机器学习运营 (MLOps) 市场规模、份额、增长和行业分析，按等级（本地、云等）、按应用（BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门等）、2025 年至 2035 年区域洞察和预测

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机器学习操作 (MLOPS) 市场概述

全球机器学习运算（MLOPS）市场预计将持续增长，从2025年的31.8亿美元开始，到2026年达到45.1亿美元，到2035年将攀升至737.1亿美元，2025年至2035年的复合年增长率稳定在41.8%。 

机器学习运营 (MLOps) 是一个术语，指企业借助软件产品和云服务成功运行人工智能 (AI) 的最佳实践。 MLOps是机器学习与DevOps在软件领域持续开发实践的结合。 MLOps 旨在在生产环境中可靠、高效地部署和维护机器学习模型。

机器学习操作 (MLOps) 还涉及整个机器学习生命周期流程的自动化和标准化，例如数据准备、模型训练、测试、集成、发布和监控12。机器学习运营 (MLOps) 是一种协作功能，需要不同利益相关者（例如数据科学家、数据工程师、软件工程师、DevOps 工程师、业务分析师、产品经理和最终用户）的协调和配合。

主要发现

COVID-19 的影响

疫情导致各行业需求增加，市场需求增加

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的机器学习操作 (MLOps) 市场的需求都高于预期。复合年增长率的突然上升归因于市场的增长以及疫情结束后需求恢复到疫情前的水平。

COVID-19 大流行对机器学习运营 (MLOps) 市场份额产生了重大影响。疫情增加了医疗保健、教育、电子商务和社交媒体等各个领域对机器学习解决方案的需求。这些领域需要机器学习操作 (MLOps) 平台和服务来有效且高效地管理和扩展其机器学习模型。例如，医疗保健组织使用 MLOps 来部署和监控诊断、预后、药物发现和疫苗开发模型1。相似地，电子商务平台使用 MLOps 来优化其推荐系统、库存管理和客户服务

最新趋势

基于云的 MLOps 平台和服务的出现预计将推动市场增长

MLOps 市场的最新趋势之一是基于云的 MLOps 平台和服务的出现。与本地解决方案相比，基于云的机器学习操作 (MLOps) 平台和服务具有多种优势，例如成本更低、可扩展性更高、部署更快、集成更容易以及安全性更好。基于云的 MLOps 平台和服务还使组织能够利用云提供商的专业知识和资源，例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)、IBM Cloud 和阿里云。这些云提供商提供各种工具和框架，用于在其平台上构建、部署和管理机器学习模型425。例如，AWS提供SageMaker，Azure提供机器学习，GCP提供AI Platform，IBM Cloud提供Watson Studio，阿里云提供PAI。这些工具和框架提供数据摄取、预处理、特征工程、模型训练、测试、验证、部署、监控、再训练、治理和协作等功能。未来几年，基于云的 MLOps 平台和服务预计将以比本地解决方案更高的速度增长。

• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，到 2024 年，超过 55% 的企业将采用基于云的 MLOps 平台来提高部署速度和可扩展性。

• 据美国卫生与公众服务部 (HHS) 称，到 2024 年，超过 1,200 个医疗保健组织实施了 MLOps 平台，以简化人工智能驱动的诊断和治疗模型。

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机器学习操作 (MLOPS) 市场细分

按类型

根据类型，市场可分为本地、云和其他。

按申请

根据年龄，市场可分为 BFSI、医疗保健、零售、制造业、公共部门及其他。

驱动因素

增加机器学习模型的复杂性和多样性以促进市场增长

市场增长的驱动因素之一是机器学习模型日益复杂和多样性。机器学习模型在架构、算法、参数、输入、输出、性能指标和用例方面变得更加复杂和多样化。这些模型需要更复杂的方法和工具来管理从开发到部署再到维护的生命周期阶段。 MLOps 平台和服务提供了此类方法和工具来处理机器学习模型的复杂性和多样性。它们使组织能够标准化不同团队和项目的机器学习工作流程。它们还使组织能够自动化从数据准备到模型部署再到模型监控的机器学习流程。它们还使组织能够通过提供模型改进的反馈循环来优化机器学习性能

不同利益相关者之间的协作和协调的需求日益增加推动市场增长

MLOps 市场增长的另一个驱动因素是参与机器学习项目的不同利益相关者之间日益增长的协作和协调需求。机器学习项目涉及具有不同角色和职责的各种利益相关者，例如数据科学家、数据工程师、软件工程师、DevOps 工程师、业务分析师、产品经理和最终用户。这些利益相关者对机器学习模型有不同的目标、期望和观点。他们还拥有不同的技能、工具和工作流程来处理机器学习模型。 MLOps 平台和服务为这些利益相关者提供了一个通用平台和语言，以便他们在机器学习项目上进行协作和协调工作。它们使这些利益相关者能够在机器学习生命周期的不同阶段共享数据、代码、模型、指标和见解。

• 根据美国国家科学基金会 (NSF) 的数据，到 2024 年，将使用 MLOps 工具管理跨行业的 2,500 多个机器学习模型，这反映出对生命周期自动化日益增长的需求。

• 根据美国国家标准协会 (ANSI) 的数据，到 2024 年，超过 40% 的人工智能开发团队表示，由于标准化的 MLOps 流程，跨职能协作得到了改善。

制约因素

缺乏标准化和互操作性成本阻碍了市场增长

市场增长的限制因素之一是不同 MLOps 平台和服务之间缺乏标准化和互操作性。 MLOps 平台和服务由云提供商、软件公司和初创公司等不同供应商开发和提供。这些供应商有不同的方法，设计以及 MLOps 平台和服务的实现。他们的 MLOps 平台和服务也有不同的特性、功能和接口。这导致不同 MLOps 平台和服务之间缺乏标准化和互操作性。

• 根据联邦贸易委员会 (FTC) 的数据，超过 30% 的组织将 2024 年严格的数据隐私法规视为全面 MLOps 部署的障碍。

• 根据美国小企业管理局 (SBA) 的数据，由于前期基础设施和培训费用，大约 25% 的中型企业推迟到 2024 年采用 MLOps 平台。

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机器学习操作 (MLOPS) 市场区域洞察

由于领先企业的强大存在，北美将引领市场

北美地区的机器学习运营 (MLOps) 市场增长最快。北美在 MLOps 市场上拥有众多领先企业，例如 AWS、微软、谷歌、IBM 和 Databricks。这些参与者为不同行业和领域的客户提供各种 MLOps 平台和服务。他们还大力投资于新的创新 MLOps 解决方案的研发。他们还与生态系统中的其他参与者（例如学术界、初创公司和合作伙伴）合作，以促进和推动 MLOps 的采用。

主要行业参与者

主要参与者正在采用先进技术以刺激市场的进一步增长 

所有主要参与者都积极提供优质和更先进的服务，以获得市场竞争优势。为了提高市场占有率，供应商正在使用各种技术，包括产品发布、区域增长、战略联盟、合作伙伴关系、合并和收购。

• IBM:根据 IBM 的公司披露，到 2024 年，超过 1,500 家企业客户使用 IBM Watson Studio 的 MLOps 工具进行模型部署和监控。

• DataRobot:根据 DataRobot 的年度报告，到 2024 年，超过 800 个组织利用其 MLOps 解决方案来实现跨部门的模型生命周期管理自动化。

顶级机器学习运营 (MLOps) 公司列表

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

报告范围

本报告探讨了对机器学习操作 (MLOps) 市场规模、份额、增长率、按类型细分、应用程序、主要参与者以及以前和当前市场场景的了解。该报告还收集了市场的精确数据和市场专家的预测。此外，它还描述了对该行业的财务业绩、投资、增长、创新标志和顶级公司的新产品发布的研究，并提供了对当前市场结构的深入见解，基于关键参与者的竞争分析、关键驱动力以及影响增长需求、机会和风险的限制因素。

此外，报告还阐述了后COVID-19大流行对国际市场限制的影响以及对行业将如何复苏的深刻理解和策略。还详细审查了竞争格局，以澄清竞争格局。

本报告还披露了基于方法论的研究，定义了目标公司的价格趋势分析、数据收集、统计、目标竞争对手、进出口、信息以及基于市场销售的往年记录。此外，所有影响市场的重要因素，如中小企业行业、宏观经济指标、价值链分析、需求方动态以及所有主要企业参与者都得到了详细解释。如果主要参与者和市场动态的可行分析发生变化，则该分析可能会进行修改。