规包和联合学习选项来应对跨境数据传输。北欧国家仍然是早期采用者，而南欧则专注于公共部门数字服务升级，尽管规则更加严格，但仍共同发展了无代码人工智能平台市场。
竞争格局
随着企业软件巨头扩大套件和垂直初创企业开拓利基市场，供应商组合保持适度分散。 Microsoft 深化了 Copilot Studio 与 Dynamics 工作流程的集成，锁定了寻求统一用户体验的客户。 C3AI 与 Google Cloud Marketplace 合作，将无代码生成模块推向更广泛的基础。
专家强调行业特定的工具包。 John Snow Labs 专注于医疗保健 NLP，而 Edge Impulse 则针对嵌入式传感器。战略联盟蓬勃发展：公民s Financial Group 与 Cognizant 开设了海得拉巴中心，共同开发由 Neuro® 平台组件提供支持的银行人工智能。[4]Citizens Financial Group，“与 Cognizant 合作，” news.cognizant.com
生态系统建设变得至关重要。供应商推出了模型注册中心和收入共享市场，使第三方开发人员能够通过模板获利。这种飞轮吸引了领域合作伙伴并扩大了功能覆盖范围，加剧了竞争，同时改善了无代码 AI 平台市场内的客户选择。
最新行业发展
- 2025 年 5 月：微软在 Build 2025 上推出了 GitHub Copilot 演进和低代码 Copilot 自定义功能，并指出 Copilot 上有 1500 万开发者， Copilot Studio 已被 230,000 名租户采用。
- 2025 年 5 月：John Snow Labs 荣获因其医学推理 LLM 和更新的生成式 AI 实验室而荣获 2025 年 Oracle 卓越奖。
- 2025 年 5 月：HPE 推出用于统包安全部署的私有云 AI。
- 2025 年 4 月：Citizens Financial Group 和 Cognizant 在海得拉巴开设了全球能力中心，以加速人工智能驱动的银行解决方案。
FAQs
无代码人工智能平台市场目前的价值是多少？
2025年市场价值为40.6亿美元，预计将达到104.3亿美元到 2030 年。
哪个地区的无代码人工智能平台扩张速度最快？
亚太地区预计将以 33% 的复合年增长率增长2025-2030 年，由政府数字化转型计划和扩大云访问范围推动。
为什么私有云部署在受监管行业占主导地位？
组织在金融和医疗保健领域优先考虑数据主权和合规性，到 2024 年私有云和本地部署模型将占据 57% 的份额。
中小企业采用无代码人工智能平台的速度有多快？
随着模板库减少技术障碍，预计到 2030 年，中小企业的平台支出将以 40% 的复合年增长率增长。
哪个技术领域有望实现最高增长
多模式生成式 AI 功能预计将以 46% 的复合年增长率增长，重塑用户创建跨格式应用程序的方式。
还有什么这是更广泛采用的最大限制吗？
有限的模型治理框架会增加合规风险，尤其是在《欧盟人工智能法案》下，从而减慢部署速度，直到更强有力的控制成熟。
