Глобальный рынок моделей

Рыночное определение

Modelops (Model Operations) - это растущий рынок, ориентированный на модели управления, развертывания, мониторинга и управления жизненным циклом искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в производстве.

Это позволяет предприятиям эффективно масштабировать инициативы по ИИ, обеспечивая соблюдение, надежность и производительность. Рыночные отрасли промышленности, такие как финансы, здравоохранение и розничная торговля, интегрируя ИИ в бизнес -процессы.

ModelOps MarketОбзор

Размер рынка Global Modelops был оценен в 5,68 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет расти с 7,86 млрд долларов США в 2024 году до 79,00 млрд долларов к 2031 году, демонстрируя CAGR 39,06% в течение прогнозируемого периода.

Этот рынок развивается, поскольку организации осознают необходимость оптимизированного управления модели ИИ, гарантируя, что модели оставались точными, объяснимыми и соответствующими бизнес -целями. Расширение краевых вычислений и IoT еще больше стимулирует спрос на эффективное развертывание модели в децентрализованных средах.

Растущая зависимость от обработки данных в режиме реального времени и прогнозной аналитики использует инвестиции в решения моделей, которые поддерживают непрерывную интеграцию и доставку моделей искусственного интеллекта.

Основными компаниями, работающими в индустрии моделей, являются IBM, SAS Institute Inc., Databricks, C3.AI, Inc., Domino Data Lab, Inc., Modelop, Datakitchen, Inc., Teradata, DataTron, Iffusion, Azilen Technologies, Giggso, Domo, Inc., Mathworks, Inc. и Cloud Software Group, Inc.

Кроме того, распространение отраслевых приложений ИИ, таких как персонализированное здравоохранение, обнаружение мошенничества в области финансов и интеллектуальная автоматизация в производстве, повышает рынок.

Стратегическое сотрудничество между облачными поставщиками, стартапами искусственного интеллекта и предприятиями способствует инновациям на платформах моделей, улучшая управление моделями, контроль версий и масштабируемость. Рынок будет продолжать расширяться с новыми возможностями, интеграциями и принятием по всему предприятию, поскольку предприятия стремятся максимизировать ценность их инициатив в области ИИ.

• В августе 2024 года Modelop объявила о раунде финансирования серии B в размере 10 миллионов долларов США во главе с Baird Capital для ускорения программного обеспечения для управления искусственным интеллектом. Инвестиции поддерживают расширение Modelop, достижения продукта и усилия по выходу на рынок. Modelop представила первый в мире балл управления ИИ и был признан лучшей платформой управления ИИ на премии AI AI AI 2024 года.

Ключевые основные моменты:

1. Размер индустрии Modelops был оценен в 5,68 млрд долларов США в 2023 году.
2. Предполагается, что рынок будет расти на 39,06% с 2024 по 2031 год.
3. В 2023 году в Северной Америке доля рынка составила 33,24% с оценкой 1,89 миллиарда долларов США.
4. В 2023 году сегмент платформы получил 3,29 миллиарда долларов США.
5. Ожидается, что сегмент машинного обучения достигнет 21,17 млрд долларов к 2031 году.
6. Ожидается, что сегмент непрерывной интеграции/непрерывного развертывания достигнет 19,40 млрд долларов США к 2031 году.
7. Ожидается, что сегмент BFSI достигнет 17,70 млрд долларов к 2031 году.
8. Ожидается, что рынок в Азиатско -Тихоокеанском регионе вырастет в среднем на 40,17% в течение прогнозируемого периода.

Рыночный драйвер

«Развитие управления ИИ и масштабирование операций по ИИ»

Рынок ModelOps расширяется, поскольку предприятия ищут структурированный контроль ИИ и оптимизированные эксплуатационные процессы. Кроме того, рынок обусловлен развивающимися стандартами управления ИИ и соответствия, где предприятия активно внедряют рамки управления для повышения доверия, прозрачности и этического использования ИИ.

Это включает в себя интеграцию обнаружения, объяснения и мониторинга производительности и мониторинга производительности в рабочие процессы искусственного интеллекта, чтобы обеспечить последовательное принятие решений. Организации могут смягчить риски, максимизируя бизнес бизнес-результатов, стандартизируя аудит и механизмы надзора.

Другим важным движением рынка является эксплуатизация ИИ в масштабе, поскольку компании переходят от экспериментальных моделей ИИ к развертыванию ИИ в масштабах предприятия. Эффективная реализация искусственного интеллекта требует непрерывного мониторинга, управления версиями и автоматической переподготовки для поддержания точности и производительности.

Предприятия сталкиваются с проблемами, такими как фрагментированные рабочие процессы и неэффективные обновления модели без надежной структуры Modelops. Modelops гарантирует, что модели искусственного интеллекта остаются адаптивными, беспристрастными и соответствующими бизнес -целями путем автоматизации управления жизненным циклом, управляя бесшовной интеграцией в разных отраслях.

• В сентябре 2023 года Teradata объявила о новых усовершенствованиях своих возможностей ModelOps в Analytics ClearScape для упрощения развертывания и управления модели ИИ. Обновления включают в себя развертывание модели без кодов, автоматический мониторинг и расширенную контроль объяснения для обеспечения надежного ИИ. Эти возможности помогают организациям ускорить принятие искусственного интеллекта, сократить время развертывания и улучшить управление жизненным циклом модели, позволяя предприятиям эффективно масштабировать инициативы по ИИ.

Рыночный вызов

"Разложение модели ИИ"

Одной из основных проблем на рынке ModelOps является дрейф и ухудшение производительности ИИ, где модели ИИ и ML постепенно теряют свою прогнозирующую точность, поскольку реальные распределения данных с течением времени сдвигаются. Эта проблема возникает из -за развития поведения пользователей, изменения тенденций рынка, сезонных вариаций и внешних сбоев, таких как экономические сдвиги или нормативные обновления.

Модельный дрейф может принимать различные формы, включая дрейф концепции, где взаимосвязь между входными характеристиками и целевыми результатами изменяется, и дрейф данных, где статистические свойства входных данных смещаются от исходного обучающего набора данных.

Последствия модельного дрейфа являются значительными, поскольку устаревшие модели ИИ могут привести к смещенным прогнозам, неточным прогнозам и неоптимальным бизнес -решениям. Падение эффективности модели может привести к финансовым потерям, повреждению репутации и рискам соответствия в таких отраслях, как финансы, здравоохранение иЭлектронная коммерция, где ИИ используется для обнаружения мошенничества, медицинских диагнозов или персонализированных рекомендаций.

Организации, которые не могут своевременно решать модельный дрейф, могут также столкнуться с увеличением эксплуатационных затрат из-за ручных вмешательств и частых повторных развертываний модели. Предприятия интегрируют непрерывный мониторинг модели, автоматизированное обнаружение дрейфа и проактивные механизмы переподготовки в свои рабочие процессы Modelops.

Инструменты мониторинга, управляемые AI, отслеживают точность модели в режиме реального времени, отмечая отклонения от ожидаемых порогов производительности. При обнаружении дрейфа автоматические конвейеры для переподготовки могут запускать обновления, используя свежие, соответствующие данные для восстановления точности модели, не требуя обширного ручного вмешательства.

Тенденция рынка

«АИ-управляемая автоматизация и расширение мульти-облака»

Рынок ModelOps продвигается, поскольку предприятия определяют приоритет автоматизации и гибкости инфраструктуры. Ключевой тенденцией на рынке является встроенный ИИ для автоматического мониторинга модели, где автоматизация, управляемая ИИ, улучшает отслеживание производительности в реальном времени, обнаружение дрейфа и непрерывную переподготовку.

Традиционный ручной мониторинг является ресурсоемким и подверженным задержкам, что приводит к деградации модели. Организации могут активно обнаруживать отклонения, оптимизировать производительность ИИ и повысить эффективность эксплуатации без обширного вмешательства человека путем внедрения автоматизации в модели.

Другая значительная тенденция-расширение мульти-облачных развертываний, поскольку предприятия ищут масштабируемую и гибкую инфраструктуру ИИ. Рабочие нагрузки ИИ все чаще распределяются по гибридным, мульти-облачным и краевым средам для оптимизации скорости обработки и распределения ресурсов.

Решения ModelOps, поддерживающие эти развертывания, позволяют организациям обрабатывать данные ближе к его источнику, сокращать задержку и улучшить принятие решений в реальном времени. Это особенно важно в таких отраслях, как телекоммуникации, здравоохранение и производство, где ИИ-управляемые понимания должны быть непосредственными и надежными.

• В июле 2024 года Comviva представила свой AI Workbench следующего поколения для Mobilytix Marketing Studio, расширив возможности операторов телекоммуникаций с самоуправляемой платформой ИИ без кодов для управления ценностями клиентов. Workbench включает в себя более ста готовых к использованию модельных фреймворков ИИ и встроенной платформы MLOPS для бесшовного развертывания модели AI/ML. Решение, разработанное для максимизации времени жизни клиентов в секторах B2C и B2B, ускоряет доставку кампании клиентов в реальном времени, улучшает автоматизацию и поддерживает ModelOPS/AIOPS.

Снимок отчета о рынке моделей

Сегментация	Подробности
Предлагая	Платформа, услуги
По модели	Агент на основе графика, лингвистическое, машинное обучение, другие
По приложению	Пакетная оценка, непрерывная интеграция/непрерывное развертывание, панель панели и отчетность, управление, риск и соответствие, мониторинг и оповещение, параллелизация и распределенные вычисления, другие
Вертикальным	BFSI, правительство и оборона, здравоохранение, производство, ИТ и телекоммуникации, транспорт и логистика, другие
По региону	Северная Америка: США, Канада, Мексика
	Европа: Франция, Великобритания, Испания, Германия, Италия, Россия, остальная часть Европы
	Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Индия, Австралия, АСЕАН, Южная Корея, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
	Ближний Восток и Африка: Турция, ОАЭ, Саудовская Аравия, Южная Африка, остальная часть Ближнего Востока и Африки
	Южная Америка: Бразилия, Аргентина, остальная часть Южной Америки

Сегментация рынка

• Предлагая (платформу, услуги): сегмент платформы заработал 3,29 млрд долларов США в 2023 году из-за растущего внедрения решений для сквозных моделей, которые упростит управление жизненным циклом Model Model.
• По модели (на основе агента, на графиках, лингвистическом иМашинное обучение): Сегмент на основе графика занимал 22,20% доли рынка в 2023 году из-за его эффективности в обращении с сложными отношениями и зависимостями в приложениях, управляемых AI.
• По приложению (пакетная оценка, непрерывная интеграция/непрерывное развертывание, панель мониторинга и отчетности, управление, риск и соответствие, мониторинг и оповещение, параллелизация и распределенные вычисления и другие): отрез непрерывного интеграции/непрерывного развертывания прогнозируется на достижение 19,40 миллиарда долларов США к 2031 году, согласно увеличению спроса на автоматизированный и масштабируемый DELOLE -leploow.
• По вертикали (BFSI, правительство и оборону, здравоохранение, производство, ИТ и телекоммуникации, транспортировку и логистику, другие): сегмент BFSI, по прогнозам, достигнет 17,70 млрд долларов США к 2031 году из -за растущей зависимости от AI для обнаружения мошенничества, управления рисками и персонализированных финансовых служб в секторе BFSI.

ModelOps MarketРегиональный анализ

Основываясь на регионе, рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско -Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке и Латинской Америке.

В 2023 году рынок моделей в Северной Америке составлял значительную долю рынка в 33,24% с оценкой 1,89 млрд долларов США, обусловленной ее зрелой экосистемой ИИ, ранним внедрением технологий и сильными нормативными рамками.

Регион имеет высокую концентрацию предприятий, основанных на искусственном интеллекте, ведущих поставщиков облачных услуг и созданных поставщиков ModelOPS, особенно в США и Канаде. Спрос на управление, соблюдение и автоматизацию ИИ растет из-за растущей сложности моделей ИИ и необходимости объяснения в процессах принятия решений.

Финансовые услуги, здравоохранение и сектора IT & Telecommunications в Северной Америке находятся на переднем крае принятия искусственного интеллекта, используя решения ModelOps для мониторинга в реальном времени, снижения рисков и масштабируемости искусственного интеллекта. Кроме того, регион обладает сильной поддержкой венчурного капитала и поддерживаемыми правительством программ ИИ, что еще больше ускоряет расширение рынка.

Ожидается, что рынок в Азиатско -Тихоокеанском регионе зарегистрирует самый быстрый рост, с прогнозируемым CAGR на 40,17% в течение прогнозируемого периода. Этот рост подпитывается быстрым внедрением ИИ, расширением облачной инфраструктуры и растущими инвестициями в предприятие в AI/мл.

Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, возглавляют это обвинение, а правительства и игроки частного сектора в значительной степени финансируют исследования и разработки ИИ. Кроме того, быстрое цифровое преобразование региона в BFSI, здравоохранении, розничной торговле и телекоммуникациях усилила необходимость в масштабируемом и автоматизированном управлении модели ИИ.

Рост сети 5G и краевые вычисления дополнительно повышает спрос на решения из нескольких облаков и совместимых с краями, что позволяет предприятиям развертываться и управлять моделями ИИ плавно в разных средах.

Ожидается, что расширение правил ИИ в Азиатско -Тихоокеанском регионе, хотя и на ранних стадиях, также ускорит принятие моделей для управления и целей соблюдения.

Нормативные рамки

• В США, Modelops под влиянием Национального института стандартов и технологий (NIST) Структуры управления рисками рисков, которая предоставляет руководящие принципы для надежности, безопасности и смягчения последствий предвзятости. Руководящие принципы Федерального экзаменационного совета по финансовым учреждениям (FFIEC) регулируют использование AI/мл в финансовых учреждениях для обеспечения безопасности и управления безопасностью и рисками, в то время как Закон о моделях медицинского страхования и подотчетности (HIPAA) регулирует модели искусственного интеллекта, обрабатывая данные здравоохранения для обеспечения соблюдения и конфиденциальности пациентов.
• В ЕвропеЗакон о искусственном интеллекте Европейского Союза (ЕС) (Закон об ИИ) устанавливает основанную на рисках нормативно-правовые базы для систем ИИ, подчеркивая прозрачность, подотчетность и соответствие. Кроме того, общее регулирование защиты данных (GDPR) регулирует обработку данных, управляемую AI, обеспечивая конфиденциальность, справедливость и объяснение. Международная организация по стандартизации/Международной электротехнической комиссии (ISO/IEC) также предоставляет руководящие принципы для управления ИИ, управления рисками и этического развертывания ИИ в разных отраслях.

Конкурентная ландшафт

Индустрия ModelOps характеризуется быстрыми инновациями, стратегическими партнерскими отношениями и постоянной эволюцией решений для управления жизненным циклом искусственного интеллекта. Ключевые игроки на рынке сосредоточены на расширении возможностей своих платформ путем интеграции автоматизации, мониторинга в реальном времени и соответствия требованиям для удовлетворения требований предприятия.

Многие компании инвестируют в инструменты оркестровки, управляемые искусственным интеллектом, которые оптимизируют развертывание моделей в гибридных и много облачных средах. Поставщики решений подчеркивают совместимость, предлагая интеграцию с существующими операциями машинного обучения (MLOP), операциями разработки (DevOps) и решениями по управлению данными для укрепления своей рыночной позиции.

Стратегические приобретения стартапов и партнерских отношений с поставщиками облачных услуг являются общими подходами к расширению технологических возможностей и расширению охвата клиентов. Кроме того, игроки определяют приоритеты функциональных возможностей с низким кодом и кода, чтобы обеспечить более широкое принятие среди бизнес-пользователей и нетехнических заинтересованных сторон.

Конкурентная дифференциация также обусловлена ​​функциями управления и объяснения ИИ, обеспечивающих соответствие развивающимся правилам. Многие организации предоставляют управляемые услуги и модель искусственного интеллекта, чтобы помочь предприятиям поддерживать прозрачность и подотчетность в принятии решений искусственным интеллектом.

Компании продолжают инвестировать в НИОКР, взносы с открытым исходным кодом и расширение экосистемы, чтобы укрепить их опору на рынке по мере роста спроса на масштабируемые решения ИИ.

• В ноябре 2024 года Knime получил 30 миллионов долларов США от Invus для расширения возможностей управления ИИ и моделей, в результате чего общее финансирование до 50 миллионов долларов США. Инвестиции будут поддерживать развертывание, автоматизация и управление в масштабе предприятия. Knime представила K-AI, помощника искусственного интеллекта, и улучшил свой бизнес-центр для улучшения операционализации модели искусственного интеллекта.

Список ключевых компаний на рынке моделей:

• IBM
• SAS Institute Inc.
• DataBricks
• C3.AI, Inc.
• Domino Data Lab, Inc.
• Modelop
• Datakitchen, Inc.
• Терадата
• DataTron
• ifusion
• Азиленные технологии
• Гиггсо
• Domo, Inc.
• The Mathworks, Inc.
• Cloud Software Group, Inc.

Последние разработки (сотрудничество/запуск продукта)

• В мае 2024 года, Modelop запустила версию 3.3, представив первый в мире балл управления искусственным интеллектом, чтобы помочь предприятиям оценить риски ИИ и обеспечить соответствие развивающимся правилам. Обновление усиливает инвентаризацию управления ИИ, автоматизированное управление соответствием и отчетность, обеспечивая мониторинг в реальном времени и управление рисками во всех инициативах ИИ.
• В мае 2024 года, Teradata расширила свое стратегическое соглашение о сотрудничестве (SCA) с Amazon Web Services (AWS) для поддержки предприятий в их облачной модернизации и аналитических инициативах, управляемых AI. Сотрудничество усиливает интеграцию Teradata vantagecloud с Amazon Sagemaker и Amazon Bedrock, что позволяет организациям масштабировать модели AI/ML, оптимизировать модели и ускорять генеративные варианты использования ИИ, обеспечивая при этом безопасное и эффективное управление данными в облаке.