حجم سوق MLOps، وتحليل الأسهم والصناعة، حسب النشر (السحابة، والمحلية، والهجينة)، حسب نوع المؤسسة (الشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات الكبيرة)، حسب المستخدم النهائي (تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، والرعاية الصحية، وBFSI، والتصنيع، وتجارة التجزئة، وغيرها)، والتوقعات الإقليمية، 2026 - 2034

حجم سوق MLOps والتوقعات المستقبلية

بلغت قيمة سوق MLOps العالمية 2.98 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 4.39 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 89.91 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، مما يُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 45.8٪ خلال الفترة المتوقعة.

يشير MLOps إلى عمليات التعلم الآلي. إنها وظيفة أساسية لهندسة التعلم الآلي، وهي مخصصة لتبسيط إجراءات أخذ نماذج التعلم الآلي إلى الإنتاج ثم مراقبتها وصيانتها. تشمل المكونات البارزة لهذه الحلول التدريب على النماذج، واختبار النماذج والتحقق من صحتها، ونشرها، والتحقق الآلي من صحة النماذج، والتسليم والنشر المستمر، من بين أمور أخرى.

توفر هذه الميزات والقدرات البارزة لهذه الحلول للمهندسين وعلماء البيانات وDevOps وغيرهم إمكانية التوسع والكفاءة بشكل أفضل، مما يساعد على تقليل المخاطر. ومن ثم، يقوم العديد من اللاعبين في السوق بتطوير حلولهم لتلبية احتياجات المستخدمين ومتطلباتهم.

يقوم اللاعبون الرئيسيون مثل Microsoft وDataRobot وDominic Labs وIBM بتوسيع عروض MLOps الخاصة بهم من خلال المنصات المستندة إلى السحابة والأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتعاون الاستراتيجي مع عملاء المؤسسات وموفري البنية التحتية السحابية. ينصب تركيزهم على التسليم من البداية إلى النهايةالتعلم الآليحلول إدارة دورة الحياة التي تتيح النشر الآلي والمراقبة وإعادة التدريب وحوكمة النماذج على نطاق واسع.

تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز كفاءة MLOps من خلال الإدارة الآلية لدورة حياة النموذج والتحسين الذكي لسير العمل

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تحويل السوق من خلال دمج الأتمتة والذكاء مباشرة في دورة حياة النموذج. يمكن للأدوات التي تدعمها GPT والنماذج المشابهة إنشاء نصوص برمجية للنشر تلقائيًا، واقتراح بنيات نموذجية محسنة، وكتابة تعليمات برمجية للمراقبة، وحتى إنشاء قواعد للكشف عن الحالات الشاذة لأداء النموذج. يمكنهم المساعدة في المعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الميزات، والتوثيق، مما يقلل الجهد اليدوي ويسرع وقت الإنتاج.

من خلال تمكين دعم القرار القائم على الذكاء الاصطناعي عبر التجارب والاختبار والنشر والمراقبة، يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تعزيز الكفاءة التشغيلية.

تأثير التعريفات المتبادلة

تؤثر التعريفات المتبادلة على اعتماد عمليات MLOs من خلال إعادة تشكيل تكاليف التكنولوجيا عبر الحدود والاستثمارات في البنية التحتية

يمكن أن تؤثر التعريفات المتبادلة على السوق من خلال التأثير على اعتماد التكنولوجيا عبر الحدود، وشراء البنية التحتية السحابية، وتكاليف ترخيص برامج المؤسسة. قد تؤدي التعريفات المرتفعة بين البلدان إلى زيادة تكلفة الأجهزة المستوردة أو الخدمات السحابية المستخدمة لتشغيل خطوط أنابيب التعلم الآلي، مما يؤدي إلى إبطاء اعتماد عمليات MLOs للشركات التي تعتمد على خوادم أجنبية، أو وحدات معالجة الرسومات، أو أدوات البرمجيات.

بشكل عام، تخلق التعريفات المتبادلة حالة من عدم اليقين بشأن التكلفة واعتبارات سلسلة التوريد التي يجب على الشركات أخذها في الاعتبار عند وضع ميزانية لعمليات الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي يمكن أن يؤدي إلى تخفيف نمو السوق قليلاً في المناطق المتضررة مع تعزيز الحلول المحلية.

اتجاهات سوق MLOps

تنفيذ AutoML ضمن نماذج MLOps لزيادة نمو السوق

من خلال أتمتة مسار التعلم الآلي بالكامل، بدءًا من معالجة البيانات وحتى عمليات التثبيت، فإن تعلم الآلة الذي أصبح ديمقراطيًا يجعله في متناول المستخدمين ذوي الخبرة الأقل. يقدم AutoMl العديد من الحلول البسيطة والمتاحة بسهولة والتي لا تتطلب خبرة محددة مسبقًا في التعلم الآلي.

مع أتمتة ML لمعظم عمليات تصنيف البيانات، يتم تقليل خطر الخطأ البشري إلى حد كبير. إنه يقلل من نفقات الموظفين، مما يسمح للشركات بالتركيز بشكل أكبر على ذلكتحليل البيانات.

يحاول AutoML تبسيط العملية عن طريق أتمتة بعض الخطوات المكثفة يدويًا في تدريب نموذج ML، بما في ذلك اختيار الميزات واختيار النموذج وضبط النموذج وتقييم النموذج. تقدم العديد من المنصات السحابية، مثل Amazon Sagemaker، ومنصة Data Robot AI، وMicrosoft Power BI، حلول AutoML الخاصة بها. على سبيل المثال،

• فييوليو 2025،أطلقت DataRobot منصة No-Code Time Series الخاصة بها، مما يسمح للمستخدمين ببناء نماذج التنبؤ والتحقق من صحتها ونشرها دون الحاجة إلى برمجة. تستخدم المنصة AutoML لأتمتة هندسة الميزات واختيار النماذج والتحقق من صحتها، مما يجعل التنبؤ المتقدم بالسلاسل الزمنية في متناول المستخدمين التقنيين وغير التقنيين.

تساعد مزايا الجمع بين AutoML وعمليات التعلم الآلي المؤسسات على إنشاء نماذج ML متفوقة بشكل أكثر كفاءة وبتكلفة أقل، مع معالجة فجوة المهارات.

تدفع هذه العوامل إلى تنفيذ AutoML عبر هذه الحلول، وبالتالي زيادة نمو سوق MLOps.

ديناميكيات السوق

محركات السوق

الحاجة المتزايدة لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي لدفع نمو السوق

يكتسب التقدم السريع في آليات التعلم الآلي، وتعميم الحلول التي تعتمد على التعلم الآلي، وطرح الإنتاج على نطاق واسع زخمًا. تشمل العوامل المختلفة التي تؤثر على أداء نماذج التعلم الآلي الطبيعة التجريبية واليدوية لاختبار تعلم الآلة، والتتبع اليدوي لتبعيات البيانات، وتعقيد النموذج، وتراكم الديون الميكانيكية المخفية لتعلم الآلة. تؤثر هذه العوامل على كفاءة نماذج تعلم الآلة، والتي تفتقر إليها عند تنفيذ مشاريع تعلم الآلة. على سبيل المثال،

• وفقًا لتقارير الصناعة، يقضي علماء البيانات معظم وقتهم في مهام غير نموذجية، حيث يركز 60-70% من جهودهم على إعداد البيانات وتنظيفها وإدارتها بدلاً من تطوير النموذج وصيانته.

ومن ثم، تتجه المؤسسات ومتخصصو البيانات نحو هذه الحلول لتحقيق كفاءة أفضل وضمان عمل هذه النماذج على النحو الأمثل. على سبيل المثال،

• وفقًا لـ Harvard Business Review، تستخدم 49% من المؤسسات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحديد آفاق المبيعات المحتملة، بينما تستفيد 48% من هذه التقنيات لفهم آفاقها وعملائها بشكل أفضل.

مثل هذه العوامل وضرورة تحسين الأداء تدفع نمو هذه الحلول في السوق.

قيود السوق

الافتقار إلى القدرة على توفير الأمن في بيئة MLOps لإعاقة نمو السوق

يُستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في المشاريع الحساسة التي تتضمن بيانات بالغة الأهمية. ومن ثم، فإن ضمان سلامة النظام البيئي أمر بالغ الأهمية لنجاح المشروع على المدى الطويل.

في كثير من الأحيان، لا يدرك المستخدمون أن لديهم العديد من نقاط الضعف التي تشير إلى فرصة لشن هجمات ضارة. كما أن المكتبات القديمة هي المشكلة الأكثر شيوعًا التي تواجهها المؤسسات.

علاوة على ذلك، يرتبط الجانب السلبي الأمني ​​بعدم تأمين نقاط النهاية النموذجية وخطوط أنابيب البيانات بشكل مناسب. يمكن أن يؤدي ذلك إلى كشف البيانات الهامة التي يمكن الوصول إليها بشكل عام لأطراف ثالثة، مما قد يؤثر على البياناتحمايةفي بيئة MLOps.

وبالتالي، فإن الحفاظ على أمان بيئة عمليات التعلم الآلي يمكن أن يكون عاملاً مقيدًا. ويمكن أن يعيق كفاءة وإنتاجية نماذج التعلم الآلي، مما يؤثر على أعمال الشركات.

فرص السوق

ظهور منصات MLOps ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/بدون تعليمات برمجية لتعزيز نمو السوق

يؤدي ظهور منصات MLOps ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/بدون تعليمات برمجية إلى تغيير مشهد الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يمكّن المؤسسات من بناء نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها دون خبرة فنية عميقة. تعمل هذه الأنظمة الأساسية على تسريع الوقت للوصول إلى القيمة من خلال أتمتة سير العمل مثل المعالجة المسبقة للبيانات والتدريب النموذجي والنشر والمراقبة، مع تضمين أفضل الممارسات وفحوصات الامتثال. على سبيل المثال،

• في يناير 2026، أصدر معهد أبحاث الإلكترونيات والاتصالات (ETRI) في كوريا تطبيق TANGO. يقوم إطار عمل MLOps بدون تعليمات برمجية تلقائيًا بإنشاء شبكات عصبية ونشرها عبر السحابة وKubernetes والبيئات المحلية وعلى الجهاز.

من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تعلم الآلة، وخفض تكاليف التشغيل، ودعم اعتماد الذكاء الاصطناعي القابل للتطوير عبر الإدارات، تظهر حلول MLOps ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/بدون تعليمات برمجية كقطاع عالي النمو داخل السوق الأوسع.

تحليل التجزئة

عن طريق النشر

يهيمن قطاع السحابة بسبب قابلية التوسع والمرونة وعمليات النموذج المتسارعة

بناءً على النشر، يتم تصنيف السوق إلى سحابي، ومحلي، ومختلط.

استحوذ قطاع السحابة على أكبر حصة سوقية لـ MLOps في عام 2024. وفي عام 2025، سيطر هذا القطاع بحصة قدرها 51.0%، وذلك بسبب مرونة عمليات النشر المستندة إلى السحابة وقابليتها للتوسع، مما يجعلها الخيار الأمثل للمحترفين. يوفر النشر السحابي المتعدد أساسًا قويًا لعمليات التعلم الآلي حيث أنه يوفر قابلية التوسع المضمنة والتخزين بأسعار معقولة وبيئة مناسبة للتطوير.

من المتوقع أن يسجل قطاع السحابة أعلى معدل نمو سنوي مركب بنسبة 50.0% خلال الفترة المتوقعة، حيث تتبنى المؤسسات بشكل متزايد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والخدمات المستندة إلى البيانات التي تتطلب قوة حوسبة هائلة عند الطلب. بالإضافة إلى ذلك، تعمل المنصات السحابية على تبسيط الأتمتة والامتثال والعمليات متعددة المناطق، مما يؤدي إلى ابتكار أسرع ونمو فعال من حيث التكلفة.

حسب نوع المؤسسة

تهيمن الشركات الكبيرة بسبب اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع واحتياجات دورة حياة النموذج المعقدة

حسب نوع المؤسسة، ينقسم السوق إلى شركات صغيرة ومتوسطة ومؤسسات كبيرة.

استحوذ قطاع المؤسسات الكبيرة على أعلى حصة سوقية في عام 2024. وفي عام 2025، سيطر هذا القطاع بحصة بلغت 54.8%، حيث تحتاج المؤسسات الكبيرة إلى التعامل مع كميات أكبر من البيانات، مما يؤدي إلى زيادة اعتماد هذه الحلول. ويقدم للمؤسسات الكبيرة تحليلاً وتصحيحات متعمقة لمشاريع التعلم الآلي واسعة النطاق. علاوة على ذلك، فهو يساعد على تحسين تطوير الإنتاج من خلال التحول الديمقراطي وتحسين عملية اتخاذ القرار على نطاق أوسع.

من المتوقع أن يسجل قطاع الشركات الصغيرة والمتوسطة أعلى معدل نمو سنوي مركب بنسبة 49.1٪ خلال الفترة المتوقعة.

بواسطة المستخدم النهائي

يهيمن قطاع BFSI على السوق مدفوعًا بسير عمل الذكاء الاصطناعي المهم واحتياجات الامتثال التنظيمي

حسب المستخدم النهائي، يتم تصنيف السوق إلى تكنولوجيا المعلومات واتصالاتوالرعاية الصحية وBFSI والتصنيع وتجارة التجزئة وغيرها (الإعلان والنقل).

استحوذ قطاع BFSI على أكبر حصة سوقية في عام 2024. وفي عام 2025، سيطر هذا القطاع بحصة قدرها 25.9%، حيث تعتمد المؤسسات المالية بشكل كبير على نماذج التعلم الآلي للوظائف ذات المهام الحرجة مثل اكتشاف الاحتيال، وتقييم مخاطر الائتمان، والتداول الخوارزمي، ومراقبة مكافحة غسيل الأموال، وتخصيص العملاء. تتطلب حالات الاستخدام هذه التحقق المستمر من صحة النموذج، ومراقبة الأداء في الوقت الفعلي، والامتثال التنظيمي، وقابلية التدقيق، مما يجعل أطر عمل MLOps المنظمة ضرورية وليست اختيارية. على سبيل المثال،

• في نوفمبر 2024، دخل بنك رقمي سنغافوري في شراكة مع Amdocs لتنفيذ منصة MLOps على AWS في سنغافورة، مما أدى إلى أتمتة سير عمل تعلم الآلة وضمان الامتثال التنظيمي. أدى هذا إلى تقليل وقت نشر النموذج من 3 أشهر إلى 6 أسابيع، وتسريع الاستجابات الأمنية، ومضاعفة إنتاجية علماء البيانات.

من المتوقع أن يسجل قطاع الرعاية الصحية أعلى معدل نمو سنوي مركب بنسبة 50.7٪ خلال الفترة المتوقعة.

التوقعات الإقليمية لسوق MLOps

جغرافيًا، تتم دراسة السوق في جميع أنحاء أمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ.

أمريكا الشمالية

تمتلك أمريكا الشمالية أكبر حصة في السوق، حيث تقدمت المؤسسات في المنطقة إلى ما هو أبعد من مبادرات الذكاء الاصطناعي التجريبية وتركز الآن على توسيع نطاق أنظمة التعلم الآلي عبر بيئات المؤسسات مع مساءلة أعمال قابلة للقياس. تعمل الشركات في قطاعات مثل الخدمات المصرفية والتأمين والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتصنيع المتقدم في بيئات كثيفة البيانات ومنظمة للغاية حيث تكون شفافية النماذج وقابلية التدقيق والأمن ومراقبة الأداء المستمر إلزامية وليست اختيارية. يخلق هذا الضغط التنظيمي والتشغيلي طلبًا قويًا على أطر إدارة دورة حياة النموذج المنظمة، وعمليات التحقق الآلية، وأنظمة المراقبة في الوقت الفعلي التي تحدد اعتماد عمليات MLOs الناضجة.

بالإضافة إلى ذلك، تخصص الشركات في المنطقة عادةً ميزانيات أكبر لتكنولوجيا المعلومات نحو التحول الرقمي وتحديث السحابة، مما يتيح الانتقال المبكر إلى البنى التحتية القائمة على الخدمات الصغيرة والتي تدعم بشكل طبيعي التكامل المستمر وخطوط النشر المستمر لنماذج التعلم الآلي. إن وجود جامعات الأبحاث المتقدمة، والتمويل القوي لرأس المال الاستثماري للشركات الناشئة في مجال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، والاعتماد المبكر للمؤسسات للاستراتيجيات الهجينة والمتعددة السحابية، يعمل على تسريع تسويق منصات MLOps. استحوذت المنطقة على أكبر حصة سوقية بقيمة 0.92 مليار دولار أمريكي في عام 2025.

سوق MLOps في الولايات المتحدة

ونظرًا لمساهمة أمريكا الشمالية القوية وهيمنة الولايات المتحدة في المنطقة، فقد بلغت قيمة السوق الأمريكية 0.49 مليار دولار أمريكي في عام 2025، وهو ما يمثل حوالي 16.4% من المبيعات العالمية.

أوروبا

ومن المتوقع أن تنمو أوروبا بنسبة 40.3% خلال السنوات المقبلة. وصلت قيمة المنطقة إلى 0.88 مليار دولار أمريكي في عام 2025، مدفوعة بضرورات التحول الرقمي للمؤسسات التي تؤكد على الذكاء الاصطناعي المسؤول والأخلاقي والقابل للتشغيل البيني بدلاً من النشر السريع وقصير الأجل. تعمل المنظمات الأوروبية بشكل متزايد على دمج حوكمة البيانات، وتحسين تدفق البيانات عبر الحدود، والامتثال لأطر الخصوصية الصارمة في مبادرات التعلم الآلي الخاصة بها، مما يخلق الطلب على حلول MLOps التي تعطي الأولوية لقابلية الشرح، ومسارات التدقيق، وتوثيق النماذج الموحدة.

سوق MLOps في المملكة المتحدة

وقدرت قيمة سوق المملكة المتحدة في عام 2025 بمبلغ 0.17 مليار دولار أمريكي، وهو ما يمثل حوالي 5.7٪ من الإيرادات العالمية.

سوق MLOps في ألمانيا

وبلغت قيمة سوق ألمانيا حوالي 0.19 مليار دولار أمريكي في عام 2025، أي ما يعادل حوالي 6.3% من المبيعات العالمية.

آسيا والمحيط الهادئ

من المتوقع أن تنمو منطقة آسيا والمحيط الهادئ بأعلى معدل نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة. وصلت قيمة المنطقة إلى 0.76 مليار دولار أمريكي في عام 2025. وهي تشهد تحولًا سريعًا من التبني الرقمي الأساسي إلى التنفيذ على نطاق واسع.الذكاء الاصطناعيفي كل من الاقتصادات الناشئة والمتقدمة. تتجه العديد من المؤسسات مباشرةً نحو نماذج الأعمال القائمة على السحابة أولاً والمعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يزيد من الحاجة إلى نشر النماذج المنظمة وإمكانات المراقبة وإدارة دورة الحياة. ويعمل التوسع السريع في قطاعات مثل التجارة الإلكترونية، والتكنولوجيا المالية، والاتصالات، والتصنيع الذكي، والخدمات العامة الرقمية على توليد كميات هائلة من البيانات، الأمر الذي يتطلب أنظمة آلية لإدارة أداء النموذج، وقابلية التوسع، وإعادة التدريب.

سوق MLOps الياباني

وقدرت قيمة السوق اليابانية في عام 2025 بنحو 0.17 مليار دولار أمريكي، وهو ما يمثل حوالي 5.7% من الإيرادات العالمية.

سوق MLOps في الصين

ومن المتوقع أن يكون السوق الصيني واحدًا من أكبر الأسواق العالمية، حيث تبلغ إيرادات عام 2025 0.19 مليار دولار أمريكي، وهو ما يمثل حوالي 6.4% من المبيعات العالمية.

سوق MLOps في الهند

وقدرت قيمة السوق الهندية في عام 2025 بنحو 0.16 مليار دولار أمريكي، وهو ما يمثل حوالي 5.4% من حصة السوق العالمية.

أمريكا الجنوبية والشرق الأوسط وأفريقيا

من المتوقع أن تنمو منطقة الشرق الأوسط وأفريقيا بمعدل ثاني أعلى معدل نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة، حيث تحول قاعدتها الاقتصادية بسرعة من الاعتماد على الموارد التقليدية إلى الصناعات التي تعتمد على التكنولوجيا وترتكز على البيانات، مما يخلق حاجة قوية لأنظمة يمكنها تشغيل التعلم الآلي على نطاق واسع. تعطي الحكومات وصناديق الاستثمار السيادية الأولوية الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي كجزء من التنويع الاقتصادي الوطني، مما يؤدي إلى تمويل كبير للبنية التحتية الرقمية، ومبادرات المدن الذكية، ومشاريع التحليلات المتقدمة. يعمل هذا الزخم الذي تقوده الدولة، إلى جانب الشراكات بين المؤسسات العامة ومقدمي التكنولوجيا العالميين، على تسريع اعتماد المؤسسات لأطر عمل MLOps التي تضمن أن تكون النماذج قابلة للتطوير وآمنة ومتوافقة مع توقعات الحوكمة.

ومن المتوقع أن تنمو أمريكا الجنوبية بمعدل نمو سنوي مركب مستقر خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بالتحديث الرقمي التدريجي والمتسق عبر الصناعات الرئيسية، بما في ذلك الخدمات المصرفية والزراعة وتجارة التجزئة والاتصالات. تتبنى المؤسسات بشكل متزايد التحليلات السحابية وأدوات التشغيل الآلي لتحسين الكفاءة التشغيلية وتخصيص العملاء، مما يزيد الطلب على نشر النماذج المنظمة وحلول المراقبة.

سوق MLOps في دول مجلس التعاون الخليجي

وبلغت قيمة سوق دول مجلس التعاون الخليجي حوالي 0.10 مليار دولار أمريكي في عام 2025، وهو ما يمثل حوالي 3.4% من الإيرادات العالمية.

المناظر الطبيعية التنافسية

اللاعبين الرئيسيين في الصناعة

تزايد الاستثمارات والتعاون يعزز مكانة اللاعبين الرئيسيين في السوق

يحرص اللاعبون الرئيسيون على دمج تقنيات التعلم الآلي الجديدة عبر قطاعات الرعاية الصحية، وBFSI، وتكنولوجيا المعلومات، والاتصالات، من بين قطاعات أخرى. يعد الابتكار بآليات جديدة لخدمة العديد من المؤسسات الكبيرة والشركات الصغيرة والمتوسطة إحدى الاستراتيجيات الرئيسية التي يتبناها اللاعبون الرئيسيون. علاوة على ذلك، يقوم اللاعبون الرئيسيون في السوق بتكوين شراكات بشكل استراتيجي مع إطلاق منتجات جديدة والاستثمار في العديد من الشركات الناشئة لتوسيع الأعمال التجارية على مستوى العالم.

لمحة عن قائمة شركات MLOps الرئيسية

• داتا روبوت، وشركة. (نحن.)
• Domino Data Lab, Inc. (الولايات المتحدة)
• Amazon Web Services, Inc. (الولايات المتحدة)
• شركة مايكروسوفت (الولايات المتحدة)
• شركة آي بي إم(نحن.)
• شركة هيوليت باكارد لتطوير المشاريع إل بي(نحن.)
• طوب البيانات(نحن.)
• شركة كلير إم إل
• جوجل ذ.م.م (الولايات المتحدة)
• شركة كلاوديرا (الولايات المتحدة)

التطورات الصناعية الرئيسية

• يونيو 2025: حصل Domino Data Lab على لقب "أفضل منصة MLOps لهذا العام" في حفل توزيع جوائز AI Breakthrough لعام 2025 من AI Breakthrough. تُكرّم الجائزة منصة Domino's MLOps للمؤسسات، والتي تدعم تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره وإدارته عبر البيئات الهجينة والمتعددة السحابية. تم اختيار الشركة من بين أكثر من 5000 ترشيح عالمي لقدرتها على مساعدة الصناعات المنظمة على توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وفعال.
• يونيو 2025: أطلقت Nebius وSaturn Cloud سحابة AI MLOps الأولى من نوعها، حيث تجمع بين البنية التحتية السحابية للذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Nebius ومنصة MLOps الخاصة بـ Saturn Cloud ووحدات معالجة الرسوميات NVIDIA Hopper. يوفر الحل إمكانات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على مستوى المؤسسات مع النشر الفوري، والوصول إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) بكفاءة من حيث التكلفة، والامتثال الكامل للأمان، مما يمكّن المؤسسات والفرق من تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير والمتسارعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) دون استثمار كبير مقدمًا.
• يونيو 2025: أطلقت شركة Latent AI شركة Latent Agent، وهي أول منصة للذكاء الاصطناعي الطرفي في الصناعة، وهي مصممة لتبسيط وأتمتة تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي الطرفي. نظرًا لأنه مبني على منصة الاستدلال الفعالة (LEIP)، فإنه يلغي الحاجة إلى تحسين النماذج المعقدة إلى الأجهزة من خلال الأتمتة الذكية والتفاعل مع اللغة الطبيعية.
•  أبريل 2025: أعلنت شركة Onc.AI أنها تعمل على تسريع تطوير المؤشرات الحيوية للسرطان باستخدام منصة Valohai MLOps الخاصة بها على وحدات معالجة الرسوميات A10 الخاصة بـ Oracle Cloud، مما أدى إلى مضاعفة سرعة التدريب وخفض التكاليف بنسبة 50%. تضمن الترقية الامتثال وتتيح رؤى أسرع وآمنة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للأطباء والأبحاث الصيدلانية.
• يناير 2025: جمعت شركة Pipeshift، وهي شركة ناشئة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، مبلغ 2.5 مليون دولار أمريكي في شكل تمويل أولي بقيادة مشتركة بين Y Combinator وSenseAI Ventures لتعزيز PaaS المعياري الخاص بها للتدريب ونشر وتوسيع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مفتوحة المصدر. وسيدعم التمويل تطوير المنتجات واكتساب المواهب والتوسع في الأسواق الأمريكية والهندية، مما يساعد الشركات على تبسيط نشر الذكاء الاصطناعي وإدارة البنية التحتية وخفض التكاليف.
• يونيو 2024: عقدت ClearML شراكة مع Carahsoft Technology لتقديم MLOps ومنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها إلى الوكالات الفيدرالية وحكومات الولايات. من خلال شبكة موزعي Carahsoft وأدوات العقود الحكومية، يمكن للوكالات الوصول إلى منصة الذكاء الاصطناعي الشاملة الخاصة بـ ClearML لـ MLOps وLLMOps والذكاء الاصطناعي التوليدي. تهدف الشراكة إلى تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي الآمن في بيئات القطاع العام.

تغطية التقرير

يقدم التقرير تحليلاً مفصلاً للسوق ويركز على الجوانب الرئيسية، بما في ذلك الشركات الرائدة وأنواع المنتجات والتطبيقات الرائدة للمنتج. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يقدم نظرة ثاقبة لاتجاهات السوق ويسلط الضوء على التطورات الصناعية الرئيسية. بالإضافة إلى العوامل المذكورة أعلاه، كان نمو السوق في السنوات الأخيرة مدفوعًا بعدة عوامل أخرى.

نطاق التقرير والتجزئة

• يصف: تفاصيل
• فترة الدراسة: 2021-2034
• سنة الأساس: 2025
• السنة المقدرة: 2026
• فترة التنبؤ: 2026-2034
• الفترة التاريخية: 2021-2024
• معدل النمو: معدل نمو سنوي مركب قدره 45.8% من 2026 إلى 2034
• وحدة: القيمة (مليار دولار أمريكي)
• التقسيم: حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والمنطقة

عن طريق النشر

• سحاب
• داخل الشركة
• هجين

حسب نوع المؤسسة

• الشركات الصغيرة والمتوسطة
• المؤسسات الكبيرة

بواسطة المستخدم النهائي

• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• الرعاية الصحية
• بفسي
• تصنيع
• بيع بالتجزئة
• أخرى (الإعلان، النقل)

حسب المنطقة

• أمريكا الشمالية (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والبلد)
  • الولايات المتحدة (بواسطة المستخدم النهائي)
  • كندا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • المكسيك (بواسطة المستخدم النهائي)
• أمريكا الجنوبية (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والبلد)
  • البرازيل (بواسطة المستخدم النهائي)
  • الأرجنتين (بواسطة المستخدم النهائي)
  • بقية أمريكا الجنوبية
• أوروبا (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والبلد)
  • المملكة المتحدة (بواسطة المستخدم النهائي)
  • ألمانيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • فرنسا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • إيطاليا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • إسبانيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • روسيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • البنلوكس (بواسطة المستخدم النهائي)
  • بلدان الشمال الأوروبي (بواسطة المستخدم النهائي)
  • بقية أوروبا
• الشرق الأوسط وأفريقيا (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والبلد)
  • تركيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • إسرائيل (بواسطة المستخدم النهائي)
  • دول مجلس التعاون الخليجي (بواسطة المستخدم النهائي)
  • شمال أفريقيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • جنوب أفريقيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • بقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا
• منطقة آسيا والمحيط الهادئ (حسب النشر ونوع المؤسسة والمستخدم النهائي والبلد)
  • الصين (بواسطة المستخدم النهائي)
  • الهند (بواسطة المستخدم النهائي)
  • اليابان (بواسطة المستخدم النهائي)
  • كوريا الجنوبية (بواسطة المستخدم النهائي)
  • الآسيان (بواسطة المستخدم النهائي)
  • أوقيانوسيا (بواسطة المستخدم النهائي)
  • بقية دول آسيا والمحيط الهادئ

الأسئلة الشائعة

ما هو حجم سوق MLOps؟

وفقًا لـ Fortune Business Insights، بلغت القيمة السوقية العالمية 2.98 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن تصل إلى 89.91 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034.

في أي معدل نمو سنوي مركب من المتوقع أن ينمو سوق MLOps خلال الفترة المتوقعة؟

من المتوقع أن ينمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب قدره 45.8٪ خلال الفترة المتوقعة.

ما هو قطاع المستخدم النهائي الرائد في السوق في عام 2025؟

استنادًا إلى المستخدم النهائي، سيطر قطاع BFSI على السوق في عام 2025.

ما هو العامل الرئيسي الذي يدفع نمو السوق؟

تعد الحاجة المتزايدة لتحسين أداء نموذج التعلم الآلي العامل الرئيسي الذي يدفع نمو السوق.

من هم أفضل اللاعبين في السوق؟

تعد Microsoft وAWS وDataRobot, Inc. وIBM وDomino Data Lab, Inc.، من بين شركات أخرى، من أفضل اللاعبين في السوق.

ما هي المنطقة التي حصلت على أكبر حصة سوقية في عام 2025؟

سيطرت أمريكا الشمالية على السوق في عام 2025 بالحصة الأكبر.

ما هو قطاع النشر المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب رائد خلال الفترة المتوقعة؟

من خلال النشر، من المتوقع أن ينمو قطاع السحابة بمعدل نمو سنوي مركب رائد خلال فترة التوقعات.