MLOps 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（本地、云和混合）、应用（BFSI、医疗保健、零售、制造和公共部门）以及到 2035 年的区域预测

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MLOPS 市场概览

预计 2026 年全球 MLOps 市场价值约为 43.8 亿美元。预计到 2035 年，该市场将达到 891.8 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率为 39.8%。

MLOps 基本上是一个处理机器学习和 DevOps 实践相结合的领域，以自动化和简化机器学习模型投入生产时的部署、监控和维护。随着行业和企业不断采用人工智能，对 MLOps 解决方案快速有效地管理 ML 模型整个生命周期的需求不断增长，这反映了市场中明确的趋势。它可以通过快速模型部署、涉及数据科学和运营的团队之间更好的协作以及模型的扩展来定义。借助此类 BI 应用程序，MLOps 技术的进步将持续激增。请记住，未来将主要在如此复杂的机器学习工作流程中见证，MLOps 很可能会经历类似的浪潮。

主要发现

COVID-19 的影响

MLOps 行业在 COVID-19 大流行期间产生了负面影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都低于预期。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。

MLOps 市场最初因 COVID-19 大流行而放缓，因为所有企业都试图中断运营和资源，将人工智能和机器学习开发项目添加到其待办事项列表中或完全取消它们。疫情带来的所有不确定性以及经济低迷迫使企业专注于削减成本，并减少了对 MLOps 等新技术的投资。此外，供应链和远程工作模式的困难阻碍了实施和可扩展性，成为运行机器学习操作的挑战。然而，即使对数字解决方案的依赖日益增加，大多数组织仍因财务限制和业务优先级的变化而推迟采用 MLOps。对市场增长的不利影响的特点是各个行业采用 MLOps 的速度暂时放缓。

最新趋势

模型治理推动 MLOps 市场增长

MLOps 市场领域发生了各种快速变化，涵盖自动化、实时监控和模型版本控制，其中许多变化预计将成为未来的趋势。最重要的趋势之一是模型治理，它确保机器学习工作流程高度透明和安全，同时保持合规性。如今，组织拥有强大的模型来跟踪其模型的任何绩效，并为监管目的提供该信息。这将更适用于金融和医疗保健公司。这创造了问责制，但也降低了使用人工智能系统的风险。模型治理对于公司来说至关重要，尤其是当他们加大人工智能力度时。它将为组织带来持续的成功和可靠性。

• 根据 NIST 的指导，约 70% 的大型企业现在采用正式的模型治理或验证检查表作为 MLOps 工作流程的一部分。

• 根据 IEEE 和行业调查，大型平台每月报告 300 多个生产 ML 模型，推动了编排需求。

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MLOPS 市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为本地、云和混合

• 本地部署:本地 MLOps 解决方案意味着解决方案托管在公司自己的 IT 环境中，这为组织提供了完整的数据主权。这种设置对于需要高水平的信息安全性和隐私性的企业来说是有利的。它允许指定的配置和资源控制，但需要昂贵的硬件和服务。

• 云:云中的 MLOps 使组织能够执行和管理机器学习管道，而无需关心基础设施。这些服务使用户能够简单、即时地访问高性能计算功能并利用其他云服务。云解决方案特别适合想要在短时间内扩展其组织运营同时将其 IT 基础设施移至异地的组织。

• 混合:另一种类型是混合 MLOps，它允许在本地存储重要数据并仅将云解决方案用于高度计算的过程。这种方式有助于保持业务安全性、成本和可扩展性的平衡。它们允许在私有域和公共域之间共享数据，同时在不影响关键资源的情况下提高性能。

按申请

根据应用，全球市场可分为 BFSI、医疗保健、零售、制造和公共部门

• BFSI:在 BFSI 领域，MLOps 用于改进风险评估流程以及欺诈检测服务和客户定制服务。这样，通过自动化数据处理和决策的集成，MLOps 改善了运营和客户体验。这也使得分析的实时性和对金融机构监管措施的合规性更加灵活。

• 医疗保健:医疗保健 MLOps 提供分析、治疗计划和医学成像方面的解决方案，以实现出色的患者治疗效果。它支持访问大量数据以进行临床决策，以加快和改进诊断。此外，MLOps 还有助于管理其他组织任务，从而提高医疗保健领域的生产力。

• 零售:在零售业，MLOps 用于提高客户的个性化、管理供应链和产品需求。它使零售商能够提供更有针对性的营销信息，并通过接收更新的信息来增强库存管理的运作。 MLOps 还具有动态定价模型和提高客户满意度的功能。

• 制造:在制造中，MLOps 使用机器和传感器数据改进生产运营、维护预测和产品质量。它可以更轻松地实时监控操作，从而最大限度地减少所花费的时间。此外，使用 MLOps 使制造商能够更智能地实现自动化并优化其供应链。

• 公共部门:在公共部门，MLOps 用于通过人工智能的使用来增强政府提供的服务，例如欺诈检测、交通管理和社会服务。它有助于管理大数据以进行数据分析和决策。 MLOps 还提供了管理资源并通过服务交付改善与公民互动的有效方法。

市场动态

市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战以及市场状况。

驱动因素

对自动化和效率的需求不断增加

MLOps 市场需求的驱动因素之一是对自动化加速机器学习过程的需求不断增加。因此，MLOps 简化了机器学习模型的部署、监控和管理:实现不同部门的效率提升。值得注意的是，自动化降低了因速度而可能出现的人为错误，加速了模型开发，并确保执行活动的方式一致。为此，MLOps 一直是新世界的重要推动者，期望缩短实现成果所需的时间并提高生产力。

• 根据 OECD 和企业调查，约 65% 的公司将监管合规性和模型可审计性视为 MLOps 投资的关键驱动因素。

• 根据行业分析师报告，云原生部署约占新 MLOps 平台部署的 60%，从而缓解了规模和 CI/CD 集成。

机器学习与业务运营的集成

MLOps 经济的另一个推动力是将机器学习引入业务运营本身。随着公司从数据使用的洞察中获得支柱，将模型部署与实时可见性集成变得越来越重要。 MLOps 将有助于填补开发和运营之间的差距，以确保模型的更新和优化持续进行。今后，这将使机器学习与业务战略无缝结合，并提高绩效和竞争力。

制约因素

MLOps 人才短缺限制了市场增长和创新

机器学习、DevOps 或领域中具有雇佣和技能效率的专业人员短缺云计算，是 MLOps 市场份额的限制因素。大多数组织都无法招募或培训员工来有效实施和管理 MLOps 解决方案。这种人才缺口限制了 MLOps 采用的可扩展性和效率。另一个需要专业知识的领域是将机器学习模型集成到生产环境中。最重要的是，随着对这些技能的需求增加，需要解决这种技能短缺问题，以促进市场的增长和创新。

• 根据 NIST 和数据保护机构的说法，数据驻留和隐私规则在全球部署中为每次部署增加了 2-4 个额外的合规步骤。

• 根据企业调查，约 45% 的项目由于监控和再培训流程不善而未能投入生产，从而减缓了 MLOps 的采用。

MLOps 需求不断增长推动市场扩张

机会

 

人工智能和机器学习不再局限于商品和服务的生产；它们在各个部门变得越来越普遍。随着业务部门在与其他部门的协作和通信中越来越多地采用人工智能模型，对开发、部署和监控模型的灵活且可扩展的解决方案的需求将会增长。模型生命周期的自动化 - 使用 MLOps 方法处理时间和错误成本。此外，它还有助于在医疗保健和生物制药、金融甚至零售等领域持续评估质量，这些领域需要实时决策以及 预测分析，变得至关重要。因此，随着组织加快执行人工智能议程，MLOps 将对其成功不可或缺。

• 标准机构和联盟表示，自动化模型风险框架和可解释性工具包可以使受监管部门的审计周期加快约 50%。

 

• 根据云提供商案例研究，将 MLOps 与可观测性和 AIOps 工具集成，在试点项目中将事件解决时间缩短了约 30%。

 

集成和合规性导致 MLOps 市场增长面临的挑战

挑战

 

将机器学习模型与现有 IT 基础设施连接起来被视为 MLOps 市场面临的主要挑战之一。许多组织无法跨多个环境管理和扩展模型的生命周期。标准化工具和框架的内部化确实限制了数据科学家、开发人员和 IT 团队之间无缝协作的范围。此外，安全性和合规性要求使得机器学习模型在受监管行业中的实施变得更加复杂。这也可能会阻碍部署，同时降低跨市场 MLOps 实践的广泛采用和优化，从而减缓其增长。

• 根据学术和行业评论，测试数据生成和合成数据需求正在上升，每个模型迭代所需的标记数据集增加了 2-3 倍。

 

• 根据人才市场分析，约 40% 的组织表示缺乏精通 ML 和 SRE/DevOps 实践的工程师，从而限制了规模扩张。

 

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MLOPS 市场区域洞察

• 北美

北美的 MLOps 主要是由于其更好的技术增长基础设施以及更高的人工智能采用率而被拥有，并辅以全球科技巨头的强势持股。自动化机器学习解决方案和基于云的服务正在提升该地区的主导地位。在北美国家中，美国凭借强大的人工智能生态系统和对 MLOps 技术的投资，成为该领域的主要推动者。美国 MLOps 市场明显受到众多主要参与者的存在以及基于人工智能的应用程序研发的增加的推动。因此，北美成为 MLOps 领域的全球领导者。

• 欧洲

欧洲的 MLOps 市场增长相当蓬勃，因为它鼓励跨其他垂直领域的机器学习操作的创新和采用。人工智能和机器学习领域的众多技术中心和成熟参与者推动了 MLOps 解决方案的采用增加。强有力的监管框架，特别是在数据隐私方面，也会影响组织采用更高效、更安全的 MLOps 实践。现在大多数欧洲公司的重点是增强自动化、可扩展性和模型部署效率。因此，在 MLOps 的全球增长以及对技术和人才的更多投资方面，欧洲也与其他地区一样成为主要参与者。

• 亚洲

MLOps 市场的整体增长得益于亚洲新兴广泛的技术领域及其在行业中采用多种人工智能和机器学习应用的盛行。中国、印度和日本高度重视人工智能解决方案的投资，因此增加了对高效 MLOps 实践的需求。该地区丰富的技术领域人才库和启动生态系统进一步支持了这一点。此外，医疗保健、金融、制造和其他领域持续的数字化成为加快、简化机器学习模型部署和管理的驱动力。随着这种新兴需求，亚洲将成为全球 MLOps 市场的主要贡献者。

主要行业参与者

主要参与者通过创新推动 MLOps 市场增长

该行业的主要参与者正在通过创新突破、创建综合平台以及改变这一新动态中的自动化和协作标准，对 MLOps 产生重大影响。这些参与者也被称为谷歌、微软和 IBM 等技术巨头，同时也以集成复杂的工具来开发、部署和监控模型而闻名。

• Microsoft:平台指标显示 Azure MLOps 集成通过内置 ModelOps、治理和 CI/CD 管道支持数千个企业项目。

• Amazon (AWS):服务报告显示 SageMaker 和相关工具通过集成监控和偏差检测来管理数百个生产模型部署。

这一趋势推动了跨行业采用 MLOps，在整个开发生命周期中提高了可扩展性、安全性和效率。从这方面来说，MLOps 被认为在未来的人工智能和机器学习操作领域有更大的前景。

顶级 MLOps 公司名单

• Microsoft (Washington, United States)
• Amazon (Washington, United States)
• Google (California, United States)
• IBM (New York, United States)
• Dataiku (New York City, United States)

主要行业发展

新的人工智能解决方案和进步推动 MLOps 市场增长

2023 年 8 月:Akira AI 在迪拜发布了 MLOps 解决方案，以促进人工智能模型的部署和监控，特别是负责任的人工智能。该平台满足了各行业对大规模人工智能解决方案日益增长的需求，并具有高度合规性:它提高了模型管理和生产力。

2024 年 1 月:DataRobot 推出了新版本的 MLOps 平台，改进了模型的管理和治理。这一开发旨在减轻大型企业中人工智能流程快速增长的复杂性，提高模型的有效性和合规性。

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。

该研究报告深入研究市场细分，利用定性和定量研究方法进行全面分析。它还评估财务和战略观点对市场的影响。此外，报告还考虑了影响市场增长的供需主导力量，提出了国家和区域评估。竞争格局非常详细，包括重要竞争对手的市场份额。该报告纳入了针对预期时间范围量身定制的新颖研究方法和玩家策略。总体而言，它以正式且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。