Глобальный рынок ModelOps

Определение рынка

ModelOps (Model Operations) — это растущий рынок, ориентированный на управление, развертывание, мониторинг и управление жизненным циклом моделей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в производстве.

Это позволяет предприятиям эффективно масштабировать инициативы в области искусственного интеллекта, обеспечивая соответствие требованиям, надежность и производительность. Рынок охватывает такие отрасли, как финансы, здравоохранение и розничная торговля, благодаря чему искусственный интеллект легко интегрируется в рабочие процессы бизнеса.

Рынок ModelOpsОбзор

Объем мирового рынка ModelOps оценивался в 5,68 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет с 7,86 млрд долларов США в 2024 году до 79,00 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 39,06% в течение прогнозируемого периода.

Этот рынок развивается по мере того, как организации осознают необходимость упрощенного управления моделями ИИ, гарантируя, что модели остаются точными, объяснимыми и соответствующими бизнес-целям. Распространение периферийных вычислений и Интернета вещей еще больше стимулирует спрос на эффективное развертывание моделей в децентрализованных средах.

Растущая зависимость от обработки данных в реальном времени и прогнозной аналитики стимулирует инвестиции в решения ModelOps, которые поддерживают непрерывную интеграцию и доставку моделей искусственного интеллекта.

Основными компаниями, работающими в отрасли ModelOps, являются 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. и Cloud Software Group, Inc.

Кроме того, рост рынка стимулирует распространение отраслевых приложений искусственного интеллекта, таких как персонализированное здравоохранение, обнаружение мошенничества в финансах и интеллектуальная автоматизация производства.

Стратегическое сотрудничество между поставщиками облачных услуг, стартапами в области искусственного интеллекта и предприятиями способствует инновациям в платформах ModelOps, улучшая управление моделями, контроль версий и масштабируемость. Рынок продолжит расширяться за счет новых возможностей, интеграций и внедрения в масштабах всего предприятия, поскольку компании стремятся максимизировать ценность своих инициатив в области искусственного интеллекта.

• В августе 2024 года ModelOp объявила о раунде финансирования серии B в размере 10 миллионов долларов США под руководством Baird Capital для ускорения инноваций в области программного обеспечения для управления искусственным интеллектом. Инвестиции поддерживают расширение ModelOp, совершенствование продуктов и выход на рынок. ModelOp впервые в мире представила оценку управления искусственным интеллектом и была признана лучшей платформой управления искусственным интеллектом на церемонии вручения наград AI Breakthrough Awards 2024 года.

Ключевые моменты:

1. Размер отрасли ModelOps в 2023 году оценивался в 5,68 миллиарда долларов США.
2. Прогнозируется, что в период с 2024 по 2031 год рынок будет расти в среднем на 39,06%.
3. В 2023 году доля рынка Северной Америки составила 33,24% при оценке в 1,89 миллиарда долларов США.
4. Сегмент платформ в 2023 году принес доход в размере 3,29 млрд долларов США.
5. Ожидается, что к 2031 году сегмент машинного обучения достигнет 21,17 миллиарда долларов США.
6. Ожидается, что к 2031 году сегмент непрерывной интеграции/непрерывного развертывания достигнет 19,40 млрд долларов США.
7. Ожидается, что к 2031 году сегмент BFSI достигнет 17,70 млрд долларов США.
8. Ожидается, что рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет расти в среднем на 40,17% в течение прогнозируемого периода.

Драйвер рынка

«Развитие управления ИИ и масштабирование операций ИИ»

Рынок ModelOps расширяется, поскольку предприятия стремятся структурировать контроль над ИИ и оптимизировать операционные процессы. Кроме того, рынок движется за счет развития стандартов управления и соответствия ИИ, где компании активно внедряют структуры управления для повышения доверия, прозрачности и этичного использования ИИ.

Это включает в себя интеграцию обнаружения предвзятости, объяснимости и мониторинга производительности в рабочие процессы ИИ для обеспечения последовательного принятия решений. Организации могут снизить риски, одновременно максимизируя бизнес-результаты, основанные на искусственном интеллекте, за счет стандартизации механизмов аудита и надзора.

Еще одним важным драйвером рынка является масштабное внедрение ИИ, поскольку компании переходят от экспериментальных моделей ИИ к развертыванию ИИ в масштабах всего предприятия. Эффективное внедрение ИИ требует постоянного мониторинга, контроля версий и автоматического переобучения для поддержания точности и производительности.

Без надежной платформы ModelOps предприятия сталкиваются с такими проблемами, как фрагментация рабочих процессов и неэффективное обновление моделей. ModelOps гарантирует, что модели ИИ остаются адаптивными, объективными и соответствуют бизнес-целям, автоматизируя управление жизненным циклом и обеспечивая плавную интеграцию между отраслями.

• В сентябре 2023 года Teradata объявила о новых улучшениях своих возможностей ModelOps в ClearScape Analytics, призванных упростить развертывание моделей искусственного интеллекта и управление ими. Обновления включают в себя развертывание модели без кода, автоматический мониторинг и расширенные средства управления объяснимостью для обеспечения доверия к ИИ. Эти возможности помогают организациям ускорить внедрение ИИ, сократить время развертывания и улучшить управление жизненным циклом модели, позволяя предприятиям эффективно масштабировать инициативы в области ИИ.

Рыночный вызов

«Деградация модели ИИ»

Одной из основных проблем на рынке ModelOps является дрейф моделей искусственного интеллекта и снижение производительности, когда модели искусственного интеллекта и машинного обучения постепенно теряют свою точность прогнозирования по мере того, как распределение реальных данных со временем меняется. Эта проблема возникает из-за меняющегося поведения пользователей, изменения рыночных тенденций, сезонных колебаний и внешних сбоев, таких как экономические сдвиги или обновления нормативных требований.

Смещение модели может принимать различные формы, включая смещение концепции, когда меняется взаимосвязь между входными функциями и целевыми результатами, и смещение данных, когда статистические свойства входных данных отклоняются от исходного набора обучающих данных.

Последствия дрейфа моделей значительны, поскольку устаревшие модели ИИ могут давать предвзятые, неточные прогнозы и неоптимальные бизнес-решения. Снижение эффективности модели может привести к финансовым потерям, репутационному ущербу и рискам соблюдения требований в таких отраслях, как финансы, здравоохранение иэлектронная коммерция, где ИИ используется для обнаружения мошенничества, медицинской диагностики или персонализированных рекомендаций.

Организации, которые не могут своевременно устранить отклонения моделей, также могут столкнуться с увеличением эксплуатационных расходов из-за ручного вмешательства и частого повторного развертывания моделей. Предприятия интегрируют непрерывный мониторинг моделей, автоматическое обнаружение отклонений и механизмы упреждающего переобучения в свои рабочие процессы ModelOps.

Инструменты мониторинга на основе искусственного интеллекта отслеживают точность модели в режиме реального времени, отмечая отклонения от ожидаемых пороговых значений производительности. При обнаружении отклонения автоматические конвейеры переобучения могут инициировать обновления с использованием свежих релевантных данных для восстановления точности модели без необходимости обширного ручного вмешательства.

Рыночный тренд

«Автоматизация на основе искусственного интеллекта и мультиоблачное расширение»

Рынок ModelOps развивается, поскольку компании отдают приоритет автоматизации и гибкости инфраструктуры. Ключевой тенденцией на рынке является встроенный искусственный интеллект для автоматизированного мониторинга моделей, где автоматизация на основе искусственного интеллекта улучшает отслеживание производительности в реальном времени, обнаружение отклонений и непрерывное переобучение.

Традиционный ручной мониторинг требует ресурсов и подвержен задержкам, что приводит к ухудшению качества модели. Организации могут заранее выявлять отклонения, оптимизировать производительность ИИ и повышать операционную эффективность без вмешательства человека, встраивая автоматизацию в ModelOps.

Еще одна важная тенденция — расширение мультиоблачных и периферийных развертываний, поскольку предприятия ищут масштабируемые и гибкие инфраструктуры искусственного интеллекта. Рабочие нагрузки ИИ все чаще распределяются по гибридным, мультиоблачным и периферийным средам для оптимизации скорости обработки и распределения ресурсов.

Решения ModelOps, поддерживающие такое развертывание, позволяют организациям обрабатывать данные ближе к их источнику, сокращая задержки и повышая эффективность принятия решений в режиме реального времени. Это особенно важно в таких отраслях, как телекоммуникации, здравоохранение и производство, где знания, основанные на искусственном интеллекте, должны быть мгновенными и надежными.

• В июле 2024 года Comviva представила свою AI Workbench следующего поколения для MobiLytix Marketing Studio, предоставляющую операторам связи самоуправляемую платформу искусственного интеллекта без кода для управления ценностью клиентов. Рабочая среда включает в себя более сотни готовых к использованию структур моделей искусственного интеллекта и встроенную платформу MLOps для беспрепятственного развертывания моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Разработанное для максимизации общей ценности клиентов в секторах B2C и B2B, это решение ускоряет проведение клиентских кампаний в режиме реального времени, повышает автоматизацию и поддерживает ModelOps/AIOps.

Снимок отчета о рынке ModelOps

Сегментация рынка

• По предложению (платформа, услуги). В 2023 году сегмент платформ заработал 3,29 миллиарда долларов США благодаря растущему внедрению комплексных решений ModelOps, которые оптимизируют управление жизненным циклом моделей искусственного интеллекта.
• По модели (на основе агентов, на основе графов, лингвистических иМашинное обучение): Сегмент на основе графов занимал 22,20% доли рынка в 2023 году благодаря своей эффективности в обработке сложных взаимосвязей и зависимостей в приложениях, управляемых искусственным интеллектом.
• По приложениям (пакетная оценка, непрерывная интеграция/непрерывное развертывание, информационная панель и отчетность, управление, риски и соответствие требованиям, мониторинг и оповещение, распараллеливание и распределенные вычисления и другие): прогнозируется, что к 2031 году сегмент непрерывной интеграции/непрерывного развертывания достигнет 19,40 миллиардов долларов США из-за растущего спроса на автоматизированные и масштабируемые рабочие процессы развертывания моделей искусственного интеллекта.
• По вертикали (BFSI, правительство и оборона, здравоохранение, производство, ИТ и телекоммуникации, транспорт и логистика, другие): прогнозируется, что к 2031 году сегмент BFSI достигнет 17,70 млрд долларов США из-за растущей зависимости от искусственного интеллекта для обнаружения мошенничества, управления рисками и персонализированных финансовых услуг в секторе BFSI.

Рынок ModelOpsРегиональный анализ

В зависимости от региона рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку и Латинскую Америку.

Рынок ModelOps Северной Америки в 2023 году занимал значительную долю рынка — 33,24 % с оценкой в ​​1,89 миллиарда долларов США, что обусловлено развитой экосистемой искусственного интеллекта, ранним внедрением технологий и сильной нормативно-правовой базой.

В регионе высока концентрация предприятий, использующих искусственный интеллект, ведущих поставщиков облачных услуг и признанных поставщиков ModelOps, особенно в США и Канаде. Спрос на управление ИИ, соблюдение требований и автоматизацию растет из-за растущей сложности моделей ИИ и необходимости объяснения процессов принятия решений.

Секторы финансовых услуг, здравоохранения, ИТ и телекоммуникаций в Северной Америке находятся на переднем крае внедрения ИИ, используя решения ModelOps для мониторинга в реальном времени, снижения рисков и масштабируемости ИИ. Кроме того, в регионе имеется мощная поддержка венчурного капитала и поддерживаемые государством исследовательские программы в области искусственного интеллекта, что еще больше ускоряет расширение рынка.

Ожидается, что рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет демонстрировать самый быстрый рост: прогнозируемый среднегодовой темп роста составит 40,17% в течение прогнозируемого периода. Этот рост обусловлен быстрым внедрением ИИ, расширением облачной инфраструктуры и ростом корпоративных инвестиций в ИИ/МО.

Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, лидируют, а правительства и игроки частного сектора активно финансируют исследования и разработки в области искусственного интеллекта. Кроме того, быстрая цифровая трансформация региона в BFSI, здравоохранении, розничной торговле и телекоммуникациях усилила потребность в масштабируемом и автоматизированном управлении моделями искусственного интеллекта.

Развитие сетей 5G и периферийных вычислений еще больше повышает спрос на мультиоблачные и совместимые с периферией решения ModelOps, которые позволяют предприятиям беспрепятственно развертывать модели искусственного интеллекта и управлять ими в различных средах.

Ожидается, что расширение регулирования ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе, хотя и находится на ранних стадиях, также ускорит внедрение ModelOps в целях управления и обеспечения соответствия.

Нормативно-правовая база

• В США, ModelOps находится под влиянием системы управления рисками искусственного интеллекта Национального института стандартов и технологий (NIST), которая предоставляет рекомендации по надежности, безопасности и уменьшению предвзятости искусственного интеллекта. Руководящие принципы Федерального экзаменационного совета финансовых учреждений (FFIEC) регулируют использование искусственного интеллекта и машинного обучения в финансовых учреждениях для обеспечения безопасности и управления рисками, а Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) регулирует модели искусственного интеллекта, обрабатывающие медицинские данные, для обеспечения соответствия требованиям и конфиденциальности пациентов.
• В ЕвропеЗакон Европейского Союза (ЕС) об искусственном интеллекте (Закон об искусственном интеллекте) устанавливает основанную на рисках нормативную базу для систем искусственного интеллекта, уделяя особое внимание прозрачности, подотчетности и соблюдению требований. Кроме того, Общий регламент по защите данных (GDPR) регулирует обработку данных с помощью искусственного интеллекта, обеспечивая конфиденциальность, справедливость и объяснимость. Международная организация по стандартизации/Международная электротехническая комиссия (ISO/IEC) также предоставляет рекомендации по управлению ИИ, управлению рисками и этичному развертыванию ИИ в различных отраслях.

Конкурентная среда

Индустрия ModelOps характеризуется быстрыми инновациями, стратегическим партнерством и постоянной эволюцией решений по управлению жизненным циклом моделей искусственного интеллекта. Ключевые игроки на рынке сосредоточены на расширении возможностей своих платформ за счет интеграции функций автоматизации, мониторинга в реальном времени и обеспечения соответствия требованиям для удовлетворения потребностей предприятий.

Многие компании инвестируют в инструменты оркестрации на основе искусственного интеллекта, которые упрощают развертывание моделей в гибридных и мультиоблачных средах. Поставщики решений подчеркивают совместимость, предлагая интеграцию с существующими решениями для операций машинного обучения (MLOps), разработки (DevOps) и управления данными, чтобы укрепить свои позиции на рынке.

Стратегические приобретения стартапов в области искусственного интеллекта и партнерские отношения с поставщиками облачных услуг являются распространенными подходами к расширению технологических возможностей и расширению охвата клиентов. Кроме того, игроки отдают приоритет функциональности с низким кодированием и без него, чтобы обеспечить более широкое внедрение среди бизнес-пользователей и нетехнических заинтересованных сторон.

Конкурентная дифференциация также обусловлена ​​функциями управления и объяснительности искусственного интеллекта, обеспечивающими соответствие меняющимся правилам. Многие организации предоставляют управляемые услуги и возможность аудита моделей ИИ, чтобы помочь предприятиям поддерживать прозрачность и подотчетность при принятии решений с использованием ИИ.

Компании продолжают инвестировать в исследования и разработки, вклад в открытый исходный код и расширение экосистемы, чтобы укрепить свои позиции на рынке по мере роста спроса на масштабируемые решения искусственного интеллекта.

• В ноябре 2024 года KNIME получила от Invus инвестиции в размере 30 миллионов долларов США для улучшения управления искусственным интеллектом и возможностей ModelOps, в результате чего общий объем финансирования достиг 50 миллионов долларов США. Инвестиции будут поддерживать развертывание, автоматизацию и управление ИИ в масштабе предприятия. KNIME представила K-AI, помощника по искусственному интеллекту, и усовершенствовала свой Business Hub для улучшения операционализации модели искусственного интеллекта.

Список ключевых компаний на рынке ModelOps:

• ИБМ
• Институт САС Инк.
• Блоки данных
• C3.ai, Inc.
• Domino Data Lab, Inc.
• МодельОп
• ДатаКитчен, Инк.
• Терадата
• Дататрон
• iFusion
• Азилен Технологии
• Гиггсо
• Домо, ООО
• Компания MathWorks, Inc.
• Cloud Software Group, Inc.

Последние разработки (сотрудничество/запуск продукта)

• В мае 2024 г., ModelOp выпустила версию 3.3, представив первую в мире оценку управления ИИ, которая помогает предприятиям оценивать риски ИИ и обеспечивать соблюдение развивающихся правил. Обновление улучшает инвентаризацию управления ИИ, автоматизированный контроль соответствия требованиям и отчетность, обеспечивая мониторинг в реальном времени и управление рисками во всех инициативах ИИ.
• В мае 2024 г.Teradata расширила свое соглашение о стратегическом сотрудничестве (SCA) с Amazon Web Services (AWS) для поддержки предприятий в их инициативах по модернизации облака и аналитике на основе искусственного интеллекта. Сотрудничество улучшает интеграцию Teradata VantageCloud с Amazon SageMaker и Amazon Bedrock, позволяя организациям масштабировать модели искусственного интеллекта и машинного обучения, оптимизировать ModelOps и ускорять сценарии использования генеративного искусственного интеллекта, обеспечивая при этом безопасное и эффективное управление данными в облаке.