Marktgröße, Marktanteil und Branchenanalyse von ModelOps nach Bereitstellungstyp (Cloud und On-Premise), nach Anwendung (CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), Model Lifecycle Management, Dashboard & Reporting, Governance und Compliance, Monitoring & Alerting und andere (Batch Scoring)), nach Branche (IT & Telekommunikation, BFSI, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel & E-Commerce, Regierung & Verteidigung und andere) und regionale Prognose, 2026-2034

Die Größe des weltweiten Modelops-Marktes wurde im Jahr 2025 auf 8,09 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 11,47 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 187,68 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 41,82 % aufweisen.

Der globale ModelOps-Markt wird aufgrund erheblicher Investitionen von Unternehmen in die Technologie voraussichtlich ein erhebliches Wachstum verzeichnen. Die Operationalisierung von KI-Modellen bezieht sich auf die Governance und das Lebenszyklusmanagement einer breiten Palette von operationellen KI-Modellen (künstliche Intelligenz) und Entscheidungsmodellen, wie z. B. maschinelles Lernen, Optimierung, Regeln, Wissensgraphen sowie linguistische und agentengesteuerte Modelle. ModelOps vereinfacht den Prozess, Modelle in die Produktion zu bringen und sorgt gleichzeitig für Qualitätsleistung, Überwachung und Skalierung. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) hilft Unternehmen, aus ihren Investitionen Kapital zu schlagen, indem Modelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbessert werden. Zum Beispiel,

• Laut Branchenexperten nimmt die Implementierung von KI außerordentlich schnell zu. 56 % aller Befragten gaben an, dass die Einführung von KI maschinelles Lernen (ML) in mindestens einer Funktion umfasst, ein Anstieg gegenüber 50 % im Jahr 2020.

Das zunehmende Datenvolumen bei effizienten Modellentwicklungen und -bereitstellungen, wachsende Investitionen von Unternehmen in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sowie der zunehmende Fokus auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften führen zu einer erheblichen Nachfrage nach ModelOps.

ModelOps-Markttreiber

Erweiterte Funktionen zur Verwaltung des KI/ML-Lebenszyklus treiben das Marktwachstum voran

Die ModelOps-Struktur bietet eine systematische Methode zur Verwaltung und Operationalisierung von Modellen des maschinellen Lernens (ML) während ihres gesamten Lebenszyklus. Es umfasst mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine effektive Modellentwicklung, Überwachung, Bereitstellung, Wartung, Zusammenarbeit, Governance, Governance und ständige Verbesserung sicherzustellen.

Durch die Implementierung des ModelOps-Frameworks können Unternehmen Modelle während der Lebensdauer von KI und ML kompetent erstellen. Diese Methodik verbessert die Modellleistung, bewahrt die Genauigkeit, fördert die Zusammenarbeit, zertifiziert die Compliance und ermöglicht eine kontinuierliche Weiterentwicklung, um sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Darüber hinaus sind die Bereitstellung und Entwicklung von ML-Modellen von Natur aus eine Herausforderung. Zum Beispiel,

• Laut Branchenexperten dauert es in der Regel etwa 30 bis 90 Tage, um ein separates ML-Modell in Produktion zu bringen, und mehr als ein Jahr Produktionszeit.

Aufgrund dieser Faktoren tätigen Unternehmen erhebliche Investitionen in ModelOps und künstliche Intelligenz (KI), was ihnen hilft, diese Investitionen durch die Verbesserung von Modellen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu maximieren.

ModelOps-Marktbeschränkung

Höhere Implementierungskosten können den Marktfortschritt einschränken

Die Implementierung von ModelOps kann kostspielig sein, insbesondere wenn Benutzer in neue Infrastruktur und neue Tools investieren müssen. Auch die Kosten für die Schulung von Teams im gesamten Unternehmen können hoch sein. Daher können die Entwicklung, Wartung und Bereitstellung der Technologie für Benutzer, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, kostspielig sein.

Die anfänglichen Investitionen in Bereitstellung und Infrastruktur sind höher und umfassen die laufenden Betriebskosten für die Wartung und Aktualisierung von Modellen. Darüber hinaus kann die Bewertung des ROI (Return on Investment) von KI- und ML-Projekten eine Herausforderung darstellen, wodurch die Akzeptanz von ModelOps bei Unternehmen eingeschränkt wird.

Diese Faktoren können die Produktakzeptanz in kleinen Unternehmen einschränken und den Marktfortschritt behindern.

ModelOps-Marktchance

Einführung von ModelOps innerhalb von DevOps zur Schaffung zahlreicher Möglichkeiten

DevOps bezieht sich auf die Entwicklung, Wartung und Bereitstellung von Software, in der Regel modellunterstützende APIs und kollaborative Benutzeroberflächen für Rückschlüsse, die die Nutzung des Modells der künstlichen Intelligenz ermöglichen. Die Automatisierung und Erweiterung des KI-Modelllebenszyklus, der die Auswahl von Algorithmen, die Überwachung, die Datenaufbereitung und die Modellvalidierung umfasst, hilft Unternehmen dabei, bessere Ergebnisse zu erzielen.

Mehrere Unternehmen, die DevOps zur Installation von Software entwickelt haben, machen Fortschritte bei der Erstellung von ModelOps-Lebenszyklen, die DevOps begleiten. Intelligente Automatisierung kann durch die Koordinierung von DevOps und ModelOps zur Unterstützung einer reaktionsfähigen Praxis beitragen. Die Integration solcher Technologien kann zahlreiche Möglichkeiten schaffen und zum Fortschritt des Marktes beitragen.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren
• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen
• Von Schlüsselakteuren übernommene Geschäftsstrategien
• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Analyse nach Bereitstellungstyp

Je nach Bereitstellungstyp ist der Markt in Cloud und On-Premise fragmentiert.

Das cloudbasierte Segment hat aufgrund der Skalierbarkeit und Flexibilität der cloudbasierten Bereitstellung erhebliche Fortschritte auf dem Markt gemacht und ist damit die perfekte Option für Entwickler. ModelOps-Plattformen sind in die Cloud integriert und helfen dabei, Cloud-Einrichtungen und KI-Modelle finanziell zu optimieren. Unternehmen erhalten die Möglichkeit, die Möglichkeiten zur Modellierung flexibel zu nutzen. Daher konzentrieren sich wichtige Akteure auf dem Markt auf Cloud-basierte Lösungen. Zum Beispiel,

• Im Januar 2022,ModelOp gab seine Zusammenarbeit mit AWS als AWS-Technologiepartner auf dem ISV-Partnerpfad (Independent Software Vendor) bekannt. Die intuitive AWS SageMaker-Integration und Zugänglichkeit von ModelOp optimieren AI ModelOps, wenn Unternehmen ihre Investitionen in Cloud und KI freigeben.

Analyse nach Anwendung

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in CI/CD (kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung), Modelllebenszyklusmanagement, Dashboard & Reporting, Governance und Compliance, Überwachung & Alarmierung und andere (Batch-Scoring) unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Überwachungs- und Alarmierungssegment den höchsten Marktanteil verzeichnen wird, da die Nutzung von KI- und maschinellen Lernmodellen zunimmt und die kontinuierliche Integration und Bereitstellung dieser Modelle überwacht werden muss. Darüber hinaus machen es die realen Anwendungen dieser Modelle erforderlich, verschiedene Datendrifts, Anomalien und andere Warnungen zu überwachen und Warnungen zu senden. Zum Beispiel,

• Laut einer Umfrage von Algorithmia ist Datendrift einer der häufigsten Gründe für Modellfehler. Es wurde beobachtet, dass 60 % der Datenspezialisten mindestens 20 % ihrer Zeit mit der Modellpflege verbringen.

Analyse nach Branchen

Nach Branchen ist der Markt in IT und Telekommunikation, BFSI, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und E-Commerce, Regierung und Verteidigung und andere unterteilt.

Die Implementierung von ModelOps im Gesundheitswesen dürfte ein starkes Wachstum verzeichnen. KI kann die Kompetenz und Patientenversorgung verbessern und gleichzeitig die Kosten für Verwaltungsfehler minimieren. Allerdings müssen ML-Modelle mit aktuellen Daten, neuen KPIs und anderen aktualisiert werden. Darüber hinaus erfolgt die Überwachung auf Auffälligkeiten. Die modernisierten Modelle sollten auf verschiedenen Systemen, etwa einer mobilen Anwendung oder einem System im Labor, leicht verfügbar sein, um die Ergebnisse synchron zu halten. Diese Faktoren steigern den Einsatz von ModelOps im gesamten Gesundheitswesen.

Regionale Analyse

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Basierend auf der Geographie wurde der Markt in Nordamerika, im asiatisch-pazifischen Raum, in Europa, Südamerika sowie im Nahen Osten und in Afrika untersucht.

Nordamerika hatte im Jahr 2023 aufgrund der Bedeutung zahlreicher Technologien wie Cloud-Infrastruktur, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und andere den höchsten Marktanteil. Die Region verfügt außerdem über eine starke staatliche Unterstützung für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, was zur Nachfrage nach ModelOps in verschiedenen Branchen beiträgt. Zum Beispiel,

• Laut Branchenexperten nutzen derzeit 10 % der Unternehmen zehn oder mehr KI-Anwendungen. Darüber hinaus planen 73 % aller CHROs und CEOs in den USA, in den kommenden drei Jahren mehr KI-Anwendungen zu nutzen.

Der europäische Markt wird aufgrund verschiedener neuer Initiativen und Aussichten zur Unterstützung der Verbreitung von KI- und maschinellen Lerntechnologien in verschiedenen europäischen Ländern voraussichtlich erheblich wachsen. Die Ausgaben für KI/ML und Datenanalyse in mehreren Ländern wie Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien und Großbritannien kurbeln das Marktwachstum in der Region an.

Schlüsselakteure abgedeckt

Der globale ModelOps-Markt ist durch die Präsenz mehrerer großer Marktteilnehmer konsolidiert. Der Bericht enthält die Profile der folgenden Hauptakteure:

• ModelOp (USA)
• IBM (USA)
• Oracle (USA)
• TIBO (USA)
• Databricks (USA)
• AWS (USA)
• Seldon (Großbritannien)
• Domino Data Lab (USA)
• SAS Institute Inc. (USA)
• Veritone (USA)

Wichtige Branchenentwicklungen

• Im September 2023,Teradata hat in ClearScape Analytics neue Funktionen wie ModelOps in seine KI/ML-Modellverwaltungssoftware eingeführt, um der steigenden Nachfrage von Unternehmen auf der ganzen Welt nach modernisierter KI und Analyse gerecht zu werden.
• Im Juni 2022,ModelOp kündigte die Veröffentlichung von ModelOp Center 3.0 an, das über neue wichtige Kompetenzen für die Skalierung und Steuerung künstlicher Intelligenz im Unternehmen verfügt. Die ModelOps-Plattform umfasst Lösungen für die Sichtbarkeit von Führungskräften für KI, die KI-Orchestrierung und die Erneuerung des Modellrisikomanagements.