배포 유형(클라우드 및 온프레미스), 애플리케이션별(CI/CD(지속적 통합/지속적 배포), 모델 수명주기 관리, 대시보드 및 보고, 거버넌스 및 규정 준수, 모니터링 및 경고, 기타(배치 채점)), 산업별(IT 및 통신, BFSI, 의료, 제조, 소매 및 전자 상거래, 정부 및 국방 등) 및 지역 예측(2026~2034년)별 ModelOps 시장 규모, 점유율 및 산업 분석

전 세계 모델롭스 시장 규모는 2025년 80억 9천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 114억 7천만 달러에서 2034년까지 1,876억 8천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 41.82%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

글로벌 ModelOps 시장은 기술에 대한 기업의 상당한 투자로 인해 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. AI 모델 운영화는 기계 학습, 최적화, 규칙, 지식 그래프, 언어 및 에이전트 중심 모델과 같은 광범위한 운영화된 AI(인공 지능) 및 의사 결정 모델의 거버넌스 및 수명 주기 관리를 의미합니다. ModelOps는 품질 성능, 모니터링 및 확장을 보호하면서 모델을 프로덕션으로 전환하는 절차를 단순화합니다. 인공지능(AI)을 사용하면 전체 수명주기 동안 모델을 향상시켜 기업이 투자를 활용할 수 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 AI 구현이 놀라운 속도로 증가하고 있습니다. 전체 응답자의 56%는 AI 도입이 최소한 하나의 기능으로 머신러닝(ML)으로 구성된다고 답했는데, 이는 2020년 50%에서 급증한 수치입니다.

효율적인 모델 개발 및 배포, 기계 학습 및 인공 지능에 대한 기업의 투자 증가, 규정 준수에 대한 관심 증가로 인해 데이터 양이 증가함에 따라 ModelOps에 대한 수요가 크게 증가했습니다.

ModelOps 시장 동인

AI/ML 수명주기 관리를 위한 향상된 기능으로 시장 성장 촉진

ModelOps 구조는 수명 주기 전반에 걸쳐 기계 학습(ML) 모델을 관리하고 운영하기 위한 체계적인 방법을 제공합니다. 이는 효과적인 모델 개발, 모니터링, 배포, 유지 관리, 협업, 거버넌스, 거버넌스 및 지속적인 개선을 보장하기 위해 함께 작동하는 여러 구성 요소를 포함합니다.

ModelOps 프레임워크를 구현함으로써 기업은 AI 및 ML의 수명 동안 모델을 능숙하게 수행할 수 있습니다. 이 방법론은 모델 성능을 향상시키고, 정확성을 유지하며, 협업을 촉진하고, 규정 준수를 인증하며, 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위한 지속적인 개발을 가능하게 합니다. 게다가 ML 모델 배포 및 개발은 본질적으로 어렵습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 별도의 ML 모델을 프로덕션에 적용하는 데 일반적으로 약 30~90일이 소요되고 프로덕션에는 1년 이상이 소요됩니다.

이러한 요인으로 인해 기업은 ModelOps 및 인공 지능(AI)에 상당한 투자를 하고 있습니다. 이는 전체 수명 주기에 걸쳐 모델을 향상하여 투자를 극대화하는 데 도움이 됩니다.

ModelOps 시장 제한

높은 구현 비용으로 인해 시장 발전이 제한될 수 있음

ModelOps 구현에는 특히 사용자가 새로운 인프라와 새로운 도구에 투자해야 하는 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 기업 전체의 교육 팀 비용도 상당할 수 있습니다. 따라서 기술의 개발, 유지 관리 및 배포는 사용자, 특히 중소기업에게 비용이 많이 들 수 있습니다.

배포 및 인프라에 대한 초기 투자는 더 높으며 모델 유지 관리 및 업그레이드에 대한 지속적인 운영 비용이 포함됩니다. 또한 AI 및 ML 프로젝트의 ROI(투자 수익)를 평가하는 것이 어려울 수 있으므로 기업 간의 ModelOps 채택이 제한됩니다.

이러한 요인으로 인해 소규모 조직의 제품 채택이 제한되어 시장 발전이 저해될 수 있습니다.

ModelOps 시장 기회

수많은 기회 창출을 위해 DevOps 내 ModelOps 채택

DevOps는 일반적으로 인공 지능 모델의 사용을 허용하는 추론을 위한 모델 지원 API 및 협업 사용자 인터페이스와 같은 소프트웨어를 개발, 유지 관리 및 배포하는 것을 의미합니다. 알고리즘 선택, 모니터링, 데이터 준비, 모델 검증을 포함하는 AI 모델 수명주기를 자동화하고 확장하면 기업이 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

소프트웨어 설치를 위해 DevOps를 개발한 여러 기업이 DevOps와 함께 제공되는 ModelOps 라이프사이클을 만들기 위해 한발 앞서 나가고 있습니다. 지능형 자동화는 DevOps와 ModelOps를 조정하여 대응 방식을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술의 통합은 수많은 기회를 창출하여 시장 발전에 기여할 수 있습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표
• 동인, 제약, 추세 및 기회
• 주요 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석

배포 유형별 분석

배포 유형에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 세분화됩니다.

클라우드 기반 부문은 클라우드 기반 배포의 확장성과 유연성으로 인해 시장에서 상당한 진전을 보였으며 개발자에게 완벽한 옵션이 되었습니다. ModelOps 플랫폼은 클라우드와 통합되어 클라우드 시설과 AI 모델을 재정적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다. 기업은 모델링을 위해 시설을 유연하게 사용할 수 있는 옵션을 얻습니다. 따라서 주요 업체들은 시장에서 클라우드 기반 솔루션에 중점을 두고 있습니다. 예를 들어,

• 2022년 1월,ModelOp는 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 파트너 경로의 AWS 기술 파트너로서 AWS와의 협력을 발표했습니다. ModelOp의 직관적인 AWS SageMaker 통합 및 접근성은 조직이 클라우드 및 AI에 대한 투자를 출시함에 따라 AI ModelOps를 간소화합니다.

애플리케이션별 분석

애플리케이션을 기반으로 시장은 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포), 모델 수명주기 관리, 대시보드 및 보고, 거버넌스 및 규정 준수, 모니터링 및 경고, 기타(배치 채점)로 구분됩니다.

모니터링 및 경고 부문은 AI 및 머신러닝 모델 전반에 걸쳐 사용량이 증가하고 이러한 모델의 지속적인 통합 및 배포를 모니터링해야 하는 필요성으로 인해 가장 높은 시장 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 이러한 모델을 실제 적용하려면 다양한 데이터 드리프트, 이상 현상 및 기타 경고에 대한 경고를 모니터링하고 전송해야 합니다. 예를 들어,

• Algorithmia의 조사에 따르면 모델 오류가 발생하는 가장 반복적인 이유 중 하나는 데이터 드리프트입니다. 데이터 전문가의 60%가 모델 유지 관리에 최소 20%의 시간을 소비하는 것으로 나타났습니다.

산업별 분석

산업별로 시장은 IT 및 통신, BFSI, 의료, 제조, 소매 및 전자상거래, 정부 및 국방 등으로 분류됩니다.

의료 분야에서 ModelOps의 구현은 강력한 성장을 목격할 가능성이 높습니다. AI는 관리 오류 비용을 최소화하면서 역량과 환자 치료를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 ML 모델은 현재 데이터, 새로운 KPI 등을 통해 새로 고쳐야 합니다. 또한, 이상 징후를 점검하도록 감독됩니다. 현대화된 모델은 모바일 애플리케이션이나 연구실 시스템과 같은 다양한 시스템에서 쉽게 얻을 수 있어야 결과를 동기화할 수 있습니다. 이러한 요소는 의료 운영 전반에 걸쳐 ModelOps의 사용을 증가시킵니다.

지역분석

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지리를 기반으로 시장은 북미, 아시아 태평양, 유럽, 남미, 중동 및 아프리카 전역에서 연구되었습니다.

북미는 클라우드 인프라, 데이터 분석, 인공 지능, 기계 학습 등과 같은 수많은 기술의 탁월함으로 인해 2023년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다. 또한 이 지역은 규제 준수에 대한 정부의 강력한 지원을 받아 다양한 산업 분야에서 ModelOps에 대한 수요에 기여하고 있습니다. 예를 들어,

• 업계 전문가에 따르면 현재 기업의 10%가 10개 이상의 AI 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 또한 미국 전체 CHRO 및 CEO의 73%는 향후 3년 동안 더 많은 AI 애플리케이션을 사용할 계획입니다.

유럽 ​​시장은 다양한 유럽 국가에서 AI 및 기계 학습 기술의 확장을 지원하기 위한 다양한 새로운 이니셔티브와 전망으로 인해 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 독일, 프랑스, ​​이탈리아, 스페인, 영국 등 여러 국가의 AI/ML 및 데이터 분석 지출이 이 지역의 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

다루는 주요 플레이어

글로벌 ModelOps 시장은 여러 대형 시장 참가자와 함께 통합되었습니다. 보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• ModelOp(미국)
• IBM (미국)
• 오라클(미국)
• 티보(미국)
• 데이터브릭스(미국)
• AWS (미국)
• 셀던(영국)
• 도미노 데이터 연구소(미국)
• SAS Institute Inc.(미국)
• 베리톤(미국)

주요 산업 발전

• 2023년 9월,Teradata는 현대화된 AI 및 분석에 대한 전 세계 기업의 증가하는 수요를 충족하기 위해 ModelOps와 같은 ClearScape Analytics의 AI/ML 모델 관리 소프트웨어에 새로운 기능을 도입했습니다.
• 2022년 6월,ModelOp는 기업에서 인공 지능을 확장하고 관리하기 위한 새로운 중요한 역량을 갖춘 ModelOp Center 3.0의 출시를 발표했습니다. ModelOps 플랫폼은 AI, AI 오케스트레이션 및 모델 위험 관리 혁신을 위한 경영진 가시성을 위한 솔루션으로 구성됩니다.