机器学习运营（MLOps 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（本地、云等）、按应用（BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门等）以及到 2035 年的区域洞察和预测

机器学习操作 (MLOPS) 市场概述

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2026 年，全球机器学习业务 (MLOPS) 市场价值为 15.3 亿美元，到 2035 年将稳步增长至 519.4 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 41.8%。

机器学习操作 (MLOps) 是指旨在自动化和简化小工具学习结构的工作流程（从开发到制造中的部署和保存）的一组实践。 MLOps 包括记录科学家、DevOps 工程师和 IT 运营人员之间的协作，以标准化和控制获得生命周期知识的系统。这包括数据指导、版本构建、版本验证、部署、跟踪和治理。 MLOps 的目标是提高部署和管理 ML 模型的速度和可靠性，确保 AI 计划带来更高的企业效益。该记录分析了机器学习运营 (MLOps) 市场的当前市场格局、关键特征、繁荣驱动因素、挑战和本地前景。通过了解这些动态，利益相关者可以获得对这个意外发展的发电领域的未来市场机会和战略要求的宝贵见解。

COVID-19 的影响

机器学习运营（由于 COVID-19 大流行期间供应链中断，MLOps 行业产生了负面影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，市场经历了 与大流行前的水平相比，所有地区的需求均高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

国际 COVID-19 大流行极大地扩展了机器学习操作 (MLOps) 实践的采用。各个部门快速转向虚拟运营以协助远程工作、在线服务和增加的信息处理需求，凸显了对绿色和可扩展的人工智能和机器学习部署的基本需求。虽然最初的财务不确定性可能导致任务实施出现一些延迟，但疫情凸显了部署和应对机器学习模型的敏捷性和自动化对于应对快速转变的商业企业需求和购买者行为的重要性。随着企业寻求简化其 ML 工作流程并最大限度地提高 AI 投资成本，对虚拟转型和 AI 战略意义的广泛认可推动了 MLOps 市场的大幅增长。

最新趋势

越来越多地采用更新一代 PCIe 标准来推动市场增长

机器学习操作 (MLOps) 市场的最新趋势是 MLOps 系统与先进硬件基础设施的日益集成，特别是那些利用更好技术的 PCIe 标准的系统。随着系统学习工作负载变得更加复杂和记录密集，底层硬件希望提供超高速的记录传输和处理能力。 MLOps 结构正在被优化，以在使用 PCIe Gen4 和 Gen5 等技术准备的基础设施上有效地控制和建立模型，这些技术提供了对于大规模 ML 模型的训练和推理非常重要的显着进步的统计开关引用。这种趋势表明人们越来越认识到高效的 MLOps 需要软件工作流程和高性能硬件之间的良好耦合。

机器学习操作 (MLOPS) 市场细分

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按类型

根据类型，全球市场可分为本地、云和其他

• 本地:此部分包括在组织自己的数据中心内部署和管理的 MLOps 平台和工具。本地解决方案可以更好地控制数据和基础设施，但可能需要大量的前期投资和持续维护。

• 云:该部分包括云提供商提供的 MLOps 平台和服务。基于云的 MLOps 解决方案提供可扩展性、灵活性和易用性，通常具有数据存储、计算和机器学习的集成服务。

• 其他:此类别可能包括结合本地和云资源的混合部署，以及提供专门的 MLOps 解决方案的托管服务提供商。

按申请

根据应用，全球市场可分为 BFSI、医疗保健、零售、制造、公共部门等

• BFSI（银行、金融服务和保险）:BFSI 部门利用 MLOps 简化用于欺诈检测、风险管理、客户分析和算法交易等应用的 ML 模型的部署和管理。

• 医疗保健:在医疗保健领域，MLOps 促进了用于医学成像分析、药物发现、个性化医疗和患者诊断的 ML 模型的开发和部署。

• 零售:零售公司利用 MLOps 来管理 ML 模型，以进行需求预测、客户细分、个性化推荐和供应链优化。

• 制造:制造中的 MLOps 可以部署 ML 模型以进行预测维护、质量控制、流程优化和供应链管理。

• 公共部门:政府机构和公共部门组织将 MLOps 用于公民服务、公共安全、欺诈检测和资源管理等应用。

• 其他:此类别包括电信、能源、交通、媒体和娱乐等行业的应用。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

数据中心和 HPC 对高速数据传输的需求不断增长，推动市场发展

机器学习操作 (MLOps) 市场增长的一个驱动因素是统计中心和高性能计算 (HPC) 环境中对系统学习模型的高效管理和部署的需求不断增长。在海量数据分析和深入了解知识等发展的推动下，机器学习工作负载的复杂性和规模不断增加，需要强大的 MLOps 平台来简化整个机器学习生命周期。这些系统允许更快地试验、部署和跟踪模型，主要是提高高速计算资源的性能和利用率。

带宽密集型应用的激增以扩大市场

不同行业越来越多地采用深度带宽应用程序，包括实时视频分析、本草语言处理和复杂的模拟，这是另一个重要的驱动因素。这些包在很大程度上依赖于需要高效部署和持续跟踪的机器学习模型。 MLOps 提供了重要的框架和设备来管理这些令人担忧的 ML 程序的生命周期，确保它们在生产环境中的可靠性、可扩展性和整体性能。

制约因素

实施高速 PCIe Gen5 的成本可能会阻碍市场增长

实施卓越的 MLOps 平台并将其与现有 IT 基础设施集成的复杂性和相关费用可能会限制市场繁荣，特别是对于规模较小的公司或资源有限的公司而言。需要数据科学、DevOps 和 IT 运营方面的专业能力来有效利用 MLOps 工具也可能构成一项任务。 MLOps 结构的初步资金，加上学校教育和基础设施升级的持续价格，可能会导致对价值敏感的市场或组织的采用费用减慢，而这些市场或组织仍处于人工智能之旅的早期阶段。

机会

汽车领域的新兴应用创造市场机会

汽车和工业自动化领域的新兴项目为机器学习运营 (MLOps) 市场带来了巨大的繁荣可能性。在汽车行业，自动驾驶结构、高级驾驶辅助结构 (ADAS) 和车载信息娱乐系统日益复杂，需要复杂的 ML 模型来进行感知、选择和个性化。 MLOps 平台对于管理汽车中这些保护关键型 ML 包的开发、验证、部署和不间断开发至关重要。同样，在商业自动化中，MLOps 可以实现 ML 模型的绿色部署和监控，以实现预测性维护、高质量控制和机器人编排，从而为采用 MLOps 解决方案开辟新途径。

挑战

确保不同 PCIe 代之间的向后兼容性和互操作性

机器学习运营 (MLOps) 市场的一项艰巨任务是确保 MLOps 设备和工作流程在不同且不断发展的技术堆栈中实现无缝集成和互操作性。组织通常会结合传统结构和更新的基于云的基础设施。 MLOps 结构希望足够灵活，能够控制部署在各种环境中的 ML 模型，确保整个基础设施类型的稳定跟踪、治理和自动化。这项任务要求 MLOps 公司拓宽解决方案，弥合当前 IT 结构和现代 ML 部署之间的差距，为整个 ML 生命周期提供统一的控制层。

机器学习运营（MLOPS 市场区域洞察）

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• 北美 

北美拥有主导的机器学习运营 (MLOps) 市场份额。美国机器学习运营 (MLOps) 市场因其先进的技术基础设施、众多人工智能优先公司的存在以及云技术的大力采用而成为主要驱动力。该地区对创新以及各个行业对人工智能和机器学习的早期采用的关注，促进了对强大 MLOps 解决方案的高需求。加拿大对 MLOps 实践也表现出日益增长的兴趣和投资。

• 欧洲

欧洲是机器学习运营 (MLOps) 的其他一些规模较大的市场。该地区完善的商业和金融部门，加上对虚拟转型和人工智能项目不断增长的投资，推动了对高效机器学习部署和管理的需求。英国、德国和法国等国家是关键国家，生产、医疗和金融等领域越来越多地采用 MLOps。欧洲对记录隐私和监管合规性的关注也影响了该地点 MLOps 答案的要求

• 亚洲 

预计亚太地区的机器学习运营 (MLOps) 市场增长率最高。这一增长是由快速数字化、人工智能和机器学习技术投资的增加以及中国、日本、韩国和印度等国家云采用的扩大推动的。该地区蓬勃发展的发电区域以及利用人工智能进行企业转型的意识不断增强，使其成为 MLOps 解决方案充满活力且容量过剩的市场。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

机器学习运营 (MLOps) 市场的主要参与者在推动创新和塑造市场格局方面发挥着重要作用。这些企业处于发展和商业化综合 MLOps 系统和工具的最前沿，以满足不同行业机构不断变化的愿望。他们的战略举措，包括产品开发、与云供应商和发电供应商的合作以及市场扩张工作，显着影响了市场的增长轨迹和 MLOps 良好实践的采用。

顶级公司名单 

• 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.)
• Lguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S.)
• Comet (U.S.)
• Cloudera (U.S.)
• Paperpace (U.S.)
• Valohai (Finland)

重点产业发展

2024 年 10 月:机器学习操作 (MLOps) 市场的一项关键市场改进是在 MLOps 结构中越来越多地采用自动化特征工程和功能存储人才，特别是在 2024 年末获得势头并持续到 2025 年初，这简化了为设备了解模型准备记录的定期时间获取和指导系统，主要是为了更快地进行实验并提高模型性能。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

由于健康意识的提高、植物性饮食的日益普及以及产品服务的创新，机器学习操作 (MLOps) 市场有望持续繁荣。尽管存在挑战，包括未煮熟的织物供应有限和成本降低，但对临床机器学习操作 (MLOps) 替代品的需求支持市场扩张。主要行业参与者正在通过技术升级和战略市场增长来推进，增强机器学习操作 (MLOps) 的供应和吸引力。随着客户选择转向国内选择，机器学习操作 (MLOps) 市场将持续繁荣。 （MLOps 市场预计将蓬勃发展，持续的创新和更广泛的声誉将推动其发展前景。