글로벌 Modelops 시장

시장 정의

ModelOps (Model Operations)는 생산에서 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 모델의 거버넌스, 배치, 모니터링 및 수명주기 관리에 중점을 둔 시장입니다.

이를 통해 기업은 규정 준수, 신뢰성 및 성능을 보장하여 AI 이니셔티브를 효율적으로 확장 할 수 있습니다. 시장은 금융, 의료 및 소매와 같은 산업에 걸쳐 AI를 원활하게 비즈니스 워크 플로우에 통합합니다.

Modelops 시장개요

Global Modelops 시장 규모는 2023 년에 568 억 달러로 평가되었으며 2031 년 2024 년 7,800 억 달러에서 2031 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR은 39.06%를 나타 냈습니다.

이 시장은 조직이 간소화 된 AI 모델 관리의 필요성을 인식하여 모델이 정확하고 설명 가능하며 비즈니스 목표와 일치하도록 보장함에 따라 발전하고 있습니다. Edge Computing 및 IoT의 확장은 분산 된 환경에서 효율적인 모델 배포에 대한 수요를 더욱 주도하고 있습니다.

실시간 데이터 처리 및 예측 분석에 대한 의존도는 AI 모델의 지속적인 통합 및 전달을 지원하는 ModelOps 솔루션에 대한 투자를 촉진합니다.

ModelOps 산업에서 운영되는 주요 회사는 IBM, SAS Institute Inc., Databricks, C3.AI, Inc., Domino Data Lab, Inc., Modelop, Datakitchen, Inc., Teradata, Datatron, Ifusion, Azilen Technologies, Giggso, Domo, Inc., Mathworks, Inc. 및 클라우드 소프트웨어 그룹입니다.

또한, 개인화 된 의료, 금융 사기 탐지 및 제조의 지능형 자동화와 같은 산업 별 AI 응용 프로그램의 확산은 시장을 늘리고 있습니다.

클라우드 제공 업체, AI 신생 기업 및 기업 간의 전략적 협력은 ModelOps 플랫폼에서 혁신을 촉진하고 모델 거버넌스, 버전 제어 및 확장 성 향상을 촉진하고 있습니다. 기업이 AI 이니셔티브의 가치를 극대화하려고함에 따라 시장은 새로운 기능, 통합 및 기업 전사적 채택으로 계속 확장 될 것입니다.

• 2024 년 8 월, Modelop은 AI 거버넌스 소프트웨어 혁신을 가속화하기 위해 Baird Capital이 이끄는 1 천만 시리즈 B 펀딩 라운드를 발표했습니다. 이 투자는 Modelop의 확장, 제품 발전 및 시장 진출 노력을 지원합니다. Modelop은 세계 최초의 AI 거버넌스 점수를 소개했으며 2024 AI 혁신상에서 최고의 AI 거버넌스 플랫폼으로 인정 받았습니다.

주요 하이라이트 :

1. Modelops 산업 규모는 2023 년 568 억 달러로 평가되었습니다.
2. 시장은 2024 년에서 2031 년까지 39.06%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북아메리카는 2023 년에 33.24%의 시장 점유율을 기록했으며, 18 억 8 천만 달러의 평가를 받았다.
4. 플랫폼 부문은 2023 년에 329 억 달러의 매출을 기록했습니다.
5. 머신 러닝 부문은 2031 년까지 2,17 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.
6. 지속적인 통합/연속 배포 부문은 2031 년까지 1940 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.
7. BFSI 부문은 2031 년까지 1,700 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
8. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 40.17%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버

"AI 거버넌스 진화 및 AI 운영 스케일링"

기업이 구조화 된 AI 감독과 간소화 된 운영 프로세스를 추구함에 따라 Modelops 시장은 확장되고 있습니다. 또한 시장은 AI 거버넌스 및 규정 준수 표준을 발전시켜 기업이 신뢰, 투명성 및 윤리적 AI 사용을 향상시키기 위해 사전에 거버넌스 프레임 워크를 구현하고 있습니다.

여기에는 바이어스 감지, 설명 및 성능 모니터링을 AI 워크 플로우에 통합하여 일관된 의사 결정을 보장하는 것이 포함됩니다. 조직은 감사 및 감독 메커니즘을 표준화하여 AI 중심 비즈니스 결과를 극대화하면서 위험을 완화 할 수 있습니다.

시장의 또 다른 중요한 동인은 회사가 실험적인 AI 모델에서 엔터프라이즈 전역의 AI 배포로 이동함에 따라 AI를 규모로 운영하는 것입니다. 효과적인 AI 구현에는 정확성과 성능을 유지하기 위해 지속적인 모니터링, 버전 제어 및 자동 재교육이 필요합니다.

비즈니스는 강력한 ModelOps 프레임 워크없이 단편화 된 워크 플로 및 비효율적 인 모델 업데이트와 같은 과제에 직면 해 있습니다. ModelOps는 AI 모델이 수명주기 관리를 자동화하여 산업 전반에 걸쳐 원활한 통합을 제공함으로써 적응력 있고 편견이 없으며 비즈니스 목표와 일치하도록합니다.

• 2023 년 9 월, Teradata는 AI 모델 배포 및 거버넌스를 단순화하기 위해 ClearScape Analytics의 ModelOps 기능을 새로운 개선 사항을 발표했습니다. 업데이트에는 신뢰할 수있는 AI를 보장하기 위해 No-Code 모델 배포, 자동 모니터링 및 고급 설명 컨트롤이 포함됩니다. 이러한 기능은 조직이 AI 채택을 가속화하고 배포 시간을 줄이며 모델 라이프 사이클 관리를 향상시켜 비즈니스가 AI 이니셔티브를 효율적으로 확장 할 수 있도록 도와줍니다.

시장 도전

"AI 모델 저하"

Modelops 시장의 주요 과제 중 하나는 AI 모델 드리프트 및 성능 저하입니다. AI 및 ML 모델은 실제 데이터 분포가 시간이 지남에 따라 변할 때 점차 예측 정확도를 잃습니다. 이 문제는 진화하는 사용자 행동, 시장 동향 변화, 계절 변화 및 경제 변화 또는 규제 업데이트와 같은 외부 중단으로 인해 발생합니다.

모델 드리프트는 입력 기능과 대상 결과 사이의 관계가 변경되는 개념 드리프트와 입력 데이터의 통계적 특성이 원래 교육 데이터 세트에서 멀어지는 데이터 드리프트를 포함한 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

구식 AI 모델이 편향된 예측, 부정확 한 예측 및 차선책 결정을 생성 할 수 있기 때문에 모델 드리프트의 결과는 중요합니다. 모델 성능 감소는 금융, 의료 및와 같은 산업의 재무 손실, 평판 손상 및 규정 준수 위험으로 이어질 수 있습니다.전자 상거래, AI가 사기 탐지, 의료 진단 또는 개인화 된 권장 사항에 사용되는 경우.

수동 중재와 빈번한 모델 재배치로 인해 모델 드리프트를 적시에 해결하지 못하는 조직은 또한 운영 비용이 증가 할 수 있습니다. 기업은 연속 모델 모니터링, 자동 드리프트 감지 및 사전 재교육 메커니즘을 ModelOps 워크 플로에 통합하고 있습니다.

AI 구동 모니터링 도구 트랙 모델 정확도를 실시간으로 추적하여 예상 성능 임계 값에서 편차를 표시합니다. 드리프트가 감지되면 자동 재교육 파이프 라인은 광범위한 수동 개입없이 모델 정확도를 복원하기 위해 새로운 관련 데이터를 사용하여 업데이트를 트리거 할 수 있습니다.

시장 동향

"AI 구동 자동화 및 멀티 클라우드 확장"

Modelops 시장은 비즈니스가 자동화 및 인프라 유연성을 우선시함에 따라 발전하고 있습니다. 시장의 주요 추세는 자동화 된 모델 모니터링을위한 AI를 포함하여 AI 구동 자동화가 실시간 성능 추적, 드리프트 감지 및 연속 재교육을 향상시키는 것입니다.

전통적인 수동 모니터링은 리소스 집약적이며 지연되기 쉬우므로 모델 저하로 이어집니다. 조직은 모델PS 내에 자동화를 포함시켜 광범위한 인간의 개입없이 편차를 사전에 감지하고 AI 성능을 최적화하며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

또 다른 중요한 추세는 기업이 확장 가능하고 유연한 AI 인프라를 추구함에 따라 멀티 클라우드 및 에지 배포의 확장입니다. AI 워크로드는 하이브리드, 멀티 클라우드 및 에지 환경에 점점 더 배포되어 처리 속도 및 리소스 할당을 최적화합니다.

이러한 배포를 지원하는 ModelOps 솔루션을 통해 조직은 데이터에 가까운 데이터를 처리하여 대기 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다. 이는 AI 중심의 통찰력이 즉각적이고 신뢰할 수 있어야하는 통신, 의료 및 제조와 같은 산업에서 특히 중요합니다.

• 2024 년 7 월, Comviva는 Mobilytix Marketing Studio의 차세대 AI 워크 벤치를 공개했으며 고객 가치 관리를위한 자체 관리, No-Code AI 플랫폼으로 통신 사업자에게 권한을 부여했습니다. 워크 벤치에는 수백 가지가 넘는 즉시 사용 가능한 AI 모델 프레임 워크와 원활한 AI/ML 모델 배포를위한 내장 된 MLOPS 플랫폼이 포함되어 있습니다. B2C 및 B2B 부문의 고객 수명 가치를 최대화하도록 설계된 솔루션은 실시간 고객 캠페인 전달을 가속화하고 자동화를 향상 시키며 ModelOps/AIOP를 지원합니다.

Modelops 시장 보고서 스냅 샷

분할	세부
제공함으로써	플랫폼, 서비스
모델 별	에이전트 기반, 그래프 기반, 언어학, 기계 학습 등
응용 프로그램에 의해	배치 스코어링, 지속적인 통합/지속적인 배포, 대시 보드 및보고, 거버넌스, 위험 및 규정 준수, 모니터링 및 경고, 병렬화 및 분산 컴퓨팅, 기타
수직으로	BFSI, 정부 및 방어, 의료, 제조, IT 및 통신, 운송 및 물류, 기타
지역별	북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코
	유럽: 프랑스, ​​영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽
	아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양
	중동 및 아프리카: 터키, UAE, 사우디 아라비아, 남아프리카, 나머지 중동 및 아프리카
	남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지

시장 세분화

• 제공 (플랫폼, 서비스) : 플랫폼 세그먼트는 AI 모델 라이프 사이클 관리를 간소화하는 엔드 투 엔드 ModelOps 솔루션의 채택으로 인해 2023 년에 329 억 달러를 벌었습니다.
• 모델 별 (에이전트 기반, 그래프 기반, 언어 및기계 학습) : 그래프 기반 부문은 AI 중심 애플리케이션의 복잡한 관계 및 종속성을 처리하는 효과로 인해 2023 년 시장의 22.20%를 유지했습니다.
• 응용 프로그램 (배치 스코어링, 지속적인 통합/지속적인 배포, 대시 보드 및보고, 거버넌스, 위험 및 규정 준수, 모니터링 및 경고 및 분산 컴퓨팅 및 기타) : 지속적인 통합/지속적인 배치 세그먼트는 2031 년까지 1940 억 달러에 도달 할 것으로 예상되며, 자동 AI 모델 수립 작업 플로우에 대한 수요가 증가 할 것으로 예상됩니다.
• 수직 (BFSI, 정부 및 방어, 의료, 제조, IT 및 통신, 운송 및 물류, 기타) : BFSI 부문은 BFSI 부문의 사기 탐지, 위험 관리 및 개인화 된 금융 서비스에 대한 AI에 대한 AI에 대한 의존도가 2031 년까지 미화 170 억 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.

Modelops 시장지역 분석

지역을 기반으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

North America Modelops 시장은 2023 년에 33.24%의 상당한 시장 점유율을 차지했으며, 성숙한 AI 생태계, 조기 기술 채택 및 강력한 규제 프레임 워크에 의해 주도되는 18,89 억 달러의 평가를 받았습니다.

이 지역은 AI 중심 기업, 주요 클라우드 서비스 제공 업체 및 특히 미국 및 캐나다에서 모델 탑 공급 업체를 설립했습니다. AI 모델의 복잡성이 증가하고 의사 결정 프로세스의 설명이 필요하기 때문에 AI 거버넌스, 규정 준수 및 자동화에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

북아메리카의 금융 서비스, 의료 및 IT 및 통신 부문은 AI 채택의 최전선에 있으며 실시간 모니터링, 위험 완화 및 AI 확장 성을위한 ModelOps 솔루션을 활용합니다. 또한이 지역은 강력한 벤처 자본 지원과 정부 지원 AI 연구 프로그램을 보유하고있어 시장의 확장을 더욱 가속화합니다.

아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 40.17%의 예상 CAGR과 함께 가장 빠른 성장을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 빠른 AI 채택, 클라우드 인프라 확대 및 AI/ML에 대한 엔터프라이즈 투자 증가에 의해 촉진됩니다.

중국, 인도, 일본 및 한국과 같은 국가는 정부와 민간 부문 선수들이 AI 연구 개발에 많은 자금을 지원함으로써 책임을 맡고 있습니다. 또한 BFSI, 의료, 소매 및 통신에 걸친이 지역의 빠른 디지털 혁신은 확장 가능하고 자동화 된 AI 모델 관리의 필요성을 강화했습니다.

5G 네트워크와 에지 컴퓨팅의 증가로 인해 멀티 클라우드 및 에지 호환 모델 탑 솔루션에 대한 수요가 더욱 높아져 기업이 다양한 환경에 걸쳐 AI 모델을 완벽하게 배포하고 관리 할 수 ​​있습니다.

아시아 태평양의 AI 규정의 확장은 여전히 ​​초기 단계이지만 거버넌스 및 준수 목적으로 ModelOps의 채택을 가속화 할 것으로 예상됩니다.

규제 프레임 워크

• 미국에서, ModelOps는 NIST (National Institute of Standards and Technology) AI 위험 관리 프레임 워크의 영향을받으며 AI 신뢰성, 안전 및 편견 완화에 대한 지침을 제공합니다. FFIEC (Federal Financial Institutions Examination Council) 지침은 보안 및 위험 관리를 보장하기 위해 금융 기관에서 AI/ML 사용을 규제하는 반면 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)는 의료 데이터를 처리하여 준수 및 환자 개인 정보를 보장하는 AI 모델을 관리합니다.
• 유럽에서, 유럽 연합 (EU) 인공 지능법 (AI Act)은 AI 시스템에 대한 위험 기반 규제 프레임 워크를 설립하여 투명성, 책임 및 규정 준수를 강조합니다. 또한 GDPR (General Data Protection Regulation)은 AI 중심 데이터 처리를 조절하여 개인 정보 보호, 공정성 및 설명을 보장합니다. 국제 표준화/국제 전기 기술위원회 (ISO/IEC)는 또한 산업 전반에 걸쳐 AI 거버넌스, 위험 관리 및 윤리적 AI 배치에 대한 지침을 제공합니다.

경쟁 환경

ModelOps 산업은 빠른 혁신, 전략적 파트너십 및 AI 모델 라이프 사이클 관리 솔루션의 지속적인 발전을 특징으로합니다. 시장의 주요 업체는 엔터프라이즈 요구를 충족시키기 위해 자동화, 실시간 모니터링 및 규정 준수 기능을 통합하여 플랫폼 기능을 확장하는 데 중점을 둡니다.

많은 회사들이 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에 걸쳐 모델 배포를 간소화하는 AI 구동 오케스트레이션 도구에 투자하고 있습니다. 솔루션 제공 업체는 기존 기계 학습 운영 (MLOPS), 개발 운영 (DEVOPS) 및 데이터 관리 솔루션과의 통합을 제공하여 상호 운용성을 강조하여 시장 위치를 ​​강화합니다.

클라우드 서비스 제공 업체와의 AI 스타트 업 및 파트너십의 전략적 인수는 기술 기능을 향상시키고 고객 도달 범위를 확장하는 일반적인 접근법입니다. 또한, 플레이어는 비즈니스 사용자와 비 기술적 이해 관계자 간의 광범위한 채택을 가능하게하기 위해 저 코드 및 무 코드 기능을 우선시하고 있습니다.

경쟁력있는 차별화는 또한 AI 거버넌스 및 설명 기능에 의해 주도되어 진화하는 규정 준수를 보장합니다. 많은 조직은 기업이 AI 의사 결정에서 투명성과 책임을 유지할 수 있도록 관리 서비스 및 AI 모델 감사를 제공합니다.

기업은 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장에서 발판을 강화하기 위해 R & D, 오픈 소스 기부 및 생태계 확장에 계속 투자하고 있습니다.

• 2024 년 11 월, Knime은 AI 거버넌스 및 Modelops 기능을 향상시키기 위해 Invus에서 3 천만 달러의 투자를 확보하여 총 자금을 5 천만 달러에 이끌었습니다. 투자는 엔터프라이즈 규모의 AI 배포, 자동화 및 거버넌스를 지원할 것입니다. Knime은 AI 보조원 인 K-AI를 도입하고 AI 모델 운영을 개선하기 위해 비즈니스 허브를 강화했습니다.

Modelops Market의 주요 회사 목록 :

• IBM
• SAS Institute Inc.
• Databricks
• C3.ai, Inc.
• Domino Data Lab, Inc.
• Modelop
• Datakitchen, Inc.
• 테라 다다
• 데이터 론
• 이면
• Azilen 기술
• giggso
• Domo, Inc.
• Mathworks, Inc.
• Cloud Software Group, Inc.

최근 개발 (협업/제품 출시)

• 2024 년 5 월, Modelop은 버전 3.3을 시작하여 기업이 AI 위험을 평가하고 진화하는 규정 준수를 보장 할 수 있도록 세계 최초의 AI 거버넌스 점수를 도입했습니다. 이 업데이트는 AI 거버넌스 인벤토리, 자동 규정 준수 제어 및보고를 향상시켜 모든 AI 이니셔티브에서 실시간 모니터링 및 위험 관리를 가능하게합니다.
• 2024 년 5 월, Teradata는 AWS (Amazon Web Services)와 전략적 협업 계약 (SCA)을 확장하여 클라우드 현대화 및 AI 중심 분석 이니셔티브의 기업을 지원했습니다. 이 협업은 Teradata VantageCloud와 Amazon Sagemaker 및 Amazon Bedrock과의 통합을 향상시켜 조직이 AI/ML 모델을 확장하고 ModelOps를 간소화하며 클라우드에서 안전하고 효율적인 데이터 관리를 보장하면서 생성 AI 사용 사례를 가속화 할 수 있도록합니다.