글로벌 ModelOps 시장

시장 정의

ModelOps(모델 운영)는 프로덕션에서 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델의 거버넌스, 배포, 모니터링 및 수명 주기 관리에 중점을 두고 성장하는 시장입니다.

이를 통해 기업은 규정 준수, 안정성 및 성능을 보장하여 AI 이니셔티브를 효율적으로 확장할 수 있습니다. 시장은 금융, 의료, 소매 등 다양한 산업에 걸쳐 AI를 비즈니스 워크플로에 원활하게 통합합니다.

ModelOps 시장개요

전 세계 ModelOps 시장 규모는 2023년 56억 8천만 달러로 평가되었으며, 2024년 78억 6천만 달러에서 2031년까지 790억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 39.06%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

이 시장은 조직이 간소화된 AI 모델 관리의 필요성을 인식하여 모델이 정확하고 설명 가능하며 비즈니스 목표에 부합하도록 보장하면서 발전하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 IoT의 확장으로 인해 분산형 환경 전반에 걸쳐 효율적인 모델 배포에 대한 수요가 더욱 늘어나고 있습니다.

실시간 데이터 처리 및 예측 분석에 대한 의존도가 높아지면서 AI 모델의 지속적인 통합 및 제공을 지원하는 ModelOps 솔루션에 대한 투자가 촉진됩니다.

ModelOps 산업에서 활동하는 주요 회사로는 IBM, SAS Institute Inc., Databricks, C3.ai, Inc., Domino Data Lab, Inc., ModelOp, DataKitchen, Inc., Teradata, Datatron, iFusion, Azilen Technologies, Giggso, Domo, Inc., The MathWorks, Inc. 및 Cloud Software Group, Inc.가 있습니다.

또한 맞춤형 의료, 금융 사기 탐지, 제조 지능형 자동화 등 산업별 AI 애플리케이션이 확산되면서 시장이 성장하고 있습니다.

클라우드 제공업체, AI 스타트업 및 기업 간의 전략적 협업은 ModelOps 플랫폼의 혁신을 촉진하고 모델 거버넌스, 버전 제어 및 확장성을 향상시킵니다. 기업이 AI 이니셔티브의 가치를 극대화하려고 노력함에 따라 시장은 새로운 기능, 통합 및 전사적 채택을 통해 계속 확장될 것입니다.

• 2024년 8월 ModelOp는 AI 거버넌스 소프트웨어 혁신을 가속화하기 위해 Baird Capital이 주도하는 1,000만 달러 규모의 시리즈 B 자금 조달 라운드를 발표했습니다. 이 투자는 ModelOp의 확장, 제품 발전 및 시장 진출 노력을 지원합니다. ModelOp는 세계 최초의 AI 거버넌스 점수를 도입했으며 2024 AI Breakthrough Awards에서 최고의 AI 거버넌스 플랫폼으로 인정받았습니다.

주요 내용:

1. ModelOps 산업 규모는 2023년에 56억 8천만 달러로 평가되었습니다.
2. 시장은 2024년부터 2031년까지 CAGR 39.06%로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북미는 2023년 시장 점유율 33.24%, 평가액 18억 9천만 달러를 기록했습니다.
4. 플랫폼 부문은 2023년에 32억 9천만 달러의 매출을 올렸습니다.
5. 머신러닝 부문은 2031년까지 211억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
6. 지속적 통합/지속적 배포 부문은 2031년까지 194억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
7. BFSI 부문은 2031년까지 177억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
8. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 CAGR 40.17%로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 동인

"AI 거버넌스 진화 및 AI 운영 확장"

기업이 구조화된 AI 감독과 간소화된 운영 프로세스를 추구함에 따라 ModelOps 시장이 확대되고 있습니다. 또한 시장은 진화하는 AI 거버넌스 및 규정 준수 표준에 의해 주도되며 기업은 신뢰, 투명성 및 윤리적인 AI 사용을 향상하기 위해 거버넌스 프레임워크를 적극적으로 구현하고 있습니다.

여기에는 편견 탐지, 설명 가능성 및 성능 모니터링을 AI 워크플로에 통합하여 일관된 의사 결정을 보장하는 것이 포함됩니다. 조직은 감사 및 감독 메커니즘을 표준화하여 AI 기반 비즈니스 성과를 극대화하는 동시에 위험을 완화할 수 있습니다.

시장의 또 다른 중요한 동인은 기업이 실험적인 AI 모델에서 전사적 AI 배포로 전환함에 따라 대규모로 AI를 운영하는 것입니다. 효과적인 AI 구현에는 정확성과 성능을 유지하기 위한 지속적인 모니터링, 버전 제어, 자동화된 재교육이 필요합니다.

기업은 강력한 ModelOps 프레임워크 없이 단편화된 워크플로 및 비효율적인 모델 업데이트와 같은 문제에 직면합니다. ModelOps는 수명 주기 관리를 자동화하고 산업 전반에 걸쳐 원활한 통합을 추진함으로써 AI 모델이 적응력 있고 편견이 없으며 비즈니스 목표에 부합하도록 보장합니다.

• 2023년 9월 Teradata는 AI 모델 배포 및 거버넌스를 단순화하기 위해 ClearScape Analytics의 ModelOps 기능에 대한 새로운 개선 사항을 발표했습니다. 업데이트에는 코드 없는 모델 배포, 자동화된 모니터링, 고급 설명 제어 기능이 포함되어 신뢰할 수 있는 AI를 보장합니다. 이러한 기능은 조직이 AI 채택을 가속화하고 배포 시간을 단축하며 모델 수명주기 관리를 향상시켜 기업이 AI 이니셔티브를 효율적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.

시장 도전

"AI 모델 저하"

ModelOps 시장의 주요 과제 중 하나는 AI 모델 드리프트와 성능 저하입니다. 여기서 AI 및 ML 모델은 시간이 지남에 따라 실제 데이터 분포가 변화함에 따라 예측 정확도가 점차 상실됩니다. 이 문제는 사용자 행동의 변화, 시장 동향의 변화, 계절적 변화, 경제 변화나 규제 업데이트와 같은 외부 혼란으로 인해 발생합니다.

모델 드리프트는 입력 기능과 대상 결과 간의 관계가 변경되는 개념 드리프트와 입력 데이터의 통계 속성이 원래 교육 데이터 세트에서 벗어나는 데이터 드리프트를 포함하여 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

오래된 AI 모델은 편향된 예측, 부정확한 예측 및 최적이 아닌 비즈니스 결정을 생성할 수 있으므로 모델 드리프트의 결과는 중요합니다. 모델 성능이 저하되면 금융, 의료, 의료 등 산업에서 금전적 손실, 평판 훼손, 규정 준수 위험이 발생할 수 있습니다.전자상거래, AI는 사기 탐지, 의료 진단 또는 맞춤형 추천에 사용됩니다.

적시에 모델 드리프트를 해결하지 못하는 조직은 수동 개입과 ​​빈번한 모델 재배포로 인해 운영 비용이 증가할 수도 있습니다. 기업에서는 지속적인 모델 모니터링, 자동화된 드리프트 감지 및 사전 재교육 메커니즘을 ModelOps 워크플로에 통합하고 있습니다.

AI 기반 모니터링 도구는 모델 정확도를 실시간으로 추적하여 예상 성능 임계값과의 편차를 표시합니다. 드리프트가 감지되면 자동화된 재교육 파이프라인이 최신 관련 데이터를 사용하여 업데이트를 트리거하여 광범위한 수동 개입 없이 모델 정확도를 복원할 수 있습니다.

시장 동향

"AI 기반 자동화 및 멀티 클라우드 확장"

ModelOps 시장은 기업이 자동화와 인프라 유연성을 우선시함에 따라 발전하고 있습니다. 시장의 주요 트렌드는 자동화된 모델 모니터링을 위한 임베디드 AI입니다. 여기서 AI 기반 자동화는 실시간 성능 추적, 드리프트 감지, 지속적인 재교육을 향상시킵니다.

기존의 수동 모니터링은 리소스 집약적이고 지연이 발생하기 쉬우며 모델 성능 저하로 이어집니다. 조직은 ModelOps 내에 자동화를 내장하여 광범위한 사람의 개입 없이도 편차를 사전에 감지하고, AI 성능을 최적화하고, 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

또 다른 중요한 추세는 기업이 확장 가능하고 유연한 AI 인프라를 추구함에 따라 멀티 클라우드 및 엣지 배포가 확대되는 것입니다. 처리 속도와 리소스 할당을 최적화하기 위해 AI 워크로드가 하이브리드, 멀티 클라우드, 엣지 환경 전반에 점점 더 분산되고 있습니다.

이러한 배포를 지원하는 ModelOps 솔루션을 사용하면 조직은 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 대기 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 향상할 수 있습니다. 이는 AI 기반 통찰력이 즉각적이고 안정적이어야 하는 통신, 의료, 제조와 같은 산업에서 특히 중요합니다.

• 2024년 7월 Comviva는 MobiLytix Marketing Studio용 차세대 AI Workbench를 공개하여 통신 사업자에게 고객 가치 관리를 위한 자체 관리형 노코드 AI 플랫폼을 제공합니다. 워크벤치에는 바로 사용할 수 있는 100개가 넘는 AI 모델 프레임워크와 원활한 AI/ML 모델 배포를 위한 내장 MLOps 플랫폼이 포함되어 있습니다. B2C 및 B2B 부문에서 고객 평생 가치를 극대화하도록 설계된 이 솔루션은 실시간 고객 캠페인 제공을 가속화하고 자동화를 강화하며 ModelOps/AIOps를 지원합니다.

ModelOps 시장 보고서 스냅샷

시장 세분화

• 제공 기준(플랫폼, 서비스): 플랫폼 부문은 AI 모델 수명주기 관리를 간소화하는 엔드투엔드 ModelOps 솔루션의 채택 증가로 인해 2023년에 32억 9천만 달러를 벌어들였습니다.
• 모델별(에이전트 기반, 그래프 기반, 언어 및기계 학습): 그래프 기반 부문은 AI 기반 애플리케이션의 복잡한 관계 및 종속성을 처리하는 효율성으로 인해 2023년 시장 점유율 22.20%를 차지했습니다.
• 애플리케이션별(일괄 채점, 지속적 통합/지속적 배포, 대시보드 및 보고, 거버넌스, 위험 및 규정 준수, 모니터링 및 경고, 병렬화 및 분산 컴퓨팅 등): 자동화되고 확장 가능한 AI 모델 배포 워크플로에 대한 수요 증가로 인해 지속적인 통합/지속적 배포 부문은 2031년까지 194억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 업종별(BFSI, 정부 및 국방, 의료, 제조, IT 및 통신, 운송 및 물류, 기타): BFSI 부문에서 사기 탐지, 위험 관리 및 맞춤형 금융 서비스에 대한 AI 의존도가 높아짐에 따라 BFSI 부문은 2031년까지 177억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

ModelOps 시장지역분석

지역에 따라 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미 ModelOps 시장은 성숙한 AI 생태계, 초기 기술 채택 및 강력한 규제 프레임워크에 힘입어 2023년에 33.24%의 상당한 시장 점유율을 차지했으며 가치는 18억 9천만 달러에 달했습니다.

이 지역에는 특히 미국과 캐나다에서 AI 기반 기업, 선도적인 클라우드 서비스 제공업체, 확고한 ModelOps 공급업체가 집중되어 있습니다. AI 모델의 복잡성이 증가하고 의사결정 프로세스의 설명 가능성이 요구됨에 따라 AI 거버넌스, 규정 준수 및 자동화에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

북미의 금융 서비스, 의료, IT 및 통신 부문은 실시간 모니터링, 위험 완화 및 AI 확장성을 위해 ModelOps 솔루션을 활용하여 AI 채택의 최전선에 있습니다. 또한 이 지역은 강력한 벤처 캐피털 지원과 정부 지원 AI 연구 프로그램을 갖추고 있어 시장 확장을 더욱 가속화하고 있습니다.

아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 CAGR이 40.17%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 신속한 AI 채택, 클라우드 인프라 확장, AI/ML에 대한 기업 투자 증가로 인해 가속화되었습니다.

중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가가 정부와 민간 부문에서 AI 연구 및 개발에 막대한 자금을 지원하면서 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 또한 BFSI, 의료, 소매 및 통신 전반에 걸쳐 이 지역의 급속한 디지털 혁신으로 인해 확장 가능하고 자동화된 AI 모델 관리에 대한 필요성이 더욱 커졌습니다.

5G 네트워크와 엣지 컴퓨팅의 등장으로 멀티 클라우드 및 엣지 호환 ModelOps 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있으며, 이를 통해 기업은 다양한 환경에서 AI 모델을 원활하게 배포하고 관리할 수 있습니다.

아시아 태평양 지역의 AI 규제 확대는 아직 초기 단계이지만 거버넌스 및 규정 준수 목적으로 ModelOps 채택을 가속화할 것으로 예상됩니다.

규제 프레임워크

• 미국에서는, ModelOps는 AI 신뢰성, 안전성 및 편견 완화에 대한 지침을 제공하는 NIST(National Institute of Standards and Technology) AI 위험 관리 프레임워크의 영향을 받습니다. FFIEC(Federal Financial Institutions Examination Council) 지침은 보안 및 위험 관리를 보장하기 위해 금융 기관의 AI/ML 사용을 규제하는 반면, HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)는 규정 준수 및 환자 개인 정보 보호를 보장하기 위해 의료 데이터를 처리하는 AI 모델을 관리합니다.
• 유럽에서는, 유럽 연합(EU) 인공지능법(AI Act)은 AI 시스템에 대한 위험 기반 규제 프레임워크를 확립하고 투명성, 책임성 및 규정 준수를 강조합니다. 또한 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 AI 기반 데이터 처리를 규제하여 개인 정보 보호, 공정성 및 설명 가능성을 보장합니다. 국제표준화기구/국제전기기술위원회(ISO/IEC)도 산업 전반에 걸쳐 AI 거버넌스, 위험 관리 및 윤리적인 AI 배포에 대한 지침을 제공합니다.

경쟁 환경

ModelOps 산업은 빠른 혁신, 전략적 파트너십, AI 모델 수명주기 관리 솔루션의 지속적인 발전이 특징입니다. 시장의 주요 업체들은 기업 요구 사항을 충족하기 위해 자동화, 실시간 모니터링 및 규정 준수 기능을 통합하여 플랫폼 기능을 확장하는 데 중점을 두고 있습니다.

많은 기업이 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 모델 배포를 간소화하는 AI 기반 조정 도구에 투자하고 있습니다. 솔루션 제공업체는 기존 MLOps(기계 학습 작업), DevOps(개발 작업) 및 데이터 관리 솔루션과의 통합을 제공하여 시장 입지를 강화함으로써 상호 운용성을 강조합니다.

AI 스타트업의 전략적 인수와 클라우드 서비스 제공업체와의 파트너십은 기술 역량을 강화하고 고객 도달 범위를 확대하기 위한 일반적인 접근 방식입니다. 또한 플레이어는 비즈니스 사용자와 비기술적 이해관계자 사이에서 더 폭넓게 채택할 수 있도록 로우 코드 및 노코드 기능에 우선순위를 두고 있습니다.

또한 AI 거버넌스 및 설명 기능을 통해 경쟁적 차별화가 이루어지며 진화하는 규정을 준수할 수 있습니다. 많은 조직에서는 기업이 AI 의사결정에서 투명성과 책임성을 유지할 수 있도록 관리형 서비스와 AI 모델 감사 기능을 제공합니다.

기업들은 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장에서의 입지를 확고히 하기 위해 R&D, 오픈 소스 기여, 생태계 확장에 지속적으로 투자하고 있습니다.

• 2024년 11월 KNIME은 AI 거버넌스 및 ModelOps 기능을 강화하기 위해 Invus로부터 3천만 달러의 투자를 확보하여 총 자금을 5천만 달러로 늘렸습니다. 이번 투자는 엔터프라이즈 규모의 AI 배포, 자동화, 거버넌스를 지원할 것입니다. KNIME은 AI 비서인 K-AI를 선보이고 AI 모델 운용성을 향상시키기 위해 비즈니스 허브를 강화했습니다.

ModelOps 시장의 주요 회사 목록:

• IBM
• SAS 연구소 Inc.
• 데이터브릭스
• (주)씨3.ai
• 도미노 데이터 랩, Inc.
• ModelOp
• 데이터키친(주)
• 테라데이타
• 데이터트론
• 아이퓨전
• 아질렌 테크놀로지스
• 긱소
• 주식회사 도모모
• MathWorks, Inc.
• 클라우드 소프트웨어 그룹, Inc.

최근 개발(협력/제품 출시)

• 2024년 5월, ModelOp는 기업이 AI 위험을 평가하고 진화하는 규정을 준수할 수 있도록 지원하는 세계 최초의 AI 거버넌스 점수를 도입한 버전 3.3을 출시했습니다. 이 업데이트는 AI 거버넌스 인벤토리, 자동화된 규정 준수 제어 및 보고를 향상하여 모든 AI 이니셔티브 전반에 걸쳐 실시간 모니터링 및 위험 관리를 지원합니다.
• 2024년 5월, Teradata는 기업의 클라우드 현대화 및 AI 기반 분석 이니셔티브를 지원하기 위해 Amazon Web Services(AWS)와의 전략적 협력 계약(SCA)을 확장했습니다. 이번 협업을 통해 Teradata VantageCloud와 Amazon SageMaker 및 Amazon Bedrock의 통합이 향상되어 조직이 AI/ML 모델을 확장하고, ModelOps를 간소화하고, 생성 AI 사용 사례를 가속화하는 동시에 클라우드에서 안전하고 효율적인 데이터 관리를 보장할 수 있습니다.