阿里云是这个魔力象限中的挑战者。阿里云人工智能平台 (PAI) 提供高性能计算资源和基础设施，数据科学团队可以使用它们来构建、部署、利用和管理机器学习 (ML) 和生成式人工智能 (GenAI) 模型。其业务主要集中在中国、东南亚、中东和澳大利亚，其客户往往是各个行业各种规模的企业。阿里云在图形处理单元 (GPU) 可用性方面进行了大量投资，用于 GenAI 训练，以及访问第一方和第三方模型以进行定制和特定领域的用例。
优势
警告
Altair 是该魔力象限的领导者。其 RapidMiner 平台包括 AI Hub、AI Studio 和其他 Altair 产品，这些产品专注于通过实现数据科学和业务团队之间的协作来增加和加速对数据洞察和预测模型的访问。其业务遍布各地，其客户往往是汽车、航空航天、国防和医疗保健等行业的中型到大型企业。Altair 计划通过投资提供使用其专有分析翻译语言进行工作流创作的对话界面来提高数据的民主化。它还通过与其他 Altair 产品集成来加强 AI、物联网 (IoT) 和高性能计算 (HPC) 融合，从而解决企业级 AI 问题。
优势
警告
Alteryx 是这个魔力象限中的利基市场参与者。其 Alteryx Designer、Alteryx Server 和 Alteryx Analytics Cloud 产品为企业分析提供了 AI 平台，使分析师、数据科学家和业务用户能够使用数据进行决策。其业务遍布各地，客户往往是各个行业各种规模的企业。Alteryx 正在开发一套 AI 工具，以 AiDIN 品牌为品牌，满足所有角色的需求。2024 年 3 月，该公司被 Clearlake Capital Group 和 Insight Partners 收购。
优势
警告
亚马逊网络服务 (AWS) 是该魔力象限的领导者。其 SageMaker、Bedrock、SageMaker Canvas 和 SageMaker Data Wrangler 产品主要专注于通过基于代码和低代码的工具帮助企业开发、训练和托管 DSML 和 GenAI 模型。其业务遍布各地，客户包括各种规模和行业的企业，并针对公共部门和初创公司制定了具体计划。AWS 致力于通过提供专用计算基础设施（包括专用 Trainium 和 Inferentia 芯片）、增加对商业和开源模型的访问以及改进安全性、治理和隐私控制，使 GenAI 为企业做好准备。
优势
警告
Anaconda 是这个魔力象限中的利基市场参与者。其 Anaconda 数据科学平台使企业能够在单一平台上使用开源 Python 库和工具。其业务遍布各地，客户往往是各个行业的小型、中型和大型企业。Anaconda 支持其自己的产品，并与其他 DSML 平台（包括 IBM、Databricks 和 Domino Data Lab）集成。它最近将其由 GenAI 驱动的 Anaconda 助手引入了该平台的云和本地部署。
Anaconda 未回应补充信息或审查本文件草稿内容的请求。因此，Gartner 的分析基于其他可靠来源。
优势
警告
Cloudera 是这个魔力象限中的远见者。其 Cloudera 数据平台和 Cloudera 机器学习产品为数据工程和机器学习工作负载提供了统一、可扩展且开放的数据、分析和 AI 平台，具有端到端治理和模型托管功能。其业务遍布各地，客户往往是各个行业的大型企业。Cloudera 专注于通过 AI 助手将 GenAI 功能嵌入其平台，用于代码和数据可视化生成，并让用户能够从各种模型提供商构建和部署 GenAI 应用程序。
优势
警告
Databricks 是该魔力象限的领导者。其 Databricks 数据智能平台将数据管理、数据仓库、治理和工程与数据科学、机器学习和人工智能开发相结合，以处理数据和人工智能工作负载。其业务遍布各地，客户往往是各个行业的中型和大型企业。该公司最近收购了 MosaicML（2023 年 7 月）和 Einblick（2024 年 1 月），以推动其平台中的 GenAI 功能并改善对低代码开发的支持。
优势
警告
Dataiku 是该魔力象限的领导者。其 Dataiku 产品专注于为数据科学家和业务用户提供低代码和基于代码的开发的协作体验，并通过增强洞察力来加速模型构建和部署。其业务遍布各地，客户往往是各个行业的中型和大型企业。Dataiku 领导 LLM Mesh 计划，以使 GenAI 开发民主化，并有望与其他合作伙伴一起扩大生态系统。
优势
警告
DataRobot 是该魔力象限的领导者。其 DataRobot AI 平台专注于通过先进的自动化 ML 功能、基于代码的开发和治理以及 ML 模型监控来加速数据科学和 ML 项目的价值实现。除中国外，其业务遍布各地，其客户包括各种规模和行业的企业。该公司通过增强平台功能和参与美国商务部的美国 AI 安全研究所联盟，更加注重 ML 和 GenAI 模型的治理和保证。
优势
警告
Domino Data Lab 是这个魔力象限中的远见者。其 Domino 企业 AI 平台专注于灵活性，允许数据科学家使用本地和云基础设施以及各种开发环境和语言来开发、部署和管理 DSML 模型。其业务遍布各地，其客户往往是生命科学、金融服务、公共部门和受监管行业的全球企业。该供应商继续扩大其吸引力，通过添加 GenAI 功能并通过负责任的 AI 功能提高可信度，以吸引更广泛的最终用户。
优势
警告
Google 是该魔力象限的领导者。其 Vertex AI 平台专注于让数据科学家、机器学习工程师和业务用户能够使用 Google Cloud Platform (GCP) 基础架构构建和部署 DSML 模型。除中国外，其业务遍布全球，客户包括各行各业各种规模的企业。Google 致力于利用 Google DeepMind 制作的 Gemini 系列基础模型推进 GenAI 研发。
优势
警告
H2O.ai 是这个魔力象限中的远见者。其 H2O Driverless AI、H2O Hydrogen Torch、H2O Document AI、H2O AI Feature Store 和 H2O MLOps 产品专注于通过开源产品和 AI 增强工具实现 AI 的民主化。其业务遍布各地，其客户往往是规模各异的企业，主要来自金融服务、电信和消费品包装行业。H2O.ai 计划投资扩大其产品线和功能集，以利用 GenAI 模型和技术，并使用其自己的开源基础模型与客户共同创造创新。
优势
警告
IBM 是这个魔力象限中的挑战者。其 watsonx 产品套件提供了一个开放平台，为数据科学家和开发人员提供集成数据管理、治理和 GenAI 端到端工具的商业 AI 用例。其业务遍布各地，客户包括各种规模和行业的企业。该公司提供 Granite 系列基础模型，包括通用和特定领域版本，为大型商业模型提供经济高效的替代方案。
优势
警告
KNIME是这个魔力象限中的利基市场参与者。其 KNIME 分析平台和 KNIME 商业中心为业务用户、领域专家、分析师和数据科学家提供灵活且可扩展的开源平台，用于端到端 DSML 任务。其业务集中在欧洲和美国，并通过其合作伙伴网络在其他地区开展业务。其客户包括各种规模和行业的企业。该供应商已提供基于 GenAI 的助手（称为 K-AI），用于数据探索和低代码及基于代码的活动。它最近还提供了其软件的社区中心版本（免费版和付费版），作为完全托管的 SaaS 平台。
优势
警告
MathWorks 是这个魔力象限中的利基市场参与者。其 MATLAB 和 Simulink 产品为工程团队提供了一个可扩展的 DSML 模型构建和部署平台，以及一套用于工业应用的仿真工具。其业务遍布各地，客户往往是制造业、电信业和生命科学等工业领域各种规模的企业。MathWorks 目前专注于 AI Chat Playground，用于测试和评估不同 LLM 的自然语言指令输出的 MATLAB 代码响应。MathWorks 为多个工程角色提供了特定的工具箱。
优势
警告
微软是这个魔力象限的领导者。其 Azure 机器学习 (Azure ML) 产品为数据科学家和 LOB、低代码开发人员提供基础设施、模型和工具，以构建可在整个企业范围内扩展的预测和 GenAI 模型。其业务遍布各地，其客户包括各种规模和行业的企业。微软专注于提供来自其内部研究小组以及与 OpenAI 和其他提供商的合作伙伴关系的基础模型。它还投资了先进的数据中心，为 GenAI 使用定制硬件和芯片。
警告
Posit 是这个魔力象限中的利基市场参与者。其 Posit Workbench、Posit Connect、Posit Package Manager 和 Posit Cloud 产品为数据科学家提供了一个开放平台，用于构建预测和规范模型，从而为业务用户和决策者提供见解。其业务主要集中在美国，其他地区的业务则通过合作伙伴提供，其客户往往是各行各业的小型、中型和大型企业。Posit 专注于添加功能以支持数据科学家，例如简化代码和应用程序的管理。该公司最近宣布与 Databricks 建立合作伙伴关系，以增强集成。
优势
警告
SAS 是该魔力象限的领导者。其 SAS Viya 产品专注于提供适用于广泛行业用例的可扩展 DSML 平台，具有专有算法、编码语言和模型以及开源集成。其业务遍布各地，客户往往是各行各业的中型到大型企业。SAS 计划利用与微软的关系，将更多 GenAI 功能引入产品中，从而增强其行业和价值重点。
优势
警告
