全球模型ops市场

市场定义

ModelOps（模型操作）是一个不断增长的市场，专注于人工智能（AI）和机器学习（ML）模型的治理，部署，监测和生命周期管理。

它使企业能够通过确保合规性，可靠性和绩效来有效地扩展AI计划。市场跨越金融，医疗保健和零售等行业，将AI无缝地整合到业务工作流程中。

ModelOps Market概述

全球模型销售市场规模在2023年的价值为56.8亿美元，预计将从2024年的78.6亿美元增长到2031年的7900亿美元，在预测期间的复合年增长率为39.06％。

随着组织认识到需要简化的AI模型管理，确保模型保持准确，可解释并与业务目标保持一致，因此这个市场正在发展。边缘计算和物联网的扩展进一步推动了对分散环境中有效模型部署的需求。

对实时数据处理和预测分析的越来越依赖为支持AI模型的持续集成和交付的模型解决方案提供了投资。

模型运营行业的主要公司是IBM，SAS Institute Inc.，Databricks，C3.AI，Inc。，Domino Data Lab，Inc。，Modelop，Datakitchen，Inc。，Teradata，Teradata，DataTron，Ifusion，Ifusion，Azilen Technologies，Azilen Technologies，Giggso，Giggso，Domo，Domo，Inc.

此外，特定于行业的AI应用程序的扩散，例如个性化医疗保健，金融中的欺诈检测以及制造业中的智能自动化，正在促进市场。

云提供商，AI初创企业和企业之间的战略合作正在促进模型配件平台中的创新，增强了模型治理，版本控制和可扩展性。随着企业寻求最大化其AI计划的价值，市场将继续随着新的能力，整合和企业范围的采用而继续扩展。

• 2024年8月，Modelop宣布了由Baird Capital领导的1000万美元的B系列资金回合，以加速AI治理软件的创新。该投资支持Modelop的扩展，产品进步和进入市场的努力。 Modelop介绍了世界上第一个AI治理得分，并被公认为2024年AI突破奖中的最佳AI治理平台。

关键亮点：

1. 2023年，ModelOps行业规模的价值为56.8亿美元。
2. 从2024年到2031年，市场预计将以39.06％的复合年增长率增长。
3. 北美在2023年的市场份额为33.24％，估值为18.9亿美元。
4. 平台部分在2023年获得了32.9亿美元的收入。
5. 到2031年，机器学习细分市场预计将达到211.7亿美元。
6. 连续集成/连续部署部门预计到2031年将达到1940亿美元。
7. 到2031年，BFSI细分市场预计将达到1770亿美元。
8. 预计在预测期内，亚太市场的复合年增长率为40.17％。

市场驱动力

“不断发展的人工智能治理和扩展AI操作”

随着企业寻求结构化的AI监督和简化的操作流程，ModelOps市场正在扩大。此外，市场是由不断发展的AI治理和合规标准驱动的，在该标准中，企业正在积极实施治理框架以增强信任，透明度和道德AI使用。

这包括将偏差检测，解释性和绩效监控整合到AI工作流程中，以确保一致的决策。组织可以通过标准化审计和监督机制来降低风险，同时最大程度地提高AI驱动的业务成果。

由于公司从实验性AI模型转变为企业范围内的AI部署，因此市场的另一个重要驱动力是大规模操作AI。有效的AI实施需要持续监视，版本控制和自动化重新培训，以保持准确性和性能。

企业面临诸如零散工作流程和效率低下的模型更新之类的挑战，而没有强大的模型框架。 ModelOps确保AI模型保持自适应，公正，并通过使生命周期管理自动化并与业务目标保持一致，从而推动整个行业的无缝集成。

• 2023年9月，Teradata宣布了其在Clearscape Analytics中的模型配件功能的新增强功能，以简化AI模型的部署和治理。更新包括无代码模型部署，自动监视和高级解释性控件，以确保受信任的AI。这些功能可帮助组织加速AI的采用，减少部署时间并增强模型生命周期管理，使企业能够有效地扩展AI计划。

市场挑战

“ AI模型降解”

ModelOps市场中的主要挑战之一是AI模型漂移和性能退化，随着现实世界数据分布的变化，AI和ML模型逐渐失去了预测精度。由于用户行为不断发展，市场趋势，季节性变化以及外部破坏（例如经济转变或监管更新），因此出现了这个问题。

模型漂移可以采用各种形式，包括概念漂移，其中输入特征和目标结果之间的关系变化与数据漂移之间的关系，其中输入数据的统计属性从原始培训数据集转移了。

模型漂移的后果很大，因为过时的AI模型可以产生偏见的预测，不准确的预测和次优业务决策。模型绩效下降会导致财务，医疗保健和等行业的财务损失，声誉损失和合规风险电子商务，其中AI用于欺诈检测，医学诊断或个性化建议。

由于手动干预和频繁的模型重新部署，无法及时解决模型漂移的组织也可能面临增加的运营成本。企业正在将连续的模型监视，自动漂移检测和主动的重试机制集成到其模型操作流程中。

AI驱动的监视工具实时跟踪模型的准确性，标记了与预期性能阈值的偏差。当检测到漂移时，自动再培训管道可以使用新鲜的，相关的数据触发更新，以恢复模型精度，而无需大量的手动干预。

市场趋势

“ AI驱动自动化和多云扩展”

随着企业优先考虑自动化和基础架构灵活性，ModelOps市场正在发展。市场上的一个关键趋势是嵌入AI进行自动模型监视的AI，在该模型监测中，AI驱动的自动化正在增强实时性能跟踪，漂移检测和连续重新训练。

传统的手动监控是资源密集的，容易延迟，导致模型退化。组织可以主动检测偏差，优化AI性能并提高操作效率，而不会通过将自动化嵌入模型Opp中，而无需大量的人类干预。

另一个重要的趋势是企业寻求可扩展和灵活的AI基础架构，扩大了多云和边缘部署。 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。

支持这些部署的模型解决方案使组织能够更接近其来源处理数据，从而减少延迟并增强实时决策。在电信，医疗保健和制造业等行业中，这一点尤其重要，在该行业中，AI驱动的见解必须立即可靠。

• 2024年7月，Comviva推出了Mobilytix营销工作室的下一代AI工作台，通过自我管理的，无代码的AI平台来授权电信运营商用于客户价值管理。 Workbench包括一百多个现成的AI模型框架和用于无缝AI/ML模型部署的内置MLOPS平台。该解决方案旨在最大化B2C和B2B扇区中的客户寿命价值，可加速实时客户广告系列，增强自动化并支持模型ops/AIOPS。

ModelOps Market Report快照

分割	细节
通过奉献	平台，服务
按模型	基于代理，基于图，语言，机器学习，其他
通过应用	批次评​​分，连续集成/连续部署，仪表板和报告，治理，风险和合规性，监视与警报，并行化和分布式计算，其他
通过垂直	BFSI，政府和国防，医疗保健，制造，IT和电信，运输和物流，其他
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

市场细分

• 通过提供（平台，服务）：由于越来越多地采用了简化了AI模型生命周期管理的端到端模型解决方案，该平台细分市场在2023年赢得了32.9亿美元。
• 通过模型（基于代理，基于图形，语言和机器学习）：基于图的细分市场在2023年持有22.20％的市场份额，这是因为它在处理AI驱动的应用中处理复杂关系和依赖性方面的有效性。
• 通过应用程序（批量评分，连续集成/连续部署，仪表板和报告，治理，风险和合规性，监控和警觉，并行化和分布式计算等）：由于需求量增加和规定，预计将达到2031年的连续集成/连续部署部门，将达到2031年的19.40亿美元。
• 通过垂直（BFSI，政府和国防，医疗保健，制造，IT和电信，运输和物流，其他）：由于对AI的欺诈检测，风险管理，风险管理，以及BFSI部门的个性化金融服务，BFSI细分市场预计将达到1770亿美元。

ModelOps Market区域分析

根据地区，该市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及拉丁美洲。

北美模型市场在2023年占33.24％的大量市场份额，其估值为18.9亿美元，这是由其成熟的AI生态系统，早期技术采用和强大的监管框架驱动的。

该地区拥有高度集中的AI驱动企业，领先的云服务提供商和已建立的模型供应商，特别是在美国和加拿大。由于AI模型的复杂性日益增加以及在决策过程中的解释性需求，对AI治理，合规性和自动化的需求正在激增。

北美的金融服务，医疗保健及IT和电信部门处于AI采用的最前沿，利用模型OPP解决方案进行实时监控，降低风险和AI的可伸缩性。此外，该地区拥有强大的风险投资支持和政府支持的AI研究计划，进一步加速了市场的扩张。

预计亚太市场的增长最快，预计在预测期内的复合年增长率为40.17％。这种增长是由AI快速采用，扩大云基础设施以及对AI/ML的企业投资的增长所推动的。

中国，印度，日本和韩国等国家正在领导这一指控，政府和私营部门参与者大量资助了人工智能研发。此外，该地区在BFSI，医疗保健，零售和电信方面的快速数字转换增强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提高了对多云和边缘兼容模型解决方案的需求，从而使企业能够在各种环境中无缝地部署和管理AI模型。

在仍处于早期阶段的亚太地区，AI法规的扩大也有望加速采用用于治理和合规目的的模型。

监管框架

• 在美国ModelOps受国家标准技术研究所（NIST）AI风险管理框架的影响，该框架为AI的可靠性，安全性和偏见提供指南。联邦金融机构考试委员会（FFIEC）指南规范金融机构中的AI/ML使用，以确保安全和风险管理，而《健康保险携带和问责制法》（HIPAA）管理AI模型处理医疗保健数据以确保合规性和患者隐私。
• 在欧洲，《欧盟（EU）人工智能法》（AI法案）为AI系统建立了一个基于风险的监管框架，强调透明度，问责制和合规性。此外，通用数据保护法规（GDPR）调节AI驱动的数据处理，确保隐私，公平性和解释性。国际标准化/国际电力技术委员会（ISO/IEC）还提供了整个行业的AI治理，风险管理和道德AI部署的指南。

竞争格局

ModelOps行业的特征是快速创新，战略合作伙伴关系以及AI模型生命周期管理解决方案的持续发展。市场上的主要参与者专注于通过整合自动化，实时监控和合规性功能来满足企业需求，从而扩大其平台功能。

许多公司正在投资AI驱动的编排工具，这些工具简化了跨混合和多云环境的模型部署。解决方案提供商通过与现有的机器学习操作（MLOP），开发操作（DEVOPS）和数据管理解决方案进行集成来强调互操作性，以增强其市场地位。

对AI初创公司和与云服务提供商的合作伙伴关系的战略收购是增强技术能力和扩大客户覆盖范围的常见方法。此外，玩家还优先考虑低代码和无代码功能，以使业务用户和非技术利益相关者更广泛地采用。

AI治理和解释性特征也驱动了竞争性差异，从而确保遵守不断发展的法规。许多组织提供托管服务和AI模型可审核性，以帮助企业在AI决策中保持透明度和问责制。

随着对可扩展AI解决方案的需求的增长，公司继续投资于研发，开源捐款和生态系统扩展，以巩固其在市场上的立足点。

• 2024年11月，Knime从Invus获得了3000万美元的投资，以增强其AI治理和模型量的能力，从而使其总资金达到5000万美元。该投资将支持企业规模的AI部署，自动化和治理。 Knime介绍了AI助手K-AI，并增强了其业务枢纽以改善AI模型操作。

ModelOps Market中的主要公司清单：

• IBM
• SAS Institute Inc.
• 数据映
• C3.AI，Inc。
• Domino Data Lab，Inc。
• ModelOp
• Datakitchen，Inc。
• Teradata
• DataTron
• 静脉
• Azilen技术
• Giggso
• Domo，Inc。
• Mathworks，Inc。
• Cloud Software Group，Inc。

最近的发展（协作/产品发布）

• 2024年5月，ModelOp推出了3.3版，引入了世界上第一个AI治理评分，以帮助企业评估AI风险并确保遵守不断发展的法规。该更新可增强AI治理清单，自动化的合规性控制以及报告，从而在所有AI计划中实现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AI驱动的分析计划。该协作增强了Teradata VantageCloud与Amazon Sagemaker和Amazon Bedrock的集成，使组织能够扩展AI/ML模型，流线模型和加速生成AI用例，同时确保云中安全有效的数据管理。