حجم سوق ModelOps وحصته وتحليل الصناعة حسب نوع النشر (السحابة والمحلية)، حسب التطبيق (CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر)، وإدارة دورة حياة النموذج، ولوحة المعلومات وإعداد التقارير، والحوكمة والامتثال، والمراقبة والتنبيه، وغيرها (تسجيل الدُفعات))، حسب الصناعة (تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، BFSI، الرعاية الصحية، التصنيع، البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية، الحكومة والدفاع، وغيرها). والتنبؤات الإقليمية، 2026-2034

رؤى السوق الرئيسية

بلغت قيمة سوق النماذج العالمية 8.09 مليار دولار أمريكي في عام 2025. ومن المتوقع أن ينمو السوق من 11.47 مليار دولار أمريكي في عام 2026 إلى 187.68 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، مما يُظهر معدل نمو سنوي مركب قدره 41.82٪ خلال الفترة المتوقعة.

من المتوقع أن يشهد سوق ModelOps العالمي نموًا كبيرًا بسبب الاستثمارات الكبيرة للمؤسسات في التكنولوجيا. يشير تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى الحوكمة وإدارة دورة الحياة لمجموعة واسعة من الذكاء الاصطناعي التشغيلي (الذكاء الاصطناعي) ونماذج القرار، مثل التعلم الآلي، والتحسين، والقواعد، والرسوم البيانية المعرفية، والنماذج اللغوية والموجهة بواسطة الوكيل. يعمل ModelOps على تبسيط إجراءات إدخال النماذج في الإنتاج مع الحفاظ على جودة الأداء والمراقبة والقياس. يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) الشركات على الاستفادة من استثماراتها من خلال تعزيز النماذج على مدار دورة الحياة الكاملة. على سبيل المثال،

• وفقًا لخبراء الصناعة، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي آخذ في الارتفاع بمعدل غير عادي. ذكر 56% من جميع المشاركين أن اعتماد الذكاء الاصطناعي – يشمل التعلم الآلي (ML) في وظيفة واحدة على الأقل، وهو ارتفاع من 50% في عام 2020.

إن الحجم المتزايد للبيانات مع تطوير النماذج ونشرها بكفاءة، والاستثمارات المتزايدة للمؤسسات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، والتركيز المتزايد على الامتثال التنظيمي، يخلق طلبًا كبيرًا على ModelOps.

سائق السوق ModelOps

تعمل الميزات المحسنة لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة على تعزيز نمو السوق

توفر بنية ModelOps طريقة منهجية لإدارة نماذج التعلم الآلي (ML) وتشغيلها خلال دورة حياتها. وهو يشمل العديد من المكونات التي تعمل معًا لضمان تطوير النموذج الفعال والمراقبة والنشر والصيانة والتعاون والحوكمة والتحسين المستمر.

ومن خلال تنفيذ إطار عمل ModelOps، يمكن للمؤسسات إنجاز النماذج بكفاءة خلال عمر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تعمل هذه المنهجية على تحسين أداء النموذج، والحفاظ على الدقة، وتعزيز التعاون، والتصديق على الامتثال، والسماح بالتطوير المستمر لتلبية متطلبات العمل المتغيرة. إلى جانب ذلك، يمثل نشر نموذج تعلم الآلة وتطويره تحديًا بطبيعته. على سبيل المثال،

• وفقًا لخبراء الصناعة، عادةً ما يستغرق الأمر من 30 إلى 90 يومًا تقريبًا لدفع نموذج ML منفصل إلى الإنتاج وأكثر من عام من الإنتاج.

وبسبب هذه العوامل، تقوم المؤسسات باستثمارات كبيرة في ModelOps والذكاء الاصطناعي (AI)، مما يساعدها على تعظيم تلك الاستثمارات من خلال تعزيز النماذج على مدار دورة الحياة الكاملة.

القيود المفروضة على السوق في ModelOps

ارتفاع تكلفة التنفيذ قد يحد من تقدم السوق

يمكن أن يكون تنفيذ ModelOps مكلفًا، خاصة إذا كان المستخدمون مطالبين بالاستثمار في بنية تحتية جديدة وأدوات جديدة. يمكن أن تكون تكلفة تدريب الفرق في جميع أنحاء المؤسسة باهظة أيضًا. ولذلك، فإن تطوير التكنولوجيا وصيانتها ونشرها يمكن أن يكون مكلفًا للمستخدمين، وخاصة المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم.

يعد الاستثمار الأولي في النشر والبنية التحتية أعلى ويتضمن التكاليف التشغيلية المستمرة لصيانة النماذج وترقيتها. علاوة على ذلك، قد يكون تقييم عائد الاستثمار (ROI) لمشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أمرًا صعبًا، مما يحد من اعتماد ModelOps بين المؤسسات.

يمكن لهذه العوامل أن تحد من اعتماد المنتج عبر المؤسسات الصغيرة، مما يعيق تقدم السوق.

فرصة سوق ModelOps

اعتماد ModelOps داخل DevOps لخلق العديد من الفرص

يشير DevOps إلى تطوير البرامج وصيانتها ونشرها، وعادة ما تكون واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المساعدة للنماذج وواجهات المستخدم التعاونية للاستدلال الذي يسمح باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي. إن أتمتة وتوسيع دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي، والتي تتضمن اختيار الخوارزمية والمراقبة وإعداد البيانات والتحقق من صحة النموذج، تساعد المؤسسات على تحقيق نتائج أفضل.

تتقدم العديد من المؤسسات التي قامت بتطوير DevOps لتثبيت البرامج لإنشاء دورات حياة ModelOps المصاحبة لـ DevOps. يمكن أن تساعد الأتمتة الذكية في دعم الممارسة سريعة الاستجابة من خلال تنسيق DevOps وModelOps. يمكن لتكامل هذه التقنيات أن يخلق العديد من الفرص، مما يساهم في تقدم السوق.

التقسيم

حسب نوع النشر

• سحاب
• داخل الشركة

عن طريق التطبيق

• CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر)
• إدارة دورة حياة النموذج
• لوحة القيادة والتقارير
• الحوكمة والامتثال
• المراقبة والتنبيه
• أخرى (تسجيل الدفعة)

حسب الصناعة

• تكنولوجيا المعلومات والاتصالات
• بفسي
• الرعاية الصحية
• تصنيع
• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• الحكومة والدفاع
• أخرى (الطاقة والمرافق)

بواسطة الجغرافيا

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا والمكسيك)
• أوروبا (المملكة المتحدة وألمانيا وفرنسا وإيطاليا وروسيا وإسبانيا والبنلوكس ودول الشمال وبقية أوروبا)
• آسيا والمحيط الهادئ (الصين واليابان والهند وكوريا الجنوبية ورابطة أمم جنوب شرق آسيا وأوقيانوسيا وبقية آسيا والمحيط الهادئ)
• الشرق الأوسط وأفريقيا (تركيا وإسرائيل ودول مجلس التعاون الخليجي وشمال أفريقيا وجنوب أفريقيا وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا)
• أمريكا الجنوبية (البرازيل والأرجنتين وبقية أمريكا الجنوبية)

رؤى رئيسية

ويغطي التقرير الأفكار الرئيسية التالية:

• المؤشرات الاقتصادية الكلية الجزئية
• الدوافع والقيود والاتجاهات والفرص
• استراتيجيات العمل المعتمدة من قبل اللاعبين الرئيسيين
• تحليل SWOT الموحد للاعبين الرئيسيين

التحليل حسب نوع النشر

حسب نوع النشر، يتم تقسيم السوق إلى سحابية ومحلية.

شهد القطاع القائم على السحابة تقدمًا كبيرًا في السوق نظرًا لقابلية التوسع والمرونة في النشر المستند إلى السحابة، مما يجعلها الخيار الأمثل للمطورين. تم دمج منصات ModelOps مع السحابة، مما يساعد على تحسين المرافق السحابية ونماذج الذكاء الاصطناعي ماليًا. تحصل الشركات على خيار اختيار الاستخدام المرن لمرافق النمذجة. ومن ثم، يركز اللاعبون الرئيسيون على الحلول السحابية في السوق. على سبيل المثال،

• في يناير 2022،أعلنت شركة ModelOp عن تعاونها مع AWS باعتبارها شريكًا تقنيًا لـ AWS على مسار شريك ISV (بائع البرامج المستقل). يعمل تكامل AWS SageMaker البديهي وإمكانية الوصول من ModelOp على تبسيط AI ModelOps حيث تطلق المؤسسات استثماراتها في السحابة والذكاء الاصطناعي.

التحليل عن طريق التطبيق

بناءً على التطبيق، ينقسم السوق إلى CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر)، وإدارة دورة حياة النموذج، ولوحة المعلومات وإعداد التقارير، والحوكمة والامتثال، والمراقبة والتنبيه، وغيرها (تسجيل الدُفعات).

من المتوقع أن يسجل قطاع المراقبة والتنبيه أعلى حصة في السوق بسبب الاستخدام المتزايد عبر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والحاجة إلى مراقبة التكامل المستمر ونشر هذه النماذج. علاوة على ذلك، فإن التطبيقات الفعلية لهذه النماذج تجعل من الضروري مراقبة وإرسال التنبيهات فيما يتعلق بمختلف انجرافات البيانات والشذوذات والتنبيهات الأخرى. على سبيل المثال،

• وفقًا لاستطلاع أجرته شركة Algorithmia، فإن أحد الأسباب الأكثر تكرارًا لسوء الحظ النموذجي هو انحراف البيانات. وقد لوحظ أن 60% من متخصصي البيانات يقضون ما لا يقل عن 20% من وقتهم في صيانة النموذج.

التحليل حسب الصناعة

حسب الصناعة، يتم تصنيف السوق إلى تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، BFSI، الرعاية الصحية، التصنيع، البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية، الحكومة والدفاع، وغيرها.

من المرجح أن يشهد تنفيذ ModelOps في مجال الرعاية الصحية نموًا قويًا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز الكفاءة ورعاية المرضى مع تقليل تكلفة الأخطاء الإدارية. ومع ذلك، تحتاج نماذج تعلم الآلة إلى التحديث بالبيانات الحالية ومؤشرات الأداء الرئيسية الجديدة وغيرها. علاوة على ذلك، يتم الإشراف عليه للتحقق من الحالات الشاذة. وينبغي أن تكون النماذج الحديثة متاحة بسهولة على أنظمة مختلفة، مثل تطبيق الهاتف المحمول أو النظام الموجود في المختبر، للحفاظ على مزامنة النتائج. تعمل هذه العوامل على زيادة استخدام ModelOps عبر عمليات الرعاية الصحية.

التحليل الإقليمي

[قزوهوKp2C9]

استنادًا إلى الجغرافيا، تمت دراسة السوق في جميع أنحاء أمريكا الشمالية وآسيا والمحيط الهادئ وأوروبا وأمريكا الجنوبية والشرق الأوسط وأفريقيا.

واستحوذت أمريكا الشمالية على أعلى حصة سوقية في عام 2023، وذلك بسبب بروز العديد من التقنيات مثل البنية التحتية السحابية، وتحليلات البيانات، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، وغيرها. تتمتع المنطقة أيضًا بدعم حكومي قوي للامتثال التنظيمي، مما يساهم في زيادة الطلب على ModelOps عبر مختلف الصناعات. على سبيل المثال،

• وفقًا لخبراء الصناعة، تستخدم 10% من المؤسسات حاليًا 10 تطبيقات أو أكثر للذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يخطط 73% من إجمالي مديري الموارد البشرية والمديرين التنفيذيين في الولايات المتحدة لاستخدام المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في السنوات الثلاث المقبلة.

من المتوقع أن ينمو سوق أوروبا بمعدل كبير بسبب المبادرات والآفاق الجديدة المختلفة للمساعدة في توسيع تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عبر مختلف البلدان الأوروبية. يعمل الإنفاق على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي وتحليلات البيانات في العديد من البلدان، مثل ألمانيا وفرنسا وإيطاليا وإسبانيا والمملكة المتحدة، على تعزيز نمو السوق في المنطقة.

تغطية اللاعبين الرئيسيين

تم توحيد سوق ModelOps العالمي، مع وجود العديد من اللاعبين الكبار في السوق. يتضمن التقرير ملفات تعريف اللاعبين الرئيسيين التاليين:

• ModelOp (الولايات المتحدة)
• آي بي إم (الولايات المتحدة)
• أوراكل (الولايات المتحدة)
• تيبو (الولايات المتحدة)
• قوالب البيانات (الولايات المتحدة)
• أمازون ويب سيرفيسز (الولايات المتحدة)
• سيلدون (المملكة المتحدة)
• مختبر بيانات دومينو (الولايات المتحدة)
• معهد ساس (الولايات المتحدة)
• فيريتون (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• في سبتمبر 2023،قدمت Teradata إمكانات جديدة لبرنامج إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الخاص بها في ClearScape Analytics، مثل ModelOps، لتلبية الطلب المتزايد من المؤسسات في جميع أنحاء العالم على الذكاء الاصطناعي والتحليلات الحديثة.
• في يونيو 2022،أعلنت شركة ModelOp عن إطلاق ModelOp Center 3.0، الذي يتمتع بكفاءات مهمة جديدة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي وإدارته في المؤسسة. تشتمل منصة ModelOps على حلول للرؤية التنفيذية للذكاء الاصطناعي وتنسيق الذكاء الاصطناعي وتجديد إدارة مخاطر النماذج.