全球模型运营市场

市场定义

ModelOps（模型操作）是一个不断增长的市场，专注于生产中人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型的治理、部署、监控和生命周期管理。

它使企业能够通过确保合规性、可靠性和性能来有效扩展人工智能计划。该市场涵盖金融、医疗保健和零售等行业，将人工智能无缝集成到业务工作流程中。

模型运营市场概述

2023年全球ModelOps市场规模为56.8亿美元，预计将从2024年的78.6亿美元增长到2031年的790亿美元，预测期内复合年增长率为39.06%。

随着组织认识到简化 AI 模型管理的需要，确保模型保持准确、可解释并与业务目标保持一致，这个市场正在不断发展。边缘计算和物联网的扩展进一步推动了对跨分散环境的高效模型部署的需求。

对实时数据处理和预测分析的日益依赖推动了对支持人工智能模型持续集成和交付的 ModelOps 解决方案的投资。

ModelOps 行业的主要公司包括 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. 和 Cloud Software Group, Inc.。

此外，特定行业人工智能应用的激增，例如个性化医疗保健、金融欺诈检测和制造智能自动化，正在推动市场发展。

云提供商、人工智能初创公司和企业之间的战略合作正在促进 ModelOps 平台的创新，增强模型治理、版本控制和可扩展性。随着企业寻求人工智能计划价值最大化，市场将继续扩大新功能、集成和企业范围内的采用。

• 2024 年 8 月，ModelOp 宣布获得贝尔德资本领投的 1000 万美元 B 轮融资，用于加速人工智能治理软件创新。该投资支持 ModelOp 的扩张、产品进步和上市工作。 ModelOp推出全球首个AI治理评分，并在2024年AI突破奖中被评为最佳AI治理平台。

主要亮点：

1. 2023 年 ModelOps 行业规模达 56.8 亿美元。
2. 预计2024年至2031年该市场将以39.06%的复合年增长率增长。
3. 2023年北美市场份额为33.24%，估值为18.9亿美元。
4. 2023 年，平台细分市场收入为 32.9 亿美元。
5. 到 2031 年，机器学习领域预计将达到 211.7 亿美元。
6. 到 2031 年，持续集成/持续部署领域预计将达到 194 亿美元。
7. BFSI 领域预计到 2031 年将达到 177 亿美元。
8. 预计亚太地区市场在预测期内将以 40.17% 的复合年增长率增长。

市场驱动力

“不断发展的人工智能治理和扩展人工智能运营”

随着企业寻求结构化的人工智能监督和简化的运营流程，模型运营市场正在不断扩大。此外，市场是由不断发展的人工智能治理和合规标准驱动的，企业正在积极实施治理框架，以增强信任、透明度和道德的人工智能使用。

这包括将偏差检测、可解释性和性能监控集成到人工智能工作流程中，以确保决策的一致性。组织可以通过标准化审计和监督机制来降低风险，同时最大限度地提高人工智能驱动的业务成果。

随着公司从实验性人工智能模型转向企业范围内的人工智能部署，市场的另一个重要驱动力是大规模实施人工智能。有效的人工智能实施需要持续监控、版本控制和自动再培训，以保持准确性和性能。

如果没有强大的 ModelOps 框架，企业就会面临工作流程分散和模型更新效率低下等挑战。 ModelOps 通过自动化生命周期管理，推动跨行业无缝集成，确保 AI 模型保持适应性、公正性并与业务目标保持一致。

• 2023 年 9 月，Teradata 宣布对 ClearScape Analytics 中的 ModelOps 功能进行新的增强，以简化 AI 模型部署和治理。这些更新包括无代码模型部署、自动监控和高级可解释性控制，以确保人工智能可信。这些功能可帮助组织加速人工智能的采用、减少部署时间并增强模型生命周期管理，从而使企业能够有效地扩展人工智能计划。

市场挑战

《AI模型退化》

ModelOps 市场的主要挑战之一是 AI 模型漂移和性能下降，随着现实世界数据分布随着时间的推移而变化，AI 和 ML 模型逐渐失去预测准确性。由于不断变化的用户行为、不断变化的市场趋势、季节性变化以及经济变化或监管更新等外部干扰，导致出现此问题。

模型漂移可以采取多种形式，包括概念漂移（输入特征和目标结果之间的关系发生变化）和数据漂移（输入数据的统计属性偏离原始训练数据集）。

模型漂移的后果是严重的，因为过时的人工智能模型可能会产生有偏差的预测、不准确的预测和次优的业务决策。模型性能下降可能会导致金融、医疗保健等行业的财务损失、声誉受损和合规风险电子商务，人工智能用于欺诈检测、医疗诊断或个性化推荐。

由于手动干预和频繁的模型重新部署，未能及时解决模型漂移问题的组织还可能面临运营成本增加的问题。企业正在将持续模型监控、自动偏差检测和主动再训练机制集成到其 ModelOps 工作流程中。

人工智能驱动的监控工具实时跟踪模型的准确性，标记与预期性能阈值的偏差。当检测到偏差时，自动再训练管道可以使用最新的相关数据触发更新，以恢复模型的准确性，而无需大量的手动干预。

市场趋势

“人工智能驱动的自动化和多云扩展”

随着企业优先考虑自动化和基础设施灵活性，模型运营市场正在不断发展。市场的一个主要趋势是用于自动模型监控的嵌入式人工智能，其中人工智能驱动的自动化正在增强实时性能跟踪、漂移检测和持续再训练。

传统的手动监控资源密集且容易出现延迟，导致模型降级。通过在 ModelOps 中嵌入自动化，组织可以主动检测偏差、优化 AI 性能并提高运营效率，而无需大量人工干预。

另一个重要趋势是多云和边缘部署的扩展，因为企业寻求可扩展且灵活的人工智能基础设施。 AI 工作负载越来越多地分布在混合、多云和边缘环境中，以优化处理速度和资源分配。

支持这些部署的 ModelOps 解决方案使组织能够在更接近其源的位置处理数据，从而减少延迟并增强实时决策。这对于电信、医疗保健和制造等行业尤为重要，因为在这些行业中，人工智能驱动的见解必须是即时且可靠的。

• 2024 年 7 月，Comviva 推出了适用于 MobiLytix Marketing Studio 的新一代 AI Workbench，为电信运营商提供用于客户价值管理的自我管理、无代码 AI 平台。该工作台包括一百多个即用型 AI 模型框架和一个内置的 MLOps 平台，用于无缝 AI/ML 模型部署。该解决方案旨在最大限度地提高 B2C 和 B2B 领域的客户生命周期价值，可加速实时客户活动交付、增强自动化并支持 ModelOps/AIOps。

ModelOps 市场报告快照

市场细分

• 按产品（平台、服务）划分：由于简化 AI 模型生命周期管理的端到端 ModelOps 解决方案的日益普及，平台细分市场在 2023 年收入达 32.9 亿美元。
• 按模型（基于代理、基于图、语言和机器学习）：基于图的细分市场在 2023 年占据 22.20% 的市场份额，因为它能够有效处理人工智能驱动的应用程序中的复杂关系和依赖关系。
• 按应用（批量评分、持续集成/持续部署、仪表板和报告、治理、风险与合规性、监控与警报、并行化与分布式计算等）：由于对自动化和可扩展人工智能模型部署工作流程的需求不断增长，预计到 2031 年，持续集成/持续部署领域将达到 194 亿美元。
• 按垂直行业（BFSI、政府与国防、医疗保健、制造、IT 与电信、运输与物流、其他）：由于 BFSI 行业越来越依赖人工智能进行欺诈检测、风险管理和个性化金融服务，BFSI 细分市场预计到 2031 年将达到 177 亿美元。

模型运营市场区域分析

按地区划分，市场分为北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及拉丁美洲。

受其成熟的人工智能生态系统、早期技术采用和强大的监管框架的推动，北美 ModelOps 市场在 2023 年占据了 33.24% 的巨大市场份额，估值为 18.9 亿美元。

该地区高度集中人工智能驱动型企业、领先的云服务提供商和成熟的 ModelOps 供应商，尤其是在美国和加拿大。由于人工智能模型的复杂性不断增加以及决策过程中对可解释性的需求，对人工智能治理、合规性和自动化的需求正在激增。

北美的金融服务、医疗保健以及 IT 和电信行业处于人工智能采用的前沿，利用 ModelOps 解决方案进行实时监控、风险缓解和人工智能可扩展性。此外，该地区拥有强大的风险投资支持和政府支持的人工智能研究项目，进一步加速了市场的扩张。

亚太地区市场预计增长最快，预测期内复合年增长率为 40.17%。这种增长是由人工智能的快速采用、云基础设施的扩展以及企业对人工智能/机器学习投资的增加推动的。

中国、印度、日本和韩国等国家处于领先地位，政府和私营部门参与者大力资助人工智能研究和开发。此外，该地区 BFSI、医疗保健、零售和电信领域的快速数字化转型加剧了对可扩展和自动化 AI 模型管理的需求。

5G网络和边缘计算的兴起进一步推动了对多云和边缘兼容的ModelOps解决方案的需求，使企业能够跨不同环境无缝部署和管理AI模型。

亚太地区人工智能法规的扩展虽然仍处于早期阶段，但预计也将加速 ModelOps 出于治理和合规性目的的采用。

监管框架

• 在美国ModelOps 受到美国国家标准与技术研究院 (NIST) AI 风险管理框架的影响，该框架为 AI 可靠性、安全性和偏差缓解提供了指导方针。联邦金融机构考试委员会 (FFIEC) 指南规范金融机构中人工智能/机器学习的使用，以确保安全和风险管理，而健康保险流通和责任法案 (HIPAA) 则规范处理医疗保健数据的人工智能模型，以确保合规性和患者隐私。
• 在欧洲欧盟（EU）人工智能法案（AI Act）为人工智能系统建立了基于风险的监管框架，强调透明度、问责制和合规性。此外，《通用数据保护条例》(GDPR) 规范人工智能驱动的数据处理，确保隐私、公平和可解释性。国际标准化组织/国际电工委员会 (ISO/IEC) 还为跨行业的人工智能治理、风险管理和道德人工智能部署提供了指南。

竞争格局

ModelOps 行业的特点是快速创新、战略合作伙伴关系以及 AI 模型生命周期管理解决方案的不断发展。市场上的主要参与者专注于通过集成自动化、实时监控和合规性功能来扩展其平台功能，以满足企业需求。

许多公司正在投资人工智能驱动的编排工具，以简化混合和多云环境中的模型部署。解决方案提供商通过提供与现有机器学习运营 (MLOps)、开发运营 (DevOps) 和数据管理解决方案的集成来强调互操作性，以巩固其市场地位。

对人工智能初创公司的战略收购以及与云服务提供商的合作是增强技术能力和扩大客户范围的常见方法。此外，参与者正在优先考虑低代码和无代码功能，以实现业务用户和非技术利益相关者更广泛的采用。

人工智能治理和可解释性功能也推动了竞争差异化，确保遵守不断变化的法规。许多组织提供托管服务和人工智能模型可审计性，以帮助企业保持人工智能决策的透明度和问责制。

随着对可扩展人工智能解决方案的需求不断增长，公司继续投资于研发、开源贡献和生态系统扩展，以巩固其在市场中的立足点。

• 2024年11月，KNIME获得Invus 3000万美元投资，用于增强其AI治理和ModelOps能力，使其总融资达到5000万美元。该投资将支持企业规模的人工智能部署、自动化和治理。 KNIME 推出了人工智能助手 K-AI，并增强了其业务中心以提高人工智能模型的可操作性。

ModelOps 市场的主要公司名单：

• 国际商业机器公司
• SAS 研究所公司
• 数据块
• C3.ai 公司
• 多米诺数据实验室公司
• 模型操作
• 数据厨房有限公司
• 泰拉数据
• 数据管
• 融合
• 阿齐伦科技公司
• 吉格索
• 多莫公司
• MathWorks 公司
• 云软件集团有限公司

最新动态（合作/产品发布）

• 2024年5月，ModelOp推出3.3版本，引入全球首个AI治理评分，帮助企业评估AI风险并确保遵守不断变化的法规。该更新增强了人工智能治理清单、自动化合规控制和报告，从而实现所有人工智能计划的实时监控和风险管理。
• 2024年5月Teradata 扩大了与 Amazon Web Services (AWS) 的战略合作协议 (SCA)，以支持企业的云现代化和人工智能驱动的分析计划。此次合作增强了 Teradata VantageCloud 与 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 的集成，使组织能够扩展 AI/ML 模型、简化 ModelOps 并加速生成式 AI 使用案例，同时确保云中安全高效的数据管理。