模型运营市场（2025 - 2030）

ModelOps 市场规模与趋势

2024 年全球 ModelOps 市场规模预计为 56.4 亿美元，预计 2025 年至 2030 年复合年增长率为 41.3%。各行业的 AI 和 ML 快速采用、大规模 AI 部署的可扩展性需求、成本效率和自动化，以及AI 模型性能监控是 ModelOps 市场的主要驱动力。 ModelOps 通过提供工具在模型漂移或故障影响关键业务流程之前检测和纠正模型漂移或故障，确保决策的一致性并减少潜在的干扰，从而帮助企业降低运营风险。

BFSI 和医疗保健等各个行业的严格法规需要透明、可解释且合规的 AI 模型。 ModelOps 平台提供治理框架，帮助企业满足监管要求s，避免代价高昂的合规违规行为并确保可审计性。例如，2024 年 12 月，领先的企业人工智能治理软件提供商 ModelOp 宣布全年平台使用量大幅增长。新客户的获取、生成式人工智能的采用以及对其人工智能组合智能和治理解决方案的需求不断增长推动了这一增长。该公司连续第二年实现了大幅持续扩张，特别是在医疗保健、金融服务和消费品 (CPG) 领域。

ModelOps 提高了公司将人工智能模型从开发转移到生产的速度。上市时间的缩短有助于企业快速利用人工智能驱动的洞察力，确保敏捷地响应市场变化和客户需求。为了确保持续的业务价值，ModelOps 持续监控模型的性能、偏差和偏差。这种积极主动的方法有助于防止收入损失解决由于模型表现不佳而导致的问题，确保人工智能驱动决策的一致性和准确性。自动化 AI/ML 模型部署、监控和再训练减少了手动干预的需要，从而显着节省了成本。对于企业而言，这意味着在保持高质量人工智能运营的同时优化资源。

随着各行业的企业越来越多地采用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来获得竞争优势，对 ModelOps 解决方案简化部署和管理的需求变得至关重要。高效运行人工智能模型是确保更快投资回报 (ROI) 的首要任务。随着公司扩展其人工智能计划并部署大量模型，ModelOps 使他们能够大规模有效地管理这些模型，确保在不同环境中保持一致的性能并降低运营成本。

提供见解

据统计，平台细分市场在 2024 年引领市场。占全球收入的67.0%以上。随着组织越来越多地采用先进的人工智能技术，模型的复杂性不断升级。这种复杂性需要强大的 ModelOps 平台来简化开发、部署和监控流程。此外，软件开发中向敏捷方法的转变推动了对持续集成和持续部署（CI/CD）功能的需求。 ModelOps 平台促进人工智能模型的快速迭代和部署，增强对不断变化的业务需求的响应能力。例如，2024年5月，全球企业人工智能治理软件领导者ModelOp宣布推出ModelOp 3.3版本。这一突破性的版本引入了世界领先的功能，使企业领导者能够评估人工智能风险，并根据不断变化的全球法规维持人工智能计划的持续治理。新的人工智能治理评分为高管提供了对所有人工智能领域的实时洞察涵盖内部解决方案、生成人工智能、第三方工具和嵌入式人工智能系统的举措，以及整个组织的相关风险。

预计服务领域在预测期内将呈现最高的复合年增长率。人工智能模型复杂性的增加、对数据驱动决策的关注以及定制需求等众多因素主要推动了服务领域的增长。数据科学、IT 和业务部门之间改进协作的需求推动了对促进更好通信和工作流集成的服务的需求。有效的 ModelOps 服务可以弥合这些不同团队之间的差距，促进采用更具凝聚力的 AI 部署方法。

部署见解

云细分市场在 2024 年占据最大的市场收入份额。组织越来越多地采用基于云的 ModelOps 解决方案，因为它们能够根据 dema 扩展或缩减资源nd。这种灵活性使企业能够有效管理波动的工作负载。此外，与本地解决方案相比，云部署降低了总拥有成本。组织可以通过利用即用即付定价模式最大限度地减少前期资本支出，从而更有效地分配资源。此外，云环境有助于更快地实施 ModelOps 解决方案，使组织能够更快地部署模型以响应市场需求。这种敏捷性对于保持竞争优势至关重要。

预计本地细分市场在预测期内将呈现最高的复合年增长率。使用遗留系统运营的企业需要与新的 ModelOps 工具直接集成。本地解决方案可以促进更平稳的过渡以及与现有基础设施的兼容性。此外，本地部署可以为数据处理提供更好的性能和更低的延迟，这对于数据处理至关重要。需要实时洞察和响应能力的应用程序。

模型洞察

ML 模型细分市场在 2024 年 ModelOps 行业中占据最大的市场收入份额。机器学习算法的不断改进提高了预测模型的性能和准确性，使其更适合各种应用。此外，各个部门生成的数据呈指数级增长，需要强大的机器学习模型，能够有效地处理大型数据集并从中获取见解。此外，对预测分析的日益重视也推动了对能够预测趋势、客户行为和运营风险的机器学习模型的需求，从而实现更好的战略规划。

基于图形的模型部分预计将在预测期内表现出最高的复合年增长率。随着组织越来越多地处理复杂且相互关联的数据，基于图的模型提供了强大的框架用于分析数据集中的关系和依赖性的电子工作，从而实现更富有洞察力的数据解释。此外，基于图的模型可以通过发现数据中隐藏的模式和联系来促进更好的决策，从而实现更明智的战略规划和运营效率。

应用洞察

持续集成/持续部署 (CI/CD) 细分市场在 2024 年占据最大的市场收入份额。组织越来越多地采用 CI/CD 实践来提高运营效率并加速机器学习模型的部署。这种方法允许更频繁的更新和更快的迭代，使团队能够快速响应不断变化的业务需求。 CI/CD 框架促进数据科学家、开发人员和运营团队之间的协作，培育持续改进的文化。通过集成工作流程，组织可以简化流程并重新杜斯筒仓，从而改善项目成果。

预计治理、风险和合规部分将在预测期内表现出最高的复合年增长率。人们越来越重视人工智能开发和部署中的道德考虑。公司正在优先考虑人工智能系统的透明度和问责制，从而增加对解决道德问题的治理结构的投资。组织面临着与数据使用、隐私和人工智能部署相关的日益严格的监管要求。遵守这些法规的需要推动了采用稳健的治理框架，以确保合规性并降低法律风险。

垂直洞察

BFSI 细分市场在 2024 年模型运营行业中占据最大的市场收入份额。 BFSI 行业面临严格的监管要求，需要健全的治理和合规框架。 ModelOps 解决方案帮助组织确保遵守o 这些法规同时有效管理风险。简化流程和提高运营效率的需求推动了 ModelOps 的采用。通过自动化模型部署和监控，组织可以缩短新金融产品和服务的上市时间。

预计医疗保健和生命科学领域在预测期内将呈现最高的复合年增长率。医疗保健挑战的复杂性需要跨学科的合作。 ModelOps 营造了一个协作环境，使数据科学家、临床医生和 IT 专业人员能够有效地合作开发和管理 AI 模型。医疗保健系统越来越多地采用人工智能驱动的解决方案，这些模型的有效部署和生命周期管理的需求变得至关重要。 ModelOps 为无缝集成和持续监控提供必要的基础设施。

区域 Insights

北美地区在 2024 年占据主导地位，收入份额超过 35.0%。美国和加拿大有严格的法规，特别是在 BFSI 和医疗保健等各个领域。 ModelOps 框架对于帮助企业满足人工智能模型的合规性要求、确保透明度和问责制至关重要。

美国ModelOps 市场趋势

预计美国 ModelOps 行业在预测期内将呈现显着的复合年增长率。由于监管压力和消费者期望，美国企业对可解释的人工智能的需求不断增长。 ModelOps 平台提供所需的治理和可解释性，以确保 AI 模型透明、可追溯且符合道德部署。

欧洲 ModelOps 市场趋势

预计欧洲地区的 ModelOps 行业将在预测期内出现显着增长。乙欧洲企业面临着确保其人工智能系统安全可靠的压力。 ModelOps 通过提供强大的监控、警报和再培训功能来帮助降低风险，以确保模型随着时间的推移以最佳、安全的方式运行。

亚太地区 ModelOps 市场趋势

亚太地区的 ModelOps 行业预计在预测期内将实现最高的复合年增长率。中国、印度和日本等亚太地区国家正在实施大规模的数字化转型举措。这导致对 AI 和 ML 技术的需求不断增加，其中 ModelOps 对于有效管理 AI/ML 模型部署的规模和复杂性至关重要。

主要 ModelOps 公司见解

ModelOps 市场的一些主要公司包括 Amazon Web Services, Inc.、IBM Corporation 和 Hewlett Packard Enterprise Development LP。

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)，亚马逊网站，我是云计算领域的全球领导者，也是 ModelOps 市场的主导者。 AWS 以其广泛的基于云的服务套件而闻名，它使企业能够跨不同的用例管理、部署和扩展机器学习 (ML) 模型。凭借其强大的 ModelOps 工具（例如 Amazon SageMaker 及其治理功能套件），AWS 简化了 ML 生命周期，确保模型的可解释性、合规性和运营效率。其可扩展的基础设施以及与生成式 AI 的集成进一步使 AWS 成为企业在复杂的 AI 生态系统中导航的关键合作伙伴。 AWS 为金融服务、医疗保健和零售等行业提供服务，不断为 ModelOps 领域的创新和卓越运营树立标杆。

• IBM 公司是全球技术领导者，也是 ModelOps 市场的杰出参与者，拥有数十年在人工智能和企业解决方案领域的专业知识。通过其旗舰计划tform、IBM Watson 以及 Watson Studio 和 Watson OpenScale 等工具，IBM 提供用于大规模管理、部署和监控 AI 和机器学习 (ML) 模型的端到端功能。 IBM 专注于信任、透明度和合规性，为 AI 可解释性、偏见检测和治理提供高级功能，确保符合不断发展的监管标准。 IBM 为医疗保健、金融服务和制造等行业提供服务，帮助组织无缝实施人工智能，同时降低风险。

最新动态

• 2024 年 7 月，云分析平台提供商 Teradata 与开放式 AI 平台提供商 DataRobot, Inc. 合作，将 DataRobot, Inc. 的 AI 平台与 Teradata 的 ClearScape Analytics 和 VantageCloud 集成。旨在通过提供更高的灵活性和选项来开发和扩展安全、高效的 AI 模型，从而使企业能够充分发挥其 AI 潜力。

• 2024 年 5 月，微软推出了 GPT-4o，这是 OpenAI 在 Azure AI 上的新模型。这种多模式模型融合了音频、视觉和文本功能，支持生成和对话式人工智能功能。 GPT-4 现已可在 Azure OpenAI 服务中进行预览，支持文本和图像输入。

• 2024 年 5 月，Google Cloud 推出了 Generative AI Ops，这是一项新服务产品。该产品可通过 Googl 获取e Cloud Consulting 或 Google Cloud 的合作伙伴生态系统旨在帮助组织将其生成式 AI 原型推进为可生产的解决方案。它在安全、模型调整、反馈和优化等关键领域提供支持。

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