报告概述

到 2033 年，全球 ModelOps 市场规模预计将从 2023 年的38 亿美元增至1038 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 39.2% 的速度增长。 2024 年至 2033 年。

ModelOps 或模型操作是指在生产中管理、部署和监控机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 模型的实践。它可以帮助公司确保其人工智能模型高效执行并提供准确的结果。

ModelOps 专注于运营方面，确保模型可扩展并与业务目标保持一致。随着越来越多的公司采用人工智能解决方案，对这种方法的需求也在增长。 ModelOps 使企业能够快速适应数据和市场条件的变化，这对于人工智能驱动的组织至关重要。

由于数据的增加，ModelOps 市场预计将快速增长跨行业采用人工智能和机器学习技术。随着越来越多的公司实施人工智能，对管理和监控生产中的模型的强大系统的需求变得至关重要。

金融、医疗保健和零售等行业的需求正在上升，这些领域的人工智能模型需要不断更新以保持相关性。公司正在投资提供无缝部署和实时监控的工具和平台。此外，政府和企业正在强调人工智能的道德使用，这推动了对确保透明度和合规性的 ModelOps 解决方案的需求。

它旨在简化人工智能模型的操作，确保它们在部署后保持准确性和性能。这一点至关重要，因为据 SAS 称，近 50% 的机器学习模型从未投入生产，而且许多进入生产的模型需要三个月才能部署。

该流程有助于降低运营成本并加快时间通过自动化和优化整个企业内人工智能模型的部署和管理来实现价值。

Domino's Pizza 就是一个关键的例子，它使用 ModelOps 来高效管理其机器学习模型。这种方法减少了数据科学家手动监督的需要，提高了模型性能，并使公司能够快速适应不断变化的业务需求。 ModelOps 提供的持续监控可确保模型在现实场景中保持相关性和有效性。

有几个因素正在推动 ModelOps 的增长。对人工智能驱动的解决方案实现流程自动化、降低运营成本和增强业务分析的需求不断增长，导致了更广泛的采用。

根据 IBM 全球人工智能采用指数，大型组织中 42% 的 IT 专业人员正在积极部署人工智能，而另外 40% 正在探索其潜在用途。需要自动化任务，例如 IT 流程自动化（由 33% 的公司）和业务分析（24% 使用）正在加速对强大的 ModelOps 解决方案的需求。

此外，企业在快速高效地部署机器学习模型方面面临挑战，ModelOps 通过简化端到端流程来解决这些挑战。随着组织寻求利用人工智能获得竞争优势，更快地部署模型并实时监控模型的能力变得至关重要。

各国政府开始认识到人工智能和机器学习在经济和技术进步中的重要性。因此，对人工智能基础设施和 ModelOps 解决方案的投资不断增加，以支持各行业的创新。

监管框架也在不断发展，特别是在数据隐私和数据治理软件等领域，这些领域可能会影响模型的管理和部署方式。使用人工智能的公司需要遵守这些法规，这提出了挑战提供安全、合规模型管理的 ModelOps 平台提供商的机遇和机遇。

关键要点

• ModelOps 市场在 2023 年的价值为38 亿美元，预计到 2033 年将达到1038 亿美元，复合年增长率为 39.2%。
• 2023 年，平台 在组件细分市场占据主导地位，占 68%，因为组织依赖平台来管理 AI/ML 模型。
• 2023 年，在云的可扩展性和灵活性的推动下，云 以 61% 领先部署细分市场
• 到 2023 年，持续集成/持续部署 (CI/CD) 在应用领域占据主导地位，占 22%，反映了其在自动化 AI 模型更新方面的作用。
• 2023 年，BFSI 在垂直行业占据主导地位，占 27%，
• 2023 年，北美占据主导地位，占35.6%，反映了其在人工智能和机器学习模型运营方面的领先地位。

组件分析

平台凭借在管理和数据方面的全面支持，占据 68% 的主导地位。操作机器学习模型。

在 ModelOps 市场中，“按组件”细分显示平台发挥着至关重要的作用，占据了 68% 的市场份额。该细分市场的主导地位很大程度上归功于平台能够提供端到端解决方案，用于高效、大规模地部署、监控和管理机器学习模型。

这些平台旨在简化从模型开发到部署和维护的工作流程，集成有效支持机器学习操作所需的各种工具和服务。

模型运营平台增强了数据科学家、IT 运营和软件开发人员之间的协作，以促进更快、更可靠的模型部署。它们通常带有用于版本控制、模型跟踪和性能监控的内置功能，这对于维护生产环境中机器模型的完整性和准确性至关重要。

服务细分市场虽然市场份额较小，但通过提供有效实施和管理这些平台所需的专业知识，发挥着补充作用。服务包括咨询、集成和支持，这对于刚刚接触 ModelOps 或希望扩展现有运营的组织至关重要。

部署分析

基于云的部署由于其在处理不同 ModelOps 需求方面的可扩展性和灵活性而占据主导地位，占 61%。

在“按部署”细分市场中，基于云的解决方案领先于占有61%的市场份额。人们对云部署的偏好源于其可扩展性、灵活性和成本效益，这在需要处理大型数据集和复杂计算的领域尤其有价值。

云托管服务使组织能够部署和管理其机器学习模型，而无需大量的本地基础设施，这些基础设施的维护成本高昂且复杂。

基于云的 ModelOps 解决方案具有高可用性、强大的安全功能以及易于与其他云服务集成的优势。这些属性使云成为希望利用高级分析和机器学习功能而无需大量前期投资的公司的首选。

本地解决方案虽然不如云部署受欢迎，但对于出于监管和安全考虑而需要完全控制其数据和运营的组织至关重要。此段是一部分在银行、医疗保健和政府等数据驻留和安全至关重要的行业中尤其重要。

应用程序分析

持续集成/持续部署 (CI/CD) 由于其在增强模型开发和部署周期的敏捷性和有效性方面的作用而占据主导地位，占 22%。

“按应用程序”细分市场处于领先地位持续集成/持续部署 (CI/CD) 实践占据了 22% 的市场份额。 CI/CD 是 ModelOps 的基础，因为它培育了频繁更新和增强的文化，从而使组织能够快速迭代和改进其模型，以响应新数据和不断变化的条件。

CI/CD 实践通过允许增量更新和测试来降低与部署大规模模型相关的风险。这在模型直接影响业务决策和运营的环境中至关重要。小鬼在 ModelOps 中实施 CI/CD 不仅可以加快部署周期，还可以增强团队之间的协作，从而产生更强大、更有效的模型。

ModelOps 框架内的其他应用程序，例如批量评分、仪表板和报告以及模型生命周期管理，有助于整体增长和运营效率。这些组件对于机器学习模型的全面管理和运营监督至关重要，可确保它们在整个生命周期中实现最佳性能。

行业垂直分析

由于依赖数据驱动的洞察来进行决策和监管合规，BFSI 以 27% 的份额占据主导地位。

在“按行业垂直”细分市场中，银行、金融服务和保险 (BFSI) 行业以 27% 的份额领先。该行业的主导地位归因于其严重依赖数据驱动的决策以及遵守各种监管标准的需求。

ModelOps 在 BFSI 中发挥着关键作用，它能够实现用于风险评估、欺诈检测、客户细分等的模型的快速部署和无缝管理。

ModelOps 能够确保机器学习模型的治理、合规性和强大的生命周期管理，这使其特别适合 BFSI 领域，因为模型必须准确且符合严格的行业法规。

其他领域，例如医疗保健、零售和电信也从 ModelOps 中受益匪浅，利用它来优化运营、增强客户体验和创新服务。这些领域中的每一个领域都为 ModelOps 市场的多样性和增长做出了贡献，探索新的用例并推动机器学习技术的采用。

关键细分市场

按组件

• 平台
• 服务

按部署划分

• 本地部署
• 基于云的

按应用划分

• 批量评分
• 持续集成/持续部署
• 仪表板和报告
• 治理、风险和管理合规性
• 模型生命周期管理
• 监控和警报
• 并行化和分布式计算
• 其他

按行业垂直

• BFSI
• 零售和电子商务
• 电信
• 医疗保健与生命科学
• 政府与国防
• 能源和公用事业
• 制造
• 运输和物流
• 其他

驱动程序

人工智能和自动化的不断采用推动市场增长

在各个领域越来越多地采用人工智能和机器学习模型的推动下，ModelOps市场正在快速增长。行业。企业正在利用人工智能来增强他们的决策离子制造过程中，随着生产中模型数量的增加，对这些模型的高效管理和操作化的需求日益增长。

实时模型监控和治理的需求是另一个重要驱动因素。组织希望确保其人工智能模型保持准确、可靠并符合监管标准。这种需求正在推动更多公司投资 ModelOps 解决方案，在整个模型生命周期中提供自动化治理和持续监控。

此外，模型生命周期管理中对自动化的需求不断增长，正在加速 ModelOps 的采用。通过自动化模型部署、监控和更新的各个方面，企业可以节省时间并减少错误，从而提高整体效率。

预测分析在业务运营中的广泛使用进一步支持了 ModelOps 市场的增长，因为公司寻求通过先进的数据驱动洞察来优化结果.

限制

高实施成本限制市场增长

尽管需求不断增长，但有几个因素限制了 ModelOps 市场。一项主要挑战是高昂的实施成本。开发和部署 ModelOps 平台需要对基础设施、软件和专业知识进行大量投资，这可能会阻碍小公司采用这些解决方案。

另一个重大限制是缺乏熟练的劳动力。 ModelOps 需要数据科学、机器学习和 IT 专业知识的结合，而目前缺乏具备必要技能的专业人员。这种技能差距限制了组织采用和扩展 ModelOps 解决方案的速度。

与现有 IT 基础设施的集成挑战也构成了障碍。许多组织拥有不容易与现代人工智能和 ModelOps 平台兼容的遗留系统，使得集成变得复杂且成本高昂。

最后显然，数据隐私和合规问题进一步限制了市场，因为公司需要确保其人工智能模型遵守严格的监管标准，特别是在金融和医疗保健等数据保护至关重要的行业。

机遇

金融服务的采用提供了机会

ModelOps 市场有望增长，特别是在金融服务和医疗保健等行业。这些行业越来越多地采用人工智能来提高效率和增强决策流程，为确保人工智能模型正确管理和治理的 ModelOps 解决方案创造了重要机会。

与基于云的平台集成是另一个增长领域。随着企业将更多的运营转移到云端，对能够支持云环境中模型的部署、监控和扩展的云原生 ModelOps 解决方案的需求不断增长。

新兴市场ET还提供了大量的增长机会。随着人工智能在发展中经济体的加速采用，对 ModelOps 解决方案的需求不断增长，以管理这些地区部署的越来越多的模型。

最后，对可解释人工智能的需求不断增长带来了巨大的机遇，因为公司需要工具来确保其人工智能模型的透明度、公平性和问责制，而 ModelOps 解决方案可以提供这些工具。

挑战

管理多个模型挑战市场增长

ModelOps 市场面临多项挑战，主要是由跨不同环境管理多个模型所涉及的复杂性所驱动。随着组织部署更多的人工智能模型，确保这些模型的一致性、准确性和公平性变得越来越困难，这给 ModelOps 提供商带来了挑战。

另一个挑战是确保模型的准确性和公平性，特别是在具有 h 的行业中。严格的监管审查，例如金融和医疗保健。组织必须持续监控和更新其模型，以防止偏差并保持合规性，这可能是一个资源密集型过程。

快速的技术变革也给 ModelOps 市场带来了挑战。人工智能和机器学习的创新步伐很快，对于公司（尤其是规模较小的公司）来说，保持领先于模型管理技术的最新发展可能很困难。

可扩展性问题使问题变得更加复杂，因为在全球运营中大规模管理和监控模型需要强大的基础设施和专业知识，而并非所有组织都具备这些。

增长因素

增加对人工智能驱动的解决方案是增长因素

几个增长因素正在推动 ModelOps 市场的扩张，其中对人工智能驱动解决方案的投资不断增加。随着各行业的企业投资更多在人工智能和机器学习领域，为了获得竞争优势，对强大的 ModelOps 解决方案来有效管理这些模型的需求正在不断增长。

数据驱动决策的兴起是另一个主要增长因素。公司越来越依赖人工智能模型来做出实时决策，从财务预测到客户个性化，这推动了对可确保这些模型的准确性和效率的 ModelOps 平台的需求。

人工智能在实时决策中的日益广泛使用进一步促进了市场增长。随着零售、金融和医疗保健等行业部署人工智能模型以进行即时决策，对这些模型的持续监控和更新的需求变得至关重要，从而增加了对 ModelOps 的需求。

最后，先进模型部署平台的发展正在推动市场向前发展。这些平台使公司能够更轻松地大规模部署和管理模型，确保人工智能计划取得成功l 且长期可持续。

新兴趋势

向可解释人工智能的转变是最新趋势因素

ModelOps 市场最重要的趋势之一是向可解释人工智能和道德人工智能的转变。随着组织越来越意识到与人工智能偏见和缺乏透明度相关的潜在风险，对能够解释人工智能模型如何做出决策的工具的需求不断增长。

MLOps（机器学习操作）的日益普及是另一个趋势。 MLOps 专注于简化机器学习生命周期，随着组织寻求统一平台来有效管理机器学习和操作人工智能模型，它与 ModelOps 的集成变得越来越普遍。

随着监管机构对人工智能的使用制定更严格的指导方针，模型治理和合规性也受到关注。提供内置治理功能的 ModelOps 解决方案需求量很大，特别是特别是在合规性至关重要的行业中。

最后，模型生命周期管理的自动化是一个关键趋势，因为企业寻求减少人工干预，并确保模型以最少的人为干预进行无缝部署、监控和更新。

区域分析

北美占据主导地位，市场份额为 35.6%

北美占据 35.6% ModelOps 市场价值 13.6 亿美元。该地区的领先地位得益于人工智能和机器学习技术的早期采用，并得到强大的数字基础设施的支持。北美的科技巨头和初创公司大力投资开发先进的 ModelOps 解决方案，以满足人工智能驱动决策不断增长的需求。

该地区受益于由人工智能研究人员、技术提供商和专注于将机器学习模型集成到业务运营中的企业组成的完善生态系统。此外，监管环境鼓励创新的环境，加上云平台的广泛使用，进一步加速了北美 ModelOps 市场的增长。

随着越来越多的企业采用人工智能驱动的自动化，北美在 ModelOps 市场的影响力预计将不断增强。对人工智能基础设施的持续投资和 MLOps（机器学习操作）的兴起可能会在未来几年增强该地区的市场份额。

地区提及：

• 欧洲：欧洲是 ModelOps 市场的重要参与者，专注于人工智能道德和监管框架。该地区对数据隐私和安全的重视推动了合规 ModelOps 解决方案的开发。
• 亚太地区：亚太地区正在迅速扩大其在 ModelOps 市场的足迹。该地区以中国和印度为首的蓬勃发展的科技产业正在跨行业采用人工智能技术，从而刺激了对 ModelOps 的需求。
• 中东和非洲：中东和非洲是新兴参与者，对人工智能和数字化转型项目的投资不断增加。该地区专注于将人工智能用于政府服务和基础设施发展。
• 拉丁美洲：拉丁美洲正在逐渐采用 ModelOps，金融和农业等领域越来越多地采用人工智能和机器学习。该地区正在努力改善其数字基础设施，以支持人工智能驱动的创新。

报告涵盖的主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

关键玩家分析

ModelOps 市场由专门为企业实施人工智能和机器学习模型的公司领导。排名前三的公司——IBM、微软和谷歌云——通过其云基础设施和人工智能驱动的解决方案在塑造 ModelOps 格局方面发挥着关键作用。

IBM 是 ModelOps 市场的领先企业，利用其 Watson AI 平台帮助企业大规模实施机器学习模型。 IBM 的战略重点是将 ModelOps 集成到其更广泛的人工智能和混合云服务中，这为其提供了竞争优势。其深厚的行业专业知识和对提供安全、可扩展解决方案的承诺进一步增强了该公司的影响力适合大型企业。

微软是另一个主导者，其 Azure 机器学习平台在 ModelOps 中发挥着关键作用。微软的战略定位在于能够将人工智能运营与其云服务无缝集成，使企业能够有效地部署、监控和管理模型。微软与各行业企业的合作伙伴关系增强了其在市场上的影响力，提供了推动创新和效率的全面人工智能解决方案。

Google Cloud 是 ModelOps 市场的主要力量，通过其 Vertex AI 平台提供强大的人工智能和机器学习工具。谷歌专注于人工智能的民主化，让各种规模的企业都能使用人工智能，这赋予了它战略优势。该公司对可扩展性和易用性的重视，加上其在人工智能研究领域的领先地位，增强了其市场影响力。

这些公司通过其强大的能力引领 ModelOps 市场。一流的云平台、人工智能驱动的工具以及与企业的战略合作伙伴关系，使企业能够有效地扩展和管理其人工智能模型。他们对创新的持续投资确保了他们在这个快速发展的市场中的领先地位。

市场上的主要参与者

• Palantir Technologies Inc.
• IBM
• Microsoft
• Google Cloud
• Amazon Web Services (AWS)
• DataRobot
• H2O.ai
• SAS研究所
• Alteryx
• Databricks
• Teradata
• 其他关键参与者

近期进展

• KNIME：2024 年 8 月，开源数据科学和人工智能公司 KNIME 获得了额外资金Invus，使其总投资达到 5000 万美元。这笔资金将加速 AI 治理和 ModelOps 的发展，支持 KNIME 的使命，即提供企业级解决方案并解决生成式 AI 采用中的风险，同时扩展它
• AI TRiSM：2023 年 8 月，随着企业寻求确保安全且合乎道德的 AI 使用，AI TRiSM（信任、风险和安全管理）正在获得采用。 AI TRiSM 将风险管理和治理相结合，使 AI 运营与监管和社会期望保持一致，平衡创新与负责任的 AI 部署。
• Domino 数据实验室：2023 年 10 月，Domino 数据实验室因其数据科学平台在两项 AI 市场研究中被评为领导者，强调了其在 AI 治理和 ModelOps 方面的优势。这一认可使 Domino 成为企业级 AI 项目的首选，突显了其在组织中负责任地采用 AI 方面的作用。
• TIBCO：2023 年 6 月，TIBCO 推出了其嵌入式分析和 ModelOps 工具的更新。这些增强功能旨在简化人工智能模型的部署和管理，改善业务决策并反映人工智能和分析解决方案对实时洞察和自动化的需求不断增长。